Termoelektrik malzemelerin yenilikçi yaklaşımlarla üretilmesi ve geliştirilmesinde yapay sinir ağları ile tahmin modeli kullanımı
Thermoelectric materials production with innovation and improvement in the use of artificial neural networks forecast model
Yazar: ŞEYMA KÖKYAY
Danışman: DOÇ. DR. MUHARREM DÜĞENCİ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜMTAZ İPEK
Karabük Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Kullanılan enerji kaynaklarının doğaya ve yaşama zarar verme boyutunun ivmeli bir hız kazandığı problemlerin çözümü için günümüzde çevreye daha az zarar veren enerji kaynaklarının araştırılması da benzer hızda artmaya başlamıştır. Küresel ısınmanın önüne geçebilme ve doğayı koruyabilme anlayışıyla, yenilenebilir enerj olarak da isimlendirilen bu enerji kaynaklarından birisi de termoelektrik enerjidir. Termoelektrik enerjiden üst düzey performans alabilmek için yapılan çalışmalar çoğunlukla termoelektrik yarı iletken malzemelerin geliştirilmesine yöneliktir. Bu  
çalışmada, TÜBİTAK 1001 Projesi kapsamında, termoelektriğin performans değeri olarak bilinen figure of merit (ZT) değerini arttırmak için yarı iletken malzemelere laboratuvar ortamında farklı özelliklerde element katkıları yapılarak farklı özelliklerde yeni p ve n tipi 19 adet kompozisyonun sonuçlarına göre farklı tahmin modelleri oluşturulmuştur. ZT değerini belirleyen ve ölçümü yapılan parametreler: elektriksel direnç, termal difüzyon ve seebeck katsayısıdır. Bu tez kapsamında, ZT değerini arttırmak için elde edilen kompozisyonların, molar kütleleri, farklı ortam sıcaklıklarına göre elektriksel direnç, termal difüzyon ve seebeck katsayısı ölçüm sonuçları Yapay Sinir Ağları ile girdi değişkenleri olarak tanımlanmıştır. Elektriksel direnç, termal difüzyon ve figure of merit parametrelerinin tahmini için 7 farklı yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Kurulan modeller, farklı elementlerle katkılanmış 19 adet yarı iletken malzemenin her birinin katkı elementlerinin molar kütleleri ile 200°C'den 800°C'ye kadar 100'er derece ara ile artış gösteren sıcaklık değerleri altında, termal difüzyon, elektriksel direnç ve seebeck katsayısı deney ölçüm verileri ile oluşturulmuştur. 123 adet deneysel gözlemin yapıldığı bu veriler ışığında kurulan 7 modelin her birinde termal difüzyon, elektriksel direnç ve figure of merit parametrelerinin ortalama %90-98 arasında değişen R değeri ve ortalama %67-85 arasında değişen doğruluk oranları ile  ile tahminleri gerçekleşmiştir.

Abstract:
The research for energy sources that are less damaging to the environment today is beginning to increase at a similar rate for solving the problems that the energy resources used have an accelerated speed of harming nature and life. One of these energy sources, also called renewable energy, is thermoelectric energy with the concept of being able to prevent global warming and protect nature. Studies aimed at achieving high level performance of thermoelectric power are mostly aimed at the development of thermoelectric semiconducting materials. In this study, in order to increase the figure of merit (ZT) value known as the performance value of thermoelectricity within the scope of TÜBİTAK 1001 Project, different predictive  
models were created for the semiconductor materials with different properties in the laboratory environment according to the results of 19 p and n type compositions. The parameters that determine and measure the ZT value are: electrical resistance, thermal diffusion, and seebeck coefficient. In the scope of this thesis, the results obtained by increasing the ZT value are described as input variables by artificial neural networks and the results of measurement of electrical resistivity, thermal diffusion and seebeck coefficient according to different ambient temperatures, molar masses. Seven different artificial neural network models were developed for estimating electrical resistance, thermal diffusion and figure of merit parameters. The established models are characterized by thermal diffusivity, electrical resistance and seebeck coefficient under the temperature values which increase in increments of 100 ° C from 200 ° C to 800 ° C with the molar masses of the additive elements of each of the 123 semiconducting materials doped with different elements. In each of the 7 models established in this experimental data where 123 experimental observations were made, estimations were made with thermal diffusions, electrical resistance and figure of merit parameters with R values ranging between 90-98% and average error ratios ranging between 14-33%.