Hidrolik modelleme: Atıksu arıtma tesisi (AAT) örnekleri

Atıksu arıtma tesislerini (AAT) planlanması, boyutlandırılmasında ve yönetirken kirlilik parametrelerinden olan BOİ, TN, TP, AKM ve pH miktarlarına dikkat etmek çok önemlidir. Bu kirlik parametrelerinin kullanılması ile AAT boyutlandırması, işletme esnasında düzenlenmesi ve ölçülmesi yardımıyla AAT'de atıksuyun kirletici miktarlarının kontrol altında tutulmasını sağlar. Bununla birlikte, bu parametreleri yerinde ölçmek ve analitik bulgular elde etmek çok zaman ve çaba gerektirmektedir. Sonuç olarak, kirlilik parametrelerinin elde olmaması ve yerinde ölçümü çok masraflı olması nedeniyle bu çalışmanın önemi ortaya çıkmaktadır. Kirlilik parametrelerinin yapay zekâ modelleri kullanılarak tesis yönetimine çok büyük katkı sağlamaktadır. Bu Dr Tez çalışmasında, Samsun İli "Doğu İleri Biyolojik AAT" atıksu giriş havuzu ve çıkış havuzunda kirlilik parametrelerinden BOİ, TN, TP, AKM ve pH ölçüm sonuçları 2014-2018 yılları arası alınmıştır. Bu doğrultuda MMS, OKH, KOKH, OMYH ve R2 kullanılarak karşılaştırmalı analizler yapılmıştır. Dört bağımsız teknik -APPDESIGNER, bulanık mantık, yapay sinir ağları ve ANFIS-birleştirilmiştir. Oluşturulan modeller karşılaştırıldığında en yüksek belirleme katsayısına sahip olan ANFIS modeli en iyi model olarak ortaya çıkmıştır.