Makine Öğrenmesi Tabanlı Soft Sensör Tasarımı ve Endüstriyel Uygulaması
Proje no. 24039 · Durum: Kapanmış (Yayın bekleniyor) · 2022
Özet
<p><br></p><p>Çağımızda artan endüstriyel alandaki rekabet yürütülen işlerin daha hızlı ve net olmasında, alınan kararların kısa bir sürede netlik kazanmasına odaklanmaktadır. Bu yüzden oluşan insan hatalarının önüne geçmek, insan emeği ile uzun sürede yapılacak ve derin analiz gerektiren işlerde makinelere ve farklı türden algoritmalara işlerin havale edilmesi artan trendle ilerlemektedir. Bu algoritmalar daha ileri giderek, oluşacak hataları uzun süre önceden görebilmekte ve büyük riskler, parasal ve çevresel kayıpları önleyebilmektedir. Soft Sensor’lerde tam olarak oluşturulan algoritmayı uygular ve bu algoritma makine öğrenim yolu kullanılarak oluşturulur. Günümüzde ise makine öğrenmesi için gerekli olan en önemli koşul olan veri her alanda yeteri kadar birikmiştir. Veri ne kadar fazla olursa ‘Data training’ adıyla adlandırdığımız adım daha etkili olur. Bunun sonucunu veri testi ve tahmin kısmında elde edilen sonuçlar ile net olarak görebiliriz. Soft Sensörlerin Endüstriyel uygulamasına baktığımızda, sistemin önceden, belirli bir zamanda topladığı veri analizi sonucuna dayanarak, tahmin yürütebilmesi fabrikaları duruşa kadar götürebilecek kontrol bazlı sorunları önlemesi, uzun zaman ve masraf gerektiren laboratuvar sonuçlarını ön görerek gerekli müdahalelerini yapılması mümkündür. Bu çalışmada Python yazılım programı ve makine öğrenimi vasıtasıyla soft sensörlerin geliştirilmesi ile, daha net tahminlerin yapılması ve endüstriyel uygulamaya geçilmesi amaçlanmaktadır. Tez sürecinde rafineri ve ya petrokimya alanlarında oluşmuş veriler göz önüne alınarak bir kaç farklı modelleme türleri kullanılarak (ANN, PLS gibi ) uzun sürede ulaşan analiz sonuçlarında tahminleme yapılacak ve bu tahminlere göre ürün kalite bozulması ve proses kontrol sisteminde oluşabilecek olumsuz durumlar daha önceden görülecek ve önlem alınabilecektir. </p><p><br></p>