Biyodizel üretiminde yağ asidi bileşenlerinin yakıt özelliklerine etkisinin araştırılması
Investigation of the effects of fatty acid components on fuel properties in biodiesel production
Yazar: MERVE ÇELİK TOLU
Danışman: PROF. DR. HİDAYET OĞUZ
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Enerji = Energy
Dizin: Biyodizel = Biodiesel

Özet:
Yağ asidi ve metil esterlerinin yapı, miktar, çeşit ve fiziksel özellik ilişkileri hakkında detaylı bilgiye sahip olunmasının dizel motorun çalışma performansı ve motorun çalıştığı iklim koşullarında talebe karşılık verebilecek nitelikteki biyodizel yakıtının üretilmesinde son derece önemli olduğu bilinmektedir. Bu çalışmada yağ asidi profilinin farklılığı göz önünde bulundurularak on adet bitkisel yağ belirlenmiş ve bu yağlardan biyodizel üretimi gerçekleştirilmiştir. Üretilen biyodizellere ait yakıt özellikleri laboratuvar ortamında ilgili cihazlar ile analiz edilmiş TS EN 14214 standartları ile uyumlu sonuçlar elde edilmiştir. Yağ asidi profilinin etkisinin araştırılması amacıyla kullanılan tüm yağ numuneleri için gaz kromatografisi analizi gerçekleştirilmiştir. İlişkiyi verecek bir model geliştirilmesi amacıyla makine öğrenmesi yöntemi kullanılmıştır. Ayrıca makine öğrenimi verilerden öğrenme mantığı ile çalıştığından ideal bir veri seti oluşturulabilmesi amacıyla öznitelik seçimi analizi gerçekleştirilmiştir. Özniteliklerin yani yağ asitlerinin seçimi için filtre yöntemleri ve sarmalayıcı yöntemler kullanılmıştır. Bu yöntemler çeşitli regresyon yöntemlerine uygulanarak setan sayısı ve CFPP ile yağ asitleri arasında bir ilişki olduğu doğrulanmıştır. Üç filtre yöntemi ile de palmitoleik asit ile setan sayısı arasındaki korelasyonun çok düşük olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Setan sayısını tahmin etmede en etkin üç yağ asidi sırasıyla linoleik, linolenik ve oleik asit, CFPP tahmininde etkin olanlar ise palmitik, stearik ve erusik asit olarak belirlenmiştir. Ayrıca oleik, linoleik ve linolenik asitin de negatif yönde etkili yağ asitleri olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Viskozite, akma ve bulutlanma noktalarının ise modellemeye uygun olmadığı sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
It is known that having detailed information about the structure, quantity, variety, and physical properties relationships of fatty acids and methyl esters is crucial for the production of biodiesel fuel that can meet the demand and perform well in diesel engines under different climatic conditions. In this study, ten vegetable oils were selected considering the differences in fatty acid profiles, and biodiesel production was carried out from these oils. The fuel properties of the produced biodiesels were analyzed in the laboratory using relevant equipment, and compatible results were obtained according to the TS EN 14214 standards. Gas chromatography analysis was conducted for all oil samples used to investigate the effect of fatty acid profiles. Machine learning methods were used to develop a model that could provide the relationship. Additionally, feature selection analysis was performed to create an ideal dataset since machine learning works based on the logic of learning from the data. Filter methods and wrapper methods were employed for the selection of features, which are the fatty acids. By applying these methods to various regression techniques, it was confirmed that there is a relationship between the cetane number and CFPP (Cold Filter Plugging Point) with the fatty acids. It was found that the correlation between palmitoleic acid and cetane number was very low for all three filter methods. The three most effective fatty acids for cetane number prediction were determined to be linoleic acid, linolenic acid, and oleic acid, while the effective ones for CFPP prediction were identified as palmitic acid, stearic acid, and erucic acid. Furthermore, it was concluded that oleic acid, linoleic acid, and linolenic acid have a negative effect. It was also determined that viscosity, pour point, and cloud point were not suitable for modeling.