Erzurum kenti evsel atıksu arıtma tesisindeki anaerobik proseslerin makine öğrenmesi algoritmaları ve GPS-X paket programı kullanılarak modellenmesi

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Çevre Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: İSHAK ÇEVRİM

Danışman: Yalçın Kemal Bayhan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Amaç: Bu çalışmada Erzurum Atıksu Arıtma Tesisi işletilirken oluşan girdi ve çıktı verileri kullanarak model çalışması yapılmıştır. Model çalışmasında, sezgisel modelleme ile tesisin geneli YSA ve XGBoost algoritmasıyla modellenmiş, ardından matematiksel modellemede anaerobik proses GPS-X programı ile simüle edilmiştir. Modelleme sonucunda tesisde üretilen biyogaz ve metan miktarları tahmin edilmiş ve gerçek ölçüm değerleri ile karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada amaç, bu tür tesislerin fizibilite ve projelendirme aşamasında alınacak kararlarda ve tesislerin enerji maliyetlerinin hesaplanmasında bu modellerin kullanılabilmesidir. Mevcut halde Erzurum Atıksu Arıtma Tesisi 1. kademe işletilirken nüfus artışına bağlı olarak 2. kademede ileriki zamanlarda işletmeye alınacaktır. Bu modeller özellikle tesisin 2. kademesinin projelendirilmesi için faydalı olacaktır. Aynı zamanda mevcuttaki benzer tesisler için de kapasite artırımı planlanmasında alınacak kararlarda model bir araç olarak kullanılabilecektir. Modelleme sonuçlarına göre benzer biyolojik atıksu arıtma tesisleri işletme maliyetleri, özellikle enerji giderleri önceden tahmin edilebilecektir. Ayrıca çamur stabilizasyonu ve enerji üretimi için optimum işletme şartları belirlenmiş olacaktır. Yöntem: Sezgisel modellemede, YSA ve XGBoost algoritması tesisin tamamını kapsayacak şekilde modellenmiştir. Modelleme mimarisi YSA ve XGBoost metotlarında ayrı ayrı ama aynı mimari mantık ile kurulmuştur. Modelleme çalışmasında 3 yıllık veri seti 2017-2019 yıllarına ait giriş suyu debisi, sıcaklık, pH, iletkenlik, KOİ, BOİ, Azot, AKM, KM, UKM, biyogaz ve metan kullanılmıştır. Modelleme çalışmasında model-1, model-2 ve birleşik model oluşturulmuştur. Model-1'in çıktıları model-2'nin girdileri olmuştur. Model-1, 8 giriş (giriş suyu debisi, sıcaklık, pH, iletkenlik, KOİ, BOİ, Azot, AKM) ve 2 çıkıştan (KM, UKM); model-2 ise 2 giriş (KM, UKM) ve 2 çıkıştan (CH4, biyogaz) oluşmuştur. Sonrasında model-1 ve model-2 birleştirilerek, birleşik model oluşturulmuştur. Tesiste üretilen biyogaz ve metan gazı tahminleri yapılmıştır. Çalışmada veri seti mevsimlere ayrılmış, modelleme çalışması her mevsim için ayrı ayrı yapılmıştır. 4 mevsim için tahmin değerleri hesaplanmıştır. İlave olarak tez çalışmasında tesis anaerobik çürütücü prosesi GPS-X programı kullanılarak simüle edilmiştir. GPS-X programında, çamur çürütücülere ait 3 yıllık veri seti (çamur debisi, AKM, pH, sıcaklık) girdi olarak kullanılmıştır. simülasyon işlemi sonucunda çıkışta biyogaz miktarları hesaplanmıştır. Yapılan tüm model çalışmaları sonucunda tahmin edilen biyogaz ve metan miktarları gerçek ölçüm biyogaz, metan değerleri ile kıyaslanmıştır. Bulgular: Sezgisel modelleme çalışmaları sonucunda, R, R2, MSE ve RMSE hata metrikleri hesaplanmıştır. YSA esaslı tahmin modeli model-1 için mevsimlere göre korelasyon katsayısı R=0,93-0,99 aralığında bulunmuş, model-2 için korelasyon katsayısı R=0,73-0,92 aralığında hesaplanmıştır. XGBoost algoritması model çıktısı olarak mevsimlere göre Model-1 için korelasyon katsayısı R=0,9903-0,9954; Model-2 için korelasyon katsayısı R=0,9314-0,9857 aralığında bulunmuştur. GPS-X programı ile yapılan matematiksel modelleme sonucuna göre ise çürütücü-1 için korelasyon katsayısı R=0,75, çürütücü-2 için korelasyon katsayısı R=0,76 olarak hesaplanmıştır. Sonuç: YSA ve XGBoost model çalışması sonuçları kıyaslandığında XGBoost algoritması tüm model ve mevsimler için en iyi sonuçları vermiştir. Karar ağaçlarını kullanan XGBoost, sezgisel algoritması nöronları kullanan YSA algoritmasına göre daha başarılı model olmuştur. Özellikle model-1'in çıktılarının giriş olarak verildiği model-2'deki başarımlar YSA'da düşükken, XGBoost algoritmasında bu oran çok daha yüksektir. Sezgisel algoritmalardan farklı olarak GPS-X programı ile anaerobik proses için simülasyon işlemi yapılmıştır. Burada ise kabul edilebilir sonuçlar elde edilmiştir. GPS-X, YSA ve XGBoost sonuçları karşılaştırıldığında, XGBoost daha iyi modelleme sonucu sunmuştur