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: Belirtilmemiş.

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. Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi

    Başlık çevirisi yok

    MERİH BAYRAM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM

  2. Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi

    Başlık çevirisi yok

    NACİYE TÜRKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  3. Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi

    Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters

    İBRAHİM TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  4. Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri

    Risk factors in the coronary artery disease

    MURAT SUHER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    KardiyolojiGazi Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

  5. Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu

    Başlık çevirisi yok

    İRFAN KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ BORAT