Jeotermal enerji destekli absorbsiyonlu gıda soğutma sisteminin termodinamik incelemesi ve ysa ile optimizasyonu
Thermodynamic evaluation and ann optimization of geothermal aided absorbtion refrigeration system for food cooling
Yazar: ABTULLAH TUĞCU
Danışman: DOÇ. DR. OĞUZ ARSLAN ; PROF. DR. RAMAZAN KÖSE
Dumlupınar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Bu çalışmada, jeotermal enerji destekli, NH3–H2O eriyiği ile çalışan tek kademeli absorbsiyonlu soğutma sisteminin, farklı eriyik konsantrasyonları ve tasarım parametrelerine göre optimizasyonu yapılmıştır. Parametrik değerlendirme sonrasında 3660 farklı tasarım oluşturulmuş ve bu tasarımlar çerçevesinde sistem performansının, ısıtıcı, buharlaştırıcı, yoğuşturucu ve absorber sıcaklıkları ile değişimi incelenmiştir. Farklı eriyik konsantrasyonlarında yapılan tasarımlara ait örneklerde; ısıtıcı, buharlaştırıcı, yoğuşturucu, absorber, eriyik ısı değiştirici, pompa kapasiteleri ile soğutma etkinlik değerleri (STK) ve ekserji verimleri, enerji ve ekserji analiz metotları kullanılarak hesaplanmıştır. Hesaplamalarda NH3–H2O eriyiğinin farklı karışım oranları dikkate alınmıştır. Bu oranlar % 46 NH3-% 54 H2O, % 40 NH3-% 60 H2O, % 30 NH3-% 70 H2O, % 20 NH3-% 80 H2O şeklindedir. Hesaplamalarda, NH3–H2O eriyiğine ait termodinamiksel değerler REFPROP isimli bir mühendislik yazılımı kullanılarak belirlenmiştir. 
Çalışmanın devamında; her bir tasarım için ayrı ayrı olmak üzere soğutma sisteminin maliyet analizi yapılmıştır. Jeotermal destekli absorbsiyonlu soğutma sisteminin faydalı ömrü 20 yıl olarak belirlenmiş olup net bugünkü değer (NBD) yöntemiyle sistemin ekonomikliği araştırılmıştır.
Çalışmada son olarak; ekonomik olarak da değerlendirilen tüm tasarımlar Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak modellenmiştir. Absorbsiyonlu soğutma sisteminin yapay sinir ağı modelleri bilgisayar programı MATLAB kullanılarak hazırlanmıştır. Absorbsiyonlu soğutma sisteminin soğutma tesir katsayısı (STK), ekserji verimi ve net bugünkü değerini (NBD)  tahmin etmek için kullanılan modellerde 14640 veri mevcut olup bu verilerden 10248'i eğitim, geri kalan 4392 veri test amaçlı kullanılmıştır. Oluşturulan ağ mimarisi 1000 iterasyon için eğitilmiş olup ağ çıktılarına ait istatistiksel sonuçlar, soğuk muhafazaya giren ürünler için ayrı ayrı hesaplanmıştır. Analitik yollarla hesaplanan STK, ekserji verimi ve NBD değerleri, YSA modeli ile hesaplanan değerlerle karşılaştırıldığında istatistiki açıdan kabul edilebilir olduğu tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Absorbsiyonlu Soğutma, Amonyak-Su, Enerji ve Ekserji Analizi, Jeotermal Enerji, Optimizasyon, YSA Modellemesi.

Abstract:
In this study, the single stage geothermal energy aided absorption refrigeration system, working with ammonia-water solution, was optimized in the view of different solution concentrations and design parameters. Depending on parametric evaluation, a number of 3360 designs were made. In these frameworks, changes of the system performance by the effect of generator, evaporator, condenser and absorber temperature were investigated. The capacities of generator, evaporator, condenser, absorber, heat exchanger, pump, coefficient of performance (COP) and exergy efficiency were calculated by energy and exergy analysis. In the calculations, different ratios of NH3-H2O solution were taken into account. These ratios are 46% NH3-54%H2O, 40% NH3-60%H2O, 30% NH3-70%H2O, 20%NH3-80%H2O. Thermodynamic values of NH3-H2O solutions were determined by an engineering software (REFPROP).
In the next part of the study, cost analysis of refrigeration system was made for each design. Assuming the economic life of the absorption refrigeration systems as 20 years, the economics of the system was investigated by Net Present Value analysis (NPV).
Finally, all economically evaluated designs were modelled using Artificial Neural Network (ANN). In this aim, a software called MATLAB was used. In the models used to guess COP, efficiency of exergy and NPVs, a number of 14640 data was formed. 10248 of this data were used to train and the rest of data in a number of 4392 were used to test the network. The network architecture was trained for 1000 iterations. Statistical results of network outputs were separately calculated for the each product. When analytically calculated values of COP, exergy efficiency and NPV compared with the results calculated by ANN modelling, it was decided that it is statistically acceptable.
Keywords: Absorption Refrigeration System, Ammonia-Water, Artificial Neural Network, Energy and Exergy Analysis, Geothermal Energy, Optimization.