3 results
Search Results
Now showing 1 - 3 of 3
Master Thesis İnsan Vücudu Ekserji Tüketimini Öngörmek için Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması(2022) Yousıf, Yousıf Layth; Turhan, Cihan; Turhan, Cihan; Turhan, Cihan; Lotfısadıgh, Bahram; Energy Systems Engineering; Energy Systems EngineeringAmerikan Isıtma, Soğutma ve Ġklimlendirme Mühendisleri Derneği (ASHRAE), termal konforu 'ısıl çevre ile mutluluk veren zihin durumu' olarak tanımlar. Enerji ve Madde bir sistem olarak dağılabilir ve çevreleriyle dengeye doğru hareket edebilir ve buna termodinamikte ekserji denir. Tahmini Ortalama Oy (PMV)/Öngörülen Memnuniyetsizlik Yüzdesi (PPD) modeli ve uyarlanabilir termal konfor yaklaşımı, termal konforu değerlendirmek için en yaygın kullanılan iki yöntemdir. ekserji kavramını termal konforun bir indeksi olarak insan vücudu sistemine uygulayın. Bir kişinin ekserji dengesi ile termal konfor seviyeleri arasındaki ilişki, vücuttan ısı ve suyu etkili bir şekilde dağıtmanın insan refahı için gerekli olmasıdır. Bu nedenle , en düşük insan vücudu ekserji tüketim oranı çoğunlukla optimum termal konfor seviyesini verir.Bu tezde Yapay Zeka tabanlı bir çalışma yapılmıştır. Ekserji ve termal konfor açısından en iyi koşulu elde etmek için, Atılım Üniversitesi'nin Mühendislik Fakültesi binasında içinde bir kiş olan bir odada deneyler yapılmıştır. Ġnsan vücudunun ekserji tüketimi bir bilgisayar programı aracılığıyla çıkarılmakta ve çevresel parametreler objektif sensörler ile ölçülmektedir. Daha sonra Python ortamında bir Yapay Sinir Ağı (YSA) modeli geliştirilmiştir. vi Sinir ağı tekniğinde bir geri yayılım ve sigmoid işlevi kullanılır. YSA modeline toplam 133 veri dahil edilmiş olup, verilerin 75% yani 99 veri seti eğitim ve geri kalanı test için kullanılmıştır. Sağlanan koşullar altında 1,98'lik bir Ortalama Mutlak Yüzdelik Hatası (MAPE) ve 0,91'lik bir doğru tahmin oranı (R2) bulunur ve bu, yapay sinir ağı modeli çıktıları ile insan vücudu ekserji verileri arasında iyi bir koordinasyon olduğunu gösterir. Basitlik, analiz hızı ve kısıtlı veri kümelerinden öğrenme, insan vücudu ekserji simülasyonu üzerindeki bir YSA modelinin avantajı olarak gösterilebilir. Bu tez, insanların ne kadar ekserji oranı tükettiğini (HBExC) belirlemek için bir YSA modeli kullanan yeni bir konsept sunmaktadır. Bunun nedeni, yapay sinir ağlarının (YSA) bina ve termal konfor alanlarında en yaygın olarak kullanılan yapay zeka tekniği olmasıdır. Sonuçta, doğrusal olmayan değişkenlerin etkileşimlerini, özellikle değişkenleri arasında karmaşık doğrusal olmayan ilişkilere sahip olan ekserji kavramını hızlı ve doğru bir şekilde ele alabilirler.Article Citation - WoS: 2Citation - Scopus: 2Thermoeconomic Analysis of an Integrated Membrane Reactor and Carbon Dioxide Capture System Producing Decarbonized Hydrogen(Pergamon-elsevier Science Ltd, 2025) Atak, Yagmur Nalbant; Ince, Alper Can; Colpan, C. Ozgur; Iulianelli, Adolfo; Serincan, Mustafa Fazil; Pasaogullari, UgurIn this study, a novel thermo-economic analysis on a membrane reactor adopted to generate hydrogen, coupled to a carbon-dioxide capture system, is proposed. Exergy destruction, fuel, and environmental as well as purchased equipment costs have been accounted to estimate the cost of hydrogen production in the aforementioned integrated plant. It has been found that the integration of the CO2 capture system with the membrane reactor is responsible for the reduction of the hydrogen production cost by 12 % due to the decrease in environmental penalty cost. In addition, the effects of operating parameters (steam-to-carbo ratio and biogas temperature) on the hydrogen production cost are investigated. Hence, this work demonstrates that the latter can be decreased by approximately 2 $/kgH2 when steam to carbon ratio increases from 1.5 to 4. The analyses reveal that steam-tocarbo ratio increases exergy destruction cost, affecting consequently also the hydrogen production cost. However, from a thermodynamic point of view, it enhances the hydrogen production in the membrane reactor, mutually lowering the hydrogen production cost. It has been also estimated that a decrease in the biogas inlet temperature from 450 to 400 degrees C can reduce the hydrogen production cost by 7 %. This study demonstrates that the fuel cost is a major economic parameter affecting commercialization of hydrogen production, while exergy destruction and environmental costs are also significant factors in determining the hydrogen production cost.Conference Object Citation - WoS: 58Citation - Scopus: 62Energy and Exergy Performance Assessments of a High Temperature-Proton Exchange Membrane Fuel Cell Based Integrated Cogeneration System(Pergamon-elsevier Science Ltd, 2020) Nalbant, Yagmur; Colpan, C. Ozgur; Devrim, YilserHigh-temperature proton exchange membrane fuel cell (HT-PEMFC), which operates between 160 degrees C and 200 degrees C, is considered to be a promising technology, especially for cogeneration applications. In this study, a mathematical model of a natural gas fed integrated energy system based on HT-PEMFC is first developed using the principles of electrochemistry and thermodynamics (including energy and exergy analyses). The effects of some key operating parameters (e.g., steam-to-carbon ratio, HT-PEMFC operating temperature, and anode stoichiometric ratio) on the system performance (electrical, cogeneration, and exergetic efficiencies) are examined. The exergy destruction rates of each component in the integrated system are found for different values of these parameters. The results show that the most influential parameter which affects the performance of the integrated system is the anode stoichiometric ratio. For the baseline conditions, when the anode stoichiometric ratio increases from 1.2 to 2, the electrical, cogeneration, and exergetic efficiencies decrease by 42.04%, 33.15%, and 37.39%, respectively. The highest electrical power output of the system is obtained when the SCR, operating temperature, and anode stoichiometric ratio are taken as 2, 160 degrees C, and 1.2, respectively. For this case, the electrical, cogeneration, and exergetic efficiencies are found as 26.20%, 70.34%, and 26.74%, respectively. (C) 2019 Hydrogen Energy Publications LLC. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.
