Removal of color, COD, and turbidity from the effluents of turkey processing plant by ozonation: Box-Behnken approach and Monte Carlo simulation

The purpose of the present study includes advanced treatment of the effluents of wastewater treatment plant of a local turkey processing plant in Bolu with guidance of Box-Behnken design (BBD) based experiments using ozone, empirical modeling of related process and quantification of the uncertainties in derived models. Ozone dose (OD, mg/L), reaction time (RT, min) and initial pH (pH) were selected as experimental operating conditions. OD of 20 mg/L, pH of 7.5 and RT of 60 min resulted in removals of 96.77% of color, 96.07% of COD, and 95.37% of turbidity. Those results showed that ozonation was an efficient process for treatment industrial effluents. Multiple (non-) linear regression models (MNLR) were derived for both identification of variation in response variables (R2adj) and prediction of response variables (R2pred) as a results of BBD-based empirical modeling studies. In this context, values of R2adj were determined between 99.81% and 99.99% while R2pred were between 99.36% and 99.83%. Finally, the uncertainties in derived MNLR models were tried to be identified and quantified by Monte Carlo simulation (MC). Results of MC demonstrated that there were uncertainties of 0.1%, 0.09%, and 24% in color, COD, and turbidity removals, respectively.

Hindi iþleme tesisi atýk sulardan ozonlama ile renk, KOÝ ve bulanýklýk giderimi: Box-Behnken yaklaþýmý ve Monte Carlo simülasyonu

Bu çalýþmanýn amacý Box Behnken tasarýmý (BBT) temelli deneyler rehberliðinde ozonlama süreci kullanarak Bolu ilinde yer alan lokal bir hindi iþleme tesisi çýkýþ sularýnýn ileri arýtýmýný, ilgili sürecin ampirik olarak modellenmesi ve türetilen model ifadelerindeki belirsizliðin nicelleþtirilmesini kapsamaktadýr. Deneysel Ýþletme parametreleri olarak ozon dozu (OD, mg/L), reaksiyon süresi (RT, dk) ve baþlangýç pH’sý (pH) belirlenmiþtir. 20 mg/L OD, 7.5 baþlangýç pH’sý ve 60 dk’lýk RTS sonunda renk, KOÝ ve bulanýklýk giderimleri sýrasý ile %96.77, %96.07 ve %95.37 olarak belirlenmiþtir. Bu sonuçlar ozonlamanýn endüstriyel atýk sularýn arýtýmýnda etkin bir süreç olduðunu göstermiþtir. BBT temelli ampirik modelleme çalýþmalarý neticesinde hem ilgili yanýt deðiþkenlerindeki deðiþkenliði ifade etmek (R2düz) hem de ilgili yanýt deðiþkenlerini tahmin etmek (R2tah) için ikinci mertebe çoklu doðrusal olmayan regresyon (ÇDOR) modelleri türetilmiþtir. Bu baðlamda türetilen ÇDOR modellerinin R2düz katsayýlarý %99.81 ile %99.99 arasýnda, R2tah katsayýlarý ise %99.36 ile %99.83 arasýnda deðiþtiði görülmüþtür. Bu durum türetilen ÇDOR modellerinin oldukça yüksek bir tahmin gücü olduðunu göstermiþtir. Son olarak türetilen ÇDOR modellerindeki belirsizlikler Monte Carlo (MC) simülasyonu ile ifade edilmeye ve nicelleþtirilmeye çalýþýlmýþtýr. MC sonuçlarý, renk, KOÝ ve bulanýklýk giderimlerinde sýrasý ile yaklaþýk %0.1, %0.09 ve %24 belirsizlik olduðunu ortaya koymuþtur.