YEŞİLIRMAK NEHRİ İÇİN TOPLAM ORGANİK KARBON ÖNGÖRÜ MODELLERİ

Ebat: px

Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "YEŞİLIRMAK NEHRİ İÇİN TOPLAM ORGANİK KARBON ÖNGÖRÜ MODELLERİ"

Kudret Sunay
7 yıl önce
İzleme sayısı:

1 YEŞİLIRMAK NEHRİ İÇİN TOPLAM ORGANİK KARBON ÖNGÖRÜ MODELLERİ Mehmet Yüceer a*, İlknur Atasoy b, Eda Semizer c, Erdal Karadurmuş d, Kazım Yetik e, Ayla Çalımlı c, Rıdvan Berber c a İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Malatya, 4428 b Refik Saydam Hıfzıssıhha Merkezi Başkanlığı, Ankara, 61 c Ankara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Ankara,61 d Hitit Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Çorum e TÜİK Zonguldak Bölge Müdürlüğü, Zonguldak * İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Malatya, 4428 myuceer@inonu.edu.tr ÖZET Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağı (YSA) ve Çok değişkenli en küçük kareler regresyon (MLSR) yöntemleri ile nehir su kalitesi göstergelerinden toplam organik karbon (TOC) için öngörü modelleri geliştirilmiştir. Modellerin geliştirilmesinde ve doğrulamasında kullanılan veriler Yeşilırmak nehri üzerinde kurulu olan ve on-line ölçüm yapan on-line nehir izleme istasyonundan alınmıştır. Modellerin geçerliliği istatistiksel testlerle (korelasyon katsayısı, mutlak ortalama hata) sınanmış ve YSA tekniği ile geliştirilen modelin MLSR modeline göre daha iyi sonuçlar verdiği saptanmıştır. Düşük maliyet ile ölçülebilen değişkenlerden ölçümü yüksek maliyet gerektiren TOC parametresi küçük bir hata ile öngörülebilmiştir. Anahtar Kelimeler: Toplam organik karbon, Yapay Sinir Ağı, Nehir su kalitesi GİRİŞ Su tüm canlılar için çok büyük öneme sahiptir. Ülkemizde özellikle büyük yerleşim yerlerinde birçok sebepten dolayı su kaynaklarımız kirlenmektedir. Türkiye su zengini bir ülke değildir,.17 olan Su Stres İndeksi ile Avrupa da Fransa, Polonya ve Yunanistan ile birlikte Hafif Stresli Ülke durumundadır. Kişi başına düşen yıllık kullanılabilir su miktarına ( m 3 ) göre ülkemiz su azlığı yaşayan bir ülke konumundadır. Türkiye de artan su ihtiyacını karşılamak için kaynaklar üzerinde kurulan baskı giderek artmaktadır. Bu saptamalar, günümüzde kullanılabilir su kaynaklarının korunmasının giderek daha fazla önem kazandığını göstermektedir. Su kaynaklarımızın önemli bir bölümünü oluşturan akarsularımızın su kalitesinin sürekli izlenmesi ve kirlenmesini engellemek amacıyla önlemlerin alınması konusunda çalışmalar sürdürülmektedir. Yeşilırmak nehri üzerinde kurulan iki on-line izleme istasyonu sürekli olarak kirlilik değişkenlerini ölçmekte ve elde edilen verileri bir merkezde depolamaktadır [1]. Toplam organik karbon nehir kirliliğinin göstergelerinden biri olup, önemli bir parametredir. Ancak, TOC ölçüm aleti Yeşilırmak nehri sürekli ölçüm istasyonlarındaki cihazların içinde yüksek maliyetli olanlardan bir tanesidir. Yeni kurulacak istasyonların maliyetini düşürmek amaçlanarak, mevcut istasyon verileri ile TOC modeli geliştirilmesi büyük önem arz etmektedir. Yeşilırmak nehri üzerinde kurulan on-line su kalitesi izleme istasyonlarınınn birincisinden alınan ve ölçümü düşük maliyetle gerçekleştirilebilen çözünmüş oksijen, ph, sıcaklık ve iletkenlik verileri kullanılarak pahalı bir ölçüm gerektiren TOC yi öngörmek için YSA ve MLSR modelleri

2 geliştirilmiş ve performansları kıyaslanmıştır. YSA modeli, MLSR modeline nazaran daha iyi bir performans sergilemiştir. MODELLEME ÇALIŞMALARI Yeşilırmak nehrine ait on-line izleme istasyonlarının birincisine (Amasya-Aynalı Mağara mevkii) ait 7 8 verileri öncelikle Outlier detection işlemine tabi tutulmuştur. Bu program ile hatalı veriler bulunarak temizlenmiş ve geriye kalan verilerden 1, tanesi ile TOC öngörü modelleri oluşturulmuştur ve modellerin geçerliliği incelenmiştir. YSA için ileri beslemeli bir ağ mimarisi tasarlanmıştır. Girdi katmanında 4, ara katmanlarda 9 6 ve çıkış katmanında 1 nöron kullanılmıştır. Transfer fonksiyonu olarak tanjant sigmoid seçilmiştir. Ağın eğitiminde hızlı ve güvenilir bir yöntem olan Levenberg Marquardt optimizasyon algoritmasından yararlanılmıştır. Veri seti için eğitim yapılırken gizli katman sayısı, gizli katmandaki nöron sayısı, öğrenme derecesi ve iterasyon sayısı deneme yanılma yoluyla belirlenmiştir. Çoğu YSA mimarisi, deneme yanılma metodu ile tayin edilmektedir [2]. MLSR, çok değişkenli en küçük kareler regresyon yöntemidir. Bu yöntemde, çok girdili ve tek çıktılı sistemler için impuls cevap katsayıları hesaplanmış ve model oluşturulmuştur. Performans değerlendirmesi için korelasyon katsayıları (R) ve mutlak ortalama hata (MAPE) değerleri hesaplanmıştır. Modellerin geliştirilmesinde MATLAB yazılımı [3] kullanılmıştır. Girdi değişkenleri ve çıktı değişkenleri Şekil 1 de görülmektedir. Sıcaklık ( o C) ph İletkenlik (µs/cm) ÇO (ppm) ANN/MLSR TOC Şekil 1. Model girdi-çıktı yapısı SONUÇLAR VE TARTIŞMA Yeşilırmak nehrine ait on-line izleme istasyonlarının birincisine ait verilerin 1, verinin % 7 i eğitim amaçlı, geriye kalan 3, veri oluşturulan modellerin test edilmesi için kullanılmıştır. Eğitim ve test için kullanılan veriler oluşturulan veri havuzundan rastgele seçilmiştir. Geliştirilen YSA modeli için elde edilen eğitim ve test sonuçları sırasıyla Şekil 2 ve Şekil 3 te verilmiştir. Deneysel ve öngörü verilerinin uyum içerisinde olduğu grafiklerden görülebilir.

3 Deneysel TOC 3 4 Şekil 2. Deneysel YSA model uyumu (eğitim verileri) Deneysel TOC 3 Şekil 3. Deneysel YSA model uyumu (eğitim verileri) 4

4 MLSR model performansı Şekil 4 te görülmektedir. Veriler lineer bir trend izlemektedir. Ancak deneysel-model verileri arasındaki fark % civarındadır. Çizelge 1 de her iki model için istatistiksel olarak deneysel-model uyumu özetlenmiştir Lineer Deneysel ölçülen TOC Şekil 4. Deneysel MLSR model uyumu (test verileri) Çizelge 1. YSA ve MLSR model sonuçları Parametre (TOC) Korelasyon Katsayısı (R) MAPE (%) Eğitim Test Eğitim Test YSA MLSR Çizelge ve şekillerden de anlaşılacağı üzere YSA modeli MLSR modeline göre daha iyi sonuçlar sağlamıştır. Bu çalışma ile; pahalı bazı ölçümlerin (örneğin kimyasal oksijen ihtiyacı (COD) nın bir göstergesi olan TOC ölçümü), daha basit düzeneklerle ucuz gerçekleştirilebilen ölçümlerden (çözünmüş oksijen, ph, sıcaklık, iletkenlik) düşük bir hata payıyla öngörülebileceği sonucuna varılabilir. Çözünmüş oksijen, ph, sıcaklık, iletkenlik ölçümleri yapan cihazların toplam maliyeti yaklaşık olarak 6,-6, TL iken, TOC cihazının maliyeti 4, TL civarındadır. Dolayısıyla, bu çalışmanın sonuçları değerlendirilir ve geliştirilirse gelecekte kurulması planlanan yeni ölçüm istasyonlarının çok daha ucuza kurulması söz konusu olabilecektir.

5 Kaynaklar [1] Berber, R, Karadurmuş, E, Yüceer, M, Atasoy, I, Semizer, E., Akyürek, E, Giwa, A., A Central River Water Quality Monitoring System for Yeşilırmak, Regional Meeting on Mediterranean Basin, Near East University, Lefkosa, TRNC, 9 11 October 8, Book of Abstracts (ed. by H. Gökçekuş) p. 78. [2] Grossberg, S., Nonlinear neural networks: Principles, mechanisms, and architectures, Neural Networks, 1, 17-61, [3] The Mathworks Inc Bu çalışmatübitak tarafından desteklenmiştir. (Proje No: KAMAG 17 1G2)

Benzer belgeler

TUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI

TUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI Merve ARABACI a, Miray BAYRAM a, Mehmet YÜCEER b, Erdal KARADURMUŞ a a Hitit Üniversitesi, Mühendislik