Modeling of Artificial Neural Networks for Hydrogen Production via Water Electrolysis

Authors : Gülbahar BİLGİÇ, Başak ÖZTÜRK

Pages : 137-146

Doi:10.31202/ecjse.1172965

View : 12 | Download : 13

Publication Date : 2023-01-31

Article Type : Conference Paper

Abstract :Yapay sinir ağları, reaksiyon durumu optimizasyonu için hidrojen üretim süreci değişkenlerini tahmin etmek için umut verici bir araç olarak ortaya çıkmıştır. Burada, hidrojen üretimini su elektrolizi yoluyla modellemek için yapay sinir ağlarını kullanan karmaşık doğrusal olmayan sistemleri tahmin etmeyi ve ortaya çıkan ortak zorlukları değerlendirmeyi amaçlıyoruz. Elektrolit malzemesi, elektrolit türü, sağlanan güç insert ignore into journalissuearticles values(voltaj ve akım);, sıcaklık ve zaman gibi farklı elektrolizör sistemleri giriş parametrelerinin hidrojen üretimi üzerindeki etkisini tahmin etmek için bir tahmin modeli geliştirilmiştir. Girdi parametrelerinin hidrojen üretimine yüzde katkıları ve hesaplama süresini en aza indirmek ve ağ doğruluğunu en üst düzeye çıkarmak için en iyi ağ mimarisi gösterildi. Sonuçlar, elektrolizden gelen hidrojen üretim parametrelerinin ve tahmin edilen güvenlik patlama sınırının, ortalama karekök ortalama hatanın %7\`si olduğunu göstermektedir. Ayrıca, belirleme katsayısı değeri 0.93 olarak bulunmuştur. Bu tahmin edilen değer, gözlemlenen değerlere çok yakındır. Bu çalışmada geliştirilen sinir ağı algoritması, hidrojen üretimini etkileyen parametreler için elektroliz sürecinde kritik kararlar vermek için kullanılabilir.
Keywords : Yapay Sinir Ağları, Hidrojen Üretimi, Su elektrolizi