Sıvı ve gaz iletim hatlarında basınç kayıpları ve arızaların makine öğrenmesi ile kestirimci bakımının yapılması - Alın, Koray (My University, 2024)
Bu tez çalışmasında sıvı ve gaz iletim hatlarında basınç düşüşlerine ve arıza durumlarına makine öğrenmesi yöntemiyle kestirimci bakım uygulanacaktır. Literatür incelendiğinde petrol ve gaz hatlarında MFL yönteminin kullanıldığı görülmektedir. MFL (Manyetik Akı Sızıntısı) tekniği yaygın kullanılan tahribatsız muayene yöntemlerinden birisi olup boruların dışındaki (çeperlerindeki) çatlakların, hataların, gözle görülemeyen problemlerin tespitinde çokça kullanılır. Tespiti yapılan arızaların detayları görüntülü analizlerle incelenir. Bu tez çalışmasında da kestirimci bakım felsefesiyle arıza oluşmadan önce tespit edilecektir. Veriler basınç sensörleri aracılığı ile elde edilecektir. Makine öğrenmesi yöntemi kullanılarak elde edilen veriler işlenecektir. Makine öğrenmesi yöntemlerinden, açık kaynak kodlu olması ve görsel işleme özelliklerinden faydalanabilmek adına Orange yazılımı kullanılacaktır. Orange erli olan birçok veri madenciliği programlarından bir tanesidir. Filtreleme, skorlama, veri ön işleme, modelleri değerlendirme, modelleme ve farklı keşif tekniklerini kullanıcılarının hizmetine sunar. Microsoft Windows, Linux gibi genel geçerliliği olan işletim sistemlerinde rahatlıkla çalıştırılabilmesi ve her geçen gün yenilenen, güncellenen alt yapısı ile son kullanıcıya yönelik rahat kullanım ortamı sağlar. Sistem farklı noktalardaki sensörlerden aldığı verinin sistemin bütününe etkisini ölçecek ve kendini olası koşullar ve sonuçlar konusunda eğitecektir. Makine öğrenmesi yöntemi ile sıvı ve gaz iletim hatlarındaki basınç düşüşleri ve arıza durumları için kestirimci bakım uygulanabilir. Birbiri ile bağlantılı farklı iletim hatları ve dağıtım şebekelerinde oluşabilecek arızaların hatlarda belli düzeylerde etkileri vardır. Aynı anda birden fazla noktada meydana gelecek arıza ve sızıntı durumlarında, birden fazla arızaya müdahale etmede öncelik sıralaması sorunun çözümü noktasında önemli rol oynamaktadır. Tez sonucunda elde edeceğimiz veriler doğrultusunda yukarıda belirtmiş olduğumuz hipotezler doğrulanacak ya da reddedilecektir. Su, kıymetli likitler, doğal gazlar, sıvı yakıt, petrol gibi sıvı halinde ve gaz halinde bulunan kaynakların tükenmesine giden yolda ehemmiyetli bir önlem alınması fırsatı doğacaktır. İletim hatlarında yaşanacak olan kesintiler önlenecek, sistemin bütünselliği adına daha uzun süre kullanım fırsatı sunacaktır. Kayıp, kaçak, hırsızlık gibi durumlarda daha hızlı tespit etme gücü ve müdahale kabiliyeti ile zarar maliyeti mümkün olan en düşük seviyeye indirgenmeye çalışılacaktır. Bu durum hattın ilk yatırım, işletme ve genel maliyetinin düşürmek adına çok önemli bir aşama oluşturacaktır.

In this thesis, to the pressure drops and fault situations in liquid and gas transmission lines by machine learning method. When the literature is examined, the MFL method used in oil and gas lines is seen. The MFL (Magnetic Flux Leakage) approach is a non-invasive inspection technique extensively employed to identify imperfections within the walls of pipes. Detected fault situations are examined with image analysis. In my thesis, the fault will be detected before it occurs with the philosophy of predictive maintenance. The data will be obtained through pressure sensors. The data obtained using the machine learning method will be processed. Orange software will be used because of machine learning methods, open-source code, and visual processing features. Orange program is one of many valid data-mining programs. It offers filtering, scoring, data preprocessing, evaluating models, modeling, and different discovery techniques to its users. It provides a comfortable usage environment for the end user with its ability to be operated easily in generally valid operating systems such as MS Windows, Linux, and its infrastructure that is renewed and updated every day. The system will measure the effect of the data it receives from the sensors at different points on the whole system and train itself on possible conditions and results. Predictive maintenance can be applied for pressure drops and fault conditions in liquid and gas transmission lines. Faults that may occur in different interconnected transmission lines and distribution networks have certain effects on the lines. In case of malfunctions and leaks that will occur at more than one point at the during same period, the order of priority to intervene in more than one malfunction plays an critical role in finding solutions to the problem. In line with the data, we will obtain as a result of the thesis, the hypotheses we have stated above will be confirmed or rejected. There will be an opportunity to take an important measure for the exhaustion of fluid and gaseous resources like water, natural gas, and petroleum. Interruptions in transmission lines will be prevented, and it will provide the opportunity to lengthen its service life for the integrity of the system. In cases such as loss, leakage, and theft, it will be tried to reduce the cost of destruction to the lowest possible level with faster detection power and intervention capability. This will constitute a very important step in reducing the initial investment, operation, and general cost of the line.
Predictive maintenance of pressure losses and failures in liquid and gas transmission lines with machine learning
Keywords: iletim hatları machine learning; kestirimci bakım; liquid transmission lines; Machine learning; Makine ile öğrenme; Makine öğrenmesi; Mechatronics engineering; Mekatronik mühendisliği; predictive maintenance