Buji ateşlemeli motorlarda amil alkol kullanımının deneysel ve yapay sinir ağlarıyla incelenmesi
Investigation of using amyl alcohol on spark ignition engine with experimental and artificial neural networks
Yazar: SAMET USLU
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA BAHATTİN ÇELİK
Karabük Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Taşıtlarda petrol türevi yakıt kullanımı sonucu ulaşım maliyetlerinin artması ve emisyon değerlerinin yükselmesi nedeniyle araştırmacılar alternatif yakıt arayışı içine girmişlerdir. Buji ateşlemeli motorlarda halen LPG, doğal gaz, alkoller (etanol, metanol, bütanol) ve hidrojen alternatif yakıt olarak kullanılmaktadır. Alkol yakıtların oktan sayısının benzine göre nispeten yüksek olması ve biyokütle kaynaklarından üretilebiliyor olması, alternatif yakıtlar arasında alkol yakıtları bir adım öne çıkarmıştır. Bununla birlikte, alkollerin içeriğinde oksijen bulunması emisyonları iyileştirici etki yapmaktadır. Bu çalışmada alkollerden izoamil alkol tercih edilmiştir. İzoamil alkol, alkol üretiminde yan ürün olarak çıkan fuzel yağının içerisinde hem hacimsel hem de kütlesel olarak yaklaşık %65 oranında bulunmaktadır. Amil alkolün motorda kullanılmasıyla atık fuzel yağı değerlendirilebilecektir. 
 
Çalışma kapsamında, izoamil alkolün üç farklı oranda (%10, %20 ve %30) benzin ile karıştırılması ile oluşturulan yakıt karışımları ve benzin olmak üzere dört farklı yakıt (A0, A10, A20 ve A30) kullanılmıştır. Motor deneyleri; tam yükte, değişik hızlarda ve üç farklı sıkıştırma oranında (8,0:1, 8,5:1 ve 9,0:1) gerçekleştirilmiştir. İzoamil alkol oranı değişiminin ve sıkıştırma oranı değişiminin performans, emisyon ve yanma üzerindeki etkileri incelenmiştir.

Deneylerden elde edilen sonuçlara göre, tüm sıkıştırma oranı değerlerinde, yakıt içerisindeki izoamil alkol oranının artmasıyla birlikte egzoz emisyon değerleri benzine kıyasla azalmıştır. A30 yakıtının kullanımı ile CO, NOx ve HC emisyonu benzine kıyasla sırasıyla %12,2, %35,6 ve %6,45 oranında daha düşük çıkmıştır. Diğer taraftan; tüm sıkıştırma oranı değerlerinde, fren efektif verimi, fren özgül yakıt tüketimi, silindir içi gaz basıncı ve fren ortalama efektif basınç değerleri izoamil alkol kullanımı ile artmıştır. Bu artışlar sırasıyla %2,67, %23,05, %7,83 ve %2,03 oranında gerçekleşmiştir. Deney sonuçlarına göre moment ve efektif güç değerleri de izoamil alkol kullanımı ile %2,03 ve %2,512 oranında artmıştır.

Buji ateşlemeli motorlarda sıkıştırma oranının artmasıyla verim de artmaktadır. Yüksek oktanlı yakıtlar daha yüksek sıkıştırma oranına imkân vermektedir. Çalışmada kullanılan izoamil alkolün oktan sayısı benzine göre nispeten daha yüksektir. İzoamil alkol kullanımı ile motorun orijinal sıkıştırma oranı olan 8,5:1'in üzerinde bir sıkıştırma oranı ile motor çalıştırılabilmiş ve efektif verimde %2,67 oranında artış elde edilmiştir.

Bu çalışmada ayrıca, performans ve emisyon tahmininde bulunmak amacıyla deneylerden elde edilen veriler kullanılarak yapay sinir ağı oluşturulmuş ve daha sonra yapay sinir ağının performansını değerlendirmek amacıyla bir kıyaslama yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre korelasyon katsayısı değerleri 0,9447-0,9891 arasında, ortalama bağıl hata (mean relative error) değerleri ise %1,546-%7,001 arasında çıkmıştır ve bu değerler yapay sinir ağının performansının iyi olduğunu göstermektedir. Yapılan kıyaslama sonucunda yapay sinir ağının motor performansının ve emisyonlarının tahmininde kullanılmaya uygun olduğu ortaya çıkmıştır.

Abstract:
Researchers have been in search of alternative fuel due to the increase in transportation costs and the increase in emission values as a result of the use of petroleum derivative fuel in vehicles. In spark ignition engines, LPG, natural gas, alcohols (ethanol, methanol, butanol) and hydrogen are still used as alternative fuels. The fact that the octane number of alcohol fuels is relatively high compared to gasoline and can be produced from biomass sources has made alcohol fuels one step ahead of alternative fuels. However, the presence of oxygen in the content of alcohols has a curative effect on emissions. In this study, isoamyl alcohol was preferred. Isoamyl alcohol, in the production of alcohol as a by-product in the fuzel oil, both volumetric and mass is about 65%. The use of amyl alcohol in the engine can be used to assess waste oil.
 
In the study, four different fuels (A0, A10, A20 and A30) were used. Engine experiments were made at full load, different engine speeds and three different compression ratios (8,0:1, 8,5:1 and 9,0:1). The effects of isoamyl alcohol ratio change and compression ratio change on performance, emission and combustion was investigated.

According to the results obtained from the experiments, in all compression ratio values, with the increase of the isoamyl alcohol content in the fuel, the exhaust emission values decreased compared to gasoline. The CO, NOx and HC emissions were lower about 12,2%, 35,6% and 6,45%, respectively with the use of A30. On the other hand; at all compression ratio values, the brake effective efficiency, brake specific fuel consumption, in-cylinder gas pressure and brake average effective pressure values increased with the use of isoamyl alcohol. These increases were realized as %2,67, %23,05, %7,83 and %2,87, respectively. According to the results of the experiment, moment and effective power values increased by 2,03% and 6,57% with isoamyl alcohol usage.

Effective efficiency increases with increasing compression ratio in spark ignition engines. High octane fuels provide higher compression ratio. The octane number of isoamyl alcohol is relatively higher than gasoline. With the use of isoamyl alcohol, the engine could be operated with higher compression ratio than 8,5:1 which is original compression ratio of the engine, and an effective efficiency increase about 2,67%.

In addition to this study, an artificial neural network was created by using the data obtained from the experiments to estimate performance and emission, and then a comparison was made to evaluate the performance of the artificial neural network. According to the results obtained, the correlation coefficient values were between 0,9447 and 0,9891, mean relative error values were between 1,546% and 7,001%, and these values show that the performance of the artificial neural network is good. As a result of the comparison, it has been found that the artificial neural network is suitable for use in predicting motor performance and emissions.