Büyük endüstriyel kazalarda yapay sinir ağları kullanılarak anlık risk değerlendirmesi
Instant risk assessment using artificial neural networks in major industrial accidents
Yazar: TOLGA BARIŞIK
Danışman: PROF. DR. ALİ FUAT GÜNERİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / İş Güvenliği ve Sağlığı Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Endüstriyel kazalar = Industrial accidents ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Büyük endüstriyel kazalar; son dönemlerde ülkemizde önemli bir konu haline gelmiştir. Tesis içerisinde ya da dışarısında çalışanların ve çevrenin güvenliği için anında ya da sonrasında önemli risklere yol açan bir ya da birden fazla tehlikeli maddenin neden olduğu gaz yayılımı, patlama ve yangın gibi olaylar büyük endüstriyel kazalar olarak bilinmektedir. Çalışmada BLEVE, gaz yayılımı gibi olayların yapay sinir ağı modelleriyle sonuç tahminleri yapılmıştır. Bazı büyük endüstriyel kazaların daha iyi anlaşılabilmesi için bazı deneyler incelenmiş ve sonuçları irdelenmiştir. Deneylerde genellikle; salınma koşulları, gaz boşalma oranları, boşalma süreleri, meteorolojik durumlar vb. verilerin parametreleri yapay sinir ağ modelinde girdi olarak kullanılmıştır. Literatürde yapılan önemli gaz yayılım deneylerinden bazıları incelenmiştir. Bu literatürdeki deneylerde LNG, Freon/Nitrojen gibi gazlar kullanılarak yayılımların sonuçları tespit edilmiştir. Deneylerden çıktı olarak farklı türdeki gazların yayılımını incelemek ve havada yayılan gazın konsantrasyonunu ppm ve bazı deneylerin de termal radyasyon etkilerini yani ısı akısını kW/m2 cinsinden sonuçları ve risk boyutları yapay sinir ağ modelleri ile tahmin edilmiştir. Gerçek deneysel sonuçlar, hesaplanan sonuçlar ve üç farklı algoritmanın tahmini sonuçları karşılaştırılmıştır. Kullanılan algoritmalar; Levenberg Marquardt, Scaled Conjugate Gradient ve Newton metodlarıdır. Makine öğrenmesi, derin öğrenme, yapay zeka gibi bilimlerin ilerlemesiyle birlikte çeşitli algoritmalar tasarlanmakta ve geliştirilmektedir. Endüstrilerde en yaygın yangın türlerinden biri olan BLEVE etkileri, son yıllarda giderek daha popüler hale gelen Levenberg-Marquardt algoritması kullanılarak tahmin edilmektedir. Burada BLEVE için Yellow Book "Static BLEVE Model"indeki denklemler kullanılmaktadır. BLEVE etkilerinin modelde elde edilen tüm sonuçlar ayrıca bir yapay sinir ağı modeli kullanılarak tahmin edilmiştir. Bu yöntem ile denklemler kullanılmadan doğru sonuçlara yakın sonuçlar tahmin edilebilmektedir. Yapılan çalışmalar sonucunda Levenberg Marquardt algoritması kullanılarak oluşturulan yapay sinir ağı modeli ile BLEVE etkileri tahmin edilmiştir. Tahmini sonuçlar ile hesaplanan fiili sonuçların birbirine yakın olduğu görülmektedir. Levenberg-Marquardt algoritması ile oluşturulan yapay sinir ağı modelinin tahmin edilen sonuçları ile gerçek sonuçlar arasındaki istatistiksel değerler incelenmiştir.

Abstract:
Major industrial accidents have become an important issue in our country recently. Events such as gas emission and dispersion, explosion or fire caused by one or more dangerous substances that cause immediate or later significant risks for the safety of employees as major industrial accidents. In the study, outcome predictions of events such as BLEVE and gas emission were made with artificial neural network models. Field experiments were chosen and their results were examined in order to better understand the major industrial accidents. Generally, in experiments, data parameters like, release conditions, gas outflow rates, times, meteorological conditions, etc. parameters of the data were used as inputs in the artificial neural network model. Among the important gas emission experiments in the literature, some experiments were investigated. In the chosen experiments, the results of the emissions were determined by using gases. As an output from the experiments, to examine the diffusion of different types of gases and the concentration of the gas emitted in the air and the thermal radiation effects of some experiments the results and risk dimensions were estimated by artificial neural network models. Actual experimental results calculated results and estimated results of three different algorithms are compared. Algorithms used; Levenberg Marquardt, Scaled Conjugate Gradient and Newton methods. With the advancement of sciences such as machine learning, deep learning and artificial intelligence, various algorithms are being designed and developed. BLEVE effects, one of the most common types of fire in industries, are estimated. Equations in BLEVE's Yellow Book "Static Model" are used here. In this method, close results can be estimated without using equations. It is seen that the estimated results and the actual calculated results are close to each other. The statistical values between the predicted results of the artificial neural network model and the actual results were examined.