• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Enhancing shipboard oil pollution prevention: Machine learning innovations in oil discharge monitoring equipment

Göster/Aç

Tam Metin / Full Text (4.106Mb)

Erişim

info:eu-repo/semantics/closedAccess

Tarih

2024

Yazar

Çamlıyurt, Gökhan
Tapiquen, Efrain Porto
Park, Sangwon
Kang, Wonsik
Kim, Daewon
Aydın, Muhammet
Akyüz, Emre
Park, Youngsoo

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

Camliyurt, G., Tapiquén, E. P., Park, S., Kang, W., Kim, D., Aydin, M., Akyuz, E., & Park, Y. (2024). Enhancing shipboard oil pollution prevention: Machine learning innovations in oil discharge monitoring equipment. Marine Pollution Bulletin, 208, 116946. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2024.116946

Özet

Maritime operations face significant challenges in environmental stewardship, particularly in managing oil discharges from tankers as mandated by the International Convention for the Prevention of Pollution from Ships (MARPOL) Annex I, Regulation 34. Traditional Oil Discharge Monitoring Equipment (ODME) methods rely on manual decision-making, often failing to accurately identify MARPOL-defined no-go zones, estimate operation completion times, and recommend course alterations during decanting operations. This study introduces a novel approach by integrating advanced machine learning techniques-Extreme Gradient Boosting (XGBoost) and Light Gradient Boosting Machine (LightGBM)-to enhance ODME operations. Specifically, these models automate the identification of no-go zones and optimize operational decisions, leading to a 99 % accuracy rate in compliance with MARPOL regulations and an operational time estimation error margin of <1 %. Unlike traditional methods, our approach leverages large datasets and real-time GPS (Global Positioning System) data, significantly reducing human error and enhancing both environmental compliance and operational efficiency. To our knowledge, this is the first study to specifically address the application of machine learning to decanting operations under MARPOL Annex I, marking a significant advancement in maritime environmental management.

Kaynak

Marine Pollution Bulletin

Cilt

208

Bağlantı

https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2024.116946
https://hdl.handle.net/11436/9609

Koleksiyonlar

  • DNZF, Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu [102]
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [5260]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Yönerge | Rehber | İletişim |

DSpace@RTEÜ

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi || OAI-PMH ||

Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi, Rize, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@RTEÜ:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.