Genetik algoritma yöntemi ile içme suyu şebekelerinde ek klorlama optimizasyonu
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
GENETİK ALGORİTMA YÖNTEMİ İLE İÇME SUYU ŞEBEKELERİNDE EK KLORLAMA OPTİMİZASYONU ( Yüksek Lisans Tezi) M. Erkan UÇANER GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Haziran 2002 ÖZET İçme suyu şebekelerinde klorlama genellikle su arıtma tesislerinde yapılır. Yapılan bu klorlama şebekenin belli bölgeleri veya uzak noktalan 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 optimum yer seçimi, klor dozlama ve düzeni aynı anda analiz edilmelidir. Bu çalışmada, ek klorlamanın yapılacağı yerler, klor miktarı ve düzeni bulunmaya çalışılmıştır. Çözüm için Genetik Algoritma yöntemi kullanılmıştır. Şebekedeki hidrolik çözümleri ve klor dağılımlarını bulmak için ise EPANET hazır yazılımından faydalanılmıştır. Geliştirilen Genetik Algoritma programı EPANET üzerinde varolan Toolkit fonksiyonlarından yararlanmaktadır. Model, verileri literatürde bilinen bir şebeke üzerinde denenmiş ve tatmin edici sonuçlar alınmıştır. Bilim Kodu : 624.02.01 Anahtar Kelimeler : içme suyu şebekesi, ek klorlama, Genetik Algoritma, optimizasyon, EPANET Sayfa Adedi : 87 Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Osman ÖZDEMİR OPTIMIZATION OF BOOSTER CHLORINATION IN WATER DISTRIBUTION NETWORKS USING GENETIC ALGORITHM ( M.Sc. Thesis) M. Erkan UÇANER GAZİ UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY June 2002 ABSTRACT Chlorination of drinking water distribution networks is usually made at the treatment plants. However, chlorine may not be found in some portions or far points of a network. In this case, one or more booster chlorination stations must be build in the network. Network hydraulic values, tank water levels and chlorine concentrations may vary hourly in a day because of the hourly consumer demand changes. For this reason, optimal location of booster chlorination, injection rates and scheduling of the stations must be considered together. In this paper; locations, injection rates and scheduling of chlorine booster stations have been searched. The method of Genetic Algorithm was used for the solution. In order to find hydraulic solutions and chlorine concentration distributions of a network EPANET software was used. The developed Genetic Algorithm software uses the functions of EPANET Programmer's Toolkit. The model was tested on a real network data given in the literature and satisfactory results have been obtained. Science code : 624.02.01 Key Words : water distribution network, booster chlorination, Genetic Algorithm, GA, optimization, EPANET Page number : 87 Adviser : Assoc. Prof. Dr. Osman ÖZDEMİR
Collections