Geri Dön

Doğal gaz boru hattı inşaat maliyetlerinin ön tahmini için bir yöntem önerisi

A method proposal for early estimation of natural gas pipeline construction costs

PDF İndir

  1. Tez No: 921644
  2. Yazar: COŞKUN ÇAKMAK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜRSEL ERDAL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 141

Özet

Doğal gaz boru hattı (DGBH) projelerinin maliyet tahmini, enerji altyapı projelerinin planlama ve bütçe yönetimi süreçlerinde doğru kararlar alınmasını sağlayan önemli bir adımdır. Bu çalışmada, DGBH inşaat maliyetlerini daha doğru bir şekilde tahmin edebilmek için çeşitli makine öğrenmesi modelleri geliştirilmiştir. Bu bağlamda, toplam 113 DGBH projesi incelenmiş ve bu projelere ait boru çapı, hat uzunluğu, hat vanası sayısı, take-off vanası sayısı ve pig istasyonu sayısı gibi bağımsız değişkenler kullanılmıştır. Veri seti, 90 proje eğitim ve 23 proje test verisi olarak ayrılmıştır. Modelleme çalışmaları Python programlama dili ile Jupyter Notebook ortamında gerçekleştirilmiştir. Seçilen bağımsız değişkenler kullanılarak Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR), ElasticNet Regresyon (ER), K-En Yakın Komşu (KNN), Rastgele Ormanlar (RF) ve XGBoost (XGB) algoritmaları uygulanmıştır. Modellerin başarıları, test verisi ile hesaplanan R² ve RMSE değerleri üzerinden değerlendirilmiştir. Analiz sonuçlarına göre, tüm model denemeleri arasında XGBoost modeli (R² = 0,89 ve RMSE = 23 472 275,50 $) en yüksek performansı sergilerken, Rastgele Ormanlar modeli (R² = 0,83 ve RMSE = 28 318 044,95 $) ikinci sırada yer almıştır. KNN modeli ise (R² = 0,82 ve RMSE = 29 218 117,97 $) üçüncü sırada gelmiştir. ÇDR (R² = 0,61 ve RMSE = 43 370 642,30 $) ve ER (R² = 0,74 ve RMSE = 35 228 240,74$) modelleri ise diğer yöntemlere kıyasla daha düşük performans göstermiştir. ÇDR ve ER modelleri için birer adet maliyet tahmini formülü geliştirilmiştir. Ayrıca, KNN, RF ve XGB modelleri için bağımsız değişkenlerin girilmesiyle tahmini maliyetlerin hesaplanabildiği web tabanlı bir tahmin aracı oluşturulmuştur. Sonuçlar, XGBoost ve RF algoritmalarının maliyet tahmini doğruluğunda öne çıktığını ve önerilen modellerin DGBH projelerinde ön maliyet tahmini için uygulanabilir olduğunu ortaya koymaktadır. Bu çalışma, enerji sektöründe maliyet tahmini süreçlerine katkı sağlamayı ve karar vericiler için daha etkin araçlar sunmayı amaçlamaktadır.

Özet (Çeviri)

The cost estimation of natural gas pipeline (NGP) projects is a crucial step in ensuring accurate decision-making during the planning and budget management processes of energy infrastructure projects. In this study, various machine-learning models were developed to provide more accurate estimations of NGP construction costs. In this context, a total of 113 NGP projects were analyzed, utilizing independent variables such as pipe diameter, pipeline length, number of line valves, number of take-off valves, and number of pigging stations. The dataset was divided into 90 training projects and 23 test projects. The modeling studies were conducted using the Python programming language within the Jupyter Notebook environment. Using the selected independent variables, Multiple Linear Regression (MLR), ElasticNet Regression (ER), K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forests (RF), and XGBoost (XGB) algorithms were applied. The performance of the models was evaluated based on R² and RMSE values calculated using the test dataset. According to the analysis results, among all model trials, the XGBoost model (R² = 0,89 and RMSE = $23 472 275,50) demonstrated the highest performance, while the Random Forests model (R² = 0,83 and RMSE = $28 318 044.95) ranked second. The KNN model (R² = 0,82 and RMSE = $29 218 117.97) came in third place. The MLR model (R² = 0,61 and RMSE = $43 370 642,30) and the ER model (R² = 0,74 and RMSE = $35 228 240,74) showed relatively lower performance compared to the other methods. For the MLR and ER models, one cost estimation formula was developed for each. Additionally, a web-based estimation tool was created for the KNN, RF, and XGB models, enabling users to calculate estimated costs by inputting independent variable values. The results indicated that the XGBoost and Random Forests algorithms stood out in terms of cost estimation accuracy and that the proposed models are applicable for preliminary cost estimation in NGP projects. This study aims to contribute to cost estimation processes in the energy sector and to provide decision-makers with more effective tools.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    762321

    Boru hatları güvenliğinde dağıtık akustik algılama sisteminin teknik ve ekonomik açıdan incelenmesi

    Technical and economic investigation of the distributed acoustic sensing system in pipeline security

    TALHA DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Petrol ve Doğal Gaz MühendisliğiBartın Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALTAN ÇETİN

    DR. MUSTAFA YURDABAL APAK

  2. Tez No

    776764

    Yüzer güneş enerji sistemlerinde yapısal analiz

    Structural analysis of floating solar energy systems

    YUNUS EMRE POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YALÇIN ÜNSAN

  3. Tez No

    785000

    Doğal gaz boru hattı inşaat şantiyelerinde iş güvenliği performansı ölçümü

    Occupational safety performance measurement in construction sites of natural gas pipelines

    AYŞE HÜMEYRA ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriÇankırı Karatekin Üniversitesi

    İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı

    PROF. İBRAHİM ÇİFTÇİ

  4. Tez No

    93318

    Construction analysis of natural gas pipeline projects by gıs techniques

    CBS teknikleri ile doğalgaz boru hattı projelerinin inşaat analizleri

    ÖMER KORKMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BAHATTİN COŞKUN

  5. Tez No

    518085

    Risk assessment of trans anatolian natural gas pipeline project

    Trans anadolu doğalgaz boru hattı projesinin risk değerlendirmesi

    ALI RAHIMLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPASLAN EKDAL

Geri Dön