Biochemical Oxygen Demand (BOD) Estimation Using Soft Computing Methods

Authors : Beytullah Eren, Recep İleri, Eray Yıldırım

Pages : 10-19

View : 12 | Download : 7

Publication Date : 2008-08-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Atıksu arıtma tesislerinin tasarımı ve performansının belirlenmesi için atıksuyun karakteristiğinin bilinmesi çok önemlidir. Biyokimyasal Oksijen İhtiyacı insert ignore into journalissuearticles values(BOI); ve Kimyasal Oksijen İhtiyacıinsert ignore into journalissuearticles values(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 Ağlarıinsert ignore into journalissuearticles values(YSA);, Mamdani Bulanık Mantık insert ignore into journalissuearticles values(Mamdani-BM);, Sugeno Bulanık Mantık insert ignore into journalissuearticles values(Sugeno-BM); ve Adaptif Sinirsel Bulanık Mantık insert ignore into journalissuearticles values(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,