Linyit kömürünün alt ısı değerinin yapay sinir ağları kullanılarak belirlenmesi
Determination of the lower calorific value on the lignite coal by using artificial neural networks
- Tez No: 380414
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EYYÜP GÜLBANDILAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 53
Özet
Ocaklardan çıkarılan kömürün alt ısıl, nem, uçucu madde, kül ve kükürt değerleri laboratuvarlarda analiz yapılarak bulunmaktadır. Bunlardan ısıl ve kükürt değerleri aletli analiz teknikleri ile belirlenmektedir. Bu ise hem zaman hem de maliyet açısından işletmeleri olumsuz yönde etkilemektedir. Hâlbuki özellikle ısıl değeri, kül ve nem değerleri kullanılarak daha basit yöntemlerle belirlenebilir. Bu çalışmada, Türkiye Kömür İşletmeleri Kurumu bünyesinde faaliyet gösteren Garp Enterprise Management Müessesesi Müdürlüğü yeraltı, açık ocak sahalarından üretilmiş tüvenan kömürlerin ve Çelikler Seyitömer Linyit İşletmeleri maden sahalarında sondaj çalışmalarıyla elde edilmiş tüvenan kömürlerin yapılan laboratuvar analizleri yapay sinir ağları geri yayılım algoritması ile incelenmiştir. Kömürün nem, uçucu madde, kül ve kükürt değerlerinin, orijinal alt ısı değerini tahmin etmekte kullanılabileceği ve bu yolla zaman ve maliyet düşürülebilir düşüncesinden hareket ederek, C# yazılım dilinde bir YSA uygulaması gerçekleştirildi. Uygulama ile tahmin edilen orijinal alt ısı değerlerinin ve gerçek laboratuvarda elde edilmiş orijinal alt ısı değerlerinin karşılaştırması yapıldı. Gerçekleştirilen YSA Modelinin bulduğu kömürün orijinal alt ısı değeri ile laboratuvarda analizi yapılan kömürün orijinal alt ısı değeri karşılaştırıldığında 0,972 düzeyinde korelasyon ve istatistiksel olarak değerler arasında anlamlı bir ilişkinin olduğu bulunmuştur (p
Özet (Çeviri)
The lower calorific value of the coal is analysed by using the coal's moisture, volatile matter, ash and sulphur. From this analysis, heat and sulphur values are determined by instrumental analysis techniques. However such analysis process negatively affects businesses both in terms of cost and time. In order to prevent such disadvantages, particular heating value can be determined by a more simple method by using ash and moisture values. In this study, the laboratory analyses of tuvenane coals produced from open pit and undergraund areas of Garp Lignite Enterprise Management operating under General Directorate of Turkish Coal and tuvenane coals drilled from mine areas of Çelikler Seyitömer Lignite Enterprise Management, are investigated by back propagation algorithm of artificial neural network. With the idea of coal's moistrure, volatile matter, ash and sulfur values can be used determination of the the lower calorific value and in this wise time and cost can be reduced, an ANN(Artificial Neural Network) application is developped in C# software language. With the application, the determined lower calorific values and the real the lower calorific values got from laboratory analyses are compared. When lower calorific values found by the developped ANN model and lower calorific values found by laboratory analyses are compared, it is achieved that 0,972 level of correlation and a significant relationship between values as statistical(p
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi ile kömürün kül ve kalori değerinin tahmini
Estimation of ash and calorine value of coal with machine learning
MERT DUGAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUAMMER AKÇAY
- Kömürün gazlaştırılmasında gazlaştırma parametrelerinin yapay gaz (SYNGAS) enerji potansiyeline etkisi
Gasification parameters effect of coal gasification on SYNGAS energy potential
ÜNAL ALTINTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURDİL ESKİN
- Türkiye linyit kömürleri için yer altında kömür gazlaştırmasının deneysel ve sayısal olarak incelenmesi
Experimental and numerical investigation of underground coal gasification for Turkish lignite
OĞUZ BÜYÜKŞİRİN
Doktora
Türkçe
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT GÜR
- Akışkan yatakta gazlaştırma
Fluidized-bed gasification
BEKİR ALİ BAYAZITOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Makine MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ÜMİT DOĞAY ARINÇ
- Bıyokütle-kömür karısımlarının yanmasının incelenmesi
Investigation of co-firing coal and biomass blends
CANSU DENİZ CANAL
Doktora
Türkçe
2023
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAKUP ERHAN BÖKE
PROF. DR. ALİ CEMAL BENİM