Geri Dön

Büyük endüstriyel kazalarda yapay sinir ağları kullanılarak anlık risk değerlendirmesi

Instant risk assessment using artificial neural networks in major industrial accidents

  1. Tez No: 720488
  2. Yazar: TOLGA BARIŞIK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALİ FUAT GÜNERİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İş Güvenliği ve Sağlığı Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 123

Özet

Büyük endüstriyel kazalar; son dönemlerde ülkemizde önemli bir konu haline gelmiştir. Tesis içerisinde ya da dışarısında çalışanların ve çevrenin güvenliği için anında ya da sonrasında önemli risklere yol açan bir ya da birden fazla tehlikeli maddenin neden olduğu gaz yayılımı, patlama ve yangın gibi olaylar büyük endüstriyel kazalar olarak bilinmektedir. Çalışmada BLEVE, gaz yayılımı gibi olayların yapay sinir ağı modelleriyle sonuç tahminleri yapılmıştır. Bazı büyük endüstriyel kazaların daha iyi anlaşılabilmesi için bazı deneyler incelenmiş ve sonuçları irdelenmiştir. Deneylerde genellikle; salınma koşulları, gaz boşalma oranları, boşalma süreleri, meteorolojik durumlar vb. verilerin parametreleri yapay sinir ağ modelinde girdi olarak kullanılmıştır. Literatürde yapılan önemli gaz yayılım deneylerinden bazıları incelenmiştir. Bu literatürdeki deneylerde LNG, Freon/Nitrojen gibi gazlar kullanılarak yayılımların sonuçları tespit edilmiştir. Deneylerden çıktı olarak farklı türdeki gazların yayılımını incelemek ve havada yayılan gazın konsantrasyonunu ppm ve bazı deneylerin de termal radyasyon etkilerini yani ısı akısını kW/m2 cinsinden sonuçları ve risk boyutları yapay sinir ağ modelleri ile tahmin edilmiştir. Gerçek deneysel sonuçlar, hesaplanan sonuçlar ve üç farklı algoritmanın tahmini sonuçları karşılaştırılmıştır. Kullanılan algoritmalar; Levenberg Marquardt, Scaled Conjugate Gradient ve Newton metodlarıdır. Makine öğrenmesi, derin öğrenme, yapay zeka gibi bilimlerin ilerlemesiyle birlikte çeşitli algoritmalar tasarlanmakta ve geliştirilmektedir. Endüstrilerde en yaygın yangın türlerinden biri olan BLEVE etkileri, son yıllarda giderek daha popüler hale gelen Levenberg-Marquardt algoritması kullanılarak tahmin edilmektedir. Burada BLEVE için Yellow Book“Static BLEVE Model”indeki denklemler kullanılmaktadır. BLEVE etkilerinin modelde elde edilen tüm sonuçlar ayrıca bir yapay sinir ağı modeli kullanılarak tahmin edilmiştir. Bu yöntem ile denklemler kullanılmadan doğru sonuçlara yakın sonuçlar tahmin edilebilmektedir. Yapılan çalışmalar sonucunda Levenberg Marquardt algoritması kullanılarak oluşturulan yapay sinir ağı modeli ile BLEVE etkileri tahmin edilmiştir. Tahmini sonuçlar ile hesaplanan fiili sonuçların birbirine yakın olduğu görülmektedir. Levenberg-Marquardt algoritması ile oluşturulan yapay sinir ağı modelinin tahmin edilen sonuçları ile gerçek sonuçlar arasındaki istatistiksel değerler incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Major industrial accidents have become an important issue in our country recently. Events such as gas emission and dispersion, explosion or fire caused by one or more dangerous substances that cause immediate or later significant risks for the safety of employees as major industrial accidents. In the study, outcome predictions of events such as BLEVE and gas emission were made with artificial neural network models. Field experiments were chosen and their results were examined in order to better understand the major industrial accidents. Generally, in experiments, data parameters like, release conditions, gas outflow rates, times, meteorological conditions, etc. parameters of the data were used as inputs in the artificial neural network model. Among the important gas emission experiments in the literature, some experiments were investigated. In the chosen experiments, the results of the emissions were determined by using gases. As an output from the experiments, to examine the diffusion of different types of gases and the concentration of the gas emitted in the air and the thermal radiation effects of some experiments the results and risk dimensions were estimated by artificial neural network models. Actual experimental results calculated results and estimated results of three different algorithms are compared. Algorithms used; Levenberg Marquardt, Scaled Conjugate Gradient and Newton methods. With the advancement of sciences such as machine learning, deep learning and artificial intelligence, various algorithms are being designed and developed. BLEVE effects, one of the most common types of fire in industries, are estimated. Equations in BLEVE's Yellow Book“Static Model”are used here. In this method, close results can be estimated without using equations. It is seen that the estimated results and the actual calculated results are close to each other. The statistical values between the predicted results of the artificial neural network model and the actual results were examined.

Benzer Tezler

  1. Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace

    Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı

    ALİ CENK KESKİN

    Doktora

    Fransızca

    Fransızca

    2009

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. JEAN MARC SOREL

    PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM

  2. Design of vehicular communication systems employing physical layer network coding over cascaded fading channels

    Kaskad sönümlemeli kanallarda fiziksel katman ağ kodlama yapan araçlar arası haberleşme sistemlerinin tasarımı

    SERDAR ÖZGÜR ATA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM ALTUNBAŞ

  3. Estimation of success of energy efficieny support program applications for SME's with data mining

    KOBİ'lere yönelik enerji verimliliği destek program başvurularının başarısının veri madenciliği ile tahmini

    HANDE DEMİROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKE BEREKETLİ

  4. İran ekonomisinde ithal ikamesi ve yapısal değişmenin ekonometrik analizi

    Başlık çevirisi yok

    HEDAYAT MONTAKHAB

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    Ekonomiİstanbul Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET KILIÇBAY