10. Yıl arterindeki 3 eş düzey sinyalize kavşağın akıllı kavşak performanlarının incelenmesi

Abstract

Kentlerdeki nüfus artışı hızıyla beraber araç sayısı da artmış ve buna bağlı olarak yaşanan trafik problemleri de artış göstermektedir. Tarih boyunca verimli kullanımı için çeşitli çalışmalara konu olan zaman kavramının ulaştırma mühendisliği açısından tasarrufunu sağlamak için farklı metot ve yöntemlerde iyileştirme çalışmaları yapılmıştır İstanbul ili Zeytinburnu ilçesi 10.yıl arterinde bulunan Mevlana Kapı, Silivri kapı ve Belgradkapı eş düzey sinyalize kavşaklarında gerçekleştirdiğimiz çalışmamızda artan trafik yükleri sebebiyle araç gecikme süreleri, ortalama hız değerleri ve seyahat sürelerinde artışların olduğu tespit edilmiş ve değerlerin optimum seviyeye indirilmesi için iyileştirme çalışmalarına ihtiyaç olduğu görülmüştür. Çalışmada kullanılacak veriler İstanbul Büyükşehir Belediyesi ulaşım daire başkanlığı tarafından yol içerisine yerleştirilmiş araç sayım lopları tarafından zirve saat trafiği (08.00-09.00) ve zirve saat dışı trafiği (14.00-15.00) olarak sayımları yapılmış, mevcut kullanımda olan sinyalize devre süreleri de İstanbul Büyükşehir Belediyesi tarafından temin edilmiştir. Tez çalışması kapsamında şehir içi trafik yoğunluğu dünya sıralamasında 5 ve Avrupa sırlamasında ise 2. Sırada yer alan İstanbul ili seçilmiştir. Seçilen hat üzerinde bulunan kavşakların koordine olarak çalıştırılması ve farklı senaryolar ile akıllı kavşakların kombinasyonların denenmesi yöntemi ile hat üzerindeki araç başı gecikmelerin, toplam seyahat süresi, ortalama hız, CO2 salınımı, NOx salınımı ve Yakıt tüketim değerlerinin azaltılması ve güzergah boyundaki ortalama hızın arttırmak için akıllı kavşak yaklaşımı Aimsun mikro simülasyon programı kullanılarak incelenmiştir. Yapılan incelemeler sonucunda araç başı gecikmelerde %10’dan %97’ye kadar, toplam seyahat sürelerinde %9’dan%67’ye kadar, ortalama hız değerlerinde %5’den %67’ye kadar, CO2 salınım değerlerinde %1’den %18’e kadar, NOx salınım değerlerinde %-4’den %16’ya kadar, Yakıt tüketim değerlerinde %1’den %32’ye kadar iyileştirmeler farklı senaryolar üzerinden hesaplanmıştır.

With the increase ın population in cities, the number of vehicles has also increased and the traffıc problems experienced accordingly increase. Improvement studies have been made in different methods and methods in order to save the concept of time, whıch has been the subject of various studies for its effıcıent use throughout history, in terms of transportation engineering. In our study, which we carried out at the Mevlana Gate, Silivri Gate and Belgradkapı at-grade signalized intersections located in the 10th year artery of Zeytinburnu district of Istanbul province, it was determined that there were increases in vehicle delay times, average speed values and travel times due to increasing traffic loads, and improvement studies were needed to reduce the values to the optimum level. seen. The data to be used in the study were counted as peak hour traffic (08.00-09.00) and peak out- of-hours traffic (14.00-15.00) by the vehicle counting lobes placed in the road by the Istanbul Metropolitan Municipality Department of Transportaton, and the signalized circuit times in current use were determined by the Istanbul Metropolitan Municipality. provided. Within the scope of the thesıs study, the cıty of Istanbul, which ranks 5th ın the world ranking and 2nd in the European ranking, was chosen for urban traffıc density. By coordinating the intersections on the selected line and testing combinations of smart intersections wıth different scenarios, smart intersections are used to reduce delays per vehicle on the line, total travel time, average speed, CO2 emissions, NOx emissions and fuel consumption values, and to increase the average speed along the route. approach was examined using the Aimsun micro simulation program. As a result of the examinations made, delays per vehicle range from %10 to %97, total travel times from %9 to %67, average speed values from %5 to %67, CO2 emission values from %1. Improvements from %4 to %16 in NOx emission values, from %1 to %32 in fuel consumption values, are calculated over different scenarios