Bir Nanoakışkanın Farklı pH Değerlerindeki Isı Transfer Katsayılarının Belirlenmesi ve Karar Ağacı Algoritması ile Modellenmesi
Determination of Heat Transfer Coefficients at Different pH Values of a Nanofluids and Modeling with Decision Tree Algorithm
Yazar: Das, Mehmet; Demirpolat, Ahmet Beyzade
Dergi: Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Vol. 12 No. 2, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Nano fluid,Nano material,Heat transfer coefficient,Decision tree ; Nanoakışkan,Nanomalzeme,Isı transfer katsayısı,Karar ağacı

Boru içi akışlardaısı transferini artırarak enerjiyi daha faydalı bir şekilde kullanabilmekönemlidir. Çünkü teknolojik gelişmelerle birlikte sanayi sektöründe artan birenerji talebi mevcuttur. Bu nedenle araştırmacılar son yıllarda yeni nesil ısıtransfer akışkanları üzerinde çalışmaktadırlar. Çalışmamızda, CuO (bakır oksit)nanopartikül üretimi yapıldı. Üretilen malzemenin nano malzeme özelliğine sahipolduğunu gösteren taramalı elektron mikroskopu (TEM) görüntü analizi ve X ışınıkırınım yöntemi analizi  (XRD) analizleriyapılmıştır. CuO  nanopartiküllerleberaber saf su, etanol ve etilen glikol malzemeleri kullanılarak birnanoakışkan elde edilmiştir. Elde edilen nanoakışkanın farklı pH değerlerindeısı transfer katsayıları belirlenmiştir. Ayrıca farklı pH değerlerinde ısıtransfer katsayıları ile Reynolds sayısı arasındaki ilişkiyi incelenmiştir.Yapılan deneysel çalışmalarda Re değeri 887 ve 2290 iken ısı transfer katsayısıdeğeri sırasıyla 349,821 (W/m²°C) ve 374,253 (W/m²°C) olarak hesaplanmıştır. pHdeğeri 7.84 ve 9.95 iken ısı transfer katsayısı değeri sırasıyla 349,821(W/m²°C) ve 374,253 (W/m²°C) olarak hesaplanmıştır. Deney çalışmaları ilehesaplanan ısı transfer katsayıları için karar ağacı (KA) algoritmalarıkullanılarak tahminsel modeller elde edilmiştir. Elde edilen modelleringeçerliliğini belirlemek için, ortalama karesel hata (MSE), kök ortalamakaresel hata (RMSE), ortalama mutlak yüzde hata (MAPE) analizleri yapılmıştır.Sonuç olarak pH değerleri arttıkça da nanoakışkanın ısı transfer katsayısıdeğerinin azaldığı gözlemlenmiştir. Farklı Reynolds değerlerinde elde edilennanoakışkanın ısı transfer katsayısı, Saf suya ait ısı transfer katsayındanyaklaşım %13.3 oranında daha yüksek olduğu belirtilmiştir.  Hesaplamalı zeka yöntemi olan KA algoritmasınınnanoakışkanların termofiziksel özelliğini tahminlemesinde 0.891 MAPE değerinegöre başarılı olduğu gösterilmiştir.

It is important to be able to use the energy in a more beneficial way byincreasing the heat transfer in the in-pipe flows. Because, with the technologicaldevelopments, there is an increasing energy demand in the industry sector. Forthis reason, researchers have been working on new generation heat transferfluids in recent years. In our study, nanoparticle production of CuO (copperoxide) was performed. Scanner electron microscope (SEM) image analysis andX-ray diffraction method analysis (XRD) analysis were performed to show thatthe material produced has the properties of nano material. A nanofluid wasobtained using pure water, ethanol and ethylene glycol materials with CuOnanoparticles. Heat transfer coefficients were determined at different pHvalues of the obtained nanofluid. In the experimental studies, the Re value was887 and 2290, whereas the heat transfer coefficient value was 349,821 (W/m² ° C)and 374,253 (W/m²°C), respectively. The pH value was 7.84 and 9.95, while theheat transfer coefficient was 349,821 (W/m²°C) and 374,253 (W/m²°C),respectively. Predictive models were obtained by using decision tress (DT)algorithms for heat transfer coefficients calculated by experimental studies.In order to determine the validity of the obtained models, mean square error(MSE), root mean square error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE)analysis were performed. As a result, it was observed that the heat transfercoefficient value of the nanofluid decreased as the pH values increased.  It was calculated that the heat transfercoefficient of the nanofluid obtained at different Reynolds values was 13.3% higherthan the heat transfer coefficient of pure water.It has been shown that the KAalgorithm, which is a computational intelligence method, was successful inestimating the thermophysical properties of nanofluids according to the valueof 0.891 MAPE.