Çimento Hammadde Sahasının Bulanık Sinir Ağı ile Modellenmesi
Çimento üretiminde hammaddenin kimyasal kompozisyonu üretim iĢlemlerini ve çimentonun kalitesini
etkileyen önemli bir faktördür. Kireç Doygunluk Faktörü (KDF) çimento sanayinde kullanılan kimyasal
modüller arasında kritik olanıdır. Kimyasal bileĢenler kullanılarak bu değerin kestirilmesi klinker üretimi
öncesi önem kazanmaktadır. Bu çalıĢmada, özellikle mühendislik çalıĢmalarında önem kazanan esnek
hesaplama tekniklerinin çimento sektöründe kullanılabilirliği araĢtırılmıĢtır. Bu amaçla Adana Çimento
hammadde sahası için kireç doygunluk faktörü dağılımının tahmini bulanık sinir ağları yöntemi ile
gerçekleĢtirilmiĢtir. Sonuç olarak, yapılan çalıĢmalar baĢarılı tahminlerin yapıldığını göstermiĢ ve
çimento endüstrisinde esnek hesaplama teknikleri güçlü ve esnek model yapılarının sağlanmasında uygun
araçlar olarak değerlendirilebilir.
Modelling of Cement Raw Material Site using Fuzzy Neural Network
The chemical composition of raw materials is an important factor that affects the production process and
the quality of cement. Lime Saturation Factor (KDF) is one of the critical used in the cement industry
between chemical modules. Prediction of this value using chemical components is gaining importance in
pre clinker production. In this study, it is investigated that usage of soft computing techniques which have
been popular particularly in engineering works. For this purpose, the prediction of lime saturation factor
distributions of Adana Cement raw material site by means of fuzzy-neural network techniques has been
conducted. As a consequence, the studies showed that the predictions are successful for the raw materials
site and it could be accepted that soft computing techniques are convenient tools for obtaining robust and
flexible model structures.
___
- 1. Şahin, F., 2009. Çimento Hammadde ve
Üretim Sürecinde Esnek Hesaplama
Yöntemlerinin Kullanımı. Yüksek Lisans Tezi,
Çukurova Üniv. Fen Bilimleri Enstitüsü,
Adana, 52.
- 2. Yalnız, H., 2006. Çimento Sanayii Hammadde
Ocağı Üretim Planlaması. Doktora Tezi, Dokuz
Eylül Üniv. Fenbilimleri Enstitüsü, İzmir, 182.
- 3. Pahm, T.D., 1997. Grade Estimation using
Fuzzy-Set Algorithrns. Mathematical Geology,
29, 291-304.
- 4. Bardossy, G., Fodor, J., 2004. Evaluation of
Uncertainties and Risks in Geology. Springer,
221.
- 5. Tütmez, B., Dag, A., 2007. Use of Fuzzy Logic
in Lignite Inventory Estimation. Energy
Sources Part B, 2, 93-103.
- 6. Tutmez, B. 2015. A Data-driven Study for
Evaluating Fineness of Cement by Various
Predictors, Int. J. Mach. Learn. & Cyber., 6,
501-510.
- 7. Tutmez, B., Dag, A., 2012. Regression-based
Algorithms for Exploring the Relationships in a
Cement Raw Material Quarry, Computers and
Concrete, 10, 5, 457-467.
- 8. Özdemir, A.C., Dağ, A., 2017. Çimento
Sektöründe Basınç Dayanımının Esnek
Hesaplama Yöntemleri ile Modellenmesi, 2nd
International Mediterranean Science and
Engineering Congress, Adana, 1-6.
- 9. Karay, F.O., De Silva, C., 2004. Soft
Computing and Intelligent Systems Design:
Theory, Tools and Applications, Pearson
Addison Wesley, England.
- 10.Buckley, J.J., Hayashi, Y., 1995. Neural
Networks for Fuzzy Systems, Fuzzy Sets and
Systems, 71, 265-276.
- 11. Takagi, H., Sugeno, M., 1983. Derivation of
Fuzzy Control Rules from Human Operator’s
Control Actions, Proceedings of IFAC
Symposium on Fuzzy Information, Knowledge
Representation and Decision Analysis, 55-60.
- 12. Takagi, T., Sugeno, M., 1985. Fuzzy
Identification of Systems and its Applications
to Modelling and Control. IEEE Transactions
on Systems, Man, and Cybernetics, 15,
116-132.
- 13. Tütmez, B., Hatipoğlu, Z., Kaymak, U., 2006.
Modeling Electrical Conductivity of
Groundwater using an Adaptive Neuro-Fuzzy
Inference System. Computer&Geosciences 32
(4), 421-433.
- 14.Jang, J., 1993. ANFIS: Adaptive NetworkBased
Fuzzy Inference System. IEEE
Transaction on Systems, Man and Cybernetics
23, 665-685.
- 15. Vahidi, E.K., Malekabadi, M.M., Rezaei, A.,
Roshani, M.M. 2017. Modelling of Mechanical
Properties of Roller Compacted Concrete
Containing RHA using ANFIS. Computers and
Concrete 19(4), 435-442