Farklı Kimyasal ve Isıl Özelliklere Sahip Kömürlerin Doğrusal Programlama ile Harmanlama Optimizasyonu

Yıl 2024, Cilt: 36 Sayı: 2, 869 - 881, 30.09.2024

Sema Nur Turan , Deniz Adigüzel

https://doi.org/10.35234/fumbd.1479222

Öz

Termik santraller elektrik üretiminde önemli bir yere sahip olan tesislerdir. Fakat üretim maliyeti, kaynakların sürdürülebilir kullanımı ve ürün kalitesinin sağlanması termik santraller için büyük bir problemdir. Bu problemin çözülmesi için enerji tüketimi optimizasyonlarına ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, maliyetin minimize edildiği ve termik santralde kullanılması uygun sınır değerlerin kısıtı olarak kullanıldığı doğrusal programlama modeli ile dört farklı bölgeden üretilen (Orhaneli havzası, Keles Havzası, Seyitömer Havzası ve Tunçbilek Havzası) kömür, 2’li, 3’lü ve 4’lü olarak harmanlanmış ve karışım modelleri oluşturulmuştur. Buna göre toplam 6 harman grubu oluşturulmuş ve kurulan modeller Lingo programıyla çözülmüştür. Buna göre; 1. grupta Orhaneli ocağından %37,2 - Keles ocağından %62,8, 2. grupta Orhaneli ocağından %15,6 - Seyitömer ocağından %84,4, 3. grupta Keles ocağından %88,9 - Tunçbilek ocağından %11,1, 4.grupta Tunçbilek ocağından %75 - Seyitömer ocağından %25, 5. grupta Orhaneli ocağından %43 – Keles ocağından %52 ve Tunçbilek ocağından %5 ve 6. grupta ise Orhaneli ocağından %29, Seyitömer ocağından %64 ve Tunçbilek ocağından %7 oranında kullanılması gerektiği sonucuna varılmıştır. Böylece farklı kimyasal ve ısıl özelliklere sahip kömürler harmanlama optimizasyonu ile belirli oranlarda termik santrallerde kullanılabilir duruma getirilmiştir. Yapılan hesaplamalara göre; toplam 6 harman grubu içerisinde maliyetler açısından Orhaneli / Keles / Tunçbilek 3’lü harmanı ve Orhaneli / Keles 2’li harmanlarının en düşük değerleri verdiği görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Doğrusal Programlama, Harmanlama Optimizasyonu, Maliyet Minimizasyonu

Blending Optimization of Coals with Different Chemical and Thermal Properties with Linear Programming

Öz

Thermal power plants are facilities that have an important place in electricity production. However, production costs, sustainable use of resources, and ensuring product quality are major problems for thermal power plants. Energy consumption optimizations are needed to solve this problem. In this study, coal produced from four different regions (Orhaneli Basin, Keles Basin, Seyitömer Basin, and Tunçbilek Basin) was used as a constraint with the linear programming model where the cost was minimized and the limit values suitable for use in the thermal power plant were used, in double, triple and quadruple coal. were blended and mixture models were created. Accordingly, a total of 6 blend groups were created and the established models were solved with the Lingo program. According to this; 37.2% from Orhaneli quarry in the 1st group - 62.8% from the Keles quarry, 15.6% from the Orhaneli quarry in the 2nd group - 84.4% from the Seyitömer quarry, 88.9% from the Keles quarry in the 3rd group - 11.1% from the Tunçbilek quarry, in the 4th group, 75% from Tunçbilek quarry - 25% from Seyitömer quarry, in the 5th group, 43% from Orhaneli quarry - 52% from Keles quarry and 5% from Tunçbilek quarry, and in the 6th group, 29% from Orhaneli quarry, 64% from Seyitömer quarry and 7% from Tunçbilek quarry. It was concluded that it should be used in proportion. Thus, coals with different chemical and thermal properties have been made available in thermal power plants in certain proportions through blending optimization. According to the calculations made, it is seen that among the total six blend groups, Orhaneli / Keles / Tunçbilek 3-bleed blend and Orhaneli / Keles 2-bleed blends give the lowest values in terms of costs.

Anahtar Kelimeler

Linear Programming, Blending Optimization, Cost Minimization

Kaynakça

• Miller BG. Coal Energy Systems, Elsevier Academic Press, 2005, ISBN: 0-12-497451-1.
• Rahman R. Widodo S. Azikin B and Tahir D. Chemical Composition And Physical Characteristics Of Coal And Mangrove Wood As Alternative Fuel, Journal of Physics: Conference Series, 2019, 1341 (5).
• Prabowo H and Prengki I. Decreasing The Ash Coal And Sulfur Contents Of Sawahlunto Subbituminous Coal By Using “Minyak Jelantah”, IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2020, 413 (1).
• Unsworth JF, Fowler CS, Heard NA, Weldon VL, McBrierty VJ. Moisture in Coal: 1. Differentiation Between Forms Of Moisture By N.M.R. And Microwave Attenuation Techniques, 1988, 67(8), 1111–1119.
• Casagrande D and Siefert K. Origins of Sulfur in Coal: Importance of the Ester Sulfate Content of Peat, Science, 1977, Vol 195, Issue 4279, 675-676.
• Chen-Lin C. Sulfur in Coals: A Review Of Geochemistry And Origins, International Journal Of Coal Geology, 2012, Vol 100, 1-13.
• Sarkar DK. Thermal Power Plant Design and Operation, Chapter 3 - Fuels and Combustion, 2015, 91-137.
• Delibalta MS. Türkiye’de Fosil Enerji Kaynakları ve Yeni Nesil Termik Santrallerin Önemi, Uluslararası Enerji, Ekonomi ve Güvenlik Kongresi-ENSCON’18, 2018, ISBN: 978-605-81728-2-1, s.22-34, 21-22 Nisan, Kozyatağı/ İstanbul-Türkiye.
• Adiguzel D. Optimisation of Pre-Blending Process for Raw Materials in Quarrying, International Journal of Mining, Reclamation and Environment, 2020, 34(7), 519-530.
• Yuan Y, Qu Q, Chen L, Wu M. Modeling and Optimization of Coal Blending and Coking Costs Using Coal Petrography. Inf Sci, 2020, 522, 49–68.
• Xi-Jin G, Ming C, Jia-Wei W. Coal Blending Optimization of Coal Preparation Production Process Based on Improved GA, Procedia Earth Planet Sci, 2009,1, 654–660.
• Yin C, Luo Z, Zhou J ve Cen K. A Novel Non-Linear Programming –Based Coal Blending Technology For Power Plants, Chemical Engineering Research and Design, 2000, 78(1), 118-124.
• Elevli B, Uzgören N and Sezgin A. Coal Distribution Optimization by Utilizing Linear Programming, Engineering & Arch Faculty, Eskisehir Osmangazi University, 2007, 10(1).
• Cebeci V. Kömür Gazlaştırma Prosesi Ve Türkiye Kömürlerinde Kömür Özellikleri Açısından Uygulanabilirliğinin Araştırılması, Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016.
• Emre H. Seyitömer (Kütahya) Kömür Havzasının Isıl Değerlerine Göre Rezerv Hesabı, Istanbul Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Yerbilimleri Dergisi, 1999, 12.
• Kazancı C. Tunçbilek (Tavşanlı-Kütahya) Fc Pano Açık İşletme Sahası Kömürlerinin Organik Fasiyes Özellikleri, Yüksek Lisans Tezi, Akdeniz Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020.
• Şengüler İ. Güney Marmara Bölgesi Kömürleri, Jeoloji Mühendisliği Dergisi, 2004, 28(2), 31-38.
• Karaçanta C. Termik Santrallerde Kullanılan Kömürlerin Mineral Madde İçeriğindeki İz Elementlerin Tespiti, Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016.
• Farghaly MG, Ali M, Kim JG. Optimization of Blending and Production Processes Considering Origin Mines and Metallurgical Units Using Linear Programming Rules, Geosystem Engineering, 2021, 24(3), 115-121.