Yüksek fırın ve termik santrallerde proses parametrelerinin kestirimine yönelik karşılaştırmalı uygulamalar
Comparative applications to predict process parameters in blast furnace and thermal power plants
Yazar: YASİN TUNÇKAYA
Danışman: PROF. DR. ETEM KÖKLÜKAYA
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Demir-çelik fabrikalarının kalbi niteliğindeki yüksek fırınlar, çeliğin hammaddesi olan
sıcak madenin üretildiği tesislerdir. Çok sayıda değişken ve bozucu etken nedeniyle
karmaşık bir prosese sahip olan fırınların matematiksel olarak modellenebilmesi
oldukça güçtür. Günlük operasyon sırasında hammadde, yakıt maliyetleri ve işletme
giderlerinin minimize edilmesi hem fırın verimliliğini ve stabilitesini arttırır hem de
tesisin ömrünü uzatır. O nedenle kritik bir parametre olan alev sıcaklığı değerinin
tahminlenmesi ve kontrolü sağlanabilirse, oksijen zenginleştirmesi, rutubet miktarı,
soğuk hava sıcaklığı, pulverize kömür enjeksiyonu ve kok-demir oranı gibi yakıt
değerleri, işletme operatörleri tarafından düzenlenebilir.
Günümüzde elektrik enerjisi, termal, nükleer, hidro, güneş, biyoyakıt, rüzgar gibi
değişik tipteki üretim teknolojileri vasıtasıyla gerçekleştirilmektedir. Özellikle zengin
kömür yataklarına sahip ülkeler için termik santraller kullanılarak enerji üretimi
vazgeçilmez bir seçenektir. Termik santrallerde üretim verimliliği ve maliyet
optimizasyonunun sağlanabilmesi için, hammadde girdi fiyatları, termodinamik proses
faktörleri, NOx, SOx, CO2 emisyon regülasyonları gibi teknik, ekonomik ve çevresel
etkiler gözönünde bulundurulmalıdır. Bununla birlikte, özellikle son yıllarda öne çıkan
emisyon izleme ve önleme kuralları çerçevesinde atık gazların takibi ve kontrolü
büyük önem taşımaktadır.
Bu çalışmada üç farklı tesise ait kritik proses parametresi, bu parametreleri etkilediği
düşünülen seçili giriş değişkenleri kullanılarak modellenmiştir. Yüksek fırın alev
sıcaklığı, termik santral jeneratör çıkış gücü ve termik santral baca atık NOx emisyonu
değerleri, tesisleri otomasyon sisteminde tutulan geçmiş verileri kullanılarak, yapay
sinir ağları, çoklu doğrusal regresyon ve otoregresif entegre kayan ortalama yöntemleri
ile modellenmiş ve kestirilmiştir. Ayrıca alev sıcaklığı tahminlenmesinde destek
vektör regresyonu modeli de ek olarak kullanılmıştır. Bu deneysel çalışmaların
sonuçları incelendiğinde özellikle yapay sinir ağı yönteminin kullanıldığı modellerin
oldukça yüksek başarım gösterdiği, diğer modellerin de başarılı olduğu gösterilmiştir.
Sunulan bu modellerin tesis otomasyon sistemine entegre edilmesi ve proses
optimizasyonu sağlayacak bir akıllı sistem ya da simülator olarak kullanılması
önerilmektedir.

Anahtar kelimeler: Kestirim, Proses Parametresi, Regresyon, Yapay Sinir Ağı

Abstract:
Blast furnaces, which are the hearth of iron and steel factories, are used to produce hot
metal as a raw material of steel. Furnaces have a complicated process and it is very
hard to mathematically model such plants due to multi variable process inputs and
disturbances. During daily operations, minimization of raw materials, fuel costs and
operating expenses increases furnace efficiency and stability and also extend the
lifetime of the plants. Hence, if a critical process parameter, flame temperature, can be
predicted and controlled properly, then operators can maintain oxygen enrichment,
moisture content, cold blast temperature, pulverized coal injection and coke to ore ratio
accordingly.
Recently, electricity production is carried out with thermal, nuclear, hydro, solar,
biomass and wind technologies. In particular, energy production from thermal power
plants is an indispensable option for especially countries with rich coal deposits. To
ensure the productivity and cost optimization in thermal power plants, technical,
economic and environmental impacts such as raw material prices, thermodynamic
process factors, NOx, SOx and CO2 emissions regulations should be taken into account.
However, it has paramount importance of monitoring and tracking of effluent gas in
the framework of rules in recent years.
In this study, three critical process parameters that belong to different plants, are
modeled using the input parameters that are considered most effective. Flame
temperature of a blast furnace, generator output rate of a thermal power plant and
effluent gas NOx rate of another thermal power plant, has been modeled and predicted
using artificial neural networks, multiple linear regression and autoregressive
integrated moving average models considering previous data that is received from
process control systems. Further to these methods, support vector regression model is
also employed to flame temperature prediction study. When the results of these
experimental studies are investigated, especially the neural networks model has shown
very high level of performance and accuracy, and remaining models are also found
successful. Finally, the presented models should be integrated to plant automation
systems which can be used as expert system or simulator in order to optimize the
processes.

Keywords: Artificial Neural Networks, Prediction, Process Parameter, Regression