Barajların su seviyesinin yapay zeka ile tespiti
Determination of water level of dams with artificial intelligence
Yazar: ZEYNEP EKERSULAR
Danışman: PROF. DR. MEHMET ÜNSAL
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Hidrolik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Su, insan varlığı için hayati bir gerekliliktir. Bu nedenle insanoğlu yıllar boyunca bu temel kaynağı, eşit olmayan mekansal- zamansal dağılımını ve sonlu doğasını dikkate alırken insana ve çevreye sayısız faydası için kullanmanın yollarını aramışlardır. Artan nüfus, hızla gelişen kentleşme, tarımsal sulama, gün geçtikçe şiddetlenen küresel ısınma, su kaynaklarının bilinçsiz kullanımı gibi faktörlerle birlikte suya olan talep artmaktadır ancak sınırlı su kaynakları tüm bu değişkenlere cevap verebilecek yeterlilikte değildir. Sınırlı su kaynakları nedeniyle tüm sektörlerde farklı faaliyetler kısıtlanmaktadır. Su kaynaklarının yetersizliği, gelişmekte olan sosyal ve ekonomik sektörlerdeki potansiyelleri yavaşlatmaktadır. Bu zorluklarla mücadelede, su talebini ve arzını yönetmek için su kaynaklarının korunması ve yönetimi büyük önem teşkil etmektedir. Etkili ve sürdürülebilir su kaynakları yönetiminde önemli rol oynayan rezervuarlar; yağışlı dönemlerde suyu depolayarak kurak dönemlerde su temini sağlamak, tarımsal sulama, hidroelektrik üretim vb. amaçlara hizmet eder. Rezervuarlardaki su seviyesinin takibi, ekolojik sistemleri ve insanlığı gelecekteki kullanım için korurken, su kaynaklarından mümkün olan faydayı garanti altına almak, su yönetiminin arz ve talep biçimlerinin nasıl dengeleneceğini öngörmek açısından önemli olmuştur. Çalışmada Kahramanmaraş ilinde bulunan Kılavuzlu Barajı'nın kot seviyesini tahmin etmek için çeşitli yapay zeka regresyon modelleri oluşturulmuştur. DSİ 20. Bölge Müdürlüğünden temin edilen verilerin 5 yıllık kısmı ile modeller eğitilmiş, 1 yıllık veriler ile teste tabi tutulmuştur. Eğitim aşamasında en başarılı determinasyon katsayısı Gauss Süreç Regresyon modeli ile elde edilmiştir (R2=1,00). Test aşamasında ise en yüksek determinasyon katsayısına Yapay Sinir Ağları ile ulaşılmıştır (R2=0,88).

Abstract:
Water is a vital necessity for human existence. Therefore, throughout the years, humanity has sought ways to use this essential resource for countless benefits to humans and the environment, considering its unequal spatial-temporal distribution and finite nature. Factors such as increasing population, rapid urbanization, agricultural irrigation, escalating global warming, and the indiscriminate use of water resources have led to a growing demand for water. However, the limited water sources are not sufficiently capable of responding to all these variables. Due to limited water resources, various activities are restricted across all sectors. The inadequacy of water resources is slowing down the potentials in developing social and economic sectors. In the struggle against these challenges, the preservation and management of water resources are of great importance to regulate water demand and supply. Reservoirs play a significant role in effective and sustainable water resource management; they store water during rainy periods to provide a water supply during dry periods, serving purposes such as agricultural irrigation, hydroelectric power generation, and more. Monitoring the water levels in reservoirs has been crucial in safeguarding ecological systems and ensuring the optimal benefit from water sources for future use, anticipating how the supply and demand aspects of water management will be balanced. In the study, various artificial intelligence regression models have been created to predict the elevation levels of the Kılavuzlu Dam located in the Kahramanmaraş province. The models were trained using a 5-year subset of the data obtained from the 20th Regional Directorate of State Hydraulic Works (DSİ), and then tested with a separate set of data covering a period of 1 year. During the training phase, the most successful determination coefficient was obtained with the Gaussian Process Regression model (R2=1,00). During the testing phase, the highest determination coefficient was achieved with Artificial Neural Network (R2=0,88).