İçme suyu dağıtım şebekelerinde optimum ara klorlama için alandan haberdar genetik algoritma

Abstract

İçme suyu şebekelerinde klorlama işlemi genelde tek noktadan olmak üzere ya pompa istasyonu ya da servis rezervuarı çıkışında yapılmaktadır. Bu tür uygulamalar sonucu kaynağa uzak noktalarda yetersiz klor seviyeleri gözlenirken kaynağa yakın bölgelerde ise istenmeyen seviyede klor ölçülebilmektedir. Bu durumun ortaya çıktığı su şebekelerinde, uygun noktalara birkaç ara klorlama istasyonu kurularak problem çözülebilmektedir. Bu işlemin yapılabilmesi için ara (ek) klorlama istasyonlarının sayısı ile yerlerinin seçimi ve klor dozajı büyük önem taşımaktadır. Zira serbest bakiye klorun şebekede çok düşük olduğu yerlerde sudan kaynaklanan bulaşıcı hastalıkların ortaya çıkma riski artarken, çok yüksek olduğu yerlerde ise uzun vadede kanserojen olduğu ileri sürülen bileşikler (halometanlar) oluşabilir.Bu tez çalışması kapsamında, ara klorlamanın yapılacağı yerlere ve klor miktarına Genetik Algoritmalar (GA) ve bu tez kapsamında önerilen İyileştirilmiş Genetik Algoritmalar (İGA) kullanan bir yazılım geliştirilmiştir. Optimizasyonu yapılacak şebekenin hidrolik çözümünde ve su kalitesi analizinde EPANET adındaki açık kaynaklı yazılım kullanılmaktadır. Genetik Algoritma ile EPANET yazılımı etkileşimli olarak çalıştırılarak problem çözülmektedir. Geliştirilen yazılım, sentetik şebekelerde ve Antalya Konyaaltı bölgesindeki gerçek şebekelerde kullanılarak elde edilen GA ve İGA çözümleri karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak İGA kullanılarak klasik GA' dan daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.Anahtar Kelimeler: Ara Klorlama, EPANET, Genetik Algoritma, İçme Suyu Şebekesi, Optimizasyon.Chlorine is generally applied at the exit of pumping stations or service reservoirs before being distributed to consumers. However such while such a single point application may not provide enough free residual chlorine levels for points which are far to the application points, it may end up with undesirably high free residual chlorine levels at consumer taps near to the source It is possible to overcome this problem by applying booster chlorination within networks. Selection of the number and best locations for booster stations, and the chlorine application levels is an important optimization problem. Proper solutions and applications will reduce the water born disease risk at far away locations and also reduce the risk of high levels that may create the formation of cancer causing halomethanes near to the source.A software has been developed for determining of booster station locations and numbers water distribution networks along with concentration using Genetic Algorithm (GA) approach and Improved Genetic Algorithm (IGA) proposed within the scope of this thesis. Hydraulic and water quality simulations of the selected networks should be realized by EPANET software which is an open-sourced software. Genetic Algorithm and EPANET software should be run to solve the problem interactively. The performance level of the developed software was assessed using synthetic networks and Antalya-Konyaaltı network; and solutions with GA and with Improved GA (IGA) were compared for these networks. As a result, better solution is gained than GA using IGA.Keywords: Booster Chlorination, EPANET, Genetic Algorithm, Optimization, Water Distribution Network.