Kimyasal karışımlar için deneysel tasarım uygulamaları: Ergimiş tuz sisteminin iletkenliği üzerine bir örnek çalışma

Year 2021, Issue: 31, 55 - 60, 31.12.2021

Oguz Akpolat Atila Göktaş

https://doi.org/10.31590/ejosat.981410

Abstract

Kimya, biyokimya, gıda ve çevre bilimleri gibi pek çok alanda deneysel çalışmaların minimum maliyette gerçekleştirilmesi ve en iyi sonuçlara ulaşılabilmesi çok iyi tasarlanmış deney stratejilerine ihtiyaç duyar. Bu noktada yapılacak deneysel tasarım, istatistiksel yöntemlerin deneysel süreç faktörlerine uygulanması demektir. Deneysel sonuçların deneysel faktörlere bağlı olarak ifade edildiği modeller de cevap yüzey fonksiyonu olarak adlandırılır. Özel bir cevap yüzey fonksiyonu türü olan karışım tasarımları da karışımlardaki bileşenlerin oranlarını belirlemede çok etkili bir yöntemdir ve boya, gıda, cam, seramik ve polimer endüstrilerinde büyük önem sahiptir. Burada yapılan örnek çalışmada termal-fiziksel özellikler, füzyon entalpisi, ısı kapasitesi, yoğunluk ve termal stabilite gibi özellikler termal analiz yöntemleri ile deneysel olarak belirlenebilmektedir. Yine buradaki örnekte termal enerji depolaması için yenilikçi erimiş tuz karışımları tasarlamak bu hesaplamalı termodinamik yaklaşımı uygulanmıştır. Bu amaçla, her bir bileşenin nispi oranına bağlı olarak iletkenliği deneysel olarak ölçülen sahip üç bileşenden oluşan bir erimiş tuz sistemi seçilmiş ve bu oranların karışımın iletkenliği üzerinde etkisi araştırılmıştır. Burada proses parametrelerinin optimizasyonu için seçilen karışım tasarım modeli Simplex Lattice olup, istatistiksel analiz yapmak için Design Expert 700 yazılımı kullanılmıştır. Deney tasrımı için model seçimi ve faktörlerin dönüşümü sonrasında, tüm faktörlere bağlı cevap yüzey fonksiyonunun doğrusal, ikinci dereceden ve kübik terimlerle korelasyon katsayıları ve sözde ve gerçek faktörler için ayrı ayrı hesaplanmıştır. Optimizasyon için ikinci dereceden terimlere sahip cevap yüzey fonksiyonun uyumu yeterli kabul edilmiştir.

Keywords

Ergimiş tuz, Termo-fiziksel özellikler, Deneysel tasarım, Cevap yüzey fonksiyonu

Supporting Institution

Bağımsız çalışma

Experimental design for chemical mixtures: A case study on a molten salt system conductivity

Abstract

Experimental studies in many fields such as chemistry, biochemistry, food and environmental sciences require very well designed experimental strategies to achieve the best results at minimum cost. At this point experimental design means application of statistical methods to the selection of experimental process factors and to the modelling of system responses to them. Models in which experimental results are expressed depending on experimental factors are also called response surface functions. Mixture designs as a special type of response surface function are also a very effective method for determining the proportions of components in mixtures and are also of great importance in chemical industries like paint, food, glass, ceramic and polymer. Physicochemical properties such as thermal-physical properties, fusion enthalpy, heat capacity, density, thermal stability and conductivity for pure materials or their mixture can be determined experimentally by thermal analysis methods depends on their ingredients. In this study to design molten salt mixtures for thermal energy storage, computational thermodynamics approach has been applied on an experimental design sample. For this purpose conductivities of a molten salt system with three components were measured experimentally depending on the relative ratio of each component, and the effect of these ratios on the conductivity of the mixture was investigated. Here, mixture design model chosen for optimization of process parameters is Simplex Lattice, and Design Expert 700 software were used for statistical analysis. After the model selection for experimental design and transformation of the all factors, the correlation coefficients of the response surface function with linear, quadratic and cubic terms based on all factors for experimental measurements and pseudo and real factors were determined separately. Comparing with the others the best fit of the response surface function sufficient for optimization of process parameters to the experimental measurements was found out for that of with quadratic terms.

Keywords

Molten salt, Thermal-phsical properties, Experimental design, Responce surface

References

• Akpolat, O., (2016), “Experimental Design Methods with Practical Applications”, Journal of ongoing Chemical Research Vol:2, Iss:2, 64-80.
• Brereton, R. G, (2003), Chemometrics: Data Analysis for thje Laboratory and Chemical Plant, John Wiley & Sons Ltd., UK.
• Buruk Sahin, Y., Aktar Demirtaş, E., and Burnak, N., (2016), “Mixture design: A review of recent applications in the food industry”, Pamukkale Univ. Muh. Bilim. Derg., 22(4), 297-304.
• Coskun, B., Akpolat, O. (Advisor-Supervisor), (2012), Experimental design and optimization of enzymatic removal for waste water textile color, MSc thesis, BAP201250, - Funded by Muğla Sıtkı Koçman Uni. Sci. Res. Prj. Offic..
• DesignExpert v.7., (2005), Welcome to Help, Content, Stat-Ease, Inc., Copyright ©2005. http://moltensalt.org/whatIsMoltenSalt.html, (2019), “What are Molten Salts?”, 26.08.2019.
• Li, X., Wua, S., Wanga, Y., and Xiea, L., (2018), “Experimental investigation and thermodynamic modeling of an innovative molten salt for thermal energy storage (TES)”, Applied Energy, 212, 516-526.
• Nunes, V.M.B., Queirós, C.S., Lourenço, M.J.V., Santos, F.J.V., and Nieto de Castro, C.A., (2016), “Molten salts as engineering fluids – A review Part I. Molten alkali nitrates”, Applied Energy, 183, 603–611.
• Özdemir, D., (2012), Kemometri Temel Eğitimi, Ders Notları, Kimya Akademisi, Antalya.