Karabuk University

BİYOYAĞ VERİMLİLİĞİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ: ENDÜSTRİYEL REÇİNE SENTEZİNDE BİR UYGULAMA

Show simple item record

dc.contributor.author KÖKTEN, ERKAN SAMİ
dc.date.accessioned 2019-12-11T07:20:25Z
dc.date.available 2019-12-11T07:20:25Z
dc.date.issued 2019-12-06
dc.identifier.uri http://acikerisim.karabuk.edu.tr:8080/xmlui/handle/123456789/591
dc.description.abstract ÖZET Bu tez çalışmasında, piroliz sıvı ürün (biyoyağ) verimliliği yapay sinir ağları (YSA) yöntemiyle modellenmiştir. Modelleme sonucunda en yüksek biyoyağ verimliliği (%50,47) sarıçam biyokütle türünde, ortalama 1,22 mm biyokütle parçacık boyutunda, katalizörsüz, 500 °C piroliz sıcaklığında ve 60 dakika piroliz süresinde tahminlenmiştir. Bu şartlarda gerçekleştirilen piroliz deneyinde biyoyağ verimliliği küçük bir farkla %52,19 olarak hesaplanmıştır. Aynı koşullar altında, piroliz sürecinde biyokütleye ağırlıkça %10 oranında sodyum hidroksit (NaOH) ve potasyum hidroksit (KOH) katalizörleri kullanıldığında biyoyağ verimliliğinin sırasıyla %46,42 ve %45,17 olduğu tespit edilmiştir. Tahminleme sonucu belirlenen koşullarda, biyokütlenin katalizörsüz ve katalitik vakum pirolizi gerçekleştirilmiştir. Elde edilen biyoyağların kimyasal bileşimi FT-IR (Fourier dönüşümlü kızılötesi) spektroskopisi ve GC-MS (Gaz kromatografisi-kütle spektrometresi) analizi ile aydınlatılmıştır. Kimyasal karakterizasyon sonucu biyoyağların fenolik bileşiklerce zengin olduğu belirlenmiştir. Katalizörlü ve katalizörsüz vakum piroliz yöntemi ile elde edilen biyoyağlar, ağırlıkça %10, %20, %30, %40 ve %50 oranlarında petrol esaslı fenole ikame edilerek biyoyağ-fenol formaldehit (BFF) reçineleri sentezlenmiştir. Sentezlenen BFF reçineleri TGA (Termogravimetrik analiz) ve FT-IR analizleri ile karakterize edilerek yönlendirilmiş yonga levha (OSB) üretiminde kullanılmıştır. Üretilen OSB’ler yoğunluk, kalınlığına şişme, su alma ve boyutsal değişim gibi fiziksel testler ile çekme direnci, vida tutma gücü, eğilme direnci ve eğilmede elastikiyet modülü gibi mekanik testlere tabi tutularak sentez reçinelerin performansları değerlendirilmiştir. Sonuçlar, oluşturulan YSA modelinin biyoyağ verimliliğini tahmin etmede başarılı olduğunu göstermiştir. GC-MS analizi sonuçlarına göre biyokütlenin pirolizinde sodyum hidroksit (NaOH) ve potasyum hidroksit (KOH) katalizörlerinin kullanımı biyoyağın içeriğindeki fenolik bileşiklerin verimini bağıl olarak arttırmıştır. Sentez reçineler ile üretilen OSB örneklerinin fiziksel özelliklerine ait bulgular, BFF reçinesi sentezinde %20 fenol ikame seviyesine kadar biyoyağ kullanımının fiziksel özellikler üzerinde olumsuz bir etki oluşturmadığını göstermiştir. Mekanik özelliklere ait bulgular ise BFF reçinesi sentezinde katalitik biyoyağ kullanımının katalizörsüz biyoyağ kullanımına kıyasla daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur. Ayrıca, BFF reçinesi sentezinde %30 fenol ikame seviyesine kadar NaOH-katalitik biyoyağ kullanımının, levha örneklerinin mekanik özellikleri üzerinde olumsuz bir etki oluşturmadığı tespit edilmiştir. ABSTRACT In this thesis, the yield of pyrolysis liquid product (bio-oil) was modeled by using artificial neural networks (ANN) method. As a result of the modeling, the highest bio-oil yield (50,47%) was estimated in the conditions of scotch pine biomass type, the average particle size of 1,22 mm, uncatalyzed, pyrolysis temperature of 500 °C and pyrolysis time of 60 minutes. In the pyrolysis experiment carried out under these conditions, the bio-oil yield was calculated as 52,19% with a small difference. Under the same conditions, the bio-oil yield was found to be 46,42% and 45,17% with the use of sodium hydroxide (NaOH) and potassium hydroxide (KOH) catalysts (10 wt%) in the pyrolysis process, respectively. Uncatalyzed and catalytic vacuum pyrolysis experiments of biomass were carried out under the determined conditions. Chemical compositions of bio-oils were characterized by FT-IR (Fourier transform infrared spectroscopy) and GC-MS (Gas chromatography-mass spectrometry) analysis. Chemical characterization showed that the bio-oils were rich in phenolic compounds. The bio-oil-phenol formaldehyde (BPF) resins were synthesized using the bio-oils obtained from catalytic and uncatalyzed vacuum pyrolysis at 10 wt%, 20 wt%, 30 wt%, 40 wt%, and 50 wt% phenol replacement levels. Synthesized BPF resins were characterized by TGA (Thermogravimetric analysis) and FT-IR analysis. Oriented Strand Board (OSB) samples were manufactured using modified resins. The performances of the synthesized resins used in the production of OSBs were evaluated by physical tests such as density, thickness swelling, water absorption, and dimensional change and mechanical tests such as tensile strength, screw withdrawal resistance, modulus of rupture and modulus of elasticity in bending. The results exhibited that the developed ANN model successfully predicted the yield of bio-oil. According to GC-MS analysis, the use of sodium hydroxide (NaOH) and potassium hydroxide (KOH) catalysts in the pyrolysis of biomass increased the yield of phenolic compounds in bio-oil. Findings on the physical properties of OSB samples produced with synthesized resins showed that the use of bio-oil up to 20% phenol replacement level in the synthesis of BPF resin did not cause negative effects on physical properties. Findings on the mechanical properties proved that the use of catalytic bio-oil in the synthesis of BPF resin exhibited better performance than uncatalyzed bio-oil use. Additionally, the use of NaOH-catalytic bio-oil up to 30% phenol replacement level in the synthesis of BPF resin did not cause negative effects on the mechanical properties of samples. en_EN
dc.language.iso tr en_EN
dc.subject Yapay sinir ağları, modelleme, katalitik piroliz, biyoyağ, OSB reçineleri, biyo-fenol. en_EN
dc.subject Artificial neural network, modeling, catalytic pyrolysis, bio-oil, OSB binders, bio-phenol. en_EN
dc.title BİYOYAĞ VERİMLİLİĞİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ: ENDÜSTRİYEL REÇİNE SENTEZİNDE BİR UYGULAMA en_EN
dc.title.alternative MODELING OF BIO-OIL YIELD BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS: AN APPLICATION IN THE SYNTHESIS OF INDUSTRIAL RESIN en_EN
dc.type Thesis en_EN


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account