Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightElde edilen sonuçlar, GEP modelinin soğutkanların termodinamik özelliklerini tahmin etmede verimli bir modelleme tekniği olarak kullanılabileceğini göstermiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Soğutucu akışkan seçimlerinde politik ve çevresel faktörler oldukça etkilidir. Günümüzde sürdürülebilir bir gelecek için çevre dostu ve enerji tasarruflu soğutucu akışkanların kullanılması kritik önem taşımaktadır. Soğutma sistemlerinde R513A soğutucu akışkanının kullanımı, hem GWP azaltımı sağlar hem de enerji verimliliğini artırır. Soğutucu akışkanların termodinamik özelliklerinin doğru olarak belirlenmesi oldukça önemlidir. Soğutucu akışkanların termodinamik özelliklerine ilişkin birçok veri, literatür ve tablolardan güçlükle elde edilebilmektedir. Bu çalışmada, entropi, entalpi ve yoğunluk gibi termodinamik özellikler gen ifade programlaması (GEP) kullanılarak modellenmiştir. Bu bağlamda, yeni bir soğutucu akışkan olan R513A için GEP modeli yardımıyla matematiksel denklemler türetilmiştir. R513A soğutucu akışkan için farklı sıcaklık ve basınç şartlarında, literatürden elde edilen deneysel verilerle GEP modelinden elde edilen değerler karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, GEP modelinin soğutkanların termodinamik özelliklerini tahmin etmede verimli bir modelleme tekniği olarak kullanılabileceğini göstermiştir.
Abstract
The changes in the politic and environmentally are highly effective in refrigerant choices. Nowadays it is critical using environmentally friendly and energy-efficient refrigerants for a sustainable future. The R513A refrigerant provides both GWP reduction and increases energy efficiency. Accurate estimates of thermodynamic properties of refrigerant are critical when considering the changing of temperature in a small interval. Many data of thermodynamic properties of refrigerants are hard-to-reach data from literature and tables. In the present study, thermodynamic properties such as entropy, enthalpy and density are modelled using gene expression programming (GEP). In this context, for R513A new refrigerant determined mathematical equations through gene expression programming. Developed mathematical models for saturation and superheated R513A refrigerant under different temperature and pressure condition compared experimental data obtained from the literature. The results have shown that the GEP model could be considered as an efficient modelling technique for the estimate data of predicting thermodynamic properties of refrigerants.