Doğrudan metanollü yakıt hücrelerinin yapay sinir ağları ve bulanık mantık metotlarıyla modellenmesi
Modelling of fuel cells with artificial neural network and fuzzy logic
Yazar: DERYA TARCAN
Danışman: PROF. DR. MAHMUT BAYRAMOĞLU
Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü / Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Kimya Mühendisliği = Chemical Engineering
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Metanol = Methanol ; Modelleme = Modelling ; Yakıt hücreleri = Fuel cells

Özet:
Yakıt hücreleri kimyasal enerjiyi elektrik ve ısı enerjisine dönüştürenelektrokimyasal düzeneklerdir. Son yıllarda PEM (Polimer Elektrolit Membran)yakıt hücrelerinin iki türü, hidrojen PEM yakıt hücreleri ve DMFC (DoğrudanMetanollü Yakıt Hücresi) araştırmacıların ilgisini büyük ölçüde çekmektedir.Yakıt hücrelerinin modellenmesi, analizi ve simulasyonu, performanslarınıngeliştirilmesi açısından önemlidir. PEM yakıt hücrelerinin performansının tahminiiçin değişik düzeylerde ayrıntı içeren matematiksel modeller geliştirilmiştir. Ancakayrıntılı modellerin analitik çözümleri mümkün değildir, nümerik çözümgerektirmektedirler, çok sayıda parametre içerdiklerinden uygulanabilirlikleri zordur.Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık modelleri; sistem parametrelerininbirbirleriyle ilişkilerini inceleyen ve hücrenin performansının tahmin etmedekullanılan parametrik olmayan bir tekniktir. Bu teknik incelenen sistemin lineerolmayan davranışlarını içerebilen çok kolay bir metottur.Bu çalışmada akım yoğunluğu, sıcaklık, metanol konsantrasyonu, metanoldebisi ve hava debisi incelenen yakıt hücresi performansında değişkenler olarakkullanılmış ve istatistiksel metotlarla tasarlanmış deney planı çerçevesindepolarizasyon eğrileri elde edilmiştir. Daha sonra, hücrenin gerilim ve güç değerleri,değişkenlerin fonksiyonu olarak Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık metotlarıylamodellenmiştir

Abstract:
Fuel cells are electrochemical devices that convert chemical energy toelectrical and thermal energy. In the past decades, primarily two types of PEM(Polymer Electrolyte Membrane) fuel cells, hydrogen PEM fuel cell and DMFC(Direct Methanol Fuel Cell) have attracted significant amount of research interest.Modeling, analysis and simulation of fuel cells are very important in terms ofimproving their performance. Mathematical models that have details of differentapproaches were developed to predict PEM fuel cell performance. But, analyticalsolutions of detailed models are not possible, they require numerical solutions andthey are difficult to apply as they have many parameters. Artificial Neural Networkand Fuzzy Logic models are non-parametric techniques that analyse relationshipsbetween system parameters, employed to estimate the cell performance. Thesetechniques are very simple methods as they can include non-linear characteristics ofsystems analyzed.In this study, current density, temperature, concentration of methanol solution,methanol and oxidant flow rate were used as variables of analyzed fuel cellperformance and polarization curves were obtained within the framework of anexperimental design that was designed by statistical methods. Subsequently, cellpotential and power values were modelled with Artificial Neural Network and FuzzyLogic methods as a function of system.variables.