DOĞAL GAZ & ENERJİ YÖNETİMİ BİLDİRİLER KİTABI



Benzer belgeler
Fonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar

YZM 5257 YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#6: GENETİK ALGORİTMALAR

Zeki Optimizasyon Teknikleri

DOĞAL GAZ & ENERJİ YÖNETİM BİLDİRİLER KİTABI

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta:

Gezgin Satıcı Probleminin İkili Kodlanmış Genetik Algoritmalarla Çözümünde Yeni Bir Yaklaşım. Mehmet Ali Aytekin Tahir Emre Kalaycı

SU DAĞITIM ŞEBEKELERİNİN MODELLENMESİ

Simpleks Yönteminde Kullanılan İlave Değişkenler (Eşitliğin yönüne göre):

Synergi Water. Gelişmiş Akıllı Su Şebekeleri. İçmesuyu dağıtım şebekeleri için optimizasyon ve simülasyon yazılımı ARCUMSOFT

3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem

GENETİK ALGORİTMALAR. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

1. Aşağıda verilen fiziksel büyüklüklerin dönüşümünde? işareti yerine gelecek sayıyı bulunuz.

Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.

OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ-2. Hafta

GENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ HİLAL KOCA

Kısıtsız Optimizasyon OPTİMİZASYON Kısıtsız Optimizasyon

KISITLI OPTİMİZASYON

Synergi Gas. Gelişmiş Hidrolik Modelleme. Doğalgaz dağıtım şebekeleri için optimizasyon ve simülasyon yazılımı ARCUMSOFT

EŞİTLİK KISITLI TÜREVLİ YÖNTEMLER

GENETİK ALGORİTMALAR BÜŞRA GÜRACAR

Zeki Optimizasyon Teknikleri

GENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ (III)

Temelleri. Doç.Dr.Ali Argun Karacabey

KİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI

Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez

Lineer Programlama. Doğrusal terimi, hem amaç hem de kısıtları temsil eden matematiksel fonksiyonların doğrusal olduğunu gösterir.

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

HİDROLİK MAKİNALAR YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - II

BİR MONTAJ HATTI ÜRETİM SİSTEMİNDE OPTİMAL İŞGÜCÜ DAĞILIMININ ARENA PROCESS ANALYZER (PAN) VE OPTQUEST KULLANILARAK BELİRLENMESİ

Fonksiyon Minimizasyonunda Simulated Annealing Yöntemi

YEREL KAYIPLAR. Borudaki yerel fiziki şekil değişimleri akımın yapısını mansaba doğru uzunca bir mesafe etkileyebilir.

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş

GENETİK ALGORİTMALARA GİRİŞ (II) BİNARİ KODLANMIŞ GA

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI

METASEZGİSEL YÖNTEMLER. Genetik Algoritmalar

ENDÜSTRİYEL TESİSLERDE BORU ÇAPI HESAP ESASALARI. Doç. Dr. Ahmet ARISOY İ.T.Ü. MAKİNA FAKÜLTESİ

doğrusal programlama DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (GENEL)

MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ AKIŞKANLAR MEKANİĞİ II FİNAL SINAVI Numara: Adı Soyadı: SORULAR-CEVAPLAR

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH

DİNAMİK - 7. Yrd. Doç. Dr. Mehmet Ali Dayıoğlu Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi. Tarım Makinaları ve Teknolojileri Mühendisliği Bölümü

İLETİM TEKNOLOJİLERİ KONGRE ve SERGİSİ-2003

PARÇACIK SÜRÜ OPTİMİZASYONU BMÜ-579 METASEZGİSEL YÖNTEMLER YRD. DOÇ. DR. İLHAN AYDIN

İKİ BOYUTLU ÇUBUK SİSTEMLER İÇİN YAPI ANALİZ PROGRAM YAZMA SİSTEMATİĞİ

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

NÖ-A NÖ-B. Şube. Alınan Puan. Adı- Soyadı: Fakülte No: 1. Aşağıda verilen fiziksel büyüklüklerin eşit olduğunu gösteriniz. 1/6

8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği

Yöneylem Araştırması II

OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ. Kısıtsız Optimizasyon

EM302 Yöneylem Araştırması 2 Çok değişkenli DOP ların çözümü. Dr. Özgür Kabak

AHP ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ AHP AHP. AHP Ölçeği AHP Yönteminin Çözüm Aşamaları

EEM211 ELEKTRİK DEVRELERİ-I

BORU ÇAPI HESABI. Doç. Dr. Selahattin ÇELİK Makine Mühendisliği Bölümü

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

METASEZGİSEL YÖNTEMLER

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

Ev Tipi Yenilenebilir Hibrit Sistem İçin Mikro-Genetik Algoritma ile Optimal Yük Planlaması

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

ISI DEĞİŞTİRİCİLERİN TASARIMI [1-4]

YAPI STATİĞİ II (Hiperstatik Sistemler) Yrd. Doç. Dr. Selçuk KAÇIN

EŞANJÖR (ISI DEĞİŞTİRİCİSİ) DENEYİ FÖYÜ

Okut. Yüksel YURTAY. İletişim : (264) Sayısal Analiz. Giriş.

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

ALAN ARAŞTIRMASI II. Oda Raporu

GENETİK ALGORİTMA İLE RÜZGAR TÜRBİNİ KANAT SAYISI SEÇİMİ

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

Verilenler: a) TS EN standardından XF1 sınıfı donma-çözülme ve XA3 sınıfı zararlı kimyasallar etkisi için belirlenen kriterler:

Alınan Puan NOT: Yalnızca 5 soru çözünüz, çözmediğiniz soruyu X ile işaretleyiniz. Sınav süresi 90 dakikadır. SORULAR ve ÇÖZÜMLER

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

Ana Boru Çapı ve Pompa Birimi

MKT 204 MEKATRONİK YAPI ELEMANLARI

YATAY UÇUŞ SEYAHAT PERFORMANSI (CRUISE PERFORMANCE)

Self Organising Migrating Algorithm

JEODEZİK AĞLARIN OPTİMİZASYONU

5/3/2017. Verilenler: a) TS EN standardından XF1 sınıfı donma-çözülme ve XA3 sınıfı zararlı kimyasallar etkisi için belirlenen kriterler:

SİMPLEKS ALGORİTMASI Yapay değişken kullanımı

B = 2 f ρ. a 2. x A' σ =

8.333 İstatistiksel Mekanik I: Parçacıkların İstatistiksel Mekaniği

GEOMETRİK PROGRAMLAMADA GEOMETRİK-HARMONİK ORTALAMA EŞİTSİZLİGİNİN ROLÜ VE FONKSİYONEL

GÜZ DÖNEMİ ARASINAV SORULARI. 1. Sayısal çözümleme ve fonksiyonu tanımlayarak kullanıldığı alanları kısaca açıklayınız?

7. Kafes sistem sayısal örnekleri

İkinci dersin notlarında yer alan Gepetto Marangozhanesi örneğini hatırlayınız.

GÜZ YARIYILI CEV3301 SU TEMİNİ DERSİ TERFİ MERKEZİ UYGULAMA NOTU

DOĞRUSAL PROGRAMLAMANIN ÖZEL TÜRLERİ

PROSES TASARIMINA GİRİŞ [1-4]

BÖLÜM III: Şebeke Modelleri. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Yönlü Şebeke (Directed Network) Dal / ok

Tek Değişkenli Optimizasyon OPTİMİZASYON. Gradient Tabanlı Yöntemler. Bisection (İkiye Bölme) Yöntemi


SEZGİSEL ALGORİTMA KULLANILARAK RÜZGÂR ÇİFTLİKLERİNİN GÜÇ SİSTEMİNE ETKİSİNİN İNCELENMESİ. Öğr. Gör. Mehmet Fatih Tefek Doç. Dr.

Web Madenciliği (Web Mining)

MAKİNA İMALAT SANAYİ SEKTÖR ARAŞTIRMASI ODA RAPORU

23. Sistem denge denklemlerinin direkt kurulması

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ KİMYA ANABİLİM DALI

KATMANLI KOMPOZİT KİRİŞLERİN GENETİK ALGORİTMA İLE OPTİMİZASYONU

İmalatta İşlenebilirlik Kriterleri

HESSİEN MATRİS QUADRATİK FORM MUTLAK ve BÖLGESEL MAKS-MİN NOKTALAR

Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler

Transkript:

TMMOB MAKİNA MÜHENDİSLERİ ODASI İİ DOĞAL GAZ & ENERJİ YÖNETİMİ KONGRE ve SERGİSİ BİLDİRİLER KİTABI GAZİANTEP EYLÜL 2001

TMMOB MAKİNA MÜHENDİSLERİ ODASİ Sümer Sok. 36/1-A Uemirtepc /ANKARA Tel : 0(312)231 31 59-231 80 23-231 31 64 r-ıx:231 31 65 e-posta:mıııo&mmo. org.tr http://www.mrno.org.tr YAYIN NO: E / 2001/273 ISBN : 975-395 - 460-3 Bu yapıtın yayın hakkı Makina Mühendisleri Odasına aittir. Kitabın hiçbir bölümü değiştirilemez. MMO'nun izni olmadan kitabın hiçbir bölümü elektronik, mekanik vb. yolllarla kopya edilip kullanılamaz. Kaynak gösterilmek kaydı ile alıntı yapılabilir. Eylül 2001/Gaziantep II

DOĞALGAZ & ENERJİ YÖNETİMİ KONGRE VE SERGİSİ TMMÖB Maltına Mühendisleri Odası Gaziantep Şubesi, Gaziantep, Eylül 2001 DOĞAL GAZ DAĞITIM AĞLARININ TASARIM OPTİMİZASYONU Y. Samim Ünlüsoy, O. Cahit Eralp, Dursun Öner Orta Doğu Teknik Üniversitesi ÖZET Doğal gaz dağıtım ağlarının tasarımı, öncelikle yapısal planın belirlenmesi ve daha sonra da uygun boru çaplarının seçilmesini içerir. İncelenen problem genelde bir kısıtlı optimizasyon problemidir. Amaç, tüketim noktalarında kabul edilebilir basınç düzeylerinin altına inmeden ve sistemdeki tüm borularda önceden belirlenen bir en yüksek hız değerini aşmadan, mevcut en uygun boru çaplarını kullanmaktır. Ancak, uygulamada boru çaplarının kısıtlı sayıda olduğu ve sadece verilen çapların kullanılması gereksinimi gözönüne alındığında, standart optimizasyon yöntemlerinin kullanılmasında bazı problemler ortaya çıkmaktadır. Bu bildiride, yapısal planı belirlenen doğal gaz dağıtım ağları için, çekiş değerlerine göre en uygun boru çaplarının seçilmesinde "Sezgisel Optimizasyon" ve "Genetik Algoritma" yaklaşımlarının uygulanması anlatılmaktadır. Anılan yöntemler, yapısal planın oluşturulması ve analizinde kullanılan bilgisayar programlarına eklendiğinde, programlara optimum tasarım yetenekleri de kazandırmaktadır. GİRİŞ Doğal gazın kaynağından kullanılacağı yere kadar getirilmesi için kullanılan ana hatlara İletim Hatları, kullanılacağı yerde ana hattan alınarak çekiş noktalarına dağıtılması için oluşturulan hatlar ise Dağıtım Hatları olarak tanımlanır. İletim hatları genelde ağaç dalları, dağıtım hatları ise ağ örgüsü biçiminde oluşturulur. Özellikle kentiçi ve organize sanayi bölgelerinde uygulanan doğal gaz dağıtım ağlarının tasarımı kapsamlı çalışma gerektiren bir süreçtir. Bu sürecin önemli bölümlerinden biri de, dağıtım ağının tasarımıdır. Bu tasarım iki aşamadan oluşur. Birinci aşama yapısal planın hazırlanmasıdır. Bu aşamada doğal gazın çekiş noktalarına ulaştırılması için gerekli ağ yapısı (çekiş noktalarına yapılan boru bağlantıları) ve bu yapı içerisinde basınç regülatörlerinin yerleri belirlenir [1]. İkinci aşama ise ağı oluşturan boruların çaplarının seçilmesidir. Karmaşık bir ağ yapısına sahip doğal gaz dağıtım hatlarında, borulardan geçen akışların ve belirlenen çekiş noktalarındaki basınçların hesaplanması oldukça karmaşık bir işlemdir. Örneğin, ağı oluşturan yüzlerce borudan bir veya birkaç borunun çapında yapılacak değişiklik tüm ağın dengesini değiştirebilir. Sonuç olarak değişikliğin yapıldığı bölgenin dışında da akışların ve basınçların önemli ölçüde değişmesi olasıdır. Bu nedenle sözkonusu ağların analizinde özel olarak hazırlanmış bilgisayar programları kullanılır. Deneyimli bir tasarımcı gerektiğinde, belirlenen bir ağın sadece analizini yapabilen bir program kullanarak, belli sayıda yinelemeyle kabul edilebilir düzeyde bir tasarıma ulaşabilir. Ancak, tasarım süresinin 120

azaltılması ve optimizasyonu için, bilgisayar programına optimum tasarım yeteneğinin de eklenmesi önemlidir. Pratik nedenlerle, elde edilen çözüm üzerinde hala bir kaç yineleme analizi yapılması gerekebilir. Ancak optimum tasarım yeteneği olan bir bilgisayar programının kullanılması ile, son çözümün elde edilme süresi azalacak ve optimuma en yakın çözüm elde edilebilecektir. Doğal Gaz Dağıtım Ağlarının Çözümü Doğal gaz dağıtım ağları yapısal planı karmaşık bir şekilde birbirine bağlanmış kaynak noktası (noktaları), borular, çekiş noktaları ve regülatör(ler)den oluşur. Ağ yapısı, üç basınç düzeyinde kısımları içerebilir. 1. Yüksek basınç (7 barın üstü). 2. Orta basınç (75 milibar ve 7 bar arası). 3. Düşük basınç (0 ve 75 milibar arası). Çözüm, sürekli rejimde, tüm borulardaki akış ve tüm çekiş noktalarındaki basınç değerlerinden oluşur. Literatürde, sürekli rejim gaz akışını modelleyen temel akış denkleminden başlayarak, herbiri değişik basınç düzeyleri için geliştirilmiş çok sayıda akış denklemi bulunmaktadır [2]. Doğal gaz dağıtım ağlarının hesaplarında en yaygın olarak kullanılan ve uygunluğu denenmiş olan akış denklemleri aşağıda verilmiştir. 1. Lacey eşitliği (düşük basınç) 2. Polyflo eşitliği (orta basınç) (1) rpç 0.848 T M X 2 3 j-,2 n4.848 «4. Panhandle A eşitliği (yüksek basınç) j-o 0.854 T P 2 _ P 2 _ v 7 T rt*m D* Ağ yapısının geometrisi, çekiş noktalarını simgeleyen düğüm noktaları ve bu noktalan birleştiren boruları simgeleyen doğrular tarafından belirlenir ve birbirine bağlı halkalar ve/veya ağaç dalı şeklinde olabilir, Şekil 1. 121

Şekil 1. Ağ yapısı. Doğal gaz ağlarının sürekli rejim çözümünün formülasyonunda iki farklı yaklaşım söz konusudur [3]. 1. Düğüm noktaları basınç formülasyonu 2. Halka akış formülasyonu Birinci yaklaşımda düğüm noktalarındaki basınçlar, ikincisinde ise halka akış değerleri çözülür. İlk yaklaşım daha kolay programlanabilir, ancak yakınsama özelliği zayıftır. İkinci yaklaşım ise programlama açısından daha zor olmakla birlikte, başlangıç değerlerine hassas olmayan ve hızla çözüme yakınsayan özelliktedir ve genellikle tercih edilir. Bir düğüm noktasında başlayan ve aynı noktada biten bir halkayı oluşturan borularda, gelişigüzel seçilen bir dönme yönüne göre pozitif veya negatif alınan akış değerlerine göre hesaplanan basınç düşümlerinin toplamı sıfır olacağından, tüm halkalar gözönüne alınırsa : [B]{AP}={0} (4) Borudaki basınç düşümü, borudaki akışın bir fonksiyonu olduğuna göre : = {0} (5) Halka akış formülasyonunda, (5) numaralı eşitlik çözülerek tüm borulardaki akışlar bulunur. Borulardaki akışlar için tahmini değerler alınırsa, (5) eşitliğinin sağlanmayacağı açıktır. Bu durumda daha iyi yeni değerler bulabilmek için ilk akış değerlerine, her halka için bir q akış düzeltmesi eklenir. Elde edilen her yeni akış değeri için halkalarda oluşan hata değerleri, (6) /i (0P 02» 0t) / 2 (0ı.0 2. 0t) (7) /t (01.02» 0*)_ {F({q})} vektörüne yerleştirilirse eşitliği elde edilir. (9) numaralı denklem kullanılarak : Çözümü bulmak için bu aşamada {q} vektörünün başlangıç değerleri gereklidir. Daha sonra her yinelemede kullanılarak bulunan yeni değerlerle, hata değerleri belli bir değerin altına düşünceye kadar devam edilir. Her yinelemede 8q değeri (12) numaralı eşitliğin çözümüdür. 122

(11) (12) Optimum Tasarım Doğal gaz dağıtım ağlarının optimizasyonunda temel amaç kullanılacak boruların toplam maliyetinin en aza indirgenmesidir. Amaca ulaşırken iki önemli kısıtın sağlanması gereklidir. i) Çekiş noktalarındaki basınçlar belirlenen "minimum tasarım basıncı"nın altına düşmemelidir. ii) Gazın borulardaki akış hızı belirlenen "maksimum tasarım hızı"nı aşmamalıdır. Bu durumda optimum tasarı problemi amaç fonksiyonunu, her boru için geçerli ^C,. (13) Pı -P^Z 0 (14) V maks -V i >Q (15) kısıtlarıyla en aza indirgemek olarak tanımlanır. Tanımlanan optimum tasarım probleminin standart optimizasyon algoritmaları ile çözülmesinde bazı problemler ortaya çıkmaktadır. Özellikle dikkat edilmesi gereken nokta, çözümün, yani boru çaplarının standart boru listelerinde yer alması gereksinimidir. Bu nedenle geçmişte "Sezgisel Optimizasyon" yöntemleri yaygın olarak kullanılmıştır [4]. Yakın geçmişte geliştirilen "Genetik Algoritma" ve "Simulated Annealing" yöntemleri ise yukarda belirtilen problemin çözümüne uygundur [5, 6]. Sezgisel Optimizasyon Sezgisel optimizasyon yöntemleri, optimizasyon probleminin sistematik matematiksel çözümünden çok, en iyi sonuca yaklaşılmasını sağlayacağı düşünülen bazı kuralların uygulanması esasına dayanmaktadır. Bu uygulamalarda mevcut yaklaşımlardan biri aşağıda özetlenmiştir [4]. 1. Dağıtım ağı üzerinde, tüm düğüm noktalarından geçecek ancak hiçbir şekilde halka oluşturmayacak şekilde borular (Şekil 1. de koyu olarak gösterilen borular gibi) seçilir. Düğüm noktalarındaki çekişlerden başlayarak ve kaynağa doğru giderek, seçilen tüm borulardaki çekişler hesaplanır. 123

1 Bu boruların çapları, maksimum tasarım hıa listesinden seçilir. Seçilmeyen boruların çapları için ise en küçük standart çap alınabilir. 3. Sistemin hidrolik analizi yapılarak düğüm noktalarındaki basınçlar ve borulardaki akışlar hesaplanır. Tüm düğüm noktaları ve borular için kısıtlar sağlanıyorsa, tasarım tamamlanmıştır. 4. Basınç değerlerinin minimum tasarım basıncının altına düştüğü (varsa) düğüm noktalan belirlenir. Benzer şekilde boru akış hızının, maksimum tasarım akış hızını geçtiği borular kaydedilir. 5. Tüm borular gözönüne alınarak, ağın ortalama birim uzunlukta basınç düşümü değeri hesaplanır. Birim uzunlukta basınç düşümü ortalama değere göre en yüksek olan borularda kullanılanın bir üstü standart çap seçilir, 3. adıma geri dönülür. 6. En büyük standart çap kullanıldığı halde, minimum tasarım basıncı ve/veya maksimum tasarım akış hızı kısıtları sağlanamıyorsa, hazırlanan yapısal plan gözden geçirilmelidir. Yukarda açıklanan yaklaşımla elde edilecek tasarım, tekrar gözden geçirildikten sonra genellikle birkaç ufak düzeltme ile son hale getirilebilir. Genetik Algoritma Genetik Algoritma temelli optimizasyon teknikleri; bir değerlendirme, seçim ve üretim döngüsü içeren ve genetik kavramlarına dayanan arama yöntemleridir [7]. Genetik Algoritma uygulamasında tek tek çözümler yerine, bir çözümler topluluğu üzerinde çalışılır. Uygulanan algoritma aşağıda özetlenmiştir. 1. Her bireyi bir çözüm adayı olan, çözümler topluluğu üretilir ve kodlanır. Kodlamada topluluğun bireyleri ile ilgili bilgiler kromozom adlı ikili dizelere işlenir. 2. Amaç fonksiyonunun değerleri hesaplanır. Bu değerlere göre her kromozoma bir başarı puanı verilir. Dağıtım ağının herhangi bir düğüm noktasında negatif basınç değerlerinin oluşmasına neden olan kromozomların puanı sıfır olarak değerlendirilir. 3. Rulet Seçim tekniği kullanılarak iki kromozom seçilir ve düzgün çaprazlama tekniği kullanılarak yeni kromozomlar elde edilir. 4. Yine Rulet Seçim tekniği kullanılarak seçilen kromozomlar mutasyona tabi tutulur ve en iyi kromozom topluluğun sonuna eklenir. Böylece yeni bir nesil elde edilir ve 2. adıma dönülür. 5. Bu süreç belirlenen sayıda yinelenir. Algoritmanın uygulanmasında kullanılan teknikler de aşağıda özetlenmiştir. 124

Rulet Seçim Tekniği 1. Tüm topluluk üyelerinin başarı puanları toplanarak toplam başarı puanı elde edilir. 2. Sıfır ile toplam başarı puanı arasında gelişigüzel (random) bir sayı üretilir. 3. Başarı puanı kendisinden önceki kromozomların başarı puanları toplamına eklendiğinde, üretilen sayıdan büyük olan ilk kromozom seçilir. Düzgün Çaprazlama 1. Seçilen iki kromozom gelişigüzel olarak bölümlere ayrılır. 2. Ayrılan bölümler iki kromozomda çaprazlanarak (karşılıklı birbirlerine aktarılarak) iki yeni kromozom üretilir. İkili Mutasyon 1. Topluluktaki tüm kromozomlar birbirine eklenir. 2. Bir ile (kromosom uzunluğu*topluluk üye sayısı) arasında gelişigüzel bir sayı seçilir. 3. Bu sayıdan başlanarak, her eleman (bit) mutasyon hızında değiştirilir. Örnek Uygulama Şekil 2'de sadece bir halkası olan, göreceli olarak küçük fakat gerçek bir orta basınç doğal gaz dağıtım ağının yapısal planı, üzerine işlenen boru uzunlukları ve çekişler ile beraber gösterilmiştir. Mevcut standart boru çapları ve normalize edilmiş birim maliyetleri ise Tablo l'de sunulmaktadır. Kaynak 1400 [m 3 /saat] I O ıo 3100 [nvvsaat] 250 [nrvsaat] 35 m Şekil 2. Örnek uygulamanın yapısal planı ve girdiler Sezgisel Optimizasyon ve Genetik Algoritma yöntemlerinin uygulanması sonucu elde edilen boru çapları Tablo 2'de sunulmaktadır. Görüldüğü gibi Genetik Algoritma uygulaması, Sezgisel Optimizasyon'a göre oldukça önemli kazançlar sağlayabilmektedir.

Tablo 1. Standart boru çaplan v normaliie edilmip birim mûyâm 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Dış Çap [mm] 25 32 40 50 63 75 200 225 Et Kalınlığı [mm] 2.3 3.0 3.6 4.5 8.0 6.8 8.2 10.0 11.4 13.6 16.4 18.2 20.5 Birim Maliyet 0.2 0.3 0.4 0.6 1.0 1.5 2.1 3.1 4.0 5.8 8.4 10.3 13.1 Tablo 2. Sezgisel optimizasyon ve genetik algoritma kullanılarak yapılan tasanmlar Boru 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Maliyet V m aks (boru no.) P min (düğüm no.) Seçilen Standart Boru çapı [mm] V maks <25 [m/s] V maks <25 [m/s], P min <3.8 [bar] Sezgisel Optimizasyon GasNet v4.0 225 25 40 25 25 50 50 7944 24.4 (17) 2.0(18) Genetik Algoritma OptiNet vl.o 32 40 32 32 50 63 5464 24.2 (7) 1.5(18) Sezgisel Optimizasyon GasNet v4.0 225 225 200 200 75 40 32 14186.5 10.3(1) 3.82(18) Genetik Algoritma OptiNet vl.o 200 25 63 40 75 11277.5 21.5 (3) 3.81(18) 126

SONUÇ Doğal gaz dağıtım ağlarının tasarımı, yoğun emek, bilgisayar desteği ve pek çok yineleme nedeni ile de azımsanmayacak süreler gerektiren bir süreçtir. Tasarımcının deneyimine bağlı olarak değişebilen tasarım süresi ve kalitesi bilgisayar desteği ile kısaltılabilir ve yükseltilebilir. Bu kapsamda analiz yeteneğine ek olarak optimum tasarım yeteneği olan bilgisayar programları, yineleme gereksinimini azaltarak tasarım süresinin kısaltılmasına yardım etmekte, aynı zamanda optimuma en yakın tasarımların elde edilmesine olanak sağlamaktadır. SİMGELER AF B CI DI Ei Li K i Pi QI s T Z [ ] { } KAYNAKLAR Amaç fonksiyonu Halka matrisi Maliyet, ağırlık, vb. Boru iç çapı [mm] Boru verim katsayısı Boru uzunluğu [m] Sabit sayı Mutlak basınç [bar] Akış [nvvsaat] Gazın özgül ağırlığının havanın özgül ağırlığına oranı Gaz akış sıcaklığı [K] Sıkıştırılabilirlik katsayısı Matris Vektör [1] Eralp, O. C. ve Ünlüsoy, Y. S., "Organize Sanayi Bölgeleri ve Kentsel Doğal Gaz Dağıtım Şebekelerinin Tasarımı", Doğalgaz & Enerji Yönetimi Kongre ve Sergisi, TMMOB Makina Mühendisleri Odası Gaziantep Şubesi, Gaziantep, Eylül 2001. [2] Eralp, O. C, "Pipeline Engineering", Ders notlan, Makina Müh. Bölümü, ODTÜ, 2000. [3] Osaidacz, A. J., Simulation and Analysis of Gas Networks, E.&F.N. Spon, London, 1987. [4] GasNet v.2.0a for Windows, Design and Analysis of Natural Gas Distribution Systems, User Manual, ODTÜ, Ankara, 1994. [5] Durgut, İ. ve Leblebicioğlu, K., "Doğal Gaz Ağlarının Optimum Tasarımında Simulated Annealing ve Genetik Algoritmaların Uygulanması ve Karşılaştırılması, Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK'96, İstanbul, Mart 1996. [6] Öner, D., "Optimization of Natural Gas Distribution Networks, Yüksek Lisans tezi, Makina Mühendisliği Bölümü, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, 1997. [7] Davis, L., "Handbook of Genetic Algorithms", Van Nostrand Reinhold, New York, 1991. 127