Tam ölçekli kentsel atık su arıtma tesisilerinin bilgisayar programı kullanılarak modellenmesi ve arıtma performanslarının incelenmesi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2007
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Atıksu 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.
There is an increasing demand regarding to obtain higher quality treated wastewater from treatment plants. In order to meet these demands, wastewater treatment plants need to be operated and controlled more effectively. It is possible to monitor and control key parameters of the treatment plant by modelling the treatment process dynamics in a reliable and economical manner. The purpose of this study is the modeling of the treatment performances of wastewater treatment plants, the practical investigation of the applicability of the models in monitoring and control of operational parameters, determining the applicability potentials and demonstration of these by comparative evaluations. Diverse modeling approaches have been considered for the modeling purposes. From these, Activated Sludge Model No.1 (ASM1) mechanistic model, Artificial Neural Networks (ANN) and a hybrid model which is the combination of both models have been applied on Ankara Central Wastewater Treatment Plant. Wastewater samples and activated sludge have been characterized as required by ASM1 model. The mathematical model (ASM1) of the Treatment Plant has been developed by using a GPS-X computer program. ANN Models have been developed utilizing the operational data sets which belong to the plant and cover the same iv period. In addition, a hybrid model which contains the advantages of both models has been created and improvement in the prediction performance has been targeted with this model. Using these three models, by the purpose of evaluation of treatment performance, MLSS in the aeration tank, effluent COD and SS concentrations have been predicted and the results have been compared. It is observed that the hybrid model approach gives more successful results than ASM1 and ANN, and describes the operation conditions of the plant better than the others. Although the correlation coefficients of the ASM1 model is low, by considering the complexity of the physical, chemical and biological activities carried out during treatment, the broadness of the data range and the computed other error values, it is seen that it gives successful results in prediction of target output parameters. It is demonstrated that an ANN model trained with the previous data of the existing treatment plant can model the dynamic behavior of the nonlinear and complex wastewater treatment plant processes at an acceptable level. Thus, it is seen that ANN can be an alternative to the models based on reaction kinetics. Since the created hybrid model contains the advantages of both models in itself, it is shown that it can be used as a better alternative for prediction of performance, monitoring, control and optimization of treatment processes.
There is an increasing demand regarding to obtain higher quality treated wastewater from treatment plants. In order to meet these demands, wastewater treatment plants need to be operated and controlled more effectively. It is possible to monitor and control key parameters of the treatment plant by modelling the treatment process dynamics in a reliable and economical manner. The purpose of this study is the modeling of the treatment performances of wastewater treatment plants, the practical investigation of the applicability of the models in monitoring and control of operational parameters, determining the applicability potentials and demonstration of these by comparative evaluations. Diverse modeling approaches have been considered for the modeling purposes. From these, Activated Sludge Model No.1 (ASM1) mechanistic model, Artificial Neural Networks (ANN) and a hybrid model which is the combination of both models have been applied on Ankara Central Wastewater Treatment Plant. Wastewater samples and activated sludge have been characterized as required by ASM1 model. The mathematical model (ASM1) of the Treatment Plant has been developed by using a GPS-X computer program. ANN Models have been developed utilizing the operational data sets which belong to the plant and cover the same iv period. In addition, a hybrid model which contains the advantages of both models has been created and improvement in the prediction performance has been targeted with this model. Using these three models, by the purpose of evaluation of treatment performance, MLSS in the aeration tank, effluent COD and SS concentrations have been predicted and the results have been compared. It is observed that the hybrid model approach gives more successful results than ASM1 and ANN, and describes the operation conditions of the plant better than the others. Although the correlation coefficients of the ASM1 model is low, by considering the complexity of the physical, chemical and biological activities carried out during treatment, the broadness of the data range and the computed other error values, it is seen that it gives successful results in prediction of target output parameters. It is demonstrated that an ANN model trained with the previous data of the existing treatment plant can model the dynamic behavior of the nonlinear and complex wastewater treatment plant processes at an acceptable level. Thus, it is seen that ANN can be an alternative to the models based on reaction kinetics. Since the created hybrid model contains the advantages of both models in itself, it is shown that it can be used as a better alternative for prediction of performance, monitoring, control and optimization of treatment processes.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Atıksu karakterizasyonu, Atıksu arıtma tesisi, Aktif çamur, Modelleme, Hibrit model, Wastewater characterization, Wastewater treatment plant, Activated sludge, Modelling, Hybrid model
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Güçlü, D. (2007). Tam ölçekli kentsel atık su arıtma tesisilerinin bilgisayar programı kullanılarak modellenmesi ve arıtma performanslarının incelenmesi. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış doktora tezi, Konya.
