Yapay zekâ sistemleriyle Türkiye demiryollarının enerji analizi ve sürdürülebilir ulaşım planlaması stratejileri ile ulaştırmada enerji verimliliği
An energy analysis of Turkish railway systems with artificial intelligence and sustainable transportation planning strategies with energy efficiency on transportation
Yazar: HULUSİ AYDEMİR
Danışman: DOÇ. DR. MUSTAFA KÜRŞAT ÇUBUK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Demir yolları = Railways ; Enerji = Energy ; Enerji verimliliği = Energy efficiency ; Sera gazı = Greenhouse gases ; Sürdürülebilir ulaşım = Sustainable transport ; Taşımacılık = Transportation ; Ulaştırma planlaması = Transportation planning ; Ulaşım modelleri = Transport models ; Ulaşım sektörü = Transportation sector ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Bu çalışmada; Türkiye için 1998-2018 yılları arası çeşitli verilerin durumları ve değişimleri dikkate alınarak ulaştırma türlerinde (özellikle demiryollarının) yük ve yolcu taşımacılığı için ayrı ayrı enerji analizi yapılmakta ve 2020-2038 yılları için farklı ulaştırma türlerinin desteklenmesi ile ulaştırma türlerinin dağılımlarından faydalanılarak alternatif senaryolar oluşturulmaktadır. Oluşturulan senaryoların uygulanması ile hem enerji verimliliği hem de ulaştırmada sera gazı salınımı durumunun tahmin edilerek sürdürülebilir ulaşım planlaması stratejileri geliştirilmektedir. Genel yaklaşım olarak, enerji tüketim değerleri ve toplam taşımacılık değerleri enerji analizinde temel öğeler, toplam tüketilen enerji değerleri ve sera gazı emisyonu değerleri ise sürdürülebilir ulaşım planlamasında temel öğeler olarak kabul edilmiştir. Ayrıca, demiryolları için gelecek yıllar enerji tüketim değerleri iki farklı yapay sinir ağı modeli ile tahmin edilerek, gelecekteki hem enerji tüketim tahmin değerleri hem de enerji yoğunluğunun değişimi irdelenmiştir. Bu itibarla, demiryollarının 2030 yılında YSA-1 modeli ile 9,82, PJ YSA-2 modeli ile 9,49 PJ bulunmuş; 2019'dan 2038 yılına kadar demiryollarının enerji yoğunluğunun ortalaması, 2014-2018 yılları ortalamasına göre %21,53 azalacağı sonucuna ulaşılmıştır. Türkiye ulaştırma sistemlerinde oluşturulan senaryolar sonucunda yük taşımacılığında beş ve yolcu taşımacılığında beş farklı model incelenmiştir. Bu bağlamda, en büyük kümülatif enerji verimliliği kazanım oranları; yolcu ve yük taşımacılığında senaryo 3 ile gerçekleşmiş olup yolcu taşımacılığında kazanç 2025, 2030 ve 2035 yıllarında sırasıyla %1,47, %2,04 ve %3,01; yük taşımacılığında ise söz konusu yıllarda sırasıyla %2,12, %3,95 ve %5,83 olmuştur. Ayrıca, beş farklı sera gazı senaryoları oluşturulmuş ve oluşturulan senaryolarda kümülatif en büyük kazanç senaryo 3'te 2025 ve 2030 yılları için sırası ile %1,85 ve %3,44 olmuştur. Destek vektör makinesi regresyonu (SMOreg öğrenme algoritması) ile sera gazı emisyonu 2025 yılı için 91 967, 2030 yılı için 96 396 kiloton CO2 eşdeğeri olarak tahmin edilmiştir. Ulaştırma kaynaklı ortalama birim enerji tüketimine karşılık oluşan sera gazı emisyonu; 2019'dan 2030 yılına kadar, 2013-2017 yılları ortalama durumuna göre %10,71 oranında daha az olacağı sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
and 2018 in Turkey, an energy analysis on different transportation systems for both passenger and freight transportation (especially on railway sector) has been realized and then for the years between 2020 and 2038 alternative scenarios are created with help of distribution ratios of different transportation systems and with consideration of supporting different types of transportation sectors. On the base of implementation of created scenarios, both future energy efficiency and future greenhouse gas emission levels of transportation systems are predicted in order to develop sustainable transportation strategic plans. As an overall approach, energy consumption levels and total transportation activity levels are taken as the key elements in the energy analysis; total energy consumption values and greenhouse gas emission levels are taken as key elements in the planning of sustainable transportation strategic plans. Besides, energy consumption levels of railways sector in the future and energy density change have been estimated with help of two different type of artificial neural network models. In this respect, the energy consumption of the railway systems in 2030 is estimated as 9,82 PJ with help of YSA-1 model, and on the other hand it is estimated as 9,49 PJ with YSA-2 model;; as a result the average energy density between the years 2019 and 2038 will decrease 21,53% with respect to the average energy density between the years  2014 and 2018. On the base of the applied different scenarios on the transportation, systems of the Turkey; 5 different models on passenger transportation and 5 other ones on the freight transportation have been analyzed. In this context, the biggest cumulative energy efficiency, on both passenger and freight transportation systems have been obtained on the 3rd scenario, the gain on passenger transportation in the years 2025, 2030 and 2035 have been realized as 1,47%, 2,04% and 3,01% respectively; on the other hand the gains of the freight transportation in the mentioned years become 2,12% 3,95% and 5,83% respectively. In addition, 5 different greenhouse gas emission scenarios are created; the biggest cumulative gain has been obtained on the 3rd one; on which in the years 2025 and 2030 reduction of 1,85% and 3,44% have been obtained, respectively. As a result of using the regression of the support vector machine (SMOreg learning algorithm), the greenhouse gas emission levels in the years 2025 and 2030 have been estimated as 91 967 and 96 396 equivalent kilotons of CO2. Finally, the greenhouse gas emission level as a result of unit energy consumption in the years between 2019 and 2030 has been evaluated as 10,71% less than the average value between 2013 and 2017.