Bir dizel motorda zeolit maddesinin emisyon ve performans üzerine etkisinin yapay sinir ağları (YSA) ile araştırılması

Abstract

İçten yanmalı motor egzozundan yayılan toksik maddelerin insan sağlığına ve doğal çevreye negatifetkisi giderilmek istenen bir konudur. Bu çalışmada, Basınç Salınımlı Adsorpsiyon prensibi ile çalışan birzeolit filtre tasarlanarak havanın oksijence saflaştırılması ve bu saf oksijenin, bir dizel motorun emme hattınabeslenmesi ile motorun egzoz emisyon ve performans parametrelerinin iyileştirilmesi hedeflenmiştir.Zeolitin, yüzey alanını genişletmek, iyon değişimi, adsorpsiyon ve moleküler elek özelliklerini iyileştirmekamacıyla, 2N HCl ve 4N NaOH ile modifikasyonları yapılmıştır. Filtre sisteminde, doğal zeolit, sentetikzeolit, baz modifiyeli zeolit ve asit modifiyeli zeolit kullanılmıştır.ZF'nin zenginleştirdiği oksijen motorun emme manifolduna montaj edilmiş olan oksijen giriş rekoruvasıtasıyla yanma odasına beslenmiştir. Yapılan motor deneylerinde CO, CO2, HC, NOx, duman yoğunluğu,titreşim, gürültü, EGS, ÖYT, FTV değerleri, standart dizel motorda ve 4 farklı zeolit tipinin kullanıldığıkoşullarda kayıt altına alınmıştır.Deneysel ölçümler sonucunda, elde edilen veriler YSA'ya eğitim ve test verileri olarak girilerekMATLAB R2016a programında modelleme yapılmıştır. YSA'nın tahmin ettiği değerler ve deneysel sonuçlarkıyaslanarak programın güvenilirliği kontrol edilmiştir. Bu amaçla, her bir egzoz emisyon ve performansparametresi için tahmin edilen değerler ve deneysel değerlerin kıyaslandığı grafikler, regresyon grafikleri veortalama karesel hata verileri dikkate alınmıştır.Yapılan ölçümler sonucunda, ZF'nin havadaki azotu PSA prensibi ile absorbe ederek büyüktenküçüğe, SZ, BMZ, DZ, AMZ olarak oksijen zenginleştirmesi sağladığı tespit edilmiştir. İşlem sonucunda,CO, HC, duman yoğunluğu ve ÖYT değerlerinde düşüş sağlanmıştır. Buna karşın CO2, NOx, EGS, titreşim,gürültü, değerlerinde artış gözlenmiştir. Deneysel ölçümler sonucunda oluşturulan YSA'nın performansıincelenmiş, YSA'nın tahmin ettiği sonuçlarının kabul edilebilir hata oranlarında olduğu görülmüştür.Anahtar Kelimeler: Zeolit, Basınç Salınımlı Adsorpsiyon, Dizel motor, Yapay Sinir Ağları

The negative effect of toxic substances emitted from the internal combustion engine exhaust to humanhealth and natural environment is an issue that is desired to be eliminated. In this study, it is aimed to designa zeolite filter working with the Pressure Swing Adsorption principle, to purify the air to oxygen and toimprove the exhaust emission and performance parameters of the engine by feeding this pure oxygen to thesuction line of a diesel engine. The zeolite was modified with 2N HCl and 4N NaOH in order to expand thesurface area and improve ion exchange, adsorption and molecular sieve properties. Natural zeolite, syntheticzeolite, base modified zeolite and acid modified zeolite are used in the filter system.The oxygen enriched by ZF was fed into the combustion chamber through the oxygen inlet recordmounted on the intake manifold of the engine. In the engine experiments, CO, CO2, HC, NOx, smoke density,vibration, noise, EGS, ÖYT, BSFC values were recorded in the standard diesel engine and under 4 differentzeolite types.As a result of the experimental measurements, the data obtained were entered into ANN as trainingand test data and modeled in MATLAB R2016a program. The reliability of the program was checked bycomparing the predicted values and experimental results of ANN. For this purpose, graphs, regression graphsand mean square error data are taken into consideration for the estimated values and experimental values foreach exhaust emission and performance parameter.As a result of the measurements, it was determined that ZF absorbs the nitrogen in the air with theprinciple of PSA and provides oxygen enrichment as large to small, SZ, BMZ, DZ, AMZ. As a result of theprocess, CO, HC, smoke density and ÖYT values were decreased. On the other hand, CO2, NOx, EGS,vibration, noise, values have increased. The performance of ANN, which was formed as a result ofexperimental measurements, was examined and it was seen that the ANN's predicted results were inacceptable error rates.Keywords: Zeolite, Pressure Swing Adsorption, Diesel engine, Artificial Neural Networks