Page 17 - E-Tez Bülteni Mart 2025, SAYI 2
P. 17

Tez Özeti
        Gemi  ana  makinelerinde  yanlış  bakım  tutum  faaliyetleri,  yağlama  yağı  ve  yakıt  büyük  çaptaki  arızalara  neden  olan  temel
        faktörledir.  Bu  arızalar  sonucunda  ciddi  maddi  kayıplar  ortaya  çıkarken,  gemilerin  arıza  esnasında  bulunduğu  deniz  trafiği
        düşünüldüğünde (manevra esnasında, kanal-boğaz geçişi) bu arızalar seyir güvenliğini de olumsuz etkilemektedir. Bu çalışmada
        makine  arızalarına  etki  eden  ana  makine  ve  yakıt  faktörleri  istatistiki  olarak  belirlenip,  arızaların  zamansal  tahminlenmesi
        amaçlanmıştır. İstatistiki sonuçlara bakıldığında arızalara sebep olan faktörler; yakıt içerisinde bulunan sülfür oranı, vanadyum,
        katalitik ince partiküller ve mikro karbon kalıntısı olarak belirlenmiştir. Veri setindeki arızaların oluşma saatlerinin normal dağılım
        göstermemesi  sonucunda  Yapay  Sinir  Ağları  ile  zamansal  tahminlemede  istenilen  korelasyon  analiz  değeri  düşük  kalmaktadır
        (R=0,67289). Bundan ötürü durum bazlı (arıza var yok şeklinde) arıza tahminlemesi için WEKA programı vasıtasıyla diğer makine
        öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Sonuç olarak durum bazlı arıza tahminlemede Rastgele Orman modelin genel doğruluğunda
        %94,7 oranında başarı sağlamıştır.



                      Anahtar kelimeler: Gemi ana makine, Arıza, Makine öğrenme, Tahminleme, Sülfür
   12   13   14   15   16   17   18   19   20   21   22