Ardisik Kesikli Reaktörde Substrat Konsantrasyonlarinin Yapay Zeka Teknikleri Ile Hesaplanmasi

Yıl 2005, Cilt: 1 Sayı: 2, 42 - 47, 01.08.2005

Gulgun Koseoglu

Öz

Bu çalisma ardisik kesikli bir reaktör prosesindeki atiksu debisine (Q, m3/saat) bagli olarak degisen Sf
degerleri (doldurma fazi sonundaki substrat konsantrasyonu, mg/l) ve zaman (tr, saat) baz alinarak, yapay sinir agi
ve sinirsel bulanik mantik yaklasimlari ile olusturulan sistemlerin reaksiyon fazi sonundaki substrat
konsantrasyonunu (Se, mg/l) tahminleri amaçlanmistir. Bu sistemlerin uygulanmasindaki amaç, dogru ve kesin
çözüme, geleneksel matematiksel metotlara nazaran daha hizli ulasmaktir. Uygulanan bu iki sistemin
performanslarini karsilastirmak için bir performans metodu gelistirilmistir. Her iki modelden elde edilen veriler ayri
ayri incelenmis ve daha önce matematiksel yöntemle tespit edilmis sonuçlarla karsilastirilarak, sistemlerin hata
miktarlari bulunmustur. Yapay sinir agi metodu için hata miktari, test setinde %0,7, egitim setinde %0,02
bulunurken, sinirsel bulanik mantik metodunda hata miktari, test seti için %0,9, egitim seti için %0,03 olmustur.
Yapay sinir agi yöntemi daha düsük hata miktari ile daha iyi sonuç vermistir. Fakat aradaki hata miktari farki çok
küçük oldugundan her iki yöntemde uygulanabilecek düzeydedir. Elde edilen sonuçlar bize, bu problemin
çözümünde geleneksel matematiksel yöntemlerin yerine, bu iki yaklasim ile de (yapay sinir agi ve sinirsel bulanik
mantik) dogru ve kesin çözüme ulasilabilecegini açikça göstermistir.

Anahtar Kelimeler

Ardisik Kesikli Reaktör, atik su, yapay sinir agi, sinirsel bulanik mantik (ANFIS)

The Estimation of Substrate Concentrations in Sequencing Batch Reactor by using Artificial Intelligence Methods

Öz

The aim of the study was the estimation of substrate concentrations at the end of reaction phase (Se, mg/l)
which varying of Sf values (substrate concentrations at the end of filling phase, mg/l) and time (tr, h) depend on
wastewater flow rate (Q, m3/h) in sequencing batch reactor (SBR) by using Neural Network and Adaptive Neuro
Fuzzy Inference System (ANFIS) approaches. The main purpose of using these methods was rapidly access to true
and certain solutions according to conventional mathematical methods. A performance method was developed to
compare the applicable systems performances. Obtained data form each model were analyzed independently and
error quantities of systems were calculated by comparing with prior mathematical method results. The error
quantities for Neural Network method were %0.7 at test set and %0.02 at training set. In Adaptive Neuro Fuzzy
Inference System (ANFIS), the error quantities were %0.9 and %0.03 in respect of test set and training set. Neural
Network approach was turned out satisfactory with lower error quantities. But also each method was in practical
level because of their low differences between the error quantities. Obtained results were evinced that these two
approaches was rapidly accessed to the true and certain results instead of conventional mathematical methods.

Anahtar Kelimeler

Sequencing Batch Reactor, Wastewater, Neural Network, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)