Accident severity prediction of Zonguldak district underground coal mines by machine learning techniques

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, MADEN MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: MERVE ÖZDEMİR AYDIN

Danışman: CELAL KARPUZ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Yer altı kömür madenciliği, kazalar nedeniyle dünyanın en tehlikeli sektörleri arasında yer almaktadır. Bu nedenle, bu çalışma karar ağacı, destek vektör makinesi ve sinir ağı algoritmalarını kullanarak yeraltı kömür madenleri için bir kaza şiddeti tahmin modeli oluşturmayı amaçlamaktadır. Kazaların ciddiyetinin tanımlanması, ciddi kazalara neden olacak risklerin önlenmesinde etkili bir yol sağlayacaktır. Bu çalışma aynı zamanda iş güvenliği yönetimi için yeraltı kömür madenleri için kaza şiddeti tahmin modellerinin tasarlanması ile ilgili literatürdeki boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada, kaza şiddeti tahmin modeli oluşturmak amacıyla Turkiye Taş Kömürü İşletmesi'nin Amasra, Armutçuk, Karadon, Kozlu, Üzülmez bölgelerine ait vardiya, kaza günü, meslek, eğitim, kazanın türü, kazanın nedeni, kazanın yeri, kazanın şiddeti, yaş, kıdem, etkilenen vücut bölümü gibi bilgilerden oluşan 11 değişken ve iki yıllık zaman dilimini kapsayan 8406 adet yeraltı kaza verisi kullanılmıştır. Makine öğrenimi algoritmalarını uygulamadan önce, boyutları azaltmak ve verileri anlamlı ve açıklanması daha kolay olan daha az değişkenle ifade etmek için temel bileşenler analizi uygulanmıştır. Temel bileşenler analizi verilerin %81,82'inin (kümülatif varyans yüzdesi) yedi bileşenle yorumlanabileceği sonucunu sağlamıştır. Bu yedi değişken kullanılarak, karar ağacı, destek vektör makinesi ve sinir ağı algoritmaları uygulanarak tahmin modelleri oluşturulmuştur. Karar ağacı modeli %78,5, destek vektör makine modeli %79,2 ve sinir ağı modeli %78,5 doğruluğa sahiptir. Sonuç olarak, en doğru tahmin sonuçlarını veren kaza şiddeti tahmin modelinin bu veri seti için destek vektör makineleri olduğuna karar verilmiştir. Eğitilmiş tahmin modeli sonuçlarına göre, baskın olan doğru sınıflandırılmış kaza şiddeti hafif yaralanmadır.