- Electronic Letters on Science and Engineering
- Vol: 4 Issue: 2
- Biochemical Oxygen Demand (BOD) Estimation Using Soft Computing Methods
Biochemical Oxygen Demand (BOD) Estimation Using Soft Computing Methods
Authors : Beytullah Eren, Recep Ileri, Eray Yıldırım
Pages : 10-19
View : 10 | Download : 5
Publication Date : 2008-08-01
Article Type : Other
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 görülmüştürKeywords : Yapay sinir ağları, bulanık yaklaşım sistemleri, adaptif sinirsel bulanık sistemleri, Biyokimyasal oksijen ihtiyacı (BOI), Kimyasal oksijen ihtiyacı (KOI)