Binaların yaşam döngüsü ve enerji tüketiminin iyileştirilmesi
Life cycle assessment of buildings and improvement of energy consumptions
Yazar: MURAT AS
Danışman: PROF. DR. TURHAN BİLİR
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Enerji tüketimi = Energy consumption ; Enerji verimliliği = Energy efficiency ; Hastaneler = Hospitals ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Dünya genelinde nüfus artışı, enerji ihtiyacının karşılanması amacıyla fosil yakıt kullanımını da artırmıştır. Sera gazları salınımları doğal seviyesini aşmış, iklim değişikliklerine, aşırı sıcaklık artışlarına, sellere ve tarım arazilerinin yok olması sonucu gıda krizlerine neden olmaktadır. İnsanların sağlıklı ve güvenli ortamlarda yaşamasının sağlanması için binalarda uygun malzemelerin kullanılması ve uygun detayların seçilmesi ile enerji ihtiyacının azaltılması ve fosil yakıtlar yerine yenilenebilir enerji kaynaklarından yararlanılması ile sera gazının etkisinin azaltılması önemlidir. Hastaneler, 7/24 çalışmalarından dolayı en çok enerji tüketilen ortamlardan biridir. Hastalar için uygun konfor şartları olan sıcaklık, nem ve hava akımı sağlanması kritik öneme sahiptir. Uygun olmayan sıcaklarda ısıtma veya soğutma gerektiğinden aşırı yükleme sistemde elektrik kesintilerine neden olmakta bunun sonucu olarak hastalar için uygun konfor şartları bozulabilmektedir.
Bu çalışmada amaçlanan; özel bir hastane için pencere/duvar oranlarının, bina dönme açılarının, duvar, çatı, kapı ve pencere çeşitlerinin, işletme zamanları, aydınlatma ve yük yoğunluklarının, hava değişimlerinin etkileri ile birlikte kullanılan yapı malzemelerinin enerji tüketimini, elektrik, yakıt maliyetlerinden oluşan toplam maliyeti, en önemli sera gazlarından olan CO2 salınımını ve 30 yıllık sürede oluşan yaşam döngüsü maliyetini azaltacak enerji verimli çözümler üretmektir. Bu bağlamda ilk aşamada özel bir hastanenin üç boyutlu revit modeli uygulanmıştır. Türkiye'nin farklı bölgelerinden seçilen 7 il için Green Building Studio'da (GBS) enerji analizleri yapılmış ve iller birbirleriyle karşılaştırılmıştır. İkinci aşamada en çok enerji tüketiminin olduğu Aksaray ili için alternatiflerin oluşturulduğu detaylı analiz yapılmıştır. Üçüncü aşamada ise revit kütüphanesindeki malzemeler kullanılarak Aksaray ili için oluşturulan 110 farklı seçenek ile makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak enerji tüketimi, CO2 salınımı, toplam maliyet ve yaşam döngüsü maliyet tahminleri yapılmıştır. Yapı malzemeleri ile binlerce kombinasyon oluşturulabilmekte ancak gerçekte sadece birkaçı denenerek bina yapım aşamasına geçilmektedir. Makine öğrenmesi ile sisteme girilen ısıl geçirgenlik ve güneş ısı kazanım katsayıları ile enerji tüketimi, CO2 salınımı, toplam ve yaşam döngüsü maliyetleri kısa sürede bulunmuştur. Tüm seçenekler incelendiğinde farklı ısıl geçirgenlik ve güneş ısı kazanım katsayıları ile yenilenebilir enerji kaynaklarını kullanmak referans model binaya göre yılda % 57,5 enerji tasarrufu sağlamış, toplam maliyet ve yaşam döngüsü maliyetinde % 16,24 ve CO2 salınımında % 26,3 oranında azalma gerçekleşmiştir.

Abstract:
The use of fossil fuels has increased dramatically around the globe in order to meet the high energy demand for an increasing world population. As a result, greenhouse gas emissions have exceeded their natural level and have contributed to climate change. Indeed, we witness extreme temperature increases, floods, and food crises as a result of the loss of agricultural lands. Meeting the energy demand with clean, renewable energy sources and using proper building materials instead of fossil-fuel based products is important in terms of reducing the effect of greenhouse gases and living in a healthy and safe environment. 
Hospitals are one of the places that consume a lot of energy due to their continues 24/7 operations. It is critical to provide appropriate comfort conditions, e.g., temperature, humidity, airflow, etc. for patients. Power cuts may occur as a result of extreme temperatures, and the comfort conditions for patients can deteriorate with profound consequences. 
In my dissertation, I want to illustrate how machine learning can be used to optimize energy consumption for such critical edifices. I will use a private hospital in Aksaray as a case study, to showcase the use of supervised machine learning to reduce the energy consumption of buildings, taking into account the effects of window/wall ratios, building rotation angles, wall, roof, door and window types, operating times, lighting and load densities, air changes, electricity and fuel costs. My goal is to produce energy efficient solutions to reduce the overall CO2 emissions of buildings, which is one of the most important greenhouse gases. At the same time I want to reduce the buildings life-cycle costs for the next 30 years by developing the most optimized material solutions. 
In the first stage, I created a three-dimensional Revit building information model (BIM) of the hospital, and simulated its energy consumption with the Green Building Studio (GBS) software. I simulated 7 different climate regions of Turkey and compared them to each other. In the second stage, I made a detailed analysis for Aksaray, a city in Central Anatolia, which has high energy consumption, and offered alternative approaches. In the third stage, I used machine learning to create 110 different scenarios to develop high-performing solutions in terms of energy consumption, CO2 emissions, and life-cycle costs, utilizing materials within the Revit library. Trained with heat transmittance and solar heat coefficients, the machine learning algorithm was able to learn and predict energy consumption, CO2 emissions, and total life-cycle costs for the hospital. With this approach, thousands of different combinations can be quickly created and the best performing solutions can be taken for further development and implementation. When all options are examined, using renewable energy sources with different thermal transmittance and solar heat gain coefficients provided 57.5% energy savings per year compared to the reference model building, 16.24% reduction in total life cycle cost and 26.3% reduction in CO2 emission.