Biyogaz tesislerinde verimliliğin arttırılması için makine öğrenmesi destekli model geliştirilmesi
Developing a machine learning supported model for increasing efficiency in biogas plants
Yazar: ÖZNUR YILDIRIM
Danışman: PROF. DR. BESTAMİ ÖZKAYA
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Çevre Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Biyoteknoloji = Biotechnology ; Enerji = Energy ; Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: Biyoenerji = Bioenergy ; Biyoteknolojik prosesler = Biotechnological process ; Enerji = Energy ; Matematiksel modelleme = Mathematical modelling

Özet:
Dünya nüfusunun hızla artması ve teknolojik gelişmelerin enerji ihtiyacını arttırmasıyla birlikte enerji kaynaklarının çeşitlendirilmesi, enerji tasarrufu ve yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı önemli hale gelmiştir. Enerji sektöründe enerji kaynaklarının çeşitlendirilmesi, enerji verimliliği, yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı ve çevre sorunlarına yönelik çözümler üzerinde çalışmalar yoğunlaşmaktadır. Son yıllarda döngüsel biyoekonomi kavramıyla birlikte atıkların geri kazanımı ve enerji üretimi sağlayan sistemlere olan ilgi artmıştır. Bu kavram, atıkların yeniden değerlendirilmesini ve atık miktarının azaltılmasını amaçlamaktadır. Anaerobik çürütme sistemleri, organik maddelerin bakteriler tarafından oksijensiz ortamda parçalanmasıyla biyogaz üretimi sağlayan ve yaygın olarak kullanılan biyoenerji prosesleri arasında yer almaktadır. Anaerobik çürütme prosesi, çeşitli ülkelerde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Son yıllarda yaygınlaşan bir diğer kavram olan Endüstri 4.0 ise otomasyon, veri analizi ve yapay zekâ gibi teknolojilerin kullanımını içeren bir dönüşüm sürecidir. Bu teknolojiler, üretim süreçlerinde verimlilik ve kaliteyi artırmayı hedeflemektedir. Anaerobik çürütme tesislerinin Endüstri 4.0'a entegre edilmesi, tesislerin daha akıllı, verimli ve sürdürülebilir hale gelmesini sağlamaktadır. Bu entegrasyon, sensörler, veri toplama cihazları ve bulut tabanlı yazılımların kullanımını içermekte ve tesislerin uzaktan izlenmesini, yönetilmesini ve işletme süreçlerinin optimize edilmesine yardımcı olmaktadır.
Bu çalışma, anaerobik çürütme sistemlerinin makine öğrenmesi algoritmaları ile desteklenerek biyogaz tesislerinde enerji geri kazanım verimini artırmayı amaçlamaktadır. Makine öğrenmesi ve diğer teknolojilerin kullanımıyla atık yönetimi ve enerji üretiminde akıllı kontrol sistemleri sağlanarak sürdürülebilir bir üretim hedeflenmektedir. Bu amaçla tez çalışması kapsamında gerçek ölçekli bazı anaerobik çürütme tesislerinden bir yıllık işletme parametrelerini içeren veri setleri toplanmıştır. Elde edilen veri setleri ile farklı makine öğrenmesi algoritmaları eğitilerek en iyi tahmin modeli geliştirilmiştir. Ek olarak en iyi tahmin modelinin uygulanabileceği bir kullanıcı arayüzü oluşturulmuştur. Tesis içinde izlenen ve sisteme girilen işletme parametreleri sonucunda elde edilecek biyogaz miktarlarının tesis operatörleri tarafından izlenebilir olması sayesinde olası problemlerin önüne geçilecektir. Endüstri-Üniversite iş birliğine dayanan bu tez çalışması sonucunda biyogaz üretim tesislerinde kullanılabilecek bir biyogaz modeli geliştirilmesi sağlanmıştır.

Abstract:
Nowadays, increasing energy demand owing to the rapidly increasing world population and technological developments, evaluation of energy consumption types, encouraging energy saving, and ensuring energy consumption have become important. In recent years, there has been a growing interest in bioenergy production with the concept of circular bioeconomy. This concept aims to reduce waste generation with reuse process. Anaerobic digestion systems involve the decomposition of organic matter by microorganisms to produce biogas, are widely used and recognized as bioenergy processes.
Another widely adopted concept in recent years is Industry 4.0 refers to a transformation process involving the use of technologies such as automation, data analysis, and artificial intelligence. These technologies aim to enhance efficiency and quality in production. The integration of anaerobic digestion facilities into Industry 4.0 enables these facilities to become more efficient and sustainable. This integration involves the use of sensors, data collection devices, and allowing remote monitoring, management, and optimization of operational processes in these facilities.
This study aims to increase the energy recovery efficiency in biogas plants. The use of machine learning and other technologies enables intelligent control systems for waste management and bioenergy production. Datasets containing one year of operational parameters from real-scale anaerobic digestion plants were collected within the scope of the thesis. Different machine learning algorithms were trained with the obtained datasets to develop the best prediction model. Additionally, a user interface was created for the application of the best prediction model. By enabling the monitoring of biogas quantities obtained based on the observed and entered operational parameters within the facility, potential issues can be proactively addressed by the facility operators. This thesis, based on the collaboration between industry and academia, has resulted in the development of a biogas model that can be used in biogas production facilities.