Özet:
Pilot ölçekli mezofilik yukarı akışlı çamur yataklı (UASB) reaktör sistemde arıtılan melas atık suyu çıkışından sırasıyla biyogaz ve metan üretim oranları, iki adet üç katmanlı yapay sinir ağı (YSA) modeli (8:9:1 ve 8:12:1) ile tahmin edilmiştir.Yapay zeka esaslı bu yaklaşımda, hacimsel organik yükleme oranı (OLR), işletme sıcaklığı, giriş ve çıkış alkalinitesi, giriş ve çıkış pH, giriş KOİ ve uçucu yağ aside olmak üzere sekiz girdi değişkeni ile modelleme yapılmıştır.YSA tabanlı gerçekleştirilen bu çalışmada MATLAB® V7.0 programı kullanılmıştır. Geri yayılım (BP) algoritmasının eğitiminden sonra temel bileşen analizi (PCA) yapılarak, YSA modeli biyogaz ve metan üretim oranlarını deneysel veri setinden yola çıkarak tahmin etmiş ve model sonuçlarının korelasyon katsayıları sırasıyla 0.967 ve 0.961 olarak elde edilerek biyogaz ve metan için tatmin edici sonuçlar bulunmuştur.Bu YSA çalışmasında 11 farklı geri yayılım algoritması arasından scaled conjugate gradient algoritması en iyi algoritma olarak seçilmiştir. Biyogaz ve metan tahminleri sırasında gizli tabaka'da kullanılacak optimize nöron sayıları sırası ile 9 ve 12 olarak bulunmuştur.YSA tarafından tahmin edilen sonuçlar, aynı veri seti için elde edilen 2 adet eksponansiyel non-lineer regresyon analiz sonucu ile karşılaştırılmıştır. Yapılan çalışma sonucunda açıkca görülmektedir ki, non-lineer regresyon model sonuçları ile YSA tabanlı model sonuçlarının karşılaştırılmasında YSA model sonuçları biyogaz ve metan için daha uygundur.
