تخمين درجات الحرارة الخارجة من مبادل حراري نوع قشرة – انبوب باستخدام الشبكة العصبية الصناعية اعتمادا على معلومات تطبيقية
الكلمات المفتاحية:
Artificial neural network، Shell-and-tube heat exchanger، Outlet temperatures، training، validation and testingالملخص
هدف الدراسة هو تطبيق الشبكة العصبية لتحليل انتقال الحرارة لمبادل حراري وهو من الأجهزة واسعة الاستخدام في محطات توليد القدرة والمصافي.النتائج العملية تم الحصول عليها من مبادل حراري يعمل في قسم توليد الطاقة داخل مصفى الدورة.اعتمدنا أشهر طريقة للتدريب وتعليم الخوارزمية وهي Back propagation algorithm من خلال تقسيم النتائج العملية الى ثلاثة أقسام (تدريب، تصديق، اختبار) للحصول على أفضل تقارب مع الحالة الحقيقية. قيم الإدخال للشبكة العصبية هي درجة حرارة الماء الداخل و درجة حرارة الهواء الداخل ومعدل تدفق الهواء أما قيم الإخراج فهي درجة حرارة الماء الخارج لبرج التبريد ودرجة حرارة الهواء الخارج لضاغط الهواء. 150 قراءة تم أخذها من الموديل في أيام عمل مختلفة لتدريب الشبكة العصبية . مقارنة نتائج الشبكة مع القيم العملية وبأقسامها التدريب والتصديق والاختبار بينة تقارب عالي جدا، 50 قراءة تم أخذها لاختبار مدى دقة الشبكة العصبية في هذه الدراسة من خلال مقارنة درجات حرارة الخروج للماء ودرجة حرارة الخروج للهواء الناتجة من الشبكة والموديل العملي بينة تقارب ودقة معقولة حيث بلغت نسبة الخطأ بحدود ( ).
التنزيلات
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
حقوق الطبع والنشر: يحتفظ مؤلفو الوصول المفتوح بحقوق الطبع والنشر لاعمالهم، ويتم توزيع جميع مقالات الوصول المفتوح بموجب شروط ترخيص Creative Commons Attribution License، والتي تسمح بالاستخدام غير المقيد والتوزيع والاستنساخ في أي وسيط، بشرط ذكر العمل الأصلي بشكل صحيح. إن استخدام الأسماء الوصفیة العامة، والأسماء التجاریة، والعلامات التجاریة، وما إلی ذلك في ھذا المنشور، حتی وإن لم یتم تحدیدھ بشکل محدد، لا یعني أن ھذه الأسماء غیر محمیة بموجب القوانین واللوائح ذات الصلة. في حين يعتقد أن المشورة والمعلومات في هذه المجلة صحيحة ودقيقة في تاريخ صحتها، لا يمكن للمؤلفين والمحررين ولا الناشر قبول أي مسؤولية قانونية عن أي أخطاء أو سهو قد يتم. لا يقدم الناشر أي ضمان، صريح أو ضمني، فيما يتعلق بالمواد الواردة في هذه الوثيقة.
