Application of robust statistics on a crude distillation unit
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: SİNEM NALBANT KURŞUN
Danışman: BURAK ALAKENT
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Rafineriler, ham petrolü ayrıştıran ve değerli ürünlere dönüştüren oldukça karmaşık ve entegre sistemlerdir. Rafinerilerdeki en önemli süreçlerden birisi ham petrolün rafinerinin diğer bölümlerinde işlenmek üzere ayrıldığı Ham Petrol Destilasyon Ünitesidir (CDU). Ağır Dizel (HD) T95 değeri rafineride önemli bir kalite göstergesidir. Bu çalışmada, süreç değişkenlerini izleme ve HD T95 tahmini için geleneksel ve dayanıklı istatistiksel yöntemler, TÜPRAS İzmit Rafinerisi CDU süreci geçmiş verileri üzerinde uygulanmıştır. Süreç verileri, bir yıllık döneme ait 23 süreç değişkeninin çevrimiçi ölçüm değerlerini ve HD T95'in laboratuvar ölçüm değerlerini içermektedir. Çalışmanın ilk bölümünde, süreç değişkenleri arasındaki ilişkileri tespit edebilmek ve destilasyon sürecindeki anormal çalışma koşullarını ayırt edebilmek için süreç değişkenleri arasındaki ilişkiler analiz edilmiştir. Bu amaçla, süreç verisine Atlanan-Temel Bileşenler Analizi (PCA) ve En Küçük Varyans-Kovaryans Determinantı (MCD)+PCA yöntemleri uygulanmıştır. MCD+PCA yönteminin çalışma koşullarındaki bozuklukların tespitinde daha etkili olduğu tespit edilmiştir. Çalışmanın ikinci bölümünde, En Küçük Kareler yöntemi (LS) ve çeşitli dayanıklı regresyon yöntemlerinin tahmin edici performansları ve kontaminasyon altında tahminlerin kalitelerini belirlemek için RMSE ve MAE metriklerinin kullanım uygunluğunu değerlendirmek amacıyla temiz ve kontamine veriler oluşturularak Monte Carlo (MC) benzetimleri yapılmıştır. En iyi tahmin edici modeller En Küçük Kırpılmış Kareler (LTS) 10%+ En Küçük Kareler (LS) ve LTS20%+LS olarak bulunmuştur. Ayrıca, en yüksek mutlak tahmin hatalarının %70-90'ı dikkate alındığında, RMSE'nin daha güvenilir bir değerlendirme yöntemi olduğu belirlenmiştir. Son bölümde, HD T95 değerleri tahmininde en uygun tahmin yöntemini belirlemek için LS ve dayanıklı regresyon yöntemleri uygulanmış ve karşılaştırılmıştır. En iyi tahmin performansı, %97,5 güven düzeyinde %30 kırpma ile (LTS) yöntemiyle elde edilmiştir. Bu yöntemin tarihsel veri seti üzerine uygulanmasıyla, veri setinin %15'i aykırı gözlem olarak tespit edilmiş ve bu gözlemler veri setinden çıkarıldığı zaman, HD T95 değeri en çok 7 0C hata ile tahmin edilebilmektedir.