Akademik Veri Yönetim Sistemi
TÜBİTAK Projesi, 2209-A - Üniversite Öğrencileri Araştırma Projeleri Destekleme Programı, 2026 - 2027
Küreselde ve Türkiye’de Elektrikli Araç (EA) kullanımı
hızla artmaktadır. Türkiye’de de yerli elektrikli otomobil üretimiyle hız
kazanmış olan EA pazarı dolayısıyla yakın gelecekte atık olarak dönecek EA
bataryalarının yönetilmesi zorlaşmaktadır. EA’lardan dönecek olan Ömrünü
Tamamlamış Bataryalar (ÖTB) dağıtım depolama, taşıma ve işleme sürecinde
çevreye büyük ölçüde tehdit oluştururlar. Literatürde bu problemi ele alan ve
probleme yönelik olarak lojistik ağı tasarımı ve optimizasyonu geliştiren çalışmaların
küreselde bazı diğer ülkeler için yer aldığı görülmüştür. Fakat Türkiye için
yapılan kapsamlı ve gerçekçi herhangi bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu
doğrultuda, önerilen projede Türkiye için ÖTB’lerin verimli ve sürdürülebilir
yöntemlerle geri dönüşümü/kazanımı için tersine lojistik ağı tasarımı ve
optimizasyon modeli geliştirilmesi hedeflenmiştir. Modelin, Karışık Tamsayılı
Doğrusal Programlama (KTDP) modeli olması planlanmaktadır..
Türkiye için yapılması hedeflenen vaka çalışmasında,
Ömrünü Tamamlamış Bataryaların (ÖTB) ve ÖTB hücrelerinin gerçekçi, kapsamlı ve
farklı stratejiler kullanılarak geri dönüştürülmesi/kazanılması
planlanmaktadır. Bir bataryanın ekonomik değerinin %90’ını oluşturan batarya
hammaddelerinin batarya içerisindeki ağırlıkça oranları ve bu hammaddelerin her
birinin geri kazanım verimlilikleri de dikkate alınarak, literatürdeki
çalışmalardan daha gerçekçi bir yaklaşım ile modelleme yapılacaktır. Projede
ele alınması planlanan gerçek hayata yönelik diğer yaklaşımlar ise, farklı
özelliklere sahip batarya tipleri (binek otomobil bataryaları ve ağır vasıta
araç bataryaları) ve farklı Geri Dönüşüm/İkinci Ömür stratejileridir (yeniden
imalat ve farklı amaçlarla yeniden kullanım).
Geliştirilmesi planlanan KTDP modeli, Türkiye’de hangi
konumlarda ve kaç adet Batarya İşleme/Toplama, Geri Dönüşüm, İkinci Ömür
merkezlerinin açılacağına karar verecektir. Modelin makul zamanlarda çalışması amacıyla
çeşitli yöntemlerle aday konumlar belirlenecektir. Aday konumların
belirlenmesinde Türkiye’deki İllerde Bulunan Elektrikli Araç Sayısı verileri
kullanılarak Pareto analizi, K-Means algoritması ve Dirsek Metodu gibi veri
analizi teknikleri kullanılacaktır. Bu yöntemlerin Python, Excel, Minitab ve
SPSS gibi yazılım dilli ve istatistiksel araçlar ile uygulanması
planlanmaktadır.
Proje yönetimi, belirlenen faaliyetlerin sırayla
uygulanması ile yürütülecektir. İlk aşamada ömrünü tamamlamış EA bataryalarının
geri dönüşümü için yapılacak kapsamlı literatür taraması tamamlanarak problemin
tanımı netleştirilecektir. Ardından elde edilen kaynaklardan, konu ile ilgili
veriler toplanacaktır ve veri analizi gerçekleştirilecektir. Sonraki faaliyet
kapsamında modelde yer alacak indisler, kümeler, kısıtlar ve amaç fonksiyonunun
matematiksel notasyonu tanımlanacaktır. Üçüncü faaliyet kapsamında KTDP modeli
formüle edilecek ve python-Spyder ortamında kodlanacaktır.
Proje çıktılarının, yaygınlaşan elektrikli araç kullanımına bağlı olarak artış göstermesi beklenen ömrü tükenmiş bataryalar için geri dönüşüm süreçlerini verimli hale getirmesi beklenmektedir. Geliştirilmesi planlanan batarya geri dönüşüm ağının, sektörde yapılacak ekonomik ve çevresel sürdürülebilirlik kapsamında da kullanılabileceği ön görülmektedir.