Çok bileşenli bir alkol karışımının damıtıldığı laboratuvar ölçekte sürekli çalışan bir dolgulu damıtma kolonunun yapay sinir ağları ile çok değişkenli kontrolü
Multivariable control of a laboratory ? scale continous packed distillation column with a multicomponent alcohol mixture using artificial neural networks
- Tez No: 232912
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SÜLEYMAN KARACAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Çok bileşenli bir alkol karışımının, laboratuvar ölçekte sürekli çalışan bir dolgulu damıtma kolonunda damıtılması incelenmiştir. Çalışmada, kolonun üst ve alt ürün sıcaklıklarının tek girdili tek çıktılı (SISO) ve çok girdili çok çıktılı (MIMO) kontrolü, deneysel ve teorik olarak yapılmıştır. Kontrol çalışmaları için yapay sinir ağı (ANN) temelli model öngörmeli kontrol (MPC) algoritması kullanılmıştır. Metanol, etanol, n-bütanol, isoamil alkol (1-pentanol) ve anisol (metil-fenil eter)'den oluşan beş bileşenli alkol karışımı damıtılmıştır. 2 L kazan hacmi ve 1 m'lik dolgu boyu olan laboratuvar ölçekli bir dolgulu damıtma kolonu kullanılmıştır. Proses tanımlama yapabilmek için, geri akma oranı ve kazana verilen ısı miktarı girdi değişkenleri, üst ve alt ürün sıcaklıkları çıkış değişkenleri seçilerek dinamik deneyler yapılmıştır. Girdi değişkenlerine pozitif ve negatif basamak etkiler verilerek çıkış değişkenlerinin zamanla değişimi elde edilmiştir. Deneysel veriler kullanılarak istatistiksel model tanımlama yöntemi ile prosesin iletim fonksiyonları bulunmuştur. Prosesin en iyi kontrol çiftini belirlemek için Bağıl Kazanç Matrisi (RGA) belirlenmiştir. Kontrol algoritması için, MATLAB ortamında prosesin ANN modeli tasarlanarak geri yayınım algoritması ile eğitilmiştir. Bu model temel alınarak MPC algoritması elde edilmiştir. ANN temelli MPC algoritması, deneysel kontrolde Visual Basic dilinde yazılarak paket programa eklenmiştir. Kontrol algoritması MATLAB ortamında da yazılarak teorik kontrol için kullanılmıştır. Kontrol çalışmalarında, üst ve alt ürün sıcaklıklarının set noktalarına ve besleme çözeltisinin derişimine pozitif ve negatif etkiler verilerek üst ve alt ürün sıcaklıkları kontrol edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Distillation of a multicomponent alcohol mixture was researched in a laboratory scale continous packed distillation column. In this work, single input single output (SISO) and multi input multi output (MIMO) control of top and bottom product temperature of the column were made theoretically and experimentally. Model predictive control (MPC) algorithm based on artificial neural networks (ANN) was used for control studies. Alcohol mixture with five components consists of methanol, ethanol, n-buthanol, isoamine alcohol (1-pentanol) and anisole (methyl-phenyl ether) was distillated. A 2 L tank volume and 1 m packing height laboratory scale packed distillation column was used. Dynamic experiments were made to system identification by selecting reflux ratio and reboiler heat duty as input variables, top and bottom product temperatures as output variables. By giving positive and negative step effects to input variables, the variation of output variables with time was obtained. The transfer functions of process were obtained by using statistical model identification method from experimental data. Relative gain array (RGA) was determined to establish the best control pairing of the process. For control algorithm, ANN model of process was proposed and was trained with backpropagation algorithm. By basing on this model, MPC algorithm was obtained. In experimental control, model predictive control (MPC) algorithm based on artificial neural networks (ANN) was written at Visual Basic language. This algorithm was added to software. Control algorithm was also written in the MATLAB and used for theoretical control. In control studies, the top and bottom product temperatures were controlled by giving positive and negative step effects to set points of the top and bottom product temperatures and the concentration of feed mixture.
Benzer Tezler
- Çok bileşenli bir karışımın damıtıldığı laboratuar-ölçekli dolgulu damıtma kolononun kısıtlanmış model öngörmeli kontrolü
Constrained model predictive control of a laboratory-scale packed distillation column with a multicomponent mixture
SANİYE AY
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Kimya MühendisliğiAnkara ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. SÜLEYMAN KARACAN
- Synthesis of the BN-AIN composites by carbothermal reduction and nitridition of B4C-Al2O3 mixtures
AIN-BN kompozitlerinin reaksiyon sinterlenmesi yöntemiyle üretimi
CEM ÇELİKER
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN TEKİN
- Alkol ve enerji içecekleri kombinasyonunun sıçanlarda epilepsi nöbet eşiği üzerine etkisi
The effect of the combination of alcohol and energy drinks on the threshold of epileptic seizures in rats
TAYFUN GÖZLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Eczacılık ve FarmakolojiÜsküdar ÜniversitesiNörobilim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL TAYFUN UZBAY
- Dizel motorunda dizel yakıtı - alkol - bitkisel yağ karışımları kullanımının motor karakteristiklerine etkilerinin incelenmesi
Investigation of effect of using diesel fuel-alcohol-vegetable oil blends on the engine characteristics in a diesel engine
ALPASLAN ATMANLI
Doktora
Türkçe
2013
EnerjiBalıkesir ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEDRİ YÜKSEL
- Simulation of continous polystyrene particle manipulation with dielectrophoresis using comsol
Alternatif akım kutupsal devinim ile sürekli akışta polistren parçacıkların yönlendirilmesinin comsol simulasyonu
YAVUZ GENÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT TRABZON