Karar ağaçları sınıflandırma algoritması ile toprak özgül direnci tespitinde jeolojik veri kullanımı
Use of geological data to determine soil resistance with decicson tree classification algorithm
- Tez No: 364019
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÜMİT ÇİĞDEM TURHAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Elektrikli cihazların herhangi bir elektrik kaçağı tehlikesine karşı gövdelerinin bir iletkenle topraklama sistemine bağlanması olarak tanımlanabilen topraklama oldukça basit ancak güvenlik için son derece önemli bir koruma sistemidir. Bu sistemin beklenen korumayı yerine getirebilmesi için topraklanacak cihazın, gövdesinden toprağa kadar olan elektriksel direncin yeterince düşük olması gerekir. Bu elektriksel direnç temel olarak topraklama iletkenlerinin direnci ve topraklama iletkenlerinin toprak geçiş direncinden ibarettir. Topraklama iletkenlerinin direnci ihmal edilebilecek kadar küçük olduğundan sistemdeki asıl önemli direnç, topraklama iletkenlerinin toprak geçiş direncidir. Toprak geçiş direncinin belirlenmesinde toprağın jeolojik yapısı ile değişkenlik gösteren toprak özgül direnci önemli ölçüde etkilidir. Bu nedenle doğru toprak özgül direnç değeri kullanımı için mümkünse ölçüm yapılmalıdır. Ancak ülkemizde çoğu gerçek uygulamada ölçüm yapılmaksızın toprak özgül direnci 100Ω olarak kabul edilerek tasarım yapılmaktadır. Türkiye'de 1999 Kocaeli depremi sonrası elektrik tesisi barındıran yapıların inşa edilmesi sırasında jeolojik veri kullanımı zorunlu hale getirilmiştir. Bu çalışmada elde edilen jeolojik veriden yararlanarak toprak özgül direncinin ölçüm yapılmaksızın gerçeğe en yakın şekilde belirlenebilmesi amacıyla bir veri madenciliği uygulaması yapılmıştır. Jeolojik veri-toprak özgül direnci ilişkisi Weka yazılım ortamında karar ağacı sınıflandırma algoritmaları ile modellenmiş ve bu modelden yararlanılarak toprak özgül direnç tahminleri yapılmıştır. Tahmin sonuçları oldukça anlamlı çıktılar vermiştir. Bölge çeşitliliği arttırılarak daha geniş çaplarda yapılabilecek uygulamalar için bu çalışmanın öncü bir çalışma olması umulmaktadır.
Özet (Çeviri)
Grounding, which can be defined as connection of electrical devices to grounding system with a conductor for any possible electric leakage danger, is a quite simple but extremely significant protection system. In order for this system to enable expected protection, electrical resistance of the device to be grounded from the body to earth should be low enough. This electrical resistance basically consists of resistance of grounding conductors and ground transresistance of grounding conductors. Since resistance of grounding conductors is negligible, main significant resistance in the system is grounding transresistance of grounding conductors. In evaluating ground transresistance, geological structure of ground and variable ground spesific resistance are of great importance. For this reason, if possible, necessary measurements should be made to determine required ground spesific resistance. In our country, however, designs are made considering ground spesific resistance as 100Ω without making any measurements in most practices. In Turkey, following Kocaeli earthquake in 1999 use of geological data was made obligatory during construction of buildings having power plant. In our study, without making measurement we applied data mining in order to determine ground spesific resistance most accurately using geological data. Geological data- ground spesific resistance relation was modelled with decision tree classification algorithms in Weka software environment and ground spesific resistances were estimated using this model. Estimation results yielded significant outputs. We expect this study to be pioneer for more widespread practices enhancing field diversity.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağı, karar ağaçları ve ayırma analizi yöntemleri ile PISA 2012 matematik başarılarının sınıflandırılma performanslarının karşılaştırılması
Comparison of classification performances of mathematics achievement at PISA 2012 with artificial neural network, decision trees and discriminant analysis
EMRE TOPRAK
Doktora
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN GELBAL
- High-resolution soil salinity mapping using machine learning based regression and classification methods
Makine öğrenimi tabanlı regresyon ve sınıflandırma yöntemlerini kullanarak yüksek çözünürlüklü toprak tuzluluğu haritalaması
AYLİN YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Havza yönetiminde coğrafi bilgi teknolojilerinin kullanımı: Porsuk havzası değişim analizi örneklemi
The use of geographic information technologies in watershed management: Porsuk basin change analysis example
MILAD DEHGHANIJABBARLOU
Doktora
Türkçe
2024
Çevre MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER ÇABUK
PROF. DR. RECEP BAKIŞ
- Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak karaciğer sirozu hastalığını etkileyen faktörlerin sınıflandırılması
Classification of factors affecting liver cirrhosis disease by using machine learning methods
OĞUZHAN MEHMET GÜNEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PELİN KASAP
- Metin madenciliğinde kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması: Siyasi parti liderlerinin grup genel toplantı konuşmaları ile bir uygulama
Comparison of techniques and methodologies used in text mining: An application with group meeting speeches of Turkish political part leaders
KEZİBAN SEÇKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Siyasal BilimlerSakarya Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERMAN COŞKUN