Linyit kömürünün alt ısı değerinin yapay sinir ağları kullanılarak belirlenmesi
Determination of the lower calorific value on the lignite coal by using artificial neural networks
Yazar: MAHMUT GÜLEÇ
Danışman: DOÇ. DR. EYYÜP GÜLBANDILAR
Dumlupınar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Ocaklardan çıkarılan kömürün alt ısıl, nem, uçucu madde, kül ve kükürt değerleri laboratuvarlarda analiz yapılarak bulunmaktadır. Bunlardan ısıl ve kükürt değerleri aletli analiz teknikleri ile belirlenmektedir. Bu ise hem zaman hem de maliyet açısından işletmeleri olumsuz yönde etkilemektedir. Hâlbuki özellikle ısıl değeri, kül ve nem değerleri kullanılarak daha basit yöntemlerle belirlenebilir. Bu çalışmada, Türkiye Kömür İşletmeleri Kurumu bünyesinde faaliyet gösteren Garp Enterprise Management Müessesesi Müdürlüğü yeraltı, açık ocak sahalarından üretilmiş tüvenan kömürlerin ve Çelikler Seyitömer Linyit İşletmeleri maden sahalarında sondaj çalışmalarıyla elde edilmiş tüvenan kömürlerin yapılan laboratuvar analizleri yapay sinir ağları geri yayılım algoritması ile incelenmiştir.
Kömürün nem, uçucu madde, kül ve kükürt değerlerinin, orijinal alt ısı değerini tahmin etmekte kullanılabileceği ve bu yolla zaman ve maliyet düşürülebilir düşüncesinden hareket ederek,  C# yazılım dilinde  bir YSA uygulaması gerçekleştirildi. Uygulama ile tahmin edilen orijinal alt ısı değerlerinin ve gerçek laboratuvarda elde edilmiş orijinal alt ısı değerlerinin karşılaştırması yapıldı.
Gerçekleştirilen YSA Modelinin bulduğu kömürün orijinal alt ısı değeri ile laboratuvarda analizi yapılan kömürün orijinal alt ısı değeri karşılaştırıldığında 0,972 düzeyinde korelasyon ve istatistiksel olarak değerler arasında anlamlı bir ilişkinin olduğu bulunmuştur (p<0.001). Buna göre, geliştirmiş olduğumuz yapay sinir ağları modelinin laboratuvar analizlerine gerek olmadan kömür alt ısı değerinin bulunmasında kullanılabilir olduğu ortaya konulmuştur.

Abstract:
The lower calorific value of the coal is analysed by using the coal's moisture, volatile matter, ash and sulphur. From this analysis, heat and sulphur values are determined by instrumental analysis techniques. However such analysis process negatively affects businesses both in terms of cost and time. In order to prevent such disadvantages, particular heating value can be determined by a more simple method by using ash and moisture values. In this study, the  laboratory analyses of  tuvenane coals produced from open pit  and undergraund areas of  Garp Lignite Enterprise Management operating under General Directorate of Turkish Coal and tuvenane coals drilled from mine areas of Çelikler Seyitömer Lignite Enterprise Management, are investigated by back propagation algorithm of artificial neural network.
With the idea of coal's moistrure, volatile matter, ash and sulfur values can be used determination of the the lower calorific value and in this wise time and cost can be reduced, an ANN(Artificial Neural Network) application is developped in C# software language. With the application, the determined  lower calorific values and the real the lower calorific values got from laboratory analyses are compared.
When lower calorific values found by the developped ANN model and lower calorific values found by laboratory analyses are compared, it is achieved that  0,972 level of correlation and a significant relationship between values as statistical(p<0.001).  According to the results, as an alternative to laboratory analyses, developed software can be used to determine the lower calorific analysis of coal.