Hidrojen tedarik zincirinin modellenmesi ve Türkiye örneği
Modeling the hydrogen supply chain: The case of Turkey
Yazar: AHMET ERDOĞAN
Danışman: PROF. DR. MEHMET GÜRAY GÜLER
Yıldız Teknik 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: Doğrusal programlama = Linear programming ; Karma tamsayılı programlama = Mixed integer programming ; Tedarik zinciri = Supply chain ; Çok kriterli optimizasyon = Multi criteria optimization

Özet:
Enerjinin ülkelerin stratejik planlarının gündemlerinde en önemli önceliklerden biri olacağına şüphe yoktur. Fosil yakıtlar tükeniyor ve karbondioksit (CO2) emisyonu her zamankinden daha önemli olduğundan, araştırmacılar alternatif temiz ve verimli enerji kaynakları arıyorlar. En iyi alternatiflerden biri hidrojendir. Hidrojen doğada saf halde bulunmaz. Hidrojeni enerji olarak kullanabilmek için diğer elementlerden ayrılması gerekir.
Hidrojenin üretiminden son kullanıcılara aktığı sistemlere hidrojen tedarik zincirleri (HTZ) denir. Bu çalışmada, ulaşımda fosil yakıtların önemli alternatiflerinden biri olan hidrojen yakıt hücreli elektrikli araç (HYEA) teknolojisine yapılabilecek potansiyel yatırım göz önünde bulundurularak, ulaştırma sektöründe ihtiyaç duyulacak HTZ tasarlanmıştır. HTZ tasarlanırken maliyetin yanı sıra çevreye zararsız ve güvenlik riski düşük sürdürülebilir bir altyapı kurmak önem arz etmektedir. Maliyet, CO2 emisyonu ve güvenlik riski olmak üzere üç amacı hesaba katan çok amaçlı ve belirli bir zaman ufkunu içeren çok dönemli bir optimizasyon problemi ele alınmaktadır. Problem Karma Tamsayılı Programlama (KTP) ile modellenmiş ve Türkiye'de uygulaması yapılmıştır.
Dört farklı optimizasyon senaryosu oluşturulmuştur. İlk üç senaryoda amaçlar birbirinden bağımsız olarak optimize edilmiştir. Son senaryoda ise Epsilon kısıt yöntemi kullanılarak çok amaçlı optimizasyon problemi çözülmüştür. Bu senaryonun Buhar Metan Reformu (BMR) ve Elektroliz (ELE) üretim tesislerinin kurulu olduğu ikinci ve üçüncü senaryoya göre merkezi, ilk senaryoya göre ise merkezi olmayan karma bir ağ yapısına sahip olduğu söylenebilir. Önerilen çözümde; çözümler arasındaki maliyet değişiminin %35 artışına katlanırken, %50 oranında CO2 emisyonu ve %79 oranında risk seviyesinde düşüş meydana gelmiştir.

Abstract:
There is no doubt that energy will have one of highest priorities in agendas of strategic plans of countries. Since fossil fuels are running out and carbon emissions are more important than ever, researchers seek alternative clean and efficient energy sources. One of the best alternatives is hydrogen. Hydrogen is not found in pure form in nature. In order to use hydrogen as energy, it must be separated from other elements.
The systems in which hydrogen flows from its production to end users are called hydrogen supply chains (HSC). In this study, HSC that will be needed in the transportation sector is designed considering the potential investment to be made in hydrogen fuel cell vehicle (HFCV) technology which is one of the significant alternatives to the fossil fuels in the transportation sector. In doing so, besides the cost, it is important to establish a sustainable HSC that is harmless to the environment and has low security risks. A multi-period and multi-objective optimization problem is addressed, which takes into account certain time horizon and three objectives: cost, carbon emissions, and safety risk. The problem is modeled with mixed integer linear programming and tested in the Turkey Case Study.
Four different optimization scenarios are established. In the first three scenarios, the objectives are optimized independently of each other. In the other scenario, multi-objective optimization is performed using the Epsilon constraint method. In the proposed solution, SMR and Electrolysis production plants are established. In addition, it can be said that it has a mixed network structure that is centralized according to second and third scenario, and decentralized according to the first scenario. As a result, in the proposed solution; While the cost variation between the solutions increased by 35%, CO2 emission by 50% and risk level decreased by 79%.