Geri Dön

Petrol üretiminin sürdürülebilirliği: Makine öğrenmesi ile makroekonomik şokların analizi

Sustainability of oil production: Analysis of macroeconomic shocks using machine learning

  1. Tez No: 964271
  2. Yazar: DIAS ZEKENOV
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖZAY ÖZPENÇE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Maliye, Finance
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Maliye Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Maliye Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 150

Özet

Bu tez, petrol üretiminin sürdürülebilirliğini jeolojik, ekonomik ve çevresel açılardan incelemektedir. Stratejik bir fosil yakıt olan petrol, 19. yüzyılın sonlarından itibaren modern sanayi ekonomilerinin gelişiminde kilit bir rol oynamıştır. Çalışma, petrolün oluşumu, kimyasal bileşimi ve hidrolik kırma gibi geleneksel ve geleneksel olmayan üretim tekniklerini ele alarak başlamaktadır. 1973 Petrol Ambargosu, 1979 İran Devrimi gibi kritik olaylar ve güncel jeopolitik gelişmeler dahil olmak üzere küresel petrol endüstrisinin tarihsel evrimi analiz edilmektedir. Petrolün ekonomik etkileri, petrol ihraç eden ülkeler, makroekonomik istikrar ve“kaynak laneti”kavramı çerçevesinde ayrıntılı şekilde ele alınmaktadır. Sürdürülebilirlik bağlamında, bu tez petrolün çevresel etkilerini, karbon emisyonları ve üretim maliyetlerini alternatif enerji kaynaklarıyla karşılaştırarak değerlendirmektedir. Yaşam Döngüsü Değerlendirmesi (LCA) ve ARIMA tabanlı tahmin modelleri kullanılarak, 2000-2024 dönemine ait ülke düzeyindeki sürdürülebilirlik eğilimlerine ilişkin nicel bulgular sunulmakta ve 2029 yılına kadar projeksiyonlar yapılmaktadır. Bulgular, kısa ve orta vadede petrolün hayati bir enerji kaynağı olmaya devam edeceğini; ancak uzun vadede iklim değişikliği, yenilenebilir enerji teknolojilerindeki ilerlemeler ve değişen küresel enerji politikaları nedeniyle sürdürülebilirliğinin giderek daha fazla sorgulandığını göstermektedir. Tez, politika önerileriyle sona ermekte ve ekonomik istikrar ile çevresel sorumluluğu birlikte sağlayan dengeli bir enerji dönüşümünün gerekliliğine dikkat çekmektedir. Yapılan analizler, 2000-2024 döneminde petrol üretiminin enerji yoğunluğu ve çevresel etkiler açısından incelenmesi sonucunda, suistimal ve kaynak laneti etkilerinin güçlü kurum ve politika düzenlemeleriyle önemli ölçüde azaltılabildiğini göstermektedir. Elde edilen bulgular, gelecekte yenilenebilir enerji entegrasyonunun artmasıyla petrol üretiminin sürdürülebilirliğinin daha da güçleneceğine işaret etmektedir.

Özet (Çeviri)

This thesis examines the sustainability of petroleum production from geological, economic, and environmental perspectives. As a strategic fossil fuel, petroleum has played a pivotal role in the development of modern industrial economies since the late 19th century. The study begins by exploring the formation, chemical composition, and extraction techniques of petroleum, including conventional and unconventional methods such as hydraulic fracturing. It further analyzes the historical evolution of the global oil industry, including key events such as the 1973 oil embargo, the 1979 Iranian Revolution, and recent geopolitical developments. The economic implications of petroleum are discussed in depth, with special focus on oil-exporting countries, macroeconomic stability, and the concept of the“resource curse.”In the context of sustainability, the thesis evaluates petroleum's environmental footprint by comparing its carbon emissions and production costs with those of alternative energy sources. Using life cycle assessment (LCA) and ARIMA-based forecasting, the study provides quantitative insights into country-level sustainability trends from 2000 to 2024, with projections up to 2029. The findings suggest that while petroleum remains a vital energy source in the short and medium term, its long-term viability is increasingly challenged by climate change concerns, technological innovations in renewables, and shifting global energy policies. The thesis concludes with policy recommendations and highlights the need for a balanced energy transition that ensures both economic stability and environmental responsibility. The analyses show that examining oil production over the 2000-2024 period in terms of energy intensity and environmental impacts demonstrates that rent-seeking and resource‐curse effects can be significantly mitigated through robust institutions and policy measures. The findings suggest that with increased integration of renewable energy in the future, the sustainability of oil production will be further strengthened.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi algoritmalarıyla elektrik tüketimi için talep tahmin modellemeleri ve yenilenebilir enerjinin artan önemi: Türkiye örneği

    Demand forecasting modelling for electricity consumption with machine learning algorithms and the increasing importance of renewable energy: The case of Turkiye

    İLKNUR YEŞİM DİNÇEL KIRATOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ekonomiİstanbul Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YÜKSEL BAYRAKTAR

  2. Machine learning based optimization of thermal cracking furnace in a visbreaker unit

    Visbreaker ünitesinde termal çatlama fırınının makine öğrenmesi tabanlı optimizasyonu

    MELİKE DUVANOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Kimya MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Kimya ve Biyoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL AYDIN

  3. Machine learning based selection of candidate wells for extended shut-in due to fluctuating oil prices

    Değişken petrol fiyatları nedeniyle uzun süreli kapatılması gereken kuyuların makine öğrenmesi ile belirlenmesi

    BEYZA LOBUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İHSAN BURAK KULGA

    DOÇ. DR. FAZIL EMRE ARTUN

  4. Farklı katı yakıt türlerinin üst ısıl değerlerinin çoklu lineer regresyon, karar ağacı, random forest ve yapay sinir ağları yöntemleriyle belirlenmesi

    Prediction of calorific value of solid fuel by multiple linear regression, decision tree, random forest and artificial neural network

    KAAN BÜYÜKKANBER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANZADE AÇMA

  5. Using anomaly detection with machine learning by assessing the bottom hole pressure changes

    Makine öğrenme ile anomali tespiti uygulayarak kuyu dibi basınç değişikliklerini değerlendirmek

    AHMED MAGDY A. E. KHALIL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Petrol ve Doğal Gaz MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇAĞLAR SINAYUÇ