Çevre kirliliğinin izlenmesinde makine öğrenmesi algoritmaları kullanımı
Use of machine learning algorithms in monitoring environmental pollution
Yazar: SELCEN ZEHRA BEYZADE
Danışman: PROF. DR. SEDAT BALLIKAYA ; DOÇ. DR. HASAN TİRYAKİ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı / Mühendislik Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Artan nüfus, sanayileşme, toksik atıkların bertarafı ve sağlıksız tarımsal faaliyetler 
toprak kirliliğini artırarak çevresel dengeyi bozmaktadır. Bunlardan biri de hidrokarbon 
kirliliğidir. Hem ekosistemlerin doğal yapılarında kalabilmesi hem de insan sağlığının olumsuz 
etkilenmemesi için oluşan hidrokarbon kirliliğinin sınırlarının belirlenmesi, izlenmesi ve doğru 
şekilde müdahale edilmesi gerekmektedir. 
Kimyasal deneyler yapmak bir yöntem iken bir diğer yöntem de belirli zaman 
aralıklarında ortamın elektriksel özelliklerini incelemektir. Kimyasal deneylere göre daha geniş 
alanları tarayabilen ve alınan numunelere zarar vermeden bunu yapabilen jeofizik spektral 
indüklenmiş polarizasyon (SIP) yöntemi son yıllarda popüler hale gelmiştir. Zamanla 
hidrokarbonlarla kirlenen alanlarda manyetit gibi çeşitli metalik mineraller artmaktadır. 
Özellikle manyetit olmak üzere farklı tipteki metalik minerallerin elektriksel özelliklerini tespit 
edebilen SIP yöntemi bu tip çevre kirliliğinin sınırlarını belirlemek için kullanılmaktadır. Bu yöntemi geliştirmek için laboratuvar deneylerine ihtiyaç duyulmaktadır. Ancak bu 
deneyler genellikle zaman alıcı ve maliyetli olabilmektedir. 
Verilerle oluşturulan örüntüleri ve ilişkileri öğrenen makine öğrenmesi algoritmaları, 
bazı işlemleri daha etkili bir şekilde gerçekleştirme, zaman kaybını önleme ve maliyetleri en 
aza indirme potansiyeline sahiptir. 
Bu tezde, laboratuvar ortamında toplanan metalik bir mineral olan manyetitin elektriksel 
tepkileri kullanılmıştır. SIP sonuçları farklı makine öğrenmesi algoritmalarıyla test edilmiş ve 
algoritmaların performansları hakkında değerlendirmeler yapılmıştır. Tezde kullanılan makine 
öğrenmesi algoritmalarının performansları gerçek verilerle karşılaştırılmış ve bu süreçte %95'in 
üzerinde başarı gösteren 13 algoritma belirlenmiştir. 
Rastgele Komite ve Rastgele Ağaç algoritmalarının en düşük hata oranlarına sahip 
olduğu ve hızlı çalışma süreleriyle en iyi performansı gösterdiği belirlenmiştir. Ayrıca diğer 
algoritmaların başarı oranının %95 ve üzeri olduğu da dikkate alınmalıdır. 
Bu tez, hidrokarbonlardan kaynaklanan çevre kirliliği analizlerinde kullanılan SIP 
yöntemi (laboratuvar koşullarında) için bir ölçek oluşturmak amacıyla makine öğrenmesi 
algoritmalarının nasıl kullanılabileceği konusunda önemli bilgiler sunmaktadır.  
Son olarak, laboratuvar çalışmalarının zaman ve maliyetini azaltma ve elde edilen 
verilerin insan kaynaklı hatalardan arındırılmasına yardımcı olma potansiyeline sahip olan 
makine öğrenmesi algoritmalarının, çevre kirliliği sınırlarının belirlenmesi ve izlenmesinde 
kullanılabilecek ölçeğin oluşturulmasında kullanılması önerilmektedir.

Abstract:
Increasing population, industrialization, disposal of toxic wastes, and unhealthy 
agricultural activities increase soil pollution and disrupt the environmental balance. 
Hydrocarbon pollution is one of them.  For both ecosystems to remain in their natural structure, 
and for human health not to be adversely affected, the boundaries of the hydrocarbon pollution 
that occurs must be determined, monitored, and intervened correctly. 
While conducting chemical experiments is one method, another method is to examine 
the electrical properties of the environment at certain time intervals. The geophysical spectral 
induction polarization (SIP) method, which can scan larger areas compared to chemical 
experiments and do this without damaging the samples taken, has become popular in recent 
years. Various metallic minerals - such as magnetite - increase in areas contaminated with hydrocarbons over time. The SIP method, which can detect the electrical properties of different 
types of metallic minerals, especially magnetite, is used to determine the boundaries of this type 
of environmental pollution. 
Laboratory experiments are needed to develop this method. However, these experiments 
can usually be time-consuming and costly. 
Machine learning algorithms that learn patterns and relationships formed with data have 
the potential to perform some operations more effectively,  prevent loss of time, and minimize 
costs. 
In this thesis, electrical responses of magnetite, a metallic mineral, collected in a 
laboratory environment were used. SIP results were tested with different machine learning 
algorithms and evaluations were made about the performances of the algorithms. The 
performances of the machine learning algorithms used in the thesis were compared with real 
data, and 13 algorithms that showed over 95% success were determined in this process. 
It was determined that Random Committee and Random Tree algorithms had the lowest 
error rates and exhibited the best performance with fast working times. In addition, it should be 
taken into account that the success rate of other algorithms was 95% and above. 
This thesis provides important information on how machine learning algorithms can be 
used to create a scale for the SIP method (in laboratory conditions)used in environmental 
pollution analyses caused by hydrocarbons. 
Finally, it is recommended that machine learning algorithms, which have the potential 
to reduce the time and costs of laboratory studies, and help the obtained data to be free from 
human-induced errors, be used to create the scale to can be used for determining and monitoring 
environmental pollution limits.