Sınırlı Deneysel Verilerle Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Chevron Tipi Isı Değiştirici için Termal Modelleme ve Performans Analizi

Farklı sıcaklıklardaki iki veya daha fazla akışkan arasındaki ısı değişimi problemi, mühendislik uygulamalarının en önemli ve en çok karşılaşılan problemlerden birisidir. Bu problemi verimli bir şekilde çözmek için farklı sıcaklıklardaki iki sıvı arasında enerji aktarma işlemi ısı eşanjörleri ile gerçekleştirilir. Isı değiştiricileri, sistemde bulunan enerjiyi sürecin başka bir kısmına aktarabildiği için enerji verimliliğini arttırırlar. Isı eşanjörlerinin bir çeşidi olan plakalı ısı değiştiricileri, ısıyı iki sıvı arasında aktarmak için bir dizi ince plaka kullanmaktadırlar. Isı değiştiricinin termal modellemesi, sistem parametrelerine bağlı olarak sıvıların çıkış sıcaklığının belirlenmesinden dolayı oldukça önemlidir. Bu çalışmada, çalışma sıvısı olarak su kullanılan bir Chevron tipi plakalı ısı değiştiricinin termal performansını simüle etmek için yapay bir sinir ağı (YSA) modeli kullanılmıştır. YSA algoritmaları, ısı değiştiricilerin modellenmesi, ısı değiştirici parametrelerinin ve faz değişim özelliklerinin tahmini ve ısı değiştiricilerinin kontrolü gibi termal analiz çalışmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Sıcak ve soğuk suyun ısı değiştiriciden çıkış sıcaklıkları sınırlı deneysel veriler kullanılarak soğuk su kütle akış hızına, giriş sıcak su sıcaklığına ve giriş soğuk su sıcaklığına bağlı olarak tahmin edilmiştir. Daha sonra geliştirilen algoritmanın doğruluğunu ve güvenilirliğini test etmek için deney sonuçları ve tahmini sonuçlar karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar deneysel ve tahmini sonuçların iyi bir uyuşmaya sahip olduğunu göstermektedir. Geliştirilen ağ yapısı, sıcak ve soğuk su için çıkış sıcaklıklarını sırasıyla % 2.58 ve % 1.80 yüzdelik ortalama hata ile tahmin etmektedir. Ek olarak, deneyi gerçekleştirilmemiş giriş parametreleri uygulanarak geliştirilen ağın tahmin performansı incelenmiştir. Tahmin doğruluğu ise aynı girişler kullanılarak termal analiz ile teorik olarak hesaplanan çıkış sıcaklıkları ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre yeni girişler için çıkışın belirlenmesinde teorik sonuçlar ile tahmin sonuçlarının birbirleriyle uyumlu olduğu görülmektedir ve bu sonuca bağlı olarak geliştirilen ağın güvenilirliği farklı girişler içinde kanıtlanmış olmaktadır. Daha sonra, deneysel olarak elde edilmemiş ısı aktarım hızı, toplam ısı aktarım katsayısı ve enerji verimliliğindeki değişiklikler, sıcak ve soğuk suyun giriş sıcaklıklarına ve soğuk suyun kütle akış hızına bağlı olarak belirlenmiştir.

Thermal Modeling and Performance Analysis for a Chevron Type Heat Exchanger by Using Artificial Neural Network with Limited Experimental Data

The problem of heat exchange between two or more fluids at different temperatures is one of the most important and most commonproblems of engineering applications. In order to solve this problem efficiently, the transfer of energy between two liquids at differenttemperatures is carried out by heat exchangers. Heat exchangers increase the energy efficiency as they can transfer the energy containedin the system to another part of the process instead of just pumping and wasting. A plate heat exchanger, a variant of heat exchanger,use a series of thin plates to transfer heat between two liquids. Thermal modelling of the heat exchanger is important due to determinationof the outlet temperature of fluids depending on the system parameters. In this paper, an artificial neural network (ANN) model is usedto simulate the thermal performance of a chevron type plate heat exchanger using water as working fluid. The ANN algorithms have awidely usage in thermal analysis studies of heat exchangers such as modelling of heat exchangers, estimation of heat exchangerparameters, estimation of phase change characteristics in heat exchangers and control of heat exchangers. The outer temperatures of thewater are estimated depending on the cold water mass flow rate, inlet hot water temperature and inlet cold water temperature by usinglimited experimental data. Then the experimental results and the estimated results are compared for testing the accuracy and reliabilityof the developed algorithm. The results show that the experimental and estimated results have a good agreement. The developed networkstructure estimates the outlet temperatures with 2.58 % and 1.80 % for hot and cold water, respectively. In addition, the predictedperformance of the network developed by applying untested input parameters was examined. Estimation accuracy was compared withtheoretically calculated output temperatures by thermal analysis using the same inputs. According to the obtained results, it is seen thatthe theoretical results and prediction results are compatible with each other in determining the output for new inputs and the reliabilityof the developed network is proved in different inputs according to this result. After that, experimentally not obtained variations of theheat transfer rate, overall heat transfer coefficient and energy efficiency are determined depending on the inlet temperatures and massflow rate of cold water.

PDF

___

Abu-Khader, M. M. (2012). Plate heat exchangers: Recent advances. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 16(4), 1883–1891. doi: 10.1016/j.rser.2012.01.009.
Beale, M. H., Hagan, M. T., & Demuth, H. B., (2017). Neural Network Toolbox™ User's Guide. The Mathworks Inc.
Ermis, K. (2008). ANN modeling of compact heat exchangers. International Journal of Energy Research, 32(6), 581–594. doi: 10.1002/er.1380.
Ertunc, H. M., & Hosoz, M. (2008). Comparative analysis of an evaporative condenser using artificial neural network and adaptive neuro-fuzzy inference system. International Journal of Refrigeration, 31(8), 1426–1436. doi: 10.1016/j.ijrefrig.2008.03.007.
Haykin, S. (1998). Neural networks: a comprehensive foundation. New York, NY: Macmillan.
Huminic, G., & Huminic, A. (2012). Application of nanofluids in heat exchangers: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 16(8), 5625–5638. doi: 10.1016/j.rser.2012.05.023.
Kakaç S., Liu, H., & Pramuanjaroenkij, A. (2012). Heat exchangers selection, rating and thermal design., 2nd ed., Florida, CRC Press.
Li, Q., Flamant, G., Yuan, X., Neveu, P., & Luo, L. (2011). Compact heat exchangers: A review and future applications for a new generation of high temperature solar receivers. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 15(9), 4855–4875. doi: 10.1016/j.rser.2011.07.066.
Pacheco-Vega, A., Dı´az, G., Sen, M., Yang, K. T., & Mcclain, R. L. (2000). Heat Rate Predictions in Humid Air-Water Heat Exchangers Using Correlations and Neural Networks. Journal of Heat Transfer, 123(2), 348–354. doi: 10.1115/1.1351167.
Peng, H., & Ling, X. (2009). Neural networks analysis of thermal characteristics on plate-fin heat exchangers with limited experimental data. Applied Thermal Engineering, 29(11-12), 2251–2256. doi: 10.1016/j.applthermaleng.2008.11.011
Rajapaksha, L. (2007). Influence of special attributes of zeotropic refrigerant mixtures on design and operation of vapour compression refrigeration and heat pump systems. Energy Conversion and Management, 48(2), 539–545. doi: 10.1016/j.enconman.2006.06.001
Selbaş, R., Şencan, A., & Kılıç, B. (2008). Alternative approach in thermal analysis of plate heat exchanger. Heat and Mass Transfer, 45(3), 323–329. doi: 10.1007/s00231-008-0427-z.
Sen M., & Yang, K.-T. (2000). Applications of artificial neural networks and genetic algorithms in thermal Engineering, in: F. Kreith (Ed.), CRC Handbook of Thermal Engineering, 620-661 (Section 4.24).
Shah, R. K., & Sekuliâc Duésan P. (2012). Fundamentals of heat exchanger design. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.
Sommers, A., Wang, Q., Han, X., Tjoen, C., Park, Y., & Jacobi, A. (2010). Ceramics and ceramic matrix composites for heat exchangers in advanced thermal systems—A review. Applied Thermal Engineering, 30(11-12), 1277–1291. doi: 10.1016/j.applthermaleng.2010.02.018.
Yang, K.-T. (2008). Artificial Neural Networks (ANNs): A New Paradigm for Thermal Science and Engineering. Journal of Heat Transfer, 130(9). doi: 10.1115/1.2944238.
Yildiz, A., & Ersöz, M. A. (2015). Theoretical and experimental thermodynamic analyses of a chevron type heat exchanger. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 42, 240–253. doi: 10.1016/j.rser.2014.10.019.