Geri Dön

Kömürün kısa analiz sonuçlarına farklı matematiksel yöntemler uygulayarak elementel bileşiminin tahmini

Estimation of the elementel composition by applying different mathematical methods to the proximate analysis results of coal

  1. Tez No: 562256
  2. Yazar: PELİN BAYLAN YILMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SELİM CEYLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Bu tez çalışmasında, kömürün elementel analizinin deneysel olarak belirlenmesi uzun zaman gerektiren ve pahalı bir iş olduğundan dolayı, kömürün elementel bileşiminin tahmini üzerine bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Geçmiş çalışmalarda elementel bileşim ile kısa analiz sonuçları arasındaki ilişkiler incelenmiş olup, karbon, hidrojen ve oksijen bileşimlerinin sırasıyla sabit karbon, uçucu madde ve külün nispi içerikleriyle orantılı olduğu görülmüştür. Kısa analiz sonuçlarını kullanılarak kömür ya da biyokütlenin elementel bileşimini tahmin etmek için çeşitli korelasyonlar sunulmuştur. Fakat sunulan çalışmalarda numune sayısının az ya da korelasyon değerlerinin doğru tahmin için yeterli olmadığı görülmüşür. Bu çalışmada, literatürde daha önce sunulmuş farklı çalışmalardan yararlanılarak büyük bir veri seti oluşturulmuştur. Farklı kalitede kömürlerden oluşturulan bu veri setine matematiksel modeller ve kısa analiz sonuçları uygulanarak kömürün elementel bileşiminin tahmini üzerine bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Tahmin için çoklu lineer regresyon modeli ve yapay sinir ağlarından yararlanılmıştır. Elde edilen sonuçlar yaygın istatistiksel araçlar ile test edilmiştir. Çoklu lineer regresyon modeli ile regresyon katsayıları karbon, hidrojen ve oksijen için sırasıyla 0.99025, 0.64431 ve 0.98526 olarak elde edilmiştir. Yapay sinir ağları ile regresyon katsayıları karbon, hidrojen ve oksijen için sırasıyla 0.99177, 0.80452 ve 0.99113 olarak elde edilmiştir. Çalışma sonucu elde edilen modellerin, kısa analiz sonuçlarını kullanarak kömürün karbon, hidrojen ve oksijen yüzdesini yüksek doğruluk ile tahmin etme kabiliyetine sahip olduğu görülmüştür. Bu modeller zahmetli ve masraflı olan elementel analiz işleminin yerini alma potansiyeline sahiptir.

Özet (Çeviri)

In this thesis study, because the experimental determination of the elementel analysis of coal is a long time and expensive process, a study on the estimation of the elementel composition of coal has been carried out. In the past studies, the relationships between the elementel composition and the proximate analysis results were examined and it was found that the carbon, hydrogen and oxygen compounds were proportional to the relative contents of the fixed carbon, volatile matter and ash, respectively. Various correlations are presented to estimate the elementel composition of coal or biomass using proximate analysis results. However, it was observed that the number of samples or the correlation values were not sufficient for accurate estimation. In this study, a large data set was created by using different studies previously presented in the literature. A mathematical model and proximate analysis results were applied to this data set composed of different quality coals, and a study was performed to estimate the elementel composition of coal. Multiple linear regression models and artificial neural networks were used for estimation. The results obtained were tested with common statistical tools. The regression coefficients were obtained as 0.99025, 0.64431 and 0.98526 for carbon, hydrogen and oxygen respectively with multiple linear regression model. The regression coefficients with artificial neural networks were obtained as 0.99177, 0.80452 and 0.99113 for carbon, hydrogen and oxygen, respectively. It was found that the models obtained as a result of the study were able to estimate the carbon, hydrogen and oxygen percentage of coal with high accuracy by using short analysis results. These models have the potential to replace the laborious and costly elementel analysis.

Benzer Tezler

  1. Gamma ray spectra analysis for pulsed fast thermal neutron activation (PFTNA) of bulk coal samples

    Kömür örneklerinden PFTNA metodu ile aktivasyon sonucu elde edilen gama spektrumlarının analizi

    NERGİS YILDIZ ANGIN ATMACA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSKENDER ATİLLA REYHANCAN

  2. İnce kömürün santrifüjlü konsantratör ile zenginleştirilmesi

    Upgrading fine coal with accelareted centrifugal concentrators

    EMRE AHMET KANTARCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Maden Mühendisliği ve MadencilikHacettepe Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. N. METİN CAN

  3. Zonguldak taşkömürü havzası işletilebilir kömür damarlarının metan gazı içeriğinin belirlenmesi ve etkileyen bünyesel faktörlerin araştırılması

    Determinining the methane content of Zonguldak bituminous coal seams and the influence of intrinsic coal properties

    SAMET CAN ÖZER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH FİŞNE

  4. Effect of pretreatment on liquefaction behaviour of coal

    Önişlemlerin kömürün sıvılaşma davranımına olan etkisi

    ZEYNEP ÇEPNİ ÇÖMLEKÇİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. EKREM EKİNCİ

  5. Yeniköy linyitlerinin vinas bağlayıcısı kullanılarak üretilen briketlerinin diğer bağlayıcılarla kıyaslanması

    Comparison of briquettes of Yenikoy lignites produced by using vinasse binder with other binders

    AYLİN BOZTEPE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Kimya MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANİFİ SARAÇ

    DOÇ. DR. FATMA JALE GÜLEN