A smart energy-efficient fire prediction system for a charcoal manufacturing plant
Kömür üretim tesisi için enerji yerimli akıllı bir yangın tahmin sistemi
- Tez No: 854091
- Danışmanlar: Prof. Dr. FATİH VEHBİ ÇELEBİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- 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
- Denizaltılarda yakıt piline dayalı sevk sistemi uygulaması
Fuel cell based propulsion systems in submarines
DİLŞAD KARATAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KADİR SARIÖZ
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA BALTA
- 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
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR
- 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
2014
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEVİN ÇİĞDEM GÜRSOY
- 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
2018
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ SERTESER