Hindi işleme tesisi atık sulardan ozonlama ile renk, KOİ ve bulanıklık giderimi: Box-Behnken yaklaşımı ve Monte Carlo simülasyonu [Pamukkale Univ Muh Bilim Derg]
Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. Baskıdaki Makaleler: PAJES-41961 | DOI: 10.5505/pajes.2019.41961  

Hindi işleme tesisi atık sulardan ozonlama ile renk, KOİ ve bulanıklık giderimi: Box-Behnken yaklaşımı ve Monte Carlo simülasyonu

Musa Buyukada
Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Kimya Mühendisliği Bölümü, Bolu, Türkiye

Bu çalışmanın amacı Box Behnken tasarımı (BBT) temelli deneyler rehberliğinde ozonlama süreci kullanarak Bolu ilinde yer alan lokal bir hindi işleme tesisi çıkış sularının ileri arıtımını, ilgili sürecin ampirik olarak modellenmesi ve türetilen model ifadelerindeki belirsizliğin nicelleştirilmesini kapsamaktadır. Deneysel İşletme parametreleri olarak ozon dozu (OD, mg/L), reaksiyon süresi (RT, dk) ve başlangıç pH’sı (pH) belirlenmiştir. 20 mg/L OD, 7.5 başlangıç pH’sı ve 60 dk’lık RTS sonunda renk, KOİ ve bulanıklık giderimleri sırası ile %96.77, %96.07 ve %95.37 olarak belirlenmiştir. Bu sonuçlar ozonlamanın endüstriyel atık suların arıtımında etkin bir süreç olduğunu göstermiştir. BBT temelli ampirik modelleme çalışmaları neticesinde hem ilgili yanıt değişkenlerindeki değişkenliği ifade etmek (R2düz) hem de ilgili yanıt değişkenlerini tahmin etmek (R2tah) için ikinci mertebe çoklu doğrusal olmayan regresyon (ÇDOR) modelleri türetilmiştir. Bu bağlamda türetilen ÇDOR modellerinin R2düz katsayıları %99.81 ile %99.99 arasında, R2tah katsayıları ise %99.36 ile %99.83 arasında değiştiği görülmüştür. Bu durum türetilen ÇDOR modellerinin oldukça yüksek bir tahmin gücü olduğunu göstermiştir. Son olarak türetilen ÇDOR modellerindeki belirsizlikler Monte Carlo (MC) simülasyonu ile ifade edilmeye ve nicelleştirilmeye çalışılmıştır. MC sonuçları, renk, KOİ ve bulanıklık giderimlerinde sırası ile yaklaşık %0.1, %0.09 ve %24 belirsizlik olduğunu ortaya koymuştur.

Anahtar Kelimeler: Endüstriyel atık su, Ozonlama, CYM, Regresyon, Belirsizlik analizi


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

Musa Buyukada
Department of Chemical Engineering, Bolu Abant Izzet Baysal University, Bolu, Turkey

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.

Keywords: Industrial effluent, Ozonation, RSM, Regression, Uncertainty estimation




Sorumlu Yazar: Musa Buyukada, Türkiye


ARAÇLAR
Yazdır
Alıntıyı İndir
RIS
EndNote
BibTex
Medlars
Procite
Reference Manager
E-Postala
Paylaş
Yazara e-posta gönder

Benzer makaleler
Google Scholar


 
Creative Commons Lisansı
Bu dergi Creative Commons Al 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.


LookUs & Online Makale