Güneş enerjili bir kurutucudaki ekserjetik faktörlerin hesaplanması ve yapay sinir ağı ile modellenmesi

Abstract

Termodinamik analiz, özellikle ekserji analizi, termal sistemlerin analizi için önemli bir araçtır. Kurutmasistemlerinde ekserji hesaplamaları için birçok formülasyon ve veri kullanılmaktadır. Bugün, büyük miktardaveriyi elle işlemek ve analiz etmek zordur. Bu nedenle, verilen bir problemi çözmek için problem ortamındanelde edilen verileri yapay zeka yöntemleri ile eğiterek çözüme ulaşmak hedeflenmektedir. Bu çalışmada, elmaürünü bir güneş enerjili kurutma sisteminde kurutulmuştur ve ürünün kurutma işleminin ekserji analiziyapılmıştır. Bazı ekserjetik faktörlerin elma ürünü kurutmasında kullanılan kurutma sisteminin performansıüzerine etkileri incelenmiştir. Bu amaçla, ekserji etkisi, atık ekserji oranı (AEO), çevresel etki faktörü (ÇEF),ekserjetik sürdürülebilirlik indeksi (ESI) ve iyileştirme potansiyeli (IP) gibi ekserjetik faktörler dikkatealınmıştır. Eksergetik bir faktör olan AEO değerlerini tahmin etmek için yapay sinir ağı kullanılarak öngörücübir model oluşturulmuştur. Modelin geçerliliğini hesaplamak için ortalama mutlak hata (MAE), kök ortalamakare hatası (RMSE), göreceli mutlak hata (RAE) ve kök göreceli mutlak hata (RRAE) hata analizlerikullanılmıştır. Sonuç olarak, kuruma süresi arttıkça AEO artmıştır. Güneş enerjisi kurutma sisteminin ekserjiverimliliği ve gelişme potansiyeli, kuruma süresi arttıkça azalmıştır. YSA kullanılarak oluşturulan öngörücümodel, AEO değerlerini başarıyla öngörmüştür. Elde edilen öngörü modelinin farklı kurutma sistemleri vefarklı ürünler için kullanılabileceği gösterilmiştir.