Heat Transfer Improvements in a Solid Fueled Boiler and Modeling of Pressure Differences by Artificial Neural Network

Öz

In this study, the improvement of heat transfer by using 8 different types of strip turbulators in solid fuel boiler was investigated. The smoke pipes of the boiler used are 42 mm in diameter, the chimney diameter is 230 mm and the water inlet and outlet diameters are 65 mm and the heat capacity is 125,000 kcal / h. Experiments have been carried out with turbulators placed in all smoke pipes in the boiler. Firstly, experiments were carried out without inserting a turbine. In the second step, turbulators were placed in smoke pipes for each type of experiments and heat transfer was calculated. In the experiments, the fan flow rate was changed with the help of damper and the Reynolds number was calculated between 18000 and 28000. For turbine heat exchanger experiments, turbulence tests were carried out and heat transfer was increased by at least 15% and maximum 82%. As a result of the calculations, a predictive model was obtained by using artificial neural network (ANN) for the pressure difference values. The obtained model has been analyzed for error and has been shown to predict the pressure values successfully.

Anahtar Kelimeler

• Heat transfer,turbulator,pressure difference,artificial neural network

Katı Yakıtlı Bir Kazanda Isı Transferi İyileştirmeleri ve Basınç Farkının Yapay Sinir Ağı ile Modellenmesi

Öz

Bu çalışmada, duman borularının çapı 42 mm, baca çapı 230 mm ve su giriş ve çıkış çapları 65 mm olan 125.000 kcal/h ısı kapasiteli katı yakıtlı kazanda, 4 farklı tipte şerit türbülatör kullanılarak ısı transferinin iyileştirilmesi incelenmiştir. Kazandaki duman borularının tümüne yerleştirilen türbülatörlerle deneyler yapılmıştır. İlk olarak içerisine türbülatör yerleştirmeden deneyler yapılmıştır. İkinci adımda ise duman boruları içerisine türbülatörler yerleştirerek her tip için ayrı ayrı deneyler yapılmış ve ısı transferi hesaplanmıştır. Deneylerde fan debisi damper yardımıyla değiştirilerek Reynolds sayısı 1800 ile 2800 arasındaki değerlerde hesaplamalar yapılmıştır. Isı transferi iyileştirmesi için yapılan türbülatörlü deneyler, türbülatörsüz deneylere göre ısı transferinde en az % 44, en fazla % 82 oranında artış sağlanmıştır. Hesaplamalar sonucu elde edilen basınç farkı değerleri için yapay sinir ağı (YSA) kullanılarak tahminsel bir model elde edilmiştir. Elde edilen modelin hata analizleri yapılmış ve basınç değerlerini başarılı bir şekilde tahmin ettiği gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Isı transferi,türbülatör,basınç farkı,yapay sinir ağı

Kaynakça

1. Kahraman, N., Sekmen, U., Çeper, B., & Akansu, S. O. (2008). Boru İçi Akışlarda Türbülatörlerın Isı Transferine Olan Etkisinin Sayısal İncelenmesi. Isi Bilimi ve Teknigi Dergisi/Journal of Thermal Science & Technology, 28(2).
2. Sekmen U., (2006). Boru İçi Akışlarda Boru İçerisine Yerleştirilmiş Değişik Geometrideki Şekillerin Basınç Dağılımı, Hız Dağılımı Ve Isı Transferine Olan Etkisinin Araştırılması, Yüksek Lisans Tezi, Erciyes Üniversitesi.
3. Sparrow, E.M., Chaboki, A. (1984). Turbulent Fluid Flow and Heat Transfer in a Circular Tube, ASME Journal of Heat Transfer, 106, 766-773.
4. Verma, T. N., Nashine, P., Singh, D. V., Singh, T. S., & Panwar, D. (2017). ANN: Prediction of an experimental heat transfer analysis of concentric tube heat exchanger with corrugated inner tubes. Applied Thermal Engineering, 120, 219-227.
5. Neuber, A. (1998). Finite Rate Chemistry and NO Molefraction in Non-Premixed Turbulent Flames, Combustion and Flame, 113, 198–211.
6. Çakmak, G., Yıldız, C. (2003). Konsantrik ısı değiştirgeçlerine yerleştirilen enjektörlü elemanların optimizasyonu, F.Ü. Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 15(4): 589-600.
7. Lozza, G., Merlo, U. (2001). An Experimental investigation of Heat Transfer and Friction Losses of Interrupted and Wavy Fins for Fin-And-Tube Heat Exchangers, International Journal of Refrigeration, 24, 409-416.
8. Yıldız, C., Biçer, Y., Pehlivan, D. (1998). Effect of Twisted Strips on Heat Transfer and Pressure Drop in Heat Exchanger, Energy Conversion & Management, 39, 331-336.

9. Zaherzadeh, N.H., Jagadish, B.S. (1975). Heat Transfer in Decaying Swirl Flows, Int. J. Heat Mass Transfer, Vol. 18, No: 7,941-944.
10. Moya-Rico, J. D., Molina, A. E., Belmonte, J. F., Tendero, J. C., & Almendros-Ibáñez, J. A. (2019). Characterization of a triple concentric-tube heat exchanger with corrugated tubes using Artificial Neural Networks (ANN). Applied Thermal Engineering, 147, 1036-1046.
11. Yılmaz, T. ve Ayhan, T. (1983). Birbirleriyle Bağ1antılı Daralan -Genisleyen Kanallarda Isı Transferi, Isı Bilimi ve Tekniği 4. Ulusal Kongresi, 133-149.
12. Kakaç, S. (1987). Isı İletimi , ODTÜ Mühendislik Fakültesi Yayınları, Yayın No: 52, Ankara.
13. Çakmak, G. (2000). Boru Girişinde Enjektörlü Türbülans Üreticisi Bulunan Isı Değiştirgeçlerinde Isı Transferinin ve Basınç Düşüşünün İncelenmesi, Yüksek Lisans Tezi, F.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, Elazığ.
14. Özdemir, M. B., Aktaş, M., Şevik, S., & Khanlari, A. (2017). Modeling of a convective-infrared kiwifruit drying process. International Journal of Hydrogen Energy, 28, 18005-18013.
15. Teti, R., Jemielniak, K., O'Donnell, G., Dornfeld, D. (2010). Advanced monitoring of machining operations. Cirp Annals-Manufacturing Technology, 59, 717-739.