Şeker fabrikası anaerobik atıksu arıtma tesisinin yatışkın olmayan durumda modellenmesi çalışmaları

ŞEKER FABRİKASI ANAEROBİK ATIKSU ARITMA TESİSİNİN YATIŞKIN OLMAYAN DURUMDA MODELLENMESİ ÇALIŞMALARI Altunay Perendeci OZ Şeker fabrikaları atıksuları yüksek oranda organik kirlilik içermektedir. Bu özellikteki atıksular anaerobik ve/veya aerobik olmak üzere biyolojik yollarla arıtıldıktan sonra alıcı ortamlara deşarj edilirler. Anaerobik arıtım prosesleri ile ilgili yeterli işletim tecrübesinin olmaması, prosesin kimyası ve mikrobiyolojisinin karışıklığı ve yüksek proses emniyetine ihtiyaç duyulması, bugün mevcut uygulamalarda elde edilen gerçek arıtım performansının öngörülenden daha düşük olmasının temel sebepleridir. Arıtılması planlanan endüstriyel atıksu anaerobik arıtıma uygunsa ve tasarım ile işletmeye yeterli önem verilirse, bu atıksular için anaerobik arıtım yüksek avantajlar sunmaktadır. Anaerobik arıtımda proses kontrolü için güvenilir bilgileri sağlamak amacıyla arıtım izleme sistemlerindeki mevcut hat üstü veriler ve hat dışı ölçümler birleştirilmen ve proses davranışını kontrol etme mekanizmaları en iyi şekilde anlaşılmalıdır. Bu çalışmanın amacı; anaerobik atıksu arıtım tesisi için ileri kontrol uygulamalarında doğru karar verme ve verilen kararın uygulanmasına yönelik işlemlerin oluşturulabilmesi için çıkarımsal ve yapısall olmayan kinetik modellerin önerilmesi ve irdelenmesidir. Anaerobik atıksu arıtım tesisinden elde edilen veriler kullanılarak Adaptif Ağ Temelli Bulanık Çıkarım Sistemi ile anaerobik ünite için yatışkın olmayan durumda modelleme çalışmaları yapılmıştır. Bu kapsamda atıksu arıtım tesisindeki tüm girdi değişkenleri ve sadece on-line girdi değişkenleri iki kısım olarak ele alınmış ve anaerobik tank gerçek çıktı değişkeni değeri ile modellerin ürettiği sistem çıktı değişkeninin tahmin edilen değeri karşılaştırılmıştır. ANFIS ile modelleme kapsamında; tüm girdi değişkenleri kullanılarak elde edilen korelasyon katsayıları, sadece on-line girdi değişkenleri kullanıldığında elde edilen korelasyon katsayılarından yüksektir. Tüm girdi değişkenleri kullanıldığında korelasyon katsayısı aralığı 0.8 - 0.9 olarak saptanmıştır. 2'li ve 3'lü faz vektörü ile sistem çıktı geçmişş değer değişkeninin girdi değişkenleri matriksine ilave edilmesi model tahmin performansını yükseltmiştir. Model kompleksiliğini azaltmak için girdi değişkenleri matriksinin küçültülmesiyle yapılan basitleştirme yaklaşımında ise 0.8 seviyesinde korelasyon katsayıları elde edilmiştir. Sadece on-line verilerle yapılan ANFIS modelleme çalışmalarında elde edilen 0.7 seviyesindeki düşük korelasyon katsayıları on-line verilerle modellemedeki zorluğu göstermektedir. Bu nedenle, ileri kontrol uygulamalarında model cevabı ile kontrol işlemlerinin kısa sürede gerçekleştirilebilmesi ve tahmin performansının artırılması amacıyla atıksu arıtım tesisine gereken analizörler ilave edilmeli ve bu analizörlerden sağlanan verilerde on-line girdi değişkenleri matriksinde kullanılmalıdır. Ayrıca ileri kontrol uygulamalarında tüm girdi değişkenleri ile model tahmin gücünün genişletilmesi için, tesisin 2001- 2002 ve 2002- 2003 çalışma dönemlerinde geçirdiği değişimlerin ve tecrübelerin birleştirilmesi yaklaşımı ile elde edilen sonuçların kullanılması anaerobik ünitenin daha gerçekçi bir yaklaşımla kontrol edilebileceğini ortaya koymaktadır. Çalışmanın ikinci bölümünde ise; anaerobik atıksu arıtım sistemi için yapısall olmayan kinetik model yaklaşımı yatışkın olmayan durumda uygulanmıştır. Bu yaklaşımda ANFIS modelleme çalışmasından farklı olarak hidroliz tankı için üç ve anaerobik tank için dört adet çıktı değişkeni öngörülmüştür. Yapısal olmayan kinetik modellemede hidroliz tankında çıktı değişkenleri uygun korelasyon katsayıları ile tahmin edilmiştir. Ancak anaerobik tankta model tarafından tahmin edilen değişkenler ile bu değişkenlerin gerçek değerleri arasında bir uyum gözlenememiştir. Bu durum modellemede kullanılan kinetik parametrelere ait değerlerin sistem için özgün olmamasından ve girdi değişkenlerine ait düşük korelasyon katsayılı tanımlama fonksiyonlarından ileri gelmektedir. Sonuç olarak; ANFIS ile modellemede sadece sisteme ait verilerin doğrudan kullanılmasının gerçekte sisteme ait bütün özgün kinetik parametreleri ve değişiklikleri öğrenme verileri yardımıyla kapsaması nedeniyle yüksek tahmin performanslarına ulaşıldığı bulunmuştur.