İçme suyu depolarının yapay zeka ile otomasyonu
Automation of drinking water reservoirs using artificial intelligence
- Tez No: 969804
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET FATİH DEMİRAL, PROF. DR. ALİ HAKAN IŞIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, içme suyu şebekelerinde hâlihazırda kullanılan kontrol sistemlerine donanımsal müdahale yapılmadan, yalnızca bir LoRa tabanlı iletişim modülü entegre edilerek sistemlerin uzaktan izlenebilir ve makine öğrenmesi destekli veri analizine uygun hale getirilmesi amaçlanmıştır. Bu yönüyle çalışma, mevcut altyapının düşük maliyetli, enerji verimli ve geri dönüştürülebilir bir modül ile dijitalleştirilebileceğini göstermektedir. Antalya'da yer alan bir içme suyu şebekesinden Ekim 2022 – Eylül 2023 döneminde 10 saniyelik aralıklarla toplanan yaklaşık 4 milyon satırlık veri, 10 dakikalık zaman serilerine dönüştürülerek analiz edilmiştir. Veri hazırlama sürecinde hatalı ve eksik veriler temizlenmiş; pH, redox, sıcaklık ve klor seviyeleri zaman serisi analizine tabi tutulmuştur. Mevsimsel dağılımlar ve gece-gündüz farklılıkları istatistiksel yöntemlerle incelenmiş, bu bulgular anomali tespiti modelleri için bağlamsal özellikler olarak değerlendirilmiştir. Anomali tespiti amacıyla öncelikle Isolation Forest ile gözetimsiz etiketleme yapılmış, ardından Random Forest, k-NN, Logistic Regression ve Gradient Boosting gibi gözetimli algoritmalar ile modelleme gerçekleştirilmiştir. Özellik mühendisliği kapsamında zamana dayalı bağlamsal değişkenler veri setine eklenmiş, böylece modellerin doğruluğu artırılmıştır. Logistic Regression algoritması %84'e varan F1 skoru elde etmiş; Random Forest tüm senaryolarda en yüksek başarıyı göstermiştir. Sonuç olarak, sistemin yalnızca bir haberleşme modülü entegrasyonu ve yazılım tabanlı veri analiziyle“akıllı”hale getirilebildiği kanıtlanmıştır. Çalışma, donanım entegrasyonu ve analiz süreçleriyle sahaya uygulanabilir, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir bir çözüm önermektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, it is aimed to enable existing drinking water control systems to be remotely monitored and suitable for machine learning-based data analysis without any hardware modification, by integrating a LoRa-based communication module. In this context, the study demonstrates that existing infrastructure can be digitized with a low-cost, energy-efficient, and recyclable module. Approximately 4 million rows of data were collected at 10-second intervals from a drinking water network located in Antalya between October 2022 and September 2023. This raw data was converted into 10-minute time series and subjected to analysis. During data preparation, erroneous and missing values were cleaned; time series analyses were performed on pH, redox, temperature, and chlorine levels. Seasonal distributions and day-night differences were statistically examined, and the findings were used as contextual features in anomaly detection models. For anomaly detection, unsupervised labeling was first performed using the Isolation Forest algorithm, followed by supervised modeling using Random Forest, k-NN, Logistic Regression, and Gradient Boosting. Contextual variables based on time were added to the dataset through feature engineering, which significantly improved model accuracy. The Logistic Regression algorithm achieved up to 84% F1 score, while Random Forest consistently demonstrated the highest performance across all scenarios. As a result, it has been proven that the system can be made“smart”through the integration of a communication module and software-based data analysis. The proposed approach offers a field-applicable, scalable, and sustainable solution through both hardware integration and advanced data analysis processes.
Benzer Tezler
- Turkey's role in Afghanistan in the post 9/11 era
11 Eylül'den günümüze Türkiye'nin Afganistan'daki rolü
CANAN BAYRAM ÇUBUK
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Uluslararası İlişkilerOrta Doğu Teknik ÜniversitesiUluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. IŞIL ANIL
- İçme suyu şebekelerinde mikro ve piko hidroelektrik tesis kurulumu ön fizibilite çalışmaları için karar verme yöntemi geliştirilmesi
Development of a rapid decision-making method for pre-feasibility studies of micro and pico hydroelectric plants installation in drinking water networks
MUSTAFA YALTIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRKAN EMRE GÜRCANLI
- A Configuration of systematic approaches for drinking water distribution problem in metropolitan areas
Başlık çevirisi yok
SELİM KAHVECİOĞLU
Doktora
İngilizce
1997
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELİME SEZGİN
- Diyarbakır kent merkezindeki içme suyu şebekesi ile konut su depolarının fiziki özelliklerinin bakteriyolojik kirlilik üzerine etkileri
The effects of physical characteristics of dwelling water tanks and potable water network in Diyarbakır city on bakteriological contamination
ORHAN ÇALIK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2005
Halk SağlığıDicle ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ALİ CEYLAN
- Üniversite yerleşkesinde bulunan binalara ait su depolarının uygunluğu ve içme suyunun mıkrobiyolojik kalitesinin değerlendirilmesi
Adequacy of water depots and drinking water quality used in the university building
MEDİNE ÇİÇEK GİRGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Halk SağlığıDicle ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ CEYLAN