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

Authors : Gulgun KOSEOGLU

Pages : 42-47

View : 13 | Download : 4

Publication Date : 2005-08-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalisma ardisik kesikli bir reaktör prosesindeki atiksu debisine insert ignore into journalissuearticles values(Q, m3/saat); bagli olarak degisen Sf degerleri insert ignore into journalissuearticles values(doldurma fazi sonundaki substrat konsantrasyonu, mg/l); ve zaman insert ignore into journalissuearticles values(tr, saat); baz alinarak, yapay sinir agi ve sinirsel bulanik mantik yaklasimlari ile olusturulan sistemlerin reaksiyon fazi sonundaki substrat konsantrasyonunu insert ignore into journalissuearticles values(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 insert ignore into journalissuearticles values(yapay sinir agi ve sinirsel bulanik mantik); dogru ve kesin çözüme ulasilabilecegini açikça göstermistir.
Keywords : Ardisik Kesikli Reaktör, atik su, yapay sinir agi, sinirsel bulanik mantik ANFIS,