Makine öğrenmesi ile kömürün kül ve kalori değerinin tahmini

Kömür yataklarında, üretim işlemlerinde ve kullanım aşamalarında kömür kalitesini belirleyen iki önemli parametre bulunmaktadır. Bunlardan biri ısıl (kalorifik) değeri diğeri ise yanma sonucu açığa çıkan kül değeri. Bu değerlerin tespiti için çok pahalı alet ve yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu nedenle birçok alanda kullanılan Makine Öğrenmesi yöntemi kalorifik ve Kül değerlerinin tahmininde kullanılabilir. Makine öğrenimi kullanılarak, laboratuvar çalışmaları yapılmasına ihtiyaç duyulmadan tahminler yapılabilir ve olası sonuçlar tahmin edilebilir. Öngörülen sonuçlar yardımıyla kömürün alt ısıl (LCV) ve kül değerleri daha verimli ve hızlı ölçülerek beklenmedik sonuçların ortaya çıkması ortadan kaldırılır ve sistem sağlıklı, hızlı ve sorunsuz bir şekilde yüksek katma değer ile yürütülür. Bu çalışmada termik santrallerde kullanılan linyit kömürünün makine öğrenmesi yöntemi kullanılarak linyit kömürünün LCV ve kül değerini tahmin edilmektedir. Gerçekleştirilen çalışmada YSA'nın girdisi için bağımsız değişkenler olarak kömürün nem oranı, orijinal kül, kükürt, uçucu madde değerleri seçilirken, bağımlı değişkenler olarak LCV ve kuru kül değerleri kullanılmıştır. Bu çalışmada, laboratuvar ortamında belirlenen linyit kömürünün daha düşük ısı ve kül değeri, geliştirilen model ile tahmin edilirse, laboratuvar çalışmalarına ihtiyaç kalmayacaktır. Bu nedenle, laboratuvar çalışmaları için ekonomik, zaman ve işçilik maliyetleri ortadan kalkacaktır. Yapılan bu çalışma ile kül ve alt ısıl (LCV) değerlerinin tahmin edilmesinde %99 oranında başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, Veri Madenciliği, Kömür Düşük Isıl Değeri