Geri Dön

Biyokütle gazlaştırmasının gıbbs enerji minimizasyonu ile modellenmesi

Modeling of biomass gasification with gibbs energy minimization

  1. Tez No: 898353
  2. Yazar: EMRE BERBER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜN YÜCEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Biyokütle gazlaştırması, sürdürülebilir enerji üretimi için önemli bir yöntemdir. Bu çalışmada, Aspen Plus kullanılarak bir biyokütle gazlaştırma modeli geliştirilmiş ve modelin doğru çalıştığı literatür verileri ile kontrol edilmiştir. İki farklı akademik çalışmadan alınan veriler kullanılarak, oluşturulan modeli performansı çeşitli yöntemlerle değerlendirilmiştir. Aspen Plus yazılımı kullanılarak bir biyokütle gazlaştırma modeli oluşturulmuştur. Model, bir önceki çalışmada kullanılan AspenTech modeli ile karşılaştırılarak validasyonu gerçekleştirilmiştir. Aspen Tech Getting Started Modeling Processes with Solids klavuzu ile validasyon yapılarak, kömür kurutma modeli oluşturulmuş ve Aspen Plus'ın sağladığı modellerle karşılaştırılarak doğrulanmıştır. Kömür kurutma modeli, Aspen Tech'in klavuz verileri ile tutarlı sonuçlar göstermiştir. Literatürdeki veriler kullanılarak oluşturulan model çalıştırılmıştır. Fındık kabuğu ve çay yapraklarının kurutulması ile ilgili bulunan literatür verileri modele girilmiş ve alınan sonuçlar ile literatür verilerini karşılaştırmak için RMSE analizi yapılmıştır. Sonuçları kabul edilebilir standartlar arasındadır. Makale verileri ile oluşturulan biyokütle gazlaştırma modeli, makaledeki sonuçlar ile karşılaştırıldığında kabul edilebilir bir uyum sağlamıştır. RMSE değerleri, modelin doğruluğunu değerlendirmek için kullanılan etkili bir metrik olmuştur. Oluşturulan modelin doğru çalıştığını kanıtlamak adına iki farklı literatür verisi kullanılmıştır, sonuçları değerlendirilmiştir. Sonuç olarak bu çalışma, Aspen Plus kullanarak biyokütle gazlaştırma modelinin doğruluğunu ve performansını değerlendirmiştir. Gelecekte, modelin daha fazla veri ve koşul altında test edilmesi ve iyileştirilmesi önerilmektedir. Yapılan duyarlılık analizleri sonucunda artan havanın H2 gazının azalmasını sağlarken CO2 gazının arttığını göstermiştir. Benzer şekilde sıcaklığın etkisinin gözlemlenmesi için yapılan duyarlılık analizinde ise artan sıcaklık ile birlikte H2 gazı artarken CO2 gazı azalmıştır. Özellikle hidrojen üretiminde, geleneksel olan suyun hidrolizi gibi yöntemler yerine gazlaştırma yöntemi kullanılarak üretim yapılması, maliyet, sürdürülebilirlik ve karbon ayak izinin azalmasında önemli rol oynayacaktır.

Özet (Çeviri)

Biomass gasification is an important method for sustainable energy production. In this study, a biomass gasification model was developed using Aspen Plus and validated against literature data to ensure its accuracy. Performance of the model was evaluated using data from two different academic studies. A biomass gasification model was created using Aspen Plus software. Validation was conducted by comparing the model with an AspenTech model used in previous research. Validation was performed using Aspen Tech's“Getting Started Modeling Processes with Solids”guide by creating a coal drying model and verifying it against models provided by Aspen Plus. The coal drying model showed consistent results with Aspen Tech's guide data. The model created using literature data for drying hazelnut shells and tea leaves was executed, and an RMSE analysis was conducted to compare results with literature data. The results fell within acceptable standards. The biomass gasification model constructed using data from the article showed reasonable agreement with the results in the literature. RMSE values proved to be an effective metric for evaluating the model's accuracy. Two different sets of literature data were used to evaluate and assess the results, confirming the model's accuracy. In conclusion, this study evaluated the accuracy and performance of a biomass gasification model using Aspen Plus. Future work should involve testing and refining the model under more data and conditions. Sensitivity analyses indicated that increasing air led to a decrease in H2 gas while increasing CO2 gas. Similarly, a sensitivity analysis on temperature showed an increase in H2 gas with a decrease in CO2 gas. Particularly in hydrogen production, using gasification instead of traditional methods like water electrolysis can play a significant role in reducing costs, enhancing sustainability, and decreasing carbon footprint.

Benzer Tezler

  1. Theoretical and experimental investigation of biomass and coal gasification

    Biyokütle ve kömür gazlaştırılmasının teorik ve deneysel incelenmesi

    UĞUR ÖZVEREN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Kimya MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEYNEP SİBEL ÖZDOĞAN

  2. Energy and exergy analysis of biomass gasification in adowndraft gasifier

    Aşağı sürüklemeli gazlaştırıcıda biyokütlenin gazlaştırmasının enerji ve ekserji analizi

    TULGA OCHIR TUMURBAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    EnerjiMarmara Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA KARACA ALBAYRAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK DİLMAÇ

  3. Biyokütle gazlaştırmasından elde edilen sentez gazında hidrojen sülfür ve karbonil sülfürün çinko oksit adsorpsiyonu ile giderimi

    Removal of hydrogen sulfide and carbonyl sulfide from syngas produced during biomass gasification by zinc oxide adsorption

    CEVDET DOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Çevre MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BANU ÇETİN

  4. Organik çözücülerin ılımlı koşullarda biyokütle gazlaştırmasına etkisi

    Effect of organic solvents on biomass gasification under moderate conditions

    YEMLİHA ERTÜRK ŞAYAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    KimyaÇukurova Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AÇELYA SEÇER BOYRAZ

  5. A machine learning approach to biomass gasification process

    Biyokütle gazlaştırması sürecine makine öğrenmesi yaklaşımı

    FURKAN ELMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADNAN KAYA

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜN YÜCEL