Karter yağ geri dönüşüm sistemi için ampirik modelleme, kontrol ve optimizasyon

Bu çalışma, iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, karter yağ geri dönüşüm sisteminde bulunan kimyasal işlemler üzerine dört farklı öngörü yaklaşımı uygulanmıştır. Kullanılan öngörüsel yöntemler, Çoklu Doğrusal Regresyon, Çoklu Doğrusal Olmayan Regresyon, Yapay Sinir Ağları ve Ridge Regresyonu'dur. Modellerin girdi değişkenleri sıcaklık ve basınç, sistemin çıktı değişkenleri ise miktar ve kalitedir. Yağların hem miktarı hem de kalitesi, hafif yağ, orta yağ ve ağır yağ olarak sınıflandırılarak kimyasal birimin günlük kaydında tutulmaktadır. Dört farklı öngörü modeli performansları açısından karşılaştırılmıştır. Yapay sinir ağları yaklaşımı, en az hata oranı ile en iyi öngörü modeli olmuştur. Çalışmanın ikinci aşamasında, doğrusal olmayan matematiksel optimizasyon modeli ile geri dönüşüm sonrasında ortaya çıkacak hafif yağ, orta yağ ve ağır yağların miktar ve kalitesini maksimize edecek sıcaklık ve basınç değerleri bulunmuştur. Böylece, haftada en az 4300 litre atığın azaltılmasına yardımcı olmak için optimum parametreler elde edilmiş ve üretim % 57'den % 70'in üzerine çıkarılmıştır. Sonuç olarak, doğrusal olmayan matematiksel modelleme ile kimyasal süreçlerin kontrol edilmesinin üretim değerini arttırdığı gözlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Ampirik modelleme, Çoklu Doğrusal Regresyon, Çoklu Doğrusal Olmayan Regresyon, Yapay Sinir Ağları, Ridge Regresyonu.