Dergiler / Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2021 / Cilt: 9 - Sayı: 5

FAHP ve TOPSIS kullanılarak yeni taş kırma makinesi ve katı atık sahası için en iyi yerin seçilmesi: bir bakır madeni örneği

Ideal location selection for new stone crusher machine and landfill using FAHP and TOPSIS method: a case study in a copper mine

Sayfa
1592–1609
Yayın Tarihi
2022-10-12
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Son olarak, kriterlerin ağırlıkları değiştirildiğinde sonuçların nasıl değişeceğini incelemek için bir duyarlılık analizi yapılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma, İran'ın güneydoğusundaki Sarcheshmeh bakır çukur madeni için yeni bir taş kırma makinesinin ve katı atık sahasının (atık) yeri hakkında karar vermek için pratik bir yaklaşım sunmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Madenin kuzey, güney, doğu ve batı tarafı potansiyel alternatifler olarak kabul edilmiş ve hesaplamalar için 21 faktör kriter olarak kabul edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Son olarak, kriterlerin ağırlıkları değiştirildiğinde sonuçların nasıl değişeceğini incelemek için bir duyarlılık analizi yapılmıştır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Çok kriterli karar verme · Shannon entropy · bulanık analitik hiyerarşi Prosesi (FAHP)

Özet

Bu çalışma, İran'ın güneydoğusundaki Sarcheshmeh bakır çukur madeni için yeni bir taş kırma makinesinin ve katı atık sahasının (atık) yeri hakkında karar vermek için pratik bir yaklaşım sunmaktadır. Bu çalışmada, Bulanık analitik hiyerarşik Prosesi (FAHP) ve technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS), çok kriterli karar verme (MCDM) analizinin bir parçası olarak kullanılan iki yöntemdir. Birinci bölümde taş kırma makinesi için en uygun yeri bulmak için FAHP yöntemi kullanılmış, daha sonra depolama alanı seçimi için TOPSIS (Shannon entropi ağırlıklandırması ile birlikte) kullanılmıştır. Analiz, uzmanlar (mühendisler, maden mütehassıslar ve yöneticiler) toplanan verilere dayanılarak yapılmıştır. Madenin kuzey, güney, doğu ve batı tarafı potansiyel alternatifler olarak kabul edilmiş ve hesaplamalar için 21 faktör kriter olarak kabul edilmiştir. FAHP'den elde edilen sonuçlar, yeni taş kırma makinesinin yerleştirilmesi için en iyi alternatifin alternatif 3 (madenin doğu tarafı) olmasını önermiştir. Katı atık yönetimi dikkate alındığında ise TOPSIS yöntemi, alternatif 1'in (madenin kuzey tarafı) düzenli depolama alanları için en iyi yer olduğunu göstermiştir. Son olarak, kriterlerin ağırlıkları değiştirildiğinde sonuçların nasıl değişeceğini incelemek için bir duyarlılık analizi yapılmıştır.

Abstract

This study presents a practical approach used to find the best location for installing a new stone crusher machine and the landfill (waste) in the Sarcheshmeh copper in-pit mine located in the southeast of Iran. Fuzzy analytical hierarchal process (FAHP) and technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) are the two methods, which applied in the study as a part of multi-criteria decision making (MCDM) analysis. In the first part FAHP method was utilized to find the ideal location for the stone crusher machine, and in the next part TOPSIS (in combination with Shannon entropy weighting) was used in landfill selection. The analysis was performed using the data collected from experts (engineers, mine specialists, and managers). The North, South, East, and West sides of the mine were considered as potential alternatives, and 21 factors were considered as criteria for computational analysis. The obtained results from FAHP suggested that the best alternative was alternative 3 (East side of the mine) to place the new stone crusher machine. Considering solid waste management, the TOPSIS method demonstrated that alternative 1 (North side of the mine) was the best location to be considered for landfills. Finally, a sensitivity analysis was carried out to examine the effects of changes in weights of criteria on the obtained results.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

MIRZAEI, N., TESTİK, Ö. M. (2022). FAHP ve TOPSIS kullanılarak yeni taş kırma makinesi ve katı atık sahası için en iyi yerin seçilmesi: bir bakır madeni örneği. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Cilt: 9 - Sayı: 5, 1592–1609. https://ajindex.com/articles/493971

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (14)

  1. I. Alavi, “Fuzzy AHP method for plant species selection in mine reclamation plans: Case study sungun copper mine,” Iran. J. Fuzzy Syst., vol. 11, no. 5, pp. 23–38, 2014
  2. M. Salles, “Decision making in SMEs and information requirements for competitive intelligence,” Prod. Plan. Control, vol. 17, no. 3, pp. 229–237, 2006
  3. İ. Ertuğrul and N. Karakaşoğlu, “Comparison of fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS methods for facility location selection,” Int. J. Adv. Manuf. Technol., vol. 39, no. 7, pp. 783–795, 2008
  4. A. Budak and A. Ustundag, “Fuzzy decision making model for selection of real time location systems,” Appl. Soft Comput., vol. 36, pp. 177–184, 2015
  5. M. Erdogan and I. Kaya, “A combined fuzzy approach to determine the best region for a nuclear power plant in Turkey,” Appl. Soft Comput. J., vol. 39, pp. 84–93, 2016
  6. J. M. Sánchez-Lozano, M. S. García-Cascales, and M. T. Lamata, “Evaluation of suitable locations for the installation of solar thermoelectric power plants,” Comput. Ind. Eng., vol. 87, pp. 343–355, 2015
  7. R. Chakraborty, A. Ray, and P. K. Dan, “Multi criteria decision making methods for location selection of distribution centers,” Int. J. Ind. Eng. Comput., vol. 4, no. 4, pp. 491–504, 2013
  8. A. H. Bangian, M. Ataei, A. Sayadi, and A. Gholinejad, “Optimizing post-mining land use for pit area in open-pit mining using fuzzy decision making method,” Int. J. Environ. Sci. Technol., vol. 9, no. 4, pp. 613–628, 2012
  9. M. Erdoĝan and I. Kaya, “An integrated multi-criteria decision-making methodology based on type-2 fuzzy sets for selection among energy alternatives in Turkey,” Iran. J. Fuzzy Syst., vol. 12, no. 1, pp. 1–25, 2015
  10. A. Mardani, A. Jusoh, K. M. D. Nor, Z. Khalifah, N. Zakwan, and A. Valipour, “Multiple criteria decision-making techniques and their applications - A review of the literature from 2000 to 2014,” Econ. Res. Istraz., vol. 28, no. 1, pp. 516–571, 2015
  11. D. Golmohammadi and M. Mellat-Parast, “Developing a grey-based decision-making model for supplier selection,” Int. J. Prod. Econ., vol. 137, no. 2, pp. 191–200, 2012
  12. C. Ram, G. Montibeller, and A. Morton, “Extending the use of scenario planning and MCDA for the evaluation of strategic options,” J. Oper. Res. Soc., vol. 62, no. 5, pp. 817–829, 2011
  13. G. T. Temur, “A novel multi attribute decision making approach for location decision under high uncertainty,” Appl. Soft Comput. J., vol. 40, pp. 674–682, 2016
  14. E. K. Zavadskas, Z. Tursk