Experimental Flow Analysis Using Artificial Neural Networks in Submersible Pumps
Loading...
Date
2019
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Konya Technical University
Open Access Color
GOLD
Green Open Access
Yes
OpenAIRE Downloads
OpenAIRE Views
Publicly Funded
No
Abstract
Article coverage, the flowanalysis of the flow of deep well water pumps was carried out using artificialneural networks. Flow data of the pumps were measured by using flowmeter. Dataobtained were used as desired values for neural network predictor. The desireddata and the graphics created by the neural network were found to be compatiblewith the data actually found. As a result, the failure of the pumps can bedetermined by flow inputs to the neuarlnetwork predictor and then the pump can be installed and the defective part canbe intervened.
Makale kapsamında, derinkuyu su pompalarının su debisinin deneysel akış analizi, yapay sinir ağlarıkullanılarak gerçekleştirilmiştir. Pompanın en önemli parametresi olan debiverisi debimetre ile elde edildi. Elde edilen veriler kullanılarak yapay sinirağı modeli ile yeni modeller oluşturuldu. Aktarılan veriler ve programınoluşturduğu grafikler gerçekte oluşturulan veriler ile birbirlerine uyumluolduğu gözlemlenmektedir. Sonuç olarak, pompaların arızası yapay sinir ağı ile yapılan debi girişleri ile tespitedilebilir ve sonrasında pompanın, de-montajı gerçekleştirilip direk arızalıkısma müdahale edilebilecek seviyeye gelinebilir.
Makale kapsamında, derinkuyu su pompalarının su debisinin deneysel akış analizi, yapay sinir ağlarıkullanılarak gerçekleştirilmiştir. Pompanın en önemli parametresi olan debiverisi debimetre ile elde edildi. Elde edilen veriler kullanılarak yapay sinirağı modeli ile yeni modeller oluşturuldu. Aktarılan veriler ve programınoluşturduğu grafikler gerçekte oluşturulan veriler ile birbirlerine uyumluolduğu gözlemlenmektedir. Sonuç olarak, pompaların arızası yapay sinir ağı ile yapılan debi girişleri ile tespitedilebilir ve sonrasında pompanın, de-montajı gerçekleştirilip direk arızalıkısma müdahale edilebilecek seviyeye gelinebilir.
Description
DergiPark: 623995
konjes
konjes
Keywords
Deep well pump, artificial neural networks, flow rate, submersible pump, pump failure, Derin kuyu pompası, yapay sinir ağları, debi, dalgıç pompa, pompa arızası, Endüstri Mühendisliği, Engineering, Yazılım Mühendisliği, Bilgi Sistemleri, Deep well pump;artificial neural networks;flow rate;submersible pump;pump failure, Mühendislik, Makine, İstatistik ve Olasılık, Bilgisayar Bilimleri, Derin kuyu pompası;yapay sinir ağları;debi;dalgıç pompa;pompa arızası
Turkish CoHE Thesis Center URL
Fields of Science
0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 02 engineering and technology
Citation
WoS Q
Q4
Scopus Q
N/A

OpenCitations Citation Count
1
Source
Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi
Volume
7
Issue
Start Page
895
End Page
908
Collections
PlumX Metrics
Citations
CrossRef : 1
Downloads
3
checked on Feb 03, 2026
Google Scholar™


