Linyit kalite değişkenlerinin coğrafi ağırlıklandırma ile analizi
| dc.contributor.author | Yaylagül, Cem | |
| dc.date.accessioned | 2021-10-11T11:19:19Z | |
| dc.date.available | 2021-10-11T11:19:19Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.department | Enstitüler, | en_US |
| dc.description.abstract | Bu çalışmada, coğrafi ağırlıklandırmanın heterojen maden yataklarındaki etkinliği araştırılmıştır. Linyit kalite değişkenleri olan nem, kül, uçucu madde, kükürt içeriği ve ısıl değer arasındaki ilişkiler konum bilgisi kullanılarak değerlendirilmektedir. Bu yolla jeolojik belirsizliklerin model süreçlerine dâhil edilmesi amaçlanmaktadır. Tezin birinci bölümünde bölgesel ve tümsel ölçekte mevcut olan ilişkileri belirlemek üzere belirlenimci yöntemlere (ISDW) ek olarak jeoistatistiksel yaklaşım (Kriging) ve regresyona dayalı ağırlıklı modeller (GWR, Bölgesel Regresyon) kullanılmıştır. İkinci aşamada, geleneksel doğrusal model çözümüne alternatif, genelleştirilmiş eklemeli model (GAM) yaklaşımı kullanılmış ve linyit sahasında uzaklığa bağlı ilişkinin etkinliği değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, linyit yatağında parametrelerin etkinliği yanında modeller arasında karşılaştırma ve değerlendirme yapma olanağı vermiştir. Coğrafi olarak ağırlıklandırma, değişken kombinasyonlarına bağlı olarak linyit etki bölgelerini belirlemede ve doğrusal modellerin performansını arttırmada etkili bir araçtır. | en_US |
| dc.description.abstract | In this study, forcefulness of geographically weighting in heterogeneous mine deposits has been investigated. The relationships among the lignite quality variables such as moisture, ash, volatile matter, sulphur content and calorific values are appraised by spatial information. By this way, it is aimed to incorporate geological uncertainties in model processes. In the first part of the thesis, to identify the relationships at local and global scale, in addition to the deterministic methods (ISDW), geostatistical approach (Kriging) and regression-based weighting models (GWR, Local Regression) have been employed. In the second stage, an alternative to conventional linear model solution, the generalized additive model approach (GAM) has been used and the effectiveness of spatial relationships in the lignite site has been investigated. The findings acquired have also enabled a possibility to compare the models along with the evaluation of parameter efficiency in the lignite site. Geographically weighting is an effective tool for determining the lignite zone of influences in accordance with the variable combinations and improving the linear model performances. | en_US |
| dc.identifier.citation | Yaylagül, C. (2019). Linyit kalite değişkenlerinin coğrafi ağırlıklandırma ile analizi. Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi, İnönü Üniversitesi. | en_US |
| dc.identifier.endpage | 74 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11616/42255 | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.publisher | İnönü Üniversitesi | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Maden Mühendisliği ve Madencilik | en_US |
| dc.title | Linyit kalite değişkenlerinin coğrafi ağırlıklandırma ile analizi | en_US |
| dc.title.alternative | Analysis of lignite quality variables via geographical weighting | en_US |
| dc.type | Master Thesis | en_US |
