Sentez gaz yanmasında parametrik çalışma ve hedeflenen çıktıların genetik algoritmayla optimizasyonu
Parametric study and optimization of outputs aimed with generic algorithm in syngas combustion
Yazar: MURAT DEHA DEĞER
Danışman: PROF. DR. YAKUP ERHAN BÖKE
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Isı-Akışkan Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Küresel ısınma, artık herkesin farkında olduğu, neden olduğu sonuçlarla birlikte kesinlikle küçümsenmeyecek veya ihmal edilmeyecek çevresel bir olaydır. Son yıllarda, alternatif yakıtların araştırılmaya ve kullanılmaya başlanması, emisyon ölçümlerinin daha sistematik yapılması ve çevreyi korumaya yönelik teknolojilerin geliştirilmesi gibi önlemler küresel ısınmaya karşı mühendislik dünyasının bir refleksi olarak görülebilir. Emisyon değerleri düşük, biyoyakıtlardan veya kömürden üretilen sentez gazların popülerliği giderek artmaktadır. Bu çalışmanın amacı, literatürden seçilen üç adet sentez gaz üzerine parametrik çalışmalar yaparak, bu gazlardan elde edilen güçlerden taviz vermeden sera etkisine sebep olan karbondioksit ve zehirli karbonmonoksit emisyonlarının düşürülebildiğini göstermektir. 
Bu çalışmada, çevreyi korumak adına geliştirilen alternatif yakıt grubundan sentez gazların kullanılması, farkındalık artırmayı hedefler. Büyüyen sanayi ve gelişen teknoloji, gün geçtikçe daha büyük güç kapasitelerine ihtiyaç duyar. Bu gücün karşılanması için, daha fazla yakıt tüketilmek durumundadır. Bununla birlikte, emisyonlar yüzünden çevreye verilen zarar da artacağından bir mühendislik problemi ortaya çıkar. Burada devreye, mühendislik problemlerinde kullanılan optimizasyon yöntemleri devreye girer. Sadece koşulları değiştirerek, hem daha fazla güç eldesi hem de daha az emisyona sahip tasarım konfigürasyonları araştırılır. 
Çalışmada, sabit bir yakıcı geometrisi kullanılmıştır. Sandia Ulusal Laboratuvarı'nda deneyleri gerçekleştirilen helezon yakıcı geometrisi, kurulacak sayısal modele referans olması amacıyla seçilmiştir. Literatürde aynı yakıcı geometrisinin 2 boyutlu olarak çalışılmasının referanslığında ve optimizasyon aşamalarının çok sayıda analiz gerektirmesinden dolayı, problem 2 boyutlu olarak alınmıştır. Yakıcı geometrisi ve geometriye ait çözüm ağı ANSYS çalışma ortamında oluşturulmuş ve çözücü olarak da ANSYS Fluent programı kullanılmıştır. Çözücüde sınır koşulları, öncelikle Sandia Ulusal Laboratuvarı'ında yapılan deneydeki koşullarla aynı alınarak, sonuçlar deney verileri ile karşılaştırılmak üzere tablolanmıştır. Yanma ürünleri, sıcaklık ve akışkan hızlarından oluşan deney veri setleri, kurulan sayısal model sonuçları ile belirli eksenel mesafelerde karşılaştırılmış ve kurulan modelin uygunluğu değerlendirilmiştir. 
Optimizasyon çalışması için sayısal modelin parametrize edilmesi gerekmektedir. Doğrulaması sağlanan model, ANSYS ortamında parametrik çalışma için uygun hale getirilmiştir. Yakıcı geometrisinde, literatürde kullanılan bir geometri olması sebebiyle bir değişiklik yapılmamıştır. Çalışılacak parametreler olarak sınır koşullarından sekiz tanesi seçilmiştir ve bu sekiz parametre değiştirilerek modelden çözüm alınabilir hale getirilmiştir. Seçilen parametreler; hava girişi hız değeri, hava girişi hız eksenel bileşeni, hava girişi hız teğetsel bileşeni, hava girişi akışkan sıcaklığı, yakıt girişi hız değeri, yakıt girişi akışkan sıcaklığı, yardımcı hava akışı hız değeri ve operasyon basıncıdır.
Matematiksel optimizasyon, tanımlı bir aralıkta seçilen sayıları belirlenen bir hedef fonksiyonuna yerleştirerek fonksiyonun maksimum ya da minimum değerini elde etmek üzere sistematik olarak bir problem inceleme ya da çözmeyi ifade eder. Genetik algoritmalar, doğada gözlemlenen evrim süreçlerine benzeyen bir yapıyla çalışan arama ve en iyiyi bulma yöntemidir. Karmaşık çok boyutlu arama uzayında en iyinin hayatta kalması ilkesine göre bütünsel en iyi çözümü arar. 
Çalışmada belirlenen optimizasyon hedeflerine genetik algoritma prensipleriyle çalışan Optikor isimli optimizasyon aracı ile ulaşılmaya çalışılmıştır.  Çalışılacak parametreler tanımlı belirli aralıklarda değiştirilerek, fonksiyonlaştırılan optimizasyon hedefleri maksimize veya minimize edilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada, biri saf metan (CH4), ve üçü literatürden seçilen sentez gazlar olmak üzere dört gaz üzerinde optimizasyon çalışması yapılmıştır. Bu dört gazın da içerikleri birbirinden farklıdır. Parametrize edilen sınır koşulları çalışılacak dört gaz için de kullanılmıştır. Optimizasyonun hedef fonksiyonu olarak dört gaz için de farklı fonksiyonlar tanımlanmıştır. Saf CH4 ve biyo sentez gaz – 1 için belirlenen optimizasyon hedefi minimum karbonmonoksit (CO)  emisyonu ile birlikte maksimum kontrol hacmi enerji farkıdır. Proses sonrası gazı – 2 için seçilen optimizasyon hedefi, maksimum çıkış enerjisi ile birlikte minimum karbondioksit (CO2) emisyonudur. Son olarak, biyo sentez gaz – 3 için belirlenen optimizasyon hedefi minimum yanmamış gaz (hidrojen-H2, metan-CH4, etan-C2H6) kütle oranları toplamıdır. Her bir gaz için seçilen optimizasyon hedefi, gaz içerikleri ile ilişkilendirilmiştir. Hedef fonsiyonun birden fazla olması durumunda, bu fonksiyonlar ağırlıklandırılarak kombine edilmiş ve genetik algoritma koduna bu kombinasyon tanıtılmıştır. Ağırlıklandırma, optimizasyon probleminde hangi hedef fonksiyonuna daha çok önem verildiğine göre yapılmış ve optimizasyon kodu eniyilemesini buna göre gerçekleştirmiştir.
Genetik algoritmanın gereği olarak, optimizasyon işleminin başlatılabilmesi için her gaz için ayrı ayrı başlangıç aileleri oluşturulmuştur. Bu başlangıç aileleri, optimizasyon için kullanılacak girdi parametrelerini ve bu parametrelerle problemin çözümünden elde edilen hedef fonksiyonu değerlerini içermektedir. Genetik algoritma kodu, Optikor, başlangıç ailesinden elde edilen sonuçları kullanarak optimizasyon çalışmasına başlamış ve bu sonuçları değerlendirerek girdi parametrelerini tanımlanan aralıklarda değiştirerek optimizasyon hedefine yani hedef fonksiyon değerinin minimum veya maksimum  sonucuna ulaşmaya çalışmıştır.
Çalışılan dört farklı gaz için ayrı ayrı, belirlenen hedef fonksiyonlarına göre optimizasyon gerçekleştirilmiştir. Üretilen nesiller boyunca, probleme ilişkin sonucun gelişim aşamaları sunulmuştur. Optimizasyon sonuçları değerlendirildiğinde, tüm çalışılan durumlar için kayda değer iyileşmeler görülmüştür. Sadece sınır koşulları değiştirilerek sonuçların bu kadar iyileşmesi göz önüne alındığında, hem çevreyi korumak hem de verimliliği arttırmak için optimizasyon yönteminin iyi bir potansiyeli olduğu söylenilebilir.
Gelecekte, bu çalışmada kullanılan parametreler, kullanılan yakıcı, veya problem değiştirilebilir. Geometrik parametreler yaratılarak, optimum seviyelerde sonuçlar verecek yeni bir yakıcı tasarımı da yapılabilir.

Abstract:
Global warming is a environmental case that is been aware by society and should not be underestimated and neglected because of its effects and results. Nowadays, the precautions such as researching and beginning to use alternative fuels, performing measurement of emissions more sistematically and developing new technologies to safe environment can be considered as engineering community show reflex against global warming. Synthesis gasses which have low emission values and are comprised of biomasses or coals become more popular gradually. 
The aim of this study, to show that by doing parametric studies on selected three synthesis gasses from literature, it is possible to decrease emissions of poisonous carbonmonoxide and carbondioxide which cause greenhouse effect without making any concessions about the power producted from these gasses via using engineering and optimization methods. 
In the study, using synthesis gasses which are kinds of alternatives fuels also carry creation awareness of them globally. Growing industry and developing technology needs more power capacity day by day, and in future will do. To suppy this power requirement, of course, more consumption of fuels has to be done. In the other way, because of increasing emissions, harm to environment may be fatal. Here, a typical engineering problem which have contradiction emerges. To solve this chaos, optimization methods that are used in engineering problems intercede. By changing only conditions, the design configurations which have both more power and low emission values are investigated. 
In this study, a fixed burner geometry is used. Sandia Swirl Burner that was used in combustion experiments in Sandia National Laboratory and had experimental datas has been selected to be reference for set of computational model. Under the guidance of that the burner problem was studied in two dimensions in literature, due to the fact that optimization steps require too much time for computations, computational set up has been in two dimensions. 
Burner geometry and computational mesh belonged to geometry was formed in ANSYS Workbench and ANSYS Fluent was used as solver for the problem. In solver, boundary conditions were taken the same as in Sandia National Laboratory experiments firstly, and the results were tabulated to compare with experimental datas. The experimental data sets consisting of combustion products, temperatures and fluid velocities  have been compared with computational model set results at determined axial distances and convenience of computational model was evaluated. 
Computational model requires to be parametrized for optimization process. The model validated by experimental datas was prepared for parametric study on ANSYS Workbench. In burner geometry, there was no change because of the fact that this geometry has been used in literature. In other words, there is no any geometrical parameter in the study. Eight of boundary conditions were selected as parameters to study and the model could give solutions according to parameters which are modifiable. The selected parameters are air inlet velocity magnitude, air inlet velocity axial component, air inlet velocity tangential component, air inlet fluid temperature, fuel inlet velocity magnitude, fuel inlet fluid temperature, auxiliary air stream velocity magnitude and operating pressure.
Mathematical optimization defines the solution or examination to obtain maximum or minimum value of any aim function by placing numbers that are cleared at a range systematically. Genetic algorithms, are the methods which work likewise evolution process in nature to search and find the best. In complex and multidimensional search space, according to principle of surviving of the best, it researches the best solution.
In this study, efforts were made to reach optimization aims by a optimization code which use genetic algorithm principles, called as Optikor. By changing the parameters studied in defined ranges, optimization aims functionalized were searched as minimum or maximum. In the study, optimization processes have been performed on total four type gasses, pure methane (CH4) and three synthesis gasses. These four gasses have different compound contents. The boundary conditions parametrized were used for all of the selected gasses in optimization. 
As the optimization aim function, every gas case has unique ones. For the pure methane (CH4) and bio synthesis gas – 1, the optimization aim determined is the combination of maximum energy difference of control volume and minimum carbonmonoxide (CO) emission. The optimization aim of process off gas – 2 is the combination of maksimum outlet enthalpy and minimum carbondioxide (CO2) emission. And finally, bio synthesis gas – 3 has a optimization aim to get minimum outlet unburnt gasses (hydrogen-H2, methane-CH4, ethane-C2H6) mass fractions totally. 
Optimization aims for each gas type has been related to gas compound contents. In case, there are aim functions more than one, these function were combined by weighting and the combination introduced to the genetic algorithm code. Weighting was made according to which aim fuction is more important in the problem and optimization code performed optimization by considering it.
As a requirement of genetic algorithm, to start optimization process, initiation populations were created for each gas, separately. This initiation population includes input parameters for optimization and aim functions values that obtained from the solutions belonged to selected  input parameters. Genetic algorithm code, Optikor, started to optimization process by using the results obtained from initial population and tried to reach the maximum or minimum result of aim function value, namely, optimization target by changing input parameters defined in ranges via evaluating results of initial population.
For four gases studied, separately, the optimizations were performed according to defined aim functions. Along the generations created, development steps related to problem was introduced. When optimization results are evaluated, for all cases investigated, remarkable improvements have been in sight. Taking into account these significant improvements by only changing only boundary conditions, it can be said that optimization methods have a great potential to safe environment and increase efficiencies simultaneously.
In future, the parameters studied in this problem, the burner used or the problem can be changed. By creating geometrical parameters, even a new burner design that can be operated at optimum levels  may be investigated.