Kükürt giderme işlemi için kullanılan malzeme miktarının makine öğrenme yöntemleri ile tahmini
Prediction with machine learning methods the amount of material used for desulphurization process
- Tez No: 682250
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRULLAH SONUÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Sıvı ham demir üretimi, yüksek fırın tesislerinde kok, sinter ve diğer demir cevheri malzemelerinin kullanılmasıyla gerçekleşmektedir. Sıvı ham demirin çeliğe dönüştürülmesinden önce kükürt giderme işlemi uygulanmaktadır. Buradaki amaç, içerisinde mevcut olan kükürt miktarının belirli bir miktar düşürülmesidir. Bu işlemde, sıvı ham demirin hedef kükürt değerine ulaşması için bazı kükürt gidericiler enjekte edilmektedir. Enjekte edilecek malzeme miktarları ise bir modele göre kurgulanmalıdır. Literatürde kükürt giderme işlemi için temel ve veriye dayalı modeller önerilmektedir. Bu çalışmada ise makine öğrenme teknikleri kullanılmıştır. Yöntemlerin sonuçları analiz edilerek diğerlerine göre daha başarılı olduğu değerlendirilen yapay sinir ağı modelinin kullanılmasına karar verilmiştir. Çalışmada; kükürt giderme tesisinin 2020 yılına ait veriler kullanılarak malzeme miktarlarını tahmin etmek için bir model tasarlanmıştır. Verilerin %80'i eğitim seti, %20'si de test seti olacak şekilde ayrılmıştır. Tahmin edilen değerler ile tesisten alınan gerçek veriler karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Buna göre; tesiste kullanılan kükürt gidericilerden magnezyum, kireç ve florit için sırasıyla %85, %95.4 ve %80.14 doğruluk elde edilmiştir. Tesis için kullanılmak üzere model girdilerini parametre olarak alan ve tahmin edilen değerleri gösteren bir arayüz hazırlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Liquid raw iron is produced by using coke, sinter and iron ore materials in the blast furnace facilities. Before the conversion of liquid raw iron to steel, the desulfurization process is performed. The aim here is to reduce the amount of sulphur present in it by a certain amount. In this process, some desulfurizers are injected so that the liquid raw iron reaches the target sulphur value. The amount of material to be injected should be designed according to a model. Basic and data-based models are suggested for the desulfurization process in the literature. In this study, machine learning techniques are used. The results of the methods are analyzed and it was decided to use the artificial neural network model which is considered to be more successful than the others. In this study, a model is designed to predict material quantities using data of the desulfurization facility for 2020. 80% of the data is divided into a training set and 20% as a test set. It is evaluated by comparing the estimated values with the real data taken from the facility. According to the results, 85%, 95.4% and 80.14% accuracies are obtained for magnesium, lime and fluorite, which are desulphurizers used in the facility, respectively. An interface is prepared for the facility, which takes the model inputs as parameters and displays the estimated values.
Benzer Tezler
- Development of zeolite-based adsorbents for deep desulfurization of liquefied petroleum gas
Sıvılaştırılmış petrol gazının kükürtten arındırılması için zeolit esaslı adsorbanların geliştirilmesi
BETÜL BULUT
Doktora
İngilizce
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERİFE BİRGÜL ERSOLMAZ
- Kord teli uygulamalarına yönelik çeliklerin üretim ve sürekli döküm proses parametrelerinin optimizasyonu
Optimization of production and continuous casting process parameters of steels for cord wire applications
İLKER AYÇİÇEK
Doktora
Türkçe
2024
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ SOLAK
- Production of high sulfur forging steels at Çemtaş steel plant
Yüksek kükürtlü dövmelik çeliklerin Çemtaş Çelik Fabrikası'nda üretimi
CENK GİTMEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Metalurji MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NACİ SEVİNÇ
- Akaryakıtların sonokatalitik oksidatif desülfürizasyonu
Sonocatalytic oxidative desulfurization of liquid fuels
ALİ TUĞRUL ALBAYRAK
Doktora
Türkçe
2009
Kimya Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ GÜRKAYNAK
- Yer altı kömür gazlaştırma teknolojisi ile Eskişehir-Alpu linyit rezervinden sentez gazı üretimi: Tekno-ekonomik değerlendirmeler
Production of the synthesis gas from Eskisehir-Alpu lignite reserve with underground coal gasification: Techno-economic assessments
FATMA ÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN CAN OKUTAN