KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2002 / Cilt: 17 Sayı: 4

GENETİK ALGORİTMALAR İLE İÇME SUYU ŞEBEKELERİNDE EK KLORLAMA OPTİMİZASYONU

M. Erkan Uçaner
Osman N. Özdemir
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2013-04-12
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Geliştirilen algoritma, literatürdeki bir şebeke için kullanılmış, elde edilen sonuçlar mevcut durum ile karşılaştırılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:İçme suyu şebekelerinde klorlama genellikle su arıtma tesislerinde yapılır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Su ihtiyacı gün içerisinde devamlı değişiklik gösterdiği için şebekenin hidrolik değerleri, tank su seviyeleri ve klor konsantrasyonları sürekli değişir.
💡
Sonuç & Katkı:Geliştirilen algoritma, literatürdeki bir şebeke için kullanılmış, elde edilen sonuçlar mevcut durum ile karşılaştırılmıştır.
🔬Tür:Deneysel Tarla Denemesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:İçme suyu şebekesi · ek klorlama · genetik algoritma

Özet

İçme suyu şebekelerinde klorlama genellikle su arıtma tesislerinde yapılır. Yapılan bu klorlama şebekenin belli bölgeleri veya uzak noktaları için yeterli olmayabilir. Böyle durumlarda şebekeye bir veya birkaç ilave klorlama istasyonu kurulması ihtiyacı doğabilir. Su ihtiyacı gün içerisinde devamlı değişiklik gösterdiği için şebekenin hidrolik değerleri, tank su seviyeleri ve klor konsantrasyonları sürekli değişir. Bu nedenle klorlama istasyonu yer seçimi, klor dozlama ve düzeni eş zamanlı analiz edilmelidir. Bu çalışmada, ek klorlamanın yapılacağı yerler, klor miktarı ve düzeninin bulunmasında Genetik Algoritmalar kullanılmıştır. Şebekedeki hidrolik çözümler ve klor dağılımları EPANET hazır yazılımı ile elde edilmiştir. Problemin çözümü aşamasında Genetik Algoritmalar ile EPANET etkileşimli olarak çalıştırılmıştır. Geliştirilen algoritma, literatürdeki bir şebeke için kullanılmış, elde edilen sonuçlar mevcut durum ile karşılaştırılmıştır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Uçaner, M. E., Özdemir, O. N. (2013). GENETİK ALGORİTMALAR İLE İÇME SUYU ŞEBEKELERİNDE EK KLORLAMA OPTİMİZASYONU. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 17 Sayı: 4. https://ajindex.com/articles/1079193

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (8)

  1. Rossman, L.A., Clarck, R.M., and Grayman, W.M., “Modeling Chlorine Residuals in Drinking-water Distribution Systems”, J. Environ. Eng., Vol. 120, No. 4, pp. 803-820, 1994.
  2. Boccelli, D.L., Tryby, M.E., Uber, J.G., Rossman, L.A., Zierolf, M.L., and Polycarpou, M.M., “Optimal Scheduling of Booster Disinfection in Water Distribution Systems”, J. Water Resour. Plng. and Mgmt., ASCE, Vol. 124, No. 2, pp. 99-111, 1998.
  3. Boccelli, D.L., Tryby, M.E., Uber, J.G., and Rossman, L.A., “Optimal Location of Booster Disinfection Stations for Residual Maintenance”, Working Paper (unpublished), 1998.
  4. Uber, J.G., Polycarpou, M.M., and Subramaniam, P., “Optimal Decoupling of Booster Disinfection Systems in Water Distribution Networks”, Working Paper (unpublished), 1998.
  5. Tryby, M.E., Boccelli, D.L., Koechling, M.T., Uber, J.G., and Summers, R.S., “Booster Chlorination for Residual Control”, JAWWA, 1998.
  6. Gözütok, S., Genetik Algoritma Tekniğinin Su Dağıtım Şebekeleriyle İlgili Optimizasyon Probleminde Kullanımı, Master Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2002.
  7. Uçaner, M.E., Genetik Algoritma Yöntemi ile İçme Suyu Şebekelerinde Ek Klorlama Optimizasyonu, Master Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2002.
  8. Goldberg, D.E., Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley, Mass, 1989.