ARITMA ÇAMURLARINDA POLİSİKLİK AROMATİK HİDROKARBONLARIN (PAH’LARIN) GİDERİMLERİNİN VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE TAHMİNİ

Authors : Burcu ÇAĞLAR GENÇOSMAN, Gizem EKER ŞANLI

Pages : 233-252

Doi:10.17482/uumfd.813911

View : 45 | Download : 13

Publication Date : 2021-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Çevreye ve insan sağlığına olumsuz etkileri olan polisiklik aromatik hidrokarbonların insert ignore into journalissuearticles values(PAH`ların); atıksu arıtma çamurlarından gideriminde kullanılan yöntemlerden biri UV-C insert ignore into journalissuearticles values(ultraviyole-C); ışığı ve fotokatalizörler varlığında gerçekleştirilen fotoparçalanma uygulamalarıdır. PAH gideriminin sağlanıp sağlanmadığı, gerçekleştirilen deneylerden sonra ortaya çıkar ve bu durum zaman ve maliyeti arttırır. Alternatif olarak veri madenciliği sınıflandırma yöntemleri ile deney girdi koşullarına göre PAH`ların giderimi tahmin edilebilir, böylece zaman ve maliyet tasarrufu sağlanabilir. Bu sayede, arıtma çamurlarındaki başlangıç PAH konsantrasyonları esas alınarak UV teknolojilerinin kullanımı kararı daha az maliyet ve çabayla verilebilir. Çalışmanın ilk aşamasında 12 PAH türünü içeren 4 farklı özellikteki arıtma çamurunda UV uygulamaları gerçekleştirilerek PAH giderimleri belirlenmiş, sonrasında ilk aşamadaki sonuçlar veri kümelerinde kullanılarak başlangıç PAH seviyelerine göre PAH`ların giderimleri tahmin edilmiştir. Çok katmanlı algılayıcı insert ignore into journalissuearticles values(ÇKA); ağı, k-en yakın komşu insert ignore into journalissuearticles values(k-NN);, C4.5 karar ağacı insert ignore into journalissuearticles values(C4.5);, rastgele orman insert ignore into journalissuearticles values(RO); ve torbalama yöntemleri gibi çeşitli sınıflandırma yöntemleri giderim tahmini için kullanılmıştır. Performans karşılaştırmaları için kesinlik+ , duyarlılık, belirleyicilik, %doğruluk, AUC insert ignore into journalissuearticles values(Alıcı işlem karakteristikleri eğrisi); ve F-ölçütü esas alınmıştır. Ortalama doğruluk parametresine göre en başarılı üç yöntem sırasıyla RO insert ignore into journalissuearticles values(%95,730);, k-NN insert ignore into journalissuearticles values(%95,588); ve ÇKA insert ignore into journalissuearticles values(%91.275); yöntemleridir. Azınlık sınıfı tahmininde ise ortalama AUC göz önüne alındığında RO insert ignore into journalissuearticles values(0,974);, k-NN insert ignore into journalissuearticles values(0,944); ve Torbalama insert ignore into journalissuearticles values(0.939); yöntemleri diğer yöntemlerden daha iyi performans göstermiştir.
Keywords : Kentsel endüstriyel atıksu arıtma çamuru, UV C ışığı, veri madenciliği sınıflandırma yöntemleri, aşırı örnekleme yöntemleri, PAH giderim tahmini

ORIGINAL ARTICLE URL