Bir radon kontrol sistemi için radon ölçümlerinin tahmin edilmesi
Predicting radon measurements for a radon control system
- Tez No: 952842
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ERTAN KÜRKÇÜOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Elektronik dedektör, Isparta, Lineer regresyon modelleri, Electronic detector, Isparta
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, farklı mekanlarda saatlik olarak ölçülen bina içi atmosferik radon konsantrasyonlarının, bir merkezden online olarak takibi ve elde edilen ölçümlere bağlı olarak sonraki ölçümlerin tahmin edilmesi amacıyla geliştirilen IRL-RTA (Isparta Radon Laboratuvarı-Radon Tahmin Ağı) sistemi tanıtılmaktadır. Söz konusu tahmin ağı, daha önceden kapalı mekanlarda kullanılmak üzere tasarlanmış ve başarılı bir şekilde çalıştığı kanıtlanmış olan IRL-RMS (Isparta Radon Laboratuvarı-Radon Monitörleme Sistemi) üzerine inşa edilmiştir. IRL-RTA için kullanılacak tahmin algoritmasının formunu belirleyebilmek için bir ön-çalışma gerçekleştirilmiştir. Lineer regresyon (T1), sıcaklığa bağlı yaklaşım (T2) ve neme bağlı yaklaşım (T3) formülasyonları arasında, ön-ölçümlerde uyumlu tahminler üretmede T1 yaklaşımının daha başarılı olduğu bulunmuştur. Tahmin algoritması için T1 formülasyonu esas alınarak C# dilinde hazırladığımız kodlama IRL-RTA tasarımına entegre edilmiş ve sistemin radon tahmin etmedeki başarısı 210 gün boyunca sürdürülen test-ölçümleriyle incelenmiştir. Test-ölçümleri, Süleyman Demirel Üniversitesi'nde farklı radon seviyelerine sahip üç farklı ölçüm noktasında gerçekleştirilmiştir (B1, B2 ve B3 sırasıyla, daha önceki çalışmalarda düşük, orta ve yüksek radon konsantrasyonu tespit edilmiş birimlerdir). Her bir ölçüm noktasına IRL-RMS ve IRL-RTA sistemlerine ait birer ölçüm birimi yerleştirilerek, ortamdaki radonun özdeş iki dedektör tarafından ne denli uyumla ölçüldüğü ve IRL-RTA sistemine ait dedektörle yapılan ölçümler ve tahminler arasındaki uyum düzeylerinin ne olduğu, grup verileri arasındaki bağıl hata oranları hesaplanarak incelenmiştir. Elde edilen 44.500 radon ve tahmin verisi analiz edildiğinde; IRL-RTA mimarisiyle yapılan radon tahminlerine ait uyum düzeylerinin, aynı ortamdan veri toplayan iki dedektörün ölçümleri arasındaki uyumdan daha yüksek olduğu incelenen tüm ölçüm noktaları için tespit edilmiştir. IRL-RTA sisteminin radon ölçümleri ile tahminleri arasındaki uyum yüzdelerinin; B1 ölçüm noktası (radon düzeyi <100 Bq/m3) için %91,5, B2 ölçüm noktası (radon düzeyi 100-300 Bq/m3) için %95,6 ve B3 ölçüm noktası (radon düzeyi >300 Bq/m3) için %94,9 olduğu bulunmuştur. Ek olarak, IRL-RTA sisteminin yüksek veri iletim performansına (%98,1) sahip olduğu da saptanmıştır. Çalışma bulguları, önerilen tasarımın gerçek ölçümlerle örtüşen veriler üretebildiğini ve bina içi radon konsantrasyonlarını tahmin etmede güvenilir bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Radon is a colorless, odorless and tasteless radioactive gas formed by the decay of radium in nature. It accounts for about half of the radiation dose taken from natural sources. Found naturally in soil, rocks and groundwater, this gas can accumulate in weakly ventilated indoor environments and can become a significant health risk. Radon is recognized by the World Health Organization as the second most dangerous cause of lung cancer after smoking. Therefore, it is crucial for public health to monitör and predict indoor radon levels before they reach dangerous levels. This thesis present the IRL-RTA (Isparta Radon Laboratory-Radon Prediction Network) system, which is developed for online radon monitoring and predicting future measurements. The system is capable of taking hourly indoor radon measurements from various locations and predicting the next measurements based on previous data collected. This radon prediction network was built on IRL-RMS (Isparta Radon Laboratory Radon Monitoring System), which was originally designed for indoor use and has demonstrated reliable performance in monitoring radon levels effectively. A preliminary study was carried out to determine the form of the prediction algorithm to be used for IRL-RTA. The study compared three formulations: linear regression (T1), a temperature-dependent approximation (T2) and a humidity-dependent approximation (T3). Among these, the linear regression approach (T1) was found to be the most successful in producing consistent estimates that aligned with the pre-measurement data. Building upon the T1 formulation for the prediction algorithm, we integrated our C# coding into the IRL-RTA design. To evaluate the success of this system for predicting radon levels, we carried out test measurements over 210 days. Test-measurements were carried out at three different measurement points, which have different radon levels at Süleyman Demirel University (B1, B2 and B3 are units where low, medium and high radon concentrations were detected in previous studies, respectively). At each measurement point, a measurement unit from the IRL-RMS system and a measurement unit from the IRL-RTA systems were placed and the agreement between the two identical detectors and the agreement between the test-measurements and estimations by the detector of the IRL-RTA system were analyzed by calculating the relative error values between the data group. When 44,500 radon measurement and prediction data were analyzed, it was found that for all the measurement points examined, the agreement levels of radon predictions obtained by the IRL-RTA architecture were higher than the agreement levels between the measurements of two detectors collecting data from the same environment. The percentages of agreement between radon measurements and predictions of the IRL-RTA system were 91.5% for measurement point B1 (radon level <100 Bq/m3), 95.6% for measurement point B2 (radon level 100-300 Bq/m3) and 94.9% for measurement point B3 (radon level >300 Bq/m3). Furthermore, the IRL-RTA system demonstrated a high data transmission performance, achieving a rate of 98.1%. The findings of the study clearly showed that the proposed design can successfully generate data that aligns closely with actual measurements and can be reliably used to estimate indoor radon concentrations.
Benzer Tezler
- Road surface micro and macro texture influence on skid resistance
Yol yüzeyi mikro ve makrodokusunun kayma direncine etkisi
MURAT ERGÜN
Doktora
İngilizce
1997
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE AĞAR
- Bir radon izleme sisteminin tasarımı ve test edilmesi
Designing and testing a radon monitoring system
ABBAS ALPASLAN KOÇER
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ERTAN KÜRKÇÜOĞLU
- Adana'nın yüreğir ilçesi mustafa kemal paşa bulvarında temel radyasyon ölçümü ve sağlık riskinin değerlendirmesi
Basic radiation measurement and health risk assessment in mustafa kemal pasha boulevard, yüreğir district of adana
ENGİN AKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
BiyofizikKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER SÖĞÜT
- Trombositten zengin plazma uygulanmış kronik periodontitisli bireylerde elastaz aktivitesi seviyesinin belirlenmesi
Elastolytic activity in chronic periodontitis patients whom platelet-rich plasma were applied
İDİL KURTULUŞ
Doktora
Türkçe
2004
Diş Hekimliğiİstanbul ÜniversitesiPeriodontoloji Ana Bilim Dalı
PROF.DR. SERDAR ÇİNTAN
- Elit güreşçilerde maksimal kuvvet antrenmanlarının serum interlökin-6 (ıl-6) seviyesi ve bağışıklık sistemi üzerine etkileri
The effect of maximal strength training on serum interleukin-6 level and immune system in elite wrestlers
SERHAT ÖZBAY
Doktora
Türkçe
2017
SporAtatürk ÜniversitesiSpor Sağlık Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN DEMİREL