Artificial intelligence application in integrated gasification solid oxide fuel cell cycle
Gazlaştırıcı ile entegre edilmiş katı oksit yakıt hücresi çevriminde yapay zeka uygulaması
- Tez No: 677082
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR ÖZVEREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
Fosil kaynakların hızla tükenmesi ve çevre üzerindeki zararlı etkileri nedeniyle, enerji üretiminde yenilenebilir ve çevre dostu kaynakların kullanılması büyük önem taşımaktadır. Yüksek enerji talebini verimli dönüşüm yöntemleri kullanarak karşılayabilecek bir kaynak olan biyokütlenin kullanımı son yıllarda oldukça ilgi görmektedir. Biyokütle gazlaştırma, daha az emisyona neden olan ve verimli dönüşüm sağlayan umut vadeden bir teknolojidir. Gazlaştırma prosesinden üretilen yüksek H2 içerikli gaz ürünü, doğrudan elektrik üretiminde kullanılmaya uygun bir yapıdadır. Katı oksit yakıt hücresi (KOYH) biyokütle türevi yakıtlar için en uygun tip olduğu varsayılan elektrokimyasal reaksiyonlar kullanarak kimyasal enerjiyi elektriğe dönüştürebilen cihazlardır. Literatürde entegre olarak çalışan gazlaştırıcı-KOYH sistemleriyle ilgili birçok çalışma bulunmasına rağmen bu sistemler hala geliştirilmekte olup yüksek verimde enerji elde etmek için uygun dizayn parametreleri ve çalışma koşulları üzerinde çalışmalar yapılmaktadır. Gazlaştırma ve KOYH sisteminin sıfır boyutlu (termodinamik) yöntem kullanılarak modellenmesi, proses davranışını belirlemenin en basit yoludur. Yapay sinir ağı (YSA), termodinamik tabanlı gazlaştırma ve KOYH sistemlerini temsil etmek için son yıllarda oldukça popüler olan modelleme yöntemlerinden biridir. Bu tezde, Aspen Plus simülasyonu kullanılarak YSA modellerinin eğitimi için veri üretmek üzere entegre bir kabarcıklı akışkan yataklı gazlaştırıcı ve KOYH modeli oluşturulmuştur. YSA modelleri, giriş parametresi olarak biyokütle türleri ve çalışma koşulları kullanılarak elektriksel verim, net voltaj ve akım yoğunluğu açısından performans parametrelerini tahmin etmiştir. Sonuçlar, geliştirilen YSA modellerinin çıktı parametrelerini yüksek doğrulukla tahmin ettiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Due to the rapid consumption of fossil resources and their harmful effects on the environment, it is very important to use renewable and environmentally friendly sources for energy production. The use of biomass, which is a resource that can meet the high energy demand through efficient conversion methods, has attracted much attention in recent years. Biomass gasification is a promising technology that produces fewer emissions and enables efficient conversion. The high hydrogen content gasification is suitable for direct use in power generation. The solid oxide fuel cell (SOFC) can convert the chemical energy into electricity, which is probably the most suitable fuel cell type for biomass-derived fuels. The integrated gasification SOFC systems are still under development to determine suitable design parameters and operating conditions for high energy efficiency. Modeling the GasifierSOFC cycles using the thermodynamic method is the simplest way to determine the process behavior. Artificial neural networks (ANN) are one of the modeling methods that are popular nowadays to represent the thermodynamic based gasification and SOFC systems. In this dissertation, an integrated bubbling fluidized bed gasifier and SOFC model was built to generate data for training the ANN models with Aspen Plus simulation. The ANN models predicted the performance parameters in terms of electrical efficiency, net voltage and current density using the biomass types and operating conditions as input parameters. The results show that the developed ANN models estimated the output parameters with high accuracy.
Benzer Tezler
- Gazlaştırma yoluyla elde edilen sentez gazından kimyasal üretimine yönelik proses simülasyonu
A process simulation for the production of chemicals from synthesis gas obtained by gasification
OĞUZ ALP KURUCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN CAN OKUTAN
- Şebeke etkileşimli tüketiciler ile toplu talep yönetimi
Aggregated demand side management with grid responsive consumers
MUSTAFA ALPARSLAN ZEHİR
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK
- Exploring opinions of corporate instructional designers on their professional development and training needs
Kurumsal öğretim tasarımcılarının mesleki gelişim ve eğitim ihtiyaçları konusundaki görüşlerinin araştırılması
NAZLI GÖKALP
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEğitim Programları ve Öğretimi Ana Bilim Dalı
DR. ELİF ÖZTÜRK
- Doğal dil işleme teknikleri kullanılarak türkçe mobil asistan yazılımı geliştirilmesi
Development of a turkish mobile assistant software using natural language processing techniques
GÖKHAN ÇELİKKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. GÜLŞEN ERYİĞİT
- İç denetim fonksiyonu ve iç kontrol mekanizmalarının yapay zekâ teknolojileri içerisindeki gelecekteki rolü ve önemi: İşletmeler için yapay zekâ uygulama yol haritası ve bütünleşik yapay zekâ mantıksal çerçevesi
The future role and importance of internal audit function and internal control mechanisms in artificial intelligence technologiees: Artificial intelligence application roadmap and integrated artificial intelligence logical framework for businesses
BELDE DURU ÖZCAN