Artificial intelligence application in integrated gasification solid oxide fuel cell cycle
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kimya Mühendisliği (İngilizce) Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: SENEM SEZER
Danışman: Uğur Özveren
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
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.