Görüntüleme
10
İndirme
3
Atıksu arıtma tesislerinin tasarımı ve performansının belirlenmesi için atıksuyun karakteristiğinin bilinmesi çok önemlidir. Biyokimyasal Oksijen İhtiyacı (BOI) ve Kimyasal Oksijen İhtiyacı(KOI) parametreleri atıksuyun karakteristiğini belirleyen en önemli parametrelerdendir. Bir atıksu numunesinin BOI parametresi deneysel olarak 5 günde belirlenirken KOI parametresi deneysel olarak 3 saat gibi kısa bir sürede belirlenmektedir. KOI ve BOI arasında genelleştirilmiş bir korelasyon yoktur. Fakat pozitif bir korelasyon olduğu bilinmektedir. Bu durum göz önünde bulundurularak, bu çalışmada esnek hesaplama metotları olarak bilinen Yapay Sinir Ağları(YSA), Mamdani Bulanık Mantık (Mamdani-BM), Sugeno Bulanık Mantık (Sugeno-BM) ve Adaptif Sinirsel Bulanık Mantık (ANFIS) modelleri kullanılarak atıksu numunesinde ölçülen KOI parametresinden BOI parametresinin belirlenmesi amaçlanmaktadır. Bu amaçla bir atıksu arıtma tesisinden elde edilen 365 adet deneysel verinin 322 tanesi eğitim 43 tanesi de test seti olarak iki kısma ayrılmıştır. Eğitim verileri kullanılarak tüm esnek modeller oluşturulmuş ve test verileri ile bu modellerin performansları karşılaştırılmıştır. Modellerin karşılaştırılması neticesinde ANFIS modelinin en iyi sonucu verdiği görülmüştür
It is very important to know the characteristics of the waste to determine the design and performance of waste treatment facilities. The biochemical oxygen need (BOI) and the chemical oxygen need (KOI) parameters are one of the most important parameters that determine the characteristics of waste. The BOI parameter of a waste sample is experimentally determined within 5 days, while the KOI parameter is experimentally determined within 3 hours. There is no generalized correlation between KOI and BOI. It is known that there is a positive correlation. Considering this situation, this study aims to determine the BOI parameter from the KOI parameter measured in the waste sample by using the models known as the flexible calculation methods of artificial nerve networks (YSA), Mamdani-BM, Sugeno-BM and Adaptive Nerve Bully Logic (ANFIS). Of the 365 experimental data obtained from a waste treatment facility for this purpose, 322 of the training 43 are divided into two parts as a test set. All flexible models are created using training data and the performance of these models is compared with the test data. Comparing the models found that the ANFIS model gave the best results.
Alan : Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
