Geri Dön

A smart energy-efficient fire prediction system for a charcoal manufacturing plant

Kömür üretim tesisi için enerji yerimli akıllı bir yangın tahmin sistemi

  1. Tez No: 854091
  2. Yazar: WİNDPAGNAGDE MURİEL EMİLİE OUEDRAOGO
  3. Danışmanlar: Prof. Dr. FATİH VEHBİ ÇELEBİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Son yıllarda nesnelerin, binaların ve şehirlerin bağlantılı ve akıllı hale getirilmesi yönünde bir eğilim söz konusudur. Akıllı binalar, şehirler ve şebekeler temaları yenidir ve bu kavramların arkasında tarım, finans, lojistik vb. dahil olmak üzere toplumun tüm sektörlerini dönüştüren dijital bir devrim vardır. İyi performans üretirken verimli bir şekilde çalışmalarını sağlayabilecek tüm teknolojileri kullanan fabrikalar söz konusudur. Ancak, kullanılan teknolojiler ne olursa olsun, fabrikalarda çalışmak birçok nedenden ötürü riskler, özellikle de yangın riskleri arz etmektedir. Örneğin, bir odun kömürü üretim tesisi yangın riski taşımaktadır. Bu bağlamda, günümüzde yangınları öngörmek için uygun ekipmanların yardımıyla birçok teknoloji kullanılmaktadır. Bu ekipmanların uzun ömürlü olması için, çalıştıkları enerjiyi doğru bir şekilde yönetmek gerekir. Bu nedenle, daha iyi enerji yönetimi sağlamak için, bir odun kömürü üretim tesisi için akıllı enerji tasarruflu bir yangın tahmin sistemi önerilmektedir. Bir ağdaki aktif ekipman tarafından aşırı enerji tüketimi ile ilgili sorunların çözülmesi gerekmektedir. Dört farklı makine öğrenimi algoritması yardımıyla yangın riskini tahmin etmek için verileri eğitmek ve test etmek için bir veri kümesi kullanılmıştır. Ayrıca Genetik Algoritma (GA) ve bir tür takviyeli öğrenme algoritması olan SARSA algoritması kullanılarak ağın enerji tüketimi optimize edilmeye çalışılmıştır.

Özet (Çeviri)

In recent years, there has been a tendency to make objects, buildings, and cities connected and smart. The themes of smart buildings, cities, and grids are new and behind these concepts, there is a digital revolution that is transforming all the sectors of society, including agriculture, finance, logistics, etc. It is the case of factories that use all the technologies that can allow them to operate efficiently while producing good performance. However, regardless of the technologies used, work in the factories presents risks, in particular fire risks for many reasons. For example, a charcoal manufacturing plant presents fire risks. In this regard, many technologies, with the help of the appropriate equipment are nowadays used to predict fires. For these equipments to have a long life, it is necessary to properly manage the energy with which they operate. For this reason, to ensure better energy management, a smart energy-efficient fire prediction system for a charcoal manufacturing plant is proposed. Problems related to excessive energy consumption by active equipment in a network need to be resolved. A dataset has been used to train and test data to predict the risk of fire with the help of four different machine learning algorithms. We also tried to optimize the energy consumption of the network by using Genetic Algorithm (GA) and SARSA algorithm, a type of reinforcement learning algorithm.

Benzer Tezler

  1. Denizaltılarda yakıt piline dayalı sevk sistemi uygulaması

    Fuel cell based propulsion systems in submarines

    DİLŞAD KARATAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KADİR SARIÖZ

  2. Yazılım tanımlı ağlar ve nesnelerin interneti temelli akıllı şebekelerde anomali tespiti

    Anomaly detection in smart grids based on software-defined networks and the internet of things

    HİLAL YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA BALTA

  3. Düşük maliyetli ve kaynakları verimli kullanabilen sürekli öğrenebilen akıllı cihaz çekirdeği

    Low-cost and resource-aware intelligent device: A core of thing

    ONUR AKDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR

  4. Otomatik havalandırma programı parametrelerinin tekstillerden koku uzaklaştırma ve hav çıkarma etkilerinin incelenmesi

    Investigating linting and removing odour affects from textiles of automatic airing program parameters

    BÜKRA KALAYCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEVİN ÇİĞDEM GÜRSOY

  5. Kapalı hacim yangınlarında güneş kırıcı elemanların düşey yangın yayılımına etkisinin sayısal modelleme yöntemi ile incelenmesi

    Investigation of sunshading elements on vertical fire spread in enclosed fire by numerical simulation

    ÇİSEL EZGİ KARAKOYUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ SERTESER