Gemi taşımacılığında veriye dayalı yakıt tüketimi optimizasyonu
Data driven fuel consumption optimization of vessels
Yazar: TARIK TAŞPINAR
Danışman: DOÇ. DR. ZEYNEP ORMAN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Enerji verimliliği = Energy efficiency ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Çok değişkenli regresyon = Multivariate regression ; Çok değişkenli veriler = Multivariate data

Özet:
Gemicilik sektöründe sera gazı emisyonunu azaltmak için yakıt tüketimini azaltmaya yönelik bazı düzenlemeler yapılmaktadır. Bunların başında seyir hızlarının düşürülmesi gelmektedir. Böylelikle, yakıt tüketiminin azaltılması yoluyla sera gazı salınımının düşürülmesi amaçlanmaktadır. Bu çalışmada, gemilerin yakıt tüketimini en aza indiren seyir hızları araştırılmıştır. Bu amaçla, öncelikle gemi hızına etki eden faktörler incelenmiştir. Bu faktörler gemi taşımacılığında karşılaşılan hava ve deniz koşulları, gemi makinelerinin anlık teknik parametreleri, gemi taşımacılığı piyasasındaki anlık değişebilen ekonomik veriler ve işletme faktörleridir. Bu tez kapsamında kullanılmak üzere gemi işletmesine ait hız, anlık yakıt tüketimi, derinlik, trim, rüzgar hızı vb. olmak üzere otuzdan fazla sayıda parametre kullanılmıştır. Kullanılan veri kümesi bir günlük kayıtları kapsamakta olup kayıt sıklığı bir saniyedir. Ham veri kümesi üzerinde çeşitli veri bilimi teknikleri uygulanarak eksik veya hatalı verilerin düzeltilmesi ve yerel anormallik faktör algoritması kullanılarak anormalliklerin temizlenmesi sağlanmıştır. Daha sonra, korelasyon analizi ile regresyon değişkenleri arasındaki ilişkiler belirlenmiştir. En az yakıt tüketimiyle sonuçlanan optimum gemi hızının araştırılması için ön işlemden geçirilmiş veriler kullanılarak yakıt tüketimi tahmin modeli ortaya çıkarılmıştır. Regresyon tahmin modeli için bir dizi makine öğrenmesi teknikleri kullanılmıştır. Bunlar; basit lineer regresyon (LR), K-En Yakın Komşuluk algoritması (KNN),  Destek Vektörleri (SVR) ve çeşitli Rastgele Orman (RF), ADABoost, Gradyan Arttırmalar (GRB ve XGB) ve topluluk yöntemleridir. Ayrıca, tüm modeller için hiper parametre optimizasyonu yapılmıştır.
Gemi seferlerinde en az yakıt tüketimine sahip optimum hız profili belirlemek için genetik algoritmaların (GA) seçilmesindeki en büyük neden hız optimizasyonunun çözümünde rastgele yaklaşımların kullanılabilmesidir. Literatürdeki çalışmalarda optimum hıza etki eden parametreler tam olarak belirlenememiştir. Hava olayları, finansal parametreler, teknik arızalar vb. gemi hızına etki edebilecek parametreler rastgele yaşanabilmektedir. Bu nedenle, gemi hızında bir dağılıma bağlı kalmaksızın rastgele değişimler yapılarak optimizasyon modeli elde edilmiştir. Ayrıca, gemi hızı GA algoritmasında bireylerin ilk değeri olarak ele alınmıştır.

Abstract:
Due to increasing amount of greenhouse gas emissions of ships, an energy efficiency studies are emerged with less fuel consumption. Speed optimization is one of most beneficial ways to decrease fuel consumption of ships. But, there exist many other parameters to cause more fuel consumption for ships. In this thesis, a speed optimization study is implemented using genetic algorithm. Because, genetic algorithms are well suited for natural environmental variables of ships which have stochastic behaviours. Subsequently, a fuel consumption estimator regressor method are also researched. For this purposes, linear and non-linear methods such as KNN,  support vectors, random forest, gradient boosting, ada boost, xgboost and ensemble models accuracy results are compared for better fuel consumption predictions in speed optimization using genetic algorithms. Furthermore, hyperparameters are researched for all models. Besides, the speed profiles are modifies by manual and random approach. Because the genetic algorithm with different speed profiles showed higher performance for fuel consumption efficiency. Moreover, Mutations and crossovers supported genetic varieties of speed profiles. The speed limits are caused less fuel consumption efficiencies. Because genetic algorithm losses the new speed profile trials under speed limit conditions. On the other hand, port and voyage delaying  times are so beneficial for allowing to decrease speed and fuel consumption by genetic algorithms.