İleri biyolojik atıksu arıtma tesislerinde çıkış parametrelerinin derin öğrenme yöntemleriyle değerlendirilmesi
Evaluation of output parameters in advanced biological waste water treatment plants using deep learning methods
Yazar: ERCAN UYGUN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA MİKAİL ÖZÇİLOĞLU
Kilis 7 Aralık Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Atıksu arıtma tesislerinde çıkış suyu parametrelerinin tebliğde belirtilen kriterleri sağlama derecesi, tesisin verimliliğinin ölçüsüdür. Bu nedenle sisteme giren kirli su ve tesisten çıkan arıtılmış suda bazı parametreler için ölçümler yapılarak tebliğde belirtilen kriterleri sağlayıp sağlamadığı takip edilir.
Bu tez çalışmasında, atıksu arıtma tesisleri, arıtma yöntemleri ve atıksu arıtma tesisi çıkış parametreleri ile ilgili genel bilgi verilmiş, daha sonra derin öğrenme ve derin öğrenme yöntemleri açıklanmıştır. Sonrasında ise RNN, LSTM, GRU ve LSTM/GRU derin öğrenme modelleri tasarlanarak, atıksu arıtma tesisi çıkış parametrelerine ait veriler üzerinde uygulanmıştır. Sonrasında ise RNN, LSTM, GRU ve LSTM/GRU derin öğrenme modelleri tasarlanarak, atıksu arıtma tesisi çıkış parametrelerine ait veriler üzerinde uygulanmıştır. Uygulanan modellerin, düzenli alınmış atıksu arıtma tesisi parametrelerinde başarılı sonuçlar verdiği gözlenmiş, derin öğrenme yöntemlerinin başarılı sonuç verebilmesi için düzenli ve yeterli sayıda veri olması gerektiği sonucuna varılmıştır. Çalışmada, en iyi sonuç veri yapısı en düzenli olan pH parametresi ile elde edilmiştir. Modeller farklı performans ölçütlerine göre değerlendirilerek sonuçları analiz edilmiştir. Uygulanan derin öğrenme modellerine göre en başarılı sonuçlar genel olarak GRU ve LSTM modelleri ile elde edilmiştir.

Abstract:
The degree to which the output water parameters in wastewater treatment plants meet the criteria specified in the circular is a measure of the efficiency of the plant. For this reason, measurements are made for some parameters in the dirty water entering the system and the treated water leaving the plant, and whether they meet the criteria specified in the circular is monitored.
In this thesis, general information about wastewater treatment plants, treatment methods and wastewater treatment plant output parameters is given, then deep learning and deep learning methods are explained. Afterwards, RNN, LSTM, GRU and LSTM/GRU deep learning models were designed and applied on the data of wastewater treatment plant outlet parameters. It was observed that the applied models gave successful results on the regularly collected wastewater treatment plant parameters, it was concluded that there should be regular and sufficient number of data for deep learning methods to give successful results. In the study, the best result was obtained with the pH parameter with the most organized data structure. The models were evaluated according to different performance criteria and their results were analyzed. According to the deep learning models applied, the most successful results were generally obtained with GRU and LSTM models.