Abstract
Bu çalışmada, Elazığ ilinde bulunan bir seranın iklim koşulları dikkate alınarak seranın ısıtma ihtiyacı yumuşak hesaplama teknikleri kullanılarak hesaplanmıştır. Sera yetiştiriciliğinde ısıtma giderleri üretim maliyetleri içerisinde en önemli unsurdur. Bu nedenle, seralarda ısı ihtiyaçlarının doğru bir şekilde hesaplanması üretim maliyetlerinin düşürülmesi açısından son derece önemlidir. Bu çalışmada, sera içi ısı gereksinimi yapay sinir ağları, bulanık mantık ve ısı kayıp-kazanç yöntemleri kullanılarak hesaplanmıştır. Bu hesaplamalar yapılırken ortamın sıcaklığı, nemi, yetiştirilen ürünün özellikleri, seranın bulunduğu bölge, kullanılan malzemeler, gibi faktörler göz önüne alınmıştır. Araştırma sonucunda bulanık mantık ve yapay sinir ağları modelleri kullanılarak ısıtılan seralar, geleneksel yöntem ile ısıtılan seralardan daha düşük miktarda ısı enerjisi ile çalışmaktadır.Yöntemler genel olarak karşılaştırıldığında yapay sinir ağları modeli ile bulanık mantık yöntemi geleneksel ısı kayıp-kazanç yöntemine göre yaklaşık %20 daha az enerji tüketerek seranın ısıtılmasında kullanıcıya ekonomik açıdan avantaj sağlamaktadır.
Bu çalışmada, Elazığ ilinde
bulunan bir seranın iklim koşulları dikkate alınarak seranın ısıtma ihtiyacı yumuşak
hesaplama teknikleri kullanılarak hesaplanmıştır. Sera yetiştiriciliğinde
ısıtma giderleri üretim maliyetleri içerisinde en önemli unsurdur. Bu nedenle,
seralarda ısı ihtiyaçlarının doğru bir şekilde hesaplanması üretim maliyetlerinin
düşürülmesi açısından son derece önemlidir. Bu çalışmada, sera içi ısı
gereksinimi yapay sinir ağları, bulanık mantık ve ısı kayıp-kazanç yöntemleri
kullanılarak hesaplanmıştır. Bu hesaplamalar yapılırken ortamın sıcaklığı, nemi, yetiştirilen ürünün
özellikleri, seranın bulunduğu bölge, kullanılan malzemeler, gibi faktörler göz
önüne alınmıştır. Araştırma sonucunda bulanık mantık ve yapay sinir ağları
modelleri kullanılarak ısıtılan seralar, geleneksel yöntem ile ısıtılan seralardan
daha düşük miktarda ısı enerjisi ile çalışmaktadır.Yöntemler genel olarak
karşılaştırıldığında yapay sinir ağları modeli ile bulanık mantık yöntemi geleneksel
ısı kayıp-kazanç yöntemine göre yaklaşık
%20 daha az enerji tüketerek seranın ısıtılmasında kullanıcıya ekonomik açıdan
avantaj sağlamaktadır.
References
- 1. Yelmen, B., Çakır, M.T., (2011). Yapay sinir ağları kullanılarak sera ısıtma ihtiyacının tahmini, Politeknik Dergisi, 14(4): 235-241. 2. Kendirli, B., (2015). Sera ısıtma gereksiniminin tahmininde farklı yaklaşımların incelenmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 10(2):125-134. 3. Gürdil, G.A.K., Selvi, K.Ç.,Önder, H., (2009). Seralarda ısıtma kapasitelerinin hesaplanmasına yönelik bir bilgisayar programı, 25. Tarımsal Mekanizasyon Ulusal Kongresi. 4. Baytorun, A.N., Üstün, S., Akyüz, A., (2016). Farklı ısıtma-derece-gün (HDD) değerlerine bağlı olarak seralarda ısı enerjisi gereksiniminin belirlenmesi, Çukurova Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31(2):119-128. 5. Zhou, N., Yu, Y., Yi, J., Liu, R.A., (2017). Study on thermal calculation method for a plastic greenhouse with solar energy storage and heating, Solar Energy, 142:39–48. 6. Cemek, B., (2005). Samsun il ve ilçelerinde seraların iklimsel ihtiyaçlarının belirlenmesi, O.M.Ü. Ziraat Fakültesi Dergisi, 20(3):34-43. 7. Ayan, M.,Şenol, R., (2016). Bulanık mantık tabanlı–uzaktan erişimli sera otomasyonu, Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 4:734-746.
- 8. Cossu, M,, Murgia, L., Ledda, L., Deligios, PA., Sirigu, A., Chessa, F., et al. (2014). Solar radiation distribution inside a greenhouse with south-oriented photovoltaic roofs and effects on crop productivity Appl Energy, 133:89–100. 9. Yılmaz, C., (2013). Seralar için fonksiyonlu akıllı kontrol sistemleri, VI. Kontrol Otomasyon ve Yapı Elektronik Sistemleri Sempozyumu Bildirileri, İzmir. 10. Li, H.X., Gatland, H.B.,(1996).Conventional fuzzy control and its enhancement, IEEE Transactıons On Systems Man And Cybernetics Part B, Cybernetıcs, 26(5):791-796. 11. Liu, K., Lewis, F.L., (1993). Some issues about fuzzy logic control, Proc. of the 32nd Conference on Decision and Control, 2:1743-1748. 12. Ödük, M.N., (2010). Bulanık kontrol yöntemiyle sera otomasyonu, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. 13. Ataseven, B., (2013). Yapay sinir ağları ile öngörü modellemesi, Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi, 10(39):101-115. 14. Bahadır, Y., (2013). Cam elyaf katkılı cephe kaplama elemanlarına yönelik teklif fiyatı tahmininde yapay sinir ağlarının (YSA) kullanılması, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. 15. Özdemir, H., (2013). Yapay sinir ağları ve dokuma teknolojisinde kullanımı, Tekstil Teknolojileri Elektronik Dergisi 7(1):51-68. 16. Isı Kaybı Hesabı Örneği http://deneysan.com/content/images/documents/isitma2_6562174.pdf
Abstract
References
- 1. Yelmen, B., Çakır, M.T., (2011). Yapay sinir ağları kullanılarak sera ısıtma ihtiyacının tahmini, Politeknik Dergisi, 14(4): 235-241. 2. Kendirli, B., (2015). Sera ısıtma gereksiniminin tahmininde farklı yaklaşımların incelenmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 10(2):125-134. 3. Gürdil, G.A.K., Selvi, K.Ç.,Önder, H., (2009). Seralarda ısıtma kapasitelerinin hesaplanmasına yönelik bir bilgisayar programı, 25. Tarımsal Mekanizasyon Ulusal Kongresi. 4. Baytorun, A.N., Üstün, S., Akyüz, A., (2016). Farklı ısıtma-derece-gün (HDD) değerlerine bağlı olarak seralarda ısı enerjisi gereksiniminin belirlenmesi, Çukurova Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31(2):119-128. 5. Zhou, N., Yu, Y., Yi, J., Liu, R.A., (2017). Study on thermal calculation method for a plastic greenhouse with solar energy storage and heating, Solar Energy, 142:39–48. 6. Cemek, B., (2005). Samsun il ve ilçelerinde seraların iklimsel ihtiyaçlarının belirlenmesi, O.M.Ü. Ziraat Fakültesi Dergisi, 20(3):34-43. 7. Ayan, M.,Şenol, R., (2016). Bulanık mantık tabanlı–uzaktan erişimli sera otomasyonu, Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 4:734-746.
- 8. Cossu, M,, Murgia, L., Ledda, L., Deligios, PA., Sirigu, A., Chessa, F., et al. (2014). Solar radiation distribution inside a greenhouse with south-oriented photovoltaic roofs and effects on crop productivity Appl Energy, 133:89–100. 9. Yılmaz, C., (2013). Seralar için fonksiyonlu akıllı kontrol sistemleri, VI. Kontrol Otomasyon ve Yapı Elektronik Sistemleri Sempozyumu Bildirileri, İzmir. 10. Li, H.X., Gatland, H.B.,(1996).Conventional fuzzy control and its enhancement, IEEE Transactıons On Systems Man And Cybernetics Part B, Cybernetıcs, 26(5):791-796. 11. Liu, K., Lewis, F.L., (1993). Some issues about fuzzy logic control, Proc. of the 32nd Conference on Decision and Control, 2:1743-1748. 12. Ödük, M.N., (2010). Bulanık kontrol yöntemiyle sera otomasyonu, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. 13. Ataseven, B., (2013). Yapay sinir ağları ile öngörü modellemesi, Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi, 10(39):101-115. 14. Bahadır, Y., (2013). Cam elyaf katkılı cephe kaplama elemanlarına yönelik teklif fiyatı tahmininde yapay sinir ağlarının (YSA) kullanılması, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. 15. Özdemir, H., (2013). Yapay sinir ağları ve dokuma teknolojisinde kullanımı, Tekstil Teknolojileri Elektronik Dergisi 7(1):51-68. 16. Isı Kaybı Hesabı Örneği http://deneysan.com/content/images/documents/isitma2_6562174.pdf
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Journal Section | MBD |
| Authors | |
| Publication Date | September 19, 2018 |
| Submission Date | March 16, 2018 |
| Published in Issue | Year 2018 Volume: 30 Issue: 2 |