Prediction of NH3 Condensation Heat Transfer Coefficient With Artificial Neural Network and Multiple Regression Methods

Abstract

Soğutma sektöründe kullanılan halokarbon veya sentetik içerikli bileşiklerin çevreye olumsuz etkilerinden dolayı günümüzde kullanımları uluslararası protokollerle sınırlandırılmıştır. Bu sebeple, NH3 gibi düşük küresel ısınma ve ozon tüketme faktörlerine sahip organik bazlı soğutucu akışkanların kullanımı ön plana çıkmıştır. NH3, yüksek ısıl kapasitesi ve düşük viskozite gibi avantajlı termo-fiziksel özelliklerinden dolayı son yıllarda iklimlendirme endüstrisinde tercih edilmektedir. İklimlendirme sistemleri geliştirilirken, belli bağıntılarla sistemin ısı transfer katsayısı ve basınç düşüşü tahmin edilmelidir. Ancak NH3’ün diğer akışkanlardan farklı termo-fiziksel özelliklere sahip olması sebebiyle, literatürde NH3 için yoğuşma rejiminde ısı transfer katsayısını ve basınç düşüşünü yüksek doğruluk oranında veren bir korelasyon bulunmamaktadır. Bu çalışmada, yatay ve düz borularda yoğuşma rejiminde bulunan NH3 akışkanı ile yapılmış literatür çalışmalarından veriler alınarak çoklu regresyon ve yapay sinir ağları metotları ile ısı transferi katsayısı tahmini yapılmıştır. Sonuçlar literatürdeki bilgiler ışığında tartışılmış ve öneriler sunulmuştur.