Demiryollarında Gerilimsiz Ray Sıcaklığı Belirleme: Makine Öğrenmesi ve Güncel Meteorolojik Verilerle Türkiye İçin Geliştirilen Yeni Bir Yöntem

Authors : Ferhat Çeçen

Pages : 96-110

Doi:10.47072/demiryolu.1591710

View : 36 | Download : 39

Publication Date : 2025-01-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Çağımızda, küresel ısınma ve iklim değişikliğinin artan etkileri, konvansiyonel Gerilimsiz Ray Sıcaklığı (SFT) belirleme yöntemlerinin revize edilmesini gündeme getirmiştir. Bu çalışma, Türkiye’nin iklim koşullarına uygun, yeni bir SFT belirleme metodu sunmaktadır. Bu bağlamda çalışma kapsamında, Türkiye’nin 81 iline ait güncel meteorolojik veriler, Scipy.optimize modülünde yer alan SLSQP (Sequential Least Squares Programming, Ardışık En Küçük Kareler Programlaması) algoritması kullanılarak analiz edilmiştir. Her il için optimum SFT değerleri hesaplanmış ve bu değerlerin olası en yüksek ray sıcaklıklarıyla ilişkisi, Sklearn kütüphanesinin LinearRegression sınıfı kullanılarak oluşturulan bir makine öğrenmesi modeliyle incelenmiştir. Bu şekilde, ülke genelinde uygulanabilecek yeni bir SFT bağıntısı geliştirilmiştir. Sonuçlar, mevcut (konvansiyonel) yöntemle SFT belirlemesi yapıldığı takdirde, 81 ilin 43’ünde kritik ray sıcaklıklarının aşıldığını ve bu aşım miktarının (ΔT) 48 °C’ye kadar ulaştığını göstermektedir. Bu durum, işlem kapasitesinde düşüşlere ve mali kayıplara yol açabilecektir. Önerilen yöntemle hesaplanan SFT değerleri ise yalnızca bir ilde hız kısıtlaması gerektirmekte ve diğer 80 ilde ΔT değerlerini 36 °C’nin altında tutmaktadır. Sonuç olarak, bu yeni SFT bağıntısının, rayların termal burkulması (flambaj) riskini daha verimli yönetmek adına sektöre katkı sağlaması beklenmektedir.
Keywords : Gerilimsiz ray sıcaklığı, Demiryolu ray termal burkulması, Flambaj, İklim değişikliği