Geri Dön

Sondaj köpükleri özniteliklerinin görüntü işleme teknikleri ile çıkarımı ve yapay sinir ağları kullanarak veri analizi

Extracting the features of drilling foams with image processing techniques and data analysis using artificial neural networks

PDF İndir

  1. Tez No: 199631
  2. Yazar: VELİ MERT ALTAŞ
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Petroleum and Natural Gas Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Görüntü i leme, Köpük Görüntülerinin Analizi, Kabarcık Görüntülerinin Analizi, Yapay Sinir A ları, Örüntü Tanıma, Image Processing, Analysis of Froth Images, Analysis ofBubble Images, Artificial Neural Network, Pattern Recognition
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

ÖZETSONDAJ KÖPÜKLER ÖZN TEL KLER N N GÖRÜNTÜ LEMETEKN KLER LE ÇIKARIMI VE YAPAY S N R A LARIKULLANARAK VER ANAL ZVeli Mert ALTAKimyasal köpükler, bulundukları sıvıya göre dü ük yo unluk ve yüksekakmazlık gibi özelliklerinden dolayı, sıvı yoluyla ta ımanın önemli oldu uflotasyon, sondaj gibi endüstriyel i lemlerde ön plana çıkmaktadır. Ta ıyıcısıvıya yardımcı olan köpüklerin boyut, biçim gibi özniteliklerinin ta ımakapasitesini do rudan etkiledi i bugüne kadar yapılan ara tırmalarda ortayakonulmu tur. Yapılan çalı mada köpüklerin görsel özniteliklerini görüntüi leme metotlarıyla algılayacak ve YSA kullanılarak veri analizi yapabilecekbir model geli tirilmesi amaçlanmı tır. Bu amaca göre bölgesel e ikleme,Fourier Dönü üm üzerinden filtreleme gibi metotlar uygulanmı ve eldeedilen sonuçlar aktarılmı tır. Modele göre görüntü üzerindeki noktalarınpotansiyel bir kabarcık merkezi olup olmadı ı geli tirilen bir algoritma ilekontrol edilmi tir. Elde edilen potansiyel köpüklere açısal minimum takip,a ırlık merkezi bulma ve sınır takibi gibi metotlar uygulanmı tır. Sınırlarıbelirlenen köpüklerin yarıçap, alan, çevre gibi boyut ve biçim özellikleriçıkarılmı , kimyasal veriler ile birle tirilerek YSA kullanılarak veri analiziyapılmı tır. Yöntemde kullanılan tekniklerin algoritma açısından faydalarızamana dayalı olarak gösterilmi tir. Geli tirilen görüntü i leme modelinin,özellikle gürültülü köpük görüntülerinde literatürde yaygın olarak kullanılanyöntemlere göre daha ba arılı oldu u gözlemlenmi tir. YSA kullanılarakyapılan veri analizinin sonuçları incelenmi tir. Yapılan inceleme sonucugörüntü i leme metodu ile elde edilen köpük verilerinin YSA ile analizininmümkün oldu u gösterilmi tir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACTEXTRACTING THE FEATURES OF DRILLING FOAMS WITHIMAGE PROCESSING TECHNIQUES AND DATA ANALYSISUSING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKSVeli Mert ALTAThe chemical foams have a significant role in industrial processes, whichuse liquid carrying such as flotation and drilling, because of their lowdensity and high viscosity compared to the liquid that they are in. Up to dateresearch showed that, the features of foam like shape and dimension have adirect effect on the carrying capacity. This study aimed to develop a modelthat perceive the features of foams with image processing techniques andmake a data analysis using artifical neural networks. The methods like localthresholding and filtering from fourier transformation are applied and theirresults are shown according to this purpose. As to this model, a developedalgorithm checks if the pixels on the image are a possible center of apotential froth or not. The techniques like tracing angular minimum, findingcenter of weight and contour tracing are applied to obtained potential froths.Radius, area, perimeter and other shape and dimension properties of thefroths, whose borders are designated, are derived and combined withchemical data to perform a data analysis using artificial neural network.Thealgorithmic benefits of techniques used in the method, over time are shown.It is observed that, the developed image processing model is moresuccessful than the techniques widely used in literature, especially withnoisy froth images. The results of data analysis performed by artifical neuralnetwork are studied. Results show that it is possible to perform froth dataanalysis by neural networks using the extracted froth data by imageprocessing techniques.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    857123

    Investigation of the petrographic, mineralogical and geochemical composition of the coal from the current Muğla-Yatağan coalfield drilling data

    Muğla-Yatağan kömür sahası güncel sondaj verilerinden kömürün petrografik, mineralojik ve jeokimyasal bileşiminin incelenmesi

    BURCU ERECEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Jeoloji MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET AKBULUT

  2. Tez No

    416841

    Pliyosen yaşlı kömürlü birimlerin (İstasyon Mevkii-Ilgın, Konya) organik fasiyes özellikleri ve kömürlerin çevresel etkileri

    Organic facies characteristics of the pliocene coaly units (Station Area-Ilgin, Konya) and environmental impacts of coal

    MELTEM ÇETİNKAYA ÖZDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeoloji MühendisliğiAkdeniz Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALTUNSOY

  3. Tez No

    589394

    Gösterge krigleme yöntemi ile Afşin – Elbistan kömür havzası C ve D sektörlerinde açık ocak taban sınırlarının belirlenmesi

    Determination of open pit base boundaries in C and D sectors at Afşin – Elbistan coal basin with indicator kriging

    NAZIM ÇİMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Maden Mühendisliği ve MadencilikHacettepe Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜNEŞ ERTUNÇ

  4. Tez No

    775875

    A study of mud volcano formation by basin modeling in the lower kura depression, South Caspian basin, Azerbaijan

    Güney Hazar havzası aşağı kür depresyonunda (Azerbaycan) çamur volkanı oluşumlarına ilişkin modelleme ile bir çalışma

    MUHAMMAD NAMAZLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDAT İNAN

  5. Tez No

    439529

    Pressure analysis of wellbore using Lattice Boltzmann method

    Lattıce Boltzmann yöntemiyle kuyuiçi basınç analizi

    AMIR TOOSI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRŞAT ALTUN

Geri Dön