Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.13091/2040
Title: Experimental Flow Analysis Using Artificial Neural Networks In Submersible Pumps
Other Titles: DALGIÇ POMPALARDA YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK DENEYSEL AKIŞ ANALİZİ
Authors: Kalkat, Menderes
Tom, Veli
Keywords: Deep well pump
artificial neural networks
flow rate
submersible pump
pump failure
Derin kuyu pompası
yapay sinir ağları
debi
dalgıç pompa
pompa arızası
Publisher: Konya Technical University
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.
Description: DergiPark: 623995
konjes
URI: https://doi.org/10.36306/konjes.623995
https://dergipark.org.tr/tr/pub/konjes/issue/51191/623995
https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/907226
https://hdl.handle.net/20.500.13091/2040
ISSN: 2667-8055
Appears in Collections:Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi

Files in This Item:
File SizeFormat 
10.36306-konjes.623995-907226.pdf1.98 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

56
checked on May 6, 2024

Download(s)

34
checked on May 6, 2024

Google ScholarTM

Check




Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.