Gemi kaynaklı atık suların denizdeki davranışı ile gemi parametreleri arasındaki ilişkinin belirlenmesi
Determination the relationship between the behaviour of ship waste waters and ship parameters
Yazar: VOLKAN ŞAHİN
Danışman: PROF. DR. NURTEN VARDAR
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Gemi Mühendisliği = Marine Engineering

Özet:
Gemi kaynaklı evsel atık sular siyah su (blackwater) ve gri su (graywater) olarak ikiye ayrılır ve blackwater terimi tuvaletlerden, graywater ise banyo, çamaşırhane ve restaurantlardan gelen pis suyu tanımlamaktadır. Her iki atık su türü de önemli çevresel kirleticiler olarak kabul edilmektedir. Boşaltımdan önce gemide arıtım yapılsa bile, atık su, su kalite standartlarını aşan önemli miktarlarda fekal koliform, ağır metaller, vb. içerir. Seyrelme, atık su denize boşaltıldıktan sonra, gemi iz bölgesinde meydana gelen türbülanstan dolayı, kirletici konsantrasyonunun azalmasıdır. Çevre Koruma Ajansı'nın (EPA) tanımına göre, bu ikincil seyrelme işlemi işlemi, büyük oranda, geminin genişliğine, draftına, hızına ve atık su boşaltma debisine bağlı olan seyrelme faktörü ile ölçülür. Bu çalışmada, gemi ön tasarım aşamasındayken seyrelme faktörlerini tahmin etmek için geminin ana parametreleriyle bağlantılı bir Yapay Sinir Ağı (YSA) modeli geliştirilmiştir. Bu gemilerin muhtemel seyrelme faktörlerini tahmin etmek için 1041 büyük ve 901 küçük yolcu gemisinin gros ton, detveyt ton, yolcu sayısı, freeboard, makine gücü, pervane sayısı ve blok katsayı değerleri kullanılmıştır. En iyi YSA tahmin modeli, Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE) ve Ortalama Mutlak Hata (MAE) yöntemleriyle belirlenmiştir. Sonuçlar için bir karar ağacı oluşturulmuş ve seyrelme faktörlerini etkileyen en önemli parametreler belirlenmiştir.
Geminin ana boyutları EPA'nın seyrelme faktörü formülasyonu için gereklidir, ancak bu çalışmada oluşturulan modelde seyrelmeyi tahmin etmek için sadece geminin grostonu ve / veya motor gücü yeterlidir. Ayrıca bu yeni model, geminin ana boyutları bilinmese bile seyrelme faktörlerinin tahmini için kullanılabilir ve boşaltım sonrası atık suyun MARPOL ve EPA standartlarını karşılayıp karşılamayacağı hakkında fikir verebilmektedir.

Anahtar Kelimeler: MARPOL, EPA, atık su, seyrelme, yapay sinir ağları

Abstract:
Wastewater formed on ships is divided into blackwater and graywater and while blackwater refers to wastewater from toilets, graywater defines wastewater from sinks, laundry and restaurants. Both types of wastewater are considered as important environmental pollutants. Even some treatment are applied onboard before discharge, wastewater contains significant amounts of faecal bacteria, heavy metals, etc. in excess of water quality standards. Dilution is the reduction of pollutant concentration due to turbulence that occurs in the ship wake after the waste water is discharged into the sea. According to the definition of Environmental Protection Agency (EPA), the natural treatment process is quantified by dilution factor, which is strongly depending on vessel width, draft, speed and wastewater discharge rate of the vessel. In this study, an Artificial Neural Network (ANN) model linked with the main parameters of the ship was developed to estimate the dilution factors while the ship is in the preliminary design stage. Gross ton, deadweight ton, passenger number, freeboard, engine power, propeller number and block coefficient values of 1041 large and 901 small cruise ships were used to estimate the likely dilution factors of these ships. The best ANN estimation model was determined by Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE) methods. A decision tree was created for the results and the most important parameters affecting the dilution factors were determined.
The main dimensions of the ship are needed for the dilution factor formulation of EPA whereas in the model developed in this study only  the groston and / or engine power of the ship is sufficient to estimate the dilution. Moreover this new model is also usable for the estimation of dilution factors even if the main dimensions of the ship are not known. Thus, It is possible to have an idea of whether wastewater after discharge will meet MARPOL and EPA standards. 

Keywords: MARPOL, EPA, wastewater, dilution, artificial neural networks