Petrol ve doğalgaz faaliyetlerinde çalışanların iş kazaları açısından değerlendirilmesi
Evaluation of employees in petroleum and natural gas activities in terms of occupational accidents
- Tez No: 898359
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM BEZEK GÜRE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği, Sağlık Yönetimi, Petroleum and Natural Gas Engineering, Healthcare Management
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Batman Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Türkiye'de her yıl birçok sektörde iş kazası yaşanmaktadır. Petrol sektöründe meydana gelen iş kazalarının değerlendirilmesini amaçlayan bu çalışmada yapay sinir ağları kullanılarak kaza tahminlemesi yapılmıştır. Petrol sektöründe faaliyet gösteren bir şirkette 2020-2023 yıllarında meydana gelmiş olan 2210 adet iş kazası verileri kullanılmıştır. Çalışmada; aylık kaza verileri ile yapay sinir ağı modellemesi yapılmıştır. Çalışmada ileri beslemeli ağlardan olan Çok Katmanlı Algılayıcı Yapay Sinir ağları (ÇKAYSA) ile Radyal Tabanlı Fonksiyon Yapay Sinir Ağları (RTFYSA) kullanılmıştır. Verilerin %70'i eğitim , %30'u test verisi olarak ayrılmıştır. Analizler sonucunda; ÇKAYSA yönteminde %84.1 doğru sınıflama oranı, RTFYSA yöntemi ile %86.4 doğru sınıflama oranı elde edilmiştir. RTFYSA yönteminin ÇKAYSA yöntemine göre daha başarılı performans gösterdiği söylenebilir. Yöntemlerin iş kazalarının tahmini amacıyla kullanılması önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
Occupation accidents occur in many sectors in Turkey every year. In this study, which aims to evaluate occupational accidents occurring in the oil sector, accident estimation was made using artificial neural networks. SPSS 21 package program was used for this purpose. Data on 2210 work accidents that occurred between 2020 and 2023 in a company operating in the oil sector were used. In this study; Artificial neural network modeling was done with monthly accident data. In the study, Multilayer Perceptron Artificial Neural Networks (MLPANN) and Radial Basis Function Artificial Neural Networks (RBFANN), which are feed-forward networks, were used. 70% of the data is divided as training data and 30% as test data. As a result of the analysis; An 84.1% correct classification rate was obtained with the MLPANN method, and an 86.4% correct classification rate was obtained with the RBFANN method. It can be said that the RBFANN method performs more successfully than the MLPANN method. Therefore, it is envisaged that the use of the model in accident risk assessments in the oil industry, which is carried out on a project basis and therefore constantly varies, will be effective for the measures to be taken.
Benzer Tezler
- Jeotermal enerjinin Ağrı ili ekonomisi için önemi: Diyadinilçesi swot analizi
The importance of geothermal energy for the economy of Ağrı: Diyadin district swot analysis
REMZİYE SOLMAZ ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
EkonomiAğrı İbrahim Çeçen Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZİFE ÖZGE BEŞER
- Madencilik çalışmalarında sismik veri toplama ve uydu ölçme tekniklerinin doğruluk analizi
Seismic acquisition in mining exploration and satellite accuracy analysis
HÜSEYİN EDİP ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATINÇ PIRTI
- A fuzzy cognitive mapping approach for carbon emission factors prioritization during COVID-19 period
COVID-19 döneminde karbon emisyon faktörlerinin önceliklendirilmesi için bir bulanık bilişsel haritalama yaklaşımı
BİRKAN KAYI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- Integration of navigation systems and identification of nonlinear model parameters for autonomous underwater vehicles in the presence of measurement biases
İnsansız sualtı araçları için seyrüsefer sistemlerinin tümleştirilmesi ve ölçüm kaynaklı kayma hatalarının olduğu durumda nonlineer hareket modelin parametrelerinin tanılaması
MUSTAFA DİNÇ
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇİNGİZ HACIYEV
- The State Oil company of The Azerbaijan Republic (SOCAR) and its European regional partnerships: 1992-2015
Azerbaycan Devlet Petrol Şirketi (SOCAR) ve SOCAR'ın Avrupa bölgesel yatırımları: 1992-2015
CEMİLE ASKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
EnerjiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiUluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKTAY FIRAT TANRISEVER