Experimental Flow Analysis Using Artificial Neural Networks In Submersible Pumps

Abstract

Article coverage, the flow analysis of the flow of deep well water pumps was carried out using artificial neural networks. Flow data of the pumps were measured by using flowmeter. Data obtained were used as desired values for neural network predictor. The desired data and the graphics created by the neural network were found to be compatible with the data actually found. As a result, the failure of the pumps can be determined by flow inputs to the neuarl network predictor and then the pump can be installed and the defective part can be intervened.

Özet

Makale kapsamında, derin kuyu su pompalarının su debisinin deneysel akış analizi, yapay sinirağları kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Pompanın en önemli parametresi olan debi verisi debimetre ileelde edildi. Elde edilen veriler kullanılarak yapay sinir ağı modeli ile yeni modeller oluşturuldu.Aktarılan veriler ve programın oluşturduğu grafikler gerçekte oluşturulan veriler ile birbirlerine uyumluolduğu gözlemlenmektedir. Sonuç olarak, pompaların arızası yapay sinir ağı ile yapılan debi girişleri iletespit edilebilir ve sonrasında pompanın, de-montajı gerçekleştirilip direk arızalı kısma müdahaleedilebilecek seviyeye gelinebilir.