Güneş enerjili bir kurutucudaki ekserjetik faktörlerin hesaplanması ve yapay sinir ağı ile modellenmesi

Authors : Mehmet DAŞ, Ebru KAVAK AKPINAR

Pages : 593-609

Doi:10.24012/dumf.585021

View : 21 | Download : 12

Publication Date : 2020-06-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Termodinamik analiz, özellikle ekserji analizi, termal sistemlerin analizi için önemli bir araçtır. Kurutma sistemlerinde ekserji hesaplamaları için birçok formülasyon ve veri kullanılmaktadır. Bugün, büyük miktarda veriyi elle işlemek ve analiz etmek zordur. Bu nedenle, verilen bir problemi çözmek için problem ortamından elde edilen verileri yapay zeka yöntemleri ile eğiterek çözüme ulaşmak hedeflenmektedir. Bu çalışmada, elma ürünü bir güneş kurutma sisteminde kurutuldu ve ürünün kurutma işleminin ekserji analizi yapıldı. Bazı ekserjetik faktörlerin elma ürünü kurutmasında kullanılan kurutma sisteminin performansı üzerine etkileri incelenmiştir. Bu amaçla, ekserji etkisi, atık ekserji oranı (AEO), çevresel etki faktörü (ÇEF), ekserjetik sürdürülebilirlik indeksi (ESI) ve iyileştirme potansiyeli (IP) gibi ekserjetik faktörler dikkate alınmıştır. Eksergetik bir faktör olan AEO değerlerini tahmin etmek için yapay sinir ağı kullanılarak öngörücü bir model oluşturulmuştur. Modelin geçerliliğini hesaplamak için ortalama mutlak hata (MAE), kök ortalama kare hatası (RMSE), göreceli mutlak hata (RAE) ve kök göreceli mutlak hata (RRAE) hata analizleri kullanılmıştır. Sonuç olarak, kuruma süresi arttıkça AEO artmıştır. Güneş enerjisi kurutma sisteminin ekserji verimliliği ve gelişme potansiyeli, kuruma süresi arttıkça azalmıştır. YSA kullanılarak oluşturulan öngörücü model, AEO değerlerini başarıyla öngörmüştür. Elde edilen öngörü modelinin farklı kurutma sistemleri ve farklı ürünler için kullanılabileceği gösterilmiştir.
Keywords : Güneş kurutucu, Ekserjetik faktörler, Atık ekserji oranı, Yapay sinir ağı