Geri Dön

Döner fırınlarda çinko geri kazanımının makine öğrenmesi kullanılarak sınıflandırılması ve regresyon analizi

Classification and regression analysis of zinc recovery in rotary kilns using machine learning

  1. Tez No: 868827
  2. Yazar: DİDEM KÖFTER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ÇELİK, DR. ÖĞR. ÜYESİ KÜRŞAT MUSTAFA KARAOĞLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

Demir ve çelik endüstrisi dünya çapında önemli bir sektördür ve Elektrik Ark Fırınları (EAF), bu endüstride en yaygın kullanılan yöntemlerden biridir. Bu fırınlardan elde edilen tozdan çinko geri kazanımı, yaygın bir uygulamadır. Bu çalışmada, Waelz prosesi ile çinko geri kazanımı sağlanmış ve cüruftaki çinkonun kalitesi çeşitli denetimli makine öğrenimi teknikleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Ayrıca, bu tez çalışması kapsamında ayrıntılı analizler gerçekleştirilmesine olanak sağlamak için çıktılar üzerinde regresyon analizleri yapılmıştır. Sınıflandırıcı ve regresyon modellerinin eğitiminde kullanılan veriler, Waelz prosesi hammaddelerinin ve cüruf örneklerinin kimyasal analizleri yoluyla elde edilmiştir. Elde edilen veriler, cüruftaki çinko içeriğine göre uzmanlar tarafından etiketlenmiştir. Cürufta çinko geri kazanım kalitesini sınıflandırmak için yapılan deneysel çalışmalarda, Destek Vektör Makinesi, Karar Ağacı, Naive Bayes ve Rastgele Orman gibi makine öğrenmesi teknikleri kullanılmıştır. Modellerin güvenilirliğini sağlamak için çapraz doğrulama tekniklerinden, k-kat çapraz doğrulama, kullanılmıştır. Deneysel çalışmaların sonuçlarına göre, Karar Ağacı modeli kullanılarak geliştirilen yaklaşımda %99'dan daha yüksek sınıflandırma performansı elde edilmiştir. Ayrıca, diğer sınıflandırma yaklaşımları da yüksek ve rekabetçi sonuçlar üretmiştir. Regresyon analizi açısından, kullanılan hammadde miktarı, EAF'daki demir oranı ve üretilen cüruf miktarı arasında anlamlı bir ilişki gözlenmiştir. Cüruf miktarı üzerinde en etkili maddelerin EAF tozu miktarı, EAF tozundaki demir oranı, kömür ve kireç olduğu belirlenmiştir. Bu çalışmanın bulguları, demir çelik endüstrisinde çevre dostu ve ekonomik olarak uygulanabilir çözümlerin geliştirilmesi için yol gösterici olacaktır. Sonuç olarak, endüstriyel atıkların geri dönüştürülmesi ve çevresel etkilerinin azaltılmasıyla sürdürülebilir bir endüstriyel üretim süreci oluşturulacaktır.

Özet (Çeviri)

The iron and steel industry is an important sector worldwide, and Electric Arc Furnaces (EAFs) are one of the most widely used methods in this industry. Zinc recovery from the dust obtained from these furnaces is a common practice. In this study, zinc recovery was achieved with the Waelz process and the quality of zinc in the slag was classified using various supervised machine learning techniques. In addition, regression analyses were performed on the outputs to enable detailed analyses within this thesis's scope. The data used in training of the classifier and regression models were obtained through chemical analyses of Waelz process feedstocks and slag samples. Experts labelled the datang to the zinc content in the slag. Machine learning techniques such as Support Vector Machine, Decision Tree, Naive Bayes and Random Forest were used in the experimental studies to classify the zinc recovery quality. To ensure the reliability of the models, k-fold cross-validation technique has been employed. According to the results of the experimental studies, the classification performance of the approach using the Decision Tree model is higher than 99%. Moreover, other classification approaches also produced high and competitive results. In regression analysis, a significant relationship was observed between the amount of raw material used, the iron content in the EAF, and the amount of slag produced. It was determined that the most effective substances in the amount of slag were the amount of EAF powder, iron content in EAF powder, coal, and lime. This study's findings will guide the development of environmentally friendly and economically viable solutions in the iron and steel industry. As a result, a sustainable industrial production process will be created by recycling industrial waste and reducing their environmental impact.

Benzer Tezler

  1. Endüstriyel baca tozlarından metalik değerlerin kazanımı

    Evaluation metalic values from industrial flue dusts

    MEHMET HAKAN MORCALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    KimyaMarmara Üniversitesi

    Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADNAN AYDIN

    PROF. DR. ONURALP YÜCEL

  2. Demir yüksek fırını baca çamuru tozlarından iyonik sıvılarla çinko metalinin uzaklaştırılması

    Removal of ionic liquids and zinc ores from the dust of the mud of iron blast furnace pipe

    MEHMET DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Maden Mühendisliği ve MadencilikSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEVZAT ASLAN

  3. Hematit karakterli demir cevherinden ve yüksek fırın baca tozundan sünger demir üretilebilirliğinin araştırılması

    Investigation of hematite iron ores and blast furnace dusts's availability in the sponge iron production

    GÖKHAN DOĞANTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Metalurji MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAYRETTİN AHLATCI

  4. Zenginleştirilmiş çinko cevherinden çinko oksit üretimi için yeni bir metodun tasarımı

    The design of a new method for zinc oxide production from enriched zinc ore

    SİBEL GÜRSES AKÇALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Kimya MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. SELAHATTİN GÜLTEKİN

  5. Microstructural characterization of corroded MgO-based refractory materials

    Korozyona uğramış MgO-esaslı refrakter malzemelerin mikroyapısal karakterizasyonu

    YENER MERCANKÖŞK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Metalurji Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Metalurji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEDAT AKKURT

    PROF. DR. MUHSİN ÇİFTÇİOĞLU