Makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak atık sudan elektrik enerjisi tahmini
Prediction of electrical energy from wastewater using machine learning algorithms
Yazar: EKREM YÜCE
Danışman: DOÇ. DR. ALPER KEREM
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy
Dizin: Biyogaz = Biogas ; Enerji geri kazanımı = Energy recovery ; Evsel atık su = Domestic sewage ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Parametre tahmini = Parameter estimation ; Yenilenebilir enerji = Renewable energy

Özet:
Yenilenebilir enerji kaynakları doğal kaynaklardan sağlanan ve sürdürülebilir olan enerjilerdir. Rüzgâr, güneş ve biyogaz doğal kaynaklardan elde edilen yenilenebilir enerji kaynakları arasındadır. Bu kaynaklar arasında biyogazı önemli bir enerji kaynağı olarak görmek mümkündür. Atıkların hammadde olarak kullanılması ve biyogaz üretimi sonucu elektrik enerjisi üretiminin potansiyeli giderek artmaktadır. Böylece, hem atıkların elektrik enerjisine dönüşümü sağlanırken hem de çevre dostu ve sürdürülebilir bir enerji üretilmektedir. Atık sudan geri kazanım sayesinde üretilecek elektrik enerjisini tahmin etmek oldukça önemlidir ve daha önce çalışılmamıstır. Bu çalışmanın amacı, Kahramanmaraş İleri Biyolojik Atıksu Arıtma Tesisi (KİBAAT) tarafından üretilen arıtma çamurundan anaerobik çürütme ve yakma yoluyla ne kadar elektrik enerjisi geri kazanılabileceğini tahmin etmektir. Bu hedefe ulaşmak için Lineer regresyon (LR), Bayesian ridge regresyon (BR), Extreme gradient boosting (XGB), Gaussian process regresyon (GPR), Ridge regresyon (RR) ve Lasso regresyon (LASReg) dahil olmak üzere altı farklı makine öğrenimi algoritması kullanılmıştır. Ayrıca, bu algoritmaların kullanımını kolaylaştırmak için bir arayüz oluşturulmuştur. Bu çalışmadaki az sayıda girdi parametresi, başka bir yenilikçi özelliktir. Başka bir deyişle, elektrik enerjisini (çıkış parametresi), üç farklı giriş parametresi kullanarak (gaz debisi, iletkenlik ve AKM) tahmin edilmiştir. XGB modeli, 1.032 MAPE değeri ile en başarılı model olarak gösterilmiştir. Parametreler arasındaki ilişki, korelasyon analizi ve ısı haritaları kullanılarak incelenmiştir. Performans sonuçlarını göstermek için çizelgeler ve grafikler kullanılmıştır.

Abstract:
Renewable energy sources are energies that are provided from natural sources and are sustainable. Wind, solar and biogas are among the renewable energy sources obtained from natural resources. Among these sources, it is possible to view biogas as a significant energy source. As a result of the use of wastes as raw materials and the production of biogas, the potential of electrical energy production is increasing. Thus, while the wastes are converted into electrical energy, an environmentally friendly and sustainable energy is produced. Estimating the electrical energy that will be produced by recovery from wastewater is very important and has not been studied before. The goal of this study is to forecast how much electrical energy may be recovered from the sewage sludge produced by the Kahramanmaraş Advanced Biological Wastewater Treatment Plant (KABWWTP) through anaerobic digestion and combustion. Six different ML algorithms have been used to achieve this goal, including Linear regression (LR), Bayesian ridge regression (BR), Extreme gradient boosting (XGB), Gaussian process regression (GPR), Ridge regression (RR), and Lasso regression (LASReg). In addition, an interface has been created to facilitate the use of these algorithms. The small number of input parameters in this study is another innovative feature. In other words, just three different input parameters are used to estimate the electrical energy (output parameter) (gas flow, conductivity and AKM). The XGB approach has been shown to be the most successful model, with a MAPE value of 1.032. The link between these characteristics is examined using correlation analysis and heat maps. Tables and graphs are used to display performance outcomes.