research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Estimated Outlet Temperatures in Shell-and-Tube Heat Exchanger Using Artificial Neural Network Approach Based on Practical Data
تخمين درجات الحرارة الخارجة من مبادل حراري نوع قشرة – انبوب باستخدام الشبكة العصبية الصناعية اعتمادا على معلومات تطبيقية

Author: Hisham Hassan Jasim هشام حسن جاسم
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2013 Volume: 9 Issue: 2 Pages: 12-20
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The objective of this study is to apply Artificial Neural Network for heat transfer analysis of shell-and-tube heat exchangers widely used in power plants and refineries. Practical data was obtained by using industrial heat exchanger operating in power generation department of Dura refinery. The commonly used Back Propagation (BP) algorithm was used to train and test networks by divided the data to three samples (training, validation and testing data) to give more approach data with actual case. Inputs of the neural network include inlet water temperature, inlet air temperature and mass flow rate of air. Two outputs (exit water temperature to cooling tower and exit air temperature to second stage of air compressor) were taken in ANN.150 sets of data were generated in different days by the reference heat exchanger model to training the network. Regression between desired target and prediction ANN output for training , validation, testing and all samples show reasonably values are equal to one (R=1) . 50 sets of data were generated to test the network and compare between desired and predicated exit temperature (water temp. and air temp.) show a good agreement ( ).

هدف الدراسة هو تطبيق الشبكة العصبية لتحليل انتقال الحرارة لمبادل حراري وهو من الأجهزة واسعة الاستخدام في محطات توليد القدرة والمصافي.النتائج العملية تم الحصول عليها من مبادل حراري يعمل في قسم توليد الطاقة داخل مصفى الدورة.اعتمدنا أشهر طريقة للتدريب وتعليم الخوارزمية وهي Back propagation algorithm من خلال تقسيم النتائج العملية الى ثلاثة أقسام (تدريب، تصديق، اختبار) للحصول على أفضل تقارب مع الحالة الحقيقية. قيم الإدخال للشبكة العصبية هي درجة حرارة الماء الداخل و درجة حرارة الهواء الداخل ومعدل تدفق الهواء أما قيم الإخراج فهي درجة حرارة الماء الخارج لبرج التبريد ودرجة حرارة الهواء الخارج لضاغط الهواء. 150 قراءة تم أخذها من الموديل في أيام عمل مختلفة لتدريب الشبكة العصبية . مقارنة نتائج الشبكة مع القيم العملية وبأقسامها التدريب والتصديق والاختبار بينة تقارب عالي جدا، 50 قراءة تم أخذها لاختبار مدى دقة الشبكة العصبية في هذه الدراسة من خلال مقارنة درجات حرارة الخروج للماء ودرجة حرارة الخروج للهواء الناتجة من الشبكة والموديل العملي بينة تقارب ودقة معقولة حيث بلغت نسبة الخطأ بحدود ( ).

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2013 (1)