Browsing by Author "Bayram, Adem"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 7 of 7
  • Thumbnail Image
    Item
    Akarsularda çözünmüş oksijen konsantrasyonunun regresyon tabanlı yöntemlerle modellenmesi: Harşit Çayı örneği
    (Bursa Uludağ Üniversitesi, 2022-02-22) Nacar, Sinan; Baki, Osman Tuğrul; Bayram, Adem
    Bu çalışmada çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri (MARS) ve TreeNet gradyan arttırma makinesi (TreeNet) isimli regresyon tabanlı yöntemler kullanılarak çözünmüş oksijen (ÇO) konsantrasyonu modellemesi amaçlanmıştır. Modelleme çalışmasında kentsel atıksuları bünyesine alarak yer yer kirlenen Harşit Çayı (Gümüşhane) üzerinde belirlenmiş altı su kalitesi gözlem istasyonunda, 15 gün aralıklarla ve 24 kez yerinde gerçekleştirilen ÇO konsantrasyonu (mg/L), sıcaklık (°C), pH ve elektriksel iletkenlik (mS/cm) ölçümleri yanı sıra akarsudan alınan su örneklerinde laboratuvarda gerçekleştirilen sertlik (°dH) tayinleri neticesinde elde edilen veriler kullanılmıştır. Elde edilen veri setinin % 80’i kurulan modellerin eğitilmesinde geriye kalan % 20’si ise söz konusu modellerin test edilmesinde kullanılmıştır. Kurulan modellerin eğitim ve test veri seti performanslarını değerlendirmek amacıyla ortalama karesel hatanın karekökü (OKHK), ortalama mutlak hata (OMH), ortalama rölatif hata (ORH) ve determinasyon katsayısı (R2 ) performans istatistikleri kullanılmıştır. En düşük OKHK, OMH ve ORH ile en yüksek R2 değerleri eğitim veri seti için sırasıyla 0,2247 mg/L, 0,0666 mg/L, % 0,66 ve 0,9995 olarak TreeNet yönteminden, test veri seti için ise 0,2911 mg/L, 0,2336 mg/L, % 2,27 ve 0,9992 olarak MARS yönteminden elde edilmiştir. Her iki veri seti için ortalamalar dikkate alındığında ise, MARS yönteminden elde edilen performans değerlerinin TreeNet yönteminden elde edilenlere kıyasla daha iyi olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
  • Thumbnail Image
    Publication
    Daily precipitation performances of regression-based statistical downscaling models in a basin with mountain and semi-arid climates
    (Springer, 2023-04-01) Şan, Murat; Nacar, Sinan; Bayram, Adem; Kankal, Murat; KANKAL, MURAT; Bursa Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/İnşaat Mühendisliği Bölümü; 0000-0003-0897-4742; AAC-6221-2021
    The impacts of climate change on current and future water resources are important to study local scale. This study aims to investigate the prediction performances of daily precipitation using five regression-based statistical downscaling models (RBSDMs), for the first time, and the ERA-5 reanalysis dataset in the Susurluk Basin with mountain and semi-arid climates for 1979-2018. In addition, comparisons were also performed with an artificial neural network (ANN). Before achieving the aim, the effects of atmospheric variables, grid resolution, and long-distance grid on precipitation prediction were holistically investigated for the first time. Kling-Gupta efficiency was modified and used for holistic evaluation of statistical moments parameters at precipitation prediction comparison. The standard triangular diagram, quite new in the literature, was also modified and used for graphical evaluation. The results of the study revealed that near grids were more effective on precipitation than single or far grids, and 1.50 degrees x 1.50 degrees resolution showed similar performance to 0.25 degrees x 0.25 degrees resolution. When the polynomial multivariate adaptive regression splines model, which performed slightly higher than ANN, tended to capture skewness and standard deviation values of precipitations and to hit wet/dry occurrence than the other models, all models were quite well able to predict the mean value of precipitations. Therefore, RBSDMs can be used in different basins instead of black-box models. RBSDMs can also be established for mean precipitation values without dry/wet classification in the basin. A certain success was observed in the models; however, it was justified that bias correction was required to capture extreme values in the basin.
  • Thumbnail Image
    Item
    Günlük çözünmüş oksijen konsantrasyonunun çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri ile tahmin edilmesi
    (Bursa Uludağ Üniversitesi, 2020-12-04) Nacar, Sinan; Mete, Betül; Bayram, Adem
    Bu çalışmada su sıcaklığı (T), özgül iletkenlik (Öİ) verilerinden hesaplanmış elektriksel iletkenlik (Eİ), pH ve debi (Q) verileri kullanılarak çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri (MARS) ve regresyon analizi (RA) yöntemleri ile ÇO konsnatrasyonunun tahmin edilmesi amaçlanmıştır. MARS yönteminde en iyi tahmin değerlerini üreten temel fonksiyonlar ve denklemler belirlenmiş, RA yöntemi doğrusal, üs, üstel ve kuadratik olmak üzere dört farklı fonksiyona uygulanmış ve bu fonksiyonlara ait katsayılar hesaplanmıştır. Modelleme çalışmalarında Amerika Birleşik Devletleri’nin Oregon eyaletinin kuzey batısında yer alan Willamette Nehri’nin yan kollarından biri olan ve yaklaşık 2435 km2 ’lik bir havza alanına sahip Clackamas Nehri’ne ait Eylül 2016 − Ağustos 2017 dönemi günlük ortalama verileri kullanılmıştır. Her bir su kalitesi değişkeninin ÇO konsantrasyonu tahmin performansına etkisini belirlemek amacıyla sekiz farklı model oluşturulmuştur. ÇO konsantrasyonu tahmininde kurulan modellerin ve kullanılan yöntemlerin performanslarının değerlendirilebilmesi için çeşitli istatistikler (ortalama karesel hatanın karekökü, ortalama mutlak hata, saçılım indeksi ve Nash Sutcliffe verimlilik katsayısı) kullanılmıştır. Modelleme çalışmalarından elde edilen sonuçlar irdelendiğinde, MARS yönteminin RA yönteminden daha iyi sonuçlar verdiği anlaşılmıştır. Regresyon fonksiyonları içerisinden ise en başarılı tahmin sonuçlarının kuadratik fonksiyondan elde edildikleri ve MARS yöntemi ile elde edilen değerlere de oldukça yakın oldukları görülmüştür. ÇO konsantrasyonu tahmininde en etkili değişkenlerin T ve Q oldukları dolayısıyla en etkisiz değişkenlerin ise Eİ ve pH oldukları anlaşılmıştır. Model 3, Model 5, Model 7 ve Model 8’den elde edilen sonuçların birbirine çok yakın olması sebebiyle daha az değişken ile güçlü tahminler yapması ve daha sade bir model olması bakımından ÇO tahmininde Model 3’ün kullanılmasının daha avantajlı olacağı sonucuna varılmıştır.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Mechanical and microstructural properties of AISI 304 - The effect of intergranular corrosion
    (Carl Hanser Verlag, 2002) Bayram, Adem; Atay, Erkan; Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Makina Mühendisliği Bölümü.; 7004197848; 15071664000
    A comparative study of the corrosion behaviour of AISI 304 austenitic stainless steel joined by two different welding methods, namely, electric arc and tungsten inert gas welding, has been carried out in boiling commercial nitric acid. The welded austenitic stainless steel specimens were boiled in commercial nitric acid with a concentration of 55% for 44, 96, and 144 hours. Aftewards, the influence of the exposure time on the corrosion behavior of welded austenitic stainless steels was determined.
  • No Thumbnail Available
    Item
  • Thumbnail Image
    Item
    Sera Deresi Havzasında (Trabzon) askıda katı madde hareketinin incelenmesi ve değerlendirilmesi
    (Bursa Uludağ Üniversitesi, 2022-03-19) Mete, Betül; Baki, Osman Tuğrul; Bayram, Adem
    Bu çalışmanın amacı, sürüntü hareketinin yanı sıra yoğun bir askı hareketinin olduğu Sera Deresi Havzası’nda askıda katı madde (AKM) taşınımını gözlemlemek ve ana kol üzerinde inşa edilen tersip bentlerinin (TB) taşınıma olan etkilerini değerlendirmektir. Havzada seçilen 10 AKM gözlem istasyonundan, Haziran-Kasım 2019 döneminde ayda dört kez olacak şekilde su örnekleri toplanmış ve AKM (mg/L) belirlenmiştir. Havzadaki ilk gözlem istasyonunun mansabında yer alan TB1’in taşınan AKM’nin %16,5’ini tutarak mansaba geçişini engellediği ve Sera Gölü’nde havzadan taşınan AKM’nin %69,4 gibi büyük bir kısmının tutulduğu tespit edilmiştir. Havzada işletilmekte olan Derecik isimli akım gözlem istasyonundan (AGİ) seviye okumaları yapılarak ilgili kesitten geçen debiler (Q, m3 ) belirlenmiş ve AKM yükleri (ton) hesap edilmiştir. TB2 ile TB3 arasında ve Derecik AGİ’nin hemen mansabında yer alan istasyonda ortalama günlük debiler ve AKM yükleri yazın 99.000 m3 /gün ile 24,6 ton/gün ve sonbaharda 83.945 m3 /gün ile 2,5 ton/gün olarak hesap edilmiştir. Akarsu yataklarına moloz ve hafriyat dökümünün yanı sıra yerleşim birimlerinden yapılan evsel atık su deşarjlarının da AKM miktarının artışında etken olduğu havzada tersip bentleri sayısal olarak yetersiz kalmaktadır. Çok dik ve sarp eğimli orman arazilerine sahip Sera Deresi Havzası’nın membaındaki yan kollar üzerinde de geçirimsiz tersip bentlerinin yanı sıra geçirimli tersip bentlerine de ihtiyaç duyulduğu sonucuna ulaşılmıştır.
  • Thumbnail Image
    Item
    Spatial forecasting of dissolved oxygen concentration in the Eastern Black Sea Basin, Turkey
    (MDPI, 2020-03-24) Nacar, Sinan; Bayram, Adem; Baki, Osman Tuğrul; Aras, Egemen; Kankal, Murat; Bursa Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/İnşaat Mühendisliği Bölümü.; AAZ-6851-2020; 24471611900
    The aim of this study was to model, as well as monitor and assess the surface water quality in the Eastern Black Sea (EBS) Basin stream, Turkey. The water-quality indicators monitored monthly for the seven streams were water temperature (WT), pH, total dissolved solids (TDS), and electrical conductivity (EC), as well as luminescent dissolved oxygen (LDO) concentration and saturation. Based on an 18-month data monitoring, the surface water quality variation was spatially and temporally evaluated with reference to the Turkish Surface Water Quality Regulation. First, the teaching learning based optimization (TLBO) algorithm and conventional regression analysis (CRA) were applied to three different regression forms, i.e., exponential, power, and linear functions, to predict LDO concentrations. Then, the multivariate adaptive regression splines (MARS) method was employed and three performance measures, namely, mean absolute error (MAE), root means square error (RMSE), and Nash Sutcliffe coefficient of efficiency (NSCE) were used to evaluate the performances of the MARS, TLBO, and CRA methods. The monitoring results revealed that all streams showed the same trend in that lower WT values in the winter months resulted in higher LDO concentrations, while higher WT values in summer led to lower LDO concentrations. Similarly, autumn, which presented the higher TDS concentrations brought about higher EC values, while spring, which presented the lower TDS concentrations gave rise to lower EC values. It was concluded that the water quality of the streams in the EBS basin was high-quality water in terms of the parameters monitored in situ, of which the LDO concentration varied from 9.13 to 10.12 mg/L in summer and from 12.31 to 13.26 mg/L in winter. When the prediction accuracies of the three models were compared, it was seen that the MARS method provided more successful results than the other methods. The results of the TLBO and the CRA methods were very close to each other. The RMSE, MAE, and NSCE values were 0.2599 mg/L, 0.2125 mg/L, and 0.9645, respectively, for the best MARS model, while these values were 0.4167 mg/L, 0.3068 mg/L, and 0.9086, respectively, for the best TLBO and CRA models. In general, the LDO concentration could be successfully predicted using the MARS method with various input combinations of WT, EC, and pH variables.