Boru hatlarında çizge evrişimsel ağlar yöntemi (GCN) ile arıza tespiti
Boru hatlarında çizge evrişimsel ağlar yöntemi (GCN) ile arıza tespiti
Yazar: Şahin, Ersin; Yüce, Hüseyin
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 40 No. 1, 2023
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Çizge evrişimli ağlar,Arıza tespiti,Boru hatları

Boru hatları petrol ve doğalgaz gibi enerji kaynaklarının taşınmasından, su kaynaklarının iletilmesi ve dağıtılmasına kadar çok geniş bir alanda kullanım alanına sahiptir. Boru hatlarından sızan petrol ve gaz akışkanları çevreye ciddi zararlar vermektedir. Boru hatlarındaki arızaların doğru bir şekilde tespit edilmesi, ekonomik kayıpların etkilerinden kaçınmak ve çevreyi korumak için önemlidir. Bu çalışmada su akışkanına sahip boru hatları çizgeler (graf) ile temsil edilmiştir. Boru hatlarında sızıntı ve tıkanma durumlarının tespiti için çizge temelli makine öğrenmesi algoritması GCN kullanılmıştır. Deneysel yöntemler kullanılarak GCN algoritması için gerekli olan veriler (basınç verileri), beş farklı senaryo oluşturularak toplanmış ve iki adet veri seti oluşturulmuştur. GCN algoritmasından elde edilen arıza tespit performans değeri diğer çizge makine öğrenmesi algoritmaları; RGCN, HinSAGE ve GraphSAGE ’nin performansları ile karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada GCN modelinin performansı diğer algoritmalara göre daha yüksek bulunmuştur. Literatür incelendiğinde makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak boru hatlarında arıza teşhisi için doğruluk oranları %78,51 ile %99 değerleri arasında tespit edilmiştir. Bu çalışmada, GCN, GraphSAGE, HinSAGE ve RGCN algoritmalarının sırasıyla %0,91, %0,90, %0,87, %0,89 doğruluk oranları ile boru hatlarında arıza tespiti yaptıkları bulgusuna varılmıştır. Çizge temelli algoritmaların performanslarının kıyaslanması için klasik makine öğrenmesi SVM modeli kullanılmıştır. Algoritmaların performansları literatür ile karşılaştırıldığında sonuçların literatür ortalamasının üstünde olduğu görülmektedir.

Boru hatları petrol ve doğalgaz gibi enerji kaynaklarının taşınmasından, su kaynaklarının iletilmesi ve dağıtılmasına kadar çok geniş bir alanda kullanım alanına sahiptir. Boru hatlarından sızan petrol ve gaz akışkanları çevreye ciddi zararlar vermektedir. Boru hatlarındaki arızaların doğru bir şekilde tespit edilmesi, ekonomik kayıpların etkilerinden kaçınmak ve çevreyi korumak için önemlidir. Bu çalışmada su akışkanına sahip boru hatları çizgeler (graf) ile temsil edilmiştir. Boru hatlarında sızıntı ve tıkanma durumlarının tespiti için çizge temelli makine öğrenmesi algoritması GCN kullanılmıştır. Deneysel yöntemler kullanılarak GCN algoritması için gerekli olan veriler (basınç verileri), beş farklı senaryo oluşturularak toplanmış ve iki adet veri seti oluşturulmuştur. GCN algoritmasından elde edilen arıza tespit performans değeri diğer çizge makine öğrenmesi algoritmaları; RGCN, HinSAGE ve GraphSAGE ’nin performansları ile karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada GCN modelinin performansı diğer algoritmalara göre daha yüksek bulunmuştur. Literatür incelendiğinde makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak boru hatlarında arıza teşhisi için doğruluk oranları %78,51 ile %99 değerleri arasında tespit edilmiştir. Bu çalışmada, GCN, GraphSAGE, HinSAGE ve RGCN algoritmalarının sırasıyla %0,91, %0,90, %0,87, %0,89 doğruluk oranları ile boru hatlarında arıza tespiti yaptıkları bulgusuna varılmıştır. Çizge temelli algoritmaların performanslarının kıyaslanması için klasik makine öğrenmesi SVM modeli kullanılmıştır. Algoritmaların performansları literatür ile karşılaştırıldığında sonuçların literatür ortalamasının üstünde olduğu görülmektedir.