Biyokütle tedarik zinciri için bir karar destek sistemi tasarımı
A decision support system design for biomass supply chain
Yazar: AHMET ALP ŞENOCAK
Danışman: DOÇ. DR. HACER GÜNER GÖREN
Pamukkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Biyokütle = Biomass ; Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Destek vektör regresyonu = Support vector regression ; Doğrusal programlama = Linear programming ; Lojistik = Logistics ; Tedarik zinciri = Supply chain

Özet:
Nüfus artışı, sanayileşme ve teknolojik gelişmeler nedeniyle küresel enerji ihtiyacı her geçen gün artmaktadır. Enerji ihtiyacını karşılamada birincil enerji kaynağı olarak kullanılan fosil yakıtlar, sera gazları ortaya çıkararak küresel ısınma ve çevresel problemlere neden olabilmektedir. Fosil yakıtlardan çevreye daha az zararlı olan yenilenebilir enerji kaynaklarına geçiş, kuruluşlar, hükümetler ve bilim adamları tarafından desteklenmektedir. Yenilenebilir enerji kaynaklarından biri olan biyokütle, tarım ve orman kalıntıları, enerji bitkileri, tarım ürünleri, hayvansal atıklar, evsel katı atıklar, endüstriyel atıklar, mikroalgler ve bir zamanlar yaşayan diğer organizmalardan elde edilebilir. Yüksek taşıma maliyetleri ve hacimleri nedeniyle biyoenerji sistemlerinin tasarımı oldukça önemlidir. Ülkemizin enerjide dışa bağımlılığını azaltmaya ve sürdürülebilir bir enerji sistemi tasarlamaya odaklanan bu tez çalışmasında biyokütle tedarik zinciri ağ tasarımı probleminin çözümü için bütünleşik bir yaklaşım geliştirilmiştir. Biyokütle çevrim tesislerinin kuruluş yeri uygunluk analizi, biyokütle kaynaklarının tahmini, tedarik zinciri ağ tasarımını birleştiren çözüm çerçevesine ek olarak farklı senaryoların karşılaştırılmasını sağlayan bir karar destek sistemi önerilmiştir. Kuruluş yeri uygunluk analizi çok kriterli karar verme yöntemleri ve coğrafi bilgi sistemleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çeşitli biyokütle kaynaklarının gelecek yıllardaki miktarları yapay zekâ tabanlı bir yöntem olan destek vektör regresyonu ile tahmin edilmiştir. Paranın zaman değerini dikkate alan bir matematiksel model yardımıyla tedarik zinciri ağı tasarlanmış; hammadde taşıma miktarları, gübre ve elektrik üretim miktarları, kurulması gereken tesislerin sayıları, konumları ve kapasiteleri belirlenmiştir. Elde edilen çözümde altı çevrim tesisinin açılması gerektiği ve projenin geri ödeme süresinin 2,14 yıl olduğu saptanmıştır. Ayrıca, destek vektör regresyonu, matematiksel modelleme ve ajan tabanlı modellemeden oluşan bir karar destek sistemi, çeşitli senaryo alternatiflerini net bugünkü değer ve yatırım geri dönüş oranı açısından karşılaştırmak için önerilmiştir. Çalışmanın sonuçlarına göre, karar destek sisteminin sırasıyla gübre satış fiyatına, elektrik satış fiyatına, iskonto oranına ve taşıma maliyetine bağımlı olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
Global energy demand has been increasing day by day due to population growth, industrialization, and technological developments. Fossil fuels, which are primarily used to meet demand, can cause global warming and environmental problems via producing greenhouse gases. Transition from fossil fuels to renewable energy sources, which are less harmful to environment, has been supported by organizations, governments, and scientists. Biomass, one of the renewable energy sources, can be obtained from agricultural and forestry residues, energy crops, food crops, animal waste, municipal solid waste, industrial waste, microalgae, and other once living organisms. Due to high transportation costs and volumes, the design of bioenergy systems is of great importance. An integrated approach has been developed to address the solution of biomass supply chain network design problem in this thesis, which focuses on reducing our country's dependence on foreign energy and designing a sustainable energy system. In addition to the solution framework that combines suitability analysis of biomass conversion plants, forecasting of biomass resources, supply chain network design, a decision support system that enables comparison of different scenarios has been proposed. Suitability analysis has been carried out using multi-criteria decision-making methods and geographic information systems. The quantity of various biomass resources in the following years has been forecasted using support vector regression, which is an artificial intelligence-based method. Supply chain network has been designed using a mathematical model that takes into account the time value of money and feedstock flows, fertilizer and electricity production amounts, the number of facilities to be established, their locations and capacities have been determined. Based on the solution obtained, six conversion facilities should be opened and the payback period of the project was 2.14 years. Moreover, a decision support system consisting of support vector regression, mathematical modelling, and agent-based modelling has been proposed to compare various scenario alternatives in terms of net present value and return on investment. The results of this study shows that the decision support system is dependent on fertilizer sales price, electricity sales price, discount rate and transportation cost, respectively.