Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/12265
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.date.accessioned2020-08-17T06:01:59Z-
dc.date.available2020-08-17T06:01:59Z-
dc.date.issued2017-12-18-
dc.identifier.citationKılıç, M. Y. ve Yonar, T. (2017). "El baskısı işletmelerinden kaynaklanan tekstil atıksularının uv/h2o2 prosesiyle arıtılabilirliğinin yapay sinir ağları ile araştırılması". Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 22(3), 201-212.tr_TR
dc.identifier.issn2148-4147-
dc.identifier.issn2148-4155-
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/403140-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/12265-
dc.description.abstractBu çalışmada, el baskısı işletmelerinden kaynaklanan tekstil atıksularındaki KOİ ve renk gibi kirleticilerin fotooksidasyonu, UV/H2O2 prosesi ile 256 nm dalga boyunda, 15 W’lık lambaların kullanımıyla gerçekleştirilmiş ve arıtma sonuçları sunulmuştur. Veriler NeuroSolutions 5.06 model ile başarılı bir şekilde test edilmiştir. Her bir örnek, üç bağımsız değişken (pH, H2O2 konsantrasyonu, işletme süresi) ve iki bağımlı değişken (renk ve KOİ) ile karakterize edilmiştir. Sonuçlar, pH’ın baskın değişken olduğunu, reaksiyon süresi ile H2O2 konsantrasyonunun daha az etkili değişkenler olduğunu göstermiştir. Model, KOİ için %99 ve renk için %99 korelasyon katsayıları sunarken, modelin tahmin gücünü ve genellemenin karakterini belirtmektedir.tr_TR
dc.description.abstractIn this study, the photooxidation of pollutants such as COD and color present in hand-printed textile wastewaters has been carried out in the presence of hydrogen peroxide (H2O2), using 256 nm UV light (15 W), and the results of the treatment has been presented. The obtained data has been successfully tested through a NeuroSolutions 5.06 model. Each sample has been characterized by three independent variables (i.e., pH, H2O2 concentration, and time of operation) and two dependent variables (i.e., color and COD). According to the results, pH is the predominant variable, and the reaction mean time and H2O2 volume are the less influential variables. The neural model obtained presented coefficients of correlation of 99% for COD and 99% for color, indicating the prediction power of the model and its character of generalization.en_US
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherUludağ Üniversitesitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAtıf 4.0 Uluslararasıtr_TR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectArıtmatr_TR
dc.subjectEl baskısı tekstil atıksuyutr_TR
dc.subjectUV/H2O2tr_TR
dc.subjectYapay sinir ağlarıtr_TR
dc.subjectTreatmenten_US
dc.subjectHand-printed textile wastewateren_US
dc.subjectArtificial neural networken_US
dc.titleEl baskısı işletmelerinden kaynaklanan tekstil atıksularının uv/h2o2 prosesiyle arıtılabilirliğinin yapay sinir ağları ile araştırılmasıtr_TR
dc.title.alternativeInvestigation of the treatability of hand-printed textile wastewaters by uv/h2o2 using artificial neural networksen_US
dc.typeArticleen_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergitr_TR
dc.contributor.departmentUludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Çevre Mühendisliği Bölümü.tr_TR
dc.identifier.startpage201tr_TR
dc.identifier.endpage212tr_TR
dc.identifier.volume22tr_TR
dc.identifier.issue3tr_TR
dc.relation.journalUludağ Üniversitesi Mühendislik Dergisi / Uludağ University Journal of The Faculty of Engineeringtr_TR
dc.contributor.buuauthorKılıç, Melike Yalılı-
dc.contributor.buuauthorYonar, Taner-
Appears in Collections:2017 Cilt 22 Sayı 3

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
22_3_15.pdf886.77 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons