Doğrudan metanollü yakıt hücrelerinin yapay sinir ağları ve bulanık mantık metotlarıyla modellenmesi
Modelling of fuel cells with artificial neural network and fuzzy logic
- Tez No: 211984
- Danışmanlar: PROF. DR. MAHMUT BAYRAMOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 107
Özet
Yakıt hücreleri kimyasal enerjiyi elektrik ve ısı enerjisine dönüştüren elektrokimyasal düzeneklerdir. Son yıllarda PEM (Polimer Elektrolit Membran) yakıt hücrelerinin iki türü, hidrojen PEM yakıt hücreleri ve DMFC (Doğrudan Metanollü Yakıt Hücresi) araştırmacıların ilgisini büyük ölçüde çekmektedir. Yakıt hücrelerinin modellenmesi, analizi ve simulasyonu, performanslarının geliştirilmesi açısından önemlidir. PEM yakıt hücrelerinin performansının tahmini için değişik düzeylerde ayrıntı içeren matematiksel modeller geliştirilmiştir. Ancak ayrıntılı modellerin analitik çözümleri mümkün değildir, nümerik çözüm gerektirmektedirler, çok sayıda parametre içerdiklerinden uygulanabilirlikleri zordur. Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık modelleri; sistem parametrelerinin birbirleriyle ilişkilerini inceleyen ve hücrenin performansının tahmin etmede kullanılan parametrik olmayan bir tekniktir. Bu teknik incelenen sistemin lineer olmayan davranışlarını içerebilen çok kolay bir metottur. Bu çalışmada akım yoğunluğu, sıcaklık, metanol konsantrasyonu, metanol debisi ve hava debisi incelenen yakıt hücresi performansında değişkenler olarak kullanılmış ve istatistiksel metotlarla tasarlanmış deney planı çerçevesinde polarizasyon eğrileri elde edilmiştir. Daha sonra, hücrenin gerilim ve güç değerleri, değişkenlerin fonksiyonu olarak Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık metotlarıyla modellenmiştir
Özet (Çeviri)
Fuel cells are electrochemical devices that convert chemical energy to electrical and thermal energy. In the past decades, primarily two types of PEM (Polymer Electrolyte Membrane) fuel cells, hydrogen PEM fuel cell and DMFC (Direct Methanol Fuel Cell) have attracted significant amount of research interest. Modeling, analysis and simulation of fuel cells are very important in terms of improving their performance. Mathematical models that have details of different approaches were developed to predict PEM fuel cell performance. But, analytical solutions of detailed models are not possible, they require numerical solutions and they are difficult to apply as they have many parameters. Artificial Neural Network and Fuzzy Logic models are non-parametric techniques that analyse relationships between system parameters, employed to estimate the cell performance. These techniques are very simple methods as they can include non-linear characteristics of systems analyzed. In this study, current density, temperature, concentration of methanol solution, methanol and oxidant flow rate were used as variables of analyzed fuel cell performance and polarization curves were obtained within the framework of an experimental design that was designed by statistical methods. Subsequently, cell potential and power values were modelled with Artificial Neural Network and Fuzzy Logic methods as a function of system.variables.
Benzer Tezler
- Yakıt hücrelerinde metanolden elektrokatalitik hidrojen üretimi
Electrocatalytic hydrogen production from methanol using fuel cells
ŞAFAK DOĞU
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilim ve TeknolojiGazi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UFUK GÜNDÜZ ZAFER
- Tek Hücreli Proton Değişim Zarlı Yakıt Pilinin (PEMFC) ve Tek Hücreli Doğrudan Metanol Yakıt Pilinin (DMFC) performans verilerinin değerlendirilmesi
The assesment of the performance dates of the Direct Methanol Fuel Cells (DMFC) and Proton Exchange Membrane Fuel Cells (PEMFC)
ERDOĞAN KAHRAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SERDAR TUNABOYLU
- Pt ve Sn bazlı ikili ve üçlü nano boyutta elektrokatalizörlerin PEM yakıt hücrelerinde oksijenin indirenmesi için incelenmesi
Investigation of oxygen reduction on Pt and Sn based binary and ternary electrocatalysts in PEM fuel cells
BERİL AKAYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİGEN KADIRGAN
- Doğrudan 2-propanol yakıt hücresinin performans analizi
Performance analysis of direct 2-propanol fuel cell
EZGİ ALEMDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Kimya MühendisliğiGazi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİYAZİ ALPER TAPAN
- Preparation and characterization of Pt nanocatalysts supported by thiourea-treated GO nanoparticles: The application to anodic process of DMFC
Tiyoüre ile işlemden geçirilmiş GO nanoparçacıkları ile desteklenen Pt nanokatalizörlerinin hazırlanması ve karaterizasyonu: Doğrudan metanol yakıt hücrelerinin anodik sürecine uygulanması
TOPRAK SEDA KARAOSMANOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
EnerjiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLSÜN GÖKAĞAÇ ARSLAN