Yapay sinir ağları ve asm2 kullanılarak aktif çamur prosesinin kontrolü ve modellenmesi

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 Atıksu Arıtma Tesisi iki farklı modellemeyaklasımı kullanılarak modellenmistir. Bu yöntemlerden ilki klasik modelyöntemlerinden olan aktif çamur modeli ASM2, ikincisi ise alternatif bir modelyaklasımı olan yapay sinir agı modelleme teknigidir. ki farklı modelleme yöntemininkullanılmasındaki amaç her iki yöntemin üstünlük ve zayıflıklarının belirlenmesi ve bu alanda gerçeklestirilecek çalısmalar için bir zemin olusturabilmektir. Sistemin ASM2ile modellenmesinde, tesis bütüncül olarak modellenmis, bu amaçla öncelikle kinetik modele zemin olusturan hidrolik model ve sonrasında kinetik model yapısıkurulmustur. Model, tesis isletme verileri kullanılarak kalibre edilmistir. Sonuç olarak büyüme hızı, havalandırma havuzu oksijen degeri, çamur yası gibi bazı ara modeldegerleri 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 ihtiyacıdegerinin tahmin edildigi çalısmanın ikinci bölümünde 0 .70'e varan korelasyondegerleri 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 yapılarındabulunacak model elemanları belirlenmis, farklı model değişkenleri incelenmis ve veri seti üzerinde sayısal dönüsümler uygulanmıstır. Gerçeklestirilen tüm çalısmalaruygun alanlarda tek bir çatı altında toplanarak yapay sinir agları ile gerçeklestirilecekbenzer 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 olduğu gözlenmistir. ASM2 modelleme yaklasımı ile atıksu arıtma tesislerinin modellenmesibütüncül 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 geçmişs verilerin bulunması gerekmektedir. Bu nedenle yapay sinir agları yöntemi, tasarım amaçlıkullanılamamaktadır.