Ergitme fırınlarında optimum sistem parametrelerinin pekiştirmeli öğrenme metodları ile saptanması
Determination of optimum system parameters with reinforcement learning methods in melting furnaces
Yazar: MEHMET ULAŞ ÇAKIR
Danışman: PROF. DR. MURAT EFE
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Enerji verimliliği = Energy efficiency ; Optimizasyon = Optimization ; Veri analitiği = Data analytics ; Öğrenme teknikleri = Learning techniques

Özet:
Dijitalleşen dünyada, elde edilen verinin boyutu ve çeşitliliği her geçen gün artmaktadır. Verinin boyutunun sürekli olarak arttığı her alanda, günlük problemlere yönelik etkili ve güvenli çözümler tasarlamak ve uygulamak için gelişen teknolojinin imkanlarından yararlanılmaya çalışılmaktadır. Endüstriyel amaçla kullanılan ergitme fırınlarında, bir taraftan dijitalleşme süreçleri devam ederken, diğer tarafta verimliliği arttırabilmek üzere geliştirilen yenilikçi tekniklerin uygulanmaya çalışıldığı görülmektedir. Geliştirilmeye çalışılan çözümler, genellikle birden fazla özniteliğe ve özelliğe sahip olan bileşenlerden oluşmakta; uzun, karmaşık ve zor bir çok parametreli optimizasyon süreci olarak karşımıza çıkmaktadır.Optimizasyon süreçleri uzun ve karmaşık olduğu kadar ve parametre çeşitliliği nedeni ile zor bir süreçtir. Birden çok parametreye sahip optimizasyon ihtiyaçları doğrultusunda otomatik tanılama/parametre optimizasyonu için yeni yöntemlerin araştırılması büyük değer taşımaktadır. Veri analizi ile endüstriyel optimizasyon tekniklerinin bir arada kullanımı gittikçe yaygınlaşmaktadır. Endüstriyel ergitme fırınlarında verimliliği arttırabilmek için, kullanılan enerji miktarını azaltmak gerekmektedir. Bu problemin çözülebilmesine yönelik olarak  çalışma zamanına etki edebilecek parametrelerin optimum çalışma düzeylerinin elde edilmesi gerekmektedir. Enerji tüketiminin azaltılması için, kullanılan enerji miktarını girdi olarak alan, diğer parametrelerin optimum değerlere sahip parametre setlerini oluşturmaya çalışan, parametre ilişkilerinin pekiştirmeli öğrenme yaklaşımı ile modellenmesine yönelik tez çalışması gerçekleştirilmiştir. Değişkenlerin zamana bağımlı birer öznitelik olması nedeni ile pekiştirmeli öğrenme çevresinin elde edilmesinde, makine öğrenimi tekniklerinden Uzun Kısa Süreli Bellek modelleri kullanılarak, optimum parametre setine adım adım yaklaşılarak sonuç elde edilmeye çalışılmıştır. Deneyde kullanılan  yenilikçi yaklaşımların sonuçları bazı varsayımlar ve kısıtlar doğrultusunda değerlendirildiğinde, %15 civarında enerji verimliliği sağlanabileceği gösterilmiştir.

Abstract:
In a digitized world, the size and variety of data obtained is increasing. Every field where the size of data is constantly increasing, it is tried to utilize the opportunities of developing technology to design and implement effective solutions. Melting furnaces used for industrial purposes, it is seen that while digitalization processes continue, innovative techniques developed to increase efficiency are tried to be applied. The solutions usually consist of more than one attribute and feature; long-term, complex and difficult multi-parameter optimization process. Optimization processes are long-term, complex and difficult due to the variety of parameters. Investigating new methods for automatic diagnostics/parameter optimization for multi-parameter optimization needs is a great value. The combination of data analysis and industrial optimization techniques is becoming increasingly common. Reducing the amount of energy used to increase efficiency in industrial melting furnaces is necessary. In order to solve this problem, it is necessary to obtain the optimum operating levels of the parameters that can affect the working time. This thesis study was carried out for modeling parameter relations with reinforcement learning approach, which takes the amount of energy used as input, tries to create parameter sets with optimum values. Since the variables are time-dependent attributes, Long Short Term Memory models and reinforcemenet learning techniques were used to obtain results by approaching the optimum parameter set. The results of the innovative approaches used in the experiment are evaluated in line with some assumptions and constraints, it has been shown that around 15% energy efficiency can be achieved.