Olay güdümlü planlama ve kapasite analizi için yeniden konumlandırmayı dikkate alan dinamik demirleme sahası yerleşim optimizasyonu: İzmir 2 No.lu Demirleme Sahası örneği

Kaya K. D.

OCEAN ENGINEERING, cilt.367, sa.Part 2, ss.1-20, 2026 (SCI-Expanded, Scopus)

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 367 Sayı: Part 2
  • Basım Tarihi: 2026
  • Doi Numarası: 10.1016/j.oceaneng.2026.127877
  • Dergi Adı: OCEAN ENGINEERING
  • Derginin Tarandığı İndeksler: Applied Science & Technology Source, Academic Search Ultimate (EBSCO), Engineering Source (EBSCO), Scopus, Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED), Compendex, Environment Index, Geobase, ICONDA Bibliographic, INSPEC, The International Construction Database (ICONDA)
  • Sayfa Sayıları: ss.1-20
  • Dokuz Eylül Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Yoğun ve kurallarla düzenlenmiş sularda demirleme yönetimi; geometrik yerleştirmeyi güvenlik payı, yeniden konumlandırma yükü ve sahaya kabul denetimi gereklilikleriyle birleştirir: haritaya sığan bir yerleşim, yine de yetersiz açıklık bırakabilir veya hâlihazırda demirlemiş gemilerin aşırı ölçüde yeniden konumlandırılmasını gerektirebilir. Bu çalışma, geometrik uygulanabilirliği operasyonel kabul edilebilirlikten ayıran ve İzmir 2 No.lu Demirleme Sahası için geliştirilen olay güdümlü Dinamik Yeniden Konumlandırmayı Dikkate Alan Demirleme Yerleşimi Optimizasyonu (DRALO) çerçevesini sunmaktadır. DRALO; yönden bağımsız dairesel gemi alanını, zincir uzunluğu ve rüzgâr/akıntı tamponlarını, yeniden konumlandırmayı dikkate alan sürekliliği, kısa ufuklu ileriye bakışı ve sınırlı ertelemeli kabul denetimini birleştirerek yerleşimleri uygulanabilirlik, kabul edilebilirlik, yerel kurallara uygunluk ve aşırı yük sonrası toparlanma açısından değerlendirmektedir. Yedi olaylı referans dizisinde DRALO, 12 gemilik stres durumu boyunca kabul edilebilirliğini korumuş ve 14 gemilik aşırı yük durumunu bir ertelemenin ardından kabul edilebilir 13 gemilik bir duruma dönüştürmüştür. En güçlü statik karşılaştırma yöntemi olan, yeniden konumlandırmayı dikkate alan sıcak başlangıçlı genetik algoritmaya karşı DRALO, yedi farklı rastgele tohumla gerçekleştirilen aşırı yük sınamasında olay dizisinin son kısmındaki üstünlüğünü korumuş; karşılaştırma yönteminin 5/7 sonucuna karşılık 7/7 çalıştırmada nihai kabul edilebilirlik sağlamıştır. Beş AIS anlık görüntüsü, EMODnet derinlik verileriyle yeniden hesaplamalar, duyarlılık analizi ve aktarım odaklı testlerle yapılan gözlemsel veri kontrolleri, geometrik olarak uygun optimize edilmiş yerleşimlerin elde edilebildiğini; ancak gözlenen yoğun doluluk durumlarında yeniden konumlandırma yükünün sınırlayıcı olmaya devam ettiğini göstermektedir. Yöntem, çevrimdışı planlama ve kapasite analizi aracı olarak konumlandırılmaktadır.

Anchorage management in crowded, regulated waters combines geometric packing with safety margin, relocation burden, and admission-control requirements: a chart-fitting layout may still leave too little clearance or require excessive relocation of already anchored vessels. This study presents Dynamic Relocation-Aware Anchorage Layout Optimization (DRALO), an event-driven framework for Izmir Anchorage Area No. 2 that separates geometric feasibility from operational acceptability. DRALO combines a direction-neutral circular vessel domain, chain-length and wind/current buffers, relocation-aware continuity, short-horizon preview, and bounded-deferral admission control, screening layouts for feasibility, acceptability, local-rule eligibility, and overload recovery. In the seven-event reference sequence, DRALO remained acceptable through the 12-vessel stress case and converted the 14-vessel overload into an acceptable 13-vessel state after one deferral. Against the strongest static comparator, a relocation-aware warm-start genetic algorithm, DRALO retained its late-sequence advantage in a seven-seed overload probe, remaining finally acceptable in 7/7 runs versus 5/7. Observed-data checks using five AIS snapshots, EMODnet depth reruns, sensitivity analysis, and transfer-style tests show that optimized layouts are geometrically recoverable, yet dense observed occupancy remains relocation-limited. The method is positioned as an offline planning and capacity-analysis tool.