Green Transformation-Oriented Energy Model for the Textile Industry: Heat Recovery for a Stenter

Öz

Stenter machines play a vital role in the textile industry by using hot air to dry fabrics. A substantial amount of this hot air is exhausted as waste, resulting in significant energy loss. This study investigates the impact of a heat recovery (HR) system integrated into a stenter machine, supported by a fuzzy logic-based performance model. Real-time process data were collected from a textile plant both before and after the HR system was implemented. Using these measurements, a Mamdani-type fuzzy inference model was developed to predict fuel consumption and outlet moisture content under varying airflow and return air ratios. The model demonstrated high prediction accuracy with a mean absolute error of 1.86%. After HR implementation, up to 18% fuel savings were achieved. For the first time in the literature, this research combines experimental measurements with fuzzy logic modeling in a textile heat recovery application. The results highlight that fuzzy logic systems can effectively manage uncertainty and nonlinearity in industrial energy optimization processes. This study provides a validated decision-support approach for improving energy efficiency and reducing environmental impacts in textile drying systems.

Anahtar Kelimeler

• Heat Recovery
• Fuzzy Logic
• Energy Efficiency
• Fuel Consumption
• Air Flow Rate
• Green Transformation

Tekstil Endüstrisi İçin Yeşil Dönüşüm Odaklı Enerji Modeli: Bir Ramöz İçin Isı Geri Kazanımı

Öz

Germe makineleri, kumaşları kurutmak için sıcak hava kullanarak tekstil endüstrisinde hayati bir rol oynamaktadır. Bu sıcak havanın önemli bir kısmı atık olarak dışarı atılmakta ve önemli enerji kaybına neden olmaktadır. Bu çalışma, bulanık mantık tabanlı bir performans modeliyle desteklenen, germe makinesine entegre edilmiş bir ısı geri kazanım (HR) sisteminin etkisini araştırmaktadır. Gerçek zamanlı proses verileri, HR sistemi uygulanmadan önce ve sonra bir tekstil tesisinden toplanmıştır. Bu ölçümler kullanılarak, değişen hava akışı ve geri dönüş hava oranları altında yakıt tüketimini ve çıkış nem içeriğini tahmin etmek için Mamdani tipi bir bulanık çıkarım modeli geliştirilmiştir. Model, %1,86'lık ortalama mutlak hata ile yüksek tahmin doğruluğu göstermiştir. HR uygulamasından sonra %18'e varan yakıt tasarrufu sağlanmıştır. Literatürde ilk kez, bu araştırma, tekstil ısı geri kazanımı uygulamasında deneysel ölçümleri bulanık mantık modellemesiyle birleştirmektedir. Sonuçlar, bulanık mantık sistemlerinin endüstriyel enerji optimizasyon süreçlerinde belirsizliği ve doğrusal olmayanlığı etkili bir şekilde yönetebileceğini vurgulamaktadır. Bu çalışma, tekstil kurutma sistemlerinde enerji verimliliğini artırmak ve çevresel etkileri azaltmak için doğrulanmış bir karar destek yaklaşımı sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Isı Geri Kazanımı
• Bulanık Mantık
• Enerji Verimliliği
• Yakıt Tüketimi
• Hava Akış Hızı
• Yeşil Dönüşüm

Kaynakça

1. Aghbashlo, M., Mobli, H., Rafiee, S., & Madadlou, A. (2013). A review on exergy analysis of drying processes and systems. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 22, 1–22. https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.01.015
2. Cay, A., Vassiliadis, S., Rangoussi, M., & Tarakçıoğlu, I. (2007). Prediction of the air permeability of woven fabrics using neural networks. International Journal of Clothing Science and Technology, 19(1), 18–35. https://doi.org/10.1108/09556220710717025
3. Ciappi, L., Fiaschi, D., Manfrida, G., Salvadori, S., Smolka, J., & Talluri, L. (2019). Heat recovery for a textile stenter: CFD analysis of air curtain benefits. Energies, 12(3), 482. https://doi.org/10.3390/en12030482
4. Fayala, F., Alibi, H., Jemni, A., & Zeng, X. (2014). Study of the effect of operating parameters and intrinsic features of yarn and fabric on thermal conductivity of stretch knitted fabrics using an artificial intelligence system. Fibers and Polymers, 15, 855–864. https://doi.org/10.1007/s12221-014-0855-8
5. Hasanbeigi, A., & Price, L. (2015). A technical review of emerging technologies for energy and water efficiency and pollution reduction in the textile industry. Journal of Cleaner Production, 95, 30–44. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2015.02.079
6. Jariwala, D., Christian, R. A., & Jariwala, N. D. (2020). Prediction of health risk potential using fuzzy rule-based system for indoor work environmental condition in dyeing and printing house.
7. Karacavus, K., & Hamzaoğlu, F. (2012). The effect of economizer application on energy economy in stenter machines used. In International Scientific Conference Unitech, 2, 43-52.
8. Şekkeli, M., & Keçecioğlu, Ö. F. (2012). SCADA-based an energy saving approach to operation of stenter machine in a textile plant using waste heat recovery system. Tekstil ve Konfeksiyon, 22(3), 243–249.