İNŞaat mühendiSLİĞİ anabiLİm dali

Enerji Verimli Kablosuz Algılayıcı Ağ Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi
Kablosuz algılayıcı ağlar (KAA), çok sayıda algılayıcı devrenin belirli bir coğrafi bölgeye rastgele dağıtılmasıyla ya da sabit bir şekilde konuşlandırılmasıyla oluşan tasarsız (ad-hoc) ağlardır. Algılayıcı devreler; çevresindeki fiziksel olayları algılayan, algıladığı verileri işleyen, çözümleyen, depolayan, kendi aralarında haberleşerek ve işbirliği yaparak çalışan, düşük güç tüketimli, küçük boyutlu, çok işlevli, kablosuz otonom cihazlardır. KAA’lar, bulundukları ortamla sürekli etkileşim halindedirler. Gerçek zamanlı bilgilere anında ve her yerden kolayca erişilmesine imkan sağlayan özelliktedirler. Konuşlandırıldıkları bölgede herhangi bir altyapıya ihtiyaç duymamaları, organize çalışabilmeleri, herhangi bir bakım, onarım veya düzenleme gerektirmemeleri ve çok çeşitli uygulama alanlarına sahip olmaları nedeniyle, KAA’ların kullanım alanları gün geçtikçe daha da yaygınlaşmaktadır.
Bir KAA’ın yapısı (topolojisi); algılayıcı devrelerin uygulama alanlarına, donanım ve yazılım özelliklerine, konuşlandırıldıkları bölgedeki konumlarına (hareketli/hareketsiz), iletişim mesafelerine, kablosuz bağlantı karakteristiklerine, güç yönetim aktivitelerine, işbirlikçi çalışma yapılarına (kümeleme, yönlendirme), veri aktarım yöntemlerine (tek ya da çok sekmeli iletim) ve çevresel şartlara bağlı olmak üzere dinamik olarak değişir. Dolayısıyla, böyle bir dinamik KAA ortamında, algılayıcı devrelerin enerji tüketimini minimize ederken ağın bağlantısını sürekli sağlamak büyük önem taşır.
Çalışmamız, KAA’ların yapısal özelliklerinde bulunan sınırlamaları ve uygulama alanlarında ortaya çıkan zorlukları, problemleri dikkate alarak; belirli bir bölgeye konuşlandırılmış KAA’da kullanılmak üzere ideal algılama, hatasız veri toplama, işleme ve çözümleme işlemlerini yapan, organize çalışan, yenilenebilir enerji kaynağı güneşten enerji sağlayan, kendi güç yönetim modlarını dinamik bir şekilde düzenleyerek enerjilerini mümkün olduğunca az harcayan, çevresel koşullara göre senkronizasyon yapan, küçük boyutlu, uzun ömürlü, düşük güçlü kablosuz algılayıcı düğümlerin gerçekleştirilmesini; bu algılayıcı düğümler ve mevcut koordinatörler (ağ geçidi, veri toplama merkezi) kullanılarak enerji verimli bir KAA’ın oluşturulmasını; KAA’daki koordinatörler için güç tasarrufu sağlayacak donanım sistemlerinin tasarlanmasını; gerçek zamanlı iletilmesi gereken bilgileri etkin servis kalitesi sunarak KAA içerisindeki veri toplama merkezlerine ve İnternetteki sunucu cihazlara aktaracak ara katman yazılımlarının geliştirilmesini amaçlamaktadır.
Çalışmamızda; hem veri işleyici hem de yönlendirici olarak görev yapabilen, üzerinde güneş paneli bulunan, işbirlikçi çalışmayı destekleyen, dinamik güç yönetim özelliğine sahip, enerji verimli, uzun menzilli, küçük boyutlu, kablosuz algılayıcı düğümler gerçekleştirdik. Algılayıcı düğümlerimizi ve literatür taraması sonucunda seçtiğimiz ağ geçitlerini/koordinatörleri (Raspberry Pi marka tek kartlı bilgisayarlar) kullanarak mesh (örgü) ve point-to-multipoint (noktadan-çoklu noktaya) topolojilerini içeren bir KAA oluşturduk. Ağ geçitlerine güneş panelleri entegre ederek ve bunlar için güç yönetim devreleri geliştirerek bu cihazların KAA’da enerji tasarruflu çalışmalarını sağladık. Daha sonra, tasarladığımız KAA için hava koşullarına dayalı, bulanık mantık tabanlı bir senkronizasyon protokolü ve algılayıcı düğümler tarafından toplanan verileri merkezi birimlere gerçek zamanlı aktaran ara katman yazılımları geliştirdik. Ayrıca, algılayıcı düğümlerde ve ağ geçitlerinde güç optimizasyonu, bu cihazlarda çalışan yazılımlarda kod optimizasyonu yaptık. Sonuç olarak; çalışmamızda gerçekleştirdiğimiz kablosuz algılayıcı düğümlerimiz, bu algılayıcı düğümlerimiz için geliştirdiğimiz güç bilinçli metodoloji, donanım yapılarını iyileştirdiğimiz güç tasarruflu ağ geçitleri, kullandığımız senkronizasyon protokolü sayesinde, tasarladığımız KAA’ın enerji verimli ve optimum çalışmasını sağladık.

Design and Implementation of Energy Efficient Wireless Sensor Network
Wireless Sensor Networks (WSN) are ad-hoc networks consisting of many sensor nodes that have either fixed position or randomly distributed across a specific geographic area. Sensor nodes are small-sized autonomous devices that have low power consumption; sense physical events around them; process, analyze and store sensed data; communicate with each other and work collaboratively. WSNs continuously interact with the environment they are in. They have ability to work in an organized manner, access real time data instantly, anywhere. WSNs can work smoothly without needing any infrastructure, maintenance or repair, therefore making their application area spread to many fields.
WSN topology changes dynamically in accordance with the environmental conditions, data transmission procedures (single-hop or multi-hop communication), communication range, signal processing techniques, collaborative working behaviors (clustering, routing), location where they are placed (mobile, fixed), hardware and software specifications of wireless sensor nodes. Therefore, it is important to keep the network connection alive while minimizing the energy consumption of sensor nodes in such dynamic WSN environment.
Our study aims to develop sensor nodes that are to be used in the WSNs deployed in a specific region and capable of ideal sensing, correct data collection, data processing and analysis operations; operates in an organized manner, uses the sun as a renewable energy source, consumes energy as low as possible by adjusting its power management, synchronizes itself according to the weather conditions, small-sized, durable, low power by considering the limitations of WSNs’ structural characteristics and the difficulties in the application areas; design a energy efficient WSN by utilizing these sensor nodes and existing coordinators (gateways, data collection center); design hardware systems that will provide power saving for the coordinators in the WSN; develop middleware that will transmit data in real time to the data collection centers and servers in Internet by guaranteeing quality-of-service (QoS).
In our study, we implemented small-sized, energy efficient, long-range wireless sensor nodes that can serve as both data processors and gateways, have sun panels on them, support collaborative working, and have dynamic power management capabilities. We created a WSN that combines the mesh and the point-to-multipoint topologies; utilizes our developed sensor nodes and the network gateways/coordinators (Raspberry Pi computers with single card slots) chosen through literature review. We ensured that network gateways were also energy efficient by developing power management circuits and integrating sun panels on them. Subsequently, we developed a synchronization protocol that is energy efficient, weather forecast and fuzzy-logic based; a middleware that collects data from sensor nodes and transmits them to related central units in real time. Furthermore, we performed power optimization in the sensor nodes, the network gateways and code optimization in the middleware that runs on these devices. As a result, we ensured that the designed WSN was energy efficient and worked optimal by utilizing the sensor nodes that we developed in our study, the low power network gateways of which their hardware was optimized, the synchronization protocol and the power-aware methodology that was developed for sensor nodes.

GÖRMEZ Zeliha
Danışman : Prof. Dr. Ahmet SERTBAŞ

Anabilim Dalı : Bilgisayar Mühendisliği

Programı : -

Mezuniyet Yılı : 2014

Tez Savunma Jürisi : Prof. Dr. Ahmet SERTBAŞ

Prof. Dr. Nizamettin AYDIN

Prof. Dr. Sadık KARA

Prof. Dr. Fikret S. GÜRGEN

Doç. Dr. Olcay KURŞUN

Biyoinformatik Uygulamalarında Makine Öğrenme Yöntemlerinin Geliştirilmesine Yönelik Çok Kriterli Yaklaşım

Biyo-işaretçi seçimi genom sonrası elde edilen yüksek boyutlu biyolojik verilerin analizlerinin önemli bir parçasıdır ve biyo-işaretçilerin temsil gücü en yüksek alt kümesini seçmeyi hedefler. Ancak, biyolojik verilerin yüksek boyutlu yapıda olması nedeniyle, seçim süreci çok zor bir iştir. Bu süreç, veri setindeki örnek varyasyonlarından (değişintilerden) ve seçim metodundan da bağımsız olmalıdır. Bu çalışmada, çok amaçlı optimizasyon yöntemi olan Pareto Optimallik (PO) ile çok kriterli karar verme yöntemi olan Analitik Hiyerarşi Proses (AHP) yöntemini birleştiren yeni bir karmametot önerilmiştir. Yöntem farklı biyo-işaretçi seçim yöntemleri ile de kullanılabilmektedir. Bu çalışmada önerilen çok kriterli yaklaşımlar çeşitli yüksek boyutlu biyolojik veriler üzerinde test edilmiştir. Alınan sonuçlar PO yönteminin biyolojik verilerde tanımlanmış problem ile ilgili öznitelikleri başarılı bir şekilde seçtiğinigöstermiştir. Ayrıca AHP yönteminin seçilmiş az sayıda biyo-işaretçinin kendi arasında önceliklendirilmesinde kullanılabileceğini de gösterilmiştir.

Multı-Crıterıa Approach To Development Of Machıne Learnıng Methods In Bıoınformatıcs
Bio-marker selection is the important part of high dimensional biological data, that is obtain from post-genome, analysis and it aims finding most representative subset of the bio-markers. But selection process is a challenging task due to the high dimensional nature of gene expression data. This should also be independent of sample variations in the dataset. In this paper we present a novel hybrid method that incorporates a multi-objective optimization method, called Pareto Optimal approach (PO) with a multi-criteria decision making method, called Analytical Hierarchy Process (AHP). The method is further supported with different bio-marker selection methods. The multi-criteria approaches proposed in this study were tested on various high-dimensional biological data. The results show that PO method selects the features related to the defined problem in biological data successfully. Furthermore; the results also show that AHP method could be used to prioritize a few selected bio-markers among themselves.
  

ALSHEWİMY Mahmoud Abd Elhamid Mohammed
Danışman : Prof. Dr. Ahmet SERTBAŞ

Anabilim Dalı : Bilgisayar Mühendisliği

Programı : -

Mezuniyet Yılı : 2014

Tez Savunma Jürisi : Prof. Dr. Ahmet SERTBAŞ

Prof. Dr. Onur TOKER

Doç. Dr. Fırat KAÇAR

Doç. Dr. Atakan KURT

Doç. Dr. Veli HAKKOYMAZ

Yüksek Performanslı Karma Toplayıcıların Tasarımı
Karma toplayıcılar; yüksek hız, daha az çip alanı ve düşük güç tüketimi gibi performans ölçütleri açısından verimlilik sağlamak için, iki veya daha fazla klasik toplama devrelerini birleştirerek elde edilen yapılardır. Bu çalışmada, aritmetik toplama devresi gerçeklemelerinde, yeni bir sistematik yüksek performanslı karma toplayıcı tasarım yöntemi ortaya konulmuştur. Burada temel amaç, yüksek performanslı karma toplayıcıyı oluşturan alt-toplayıcıların türlerini ve optimum bit uzunluklarını seçmektir.
Sonuçlar, Doğrusal Programlamaya dayanan önerilen yöntemin yüksek performanslı bir karma toplayıcı optimum topolojisi bulmakta başarılı olduğunu göstermiştir. Ayrıca, önerilen yöntem klasik toplayıcı tasarım yöntemlerine göre, gecikme/alan ve gecikme/güç optimizasyonları açısından daha iyi sonuçlar sağlamıştır.
 

 

High Performance Hybrid adders Design

Hybrid adders are a combination of two or more of classic addition circuits to provide high efficiency in terms of performance criteria such as high speed, small chip area and low power consumption. In this work, a new systematic design method for a high performance hybrid adder has been proposed that is used in implementation of arithmetic circuits. Here the main objective is to select the sub-adder types constituting a high performance hybrid adder and to allocate the optimal values of these sub-adders bit widths.
The results demonstrated that Linear Programming based proposed method is succeeded in finding the optimal topology of a high performance hybrid adder. Moreover, the proposed method has provided better results in terms of delay / area and delay / power optimization in comparison to the classical adder design methods.

ERDOĞDU ŞAKAR Betül
Danışman : Prof. Dr. Ahmet SERTBAŞ

Anabilim Dalı : Bilgisayar Mühendisliği

Programı : -

Mezuniyet Yılı : 2014

Tez Savunma Jürisi : Prof. Dr. Ahmet SERTBAŞ

Prof. Dr. Abdül Halim ZAİM

Prof. Dr. Fikret GÜRGEN

Prof. Dr. Aydın AKAN

Doç. Dr. Abdullah BAL

Çoklu Ses Kayıtları İçeren Bir Parkinson Konuşma Veri Kümesi Toplanması ve Analizi
Teknoloji ilerledikçe, tıp alanında kestirimci uzaktan tanı ve takip sistemlerinin kullanımı gittikçe artmaktadır. Bu tip sistemler tansiyon ve şeker gibi yaygın hastalıkların teşhis, tanı ve takibinde sıklıkla kullanılmaktadır. Bu sistemlere artan ilgiyle birlikte, Parkinson hastalığının teşhis, tanı ve takibinde kullanılabilecek konuşmadan örüntü tanıma uygulamalarına olan ilgi de artmıştır. Bu amaçla, bu çalışmada Parkinson hastaları için bir dizi konuşma alıştırmasından derlenmiş sürekli sesli harfleri, kelimeleri ve cümleleri içeren farklı ses örnekleri toplanmıştır. Her denek için birden fazla ses kaydı içeren bu tür bir veri kümesi üzerinde çalışacak kestirimci bir yapay öğrenme modeli çıkarımında iki temel sorun bulunmaktadır. Birincisi, bu farklı ses örneklerinin Parkinson hastalığının teşhisinde ne kadar kestirimci olabileceğini tahmin etmektir. Diğeri ise, bir deneğin tüm örnek ses kayıtları yerine bu kayıtların merkezi eğilim ve dağılım ölçütlerini kullanmanın bu deneğin tüm kayıtlarını ne kadar temsil edeceğidir. Bu çalışmanın amacı toplanan Parkinson veri kümesi üzerinde çeşitli yapay öğrenme algoritmalarını kullanarak hangi ses örneğinin daha başarılı sonuçlar vereceğini bulmak; ayrıca merkezi eğilim ve dağılım ölçütlerini kullanarak ses örneklerinden çıkarılan temsili değişkenlerin başarısını ölçmektir. Yapılan bu çalışma sonucunda toplanan Parkinson veri kümesi üzerinde kullanılan popüler yapay öğrenme algoritmaları göstermiştir ki daha önce yapılan çalışmalarda da gösterildiği gibi sürekli sesli harfler daha fazla ayırt edici bilgi içermektedir. Ayrıca bir deneğe ait farklı ses örneklerinin merkezi eğilim ve dağılım ölçütleri ile gösterimini kullanmak kestirimci modelin ayırt edici özelliğini arttırmaktadır.

Collection and Analysis of a Parkinson Speech Dataset with Multiple Types of Sound Recordings
As the tecnological progress advances, usage of predictive telediagnosis and telemonitoring systems in the medical area is also increasing. These kind of systems have already been used for the diagnosis and monitoring of widespread diseases like tension (hyper/hipo) and diabetes. With the increasing interest to these systems, there has been an increased interest in speech pattern analysis applications of Parkinsonism for building predictive telediagnosis and telemonitoring models. For this purpose, we have collected a wide variety of voice samples, including sustained vowels, words, and sentences compiled from a set of speaking exercises for People with Parkison’s (PWP). There are two main issues in learning from such a dataset that consists of multiple speech recordings per subject: (i) how predictive these various types, e.g. sustained vowels vs. words, of voice samples are in Parkinson’s Disease (PD) diagnosis? (ii) how well the central tendency and dispersion metrics serve as representatives of all sample recordings of a subject? One of the aims of this thesis study is to investigate the performance of popular machine learning tools on different voice samples. Additionally the success of using the representations of the voice samples with the central tendency and dispersion metrics is also examined. This study showed that investigating our Parkinson dataset using well-known machine learning tools, as reported in the literature, sustained vowels are found to carry more PD-discriminative information. It is also found that rather than using each voice recording of each subject as an independent data sample, representing the samples of a subject with central tendency and dispersion metrics improves generalization of the predictive model.
14. ÇEVRE MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI

  
ŞENGÜL Ayşe Büşra

Danışman : Prof. Dr. Neşe TÜFEKÇİ

Anabilim Dalı : Çevre Mühendisliği

Programı : -

Mezuniyet Yılı : 2014

Tez Savunma Jürisi : Prof. Dr. Neşe TÜFEKÇİ

Prof. Dr. Süleyman ÖVEZ

Prof. Dr. Hüseyin SELÇUK

Doç. Dr. Reyhan AKÇAALAN ALBAY

Doç. Dr. Coşkun AYDINER

İçme Suyundaki Siyanotoksinlerin Aktif Karbonla Zenginleştirilmiş Koagülasyon-Batık Membran Sistemi İle Arıtımı
Bu tez çalışmasının amacı, içme suyunda bulunan siyanotoksinlerin aktif karbonla zenginleştirilmiş koagülasyon ve batık membrandan oluşan bütünleşik membran sistemi ile arıtım veriminin ortaya konmasıdır. Bu amaç doğrultusunda koagülasyon ve aktif karbon ön arıtma olarak kullanılmıştır.
Bu aşamada aktif karbonla zenginleştirilmiş koagülasyon deneylerinde belirlenen optimum şartlar uygulanmıştır. Deneylerde tespit edilen optimum şartlar dikkate alınarak; 60 mg/l miktarındaki aluminyum sülfat koagülasyon tankına ilave edilmiş ve 200 rpm’ de 2 dk karıştırılmıştır. 0,2 mg/L miktarındaki polielektrolit ve 20 mg/L miktarındaki aktif karbon flokülasyon tankına ilave edilmiş ve 30 rpm’ de 20 dk karıştırılmıştır. Çöktürme tankında 60 dk bekletildikten sonra sular PES-5kDa ve PES-10kDa batık UF membran sistemine verilmiştir.
Bütünleşik membran sistemi kullanılarak gerçekleştirilen mikrosistin-LR giderim deneylerine göre elde edilen sonuçlarda; sentetik suda bulunan mikrosistin-LR’ nin aluminyum sülfat ile % 65,10’ u, polilektrolit ile % 67,60’ ı, aktif karbon ile % 91,36’ sı, PES-5kDa membran ile % 98,80’ i PES-10kDa membran ile % 98,91’ i giderilmiştir. Giderim sonrası süzüntüde kalan mikrosistin-LR konsantrasyonları sırasıyla aluminyum sülfat için 1,67 μg/L, polilektrolit için 1,55 μg/L, aktif karbon için 0,41 μg/L, PES-5kDa membran için 0,06 μg/L, PES-10kDa membran için 0,05 μg/L olarak tespit edilmiştir. PES-5kDa ve PES-10kDa membran öncesinde ön arıtma işlemi uygulandığı deneylerde, her iki membranda mikrosistin-LR giderimi ön arıtma işlemi olmayan duruma oranla daha yüksek bulunmuştur. Ayrıca PES-5kDa ve PES-10kDa bütünleşik membran sistemi ile yapılan çalışmalarda mikrosistin-LR konsantrasyonu WHO’ nun içme suları için belirlemiş olduğu sınır değerin (1 µg/L) altına düşmüştür.


Treatment Of Cyanotoxın İn Drınkıng Water By Usıng Actıvated Carbon Enhanced Coagulatıon-Immersed Membrane System
The purpose of the study is to suggest treatment efficiency of cyanotoxins in drinking water using integrated membrane system that is formed by activated carbon enhanced coagulation-immersed membrane system. In accordance with this purpose coagulation and activeted carbon is used for pretreatment.
At this stage, the optimal conditions determined in activated carbon enhanced coagulation experiments was applied. Considering the optimum conditions determined in the experiments; 60 mg/l of aluminum sulfate was added to the coagulation tank and 200 rpm was stirred for 2 minute, 0,2 mg/L of polyelectrolyte and 20 mg/L of activated carbon was added to the flocculation tank and 30 rpm was stirred for 20 min. After 60 min hold in settling tank, water has been released to submerged PES-5kDa and PES-10kDa UF membrane system.
According to microcystin-LR removal experiments performed, using integrated membrane system, 65,10%, 67,60%, 91,36%, 98,80%, 98,91% of microcystin-LR in the synthetic water was removed by aluminum sulfate, polyelectrolyte, activated carbon, PES-5kDa and PES-10kDa membrane respectively. The remaining microcystin-LR concentrations after removal are identified as 1,67 μg/L for aluminum sulfate, 1,55 mg/L for polyelectrolyte, 0,41 mg/L for activated carbon, 0,06 mg/L for PES-5kDa membrane and 0,05 mg/L for PES-10kDa hybrid membrane.

 

In PES-5kDa and PES-10kDa membrane experiments where pre-treatment is applied, both membrane microcystin-LR removal was significantly higher compared to non-pre-treatment condition. Besides, using the PES-5kDa and PES-10kDa integrated membrane systems, obtained MC-LR concentration has fallen below limit value set by WHO for drinking water (1µg/L).

  

TÜRKOĞLU DEMİRKOL Güler
Danışman : Prof. Dr. Neşe TÜFEKÇİ

Anabilim Dalı : Çevre Mühendisliği

Programı : -

Mezuniyet Yılı : 2014

Tez Savunma Jürisi : Prof. Dr. Neşe TÜFEKÇİ

Prof. Dr. Hüseyin SELÇUK

Prof. Dr. Bülent KESKİNLER

Prof. Dr. Vedat UYAK

Doç. Dr. Yasemin KAYA


Plazma Tekniği İle Membran Yüzeyinin Modifikasyonu Ve Membran Biyoreaktörlerde Uygulanması
Son yıllarda membran biyoreaktörlerin (MBR) atıksu arıtımında kullanımı yaygınlaşmıştır. Ancak bu yaygın kullanımı engelleyen en önemli nedenlerin başında membranların hızlı kirlenmesi neticesinde işletme maliyetlerinin yüksek olması gelmektedir. Bu maliyetleri azaltmak için farklı membran modifikasyon yöntemleri üzerine yapılan çalışmalarda hızlı bir artış görülmektedir. Bu modifikasyon yöntemlerinden biri de plazma ile membran yüzey modifikasyonudur. Bu tez çalışmasında hidrofobik yapıya sahip membranların plazma işlemiyle yüzey modifikasyonu yapılarak hidrofilik hale gelmesi ve bu membranların MBR’lerde kullanılması amaçlanmıştır.

Bu kapsamda meyve suyu endüstrisi atıksularının plazma yöntemiyle modifiye edilmiş ve edilmemiş membranlar kullanılarak farklı organik yükleme ve farklı çamur yaşlarında MBR’de arıtılması araştırılmıştır.

İlk aşamada gerçek meyve suyu atıksuyunun karakterizasyonu yapılmış ve bu atıksuyun karakterizasyonu esas alınarak deneylerde kullanılan atıksu sentetik olarak hazırlanmıştır. İkinci aşamada PS ve PVDF membranlar 1, 2.5, 5, 15 ve 30 dakika temas süresinde 20, 40, 60, 80, ve100 W güçte ayrı ayrı azot gazı (N₂) ve su buharı ile plazma işlemi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra modifiye edilen membranlar için temas açısı ölçümleriyle en iyi plazma şartları (PS için su buharı ile 100W güçte 15 dakika durağan modda, PVDF için su buharı ile 80W güçte 30 dakika) belirlenmiştir. Laboratuar ölçekli aerobik MBR sistemine yerleştirilen dörtlü membran modülleri ile hem modifiye edilmiş hem de modifiye edilmemiş iki farklı membran tipi (PS₀, PS_mod, PVDF₀, PVDF_mod) aynı şartlarda test edilmiştir. Son bölümde, MBR sistemi iki farklı çamur yaşında (ÇY=15 gün ve ÇY=30 gün) üç farklı organik yükleme (KOİ=500 mg/L, 1000 mg/L ve 2000 mg/L) ile çalıştırılmıştır. İşletmeye alma ve arıtılabilirlik çalışmalarında, hücre dışı polimerik madde (EPS) ve çözünmüş mikrobiyal ürün (SMP) içerikleri, mikroorganizmaların flok yapısı, yüzey özellikleri (hidrofobisite ve yüzey yükü), KOİ, çözünmüş oksijen, azot, TKN–N, NH₃–N, NO₂–N, NO₃–N, fosfor atıksuyun viskozitesi, partikül boyut dağılımı, zeta potansiyeli ile membranların kirlenmesi arasındaki ilişki tespit edilmiştir. Membran süzüntülerinde SMP, EPS, AKM ve KOİ analizleri yapılarak arıtılabilirliği incelenmiştir. Membranların plazma ile modifikasyonundan sonra hidrofobik/hidrofilik yapısı temas açısı ile analiz edilmiş ve MBR uygulamasında membranın porlarında ve yüzeyinde oluşabilecek kirlenmeler (AFM, SEM ve FT/IR–ATR analizleri) incelenerek modifiye edilmiş ve edilmemiş durumlar karşılaştırılmıştır. Bu analizler sonucunda membranların kirlenme özellikleri ortaya çıkarılmıştır. Ayrıca akının modellenmesi suretiyle membran kirlenmesi mekanizmalarının incelenmesi sağlanmış ve membranlarda meydana gelebilecek kirlenme mekanizmalarına açıklık getirilmiştir. Membranlarda kirlenmeden kaynaklanan akı kayıpları hesaplanmıştır.
Sonuç olarak, plazma ile modifiye edilen membranlarda yüzey hidrofilik hale gelmiş ve toplam dirençler azalmıştır. Buna bağlı olarak plazma ile modifiye edilen membranların süzüntü akılarında modifiye edilmeyen membranlara göre önemli ölçüde artış olduğu gözlenmiştir. Bu çalışmada en iyi sonuçlar PVDF_mod membran ile ÇY=30 gün, KOİ=2000 mg/L (KOİ=%98 giderim verimi, J_d=55 L/m².saat süzüntü akısı) işletme şartlarında elde edilmiştir.