Yoğunlaştırılmış Havalı Kolektör ve Yoğunlaştırılmış Fotovoltaik Termal Destekli Bir Kurutma Sistemi ile Isırgan Otunun Kurutulması ve Sistem Verilerinin Makine Öğrenmesi ile Modellenmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorKaraağaç, Mehmet Onur
dc.date.accessioned2026-04-25T14:11:32Z
dc.date.available2026-04-25T14:11:32Z
dc.date.issued2024
dc.departmentSinop Üniversitesi
dc.description.abstractBu çalışma, ısırgan otu kurutma sürecinde güneş enerjisi destekli bir kurutma sisteminin performansını incelemektedir. Kurutma işlemi, havalı güneş kolektöründen ve PV modüllerden elde edilen termal enerjiyi kullanarak çalışmaktadır. Deneyler, 2022 yılı ekim ayında gerçekleştirilmiş ve oda sıcaklığı, toplam verimlilik ve nem içeriği parametrelerin değişimi incelenmiştir. Kurutma sürecinde elde edilen veriler, yapay sinir ağı (YSA), destek vektör makinesi (SVM) ve gradyan artırıcı karar ağacı (GBDT) gibi makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak modellenmiştir. Isırgan otu başlangıçta 11,18 gr su / gr kuru madde nem içerirken, 1,18 gr su /gr kuru madde miktarına kadar kurutulmuştur. Kurutma kabinine aktarılan ortalama termal enerji 154 W olarak hesaplanmıştır. Bu enerjinin %77 kolektörden geri kalan %23 kısımda FV modelden elde edilmiştir. Kurutma sisteminin ortalama toplam verimi %16,8 olarak hesaplanmıştır. Isırgan otu başlangıçta 11,18 gr su / gr kuru madde nem içeriğinden 1,18 gr su /gr kuru madde miktarına kadar kurutulmuştur. Ayrıca elde edilen sonuçlar, kabinsıcaklığı, nem içeriği ve toplam verim gibi önemli parametrelerin tahmin edilmesinde SVM algoritmasının en iyi performansı sergilediğini göstermektedir. Özellikle toplam verim tahmininde SVM algoritması, diğer algoritmalara göre önemli bir üstünlük sağlamıştır. Sonuç olarak, güneş enerjisi destekli kurutma sistemlerinde SVM algoritmasının etkili bir şekilde kullanılabileceği ve kurutma sürecinin optimize edilmesinde değerli bir araç olabileceği sonucuna varılmıştır.
dc.identifier.doi10.29130/dubited.1460576
dc.identifier.endpage1929
dc.identifier.issn2148-2446
dc.identifier.issue4
dc.identifier.startpage1913
dc.identifier.trdizinid1302748
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.29130/dubited.1460576
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1302748
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11486/7932
dc.identifier.volume12
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.institutionauthorKaraağaç, Mehmet Onur
dc.language.isoen
dc.relation.ispartofDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_TR_20260420
dc.subjectEnerji ve Yakıtlar
dc.subjectBilgisayar Bilimleri
dc.subjectYapay Zeka
dc.titleYoğunlaştırılmış Havalı Kolektör ve Yoğunlaştırılmış Fotovoltaik Termal Destekli Bir Kurutma Sistemi ile Isırgan Otunun Kurutulması ve Sistem Verilerinin Makine Öğrenmesi ile Modellenmesi
dc.title.alternativeDrying of Nettle Using Concentrated Air Collector and Concentrated Photovoltaic Thermal Supported Drying System and Modeling with Machine Learning
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu