Taşıt kaynaklı emisyonların modellenmesinde derin öğrenme ve hesaplamalı akışkanlar dinamiği yöntemleri kullanarak yüksek çözünürlüklü hava kirliliği modellemesinin geliştirilmesi

by Tuğçe Akca Güler | Ara 11, 2024
Projenin Destekleyicisi: Tubitak 1001_122Y267

Proje Yürütücüsü: Prof. Dr. S. Levent Kuzu   (İstanbul Teknik Üniversitesi
Araştırmacılar: Prof. Dr. Şeref Naci Engin   (Yıldız Teknik Üniversitesi)

Hava kalitesi modelleme çalışmaları konvansiyonel olarak dispersiyon modelleri kullanılarak gerçekleştirilmekte ve yer seviyesi ya da belirlenen başka bir yükseklikte kirletici konsantrasyonu tahmini gerçekleştirilmektedir. Özellikle kentsel alanlarda binaların modelleme alanına eklenmemesi araçların geçiş yaptığı sokak/cadde gibi arazi şekillerinde tahmin hatalarına sebep olmaktadır. Bunun yanında emisyon hesaplarında varsayımlar yapılarak gerçekten uzak olabilecek emisyon tahminleri gerçekleştirilmektedir. Önerilen bu projenin yenilikçi yönü i) binalar dahil gerçek arazi şartlarının model çalışmasına entegre edilmesi, ii) modelleme bölgesi ve zamanı için geçen taşıtların tip, sayı ve hız verilerinin eş zamanlı olarak elde edilmesidir. Akabinde elde edilen veriler yüksek çözünürlüklü hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD) modeline girdi olarak verilerek geometrinin herhangi bir noktasında kirletici tahmini yapılacaktır.

Çalışmada, trafik emisyonlarını temsil etmesi açısından NO, NO2 ve CO emisyonları hesaplanıp, modellenecektir. Model sonuçları hava kalitesi ölçüm istasyonundan elde edilen verilerle karşılaştırılacaktır. Taşıt kaynaklı emisyonların tahmini için daha yenilikçi bir yöntem olan derin öğrenme kullanılacaktır. Sabit trafik kameraları kameralarından elde edilen görüntüler işlenerek YOLO nesne algılama algoritması ile gerçek zamanlı olarak araçların tipi, hızı, sayılarını içeren kapsamlı bir veri seti şeklinde elde edilecek böylece her aracın bölgedeki kirlilik düzeyine katkısı dinamik bir şekilde belirlenebilecektir. Taşıt kaynaklı toplam emisyonlar COPERT kullanılarak hesaplanacaktır. En kapsamlı hesap metodolojisi olan 3. Kademe (Tier-3)’e göre işlemler yapılacaktır. Elde edilen veriler HAD modelinde girdi olarak kullanılacaktır.

                                       
(a) Nesne etiketleme ve araç tanımlama          (b) 
Hava kalitesi modeli

İTÜ İnşaat Fakültesi

ins-anasayfa

İnşaat Fakültesinin hedefi, sürekli gelişme yaklaşımı ile yürüttüğü ve uluslararası ölçekte de kabul gören öğretim, araştırma ve sanayiye yönelik hizmetlerindeki başarısı ile İTÜ'nün önde gelen fakültesi olmak ve Üniversitenin değerleri ve geleneğini ilke edinerek yürüttüğü politikaların takipçisi olmak, bu politikaları geliştirmek ve yenilemektir.


Bilgi birikimlerini mühendislik problemlerini çözmede ve tasarım yapmada etkin olarak kullanma yetisine sahip, çevreye, topluma ve etik değerlere karşı sorumluluklarının bütünüyle farkında olan çağdaş mühendisler yetiştirmek.


İleri teknolojiler ve çok disiplinli mühendislik alanlarında bilimsel ve uygulamalı araştırma yürütme becerisine sahip yüksek lisans ve doktora düzeyinde mühendisler yetiştirmek.