Döner fırınlarda çinko geri kazanımının makine öğrenmesi kullanılarak sınıflandırılması ve regresyon analizi
Classification and regression analysis of zinc recovery in rotary kilns using machine learning
Yazar: DİDEM KÖFTER
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET ÇELİK ; DR. ÖĞR. ÜYESİ KÜRŞAT MUSTAFA KARAOĞLAN
Karabük Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Demir ve çelik endüstrisi dünya çapında önemli bir sektördür ve Elektrik Ark Fırınları 
(EAF), bu endüstride en yaygın kullanılan yöntemlerden biridir. Bu fırınlardan elde 
edilen tozdan çinko geri kazanımı, yaygın bir uygulamadır. Bu çalışmada, Waelz 
prosesi ile çinko geri kazanımı sağlanmış ve cüruftaki çinkonun kalitesi çeşitli 
denetimli makine öğrenimi teknikleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Ayrıca, bu tez 
çalışması kapsamında ayrıntılı analizler gerçekleştirilmesine olanak sağlamak için 
çıktılar üzerinde regresyon analizleri yapılmıştır. Sınıflandırıcı ve regresyon 
modellerinin eğitiminde kullanılan veriler, Waelz prosesi hammaddelerinin ve cüruf 
örneklerinin kimyasal analizleri yoluyla elde edilmiştir.
Elde edilen veriler, cüruftaki çinko içeriğine göre uzmanlar tarafından etiketlenmiştir. 
Cürufta çinko geri kazanım kalitesini sınıflandırmak için yapılan deneysel 
çalışmalarda, Destek Vektör Makinesi, Karar Ağacı, Naive Bayes ve Rastgele Orman
gibi makine öğrenmesi teknikleri kullanılmıştır. Modellerin güvenilirliğini sağlamak 
için çapraz doğrulama tekniklerinden, k-kat çapraz doğrulama, kullanılmıştır. 
Deneysel çalışmaların sonuçlarına göre, Karar Ağacı modeli kullanılarak geliştirilen 
yaklaşımda %99'dan daha yüksek sınıflandırma performansı elde edilmiştir. Ayrıca, 
diğer sınıflandırma yaklaşımları da yüksek ve rekabetçi sonuçlar üretmiştir. Regresyon 
analizi açısından, kullanılan hammadde miktarı, EAF'daki demir oranı ve üretilen 
cüruf miktarı arasında anlamlı bir ilişki gözlenmiştir. Cüruf miktarı üzerinde en etkili 
maddelerin EAF tozu miktarı, EAF tozundaki demir oranı, kömür ve kireç olduğu 
belirlenmiştir. Bu çalışmanın bulguları, demir çelik endüstrisinde çevre dostu ve 
ekonomik olarak uygulanabilir çözümlerin geliştirilmesi için yol gösterici olacaktır. 
Sonuç olarak, endüstriyel atıkların geri dönüştürülmesi ve çevresel etkilerinin 
azaltılmasıyla sürdürülebilir bir endüstriyel üretim süreci oluşturulacaktır.

Abstract:
The iron and steel industry is an important sector worldwide, and Electric Arc Furnaces 
(EAFs) are one of the most widely used methods in this industry. Zinc recovery from 
the dust obtained from these furnaces is a common practice. In this study, zinc recovery 
was achieved with the Waelz process and the quality of zinc in the slag was classified 
using various supervised machine learning techniques. In addition, regression analyses 
were performed on the outputs to enable detailed analyses within this thesis's scope. 
The data used in training of the classifier and regression models were obtained through 
chemical analyses of Waelz process feedstocks and slag samples. Experts labelled the 
datang to the zinc content in the slag. Machine learning techniques such as Support 
Vector Machine, Decision Tree, Naive Bayes and Random Forest were used in the 
experimental studies to classify the zinc recovery quality. To ensure the reliability of 
the models, k-fold cross-validation technique has been employed. According to the 
results of the experimental studies, the classification performance of the approach 
using the Decision Tree model is higher than 99%. Moreover, other classification 
approaches also produced high and competitive results. In regression analysis, a 
significant relationship was observed between the amount of raw material used, the 
iron content in the EAF, and the amount of slag produced. It was determined that the 
most effective substances in the amount of slag were the amount of EAF powder, iron 
content in EAF powder, coal, and lime. This study's findings will guide the 
development of environmentally friendly and economically viable solutions in the iron 
and steel industry. As a result, a sustainable industrial production process will be 
created by recycling industrial waste and reducing their environmental impact.