Modeling of zeolite-based desiccant wheel with machine learning
Zeolit tabanlı nem alıcı tekerin makine öğrenmesi ile modellenmesi
- Tez No: 878802
- Danışmanlar: PROF. DR. ORHAN BÜYÜKALACA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Termodinamik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Bu çalışmanın amacı kurutucu iklimlendirme sistemlerinde sıklıkla kullanılan nem alıcı rotorun, farklı makine öğrenmesi ve doğrusal regresyon yöntemleriyle modellenmesidir. LT3 malzemeli nem alıcı rotor için üretici firma yazılımı kullanılarak 8 farklı bağımsız değişkenle 32,975 farklı giriş koşulu için çıkış koşulu elde edilmiştir. Oluşturulan veri seti kullanılarak 7 çoklu doğrusal regresyon, 45 karar ağacı, 12 destek vektör makinesi ve 32 çok katmanlı algılayıcı modeli olmak üzere toplamda 96 farklı model geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller farklı istatistiksel metrikler kullanılarak karşılaştırılmıştır. Çoklu doğrusal regresyon yöntemleri arasında en iyi sonucu 3. derece çapraz model vermiştir. Bu modelden üretilen proses havası çıkış sıcaklığı ve nemi için RMSE değerleri sırasıyla 0.6018 ℃ ve 0.1774 g/kg ve R2 değerleri ise sırasıyla, 0.9934 ve 0.9972'dir. Karar ağacı modellerinden en iyi performansı gösteren DT-28 kodlu modelin proses havası çıkış sıcaklığı ve nemi için RMSE değerleri sırasıyla 0.7196 ℃ ve 0.1903 g/kg, R2 değerleri ise sırasıyla 0.9977 ve 0.9992 olarak bulunmuştur. SVM-5 kodlu model, destek vektör makinesi modellerinden en iyi sonucu vermiş olup, proses havası çıkış sıcaklığı ve nemi için RMSE değerleri sırasıyla 0.3780 ℃ ve 0.1082 g/kg ve R2 değerleri ise sırasıyla 0.9974 ve 0.9989 olarak belirlenmiştir. Geliştirilen bütün modeller arasında en iyi performansı gösteren MLP-8 kodlu modelin proses havası çıkış sıcaklığı ve nemi için RMSE değerleri sırasıyla 0.2059 ℃ ve 0.0693 g/kg ve R2 değerleri ise sırasıyla 0.9994 ve 0.9997 olarak bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
The objective of this study is to model the desiccant wheel, which is frequently used in desiccant air-conditioning systems, using various machine learning and linear regression methods. The desiccant wheel with LT3 material was analyzed under 32,975 different input conditions using the manufacturer's software, considering 8 independent variables. The dataset generated was utilized to develop a total of 96 models, comprising 7 multiple linear regression models, 45 decision tree models, 12 support vector machine models, and 32 multilayer perceptron models. The models were evaluated based on various statistical metrics. Among the multiple linear regression models, the 3rd Degree Cross model demonstrated the best performance. It achieved RMSE values of 0.6018 ℃ and 0.1774 g/kg for process air outlet temperature and humidity ratio, with R2 values of 0.9934 and 0.9972, respectively. The DT-28 model, the top-performing decision tree model, achieved RMSE values of 0.7196 ℃ and 0.1903 g/kg for temperature and humidity ratio, with R2 values of 0.9977 and 0.9992, respectively. The SVM-5 model, the best among support vector machine models, achieved RMSE values of 0.3780 ℃ and 0.1082 g/kg for temperature and humidity ratio, with R2 values of 0.9974 and 0.9989, respectively. The MLP-8 model, which provided the best results among the developed models, achieved RMSE values of 0.2059 ℃ and 0.0693 g/kg for temperature and humidity ratio, with R2 values of 0.9994 and 0.9997, respectively.
Benzer Tezler
- Gördes zeolitinin mikrodalga ile kurutulması ve kurutma olayının modellenmesi
Drying of gördes zeolite by microwave and modeling of drying phenomena
OSMAN BATTAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Fizik ve Fizik MühendisliğiDumlupınar ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HASAN BİRCAN
- Engineering investigation of zeolite-bentonite mixtures for landfill liner applications
Zeolit-bentonit karışımlarının mühendislik özelliklerinin geçirimsiz tabaka olarak kullanılmasının araştırılması
ALİ HAKAN ÖREN
Doktora
İngilizce
2007
İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ARİF Ş. KAYALAR
- Recovery of succinic acid for bio-based C4 bifunctional building block production
Başlık çevirisi yok
ÇAĞRI EFE
Doktora
İngilizce
2011
BiyokimyaTechnische Universiteit Delft (Delft University of Technology)PROF. DR. L. A. M. VAN DER WIELEN
DR. A. J. J. STRAATHOF
- Stronsiyum-nano zeolit A ile desenlenmiş üç boyut baskılı poli(laktik asit) kemik doku iskelelerinin geliştirilmesi
Development of strontium-nano zeolite A patterned three dimensional printed poly(lactic acid) bone tissue scaffolds
GÜRKAN TİRYAKİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Polimer Bilim ve TeknolojisiHacettepe ÜniversitesiPolimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EDA AYŞE AKSOY
DOÇ. DR. SEDAT ODABAŞ