Özet:
Sunulan tez çalışmasında yapay zeka yaklaşımları kullanılarak gemi ana makinesinin belirlenmesi ve optimum ORC tabanlı atık ısı geri kazanım sisteminin kurulması konusu incelenmiştir. İlk olarak yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak konteyner, tanker ve dökme yük gemileri için ana makine gücünü tahmin eden modeller geliştirilmiştir. Daha sonra gemi ana makine seçiminde etkili kriterlerin, bulanık AHP metoduyla değerlendirilmesi gerçekleştirilmiştir. Son olarak bir konteyner gemisi için optimum ORC tabanlı atık ısı geri kazanım sistemi araştırılmıştır. Optimum atık ısı geri kazanım sistemi için çok amaçlı gri kurt algoritması kullanılarak optimizasyon çalışması gerçekleştirilmiştir. Yapılan analizler neticesinde gemilerde ana makine gücünü tahmin etmek için geliştirilen YSA modellerinin oldukça üstün performans sergilediği görülmüştür. Bulanık AHP ile yapılan ana makine seçiminde etkili kriterlerin değerlendirilmesi sonucunda en önemli üç kriter, yakıt tüketimi, ana makinenin kolay işletilebilmesi ve bakım maliyeti olarak belirlenmiştir. Son bölümde konteyner gemisi için yapılan ORC uygulamasında farklı iş akışkanları ve farklı ORC yapıları kullanılarak gerçekleştirilen optimizayon çalışmaları neticesinde pareto çözümler elde edilmiştir. Elde edilen pareto çözümler kullanılarak termodinamik, ekonomik, iş akışkanının çevresel etkisi ve tehlike seviyesi kriterleri dikkate alınarak geliştirilen özgün kapsamlı değerlendirme stratejisi ile nihai iş akışkanı tespit edilmiştir. Yapılan analiz sonuncunda hem temel ORC hem de reküperatörlü ORC (RORC) için en uygun iş akışkanının R245fa olduğu tespit edilmiştir. Daha sonra R245fa iş akışkanı kullanılarak tasarım ve tasarım dışı çalışma koşulları için analizler gerçekleştirilmiştir. Son olarak temel ORC ve RORC sistemleri karşılaştırılmış ve RORC sisteminin daha üstün olduğu belirlenmiştir.
