• icon+90(533) 652 66 86
  • iconnwsa.akademi@hotmail.com
  • icon Fırat Akademi Samsun-Türkiye

Article Details

Article Details

  • Article Code : NWSA-3951-2143
  • Article Type : Araştırma Makalesi
  • Publication Number : 1A0161
  • Page Number : 398-405
  • Doi : 10.12739/
  • Abstract Reading : 1261
  • Download : 157
  • Share :

  • PDF Download

Issue Details

  • Year : 2011
  • Volume : 6
  • Issue : 1
  • Number of Articles Published : 49
  • Published Date : 1.01.2011

Cover Download Context Page Download
Dergi Kapağı
Engineering Sciences

Serial Number : 1A
ISSN No. : 1308-7231
Release Interval (in a Year) : 4 Issues

SIZINTI SUYUNDAN NİKEL (II) İYONLARI GİDERİM VERİMİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİN EDİLMESİ

Beytullah EREN 1

Bu çalışmada sızıntı suyundan Nikel (II) iyonlarının giderim verimini (% Re) tahmin edebilen bir Yapay Sinir Ağı (YSA) modeli geliştirilmiştir. Modelin geliştirilmesinde kullanılan 90 adet deneysel veri laboratuar ölçekli deneylerden elde edilmiştir. YSA modelinin geliştirilmesinde girdi parametresi olarak sızıntı suyu başlangıç Nikel (II) iyonu konsantrasyonu (mg/L), adsorbent miktarı (gr) ve temas süresi (dk) parametreleri, çıkış parametresi olarak Nikel (II) iyonu giderim verimi (% Re) kullanılmıştır. Geliştirilen modelin etkinliği Ortalama Karesel Hata (OKH), Ortalama Mutlak Hata (OMH) ve determinasyon katsayısı (R2) gibi istatistiksel parametreler kullanılarak belirlenmiştir. Geliştirilen tüm modeller arasında % Re için en iyi tahmin kabiliyetine sahip olan YSA modelinin tek gizli katmanlı, 10 işlem elemanlı (3-10-1) ve öğrenme algoritması olarak Levenberg–Marquardt geri yayılım algoritmasını (trainlm) kullanan ağ mimarisine sahip olduğu belirlenmiştir. Geliştirilen 3-10-1 ağ mimarili YSA modelinden elde edilen tahminlerin ölçüm sonuçları ile istatistiksel açıdan karşılaştırılması ile modelinin çok iyi bir tahmin yeteneğine sahip olduğu ve bu amaçla kullanılabileceği görülmüştür.

Keywords
Adsorpsiyon, Modelleme, Nikel (II) İyonları, Yapay Sinir Ağları, Zeolit,

PREDICTION OF NICKEL (II) IONS REMOVAL EFFICIENCY FROM LEACHATE USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Beytullah EREN 1

This paper presents the development of an artificial neural network (ANN) model for the prediction of the removal efficiency (Re %) of Nickel (II) ions from leachate based on 90 experimental data sets obtained in a bench scale experiments. The ANN models developed in this study used three input variables including initial concentration of Ni (II) ions, adsorbent dosage, and contact time for predicting corresponding Re %. The performance of the ANN models were assessed through mean square error (MSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination (R2). The ANN model was able to predict Re % of Ni (II) ions with a tangent sigmoid transfer function (tansig) in hidden layer with 10 neurons and a linear transfer function (purelin) in output layer.The Levenberg–Marquardt algorithm (trainlm) was found as the best training algorithm with a minimum MSE of 0,00049. The modeling results indicated that there was an excellent agreement between the experimental data and predicted value

Keywords
Adsorption, Artificial Neural Networks, Modeling, Nickel (II) Ions, Zeolite,

Details
   

Authors

Beytullah EREN (1) (Corresponding Author)
Sakarya Üniversitesi
beren28@gmail.com

Supporting Institution

 :

Project Number

 :

Thanks

 :
References