KASKİ Atık Su Arıtma Verilerinin Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık Yöntemleri ile Tahmin Edilmesi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Salih Burçin ÖZEN
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Hatice ÇITAKOĞLU
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Atık su arıtma tesislerinin işletilmesi ve yönetiminde Kimyasal Oksijen İhtiyacının (KOİ) ve Biyolojik Oksijen İhtiyacının (BOİ) gözlemlenmesi oldukça önemlidir. KOİ ve BOİ parametrelerinin ölçülmesi ve takibi, atık suyun kirlilik değerlerinin kontrol edilmesini sağlamaktadır. Fakat KOİ ve BOİ değerlerinin ölçümü zordur ve BOİ değerinin analizi en az 5 gün, KOİ değerinin analizi ise yaklaşık 3 saat sürmektedir. Ayrıca KOİ ve BOİ değişkenlerinin ölçümü çok maliyetlidir. Bu zorlukları gidermek amacıyla; ilk olarak KOİ ve BOİ değişkenleri, diğer atık su değişkenleri kullanılarak bir girdiden beş girdiye kadar çeşitli kombinasyonlarla yapay zekâ teknikleri ile tahmin edilmiştir. Bu çalışmada, Kayseri Su ve Kanalizasyon İdaresi (KASKİ) bünyesindeki merkez ileri biyolojik atıksu arıtma tesisine ait 2011-2014 yılları arasındaki günlük atıksu arıtma verileri kullanılmıştır. KOİ değişkeni tahmininde ölçülen akış debisi (Q), pH, BOİ, askıda katı maddeler (AKM) ve azot (N) değerleri; BOİ değişkeni tahmininde ise KOİ, AKM, fosfor (P), Q, pH değerleri bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. KOİ ve BOİ değişkenlerinin tahmininde Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) ve Yapay Sinir Ağı (YSA) yöntemleri kullanılmış ve karşılaştırmalı analizler yapılmıştır. Yapay zekâ yöntemleri ile analiz yapılmadan önce, toplam veriler eğitim ve test veri olmak üzere iki grup kümelerine ayrılmıştır. Bu 4 yıllık toplam 724 verinin 543 (724×0.75) adedi eğitmede, 181 (724×0.25) adedi ise test verisi olarak kullanılmıştır. En düşük Ortalama Mutlak Hata (OMH) ve Karekök Ortalama Karesel Hata (KOKH) kriterine göre, BOİ değerinin tahmininde YSA ve ANFIS modellerinin sonuçları birbirine çok yakın sonuçlar elde edilmiş olup birbirine karşın üstün sonuçlar vermemiştir. En düşük OMH ve KOKH kriterine göre, KOİ değerinin tahmininde her iki modelinde benzer hata kriterine sahip olmasına rağmen en iyi tahmini YSA modeli vermektedir. BOİ ve KOİ değerlerinin yapay zekâ yöntemlerini ile tahmin değerleri determinasyon katsayısına göre kıyaslandığında sonuçların istenilen düzeyde olmadığı tespit edilmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında BOİ, KOİ ve AKM değişkenleri arasındaki korelasyonun 0.5 den büyük ve diğer parametreler arasındaki korelasyon 0.5 daha düşüktür. Bu nedenle BOİ, KOİ ve AKM değişkenleri arasındaki ilişkiyi ifade etmek için Excel-çözücü yardımıyla iki matematiksel eşitlik geliştirilmiştir. OMH ve KOKH kriterine göre Model 1 ile tahmin edilen BOİ değeri Model 2 ile tahmin edilen BOİ değeri ölçülen BOİ değerine daha yakındır. Üç yöntem birbiriyle karşılaştırıldığı zaman hata kriterlerine göre birbirine yakın sonuçlar vermiş olup uygulanabilirlik açısından Model 1, BOİ ve KOİ değerlerinin tahminin de tercih edilmektedir. Anahtar kelimeler: Atıksu, Yapay zeka yöntemleri, Kimyasal oksijen ihtiyacı (KOİ), Biyolojik oksijen ihtiyacı (BOİ)