Kömür damarı gaz içeriği belirleme yöntemlerinin değerlendirilmesi ve yapay sinir ağları ile tahmin modellerinin geliştirilmesi

Abstract

Karbon içeriği yüksek, yanıcı, kimsayal ve fiziksel olarak heterojen yapıda organik bir sedimanter kayaç olarak tanımlanan kömür, bitkisel kökenli malzemenin uzun jeolojik zaman dilimleri boyunca yer altına gömülmesi ile ortaya çıkan yüksek basınç ve yüksek sıcaklık etkilerinin beraberinde getirdiği kimyasal, fiziksel ve yapısal bozunmalar sonucunda oluşmaktadır. Kömürleşme olarak isimlendirilen bu süreçte, biyojenik gaz oluşumu ve termojenik gaz oluşumu olarak isimlendirilen iki temel mekanizma sonucunda farklı bileşimlere sahip gazlar oluşmaktadır. Kömür bünyesindeki organik içeriğin mikroorganizmalar tarafından parçalanması esnasında düşük sıcaklıklarda gaz oluşumu biyojenik gaz oluşumu olarak, yüksek sıcaklık ve basıncın etkisiyle kömürün kimyasal bağlarında meydana gelen bozunmalar sonucunda gaz oluşumu ise termojenik gaz oluşumu olarak tanımlanmaktadır. Oluşan gazlar, kömürün bünyesinde depolanabilmekte ve bu sebeple kömür damarları gaz ihtiva eden formasyonlar olarak tanımlanmaktadır. Kömür damarlarında gaz sorpsiyonu mikro gözeneklerde (< 2 nm) adsorbe halde, klit – çatlak sistemi ile mezo (2 – 50 nm) ve makro gözeneklerde (> 50 nm) serbest halde, çatlak sistemindeki su içerisinde absorbe olmuş halde olmak üzere üç farklı mekanizma ile açıklanmaktadır. Kömür damarlarının sorpsiyon kapasitesi ise sıcaklık, basınç, kömürleşme derecesi, maseral bileşimi, gözeneklilik, nem ve kül içeriği, efektif gerilme gibi çok sayıda parametreden etkilenmektedir. Bu kompleks sorpsiyon mekanizması sonucunda kömür bünyesinde depolanan gaz miktarı genellikle kömürün maksimum gaz tutma kapasitesinin altında kalmakta, kömür damarları doğada çoğunlukla gaz bakımından tamamen doygun halde bulunmamaktadır. Birim kömür kütlesinin ihtiva ettiği gaz hacmi ise "gaz içeriği" olarak tanımlanmaktadır. Kömür damarlarının bünyesinde depolanan bu gaz içeriği, farklı bileşimlere sahip olabilse de yüksek oranlarda metan içermesi sebebiyle kömür kökenli metan olarak da isimlendirilmektedir. Kömür kökenli metan, patlayıcı özelliği sebebiyle madencilik tarihi boyunca çok sayıda ve büyük ölçekte maden kazasının oluşmasında rol oynamıştır. Oluşturduğu risklerin yanı sıra kömür kökenli metan, günümüzde artan enerji taleplerini karşılamak adına ankonvansiyonel gaz kaynağı olarak değerlendirilmekte ve ekonomik olarak üretimi gerçekleştirilmektedir. Yeraltı kömür madenlerinde grizu ile mücadele amacıyla havalandırma ve drenaj sistemlerinin tasarlanmasında, ekonomik olarak üretim gerçekleştirilecek kömür damarlarında rezervuar çalışmalarında ve atmosfere yayılacak metan miktarlarının öngörülmesinde gaz içeriği parametresinin belirlenmesi kritik önem taşımaktadır. Kömürün gözenekli ve heterojen yapısı gereği kömür damarlarında gaz sorpsiyonu, yayılımı ve taşınımı geleneksel gaz rezervuarlarından ayrışmakta ve bu sebeple geleneksel gaz rezervuar değerlendirme yöntemleri kömür damarlarında uygulanamamaktadır. Kömür damarlarında depolanan gaz miktarının belirlenmesi adına günümüze dek çok sayıda gaz içeriği belirleme yöntemi geliştirilmiştir. Bu yöntemler başlıca doğrudan (direkt) yöntemler ve dolaylı (indirekt) yöntemler olmak üzere iki ana sınıfta incelenmektedir. Temel olarak kömürlerin gaz tutma kapasitesinin tahmin edilmesi veya ölçülmesi amacıyla geliştirilen dolaylı (indirekt) yöntemler, adsorpsiyon izotermi ve ampirik eşitlikleri kapsamakla beraber genellikle gaz içeriğini aşırı tahmin etmektedir. Doğrudan (direkt) yöntemler ise desorpsiyon deneylerinin ihtiyaç duyduğu zamana göre yavaş desorpsiyon yöntemler (USBM yöntemi, Değiştirilmiş USBM yöntemi, GRI yöntemi, Smith & Williams yöntemi, Eğri uydurma yöntemleri) ile hızlı desorpsiyon yöntemler (Avustralya standart yöntemi, CSIRO – CET yöntemi) olmak üzere iki ana başlıkta sınıflandırılmakta ve toplam gaz içeriğini kayıp gaz miktarı (Q1), yayılan gaz miktarı (Q2) ve artık gaz miktarı (Q3) olmak üzere üç ana bileşene ayırarak incelemektedir. Farklı doğrudan yöntemler, bu bileşenlere ait farklı ölçüm ve tahmin prosedürleri barındırmakta veya geliştirilme amacına bağlı olarak bileşenlerin yalnızca ikisinin belirlenmesine gereksinim duymaktadır. Günümüzde bir endüstri standardı haline gelmiş, yaygın kullanım alanı bulunan ve güvenilirliği en yüksek yöntem olarak sınıflandırılan USBM doğrudan yöntemi ise her üç bileşenin yüzeyden alınan karot numuneler kullanılarak belirlenmesini önermekte ve yüksek maliyet ile uzun zaman gerektirmektedir. Hızlı karar ve aksiyonların alınabilmesine adına kömür damarlarında gaz içeriğinin mümkün olan en kısa sürede, düşük maliyetler ve yüksek güvenilirlik ile belirlenmesi maden ve petrol endüstrisinin ortak bir ihtiyacı konumundadır. Bu çalışmada, USBM doğrudan yöntemine kıyasla daha kısa zaman ve düşük maliyet ile güvenilir sonuçlar ortaya koyabilecek gaz içeriği belirleme yöntemleri araştırılmıştır. Bu doğrultuda, farklı kömürleşme derecelerine ve gaz içeriklerine sahip Eskişehir – Alpu, Manisa – Soma ve Zonguldak kömür havzalarından alınan numuneler üzerinde çalışmalar gerçekleştirilmitir. Çalışmaya konu olan her bir havzada öncelikle saha çalışmaları gerçekleştirilmiş ve karotlu sondaj faaliyetleri esnasında numuneler alınarak sızdırmaz kanisterlere yerleştirilmiş, USBM yöntemi kullanılarak gaz içeriği belirleme çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Desorpsiyon ölçümlerinin tamamlanmasının ardından numuneler üzerinde kısa kimyasal analiz çalışmaları gerçekleştirilmiş ve numunelerin ASTM D388 standardına göre kömürleşme dereceleri Alpu numunesi için linyit B, Soma numunesi için alt Bitümlü C, Zonguldak numunesi için ise düşük uçuculu bitümlü olmak üzere sınıflandırılmıştır. Sonrasında numunelere ait desorpsiyon verileri ile Smith & Williams yöntemi, Amoco eğri uydurma yöntemi, analitik yöntem ve Kim eşitliği yöntemleri uygulanmış, elde edilen sonuçlar karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Bu analizlere göre, Alpu havzasında USBM yöntemi ile 1,12 cm3/g olarak belirlenen gaz içeriğine en yakın sonuç Amoco eğri uydurma yöntemi kullanılarak 1,00 cm3/g olarak, Soma havzasında USBM yöntemi ile 2,78 cm3/g olarak belirlenen gaz içeriğine en yakın sonuç Smith & Williams yöntemi ile 1,96 cm3/g olarak, Zonguldak havzasında USBM yöntemi ile 11,23 cm3/g olarak belirlenen gaz içeriğine en yakın sonuç ise analitik yöntem kullanılarak 10,01 cm3/g olarak belirlenmiştir. Farklı kömürleşme dereceleri ve gaz içeriği değerlerine sahip örneklerde her bir yöntemin USBM yöntemine kıyasla gösterdiği performans değişiklik göstermiş, konvansiyonel gaz içeriği belirleme yöntemleri ile tekrarlanabilir ve güvenilir sonuçlar elde etmenin numune özelliklerine bağlı olduğu görülmüştür. Bu doğrultuda, havza özelinde mümkün olan en kısa süre içerisinde sonuç verebilecek, düşük maliyet ve yüksek güvenilirliğin hedeflendiği yapay sinir ağları temelli tahmin modeli geliştirme çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Çalışmalara ait veri seti farklı lokasyon ve derinliklere ait, Alpu kömür havzası A damarından toplamda 90 adet numune, Soma kömür havzası kM2 damarından ise toplamda 60 adet numune oluşturmaktadır. Zonguldak havzasına ait veri seti sınırlı olduğu için tahmin modeli geliştirme çalışmalarına dahil edilmemiştir. Tahmin modellerinde kısa kimyasal analiz sonuçları ve derinlik bilgisi girdi parametresi olarak, USBM doğrudan yöntemi ile elde edilmiş orijinal bazda gaz içeriği değerleri ise çıktı parametresi olarak kullanılmıştır. Model geliştirme sürecinde Matlab R2022b paket programı ve "Neural Net Fitting" araç kutusu kullanılmış ve her iki havzaya ait veri setleri %70 eğitim, %15 doğrulama ve %15 test verisi olacak şekilde dağıtılmıştır. Modellerde öğrenme algoritması olarak Lavenberg – Marquardt yöntemi, gizli katmanlarda aktivasyon fonksiyonu olarak hiperpolik tanjant fonksiyonu ve çıktı katmanında ise doğrusal fonksiyon kullanılmıştır. Farklı gizli katman ve nöron sayıları seçilerek farklı modeller geliştirilmiş, modellerin hata miktarları ve bellek tüketimleri göz önüne alınarak aşırı uyumdan uzak, uygun gizli katman ve nöron sayıları tercih edilmiştir. Bu çalışmalar sonucunda, Alpu havzası A damarı için 1 gizli katman ve 14 nörondan oluşan yapay sinir ağı ile geliştirilen tahmin modelinde yüksek determinasyon katsayısı (R2 = 0,90) elde edilirken, Soma havzası kM2 damarı için 1 gizli katman ve 20 nörondan oluşan yapay sinir ağı ile geliştirilen tahmin modelinde görece daha düşük bir determinasyon katsayısı (R2 = 0,76) elde edilmiştir. Alpu havzası A damarı için geliştirilen tahmin modelinin havzada gerçekleştirilecek çalışmalarda yüksek güvenilirlik ile kullanılabileceği, Soma havzası kM2 damarı için geliştirilen tahmin modelinin ise güçlü bir ön değerlendirme aracı olarak kullanılabileceği görülmüştür.