Karakaya, HakanAvcı, Ali Serkan2021-03-032021-03-032021-01-142021-01-14Avcı, A.S. (2021). Güneş bacası sistem performansının sayısal ve deneysel olarak araştırılması. (Yayınlanmamış Doktora Tezi). Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Batman.https://hdl.handle.net/20.500.12402/2622Bu tez çalışması BTÜ-BAP tarafından BTÜ-BAP.18.014’nolu proje ile desteklenmiştir.Bu çalışmada Batman ilinde inşa edilen prototip güneş bacasının etkinliği, bölgenin iklim şartlarında deneysel ve sayısal olarak araştırılmıştır. Deneysel ölçüm parametreleri olarak sıcaklık, hız, ışınım ve türbin devir sayısı (RPM) seçilmiştir. Sistemin detaylı analizi için, dört farklı yönde (kuzey, güney, doğu ve batı) 24 saat boyunca eş zamanlı olarak ölçümler alınmıştır. Sistemin giriş, orta ve çıkış noktalarında sıcaklık için 24 farklı, hız için ise 6 farklı noktada ölçümler alınmıştır. SPSS 17 istatistik programı ile elde edilen veriler arasında korelasyon analizleri yapılmıştır. Işınım değerlerinin sistem performansı etkileyen parametreler (sıcaklık, hız ve RPM) ile yüksek korelasyonlarda ilişkili olduğu gözlemlenmiştir. Türbin devir sayısı (RPM) ile ışınım değerleri arasında 0,01 anlamlı önem seviyesine göre korelasyon değerinin 0,82 olduğu görülmektedir. Bu durumda parametreler arasında pozitif yönlü yüksek düzeyde bir ilişki olduğu tespit edilmiştir. Deneysel parametrelere uygulanan regresyon ile bağımlı değişkenler üzerinde etkin olan bağımsız değişkenler belirlenerek etkin olmayan değişkenler modelleme sürecinde elenmiştir. Ayrıca MATLAB Curve Fitting ile elde edilen parametreler arasında amprik bağıntılar türetilmiştir. Türbin giriş hızının ortam sıcaklığı ve ışınım değeri ile arasındaki belirlilik katsayısı 0,97 olarak bulunmuştur. Akış türünün belirlenebilmesi için Nusselt ve Rayleigh sayıları hesaplanmıştır. Yapılan analizler sonucunda tespit edilen etkin parametreler ve güç üretim değerleri yapay sinir ağı modellerini eğitme ve test aşamalarında kullanılmıştır. Elde edilen veriler MATLAB programı yardımıyla üç giriş, bir çıkışa sahip ileri beslemeli geriye yayılımlı Levenbergt Marquert algoritması kullanan çok katmanlı bir YSA modelde eğitilmiştir. Farklı transfer fonksiyonları (TANSİG, PURELİN ve LOGSİG) ile 2 katmanda farklı nöron sayıları (5,10,15,20 ve 25) ile en uygun R değerine sahip eğitim ve test verileri belirlenmiştir. YSA modelin eğitimi sonrası elde edilen sonuçlar, ağın deneysel verileri tahminde oldukça başarılı olduğunu göstermiştir. Yapılan çalışmada, LOGSİG transfer fonksiyonu için ağın eğitimi aşamasında regresyon değeri (R) 0,99 olduğu görülmüştür. Güneş bacası prototipinin geometrik özellikleri sayısal olarakta incelenmiştir. Sayısal simülasyon hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD) yöntemi kullanılarak ticari yazılım programı ANSYS FLUENT 18.1 ile analiz edilmiştir. Prototipin geometrisi üç boyutlu olarak çizilmiştir. Sistem içerisindeki akış türbülanslı olduğu için RNG k-epsilon türbülans modeli kullanılmıştır. Güneş bacası sistemine sonlu hacimler yöntemi kullanılarak süreklilik, momentum ve enerji denklemleri uygulanmıştır. Ayrıca kolektör alanı içerisindeki radyasyon etkisinin değerlendirilmesi için DO (ayrık ordinatlar) modeli çözümlemeye dâhil edilmiştir. Son olarak sayısal ve deneysel sonuçlar karşılaştırıldığında elde edilen veriler ile sayısal verilerin birbirine yakın değerler olduğu görülmüştür.In this study, the efficiency of the prototype solar chimney built in Batman province was investigated experimentally and numerically in the climatic conditions of the region. Temperature, velocity, radiation and turbine velocity (RPM) were selected as experimental measurement parameters. For detailed analysis of the system, measurements were taken simultaneously in four different directions (north, south, east and west) for 24 hours. Measurements were taken at 24 different points for temperature and 6 different points for velocity at the entrance, middle and exit points of the system. Correlation analyzes were made between the data obtained with the SPSS 17 statistical program. It has been observed that the irradiance values are associated with high correlations with the parameters affecting system performance (temperature, velocity and RPM). It is seen that the correlation value between turbine velocity (RPM) and irradiance values is 0,82 according to 0,01 significant significance level. In this case, it has been determined that there is a high level positive relationship between the parameters. With the regression applied to the experimental parameters, the independent variables that are effective on the dependent variables were determined and the ineffective variables were eliminated in the modeling process. In addition, empirical correlations are derived between the parameters obtained with MATLAB Curve Fitting. The coefficient of coefficient of determination between turbine inlet velocity and ambient temperature and radiation value was found to be 0,97. Nusselt and Rayleigh numbers were calculated to determine the flow type. The effective parameters and power generation values determined as a result of the analysis were used in the training and testing phases of artificial neural network models. The data obtained were trained in a multi-layer ANN model using a feed forward backward propagation Levenbergt Marquert algorithm with three inputs and one output using the MATLAB program. Training and test data with different transfer functions (TANSIG, PURELIN and LOGSIG) with different neuron numbers in 2 layers (5,10,15,20 and 25) with the most appropriate R value were determined. The results obtained after training the ANN model showed that the network was quite successful in predicting the experimental data. In the study, it was observed that the regression value (R) for the LOGSIG transfer function during the training of the network was 0,99. The geometric features of the solar chimney prototype have also been analyzed numerically by using the computational fluid dynamics (CFD). Continuity, momentum and energy equations have been applied to the solar chimney system using the finite volume method. Numerical model was built with the commercial software program ANSYS FLUENT 18.1, then the numerical analysys was performed. The geometry of the prototype has been drawn in three dimensions. Since the flow in the system is turbulent RNG k-epsilon turbulence model is used. In addition, DO (discrete ordinates) model was included in the analysis to evaluate the radiation effect within the collector area. Finally, when the numerical and experimental results were compared, it was seen that the obtained data and numerical data were close to each otherİÇİNDEKİLER ÖZET iv ABSTRACT v ÖNSÖZ vi İÇİNDEKİLER vii SİMGELER VE KISALTMALAR ix 1. GİRİŞ 1 1.1. Güneş Enerjisi 5 1.1.1. Güneş Enerjisi Teknolojileri 6 1.1.1.1.Parabolik Oluk Teknolojisi 6 1.1.1.2. Güneş Çanak Sistemi Teknolojisi 7 1.1.1.3. Güneş Kuleleri 8 1.1.1.4.Fotovoltaik (PV) Sistemler 9 1.2. Güneş Bacası 10 1.2.1.Sistem Elemanları 10 1.2.1.1.Baca 11 1.2.1.2. Kolektör 12 1.2.1.3. Türbin 13 1.2.2. Güneş Bacası Sisteminin Avantajı ve Dezavantajları 15 1.2.2.1. Avantajları 15 1.2.2.1. Dezavantajları 17 2. KAYNAK ARAŞTIRMASI 18 2.1. Güneş Bacası Prototipleri 29 2.1.1. Manzaranes Prototipi 29 2.1.2. Diğer Prototipler 32 2.2. Çalışmanın Amacı 38 3. MATERYAL VE YÖNTEM 39 3.1. Deneysel Çalışma 39 3.1.1. Batman İlinin Özellikleri ve Meteorolojik Verileri 39 3.1.2. Güneş Bacası Prototipinin Kurulumu 41 3.1.3. Ölçüm Parametreleri ve Deney Sistemi 47 3.1.4. Ölçüm Cihazlarının Özellikleri 55 3.1.4.1. Solar Meter SM206 Güneş Işınımı Ölçer 55 3.1.4.2. Extech Intruments EN300 Anemometre 56 3.1.4.3. K-Tipi Termokupl Sıcaklık Ölçer 57 3.1.4.4. Cem-DT-186 Hava Hızı Ölçer 57 3.1.4.5. Holdpeak 6234C Takometre 58 3.1.4.6. Elimko 680 Datalogger 59 3.1.4.7. Hata Analizi 60 3.2. Hesaplama Yöntemi 62 3.2.1. Güneş Bacası Sisteminin Analitik Denklemleri 62 3.2.2. Türbin Denklemleri 66 3.3. Sayısal Modelleme 67 3.3.1 Hesaplamalı Akışkanlar Mekaniği (HAD) Yöntemi 68 3.3.1.1 Yönetici Denklemler 69 3.3.1.2 Türbülans Modelleri 70 3.3.1.3 RANS (Reynold-Ortalamalı Navier-Stokes) Denklemleri 72 3.3.1.4 k-ε Türbülans Modelleri 73 3.3.1.5 Reynolds Gerilme Türbülans Modeli (RSTM) 77 3.3.1.6 Radyasyon Modeli 78 3.3.2. Modelleme Yöntemi 79 3.3.2.1. Geometri ve Çözümağı (Mesh) Oluşturma 79 3.3.2.2. Sınır Değerleri 81 3.3.2.3. Çözüm Metodu 83 3.4. Yapay Sinir Ağları 87 3.4.1. Yapay Sinir Ağlarının Yapısı 87 3.4.2. Çok katmanlı Yapay Sinir Ağları 89 3.4.3 Yapay Sinir Ağlarında Eğitim Kuralları 90 3.4.4. Levenberg-Marquadt Geriyayılım Algoritması (LM) 91 3.4.5. Kullanılan Yazılım Programı ve Yöntem 92 3.5. SPSS (Statistical Package for the Social Sciens) İstatiktik Programı 94 4. ARAŞTIRMA SONUÇLARI VE TARTIŞMA 96 4.1. Güneş Bacası Prototipinin Deneysel Sonuçları 96 4.2. Güneş Bacasının İstatistiksel Sonuçları 111 4.3. HAD Sayısal Model Sonuçları 126 4.4. Yapay Sinir Ağı Sonuçları 130 5. SONUÇLAR VE ÖNERİLER 135 KAYNAKLAR 138trinfo:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-ShareAlike 3.0 United StatesGüneş EnerjisiGüneş BacasıHesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (HAD)Yapay Sinir Ağları (YSA)EtkinlikSolar EnergySolar ChimneyComputational Fluid Dynamics (CFD)Artificial Neural Networks (ANN)EfficiencyDoctoral Thesis