Geri Dön

Anlık debi ve basma yüksekliği kullanarak dalgıç pompaların ideal verimlerinin yapay zekâ teknikleri ile tahmini

Prediction of ideal efficiencies of submersible pumps with artificial intelligence techniques using the instant flow rate and head

  1. Tez No: 768007
  2. Yazar: RİFAT KURBAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. METİN GÜNER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Makine Mühendisliği, Ziraat, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mechanical Engineering, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Entegre Su Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Su yaşamın vazgeçilmez bir gereksinimidir. Kentsel, tarımsal ve endüstriyel su temini ve dağıtımı sistemlerinin en önemli bileşenleri pompalar ve motorlardır. Yer altından su temini için genellikle dalgıç pompalar tercih edilir. Su temininde karşı karşıya kalınan en önemli sorunların başında enerji tüketimi gelir. Eğer bir dalgıç pompa doğru işletim noktasında çalışmıyorsa verimi ciddi oranda düşer. Maalesef dalgıç pompalar sürekli olarak izlenemedikleri için verimli mi verimsiz mi çalıştığı da tespit edilemez. Uzaktan izleme sistemine sahip dalgıç pompalarda ise operatörler uzman değilse genellikle pompa verimine ilişkin yorum yapamaz. Bu durumda, oldukça fazla enerji israfı gerçekleşir. Bu tez çalışmasında, anlık debi ve basma yüksekliği bilinen veya bir uzaktan izleme sistemi ile yazılımsal olarak takip edilebilen bir dalgıç pompaya sahip bir sondaj kuyusunun doğru işletim noktasında çalışan bir pompa ile yenilenmesi veya doğru frekansta çalışması halinde yani ideal durumda ne kadar enerji tüketeceğini belirleyebilen bir yapay zekâ regresyon modeli önerilmiştir. Önerilen model Matlab yazılımında simüle edilmiş ve Microsoft Azure Machine Learning Studio bulut bilişim uygulamasında gerçekleştirilerek nesnelerin interneti teknolojisi ile çalışan web tabanlı bir su yönetim sistemi uygulamasına gerçek-zamanlı olarak entegre edilmiştir. Yapılan simülasyon çalışmaları ve saha uygulamaları, önerilen modelin başarıyla ideal enerji tüketimini belirleyebildiği ve operatörlere pompa seçim önerileri sunabildiğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Water is an indispensable necessity of life. The most important components of urban, agricultural, and industrial water supply and distribution systems are pumps and motors. Submersible pumps are generally preferred for underground water supply. Energy consumption is one of the most important problems encountered. If a submersible pump is not operating at the correct operating point, its efficiency drops drastically. Unfortunately, since submersible pumps cannot be monitored continuously, it cannot be determined whether they are working efficiently or inefficiently. With a remote monitoring system, operators cannot generally comment on pump efficiency unless they are experts. In this case, quite a lot of energy is wasted. In this thesis, an artificial intelligence regression model is proposed that can determine how much energy of a borehole with a submersible pump whose instantaneous flow and head is known or is remotely monitored with a software system, will consume in the ideal case by replacing the actual pump or operating it at the right frequency. The proposed model is simulated in Matlab software and implemented in Microsoft Azure Machine Learning Studio cloud computing application and integrated into a web-based water management system software working in real-time with Internet of Things technology. Simulation studies and field applications have shown that the proposed model can successfully determine the ideal energy consumption and offer pump selection recommendations to the operators.

Benzer Tezler

  1. BLDC motorlu sistemlerin alan yönlendirmeli kontrolünde yük tanıma algoritmalarının geliştirilmesi yolu ile verimlilik iyileştirmesi

    Efficiency improvement by improving load recognition algorithms in field oriented control of BLDC motor systems

    ÜMİT TARHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN AKIN

  2. Devridaim sistemleri için küçük güçlü fırçasız doğru akım motoru tasarımı, üretimi ve kontrolü

    Designing manufacturing and controlling brushless dc motor for circulation systems which has low power

    CELAL ZEREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ

  3. Modelling Kücük Menderes watershed using soil and water assessment tool (SWAT)

    Küçük Menderes Alt Havzası'nın swat (toprak ve su değerlendirme aracı) ile modellenmesi

    MOHAMMAD MATIN SADDIQI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MAHMUT EKREM KARPUZCU

  4. Gönen ve Ekşidere (Balıkesir) termal sularının hidrojeolojik incelenmesi

    Hydrogeological investigation of Gönen and Ekşidere (Balıkesir) thermal waters

    HULİSİ TOLGA YALÇIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDOĞAN YÜZER

  5. Investigation of the relation between energy consuption and load in air conditioning

    Klima sistemilerinde yük ve enerji kullanımının incelenmesi

    DENİZ BOZYEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Makine MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN HEPERKAN