Akademik Veri Yönetim Sistemi
EGE 14th INTERNATIONAL CONFERENCE ON APPLIED SCIENCES, İzmir, Türkiye, 23 - 29 Aralık 2025, cilt.2, ss.523-530, (Tam Metin Bildiri)
Su kaynaklarının korunması ve atıksu arıtma tesislerinin sürdürülebilir işletimi, hidrolik ve biyolojik süreçlerin karmaşıklığı nedeniyle ileri modelleme tekniklerine ihtiyaç duymaktadır. Bu çalışma, atıksu yönetiminde kullanılan deneysel analizler ile veri odaklı yapay zekâ yaklaşımlarını sentezleyerek, tesis performansının ve çevresel etkilerin değerlendirilmesindeki güncel metodolojileri ortaya koymaktadır. Arıtılmış atıksuların tarımsal sulamada yeniden kullanımı, toprak gözenekliliğini ve doymuş hidrolik iletkenliği değiştirerek drenaj ve yüzey akış dinamiklerini etkileyebilmektedir. Tesis içi süreçlerin izlenmesinde ise Temel Bileşen Analizi gibi çok değişkenli istatistiksel yöntemler, büyük ve karmaşık veri setlerini basitleştirerek mevsimsel yük değişimlerini ve arıtma verimliliğini karakterize etmede kritik rol oynamaktadır. Çalışma ayrıca, giriş debisi ve çıkış suyu kalitesinin tahmin edilmesinde yapay zekâ algoritmalarının etkinliğini vurgulamaktadır. Destek vektör makineleri ve genetik algoritma destekli hibrit modellerin, klasik mekanistik modellere kıyasla debi dalgalanmalarını ve şok yüklemeleri daha yüksek doğrulukla tahmin ettiği görülmüştür. Bununla birlikte, faktör analizi ile entegre edilen makine öğrenmesi modelleri, veri gürültüsünü minimize ederek toplam azot gibi hassas parametrelerin gerçek zamanlı tahminini iyileştirmektedir. Sonuç olarak, hidroloji ve hidrolik prensiplerin büyük veri analitiği ve yapay zekâ teknolojileri ile entegrasyonu; arıtma tesislerinin operasyonel güvenilirliğini artırmak, enerji maliyetlerini optimize etmek ve alıcı ortam kalitesini korumak için önemli bir yaklaşım olarak öne çıkmaktadır.
The
conservation of water resources and the sustainable operation of wastewater
treatment plants require advanced modeling techniques due to the complexity of
hydraulic and biological processes. This study synthesizes experimental
analyzes used in wastewater management with data-driven artificial intelligence
approaches, presenting current methodologies for evaluating facility performance
and environmental impacts. The reuse of treated wastewater in agricultural
irrigation can affect drainage and surface runoff dynamics by altering soil
porosity and saturated hydraulic conductivity. In monitoring on-site processes,
multivariate statistical methods such as Principal Component Analysis play a
critical role in characterizing seasonal load changes and treatment efficiency
by simplifying large and complex datasets. The study also highlights the
effectiveness of artificial intelligence algorithms in predicting influent flow
and effluent water quality. It has been observed that Support Vector Machines
and hybrid models powered by genetic algorithms predict flow fluctuations and
shock loads with higher accuracy compared to classical mechanistic models.
However, machine learning models integrated with factor analysis improve the
real-time prediction of sensitive parameters like total nitrogen by minimizing
data noise. In conclusion, the integration of hydrological and hydraulic
principles with big data analytics and artificial intelligence technologies
stands out as a significant approach to enhance the operational reliability of
treatment plants, optimize energy costs, and protect receiving water quality.