Enart Enerji, EDMAP ile Rüzgar Türbini Kanat Malzemesini Veriyle Seçiyor
Enart Enerji, 300+ MW kurulu güçle faaliyet gösterdiği rüzgar tarlalarında kanat malzemesi seçimini sezgisel yöntemlerle yapıyordu. Corius'un geliştirdiği EDMAP modeli, R²=0.9997 doğrulukla mekanik özellikleri tahmin ederek malzeme seçim süresini 2–4 haftadan 8 dakikaya indirdi ve kanat ömrünü %30 uzattı.
Farklı sıcaklık koşullarında kanat malzemesi seçimi sezgisel yapılıyordu; hatalı seçimler kanat ömrünü kısaltıyor, yüksek bakım maliyetlerine yol açıyordu
EDMAP (EpoxyDMA-Predictor) — MLP tabanlı makine öğrenmesi modeli; sıcaklık ve malzeme kimliğiyle epoksi mekanik özelliklerini R²=0.9997 doğrulukla tahmin eder
Kanat ömrü %30 uzadı, yıllık bakım maliyeti %22 düştü, malzeme seçim süresi 2–4 haftadan 8 dakikaya indi, 6 ayda tam ROI
Enart Enerji Hangi Operasyonel Sorunlarla Karşılaşıyordu?
Enart Enerji, Ege ve Marmara bölgelerinde 15'ten fazla rüzgar tarlasında 300+ MW kurulu güçle faaliyet gösteren büyük bir yenilenebilir enerji şirketidir. Türbin kanatları, yüksek stres altında çalışan cam elyaf takviyeli epoksi kompozitlerden üretilmektedir. Ancak Türkiye'nin farklı bölgelerindeki sıcaklık aralıkları (−10 °C ile +45 °C) malzemenin mekanik davranışını dramatik biçimde etkiler. Bu değişkene göre sistematik bir malzeme seçim süreci olmadığından ekip, ya aşırı maliyetli premium epoksileri tercih ediyor ya da sıcaklık kaynaklı yorulma arızalarıyla yüzleşiyordu.
- Sıcaklık-mekanik özellik ilişkisi laboratuvar testleriyle belirleniyor; test süreci malzeme başına 2–4 hafta sürüyordu
- Yanlış malzeme seçiminden kaynaklanan erken çatlak ve katmanlanma hasarı yılda ortalama 3–5 kanat değişimine neden oluyordu
- Depolama modülü (E′) ve enerji sönümleme (tanδ) değerleri manuel DMA testleriyle ölçülüyor, sonuçlar elektronik tablolarda takip ediliyordu
- Mevcut testler yalnızca prototip aşamasında yapılıyor; sahada gözlemlenen sıcaklık senaryoları için geriye dönük tahmin imkânı yoktu
- Farklı tedarikçilerin epoksi formülasyonlarını karşılaştırmak için standart bir sayısal kriter bulunmuyordu
Corius Bu Sorunları Nasıl Çözdü?
Corius, Enart Enerji'nin Ar-Ge ekibiyle birlikte EDMAP (EpoxyDMA-Predictor) adlı makine öğrenmesi modelini geliştirdi. Model; sıcaklık ve malzeme kimliği girdisiyle Depolama Modülü (E′), Kayıp Modülü (E″) ve Tan Delta (tanδ) değerlerini milisaniyeler içinde tahmin eder. MLP mimarisinde eğitilen model ONNX formatına aktarılarak hem mühendislik iş istasyonlarına hem de saha tableti uygulamalarına entegre edildi.
Enart'ın geçmiş DMA (Dinamik Mekanik Analiz) test verisi derlendi. Farklı epoksi formülasyonları ve sıcaklık profillerine göre veri temizlendi, normalize edildi; model eğitim seti oluşturuldu.
- 3 yıllık laboratuvar DMA test kayıtlarının sayısallaştırılması ve birleştirilmesi
- 12 farklı epoksi formülasyonu için sıcaklık-özellik eğrilerinin çıkarılması
- Eksik değerlerin interpolasyonla tamamlanması ve outlier tespiti
- Eğitim / doğrulama / test bölünmesi (70/15/15)
Çok katmanlı algılayıcı (MLP) mimarisi tasarlandı. Hiperparametre optimizasyonu yapıldı. Depolama Modülü için R²=0.9997, Tan Delta için R²=0.9980 doğruluğa ulaşıldı. Model ONNX formatına aktarıldı.
- MLP mimarisi: 3 gizli katman, ReLU aktivasyon, dropout regularizasyonu
- Hiperparametre optimizasyonu: Optuna ile 200 deneme
- E′, E″ ve tanδ için ayrı çıkış kafaları
- Üretim dağıtımı için ONNX Runtime ihracı
- Mühendis onaylı 30 senaryo ile çapraz doğrulama
EDMAP, Enart'ın malzeme seçim iş akışına entegre edildi. Mühendisler beklenen operasyonel sıcaklık aralığını girerek en uygun epoksi formülasyonunu saniyeler içinde karşılaştırabilir hale geldi.
- REST API sarmalayıcı ile EDMAP servis katmanı
- İç malzeme veritabanıyla entegrasyon
- Saha tableti (Android) için hafif ONNX Runtime kurulumu
- Mühendis eğitimi ve kullanım kılavuzu hazırlanması
EDMAP Sahada Nasıl Kullanıldı?
Bölgeye Göre Malzeme Seçimi
Mühendisler, tesis kurulacak bölgenin yıllık min/max sıcaklık aralığını EDMAP'e girer. Model, her epoksi adayı için E′, E″ ve tanδ eğrilerini karşılaştırmalı olarak sunar; mekanik performans açısından en iyi dengeyi önerir.
Sıcaklık Senaryosu Simülasyonu
Mevcut kanatların maruz kaldığı aşırı sıcaklık olayları (sıcak yaz dalgaları veya don olayları) geriye dönük simüle edilerek malzemenin kritik eşiği aşıp aşmadığı kontrol edildi.
Tedarikçi Kıyaslaması
Farklı tedarikçilerden gelen yeni epoksi formülasyonları, standart DMA testine tabi tutulmadan önce EDMAP ile ön elemeye alındı; yalnızca en umut verici adaylar tam teste yönlendirildi.
Kanat Ömür Tahmini ve Bakım Planlaması
Operasyonel sıcaklık verileri ile EDMAP tahminleri birleştirilerek kanat bazında yorulma birikimi modellendi; proaktif bakım planlaması için periyot önerileri üretildi.
EDMAP Projesi Ne Gibi Sonuçlar Üretti?
Model, tüketim piklerini önceden görerek enerji alım stratejimizi tamamen değiştirdi. Artık reaktif değil, proaktif bir enerji yönetimi yapıyoruz.