TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/396
Browse
8 results
Search Results
Article Kalabak Tepe Kireçtaşlarının Nihai Taşıma Gücünün Farklı Analiz Yöntemleri ile Araştırılması(2024-04-30) Kıncal, Cem; Koken, Ekin; Koca, Tümay Kadakci; Kuruoglu, MehmetFarklı kütle özelliklerine sahip kayaç kütlelerinin taşıma gücünü en doğru şekilde tahmin eden yöntemlerin seçiminde karşılaştırmalı çalışmalar önem kazanmaktadır. Hangi yöntemin daha sağlam sonuçlar verdiği dayandıkları parametrelerle ilişkili olmaktadır. Bu çalışmada, Miyosen yaşlı Kalabak Tepe (İzmir) kireçtaşlarının taşıma gücü incelemesi değişik yöntemler uygulanarak gerçekleştirilmiştir. Kayaç kütle özellikleri Genelleştirilmiş Hoek-Brown yenilme ölçütü dikkate alınarak belirlenmiştir. Taşıma gücü için uygun yöntemlerin belirlenmesinde arazi modeli ve süreksizliklerin konumları dikkate alınmıştır. Kayacın kütle dayanım parametreleriyle birlikte limit analiz veya sonlu elemanlar yöntemlerinin taşıma gücü analizlerinde kullanılması uygun bir yaklaşım olmaktadır. Sonlu elemanlar yöntemiyle kireçtaşlarının nihai taşıma gücü, limit analiz yöntemlerinden elde edilenlerle karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, bazı limit analiz yöntemlerinden elde edilen sonuçlar, sonlu elemanlar ve diğer limit analiz yöntemlerinden elde edilenlerden daha yüksek bulunmuştur. Yöntemler arasındaki bulgu farklılıkları detaylıca tartışılarak yöntemlerin pratik kullanımına ışık tutulmuştur.Article Geological-Geochemical Signatures of Opal Occurrences in Keciborlu (Isparta-Turkey)(Pamukkale Univ, 2022) Baspinar Tuncay, Ebru; Koken, Ekin; Kuscu, Mustafa; Cengiz, Oya; Aydemir, Fatih; Raimov, Rahmen; Tuncay, Ebru BaspınarSilica-rich solutions, considered as the final products of acidic volcanism, which started from the Late Miocene to throughout the Plio-Quaternary around Isparta, are effective along the main fault observed around the Keciborlu (Isparta) sulfur deposit. Therefore, opal occurrences are intensively observed along this fault zone. Opal occurrences are in various colors such as gray, beige, yellowish, reddish, blackish. Opals with a massive structure, observed as bands, are sharp -edged, conchoidal diffraction, translucent, matte, oily glossy surface opals are iron oxidized. Some opals contain brecciated rock fragments. The locations of the opal occurrences in the field were determined in this study. Using representative samples, structural and textural properties of opals were determined by thin section, scanning electron microscopy analyses, and mineral paragenesis was analyzed via x-ray diffraction and Fourier transform infrared spectroscopy analyses. Geochemical findings revealed chemical compositions. Based on the thin-section studies, it was observed that the opalized samples lost their primary properties due to the effect of hydrothermal solutions and they became iron oxidized, laminated, and argillized. In addition, they contain opaque minerals such as magnetite and hematite. Different micro textures such as amorphous, granular, desert rose, and lepisphere quartz associations were observed in SEM images. In the XRD and FTIR analyzes, it was determined that most of the opals were Opal CT and some of them were defined as Opal C type. Based on the geochemical analyses considering Ba <120 ppm and Ca >200 ppm, the remarkable changes in loss on ignition values, and the relative relationship between C/T ratio and Ga, such hydrothermal alterations in opals the Keciborlu opals were found to have the magmatic origin.Article Citation - WoS: 1Estimating the Power Draw of Grizzly Feeders Used in Crushing-Screening Plants Through Soft Computing Algorithms(Konya Teknik Univ, 2024-01-02) Koken, EkinIn this study, the power draw (P) of several grizzly feeders used in the Turkish Mining Industry (TMI) is investigated by considering the classification and regression tree (CART), random forest (RF) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) algorithms. For this purpose, a comprehensive field survey is performed to collect quantitative data, including power draw (P) of some grizzly feeders and their working conditions such as feeder width (W), feeder length (L), feeder capacity (Q), and characteristic feed size (F80). 80 ). Before applying the soft computing methodologies, correlation analyses are performed between the input parameters and the output (P). According to these analyses, it is found that W and L are highly associated with P. On the other hand, Q is moderately correlated with P. Consequently, numerous soft computing models were run to estimate the P of the grizzly feeders. Soft computing analysis results demonstrate no superiority between the performances of RF and CART models. The RF analysis results indicate that the W is necessary for evaluating P for grizzly feeders. On the other hand, the ANFIS-based predictive model is found to be the best tool to estimate varying P values, and it satisfies promising results with a correlation of determination value (R2) of 0.97. It is believed that the findings obtained from the present study can guide relevant engineers in selecting the proper motors propelling grizzly feeders.Article Beton Dayanım Özelliklerinin Yüzey Tepki Yöntemi, Genetik Algoritma ve Yapay Sinir Ağları İle Tahmini(2022-06-30) Koken, Ekin; Kilincarslan, Semsettin; Tuncay, Ebru BaspınarBu çalışmada, beton dayanım özellikleri yüzey tepki yöntemi, genetik algoritma ve yapay sinir ağları yöntemleri ile analiz edilmiştir. Altı farklı beton agregası kullanılarak küp (10x10x10 cm) ve prizmatik (15x15x60 cm) beton numuneleri hazırlanmış olup, beton tek eksenli basınç dayanımı (UCSc) ve eğilme dayanımının (FSc) tahminlenmesi için bazı tahmin modeller geliştirilmiştir. Geliştirilen modellerde beton yoğunluğu (ρc), beton agregalarının Los Angeles aşınma kaybı (LAA) ve betonlara ait P dalgası hızı (Vpc) gibi parametreler kullanılmıştır. Elde edilen modellerin performansları bazı istatistiksel göstergeler ışığında değerlendirilmiş ve genetik algoritma ve yapay sinir ağlarını temel alan yöntemlerin beton dayanım özelliklerini tahmininde başarılı bir şekilde kullanılabileceği belirlenmiştir.Article Citation - WoS: 1Assessment of Installed Power for Inclined Belt Conveyors Using Genetic Algorithm and Artificial Neural Networks(Konya Teknik Univ, 2022-06-01) Koken, EkinIn this study, the installed power (P inst , kW) of several inclined belt conveyors operating in the mining industry of Turkey was investigated through two soft computing algorithms (i.e., genetic expression programming (GEP) and artificial neural networks (ANN)). For this purpose, the most crucial belt (i.e., belt length (L), belt width (W), belt inclination (alpha)), operational (i.e., belt speed (Vb) b ) and throughput (Q)) and infrastructural (belt weight (Wb) b ) and idler weight (Wid)) id )) features of 42 belt conveyors were collected for each investigated belt conveyor. The collected data was transformed into a comprehensive dataset for soft computing analyses. Based on the GEP and ANN analyses, two robust predictive models were proposed to estimate the P inst . The performance of the proposed models was evaluated using several statistical indicators, and the statistical evaluations demonstrated that the models yielded a correlation of determination (R2) 2 ) greater than 0.95. Nevertheless, the ANN-based model has slightly overperformed in predicting the P inst values. In conclusion, the proposed models can be reliably used to estimate the P inst for the investigated conveyor belts. In addition, the mathematical expressions of the proposed models were given in the present study to let users implement them more efficiently.Article Modeling the Throughput of Horizontal Shaft Impact Crushers Using Regression Analyses, Artificial Neural Networks and Multivariate Adaptive Regression Spline(2022-10-27) Koken, EkinBu çalışmada, yatay milli darbeli kırıcıların (HSI) kırma kapasitesinin (Q), regresyon analizleri, yapay sinir ağları (ANN) ve çok değişkenli uyarlamalı regresyon analizi (MARS) kullanılarak araştırılmıştır. Bu amaçla, Türkiye'deki çeşitli taş ocaklarında ikincil kırma işlemlerinde kullanılan 32 farklı HSI tipi kırıcı ele alınmıştır. Çeşitli sayısal veriler (rotor genişliği (Rw), rotor çapı (Rd), rotor hızı (Vr), karakterize edilen besleme boyutu (d80), çalışma enerjisi (Oe) ve kırmataşın Los Angeles aşınma değeri (LAAV)) her bir kırma–eleme tesisinden elde edilmiştir. Öncelikle, toplanan veriler kullanılarak doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon analizleri gerçekleştirilmiştir. Daha sonra ise, bu kırıcıların Q değerini tahmin etmek için farklı ANN ve MARS analizleri yapılmıştır. Sonuç olarak, kırıcıların Q değerini tahmin etmek için güçlü tahmin modelleri geliştirilmiştir. Önerilen modellerin (M6–M10) belirleme katsayısı (R2) 0.91 ile 0.98 arasında değişmekte olup, söz konusu yüksek R2 değerleri geliştirilen modellerin göreceli başarısını göstermektedir. Bu nedenle, önerilen modeller, araştırılan HSI tipi kırıcıların Q değerini tahmin etmek için güvenilir bir şekilde kullanılabilir. Bununla birlikte, HSI tipi kırıcıların Q değerini etkileyen diğer faktörleri araştırmak için örnek çalışmalarının sayısı arttırılmalıdır.Article Evaluation of the Capacity of Apron Feeders Used in Crushing–Screening Plants by Response Surface Methodology and Artificial Intelligence Methods(2024-06-30) Koken, EkinBu çalışmada Apron besleyicilerin kapasitesi (Q), yüzey tepki yöntemi (RSM) ve bazı yapay zekâ yöntemleriyle araştırılmıştır. Bu bağlamda, Türk Madencilik Sektöründe (TMI) kullanılan Apron besleyicilerin yaygın çalışma koşullarına ilişkin niceliksel verilerin toplanması amacıyla kapsamlı bir saha araştırması yapılmıştır. Toplanan bu verilere göre, Apron besleyicilerin Q değerini etkileyen değiştirgelerin ortaya konması için RSM analizleri gerçekleştirilmiştir. Buna göre, besleyici hazne genişliği (B), taşınan malzemenin bant üzerindeki yüksekliği (D), konveyör hızı (V) ve doluluk faktörü (φ), Q değeri için en önemli faktörler olarak belirlenmiştir. Q değerlerindeki gözlemlemek için çeşitli etkileşim ve kontur grafikleri sunulmuştur. Ayrıca, apron besleyicilerin Q değerini tahmin için, çok değişkenli uyarlamalı regresyon analizi (MARS), uyarlamalı ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) ve yapay sinir ağları (ANN) gibi bazı yapay zekâ yöntemlerine dayılı bazı tahmin modelleri tanıtılmıştır. Kurulan tahmin modellerinin performansı dağılım grafiklerine göre değerlendirilmiş ve RSM metodolojisine dayalı tahmin modelinin, yapay zekâ tabanlı tahmin modellerine göre nispeten daha iyi sonuçlar sağladığı bulunmuştur. Sunulan tahmin modelleri, yüksek kapasiteli Apron besleyicilerin Q değerini tahmin etmek için güvenilir bir şekilde kullanılabilir. Ancak kırma-eleme tesisi tasarımcıları, düşük kapasiteli Apron besleyicileri değerlendirmek için sunulan tahmin modellerini kullanırken dikkatli olmalıdır. Elde edilen bulgulara dayanarak, bu çalışma, Apron besleyicilerinin Q değerini değerlendirmek için RSM metodolojisinin ve çeşitli yapay zekâ yöntemlerinin uygulanabilirliğini göstermiştir.Article Investigation of Rock Aggregate Quality Improvement Through Changes in Crushing Circuit: A Case Study on Vertical Shaft Impact Crusher(2021-12-04) Koken, Ekin; Cimsir, KeremBu çalışma kaya kırma döngüsünün agrega kalitesi üzerinde olan etkilerini araştırmaktadır. Bu amaçla, Vize’de (Kırklareli, Türkiye) bulunan bir kırma – eleme tesisi dikkate alınmıştır. Mevcut çalışma koşulları dikkate alınarak, kırma – eleme tesisinin bilgisayar ortamında simülasyonu yapılmıştır. Simülasyonlar üretim miktarı, kırıcıların verimliliği ve boyut küçültme oranı gibi niceliksel verileri içermektedir. Konik ve dik milli kırıcılar dikkate alınarak, kaya agrega kalitesi 33 – 63 mm boyut grubundaki agregalar için araştırılmıştır. Büyük ölçekte gerçekleştirilen parçalanma deneylerinde, kaya agrega kalitesinin kırma döngüsünden etkilendiği belirlenmiştir. Kırma döngüsünde yapılan bazı değişimler ile, araştırılan agregaların Los Angeles aşınma değeri ve yassılık indeksi sırasıyla %32 ve %35 oranlarında iyileştirilmiştir. Bu çalışmada agrega kalitesi iyileştirme süreçlerine ilişkin ana hatlar ve detaylar verilmiştir.