Esnek Hesaplama Metotlarını Kullanarak Biyokimyasal Oksijen İhtiyacının (BOI) Tahmin Edilmesi

Year 2008, Volume: 4 Issue: 2, 10 - 19, 01.08.2008

Beytullah Eren Recep İleri Eray Yıldırım

Abstract

Atıksu arıtma tesislerinin tasarımı ve performansının belirlenmesi için atıksuyun karakteristiğinin bilinmesi çok
önemlidir. Biyokimyasal Oksijen İhtiyacı (BOI) ve Kimyasal Oksijen İhtiyacı(KOI) parametreleri atıksuyun
karakteristiğini belirleyen en önemli parametrelerdendir. Bir atıksu numunesinin BOI parametresi deneysel olarak 5
günde belirlenirken KOI parametresi deneysel olarak 3 saat gibi kısa bir sürede belirlenmektedir. KOI ve BOI
arasında genelleştirilmiş bir korelasyon yoktur. Fakat pozitif bir korelasyon olduğu bilinmektedir. Bu durum göz
önünde bulundurularak, bu çalışmada esnek hesaplama metotları olarak bilinen Yapay Sinir Ağları(YSA), Mamdani
Bulanık Mantık (Mamdani-BM), Sugeno Bulanık Mantık (Sugeno-BM) ve Adaptif Sinirsel Bulanık Mantık
(ANFIS) modelleri kullanılarak atıksu numunesinde ölçülen KOI parametresinden BOI parametresinin belirlenmesi
amaçlanmaktadır. Bu amaçla bir atıksu arıtma tesisinden elde edilen 365 adet deneysel verinin 322 tanesi eğitim 43
tanesi de test seti olarak iki kısma ayrılmıştır. Eğitim verileri kullanılarak tüm esnek modeller oluşturulmuş ve test
verileri ile bu modellerin performansları karşılaştırılmıştır. Modellerin karşılaştırılması neticesinde ANFIS
modelinin en iyi sonucu verdiği görülmüştür

Keywords

Yapay sinir ağları, bulanık yaklaşım sistemleri, adaptif sinirsel bulanık sistemleri, Biyokimyasal oksijen ihtiyacı (BOI), Kimyasal oksijen ihtiyacı (KOI)

Biochemical Oxygen Demand (BOD) Estimation Using Soft Computing Methods

Abstract

Wastewater characterization is very important when designing and determining performance of wastewater
treatment plants. The most widely used parameters of wastewater characterization are the Biochemical Oxygen
Demand (BOD) and Chemical Oxygen Demand (COD). BOD is a measure of the quantity of oxygen consumed by
microorganisms during the decomposition of organic matter. BOD is the most commonly used parameter for
determining the oxygen demand on the receiving water of a municipal or industrial discharge. It is also used to
determine the size of waste treatment facilities and to measure the efficiency of some treatment process. BOD test
requires five days. COD is used to measure the oxygen equivalent of the organic material in wastewater that can be
oxidized chemically using dichromate in an acid solution. COD test take about 3 hours compared to the BOD test.
There is no generalized correlation between BOD and COD. It is possible to develop such correlations for a specific
waste contaminant in a specific wastewater stream, but such correlations cannot be generalized for use with any
other waste contaminants or wastewater streams. In this study are used soft computing methods which are the
powerful tool for input-output mapping. These are artificial neural networks (ANNs), fuzzy logic (FL) that is
Mamdani Fuzzy interference system (FIS-Mamdani) and Sugeno fuzzy interference system (FIS-Sugeno), adaptive
neuro-fuzzy inference system (ANFIS) approaches used to predict Biochemical Oxygen Demand. This application is
modeled to predict BOD in a wastewater treatment plant. The results show that adaptive neuro-fuzzy inference
system (ANFIS) technique is found to be significantly superior to others

Keywords

Neural networks, fuzzy logıc, fuzzy interference systems, adaptive neural fuzzy interference systems, Biochemical Oxygen Demand (BOD), Chemical Oxygen Demand (COD)