Mersin ili için güneş ışınımının modellenmesi ve bina enerji performansına etkisinin incelenmesi
Modeling of solar radiation for Mersin province and examining its effect on building energy performance
- Tez No: 929583
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH ÜNAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Mersin iline özgü güneş ışınımı koşulları detaylı bir şekilde incelenmiş ve bu koşulların bina enerji performansı üzerindeki etkileri kapsamlı bir analizle değerlendirilmiştir. Çalışmada, bölgenin karakteristik iklim özellikleri dikkate alınarak, ölçülmüş gerçek verilere dayalı bir yaklaşım benimsenmiş ve yapay sinir ağları yardımıyla yeni bir direkt güneş ışınımı modeli geliştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, bölgenin güneş enerjisi potansiyelini ayrıntılı bir şekilde ortaya koymuş ve bu potansiyelin bina enerji performansı üzerindeki etkilerini analiz etmek için önemli bir temel oluşturmuştur. Bu modelin çıktıları, EnergyPlus yazılımıyla bölgeye özgü iklim koşullarına uygun olarak tasarlanan ve SketchUp ile modellenen örnek bir binanın enerji performansı üzerinde test edilmiştir. Çalışma kapsamında elde edilen bulgular, enerji verimliliği açısından değerlendirildiğinde, yenilenebilir enerji kaynaklarının bina enerji tüketimini azaltmada ve sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmada önemli bir rol oynayabileceğini net bir şekilde ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
The solar radiation conditions specific to the Mersin region have been thoroughly analyzed, and their impacts on building energy performance have been comprehensively evaluated. In this study, a methodology based on measured real-world data was adopted, considering the characteristic climatic features of the region, and a novel direct solar radiation model was developed using artificial neural networks. The obtained results have detailed the region's solar energy potential and provided a significant foundation for analyzing its effects on building energy performance. The outputs of this model were tested on the energy performance of a sample building, which was designed in accordance with the region's climatic conditions using EnergyPlus software and modeled in SketchUp. The findings of the study, when evaluated in terms of energy efficiency, clearly demonstrate that renewable energy sources can play a crucial role in reducing building energy consumption and achieving sustainability goals.
Benzer Tezler
- Anadolu'daki Salamandra salamandra'nın taksonomi, biyoloji ve dağılışı üzerine araştırmalar
Başlık çevirisi yok
MEHMET ÖZ
- Çukurova bölgesinde depolanmış ürünlerde zararlı olan böcek türlerinin saptanması
Başlık çevirisi yok
ÖZEN UTKU
