img
Yapay Sinir Ağı ve Çoklu Regresyon Yöntemleri ile NH3 Yoğuşma Isı Transferi Katsayısı Tahmini   
Yazarlar
Dr. Öğr. Üyesi Hakan AYDOĞAN Dr. Öğr. Üyesi Hakan AYDOĞAN
Kastamonu Üniversitesi, Türkiye
Özet
Soğutma sektöründe kullanılan halokarbon veya sentetik içerikli bileşiklerin çevreye olumsuz etkilerinden dolayı günümüzde kullanımları uluslararası protokollerle sınırlandırılmıştır. Bu sebeple, NH3 gibi düşük küresel ısınma ve ozon tüketme faktörlerine sahip organik bazlı soğutucu akışkanların kullanımı ön plana çıkmıştır. NH3, yüksek ısıl kapasitesi ve düşük viskozite gibi avantajlı termo-fiziksel özelliklerinden dolayı son yıllarda iklimlendirme endüstrisinde tercih edilmektedir. İklimlendirme sistemleri geliştirilirken, belli bağıntılarla sistemin ısı transfer katsayısı ve basınç düşüşü tahmin edilmelidir. Ancak NH3’ün diğer akışkanlardan farklı termo-fiziksel özelliklere sahip olması sebebiyle, literatürde NH3 için yoğuşma rejiminde ısı transfer katsayısını ve basınç düşüşünü yüksek doğruluk oranında veren bir model bulunmamaktadır. Bu çalışmada, yatay ve düz borularda yoğuşma rejiminde bulunan NH3 akışkanı ile yapılmış literatür çalışmalarından veriler alınarak çoklu regresyon ve yapay sinir ağları metotları ile ısı transferi katsayısı tahmini yapılmıştır. Sonuçlar literatürdeki bilgiler ışığında tartışılmış ve öneriler sunulmuştur.
Anahtar Kelimeler
Makale Türü Özgün Makale
Makale Alt Türü Uluslararası alan indekslerindeki dergilerde yayımlanan tam makale
Dergi Adı İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
Dergi ISSN 1305-7820
Dergi Tarandığı Indeksler TR-Dizin
Makale Dili Türkçe
Basım Tarihi 12-2023
Cilt No 22
Sayı 44
Sayfalar 434 / 444
Makale Linki https://dergipark.org.tr/en/pub/ticaretfbd/issue/81303/1383524
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Atıf Sayıları

Paylaş