KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2006 / Cilt: 21 - Sayı: 3

LiBr + $LiNO_3$ + LiI + LiCl / $H_2O$ ile çalışan çift etkili bir soğurmalı soğutma sisteminin analizi için farklı bir yaklaşım

A different approach for the analysis of a double - effect sorption refrigeration system operating with LiBr + $LiNO_3$ + LiI + LiCl / $H_2O$

Arzu ŞENCAN
Sayfa
467–472
Yayın Tarihi
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Çalışmada; çok iyi eğitilmiş bir YSA modeliyle (R2=0,9939), sistemin etkinlik katsayısının belirlenmesi için yeni bir formülasyon türetilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Soğurmalı soğutma sistemlerinin termodinamik analizi, akışkan çiftlerinin termodinamik özelliklerini hesaplayan analitik fonksiyonlardan dolayı oldukça kompleks bir işlemdir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışma, çift etkili soğurmalı soğutma sistemlerinin verim analizine yeni bir yaklaşım önermektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışmada; çok iyi eğitilmiş bir YSA modeliyle (R2=0,9939), sistemin etkinlik katsayısının belirlenmesi için yeni bir formülasyon türetilmiştir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Soğurmalı soğutma sistemlerinin termodinamik analizi, akışkan çiftlerinin termodinamik özelliklerini hesaplayan analitik fonksiyonlardan dolayı oldukça kompleks bir işlemdir. Bu çalışma, çift etkili soğurmalı soğutma sistemlerinin verim analizine yeni bir yaklaşım önermektedir. Sistemde, ozon tabakasına zarar vermeyen LiBr + LiNO3 + LiI + LiCl / H2O (mol oranları sırasıyla LiBr:LiNO:LiI:LiCl = 5:1:1:2) akışkan çifti kullanılmıştır. Sistemin etkinliği (COP), buharlaştırıcı, soğurucu, yoğuşturucu ve ayırıcı sıcaklıklarına bağlı olarak Yapay Sinir Ağları (YSA) modeliyle tahmin edilmiştir. YSA’da, iki değişik geriye yayılım öğrenme algoritması ve logistik sigmoid transfer fonksiyonu, eğitmek için de sınırlı sayıdaki literatür verileri kullanılmıştır. Çalışmada; çok iyi eğitilmiş bir YSA modeliyle (R2=0,9939), sistemin etkinlik katsayısının belirlenmesi için yeni bir formülasyon türetilmiştir.

Abstract

Thermodynamic analysis of the sorption refrigeration systems is too complex because of analytic functions calculating thermodynamic properties of fluid couples. This paper presents a new approach to performance analysis of double-effect sorption refrigeration systems. Fluid couple LiBr + LiNO3 + LiI + LiCl / H2O (mole ratio LiBr:LiNO:LiI:LiCl = 5:1:1:2, respectively) which do not cause ozone depletion in the system was used. The Coefficient of Performance (COP) of system depending on evaporator, absorber, condenser and generator temperatures was predicted with Artificial Neural Network (ANN) model. The back-propagation learning algorithm with two different variants and logistic sigmoid transfer function were used in the ANN. In order to train the neural network, limited literature data were used. In order to determine COP of system, a new formulation was derived by very well trained ANN model (R2=0,9939) in the study.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ŞENCAN, A. (2022). LiBr + $LiNO_3$ + LiI + LiCl / $H_2O$ ile çalışan çift etkili bir soğurmalı soğutma sisteminin analizi için farklı bir yaklaşım. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 3, 467–472. https://ajindex.com/articles/524149

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. Lee, H. R., Koo, K. K., Jeong, Kim, J. S., Lee, H., S., Oh, Y. S., Park, D. R., Baek, Y.S., “Thermodynamic Design Data and Performance Evaluation of the Water + Lithium Bromide + Lithium Iodide + Lithium Nitrate + Lithium Chloride System for Absorption Chiller”, Applied Thermal Engineering, 17, 707-720, 2000
  2. Kalogirou, S.A., “Applications of Artificial Neural Networks in Energy Systems A Review”, Energy Conversion & Management, 40, 1073-1087, 1999
  3. Kalogirou, S. A., “Artificial Neural Networks in Renewable Energy Systems Applications: A Review”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Cilt 5, No 4, 373–401, 2000
  4. Herold, K. E., Radermacher, R., Klein, S. A., Absorption Chilles and Heat Pumps, CRC Press, New York, 1996
  5. Şencan, A., Kalogirou, S. A., “A New Approach Using Artificial Neural Networks for the Determination of Thermodynamic Properties of Fluid Couples”, Energy Conversion & Management, Cilt 46, No 15-16, 2405-2418, 2005
  6. Şencan, A., Yakut, A. K., Kalogirou, S. A., “Thermodynamic Analysis of Absorption Systems Using Artificial Neural Network”, Renewable Energy, 2005 (In Press)
  7. Fu, L. M., Neural Networks in Computer Intelligence, Mc Graw-Hill International Editions, 1994
  8. Tsoukalas, L.H., Uhrig, R.E., Fuzzy and Neural Approaches in Engineering, John Wiley&Sons Inc., 1997
  9. Sözen, A., Arcaklığlu, E., Özalp, M., “Methanol/LiBr ile Çalışan Ejektörlü Absorpsiyon Soğutma Sisteminin Termodinamik Analizinde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması”, Teknoloji, Sayı 3-4, 27-37, 2002
  10. Chouai, A., Laugier, S., Richon, D., “Modeling of Thermodynamic Properties Using Neural Networks Application to Refrigerants”, Fluid Phase Equilibria, 199, 53-62, 2002
  11. Kalogirou, S. A., “Long-Term Performance Prediction of Forced Circulation Solar Domestic Water Heating Systems Using Artificial Neural Networks”, Applied Energy, 66, 63–74, 2000
  12. Kalogirou, S. A., “Optimization of Solar Systems Using Neural-Networks and Genetic Algorithms”, Applied Energy, Cilt 77, No 4, 383-405, 2004
  13. Chow, T. T., Zhang, G. Q., Lin, Z., Song, C. L., “Global Optimization of Absorption Chiller System by Genetic Algorithm and Neural Network”, Energy and Buildings, 34, 103-109, 2002
  14. Pacheco-Vega, A., Sen, M., Yang, K. T., McClain, R. L., “Neural-Network Analysis of Fin- Tube Refrigerating Heat Exchanger with Limited Experimental Data”, Int. J. Heat and Mass Transfer, 44, 763-770, 2001
  15. Bechtler, H., Browne, M. W., Bansal, P. K., Kecman, V., “New App