Türkiye'de ulaştırma türlerinin enerji verimliliği açısından kıyaslanması
Comparison of types of transportation in turkey in terms of energy efficiency
Yazar: EBRU YILDIRIM
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZİLE YILANKIRKAN
Sivas Cumhuriyet Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enerji Bilimleri ve Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Enerji = Energy

Özet:
Enerjiye duyulan ihtiyaç her geçen gün tüm dünyada hızla artmaktadır. Hızlı nüfus artışı, üretim ve tüketimin artması, ticaret hacminin hızla büyüyerek küreselleşmesi gibi faktörler enerjiye olan talepte sürekli artışa neden olmaktadır. Buna karşın enerji kaynaklarının tükeniyor olması, enerjiyi verimli ve tasarruflu kullanmayı zorunlu hale getirmiştir. Enerjinin yoğun olarak tüketildiği sektörlerden biri de ulaştırma sektörüdür. Diğer sektörlerde olduğu gibi ulaştırma sektöründe de enerji verimliliği çalışmalarının yapılması kaçınılmaz hale gelmiştir. Bu çalışmada, karayolu, demiryolu, denizyolu ve havayolu gibi farklı ulaşım türleri ayrı ayrı incelenmiş, yıllara göre yapılan taşımalar, enerji tüketimleri ve bu ulaştırma türleri için Türkiye'deki mevcut durumlar ele alınmıştır. 
Bu tez çalışması kapsamında Türkiye'nin yıllar içindeki nüfusu, gayri safi yurtiçi hasılası ve motorlu kara taşıtları sayısı verileri ile makine öğrenmesi algoritmalarından yapay sinir ağı (YSA), destek vektör makinesi ve rastgele orman yöntemleri kullanılarak gelecek yıllarda ulaştırma sektöründeki nihai enerji tüketimi tahmini yapılmıştır. Yapılan analizler sonucunda YSA metodunun bu çalışma için en uygun sonucu verdiği görülmüştür. YSA'nın beş çapraz doğrulama için elde ettiği eğitim ve test regresyon (R) değeri sırasıyla 0,9968 ± 0,0019 ve 0,9978 ± 0,0013 olarak bulunmuştur. Yapılan tahmin sonucunda 2030 yılında ulaştırmada 31.391 bin TEP enerji tüketileceği hesaplanmıştır.
Anahtar kelimeler: Ulaştırma, Enerji Tüketimi, Enerji Verimliliği, Yapay Sinir Ağları.

Abstract:
The need for energy is increasing rapidly all over the world every day. Factors such as rapid population growth, increasing production and consumption, rapid growth and globalization of trade volume cause a continuous increase in the demand for energy. On the other hand, the depletion of energy resources has made it mandatory to use energy efficiently and economically. One of the sectors where energy is consumed intensively is the transportation sector. As in other sectors, it has become inevitable to carry out energy efficiency studies in the transportation sector. In this study, different types of transportation such as road, railway, maritime and airline are examined separately, and the transportation, energy consumption and the current situation in Turkey for these transportation types are discussed.
Within the scope of this thesis, the final energy consumption in the transportation sector in the coming years has been estimated by using artificial neural network (ANN), support vector machine and random forest methods from machine learning algorithms with Turkey's population, gross domestic product and number of motor vehicles data over the years. As a result of the analysis, it was seen that the ANN method gave the most appropriate result for this study. The training and test regression (R) values obtained by ANN for five cross-validations were 0,9968 ± 0,0019 and 0,9978 ± 0,0013, respectively. As a result of the estimation, it is calculated that 31.391 thousand TOE energy will be consumed in transportation in 2030.

Transportation, energy consumption, energy efficiency.