Hastanelerde ısıtma ve soğutma yüklerinin ısıl konfor ve enerji verimliliği açısından optimizasyonu
Optimization of heating and cooling load in hospitals in terms of thermal comfort and energy efficiency
- Tez No: 635738
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NADİR İLTEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Enerji, Makine Mühendisliği, Energy, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Balıkesir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 139
Özet
Bu çalışmada amaç, Balıkesir'de bulunan Balıkesir Üniversitesi Eğitim ve Araştırma Hastanesi binasının enerji tüketimini yaygın olarak kullanılan enerji verimliliği stratejilerden yararlanarak tahmin etmektir. Yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak bir öğrenme algoritması oluşturulmuş ve binanın yalıtım kalınlığı, cam tipi, gölgeleme cihazı ve iç mekan hava sıcaklıkları dikkate alınmıştır. İlk olarak, hastalara, personele ve refakatçılara uygulanan ısıl konfor anketleri ile en uygun konfor sıcaklıkları belirlenmiş ve bu sonuçlar dikkate alınarak bina enerji tüketimi hesaplanmıştır. Hastane binası Design Builder simülasyon program ile modelledikten ve kalibre edildikten sonra, farklı enerji verimliliği stratejileri simüle edilmiştir. Dış duvarlar ve çatı için beş farklı yalıtım malzemesi ve cam için beş farklı pencere tipi seçilmiştir. Gölgeleme ekipmanı olarak; güneş kırıcı ve panjurlar farklı tiplerde uygulanmıştır. İç ortam sıcaklıkları TS 825 (Türk Yapı Yalıtım Standardı) ve ASHRAE tarafından önerilen 22oC ila 24oC arasında seçilmiştir. Stratejilere göre YSA, hastane binasının yapımı ve kullanımı modeline göre 3125 farklı simülasyon üretmiştir. Sonuç olarak; hesaplanan değerler ile ağın çıkışları ile karşılaştırırken, YSA'nın tahmin ve test verileri için sırasıyla %96 ve %99 doğrulukla uygun sonuçlar verdiği kanıtlanmıştır. YSA değerleri incelendiğinde, ölçüm sonuçları uygulanırsa, maksimum tasarruf oranı ısıtma dönemi için %18.66 ve soğutma dönemi için% 72.48 olarak hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, the main objective is to predict the energy consumption of Balikesir University Training and Research Hospital building in Balikesir, Turkey benefitting from commonly used energy efficient strategies; insulation thickness, glazing type, shading device and indoor air temperature of the building by using artificial neural networks (ANN) as a learning algorithm. First of all, the most appropriate comfort temperatures were determined by thermal comfort surveys applied to patients, medical staff and patients' visitors, and building energy consumption was calculated by taking these results into consideration. After modelling and calibrating of building with Design Builder, different energy-efficient strategies were simulated. For external walls and roof five different insulation materials, and for glazing five different window type were selected. As a shading device; overhang and louvre were applied with different length. The indoor temperatures were selected between 22oC to 24oC which recommended by TS 825 (Turkish Building Insulation Standard) and ASHRAE. According to strategies, ANN produced 3125 samples in accordance with the model of construction and use of hospital building. As a conclusion; when comparing the calculated values with the outputs of the network, it is proved that the ANN gives satisfactory results with an accuracy of 96% and 99% for the prediction and test data respectively. When the ANN values are examined, if the measurement results are applied, the maximum saving rate is 18.66% for the heating period and 72.48% for the cooling period.
Benzer Tezler
- Güneş enerjisi ve biyogaz ile absorbsiyonlu soğutma sistemi
Absorption cooling system with solar energy and biogas
SEDEF TOK
- Enerji depolama üniteli trijenerasyon mikro şebeke sisteminde çizelgeleme optimizasyonu: Hastane uygulaması
Scheduling optimization in the trigeneration microgrid system with energy storage unit: Hospital application
ANIL DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZGÜR KAYALICA
DOÇ. DR. AYŞE AYLİN BAYAR
- Estimation of heating, ventilation and air conditioning (HVAC) noise level in hospitals
Hastanelerde ısıtma, havalandırma ve iklimlendirme sistemlerinin (HVAC) ses düzeylerinin tahmini hesabı
MERVE EROĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mühendislik BilimleriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. MEHMET ÇALIŞKAN
- Energy and exergy analysis of a hospital trigeneration system a case study: Kartal Dr. Lütfi Kırdar training and research hospital
Hastane trijenerasyon sisteminin enerji ve ekserji analizi örnek çalışma Kartal Dr. Lütfi Kırdar Eğitim ve Araştırma Hastanesi
MEHMET BURAK ÖZGÖZTAŞI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
EnerjiGaziantep ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL ABUŞOĞLU
- Örnek hastane kampüsü için uygun birleşik ısı ve güç sistemi tasarımı
Combined heat and power system design for sample hospital campus
MUSTAFA TAŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EnerjiGazi ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BAHADIR ÖZDEMİR