Yazar "Mutlu, Mustafa" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 4 / 4
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe A review of relevant parameters for assessing indoor air quality in educational facilities(Academic Press Inc Elsevier Science, 2024) Branco, Pedro T. B. S.; Sousa, Sofia I. V.; Dudzinska, Marzenna R.; Ruzgar, Duygu Gazioglu; Mutlu, Mustafa; Panaras, Georgios; Weersink, AnnemarieIndoor air quality (IAQ) in educational facilities is crucial due to the extended time students spend in those environments, affecting their health, academic performance, and attendance. This paper aimed to review relevant parameters (building characteristics and factors related with occupancy and activities) for assessing IAQ in educational facilities, and to identify the parameters to consider when performing an IAQ monitoring campaign in schools. It also intended to identify literature gaps and suggest future research directions. A narrative literature review was conducted, focusing on seven key parameters: building location, layout and construction materials, ventilation and air cleaning systems, finishing materials, occupant demographics, occupancy, and activities. The findings revealed that carbon dioxide (CO2) levels were predominantly influenced by classroom occupancy and ventilation rates, while particulate matter (PM) concentrations were significantly influenced by the building's location, design, and occupant activities. Furthermore, this review highlighted the presence of other pollutants, such as trace metals, polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), carbon monoxide (CO), nitrogen dioxide (NO2), ozone (O3), and radon, linking them to specific factors within the school environment. Different IAQ patterns, and consequently different parameters, were observed in various school areas, including classrooms, canteens, gymnasiums, computer rooms, and laboratories. While substantial literature exists on IAQ in schools, significant gaps still remain. This study highlighted the need for more studies in middle and high schools, as well as in other indoor microenvironments within educational settings beyond classrooms. Additionally, it underscored the need for comprehensive exposure assessments, long-term studies, and the impacts of new materials on IAQ including the effects of secondary reactions on surfaces. Seasonal variations and the implications of emerging technologies were also identified as requiring further investigation. Addressing those gaps through targeted research and considering the most updated standards and guidelines for IAQ, could lead to define more effective strategies for improving IAQ and safeguarding the students' health and performance.Öğe Deep learning based electricity demand forecasting to minimize the cost of energy imbalance: A real case application with some fortune 500 companies in Turkiye(Pergamon-Elsevier Science Ltd, 2023) Isik, Gurkan; Ogut, Hulisi; Mutlu, MustafaIn this study, the electricity demands of some Fortune 500 companies in Turkiye have been forecasted by using deep learning techniques. This is a quite harder problem than the forecasting of the aggregated electricity demand in which the negative and positive fluctuations are absorbed on paper. Forecasting of firm-level electricity demand is an important problem since it can help automating firms' routine forecasting operations, reducing the electricity supply costs of the firms by improving the quality of the forecasts, and improving the quality of the electricity on the transmission network. Long Short-Term Memory (LSTM) and Multilayer Perceptron (MLP) techniques have been preferred concerning the successful results in the literature. As the originality of this paper, the Multiple Seasonal-Trend Decomposition using Loess (MSTL) technique is used for the electricity demand forecasting problem for the first time. The obtained results showed that although it is simple to implement, MSTL outperforms MLP and LSTM for most of the firms operating in mass production form. It is seen that the complexity of the model does not always guarantee good results and simple methods sometimes can work well. Load balancing studies are also very important for the economic sustainability of the industry since the electricity price and imbalance penalty have extremely increased (i.e., 8 times in Turkiye) during the post-pandemic period. Therefore, the energy cost reduction potential of the companies has also been assessed. This study resulted in cost savings of approximately 378 minimum wages for the pilot company.Öğe Derin pekiştirmeli öğrenme tabanlı enerji maliyeti optimizasyonu(Bursa Teknik Üniversitesi, 2024) Mutlu, Mustafa; Işık, GürkanTürkiye'nin de içinde yer aldığı gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde elektrik üretimi ve tedariki alanında lisans sahibi işletmeler enerji ticareti operasyonlarını enerji piyasalarında gerçekleştirmektedir. Enerji piyasalarında etkin bir şekilde ticari operasyonları sürdürebilmek önemli derece enerji sektörü bilgisi ve yüksek efor gerektirmektedir. Özellikle ana iş kolu enerji olmayan büyük sanayi kuruluşları için bu sektör bilgisine sahip olmak ve bu işlemleri etkin bir şekilde yönetmek oldukça zordur. İşletmeler her gün sabah bir sonraki günün 24 saatine ait tüketim ve üretim planlaması yapmak zorundadır. Planda yaşanan sapmalar için ise gün içi piyasasında ticaret yapılmaktadır. İşletmeler gün içi piyasasında plandan sapmalar için ticaret yapabildikleri gibi kâr amacıyla alım satım işlemleri de yapabilmektedir. Ay içerisinde yapılan tüm ticari faaliyetlerin sonucunda piyasadan satın alınan elektrik miktarı, piyasaya satılan elektrik miktarı, şebekeden çekilen elektrik miktarı, şebekeye verilen elektrik miktarı ve plandan yaşanan sapmalarla birlikte toplam enerji maliyetleri hesaplanmaktadır. Taleplerinin üzerinde elektrik üretimi yapan işletmeler yaptıkları talep fazlası satış ile buradan gelir de elde ederken tükettikleri enerjinin maliyetini ağırlıklı olarak kendi elektrik üretim maliyetleri belirlemektedir. Gün öncesi piyasalarda etkin ticaret yapabilmek için en önemli yaklaşım elektrik fiyatının düşük olduğu saatlerde elektrik talebini şebekeden karşılamak, yüksek olduğu saatlerde ise üretebilecekleri maksimum kapasite ile içerde üretim yapmaktır. Gün öncesi piyasaları arz ve talebin eşleşmesi usulüne dayalı olarak bir sonraki günün 24 saatini oluşturan tek seferlik bir teklif ile çalıştığı için kolaylıkla yönetilebilir durumdadır. Ancak gün içi piyasalar yapısı gerekli sürekli emir gönderilen ve emirlerin takip edilmesi gereken dinamik bir piyasadır. Plandan sapmaların en uygun fiyatlar ile kapatılması ve gelir artıcı işlemlerin yapılması toplam enerji maliyetinin düşürülmesinde önemli bir etkiye sahiptir. Bu çalışmada, gün içi piyasalarında etkin ticaret yapabilmek için pekiştirmeli öğrenme destekli enerji ticaret stratejisi belirleme mekanizması geliştirilmiştir. Mevcut piyasa robotları kural tabanlı yapıda çalışmaktadır. Önerilen mekanizmanın, enerji piyasalarındaki alım satım dengesinin sağlanması ve firmaların enerji alım satım operasyonlarında maliyet optimizasyonunun sağlanması konularında önemli katkıları olacağı düşünülmektedir. Oluşturulacak mekanizma, makine öğrenmesi destekli analitik kabiliyetleri sayesinde, piyasalardaki enerji maliyetine ilişkin öngörü oluşturabilecektir. Bu öngörü, enerji maliyetini azaltacak piyasa stratejisini belirleme ve uygulama noktasında tutarlı bir davranış ortaya çıkmasına katkı sunacaktır. Yapılan çalışmanın diğer bir önemli motivasyonu ise ülke elektrik şebekelerinin stabilitesinin sağlanması ve elektrik kalitesinin arttırılmasına yapacağı katkıdır. Enerji ticaret stratejisi belirlemiş ve buna uygun olarak enerji piyasalarında analitik bir şekilde ticaret yapan firmaların oluşması sayesinde elektrik hatlarındaki yük dengesizlikleri azaltılabilir. Çalışma kapsamında EPİAŞ şeffaflık platformunda yayımlanan gün içi piyasalarında gerçekleşen işlem akışı ve fiyatlar üzerinde etkisi olan diğer verilerden faydalanılarak gün içi piyasalarında alım satım işlemlerini otonom bir şekilde gerçekleştiren derin pekiştirmeli öğrenme modeli geliştirilmiştir. Modelin işlem trendini belirlemesine yardımcı olmak amacıyla yine EPİAŞ şeffaflık platformunda yayımlanan verilerden faydalanılarak gün öncesinden bir sonraki günün dengesizlik fiyatlarına etki eden sistem marjinal fiyatı aralık tahmini yapılmıştır. Belirlenen model firmalar tarafından belirlenen limitler içerisinde otonom bir şekilde işlem yaparken limitlerin dışarısında kalan senaryolar için karar destek sistemi vazifesi görmektedir.Öğe Suggestion of an Indicator to Evaluate Material Deposition in Resistance Spot Welding: Weld-Surface Interaction Index(Springer, 2018) Kinagu, Hasan Melih; Gokcedaglioglu, Mehmet; Ates, Fatih; Küçükelyas, Burak; Mutlu, Mustafa; Uzunsoy, DenizResistance spot welding (RSW) is still leading joining process in the automotive industry due to the simplicity and speed of the process. On the other hand, galvanized steel sheets provide improvement in corrosion resistance of the auto body. Material deposition has an influence on the corrosion resistance and weld strength; however, in the literature very little effort has been made to identify any weld-surface interaction numerically. In this study, a numerical approach called Weld-Surface Interaction Index (I-WSI) has been introduced to investigate the effect of material deposition on the corrosion sensitivity of the welding zone and its periphery. A systematic investigation was carried out to better understand the effects of an electrode cap-galvanized steel sheet interface on the corrosion resistance of spot-welded steel. The chemical composition of DP600 steel sheet and Z-Trode electrode cap was analyzed by using a spectrometer. The specimens were then joined by using same caps up to 1200 welds. SEM-EDS analysis was also performed on the chosen specimens to determine the weight percentages (wt.%) of Fe, Zn and Cu. EDS analysis results and coefficient of variation wt.% of Fe, Zn and Cu were used to compose I-WSI formula. In the proposed formula, wt.% of Zn represented resistivity of the cover to corrosion, while wt.% of Fe represents the vulnerability.
