Modeling and experimental approaches in biomass pyrolysis: Artificial neural network application & guard-bed reactor integration
Biyokütle pirolizinde modelleme ve deneysel yaklaşımlar: Yapay sinir ağları & guard reaktör uygulamaları
- Tez No: 485240
- Danışmanlar: PROF. DR. SERDAR YAMAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 205
Özet
Gerçekleştirilen çalışmada, biyokütle pirolizi yavaş ve hızlı piroliz teknolojileri kullanılarak farklı bakış açıları ile ele alınmıştır. Çalışmada, atıktan türetilmiş yakıt (ATY), zeytinyağı üretimi artığı olarak da bilinen pirina ve orman endüstrisi artığı olacak şekilde üç farklı biyokütle kaynağı kullanılmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında, biyokütle pirolizinin yüksek sıcaklık bölgesindeki bozunma davranışlarını detaylı olarak irdeleyebilmek için yavaş piroliz çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Bununla birlikte, biyokütle pirolizinin kinetiği modele bağlı ve modelden bağımsız kinetik yaklaşımlar kullanılarak modellenmiştir. Piroliz çalışmaları sonucunda, biyokütle pirolizinin i) nem çıkışı, ii) ana yapının (hemiselüloz ve selüloz) bozunması ve iii) yapıdaki ligninin bozunması ve yarı kokun gazlaşması aşamalarından oluştuğu sonucuna varılmıştır. Seçilen hammaddelerin yapısal farklılıkları, piroliz davranışlarını direkt olarak etkilemiştir. Pirina ve orman biyokütlesinin bozunması bu üç adımda gerçekleşirken, ATY'nin bozunması 190-890C arasında dört farklı adımda gerçekleşmiştir. ATY'nin yapısında ek olarak plastik ağırlıklı malzemeler de yer aldığından, piroliz davranışlarının diğer hammaddelerden daha karmaşık olduğu gözlemlenmiştir. Ek olarak, yapılan çalışmada, YSA'nın biyokütle pirolizindeki uygulaması, iki farklı açıdan irdelenmiştir. Çalışmaların ilk basamağında, diğer iki hammaddeden daha karmaşık bir yapıya, dolayısıyla termal bozunma davranışına sahip olan ATY'nin piroliz davranışlarını deney yapmadan tahmin edebilmek amacıyla bir YSA modeli oluşturulmuştur. Gizli katman sayısı, gizli katmandaki nöron sayısı, öğrenim sayısı, aktivasyon fonksiyonunun türü gibi YSA performansını etkileyen model yapısı ve parametreleri detaylı olarak tartışılmıştır. Bir sonraki aşamada ise YSA ile biyokütlenin termal davranışlarının modellenmesinde, birden fazla biyokütle kullanılarak YSA performansı test edilmiştir. Ayrıca, YSA tarafından tahmin edilen verilerin sonraki alanlarda uygulanabilirliğini görmek amacıyla, YSA'nın tahmin ettiği termal veriler kullanılarak piroliz aktivasyon enerjileri hesaplanmıştır. Modelleme çalışmaları sonucunda, YSA kullanılarak bazı ısıtma hızları için deney yapılmasına gerek kalmaksızın termal davranışların tahmin edilebileceği sonucuna varılmıştır. Buradan yola çıkarak, YSA ile termal analiz cihazının fiziksel kısıtlarından dolayı ulaşılması güç olan ısıtma hızlarındaki, tekrar deneylerinin yapılamadığı az miktardaki hammaddelerin veya eldeki bireysel termal verilerden yola çıkarak karışımların (biyokütle-kömür, biyokütle-plastik veya kömür-plastik) genel termal davranışlarının tahmininde rahatlıkla kullanılabileceği sonucuna varılmıştır. Son aşamada ise, hızlı piroliz sistemine guard reaktör entegresinin sistem üzerine etkisi incelenmiştir. Guard reaktörün, pilot ölçekteki hızlı piroliz deney düzeneğindeki ilk denemeler olduğu göz önüne alındığında, elde edilen sonuçların oldukça başlangıç aşaması için oldukça değerli olduğu, prosesin farklı türdeki yatak malzemeleri ve operasyon koşulları kullanılarak geliştirilebilmesinde büyük önem taşıdığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this thesis, biomass pyrolysis was investigated from the perspectives of slow and fast pyrolysis processes to discuss different aspects. Three different biomass feedstocks which are refuse derived fuel (RDF), olive oil residue (OOR) and lignocellulosic forest residue (LFR) were selected as biomass sources. The first part of the study is based on slow pyrolysis studies to understand the thermal decomposition behaviors of the selected biomasses at high temperature region. In addition, kinetic behaviors of biomass pyrolysis were also modeled using model-fitting and model-free approaches. As a result of thermal experiments, it was concluded that the pyrolytic behaviors were mainly divided into three stages which are i) moisture removal, ii) main decomposition of the structure (hemicellulose and cellulose degradation together with the start of the lignin degradation) iii) lignin decomposition as well as gasification of fixed carbon, and decomposition of tars. The structural differences directly affect the pyrolytic behaviors under slow pyrolysis conditions. LFR and OOR had all of these three decomposition stages clearly. However, according to TG and DTG curves of RDF, thermal decomposition of RDF involved multiple stages between 190-890C that were comprised of decomposition of cellulose, hemicellulose and lignin as well as the plastics in the structure. It is already known that thermal and kinetic analysis of biomass decomposition have been studied for many years, as a result, there are numbers of studies in the literature. Therefore, to bring a new perspective to this field, an alternative modeling approach, Artificial Neural Network (ANN), was introduced in biomass decomposition within the scope of this thesis. The ANN application in biomass pyrolysis were discussed from two aspects. In the first step, an ANN model was created that can predict the pyrolytic behaviors of RDF, which is more heterogeneous than other two biomasses without the necessity of experimentation. At the further step, the prediction performance of ANN was tested for more than one biomass (LFR and OOR) and the data predicted by ANN model was used to calculate the pyrolytic activation energies of biomass pyrolysis. From the modeling studies, it can be concluded that ANN is a promising tool which can be used to reduce the number of the required experiments. Moreover, ANN can even help making overall thermal data estimation for the heating rates that are difficult to reach due to the physical limitation of thermal analyzer, very small amounts of feedstocks which does not let repetition experiments, different types of mixtures (biomass-coal or biomass-plastic) using their individual thermal data. In addition, integration of the guard bed reactor was studied. In the light of experimental results, it was concluded that integration of the guard bed played an important role to improve the bio-oil quality.
Benzer Tezler
- Biyokütle hızlı piroliz ürünlerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modeling of biomass fast pyrolysis products by artificial neural networks
İSMAİL VELİ SEZGİN
Doktora
Türkçe
2021
Çevre MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN MERDUN
- Theoretical and experimental investigation of biomass and coal gasification
Biyokütle ve kömür gazlaştırılmasının teorik ve deneysel incelenmesi
UĞUR ÖZVEREN
Doktora
İngilizce
2013
Kimya MühendisliğiMarmara ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEYNEP SİBEL ÖZDOĞAN
- 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
- Biyokütle kaynaklı gazlaştırma sistemi modellemesi ve sentez gazının arıtımı
Modelling of biomass gasification system and syngas treatment
PINAR TABAN
- Aktif çamur sistemlerinde çamur yaşının sistem kinetiğine ve biyolojik arıtılabilirliğine olan etkisinin belirlenmesi
Determination the effect of sludge age on system kinetics and biological treatability in activated sludge processes
GÖKŞİN ÖZYILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRETTİN GÜÇLÜ İNSEL