Membran biyoreaktörün yapay sinir ağı ile modellenmesi

Temiz su ve temiz su kaynakları tüm canlılar için hayati önem taşımaktadır. Atıksuyun arıtılması ve tekrar sisteme kazandırılması ile ekosistem korunmaktadır. Atıksu arıtma tesislerinin kurulması ve atıksu arıtma teknolojilerinin gelişmesi ile birlikte daha sık karşılaştığımız membran biyoreaktörler, konvensiyonel atıksu arıtma tesislerine göre bazı avantajlar taşımaktadırlar. Özellikle yüksek AKM ile çalışması ve sınırlı yer ihtiyacı ile kurulabilmesi pozitif yönleridir. Fakat işletmenin zor olması ve tıkanarak akının düşmesi sebebiyle zor bir sistemdir. Tez çalışmasının birinci bölümünde, konuya genel bir giriş yapılmakta, tezin amacına değinilmekte ve literatürde yapılan çalışmalar anlatılmaktadır. Membran biyoreaktör aktif çamur sisteminin ve filtrasyon sürecinin birleşiminden oluşmaktadır. Konfigürasyona göre veya yapıldığı malzemeye göre farklı isimler almaktadır. İkinci bölümde, membran biyoreaktör ünitesi tanıtılmaktadır. Genel tanımlar yapılmaktadır. Membran dinamiklerinin anlaşılabilmesi için temel denklemler verilmektedir. Tıkanmadan ve tıkanmanın etkilerinden bahsedilmektedir. Ayrıca tıkanma durumunda uygulanacak yıkama basamakları anlatılmıştır. Tez çalışması boyunca kullanılan batık tip membran gözenek çapından dolayı mikrofiltrasyon filtre olarak anılmaktadır. İşletme esnasında üzerinde oluşacak çamurdan dolayı etkin gözenek çapı daha da küçülmekte ve ultrafiltrasyon eşdeğeri bir yapı oluşmaktadır. Kullanılan pilot membran biyoreaktör karbon ve azot giderimi yapmaktadır. Süreç için gerekli geri devir çamuru membran tankdan pompa yardımı ile anoksik bölgeye basılmaktadır. Üçüncü bölümde, dinamik sistemlerin tanımı yer almaktadır. İlk olarak, doğrusal dinamik sistemlerin modellenmesinde kullanılan parametrik modelleme yöntemlerinden ARX ve ARMAX modelleme anlatılmaktadır. Devamında ise, doğrusal olmayan dinamik sistemlerin modellenmesinde kullanılan yapay sinir ağları anlatılmıştır. Zaman serilerinin modellenmesinde de kullanılan yapay sinir ağlarının özel bir çeşidi olan NARX ağından bahsedilmiştir. Çok katmanlı ağlar anlatılmaktadır. Dördüncü bölümde, membran biyoreaktör sistemi dinamik bir sistem olarak ele alınmıştır. Koherans analizi kullanılarak sistemin doğrusallığı incelenmiştir. Sistemin tamamen doğrusal olmayan bir yapıda olduğu görülmüştür. Sistemin modellenmesindeki başarımını arttırabilmek için elimizdeki veriler düzenlenmiştir. Bu aynı zamanda çok basamaklı tahmin performansını da arttırmaktadır. Yapay sinir ağlarına uygulanacak girişlerin seçiminde iki farklı yöntem kullanılmaktadır. Çalışma boyunca dört farklı model kullanılmaktadır. Birinci modelin seçiminde deneyimlere yer verilmektedir. Temel bileşen analizi ile ikinci model elde edilmiştir. Karşılıklı bilgi yöntemi ile ise üçüncü model elde edilmiştir. Son modelde işletme esnasında kullanılan tüm parametreler kullanılmaktadır. Öncelikle, membran biyoreaktör sistemi, doğrusal dinamik sistemlerin modellenmesinde kullanılan ARX ve ARMAX ile modellenmiştir, fakat yeterli başarım elde edilememiştir. Bu nedenle sistem, yapay sinir ağı ile farklı modeller altında incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar tatmin edicidir. Özellikle üçüncü ve dördüncü modelde sistem yüksek başarım ile modellenmiştir. 14 gün için çok basamaklı tahmin sonuçları gerçek veriye çok yakındır ve sistemin dinamiğini yansıtmaktadır. Bu tezde yalnızca bir pilot membran biyoreaktör sistemi modellenmiştir. Gelecek çalışmalarda, farklı membran biyoreaktör sistemleri de mevcut yapay sinir ağıyla modellenip, yapay sinir ağının başarımının artırılması sağlanabilir. Yeni devreye alınacak membran biyoreaktör sistemine ait veriler yapay sinir ağına başlangıç değerleri olarak öğretilmelidir. Oluşturulacak farklı tıkanma senaryolarını içeren durumlar yapay sinir ağının eğitiminde ve validasyonunda kullanılmalıdır. Sahadan gelebilecek hatalı ve eksik bilgileri de işleyebilecek bir algoritma ile tasarlanacak kontrolcü sayesinde membran biyoreaktör daha verimli kullanılabilecektir. Sonuç olarak, mevcut yapay sinir ağının geliştirilmesi ve en uygun kontrol şeklinin seçilmesi önerilmektedir.