E-ISSN: 2148-9386
Artificial Neural Networks Approach in Modelling An Offshore Petroleum Platform [JEMS Maritime Sci]
JEMS Maritime Sci. 2013; 1(2): 1-8

Artificial Neural Networks Approach in Modelling An Offshore Petroleum Platform

Ayhan Menteş1, Murat Yetkin1, Nagihan Türkoğlu1, İsmail Yalçın2, Hakan Akyıldız1, İsmail Hakkı Helvacıoğlu1
1Shipbuilding and Ocean Engineering Department, Istanbul Technical University, Istanbul
2Naval Architecture and Marine Engineering, Istanbul Technical University, Istanbul

In this study, a spread mooring system modelling is carried out by using Artificial
Neural Network (ANN) technique. The mooring system is to be used for the oil
production at the deep waters of the Black Sea. At the beginning of the study, the spread
mooring system motion and structural responses will be analysed using commercial
software. Then, a set of simulations will be carried out by repeating the analysis for
different environmental conditions (such as different wind, wave, current direction
and load combinations). The calculated data will be used as an input in the ANN
technique. Hawser tensions, motion displacements and selection of mooring types can
be estimated by using ANN. Utilization of the ANN technique will play an important
role to determine the most reliable platform type for the different operation conditions.

Keywords: Offshore oil platform, Artificial neural networks, Deep water

Açık Deniz Petrol Platformu Modellemesinde Yapay Sinir Ağları Yaklaşımı

Ayhan Menteş1, Murat Yetkin1, Nagihan Türkoğlu1, İsmail Yalçın2, Hakan Akyıldız1, İsmail Hakkı Helvacıoğlu1
1Gemi ve Deniz Teknolojisi Mühendisliği, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul
2Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul

Bu çalışmada, Karadeniz’in derin sularında petrol üretimi yapılacak bir bölgede hizmet
verecek çok noktalı tanker-şamandıra bağlama sisteminin modellemesi, Yapay Sinir
Ağları (ANN) yaklaşımı kullanılarak yapılacaktır. Başlangıçta, ele alınan platform
modeli, OrcaFlex programına tanıtılacaktır. Daha sonra, bölgede etkin çevre koşulları
(rüzgar, dalga, akıntı vb.) dikkate alınarak OrcaFlex programında bir set simülasyon
çalışması gerçekleştirilecektir. Elde edilen çıktılar, ANN modeli için başlangıç girdi
değerleri olacaktır. ANN modeli kullanılarak, çok farklı çevre şartlarında olası gerilme,
yer değiştirme miktarları, bağlama şekli, bağlama yeri vb. tahmini mümkün olacaktır.
Bu modelin farklı platform şekilleri için kullanılması, değişik operasyon şartları için en
güvenilir platform modelinin tespitinde önemli bir rol oynayacaktır.

Anahtar Kelimeler: Açık deniz petrol platformu, Yapay sinir ağları, Derin su

Ayhan Menteş, Murat Yetkin, Nagihan Türkoğlu, İsmail Yalçın, Hakan Akyıldız, İsmail Hakkı Helvacıoğlu. Artificial Neural Networks Approach in Modelling An Offshore Petroleum Platform. JEMS Maritime Sci. 2013; 1(2): 1-8

Corresponding Author: Ayhan Menteş, Türkiye
Manuscript Language: Turkish
LookUs & Online Makale