Kentsel atıksulardan fosfor gideriminde 5 kademe bardenpho prosesinin incelenmesi

Abstract

Bu çalışmada, (BUSKİ) bünyesinde işletilen, proses tipi 5 aşamalı Bardenpho olan Batı ve Doğu Atıksu Arıtma Tesisinden (AAT) alınan verilerle, kentsel atıksu arıtımı için fosfor geri kazanımında uygulanabilecek yöntemler araştırılmıştır. Tezde kullanılan veriler 2016 - 2018 döneminde alınan atıksu giriş ve çıkış konsantrasyonlarının ölçülmesine dayandırılmıştır. Bu tez çalışmasında, Bursa Doğu AAT ve Bursa Batı AAT'den alınan girişte ölçülen ve arıtımdan sonra ölçülen parametrelerle yapay sinir ağları kullanılarak fosfor verisinin tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Yapay sinir ağları (YSA) modellerini oluşturabilmek için MATLAB programı kullanılmıştır. Model geliştirmede; debi (m3/gün), hava sıcaklığı (oC), su sıcaklığı (oC), pH, biyolojik oksijen ihtiyacı ( BOİ, mg/L) , kimyasal oksijen ihtiyacı (KOİ, mg/L), askıda katı madde (AKM, mg/L), çözünmüş katı madde (CKM, ml/L), toplam azot (N, mg/L) ve toplam fosfor (P, mg/L) değerleri girdi olarak, atıksu çıkış fosfor değeri (mg/L) ise çıktı olarak kullanılmıştır. 10 gizli katmandan oluşan modelde, Doğu AAT için R2 değeri 0.65789, Batı AAT R2 değeri 0.2321 bulunmuştur. Bu tez çalışmasında, 5 aşamalı Bardenpho Prosesinin başarısı ve kentsel atıksular da fosfor gideriminin önemi vurgulanmıştır. Ayrıca Yapay sinir ağı kullanılarak deney ve ölçüm miktarlarının azaltılması hedeflenmiştir. Bu durum tesislerin işletilmesinde ve sistem kontrolünde kolaylık sağlamanın yanı sıra bölgesel ve ulusal ekonomiye katkı sağlayacaktır.

In this study, a method used for phosphorus recovery for urban wastewater treatment is investigated by using data obtained from West and East Wastewater Treatment (WWTP) Plant which is managed by BUSKI (Bursa Metropolitan Municipality General Directorate of Water and Sewerage Administration). The process type used in this plant is the 5-stage Bardenpho. The data used in the thesis is based on the measurement of wastewater input and output concentrations taken in 2016-2018 period. In this thesis, it is aimed to estimate the phosphorus data via artificial neural networks with input and output parameters in Bursa East WWTP and Bursa West WWTP. MATLAB program was used to create artificial neural network models. In model development; flow, air temperature (oC), water temperature, pH, biological oxygen demand (BOD mg/L), chemical oxygen demand (COD mg / L), suspended solids, dissolved solids, nitrogen and phosphorus values are used as input and wastewater output phosphorus value are taken as output. Using 10 hidden layers, R2 obtained for the eastern WWTP is 0.65789 and for the western WWTP is 0.2321 In this thesis, the success of 5-step Bardenpho Process and the importance of phosphorus removal in urban wastewater are emphasized. In addition, the amount of experiments and measurements will be reduced with the artificial neural network used in this study. This will not only facilitate facility operation and system control, but will also contribute to the regional and national economy.