Investigation of hydrate formation in highly pressurized natural gas pipelines
Yüksek basınçlı doğal gaz boru hatlarındaki hidrat oluşumunun incelenmesi
- Tez No: 940395
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜN YÜCEL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
In this study, we aim to develop advanced machine learning regression models for the predic-tion of temperature and pressure which hydrates form based on the chemical composition of sweet gas mixtures. Data were collected in accordance with the BOTAS Gas Network Code specifications, approved by the Turkish Energy Market Regulatory Authority (EMRA), and generated using the DNV GasVLe v3.10 software, which predicts the phase behavior and properties of hydrocarbon-based mixtures under various pressure and temperature conditions. We employed lineer regression, decision tree regression, random forest regression, generalized additive models and artificial neural networks to create prediction models for the hydrate formation pressure (HFP) and temperature (HFT). The performance of these models was evaluated using the hold-out cross-validation technique to ensure unbiased results. The study demonstrates the ef-ficacy of ensemble learning methods, particularly decision tree regression with an R2 and Adj. R2 both at 0.999, for predicting hydrate formation conditions, thereby enhancing the safety and efficiency of gas transport and processing. This research illustrates the potential of machine learning techniques in advancing predictive accuracy for hydrate formation in natural gas pipelines and suggests avenues for future optimization through hybrid modeling approaches
Özet (Çeviri)
Bu çalışmada, tatlı gaz karışımlarının kimyasal bileşimine dayalı olarak hidratların oluşturduğu sıcaklık ve basıncın tahmini için ileri makine öğrenmesi regresyon modelleri geliştirmeyi amaçladık. Veri seti, hidrokarbon bazlı karışımların çeşitli basınç ve sıcaklık altında faz davranışını ve özelliklerini tahmin eden DNV GasVLe yazılımı ile Türkiye Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu (EPDK) tarafından onaylanan BOTAŞ İletim Şebekesi İşleyiş üzenlemelerine ilişkin Esaslar'daki (ŞİD) kalite şartnamasine uygun olarak oluşturulmuştur. HFT ve HFP için tahmin modelleri oluşturmak amacıyla doğrusal regresyon, karar ağacı regresyonu, rastgele orman regresyonu, genelleştirilmiş katkı modeli ve yapay sinir ağları kullandık. Bu modellerin performansı, tarafsız sonuçlar sağlamak için çapraz doğrulama tekniği kullanılarak değerlendirildi. Çalışma, hidrat oluşum koşullarını tahmin etmek için topluluk öğrenme yöntemlerinin, özellikle de karar ağacı regresyonu R 2 ve Adj. R2 değerlerinin 0.999 olması ile ortaya koyuyor ve böylece Doğal gaz taşıma ve işletmenin güvenliğini ve verimliliğini artırıyor. Bu araştırma, doğal gaz boru hatlarında hidrat oluşumuna yönelik tahmin doğruluğunun geliştirilmesinde makine öğrenimi tekniklerinin potansiyelini göstermekte ve hibrit modelleme yaklaşımları aracılığıyla gelecekteki optimizasyon için yöntemler önerilmektedir.
Benzer Tezler
- Boraks pentahidratın transisyon sıcaklığı altında kristalizasyon mekanizmasının araştırılması
Başlık çevirisi yok
TÜLİN GÖZMEN
Doktora
Türkçe
1997
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. NUSRET BULUTCU
- Karadeniz'de gaz hidrat barındıran sedimanlarda sıcaklık ve akışkan akışının modellenmesi
Numerical modeling of fluid flow and heat flow in gas hydrate bearing sediments in black sea
BAHAR GÜVEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DOĞA DOĞAN
- Investigation of microbial diversity of Lake Acigol, a hypersaline lake in Southern Turkey, and their influence on biomineralization in the lake
Acıgöl'deki mikrobiyal çeşitliliğin ve bu türlerin biyomineralizasyon üzerindeki etkilerinin belirlenmesi
MERYEM MENEKŞE
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Biyolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVİN GÜL KARAGÜLER
DOÇ. DR. NURGÜL ÇELİK BALCI
- Bigadiç kolemanit konsantrelerinin yapısal seramik üretiminde alüminaya katkısının incelenmesi
The investigation of the effect of colemanite addition on alumina in the production of structural ceramics
EMİN CANER NALBANT
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiCevher Hazırlama Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRÜNNİSA ATEŞOK
DOÇ. DR. BURAK ÖZKAL
- Kendiliğinden ilerleyen yüksek sıcaklık sentezi yöntemi ile B4C üretiminde katalizörlerin etkilerinin araştırılması
The investigation of effects of catalysts on the production of B4C via self propagating high temperature synthesis
HASAN ÖZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ONURALP YÜCEL