Argon-SF6 gaz karışımlarının elektrıksel boşalmalarında yapay sınır ağı uygulamaları
Artificial neural network applications in electrical gaseous discharges of Argon-SF6 gas mixtures
Yazar: SÜLEYMAN SUNGUR TEZCAN
Danışman: PROF. DR. M. SEZAİ DİNÇER
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2011
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Boltzmann denklemleri = Boltzmann equations ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yüksek gerilim = High voltage

Özet:
Kükürt hekzaflorür (SF6), yüksek dielektrik dayanımı ve iyi derecede ısı iletkenliği nedeniyle enerji sistemlerindeki kesicilerde sıkça kullanılan bir elektronegatif gazdır. Argon (Ar) ise ark endüktansının düşük olması ve yüksek akımları iletebilmesi nedeniyle özellikle güç anahtarlama uygulamalarında kullanılmaktadır. Argon'un en büyük dezavantajı dielektrik dayanımının düşük olmasıdır. Argon ile SF6'yı karıştırarak bu dezavantaj giderilir. Uygun bir gaz karışımı elde edebilmek için elektron çığ parametreleri ve elektron enerji dağılım fonksiyonun (EEDF) bulunması gerekir. Bu çalışmanın amacı; SF6, Argonun ve SF6 ? Ar karışımının elektron enerji dağılım fonksiyonu (EEDF), ortalama enerji, sürüklenme hızı ve diğer çığ parametrelerinden elde etmek için bir Yapay Sinir Ağı (YSA) tasarlanmasıdır. Gerekli veriyi elde etmek için; SF6, Argonun ve SF6 ? Ar karışımının elektron çığ özellikleri, Townsend kararlı durumunda, molekül yoğunluğuna indirgenmiş elektrik alanın E/N geniş aralığında, Boltzmann denklemi ile sonlu farklar metodu kullanılarak analiz edilmiştir. Boltzmann denklemi kullanılarak hesaplanan EEDF'ler ile tasarlanan YSA ile elde edilen EEDF'ler farklı E/N değerleri için karşılaştırılmıştır ve tasarlanan YSA'nın sonuçlarının Boltzmann denklemi ile hesaplananlar ile çok iyi uyumlu olduğu tesbit edilmiştir.

Abstract:
Sulphur-hexafluoride (SF6) is an electronegative gas used frequently for circuit breakers in power systems because of its high dielectric strength and good thermal conductivity. Argon (Ar) is also used for pulsed power switching applications because of its low arc inductance and its ability to conduct high currents. The major disadvantage of argon is its low dielectric strength. This disadvantage can be overcome by mixing argon with SF6. To make a proper mixture, electron swarm parameters and electron energy distribution function (EEDF) must be found. This study proposes an artificial neural network (ANN) to obtain the electron energy distribution functions (EEDFs) in SF6, Argon and SF6 ? Ar mixture from the mean energies, the drift velocities and the other related swarm data. In order to obtain the required swarm data, the electron swarm behavior in SF6, Argon and SF6 ? Ar mixture is analyzed over the wide range of the density reduced electric field strength E/N from a Boltzmann equation analysis based on the finite difference method under a steady-state Townsend condition. A comparison between EEDFs calculated by the Boltzmann equation and by ANN for various values of E/N suggests that the proposed ANN yields good agreement of EEDFs with those of the Boltzmann equation solution results.