Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız: http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4082
Tüm üstveri kaydı
Dublin Core AlanıDeğerDil
dc.contributor.authorÖztürk, Orkun Burak-
dc.date.accessioned2022-06-14T11:26:41Z-
dc.date.available2022-06-14T11:26:41Z-
dc.date.issued2020-06-
dc.identifier.urihttp://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4082-
dc.description.abstractYeşil gemi uygulamaları, gemi kaynaklı hava kirliliğinin ve gemi sefer maliyetlerinin azaltılmasını sağlayan gemi enerji verimliliği uygulamalarıdır. Bu uygulamalar, gemilerin tekne ve makine bölümleri, sevk ve manevra sistemleri, sefer yönetimi ve alternatif enerji kaynaklarının kullanımı çerçevesinde değerlendirilmektedir. Bu tezin amacı, gemilerde sefer yönetimi enerji verimliliği uygulamalarının yapılması sonucunda gemi kaynaklı sera gazı salınımının ve sefer maliyetlerinin düşürülmesidir. Bu doğrultuda 5 farklı grup içerisindeki 19 adet konteyner gemisinin ortalama 24 aylık günlük raporlarından alınan RPM, Pitch, vasat draft, trim, hava durumu ve yakıt sarfiyatı verileri incelenmiştir. Gemilerin yakıt sarfiyatları tahmini için Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi (ÇDRA) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemleriyle karar destek sistemleri kurulmuştur. ÇDRA modelinde %76 ile %86 oranları arasında, YSA modelinde ise %80 ile %90 oranları arasında uyumluluk elde edilmiştir. Optimizasyon uygulama senaryoları sonucunda RPM optimizasyonuyla %32-37, trim optimizasyonuyla %6,5-%8, balast optimizasyonuyla %6-8 ve hava rotalama optimizasyonuyla %7-12 oranlarında enerji verimliliği sağlanmıştır. Bu sonuçlar, gemi sefer yönetimi kapsamında yapılacak enerji verimliliği uygulamalarının gemi kaynaklı seragazı salınımını ve gemi sefer maliyetlerini azaltacağını göstermektedir.tr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherKaradeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.subjectKonteyner taşımacılığı, Gemi enerji verimliliği, Çoklu regresyon analizi, Yapay sinir ağları, Yakıt sarfiyatı tahminitr_TR
dc.subjectContainer transportation, Ship energy efficiency, Multiple regression analysis, Artificial neural networks, Fuel-oil consumption predictiontr_TR
dc.titleKonteyner taşımacılığında yeşil gemi uygulamalarıtr_TR
dc.title.alternativeGreen shipping practices in container transportationtr_TR
dc.typeThesistr_TR
Koleksiyonlarda Görünür:Deniz Ulaştırma ve İşletme Mühendisliği

Bu öğenin dosyaları:
Dosya Açıklama BoyutBiçim 
634380.pdf4.97 MBAdobe PDFKüçük resim
Göster/Aç


DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.