Primena CFD-a i veštačke inteligencije za predikciju sagorelosti i vremena zadržavanja čestica biomase u reaktoru
U planiranju razvoja energetskog sektora sve veća pažnja se poklanja obnovljivim izvorima energije, kao što je biomasa. Proces (ko)sagorevanja biomase u ložištima kotlova je izuzetno kompleksan sa mnogo spregnutih parametara. Zbog toga se pristupa razvoju i primeni kompjuterske mehanike fluida i veš...
Saved in:
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Savez energetičara
2022-03-01
|
| Series: | Energija, Ekonomija, Ekologija |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://doi.ub.kg.ac.rs/2022/10-46793-eee22-1-40z/ |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1841544086399483904 |
|---|---|
| author | Mileta Žarković Vladimir Antonijević Aleksandar Milićević Srđan Belošević |
| author_facet | Mileta Žarković Vladimir Antonijević Aleksandar Milićević Srđan Belošević |
| author_sort | Mileta Žarković |
| collection | DOAJ |
| description | U planiranju razvoja energetskog sektora sve veća pažnja se poklanja obnovljivim izvorima energije, kao što je biomasa. Proces (ko)sagorevanja biomase u ložištima kotlova je izuzetno kompleksan sa mnogo spregnutih parametara. Zbog toga se pristupa razvoju i primeni kompjuterske mehanike fluida i veštačke inteligencije, kao efikasnih alata za analizu fizičkih i hemijskih procesa koji se odvijaju tokom sagorevanja. U radu su predstavljeni primenjeni CFD kod i metodologija primene adaptivnih neuro-fazi sistema (ANFIS) iz oblasti mašinskog učenja za predviđanje stepena sagorelosti i vremena zadržavanja čestica biomase u reaktoru snage 150 kW. Razmatrani su test-slučajevi sagorevanja tri vrste sprašene biomase raznih prečnika i faktora oblika. Baza podataka sa vrednostima stepena sagorelosti i vremenima zadržavanja čestica dobijena je pomoću numeričkih simulacija upotrebom sopstvenog razvijenog kompjuterskog koda. Rezultati primene ANFIS-a na formiranoj bazi ukazuju na mogućnost pouzdane procene stepena sagorelosti čestica biomase i vremena njihovog zadržavanja na osnovu poznavanja vrste, prečnika i faktora oblika goriva koje se unosi u ložište. Prezentovani modeli predstavljaju dobru osnovu za implementaciju i primenu CFD-a i ANFIS modela na raznim termo-energetskim postrojenjima, u cilju procene efikasnosti sagorevanja goriva u ložištu. |
| format | Article |
| id | doaj-art-948665c974754c8b8c5028571478f8de |
| institution | Kabale University |
| issn | 0354-8651 2812-7528 |
| language | English |
| publishDate | 2022-03-01 |
| publisher | Savez energetičara |
| record_format | Article |
| series | Energija, Ekonomija, Ekologija |
| spelling | doaj-art-948665c974754c8b8c5028571478f8de2025-01-12T19:12:26ZengSavez energetičaraEnergija, Ekonomija, Ekologija0354-86512812-75282022-03-01241404610.46793/EEE22-1.40ZPrimena CFD-a i veštačke inteligencije za predikciju sagorelosti i vremena zadržavanja čestica biomase u reaktoruMileta Žarković0https://orcid.org/0000-0001-5855-6595Vladimir Antonijević1Aleksandar Milićević2https://orcid.org/0000-0003-4615-8789Srđan Belošević3https://orcid.org/0000-0001-9842-8408Elektrotehnički fakultet, Univerzitet u Beogradu, SrbijaElektrotehnički fakultet, Univerzitet u Beogradu, SrbijaInstitut za nuklearne nauke „Vinča", Univerzitet u Beogradu, SrbijaInstitut za nuklearne nauke „Vinča", Univerzitet u Beogradu, SrbijaU planiranju razvoja energetskog sektora sve veća pažnja se poklanja obnovljivim izvorima energije, kao što je biomasa. Proces (ko)sagorevanja biomase u ložištima kotlova je izuzetno kompleksan sa mnogo spregnutih parametara. Zbog toga se pristupa razvoju i primeni kompjuterske mehanike fluida i veštačke inteligencije, kao efikasnih alata za analizu fizičkih i hemijskih procesa koji se odvijaju tokom sagorevanja. U radu su predstavljeni primenjeni CFD kod i metodologija primene adaptivnih neuro-fazi sistema (ANFIS) iz oblasti mašinskog učenja za predviđanje stepena sagorelosti i vremena zadržavanja čestica biomase u reaktoru snage 150 kW. Razmatrani su test-slučajevi sagorevanja tri vrste sprašene biomase raznih prečnika i faktora oblika. Baza podataka sa vrednostima stepena sagorelosti i vremenima zadržavanja čestica dobijena je pomoću numeričkih simulacija upotrebom sopstvenog razvijenog kompjuterskog koda. Rezultati primene ANFIS-a na formiranoj bazi ukazuju na mogućnost pouzdane procene stepena sagorelosti čestica biomase i vremena njihovog zadržavanja na osnovu poznavanja vrste, prečnika i faktora oblika goriva koje se unosi u ložište. Prezentovani modeli predstavljaju dobru osnovu za implementaciju i primenu CFD-a i ANFIS modela na raznim termo-energetskim postrojenjima, u cilju procene efikasnosti sagorevanja goriva u ložištu.https://doi.ub.kg.ac.rs/2022/10-46793-eee22-1-40z/biomasacfdanfisreaktor |
| spellingShingle | Mileta Žarković Vladimir Antonijević Aleksandar Milićević Srđan Belošević Primena CFD-a i veštačke inteligencije za predikciju sagorelosti i vremena zadržavanja čestica biomase u reaktoru Energija, Ekonomija, Ekologija biomasa cfd anfis reaktor |
| title | Primena CFD-a i veštačke inteligencije za predikciju sagorelosti i vremena zadržavanja čestica biomase u reaktoru |
| title_full | Primena CFD-a i veštačke inteligencije za predikciju sagorelosti i vremena zadržavanja čestica biomase u reaktoru |
| title_fullStr | Primena CFD-a i veštačke inteligencije za predikciju sagorelosti i vremena zadržavanja čestica biomase u reaktoru |
| title_full_unstemmed | Primena CFD-a i veštačke inteligencije za predikciju sagorelosti i vremena zadržavanja čestica biomase u reaktoru |
| title_short | Primena CFD-a i veštačke inteligencije za predikciju sagorelosti i vremena zadržavanja čestica biomase u reaktoru |
| title_sort | primena cfd a i vestacke inteligencije za predikciju sagorelosti i vremena zadrzavanja cestica biomase u reaktoru |
| topic | biomasa cfd anfis reaktor |
| url | https://doi.ub.kg.ac.rs/2022/10-46793-eee22-1-40z/ |
| work_keys_str_mv | AT miletazarkovic primenacfdaivestackeinteligencijezapredikcijusagorelostiivremenazadrzavanjacesticabiomaseureaktoru AT vladimirantonijevic primenacfdaivestackeinteligencijezapredikcijusagorelostiivremenazadrzavanjacesticabiomaseureaktoru AT aleksandarmilicevic primenacfdaivestackeinteligencijezapredikcijusagorelostiivremenazadrzavanjacesticabiomaseureaktoru AT srđanbelosevic primenacfdaivestackeinteligencijezapredikcijusagorelostiivremenazadrzavanjacesticabiomaseureaktoru |