Güneş takip mekanizmalı bir kurutma sisteminin performans ve optimum çalışma şartlarının belirlenmesi
Determination of performance and optimum working conditions of a drying system with solar tracking mechanism
Yazar: MEHMET DAŞ
Danışman: PROF. DR. EBRU AKPINAR
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Enerji Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Enerji = Energy ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Bu çalışmada sabit ve hareketli havalı güneş kollektörlerine sahip güneş enerjisi destekli gıda kurutma sistemleri tasarlanmıştır. Tasarlanan kurutma sistemlerinde iki adet 1400x800x100 mm ölçülerinde hava ısıtmalı güneş kollektörleri (HIGK) kullanılmıştır. Güneş ışınlarından yeterince faydalanmak için HIGK'ne programlanabilir kontrol sistemi (PLC) yardımı ile güneş takip özelliği kazandırılmıştır. Güneş takip özelliğine sahip HIGK'li kurutma sisteminin performansını karşılaştırmak için sabit HIGK'ne sahip kurutma sistemi ile aynı anda armut dilimleri kurutulmuştur. Her iki kurutma sisteminde kurutulacak armut numuneleri ortalama 10 mm kalınlığında eşit dilimler haline getirilerek kurutma işlemine alınmıştır. Kurutulacak armut dilimleri her iki kurutma sisteminde 3 farklı fan devrinde kurutulmuştur. Kurutma deney verilerinden armut dilimlerinin kuru baz nem içeriği, yaş baz nem içeriği, boyutsuz nem oranı, kuruma hızı, konvektif ısı transfer katsayısı, difüzyon katsayısı, aktivasyon enerjisi değerleri ve güneş kollektörlerinin ısıl verimleri hesaplanmıştır. Armut ürününün kuruma eğrileri, literatürde bulunan 13 adet kuruma modeli ile ifade edilmeye çalışılmış ve bu modeller arasından armut ürünü için en uygun kuruma modeli seçilmiştir. Ayrıca her iki kurutma sisteminin enerji ve ekserji analizleri yapılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda belirli periyotlarda elde edilen kütle kaybı, sıcaklık, bağıl nem değerleri ve güneş ışınım şiddeti değerleri kullanılarak kurutma kinetiği ve kurutma sisteminin performansı araştırılmıştır. Sabit ve hareketli güneş kollektörlerine sahip kurutma sistemlerinde ürün kalitesi ve kurutma etkinliği hakkında karşılaştırmalar yapılmıştır. Elde edilen kurutma verileri için destek vektör makinesi, karar ağacı ve yapay sinir ağı gibi hesapsal zekâ yöntemleri kullanılarak tahminsel modellerler oluşturulmuştur. Elde edilen tahminsel modeller ile her iki kurutma sistemi için optimum çalışma şartları belirlenmiştir. Güneş takip özelliğine sahip kurutma sisteminin diğer kurutma sistemine göre %40 daha fazla ısıl verime sahip olduğu, ortalama ekserji veriminin %45' den daha fazla olduğu ve ortalama kurutma süresinin %38 daha az olduğu tespit edilmiştir.

Abstract:
In this study, solar energy supported food drying systems with fixed and moving air solar collectors are designed. 2 units of 1400x800x100 mm air heated solar collectors (HIGK) are used in the designed drying systems. In order to benefit from the sun's rays, solar tracking feature is provided by HIGH ilene programmable control system (PLC). In order to compare the performance of the AHSC drying system with the solar tracking feature, the pear slices were dried at the same time with the fixed AHSC drying system. In both drying systems, the pear samples to be dried were made into pieces of slices with an average thickness of 10 mm. The pear slices to be dried were dried in 3 different fan cycles in both drying systems. Dry base moisture content, wet base moisture content, non-dimensional moisture content, drying rate, convective heat transfer coefficient, diffusion coefficient, activation energy values and thermal efficiency of solar collectors were calculated from drying experiment data. The drying curves of the pear product were tried to be expressed with the 13 model models in the literature and the most suitable drying model was selected for the pear product among these models. Energy and exergy analyzes of both drying systems were performed. As a result of the experiments, the drying kinetics and the performance of the drying system were investigated by using the mass loss, temperature, relative humidity values and solar radiation intensity obtained in certain periods. In drying systems with fixed and moving solar collectors, comparisons were made on product quality and drying efficiency. Predictive models have been developed using computational intelligence methods such as support vector machine, decision tree and artificial neural network for drying data obtained. Optimal working conditions for both drying systems were determined by the predicted models. It has been found that the solar tracking system has 40% more thermal efficiency than the other drying system, the average exergy efficiency is 45% more and the average drying time is 38% less.