Ferrokrom Baca Tozu İkameli Çimentoların Basınç Dayanımlarının ANFIS ile Tahmini

Yıl 2024, Cilt: 5 Sayı: 2, 8 - 17

Selcan Kaya , Serkan Subaşı , Yılmaz Koçak

https://doi.org/10.53608/estudambilisim.1536650

Öz

Ülkemizde ve dünyada ekonomik ve ekolojik nedenlerden dolayı gerek doğal gerekse yapay mineral katkılar çimento ve beton teknolojisi alanında akademik birçok araştırmaya konu olmaktadır. Özellikle endüstriyel atıklar çevreye olumsuz etkileri nedeniyle daha fazla dikkat çekmektedir. Bu nedenle, ekolojik sorunlar oluşturan ve yüksek düzeyde toksik elementlerin kaynaklarından biri olarak dikkat çeken ve endüstriyel bir atık olan ferrokrom baca tozunun çimento teknolojisinde kullanımı oldukça faydalı olacaktır. Bu çalışma, farklı oranlarda ve farklı hidratasyon yaşlarındaki ferrokrom baca tozu ikameli harçların basınç dayanımlarının üç farklı ANFIS modeli ile tahmin edilmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında, Portland çimentosuna %0, %2.5, %5, %7.5 ve %10 oranlarında ferrokrom baca tozu ikame edilmiş ve bu harçların basınç dayanımları belirlenmiştir. İkinci aşamada, ANFIS editöründe yer alan “üçgen”, “yamuk” ve “gauss” üyelik fonksiyonu ile üç farklı model oluşturularak harçların basınç dayanımları tahmin edilmiştir. Son bölümde tahmin sonuçları, gerçek değerlerle ve R2, MAPE ve RMSE istatiksel yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen verilere göre “gauss” üyelik fonksiyonu ile tahmin edilen basınç dayanımı değerlerinin yaklaşık %98 doğrulukla tahmin edildiği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Portland çimento, Ferrokrom baca tozu, Basınç dayanımı, ANFIS

Etik Beyan

Yazarlar etik görev ve sorumluluklara uyduklarını ve çalışmanın özgün olduğunu beyan eder.

Destekleyen Kurum

Düzce Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projesi Komisyon Başkanlığı

Proje Numarası

2024.06.05.1461

Teşekkür

Yazarlar, çimento deney ve analizlerinin gerçekleştirilmesinde katkı sağlayan Düzce ili Yığılca ilçesinde bulunan Marmara Çimento Fabrikası yetkilileri ve çalışanları ile Finansal destekleri için (Proje kod numarası: 2024.06.05.1461) Düzce Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projesi Komisyon Başkanlığı’na teşekkürlerini sunarlar.

Prediction of Compressive Strength of Ferrochrome Flue Dust Substituted Cements via ANFIS

Öz

Due to economic and ecological reasons in our country and the world, both natural and artificial mineral admixtures are the subject of many academic researchers in the field of cement and concrete technology. Especially industrial wastes attract more attention due to their negative effects on the environment. Therefore, the use of ferrochrome flue dust, which is an industrial waste that creates ecological problems and draws attention as one of the sources of highly toxic elements, will be very useful in cement technology. This study was carried out to predict the compressive strength of ferrochrome flue dust substituted mortars at different ratios and hydration ages by three different ANFIS models. In the first stage of the study, ferrochrome flue dust was substituted into Portland cement at 0, 2.5, 5, 7.5 and 10% ratios, and the compressive strengths of these mortars were determined. In the second stage, the compressive strengths of the mortars were predicted by creating three different models with the ‘triangle’, ‘trapezoid’ and ‘gauss’ membership functions in the ANFIS editor. In the last stage, the prediction results were compared with the actual values and statistical methods of R2, MAPE and RMSE. According to the data obtained, it was seen that the compressive strength values predicted with the ‘gauss’ membership function were predicted with approximately 98% accuracy.

Anahtar Kelimeler

Portland cement, Ferrochrome flue dust, Compressive strength, ANFIS

Proje Numarası

2024.06.05.1461

Kaynakça

• [1] Erdoğan, T. Y. 2010. Beton. ODTÜ Geliştirme Vakfı Yayıncılık ve İletişim AŞ., Ankara, 11s.
• [2] Okoji, A. I., Anozie, A. N., Omoleye, J. A. 2022. Evaluating the thermodynamic efficiency of the cement grate clinker cooler process using artificial neural networks and ANFIS. Ain Shams Engineering Journal, 13(5), 101704. https://doi.org/10.1016/j.asej.2022.101704
• [3] Singh, N. B., Middendorf, B. 2020. Geopolymers as an alternative to Portland cement: An overview. Construction and Building Materials, 237, 117455. https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2019.117455
• [4] Rao, D. S., Angadi, S. I., Muduli, S. D., Nayak, B. D. 2010. Valuable waste. Res Dev Miner Process Engl Ed, 51(5), 2-6.
• [5] Angadi, S. I., Rao, D. S., Prasad, A. R., Rao, R. B. 2011. Recovery of ferrochrome values from flue dust generated in ferroalloy production–a case study. Mineral Processing and Extractive Metallurgy, 120(1), 61-63.
• [6] Ozcan, G., Kocak, Y., Gulbandilar, E. 2018. Compressive strength estimation of concrete containing zeolite and diatomite: an expert system implementation. Computers and Concrete, An International Journal, 21(1), 21-30.
• [7] Güvenç, U., Koçak, B. 2022. Pomza ve Diatomitin Portland Çimentosunun Basınç Dayanımına Etkilerinin ANFIS ile Tahmini. Eskişehir Türk Dünyası Uygulama ve Araştırma Merkezi Bilişim Dergisi, 3(1), 18-25. https://doi.org/10.53608/estudambilisim.1051136
• [8] Vakhshouri, B., Nejadi, S. 2018. Prediction of compressive strength of self-compacting concrete by ANFIS models. Neurocomputing, 280, 13-22. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.09.099
• [9] Gkountakou, F., Papadopoulos, B. 2020. The use of fuzzy linear regression and ANFIS methods to predict the compressive strength of cement. Symmetry 12, 1295. https://doi.org/10.3390/sym12081295
• [10] Chang, W., Zheng, W. 2022. Compressive strength evaluation of concrete confined with spiral stirrups by using adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). Soft Computing, 26(21), 11873-11889. https://doi.org/10.1007/s00500-022-07001-2
• [11] Kocak, B., Pınarcı, İ., Güvenç, U., Kocak, Y. 2023. Prediction of compressive strengths of pumice-and diatomite-containing cement mortars with artificial intelligence-based applications. Construction and Building Materials, 385, 131516. https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2023.131516
• [12] Al-Haidari, H. S. J., Al-Haydari, I. S. 2022. Artificial intelligence-based compressive strength prediction of medium to high strength concrete. Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Civil Engineering, 46(2), 951-964. https://doi.org/10.1007/s40996-021-00717-5
• [13] Ly, H. B., Pham, B. T., Dao, D. V., Le, V. M., Le, L. M., Le, T. T. 2019. Improvement of ANFIS model for prediction of compressive strength of manufactured sand concrete. Applied Sciences, 9(18), 3841. https://doi.org/10.3390/app9183841
• [14] Nafees, A., Javed, M. F., Khan, S., Nazir, K., Farooq, F., Aslam, F., ... Vatin, N. I. 2021. Predictive modeling of mechanical properties of silica fume-based green concrete using artificial intelligence approaches: MLPNN, ANFIS, and GEP. Materials, 14(24), 7531. https://doi.org/10.3390/ma14247531
• [15] TS EN 197-1, 2012. Çimento- Bölüm 1: Genel Çimentolar Bileşim, Özellikler ve Uygunluk Kriterleri. Türk Standartları, Ankara, Türkiye.
• [16] TS EN-196-1, 2016. Çimento deney metodları-Bölüm 1: Dayanım tayini. Türk Standartları, Ankara, Türkiye.
• [17] Akiner, M. E., Ghasri, M. 2024. Comparative assessment of deep belief network and hybrid adaptive neuro-fuzzy inference system model based on a meta-heuristic optimization algorithm for precise predictions of the potential evapotranspiration. Environmental Science and Pollution Research, 31(30), 42719-42749. https://doi.org/10.1007/s11356-024-33987-3
• [18] Jang, J. S. 1993. ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 23(3), 665-685. https://doi.org/10.1109/21.256541
• [19] Jithendra, T., Sharief Basha, S., Das, R., Gajjela, R. 2024. Modeling and optimization of WEDM of monel 400 alloy using ANFIS and snake optimizer: A comparative study. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, 238(5), 1573-1589. https://doi.org/10.1177/09544062231187207
• [20] Erdem, Y., Koçak, Y. 2024. Silis Dumanı İkameli Çimentoların Priz Sürelerinin ANFIS ile Tahmini. Eskişehir Türk Dünyası Uygulama ve Araştırma Merkezi Bilişim Dergisi, 5(1), 45-52. https://doi.org/10.53608/estudambilisim.1460831