Baca gazlarının ekserji analizi ve yapay sinir ağları ile modellenmesi

Ayşe BİLGEN AKSOY; Özgür SOLMAZ; Yiğit AKSOY

Makale detayları

Baca gazlarının ekserji analizi ve yapay sinir ağları ile modellenmesi

Yazarlar:

Ayşe BİLGEN AKSOY | Özgür SOLMAZ | Yiğit AKSOY

Yayıncı:

Pamukkale University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 2018 Vol.24 Issue 4, pp.610-615

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

8/2018

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000576256

Sıklık:

İki Aylık

eISSN:

2147-5881

pISSN:

1300-7009

Özet:

 


In
this study, flue gases from natural gas-fired industrial furnaces were
thermodynamically investigated. In the analysis, the experimentally measured
values of concentration of the flue gas components, i.e. O2, CO2,
H2O and N2, the flue gas temperature and the flue gas
outlet rate were used. The usable amount of energy (exergy) released to the
environment by flue gases in terms of different output parameters was
calculated, then effects of physical and chemical properties of flue gases on the
exergy losses were investigated. In addition, the calculated exergy data were
modeled by Artificial Neural Network (ANN) method, besides that ANN model with
best accuracy was determined by altering the number of neurons in the hidden
layer. With the help of ANN model as well as concentration, temperature and
rate of flue gases, it has been shown that the exergy of flue gases value can
be estimated with high accuracy.

.

 


Bu
çalışmada doğal gaz yakıtlı endüstriyel fırınlara ait bacalardan çıkan baca
gazları termodinamiksel açıdan incelenmiştir. Analizlerde, baca gazı
bileşenlerinin (O2, CO2, H2O ve N2)
konsantrasyonu, baca gazı sıcaklığı ile baca gazı çıkış hızı deneysel ölçüm
değerleri kullanılmıştır. Farklı çıkış parametrelerine göre baca gazlarıyla
çevreye salınan kullanılabilir enerji (ekserji) miktarları hesaplanmış, daha
sonra baca gazlarının fiziksel ve kimyasal özelliklerinin, ekserji kayıplarına
etkisi irdelenmiştir. Ayrıca hesaplanan ekserji verileri Yapay Sinir Ağları
(YSA) metoduyla modellenmiş ve gizli katmandaki nöron sayısı değiştirilerek en
iyi doğruluğa sahip YSA modeli belirlenmiştir. Belirlenen YSA modeli ile baca
gazlarının konsantrasyonu, çıkış sıcaklığı ve hızı kullanılarak baca gazlarının
ekserjisi yüksek doğrulukta tahmin edilebileceği gösterilmiştir. 

.

Makale detayları

Baca gazlarının ekserji analizi ve yapay sinir ağları ile modellenmesi

Yazarlar: Ayşe BİLGEN AKSOY | Özgür SOLMAZ | Yiğit AKSOY

Yayıncı: Pamukkale University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 2018 Vol.24 Issue 4, pp.610-615

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 8/2018

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000576256

Sıklık: İki Aylık

eISSN: 2147-5881

pISSN: 1300-7009

Sayı

Yazarlar:

Ayşe BİLGEN AKSOY | Özgür SOLMAZ | Yiğit AKSOY

Yayıncı:

Pamukkale University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 2018 Vol.24 Issue 4, pp.610-615

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

8/2018

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000576256

Sıklık:

İki Aylık

eISSN:

2147-5881

pISSN:

1300-7009