Çimento üretiminde alternatif yakıt kullanımının baca gazı emisyonları üzerine etkileri
Effects of alternative fuel in cement manufacturing on flue gas emissions
Yazar: BETÜL ÖZTÜRK
Danışman: PROF. DR. AYKAN KARADEMİR
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering
Dizin: Alternatif yakıtlar = Alternative fuels ; Atıklar = Wastes ; Emisyon = Emission ; Klinker = Clinker ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Çimento = Cement

Özet:
Bu çalışmada, atıkların alternatif yakıt olarak çimento üretimi amaçlı döner fırınlarda kullanımının baca gazı emisyonları üzerine etkilerinin incelenmesi ve alternatif yakıt kullanımı ile emisyonlardaki değişimlerin tahmin edilmesini sağlayan bir modelin oluşturulması amaçlanmaktadır. 
Deneysel çalışmadaki veriler, intikal ve alev borusundan atık beslemesi yapan ön ısıtıcılı bir döner fırına aittir. Çalışmada, döner fırında farklı atıkların ve konvansiyonel yakıtların kullanım miktarları, kalorileri ve sürekli emisyon ölçüm cihazı parametreleri kullanılmıştır. Konvansiyonel yakıt yerine atık ikamesi ile farklı oranlarda ısıl yer değiştirme elde edilerek toz, NOX, SOX, TOK, HF ve HCl ile CO2 emisyon parametreleri üzerindeki etkileri gözlenmiştir. 
Yapılan çalışma ile, bir döner fırında atık kullanımının toz, SOX, TOK, HF ve HCl emisyonları üzerinde net etkiye sahip olmadığı, NOX emisyonlarının ise ısıl yer değiştirme yüzdesinden bağımsız olarak azalma eğilimi gösterdiği belirlenmiştir. Farklı tip ve farklı noktalardan atık beslemesi ile NOX emisyonlarının %50 azaltılabileceği sonucu ortaya çıkmıştır. Ayrıca, emisyon faktörü, konvansiyonel yakıtlardan daha düşük atıkların alternatif yakıt olarak kullanılması ile CO2 emisyonlarının azaldığı görülmüştür. Çalışma sonuçları ile %3,47 oranında CO2 emisyonu azaltımı sağlandığı belirlenmiştir. 
Döner fırında atıkların kullanılması ile elde edilen verilerden CO, NOX, SOX, TOK ve toz parametreleri 5 farklı yapay sinir ağı oluşturularak modellenmiştir. Deneysel veriler kullanılarak yapay sinir ağı eğitilmiş ve bu parametrelere ait çıktı değerleri elde edilmiştir. Ağlara ait parametreler kullanılarak giriş parametreleri için önem faktörleri belirlenmiştir. 
Ağlarda korelasyon katsayısı (R2), kök ortalama kare hatası (RMSE) ve etkinlik katsayısı (Ef) hesaplanmış ve en yüksek doğrulukla tahmin edilen parametrelerin TOK ve toz YSA modellerinden elde edildiği görülmüştür. Hata payı en yüksek olan ve tahmin yeterliliği en düşük olan modelin ise CO olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
This study aims to investigate the effects of the use of wastes in rotary kilns for cement production as an alternative fuel, on flue gas emissions, and to construct a model that enables the use of alternative fuels to predict emissions' changes.
In the experimental study, the data of a preheater rotary kiln fed waste from the kiln inlet and the main burner were evaluated. In the study, the consumed amount, calories, continuous emission monitoring system parameters of different types of waste, and conventional fuels used in the rotary kiln were investigated. By substitution of waste instead of conventional fuel, different thermal substitution rates were obtained, and its effects on dust, NOX, SOX, TOC, HF, and HCl and CO2 emission parameters were observed.
The study shows that the use of waste in a rotary kiln does not have a net effect on dust, SOX, TOC, HF, and HCl emissions. On the other hand, it was determined that NOX emissions showed a decreasing tendency regardless of the thermal substitution percentage. It was concluded that NOX emissions could be reduced by 50% depending on the type of waste fed and feeding point. Also, it was seen that CO2 emissions decreased by using wastes that have lower emission factors than conventional fuels as alternative fuels. It was determined that a CO2 emission reduction of 3.47% could be achieved by substituting waste as an alternative fuel.
CO, NOX, SOX, TOK, and dust parameters, which are the data obtained using waste in the rotary kiln, were modeled by creating five different artificial neural networks. The artificial neural networks were trained using the experimental data, and the output values of these parameters were obtained. Importance factors for the input parameters were determined using the weight parameters of the networks. 
The correlation coefficient (R2), root mean square error (RMSE), and efficiency coefficient (Ef) in the networks were calculated. It was found that the parameters estimated with the highest accuracy were obtained from the TOK and dust ANN models. The model with the highest margin of error and the lowest estimation capability was determined to be CO.