تحسين اداء مجمع الأنابيب المفرغة باستخدام الانبوب الحراري ذي الزعانف مع أنظمة ذكية
Improving the Performance of Evacuated Tube Collector Using Finned Heat Pipe with Intelligent Systems
- الباحث
- عبد الوهاب احمد حردان
- المشرف
- اسراء سعد احمد - محمد جواد محمد
- الجامعة
- الجامعة التكنولوجية
- الكلية / القسم
- قسم الهندسة الكهروميكانيكية / الهندسة الكهروميكانيكية
- الشهادة
- ماجستير
- السنة
- 2022
- لغة الرسالة
- انكليزي
- الكلمات المفتاحية
- Evacuated tube collector;Finned heat pipe;Intelligent systems;Solar energy
الملخص
المجمع الشمسي للأنبوب المفرغ هو نوع واعد من بين أنواع أخرى من السخانات الشمسية. يهدف هذا العمل إلى تحسين الأداء الحراري للمجمع الشمسي ذو الانابيب الحراريه المفرغة عن طريق وضع زعانف معدنية بتصميمات مختلفة في الفراغ بين السطح الداخلي للأنبوب الزجاجي وأنبوب الحرارة. بهذا الصدد, تم اختيار مواد الألمنيوم والنحاس لتصنيع الزعانف المقترحة. أجريت التجارب في ظروف خارجية في مارس 2022 بمعدلي تدفق متغيرين (0.5 و1 لتر في الدقيقة) وزاوية إمالة 33 درجة. بالإضافة إلى ذلك ٠، تم استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي للتحكم في درجة حرارة الماء الخارج. تعتمد هذه التقنية على استخدام وحدة تحكم (PID-PSO) والتي تعتمد على مخرجات إحدى طرق نمذجة النظام الشبكة العصبية على أساس الانحدار التلقائي غير الخطي مع المدخلات الخارجية (الخارجية) (NN-NARX) بناءً على النتائج التجريبية (النتائج من الحالة الطبيعية). أظهرت النتائج أن أقصى فرق في درجة حرارة الماء يمكن تحقيقه عند أعلى معدل تدفق ، حيث كان فرق درجة حرارة الماء 9.75 درجة مئوية و 6.5 درجة مئوية لزعانف الألمنيوم والنحاس على التوالي ، بينما كان في الحالة العادية 4 درجات مئوية. كذلك aay أن أقصى كفاءة كانت 7/95 و 782 و £56 ، بينما كان متوسط الكفاءة £69 و 444 و 30/ لحالة زعانف الألمنيوم وحالة Cale ll النحاسية والحالة العادية على التوالي ، بمعدل تدفق يبلغ 1 لتر في الدقيقة. علاوة على ذلك ، لوحظ عند تقليل معدل تدفق المياه إلى 0.5 لتر في الدقيقة، أظهرت النتائج أداءً حراريًا أقل ، حيث تم تقليل الحد الأقصى للكفاءة إلى 278 لحالة الزعانف المصنوعة من الألومنيوم ، و 45/ لحالة الزعانف النحاسية ، و 7/25 للحالة العادية. وبلغ متوسط الكفاءة 746 و 723 و 415 لحالة زعانف الألمنيوم و لحالة الزعانف النحاسية. من ناحية أخرى ، أظهرت النتائج ان التحكم في درجة حرارة المياه الخارجية باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي قد قدم نتائج واعدة ، Gus اثبتت النتائج الاتي : عند استخدام طريقة نمذجة NN-NARX ، كان LMSE يساوي 0.2363 ، وان القيمة المستحصلة طبقا لطريقة (PID-PSO) للتحكم في هذا النظام كان MSE 0.8254 على اساس قيم ( KiKp وم>1) مساوية ل (28.3212 و 30.6646 و 0.0133(، على التوالي.
Abstract
The evacuated tube solar collector is a promising type among other types of solar heaters. This work aims to improve the thermal performance of an evacuated tube with a heat pipe solar collector by placing metal fins with different designs in the space between the internal surface of the glass tube and the heat pipe based on an intelligent controller. The fabrication of the fins in an evacuated tube solar collector made of copper and aluminium. The experiments were carried out outdoors in Baghdad at 44.4803984 longitudes and 33.3168805 latitudes directed to the south with a 33 ̊tilt angle in March 2022 with two variable flow rates of 0.5 and 1 L/min. An artificial intelligence controller has been used to control the outlet water temperature. The proposed controller depends on the proportional integral derivative controller - particle swarm optimization (PID- PSO) was used to control the output temperature of the system. Methods of neural network based on nonlinear auto-regressive with external (exogenous) inputs (NN- NARX) based on experimental results (the results of the normal case). The results showed that the maximum difference in water temperature can be achieved at the highest flow rate, where the water temperature difference was 9.75°C and 6.5°C for copper and aluminium fins, respectively, while for the normal case was 4°C. It is found that the maximum efficiency was 95%, 82%, and 56%, while the average efficiency was 69%, 44%, and 30% for aluminium fins case, copper fins case, and normal case respectively, at a flow rate of (1L/min). Moreover, it was observed when reducing the water flow rate to (0.5 L/min), the results showed lower thermal performance, where the maximum efficiency was reduced to 78% for aluminium fin case, 45% for the copper fin case, and 25% for normal case, and the average efficiency was 46%, 23%, and 15% for aluminium fins case, copper fins case, and normal case respectively.Finally, it can infer that controlling the outside water temperature using artificial intelligence technology offered promising results, for instance, upon using the NN-NARX modelling method, the measured low mean square error (LMSE) was equal to 0.2363, with an MSE of 0.8254 based on PID-PSO. Note that the obtained values were recorded according to controlling factors would give the best performance of KP, KI, and KD, equal to 28.3212, 30.6646, and 0.0133, respectively.
طلب نسخة من الملف
الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.