KİMYASAL, BİYOLOJİK, RADYOLOJİK, NÜKLEER (KBRN) AJANLARININ ERKEN TESPİTİ İÇİN İNSANSIZ HAVA ARACI (İHA)'NA ENTEGRE GAZ ANALİZ CİHAZININ TASARIMI VE DENEYSEL İNCELENMESİ

Abstract

Bu tez çalışmasında, Kimyasal, Biyolojik, Radyolojik ve Nükleer (KBRN) ajanların erken tespiti amacıyla, döner kanatlı bir insansız hava aracına (İHA) entegre edilen taşınabilir bir gaz analiz sistemi tasarlanmış, geliştirilmiş ve deneysel olarak incelenmiştir. Çalışmada, mevcut sabit algılama sistemlerinin sınırlı kapsama alanı ve esnek olmayan yapısına alternatif olarak, mobil, gerçek zamanlı ve geniş alan taraması yapabilen bir sistem hedeflenmiştir. Geliştirilen sistemde, çok sayıda gaz sensörü bir arada kullanılarak farklı gaz türlerinin eş zamanlı ve hassas şekilde algılanması sağlanmıştır. Deneysel çalışmalarda, içerisinde etanol, aseton, toluen, karbonmonoksit, hidrojen, amonyak gibi çeşitli gaz bileşenleri bulunan 50 farklı numune türü ile testler gerçekleştirilmiştir. Her bir numune için ortalama 200 deney yapılmış ve her deneyde 2000 veri toplanarak toplamda yaklaşık 20 milyon veri elde edilmiştir. Bu yüksek hacimli veri seti, farklı makine öğrenmesi algoritmaları (Random Forest, KNN, SVM) ile işlenmiş ve elde edilen model, yeni numune türlerini %95 doğruluk oranıyla tanımlayabilecek şekilde eğitilmiştir. Ayrıca, her gaz türü için ayrı ayrı doğruluk analizleri yapılmış ve sistem performansı detaylı biçimde değerlendirilmiştir. Geliştirilen gaz analiz sistemi, farklı ortamlardaki gazları yalnızca tespit etmekle kalmayıp, aynı zamanda gazın türünü, yoğunluğunu ve yayılım yönünü de belirleyebilmektedir. Bu yönüyle sistem; yangın, endüstriyel sızıntı, savaş ortamı ve sivil savunma gibi kritik senaryolarda kullanılabilecek, mobil, hızlı ve güvenilir bir çözüm sunmaktadır. Bu tez kapsamında geliştirilen İHA tabanlı gaz analiz sistemi; KBRN tehdidine karşı erken uyarı sağlayabilen, yüksek doğruluk oranına sahip, taşınabilir ve genişletilebilir bir platform olarak gelecekteki savunma ve güvenlik uygulamaları için önemli bir katkı potansiyeli taşımaktadır.

In this thesis study, a portable gas analysis system integrated into a rotary-wing Unmanned Aerial Vehicle (UAV) was designed, developed, and experimentally investigated for the early detection of Chemical, Biological, Radiological, and Nuclear (CBRN) agents. As an alternative to existing stationary detection systems with limited coverage and inflexible structures, a mobile system capable of real-time and wide-area scanning was targeted. In the developed system, multiple gas sensors were used simultaneously to ensure the precise and concurrent detection of different gas types. In the experimental studies, tests were carried out using 50 different sample types containing various gas components such as ethanol, acetone, toluene, carbon monoxide, hydrogen, and ammonia. For each sample, an average of 200 tests were conducted, and 2000 data points were collected in each test, resulting in approximately 20 million data points in total. This dataset was processed using various machine learning algorithms (Random Forest, KNN, SVM), and the resulting model was trained to identify new sample types with an accuracy rate of 95%. In addition, separate accuracy analyses were performed for each gas type, and the system's performance was evaluated in detail. The developed gas analysis system not only detects gases in various environments but also determines the type, concentration, and dispersion direction of the gas. With this capability, the system offers a mobile, fast, and reliable solution for critical scenarios such as fires, industrial leaks, war zones, and civil defense applications. The UAV-based gas analysis system developed within the scope of this thesis provides early warning against CBRN threats and stands out as a portable, expandable platform with high accuracy, carrying significant potential for future defense and security applications.