Atıf Sayısı
5
Görüntüleme
15
İndirme
2
Bu makalede, küçük ölçekli fındık kömürü yakıtlı brülörde baca gazı sıcaklığı tahmini ile ilgili deneysel bir çalışma sunulmaktadır. Baca gazı sıcaklığı yakıt türüne göre belli bir aralıkta olması gerekir aksi durumda kazanda korozyona sebep olmaktadır. Bu çalışma kapsamında alev görüntüsünden öznitelikler elde edilmiştir. Bu öznitelikler ve DVR modeli ile baca gazı sıcaklığı tahmin edilmiştir. Alev görüntüsü CCD kamera ile alınmıştır. Aynı zamanda referans baca gazı sıcaklığı, baca gazı analizörü ile alınmıştır. Alev görüntüsü ve sıcaklık değeri aynı bilgisayara kaydedilmiştir. Alev görüntüsü gri seviye görüntüsüne çevrilerek öznitelikler elde edilmiştir. Öznitelikler elde edilirken alev görüntüsünün yoğunluk dağılımı kullanılmıştır. Bu işlem için iki tip dağılım kullanılmıştır. Birincisi görüntünün histogramı alınarak konumdan bağımsız yoğunluk dağılımının elde edilmesidir. İkincisi satır ve sütun toplamlarını kullanarak uzamsal yoğunluk dağılımının elde edilmesidir. Bu iki özniteliğin kombinasyonlarından elde edilen öznitelikler 6 çeşit DVR modeli ile gerçekleştirilmiştir. En iyi sonuçlar, her iki dağılımdan elde edilen özniteliklerin birlikte kullanıldığı öznitelik çıkarma yöntemi için kübik DVR modeli ile elde edilmiştir. Önerilen modelde baca sıcaklığı (T °C) doğruluk ile tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlar baca gazı sıcaklığı ile alev görüntüsü arasında yüksek oranda bir ilişki olduğunu göstermektedir.
In this article, a experimental study on the estimate of the temperature of the pot gas in the small-scale carbon fuel briller is presented. The gas temperature should be in a certain interval according to the type of fuel, otherwise it will cause corrosion in the accident. In this work, the image of the fire has been obtained. With these properties and the DVR model, the gas temperature is predicted. The fire image was taken with a CCD camera. At the same time, the reference gas temperature was taken by the gas analyzer. The image of the fire and the temperature value are recorded on the same computer. The fire image was obtained by turning it to the gray level image. When the properties are obtained, the intensity distribution of the fire image has been used. Two types of distribution have been used for this process. The first is to obtain the distribution of intensity independent of the location by taking the histogram of the image. The second is the achievement of spatial intensity distribution using the lines and columns sum. The characteristics obtained from the combinations of these two subjects are achieved with 6 types of DVR models. The best results were obtained with the cubic DVR model for the method of extracting the properties obtained from both distribution, where the properties obtained from both distribution were used together. In the recommended model, the boil temperature (T °C) is predicted with accuracy. The results show that there is a high relationship between the gas temperature and the image of the fire.
This paper presents an experimental study on the flue gas temperature estimation in small-scale nut coal-fired boiler. The flue gas temperature must be within a certain range depending on the fuel type, otherwise it causes corrosion in the boiler. Within the scope of this study, features were obtained from flame image. The flue gas temperature was estimated with these features and the SVR model. The flame image was taken with a CCD camera. At the same time, the reference flue gas temperature was taken with the flue gas analyzer. The flame image and temperature are recorded on the same computer. Flame image is converted to gray scale image and features are obtained. The intensity distribution of the flame image was used when obtaining the features. Two types of distribution were used for this process. The first is the histogram of the flame image to obtain a location independent intensity distribution. The second is to obtain a spatial intensity distribution using row and column sums. The attributes obtained from the combinations of these two type features were performed with 6 kinds of SVR models. The best results were obtained for the cubic SVR model for the feature extraction method in which the attributes obtained from both distributions were used together. In the proposed model the flue temperature (T ° C) was estimated with R = 0.97 accuracy. The results show that there is a high correlation between the flue gas temperature and the flame image.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
