HURMA (ANTALYA) ATIKSU ARITMA TESİSİNİN PERFORMANSININ MODELLENMESİ
Modelling Performance Of Hurma Waste Water Treatment Plant

ÖZET
Bu çalışmada; Hurma (Antalya) Atıksu Arıtma(HAA) Tesisi Performansını belirlenmesi için ileri matematiksel model olan yapay sinir ağlarının uygulanabilirliği araştırılmıştır. Hurma Atıksu Arıtma tesisi, uzun havalandırmalı aktif çamur ve çamur susuzlaştırma ünitesine sahip olup, tesis giriş ve çıkışında rutin olarak pH, sıcaklık, iletkenlik, biyokimyasal oksijen ihtiyacı (BOİ), kimyasal oksijen ihtiyacı (KOİ), toplam azot ve toplam fosfat analizleri yapılmaktadır. Çalışmada farklı giriş parametreleri kullanılarak KOİçıkış parametresinin arıtma verimleri belirlenmeye çalışılmıştır. Bu giriş parametreleri sırası ile KOİgiriş, BOİgiriş, Toplam Katı Maddegiriş, Fosforgiriş, Azotgiriş, pHgiriş, kütlesel debi kullanılmıştır. SPSS programı kullanılmış olup, farklı modelleme çalışmaları yapılarak tesis verilerinin arasındaki istatistiksel korelasyonun çok düşük olması nedeniyle kullanılabilir bir modelleme yaklaşımı tespit edilememiştir.
Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Modelleme, Hurma Atıksu Arıtma Tesisi.

ABSTRACT
In this study, the main goal was to determine the treatment performance of Hurma Wastewater Treatment Plant (Antalya). Hurma Wastewater Treatment Plant conssited of an activated sludge bioreactor and sludge drying plants. pH, temperature, BOD, COD, total nitrogen and total phosphorus analysis were carried out for influent and effluent of the plant. In this study, the variable influent parameters were used to determine the treatment effeciency of the CODeff. These influent parameters were CODinf,  BODinf, Total Solid Particlesinf, Phosphorusinf, Nitrogeninf, pHinf as well as mass flow. The statistical correlation factor obtained fort he data-sets were very low. Although different mathematical models were used, any modelling application was found to be inadequate.
Key Words: Artificial Neural Networks, Modelling, Hurma Waste Water Treatment    Plant, Performance.