Fuel consumption prediction in chemical tanker with data-driven methods

Ticari gemilerde yakıt tüketimi denizcilik işletmelerinde en önemli gider kalemini oluşturmaktadır. Aynı zamanda enerji verimliliği ile de yakından alakalı olan bu konu denizcilik sektörü açısından son derece önem arz etmektedir. Uluslararası Denizcilik Örgütü kuralları gereği denizcilik sektöründe emisyon azaltma konusunun gündemdeki yerini koruduğu da göz önünde bulundurulduğunda gemilerde yakıt tüketimi ve ortaya çıkan emisyonlar denizcilik otoriteleri tarafından ciddi olarak takip edilmektedir. Bu çalışmada bir kimyasal tanker gemisinin yakıt tüketimi gerçek sefer verilerinden hareketle veriye dayalı yöntemler yardımıyla modellenip tahmin edilmiştir. Öncelikle gemiden alınan sefer verileri işlenip algoritmaların üzerinde çalışabileceği hale getirilmiştir. Algoritmalar veri seti üzerinde çalıştırılmış ve yakıt tüketimi tahmin başarımları incelenmiştir. İlk aşamada bazı algoritmaların başarısı yetersiz bulunmuştur. Tahmin başarımları yetersiz bulunan algoritmaların parametreleri ayarlanarak tahmin işlemi tekrar edilmiştir. Son olarak hata metrikleri kullanılarak algoritmaların yaptığı tahminler karşılaştırılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde Çok Katmanlı Derin Sinir Ağı yönteminin kimyasal tanker yakıt tüketimi tahmini problemi kapsamında ele alınan diğer yöntemlerden daha başarılı olduğu tespit edilmiştir.