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Title: Étude de remplacement des fluides frigorigènes polluants via une technique basée sur propriétés Thermo-physiques (Approche réseaux de neurones et optimisation par algorithme Ant Colony)
Authors: KORICHI,Mourad
SALHI, Khelifa
Keywords: fluides frigorigènes
hydrofluoroolefins
propriétés thermo-physique
réseaux de neurones artificiels
cascade à compression-absorption
Issue Date: 2019
Publisher: Université Kasdi Merbah Ouargla
Abstract: Les hydrofluoroolefins (HFO) actuellement considèrent comme la nouvelle génération de fluides frigorigènes. La connaissance précise des propriétés thermodynamiques et thermophysique de ces fluides frigorigènes pur et en mélanges, en particulier les propriétés liés au cycle de réfrigération est nécessaire pour les développements et les calculs des system de réfrigération et climatisation. Les objectifs de ce travail sont, l’appliquons des réseaux de neurones artificiels (RNA) pour la prédiction des propriétés thermo-physiques de ces fluides frigorigènes d’une part. D’autre part, là ces réfrigérants seront étudiés dans un système frigorifique couplé à une source d'énergie renouvelable pour réduire l'impact sur l'environnement et les coûts de l’installation. Les fluides étudiés sont R1234yf, R1234ze (E), R1234ze (Z), R1234zf and R1216. Le système dans lequel ces fluides ont été appliqués est le système de réfrigération en cascade à compression-absorption. Dans une autre partie nous avons appliqué l'algorithme d'optimisation Colonie de fourmis (ACO) pour optimiser la structure de RNA et une simple méthode de contribution du groupe pour généraliser la modèle RNA proposé. La présente étude a démontré que les indicateurs d'erreur et d'écart dans tous les cas d’estimations les propriétés étaient bien et les corrélations résultant de la mise en œuvre des RNA montrent un accord significatif avec les données expérimentales. Les résultats de la simulation ont montré aussi une diminution de 51.36 à 54.16% de la consommation d'électricité lors de l'utilisation de ces réfrigérants dans le système proposé par comparaison aux cycles classiques de compression de vapeur. Les valeurs de coefficient de performance (COP) pour toutes les combinaisons considérées étaient entre (0.184-0.595). Les résultats obtenus au cours de cette étude montrent que l’utilisation des HFO a des avantages, de point de vue économique et énergétique.
تعتبر الهيدروفلورولفينات حاليا الجيل الجديد من المبردات. إن المعرفة الدقيقة للخصائص الترمودينامكية والفيزيائية لهذه المبردات نقية أو مختلطة، ةرودب ةقلعتملا صئاصخلا اًصوصخوالتبريد، ضرورية لتطوير وحساب أنظمة التبريد والتكييف. الهدف من هذا العمل هو تطبيق الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بالخصائص الفيزوحرارية لهذه المبردات من جهة و ;. من ناحية أخرى، دراسة هذه المبردات في نظام تبريد مقترن بمصدر للطاقة المتجددة لتقليل التأثير على البيئة وتكاليف التركيب. السوائل المدروسة هي R1234yf وR1234ze (E) وR1234ze (Z) وR1234zf وR1216النظام الذي تم تطبيق هذه السوائل فيه هو نظام التبريد المتسلسل انضغاط والامتصاص. في جزء آخر قمنا بتطبيق خوارزمية مستعمرة النمل لتحسين بنية ANN وأسلوب مساهمة المجموعات لتعميم نموذج ANN المقترح. أظهرت الدراسة أن مؤشرات الخطأ والانحراف في جميع حالات التقديرات كانت جيدة وأن الارتباطات الناتجة عن تنفيذ الشبكات العصبية ًاقافتا رهظتكبيرا مع البيانات التجريبية. أظهرت نتائج المحاكاة أيضا انخفاضا من 63.15 إلى 61.35٪ في استهلاك الكهرباء عند استخدام هذه المبردات في النظام المقترح مقارنة بدورات ضغط البخار التقليدية. كانت قيم COP لجميع التركيبات المدروسة (4.3.1-4.6.6). نستنتج من خلال النتائج التي تم الحصول عليها أن استخدام HFO له مزايا، من وجهة نظر اقتصادية وطاقية
Hydrofluoroolefins (HFOs) currently consider the new generation of refrigerants. The precise knowledge of the thermodynamic and thermo-physical properties of these pure and mixed refrigerants, in particular, the properties related to the refrigeration cycle, is necessary for the development and calculations of refrigeration and air-conditioning systems. The objectives of this work are, apply artificial neural networks (ANN) for the prediction of the thermo-physical properties of these refrigerants on the one hand. On the other hand, these refrigerants will be studied in a refrigeration system coupled with a renewable energy source to reduce the impact on the environment and the costs of the installation. The studied fluids are R1234yf, R1234ze (E), R1234ze (Z), R1234zf and R1216. The system in which these fluids have been applied is the compression-absorption cascade refrigeration system. In another part, we applied the ant colony optimization algorithm (ACO) to optimize the ANN structure and a simple group contribution method to generalize the proposed ANN model. The present study demonstrated that the error and deviation indicators in all cases of estimates the properties were good and the correlations resulting from the implementation of the ANNs show a significant agreement with the experimental data. The results of the simulation also showed a decrease from 51.36 to 54.16% in electricity consumption when using these refrigerants in the proposed system compared to conventional vapor compression cycles. The COP values for all considered combinations were (0.184-0.595). The results obtained during this study show that the use of HFO has advantages, from an economic and energy point of view.
Description: Physique Énergétique
URI: http://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/20935
Appears in Collections:département de physique - Doctorat

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