Abstract:
Etkili olması, uygulama kolaylığı, ucuz ve kolay bulunabilir olması sebepleri ile klor içme sularında en çok kullanılan dezenfaktandır. Klor, su içerisindeki ve boru cidarındaki organik ve inorganik maddeler ile reaksiyona girer. Bu reaksiyonlar sonucu klor su dağıtım şebekelerinde bozunmaya uğrar ve bu bozunmalar sırasıyla klor ana akım bozunması (Kb) klor boru cidar bozunması olarak adlandırılır (Kw). Su dağıtım şebekelerinde klor bulunmaması veya klor konsantrasyonlarının çok düşük olması olası kontaminasyon durumunda su kaynaklı hastalık riskini artırmaktadır. Diğer taraftan su dağıtım şebekelerinde yüksek klor konsantrasyonları ise dezenfeksiyon yan ürünleri oluşumu ile ilişkili olup, bu yan ürünlerin bazıları kanserojen etkiye sahiptir. Ayrıca bu yan ürünler insanlar ve hayvanlar üzerinde olumsuz akut ve kronik etkiler gösterirler. Bu nedenle halk sağlığı üzerindeki riskleri en aza indirmek için su dağıtım şebekelerinde klor konsantrasyonları belirli limitler arasında tutulmalıdır. Su dağıtım şebekeleri, hidrolik ve su kalitesi parametrelerinin zamansal ve mekansal değişim gösterdiği dinamik sistemlerdir. Bu nedenle su dağıtım şebekelerinde klor konsantrasyonlarının yönetimi ancak dinamik modelleme çalışmaları ile gerçekleştirilebilir. Bu çalışma Konyaaltı içme suyu dağıtım şebekesinde deterministik ve yapay sinir ağları (YSA), özbağlanımlı otoregresif modeller (ARX), özbağlanımlı otoregresif hareketli ortalamalı modeller (ARMAX) ve proses modelleri gibi veriye dayalı modelleme yaklaşımlarını kullanarak klor konsantrasyonlarının yönetimi amacı ile gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda deterministik modelleme yaklaşımını kullanarak su dağıtım şebekesinde görülebilecek olağan dışı durumları göz önünde bulunduran sekiz farklı yönetim senaryosu geliştirilmiştir. Deterministik ve veriye dayalı modelleme yaklaşımlarında modelleme, kalibrasyon ve doğrulama çalışmaları için gerekli veriler online izleme ile analiz ve ölçüm sonuçlarından elde edilmiştir. Çalışma, su dağıtım şebekelerinde fiziksel bileşenlere ait verilerin bulunmadığı durumlarda veriye dayalı modelleme yaklaşımlarının klor konsantrasyonlarının modellenmesinde bir alternatif olabileceği gerçekliğini doğrular sonuçlar üretmiştir. Aynı zamanda çalışma kapsamında online izleme çalışmalarının klor konsantrasyonlarının modellenmesi ve yönetimi çalışmaları için oldukça iyi veri sağladığı tespit edilmiştir. Çalışma sonucunda klor dozlama istasyonunda yaz aylarında dozlanması gereken klor konsantrasyonu 0,50 mg/L, kış aylarında 0,40 mg/L ve diğer dönemlerde ise 0,40 – 0,50 mg/L dozlanması gerektiği tespit edilmiştir.
