Atık yemeklik yağdan biyodizel üretiminde bir tepkimeli damıtma kolonunun yapay sinir ağları ile benzetimi
Simulation of a reactive distillation column with artificial neural networks in biodiesel production from waste cooking oil
Yazar: BÜŞRA GEDİKASLAN
Danışman: PROF. DR. SÜLEYMAN KARACAN
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Kimya Mühendisliği = Chemical Engineering
Dizin: Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Laboratuvar ölçekli bir tepkimeli damıtma kolonunda atık yemeklik yağ ile ekonomik, yüksek saflık ve dönüşüm oranlarında biyodizel üretimi yapmak için gerekli olan proses koşulları ve parametreler belirlenmiştir. Bu amaca yönelik olarak 4 - 20 – 1 yapay sinir ağı modeli geliştirmiştir. 53 veri eğitim, 17 veri doğrulama ve 17 veri test için kullanılmak üzere toplamda 87 veri bulunmaktadır. Yapay sinir ağları modeli için girdi değişkenleri olarak yağ akış hızı, metanol/yağ molar akış oranı, kazana verilen ısı miktarı seçilmiştir.  Model çıkış değişkeni olarak ise yağ asidi metil esteri (biyodizel) dönüşüm oranı seçilmiştir. Başlangıçta reaktöre beslenen yağ ve metanol miktarı 2L'dir. Metanol/yağ oranının 6.15, 7.8, 8.0, 9.4 ve 11 olması durumunda sisteme beslenen metanolün başlangıç derişimi sırasıyla 0.00646, 0.0061, 0.00625, 0.00703, 0.00786 mol/L olarak bulunmuştur. Tepkime hız denklemini bulmak için Aspen HYSYS programında oluşturulan düzenek ile sistem dinamik çalıştırılarak zamanla değişen derişim miktarları, dönüşüm miktarları tespit edilmiştir. Dinamik sistemde metanol/ yağ molar akış oranına, kolon sıcaklığına pozitif ve negatif yönde etkiler verilerek sonuçlar elde edilmiştir. Elde edilen veriler ile 2. dereceden bir tepkime hız denklemine ulaşılmış, denklemin k1 ve k2 hız parametreleri sırasıyla 0.00758, 0.01003 L.dk/mol olarak hesaplanmıştır.

Abstract:
The process conditions and parameters required for producing economical, high purity and conversion rates of biodiesel with waste cooking oil were determined in a laboratory scale reactive distillation column. For this purpose, 4 - 20 - 1 artificial neural network model developed. There are 87 data in total to be used for 53 data training, 17 data verification and 17 data testing. As the input variables for the artificial neural network model, the flow rate, methanol / AYY molar ratio and the amount of heat supplied to the boiler were selected. Fatty acid methyl ester (biodiesel) conversion ratio was selected as the model output variable. Initially, the amount of oil and methanol fed to the reactor was 2L. When the methanol / oil ratio was 6.15, 7.8, 8.0, 9.4 and 11, the methanol initial consantration fed to the system was found to be 0.00646, 0.0061, 0.00625, 0.00703, 0.00786 mol / L, respectively. In order to find the reaction rate equation, the system was run dynamically with the mechanism created in Aspen HYSYS program and the concentration amounts and conversion amounts were determined. In the dynamic system, positive and negative effects on methanol / oil molar flow rate, column temperature were given and the results were obtained. With the data obtained, a second order reaction rate equation was reached. The k1 and k2 reaction parameters of the equation were 0.00758, 0.01003 L / min. mole.