Yazar "Güçlü, Dünyamin" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 5 / 5
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Aktif çamur prosesi havalandırma havuzu askıda katı madde (AKM) konsantrasyonunun mekanistik, yapay sinir ağı ve hibrit yöntemlerle modellenmesi(Selçuk Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, 2007) Güçlü, Dünyamin; Dursun, ŞükrüDinamik simülasyon atıksu arıtma tesislerinde işletmenin iyileştirilmesinde önemli bir araçtır. Bu çalışmada, Ankara Merkezi Atıksu Arıtma Tesisinin dinamik simülasyon modeli tasarlanmıştır. Öncelikle, evsel atıksu arıtma prosesinin mekanistik modeli Activated Sludge Model No. 1 bazında GPS-X bilgisayar programı kullanılarak geliştirilmiştir. Yapay Sinir ağı modeli de geriye yayılım algoritmasını esas alan MLP sinir ağı yardımı ile oluşturulmuştur. Daha sonra, mekanistik model yapay sinir ağı ile birleştirilmiştir. Yapay sinir ağı modellerinin en uygun ağ yapısı modellerin birçok adımda eğitilmesi ve test edilmesi ile tespit edilmiştir. Her üç model, prosesin dinamik davranışını tahmin etmek için tesisinin işletme ve laboratuar analizlerinden elde edilen aynı veriler ile oluşturulmuştur. Havalandırma tankı Askıda Katı Madde (AKM) konsantrasyonu tahmin edilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Hibrit model yaklaşımının daha başarılı sonuçlar verdiği ve tesisin işletme koşullarının ASM1 ve YSA modellerinden daha iyi tanımlandığı gözlenmiştir.Öğe Artificial Neural Network Modelling of a Large-Scale Wastewater Treatment Plant Operation(Springer, 2010) Güçlü, Dünyamin; Dursun, ŞükrüArtificial Neural Networks (ANNs), a method of artificial intelligence method, provide effective predictive models for complex processes. Three independent ANN models trained with back-propagation algorithm were developed to predict effluent chemical oxygen demand (COD), suspended solids (SS) and aeration tank mixed liquor suspended solids (MLSS) concentrations of the Ankara central wastewater treatment plant. The appropriate architecture of ANN models was determined through several steps of training and testing of the models. ANN models yielded satisfactory predictions. Results of the root mean square error, mean absolute error and mean absolute percentage error were 3.23, 2.41 mg/L and 5.03% for COD; 1.59, 1.21 mg/L and 17.10% for SS; 52.51, 44.91 mg/L and 3.77% for MLSS, respectively, indicating that the developed model could be efficiently used. The results overall also confirm that ANN modelling approach may have a great implementation potential for simulation, precise performance prediction and process control of wastewater treatment plants.Öğe Deri Endüstrisi Atıksularının Kimyasal Arıtılabilirliği(2002) Dursun, Şükrü; Özdemir, Celalettin; Güçlü, DünyaminDeri sanayi atık sularında, sülfür, krom ve organik madde en önemli kirletici parametrelerdendir. Deri endüstrisi atık sularında genellikle derinin işlenmesi sırasında açığa çıkan kirleticiler ve evsel özellikteki pis sular beraber uzaklaştırılmaktadır. Bu çalışma, tesisten alınan orijinal, kompozit numuneler üzerinde yapılmıştır. Sırasıyla sülfür ve krom giderme işlemlerinde %100 verim sağlanırken, kimyasal arıtımın organik madde giderimi üzerine etkisi de araştırılmıştır.Öğe Selçuk Üniversitesi Alaeddin Keykubad Kampüsü atıksu özelliklerinin belirlenmesi ve uygun arıtım projesinin hazırlanması(Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2002-01-17) Güçlü, Dünyamin; Dursun, ŞükrüBu çalışmada, Selçuk Üniversitesi Alaeddin Keykubad Kampusu atıksu özelliklerinin belirlenmesi ve uygun arıtım projesinin hazırlanması amacıyla 9 ay süresince gün içerisinde sabah (6:30), öğle (13:00), akşam (18:30) ve gece (21:00) saatlerinde olmak üzere 2001 yılı Mart- Kasım tarihleri arasında her ay numune alındı. Kampus kanalizasyon sisteminin çıkış noktasından temin edilen numunelerde Debi, pH, Sıcaklık, Elektriksel İletkenlik (EC), Biyolojik Oksijen İhtiyacı (BOİ5), Kimyasal Oksijen İhtiyacı (KOİ), Askıda Katı Madde (AKM), Toplam Azot, Amonyak ve Organik-inorganik fosfor atıksu parametrelerinin ölçümleri yapıldı. Atıksu karakteristiğini belirlemek üzere ortalama konsantrasyon değerleri bulundu. Bu değerler: pH 7,49; Sıcaklık 19,8; BOİ5 200 mg/L; KOİ 360 mg/L; AKM 150 mg/L; Toplam azot 32,5 mg/L; inorganik Fosfor 3,5 mg/L'dir. Öte yandan atıksu debisi ve atıksu arıtım maliyetleri tespit edildi. Fiziksel ve kimyasal parametrelerin karakterizasyonundan sonra, elde edilen debi yaklaşık 4500 m3/gün'idi. Grafik metodu vasıtasıyla, beş değişik biyolojik arıtma prosesi için (aktif çamur, damlatmalı filtre, oksidasyon hendeği, havalandırmalı lagün ve stabilizasyon havuzu) debi-ilk yatırım maliyeti, debi-toplam işletme ve bakım malitleriyle debi-arazi ihtiyacı hesap edildi. Ek olarak, değişik firmalarından alman atıksu arıtma tesisi proje teklifleri de incelenerek, bulduğumuz sonuçlarla birlikte değerlendirildi. Sonuç olarak, Kampus şartlan dikkate alındığında, atıksuların arıtımı için stabilizasyon havuzu kullanımı, enerji ve işletme maliyetlerinin azlığı ve basit işletim kolaylığı gibi avantajlar sağlamaktadır. Öte yandan, en önemli dezavantajı yüksek arazi ihtiyacıdır (6.3 ha). Bununla beraber, düşük arazi gereksiniminden ötürü (1.8 ha) mekanik havalandırmalı lagün stabilizasyon havuzuna alternatif olarak ortaya çıkmaktadır.Öğe Tam ölçekli kentsel atık su arıtma tesisilerinin bilgisayar programı kullanılarak modellenmesi ve arıtma performanslarının incelenmesi(Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2007) Güçlü, Dünyamin; Dursun, ŞükrüAtıksu arıtma tesislerinden daha yüksek kalitede çıkış suyu elde edilmesine ilişkin talepler gün geçtikçe artmaktadır. Bu talepleri karşılayabilmek için atıksu arıtma tesislerinin daha verimli işletilmesi ve kontrolü gerekmektedir. Arıtma esnasında meydana gelen proses dinamiklerinin modellenmesiyle tesisin önemli parametrelerinin izlenmesi ve kontrolü güvenilir ve ekonomik bir şekilde mümkün olabilmektedir. Bu çalışmada, atıksu arıtma tesislerinin arıtma verimlerinin modellenmesi, işletme parametrelerinin izlenilmesi ve kontrolünde bu modellerin uygulanabilirliğinin pratik olarak araştırılması, uygulanabilirlik potansiyellerinin belirlenmesi ve bunların karşılaştırmalı olarak değerlendirilerek ortaya konması hedeflenmiştir. Modelleme için farklı modelleme yaklaşımları ele alınmıştır. Bunlardan ASM1 mekanistik modeli, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve her iki yöntemin kombinasyonu olan bir hibrit model Ankara Merkezi Atıksu Arıtma Tesisi üzerinde uygulanmıştır. Atıksu örnekleri ve aktif çamur, ASM1 modelinin gerektirdiği gibi karakterize edilmiştir. Arıtma Tesisinin matematiksel modeli (ASM1) GPS-X yazılım programı kullanılarak oluşturulmuştur. Tesise ait aynı dönemi kapsayan işletme veri setleri ii kullanılarak çeşitli YSA modelleri oluşturulmuştur. Daha sonra, her iki modelin avantajlarını bünyesinde barındıran bir hibrit model oluşturulmuş ve bununla model tahmin performansının iyileştirilmesi hedeflenmiştir. Bu üç model kullanılarak, arıtma performansının değerlendirilmesi amacıyla, havalandırma havuzu AKM, çıkış KOİ ve çıkış AKM konsantrasyonlarının tahmini yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Burada, hibrit model yaklaşımının, ASM1 ve YSA'dan daha başarılı sonuçlar verdiği ve tesisin işletme koşullarını diğer iki modele göre daha iyi tanımladığı gözlenmiştir. ASM1 modeline ait korelasyon katsayıları düşükse de, arıtma esnasında meydana gelen fiziksel, kimyasal ve biyolojik faaliyetlerin kompleksliği, veri aralığının genişliği ve hesaplanan diğer hata değerleri de dikkate alındığında, modelin hedef çıktı parametrelerinin tahmininde başarılı sonuçlar verdiği görülmektedir. Mevcut tesise ait geçmiş veriler kullanılarak eğitilen bir YSA modelinin, lineer olmayan ve kompleks yapıdaki atıksu arıtma tesisi proseslerinin dinamik davranışını tatmin edici derecede modellediği ortaya konulmuştur. Böylece, YSA'nın reaksiyon kinetiği esasına dayanan modellere alternatif olabileceği görülmüştür. Oluşturulan hibrit model her iki modelin avantajlarını bünyesinde barındırdığından, performans tahmini, arıtma proseslerinin izlenmesi, kontrolü ve optimizasyonu için daha uygun bir alternatif olarak kullanılabileceği ortaya konmuştur.
