Geri Dön

Termoelektrik malzemelerin yenilikçi yaklaşımlarla üretilmesi ve geliştirilmesinde yapay sinir ağları ile tahmin modeli kullanımı

Thermoelectric materials production with innovation and improvement in the use of artificial neural networks forecast model

PDF İndir

  1. Tez No: 506471
  2. Yazar: ŞEYMA KÖKYAY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHARREM DÜĞENCİ, DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜMTAZ İPEK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Kullanılan enerji kaynaklarının doğaya ve yaşama zarar verme boyutunun ivmeli bir hız kazandığı problemlerin çözümü için günümüzde çevreye daha az zarar veren enerji kaynaklarının araştırılması da benzer hızda artmaya başlamıştır. Küresel ısınmanın önüne geçebilme ve doğayı koruyabilme anlayışıyla, yenilenebilir enerj olarak da isimlendirilen bu enerji kaynaklarından birisi de termoelektrik enerjidir. Termoelektrik enerjiden üst düzey performans alabilmek için yapılan çalışmalar çoğunlukla termoelektrik yarı iletken malzemelerin geliştirilmesine yöneliktir. Bu çalışmada, TÜBİTAK 1001 Projesi kapsamında, termoelektriğin performans değeri olarak bilinen figure of merit (ZT) değerini arttırmak için yarı iletken malzemelere laboratuvar ortamında farklı özelliklerde element katkıları yapılarak farklı özelliklerde yeni p ve n tipi 19 adet kompozisyonun sonuçlarına göre farklı tahmin modelleri oluşturulmuştur. ZT değerini belirleyen ve ölçümü yapılan parametreler: elektriksel direnç, termal difüzyon ve seebeck katsayısıdır. Bu tez kapsamında, ZT değerini arttırmak için elde edilen kompozisyonların, molar kütleleri, farklı ortam sıcaklıklarına göre elektriksel direnç, termal difüzyon ve seebeck katsayısı ölçüm sonuçları Yapay Sinir Ağları ile girdi değişkenleri olarak tanımlanmıştır. Elektriksel direnç, termal difüzyon ve figure of merit parametrelerinin tahmini için 7 farklı yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Kurulan modeller, farklı elementlerle katkılanmış 19 adet yarı iletken malzemenin her birinin katkı elementlerinin molar kütleleri ile 200°C'den 800°C'ye kadar 100'er derece ara ile artış gösteren sıcaklık değerleri altında, termal difüzyon, elektriksel direnç ve seebeck katsayısı deney ölçüm verileri ile oluşturulmuştur. 123 adet deneysel gözlemin yapıldığı bu veriler ışığında kurulan 7 modelin her birinde termal difüzyon, elektriksel direnç ve figure of merit parametrelerinin ortalama %90-98 arasında değişen R değeri ve ortalama %67-85 arasında değişen doğruluk oranları ile ile tahminleri gerçekleşmiştir.

Özet (Çeviri)

The research for energy sources that are less damaging to the environment today is beginning to increase at a similar rate for solving the problems that the energy resources used have an accelerated speed of harming nature and life. One of these energy sources, also called renewable energy, is thermoelectric energy with the concept of being able to prevent global warming and protect nature. Studies aimed at achieving high level performance of thermoelectric power are mostly aimed at the development of thermoelectric semiconducting materials. In this study, in order to increase the figure of merit (ZT) value known as the performance value of thermoelectricity within the scope of TÜBİTAK 1001 Project, different predictive models were created for the semiconductor materials with different properties in the laboratory environment according to the results of 19 p and n type compositions. The parameters that determine and measure the ZT value are: electrical resistance, thermal diffusion, and seebeck coefficient. In the scope of this thesis, the results obtained by increasing the ZT value are described as input variables by artificial neural networks and the results of measurement of electrical resistivity, thermal diffusion and seebeck coefficient according to different ambient temperatures, molar masses. Seven different artificial neural network models were developed for estimating electrical resistance, thermal diffusion and figure of merit parameters. The established models are characterized by thermal diffusivity, electrical resistance and seebeck coefficient under the temperature values which increase in increments of 100 ° C from 200 ° C to 800 ° C with the molar masses of the additive elements of each of the 123 semiconducting materials doped with different elements. In each of the 7 models established in this experimental data where 123 experimental observations were made, estimations were made with thermal diffusions, electrical resistance and figure of merit parameters with R values ranging between 90-98% and average error ratios ranging between 14-33%.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    523456

    Yarıiletken termoelektrik malzemelerin ve jeneratörlerin yenilikçi yaklaşımlarla üretilmesi ve geliştirilmesi

    Production and development of semiconducting thermoelectric materials and generators with innovative approaches

    MÜCAHİT ABDULLAH SARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Metalurji MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL ÇELİK

  2. Tez No

    758446

    Oksit termoelektrik modülün üretimi, analizi ve güç üretim performansının incelenmesi

    Production, analysis and investigation of power generation performance of oxide thermoelectric module

    FURKAN KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Makine MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ENES KILINÇ

  3. Tez No

    833601

    Investigation of the thermoelectric material added innovative composite lithium-ion battery cathode materials

    Termoelektrik katkılı yenilikçi kompozit lityum iyon batarya katot malzemelerinin araştırılması

    SELEN GÜNAYDIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    EnerjiTarsus Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN MURAT OZKENDIR

    DOÇ. DR. HIDETOSHI MIYAZAKI

  4. Tez No

    472827

    Development of polymer based fibers with photovoltaic effect

    Fotovoltaik etki oluşturan polimerik liflerin geliştirilmesi

    KÜBRA İLGEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Polimer Bilim ve Teknolojisiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Polimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ DEMİR

  5. Tez No

    879972

    Designing n-type zintl phases for thermoelectric power generation applications

    N-tip zintl fazlarının termoelektrik enerji üretim uygulamaları için tasarımı

    VERDA BERŞAN GENCELİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    EnerjiKoç Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UMUT AYDEMİR

Geri Dön