Feldspat kurutma tesislerinde kullanılan döner fırınların yapay zeka ile verimlilik optimizasyonu
Optimization of rotary dryers used in feldspar drying plants with artificial intelligence
- Tez No: 927547
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜRCAN ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 119
Özet
Bu tez çalışması, endüstriyel kurutma süreçlerinde enerji verimliliğinin artırılması ve üretim maliyetlerinin düşürülmesi için yapay zeka ve zaman serisi analizi yöntemlerini bir araya getirerek kapsamlı bir araştırma sunmaktadır. Bu süreçlerde enerji tüketiminin azaltılması, ürün tonajının arttırılması hedeflenmiştir. Literatür taraması, bu hedeflere ulaşmak için mevcut araştırmaların bulgularını özetlemiş ve mevcut metodolojilerin avantajlarını ve sınırlılıklarını ortaya koymuştur. Bu tez çalışmasında, endüstriyel kurutma süreçlerinin performansını iyileştirmek amacıyla zaman serisi analizi alanında yaygın olarak kullanılan yöntemler değerlendirilmiştir. Bu kapsamda, Long-Short Term Memory (LSTM), Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA), Support Vector Regressor (SVR) ve Extreme Gradient Boosting (XGBoost) gibi farklı yaklaşımlar detaylı bir şekilde incelenmiştir. Her bir yöntem, zaman serilerindeki doğruluk performansını ölçmek için Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Root Mean Squared Error (RMSE) ve Mean Squared Error (MSE) gibi yaygın hata ölçütlerine göre analiz edilmiştir. Bu yöntemlerin performans sonuçları karşılaştırılmış ve istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar olup olmadığı değerlendirilmeye alınmıştır. Analiz sürecinde, yöntemlerin belirli bir veri seti ve problem özelindeki uygunlukları dikkate alınarak, optimal model seçimi gerçekleştirilmiştir. Bu yaklaşım, yalnızca bir yöntemin doğruluk veya hata oranına değil, aynı zamanda modelin genel uygulanabilirlik ve esneklik düzeyine dayalı bir değerlendirme yapmayı hedeflemiştir. Elde edilen sonuçlar, farklı model yaklaşımlarının güçlü ve sınırlı yönlerini ortaya koymuş, bu bulgular doğrultusunda kullanılabilecek en uygun tahmin modelleri belirlenmiştir. Sonuçlar, geliştirilen optimizasyon stratejilerinin endüstriyel kurutma süreçlerinde önemli iyileştirmeler sağladığını açıkça ortaya koymaktadır. Benzer zaman dilimlerine bakıldığında üretim tonajı 2023 yılında ortalama 19,24 ton/saat iken, bu değer 2024 yılında %31 artışla 25,14 ton/saat'e yükselmiştir. Gaz tüketimi, 2023 yılında 10,70 sm³/ton iken 2024 yılında %23 azalarak 8,22 sm³/ton seviyesine düşmüştür. Toplam gaz tüketimi, tonajdaki %31'lik artışa ve nem oranındaki %9,7'lik artışa rağmen yalnızca sınırlı bir artış göstermiş, 205,82 birimden 206,54 birime çıkmıştır. Bu bulgular, enerji verimliliği açısından kayda değer bir gelişimi temsil etmektedir. Bu çalışma, yalnızca endüstriyel kurutma süreçlerinin performansını optimize etmekle kalmayıp, aynı zamanda zaman serisi analizi alanında model seçimi ve değerlendirme süreçlerine de katkı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a comprehensive study combining artificial intelligence and time series analysis methods to improve energy efficiency and reduce production costs in industrial drying processes. The study aims to reduce energy consumption and increase product tonnage in these processes. A literature review has summarized the findings of existing research and highlighted the advantages and limitations of current methodologies. This thesis evaluates widely used methods in the field of time series analysis to enhance the performance of industrial drying processes. In this regard, approaches such as Long-Short Term Memory (LSTM), Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA), Support Vector Regressor (SVR), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) were examined in detail. Each method was analyzed using common error metrics such as Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Root Mean Squared Error (RMSE), and Mean Squared Error (MSE) to assess the accuracy of predictions in time series. The performance results of these methods were compared, and the statistical significance of differences was evaluated. During the analysis, the suitability of methods for specific datasets and problems was considered, leading to the selection of the optimal model. This approach aimed to evaluate not only the accuracy or error rates of a method but also its overall applicability and flexibility for the given problem. The results revealed the strengths and limitations of different modeling approaches, allowing for the identification of the most appropriate predictive models based on these findings. The results clearly demonstrate that the developed optimization strategies have achieved significant improvements in industrial drying processes. For example, the production tonnage increased from an average of 19.24 tons/hour in 2023 to 25.14 tons/hour in 2024, representing a 31% increase. Gas consumption decreased by 23%, from 10.70 sm³/ton in 2023 to 8.22 sm³/ton in 2024. Despite a 31% increase in tonnage and a 9.7% increase in moisture content, total gas consumption showed only a limited increase, rising from 205.82 units to 206.54 units. These findings represent a remarkable advancement in energy efficiency. This study not only optimizes the performance of industrial drying processes but also contributes to model selection and evaluation procedures in the field of time series analysis.
Benzer Tezler
- Marmara bölgesindeki farklı kökenli doğal kumların beton özelliklerine etkisi
The effect of different natural sands on concrete properties in the marmara region
SELAHATTİN HASDEMİR
Doktora
Türkçe
2007
Jeoloji Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ATİYE TUĞRUL
- Porselen üretiminde kuvars yerine zeolit ilavesi etkisinin incelenmesi
Investigation of zeolite addition effect instead of quartz at porcelain production
AYŞE ŞÜKRAN DEMİRKIRAN
Doktora
Türkçe
2006
Metalurji MühendisliğiSakarya ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EŞREF AVCI
YRD. DOÇ. DR. RECEP ARTIR
- Sivas–Yıldızeli yöresi vermikülit hammaddesinin seramik sektöründe kullanımının araştırılması
Investigation of the use of vermiculite raw material in Sivas-Yildizeli region in ceramic industry
ŞABAN TAPİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Metalurji MühendisliğiSivas Cumhuriyet ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAHSİN BOYRAZ
- Farklı başlangıç maddeleri kullanılarak sol-jel yöntemiyle monolitik silika aerojel ve silika aerojel sentezi ve karakterizasyonu
Synthesis and characterization of monolithic silica aerogel and silica aerogel with sol-gel method by using different starting materials
YELİZ YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Kimya MühendisliğiGazi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HABİBE CANAN CABBAR
- Production of ceramic based parts by microwave sintering
Seramik esaslı parçaların mikrodalga sinterleme ile üretimi
ALPASLAN ESİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Makine MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SABRİ ALTINTAŞ