Aktif çamur sistemleri için dinamik simülasyon programı tasarımı
Design of a dynamic simulation program for activated sludge systems
Yazar: ONUR KİRAZ
Danışman: DOÇ. DR. ÖZLEM KARAHAN ÖZGÜN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Çevre Bilimleri ve Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Biyoteknoloji = Biotechnology ; Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering

Özet:
Atıksu debisinin, kirletici madde konsantrasyonlarının ve bileşenlerinin zamansal değişiklikler göstermesi atıksu arıtma proseslerinin dinamik özellikte olmasına yol açmaktadır. Günümüzde, atıksu arıtma proseslerindeki dinamik davranışların sebep olduğu karmaşık ilişkilerin kontrol ve tahmin edilmesinde matematiksel modeller ve bilgisayar simülasyonları yaygın olarak kullanılmaktadır.
Atıksu arıtma tesislerinde (AAT) biyolojik organik karbon gideriminin yanı sıra azot gibi besin maddelerinin atıksudan uzaklaştırılması, alıcı su ortamı kalitesinin korunması bakımından önem arz etmektedir. Uluslararası Su Kuruluşu (IWA) tarafından geliştirilmiş biyokimyasal süreçlerinin matematiksel olarak modellendiği ASM1 ve ASM3 modellerinin karbon ve azot giderimi yapabilen aktif çamur sistemlerinde uygulanması genel kabul görmüş bir durumdur. Söz konusu modellerin uygulanabilmesi bilgisayar programlarının yardımıyla mümkün olmaktadır. Dünya genelinde AAT modelleme çalışmalarında kullanılmak üzere tasarlanmış dinamik simülasyon programları mevcuttur. Bu programlar tesis tasarımı, proses optimizasyonu ve eğitim amacıyla kullanılmaktadır. Buna karşın, bilindiği kadarıyla ülkemizde aktif çamur sistemlerinin dinamik simülasyonu için geliştirilmiş herhangi bir bilgisayar programı mevcut değildir. Bu tez çalışması kapsamında ülkemizde bu alanda yapılması muhtemel çalışmalara katkı verebilmek için, içerisinde karbon ve azot giderimine imkân veren AAT konfigürasyonlarının yer aldığı bir dinamik aktif çamur simülatörü programının tasarlanması amaçlanmıştır.
Çalışmanın ilk aşamasında karbon ve azot giderimi için uygun olan AAT konfigürasyonları tespit edilmiştir. Bunlar; klasik aktif çamur (aerobik), Modifiye Ludzack-Ettinger (MLE) ve 4 kademeli Bardenpho konfigürasyonlarıdır. Yalnızca aerobik reaktör içeren klasik aktif çamur konfigürasyonunda esas olarak organik karbon giderimi hedeflenirken, uygun çamur yaşı koşullarında nitrifikasyon da gerçekleşmektedir. Ancak, bu konfigürasyon azotun atıksudan uzaklaştırılmasını sağlayacak denitrifikasyon prosesi için uygun değildir. MLE konfigürasyonunda ise sistemde yer alan anoksik reaktör sayesinde denitrifikasyon mümkün olmaktadır. Programın son konfigürasyonu olan 4 kademeli Bardenpho'da ise MLE konfigürasyona ilaveten bir anoksik ve oksik reaktör daha bulunmaktadır. Üst seviyede azot gideriminin hedeflendiği tesislerde 4 kademeli Bardenpho konfigürasyonu tercih edilmektedir.
Programda yer alacak aktif çamur konfigürasyonlarının belirlenmesinin ardından biyokimyasal proses modeli oluşturma çalışmalarına geçilmiştir. Bu amaçla karbon ve azot giderimi proseslerini içerisinde barındıran ASM1 ve ASM3 modelleri ayrıntılı olarak araştırılmıştır. Proses modeli oluşturma çalışmasının sonucunda dünya genelinde sıklıkla kullanılan ASM1 modelinin, simülatörün biyokimyasal proses modeli iskeletini oluşturması kararlaştırılmıştır. Buna ilaveten, ASM3 modelinde yer alan içsel solunum ve anoksik heterotrofların içsel solunumu prosesinin normal heterotroflardan ayrı olarak tanımlanması konseptleri, ana proses modeline adapte edilmiştir. Son olarak ASM1 modelinde tek yolla tanımlanan biyoloparçalanabilen organik maddenin hidrolizi yaklaşımı yerine paralel hidroliz yaklaşımı proses modeline ilave edilmiştir. Bu çalışmaların sonucunda 14 bileşen ve 10 prosesten meydana gelen nihai biyokimyasal proses modeli elde edilmiştir.
Aktif çamur sistemlerinde biyoreaktörlerin yanı sıra biyokütlenin ve diğer partiküler maddelerin sudan ayrıldığı çöktürme üniteleri de bulunmaktadır. Ayrıca, çöktürme ünitelerinde ayrılan biyokütle, biyoreaktörlere geri devrettirilerek sistemdeki mikroorganizma konsantrasyonunun kontrolü sağlanır. Bu nedenlerden dolayı aktif çamur simülatörü tasarımının çöktürme modeli veya modelleri de içermesi gerekmektedir. Bu tez çalışması kapsamında, özellikle karbon ve azot gideren sistemlerin biyokimyasal modelinin oluşturulması üzerinde durulmuştur. Bu sebeple, çöktürme modeli olarak çöktürme verimi kabulüne dayalı basit bir yaklaşım esas alınmıştır.
Aktif çamur modellerinin dinamik simülasyonu, sistemde yer alan tüm reaktörler veya hesap noktalarında her bir bileşen için yazılan kütle dengesi denklemlerinin çözülmesi ile gerçekleştirilebilir. Aktif çamur prosesindeki kütle dengesi denklemleri lineer olmayan diferansiyel denklem sınıfına girmektedir. Bu denklemlerin analitik olarak çözülmesi mümkün olmadığı için sayısal yöntemler çözüm metodu olarak tercih edilmektedir. Bu çalışmadaki kütle dengesi denklemlerinin çözümünde Euler integrasyonu sayısal yöntemi kullanılmıştır. Ayrıca, kütle dengesi denklemleri, reaktörlerin tam karışımlı olduğu kabulüne göre yazılmıştır.
Aktif çamur simülatörü tasarımında tüm bu teorik konseptin oluşturulmasının ardından uygulama aşamasına geçilmiştir. Uygulama aşamasındaki programlama ihtiyaçları için MATLAB™ genel amaçlı yazılımı kullanılmıştır. Programlama yapısı; veri okuma, işlemci, grafik oluşturma ve sonuç yazdırma komut dosyaları olmak üzere dört parçalı olarak tasarlanmıştır. Buna ilaveten, MATLAB™ ve Excel programlarının bağlantılı çalışabilmelerinden faydalanılarak, veri girişi ve sonuçların görüntülenmesi için programın kullanıcı ara yüzü olarak Excel dosyaları kullanılmıştır. Simülasyonun başlatılması ve sürdürülmesi için gerekli veriler, Excel veri dosyası aracılığıyla programa girilmektedir. Bu dosya, zaman ve tasarım, model katsayıları, giriş atıksuyu karakterizasyonu, KOİ ve azot fraksiyonasyonu, model bileşenleri başlangıç değeri ve grafik seçimi Excel sayfalarından oluşmaktadır. Konvansiyonel kirletici parametrelere (KOİ, TN, vb.) ve model bileşenlerine ait simülasyon sonuçlarının günlük ve saatlik zaman serileri olarak görüntülenebilmesi için, sonuçlar, MATLAB™'da düzenlenerek Excel veri çıkışı dosyasına yazdırılmıştır.
Programın tasarım aşaması tamamlandıktan sonra biyokimyasal proses modeli, tam ölçekli bir AAT'ye ait veri seti kullanılarak test edilmiştir. Söz konusu AAT gerçek hayatta Johannesburg konfigürasyonu ile işletilmektedir. Ancak, tasarlanan simülatörde Johannesburg konfigürasyonu yer almadığından dolayı söz konusu tesisin konfigürasyonunu simülatörde yer alan MLE konfigürasyonuna benzetmek için tesisin geri devir hattındaki anoksik hacim, ana proses hattındaki anoksik reaktör hacmine ilave edilmiştir. Buna ilaveten, AAT proses konfigürasyonunda fosfor giderimi için bulunan anaerobik reaktör hacmi simülasyonda dikkate alınmamıştır. Bu kabuller ile birlikte söz konusu tesise ait 365 günlük veririnin 220 günlük kısmı kalibrasyon, geriye kalan kısmı ise doğrulama aşamasında kullanılarak simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. Kalibrasyon ve doğrulama aşamalarında elde edilen simülasyon sonuçları AAT çıkış verileri ile kök ortalama kare hatası (RMSE) istatiksel yöntemi kullanılarak karşılaştırılmıştır. Kalibrasyon sonucunda RMSE değeri amonyak azotu için 1,28, nitrat azotu için 1,54 olarak hesaplanmıştır. Doğrulama aşamasında ise amonyak azotu ve nitrat azotu için hesaplanan RMSE değeri 1,50'dir. Bu sonuçlar başka bir AAT modelleme çalışması sonuçları ile karşılaştırıldığında bu tezdeki modelin kabul edilebilir sınırlar dahilinde kalibre edildiği ve doğrulandığı anlaşılmaktadır. Buna ilaveten, model bileşenlerinin kalibrasyon aşamasındaki hata oranlarının validasyon aşamasındaki devamlılığını analiz etmek için Janus katsayıları hesaplanmıştır. Buna göre, amonyak ve nitrat azotu için sırasıyla 1,17 ve 0,97 olarak hesaplanan Janus katsayılarının, daha önce yapılmış bir AAT modelleme çalışmasındaki Janus katsayıları göz önüne alındığında güvenilir sınırlar içerisinde olduğu anlaşılmaktadır.
Modelin test edilme sürecinin tamamlanmasının ardından tasarlanan simülatörün hesaplama doğruluğunu test etmek için bu çalışmada oluşturulan proses modeli AQUASIM programına aktarılarak aynı şartlarda çalıştırılmıştır. Buna göre bu tez çalışmasında tasarlanan dinamik aktif çamur simülatörünün 10-4 gün hesap zaman adımını kullanarak verdiği sonuçların AQUASIM programı ile elde edilen sonuçlarla uyumlu olduğu tespit edilmiştir.
Bu tez çalışması kapsamında tasarlanan dinamik aktif çamur simülatörü son olarak çalışma süresi bakımından test edilmiştir. Test işlemi sırasında sabit disk kapasitesi 222 GB SSD, işlemci hızı normal 2,6 GHz, maksimum 3,2 GHz ve bellek kapasitesi 8 GB özelliklerine sahip ortalama bir bilgisayar kullanılmıştır. Veri okuma, hesaplama (işlemci), grafik oluşturma ve hesaplamadan elde edilen verileri tablolara aktarma işlemlerinin tümünün gerçekleştirildiği 365 günlük simülasyonlarda elde edilen çalışma sürelerine göre; 28 kütle dengesi denklemi içeren Aerobik konfigürasyon (klasik aktif çamur) simülasyon süresinin 1,6 dakika, 42 kütle dengesi denklemi içeren MLE konfigürasyonu simülasyon süresinin 5,6 dakika ve 70 kütle dengesi denklemi içeren 4 kademeli Bardenpho konfigürasyonu simülasyon süresinin 11,0 dakika olduğu tespit edilmiştir. Son olarak, simülatörün toplam çalışma süresi içerisinde her bir komut dosyasının kapladığı zaman dilimi de incelenmiştir. Buna göre, işlemci ve sonuç yazdırma komut dosyalarının simülatörün toplam çalışma süresi içerisinde önemli bir paya sahip olduğu tespit edilmiştir.

Abstract:
Wastewaster treatment processes have dynamic behavior due to changing conditions of flowrate, pollutant concentration and components. Nowadays, mathematical models and computer simulations are widely used to control and estimate complex relationships caused by dynamic behaviors in wastewater treatment processes.
In addition to biological organic carbon removal in wastewater treatment plants, the removal of nutrients such as nitrogen from wastewater is important in order to protect the quality of the receiving water bodies. ASM1 and ASM3 models, developed by International Water Association (IWA) to model biochemical processes mathematically, are widely acccepted in applications of activated sludge systems capable of carbon and nitrogen removal. The application of these models is possible with the help of computer programs. Some dynamic simulation programs developed in order to use in WWTP modelling studies are widely available. These programs are used for plant design, process optimization and training purposes. However, as far as is known there is no computer program developed for the dynamic simulation of activated sludge systems in Turkey. In the scope of this thesis in order to contribute to the further studies in this field in Turkey, it is aimed to design a dynamic activated sludge simulator program, which includes WWTP configurations that are able to remove carbon and nitrogen from the wastewater.
At the first stage of the study, suitable WWTP configurations for carbon and nitrogen removal were identified. These configurations are classic activated sludge (called aerobic in this study), Modified Ludzack-Ettinger and 4 stage Bardenpho. While the aim of the classic activated sludge configuration, which contains only aerobic reactor, is the removal of organic carbon, it also allows nitrification in proper sludge age conditions. However, this configuration is not proper for the removal of nitrogen, which is also known as denitrification, from the wastewater. Denitrification is possible in MLE configuration because it contains anoxic reactor. The last configuration of the program, which is 4 stage Bardenpho, in addition to the MLE configuration, contains an additional anoxic and oxic reactor. 4 stage Bardenpho configuration is preferred in treatment plants aiming high level nitrogen removal.
After the determination of the activated sludge configurations included in the program, biochemical process model building studies were started. For this purpose, ASM1 and ASM3 models, which contain carbon and nitrogen removal processes, were detailedly investigated. As a result of the process model building studies the ASM1 model, which is frequently used worldwide, was decided to be utilized as the biochemical process model structure of the simulator. In addition to this, the concepts of defining endogenous respiration process and endogenous respiration of anoxic heterotrophs separately from normal heterotrophs are adapted to the main biochemical process model. Finally, instead of the one way hydrolysis approach of the biodegradable organic matter defined in the ASM1 model, the parallel hydrolysis approach is added to the process model. As a result of these studies, the final biochemical process model consisting of 14 components and 10 processes was built.
Besides the bioreactors, settling units, which remove particulate matters from wastewater, are part of the activated sludge system. In addition, the control of the microorganism concentration in the system is ensured through the return of the biomass separated in the settling units to the bioreactors. For these reasons, the activated sludge simulator design should also include the settling model or models. Within the scope of this thesis, the biochemical model of the carbon and nitrogen removal systems is especially focused on. Therefore, a simple model approach based on acceptance of precipitation efficiency, was determined as the settling model.
The dynamic simulation of the activated sludge models is only possible by solving the mass balance equations written for each component in all reactors or calculation points in the system. The mass balance equations in the activated sludge process are classified as nonlinear differential equations. To solve these equations numerical methods are preferred as a solution method because it is not possible to solve these equations analytically. Euler integration, one of the those numerical methods, was applied to solve the differential equations in this study. In addition, the mass balance equations have been written according to the assumption that the reactors are completely mixed.
After the formation of all this theoretical concept in the design of activated sludge simulator, implementation stage of this concept was begun. MATLAB ™ general-purpose software has been used for programming needs during the implementation stage. The programming structure has been designed as four parts. These are the scripts of data reading, processor, chart creation and printing results. Moreover, Excel files have been used as the user interface of the program for the data entry and the display of the results by utilizing the interoperability of MATLAB ™ and Excel. Required data for starting and maintaining the simulation is entered to the program through Excel data file. This file consists of time and design, model coefficients, influent wastewater characterization, COD and nitrogen fractionation, model components initial value and graphs selection Excel sheets. In order to display the simulation results of conventional pollutant parameters (COD, TN, etc.) and model components as daily and hourly time series, the results properly edited in MATLAB™ were printed to Excel data output file.
After the completion of the designing stage, the biochemical process model was tested by using full scale WWTP data set. The WWTP is operated with the Johannesburg configuration in real life. However, since the Johannesburg configuration was not included in the designed simulator, anoxic volume in the return line of the WWTP was added to the anoxic reactor volume in the main process line of MLE configuration in order to simplfy the WWTP configuration to the MLE configuration. In addition to this, the anaerobic reactor volume, which is part of the WWTP process configuration for phosphorus removal, was not taken into account in the simulation. Model testing simulations were carried out considering all these assumptions. The 220 days portion of the 365 days data of the WWTP was used for calibration and the remaining part of the data was used in the validation phase. The simulation results obtained during the calibration and validation phases were compared with the WWTP output data by using the root mean square error (RMSE) statistical method. The RMSE value was calculated as 1.28 for ammonia nitrogen and 1.54 for nitrate nitrogen in the calibration phase. On the other hand, RMSE value for ammonia nitrogen and nitrate nitrogen was calculated as 1.50 in the verification phase. When the RMSE values are compared with another WWTP modelling study RMSE values, it was determined that the model in this thesis is calibrated and validated within acceptable limits. In addition, Janus coefficients were calculated to analyze whether the error rates of the model components in the calibration phase and those of the model components in the validation phase are different or not. As a result, it is identified that the Janus coefficients calculated as 1.17 and 0.97 for ammonia and nitrate nitrogen, respectively are within reliable limits considering the Janus coefficients calculated in another WWTP modeling study.
After the model testing stage was completed, the process model formed in this study was transfered to the AQUASIM program and was run under the same process conditions in order to test calculation accuracy of the designed simulator within the scope of this thesis. Finally, it was detected that the simulation results, which are obtained by using 10-4 day calculation time step, of the designed activated sludge simulator is consistent with the AQUASIM simulation results.
The dynamic activated sludge simulator designed within the scope of this thesis was tested in point of run time. An average computer was used during test runs. The computer features are 222 GB SSD hard disk capacity, normal 2.6 GHz, maximum 3.2 GHz processor speed and 8 GB memory capacity. Running time of the 365 days simulations was measured as 1.6 min. for Aerobic configuration with 28 mass balance equations, 5.6 min. for MLE configuration with 42 mass balance equations and 11.0 min. for Bardenpho configuration with 70 mass balance equations. The 365 days simulations contained all of the program steps, which were data reading, processing, printing results as graphical and tabular. Finally, the period of time covered by each script in the total running time of the simulator was also examined. Finally, it has been identified that the processor and printing results (tabular) scripts have significant shares in the total running time of the simulator.