• شماره ركورد
    33253
  • پديد آورنده

    شقايق بلمچي

  • عنوان
    آناليز ترموديناميكي و بهينه سازي مبتني بر شبكه هاي عصبي مصنوعي از يك سيستم توليد چندگانه با قابليت توليد هيدروژن با استفاده از روش مس-كلر
  • مقطع تحصيلي
    كارشناسي ارشد
  • رشته تحصيلي
    مهندسي مكانيك
  • سال تحصيل
    1401
  • تاريخ دفاع
    30/11/1403
  • استاد راهنما
    دكتر مهدي مقيمي
  • استاد مشاور
    ندارم
  • دانشكده
    فني و مهندسي
  • چكيده
    امروزه استفاده گسترده از سوخت‌هاي فسيلي منجر به كاهش سريع آنها شده¬است، در حالي كه اين سوخت‌ها مقادير زيادي مواد آلاينده هوا توليد مي‌كنند و اثرات زيست ‌محيطي دارند. بنابراين، تمايل به استفاده از منابع انرژي تجديدپذير به دليل مزاياي متعددي مانند قيمت پايين تر، در دسترس بودن، آلودگي كمتر و مهم¬تر از همه توسعه اقتصادي پايدار از اهميت ويژه¬اي برخوردار است. هيدروژن حامل انرژي بدون كربن است كه به عنوان يك ماده شيميايي نيز در صنايع مختلفي كاربرد دارد. در اين مطالعه به بررسي آناليز ترموديناميكي و بهينه سازي مبتني بر شبكه هاي عصبي مصنوعي از يك سيستم توليد چندگانه با قابليت توليد هيدروژن با استفاده از روش مس كلر پرداخته شده است.از شبكه ي عصبي مصنوعي براي مدلسازي واحد صنعتي هيدروژن استفاده شده است، لذا فرايند مورد نظر اين پايان نامه در دو بخش بهينه سازي با شبكه ي عصبي مصنوعي و آناليز ترموديناميكي واحد توليد هيدروژن با استفاده از نرم افزار متلب طبقه بندي شده است.شبكه ي عصبي مصنوعي و الگوريتم ژنتيك، دو روش نوين ايجاد شده با استفاده از علوم كامپيوتري و بر مبناي خلقت موجودات زنده هستند كه اولي براي مدلسازي سامانه هاي پيچيده و دومي براي بهينه سازي كاربرد دارد. همچنين از آناليز حساسيت براي ارزيابي ورودي هايي كه بيشترين تاثير را بر اصلي ترين خروجي هاي سيستم نشان مي دهند استفاده شده است.سيستم مطالعه حاضر بر اساس ديدگاه هاي انرژي، اگزرژي، اقتصادي و زيست محيطي مورد ارزيابي و بررسي قرار گرفته است. بررسي عملكرد سيستم در شرايط پايدار انجام شده و راندمان اگزرژي اجزاي سيستم و ميزان نرخ هزينه نشان داده شده است. نتايج بهينه سازي چرخه مس-كلر براي توليد هيدروژن نشان داد كه ميزان آب شيرين توليدي 324 كيلوگرم بر ساعت، مقدار توليد هيدروژن 555 كيلوگرم بر ساعت،توان توليدي 30 مگاوات و راندمان اگزرژي 25 درصد است. راندمان اگزرژي سيسنم حاضر و توان توليدي نسبت به مطالعات قبلي كه به ترتيب معادل 15 درصد و 11.5 مگاوات بود، افزايش داشته و ميزان هيدروژن توليدي حدود 54 درصد بهبود يافته است. براي هيدروژن توليدي سيستم به مقدار 555كيلوگرم بر ساعت مقدار بار حرارتي مصرفي براي هيدروكلريك اسيد105277كيلوژول بر كيلومول هيدروژن، مقدار اكسيژن110522كيلوژول بركيلومول هيدروژن و براي مس 140455كيلوژول بر كيلومول هيدروژن است. همچنين در مرحله خشك كردن18118كيلوژول بر كيلومول هيدروژن و بار حرارتي هيدروژن 55486-كيلوژول بر كيلومول هيدروژن است.
  • تاريخ ورود اطلاعات
    1404/01/25
  • عنوان به انگليسي
    Thermodynamic analysis and optimization based on artificial neural networks of a multiple generation system with hydrogen production capability using the copper-chlorine method
  • تاريخ بهره برداري
    2/18/2026 12:00:00 AM
  • دانشجوي وارد كننده اطلاعات

    شقايق بلمچي

  • چكيده به لاتين
    Today, the widespread use of fossil fuels has led to their rapid depletion, while these fuels produce large amounts of air pollutants and have environmental impacts. Therefore, the desire to use renewable energy sources is of particular importance due to several advantages such as lower price, availability, less pollution and most importantly, sustainable economic development. Hydrogen is a carbon-free energy carrier that is also used as a chemical in various industries. In this study, the thermodynamic analysis and optimization based on artificial neural networks of a multiple production system with hydrogen production capability using the copper-chlorine method have been investigated. The artificial neural network has been used to model the hydrogen industrial unit, so the process of this thesis has been classified into two parts: optimization with artificial neural network and thermodynamic analysis of the hydrogen production unit using MATLAB software. Artificial neural network and genetic algorithm are two modern methods created using computer science and based on the creation of living organisms, the first of which is used for modeling complex systems and the second for optimization. Also, sensitivity analysis has been used to eva‎luate the inputs that have the greatest impact on the main system outputs. The system of the present study has been eva‎luated and investigated based on energy, exergy, economic and environmental perspectives. The system performance has been investigated in stable conditions and the exergy efficiency of the system components and the cost rate have been shown. The results of the optimization of the copper-chlorine cycle for hydrogen production showed that the amount of fresh water produced is 324 kg/h, the amount of hydrogen produced is 555 kg/h, the production power is 30 MW, and the exergy efficiency is 25%. The exergy efficiency of the present system and the production power have increased compared to previous studies, which were 15% and 11.5 MW, respectively, and the amount of hydrogen produced has improved by about 54%. For the hydrogen produced by the system in the amount of 555 kg/h, the heat load consumed for hydrochloric acid is 105277 kJ/kmole of hydrogen, the amount of oxygen is 110522 kJ/kmole of hydrogen, and for copper it is 140455 kJ/kmole of hydrogen. Also, in the drying stage, it is 18118 kJ/kmole of hydrogen and the heat load of hydrogen is -55486 kJ/kmole of hydrogen.
  • كليدواژه هاي فارسي
    توليد هيدروژن , مس-كلر , الكتروشيميايي , شبكه هاي عصبي مصنوعي , سيستم توليد چندگانه
  • كليدواژه هاي لاتين
    Hydrogen production , Copper-Chlorine , Electrochemical , Artificial Neural Networks , Multiple Production System
  • Author
    shaghayegh balamchi
  • SuperVisor
    mahdi moghimi