Design of soft sensor based on machine learning and its industrialapplication
Makine öğrenmesi tabanlı soft sensör tasarımı ve endüstriyeluygulaması
- Tez No: 804632
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEVİM YOLCULAR KARAOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çağımızda artan endüstriyel alandaki rekabet yürütülen işlerin daha hızlı ve net olmasında, alınan kararların kısa bir sürede netlik kazanmasına odaklanmaktadır. Bu yüzden oluşan insan hatalarının önüne geçmek, insan emeği ile uzun sürede yapılacak ve derin analiz gerektiren işlerde makinelere ve farklı türden algoritmalara işlerin havale edilmesi artan trendle ilerlemektedir. Bu algoritmalar daha ileri giderek, oluşacak hataları uzun süre önceden görebilmekte ve büyük riskler, parasal ve çevresel kayıpları önleyebilmektedir. Soft Sensor'lerde tam olarak oluşturulan algoritmayı uygular ve bu algoritma makine öğrenim yolu kullanılarak oluşturulur (Viyajan V.S. et al., 2022). Günümüzde ise makine öğrenmesi için gerekli olan en önemli koşul olan veri her alanda yeteri kadar birikmiştir. Veri ne kadar fazla olursa 'Data training' adıyla adlandırdığımız adım daha etkili olur. Bunun sonucunu veri testi ve tahmin kısmında elde edilen sonuçlar ile net olarak görebiliriz. Soft Sensörlerin Endüstriyel uygulamasına baktığımızda, sistemin önceden, belirli bir zamanda topladığı veri analizi sonucuna dayanarak, tahmin yürütebilmesi fabrikaları duruşa kadar götürebilecek kontrol bazlı sorunları önlemesi, uzun zaman ve masraf gerektiren laboratuvar sonuçlarını ön görerek gerekli müdahalelerini yapılması mümkündür(Kadlec P. Et al., 2009). Bu çalışmada tam olarak Python yazılım programı ve makine öğrenimi vasıtasıyla soft sensörlerin geliştirilmesi ile, daha net tahminlerin yapılması ve endüstriyel uygulamaya geçilmesi amaçlanmaktadır
Özet (Çeviri)
Nowadays, the increasing competition in the field of industry focuses on the getting decisions so fast and complete the task as soon as possible. Therefore, in order to prevent human errors, to safe time from the tasks those require human labor and deep laboratory analysis, machines and different types of algorithms are applied and this replacement increases so fast. These developed algorithms can already predict the errors and eliminate them before getting worst cases sceneries related finance and environmental. The soft sensors have capacity to apply created algorithms and these algorithms are created with the help of machine learning (Vijayan V. S. et al.,2022). İn the today's world, the data that is used in the machine learning is already collected in all sectors of industry and other fields as well. The importance of data associates with the step of Data Training. More data means much precise results and predictions. When, we look at the usage of soft sensors in the industrial field, the predictions made by soft sensors based on the data collected in the defined time duration can prevent problems those can take the plant into the shut down due to process control related issues. Or much time required laboratorial analysis made and waited to see product purity in order to take some steps to control the system (Kadlec P. et al 2009). The content of this thesis is also completely focuses on development and application of soft sensors in the Petrochemistry and Refinry with the help of Python programing language and machine learning.
Benzer Tezler
- Gesture recognition and customization on textile-based pressure sensor array
Tekstil tabanlı basınç sensörü dizisinde hareket algılama ve kişiselleştirme
İLKNUR ÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Bir tümör protezi uzatma modülünün tasarımı, analizi ve zeki kontrolü
Design, analysis and intelligent control of a tumor prosthesis extension module
SITKI KOCAOĞLU
Doktora
Türkçe
2019
Mühendislik BilimleriYıldız Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERHAN AKDOĞAN
- Development of machine learning algorithm for identification of vestibular system disorders
Vestibüler sistem bozukluklarının teşhisi için makine öğrenimi algoritması geliştirilmesi
SADDAM HEYDAROV
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU
- Çok amaçlı modelleme araçları ile atık su arıtma tesislerinin performans değerlendirmesi
Performance evaluation of wastewater treatmentplants using multi-objective modelling tools
FARUK DİKMEN
Doktora
Türkçe
2026
Çevre MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET DEMİR
- Machine learning based soft sensor design for optimization in realtime petrochemical processes
Gerçek zamanlı petrokimya proseslerinde optimizasyon için makine öğrenimi tabanlı soft-sensör tasarımı
ELSHAN MEHDIYEV
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Kimya MühendisliğiEge ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİM YOLCULAR KARAOĞLU
DOÇ. DR. BURAK ALAKENT