Fosil yakıt ve elektrik enerjisi tüketen cam üretim prosesineileri kontrol sistemleriyle akıl kazandırma
Smarter production by advanced control techniques for glass process consuming fossil fuel and electric power
- Tez No: 800179
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FUAD ALIEW
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Artan nüfus, teknolojideki ilerleme, endüstrideki gelişmeler enerjiye olan talebi arttırmıştır. Cam üretimi yüksek sıcaklıkta gerçekleştirilen enerji yoğun endüstriyel bir süreçtir. Enerjiye olan talebin artması enerji maliyetlerinde artışa neden olmasına ek olarak çevresel etkileri de arttırmıştır. Cam üretiminde enerjinin büyük bir bölümü yüksek ısıya ihtiyaç duyulan, harmanın ergitildiği ve afinasyonun gerçekleştiği cam fırınlarında tüketilmektedir. Cam fırınında ergitme ve ısıtma için kullanılan enerji fırına doğrudan fosil yakıt olarak ve/veya elektrik enerjisi ile sağlanmaktadır. Fosil yakıt türü son zamanlarda yaygın olarak doğalgaz olup, LPG veya mazot kullanılan cam fırınları da mevcuttur. Elektrik enerjisi tamamen ergitme için kullanıldığı gibi fosil yakıta takviye olarak da kullanılabilmektedir. Kullanılan yakıt türü ne olursa olsun cam fırınlarında enerji verimliliği, tasarım, kullanılan hammadde, yakıt verimliliği ve kontrol tekniğiyle doğrudan ilişkilidir. Cam üretimi, farklı tasarıma sahip fırınlarda üretilebilmektedir. Cam fırın tipleri, yandan veya arkadan ateşlemeli rejeneratif, rekuperatif, oksi-yakıtlı veya tamamen elektrikli olabilmektedir. Cam fırını tasarımında, üretilecek cam tipi, günlük üretim kapasitesi gibi etkenler belirleyici olmaktadır. Bu çalışmada, şişe üretiminde yaygın olarak kullanılan arkadan ateşlemeli, doğalgaz ve elektrik yakıtlı, rejeneratif bir fırın tipi işletme verileri ile yapay zeka kullanılarak modellenmiştir. Veri setindeki 38 adet değişkenin bir senelik verisi ile modelleme gerçekleştirilmiştir. Python programlama dilinin kullanıldığı çalışmada modelleme tekniği olarak Ridge Regresyon, Lasso Regresyon kullanılmış ayrıca Elastik Net ile regüle edilmiştir. Sonuç olarak, özgül yakıt tüketimiyle işletme parametreleri arasındaki ilişki yapay zeka ile analiz edilmiştir. Böylece, etkisi yüksek olan verilerin ölçüm teknikleri incelenerek akıllı sensörlerin geliştirilmesi ve ileri seviye kontrol sistemleriyle cam üretim sürecine akıl kazandırmanın ve verimli gerçekleştirilecek üretimin yolu açılabilecektir.
Özet (Çeviri)
Growing population, technological progress and development in industry increased the demand of energy. The increase of demand caused not only increase of operating costs but also increased negative environmental impact. Glass production is energy intensive process. The developments in energy sector carried the efficiency to the top of targets. The greater part of energy in glass production is consumed in melting-refinery process where the batch is molten. The energy used in glass furnace is directly transmitted to furnace room as fossil fuel and/or electric power. However, the general type of fossil fuel is natural gas, fuel-oil, LPG or diesel consumed furnaces are available as well. The electric power can be used as full power in furnace or be used as boosting to fossil fuel. Glass is produced in different design furnaces. The general type of glass furnaces are, regenerative, recuperative, oxy-fuel or electric. In this study, a glass bottle process in back fired regenerative furnace consuming natural gas and electric power was modelled by using artificial intelligence. One year database with 30 variable was used for modelling. Ridge and Lasso used as modelling technique in Python language. As conclusion, the effect of each parameter to specific fuel consumption analyzed by means of artificial intelligence. Hence, the variables have higher effect can be diagnosed and this will open the way to smart production sensors and advanced control systems. The energy efficiency in production by means of smart sensors and advanced controllers will decrease both product costs and emissions harmful to environment.
Benzer Tezler
- Lityum iyon batarya paketi tasarımı ve termal kaçak simülasyonu
Lithium-ion battery pack design and thermal propogation simulation
ESER BERK YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜL KELEŞ
- Optimized power control strategy for a proton exchange membrane fuel cell system
Proton değişim membranlı yakıt hücresi sistemi için optimize edilmiş güç kontrol stratejisi
ÖMER BURAK SARIÇAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Otomotiv Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- Genetik algoritmanın optimal güç akışı problemine uygulanması
Application of genetic algorithm in solving the optimal power flow problem
İBRAHİM ONUR AYDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMaltepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA ÇEKMEN
- Hibrit elektrikli bir kamyon için bulanık mantık tabanlı enerji yönetim sistemi algoritmalarının geliştirilmesi
Development of fuzzy logic based energy management system algorithms for hybrid electric truck
HAZAL SÖLEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT YILMAZ
- Mobilitenin çevreci ve sürdürülebilir olması açısından yenilenebilir enerjinin kullanımının analizi
Analysis of the use of renewable energy in terms of environmental and sustainable mobility
MAJNUNLU GADİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriÜsküdar ÜniversitesiMühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET ENİS BULAK