Yapay sinir ağları ve asm2 kullanılarak aktif çamur prosesinin kontrolü ve modellenmesi
Control and modelling of activated sludge process by using artificial neural networks and asm2
Yazar: CUMHUR ÖZTÜRK
Danışman: PROF. DR. AYŞENUR UĞURLU
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: Aktif çamur süreci = Activated sludge process ; Modelleme = Modelling

Özet:
Aktif çamur prensibiyle çalısan atıksu arıtma tesislerinin modellenmesi tasarım,analiz ve optimizasyon gibi farklı amaçlarla sıklıkla kullanılan bir uygulamadır. Ancak,genel kabul görmüs ve uzun zamandır kullanılan klasik aktif çamur modellerininkurulması ve kalibrasyonu zor ve zahmetlidir. Günümüzde, mevcut modellemetekniklerini güçlendirmek ve iyilestirmek amacıyla çalısmalar sürerken bir yandan daalternatif model yöntemleri arastırılmaktadır. Bu tez çalısmasında büyük ölçekli biratıksu arıtma tesisi olan Hurma (Antalya) Atıksu Arıtma Tesisi iki farklı modellemeyaklasımı kullanılarak modellenmistir. Bu yöntemlerden ilki klasik modelyöntemlerinden olan aktif çamur modeli ASM2, ikincisi ise alternatif bir modelyaklasımı olan yapay sinir agı modelleme teknigidir. ki farklı modelleme yöntemininkullanılmasındaki amaç her iki yöntemin üstünlük ve zayıflıklarının belirlenmesi ve bualanda gerçeklestirilecek çalısmalar için bir zemin olusturabilmektir. Sistemin ASM2ile modellenmesinde, tesis bütüncül olarak modellenmis, bu amaçla öncelikle kinetikmodele zemin olusturan hidrolik model ve sonrasında kinetik model yapısıkurulmustur. Model, tesis isletme verileri kullanılarak kalibre edilmistir. Sonuç olarakbüyüme hızı, havalandırma havuzu oksijen degeri, çamur yası gibi bazı ara modeldegerleri elde edildigi gibi çıkıs suyu toplam azot, toplam fosfor ve kimyasal oksijenihtiyacı gibi degerlere de ulasılmıstır. Model ve hedef degerler arasında elde edilenkorelasyon degerleri toplam azot, toplam fosfor ve kimyasal oksijen ihtiyacı içinsırasıyla 0.56, 0.38 ve 0.41 olarak hesaplanmıstır. Ancak, aynı isletme verilerikullanılarak yapay sinir agları yöntemi ile çıkıs suyu kimyasal oksijen ihtiyacıdegerinin tahmin edildigi çalısmanın ikinci bölümünde 0.70'e varan korelasyondegerleri elde edilmistir. Bu sonuca ulasabilmek için, tesisten elde edilen veriüzerinde istatistiki analizler yapılmıs, verinin kullanılabilirligi ve güvenilirligi testedilmis, model yapısında bulunan giris katmanı ve saklı katman yapılarındabulunacak model elemanları belirlenmis, farklı model degiskenleri incelenmis ve veriseti üzerinde sayısal dönüsümler uygulanmıstır. Gerçeklestirilen tüm çalısmalaruygun alanlarda tek bir çatı altında toplanarak yapay sinir agları ile gerçeklestirilecekbenzer çalısmalar için sistematik bir yapı meydana getirilmistir. Sonuç olarak, veriyedayalı tüm çevre mühendisligi uygulamalarında kullanılabilecek kapsamlı bir yapıelde edilmistir. Kullanılan her iki yöntemin bazı üstünlük ve zayıflıkları oldugugözlenmistir. ASM2 modelleme yaklasımı ile atıksu arıtma tesislerinin modellenmesibütüncül olarak gerçeklestirilebilmekte, ancak model kurulumu ve kalibrasyonu uzunve zor olabilmektedir. Bunun yanında yapay sinir agları yöntemi, modellenen sisteminiç yapısının bilinme zorunlulugu olmaması ve modelleme asamasının daha esnekolması gibi sebeplerden dolayı daha kolay kullanımı olan bir modelleme yaklasımdır.Ancak, bu yöntemin kullanılabilmesi için sisteme ait geçmis verilerin bulunmasıgerekmektedir. Bu nedenle yapay sinir agları yöntemi, tasarım amaçlıkullanılamamaktadır.Anahtar Kelimeler: Aktif çamur, ASM2, kinetik model, modelleme, yapay sinir agları.

Abstract:
Modelling of activated sludge plants is a common application used for variouspurposes such as design, analysis and optimization. However, building conventionalactivated sludge models which have been widely used for a long time is a diffucultand cumbersome process as well as the calibration of these models. Nowadays,research studies are being conducted to improve current modelling techniques whilethe search for new methods are still continuing. In this thesis study, a large-scaledwastewater treatment plant (WWTP), namely Hurma (Antalya) WWTP, was modelledusing two different modelling techniques: conventional activated sludge model ASM2and an alternative modelling technique Artificial Neural Network (ANN). The purposeof using two different techniques is to analyze the advantages and disadvantages ofboth techniques and try to establish a basis for further studies that shall be carriedout on this topic. The plant was modelled as a whole with ASM2. Upon building thehydraulic and kinetic model, the model was calibrated using real plant operating data.As a result, intermediate model results such as growth rate, aeration basin oxygenconcentartion, sludge age and final model results such as effluent total nitrogen, totalphosphorous and chemical oxygen demand concentrations were obtained.Correlation coefficients of model and target values for total nitrogen, totalphosphorous and chemical oxygen demand concentrations were computed as 0.56,0.38 and 0.41, respectively. However, model results for ANN studies which aimed topredict the chemical oxygen demand concentrations gave a better modelperformance with a correlation coefficient of 0.70 by using the same operational dataof the plant. All applications carried out in order to achieve this result were gatheredtogether by means of a pair of source codes wherever possible for similar ANNresearch studies. Thus, a systematic structure was developed which can be used indata-based environmental engineering applications. It was observed that bothmodelling techniques have some advantages and disadvantages. ASM2 approach iscapable of modelling the activated sludge process as a whole, while developing andcalibrating the model is difficult and take a long time. On the other hand, ANNapproach is a much more easy-to-use technique. There is no need to know the innerstructure of the phenomenon that is being modelled and it provides a more flexiblemodelling environment. Still, in order to use the ANN technique, the past data recordof the system is needed and for this reason it is not possible to use this technique fordesign purposes.Keywords: Activated sludge, ASM2, kinetic model, modelling, artificial neuralnetwork.