ANKARA ÜN VERS TES FENB L MLER ENST TÜSÜ YÜKSEK L
advertisement
ANKARA ÜNİVERSİTESİ
FENBİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
YÜKSEK LİSANS TEZİ
pH’I BULANIK PID İLE KONTROL EDEREK DUVAR BOYASI
ENDUSTRİYEL ATIK SUYUNUN ÇÖKTÜRMEYLE ARITIMI VE BOYA
PİGMENTİNİN GERİ KAZANIMI
Sinan TUNA
KİMYA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI
ANKARA
2010
Her Hakkı Saklıdır
ÖZET
Yüksek Lisans Tezi
pH’I BULANIK PID İLE KONTROL EDEREK DUVAR BOYASI ENDUSTRİYEL
ATIK SUYUNUN ÇÖKTÜRMEYLE ARITIMI VE BOYA PİGMENTİNİN GERİ
KAZANIMI
Sinan TUNA
Ankara Üniversitesi
Fen Bilimleri Enstitüsü
Kimya Mühendisliği Anabilim Dalı
Danışman: Doç. Dr. Zehra ZEYBEK
Endüstriyel atık suların iyileştirilmesinde, suyun arıtılmasının yanında atık maddelerin geri
dönüşümü yeterince önemsenmeyen bir konu olarak kalmıştır. Genel olarak endüstriyel atık
suları iyileştirilirken suyun Çevre Bakanlığının Çevre Mevzuatı’na göre belirlediği sınırlara
getirilmesi amaçlanmıştır, ancak kalan maddeler geri dönüşüm hesabı yapılmadan atılmaktadır.
Her ne kadar su tekrar kullanılabilmekteyse de bu atık maddelerin kullanılabilirliliği göz ardı
edilmektedir. Bu amaçla hedeflenen çalışmada Ankara çevresindeki bir boya fabrikasının atık
suyu hem Çevre Bakanlığının Çevre Mevzuatı’na göre belirlediği sınırlara getirilmesine, hem
de atık olarak düşünülen boyanın geri kazanımı için yüzdürme yöntemi uygulanabilirliği
araştırılmıştır. Böylelikle hedeflenen çalışma gereğince, Ankara Çayındaki sanayi atıklarının
temizlenmesiyle ekolojik dengenin yerine gelmesi için arıtımdan dolayı gelecek maliyetin bir
kısmı pigmentin geri kazanımıyla azaltılması amaçlanmıştır. Literatürde değişik kimyasal
süreçlere uygulanan bulanık denetleç ile yapılan birçok çalışma mevcuttur. Bu çalışmada, asit
ve bazın eklenmesiyle pH değerinin bir hayli yüksek doğrusal olmayan cevabı, özellikle
sistemin tampon kapasitesinin bilinmediği takdirde alışılagelen yöntemlerle pH kontrolünü
güçleştirdiğini göstermektedir. Bu sebeple önerilen çalışmanın amacının basit bir pH metre
kullanarak, bulanık mantık (fuzzy logic)-PID denetleci, bilgisayar tabanlı pH ölçümleri için
karar verici olarak tasarlamaktır.
Sunulacak seminerde Ankara çevresindeki bir boya fabrikasının atık suyu hem Çevre
Bakanlığının Çevre Mevzuatı’na göre belirlediği sınırlara getirilmesi amacı çerçevesinde hem
de atık olarak düşünülen boyanın geri kazanımı için yüzdürme yöntemi ile kurallar temelli
bulanık-PID denetleçli pH denetiminin nasıl uygulanacağının teorik ve deneysel uygulaması
hakkında kaynak araştırması verilecektir. Planlanan çalışmada Fuzzy-PID tipi denetleç, PID
denetleç ile karşılaştırıldığında erken yatışkın hale gelme hususunda PID kontrol edicilerden
daha iyi cevap verebileceği düşünülmektedir. Bulanık mantık (fuzzy) tipli denetleçler doğrusal
olmayan daha yüksek dereceli sistemlerde PID kontrol edicilerin yeterli olmadığı durumlarda
atıksu arıtım sisteminde olduğu gibi sigmoidal pH dinamiğine sahip olduğu koşullarda daha
başarılı olmaktadır.
Haziran 2010, 82 sayfa
Anahtar Kelimeler: Bulanık PID kontrolü, Kimyasal çöktürme, su bazlı boya atık suyu
arıtımı, pH kontrol
i
ABSTRACT
Master Thesis
CONTROLLİNG OF pH’ WİTH FUZZY PID, TREATMENT ON AN INDUSTRIAL
PAINT WASTE WATER BY COAGULATING AND RECOVERING OF DYE
PIGMENT
Sinan TUNA
Ankara University
Graduate School of Natural and Applied Sciences
Department of Chemical Engineering
Supervisor: Assoc.Prof. Dr. Zehra ZEYBEK
Improvement of industrial waste water, water treatment in addition to the recycling of
waste materials has remained an issue which is not considered important enough.
Generally while industrial waste water is treated, it is intended to bring to the limits of
environmental legislation however the remaining materials are disposed of without
recycling is taken into account. Although the waste water is reused, the use of the waste
materials is ignored. For this purpose, at this study the waste water of a dye factory
around Ankara is brought to the limits determined by the Ministry of Environment
according to the Environmental Regulations, as well as recovery of the paint, which is
considered as a waste, by the flotation method was investigated. Thus, in accordance
with the targeted work, it is intended to reduce the cost of treatment of industrial waste
water at Ankara River by recovering of dye pigment. In the literature, there are many
studies are done with fuzzy control applied to different chemical processes. In this
study, a highly nonlinear response of pH by the addition of acids and bases, shows that
the control pH by conventional methods is difficult especially if the buffering capacity
of the system is unknown. For this reason, the aim of the proposed study is design a
fuzzy logic PID control as decision-makers using a simple pH meter and computerbased pH measurements.
At the seminar to be presented, the application of theoretical and experimental
research will be given for the waste water of a dye factory around Ankara is brought to
the limits determined by the Ministry of Environment according to the Environmental
Regulations, as well as recovery of the paint pigment by flotation using fuzzy PID
control. At the planned study, Fuzzy-PID control become steady earlier than classic
PID control. Fuzzy logic controls are more successful than PID controls at higher order
nonlinear systems where PID controls are insufficient, as in the waste water treatment
case and in dynamic conditions with pH is sigmoidals.
June 2010, 82 pages
Key Words: Fuzzy PID control, coagulation, waterbourne paint waste water treatment,
pH control
ii
ÖNSÖZ VE TEŞEKKÜR
Çalışmalarımın her safhasında yakın ilgi ve önerileri ile beni yönlendiren, zamanını
esirgemeden bizzat çalışmalarımda bulunarak amaçlanan sonuçlara ulaşmamdaki
katkılarından dolayı danışman hocam Doç.Dr. Zehra ZEYBEK’e (Ankara Üniversitesi
Kimya Mühendisliği Anabilim Dalı),
Bütün
çalışmalarımda
beni
destekleyerek,
çalışmalarım
sırasında
bilgi
ve
tecrübelerinden yaralandığım sayın hocam Prof. Dr. Mustafa ALPBAZ’a (Ankara
Üniversitesi Kimya Mühendisliği Anabilim Dalı),
Çalışmalarım sırasında moral kaynağım olan eşim Sayın Esra TUNA’ya, anneme,
babama,
Çalışmalarımda kullandığım metaryelleri tedarik etmemde her türlü yardımı gösteren
Taç Boya Fabrikası’ na teşekkür ederim.
Sinan TUNA
Ankara, Haziran 2010
iii
İÇİNDEKİLER
ÖZET..............................……………………………………………………………….i
ABSTRACT…..………………..................……………….…………….…………..…ii
ÖNSÖZ VE TEŞEKKÜRLER.....................................................................................iii
ŞEKİLLER DİZİNİ.......................................................................................................vi
ÇİZELGELER DİZİNİ..............................................................................................viii
1.
GİRİŞ………………………….…………………….………………….............1
2.
KAYNAK ARAŞTIRMASI...............................................................................3
3.
KURAMSAL TEMELLER..............................................................................12
3.1
Atıksu Arıtımını Belirleyici Parametreler......................................................12
3.1.1 Kimyasal oksijen ihtiyacı ...............................................................................12
3.1.2 Biyokimyasal oksijen ihtiyacı ........................................................................12
3.1.3 Bulanıklık ..........................................................................................................12
3.1.4 Kireç...................................................................................................................13
3.1.5 Koagülant ..........................................................................................................13
3.1.6 Koagülasyon .....................................................................................................13
3.1.7 Jar testi ..............................................................................................................13
3.1.8 pH .....................................................................................................................14
3.1.9 Sedimentasyon..................................................................................................14
3.1.10 Kolloitlerin sabitliği.........................................................................................14
3.1.11 Kolloidlerin pıhtılaşması.................................................................................15
3.2
Atık Su Arıtım Yöntemleri..............................................................................16
3.2.1 Fiziksel yöntemle atık su arıtımı.....................................................................16
3.2.2 Biyolojik yöntemle atık su arıtımı...................................................................18
3.2.3 Kimyasal yöntemle atıksu arıtımı...................................................................18
3.3
Kullanılan Kontrol Yöntemleri.......................................................................20
3.3.1 PID kontrol sistemi...........................................................................................21
3.3.2 PID gibi klasik kontrol edicilerin parametrelerini belirleme yöntemleri....22
3.3.3 Bulanık kontrol ile klasik kontrolün karşılaştırılması..................................24
3.3.4 Bulanık mantık.................................................................................................25
3.3.5 Bulanık küme kuramı ve bulanık mantık......................................................26
iv
3.3.6
Bulanık mantık denetleyicili sistemler............................................................29
3.3.7 Bulanık mantık denetim kurallarının oluşturulması.....................................30
3.3.8 Genel bulanık bantık benetleyiciler.................................................................30
3.4
Nanoteknoloji....................................................................................................37
3.4.1 Nanoteknolojinin kullanım alanları................................................................41
3.4.2 Türkiye ve Dünya’da nanoteknoloji...............................................................42
3.4.3 Nanomalzemeler...............................................................................................46
4.
DENEY SİSTEMİ VE ÇALIŞMA YÖNTEMİ............................................47
4.1
Deney Sistemi ...................................................................................................47
4.2
Deney Yöntemi..................................................................................................47
4.3
Bulanık PID Kontrolun Parametrelerinin Belirlenmesi İçin
Yapılan Deney Yöntemi...................................................................................48
5.
ARAŞTIRMA BULGULARI..........................................................................49
5.1
Jar Testi Sonuçları............................................................................................49
5.2
PID Sonuçları....................................................................................................50
5.3
Bulanık PID Sonuçları......................................................................................56
5.4
Pigment Eldesi...................................................................................................67
6.
TARTIŞMA VE SONUÇ.................................................................................71
KAYNAKLAR..............................................................................................................74
EK 1 Bulanık PID Kontrolü İçin Visidaq Programı.................................................75
ÖZGEÇMİŞ…………………………………………………………………………..82
v
ŞEKİLLER DİZİNİ
Şekil 2.1
Pigment yeşil 36’nın kimyasal yapısı………………...……………..…..6
Şekil 2.2
Ortalama parçacık boyutu değişimi……………...…………………..….8
Şekil 2.3
Askıda kalan katılardan hazırlanan örneklerin TEM analizi sonucu,
Cp=400 mg/L, CNaCl = 0,001M, 48saat (a)pH=5,4;
(b)=pH=7,2; (c)pH=10….............……………………………...……....10
Şekil 2.4
MA-Na Kopolimer konsantrasyonuna karşı zetapotansiyel ve
adsorpsiyon yoğunluğu CNaCl = 0,001M pH=10 da …….........……..10
Şekil 3.1
Geri beslemeli kontrol sisteminin blok diyagramı..................................21
Şekil 3.2
Proses reaksiyon eğrisi üzerinden parametre hesaplaması......................23
Şekil 3.3
Klasik ve fuzzy kontrol sistemleri diyagramı.........................................24
Şekil 3.4
Sıcaklık için keskin küme örneği............................................................27
Şekil 3.5
Sıcaklık için bulanık küme örneği..........................................................27
Şekil 3.6
Bulanık Küme Örtüşümü........................................................................28
Şekil 3.7
Bulanık mantık denetleyicinin temel yapısı...........................................30
Şekil 3.8
Sayıların Komşuluğu...............................................................................32
Şekil 3.9
A = (−5,−1,1) Kümesinin Komşuluğu....................................................33
Şekil 3.10
Yamuk Sayı Komşuluğu.........................................................................34
Şekil.3.11
Nanometrenin diğer büyüklüklerle karşılaştırılması...............................38
Şekil 3.12
Nanoteknolojinin diğer alanlarla ilişkisi.................................................40
Şekil 4.1
Deney sistemi..........................................................................................47
Şekil 5.1
NaOH’e %100’lük basamak etki verildiğinde elde edilen pH dinamiği
Şekil 5.2
pH set değeri 7 için, HCl ve NaOH kullanılarak saf suda yapılan
PID kontrol deneyi.................................................................................51
Şekil 5.2
pH set değeri 7 için, HCl ve NaOH kullanılarak saf suda yapılan
PID kontrol deneyi.................................................................................52
Şekil 5.3
pH set değeri 12 için, HCl ve NaOH kullanılarak saf suda yapılan
PID kontrol deneyi..................................................................................53
Şekil 5.4
pH set değeri 8 için, HCl ve NaOH kullanılarak saf suda yapılan
PID kontrol deneyi..................................................................................54
vi
Şekil 5.5
pH set değeri 12 için, HCl ve NaOH kullanılarak saf suda yapılan
PID kontrol deneyi..................................................................................55
Şekil 5.6
Hata’nın bulanık üyelik fonksiyonları....................................................56
Şekil 5.7
Hata Türevi’nin bulanık üyelik fonksiyonları.........................................56
Şekil 5.8
Pompa Debisi’nin bulanık üyelik fonksiyonları.....................................57
Şekil 5.9
HCl ve NaOH kullanılarak saf suda yapılan bulanık
PID kontrol deneyi, pH set değeri 7........................................................61
Şekil 5.10
FeCl3 ve NaOH kullanılarak duvar boyası atık suyunda
yapılan bulanık PID kontrol deneyi, pH set değeri 12............................62
Şekil 5.11
HCl, NaOH ve 10ml FeCl3 kullanılarak duvar boyası atık suyunda
yapılan bulanık PID kontrol deneyi, pH set değeri 7..............................63
Şekil 5.12
HCl, NaOH ve 3.5g Al2(SO4)3 kullanılarak duvar boyası atık suyunda
yapılan bulanık PID kontrol deneyi, pH set değeri 10............................64
Şekil 5.13
HCl, NaOH ve 3.5g Al2(SO4)3 kullanılarak duvar boyası atık suyunda
yapılan bulanık PID kontrol deneyi, pH set değeri 7..............................65
Şekil 5.14
HCl ve NaOH kullanılarak saf suda yapılan PID ve bulanık
PID kontrol deneylerinin pH 7 set değerinde karşılaştırılması...............66
Şekil 5.15
XRD çıktısında parametrelerin gösterimi……………………………...67
Şekil 5.16
Boyanın XRD difraktogramı……………………………………….….68
Şekil 5.17
BaSO4 kullanılarak yapılan deney sonucunda elde edilen
boya partiküllerinin XRD difraktogramı……………………………….69
vii
ÇİZELGELER DİZİNİ
Çizelge 3.1
2015’te Dünya’da nanoteknoloji için ayrılan paradan pay alacak
sektörler...................................................................................................45
Çizelge 5.1
Al2(SO4)3 koagulantı ile yapılan çöktürme işlemi sonucu elde edilen
absorbans ölçümleri.................................................................................49
Çizelge 5.1
FeCl3 koagulantı ile yapılan çöktürme işlemi sonucu elde edilen
absorbans ölçümleri.................................................................................50
Çizelge 5.2
Hata, Hata Türevi, Pompa Debisi arasındaki bulanık ilişki matrisi........57
Çizelge 5.3
Absorbans değerleri çizelgesi.......... ......................................................65
viii
1. GİRİŞ
İnsanoğlu uzun yıllar boyuca, ürettiği atıkları sadece kendi yaşam bölgelerinin dışına
iterek onlardan kurtulabileceğini düşünmüş hava, su ve toprağı sonsuz ve bedava
kaynaklar olarak görmüştür. Artan su kıtlığı problemleri yeni su geliştirme maliyetinin
yükseltilmesi, hâlihazırda geliştirilmiş olan su kaynaklarının israf edilmesi, su kirliliği
ve bunun insan sağlığı üzerine etkisi her geçen gün daha da şiddetlenmektedir.
Özellikle tekstil ve boya fabrikalarının atık sularında arsenik, kadminyum, kurşun gibi
bazı kirleticiler ağır zehirlenmelere neden olmaktadır. Aynı zamanda bu sular renkli,
askıda katı maddeye sahiptir. Bunlar döküldükleri akarsuyun yaşamsal faaliyetlerini
etkilemektedir. Bu tür suların iyileştirilmesi için ham suyun içinde bulunan çökelmeyen
koloidal maddeler ve yavaş çöken askıda katı maddeleri hızlı çökelen floklara çevirmek
için suya kimyasal madde eklenir. Suya kimyasal madde katılarak hızlı karıştırılmasına,
koloidal ve askıda katı maddelerin birleştirilmesine koagülasyon denir. Su arıtımında
koagülant olarak kullanılan çeşitli tuzlar olup bunlar suyun pH’sini asidik yaparlar.
Çökme reaksiyonunun oluşabilmesi için pH’nın yükseltilmesi gerekir. Bu da ancak bir
pH denetimiyle gerçekleştirilebilmektedir. Yapılan çalışmada ticari bir sanayi
kuruluşun atıksuyunun kimyasal yolla arıtımı için “bulanık PID denetgeç” adında,
insanın düşünüş tarzına çok yakın, denetim işemlerini dilsel niteleyilerle yapan bir
program oluşturularak pH denetiminin gerçekleştirilmiştir.
Atık su arıtımında uygulanan metodlar fiziksel, kimyasal, ve biyolojik olmak üzere üç
ana grupta toplamak mümkündür. Bunlardan fiziksel arıtmada çökeltim ve floklaştırma
işleriyle çökebilen veya yüzebilen tanecikler ayrılmakta, kimyasal arıtmada çözünmüş
veya kolloidal boyuttaki tanecikler pıhtılaştırılıp yumaklaştırılarak çökebilir hale
getirilmekte, biyolojik arıtmada ise çözünmüş maddeler kısmen mikroorganizmaların
enerji ihtiyaçları için yaptıkları solunum sırasında çıkan gazlara ve diğer stebilize son
ürünlere dönüşmektedir.
Bu çalışmada boya endüstrisinden örnek olarak alınan atık suyun kimyasal yolla
iyileştirip pH kontrolü yapılmıştır. Kontrol işlemi sırasında kimyasal çöktürme ve
floklaştırma için FeCl3 ve Al2(SO4)3 çöktürüçüleri kullanılmıştır. Arıtılmış olan suyun
1
absorbance değerlerine bakılmış ve ulaşılan değerlerin oldukça tatmin edici olduğu
gözlenmiştir.
Ayrıca deney sonucunda sudan elde edilen boya partiküllerinin nano boyutta
değerlendirilmesi XRD cihazı ile yapılmıştır. Yapılan hesaplamalar neticesinde
boyanın kristalize olması sonucu nano boyuta ulaştığını fakat geri kazanılan bu nano
boyuttaki boyanın tekrar endüstride kullanılmasının mümkün olamadığı anlaşılmıştır.
.
2
2. KAYNAK ARAŞTIRMASI
Menzl vd. (1996), asit baz eklemeleri olduğunda pH değerinin bir hayli yüksek nonlinear cevabı özellikle sistemin tampon kapasitesinin bilinmediğinde
alışılagelen
anlamda pH kontrolünü güçleştirdiğini ve önerilen çalışmanın amacının basit bir pH
metre
kullanarak fuzzy logic denetleçle
bilgisayar tabanlı pH öçümlerinin
geliştirilmesinde kullanmaktır. PH denetleci laboratuvar ölçekli reaktörde veya
endüstriyel bir sürecin atık su akımının nötralizasyonunda pH değerinin kontrolü gibi
uygulamalar için tasarlanmıştır.Bu bağlamda kontrol edici farklı veya değişen sistem
parametrelerine kendinden uyarlamalıdır. pH denetleci Bulanık mantık temelindedir.
Çünkü bir teorik model olmaksızın ve genellikle bir uzmandan subjektif bilginin hesaba
katılmasına izin vermektedir. pH ölçümlerini ve kontrol sistemini kendiliğinden
ayarladığından pH değerini 0.1 birimlik hassasiyetle çok kısa zamanda
seviyede tuttuğu iddia edilmektedir. Aynı zamanda bu sistem
istenilen
kimyasal atık-su
arıtımında pH nötralizasyonu için yüksek doğrulukta işlediği belirtilmektedir.
Calderon vd. (1998), çevreyi koruma stratejisinin gereği olarak, kirliliği önlemede
kimyasal proses endüstrilerinde de çevresel problemlerin çözümü için artan önemin
yeni yöntemlerin geliştirilmesinde çabalar artmakta olduğu belirtilmektedir. Bu
çalışmanın amacı, kesikli çalışan ve reaktörlerde farklı işletme koşulları için bir integre
edilmiş bir metodu proseste atık toplamayı karşılaştırmak için sunmaktır. İntegre
edilmiş metotlar iki adım içermektedir. 1) Dinamik modellleme ve değerlendirme ve
optimizasyondur. Önerilen sistem, atıksu minimizasyon yönteminde ekonomik ve
çevresel beklentileri eş anlı hesaba katmaya izin veren yeni bir kontaminasyon içeren
objektif fonksiyonunun zamanında değerlendirmesini göstermektedir.
Pedrides vd. (1998), atık su arıtma olanaklarının optimizasyonu değerlendirilmesi ve
tasarımında proses simülasyonunun rolünü tartışmıştır. Arıtım ünitelerinde uçucu
organik bileşiklerin emisyonunun denetimi saflatırılmış çözünmeyen katıların
uzaklaştırılması için alternatifler verilmiştir.
3
Tan vd. (2000), bu çalışmada pH’nin etkisi, çöktürücü, çöktürücünün miktarı cinsinin
etkisi gibi parametreler incelenmiş sonuçta MgCl2’nin 4g MgCl2/L miktarında
kullanıldığında ve PH 11 de %90 renk giderimi sağlandığı belirtilmiştir.
Natale vd. (2000), doğal nehir yataklarındaki kirlenmenin, sudaki yaşamın eko sistemi
yıkıcı ve daha çok kompleksleşen değişimlerin büyüyen çevresel bir problem olduğunu
belirtmiştir. Bu problem sadece nehir yataklarıyla sınırlı olmamakla beraber nehir
ağızların da kapsamaktadır. Kontrol edilmeyen akımlardaki kirleticilerin
insan
tarafından emisyonu ve kazasal kaynaklar nedeniyle (arıtma prosesinin çalışmaması
veya kimyasal felaketler gibi) kirlenmeye sebep olmaktadır. Integre edilmiş, sayısal
modeller çevresel risk
büyüklüğünün belirlenmesi için gereklidir. Bu modeller
gözönüne alındığında çevrenin doğal karakteristiği ve kirleticinin biyolojik tahribatı
her ikisi birlikte hesaba katılmalıdır. Sunulan makalede biyolojik ve kimyasal
proseslerin hidrodinamik alanları arsındaki kompleks etkileşimi tanımlayabilecek, iki
boyutlu yatışkın olmayan sayısal bir model geliştirilmiştir. Model İtalya’nın güneyinde
bulunan çok kirli sayılan Sarno nehri ağzındaki analizlere uygulanmıştır.
Gontarski vd. (2000), bu çalışmada Brezilya’da büyük kimya sanayilerinden birinin
Rhodiaco Ltd.’deki bir atıksu iyileştirme sürecinin çıktı akımının çevresel özelliklerini
tahmin etmek için bir yol önerilmiştir. Endüstriyel ölçek, saf terephtalic asit üretmekte
ve aktif çamur sisteminde atıksuyuı iyileştirmektedir. Bu sistemde girdi değişkenlerinin
etkisi yapay sinir ağında analizlenmiş ve optimize edilen durumlar için
başarılı
sonuçlar bulunmuştur.
Cheng vd. (1996), Modifiye edilmiş Nerst denklemi, oksidasyon indirgeme potansiyeli
(OİP) kullanılarak , kimyasal reaksiyonun kontrol parametresi ve on-line izlenerek renk
giderme reaksiyonlarını tanımlamak için kullanılmıştır. Modifiye edilmiş eşitlikte bir
“S” terimi çalışılan boyanın oksidatif potansiyeli (veya renk giderme potansiyelini)
göstermek için tanımlanır. Laboratuvar çalışması tekstil boyalarıyla kirlenen
atık
suyun rengini azaltmak için sodyum hipoklorit (NaOCl)’den faydalanır. 5 farklı
boyadan methy blue(MB), methyl violet (MV), methyl red (MR), Methyl orange (MO)
ve Methyl green(MG), atık su
örneklerinin hazırlanması için kullanılmıştır.Renk,
4
ölçüm sisteminde örnekleri 10 nm aralıklarala 400nm’den 700nm’ye tarayarak ve bir
kişisel bilgisayara bağlanmış görünür bölge spektrofotometresi içeren bir otomatik
ADMI (American Dye Manufacturer Institute) cihazı yardımıyla ölçülmüştür. Kesikli
renk giderme çalışmaları esnasında, ADMI, ORP, sıcaklık ve pH içeren pek çok faktör
bilgisayarda sürekli izlenmiştir.
Karcher,S.,ve arkadaşları (1999) Tekstil atık suyunun arıtılmasında renk gideriminde
Cucurbituril a cyclic hexamer reaktif boyaların uzaklaştırılması için sorbent olarak
kullanılmıştır.pH’nin 4-7.5 arasında az bir etki gösterirken daha yüksek pH
değerlerinde azalan bir sorpsiyonla sonuçlanmıştır. Tuz etkileri ise boyadan boyaya
değişen pH etkilerine göre aynı kalmıştır.
Lin vd.
(1997), boya atık suyunun elektrokimyasal metotla arıtımında hidrjen
peroksitn eklenmesiyle daha duyarlı hale gelmiş olduğu belirtimektedir. Deneysel
sonuçlar kimyasal
arıtma metotlarıyla birleştirildiğinde çok
etkin olduğunu
göstermiştir. Tekstil atık suyunun arıtılmasından sonraki hedeflenen kaliteye
ulaşılmıştır.
Li vd. (1999), Tekstil boyalarıyla kirlenmiş Hong kong’taki kaynakaların ana kirlenme
sorunlarında biri olduğu bildirilmektedir. Bu çalışma yüksek kimyasal oksijen ihtiyacı
(KOİ) olan ve renkli boya atık suyunun kimyasal ve fiziksel yolla arıtımın konu
almaktadır. Aynı zamanda bu çalışma TiO2’ fotokatalitik reaktör kullanarak biyolojik
kirleticileri uzaklaştırmayı amaçlamıştır. TiO2 katalizör olarak arıtımda iyi olduğu
belirtilmiştir.
Hsien-Tsung vd. (2000), yapılan çalışmada C.I. Pigment yeşil 36’nın
ultra-ince
parçacıkları quinolinin çözücü olarak ve superkritik karbondiokisitin anti-çözücü olarak
kullanıldığı sürekli bir süperkritik anti-çözücü (SAS) cihazı ile hazırlanmıştır. Değişik
sıcaklık, basınç ve pigment çözeltisi akış hızlarında
bir dizi çöktürme deneyi
yapılmıştır. Karbondioksit ve quinolin karışımlarının sıvı-buhar faz sınırları değişken
hacimli faz denge çözümleyicisinde 308.2 K’den 328.2 K’e kadar olan sıcaklık
aralığında ölçülmüştür. Model bir GKT çöktürücüde pigment çözeltisinin enjeksiyonu
sonunda
karışımların
tahmini
bileşimi
5
faz
diyagramı
üzerinde
çizildiğinde/eşleştirildiğinde (mapping) hazırlanan parçacıkların morfolojisinin esas
olarak anti-çözücü ve çözücü karışım davranışından etkilendiği görülmüştür. Nanoparçacıklar SAS prosesi boyunca superkritik veya kızgın buhar bölgesi içinde çökme
mahalinin manipule edilmesi ile elde edilmiştir. Buna rağmen, çökme mahalli (loci)
hem buhar hem sıvının bulunduğu bölgelerden geçerken top şeklinde mikro-metrik
topaklanmış parçacıkları oluşmuştur.
Nano metrik ve mikron altı büyüklükteki pigment parçacıkları, renk filtresi ve renkli
sıvı kristal ekranların (LCD) üretilmesinde kullanılan foto koruyucuların(resists)
üretiminde çok önemli maddelerdir. Dağılma ortamında pigment parçacıkları
küçüldükçe üstün renk gücü, kontrast ve iletim elde edilir. Bu yüzden, parçacık boyut
dağılımı dar olan nano metrik pigment parçacıklarını üretmek için geçerli metotlar ve
uygun proses parametreleri bulmak teknik olarak endüstriyel uygulamalar için
önemlidir. Kullanılan mekanik öğütme yerine süperkritik anti-çözücü (SAS) prosesi bu
talebi karşılamak için yeni bir yol açabilir.
Şekil 2.1 pigment yeşil 36’nın kimyasal yapısı
6
Şekil 4.2 a,c, sırasıyla pigment çözelti akış hızı(F), çökelme basıncı(P), ve çökelme
sıcaklığının (T) değişimiyle ortalama parçacık boyutlarının değişimini vermektedir. Bu
grafikler parçacık ortalama boyutları arasındaki farkların, tüm son pigment ürünlerinde
bağımsız proses parametrelerinin her aralığında deneysel belirsizlik boyutlarında (+/3nm) olduğunu ve ürünlerinin çoğunun ortalama boyutlarının 40-50 nm. aralığında
olduğunu göstermektedir. Buna ek olarak, son parçacık boyutunun hem sıcaklık hem de
basınca bağlılığı yoğunluğun bir fonksiyonun olarak gösterilebilir. Çöktürme
deneylerinde karbondioksitin akışkan karışımlarında baskın bileşendir. Bundan dolayı
karışımın yoğunluğu saf karbondioksitin yoğunluğuna çok yakın olmalıdır.
C.I. pigment yeşil 36’nın nano-parçacıkları, quoulinei çözücü ve karbondioksiti antiçözücü olarak kullanan sürekli bir süperkritik anti-çözücü(SAS) cihazında başarıyla
elde edilmiştir. Son ürünlerin morfolojisi çökelmenin olduğu faz bölgelerine yüksek
derecede bağlıdır. Mikro metrik küre şeklinde topaklanmış(aggregate/pıhtılaşma)
parçacıkları SAS prosesi hem sıvı hem buhar içeren bölgelerden geçerken üretilmiştir.
Bunun yanında boyutları 40-50nm arasında değişen nanometrik parçacıklar hem
süperkritik hem de kızgın buhar bölgelerinde elde edilmiştir. SAS prosesi boyunca
çöktürücüdeki akışkan karışımının derişimi basit bir GKT modeli kullanılarak tahmin
edilebilir. Buhar-sıvı denge faz diyagramı bu GKT modeliyle birlikte tanecikli ürünün
manipule edilmesi için gerekli bilgiyi sağlamaktadır. Deneysel sonuçlar, çöktürücüde
yüksek yoğunluklu akışkan karışımlarının son ürünlerin parçacık boyutlarını
düşürmede uygun olabileceğini göstermektedir.
7
Şekil 2.2.a.b.c Ortalama parçacık boyutu değişimi
Marek Zbik vd. (1998), yaptıkları çalışmada porselen toplu öğütücü ve krom çelik
halkalı öğütücüde kuru öğütmenin talk ve kaolinitin yapı ve morfolojisine etkisi
araştırılmıştır. Tozlaştırılmış talkdan süspansiyon oluşturmanın tozlaştırılmamış talka
göre daha kolay olduğu ve bulamaçta daha iyi rhelojik davranış gösterdiği
bilinmektedir. Su içinde
mineral süspansiyon oluştururken, tozlaştırılmış ve
tozlaştırılmamış talk ve kaolinit örnekleri üzerinde yapılan morfolojik ve yapısal
çalışmalar (SEM, TEM, AFM XRD), bu davranış için dikkate alınması gerekilen yeni
faktörleri açığa çıkarmıştır. Halka öğütücüde kısa süreli (<1dakika) öğütme sadece
görünüm yüzdesini düşüren plakaları (platelet) kırmakla kalmayıp, çoğu parçacığın
8
topaklaşmasını engeller. Bu etki hem talk hem kaolinitte topaklaşmadaki (pıhtılaşma)
boşluları yok eder.
Talkda ayrıca parçacık kenarlarındaki katmanların yayvanuçlarını yok eder. İki etkide
tuzaklanmış(trapped) nano-kabarcıkları azaltır ve bunların ıslanmayı azaltma eğilimini
düşürür, flotasyonu arttırır.
Öğütme sırasında talk plateletleri ayrıca daha
adımlaştırılmış olur ve aşınmanın etkisiyle bazal yüzeylerde tahrip meydana gelir.
Bazal (basal) yüzeylerdeki aşınma ek olarak reaktif bölgelerin oranını arttıran ve sulu
çözeltilerde dağılmaya yardımcı olan kenar alanları açığa çıkarır. Karışımların (%10
talk) uzatılmış öğütülmesi (60 dakika) nm boyutlarında koloidal parçacıklardan oluşan
yuvarlak/küresel (rounded) topaklar oluşturur. Bu koloit ve topaklar/pıhtılar güçlü
hidrofildirler. Yapısal gözlemler (XRD ve elektron kırılma modeli) halka öğütücüde
uzatılmış öğütme sırasında kristal yapının bozulmasının iki minerali de tamamen amorf
yapıya dönüştürdüğünü göstermektedir. Bu durum karıştırmadan sonra (15 dakika
boyunca) porselen toplu öğütücüde görülmemiştir.
Sheng- Cong Liufu vd (2005), Nano boyuttaki çinko oksit süspansiyonun maleik
anhidrit
sodyum
tuzu
ile
kolloidal
kararlılaştırılması,
dağılmanın
birincil
mekanizmasını anlayabilmek için incelenmiştir. FTIR spektroskopik verileri MA-Na
kopolimer / ZnO sisteminde hidrojen bağının ve kimyasal etkileşimin katkısını gösteren
bulgular sağlamıştır. Süspansiyon kararlılığı çökme testleri ve TEM metodu ile
karakterize edilmiştir. Kopolimerin, ZnO nano-parçacıklarının süspansiyonunu
elektrosterik itme ile kararlı hale getirildiği bulunmuştur. pH ve kopolimer derişimi gibi
etkenlerin sulu süspansiyonun kolloidal kararlılığına etkisi incelenmiştir. Çözeltinin
yüksek pH değerlerinde kopolimer daha etkili derecede parçacık dağılımını
desteklemiştir. Tutturulmuş MA-Na kopolimer, fazla kopolimer topaklanırken, doygun
adsorpsiyon miktarında iyi bir kararlılık sağlamıştır.
YÖNTEM: ZnO partiküllerinin MA-Na kopolimerine adsorpsiyonu çöktürme
yöntemiyle yapılmıştır.
9
Şekil 2.3 Askıda kalan katılardan hazırlanan örneklerin TEM analizi sonucu
Cp=400 mg/L, CNaCl = 0,001M, 48saat (a)pH=5,4; (b)=pH=7,2; (c)pH=10
Şekil 2.4 MA-Na Kopolimer konsantrasyonuna karşı zetapotansiyel ve adsorpsiyon
yoğunluğu CNaCl = 0,001M pH=10 da
10
China Particulogy Vol. 3, Nos. 1-2, 134-135, 2005 Synthesis and application of
nanoparticles by a high gravity method Lei Shao1 and Jianfeng Chen1 Kütle
transferinin Döner Dolgulu Yatakta mikro karıştırma karakteristikleri ve kütle
aktarımının deneysel araştırmasıyla eşsiz yoğun mikro karıştırmaya çalışmışlardır.
Bu reaktör tarafından yüksek yerçekimli ortam yaratılarak yerçekiminden daha büyük
bir çekim olabilmekte bu da sulu tepkiyenlerin dolgulu kolon boyunca nano veya mikro
boyutla dağılması sağlanmıştır.
Nano boyutta CaCO3, TiO2, SiO2,ZiO,Al2O3,ZnS, BaTiO3, BaCO3,SrCO3,AlOH3
ve Mg(OH)2 sentezi için çalışılmıştır.
Nano
CaCO3
TiO2
ile
karıştırılarak,
kompleks
banyolarda
polipropilenin
renklenmesinde kullılmıştır. Bulunan nano CaCO3 çok mükemmel bir pigment ayırıcı
olduğu gözlenmiştir. Özelliklede polipropilenin renklenmesi için TiO2 pigmentinin
yerini almıştır
11
3. KURAMSAL TEMELLER
3.1 Atıksu Arıtımını Belirleyici Parametreler
3.1.1 Kimyasal oksijen ihtiyacı
Su içinde bulunan organik maddeler ve diğer indirgeyici maddelerin asidik dikromat
veya permanganat çözeltileri kullanarak kimyasal reaksiyonlar ile parçalanması
sırasında harcnmış olan oksijen miktarıdır. Bu değer genellikle
BOD’den daha
büyüktür. COD ve BOD her ikisi de oksijen ihtiyacı olmasına karşın bu ikisi arasında
korelasyon kurulamaz.
3.1.2 Biyokimyasal oksijen ihtiyacı
Su içinde çözünmüş olan organik bileşiklerin, belli koşullar altında biyokimyasal
reaksiyonlar ile parçalanması için gerekli olan oksijen miktarıdır, mg O2 /L cinsinden
ifade edilir. Pratikte su içinde bulunan organik safsızlıkların konsantrasyonunun ölçüsü
olarak kullanılır. Genellikle 21ºC’de 5 gün süreli BOD değeri ölçülür.
3.1.3 Bulanıklık
Su içinde çökelmeyerek uzun süre askıda kalan yaklaşık 10-1-10-3 µm büyüklüğünde
olan tanecikler ancak koagüle edilerek çökeltilebilir. Bulanık sular saydam
olmadığından bu sular içinde güneş ışınlarının yayılması güçleşir ve fotosentez olayları
yavaşlar.
Bulanıklık, bulanıklığın derişimle doğrusal olarak değişen ve uygun süspansiyon
meydana getirebilen bir maddenin
(örneği kaolen) değişik derişimlerdeki
süspansiyonlar ile numunenin doğrudan karşılaştırılmasıyla veya kalorimetrik olarak
tayin edilir. Bulanıklık değeri “ Nephelometric Turbidity Unit” NTU veya “ Jackson
Turbidity Unit “ JTU olarak ifade edilir.
12
3.1.4 Kireç
Kireç taşının yüksek sıcaklıklarda kızdırılması ile elde edilir. Ticari kireç içinde
yaklaşık % 75-90 oranında CaO bulunur. Ucuz oluşu nedeniyle su arıtma işlemlerinde
en çok kullanılan maddedir. Kireç su ile reaksiyona sokularak kalsiyum hidroksit
(söndürülmüş kireç halinedönüştürülür.)
3.1.5 Koagülant
Su içinde kolloidal halde olan ve uzun süre içinde çökeltilemeyen katı prtiküllerin
yükünü gidererek yumak halinde çökmesini sağlayan kimyasal maddeler koagülat
olarak genellikle alüminyum ve demir gibi üç değerlikli metallerin tuzları kullanılır. Bu
bileşikler pH 6-7 arasında hidroliz olarak jelimsi bir çökelti ouştururlar.
FeCl3 + 3 H2O
Fe(OH)3 + 3HCl
3.1.6 Koagülasyon
Su içinde bulunan kolloidal haldeki katı partiküllerin taşımış olduğu elektrostatik yükü
nötürleyerek yumak halinde çökelmesinin sağlanması işlemidir. Bu işlem genellikle su
içinde koagülant katılarak yapılır.
3.1.7 Jar testi
Koagülasyon işlemi sırasında koagülant dozunu belirlemek üzere, yapılan laboratuvar
deneyi. Bu deney ile optimal çökelmeyi sağlayan pH değeri ve minimum koagülant
dozu belirlenir.
13
3.1.8 pH
Suyun pH değerinde bulunan hidrojen iyonunun aktivitesine bağlıdır.
pH = -log (H+)
Saf suyun 25 ˚C deki pH eğeri 7 dir. Yani saf su ne asit ne de bazik karakterde olmayıp
nötraldir. Doğal suların pH değerleri içerdiklei maddelere göre değişir. Suyun iyonlar
çarpımı sıcaklıkla değiştiği için pH değeri de sıcakıkla değişir. Suyun pH değeri 0 ˚C
de 7.5, 60˚C de ise 6.5 olur. Doğal suların pH değerleri 4<pH<9 arasında değişir.
Slarda pH’ı belirleyen en önemli etken CO2/HCO3 -/CO32- dengesidir. Suda çözünen
karbondioksit, sıcaklığa bağlı bir tepe reaksiyonu ile karbonik asit oluşturur.
CO2 + H2O
H2CO3
H2CO3
H+ +HCO3 -
HCO3 -
H++CO3 -2
Yüksek oranda sertlik içeren yer altı sularında karbonat ve bikarbonat iyonlarını
bağlamak kolaylaşır, bu nedenle pH daha yüksek olabiliği. Su içinde karbonat
bulunması halinde pH> 8.3 olur.
3.1.9 Sedimentasyon
Su içinde askıda bulunan katı partiküllerin yerçekimi ile gerçekleşen çökelme işlemidir.
Bu amaçla su bir havuz içine alınarak suyun akış hızı katı taneciklerin çökelmesine
yetecek kadar düşürülür.
3.1.10 Kolloitlerin sabitliği
Kolloidal
partiküller
reaksiyona
girdiklerinde
eğer
hiçbir
şekilde
stabilize
edilmemişlerse büyük parçalar birleşerek floklar halinde çökerler. Hidrofobik kolloitler
ise metaller ve birçok tuz çeşitinde olduğu gibi faktördür şarjdır. Şarj ise parçacıkların
14
birbirini itmesine neden olur. Nişasta ve proteinler gibi hidrofilik kolloitler
birleştirilmiş su katmanları tarafından stabil hale getirilerek partiküllerin yakın temasını
önler.Buna rağmen şarjın etkisi önlenemez. Demir ve alüminyum oksitler ve bir
dereceye kadar kalay mineralleri bu iki durumda dabirbirine yakın özellikler gösterirler.
Şarj ve hidrasyon tipik kolloitlerin davranışlarınıçok kompleks
kolloidlerin
davranışlarıseviyesine getirmek açısından önemlidir.
Bir çok durumda kolloidlerin sabitliğinin zeta potansiyelinin(ζ) büyüklüğüne bağlı
olduğu ortaya çıkmıştır. Zeta potansiyeli
ζ =4Πδq / D
denklemi ile açıklanmaktadır. Bu denklemde q partiküllerin şarjını, δ şarj farkının etkili
olduğu partiküllerin etrafını saran katmanın kalınlığı, ve D ise ortamın dielektrik
katsayısını göstermektedir. Zeta potansiyeli hem kolloidal partiküllerin şarjının
ölçümünü hem de şarjın etkisinin çözelti içerisindeetki edebileceği uzaklığı
göstermektedir. Hidrofobik kolloidler ve bir noktaya kadar demir veya alüminyum
oksitler zeta potansiyeli kritik bir noktaya gelinceye kadar sabit kalır. Eğer değer yavaş
yavaş krıtik zeta poptansiyeli değerine gelir ve hızlı bir şekilde sıfır olursa pıhtılaşma
eğilimi gösterir.
3.1.11 Kolloidlerin pıhtılaşması
Kolloidler genellikle su kalitesinde büyük bir problemdir.Organik renk vericiler ve
bulanıklık su arıtımında kabul edilmez.Bundan dolayı kolloid oluşumuna yol açan
şartlar alum veya demir tuzlarıyla iyileştirerek engellenmelidir. Kolloidlerin atık
sulardan uzaklaştırılması için etkili bir şekilde işlenerek pıhtılaştırılmalıdır.
Sonuç olarak kolloidlerin daha kolay pıhtılaşması Zeta potansiyelin azalması yani net
şarj q’ nun azaltılması veya şarj ayrımının görünen mesafesinin artmasıyla oluşur. Buda
iyon konsantrasyonunun artmasıyla olur. Buda sayısal olarak alüminyum yada demir
oksitin hidroliz edilmiş suyla karşılaştırıldığında tuzlu suda elde edilmiş pıhtılaşmanın
15
relative kolaylığına eşit olur. Bu etkiyi üreten iyonlar kolloidin elektrik şarjının ters
işaretine sahip olan iyonlardır. Bu iyonlar tek şarjlı iyonlara göre iki kat yada üç kat
şarjlı olup çok fazla daha etkilidirler. SO4 iyonlarının bulunması bu yüzden pozitif şarj
edilmiş alüminyum yada demir oksit kolloidlerinin pıhtılaşmasında daha fazla yardımcı
olur.
Zıt şarj olmuş kolloidler birbirlerine karşı çok yüksek şarj edilmiş iyonlar gibi hareket
etme eğilimi gösterirler. Karıştırıldıklerında şarjların nötralize edilmesiyle karşılıklı
pıhtılaşma oluşur. Negatif şarj edilmiş renkli kolloidlerin etkili bir şekilde yok edilmesi
pozitif şarj edilmiş kolloidal alüminyum oksit parçacıklarıyla kısmen bileşime girmesi
ile oluşur.Bunların yanınıda demir ve alüminyum iyonlarının kompleks becerileri gibi
kimyasal faktörlerde alum ve demir tuzlarının pıhtılaşmasında önemli yer tutar. Bir
kolloiddeki şarjı gerçekleştirecek iyonlar hidrojen veya hidroksit iyonu ise şarjın
nötralize edilmesi pH değerindeki değişikliklerle gelişir.
3.2 Atık Su Arıtım Yöntemleri
3.2.1 Fiziksel yöntemle atık su arıtımı
Arıtılacak suyun veya ham suyun içinde çeşitli büyüklükte katı partiküller bulunabilir.
Çökeltim ve flotasyon yöntemleri ile taneciklerin cins ve boyutlarına göre ayrılması
sağlanır.
Arıtma
tesisinde
uygulanan
fiziksel
arıtma
üniteleri
ızgaralar,elekler,kum
tutucular,yüzer madde tutucular,dengeleme,çökeltim ve yüzdürme havuzlarıdır.
a)Izgaralar : Su içinde bulunan kaba maddelerin pompa, boru ve teçhizata zarar
vermemesi, diğer arıtma kısımlarına gelen yükün hafifletilmesi veya yüzücü kaba
maddelerin sudan ayrılması gibi amaçlarla ızgaralar kullanılır.Izgara yapıları çubuk
aralıklarına göre ince ve kaba ızgaralar, temizleme şekillerine göre ise elle veya
mekanik yolla temizlenen ızgaralar olarak sınıflandırılırlar.
16
b)Elekler : Elekler atık su tesisinde özellikle elyaflı malzemelerle askıdaki tanecikleri
tutmak için kullanılır. Kaba ve ince elek olarak sınıflandırılır.
c) Kum tutucular : Kum, çakıl gibi anorganik maddeleri sudan ayırmak, arıtma
tesisindeki pompa ve benzeri teçhizatın aşınmasına ve çökeltme havuzlarında tıkanma
tehlikesine engel olmak için kullanılır.
Kum tutucu tabanında biriken maddeler azda olsa bir miktar organik madde ve patojen
organizma ihtiva ettiklerinden bunların gelişigüzel atılmaları sakıncalıdır. Bunlar da
ızgara atıklarında olduğu gibi evsel katı atıklarla beraber bertaraf edilir.
d) Yüzer madde tutucular : Atık suda bulunan ve yoğunluğu sudan küçük olan yağ,
gres, solvent ve benzeri yüzen maddeleri sudan ayırmak için yüzer madde tutucular
kullanılır.
Yüzebilenler dışındaki diğer katı maddelerin tabana çökmeleri söz konusu olduğunda
yüzer madde tutucular çamur hazneli olarak yapılırlar veçökebilen çamurun ve yüzen
maddelerin kolayca alınabilecekleri bir düzende inşa edilirler.
e) Dengeleme havuzları : Atık sularda debi, bileşim ve kirlilik yükünün zaman içindeki
değişimlerinin dengelenmesi ve arıtma tesisine giden atık su debisinin düzenli olmasını
sağlar.
f) Çökeltim havuzları : Kendiliğinden çökebilen askıda katı maddelerin giderilmesi ön
çökeltim havuzunda, biyolojik arıtma sırasında oluşan biyolojik uymakların giderilmesi
son çökeltim havuzunda, kimyasal pıhtılaşma kullanıldığında oluşan yumakların
çökelmesi ise kimyasal çökeltim havuzlarında sağlanır.
17
3.2.2 Biyolojik yöntemle atık su arıtımı
Atık su bünyesinde bulunan organik ve kısmen de anorganik kirletici maddelerin ,
mikroorganizmalar tarafından besin ve enerji kaynağı olarak kullanılmak suretiyle atık
sudan uzaklaştırılmaları esasına dayanan metodlardır. Organik maddelerin bir kısmı
mikroorganizma hücresine,bir kısmı da enerjiye dönüşür.
a)Aerobik Prosesler
b)Aktif Çamur Metodu
•
Nitrifikasyon ve Denitrifikasyon Sistemleri
c)Stabilizasyon Havuzları Sistemi
•
Anaerobik Stabilizasyon Havuzları
•
Fakültatif Stabilizasyon Havuzları
•
Aerobik Stabilizasyon Havuzları
•
Olgunlaştırma havuzları
d)Havalandırmalı Lagünler
e)Damlatmalı Filtre
f)Biyodisk ve Biyokafes Sistemleri
g)Dolgu Yataklı Reaktörler
h)Anoksis Sistemler
•
Askıda Büyüme Denitrifikasyonu
•
Bağlı Büyüme Denitrifikasyonu
I)Anaerobik Sistemler
i)Anaerobik Filtreler
j)Ardışık Anaerobik /Anoksis yada Anaerobik Sistemler’ dir
3.2.3 Kimyasal yöntemle atıksu arıtımı
3.2.3.1 Kimyasal çöktürme yolu ile arıtım
Kimyasal çöktürme ; çözünmüş ve askıda katı maddelerin fiziksel ve kimyasal
durumunu kimyasal madde ilavesi ile değiştirerek çökelmeyi kolaylaştırma işlemidir.
18
Çöktürme temel olarak ilave edilen kimyasal maddelerin kirletici maddeyi sürüklemesi
ile gerçekleşir. Bazı durumlarda kimyasal madde ilavesi atık sudaki çözünmüş madde
konsantrasyonunun artışına neden olabilir.
Kimyasal çöktürme ; suyun yumuşatılmasında kullanıldığı gibi ağır metal ve toksik
maddelerin giderilmesi amacıyla ön arıtma işlemi olarak da uygulanılabilir.
Su arıtmada kullanılan maddeler alum (AI2(SO)4) ve demir tuzları olup (FeSO4.7H2O ,
Fe2(SO4) , FeCI3 ) olup ; koagülasyon işlemini kolaylaştırıcı olarak ta polielektrolit
kullanılır. Polielektrolitler ; anyonik, katyonik ve poliamfolit türlerinde olurlar.
Aşağıdaki tepkimeler ile koagülasyon işlemi gerçekleşir.
FeCI3 + H2O → Fe(OH)3 + 3HCI
2FeCl3 + 3Ca(OH)2 → 2Fe(OH)3(s) + 3CaCl2
FeSO4.7H2O + Ca(OH)2 → Fe(OH)2 +CaSO4 + 7H2O
Al2(SO4)3.18H2O + 3Ca(OH)2 → 2Al(OH)3(s) + 3CaSO4 + 18H2O
FeCl3 ; diğer çöktürücülere göre daha kısa sürede flok oluşumu sağladığından ve oluşan
flokların daha çabuk çökebilir nitelikte olmasından dolayı atık su arıtımında
kullanılmaktadır.
Demir üç klorür alternatif maddelere göre az bulanık sularda daha etkili olabilmekte
soğuk
suda
kolay
çözünebilmesi
dolayısıyla
uygulaması
daha
kolay
gerçekleşebilmektedir. Bu da az miktarda kimyasal kullanımı ile ekonomiklik
sağlamaktadır.
19
Biyolojik olarak bozunmayan maddelerin bulunduğu atık sularda bozunmayı sağlamak
çöktürmek açısından etkili olan demir klorür fosfat çöktürmede ve yosun oluşumunu
önlemede daha etkilidir. Atık su arıtımında hiçbir yan problem yaratmamakta ve
ortamdaki kokuyu gidermektedir.
Zehirli bir madde değildir. Katı madde içeriği yüksek olan atık suların arıtımında
çöktürme sonucu oluşan çamur hacmini küçültmede kireçle beraber kullanılan demir üç
klorür bünyesindeki suyu kolayca ve kısa sürede bırakma özelliğinden dolayı da
avantajlıdır.
2.2.3.2. İyon değiştirici ile arıtım
İyon değiştiricilerle arıtma işleminde doğal zeolitler kullanılır. İyon değiştiriciler
bileşimlerine göre iki gruba ayrılır :
a)İnorganik değiştiriciler : (xNa2O.yAI2O3.zSiO2.nH2O) Bunlar katyon katyon iyon
değiştiricilerdir. Doğal zeolitler ve sentetik jel zeolitler.
b)Organik iyon değiştiriciler : Bunlar fenol, stiren, polietilenden yapay olarak üretilen
reçinelerdir.
3.3 Kullanılan Kontrol Yöntemleri
3.3.1 PID kontrol sistemi
Geri beslemeli kontrol sistemi, kontrol edilecek çıkış değişkeninden sinyal alarak bu
sinyalin kontrol ediciye gelerek istenen set noktası ile karşılaştırılıp, hata sinyalinin
üretilmesi ve bu sinyalinden prosesin bir girdisini son kontrol elemanı ile açıp kapama
işlemidir. Şekil 3.1’de geri beslemeli kontrol sisteminin blok diyagramı gösterilmiştir.
20
Şekil 3.1 Geri beslemeli kontrol sisteminin blok diyagramı
Geri beslemeli kontrol edicilerde üç temel yapı vardır. Cs kontrol edicinin çıktısı olmak
üzere:
i) Oransal kontrol
Cs = Kc e( t )
(3.1)
ii) İntegral kontrol
t
Cs = K I ∫ e( t )dt
(3.2)
0
ii) Türevsel kontrol
Cs = K D
de( t )
dt
(3.3)
Uygulamada oransal kontrol edici tek başına, oransal-integral, oransal-türevsel ve
oransal-integral-türevsel kontrol ediciler karma olarak kullanılmaktadır.,
Yapılan çalışmada aşağıdaki denklemde üç terimli bir PID
kontrol elemanından
yararlanılmıştır.
1
Cs = KC e( t ) +
τI
t
∫ e( t )dt +τ D
0
de( t )
dt
(3.4)
21
3.3.2 PID gibi klasik kontrol edicilerin parametrelerini belirleme yöntemleri
Geri beslemeli kontrol sistemlerinin kontrol parametrelerinin büyüklüklerinin
hesaplanması için bir çok yöntem bulunmaktadır, aşağıda bu yöntemlerden biri olan
Cohen Coon ayarlama yönteminden bahsedilecektir.
3.3.2.1 Cohen Coon ayarlama yöntemi
Kontrol parametrelerinin tayini için bilinen en eski yöntemlerdendir. Sistem
yanıtımlarının aşağıda verilen iletim fonksiyonuna uyduğu kabul edilmiştir.
G (s ) =
U s e − (τ AD s )
1+τas
(3.5)
Bu ayarlama yönteminde elde edilen kontrol parametrelerinin optimum değeri ile
yapılan kontrol, set noktasından minimum sapma ve çıkış değişkeninin belli süre için,
istenen değer ile arasındaki alanı minimum yapacak şekilde verir.
i) Prosesin yatışkın hal değeri elde edilir.
ii) Kontrol sistemi devreden çıkarılır.
iii) Ayarlanabilen değişken üzerine belli bir değerde kademe etkis verilir.
iv) Kontrol edilecek değişkenin yeni bir yatışkın hale ulaşması beklenir.
v) Yatışkın durum değerleri zamana karşı grafiğe geçirilir. Bu grafik şekil 6.3’te de
görüldüğü gibi reaksiyon eğrisi olarak tanımlanır. Reaksiyon eğrisinin maksimum
tırmanma noktasında teğet çizilir. Teğetin apsisi kestiği nokta ölü zaman olarak
adlandırılır ve τAD olarak gösterilir. Teğetin eğimi ise m = βs τ a olarak verilir.
βs çıkış değişkeninin son yatışkın hal değerini τ a ise sistemin zaman sabitini gösterir.
U s , açık hat halin yatışkın hal kazancı olrak tanımlanır ve ayar değişkenine kademe
etkisi verildiğinde, çıkış değişkenin iki yatışkın hal değerinin arasındaki farkın kademe
değişiminin değerine bölümü olarak verilir.
22
Şekil 3.2 Proses reaksiyon eğrisi üzerinden parametre hesaplaması
Bu yöntem ile optimum kontrol parametrelerinin hesaplanması için kullanılan
denklemler şu şekildedir.
Kc =
τ
τ
I
D
1 τ a 4 τ AD
U s τ AD 3 τ a
τ
3 2 + 6
=
τ
1 3 + 8
= τ
AD
AD
AD
4
11 + 2τ
(3.6)
τ
a
τ
a
AD
τ
a
(3.7)
(3.8)
23
3.3.3 Bulanık kontrol ile klasik kontrolün karşılaştırılması
Bulanık kontrol ediciler, matematiksel modelli kontrol edicilerden farklıdırlar. Fuzzy
kontrol ediciler, kontrol çıktılarının, kontrol girdilerine fonksiyonel olarak nasıl bağlı
olduklarına ilişkin matematiksel modellere gereksinim duymazlar.
Klasik kontrol edicilerde K sisteme optimum (en uygun) çözümü sağlayan sabit bir sayı
veya matristir. Fuzzy kontrol edicilerinin çıktısı ise değişkendir. Buradan da
görülebileceği gibi fuzzy kontrol için daha fazla değişkene gereksinim vardır.
Şekil 3.3 Klasik ve Fuzzy Kontrol Sistemleri Diyagramı
24
3.3.4 Bulanık mantık
Endüstriyel bir süreç denetiminde; sistemin güvenliği ve kararlılığının sağlanması,
kolay anlaşılır ve değiştirilebilir olması, sistemin performansının istenen seviyeye
çıkması, yatırım açısından ucuz olması istenir. Bu koşulların gerçekleştirilmesi için
sistemin yapısının ve dinamik özelliklerinin çok iyi bilinip matematiksel modellemesi
gerekir. Bazı sistemler matematiksel modelleme yapılabilecek kadar kesin olarak
bilinmeyebilir veya değişiklikler zaman içinde değişiklik gösterebilir (Elmas 2003).
Bazı sistemlerde modelleme doğru şekilde yapılsa bile elde edilen modelin denetleyici
tasarımında kullanımı denetleyici tasarımında karmaşık problemlere ve oldukça yüksek
maliyetlere sebep olabilir. Bu nedenle bazı denetim algoritmalarının belirsiz, doğru
olmayan, iyi tanımlanmamış değişken ve karmaşık sistemlere uygulanması mümkün
olmayabilir. Bu durumda ya çözümüretilememekte yada denetleyicinin performansı iyi
olamamaktadır.
Bu gibi durumlarda uzman bir kişinin deneyiminden yararlanılmaya gidilir. Uzman
kişi pek az, biraz az, az, pek çok, biraz çok, çok gibi günlük hayatta kullandığımız
dilsel niteleyiciler doğrultusunda bir denetim gerçekleştirir. Böylece denetim
mekanizması esnek bir yapıya kavuşmaktadır. Temeli insanın herhangi bir sistemi
denetlemedeki düşünce ve sezgilerine dayanmakta, böylelikle bir sistemin gerçek
durumundan istenilen duruma götürmek için sezilere dayanarak bir denetim stratejisi
kullanılacak ve amaca ulaşılacaktır.
İşte bulanık mantık bu tür mantık ilişkileri üzerine kurulur ve makinelere insanların
sezilerinden yaralanarak özel verileri işleyebilme ve bunu kullanabilme yeteneği verir.
Bulanık mantık (Fuzzy Logic) kavramı ilk kez 1965 yılında California Berkeley
Üniversitesinden Prof. Lotfi A.Zadeh'in bulanık mantık veya bulanık küme kuramı
adındaki ilk makallelerini yayınlamasıyla duyuldu. Zadeh bu çalışmasıyla insan
düşüncesinin bütünüyle bulanık olduğunu, kesin olmadığını belirtmiştir. Bu yüzden 0
ve 1 mantığıyla çalışan boolean mantığı bu düşünce sistemini yeterince ifade
25
edememektedir. Bulanık mantık kalasik mantığın aksine iki seviyeli değil çok seviyeli
işlemleri kullanmaktadır (Elmas 2003).
Bulanık sistemlerde denetim kurallarının tanıtımı genellikle daha kolay ve basittir.
Çoğu zaman bulanık denetleyiciler daha az kuralla daha yüksek performansta çalışırlar.
Bulanık mantık işlemleri problemin analiz edilmesi ve tanımlanması, kümelerin ve
mantık ilişkilerinin oluşturulması, mevcut bilgilerin bulanık kümelere dönüştürülmesi
ve modelin yorumlanması aşamalarından oluşmaktadır.
Bulanık mantığın kullanılabilmesi için öncelikle uygulanacak sistemin davranışları
kurallarla ifade edilebilmeli ve karmaşık bir matematiksel işlem gerektirmemelidir.
Aksi takdirde bulanık mantık ile elde edilen sonuçlar hatalara sebep olacaktır.
Sistemin her bir çıkış ve giriş değişkenleri için üyelik işlevi tanımlanır. Üyelik
işlevlerini sayısı sistemin davranışına bağlı olmakla birlikte tasarımcının tercihine göre
değişebilir. Kuralların sayısına tasarımcı karar verir.
Bulanık mantığın en önemli özelliği klasik mantıkta olduğu gibi sayılardan çok
sembolik bilgilerin kullanılmasıdır. Bu sayısal işlem kullanılmasını dışlamamakla
birlikte sonuçların incelenmesi sembollerle yapılır.
3.3.5 Bulanık küme kuramı ve bulanık mantık
Klasik küme kuramında bir eleman o kümenin ya elemanıdır ya da değildir. Hiçbir
zaman kısmi üyelik olmaz. Nesnenin üyelik değeri 1 ise kümenin tam elemanı, 0 ise
değildir. Bulanık mantık ise insanın günlük hayatında nesnelere verdiği üyelik
değerlerini yani insanın davranışlarını taklit eder. Örneğin elini suya sokan birisi hiçbir
zaman tam ısısını bilemez, onun yerine sıcak, az sıcak, soğuk, çok soğuk gibi dilsel
niteleyiciler kullanır (Elmas 2003).
Klasik kümelere örnek şekil 3.4’te gösterilmiştir. Eğer sıvaklık 20 derecenin altına
düşerse sıcak değildir. Yani klasik mantık kuramına göre 19,5ºC sıcak değildir. Doğal
26
olarak bu mantığın hiçbir esnekliği yoktur. Oysa gerçek dünyada sınırlar bu kadar kesin
değildir.
Şekil 3.4 Sıcaklık için keskin küme örneği
Klasik kümelerin aksine bulanık kümelerde elemanların komşoluk değerleri (0,1)
aralığında sonsuz sayıda değişebilir. Keskin kümeler sıcak-soğuk, hızlı-yavaş gibi ikili
değişkenler, bulanık mantıkta biraz soğuk, biraz sıcak, biraz hızlı gibi gibi esnek
ifadelerle gerçek dünyaya benzerlik gösterir.
Şekil 3.5 Sıcaklık için bulanık küme örneği
Bulanık kümeler için şekil 3.5’te örnek verilmiştir. Burada 10-40 ºC arasındaki değerler
sıcak kümeye üyedir. 20-40ºC arasındaki değerlerin üyelik değeri 1, 10-20 ºC
arasındaki sıcaklığın üyeliği 0 ile 1 arasında değişmektedir. Bir başka değişle 11 ºC az
sıcak, 15 ºC biraz sıcak olarak değerlendirilebilir.
27
Şekil 3.6’da görüldüğü gibi 15 ºC 0,5 üyelik derecesinde, hem sıcak hem de soğuk
bulanık kümesine dahildir. Şekilde gri tonda gösterilen bölge bulanık kümelerin
kesişim bölgesidir ve bulanık kümelerin örtüşümü olarak adlandırılır.
Şekil 3.6 Bulanık Küme Örtüşümü
Bulanık Mantık tasarlanırken en önemli problem, proses parametrelerinin ve girdi
değişken değerlerinin belirsizliğidir.
Sistem işletiminde, belirsiz parametrelerin
bulunması için birçok yöntem vardır. En popüleri esnek ve duyarlılık analizleridir.
Ancak onların karmaşık ve zaman alıcı olması nedeniyle bulanık değişkenlerinin ve
parametrelerinin modele doğrudan girişi, mevcut olan yöntemler içinde belirsizliğin
bulunmasında en uygun yoldur.
Optimize edilecek parametre ve değişkenlerin fuzzy ile tanımlanmasında giriş
değişkenleri X={xi}, i=1,n ise Xi∈[ Ximin, Ximax ], i=1,n. Burada Ximin, Ximax i
değişkeninin en düşük ve en yüksek değerlerini gösterirken, bunlara uygun olarak çıkış
değişkeni ise y ile ifade edilir. y ve Xi çokluğundan olan parametreleri,
dilbilimsel(linguistik) değişkenlerden oluşturulmuş, belirsiz çokluklar gibi ifade
edilebilir. Xi ={< Xij, uxi,Xi}, Xij ∈ Ti*(u), i=1,n, y={<yj,vy,y>}, yj∈ Ti*(v), j=1,N,
burada
Ti*(u),
Ti*(v) uygun olarak i parametresi Xi
ve yj'nin linguistik
değişkenlerinin terimleri veya onun aldığı değerler çokluğudur. X ve y normal belirsiz
çokluklardır. Onların üyelik fonksiyonları µy:vy→[ 0,1], evrensellikleri ise uxi =vy
={1,...,N}, I parametresinin linguistik değişken gibi linguistik terimler yığını Xi için {
önemli olmayan, küçük,...,orta,...,büyük} ve y parametresinin linguistik değişkeni { son
derece düşük, düşük,..., yüksek} şeklindedir.
28
3.3.6 Bulanık mantık denetleyicili sistemler
Bir denetleyici sistemi başka bir fiziksel sistemin tepkisini veya davranışını denetleyen,
düzelten, fiziksel elemanlardan oluşmaktadır. Denetim sistemleri genel olarak açık
döngülü ve kapalı döngülü/geri beslemeli olarak iki tiptir. Açık döngülü denetim
sisteminde denetim hareketi sistem çıkışından bağımsızdır, kapalı döngülü sistemlerde
ise denetim hareketi sistem çıkışına bağlı olarak değişebilmektedir.
Fiziksel bir sistemin modellenmesinde genel problem, giriş, çıkış ve durum
değişkenlerini ifade eden, doğrusal olmayan sistemler için, vektörel değerli işlemleri,
doğrusal sistemler için ise sistem matrislerini tanımlamaktır. Şuanda var olan denetim
algoritmaları bu sistem parametrelerine giriş ve çıkış değerlerine bağlı sayısal değerler
atayarak uygulanmaktadır. Bulanık denetim sistemleri doğrusal olmayan sistem
tanımlamalarını kolaylaştıran bilim dalıdır.
u(t) = h(t,x(t),r(t))
(3.9)
Denetim sisteminin tasarımındaki problem, doğrusal olmayan sistemler için, doğrusal
olmayan h işlevini tanımlamak, burada u(t) denetlenen sisteme giriş, r(t) denetleyicinin
referans girişi, x(t) durum vektörüdür. Doğrusal geri beslemeli sistemler için ise Ki ve
Kp sabitlerinin belirlenmesidir. Klasik denetim sistemlerinde, denetimi yapılacak
sistemin matematik modeli esas alınarak uygulanabilmektedir.
Bulanık mantık kural tabanlı uzman sistemlerinde, denetim yüzeyi ( h(t,x(t),r(t)) )
oluşturulurkenuzman
bilgi
tabanından
çıkarılan
bulanık
kural
deyimlerini
kullanmaktadır. Bulanık mantık kural tabanlı uzman sistemler, n adet bağımsız
değişkeni veya bir tane bağlı değişkeni doğrusal olmayan işlev ile herhangi bir istenen
değerde tutmaktadır.
29
3.3.7 Bulanık mantık denetim kurallarının oluşturulması
Uzman bilgileri genellikle eğer sistem şu durumda ise o halde şöyle bir denetim uygula
şeklindedir.
Eğer durum = x ise O HALDE denetim = y şeklindedir.
veya
(IF durum = x ise THEN denetim = y) şeklindedir.
Bulanık denetim kuralları neden ve sonuçtan oluşur. Denetim kurallarındaki neden ve
sonuçlar birden fazla olabilir. Bulanık denetim kuralları sayısal değerlerden çok dilsel
terimler olarak daha iyi formuluze edilebilir. Bu değişkenlerin seçiminde deneyimlerin
ve mühendislik bilgilerinin önemli rölü vardır. Tipik olarak bulanık mantık
denetimindeki dilsel değişkenlergenellikle, durum değişkenleri, durum değişkenlerinin
hatası, durum değişkenlerinin hatalarının türevi veya bir önceki adıma göre değişimi
olarak sayılabilir.
3.3.8 Genel bulanık bantık benetleyiciler
Bulanık mantık denetleyiciler, bilgi tabanı, bulandırma, karar verme (çıkarım ünitesi)
ve durulama birimleri olmak üzere dört temel bileşenden oluşmuştur. Şekil 3.7’de bir
bulanık mantık denetleyicinin temel yapısı görülmektedir.
Şekil 3.7 Bulanık mantık denetleyicinin temel yapısı
30
3.3.6.1 Bulandırma Birimi
Bulandırma, sistemden alınan denetim giriş bilgilerini dilsel niteleyiciler olarak
sembolik değerlere dönüştürme işlemidir. Üyelik işlevinden faydalanılarak giriş
bilgilerinin ait olduğu bulanık kümeyi/kümeleri ve üyelik(komşuluk) derecelerini tespit
edip, girilen sayısal değere küçük, daha küçük, en küçük gibi dilsel değerler atar.
Sistemin verimli çalışmasını sağlamak amacıyla değişik şekillerde (üçgen, yamuk, çan
eğrisi...vs.) bulanık kümeler seçilebilir.
Eğer A R ∈ (−∞,+∞ ) ’ da, söz konusu kümenin bir elemanı ise µ A ( x) üyelik
A = [a1 , a3 ]
fonksiyonu R → [0,1] aralığında oluşur. Diğer bir deyişle A kümesi
aralığında ise genel olarak µ A ( x) üyelik fonksiyonu (3.10) formülüyle gösterilebilir.
0,
µ A ( x) = 1,
0
x < a1
a1 ≤ x ≤ a3
x > a3
(3.10)
Üyelik fonksiyonları genellikle, üçgensel üyelik fonksiyonları ve yamuk üyelik
fonksiyonları olmak üzere iki başlık altında incelenmektedir.
µ A (x) üçgensel üyelik fonksiyonu, (3.11) formülünde tanımlanmıştır (Triantaphyllou,
2000).
x < a1
0,
x−a
1
, a1 ≤ x ≤ a 2
a 2 − a1
µ A ( x) =
a3 − x , a ≤ x ≤ a
2
3
a3 − a 2
x > a3
0,
(3.11) formülüne göre küme,
.......................................................
A = (a1 , a 2 , a3 )
(3.11)
olmalıdır. Burada a 2 normal değerli
üyelik olarak tanımlanabilir. Bulanık Mantık bu noktada bir α katsayısına bağlı olarak
a 2 ’ ye yakın değerlerin, bu değere yüklenen anlam ile temsil edileceğini
31
varsaymaktadır. Diğer bir deyişle a 2 ’ deki belirsizlik, varsayılacak ya da dağılıma göre
bulunabilecek bir α katsayısı ile tolere edilebilir. Söz konusu komşuluk Şekil 3.7’ de
gösterilmiştir.
µ A (x)
x
0
a1
α
α
a2
a1
a3
a3
Şekil 3.8 Sayıların Komşuluğu
α
α değeri bulanık mantık terminolojisinde kesim katsayısı olarak adlandırılır. a1 ve
a3α
sayıları ise a 2 normal değerinin komşuluğunu oluşturan aralığın alt ve üst sınır
α
aα
değerleridir. Diğer bir deyişle a1 ve 3 aralığındaki tüm sayılar a 2 normal değeri ile
α
aynı anlama sahiptir. a1 ve
a3α
değerleri (3.12) ve (3.13) formülleri yardımıyla
bulunabilir (Terano, 1997).
a1α − a1
=α
a2 − a1
(3.12)
a3 − a3α
=α
a3 − a2
(3.13)
(3.14) ve (3.15) formüllerinden ∀α ∈ [0,1] için Aα = [a1α , a3α ] aralığı oluşturulabilir. a1α
ve a3α değerleri (3.14) ve (3.15) formüllerinde gösterilmiştir.
32
a1α = α (a2 − a1 ) + a1
(3.14)
a3α = a3 − (a3 − a2 )α
(3.15)
Örneğin üçgensel bulanık mantık sayılarına ilişkin küme A = (−5,−1,1) ise bu durumda
(3.11) formülünden üyelik fonksiyonu,
0,
x + 5,
4
µ A ( x) =
1 − x
,
2
0,
x < −5
− 5 ≤ x ≤ −1
(3.16)
−1 ≤ x ≤ 1
x >1
olarak bulunur. Eğer karar verici α kesim katsayısını 0,5 olarak saptamışsa -1 normal
değerinin komşuları (3.14) ve (3.15) formüllerinden
a10,5 = −3 ve a30,5 = 0 olarak bulunacaktır. Diğer bir deyişle -1 normal değeri ile aynı
anlam düzeyinde bulunan sayılar kümesi [− 3,0] aralığıdır. Söz konusu ilişki Şekil 3.8’
de gösterilmiştir.
Eğer bulanık mantık sayılarına ilişkin kümede normal kabul edilen iki değer varsa diğer
bir deyişle küme, A = (a1 , a2 , a3 , a4 ) şeklinde 4 belirleyici değerden oluşuyorsa bu
durumda üyelik fonksiyonu yamuk üyelik fonksiyonu tipinde oluşacaktır. Yamuk
üyelik fonksiyonu (3.16) formülünde gösterilmiştir.
33
1
0.5
−5
−6
−4
−3
−2
−1
0
1
2
A0.5
Şekil 3.9 A = (−5,−1,1) Kümesinin Komşuluğu
0,
x − a1
,
a 2 − a1
µ A ( x ) = 1,
a4 − x
a − a ,
3
4
0 ,
x < a1
a1 ≤ x ≤ a 2
(3.17)
a 2 ≤ x ≤ a3
a3 ≤ x ≤ a4
x > a4
Söz konusu komşuluk Şekil 3.10’ daki gibi oluşacaktır.
µA(x)
1
x
a1
a2
a3
a4
Şekil 3.10 Yamuk Sayı Komşuluğu
34
3.3.6.2 Bilgi Tabanı
Bilgi tabanı, karar verme biriminin kural tabanında kullandığı bilgileri aldığı veri tabanı
(data base) ve denetim amaçlarına uygun dilsel denetim kurallarının bulunduğu kural
tabanı (rule base) olmak üzere iki kısma ayrılır.
Denetim yapılan sistemle ilgili, bulandırma, bulanık çıkarım, durulama işlemleri
sırasında gerek duyulan üyelik işlevi ve kural tablosu bilgileri veri tabanından
kullanıma sunulmaktadır.
Kurallar kümesi denetim amaçlarını ve denetim stratejisini belirler. Dilsel denetim
kurallarının tanımlanmasında ve bulanık denetimdeki bulanık bilgi işleme sresince
yararlanılır. Giriş ve çıkışlar arasındaki bağlantılar, kural tabanındaki kurallar
kullanılarak sağlanır.
3.3.6.3 Karar Verme (Çıkarım) Birimi
Karar verme birimi, çıkarım motoru (fuzzy engine) olarak da adlandırılır. Bulanık
mantık denetiminin çekirdek kısmıdır. Bu kısım insanın karar verme ve çıkarım yapma
yeteneğinin benzeri bir yolla bulanık kavramları işler ve çıkarım yaparak gerekli
denetimi belirler. Burada bir çok bulanık gerçekleme yapılır. Yani insan beyninin bir
benzetimi yapılmaya çalışılmaktadır.
Bulandırma işlemiyle sayısal değerlerden, sembolik değerler çıkarılmıştı. Bulanık
çıkarımda ise denetimi yapılan sistemi kullanan uzman oparatörün kullandığı dilsel
niteleyiciler ve kurallar kullanılarak sembolik sonuç elde edilir. Bulanık mantık
denetiminin beyni bulanık çıkarımdır. Burada veri tabanı ve karar verme mantığı
kullanılmaktadır.
35
3.3.6.4 Durulama Birimi
Bulanık çıkarımın sonucu bulanık bir kümedir. Bu sonucun tekrar sisteme uygulanması
için giriş değeri gibi tekrar sayısal değere dönüştürülmesi gerekir. Bu işlem durulama
olarak adlandırılır. Durulama birimi karar verme biriminden gelen bulanık bir bilgiden
bulanık olmayan ve uygulamada kullanılacak gerçek değerlerin elde edilmesini sağlar.
36
3.4 Nanoteknoloji
Yunancada cüce anlamına gelen “nano” bir fiziksel büyüklüğün bir milyarda biridir.
Nano ölçeklerde yapılan bilim çalışmaları diğer adı ile nanobilim çok yeni değildir.
Kimyacılar yüzyıllardır nanobilim ile uğraşmaktadırlar. Ancak son yıllarda yapılan
çalışmalır sonucunda keşfedilen yeni yöntemler ile bu çalışmalar uygulamaları
teknolojiye odaklanmıştır. Uygulamaya dönük nanobilime nanoteknoloji denilmektedir
(Özbay 2006).
Çoğu bilimci tarafından nanoteknoloji 21. yüzyılın teknolojisi olarak kabul edilse de bu
alandaki çalışmalar çok eskilere dayanmaktadır. 100 yıl önce sanatçılar tarafından
geliştirilen ve kullanılan çok ince ve dayanıklı boyaların, özel renkli camların, yarı
iletken ve transistor lerin üretimi aslında nanoteknolojinin ilk uygulamalarıdır. Özel
organometalik yüzey katalizörlerinin hazırlanması da bir tür nanoteknoloji ürünüdür
(Doğan 2006).
Nanoteknoloji terimi ilk kez 1968 yılında K.Eric Drexler tarafından kullanılmışsa da bu
alandaki ilk araştırmaların moleküler robotlar ve robot parçaları üretimi çalışmaları ile
başladığı kabul edilmektedir. Feynman 1959 yılındaki bir konuşmasında “atom-atom”
moleküllerin oluşturulup parçaların imal edilebileceğini bildirmiştir. K.E. Drexler’in
“Nanosystems:moleculer machinery, manufacturing and computation” kitabı 1992
yılında John Wiley and Sons yayınevi tarafından yayınlanmasından sonra Kullanım
alanı bulmuştur (Doğan 2006)
Nanoteknolojinin üç tanımlayıcı özelliği vardır:
Boyut;
nanoteknoloji 1-100 nanometre boyutları arasında olan nano yapıların
araştırılıp teknolojilerinin geliştirilmesidir. Nanometre metrenin milyarda biri olan bir
uzunluk birimidir.
Nanoteknolojinin uygulanma alanları genellikle malzeme, yapı ve sistem olmak üzere
üç grupta ele alınır:
•
Malzeme, çok küçük boyutta sentezlenen ilaç, metal gibi parçacıkları kapsar.
37
•
Yapı, güneş sistemleri gibi, pek çok kullanışlı özelliğin birleştirilmesi ile
oluşturulan çeşitli malzemeleri içeren bileşimlerdir.
•
Sistem, bilgisayar hafızası gibi bir işlevi yerine getirmek üzere oluşturulmuş
kompleks yapılardır (Seçkin 2006).
Nanometrenin diğer büyüklükler ile karşılaştırılması Şekil 3.11’de verilmiştir. Tek
atomların çapı birkaç Angstrom veya nanometrenin onda biri uzunluğa sahiptir. DNA
molekülleri 2,5 nanometre genişliğindedir. Kan hücreleri gibi biyolojik hücrelerin çapı
bin nanometredir. Başparmaktaki toplu iğne büyüklüğündeki bir leke bir milyon
nanometredir. 2 metre uzunluğundaki bir insan 2 milyar nanometredir (Doğan 2006).
Şekil.3.11 Nanometrenin diğer büyüklüklerle karşılaştırılması (Doğan 2006)
Davranış; nanoteknolojide üretilen ve kullanılan yapılar çok küçük olduğundan, bu
boyutlarda sınır ve kuantum etkileri baskın hale gelir. Yani nano yapıların fiziksel
davranışları daha büyük boyutlardaki yapılara kıyasla farklı özellik gösterir.
38
Nanoteknoloji bu farklılıkların yaratılmasını ve yararlı şekilde kullanılmasını sağlayan
teknolojidir (Özbay 2006).
Atom
boyutunda
işleme;
nanoteknoloji
atomik
ölçekte
kontrol
yeteneğinin
geliştirilmesidir (Özbay 2006).
Nanoteknoloji kısaca nanometre ölçeğinde fiziksel, kimyasal ve biyolojik olayların
anlaşılması ve kontrolü ile bu boyutlarda fonksiyonel malzemelerin, araçların ve
sistemlerin geliştirilmesi ve üretimi olarak tanımlanabilir. Nanoteknoloji ile nano
ölçekteki olayların değerlendirilip, benzerlerinin geliştirilerek uygulanması ile bilimde
ve teknolojide yeni ufuklar açılmaktadır. Aslında nanoteknoloji çağımıza yön veren
bilgi, iletişim ve biyoteknoloji ile birlikte gelişmekte olup bu teknolojilerden ayrı
düşünülemez (Doğan 2006).
Örneğin, iletim özellikleri ( momentum, enerji ve kütle ) artık sürekli olarak değil
ancak kesikli olarak tarif edilmektedir. Benzer olarak, optik, elektronik, manyetik ve
kimyasal davranışlar klasik değil kuantum olarak tanımlanmaktadır. Bugün maddeyi
nanometre seviyesinde işleyerek ve ortaya çıkan değişik özellikleri kullanarak, yeni
teknolojik nano ölçekte aygıtlar ve malzemeler yapmak mümkün olmuştur. Örneğin,
tarama tünelleme ve atomik kuvvet mikroskoplarını kullanarak yüzey üzerinde atomları
iterek birbirlerinden ayırmak ve istenilen şekilde dizmek mümkündür. Bütün bu
gelişmeler,19. yüzyılda dünyayı yeniden şekillendiren sanayi devrimine eşdeğer bir
bilimsel ve teknolojik devrim başlatmıştır. Bu şekilde atom ve moleküller ile oynayarak
tek molekülden oluşan transistör ve elektronik aygıtlar gerçekleştirilmiştir ve dünyada
birçok grubun aktif çalışmaları ile geliştirilmektedir. Bütün bu çalışmalar ve gelişmeler
elektronik, fizik, malzeme bilimi, uzay ve hatta sağlık bilimlerini ortak bir ara kesitte
buluşturmuştur.Önümüzdeki birkaç on yıl içerisinde nanoteknoloji sayesinde süper
bilgisayarlara mikroskop altında
bakılabilecek, insan vücudunun içinde hastalıklı
dokuyu bulup iyileştiren, ameliyat yapan nano robotlar geliştirilebilecektir, insan
beyninin kapasitesi ek nano hafızalarla güçlendirilebilecek, kirliliği önleyen nano
parçacıklar sayesinde fabrikalar çevreyi çok daha az kirletecektir.Ulusal güvenliği
ilgilendiren
konularda
nano
malzeme
39
bilimi,
yeni
savunma
sistemlerinin
geliştirilmesinde, haber alma/gizlilik konularına yönelik çok küçük boyutlarda
aygıtların yapılmasında kullanılacaktır.Birim ağırlık başına şu andakinden 50 kat hafif
ve çok daha dayanıklı malzemeler üretilebilecek ve bunların sonucu olarak insanın
günlük yaşamında kullandığı tekstil ürünleri gibi ürünler değişebileceği gibi,uzay
araştırmalarında ve havacılıkta yeni roket ve uçak tasarımlarının ortaya çıkması
mümkün olacaktır (TÜBİTAK Nanobilim Ve Nanoteknoloji Stratejileri,2004). Şekil
3.12’ de nanoteknolojinin diğer bilim dalları ile arasındaki ilişi görülmektedir (Anonim
2004).
Şekil 3.12 Nanoteknolojinin diğer alanlarla ilişkisi (Anonim 2004)
Nanobilim ve nanoteknolojinin odak noktaları, düşük boyutlarda baskın hale geçen
boyut, sınır ve kuantum etkileri gibi temel fizik araştırması içeren konuların yanında,
atomik boyutlarda görüntülemede deneysel yöntemlerin geliştirilmesi, Angstrom altı
boyutlarda ölçüm yapabilme teknikleri, düşük boyutlarda eş tip malzeme üretebilme,
malzeme yapısını atomik boyutlarda kontrol edebilme, kızılaltı ve morötesi
radyasyonlara tepkisi kontrol edilebilir malzeme ve özel amaca yönelik aygıt geliştirme
yöntemleridir (Anonim 2004).
Bilgisayar çağının başları olan 1950’lerden bu yana malzemenin özellikleri arttıkça
boyutunun küçülmesine dayanan Moore Kuralına göre, yaklaşık her 18 ayda bir
40
bilgisayar performansının iki katına çıktığı ve büyüklüğünün yarıya indiği
bilinmektedir. Bu kural 2020’li yıllara kadar geçerliliğini koruyacak ; bu yıllarda,
üretilen bilgisayarlar moleküler boyutlara kadar gelip dayanacaktır.Şu anda 40 milyon
transistörlü bir işlemci, 2015 yılında 5 milyar transistörden oluşacaktır.Bu şekilde bilgi
işleme hızı oldukça artarken enerji kullanımı çok aza indirilebilecektir (Anonim 2004).
Nanoteknoloji devriminin insanlığın yakın geleceğinde yaratacağı değişiklik sadece ana
hatları ile tahmin edilebilir. Öyle görünmektedir ki; nanoteknoloji önümüzdeki birkaç
on yıl içinde uygarlığa damgasını vuracak ve bu gelişmelere hazırlık açısından zayıf ve
güçlü ülkeler arasındaki fark artacaktır. Nanobilim ve nanoteknoloji çok çeşitli
alanlarda hızla yaşamımıza girmektedir. Bu etki bilişim
ve
haberleşmeden
başlamakta, savunma sanayi, uzay ve uçak teknolojileri ve hatta gen mühendisliğine
kadar uzanmaktadır (Anonim 2004).
3.4.1 Nanoteknolojinin kullanım alanları
Nanoteknoloji elektronik ve yarı iletken teknolojisinden, biyosensörlere, nano tüplerden
nano tanecik sistemlerine, katalizörlerden, akıllı moleküllere, yüzey kaplamalardan,
nano boyutta boyamalara, mikro cerrahiden nano robotlara kadar birçok alanda
kullanım alanı bulmuştur. Başlıca uygulama alanlarını üç alanda toplayabiliriz. Bunlar:
Endüstriyel alan; mikro makineler, mikro pompalar , mikro sensörler geliştirme,opto
elektronik elemanların imali, bir araya getirilmesi, nano boyutlu kaplamalar, tek tabaka
katalizörlerle tepkimelerin kontrolü, nano boyutlu elemanlar arası bağlantılar, çip ve
CD üretimidir (Doğan 2006).
Tıp ve sağlık alanı ;mikro-nano cerrahi (özellikle göz ve beyin cerrahi), teşhis edici
kitler, hücre, doku ve moleküler (DNA gibi) hasar belirlenmesi ve onarımı,
biyosensörler, floresans ve fosforesans nano tanecik sistemleri içeren yarı iletken
maddeleri kullanarak antikor ve DNA dedektörleri gelişimi, bu sistemleri kullanarak
kan örneklerinde birçok hasta ve hasarlı yapıların aynı anda ve paralel belirlenmesidir
(Doğan 2006).
41
Bilimsel araştırmalar; yüzey karekterizasyon ve modifikasyonu, yüzey işlemleri, nano
litografi,akıllı moleküllerin geliştirilmesi, atom ve moleküllerin istenilen yere taşınması
veya önce ayrılarak sonra tekrar birleştirilmesi, mikroorganizmaların taşınması, DNAmodifikasyonudur.Nanoteknolojinin yeni kullanım alanlarının araştırılmasıdır (Doğan
2006).
3.4.2 Türkiye ve Dünya’da nanoteknoloji
Nanoteknoloji devriminin insanlığın yakın geleceğinde yaratacağı değişiklik sadece ana
hatları ile tahmin edilebilir. Ulusal güvenliğimiz için tek yol bu teknolojiye hazırlıklı
olmak ve bu tür konularda hem temel bilimler açısından hem de teknolojik olarak ön
sıralarda yer almaktır. Geç kalmadan TÜBİTAK ve diğer ulusal araştırmaları
destekleyen kuruluşların bu tür kritik araştırmaları daha çok desteklemesine ihtiyaç
duyulmaktadır. Nanobilim ve nanoteknoloji çok çeşitli alanlarda hızla yaşamımıza
girmektedir. Bu etki bilişim ve haberleşmeden başlamakta, savunma sanayi, uzay ve
uçak teknolojileri ve hatta moleküler biyoloji ve gen mühendisliğine kadar
uzanmaktadır. Nanoteknoloji ABD’de, ekonomistlerin telkini ile Başkan Bill Clinton
tarafından yaklaşık 10 sene önce en öncelikli ve kritik alan olarak ilan edilmiş, dolayısı
ile ABD’nin en çok desteklenen programlarından olmuştur.Bunun sonucunda ABD’de
büyük araştırma merkezleri ve üniversite araştırma üçgenleri kurulmuştur.ABD’de
yalnızca devlet ajanslarının nanobilim için ayırdıkları araştırma bütçeleri milyon dolar
olarak 270 (2000), 467 (2001), 604 (2002), 710 (2003) ve en son 2004’ te de 3 milyar
dolardan fazladır.ABD’ yi yakından izleyen Japon hükümeti de daha önce benzeri
görülmemiş
parasal
destekleri
nanoteknoloji
için
seferber
etmiştir.ABD
ve
Japonya’daki gelişmeleri kaygı ile izleyen Avrupa Birliği, teknolojilerinin 10 yıl sonra
bu iki ülke ile yarışabilmesi için 6. Çerçeve Programında nanobilim ve nanoteknolojiyi
öncelikli alan olarak ilan etmiş ve son dört yıl boyunca bu alandaki araştırmaları
desteklemek üzere 1. 3 milyar € ödenek ayırmıştır. Ancak, bu meblağın birlik
ülkelerinin milli bütçelerinden ayırdıkları kaynakların toplamının çok küçük bir bölümü
olduğu ifade dilmektedir.Ülke bazında özel ve kamu kuruluşları ise bu miktarın belki
toplam 7-8 katını bulabilecek harcamalar yapmayı planlamaktadırlar.Komşumuz
42
Yunanistan’ın Girit adasında kurulu, 500 doktoralı araştırmacının çalıştığı Heraklion
Araştırma Merkezinde nanoteknoloji geliştirme üzerine yoğun çalışmalar yapılmakta ve
bu araştırmalara Avrupa Birliği’nden milyonlarca Euro destek verilmektedir.İsrail bu
konuda çok hızlı davranarak çok sayıda tanınmış bilim adamını nanomerkez
kuruluşlarında toplamıştır.İrlanda nüfus olarakçok küçük bir ülke olmasına rağmen 630
Milyon Euro miktarında bir kaynağı nanoteknolojiye aktarmıştır.Nanoteknolojiden
gelecek 10-15 yıl içinde büyük ve sürpriz çıktılar ve yeni pazarlar beklenmektedir
(Anonim 2004).
Avrupa’da, ABD’de ve Japonya’da yüzlerce nanoteknoloji araştırma merkezi,
üniversitelerde bölümler kurulduğu ve uzman kadroların bu merkezlerde bir yarış
ortamında, önce ulusal, sonra ticari çıkarlarına yönelik olarak bilgi ve teknoloji
ürettikleri gerçeği çok açık bir şekilde görülmektedir. Nanoteknoloji ile gelişmiş
ülkelerle gelişmemiş ülkeler arasındaki ara kapanamayacak kadar ve katlanarak
artacak; nanoteknolojiye sahip olan ülkelerin refah seviyesi, ulusal savunması ve
ekonomisi daha güçlü bir konuma gelecektir. Bu bağlamda zamanında endüstriyel ve
mikro elektronik-enformatik devrimlerini yakalayamayan ülkemizde, ekonomik ve
bilimsel gelişme ve refah için nanoteknolojiyi yakalanabilinecek en son fırsat
olmaktadır. Bu fırsatın yakalanabilmesi ancak, ulusal boyutta uzman kadronun
güçlendirilmesi, eğitim ve nesilden nesile aktarılacak teknoloji birikiminin önünün
açılması ile mümkün olacaktır. Bu yolların açılması ile ülkemiz, kritik olan bu uygarlık
ve refah düzeyine çok daha aktif olarak katkı sağlayabilecektir. Nanoteknolojinin belli
alanlarına girip teknoloji geliştiren Türkiye, Finlandiya’daki Nokia örneği uluslararası
dev nanoteknoloji ürünü çıkarabilen bir ülke konumuna gelecektir. Bunun ülke refahına
ve ekonomik gücüne, yaşayan halkının kendisi ve dünya ile daha bütünleşik olarak
yaşamasına büyük katkısı olacaktır (Anonim 2004).
Ülkemiz, çağımızın insan yaşamını birkaç on yıl içinde büyük ölçekte yeniden
düzenleyecek olan bu kritik gelişmelere şu ana kadar seyirci kalmıştır. Özel olarak
nanobilim ve nanoteknoloji araştırmalarına yönelik kapsamlı bir araştırma planımız
bulunmamaktadır. Avrupa Birliği 6. Çerçeve Programı için hazırlanan bir raporda
43
Avrupa’da ulusal bir nanoteknoloji planı bulunmayan ülkelerin sadece Malta ve
Türkiye olduğu belirtilmiştir (Anonim 2004).
Avrupa Birliği’nin 1994 ve 1998 yılları arasında yürütmüş olduğu 4. Çerçeve Programı
kapsamında nanoteknoloji alanında araştırma yapan yaklaşık 80 firma desteklenmiş,
1998 ve 2002 yıllarını kapsayan 5. Çerçeve Programı kapsamında ise bu alana yapılan
destek miktarı yıllık 45 Milyon Euro civarında olmuştur. Geniş bir yelpazede yapılan
destekler arasında nano-elektronik cihazlar, karbon nanotüpler,
biyosensörler,
moleküler tanımlama sistemleri, nano-kompozit malzemeler ve yeni mikroskop
teknolojileri öne çıkmaktadır (Anonim 2004).
ABD ve Japonya’daki gelişmeleri kaygı ile izleyen Avrupa Birliği, teknolojilerinin 10
yıl sonra bu iki ülke ile yarışabilmesi için 6. Çerçeve Programında nanobilim ve
nanoteknolojiyi öncelikli alan olarak ilan etmiş ve son dört yıl boyunca bu alandaki
araştırmaları desteklemek üzere 1.3 Milyar Euro ödenek ayırmıştır. Ancak, bu
meblağın birlik ülkelerinin milli bütçelerinden ayırdıkları kaynakların toplamının çok
küçük bir bölümü olduğu ifade edilmektedir.Ülke bazında özel ve kamu kuruluşları ise
bu miktarın belki toplam 7-8 katını bulabilecek harcamalar yapmayı planlamaktadırlar
(Anonim 2004).
Asya ülkeleri içinde nanoteknolojiye yatırım yapan ülkelerin başında Japonya
gelmektedir. Japonya dünyada ABD’ den sonra nanoteknoloji alanında en fazla Ar-Ge
harcaması yapan ikinci ülke konumundadır. Nanoteknoloji üzerine yapılmakta olan
yatırımın her yıl %15 ile %20 oranında artmakta olduğu Japonya’da nanoteknoloji
tanımı dünyanın geri kalan ülkelerine oranla çok daha geniş kapsamlıdır. Moleküler
seviyede yapılan birçok araştırma (örnek vermek gerekirse, DNA üzerine yapılan
araştırmalar) nanoteknoloji tanımı içersinde yer almaktadır. Ayrıca NEC ve Sumitomo
gibi firmalar karbon nanotüpler alanında çalışmalar yürütmekte, araştırmalar
geliştirmektedir (Anonim 2004).
Asya ülkeleri arasında Japonya’yı takip eden ülkeler arasında Çin ve Kore öne
çıkmaktadır. Çin ülkede yürütülen nanoteknoloji odaklı birçok araştırma ve geliştirme
44
çalışmasını Çin Bilimler Akademisi kanalıyla yürütmektedir. Bu ülkede yürütülen
çalışmaların birçoğu yarı iletken üretme teknikleri ve nanoteknoloji tabanlı elektronik
cihazlar üzerine yoğunlaşmaktadır. Araştırma merkezlerine ek olarak nanoteknoloji
kullanılarak üretilen ürünlerin ticarileşmesine imkan sağlamak amacıyla çalışan birçok
kuruluş bulunmaktadır (Anonim 2004).
Kore nanoteknolojinin mikro elektronik uygulamaları alanında yoğünlaşmıştır.
Nanoteknoloji çalışmalarının sürdürüldüğü birçok üniversite ve araştırma merkezi
olduğu gibi Kore’nin en büyük şirketlerinden biri olan Samsung mikro elektronik
uygulamalar ve mikro elektromekanik sistemler (MEMS) üzerine araştırmalar
yürütmektedir. Tayvan, Singapur, Tayland, Hindistan ve Vietnam nanoteknolojiyi
öncelikli alan olarak belirlemiş ve uygun çerçeveyi belirlemek için adımlar atmaktadır
(Anonim 2004).
Çizelge 3.1 2015’te Dünya’da nanoteknoloji için ayrılan paradan pay alacak sektörler
(Anonim 2004)
45
3.4.3 Nanomalzemeler
Önümüzdeki 20 yıl içersinde nanomalzemeler ile ilgili bilimsel, teknik ve mühendislik
çalışmalarından beklentiler, klasik malzemelerin özelliklerinin ve uygulamalarının
gelişmesine, yeni teknoloji alanlarının ortaya çıkmasına neden olacak niteliktedir.
Nanomalzemeler, metal, seramik, organik moleküler topluluk, polimerik ya da
kompozit malzemeler olabilir. Tanımlayıcı nitelikleri 1 ile 100nm arasındaki
boyutlarıdır. Nanomalzemeler, yalnızca minyatürizasyonda yeni bir aşama olarak
düşünülmemelidir; tümüyle yeni bir alandır: nano dünya, atomik ve kuantum
fenomenleri ile hacimsel(bulk) malzeme ölçeğinin arasında yer almaktadır. Geleceğin
teknolojilerinin atom, molekül ve nanoküme boyutlarında, malzemenin şeklinin kontrol
edilmesi, nanoyapıların organize edilmesi, aygıtlara dönüştürülmesi, malzemenin ve
yüzeylerin tasarlanması – işlenmesi üzerine inşa edileceği öngörülmektedir.
Nanomalzemeler boyutlarından dolayı, elektronik, fotonik, manyetik, reoloji, yapısal ve
mekanik niteliklerinde olumlu yönde farklılık gösterirler. Bu farklılığın nedenleri ise,
yüksek yüzey-hacim oranları, hacimsel davranışlar ortaya çıkmadan sınırlı sayıda atom
ya da molekül arasındaki kooperatif fenomenler ve nano-boyutlu yapılarda ortaya çıkan
kuantum etkileridir (Anonim 2004).
Nanokompozitler, son birkaç yıldır oldukça büyük ilgi gören bir konudur.
Nanokompozit oluşumların gelişmiş yanma geciktirici özellikleri, arttırılmış eğilme
modülleri ve ısıl şekil değiştirme sıcaklıkları ile düşük geçirgenlik özellikleri avantaj
sağlamaktadır. Polimer içinde nano partiküllerin dağılımı ile veya polimerin işlenmesi
esnasında dolgu partiküllerinin kimyasal olarak oluşturulması ile elde edilirler. En
bilinen nano malzeme kil olmakla birlikte grafit, tek ve çok duvarlı karbon nanotüpler,
çift tabakalı hidroksitler, kalsiyum karbonat, silika ve titan da nanokompozitlerde nano
malzeme olarak kullanılabilmektedir (Anonim 2004).
Ticari olarak kullanılan nanomalzemeler; kil, kalsiyum karbonat, bakır oksit(CuO),
çinko oksit (ZnO), titanyum dioksit (TiO2), grafit, karbon nanotüpler, silika, kobalt
(Co),’dir (TÜBİTAK Nanobilim Ve Nanoteknoloji Stratejileri,2004).
46
4. DENEY SİSTEMİ VE ÇALIŞMA YÖNTEMİ
4.1 Deney Sistemi
Şekil 4.1. Deney sistemi
4.2 Deney Yöntemi
Boya atıksuyunun arıtılması için 2L’lik yarı kesikli reaktör kullanılacaktır. Sistemde
biri bilgisayara bağlı iki pompa, kontrol vanası, akış ölçerler, pH elektrot, A/D
çeviriciler ve bir bilgisayar bulunmaktadır. Etkin asit akımı ve sisteme basamak etki
olarak HCl, koagulant olarak demirklorür (FeCl3) veya aluminyumsülfat Al2(SO4)3
verilmektedir.
Nötralizasyon
bazı
olarak
NaOH
kontrol
vanasıyla
reaktöre
beslenmektedir. Karıştırma optimum rpm’de mekanik karıştırıcı ile sağlamaktadır.
Sistemde IBM 586-kişisel bilgisayarın
A/D (Analog-digital) çevirici kanalına pH
sinyali(0-14) ,(0-10V) voltaj olarak çevrilerek pH değişimleri online izlenmektedir.
Bulanık PID denetim için VISUAL BASIC (VISIDAQ)’da bir program geliştirilmiştir.
Arıtım süresi maksimum 15 dak.’dır. Sisteme 1 L boya atıksuyu konulduktan sonra,
47
kimyasal çöktürücüler sabit akış hızında basamak etkiyle eklenirken, önerilen denetim
ile baz akımı da istenen optimum pH set değerine ulaştırmaktadır. Ham arıtım
bittikten sonra, suyun kalitesinin belirlenmesi için
absorbans parametrelerinin
ölçülmesi gerekmektedir.
4.3 Bulanık PID Kontrolun Parametrelerinin Belirlenmesi İçin Yapılan Deney
Yöntemi
2L’lik reaktör kabına 1L saf su beslenmiştir. Elle ayarlamalı olan pompaya 1.4ml/dak
akış hızı ile %10’luk HCl basamak etki olarak verilmiş ve diğer tarafta PID kontrole
bağlı pompaya da %10’luk NaOH baz olarak verilmiştir. Üst üste deneyler yapılarak
PID kontrolun ortamın pH’ını istenilen set değerlerinde kontrol etmesi sağlanmıştır.
Elde edilen pompa açıklığı ve değerler bize bulanık PID kontrol için parametrelerin
belirlenmesini sağlamıştır.
48
5. ARAŞTIRMA BULGULARI
5.1 Jar Testi Sonuçları
Daha önce yapılmış olan çalışmalardan elde edilen verilere göre boya atık suyunun
arıtımında kullanılan çöktürücü kimyasalları üç tanedir. Bunlar FeCl3 Al2(SO4)3
MgCl2’dir. Burada yapılmış olan deneylerde FeCl3 ve Al2(SO4)3 kullanılmıştır.
Bunların jar testi sonuçları Camcıoğlu 2009 tezinden alınmıştır. Bu jar testinin ışığında
kontrol ayar değişkeni, çöktürücü miktarı ve cinsi, pH aralığı belirlenmiştir.
Çizelge 5.1
Al2(SO4)3 koagulantı ile yapılan çöktürme işlemi sonucu elde edilen
absorbans ölçümleri (Camcıoğlu 2010)
Çizelge 5.1 incelendiğinde NaOH ile pH ayarlaması yapıldığında atık suya ait en iyi
absorbans ölçümünün pH=9 da 5g/L Al2(SO4)3 kullanıldığında elde edildiği
görülmektedir. Arıtım yapılmamış atık suyun absorbans değeri 1.697 olup arıtım
yapılmış atık suyun 5g/L Al2(SO4)3 ilavesiyle pH=9’da elde edilen en düşük absorbans
değeri 0.075’dir. Bu tezde ise bu çizelgeden faydalanarak çöktürücü giderimi tasarrufu
nedeni ile çöktürücü 3.5 g/L kullanılarak pH=7 ve pH=10’da kontrollu çöktürme
işlemleri yapılmıştır. Set değeri pH=7 olarak yapılan deneyde 0.030, set değeri
pH=10’da yapılan deneyde ise 0.031 değerlerine ulaşılmıştır.
49
Çizelge 5.2
FeCl3 koagulantı ile yapılan çöktürme işlemi sonucu elde edilen
absorbans ölçümleri (Camcıoğlu 2010)
Bu bölümde FeCl3 çöktürücüsü ile yapılan jar testi çalışmalarına yer verilmiştir. Bu
amaçla FeCl3’ün farklı derişimlerdeki çözeltileri hazırlanarak atık suya ilave edilmiştir.
Çöktürme işleminin ardından atık suyun absorbans değerleri ölçülmüştür. pH
ayarlamalarında NaOH ve H2SO4 çözeltileri kullanılmıştır. Arıtılmış suyun 7g/L FeCl3
ilavesiyle pH=8’de elde edilen en düşük absorbans değeri 0.050’ye ulaşmıştır.
Çöktürücü miktarı tasarrufu yapıldığında bu çalışmada ise 3.5 g/L’de ise pH=12 ve
pH=10’da kontrollu çöktürme işlemi gerçekleştirilmiştir. Tablodaki en düşük absorbans
değerleri referans alınmamasına rağmen arıtılmamış suyun absorbans değerinin
0.218’den pH=7 için 0.065’e ve pH=12 için ise 0.060’a indirilmesi ile istenen arıtım
sağlanmıştır.
5.2 PID Sonuçları
PID kontrol deneylerine geçilmeden evvel kontrol parametrelerinin hesaplanması için
dinamik deney yapılmıştır. Yarı-kesikli reaktöre 1L saf su koyulduktan sonra basamak
etki olarak HCl, kontrol edilir değişken olarak NaOH kullanılmıştır. Burada uygulanan
Cohen-Coon yöntemine PID kontrol parametreleri hesaplanmıştır. Parametreler
Kc=203.9, τI =16.34, τD = 2.44 bulunmuştur.
50
pH
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
0
100
200
300
400
500
Zaman (s)
Şekil 5.1 NaOH’e %100’lük basamak etki verildiğinde elde edilen pH dinamiği
PID kontrol parametreleri hesaplandıktan sonra bulanık kontrolun kurallarını
yazabilmemiz için bir dizi PID kontrol deneyi yapılmıştır. Bu deneylerde 1 L saf su
reaktöre beslenmiş ardından sabit debi ile HCl gönderilmiş ve kontrol edici değişken
olarak NaOH kullanılarak pH=7, pH=8, pH=12 değerlerinde deneyler yapılmıştır.
Yapılan bu deneyler sonucunda HATA- HATA TÜREVİ ve POMPA DEBİSİ değerleri
kaydedilmiştir. Bu değerlerin kullanılması ile bulanık PID kontrolun kuralları
yazılmıştır. Aşağıda yapılan deneylerin grafikleri verilmiştir.
51
Şekil 5.2 pH set değeri 7 için, HCl ve NaOH kullanılarak saf suda yapılan PID kontrol
deneyi
Şekil 5.2’de set değeri 7 için bozucu etken olarak HCl asiti kullanılmış, deneyde
ayarlanabilen değişken NaOH pompa debisi ayarlanarak gönderilmiş ve PID kontrolü
gerçekleştirilmiştir. Şekilden de görüldüğü gibi saf suda pH 7 set değerinde kontrol
etmek oldukça zordur. Ancak pH 7 set değerinde fazla sapma gösterilmeden ufak
salınımlarla kontrol edilmiştir.
52
Şekil 5.3 pH set değeri 12 için, HCl ve NaOH kullanılarak saf suda yapılan PID
kontrol deneyi
Şekil 5.3’te HCl ve NaOH kullanılarak saf suda yapılan PID kontrol deneyi sonucunda
set değeri pH=12’de istenen performans yakalanmıştır, sadece son saniyelerde ufak bir
ofset gözükmektedir. Bu da ihmal edilebilir ölçüdedir. PID kontrol yöntemi bu deneyde
başarıyla gerçekleştirilmiştir
53
Şekil 5.4 pH set değeri 8 için, HCl ve NaOH kullanılarak saf suda yapılan PID kontrol
deneyi
Şekil 5.4’te HCl ve NaOH kullanılarak saf suda yapılan PID kontrol deneyi sonucunda
set değeri pH=8’de kontrol yapılmıştır. Sonuçta ofset ve salınım gözlenmiştir. Buradan
da kontrol deneyi pH 8 set değerini yakalamaya çalışmıştır.
54
Şekil 5.5 pH set değeri 12 için, HCl ve NaOH kullanılarak saf suda yapılan PID
kontrol deneyi
Şekil 5.5’te HCl ve NaOH kullanılarak saf suda yapılan PID kontrol deneyi sonucunda
set değeri pH=12’de kontrol yapılmıştır. Şekilden de görüldüğü gibi oldukça başarılı
olarak set değerinde tutmuştur.
55
5.3 Bulanık PID Sonuçları
Bulanık PID kurallarının belirlenmesinde daha önce yapılan PID kontrol deneylerinden
elde ettiğimiz değerlerden yararlanıldı. En iyi sonucun elde edildiği iki deneyin (şekil
5.3 ve şekil 5.5) değerleri ile ilk olarak komşuluklar belirlendi, ardından bulanık ilişki
matrixi olurturuldu ve son olarak bulanık kontrol kuralları yazıldı.
Şekil 5.6 Hata’nın bulanık üyelik fonksiyonları
Şekil 5.7 Hata Türevi’nin bulanık üyelik fonksiyonları
56
Şekil 5.8 Pompa Debisi’nin bulanık üyelik fonksiyonları
Çizelge 5.2 Hata, Hata Türevi, Pompa Debisi arasındaki bulanık ilişki matrisi
57
Programda kullanılan bulanık PID kural seti suda yapılan PID kontrol çalışmaları
sonucundan elde edilmiştir. Burada pompa debisi hata ve hata’nın türevinin bulanık
üyelik fonksiyonlarının yedi tane kümesiyle belirlenmektedir. Burada kümeler
NB:negatif büyük, NO:negatif orta, NK:negatif küçük, SF:sıfır, PB:pozitif büyük,
PO:pozitif orta, PK:pozitif küçük’tür.
Bulanık ilişki kural tablosu çıkarıldıktan sonra, bulanık muhakeme stratejisinin
belirlenmesi gerekmektedir. Herhangi bir giriş için her kural komşuluklar da hesaba
katarak belirlenir. Aşağıda sistemimiz için belirlenen kural listesi verilmiştir.
'IF(HATA>=-1.716 AND HATA<=-1.666)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.035
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.028) THEN POMPA=0.089
'IF(HATA>=-1.652 AND HATA<=-1.501)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.108
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.172) THEN POMPA=0.090
'IF(HATA>=-1.479 AND HATA<=-1.343)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.086
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.136) THEN POMPA=0.091
'IF(HATA>=-1.307 AND HATA<=-1.149)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.079
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.137) THEN POMPA=0.092
'IF(HATA>=-1.106 AND HATA<=-0.991)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.093
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.137) THEN POMPA=0.093
'IF(HATA>=-0.919 AND HATA<=-0.818)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.093
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.108) THEN POMPA=0.094
'IF(HATA>=-0.754 AND HATA<=-0.653)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.108
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.122) THEN POMPA=0.095
'IF(HATA>=-0.617 AND HATA<=-0.466)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.133
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.165) THEN POMPA=0.096
'IF(HATA>=-0.452 AND HATA<=-0.286)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.294
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.093) THEN POMPA=0.097
'IF(HATA>=-0.279 AND HATA<=-0.114)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.108
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.101) THEN POMPA=0.098
58
'IF(HATA>=-0.107 AND HATA<=0.058) OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.123
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.209) THEN POMPA=0.099
'IF(HATA>=0.073 AND HATA<=0.0224)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.245
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.158) THEN POMPA=0.100
'IF(HATA>=0.252 AND HATA<=0.396)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.136
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.101) THEN POMPA=0.101
'IF(HATA>=0.418 AND HATA<=0.576)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.223
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.173) THEN POMPA=0.102
'IF(HATA>=0.583 AND HATA<=0.748)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.238
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.079) THEN POMPA=0.103
'IF(HATA>=0.763 AND HATA<=0.914)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.137
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.194) THEN POMPA=0.104
'IF(HATA>=0.921 AND HATA<=1.086)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.166
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.129) THEN POMPA=0.105
'IF(HATA>=1.093 AND HATA<=1.251)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.144
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.101) THEN POMPA=0.106
'IF(HATA>=1.266 AND HATA<=1.431)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.166
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.108) THEN POMPA=0.107
'IF(HATA>=1.438 AND HATA<=1.603)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.115
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.122) THEN POMPA=0.108
'IF(HATA>=1.611 AND HATA<=1.776)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.151
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.101) THEN POMPA=0.109
'IF(HATA>=1.783 AND HATA<=1.948)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.129
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.100) THEN POMPA=0.110
'IF(HATA>=1.956 AND HATA<=2.121)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.144
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.065) THEN POMPA=0.111
'IF(HATA>=2.142 AND HATA<=2.286)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.172
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.108) THEN POMPA=0.112
'IF(HATA>=2.300 AND HATA<=2.459)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.158
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.079) THEN POMPA=0.113
'IF(HATA>=2.466 AND HATA<=2.631)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.237
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.122) THEN POMPA=0.114
59
'IF(HATA>=2.638 AND HATA<=2.796)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.136
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.093) THEN POMPA=0.115
'IF(HATA>=2.969 AND HATA<=2.818)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.179
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.086) THEN POMPA=0.116
'IF(HATA>=2.997 AND HATA<=3.148)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.123
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.122) THEN POMPA=0.117
'IF(HATA>=3.156 AND HATA<=3.321)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.123
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.122) THEN POMPA=0.118
'IF(HATA>=3.328 AND HATA<=3.493)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.108
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.072) THEN POMPA=0.119
'IF(HATA>=3.500 AND HATA<=3.558)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.058
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=-0.014) THEN POMPA=0.120
'IF(HATA>=4.203 AND HATA<=4.304)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.072
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.237) THEN POMPA=0.121
'IF(HATA>=4.426 AND HATA<=4.440)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.014
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.201) THEN POMPA=0.122
'IF(HATA>=4.627 AND HATA<=4.649)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.209
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.022) THEN POMPA=0.123
'IF(HATA>=4.692 AND HATA<=4.850)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.086
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.072) THEN POMPA=0.124
'IF(HATA>=4.872 AND HATA<=4.972)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.050
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.101) THEN POMPA=0.125
'IF(HATA>=5.037 AND HATA<=5.166)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.115
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=0.158) THEN POMPA=0.126
'IF(HATA>=5.195 AND HATA<=5.195)OR ((HATA TÜREVİ-HATA)>=-0.043
AND (HATA TÜREVİ-HATA)<=-0.043) THEN POMPA=0.128
Yukarıda elde edilen kurallar ile oluşturulan bulanık PID kontrolün kullanılması ile
yapılan arıtma deneylerinin sonuçları aşağıda verilmiştir.
60
Şekil 5.9 HCl ve NaOH kullanılarak saf suda yapılan bulanık PID kontrol deneyi, pH
set değeri 7
Şekil 5.9’da HCl ve NaOH kullanılarak saf suda yapılan bulanık PID kontrol deneyi
sonucunda set değeri pH 7’de kontrol yapılmıştır. Set değeri pH 7’de doğrusal olmama
durumundan dolayı kontrol etmek zor olmasına rağmen bulanık PID doğrusal olmayan
kontrol ediciye analog olduğundan oldukça rahat kontrol etmiştir.
61
Şekil 5.10 FeCl3 ve NaOH kullanılarak duvar boyası atık suyunda yapılan bulanık PID
kontrol deneyi, pH set değeri 12
Şekil 5.10’da FeCl3 ve NaOH kullanılarak duvar boyası atık suyunda yapılan bulanık
PID kontrol deneyi, pH set değeri 12’de tutularak kontrol yapılmıştır. Set değeri pH
12’de oldukça başarılı set değerini izlemiştir. Burada FeCl3 hem bozan etken hem de
çöktürücü olarak görev yapmaktadır.
62
Şekil 5.11 HCl, NaOH ve 10ml FeCl3 kullanılarak duvar boyası atık suyunda yapılan
bulanık PID kontrol deneyi, pH set değeri 7
Şekil 5.11’de görüldüğü gibi FeCl3’ ün çöktürücü olarak kullanıldığı deneyde HCl
bozan etken olarak kullanılmıştır. Bu deneyde de başarılı kontrol gerçekleştirilmiştir.
63
Şekil 5.12 HCl, NaOH ve 3.5g Al2(SO4)3 kullanılarak duvar boyası atık suyunda
yapılan bulanık PID kontrol deneyi, pH set değeri 10
Şekil 5.12’de görüldüğü gibi Al2(SO4)3’ un çöktürücü olarak kullanıldığı deneyde HCl
bozan etken olarak kullanılmıştır. Bu deneyde pH=10’da set değerinde tutulmuştur. 400
sn sonra set değerine ulaşmıştır. Bulanık PID diğer PID kontrol yöntemine göre daha
hızlı cevap vermektedir.
64
Şekil 5.13 HCl, NaOH ve 3.5g Al2(SO4)3 kullanılarak duvar boyası atık suyunda
yapılan bulanık PID kontrol deneyi, pH set değeri 7
Şekil 5.13’te görüldüğü gibi Al2(SO4)3’ un çöktürücü olarak kullanıldığı deneyde HCl
bozan etken olarak kullanılmıştır. Bu deneyde pH=7 set değerinde tutulmuştur. Şekil
doğrusal olmama durumunu göstermektedir. Bulanık PID kontrol edici başlangıçta
küçük bir aşma göstermesine rağmen kısa sürede set değerini yakalamıştır.
Çizelge 5.3 Absorbans değerleri çizelgesi
Çizelge 5.3’te elde edilen absorbans değerleri kıyaslanmaktadır. En iyi absorbans
değerine Al2(SO4)3’ un çöktürücü olarak kullanıldığı pH=7’de ulaşılmaktadır.
65
Şekil 5.14 HCl ve NaOH kullanılarak saf suda yapılan PID ve bulanık PID kontrol
deneylerinin pH 7 set değerinde karşılaştırılması
Şekil 5.14’te görüldüğü gibi bulanık PID 500 sn gibi kısa bir zamanda set değerine
ulaşırken PID kontrol edici başarısız bir kontrol sergilemektedir. Buradan da bulanık
PID kontrol edicinin doğrusal olmayan sistemlerde daha iyi kontrol ettiği
gözlenmektedir.
66
5.4 Pigment Eldesi
Deney sonucunda elde edilen partiküllerin değerlendirilmesi XRD cihazı ile
yapılmıştır. Deney sonucunda oluşan parçacıklar topaklaşırlar. Topağı oluşturan
parçacıklar çok ince toz halinde olduğundan ortalama taneciğin boyutu aşağıdaki
eşitlikten hesaplanır. Şekil 5.15’te de elde edilecek olan XRD görüntüsünden parçacık
boyutunun hesaplamasında kullanılan parametrelerin nasıl hesaplandığı gösterilmiştir.
(Rochmann vd. 1999).
β c o s θ / λ = 2 ε s in θ / λ + 1 / L
β: Genişliğin yarısı λ: X ışınının dalga boyu
θ: Ayrılma açısı
ε: eğim
L: Kristal boyutu
Şekil 5.15 XRD çıktısında parametrelerin gösterimi
Yapılan kontrol deneyleri sırasında elde edilen partiküllerin FeCl3 ve Al2(SO4)3 ile
reaksiyona girdiği ve Şekil 5.18’de görüldüğü gibi piglerin sayısı arttığı sonuç olarak
da boya pigmentlerinin bozulduğu görülmüştür. Bu sebeple yapılan literatür
araştırmaları sonucunda BaSO4’ın da çöktürücü olarak kullanıldığı ve boya partikülleri
ile reaksiyona girmediği görülmüştür.
67
Kontrol deneylerinden farklı olarak sistemde kimyasal tepkimeye girmeyen çöktürücü
olarak BaSO4 kullanılmış ve boya pigmenti geri kazanılmıştır.
Boyanın nanoya yakın boyuta gelip gelmediğinin gözlenmesi amaçlanmıştır. Aşağıda
Şekil 5.16’da boya atık suyundaki boyanın hiçbir işlem yapılmadan elde edilen XRD
difraktogramı görülmektedir. Bu çıktı bize boyanın amorf olduğunu yani kristal yapıda
olmadığını göstermektedir.
Daha sonra kontrol sistemi oluşturulmadan elle yapılan denemeler sonucunda boya atık
suyuna 10g/L BaSO4 eklenmiş, HCl ile asidik hale getirildikten sonra içerisine pH=8-9
seviyesine gelinceye kadar NaOH eklenmiş ve boya atık suyunun bu pH seviyelerinde
topaklandığı gözlenmişti. Elde edilen bu parçacıkların XRD cihazında incelenmesi
sonucunda şekil 5.17 elde edilmiştir.
Şekil 5.16 Boyanın XRD difraktogramı
68
Şekil 5.17 BaSO4 kullanılarak yapılan deney sonucunda elde edilen boya
partiküllerinin XRD difraktogramı
Şekil 5.17 elde edilen grafikten de anlaşılabileceği gibi BaSO4 kullanılarak yapılan
deney sonucunda elde edilen boya partikülleri amorf halden kristalize hale gelmişlerdir.
Şekil 5.18’da ise Al2(SO4)3 kullanılarak yapılan deney sonucunda elde edilen boya
pigmentinin XRD difraktogramı görülmektedir. Bu grafikte piglerin sayısının arttığı
gözlemlenmiştir. Bunun sebebi olarakta boyanın Al2(SO4)3 ile reaksiyona girmiş
olmasıdır.
69
Şekil 5.18 Al2(SO4)3 kullanılarak yapılan deney sonucunda elde edilen boya
pigmentinin XRD difraktogramı
70
6. TARTIŞMA VE SONUÇ
Yaptığımız çalışmada üç farklı aşamada atık suyun arıtımı incelenmiştir. İlkinde Jar
testleriyle çöktürme yöntemiyle arıtımda en iyi pH aralığı belirlenmiştir. İkinci
aşamada elde edilen pH aralığında PID ve bulanık PID deneyleri gerçekleştirilmiştir.
Son olarak da ekonomik öneme sahip boya pigmentinin geri kazanımı için XRD
deneyleri yapılmıştır.
Jar testleri, çeşitli derişimlerde çöktürücü miktarları alınarak arıtılması istenen suya
ilave edilmesidir. Jar testi aynı atık su için daha önceden yapıldığı için bu deneyde
literatürde (Camcıoğlu 2010) ve yapılan test referans alınmıştır. Yapılan testte belli bir
süre sonra çöken maddeden su ayrılmaktadır, sonra suyun geçirgenliği ölçülerek ilgili
çöktürücü ile suyun yeterince arıtılıp arıtılmamasına bakılmaktadır. Suyun iyi arıtılıp
arıtılmaması için gerçekleştirilen analiz testi UV spektrofotometresi olmuştur. Bu
çalışmada arıtım için yapılan kontrol deneylerinden sonra Schumatzu marka UV
spektrofotometresi ile 290.4 nanometre dalga boyunda çöktürmeden sonra elde edilen
su numunesi bu dalga boyunda test edilerek iyi arıtılıp arıtılmadığı gözlenmiştir.
Kimyasal çöktürme yöntemi ile arıtma için iki ayrı çöktürücü kullanılmıştır. Bu
çöktürücüler sırasıyla FeCl3, Al2(SO4)3’tür. Jar testi yönteminin gerçekleştirilmesi
amacı ile önce
FeCl3
için farklı derişimlerde çöktürücü çözeltileri hazırlanmıştır.
Arıtılacak olan atık suya bu çözeltiler eklenmiştir. Çöktürücüler eklendikten sonra iki
dakika hızlı ardından da 20 dakika yavaş karıştırma yapılmıştır. Karıştırma işlemi
bittiğinde atık su çözeltilerinin pH ayarlanmalarının yapılması için NaOH çözeltisi
kullanılmıştır. pH’ ayarlaması için atık su numunesi altı eşit hacme ayrılmıştır. Arıtılan
atık suyun her bir pH değerinde ışık geçirgenliği spektrofotometre cihazı kullanılarak
bakılmıştır. Yapılan önceki çalışmalara göre FeCl3 için pH 7 ve 11 değeri arıtım için
seçilmiştir.ancak sanayide büyük ölçekte bu işlerin gerçekleşmesi için önemli ayar
değişkeni olarak çözelti pH’ının istenen değerde tutulması gerekir. Bunun için atık su
tanklarının pH’ının kontrolu gerekmektedir. Bilindiği gibi atık su içinde içerdiği bir çok
kimyasal maddeden dolayı doğrusal olmayan pH davranışı göstermektedir. Bunlardan
su bazlı boyanın arıtılmasındaki pH kontrolu için bu çalışmada bulanık PID yöntemi
71
denenmiştir. Önceden bahsedildiği gibi pH’ın istenen değerde tutulması için yapılan
çalışmalarda NaOH çözeltisi kullanılmıştır. Bu sonuca dönük olarak kullanılan PID
kontrol sisteminde NaOH ayarlanabilen değişken, kontrol edilen değişken olarak ise
çözelti pH’ı alınmıştır.
Sistemde yapay zeka denetimler için bulanık mantık PID programı, VISUAL BASIC
(VISIDAQ) programlama dilinde yazılı gerçekleştirilmiştir. Sisteme 1L boya atık suyu
koyulduktan sonra kimyasal çöktürücüler sabit akış hızında basamak etki ile eklenirken
önerilen kontrol ile baz akımı da istenen optimum pH set değerine ulaşılmaktadır. Ham
arıtım bittikten sonra suyun kalitesinin belirlenmesi için ışık geçirgenliği parametresi
ölçülmüştür. Bunlarda en iyi sonuç Al2(SO4)3 ile yapılan deneyde en düşük absorbans
değerine ulaşılmıştır.
Programda kullanılan bulanık PID kural seti suda yapılan PID kontrol çalışmaları
sonucundan elde edilmiştir. Burada pompa debisi hata ve hata’nın türevinin bulanık
üyelik fonksiyonlarının yedi tane kümesiyle belirlenmektedir. Burada kümeler
NB:negatif büyük, NO:negatif orta, NK:negatif küçük, SF:sıfır, PB:pozitif büyük,
PO:pozitif orta, PK:pozitif küçük’tür.
Kontrol çalışmalarında kontrol etkinliğini en iyi şekilde gözlemek için pH set değerleri
değiştirilmiştir. Bu amaçla negatif maksimum hata set noktasına ilk ulaşma zamanı
ofset ve absorbans denemelerine göre en iyi bulanık PID kontrol grafiği seçilmiştir.
Sonuç olarak pH 12 için FeCl3 ile yapılan deney ile pH 7 için Al2(SO4)3 yapılan deney
kontrol performansı açısından en iyi deneyler seçilmiştir.
Son olarak, boya pigmentinin geri kazanımı ile ilgili deneyler sonucunda da BaSO4 ile
yapılan deneyden elde edilen boya pigmenti grafiksel olarak elde edilmiştir. Bu
grafikten pigment kristallerinin oluştuğu gözlemlenmektedir. Eşitlikler kullanılarak da
kabaca nano pigmentin çapı hesaplanabilmektedir.
Yapılan çalışma sonunda sanayide atık suyun arıtılması için uygun çöktürücü seçimi
miktarı ve pH’ın önemli olduğu bilinerek bunların tesbitinden sonra pH değerinin
72
istenen değerde tutulmasının doğrusal olmayan arıtma etkinliği açısından bulanık PID
yönteminin uygun olduğu anlaşılmıştır. Boya pigmentinin pahalı olması nedeniyle geri
kazanımının ekonomik katkısı yapılan deneylerde gözlenmiştir. Elde edilen
pigmentlerin tekrar boya yapımında kullanılması elverişli değildir. Ancak geliştirilmesi
gereken boya pigmenti geri kazanım tekniklerinden sonra sanayide tekrar kullanılması
araştırılmalıdır.
73
KAYNAKLAR
Anonymous 2005. Chemical Process Equipment (Second Edition), 2005, Pages 693718
Chiwada
G.,
2005,
"Effects of Additives and Strucre of Surfactants on Fire
Retardancy of Polymer Nanocomposites”, The Faculty of The Graduate
School, Marquette University,Doktora Tezi, 1-8.
Lei S., and Jianfeng C., 2005. China Particulogy Vol. 3, Nos. 1-2, 134-135, 2005
Synthesis and application of nanoparticles by a high gravity method
Doğan M., 2006. "Nanoteknoloji ve Uygulamaları Kimya Sanayi ile İlişkisi", Kimya
Sanayi Dergisi, 39 (225):12-13.
Elmali A., Tekerek S., Dincer İ., Elerman Y., 2008. Magnetic hardening of highenergy ball-milled nanocrystalline LaMn2Si2, Journal of Magnetism and
Magnetic Materials 320 (2008) 364–367
Elmas Ç, 2003, Bulanık mantık denetleyiciler, bulanık mantık, 23-33
Rochman N, K. Kawamoto H., Sueyoshi Y., 1999. Process. Technol. 89–90 (1999)
367.
Özbay, E., (2006), "Türkiye’de Bir İlk Bilkent
Üniversitesi Nanoteknoloji araştırma
Merkezi", Kimya Sanayi Dergisi, 39(225):8.
Liufu S.C., Xiao H.N., 2005. Effect of MA-Na copolymer adsorption on the colloidal
stability of nano-sized ZnO suspension,Materials Letter, 2005, 59, 3494-3497
Seçkin, T., Vural S., 2006. "Polimer Hibirt CaCO3 malzemelerin Hazırlanması ve
Termal Özelliklerinin Belirlenmesi", 1. Polimerik Kompozitler Sempozyum
ve Sergisi, 17-19 Kasım, İzmir.
Anonim 2004. TÜBİTAK Nanobilim Ve Nanoteknoloji Stratejileri, Ağustos 2004,
Ankara.
Wu H., Lee M., Lin H., 2007. Ultra-fine particles formation of C.I. Pigment Green 36
in different phase regions via a supercritical anti-solvent process,Dyes and
Pigments, 2007, 75(2), 328-334
Zbik, M., Smart, R.St.C. Influence of dry grinding on talc and kaolinite
morphology:inhibition of nano-bubble formation and improveddispersion,
Minerals Engineering, 2005,15,969-976
74
EK 1 Bulanık PID Kontrolü İçin Visidaq Programı
public INCR as integer
public
X(1500),M(1500),T3(3600),T83(1500),TI(1500),Y1(1500),TN(1500),FXY1(
10),FXY2(10) as SINGLE
public GXY1(20),GXY2(10),CXY1(10),CXY2(10) as SINGLE
public PPPP(20,20),CCCC(20),FIT(20),XXXX(20),YYYY(7),UUUU(7),WWWW(7)
as SINGLE
public FFS(20),GGS(20),CCS(20) as SINGLE
public TT as integer
public STPM1 as SINGLE
PUBLIC
USUM,YSUM,WSUM,ALMBDA,WCAK,WCEK,ARTIS,ALPHA,QQS,RR
S,EBIRD AS SINGLE
PUBLIC NSAY,NGGS,NFFS,NCCS,KDELAY,IPRBS,JK AS INTEGER
PUBLIC QREB,DELEZ,STP1,HATA,KI,KC,KD AS SINGLE
public ER,ERRM1,ERRM2,ATT,STP,ATTM1,ATTM2 AS SINGLE
PUBLIC III AS INTEGER
dim pHT as Tag
dim sıcaklıkT as Tag
dim ısıtıcıT as Tag
dim pompaT as Tag
dim STTT as Tag
dim pH as single
dim sıcaklık as single
dim ısıtıcı as single
dim pompa as single
dim STT as single
75
Sub SCR1()
set sıcaklıkT = GetTag("TASK1", "SOC5")
set pHT = GetTag("TASK1", "AI3")
set STTT = GetTag("DISP1", "NCTL1")
set ısıtıcıT = GetTag("TASK1", "SOC1")
set pompaT = GetTag("TASK1", "SOC4")
ER=0.0
ERRM1=ER
ERRM2=ERRM1
'STPM1=0.55
TT=1
'KC=0.168
'KI=46.277
'KD=0.631
KC=0.203
KI=16.34
KD=2.44
INCR=INCR+1
pH = pHT.Array(2)
STPM1=12.09
sıcaklık = sıcaklıkT.Array(0)
'ER=1.0
ER =7.5-(pH)
ATT=(KC+KC*(TT/KI)+KC*(KD/TT))*ER(KC+(2*KD*KC/TT))*ERRM1+(KC*KD/TT)*ERRM2
ATT1=(KC+(KI+TT/2)+KD/TT)*ER
ATTM1=((KI*TT/2)-(2*KD/TT)-KC)*ERRM1
ATTM2=KD*ERRM2/TT
'STP=STPM1+ATT+ATTM1+ATTM2
76
'************************************************************
' IF(ERRM1>=-1.716 AND ERRM1<=-1.666)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.035 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.028) THEN STP=0.089
'IF(ERRM1>=-1.652 AND ERRM1<=-1.501)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.108 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.172) THEN STP=0.090
'IF(ERRM1>=-1.479 AND ERRM1<=-1.343)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.086 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.136) THEN STP=0.091
'IF(ERRM1>=-1.307 AND ERRM1<=-1.149)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.079 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.137) THEN STP=0.092
'IF(ERRM1>=-1.106 AND ERRM1<=-0.991)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.093 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.137) THEN STP=0.093
'IF(ERRM1>=-0.919 AND ERRM1<=-0.818)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.093 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.108) THEN STP=0.094
'IF(ERRM1>=-0.754 AND ERRM1<=-0.653)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.108 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.122) THEN STP=0.095
'IF(ERRM1>=-0.617 AND ERRM1<=-0.466)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.133 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.165) THEN STP=0.096
'IF(ERRM1>=-0.452 AND ERRM1<=-0.286)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.294 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.093) THEN STP=0.097
'IF(ERRM1>=-0.279 AND ERRM1<=-0.114)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.108 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.101) THEN STP=0.098
'IF(ERRM1>=-0.107 AND ERRM1<=0.058) OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.123 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.209) THEN STP=0.099
'IF(ERRM1>= 0.073 AND ERRM1<=0.0224)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.245 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.158) THEN STP=0.100
'IF(ERRM1>=0.252 AND ERRM1<=0.396)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.136 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.101) THEN STP=0.101
'IF(ERRM1>=0.418 AND ERRM1<=0.576)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.223 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.173) THEN STP=0.102
'IF(ERRM1>=0.583 AND ERRM1<=0.748)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.238 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.079) THEN STP=0.103
77
'IF(ERRM1>=0.763 AND ERRM1<=0.914)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.137 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.194) THEN STP=0.104
'IF(ERRM1>=0.921 AND ERRM1<=1.086)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.166 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.129) THEN STP=0.105
'IF(ERRM1>=1.093 AND ERRM1<=1.251)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.144 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.101) THEN STP=0.106
''IF(ERRM1>=1.266 AND ERRM1<=1.431)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.166 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.108) THEN STP=0.107
'IF(ERRM1>=1.438 AND ERRM1<=1.603)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.115 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.122) THEN STP=0.108
' IF(ERRM1>=1.611 AND ERRM1<=1.776)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.151 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.101) THEN STP=0.109
' IF(ERRM1>=1.783 AND ERRM1<=1.948)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.129 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.100) THEN STP=0.110
' IF(ERRM1>=1.956 AND ERRM1<=2.121)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.144 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.065) THEN STP=0.111
' IF(ERRM1>=2.142 AND ERRM1<=2.286)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.172 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.108) THEN STP=0.112
' IF(ERRM1>=2.300 AND ERRM1<=2.459)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.158 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.079) THEN STP=0.113
' IF(ERRM1>=2.466 AND ERRM1<=2.631)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.237 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.122) THEN STP=0.114
' IF(ERRM1>=2.638 AND ERRM1<=2.796)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.136 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.093) THEN STP=0.115
' IF(ERRM1>=2.969 AND ERRM1<=2.818)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.179 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.086) THEN STP=0.116
' IF(ERRM1>=2.997 AND ERRM1<=3.148)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.123 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.122) THEN STP=0.117
' IF(ERRM1>=3.156 AND ERRM1<=3.321)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.123 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.122) THEN STP=0.118
' IF(ERRM1>=3.328 AND ERRM1<=3.493)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.108 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.072) THEN STP=0.119
78
' IF(ERRM1>=3.500 AND ERRM1<=3.558)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.058 AND
(ERRM2-ERRM1)<=-0.014) THEN STP=0.120
' IF(ERRM1>=4.203 AND ERRM1<=4.304)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.072 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.237) THEN STP=0.121
' IF(ERRM1>=4.426 AND ERRM1<=4.440)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.014 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.201) THEN STP=0.122
' IF(ERRM1>=4.627 AND ERRM1<=4.649)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.209 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.022) THEN STP=0.123
' IF(ERRM1>=4.692 AND ERRM1<=4.850)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.086 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.072) THEN STP=0.124
' IF(ERRM1>=4.872 AND ERRM1<=4.972)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.050 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.101) THEN STP=0.125
' IF(ERRM1>=5.037 AND ERRM1<=5.166)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.115 AND
(ERRM2-ERRM1)<=0.158) THEN STP=0.126
' IF(ERRM1>=5.195 AND ERRM1<=5.195)OR ((ERRM2-ERRM1)>=-0.043 AND
(ERRM2-ERRM1)<=-0.043) THEN STP=0.128
'************************
IF(ER>=-1.716 AND ER<=-1.666)THEN STP=0.089
IF(ER>=-1.652 AND ER<=-1.501)THEN STP=0.090
IF(ER>=-1.479 AND ER<=-1.343)THEN STP=0.091
IF(ER>=-1.307 AND ER<=-1.149)THEN STP=0.092
IF(ER>=-1.106 AND ER<=-0.991)THEN STP=0.093
IF(ER>=-0.919 AND ER<=-0.818) THEN STP=0.094
IF(ER>=-0.754 AND ER<=-0.653)THEN STP=0.095
IF(ER>=-0.617 AND ER<=-0.466)THEN STP=0.096
IF(ER>=-0.452 AND ER<=-0.286)THEN STP=0.097
IF(ER>=-0.279 AND ER<=-0.114)THEN STP=0.098
IF(ER>=-0.107 AND ER<=0.058) THEN STP=0.099
IF(ER>= 0.073 AND ER<=0.0224)THEN STP=0.100
IF(ER>=0.252 AND ER<=0.396) THEN STP=0.101
IF(ER>=0.418 AND ER<=0.576)THEN STP=0.102
IF(ER>=0.583 AND ER<=0.748)THEN STP=0.103
79
IF(ER>=0.763 AND ER<=0.914)THEN STP=0.104
IF(ER>=0.921 AND ER<=1.086)THEN STP=0.105
IF(ER>=1.093 AND ER<=1.251)THEN STP=0.106
IF(ER>=1.266 AND ER<=1.431)THEN STP=0.107
IF(ER>=1.438 AND ER<=1.603)THEN STP=0.108
IF(ER>=1.611 AND ER<=1.776)THEN STP=0.109
IF(ER>=1.783 AND ER<=1.948)THEN STP=0.110
IF(ER>=1.956 AND ER<=2.121)THEN STP=0.111
IF(ER>=2.142 AND ER<=2.286)THEN STP=0.112
IF(ER>=2.300 AND ER<=2.459)THEN STP=0.113
IF(ER>=2.466 AND ER<=2.631)THEN STP=0.114
IF(ER>=2.638 AND ER<=2.796)THEN STP=0.115
IF(ER>=2.969 AND ER<=2.818)THEN STP=0.116
IF(ER>=2.997 AND ER<=3.148)THEN STP=0.117
IF(ER>=3.156 AND ER<=3.321)THEN STP=0.118
IF(ER>=3.328 AND ER<=3.493)THEN STP=0.119
IF(ER>=3.500 AND ER<=3.558)THEN STP=0.120
IF(ER>=4.203 AND ER<=4.304)THEN STP=0.121
IF(ER>=4.426 AND ER<=4.440)THEN STP=0.122
IF(ER>=4.627 AND ER<=4.649)THEN STP=0.123
IF(ER>=4.692 AND ER<=4.850)THEN STP=0.124
IF(ER>=4.872 AND ER<=4.972)THEN STP=0.125
IF(ER>=5.037 AND ER<=5.166)THEN STP=0.126
IF(ER>=5.195 AND ER<=5.195)THEN STP=0.128
IF(ER>=6.0 AND ER<=8.0)THEN STP=0.129
'ATT=8
'**STP=STPM1+ATT
'IF ATP < 0 THEN ATT=-1*ATT
'STP=1.44448
'**STP=STP*0.082
ERRM2=ERRM1
ERRM1=ER
80
'ATT=KC*ER
'ATT=(KC+(KI+TT/2)+KD/TT)*ER
'ATTM1=((KI*TT/2)-(2*KD/TT)-KC)*ERRM1
'ATTM2=KD*ERRM2/TT
'STP=STPM1+ATT
'MSGBOX"HATA="& ER
'IF STP > 10 THEN STP=40
'IF STP<=3 THEN STP=40
'STPM1=ısıtıcı
pompa=STP*10
'MSGBOX"EBIRD="& EBIRD
outputf 0, ısıtıcı
outputf 1, pompa
outputf 2, pH
outputf 3, ATT
outputf 4, ATTM1
outputf 5, ATTM2
End Sub
81
ÖZGEÇMİŞ
Adı Soyadı:
Sinan TUNA
Doğum Yeri:
Keşan/EDİRNE
Doğum Tarihi:
01/01/1981
Medeni Hali:
Evli
Yabancı Dili:
İngilizce
Eğitim Durumu
Lise:
Çanakkale Fen Lisesi (1996-1999)
Lisans:
ODTÜ Kimya Mühendisliği (1999-2005)
Yüksek Lisans:
Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Kimya
Mühendisliği Ana Bilim Dalı (2008-2010)
Çalıştığı Kurum ve Yıl
Çelik-İş makineleri Ltd. Şti (2005--)
82
