Anlık debi ve basma yüksekliği kullanarak dalgıç pompaların ideal verimlerinin yapay zekâ teknikleri ile tahmini
Prediction of ideal efficiencies of submersible pumps with artificial intelligence techniques using the instant flow rate and head
Yazar: RİFAT KURBAN
Danışman: PROF. DR. METİN GÜNER
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Entegre Su Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering ; Ziraat = Agriculture
Dizin: Akıllı tarım = Smart agriculture ; Doğrusal regresyon = Linear regression ; Pompa verimi = Pump efficiency ; Santrifüj pompalar = Centrifugal pumps ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Su yaşamın vazgeçilmez bir gereksinimidir. Kentsel, tarımsal ve endüstriyel su temini ve dağıtımı sistemlerinin en önemli bileşenleri pompalar ve motorlardır. Yer altından su temini için genellikle dalgıç pompalar tercih edilir. Su temininde karşı karşıya kalınan en önemli sorunların başında enerji tüketimi gelir. Eğer bir dalgıç pompa doğru işletim noktasında çalışmıyorsa verimi ciddi oranda düşer. Maalesef dalgıç pompalar sürekli olarak izlenemedikleri için verimli mi verimsiz mi çalıştığı da tespit edilemez. Uzaktan izleme sistemine sahip dalgıç pompalarda ise operatörler uzman değilse genellikle pompa verimine ilişkin yorum yapamaz. Bu durumda, oldukça fazla enerji israfı gerçekleşir. Bu tez çalışmasında, anlık debi ve basma yüksekliği bilinen veya bir uzaktan izleme sistemi ile yazılımsal olarak takip edilebilen bir dalgıç pompaya sahip bir sondaj kuyusunun doğru işletim noktasında çalışan bir pompa ile yenilenmesi veya doğru frekansta çalışması halinde yani ideal durumda ne kadar enerji tüketeceğini belirleyebilen bir yapay zekâ regresyon modeli önerilmiştir. Önerilen model Matlab yazılımında simüle edilmiş ve Microsoft Azure Machine Learning Studio bulut bilişim uygulamasında gerçekleştirilerek nesnelerin interneti teknolojisi ile çalışan web tabanlı bir su yönetim sistemi uygulamasına gerçek-zamanlı olarak entegre edilmiştir. Yapılan simülasyon çalışmaları ve saha uygulamaları, önerilen modelin başarıyla ideal enerji tüketimini belirleyebildiği ve operatörlere pompa seçim önerileri sunabildiğini göstermiştir.

Abstract:
Water is an indispensable necessity of life. The most important components of urban, agricultural, and industrial water supply and distribution systems are pumps and motors. Submersible pumps are generally preferred for underground water supply. Energy consumption is one of the most important problems encountered. If a submersible pump is not operating at the correct operating point, its efficiency drops drastically. Unfortunately, since submersible pumps cannot be monitored continuously, it cannot be determined whether they are working efficiently or inefficiently. With a remote monitoring system, operators cannot generally comment on pump efficiency unless they are experts. In this case, quite a lot of energy is wasted. In this thesis, an artificial intelligence regression model is proposed that can determine how much energy of a borehole with a submersible pump whose instantaneous flow and head is known or is remotely monitored with a software system, will consume in the ideal case by replacing the actual pump or operating it at the right frequency. The proposed model is simulated in Matlab software and implemented in Microsoft Azure Machine Learning Studio cloud computing application and integrated into a web-based water management system software working in real-time with Internet of Things technology. Simulation studies and field applications have shown that the proposed model can successfully determine the ideal energy consumption and offer pump selection recommendations to the operators.