Atıksu Arıtma Tesislerinin Performans Değerlendirmesi ve Hidrolik Modellemesinde İstatistiksel ve Yapay Zekâ Tabanlı Yaklaşımlar

Su kaynaklarının korunması ve atıksu arıtma tesislerinin sürdürülebilir işletimi, hidrolik ve biyolojik süreçlerin karmaşıklığı nedeniyle ileri modelleme tekniklerine ihtiyaç duymaktadır. Bu çalışma, atıksu yönetiminde kullanılan deneysel analizler ile veri odaklı yapay zekâ yaklaşımlarını sentezleyerek, tesis performansının ve çevresel etkilerin değerlendirilmesindeki güncel metodolojileri ortaya koymaktadır. Arıtılmış atıksuların tarımsal sulamada yeniden kullanımı, toprak gözenekliliğini ve doymuş hidrolik iletkenliği değiştirerek drenaj ve yüzey akış dinamiklerini etkileyebilmektedir. Tesis içi süreçlerin izlenmesinde ise Temel Bileşen Analizi gibi çok değişkenli istatistiksel yöntemler, büyük ve karmaşık veri setlerini basitleştirerek mevsimsel yük değişimlerini ve arıtma verimliliğini karakterize etmede kritik rol oynamaktadır. Çalışma ayrıca, giriş debisi ve çıkış suyu kalitesinin tahmin edilmesinde yapay zekâ algoritmalarının etkinliğini vurgulamaktadır. Destek vektör makineleri ve genetik algoritma destekli hibrit modellerin, klasik mekanistik modellere kıyasla debi dalgalanmalarını ve şok yüklemeleri daha yüksek doğrulukla tahmin ettiği görülmüştür. Bununla birlikte, faktör analizi ile entegre edilen makine öğrenmesi modelleri, veri gürültüsünü minimize ederek toplam azot gibi hassas parametrelerin gerçek zamanlı tahminini iyileştirmektedir. Sonuç olarak, hidroloji ve hidrolik prensiplerin büyük veri analitiği ve yapay zekâ teknolojileri ile entegrasyonu; arıtma tesislerinin operasyonel güvenilirliğini artırmak, enerji maliyetlerini optimize etmek ve alıcı ortam kalitesini korumak için önemli bir yaklaşım olarak öne çıkmaktadır.