Akademik Veri Yönetim Sistemi
Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering, cilt.26, sa.1, ss.233-252, 2021 (Hakemli Dergi)
Çevreye ve insan sağlığına olumsuz etkileri olan polisiklik aromatik hidrokarbonların (PAH'ların)
atıksu arıtma çamurlarından gideriminde kullanılan yöntemlerden biri UV-C (ultraviyole-C) ışığı ve
fotokatalizörler varlığında gerçekleştirilen fotoparçalanma uygulamalarıdır. PAH gideriminin sağlanıp
sağlanmadığı, gerçekleştirilen deneylerden sonra ortaya çıkar ve bu durum zaman ve maliyeti arttırır.
Alternatif olarak veri madenciliği sınıflandırma yöntemleri ile deney girdi koşullarına göre PAH'ların
giderimi tahmin edilebilir, böylece zaman ve maliyet tasarrufu sağlanabilir. Bu sayede, arıtma
çamurlarındaki başlangıç PAH konsantrasyonları esas alınarak UV teknolojilerinin kullanımı kararı daha
az maliyet ve çabayla verilebilir. Çalışmanın ilk aşamasında 12 PAH türünü içeren 4 farklı özellikteki
arıtma çamurunda UV uygulamaları gerçekleştirilerek PAH giderimleri belirlenmiş, sonrasında ilk
aşamadaki sonuçlar veri kümelerinde kullanılarak başlangıç PAH seviyelerine göre PAH'ların giderimleri
tahmin edilmiştir. Çok katmanlı algılayıcı (ÇKA) ağı, k-en yakın komşu (k-NN), C4.5 karar ağacı (C4.5),
rastgele orman (RO) ve torbalama yöntemleri gibi çeşitli sınıflandırma yöntemleri giderim tahmini için
kullanılmıştır. Performans karşılaştırmaları için kesinlik+
, duyarlılık, belirleyicilik, %doğruluk, AUC (Alıcı
işlem karakteristikleri eğrisi) ve F-ölçütü esas alınmıştır. Ortalama doğruluk parametresine göre en başarılı
üç yöntem sırasıyla RO (%95,730), k-NN (%95,588) ve ÇKA (%91.275) yöntemleridir. Azınlık sınıfı
tahmininde ise ortalama AUC göz önüne alındığında RO (0,974), k-NN (0,944) ve Torbalama (0.939)
yöntemleri diğer yöntemlerden daha iyi performans göstermiştir.