Development of a Correlation for Estimation of Biomass Higher Heating Value with Statistical and Machine Learning Based Approaches

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Kimya-Metalurji Fakültesi, Kimya Müh.Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: HAVVA YAKA

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Hasan Sadıkoğlu

Eş Danışman: Özgün Yücel

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Yüksek ısıl değer (HHV), yakıtlardan verimli enerji elde edilirken dikkate alınması gereken en önemli parametrelerden biridir. Yakıtın kalitesini tahmin etmek için araçlar sağlar. Ancak yakıtların HHV'sini ölçmek gelişmiş cihazlar gerektirir, pahalıdır ve zaman alıcıdır. Bu nedenle, yakıt teknolojilerinin geliştirilmesi için HHV'nin yeterli tahmini çok önemlidir ve bu konuda çok sayıda çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada, yakıtların nihai analizinin en büyük açık veri setinden HHV tahmini için modeller oluşturmak için birkaç makine öğrenme algoritması (DTR, SVR, GPR, RFR, Çok Doğrusal Regresyon ve Polinom Regresyon) kullanıldı. Biyokütle, biochar, msw, kerosen, benzin, fuel oil, alg, doğal gaz gibi birçok farklı katı, sıvı ve gaz yakıt analiz edilmiştir. Oluşturulan modellerin geçerliliğini tarafsız bir şekilde değerlendirmek için 10 kat çapraz doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Performans değerlendirmeleri için her modelin R2, düzeltilmiş R2, RMSE, N-RMSE ve AAE değerleri hesaplanmıştır. Ek olarak, nihai analizin meta verileri her bir yakıt sınıfı için araştırılmış ve bugüne kadarki en büyük veri setinden kapsamlı bir Krevelen diyagramı üretilmiştir; yakıtlar. Son olarak, sonuçlar literatür ile karşılaştırılmış ve her bir yöntemin hem hesaplama karmaşıklığı hem de tahmin doğruluğu açısından avantaj ve dezavantajları tartışılmıştır.