Güneş Enerjisi Destekli Kurutma Sistemi İle Elma Ürününün Kurutulması ve Kurutma Değerlerinin Yapay Sinir Ağı İle Modellenmesi

Öz

Bu çalışmada güneş enerjisi destekli bir kurutma sistemi tasarlanarak elma kurutulmuştur. Kurutma deney verilerinden kuru baz nem içeriği (MCd), ayrılabilir nem oranı (MR),kurutma hızı (DR) ve konvektif ısı transfer katsayısı (hc) değerleri hesaplanmıştır. Açık havada  güneş altında kurutma ile güneş enerjisi destekli kurutma sisteminde yapılan elma kurutma işleminin kurutma performansları karşılaştırılmıştır. Sistem ile kurutulan elmanın normal şartlarda güneş altında kurutmaya göre daha avantajlı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Kurutma deneylerinde güneş enerjisi destekli kurutma sisteminde elmanın hc değerleri 15.5 – 13.5 (W/m² °C) arasında hesaplanmıştır. Güneş enerjisi destekli kurutma sisteminde yapılan deney çalışmalarından elde edilen hc değerleri için yapay sinir ağı (YSA) kullanılarak tahminsel bir model oluşturulmuştur. Uygulanan YSA ile tahminsel hc değerleri gösterilmiştir. Elde edilen tahminsel modelin geçerliliğini belirlemek için, ortalama kareli hata (MSE), kök ortalama karesel hata (RMSE) ve bağıl mutlak hata (RAE) analizleri yapılmıştır. Sonuç olarak hc değerleri için tahminsel bir model elde edilmiştir ve güneş enerjisi destekli kurutma sistemi daha verimli bir kurutma gerçekleştirmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Güneş Enerjisi,Kurutma,Yapay Sinir Ağı,Kollektif Isı Transfer Katsayısı,Güneş Kollektörü

Modeling of Drying and Drying Values of Apple Product with Solar Energy Assisted Drying System Using Artificial Neural Network

Öz

In this study, a solar energy assisted drying system was designed and the apples were dried. Dry base moisture content (MCd), removable moisture content (MR), drying rate (DR) and convective heat transfer coefficient (hc) values ​​were calculated from the drying experiments. The drying performances of the apple drying process in the open air under the sun and the solar energy assisted drying system were compared. It has been achieved that the system-dried hand is more advantageous than under the sun in normal conditions. In the drying experiments, the hc values ​​of the hands were calculated between 15.5 - 13.5 (W / m² ° C) in the solar energy assisted drying system. For the hc values ​​obtained from the experiment works done in the solar energy supported drying system, an predictive model was created by using artificial neural network (YSA). Estimated hC values ​​are shown with the applied YSA. Mean squared error (MSE), root mean square error (RMSE) and relative absolute error (RAE) analyzes were performed to determine the validity of the predicted model obtained. As a result, a predictive model for hC values ​​has been obtained and the solar energy assisted drying system has resulted in more efficient drying.

Anahtar Kelimeler

• Solar Energy,Drying,Artificial Neural Network,Collective Heat Transfer Coefficient,Solar Collector

Kaynakça

1. [1] Özdemir, M. B., Yatarkalkmaz, M. M., & Dağlı, G. (2017). Farklı Soğurucu Yüzey Tiplerine Sahip Düzlemsel Kolektörlerin Deneysel Analizi. Politeknik Dergisi, 20(2), 441-449.
2. [2] Kuş S. (2016). Mikrodalga Enerjisiyle Ayva ve Armut Meyvesinin Kuruma Davranışı ve Modellemesi. Yüksek Lisans Tezi, Namik Kemal Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
3. [3] Yılmaz, T . (2017). Üzüm Kurutma İşlemi İçin Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Kullanımı. Celal Bayar Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 13 (2), 537-544. DOI: 10.18466/cbayarfbe.320007.
4. [4] Bulut H. and Durmaz A.F., Bir Havalı Güneş Kollektörünün Tasarımı, İmalatı Ve Deneysel Analizi, UGHEK'2006: I. Ulusal Güneş Ve Hidrojen Enerjisi Kongresi, 168-175, Eskişehir.
5. [5] Bulut H., Durmaz A.F. and Aktacir M. A., Bir Havalı Güneş Kollektörünün Isıl Performans Analizi, 3. Güneş Enerjisi Sistemleri Sempozyumu Bildiriler Kitabı, 2007, 53-61, Mersin.
6. [6] Kavak, A. E., Biçer, Y. 2002. “Tarımsal Ürünlerin Kurutulmasında Siklon Tipi Bir Kurutucunun Kullanılabilirliği,” Mühendis ve Makina Dergisi, cilt 43, sayı 515, s. 21-26.
7. [7] Erdem, M., Öztop, H. F., Varol, Y., Kamışlı, F. 2013. “Tepsili Bir Kurutucuda Kurutulan Alabalığın Üzerinde Hava Giriş Sıcaklığı Etkisinin Deneysel Olarak İncelenmesi,” Dicle Üniversitesi Makine Mühendisliği Bölümü 2. Anadolu Enerji Sempozyumu, 2-4 Mayıs, Diyarbakır, s. 741-745.
8. [8] Sacilik, K., Elicin, A. K. 2006. “The Thin Layer Drying Characteristics of Organic Apple Slices,” Journal of Food Engineering, vol. 73, p. 281-289.

9. [9] Wang, Z., Sun, J., Liao, X., Chen, F., Zhao, G., Wu, J., Hu, X. 2007. “Mathematical Modeling on Hot Air Drying of Thin Layer Apple Pomace,” Food Research International, vol. 40, p. 39-46.
10. [10] Özgen, F. 2013. “Kurutma Havası Hızının Kızılcığın Kuruma Karakteristikleri Üzerine Etkisinin Deneysel Olarak Incelenmesi,” Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, sayı 25 (2), s. 99-105.
11. [11] Altınbaş V., Akgül B.M., Abuşka M. “Yutucu Plaka Üzerine Konik Yayların Yerleştirildiği Güneş Enerjili Hava Kollektörünün Isıl Verim Analizi Ve Yapay Sinir Ağları İle Modellenmesi”, Ulusal Tesisat Mühendisliği Kongresi, İzmir, 2015.
12. [12] Şevik S., Aktaş M., Özdemir B. M., Doğan H., “Modeling of Drying Behaviors of Mushroom in a Solar Assisted Heat”, Journal of Agricultural Sciences, 20 ,187-202, 2014.
13. [13] Erentürk S., Erentürk K., “Havuç Kuruma Kinetiğinin Tahmininde Regresyon Analizi ve Yapay Sinir Ağlarının Kıyaslanması”, Türkiye 9. Gıda Kongresi, Bolu, 2006.
14. [14] AKPINAR, E.K., 2004. ‘’Experinemtal determination of convective heat transfer coefficient of some agricultural product in forced convection drying’’, Int. Comm. Heat and Mass Transfer. 31(4): 585- 595.
15. [15] RATTI, C., and CRAPISTE, G.H., ‘’Determination of heat transfer coefficients during of food stuffs’’, Journal of Food Process Engineering. 18: 41-53, 1995.
16. [16] GOYAL, R.K., TIWARI, G.N., ‘’Heat and mass transfer relations for crop drying’’, Drying Technol., 16(8): 1741-1754, 1998.
17. [17]ANWAR, S.I., TIWARI, G.N., ‘’Evaluation of convective heat transfer coefficient in crop drying under open sun drying conditions’’, Energy Convers. Mgmt. 42(5): 627-637, 2001.
18. [18] Pitts, D.R.; Sissom, L.E. Schaums’s Outline of Theory and Problems of Heat Transfer; McGraw-Hill Inc, New York, NY, USA, 1977.
19. [19] Velic, D.; Planinic, M.; Tomas, S.; Bilic, M. Influence of airflow velocity on kinetics of convection apple drying. J. Food Eng, 64, 97–102, 2004.
20. [20] Anwar, SI.; Tiwari, GN. Evaluation of convective heat transfer coefficient in crop drying under open sun drying conditions, Energy Convers Mgmt, 42(5):627-637, 2001.
21. [21] Anwar, SI.; Tiwari, GN. Convective heat transfer coefficient of crop in forced convection drying-an experimental study, Energy Convers Mgmt., 42:1687-98, 2001.
22. [22] Tiwari, GN. Solar Energy, Fundamentals, Design, Modelling and Applications. Alpha Science Int'l Ltd. 2002.
23. [23] 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.
24. [24] Teti, R., Jemielniak, K., O'Donnell, G., Dornfeld, D. (2010).Advanced monitoring of machining operations. Cirp Annals-Manufacturing Technology, 59 ,717-739.