Barajların su seviyesinin yapay zeka ile tespiti
Determination of water level of dams with artificial intelligence
- Tez No: 853611
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ÜNSAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Hidrolik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Su, insan varlığı için hayati bir gerekliliktir. Bu nedenle insanoğlu yıllar boyunca bu temel kaynağı, eşit olmayan mekansal- zamansal dağılımını ve sonlu doğasını dikkate alırken insana ve çevreye sayısız faydası için kullanmanın yollarını aramışlardır. Artan nüfus, hızla gelişen kentleşme, tarımsal sulama, gün geçtikçe şiddetlenen küresel ısınma, su kaynaklarının bilinçsiz kullanımı gibi faktörlerle birlikte suya olan talep artmaktadır ancak sınırlı su kaynakları tüm bu değişkenlere cevap verebilecek yeterlilikte değildir. Sınırlı su kaynakları nedeniyle tüm sektörlerde farklı faaliyetler kısıtlanmaktadır. Su kaynaklarının yetersizliği, gelişmekte olan sosyal ve ekonomik sektörlerdeki potansiyelleri yavaşlatmaktadır. Bu zorluklarla mücadelede, su talebini ve arzını yönetmek için su kaynaklarının korunması ve yönetimi büyük önem teşkil etmektedir. Etkili ve sürdürülebilir su kaynakları yönetiminde önemli rol oynayan rezervuarlar; yağışlı dönemlerde suyu depolayarak kurak dönemlerde su temini sağlamak, tarımsal sulama, hidroelektrik üretim vb. amaçlara hizmet eder. Rezervuarlardaki su seviyesinin takibi, ekolojik sistemleri ve insanlığı gelecekteki kullanım için korurken, su kaynaklarından mümkün olan faydayı garanti altına almak, su yönetiminin arz ve talep biçimlerinin nasıl dengeleneceğini öngörmek açısından önemli olmuştur. Çalışmada Kahramanmaraş ilinde bulunan Kılavuzlu Barajı'nın kot seviyesini tahmin etmek için çeşitli yapay zeka regresyon modelleri oluşturulmuştur. DSİ 20. Bölge Müdürlüğünden temin edilen verilerin 5 yıllık kısmı ile modeller eğitilmiş, 1 yıllık veriler ile teste tabi tutulmuştur. Eğitim aşamasında en başarılı determinasyon katsayısı Gauss Süreç Regresyon modeli ile elde edilmiştir (R2=1,00). Test aşamasında ise en yüksek determinasyon katsayısına Yapay Sinir Ağları ile ulaşılmıştır (R2=0,88).
Özet (Çeviri)
Water is a vital necessity for human existence. Therefore, throughout the years, humanity has sought ways to use this essential resource for countless benefits to humans and the environment, considering its unequal spatial-temporal distribution and finite nature. Factors such as increasing population, rapid urbanization, agricultural irrigation, escalating global warming, and the indiscriminate use of water resources have led to a growing demand for water. However, the limited water sources are not sufficiently capable of responding to all these variables. Due to limited water resources, various activities are restricted across all sectors. The inadequacy of water resources is slowing down the potentials in developing social and economic sectors. In the struggle against these challenges, the preservation and management of water resources are of great importance to regulate water demand and supply. Reservoirs play a significant role in effective and sustainable water resource management; they store water during rainy periods to provide a water supply during dry periods, serving purposes such as agricultural irrigation, hydroelectric power generation, and more. Monitoring the water levels in reservoirs has been crucial in safeguarding ecological systems and ensuring the optimal benefit from water sources for future use, anticipating how the supply and demand aspects of water management will be balanced. In the study, various artificial intelligence regression models have been created to predict the elevation levels of the Kılavuzlu Dam located in the Kahramanmaraş province. The models were trained using a 5-year subset of the data obtained from the 20th Regional Directorate of State Hydraulic Works (DSİ), and then tested with a separate set of data covering a period of 1 year. During the training phase, the most successful determination coefficient was obtained with the Gaussian Process Regression model (R2=1,00). During the testing phase, the highest determination coefficient was achieved with Artificial Neural Network (R2=0,88).
Benzer Tezler
- Baraj gölü su seviye değişiminin farklı yapay zekâ yöntemleri ile tahmini
Estimation of dam lake water level change using different artificial intelligence methods
ÖZDEN NUR ŞENTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İnşaat Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DEMİRCİ
- Genetik ifadeli programlama ile taşkın öteleme modellemesi
Modeling flood routing with genetic expression programming
ŞAFAK OK ORAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İnşaat MühendisliğiDicle Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEVZİ ÖNEN
- İklim değişikliğinin içme suyu temini amaçlı kullanılan barajların doluluk oranlarına etkisinin yapay sinir ağı modellenmesi ile belirlenmesi
Determination of the effect of climate change on the occupancy rates of dams used for drinking water supply using artificial neural network modeling
FURKAN DEMİRBAŞ
Doktora
Türkçe
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE ELMASLAR ÖZBAŞ
- Studying seepage in a body of earth-fill dam by (artificial neural networks) ANNs
Toprak dolgu baraj gövdesindeki sızmanın yapay sinir ağları (YSA) ile incelenmesi
DENİZ ERSAYIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
İnşaat Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsüİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKMEN TAYFUR
- Sulak alanların uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri ile irdelenmesi: Akgöl örneği
Analysis of wetlands using remote sensing and geographic information systems: Akgol sample
ADALET DERVİŞOĞLU
Doktora
Türkçe
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU