Modelling of Pyrolysis Yields of Pistachio Shells By Using Various Experimental Design Methods
* Author to whom correspondence should be addressed.
Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences 2011, Vol. 29, Issue 1, pp. 52-64; doi.org/10.62051/ytu.sigma-journal-of-engineering-and-natural-sciences-modelling-of-pyrolysis-yields-of-pistachio-shells-by-using-various-experimental-
Abstract
Keywords: Biomass waste material; experimental design; pyrolysis.
1. Gi̇ri̇ş
Dünyadaki enerji ihtiyacı hızla artarken fosil yakıt rezervlerinin giderek azalması, buna bağlı olarak fosil yakıt fiyatlarının dalgalanması nedeniyle, ileriye dönük yenilenebilir enerji kaynaklarının araştırılması ve bu enerji kaynaklarının fosil yakıtlara alternatif olarak kullanılması, özellikle 1970’li yıllarda yaşanan petrol krizinden sonra gittikçe önem kazanmıştır [1,2]. Ayrıca,
Corresponding Author/Sorumlu Yazar: e-mail/e-ileti: korkut.acikalin@gmail.com, tel: (533) 656 66 91
gelecekte kullanılacak olan enerji kaynaklarının yenilenebilir olmasının yanı sıra, verimli, ekonomik, kullanışlı ve güvenli olması gerektiği de bilinmektedir [3]. Alternatif enerji kaynaklarının kullanımını zorunlu kılan bir başka önemli sebep, fosil yakıtlarının yakılması sonucu atmosferdeki karbon dioksit konsantrasyonun artması ve global ısınmaya sebep olmasıdır [4]. Yenilenebilir enerji kaynaklarının fosil yakıtlarının kullanımına karşılık çevresel açıdan daha tatmin edici olduğu ve sera etkisine daha az katkıda bulunduğu bilinmektedir [5]. Bu sebeple, alternatif yenilenebilir enerji kaynaklarının en iyi verimle kullanılmasını sağlayacak teknolojileri geliştirme ve uygulama çalışmaları yapılmaktadır [6]. Isı ve enerji üretiminde kullanılan yenilenebilir enerji kaynakları arasında biyokütle maddeler, sıvı, katı ve gaz ürünler verebilen tek enerji kaynağı konumundadır [7]. Biyokütle maddeler ucuz ve bol miktarda bulunabilen yenilenebilir enerji kaynaklarıdır. Dünya çapında yılda 1011-1012 ton üretim kapasitesinde oldukları tahmin edilmekte, dünyadaki enerji ihtiyacının %14’ünü karşıladıkları, gelişmekte olan ülkelerde ise bu oranın %43’e ulaştığı belirtilmektedir [8]. Biyokütle ve biyokütle atık maddelerden çeşitli proseslerle katı, sıvı ve gaz ürünler elde edilebilir. Böylece, orijinal hallerine kıyasla daha yüksek enerji yoğunluğuna sahip ve taşınabilmesi kolay yakıtlara dönüştürülebilirler. Bu amaçla uygulanan termokimyasal prosesler arasında, piroliz üzerinde en çok çalışma yapılan yöntemlerden biridir. Deneysel tasarım, istatiksel analizde ilk ve en önemli adımdır. Deneysel tasarım, prosesi etkileyen faktörlerin belirlenmesi, tanımlanması ve prosesin deneysel modelinin geliştirilmesi amacıyla kullanılır. Kullanılan deneysel tasarım tekniği, minimum deney sayısı ile maksimum bilgiyi sağlayarak, araştırmacının prosesin davranışını belirlemesini sağlar. Prosesin davranışında etkili olacağı düşünülen faktörler yapılan tasarım çerçevesinde değiştirilerek, proses hakkında bilgi sağlanmasının yanı sıra, proseste yapılması gereken değişiklikler de belirlenebilir. Bu çalışmada, yenilenebilir atık maddeler olan Siirt fıstığı kabuklarının piroliz işlemi çeşitli deneysel tasarım teknikleri kullanılarak çalışılmış, sıcaklık, reaksiyon süresi ve süpürme gazı debisinin toplam dönüşüm ve sıvı ürün verimleri üzerindeki etkileri incelenmiştir. Türetilen modeller istatistiksel yaklaşımla ve kontrol deneyleri kullanılarak karşılaştırılmış, deneysel sonuçları en doğru temsil eden model ve bu modeli türetmede kullanılan deneysel tasarım yöntemi belirlenmiştir.
2.1. Kullanılan Maddeler
Bu çalışmada yapılan deneylerde Siirt fıstığı kabukları kullanılmıştır. Siirt fıstığı parçacık boyutu 1-2 mm aralığında olacak şekilde hazırlanarak 105ºC’de vakum altında kurutulmuş ve cam şişelerde saklanmıştır. Siirt fıstığı kabuklarının kısa ve elementer analizleri Çizelge 1’de verilmektedir. Tüm piroliz deneyleri azot gazı atmosferinde gerçekleştirilmiştir.
2.2. Deneylerin Yapılışı
1-2mm parçacık boyutundaki 10g biyokütle atık madde numunesi, numune kabına konulmuş ve bu kap ısıtılan bölgeye denk gelecek şekilde reaktörün (Şekil 1) ortasına yerleştirilmiştir. Reaktör çıkışına, sıcaklığı yaklaşık 0ºC olan iki adet su-buz karışımı tuzağı yerleştirilmiştir. Bağlantılar tamamlandıktan sonra, sistemden 40 dakika süre ile 250 ml/dakika debide azot gazı geçirilmiş ve sistemde hava kalmaması sağlanmıştır. Azot debisi istenen değere ayarlandıktan sonra, reaktör 40ºC/dakika ısıtma hızı ile istenen sıcaklığa ısıtılmıştır. Reaksiyon süresi sonunda ısıtma durdurulmuş ve sıcaklık 130ºC’ye düşünceye kadar azot gazı sisteme gönderilmeye devam edilmiştir. Reaktör soğuduktan sonra, numune kabı reaktörden alınmış ve tartılarak katı ürün (char) ağırlığı saptanmıştır (Qk1). Sıvı ürün veriminin hesaplanması için öncelikle tuzaklar ve bağlantı parçaları tartılmış ve ağırlık farkından bu parçalardaki sıvı ürün ağırlığı (Qs1)
kaydedilmiştir. Daha sonra katı ürün ve sıvı ürün içeren quartz boru tartılmış ve ağırlığı kaydedilmiştir (Qks1). Quartz boru tetrahidrofuran ile yıkanarak borudaki sıvı ürün alınmış ve kurutulduktan sonra quartz borunun tartımı alınmıştır (Qks2). Qks2 – Qks1 farkından quartz borudaki sıvı ürün miktarı (Qs2) belirlenmiştir. Qs1 + Qs2 toplamından toplam sıvı ürün miktarı hesaplanmıştır. Qks2 ‘den quartz borunun ağırlığı çıkartılarak, reaksiyon sonrasında quartz boru içinde kalan katı ürün miktarı (Qk2) belirlenmiştir. Qk1 + Qk2 toplamından toplam katı ürün miktarı hesaplanmıştır. Gaz ürün miktarı ise farktan hesaplanmıştır. Çizelge 1. Kısa ve elementer analiz sonuçları Nem (orijinal), (%) Uçucu madde (%, kta) Kül (%, kt) Sabit karbon (%, kt) Isıl değer (kcal/kg) Karbon (%) Hidrojen (%) Azot (%) Oksijen (%)b Kükürt (%) a Kuru temel; bfarktan hesaplanmıştır.
Siirt fıstığı kabuğu 3,71 77,45 0,41 18,43 4155 44,62 5,81 0,32 49,25 -
2.3. Deneysel Tasarım
Çalışılacak deneysel tasarım yöntemleri olarak, farklı çalışmalarda [9-12] kullanılan BoxBehnken Tasarımı ve 3n Faktöriyel Tasarım yöntemleri seçilmiştir. Birden fazla deneysel tasarım yöntemi, her bir deneysel tasarım planını aynı deneysel çalışma aralıklarına oturtarak elde edilen modelleri karşılaştırma yoluyla çalışma aralıklarındaki ürün verimleri dağılımlarını en doğru şekilde temsil eden deneysel tasarım yöntemini belirlemek amacıyla uygulanmıştır. Böylece, benzer çalışmalarda kullanılması uygun olacak bir deneysel tasarım yönteminin belirlenmesiyle literatürde eksikliği farkedilen bir çalışmanın yapılacağı düşünülmüştür. Çalışılan deneysel tasarım yöntemlerinde incelenmek üzere seçilen parametreler aşağıdaki şekilde kodlanmıştır:
Modelling of Pyrolysis Yields of Pistachio Shells by … Sıcaklık (T, ºC)
Box-Behnken Tasarımı ve 3n Faktöryel Tasarım için kodlanmış değerler ile gerçek değerler arasındaki ilişki (1) eşitliğinden elde edilmiştir. x1=(T-500)/150
(1) eşitliği kullanılarak hesaplanan seviye değerleri Çizelge 2’de verilmektedir. Çizelge 2. Deneysel tasarım yöntemleri için incelenen faktörlerin seviye değerleri
3.1. Deneysel Tasarım Planları ve Sonuçlar
Box-Behnken Tasarımı ve 3n Faktöryel Tasarım planları gereğince yapılan deneylere ilişkin seviyeler ve bu deneylerde elde edilen sonuçlar sırasıyla Çizelge 3 ve Çizelge 4’te verilmektedir. Çizelge 3. Box-Behnken Tasarımına uygun yapılan deneylerin sonuçları
Deney
Sıvı ürün Verimi Toplam Dönüşüm (%, ağ.) (%, ağ.) 47,50 78,18 49,27 77,95 51,52 70,10 51,93 69,21 46,20 78,20 47,06 77,46 50,65 69,74 46,87 69,57 49,17 76,69 49,77 76,49 52,25 75,70 51,65 75,81 52,43 75,50 52,98 76,14 52,96 75,11 52,06 75,34 52,86 75,26
Çizelge 4. 3n Faktöryel Tasarıma uygun yapılan deneylerin sonuçları
Deney
NO 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
Sıvı Ürün Verimi Toplam Dönüşüm (%, ağ.) (%, ağ.) 50,51 68,56 49,44 69,82 48,82 69,92 48,58 70,10 48,99 77,21 48,78 77,92 46,59 77,57 45,73 78,25 51,93 69,21 51,52 70,10 49,27 77,95 47,50 78,18 46,87 69,57 50,65 69,74 47,06 77,46 46,20 78,20 51,65 75,81 52,25 75,70 49,77 76,49 49,17 76,69 48,53 69,21 47,77 77,58 52,96 75,32 50,13 75,97 53,08 75,22 46,31 75,98 52,43 75,50 52,98 76,14 52,96 75,11 52,06 75,34 52,86 75,26
3.2. Model Denklemlerinin Geliştirilmesi ve Uygunluğunun İstatiksel Kontrolü
Deneysel tasarım ışığında yapılan deneylerde elde edilen cevaplar, faktörlerin fonksiyonu olarak tanımlanmakta, model denkleminin oluşturulması için çeşitli polinom modelleri kullanılmaktadır. Bu polinomlar, elde edilen sistem cevabının parametre değerlerinin aynı anda değiştirilmesinden nasıl etkilendiğini göstermektedir. Box-Behnken Tasarımı gibi cevap yüzeyi verebilen tasarımlarda genellikle kullanılan polinom modeli (2) eşitliği ile verilmektedir. k
Burada Y sistemin cevabı; β0 sabit; βi, βii, βij herbir faktörün katsayısı; xi, xj ise kodlanmış değişkenler (faktörler), k ise faktör sayısıdır. (2) eşitliği üç faktör için düzenlenirse aşağıdaki eşitlik elde edilir:
Y = β 0 + β1 x1 + β 2 x2 + β 3 x3 + β12 x1 x2 + β13 x1 x3 + β 23 x2 x3 + β11 x12 +
(3) eşitliği ikinci dereden polinom (Quadratic) modeli olarak isimlendirilmektedir. Yeterli sayıda deney içeren deneysel tasarım yöntemlerinde kullanılabilen bir diğer model kübik modeldir ve açık hali (4) denkliği ile verilmektedir.
Y = β 0 + β1 x1 + β 2 x2 + β 3 x3 + β11 x12 + β 22 x22 + β 33 x32 + β12 x1 x2 + β13 x1 x3 +
β 23 x2 x3 + β111 x13 + β 222 x23 + β 333 x33 + β123 x1 x2 x 3 + β112 x12 x2 + β113 x12 x3 + β122 x1 x22 + β133 x1 x32 + β 223 x22 x3 + β 233 x2 x32 (4) Bu çalışmada Box-Behnken Tasarım yöntemi ile model eldesi için (3) denklemi, 3n Faktöryel Tasarım ile model elde etmek içinse (4) denklemi kullanılmıştır. Model oluşturmak için gerekli katsayıların hesaplanması amacıyla kullanılan regresyon analizinde, Design Expert [13] yazılımı kullanılmıştır. Ürün verimlerinin hesaplanmasında yukarıda belirtilen polinomal ifadelerde, her bir katsayı için F-anlamlılık (F-significance) testi kapsamında istenen kriter olan %90 önemlilik derecesini (α = 0,1) sağlamayan katsayıya ait terimler modelden çıkartılmıştır. Design Expert yazılımı her bir katsayı için bu testi uygulayıp modelden çıkartılması gereken terimleri belirttiğinden, ayrıca bir hesaplama yapılmamıştır. Deneylerde elde edilen sonuçlar ile model denklemleri olarak elde edilen polinomlar arasındaki uygunluk derecesini anlayabilmek için kalanların toplamına ve korelasyon katsayılarına bakılmıştır. Kalanların toplamının (∑e) 0’a, korelasyon katsayısının (R) ise 1’e yakınlık derecesi, elde edilen model denkleminin sonuçları ile deneysel sonuçlar arasındaki yakınlık derecesini göstermiştir. Ayrıca, elde edilen bütün model denklemleri, istatiksel anlam açısından uygunluklarının test edilmesi amacıyla, varyans analizine (ANOVA) tabi tutulmuştur. 3.2.1. Box-Behnken Tasarımı ile Elde Edilen Modeller 3.2.1.1. Toplam Dönüşüm İçin Model Denklemleri Çizelge 3’teki deneysel veriler kullanılarak, cevap fonksiyonunun katsayılarını veren regresyon analizi yapıldıktan ve F-anlamlılık testine uymayan terimler elendikten sonra, toplam dönüşüm için geliştirilen model denklemi (5) eşitliği ile verilmiştir. 2
YTD= 75, 47 + 4,15 x1 + 0,35 x 2 + 0,13 x − 2, 02 x + 0, 41x + 0, 29 x 3
Toplam dönüşüm model denklemi için (YTD), kalanların toplamı 0,02, korelasyon katsayısı ise 0,994 olarak bulunmuştur. Varyans analizinin sonuçları Çizelge 5’te gösterilmektedir. Çizelge 5. Box-Behnken Tasarımıyla elde edilen toplam dönüşüm denklemi için ANOVA analizi sonuçları
Orani
Varyans analizi sonucunda Design Expert yazılımıyla toplam dönüşüm modeli için hesaplanan P değeri (P value) 0,0001’den küçük bulunmuştur. P değerleri 0,01 den küçük olduğundan elde edilen model denklemi %99 önem seviyesi şartını sağlamaktadır. Sağlanması istenen önem seviyesi %95 olduğundan model denkleminde herhangi bir değişikliğe gidilmesine gerek olmadığına karar verilmiştir. 3.2.1.2. Sıvı Ürün Verimi İçin Model Denklemleri Deneysel tasarıma uygun olarak yapılan deneylerde (Çizelge 3) elde edilen sıvı ürün verimleri regresyon analizine tabi tutulduktan ve F-anlamlılık testine uymayan terimler elendikten sonra sıvı ürün verimi için geliştirilen model denklemi (6) eşitliği ile verilmektedir. 2
YS= 52, 74 − 1,37 x1 − 0,89 x2 + 0,37 x − 1,16 x x − 2,80 x − 2,14 x 3
Sıvı ürün verimi model denklemi için (YS), kalanların toplamı 0,07, korelasyon katsayısı ise 0,949 olarak hesaplanmıştır. Varyans analizinin sonuçları Çizelge 6’da gösterilmektedir. Çizelge 6. Box-Behnken Tasarımıyla elde edilen sıvı ürün verimi denklemi için ANOVA analizi sonuçları
Orani
Varyans analizi sonucunda Design Expert yazılımıyla sıvı ürün verimi modeli için hesaplanan P değeri 0,0001’den küçüktür. P değeri 0,01’den küçük olduğu için türetilen model %99 önem seviyesindedir. Sağlanması planlanan önem seviyesi %95 olduğundan model denklemlerinde herhangi bir değişikliğe gidilmesine gerek olmadığına karar verilmiştir. 3.2.2. 3n Faktöryel Tasarımla Elde Edilen Modeller 3.2.2.1. Toplam Dönüşüm İçin Model Denklemleri Deneysel tasarıma uygun olarak yapılan deneylerde (Çizelge 4) elde edilen toplam dönüşüm değerleri regresyon analizine tabi tutulduktan ve F-anlamlılık testine uymayan terimler elendikten sonra toplam dönüşüm için geliştirilen model denklemi (7) eşitliği ile verilmektedir. 2
YTD= 75, 61 + 4,12 x1 + 0,32 x 2 + 0, 25 x − 2, 09 x + 0, 28 x 3
Toplam dönüşüm model denklemi için (YTD), kalanların toplamı -0,25, korelasyon katsayısı ise 0,992 olarak bulunmuştur. Varyans analizinin sonuçları Çizelge 7’de gösterilmektedir. Varyans analizi sonucunda Design Expert yazılımıyla toplam dönüşüm modeli için hesaplanan P değeri (P value) 0,0001’den küçük bulunmuştur. P değerleri 0,01 den küçük olduğundan elde edilen model denklemi %99 önem seviyesindedir. Sağlanması planlanan önem seviyesi %95 olduğundan model denkleminde herhangi bir değişikliğe gidilmesine gerek olmadığına karar verilmiştir.
Çizelge 7. 3n Faktöryel Tasarımla elde edilen toplam dönüşüm denklemi için ANOVA analizi sonuçları
Orani
3.2.2.2. Sıvı Ürün Verimi İçin Model Denklemleri Deneysel tasarıma uygun olarak yapılan deneylerde (Çizelge 4) elde edilen sıvı ürün verimleri regresyon analizine tabi tutulduktan ve F-anlamlılık testine uymayan terimler elendikten sonra sıvı ürün verimi için geliştirilen model denklemi (8) eşitliğinde verilmektedir. 2
YS= 52,15 − 1, 05 x1 − 1, 00 x 2 − 1,13 x − 2,51x − 1,56 x + 1,17 x x 3
Sıvı ürün verimi model denklemi için (YS), kalanların toplamı -0,04, korelasyon katsayısı ise 0,753 olarak hesaplanmıştır. Varyans analizinin sonuçları Çizelge 8’de gösterilmektedir. Çizelge 8. 3n Faktöryel Tasarımla elde edilen sıvı ürün verimi denklemi için ANOVA analizi sonuçları
Orani
Varyans analizi sonucunda Design Expert yazılımıyla sıvı ürün verimi modeli için hesaplanan P değeri 0,0001’den küçüktür. Sıvı ürün verimi modelinin P değeri 0,01’den küçük olduğu için önem seviyesi %99’dur. Sağlanması planlanan önem seviyesi %95 olduğundan model denkleminde herhangi bir değişikliğe gidilmesine gerek olmadığına karar verilmiştir. İstatistiksel inceleme sonucunda farklı deneysel tasarım yöntemleri ile elde edilen tüm modellerin %95 önem seviyesi şartını sağladığı görülmektedir. Türetilen tüm modeller Çizelge 9’da verilmiştir. Çizelge 9. Türetilen modeller Box-Behnken Tasarım modelleri 2
YTD= 75, 47 + 4,15 x1 + 0,35 x 2 + 0,13 x − 2, 02 x + 0, 41x + 0, 29 x 3
YS= 52, 74 − 1,37 x1 − 0,89 x2 + 0,37 x − 1,16 x x − 2,80 x − 2,14 x 3
YTD= 75, 61 + 4,12 x1 + 0,32 x 2 + 0, 25 x − 2, 09 x + 0, 28 x 3
YS= 52,15 − 1, 05 x1 − 1, 00 x 2 − 1,13 x − 2,51x − 1,56 x + 1,17 x x 3
3.3. Elde Edilen Modellerin Kontrol Deneyleri Kullanılarak Karşılaştırılması
Bölüm 3.2’de elde edilen sonuçlar, elde edilen tüm deneysel tasarım modellerinin istatistiksel olarak aranan %95 önem seviyesi şartını sağladığını göstermektedir. Çalışmanın bu kısmında, elde edilen tüm deneysel sonuçları en doğru şekilde temsil eden model denklemlerinin hangi deneysel tasarım yöntemi ile elde edildiğini belirlemek amacıyla, modellerin türetilmesinde kullanılmamış olan kontrol deneylerinin sonuçları türetilen model denklemlerinden hesaplanan sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Modellerden hesaplanan sonuçlar ile kontrol deneylerinde elde edilen sonuçlar kullanılarak her bir model için minimum, maksimum ve ortalama hatalar belirlenmiş (Çizelge 10, Çizelge 11), en küçük hata değerlerini veren model ve bu modeli veren deneysel tasarım yöntemi saptanmıştır. Toplam dönüşüm değerleri için farklı deneysel tasarım yöntemlerinden elde edilen modellerden hesaplanan değerler ile kontrol deneylerinde bulunan değerler ve bu iki değer arasındaki fark % hata olarak Çizelge 10’te gösterilmektedir. Box-Behnken Tasarımı kullanılarak elde edilen toplam dönüşüm modelinde (model 1) minimum hata %0,10, maksimum hata %1,64, ortalama hata ise %0,49’dur. Bu değerler 3n Faktöryel Tasarımdan elde edilen model denklemi (model 2) için %0,01, %1,48 ve %0,44’tür. Bu sonuçlar ışığında kontrol deneylerinde elde edilen deneysel değerlere en yakın değerleri veren model denklemi model 2 yani 3n Faktöryel Tasarımdan elde edilen model denklemidir. Box-Behnken tasarımından elde edilen model denklemleri, 3n Faktöryel Tasarımdan elde edilen model denklemine yakın hassasiyette sonuçlar vermiştir. Box-Behnken Tasarımının 3n Faktöriyel Tasarıma kıyasla oldukça az sayıda deney içermesine rağmen yakın hassasiyette sonuçlar vermesi dikkat çekicidir. Çizelge 10. Farklı deneysel tasarımlardan türetilen toplam dönüşüm modellerinden elde edilen değerlerin kontrol deneylerinde bulunan değerler ile karşılaştırılması Kontrol deneyleri Deneyden Model 1 Model 2 Model 1 Model 2 T(ºC) RS SGD hesaplanan % hata % hata (dk.) (ml/dk.) 500 30 150 75,83 75,48 0,46 75,49 0,45 500 30 350 76,87 75,61 1,64 75,74 1,48 500 20 250 75,53 75,40 0,18 75,52 0,01 500 40 250 75,43 75,75 0,42 75,84 0,54 425 30 250 73,01 72,89 0,16 73,03 0,02 575 30 250 77,12 77,04 0,10 77,15 0,04 T=Sıcaklık, RS=Reaksiyon süresi, SGD=Süpürme gazı debisi, Model 1=Box-Behnken Tasarımından elde edilen model, Model 2=3n Faktöryel Tasarımdan elde edilen model. Çizelge 11’de farklı deneysel tasarım yöntemlerinden türetilen sıvı ürün verimi modellerinden hesaplanan değerler ile kontrol deneylerinde bulunan değerlerin karşılaştırması, model ve deneyden elde edilen değerler arasındaki fark % hata cinsinden verilerek gösterilmektedir. Box-Behnken Tasarımı kullanılarak türetilen sıvı ürün verimi modelinde (model 1) mimimum, maksimum ve ortalama hata değerleri sırasıyla %0,20, %4,02 ve %1,98 olarak hesaplanmıştır. 3n Faktöryel Tasarımla türetilen model (model 2) için hesaplanan bu değerler sırasıyla %0,03, %3,30 ve %1,46’dır. Bu sonuçlara göre kontrol deneylerinde bulunan değerleri en doğru şekilde temsil eden model denklemi 3n Faktöryel tasarımdan elde edilen modeldir (model 2). Box-Behnken Tasarımından türetilen modeller, 3n Faktöryel Tasarımdan elde edilen model denklemine yakın hassasiyette sonuçlar vermiştir ve daha az deney yapılarak gerçekleştirildiklerinden kullanımlarının avantajlı olacağı gözükmektedir.
Çizelge 11. Farklı deneysel tasarımlardan türetilen sıvı ürün verimi modellerinden elde edilen değerlerin kontrol deneylerinde bulunan değerler ile karşılaştırılması Kontrol deneyleri Deneyden Model 1 Model 2 Model 1 Model 2 T(ºC) RS SGD hesaplanan % hata % hata (dk.) (ml/dk.) 500 30 150 53,36 52,02 2,51 52,72 1,21 500 30 350 51,57 52,39 1,59 51,59 0,03 500 20 250 53,08 53,19 0,20 52,26 1,54 500 40 250 51,16 52,30 2,22 51,26 0,20 425 30 250 51,52 52,73 2,34 52,05 1,02 575 30 250 49,37 51,36 4,02 51,00 3,30 T=Sıcaklık, RS=Reaksiyon süresi, SGD=Süpürme gazı debisi, Model 1=Box-Behnken Tasarımından elde edilen model, Model 2=3n Faktöryel Tasarımdan elde edilen model.
3.4. Model Denklemlerinin Yorumlanması
Bölüm 3.3’te kontrol deneyleri ile modelden hesaplanan değerlerin karşılaştırılması sonucunda, çalışma aralığındaki deneysel sonuçları en az hatayla temsil eden modellerin 3n Faktoriyel Tasarımdan elde edilen modeller olduğu belirlenmiştir. Bu modeller toplu olarak Çizelge 9’da verilmektedir. 3n Faktöryel Tasarımdan türetilen toplam dönüşüm modeli (YTD) incelendiğinde ana etkilerin (x1,x2,x3) katsayılarının pozitif değerler olması, incelenen faktörlerin arttırılmasının toplam dönüşümü arttıracağını belirtmektedir. Bir başka deyişle sıcaklık, reaksiyon süresi ve süpürme gazı debisinin arttırılması toplam dönüşümde artışa neden olacaktır. Toplam dönüşüm modelinde en yüksek katsayı, x1, yani sıcaklık etkisinin katsayısıdır. Bu durum, sıcaklığın toplam dönüşüm değerinde en etkili faktör olduğunu göstermektedir. Reaksiyon süresi (x2) ve süpürme gazı debisinin (x3) katsayıları sıcaklık katsayısıyla kıyaslandığında oldukça düşüktür. Bir başka deyişle, reaksiyon süresi ve süpürme gazı debisinin değiştirilmesi, toplam dönüşüm değerinde sıcaklığın değiştirilmesi ile elde edilen pozitif etkiden daha düşük etkiye sebep olacaktır. Toplam dönüşüm cevabını sıcaklık (x1) ve süpürme gazı debisi (x3) faktörleriyle ilişkilendiren STATISTICA [14] yazılımı ile oluşturulmuş cevap yüzeyi Şekil 2’de verilmektedir. Bu cevap yüzeylerinden çıkarılan sonuç, Siirt fıstığı kabuklarının piroliz dönüşümünün sıcaklık değişiminden oldukça fazla etkilendiği ve maksimum toplam dönüşüm değerine sıcaklık kodlanmış değerinin 0,6-1 (590-650ºC) değerleri arasında ulaşıldığıdır. Bu bölge Şekil 2’de koyu kahverengi ile gösterilmektedir ve bu bölgede toplam dönüşüm %78’den yüksektir. Sıvı ürün verimi modeli (YS) incelendiğinde ana etkilerin katsayılarının negatif değerler olması, sıcaklık (x1), reaksiyon süresi (x2) ve süpürme gazı debisinin (x3) arttırılmasının sıvı ürün veriminde düşüşe neden olacağını göstermektedir. Sıvı ürün verimi modelinde en büyük katsayı süpürme gazı debisinin katsayısıdır. Bu durum sıvı ürün veriminde en etkili faktörün süpürme gazı debisinin olduğunu göstermektedir. İkinci etkili faktör ise sıcaklıktır (x1). Reaksiyon süresinin (x2) katsayısı sıcaklık katsayısına yakın değerlerde olup, reaksiyon süresinin değişiminin sıvı ürün verimine etkisinin sıcaklığın değiştirilmesiyle gözlenen değişimlere yakın değerlerde olacağını ifade etmektedir.
Şekil 2. Toplam dönüşüm için cevap yüzeyi Sıvı ürün verimini sıcaklık (x1) ve süpürme gazı debisi (x3) faktörleriyle ilişkilendiren STATISTICA yazılımı ile oluşturulmuş cevap yüzeyi Şekil 3’de verilmektedir. Bu cevap yüzeylerinden çıkarılan sonuç Siirt fıstığı kabuklarının sıvı ürün veriminin sıcaklık ve süpürme gazı debisinin değişiminden oldukça fazla etkilendiğidir. Maksimum sıvı ürün veriminin elde edilebileceği bölge her iki faktörün de çalışılan merkez değerlerinin etrafında kümelenmiştir ve sıcaklık için -0,2 ile 0,2 (470-530ºC), süpürme gazı debisi içinse -0,4 ile 0,4 (170-350 ml/dk.) kodlanmış değerleri arasındadır. Koyu kahverengi ile belirtilen bu alanda sıvı ürün veriminin %52’den büyük olduğu görülmektedir.
4. Sonuç
Siirt fıstığı kabuklarının piroliz işlemi Box-Behnken ve 3n Faktöryel Tasarım yöntemleri uygulanarak gerçekleştirilmiş, toplam dönüşüm ve sıvı ürün verimleri modellenmiştir. Türetilen modeller istatistiksel yaklaşımla incelendiğinde, tüm model denklemlerinin %95 önem seviyesini sağladığı belirlenmiştir. Modellerin türetilmesinde kullanılmayan kontrol deneylerinde elde edilen sonuçlar, modellerden elde edilen sonuçlarla karşılaştırıldığında, ürün verimlerini en yüksek doğrulukla temsil eden modellerin 3n Faktöryel Tasarımdan elde edilen modeller olduğu görülmüştür. Bu modellerdeki katsayılar incelendiğinde, daha yüksek katsayılara sahip olan sıcaklık ve süpürme gazı debisinin reaksiyon süresine kıyasla piroliz ürün verimleri üzerindeki etkileri daha yüksek olan parametreler olduğu anlaşılmaktadır. Katsayıların pozitif ya da negatif olmasına dayanılarak, toplam dönüşümün sıcaklık, reaksiyon süresi ve süpürme gazı debisi arttıkça artacağı, sıvı ürün verimin ise bu parametrelerin değerlerinin arttırılması ile azalacağı belirlenmiştir. 3n Faktöryel Tasarım deneysel sonuçları kullanılarak toplam dönüşüm ve sıvı ürün verimi için çizilen cevap yüzey grafikleri, maksimum toplam dönüşüm değeri için 590-650ºC reaksiyon sıcaklığı, maksimum sıvı ürün verimi içinse 470-530ºC reaksiyon sıcaklığı ve 170-350 ml/dk. süpürme gazı debisi şartlarının sağlanması gerektiğini göstermektedir. Bu şartlar altında gözlenen toplam dönüşüm değeri ≈%78, sıvı ürün verimi ise ≈%52’dir.
5. Semboller
Deneysel hata Faktör sayısı Kuru temel Ortalama kare Korelasyon katsayısı Reaksiyon süresi Süpürme gazı debisi Siirt fıstığı kabuğu Karelerin toplamı Sıcaklık Siirt fıstığı kabukları için sıvı ürün verimi Siirt fıstığı kabukları için toplam dönüşüm Serbestlik derecesi Cevap Yüzeyi Sıcaklık için kodlanmış seviye değeri Reaksiyon süresi için kodlanmış seviye değeri Süpürme gazı debisi için kodlanmış seviye değeri Polinom sabiti Polinomun katsayıları Önem seviyesi
Mahlia, T.M.I., Abdulmuin, M.Z., Alamsyah, T.M.I. ve Mukhlishien, D., “An Alternative Energy Source from Palm Wastes Industry for Malaysia and Indonesia”, Energy Conversion and Management, 42:2109-2118, 2001. Özbay, N., Pütün, A.E., Uzun, B.B. ve Pütün, E., “Biocrude from biomass: pyrolysis of cottonseed cake”, Renewable Energy, 24:615-625, 2001. Chum, H.L. ve Overend, R.P., “Biomass and Renewable Fuels”, Fuel Processing Technology, 71:187-195, 2001.
K. Açıkalın, E. Bolat [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14]
Komiyama, H., Mitsumori, T., Yamaji, K. ve Yamada, K., “Assessment of Energy Systems by Using Biomass Plantation”, Fuel, 80:707-715, 2001. Bridgwater, A.V., Meier, D. ve Radlein, D., “An Overview of Fast Pyrolysis of Biomass”, Organic Geochemistry, 30:1479-1493, 1999. Ediger, V.Ş. ve Kentel, E., “Renewable Energy Potential as an Alternative to Fossil Fuels in Turkey”, Energy Conversion and Management, 40:743-755, 1999. Bridgwater, A.V. ve Peacocke, G.V.C., “Fast Pyrolysis Processes for Biomass”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 4:1-73, 2000. Yorgun, S., Şensöz, S. ve Koçkar, Ö.M., “Characterization of the Pyrolysis Oil Produced in the Slow Pyrolysis of Sunflower-extracted Bagasse”, Biomass & Bioenergy, 20:141148. 2001. Gratuito, M.K.B., Panyathanmaporn, T., Chumnanklang, R.-A., Sirinuntawittaya, N. ve Dutta, A., “Production of Activated Carbon from Coconut Shell: Optimization Using Response Surface Methodology”, Bioresource Technology, 99:4887-4895, 2008. He, R., Ye, X.P., English, B.C. ve Satrio, J.A., “Influence of Pyrolysis Condition on Switchgrass Bio-oil Yield and Physicochemical Properties”, Bioresource Technology, 100:5305-5311, 2009. Özyurt, İ., Biyokütle Atık Madde Olarak Ayçiçeği Çekirdeği Kabuklarının Sıvılaştırılması ve Elde Edilen Ürünlerin Analizi, Yüksek Lisans Tezi, YTÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2006. Zhuang, X.L., Zhang, H.X., Yang, J.Z. ve Qi, H.Y., “Preparation of Levoglucosan by Pyrolysis of Cellulose and Its Citric Acid Fermentation”, Bioresource Technology, 79:6366, 2001. Design Expert Version 7.0.0, Stat-Ease. Statistica Version 8.0, Statsoft.
Share and Cite
AÇIKALIN, K.; BOLAT, E. Modelling of Pyrolysis Yields of Pistachio Shells By Using Various Experimental Design Methods. Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences 2011, Vol. 29, pp. 52-64. https://doi.org/10.62051/ytu.sigma-journal-of-engineering-and-natural-sciences-modelling-of-pyrolysis-yields-of-pistachio-shells-by-using-various-experimental-