Examination of bioretention areas within the scope of xeriscape landscaping: The example of Bursa Reşat Oyal Culture Park

23.11.2024 tarihine kadar kullanımı yazar tarafından kısıtlanmıştır.Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı, Peyzaj Mimarlığı Bilim DalıAntroposen çağı olarak adlandırılan bu zaman diliminde, insan faaliyetleri sonucu küresel iklim değişikliğinin etkisi olarak ortaya çıkan küresel ısınma, küresel ekosistemin sürdürülebilirliğini ve insan yaşamını olumsuz etkilemektedir. Özellikle bu durum insan yaşamı için vazgeçilmez olan, su üzerinde ciddi bir baskı oluşturmaktadır. Tüm bunlara ek olarak, mevcut kaynakların bilinçsiz kullanımı, geçirimsiz yüzeylerin artması ile yer altı kaynaklarının yeterince beslenememesi gibi durumlar karşısında, kaynakların nesilden nesile aktarılması mümkün görünmemektedir. Bu bağlamda, değişen koşullar karşısında kendini dönüştürebilen, absorbe yeteneğine sahip olan ve yeni koşullara uyum sağlayabilen dayanıklı kentler oluşturulabilmek için ilgili yönetimler ile ilgili meslek disiplinlerinin koordineli çalışması gerekmektedir. Küresel iklim değişikliğinin sonuçlarından olan ekstrem yağışlar ile yüzey akışa geçen sular geleneksel yöntemler (boru, mazgal, rögar, vb.) ile tahliye edilirken, yüzey akış sularının ekolojik yöntemler ile tahliye edilmesi yer altı sularını beslemek adına oldukça önemlidir. Tez çalışmasında ; yüzey akışa geçen suları, mikro ölçekte kaynağında tutarak infiltre etmek teşvik edilmektedir. Tez örnek alanı olarak belirlenen, Bursa ilinde yer alan Reşat Oyal Kültürparkı için, kurakçıl peyzaj planlama kapsamında biyotutma alanları entegrasyonu önerilmiş olup ve bir kentsel tasarım rehberi oluşturulmuştur. Kentsel tasarım rehberi; ilgili paydaşlar için, tasarımların estetik, ekonomik, işlevsellik ve en önemlisi sürdürülebilirlik kriterlerini taşımasının mümkün olduğunu, bitkisel peyzaj tasarımı için bitki materyali tercihlerinde, egzotik türler kullanmaktansa bölgede doğal olarak yetişen bitki türlerinin tercih edilebilir olduğunu göstermesi hedeflenmiştir. Bu kapsamda küresel iklim değişikliği ile birlikte ortaya çıkan ekstrem yağış koşulları karşısında yetersiz kalmaya başlayan geleneksel yağmursuyu yönetimi araçlarına destek olacak sürdürülebilir yağmursuyu yönetimi uygulama araçlarının irdelenerek, kamusal açık-yeşil alanlara entegrasyonunun sağlanması için çalışmalar ve araştırmalar bu tez çalışmasının kapsamını oluşturmaktadır. Sürdürülebilir yağmur suyu yönetimi araçlarının başında gelen mikro biyotutma alanı başka bir deyiş ile yağmur bahçelerinin, kamusal açık-yeşil bir alana uygulanabilirliği araştırılırken öncelikle tez örnek alanı olan Reşat Oyal Kültürparkı'nın doğal ve kültürel verileri temin edilmiş olup, mevcut veriler CBS aracılığı ile detaylı bir şekilde ortaya konmuştur. Mevcut veriler göz önünde bulundurularak tasarlanması planlanan mikro biyotutma alanları (yağmur bahçeleri) boyutlandırılmıştır. Mikro biyotutma alanları bitkilendirme tasarımı için Bursa'da doğal olarak yetişen bitkiler önerilmiştir.In this time period called the Anthropocene era, global warming, which occurs as a result of global climate change as a result of human activities, negatively affects the sustainability of the global ecosystem and human life. In particular, this situation creates serious pressure on water, which is indispensable for human life. In addition to all these, it does not seem possible to transfer resources from generation to generation due to situations such as unconscious use of existing resources, increasing impermeable surfaces and inadequate nutrition of underground resources. In this context, in order to create resilient cities that can transform themselves in the face of changing conditions, have the ability to absorb and adapt to new conditions, relevant administrations and relevant professional disciplines need to work in coordination. While the water flowing to the surface due to extreme precipitation, which is a result of global climate change, is discharged by traditional methods (pipes, grates, manholes, etc.), the discharge of surface flow waters with ecological methods is very important in order to feed the groundwater. In the thesis study; It is encouraged to infiltrate surface runoff water by keeping it at its source on a micro scale. For Reşat Oyal Culture Park, located in the province of Bursa, which was determined as the thesis sample area, the integration of bioretention areas within the scope of xeric landscape planning was proposed and an urban design guide was created. Urban design guide; It is aimed to show for the relevant stakeholders that it is possible for the designs to meet the criteria of aesthetics, economics, functionality and most importantly sustainability, and that plant species that grow naturally in the region can be preferred rather than using exotic species in plant material preferences for plant landscape design. In this context, the scope of this thesis is to examine sustainable stormwater management application tools that will support traditional stormwater management tools that have become insufficient in the face of extreme rainfall conditions that occur with global climate change, and to ensure their integration into public open-green spaces. While investigating the applicability of micro bioretention area, in other words rain gardens, which is one of the sustainable rainwater management tools, to a public open-green area, firstly the natural and cultural data of Reşat Oyal Culture Park, which is the thesis sample area, were obtained and the existing data were analyzed in detail through GIS. has been presented in this way. Micro bioretention areas (rain gardens) planned to be designed by taking into account the available data have been sized. Plants that grow naturally in Bursa were recommended for the planting design of micro bioretention areas

Conversion of cellulose to levulinic acid using metal-doped silica catalysts

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Kimya Mühendisliği Bilim DalıBugün birçok nedenle (kömür, petrol ve doğal gaz gibi birçok alanda kullanılan fosil yakıtların rezerv kapasitesindeki azalma, bu yakıtların kullanımından kaynaklanan çevresel kirlilik, atmosferdeki CO2 gibi sera gazlarının zararlı etkileri ve birçok diğer neden), fosil yakıtlara alternatif olarak kullanılabilecek farklı türde yakıtları keşfetmek, test etmek, geliştirmek ve kullanıma geçmiş ürünleri kullanmak için Ar-Ge çalışmaları yapmak üzere teknoloji stratejileri geliştirilmiştir. Bunun yanı sıra, hibrit sistemlerin geliştirilmesi ve deneme aşamasından sonra kullanımı da son yıllarda oldukça artmıştır. Ayrıca, birçok alanda kullanım bulan kimyasal ürünler de geliştirilmiş ve yeni teknolojilerin yaratılmasına öncülük etmiştir. Bu yöndeki teknolojik gelişmeler sayıca çoktur ve giderek popüler hale gelmeleriyle bu yönde yapılan yatırımların arttığı da gözlemlenmektedir. Biyokütle kaynaklı olarak üretilen çok yönlü bir esneklik platform kimyasalı olan levulinik asit, yakıtlar ve kimyasallara yönlendirilebilen çeşitli dönüşüm şekillerine sahip önemli bir kimyasaldır. Levulinik asit, biyokütlelerden sentezlenebilen esnek bir platform kimyasalı olarak kabul edilir ve petrol bazlı hammaddelere sürdürülebilir ve yenilenebilir bir alternatif sunar. Farmasötikler, polimerler, çözücüler ve gıda katkı maddeleri de dahil olmak üzere çeşitli endüstrilerde geniş bir uygulama yelpazesine sahip olması nedeniyle büyük bir potansiyele sahiptir. Levulinik asit; selüloz, hemiselüloz ve lignoselülozik malzemeler gibi biyokütlenin dönüştürülmesiyle üretilebilir. Dönüşüm süreci genellikle biyokütlenin hidrolizi ile şekerlerin serbest bırakılmasını, ardından bu şekerlerin dehidrasyonunu ve asit katalizli olarak levulinik aside dönüştürülmesini içerir. Biyokütle kaynaklarından olan levulinik asitin verimliliğini ve ürün verimliliğini artırmak için birçok metod geliştirilmiştir. Bu metodlar arasında asit hidrolizi, enzimatik hidroliz ve piroliz ve hidrotermal işlem gibi termokimyasal işlemler bulunmaktadır. Bu tez çalışmasında, SiO2 ve metal katkılı (Al, W, Sr, Ni ve Cu) katalizörler kullanılarak tek bir seferde selülozdan levulinik asit üretimi gerçekleştirilmiştir. Çözücü olarak su kullanılan deneylerde otoklavda 200°C'de 6 saat boyunca selülozun değerli kimyasallara dönüşümü test edilmiştir. Tüm sentezlenen katalizörlerin kristal yapıları, yüzey özellikleri, yüzey asitliği ve metal miktarları XRD, N2 adsorpsiyon/desorpsiyon analizi, piridin-FTIR analizi ve ICP analizi yapılarak karakterizasyon işlemleri gerçekleştirildi. Çalışmaların sonucunda, alüminyum birikiminin selülozun dönüşümünde önemli bir rol oynadığı belirlendi. SiO2'nin selüloz dönüşüm oranı %37,76 iken, alüminyum miktarına bağlı olarak selüloz dönüşüm oranı %100'e yükseldiği gözlemlendi. Diğer yandan, selülozun dönüşüm işleminde, 5-HMF'nin yanı sıra, levulinik asit, formik asit, astik asit ve furfural gibi değerli kimyasallara dönüştüğü tespit edildi. Selülozun tek adımda yüksek verimlilik ile levulinik asit, formik asit ve asetik asite dönüşümü Si-4Al-W katalizörü ile sağlanmıştır.Today, for many reasons (the decrease in the reserve capacity of fossil fuels used in many areas such as coal, oil, and natural gas, environmental pollution caused by the use of these fuels, the harmful effects of greenhouse gases such as CO2 in the atmosphere and many other reasons), technology strategies have been developed to discover, test and create different types of fuels that can be used as alternatives to fossil fuels and to conduct R&D studies to use products that have been used. In addition, the development of hybrid systems and their use after the trial phase has increased considerably in recent years. In addition, chemical products that are used in many areas have also been developed and have led to the creation of new technologies. The number of technological developments in this direction is numerous and it is observed that the investments made in this direction are increasing as they become increasingly popular. Levulinic acid, a versatile flexible platform chemical produced from biomass, is an important chemical with various transformation forms that can be directed to fuels and chemicals. Levulinic acid is a flexible platform chemical that can be synthesized from biomass and offers a sustainable and renewable alternative to petroleum-based raw materials. It has great potential due to its wide range of applications in various industries including pharmaceuticals, polymers, solvents, and food additives. Levulinic acid can be produced by the conversion of biomass such as cellulose, hemicellulose and lignocellulosic materials. The conversion process usually involves the release of sugars by hydrolysis of biomass, followed by dehydration of these sugars and their acid-catalyzed conversion to levulinic acid. Many methods have been developed to increase the efficiency and product yield of levulinic acid from biomass sources. These methods include acid hydrolysis, enzymatic hydrolysis, and thermochemical processes such as pyrolysis and hydrothermal treatment. In this study, levulinic acid was produced from cellulose in a single step using SiO2 and metal-doped (Al, W, Sr, Ni, and Cu) catalysts. In experiments using water as a solvent, the conversion of cellulose to valuable chemicals was tested in an autoclave at 200°C for 6 hours. The crystal structures, surface properties, surface acidity, and metal amounts of all synthesized catalysts were characterized by XRD, N2 adsorption/desorption analysis, pyridine-FTIR analysis, and ICP analysis. As a result of the studies, it was determined that aluminum accumulation played an important role in the conversion of cellulose. While the cellulose conversion rate of SiO2 was 37.76%, it was observed that the cellulose conversion rate increased to 100% depending on the aluminum amount. On the other hand, it was determined that cellulose was converted into valuable chemicals such as levulinic acid, formic acid, acetic acid, and furfural in addition to 5-HMF during the conversion process. The conversion of cellulose to levulinic acid, formic acid, and acetic acid with high efficiency in a single step was provided by the Si-4Al-W catalyst

Investigation of the effects of improvement of forest road standards on fire fighting activities

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Orman Mühendisliği Bilim DalıÜlkemiz sınırları içinde Marmara bölgesi, Ege bölgesi iç kesimlerine kadar ve Akdeniz bölgesinin tamamı arasında uzanan orman alanları yangına birinci dereceden duyarlı orman alanlarını kapsamaktadır. Orman yangınları sebebiyle yılda on binlerce hektar orman sahaları zarara uğramış ve orman kaynakları üzerinde önemli biyolojik ve ekolojik tahribatlara yol açmaktadır. 2021 senesinde yanan alanların %97'sinin büyük yangınlardan olduğu görülmüştür. 2021 senesinde yanan alanların toplam %74'ü Antalya ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü sınırları içinde yer alan ormanlık sahalarda ve bu alanlardaki yangınların büyük bir kısmı da temmuz ve ağustos aylarında meydana gelmiştir. Sonuçlar; bu yanan alanlarda mücadelede en çok zayıf kalınan kısmın ilk müdahale ekiplerinin yanan sahalara ulaşımın mümkün olmadığı gözlenmekte ve yol ağının etkinliğinin önemli olduğu anlaşılmaktadır. Yangınlar sonucu tahrip olan ormanlarda odun hammaddesi kayıpları gerçekleşmekte ve bu durum önemli miktarda ekonomik kayıplara neden olmaktadır. Orman yangınlarıyla aktif mücadele yapılabilmesi için yanan sahaya ilk müdahale ekiplerinin ulaşması ile yangının kontrol altına alınması olasılığının yüksek olduğu noktalara (ulaşım lokasyonlarına), ulaşım zamanını kritik bölgelerde olması gereken en kısa süre (20 dk.) aşmaması gerekmektedir. Yangın sahalarına ilk müdahaleyi yapan ekipler genellikle arazözler ile yangın sahalarına mücadele yerlerine ilerlerken, ekip tarafından kritik müdahale zamanı içinde ulaşılabilen orman sahaları, temelde yol mesafesine ve ortalama arasöz süratine göre tespit edilmektedir. Ülkemiz sınırları içinde ormanlık meşcerelerde yer alan yol ağlarının büyük bir kısmı (% 66) teknik standartları sınırlı olan orman yolu (Stabilize ve ortalama 40 km/sa hızlı gidilebilen) tali A-tipi yollarından meydana gelmektedir. Bu yollarda kullanılan teknik standartların altında olması ile sanat yapıları ve üst yapı eksikliği, bazı yolların zaman içinde aktifliğini yitirmesi ile yolu kullanan müdahale araçlarının hızını kısıtlamakta ve yangın ilk müdahale ekiplerinin yangın sahalara ulaşım zamanlarını arttırmaktadır. Antalya bölgesindeki orman yollarının standartlarını iyileştirerek, arazi yöneticileri yangınla mücadele çabalarının verimliliğini ve etkinliğini artırabilir ve sonuçta bu ekosistemlerdeki orman yangınlarının etkisini azaltabilir. Bu tez çalışmasında, orman yolu standartlarının iyileştirilmesinin özellikle yangına duyarlı hassas ormanlarda kritik müdahale süresinde ulaşılabilir orman sahalarının genişletilmesi ve bu sayede sahip olunan odunun fiziki ve ekonomik zararlarının azaltılması üzerine etkinliğinin araştırılması amaçlanmıştır. Çalışma alanı olarak, ülkemizde orman yangınlarının en sık görüldüğü ve yanan alan miktarı en fazla olan orman bölge müdürlüklerinden Antalya Orman Bölge Müdürlüğü seçilmiştir. Çözüm sürecinde öncelikle çalışma alanındaki mevcut yol ağı dikkate alınarak kritik müdahale süresi içinde ilk müdahale ekipleri (acil durumlarda kullanılan mobil ekipler dahil) tarafından ulaşılabilen orman alanları belirlenmiştir. Daha sonra, yol standartlarının iyileştirilmesi durumunda ulaşılabilir orman alanlarındaki olası artış araştırılmıştır. Çalışma kapsamında acil durumlarda kullanılan mobil ekiplerin kritik müdahale süresinde ulaşılan orman alanlarına etkisi de değerlendirilmiştir. Sonuçlara göre mevcut yol standartlarının ve sabit ekiplerin değerlendirildiği senaryoda, orman alanlarının sadece %59,54'üne ilk müdahale ekipleri tarafından kritik müdahale süresinde ulaşılabildiği, yol standartlarının iyileştirilmesi durumunda ise bu oranın %71,69'a yükseldiği belirlenmiştir. Diğer taraftan, mevcut yol standartları ile sabit ve mobil ekiplerin birlikte değerlendirildiği senaryoda, orman alanlarının %70,40'ına ilk müdahale ekipleri tarafından kritik müdahale süresinde ulaşılabildiği, yol standartlarının iyileştirilmesi durumunda ise bu oranın %78,17'ye yükseldiği belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar, yol standartlarında yapılacak iyileştirmelerin ve mobil ekiplerin varlığının orman yangınları ile mücadelede çok etkin role sahip olduğunu göstermiştir.The forest areas along the coastline between the Marmara region, the interior of the Aegean region and the entire Mediterranean region are particularly susceptible to fire due to their location within the borders of our country. Annually, tens of thousands of hectares of forest areas are damaged due to forest fires, resulting in significant biological and ecological damage to forest resources. In 2021, 97% of the burned areas were due to large fires. A total of 74% of the areas burned in 2021 were in forest areas within the borders of the Antalya and Muğla Regional Directorates of Forestry. The majority of these fires occurred in July and August. The results indicate that the most vulnerable aspect of these burned areas is the effectiveness of the road network, which impedes the ability of combat teams to reach the burned areas. The destruction of forests by fire results in the loss of wood raw materials, which has a significant economic impact. In order to effectively combat forest fires, it is essential that first responders do not exceed the time between reaching the burning area and intervening at critical points where the probability of bringing the fire under control is high. The initial response to a fire incident is typically conducted by a team of firefighters in water tenders. However, the specific locations that can be reached within the critical response time are determined by the distance and average speed of the vehicle. A significant proportion (66%) of the road network within our country's forest areas comprises B-type (stabilized and 40 km/h average speed) secondary A-type roads with limited technical standards. The absence of appropriate structures and superstructures, the inadequacy of the technical standards employed on these roads, and the inactivity of some roads over time constrain the speed of combat vehicles using the road and extend the time required for first responders to reach the fire sites. The implementation of enhanced forest road standards in these types of forests will contribute to enhanced driving safety and increased design speed, which will have the effect of expanding the forest areas that can be reached within the critical response time and thus reducing the economic and physical losses of wood. By enhancing the standards of B-type roads in the Antalya region, land managers can enhance the efficacy and efficacy of firefighting operations, thereby reducing the risk and impact of forest fires in these ecosystems. The objective of this thesis is to investigate the impact of enhancing forest road standards on the expansion of accessible forest areas in critical response time, particularly in sensitive forests prone to fire, with the aim of reducing the physical and economic losses of wood. The Antalya Regional Directorate of Forestry, which has the highest number of forest fires and the greatest burned area in the country, was selected as the study area. In the solution process, the existing road network in the study area was initially considered, and the forest areas that can be reached by the first responders (including mobile teams used in emergencies) within the critical response time were then determined. Subsequently, the potential expansion of accessible forest areas in the event of enhanced road standards was examined. Additionally, the impact of mobile teams used in emergencies on the forest areas accessible within the critical response time was evaluated within the scope of the study. The results indicate that in the scenario where existing road standards and fixed teams are evaluated, only 59.54% of forest areas can be reached by first responders within the critical response time. However, this rate increases to 71.69% if road standards are improved. Conversely, in the scenario where existing road standards and fixed and mobile teams were evaluated together, it was determined that 70.40% of the forest areas could be reached by the first responders within the critical response time, while this rate increased to 78.17% if the road standards were improved. The findings demonstrate that enhancements to road standards and the deployment of mobile teams are highly effective in combating forest fires

Bidirectional flyback converter design for energy transfer applications in battery management systems with active balancing method

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim DalıBatarya paketini oluşturan hücreler üretimsel toleranslar ve çevre koşullarının etkisiyle eşdeğer olmayan şarj ve deşarj davranışları göstermektedir. Hücreler arasındaki eşdeğer olmayan bu davranışlar batarya paketini oluşturan hücrelerin aşırı şarj ve aşırı deşarja maruz kalarak güvenlik problemleri oluşmasına sebep olmaktadır. Aynı zamanda batarya paketinin verimli kullanılmamasına ve kullanım ömrünü erken tamamlamasına neden olmaktadır. Bu olumsuz durumların giderilmesi için batarya paketini oluşturan hücrelerin dengelenmesi gerekmektedir. Hücre dengeleme sistemleri batarya yönetim sistemlerin en temel bileşenidir. Hücre dengeleme sistemleri pasif ve aktif hücre dengeleme olarak ikiye ayrılmaktadır. Pasif hücre dengelemede batarya paketini oluşturan hücreler arasındaki dengesizliğe neden olan fazla enerjinin harcanmasıyla dengeleme işlemi gerçekleşirken aktif hücre dengelemede dengesizliğe neden olan fazla enerji yüksek enerjili hücreden düşük enerjili hücreye aktarılarak hücre dengeleme işlemi gerçekleştirilir. Pasif hücre dengeleme sistemi basit tasarım ve düşük maliyet avantajına sahipken düşük dengeleme hızı ve düşük dengeleme verimliği dezavantajına sahiptir. Aktif hücre dengeleme yüksek dengeleme hızı ve yüksek dengeleme verimliliği avantajına sahipken yüksek maliyet ve büyük sistem boyutu dezavantajlarına sahiptir. Bu tez çalışmasında üç veya daha fazla sayıda lityum iyon hücre içeren batarya paketleri için batarya paketinin şarj veya deşarj durumuna göre hücreden pakete veya paketten hücreye çift yönlü hücre dengeleme işlemi gerçekleştirebilen trafo temelli aktif hücre dengeleme sistemi geliştirilmiştir. Hücre dengeleme sistemi batarya paketindeki hücrelerin devreye alınmasını sağlayan anahtarlama dizisi, anahtarlama elemanlarının kontrol edilmesini sağlayan izole ve izole olmayan sürücü devreler, şarj ve deşarj akımlarının belirlenmesini sağlayan akım algılama, hücre ve batarya paketi gerilimlerinin belirlenmesi sağlayan gerilim algılama devreleri ve enerji aktarım işlemini gerçekleştiren geri dönüşlü dönüştürücüsünden oluşmaktadır. Hücre dengeleme sisteminin ve geri dönüşlü dönüştürücünün çalışma prensibi ve çalışma modları ayrıntılı olarak analiz edilmiştir. Geri dönüşlü dönüştürücünün tasarımı için gereken matematiksel eşitlikler verilmiştir. Öncelikle hücre dengeleme sistemi Matlab/Simulink ortamında simüle edilmiştir. Ardından gerçek zamanlı uygulama devresinin tasarımı gerçekleştirilerek laboratuvar ortamında dengeleme sisteminin performansı incelenmiştir Simülasyon ve gerçek zamanlı uygulama bulguları karşılaştırılarak birbirini doğruladığı belirlenmiştir. Hücre dengeleme sistemi kontrol ve tasarım kolaylığı, yüksek dengeleme hızı ve az sayıda manyetik bileşen içermesi özellikleriyle diğer hücre dengeleme sistemlerine üstünlük gösterdiği belirlenmiştir.The cells forming the battery pack show non-equivalent charging and discharging behaviours due to manufacturing tolerances and environmental conditions. These non equivalent behaviours between the cells cause safety problems by exposing the cells forming the battery pack to overcharge and overdischarge. At the same time, it causes the battery pack to be used inefficiently and to complete its service life early. In order to eliminate these negative situations, the cells that make up the battery pack must be balanced. Cell balancing systems are the most basic component of battery management systems. Cell balancing systems are divided into two as passive and active cell balancing. In passive cell balancing, the balancing process is performed by expending the excess energy that causes the imbalance between the cells that make up the battery pack, while in active balancing, the cell balancing process is performed by transferring the excess energy that causes the imbalance from the high energy cell to the low energy cell. While passive cell balancing system has the advantage of simple design and low cost, it has the disadvantage of low balancing speed and low balancing efficiency. While active cell balancing has the advantage of high balancing speed and high balancing efficiency, it has the disadvantages of high cost and large system size. In this thesis, a transformer based active cell balancing system has been developed for battery packs containing three or more lithium ion cells, which can perform cell-to pack or pack-to-cell bidirectional cell balancing according to the charge or discharge state of the battery pack. The cell balancing system consists of a switching array for switching on the cells in the battery pack, isolated and non-isolated driver circuits for controlling the switching elements, current sensing circuits for determining the charging and discharging currents, voltage sensing circuits for determining the cell and battery pack voltages, and a flyback converter for energy transfer.The operating principle and operating modes of the cell balancing system and the flyback converter are analysed in detail. The mathematical equations required for the design of the flyback converter are given. Firstly, the cell balancing system is simulated in Matlab/Simulink environment. Then, the real-time application circuit is designed and the performance of the balancing system is analysed in the laboratory environment. Simulation and real-time application findings are compared and found to confirm each other.It was determined that the cell balancing system is superior to other cell balancing systems with its ease of control and design, high balancing speed and having few magnetic components

Early quality prediction using machine learning methods for reworks in fabric production

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Endüstri Mühendisliği Bilim DalıGünümüzde artan rekabet ve teknolojinin hızlı gelişimi, müşteri beklentilerini önemli ölçüde yükseltmiştir. Müşteriler artık hızlı teslimat, uygun fiyat ve kaliteli ürün taleplerinde bulunmaktadırlar. Bu bağlamda, firmaların rekabet ortamında ayakta kalabilmeleri için bu beklentilere uyum sağlamaları zorunlu hale gelmiştir. Üretim maliyetlerini arttıran ve üretim hattının verimliliğini düşüren önemli unsurlardan biri de yeniden işleme süreçleridir. Yeniden işleme israflardan biri olup, hatalı ürünlerin düzeltilmesi için yapılmaktadır ve bu durum müşteri kaybına neden olabilmektedir. Literatür taraması sonucunda, yeniden işleme süreçlerini önlemeye yönelik çeşitli sektörlerde çalışmalar yapıldığı görülmüştür. Ancak, tekstil sektörü özelinde, özellikle kumaş boyahane üretim birimlerinde yeniden işleme süreçleri ile ilgili yeterli araştırmanın bulunmadığı tespit edilmiştir. Tekstil boyahanelerinde, rengin tutmaması, müşterinin rengi beğenmemesi, çevresel faktörler veya boya kazanlarındaki arızalar nedeniyle sıkça yeniden boyama yapılmaktadır. Bu yeniden boyama işlemleri hem maliyetleri artırmakta hem de zaman kaybına neden olmaktadır. Bu çalışmada, Bursa'da bir tekstil firmasının kumaş boyahane üretim verileri kullanılarak, yeniden işlem görecek kumaşların önceden tahmin edilmesi için Makine Öğrenmesi yöntemlerinden Lojistik Regresyon ve Yapay Sinir Ağları modelleri kullanılmıştır. Çalışmada, firma tarafından sağlanan geçmiş veriler kullanılarak, hangi kumaşların yeniden işleme gerektireceğini tahmin etmeye yönelik modeller geliştirilmiştir. Analizler sonucunda, Yapay Sinir Ağları ve Lojistik Regresyon modelleri sonucunda elde edilen veriler kıyaslanmış ve Yapay Sinir Ağları ile daha başarılı sonuçlar elde edildiği görülmüştür. Yapay Sinir Ağları modellerinin başarısının, karmaşık veri yapılarını ve ilişkilerini daha iyi öğrenebilme kapasitesinden kaynaklandığı düşünülmektedir. Bu modeller, yeniden işleme gerektiren kumaşların daha doğru bir şekilde tahmin edilmesini sağlayarak, üretim sürecindeki hataların ve israfların azaltılmasına yardımcı olmaktadır. Böylece, tekstil firmaları hem maliyetlerini düşürebilmekte hem de müşteri memnuniyetini artırabilmektedirler. Bu çalışma, tekstil sektörüne önemli bir katkı sağlamaktadır. Makine Öğrenmesi modellerinin yeniden işleme süreçlerini minimize etmesi, firmaların verimliliğini ve rekabet gücünü artırmaktadır. Gelecekte, daha fazla veri ve farklı modellerin entegrasyonu ile bu çalışmalar iyileştirilebilir. Tekstil firmalarının Makine Öğrenmesi yöntemlerini kullanmaları, sektördeki verimliliği ve rekabetçiliği artıracaktır.In today's world, increasing competition and rapid technological advancements have significantly raised customer expectations. Customers now demand fast delivery, reasonable prices, and high-quality products. In this context, it has become imperative for companies to adapt to these expectations in order to survive in a competitive environment. One of the key factors that increase production costs and reduce the efficiency of the production line is rework processes. Rework, which is one of the eight wastes, involves correcting defective products and can lead to customer loss. A review of the literature reveals that various studies have been conducted in different sectors to prevent rework processes. However, it has been found that there is a lack of sufficient research specifically in the textile sector, particularly in fabric dyeing production units. In textile dyehouses, re-dyeing is frequently carried out due to color mismatches, customer dissatisfaction with the color, environmental factors, or malfunctions in dyeing machines. These re-dyeing processes not only increase costs but also result in time loss. In this study, data from a textile company in Bursa was used to predict fabrics that would require rework using machine learning methods, specifically Logistic Regression and Artificial Neural Networks models. The study involved developing models to predict which fabrics would need rework based on historical data provided by the company. The analyses showed that Artificial Neural Networks produced more successful results compared to Logistic Regression models. The success of Artificial Neural Networks is attributed to their ability to better learn complex data structures and relationships. These models help in more accurately predicting fabrics that require rework, thereby reducing errors and waste in the production process. As a result, textile companies can reduce costs and increase customer satisfaction. In conclusion, this study provides a significant contribution to the textile sector. The use of machine learning models to minimize rework processes helps companies enhance their efficiency and maintain their competitive edge. In the future, it will be possible to expand and improve these studies with more data and the integration of different models. In this context, the use of machine learning methods by textile companies to minimize rework processes will enhance overall efficiency and competitiveness in the sector

Date based leather production with microwave, hot air and microwave-hot air combination drying methods

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Gıda Mühendisliği Bilim DalıBu çalışmada; hurma, balkabağı ve elma meyveleri kullanılarak oluşturulan formülasyon ile şeker ilavesiz pestil üretimi gerçekleştirilmiştir. Sıcak hava (50 ve 75 °C), mikrodalga (200 W ve 300 W) ve mikrodalga-sıcak hava (200 W+50 °C, 200 W+75 °C, 300 W+50 °C ve 300 W+75 °C) kurutma yöntemleri kullanılarak üretilen pestil örneklerinin nem içeriklerinin zamanla değişimi ve kuruma hızları belirlenmiştir. Bununla birlikte elde edilen pestil örneklerinin bazı kalite parametreleri (toplam fenolik madde, antioksidan kapasite, renk, fiziksel ve duyusal analiz) incelenmiştir. Artan kurutma sıcaklığı ve mikrodalga güç seviyesi daha kısa kuruma süresi ile sonuçlanırken; mikrodalga-sıcak hava kombinasyonu kurutma hem sıcak hava hem de mikrodalga yöntemleriyle karşılaştırıldığında kurutma süresini azaltmıştır. Genel olarak kısa bir ısınma periyodunun da gözlemlendiği kurutma uygulamaları dahil, pestil örneklerinin kuruma işlemi azalan periyotta gerçekleşmiştir. Kullanılan kurutma yöntemleri arasında, mikrodalga-sıcak hava kombinasyonu daha yüksek kuruma hızı sağlamıştır. Pestil örneklerinin antioksidan kapasite değerleri, en yüksek mikrodalga (300 W) yöntemi ile tespit edilmiş olup, en düşük değer sıcak hava (75 °C) yöntemi ile kurutulan pestil örneğinde tespit edilmiştir. Toplam fenolik madde miktarı, en yüksek 300 W+75 °C (1515,75 ± 20,48) ve 300 W (1444,79 ± 13,52) uygulamalarında tespit edilmiş olup, en düşük değer sıcak hava (50 ve 75 °C) ile kurutulan pestil örneklerinde gözlemlenmiştir (p<0,05). Renk değerleri incelendiğinde, 300 W+75 °C'de kurutulan pestil örneklerinin L* değerleri diğer kurutma parametreleriyle karşılaştırıldığında en düşük değere sahipken, a* renk değeri ise en yüksek değere sahip olduğu belirlenmiştir. Duyusal analiz sonuçlarına göre, panelistler tarafından puanlanan renk, görünüş, yapı-kıvam, ısırma-koparma özelliği ve çiğnenebilirlik parametreleri istatistiksel olarak değerlendirildiğinde kurutma yöntemleri açısından bir fark gözlenmemiş olup, genel kabul edilebilirlik parametresinde gruplar arasında farklılıklar istatistiksel olarak önem arz etmektedir (p<0,05). Genel kabul edilebilirlik sonuçlarına göre, panelistlerden en yüksek puan alan 200 W+50 °C mikrodalga-sıcak hava yöntemi ile kurutulan ürünlere ait olmuştur.In this study, fruit leather was produced without added sugar with the formulation created using date, pumpkin and apple fruits. Hot air (50 and 75 °C), microwave (200 W and 300 W) and microwave-hot air (200 W+50 °C, 200 W+75 °C, 300 W+50 °C and 300 W+75 ° C). The change in moisture content of fruit pulp samples produced using drying methods over time, drying speed were determined. In addition, some quality parameters (total phenolic substance, antioxidant capacity, color, physical and sensory analysis) of the fruit pulp samples were examined. While increasing drying temperature and microwave power level results in shorter drying time; microwave-hot air combination drying reduced the drying time required compared to both hot air and microwave methods. The drying process of the fruit pulp samples took place in a decreasing period, including the drying applications in which a short warm-up period was generally observed. Among the drying methods used, microwave-hot air combination provided a higher drying rate. The highest antioxidant capacity values of the fruit pulp samples were determined by the microwave (300 W) method, and the lowest value was determined in the fruit pulp sample dried by the hot air (75 °C) method. The highest amount of phenolic substances was determined in 300 W+75 °C (1515.75 ± 20.48) and 300 W (1444.79 ± 13.52) applications, and the lowest value was in hot air (50 and 75 °C). It was observed in fruit pulp samples dried with (p<0.05). When the color values were examined, it was determined that the L* values of the fruit pulp samples dried at 300 W+75 °C had the lowest value compared to other drying parameters, while the a* color value had the highest value. According to the sensory analysis results, when the color, appearance, structure-consistency, bite-tear feature and chewability parameters scored by the panelists were evaluated statistically, no difference was observed in terms of drying methods, and the differences between the groups in the general acceptability parameter were statistically significant (p<0.05). According to the general acceptability results, the highest score from the panelists belonged to the 200 W+50 °C microwave-hot air method

Deep learning based automatic defect detection system in textile production

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Bilgisayar Mühendisliği Bilim DalıKumaş hata tespiti, tekstil kalite güvencesi kapsamında üretim standartlarını korumak için tekstil malzemelerindeki düzensizlikleri veya anormallikleri tespit etmeyi amaçlayan önemli bir alandır. Bu hataların tespiti manuel denetimlerle başlamıştır. Bilgisayar görmesinin yaygınlaşmasıyla hata tespit algoritmaları üretilmeye başlanmıştır ve başarımları günden güne artmaktadır. Eş zamanlı olarak istatistiksel metodolojiler ve özellik çıkarımıyla desteklenen desen tanıma algoritmaları, normal ve kusurlu kumaş desenlerini ayırt edebilir duruma gelmiştir. Son yıllarda, özellikle Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) ve Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN'lar) olmak üzere derin öğrenme tekniklerinin entegrasyonu, karmaşık kalıpların ve anormalliklerin analizinde önemli oranda yüksek seviyede doğruluk, verimlilik ve ölçeklenebilirlik sunarak yapı hatası tespitinde devrim yaratmıştır. Yine de bu alanda, kumaş tipolojilerine özgü değişkenliği, ortam aydınlatmasındaki bozulmaları ve ölçeklenebilirlik hususlarını kapsayan zorluklar devam etmektedir. Bu tezde, temel kumaş hatası örnekleri için yeni bir veri seti (YVS) oluşturulmuş ve ek olarak da TILDA veri setinden yararlanılmıştır. YVS ve TILDA veri setindeki görüntüler 416x416 boyutundadırlar. Yüksek çözünürlüklü kamera ile düşük çözünürlüklü kamera arasındaki farkları gidermek, kumaş üzerindeki hataları ayrıntılı görebilmek ve özellikle de küçük boyutlu hataların gözden kaçmasını engellemek için görüntüler gelişmiş süper çözünürlüklü üretken çekişmeli ağ (ESRGAN) modeli ile 4 kat büyütülmüştür. Bu işlemi gerçekleştirebilmek için öncelikli olarak görüntüler 4 kat küçültülerek ESRGAN modeli ile eğitilmiş süper çözünürlüklü yeni görüntüler elde edilmiştir. Eğitim sonunda elde edilen model ağırlıkları kullanılarak, test aşamasında 416x416 boyutundaki orijinal görüntüler, 4 kat büyütülerek 1664x1664 boyutunda yeni süper çözünürlüklü görüntüler elde edilmiştir. Böylece küçük boyutlardaki hatalar daha görünür hale gelmiştir. Daha sonra 1664x1664 görüntü 4x4 matris şeklinde 416x416 boyutlu 16 lokal görüntüye ayrılmıştır. Lokal bölgelere ayrılmış görüntüler, sırasıyla YOLOv8 modeli ile hata tespit işlemine tabi tutulmuş sonrasında test sonuçları tekrar birleştirilerek orijinal görüntü üzerindeki hatalar, global görüntü üzerinde raporlanmıştır. YOLOv8 için etiketleme işleminde doğruluk oranını artırmak ve hatayı doğru tanımlayabilmek için segmentasyon metodu kullanılmıştır. Eğitim ve test işlemleri TILDA veri seti ile ve YVS için ayrı ayrı gerçekleştirilmiştir. Sınırlayıcı maske mAP50 değerleri TILDA için %74.4, YVS'daki koyu ve açık kumaşlar için sırasıyla %92.2 ve %70.7 olarak elde edilmiştir. Ayrıca TILDA veri seti ile gerçekleştirilen ESRGAN ve YOLOv8 eğitim model ağırlıkları YVS modelinde kullanılarak da veriler test edilmiştir. Bu durumda koyu renkli kumaş veri kümesinde sınırlayıcı kutu ve maske sınırlayıcısı %99.5'lik bir mAP50 değerine ulaşırken, açık renkli kumaş veri kümesi için %90'lık bir mAP50 değeri elde edilmiştir. Önerilen sistem ile sade renkli kumaşlarda hata tespitinin başarılı bir şekilde gerçekleştirilebildiği ortaya çıkmıştır. Bundan sonraki çalışmalarda kumaş motifleri ve karmaşık desenlerin olduğu kumaşlardaki hataların tespiti için de araştırmalar yapılması gerekliliği ortaya çıkmıştır.Fabric defect detection is an important area in textile quality assurance that aims to detect irregularities or abnormalities in textile materials to maintain production standards. The detection of these defects started with manual inspections. With the widespread use of computer vision, defect detection algorithms have started to be produced and their performance is increasing day by day. Simultaneously, pattern recognition algorithms supported by statistical methodologies and feature extraction have been able to distinguish between normal and defective fabric patterns. In recent years, the integration of deep learning techniques, in particular Convolutional Neural Networks (CNNs) and Generative Adversarial Networks (GANs), has revolutionised fabric defect detection, offering significantly higher levels of accuracy, efficiency and scalability in the analysis of complex patterns and anomalies. Yet challenges remain in this area, including variability inherent to fabric typologies, distortions in ambient lighting and scalability considerations. In this thesis, a new dataset (YVS) was created for basic fabric defect samples and the TILDA dataset was additionally utilised. The images in the YVS and TILDA datasets have a size of 416x416. In order to eliminate the differences between the high-resolution camera and the low resolution camera, to see the defects on the fabric in detail and especially to prevent small-sized defects from being missed, the images were enlarged by a factor of 4 with the enhanced super-resolution generative contention network (ESRGAN) model. In order to perform this process, the images were first reduced by a factor of 4 and new super-resolution images trained with the ESRGAN model were obtained. Using the model weights obtained at the end of the training, new super-resolution images of 1664x1664 size were obtained by enlarging the original images of 416x416 size by 4 times in the test phase. Thus, small errors became more visible. Then, the 1664x1664 image was divided into 16 local images of 416x416 size as a 4x4 matrix. The images divided into local regions were subjected to the error detection process with the YOLOv8 model, respectively, and then the test results were recombined and the errors on the original image were reported on the global image. For YOLOv8, a segmentation method was used to increase the accuracy of the labelling process and to correctly identify the error. Training and testing procedures were performed separately for TILDA and YVS. The bounding mask mAP50 values were 74.4% for TILDA and 92.2% and 70.7% for dark and light fabric in YVS, respectively. In addition, the ESRGAN and YOLOv8 training model weights performed with the TILDA dataset were also tested in the YVS model. In this case, the bounding box and mask delimiter achieved a mAP50 value of 99.5% for the dark coloured fabric dataset, while a mAP50 value of 90% was obtained for the light coloured fabric dataset. It is concluded that the proposed system can successfully detect defects in plain coloured fabrics. In future studies, it is necessary to carry out researches for the detection of defects in fabrics with fabric motifs and complex patterns

Investigation of the effect of morphology on the photocatalytic activity of zinc oxide nanoparticles

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Kimya Mühendisliği Bilim DalıGünümüzde çevre kirliliği insan yaşamı için büyük bir tehdit haline gelmiştir. Kentsel gelişmeler, nüfus artışı ve büyüyen endüstriler nedeniyle çevre kirliliğinin kontrol altına alınması zorunludur. Tarım ilaçları, gübreler, boyalar, pigmentler vb. gibi zehirli maddelerin aşırı kullanımı ve bunların uygunsuz arıtılması ve su kütlelerine boşaltılması, doğal su kaynaklarının kirlenmesinde temel sebeplerdendir. Bu kirleticilerin biyolojik olarak parçalanması ya çok yavaş ya da geleneksel metotlar çoğunlukla etkisiz olduğundan ve çevreye verilen zarar önlenemezse ciddi bir ekolojik sorun ile karşı karşıya kalınmaktadır. Genel olarak hem sudaki hem de havadaki kirleticilerin giderimi için çeşitli prosesler bulunmaktadır. Kirleticilerin analizinde ileri oksidasyon proseslerinden heterojen fotokataliz başarılı bir yöntem olarak kullanılmaktadır. Endüstriyel atıksulardaki organik kirleticilerin yarı iletken oksitleri yoluyla fotokatalitik saflaştırılması, kendine özgü ve mükemmel fizikokimyasal özelliklerinden dolayı çevre kirliliklerinin kontrol altına alınmasında büyük bir potansiyel olarak görülmektedir. ZnO parçacıklarının optik ve elektronik özellikleri, boyutları ve morfolojileri değiştirilerek modüle edilebilir. Bu malzemenin elektronik, katalizörler ve optik cihazlar gibi çeşitli alanlarda; yüzey akustik dalga filtreleri, fotonik kristaller, fotokataliz, fotodedektörler, ışık yayan diyotlar, gaz sensörleri, optik modülatör dalga kılavuzları, güneş pilleri, transistör, piezoelektrik jeneratör ve fotokatalizörde çeşitli uygulamaları vardır. Bu gibi alanlarda kullanılan ZnO reaksiyon alanının büyütülmesi için tanecik yapısının küçültülmesi gerekmektedir. Özellikle tekstil bazlı atık sulardaki organiz bileşikler ve boyar maddelerin parçalanabilmesi için çinko oksit nanoparçacıklara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu amaçla üretilen çeşitli morfolojilerdeki çinko oksit nano parçacıkların veriminin araştırılması gerekmektedir. Bu çalışmada, etanol çinko oksit nano parçacık katalizörle UV ışığa maruz bırakılarak reaksiyon gerçekleştirilmiştir. Bu reaksiyon sonucu oluşan ürünlerin dağılımına çinko oksit nano parçacık katalizörün morfolojisinin etkisi araştırılmıştır. Kurulan deney sisteminde reaktör olarak UV ışık geçirgenliği yüksek feb tüp kullanılarak işlemler oda sıcaklığında gerçekleştirilmiştir. Böylelikle reaksiyonda yüzey alanı arttırılarak reaktör üretim maliyetleri ve üretim esnasında ısıtma için harcanan enerji maliyetleri düşürülmüştür. Günümüzde üretilen kimyasalların yeşil dönüşüm etkisiyle üretim aşamasında karbon ayak izinin azaltılması hedeflenirken, yapmış olduğumuz çalışmada üretim girdilerini düşürmeye çalışırken bir yandan da çevre kirliliğinin azaltılması hedeflenmiştir.Nowadays, environmental pollution has become a major threat to human life. Due to urban developments, population growth and growing industries, it is necessary to control environmental pollution. Pesticides, fertilizers, dyes, pigments, etc. Excessive use of toxic substances and their improper treatment and discharge into water bodies are the main reasons for the pollution of natural water resources. Since the biodegradation of these pollutants is either very slow or traditional methods are often ineffective, a serious ecological problem is faced if the damage to the environment cannot be prevented. In general, there are various processes for the removal of pollutants in both water and air. Heterogeneous photocatalysis, one of the advanced oxidation processes, is used as a successful method in the analysis of pollutants. Photocatalytic purification of organic pollutants in industrial wastewater through semiconductor oxides is seen as a great potential in controlling environmental pollution due to its unique and excellent physicochemical properties. The optical and electronic properties of ZnO particles can be modulated by changing their size and morphology. This material is used in various fields such as electronics, catalysts and optical devices; It has various applications in surface acoustic wave filters, photonic crystals, photocatalysis, photodetectors, light emitting diodes, gas sensors, optical modulator waveguides, solar cells, transistor, piezoelectric generator and photocatalyst. In order to enlarge the ZnO reaction area used in such areas, the particle structure must be reduced. Zinc oxide nanoparticles are needed to break down organic compounds and dyestuffs, especially in textile-based wastewater. For this purpose, it is necessary to investigate the efficiency of zinc oxide nanoparticles in various morphologies produced. In this study, the reaction was carried out by exposing ethanol to UV light with a zinc oxide nanoparticle catalyst. The effect of the morphology of the zinc oxide nanoparticle catalyst on the distribution of the products formed as a result of this reaction was investigated. In the established experimental system, the processes were carried out at room temperature using a feb tube with high UV light transmittance as the reactor. Thus, by increasing the surface area in the reaction, reactor production costs and energy costs spent on heating during production were reduced. While it is aimed to reduce the carbon footprint of the chemicals produced today with the green transformation effect at the production stage, in our study we aimed to reduce environmental pollution while trying to reduce production inputs

Analysis and estimation of natural gas consumption in Azerbaijan with artificial intelligence methods

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Akıllı Sistemler Mühendisliği Bilim DalıDünyada doğal gaz rezerv ve üretim alanlarının Orta Asya-Hazar ve Ortadoğu gibi belirli bölgelerde yoğunlaşması, doğal gazın ekonomik ve siyasi bir araç haline gelmesine neden olmuştur. Büyüyen enerji piyasasında bazı ülkeler doğal gaz ithalatı yaparken bazıları da ihracat yapmaktadır. Azerbaycan, enerji sektöründe hızla büyüyen ülkelerden biridir ve özellikle Kafkas bölgesinde belirgin bir etkiye sahiptir. Azerbaycan, son yıllarda petrol ve doğal gaz gibi büyük enerji kaynaklarını özellikle Türkiye Cumhuriyeti dahil birçok ülkeye ihraç etmektedir. Doğal gaz, bu kaynaklar arasında önemli bir yer tutmaktadır. Dünya genelinde doğal gaz tüketimi artarken günlük doğal gaz üretimi miktarının optimum düzeyde zamanlaması önem arz etmektedir. Optimum doğal gaz tüketiminin de belirlenmesi için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Bu yöntemler arasında yapay zeka algoritmalarını kullanan modellerin, enerji tüketiminin tahmin edilmesi konusu da dahil olmak üzere birçok problemin çözümünde olumlu katkılar sağladığı bilinmektedir. Bu çalışmada, Azerbaycan'ın doğal gaz tüketiminin yapay zeka algoritmaları ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bunun için, 1995-2022 yıllarındaki aylık doğal gaz tüketim verileri Azerbaycan İstatistik Komitesi'nden alınarak Otoregresif Hareketli Ortalamalar (Autoregressive Integrated Moving Average-ARIMA), Uzun-Kısa Süreli Bellek (Long Short Term Memory, LSTM) ve Meta şirketinin geliştirdiği Prophet modelleri kullanılarak doğal gaz tüketimi tahmin edilmiştir. Bu modellerden elde edilen sonuçlara göre ARIMA modeli ile daha düşük tahmin hataları elde edilmiştir. LSTM modelinde ise diğer modellere göre daha yüksek hata değerleri elde edilmiştir. ARIMA modeline göre 9 aylık, Prophet modeline göre ise 72 aylık doğal gaz tüketimi tahmin edilmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre 2028 yılında Azerbaycan'ın doğal gaz tüketimi miktarında %17-%20'lik artış olacağı öngörülmektedir. Çalışma, doğru tahmin modelleri kullanarak gelecekteki doğal gaz tüketimini öngörmesi, enerji politikalarının planlanması ve kaynak yönetimi için önemli bir rehber olacaktır. Ayrıca, farklı tahmin modellerinin performansının karşılaştırılması, daha isabetli ve güvenilir tahminler yapılmasına olanak tanıyarak, enerji arz-talep dengesi ve enerji güvenliği konularında stratejik kararlar alınmasına katkı sağlayacaktır. Bu analizler, özellikle doğal gaz arzının yetersiz kalabileceği dönemlerde önleyici tedbirler alınmasına yardımcı olabilir.The concentration of natural gas reserves and production areas in the world in certain regions such as Central Asia-Caspian and the Middle East has caused natural gas to become an economic and political tool. In the growing energy market, some countries import natural gas while others export. Azerbaijan is one of the rapidly growing countries in the energy sector and has a significant influence, especially in the Caucasus region. In recent years, Azerbaijan has been exporting major energy resources such as oil and natural gas to many countries, especially the Republic of Turkey. Natural gas has an important place among these resources. While natural gas consumption is increasing worldwide, optimum timing of daily natural gas production is important. Among these methods, it is known that models using artificial intelligence algorithms make positive contributions to solving many problems, including the estimation of energy consumption. In this study, it is aimed to estimate Azerbaijan's natural gas consumption with artificial intelligence algorithms. For this, monthly natural gas consumption data for the years 1995-2022 were taken from the Azerbaijan Statistical Committee and using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long-Short Term Memory (LSTM) and Prophet models developed by Meta company. Natural gas consumption was estimated. According to the results obtained from these models, lower prediction errors were obtained with the ARIMA model. In the LSTM model, higher error values were obtained compared to other models. Natural gas consumption is estimated for 9 months according to the ARIMA model and for 72 months according to the Prophet model. According to the results obtained from the study, it is predicted that there will be a 17%-20% increase in the amount of natural gas consumption in Azerbaijan in 2028. The study will be an important guide for predicting future natural gas consumption, planning energy policies and resource management using accurate forecast models. In addition, comparing the performance of different forecast models will allow more accurate and reliable forecasts to be made and will contribute to making strategic decisions on energy supply-demand balance and energy security. These analyzes can help take preventive measures, especially during periods when natural gas supply may be insufficient

Application of a model predictive control method with reduced computational load for a three-level T-type inverter

17.04.2025 tarihine kadar kullanımı yazar tarafından kısıtlanmıştır.Gerilim kaynaklı eviriciler; elektrikli araçlardan motor sürücülerine, kesintisiz güç kaynaklarından yenilenebilir ve sürdürülebilir enerji kaynaklarının şebeke entegrasyonuna kadar geniş bir alanda yer almakla beraber kapsamlı bir şekilde araştırılmaktadır. Özellikle enerji kaynakları ve yükler arasında köprü görevi gören eviricilerin; verimlilik, harmonik, elektromanyetik girişim, kontrol edilebilirlik ve güvenilirlik gibi gereksinimleri karşılaması beklenmektedir. Alçak gerilim uygulamalarında üç seviyeli T tipi evirici yapısı, yaygın olarak kullanılan iki seviyeli eviricilerin basit çalışma prensibi, düşük iletim kayıpları gibi avantajlarını üç seviyeli eviricilerin çıkış gerilimi ve akımında düşük harmonik içerik üretme, azaltılmış dv/dt oranı, anahtarlar üzerindeki gerilim stresinin azaltılması, düşük ortak mod gerilimi, anahtarlama kayıplarının azaltılması gibi üstünlükleri ile birleştirmektedir. Eviricinin yapısının yanı sıra eviriciye uygulanacak kontrol yöntemi de performans kriterleri açısından önemli rol oynamaktadır. Klasik kontol yöntemleri genellikle dar bir çalışma aralığında iyi bir performans elde etmek için ayarlanmaktadır. Ancak, son yıllarda popüler hale gelen model öngörülü kontrol yöntemi; karmaşık ve doğrusal olmayan sistem dinamiklerini kontrol edebilirken, tasarım kriterlerinin de etkili bir şekilde kontrol yapısına eklenebilmesini mümkün kılmaktadır. Hesaplama yeteneği artan mikrodenetleyici teknolojisi ile model öngörülü kontrol yöntemi, güç elektroniği uygulamalarında önemli bir yer kazanmıştır. Bununla beraber, model öngörülü kontrol yönteminin çok seviyeli eviricilerde artan anahtarlama sayısı nedeniyle hesaplama yükü de artmaktadır. Literatürde, model öngörülü kontrol yönteminin üstün özelliklerini koruyarak hesaplama yükünün azaltılması araştırmacıların dikkatini ve ilgisini çekmektedir. Bu tez çalışmasında klasik model öngörülü kontrol yönteminin oluşturduğu hesaplama yükünü azaltmak için uzay vektör diyagramını belirli bölgelere bölen ve sınırlı sayıda aday vektör kullanan bir algoritma önerilmiştir. Önerilen algoritamada nötr nokta gerilimini dengelemek, ortak mod gerilimini kısıtlamak gibi kriterleri değerlendiren farklı aday vektör gruplarına sahip iki strateji sunulmuştur. Önerilen model öngörülü kontrol yöntemi, mimarisi SiC MOSFET yarıiletken anahtarlar ile oluşturulan üç fazlı üç seviyeli T tipi eviriciye uygulanmıştır. Deneysel prototip oluşturularak önerilen algoritmaların etkinliğini doğrulamak için kararlı ve dinamik durumlarda davranışları incelenmiş ve ilgili uluslararası standartlara göre performansları analiz edilmiştir. Önerilen algoritmalardan 8V-MPC yöntemi klasik model öngörülü kontrol yöntemine göre hesaplama yükünü %54,2 azaltırken bir diğer önerilen yaklaşım olan 7V-MPC yöntemi hesaplama yükünü %58,8 azaltmaktadır. Son olarak her iki yaklaşımda klasik yönteme göre toplam harmonik bozulma, ortak mod gerilimi, nötr nokta dengesizliği gibi kriterlerde benzer ya da üstün performans göstermektedir. Hesaplama yükü azaltılmış önerilen yaklaşımlar ile model öngörülü kontrol yöntemine yeni kısıtlar ya da hedefler eklenmesi mümkün hale gelmektedir.Voltage source inverters have been extensively researched in a wide range of areas from electric vehicles to motor drives, from uninterruptible power supplies to grid integration of renewable and sustainable energy sources. Inverters, which act as a bridge between energy sources and loads, are expected to meet requirements such as efficiency, harmonics, electromagnetic interference, controllability, and reliability. In low voltage applications, the three-level T-type inverter structure combines the advantages of the widely used two-level inverters such as simple operating principle, and low conduction losses with the benefits of three-level inverters such as low harmonic content generation in output voltage and current, reduced dv/dt ratio, reduced voltage stress on switches, low common mode voltage, reduced switching losses. In addition to the structure of the inverter, the control method to be applied to the inverter also plays a key role in performance criteria. Classical control methods are usually tuned to achieve satisfactory performance over a narrow operating range. However, the model predictive control method, which has become popular in recent years, can control complex and nonlinear system dynamics, while making it possible to effectively add design criteria to the control structure. With microcontroller technology, which has increased computational capability, the model predictive control method has gained a prominent place in power electronics applications. However, the computational burden of the model predictive control method increases due to the increasing number of switchings in multilevel inverters. In the literature, reducing the computational load of the model predictive control method while preserving its superior features has attracted the attention and interest of researchers. In this thesis, an algorithm that divides the space vector diagram into specific regions and uses a limited number of candidate vectors is proposed to reduce the computational burden of the classical model predictive control method. The proposed algorithm includes two strategies, each using different candidate vector groups, which evaluate criteria such as balancing the neutral-point voltage and limiting the common-mode voltage. This model predictive control method is applied to a three-phase, three-level T-type inverter with SiC MOSFET semiconductor switches. An experimental prototype is built to verify the effectiveness of the proposed algorithms. Their behaviors in steady-state and dynamic conditions are investigated, and their performances are analyzed according to relevant international standards. Of the proposed algorithms, the 8V-MPC method reduces the computational load by 54.2% compared to the classical model predictive control method, while another approach, the 7V-MPC method, achieves an even higher reduction of 58.8%. Finally, both approaches show similar or superior performance in criteria such as total harmonic distortion, common-mode voltage, and neutral-point imbalance compared to the classical method. With the proposed approaches with reduced computational load, it becomes possible to add new constraints or objectives to the model predictive control method