Bu çalışmanın temel amacı genotoksik, sitotoksik ve kanserojenik olduğu bilinen dezenfeksiyon yan ürünlerinden trihalometanların miktarının belirlenmesi için çoklu lineer regresyon analizi kullanılarak tahmin modelinin oluşturulması ve literatürde mevcut modelleme çalışmaları ile karşılaştırılarak en iyi tahmin modelinin belirlenmesidir. Tahmin modelinde kullanılan bağımsız değişkenler Isparta şebekesinde ölçülen serbest klor konsantrasyonu, UV254 absorbansı, sıcaklık ve pH, bağımlı değişken ise trihalometan konsantrasyonudur. Çoklu lineer regresyon analizi neticesinde ölçülen trihalometan değerleri ile hesaplanan trihalometan değerleri arasındaki R2: 0,51; kök-ortalama-kare hata: 0,16 μg/L; ortalama mutlak yüzde hata: %3; hassasiyet analizi ise %51 oranla sıcaklık olarak bulunmuştur. Çalışma sonucu elde edilen tahmin modeli sonucu ile literatürdeki 10 farklı tahmin modelinin karşılaştırılması analitik hiyerarşi süreci aracılığıyla yapılmıştır. Analitik hiyerarşi sürecinde kullanılan kriterler: “Kısa Analiz Süresi”, “Düşük Maliyet”, “Az Analitik Cihaz Gereksinimi”, “Az Parametre Sayısı” ve “Yüksek R2” şeklinde belirlenmiştir. Analitik hiyerarşi sürecine göre en önemli kriter “Kısa Analiz Süresi (0.40/1)” olarak tespit edilmiştir. Analitik hiyerarşi prosesinin alternatifleri ise literatürden seçilmiş 10 model çalışması ve bu makaleden elde edilen model çalışmasının sonuçlarıdır. Bu çalışmanın sonuçlarına göre alternatif modeller arasından A4 (0.20/1) numaralı model kısa zamanda, az analitik cihaz kullanarak, en yüksek verim elde edilebilecek model olarak tercih edilebilir.
Analitik hiyerarşi prosesi çoklu lineer regresyon super decision tahmin modeli trihalometan
TÜBİTAK
113Y416
"İçme Suyu Kaynakları ve Şebekelerinde Azot Bazlı Dezenfeksiyon Yan Ürünleri ve Öncülerinin Mevsimsel Değişimlerinin İncelenmesi" başlıklı TÜBİTAK projesi (Proje No: 113Y416), bu çalışmanın modelleme kısmı için finansman sağlamıştır.
113Y416
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | MBD |
Authors | |
Project Number | 113Y416 |
Publication Date | March 28, 2023 |
Submission Date | July 26, 2022 |
Published in Issue | Year 2023 Volume: 35 Issue: 1 |