Geri Dön

Çimento üretim süreçlerinde makine öğrenmesiyle döner fırın enerji ve ekserji analizi

Rotary kiln energy and exergy analysis in cement production processes using machine learning

  1. Tez No: 1008477
  2. Yazar: EVREN KODANLI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM UZUN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: ARIMA, Ekserji, Ekserji analizi, Enerji, Enerji analizi, Enerji etkinliği, Çimento, Çimento fabrikaları, Çok değişkenli analiz teknikleri, Çok değişkenli normal dağılım, ARIMA, Exergy, Exergy analysis, Energy, Energy analysis, Cement, Cement factories, Multivariate analysis techniques, Multivariate normal distribution
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Çimento üretim sektöründe enerji tüketimi, toplam üretim maliyetlerinin %30 ila %40'ını oluşturmaktadır. Bu enerji girdilerinin azaltılması ve enerji verimliliğinin incelenmesi amacıyla döner fırın prosesi üzerinde enerji ve ekserji analizleri gerçekleştirilmiştir. Analizler için örnek bir çimento fabrikasındaki döner fırında bir yıllık (365 gün) proses verileri kullanılarak veri setinin %10, %20 ve %30'luk kısımları üzerinde makine öğrenmesi ile Gauss, ARIMA ve Random Forest modeli kullanılarak tahminler yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, döner fırının enerji tüketiminin kömür tüketimi, yanma havası debisi, fırın eğimi ve dönüş hızı gibi operasyonel parametreler ile güçlü bir ilişki içinde olduğunu göstermiştir. Bu tahminler sonucunda elde edilen veriler ile enerji ve ekserji verimlilik hesaplamaları gerçekleştirilmiş, sonuçlar grafiksel olarak sunulmuştur. Enerji verimliliği aylık ortalama %83-85 arasında değiştiği, ekserji verimliliği aylık ortalama %36-38 aralığında değiştiği görülmüştür. Verimlilik analizinde enerji ve ekserji verimliliklerindeki sapmalar detaylı bir şekilde değerlendirilmiş, grafik sonuçları özetlenmiştir. Çalışmada, farin, kömür, yanma havası, birincil hava, klinker, atık gazlar, fırın eğimi, kömür verimliliği ve fırın dönüş hızı gibi temel proses parametreleri incelenmiş ve bu parametrelerin ışığında enerji ve ekserji analizleri yapılmıştır. Çalışmanın çıktıları, enerji kayıplarını minimize etmek için proses parametrelerinin doğru şekilde ayarlanmasının önemini vurgulayıp sektörde uygulanabilecek spesifik iyileştirme önerileri sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Energy consumption in the cement production sector constitutes approximately %30 to %40 of total production costs. To reduce these energy inputs and examine energy efficiency, energy and exergy analyses were conducted on the rotary kiln process. For analyses, one-year (365 days) process data from a rotary kiln at a representative cement factory were utilized. Machine learning techniques based on Gauss, ARIMA and Random Forest models were applied to predict energy and exergy consumption using datasets of %10, %20, and %30 subsets from the collected data. Results demonstrated a strong relationship between the rotary kiln's energy consumption and operational parameters, including coal consumption, combustion air flow rate, kiln inclination, and rotation speed. Energy and exergy efficiency calculations were conducted based on data derived from these predictions, and the results were presented graphically. It was observed that monthly average energy efficiency varied between %83 and %85, whereas monthly average exergy efficiency ranged from %36 to %38. Deviations in energy and exergy efficiencies were evaluated in detail within the efficiency analysis, and graphical summaries were provided. Fundamental process parameters such as farin, coal, combustion air, primary air, clinker, waste gases, kiln inclination, coal efficiency, and kiln rotation speed were examined, and energy and exergy analyses were performed in consideration of these parameters. The outcomes of the study underline the importance of accurately adjusting process parameters to minimize energy losses and provide specific improvement recommendations applicable within the industry.

Benzer Tezler

  1. Ağrı Çimento Fabrikasının üretim süreçlerinde çalışanların karşılaştığı risklerin analizi ve değerlendirilmesi

    Analysis and evaluation of the risks encountered by employees in the production process of Ağrı Cement Factory

    AZİZE İNANLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Maden Mühendisliği ve MadencilikIğdır Üniversitesi

    İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OKAN ÖZBAKIR

  2. Lifli geopolimer betonların mekanik özelliklerinin makine öğrenmesi kullanılarak analizi

    Machine learning-based analysis of mechanical properties of fibrous geopolymer concrete

    CANAN BARTIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İnşaat MühendisliğiIğdır Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET EMİN KURTOĞLU

  3. Control-oriented, physics-inspired data-driven modeling and simulation of the clinker production pyro process

    Clinker üretim piroliz sürecinin kontrol odaklı, fizikten ilham alan veriye dayalı modellenmesi ve simülasyonu

    MUHAMMAD ASLANİMOGHANLOO

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mekatronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MELİH TÜRKSEVEN

  4. Seramik tasarım ve üretiminde sağlık açısından alınması gereken önlemler

    The measures that need to be taken in terms of health in the design and production of ceramics

    HALİDE OKUMUŞ

    Sanatta Yeterlik

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Güzel SanatlarMarmara Üniversitesi

    Seramik Ana Sanat Dalı

    PROF. DR. ATEŞ ARCASOY

  5. Geopolimer beton ve geleneksel beton üretim süreçlerinden kaynaklı co2 salınımının metasezgisel yöntemlerle tespiti

    Determination of co2 emissions from geopolymer concrete and conventional concrete production processes using metaheuristic algorithms

    ALPER ÇAKMAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜCTEBA UYSAL