GELECEĞİN DÜNYASINDA BİLİMSEL VE MESLEKİ ÇALIŞMALAR 2018 MÜHENDİSLİK VE TEKNOLOJİ by isvos journal

EDİTÖRLER DR. ERTUĞRUL ÇAM DR. NECAATTİN BARIŞÇI DR. MURAT LÜY DR. MUNİSE DİDEM DEMİR DR. MEHMET GÜÇYETMEZ DR. ÖZLEM TOPRAK

GELECEĞİN DÜNYASINDA BİLİMSEL VE MESLEKİ ÇALIŞMALAR MÜHENDİSLİK VE TEKNOLOJİ

EDİTÖRLER DR. ERTUĞRUL ÇAM DR. NECAATTİN BARIŞÇI DR. MURAT LÜY DR. MUNİSE DİDEM DEMİR DR. MEHMET GÜÇYETMEZ DR. ÖZLEM TOPRAK

ARALIK 2018 BURSA / TÜRKİYE

Editörler DR. ERTUĞRUL ÇAM DR. NECAATTİN BARIŞÇI DR. MURAT LÜY DR. MUNİSE DİDEM DEMİR DR. MEHMET GÜÇYETMEZ DR. ÖZLEM TOPRAK Birinci Baskı •© Aralık 2018 / Bursa ISBN • 978-605-327-789-7 © copyright All Rights Reserved Kapak Tasarım Sefa Ersan KAYA Ekin Basım Yayın Dağıtım Tel: 0224 223 04 37 Mail: info@ekinyayinevi.com Web: www.ekinyayinevi.com Adres: Şehreküstü Mahallesi Cumhuriyet Caddesi Durak Sokak No:2 Osmangazi - Bursa

İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER .......................................................................................................................... i MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK OLTALAMA WEBSİTELERİNİN TESPİTİ ............................................................................................................. 1 1. GİRİŞ.................................................................................................................................. 1 2. MATERYAL VE YÖNTEM ............................................................................................. 5 2.1. Veri Tabanı .................................................................................................................. 5 2.2. Doğrusal Regresyon (DR) ........................................................................................... 7 2.3. Çok Katmanlı Algılayıcı Sinir Ağı (ÇKASA) ............................................................ 7 2.4. Destek Vektör Makinesi (DVM) ................................................................................. 8 2.5. ID3 Karar Ağacı ........................................................................................................ 10 3. BULGULAR TARTIŞMA ............................................................................................... 11 4. SONUÇLAR .................................................................................................................... 12 5. KAYNAKÇA ................................................................................................................... 12 DOĞRUSAL REGRESYON YAKLAŞIMI KULLANARAK RETİNA GÖRÜNTÜSÜNDEKİ SERT EKSUDALARIN TESPİTİ .............................................................. 15 1. GİRİŞ................................................................................................................................ 15 2. MATERYAL VE YÖNTEM ........................................................................................... 17 3. SONUÇLAR VE TARTIŞMA ......................................................................................... 22 4. SONUÇ ............................................................................................................................ 24 5. KAYNAKÇA ................................................................................................................... 24 İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ ............................................................................................................................................................... 27 1. GİRİŞ................................................................................................................................ 27 2. GÜVENLİK MEKANİZMASINA DAYALI LİTERATÜR İNCELEMESİ .................. 28 3. MATERYAL -METOT .................................................................................................... 30 3.1. Simetrik Şifreleme..................................................................................................... 30 3.2. Asimetrik Şifreleme .................................................................................................. 33 3.3. PGP (Oldukça İyi Gizlilik) ........................................................................................ 35 3.4. Anahtarlar .................................................................................................................. 37 3.5. Dijital İmza ................................................................................................................ 38 3.6. SSK(Güvenli Yuva Katmanı) .................................................................................... 38 3.7. Soket Programlama ................................................................................................... 40 3.8. Sertifika ..................................................................................................................... 42 4. SONUÇ ............................................................................................................................ 42 5. KAYNAKÇA ................................................................................................................... 42 AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ ........ 45 i

1. GİRİŞ................................................................................................................................ 45 2. AKILLI ŞEBEKE TEKNOLOJİLERİ ............................................................................. 46 2.1. Geleneksel Şebekeler ve Problemler ......................................................................... 47 2.2. Yenilenebilir Enerji için Akıllı Şebeke Teknolojileri ............................................... 49 3. DAĞITIK YENİLENEBİLİR GÜÇ SİSTEMLERİ VE ŞEBEKELERDE GÜÇ KALİTESİ ......................................................................................................................................... 50 3.1. Yenilenebilir kaynaklardan elektrik üretimi .............................................................. 50 3.2. Şebekelerde gerilim kontrolü .................................................................................... 53 3.3. Güç kalitesi ve harmonikler ...................................................................................... 56 4. DAĞITIK ÜRETİM KAYNAKLARININ ŞEBEKE BAĞLANTISI ............................. 57 4.1. Fotovoltaik Sistemlerin Şebeke Bağlantısı................................................................ 57 4.2. Rüzgâr Güç Dönüşüm Sistemlerinin Şebeke Bağlantısı ........................................... 58 4.3. Diğer Dağıtık Üretim Kaynaklarının Şebeke Bağlantısı: .......................................... 59 4.4. Dağıtık yenilenebilir üretim kaynaklarının şebeke üzerindeki etkileri ..................... 60 5. SONUÇLAR .................................................................................................................... 62 6. KAYNAKÇA ................................................................................................................... 63 ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ ............................................................................................................................................................... 66 1. GİRİŞ................................................................................................................................ 66 2. ELEKTRİKSEL ENERJİ DEPOLAMA TEKNOLOJİLERİNİN ROLÜ ....................... 67 2.1. Yenilenebilir Enerji Üreticileri Açısından Etkiler ..................................................... 68 2.2. Elektrik Hizmet Kuruluşu Açısından Etkiler ............................................................ 68 2.3. Tüketiciler Yönünden Etkiler .................................................................................... 70 3. ENERJİ DEPOLAMA SİSTEMLERİNİN (EDS) ÖZELLİKLERİ................................. 70 3.1. EDS Sistemlerinin Sınıflandırılması ......................................................................... 71 3.2. Mekanik Depolama Sistemleri .................................................................................. 71 3.3. Termal Depolama Sistemleri ..................................................................................... 73 3.4. Kimyasal Depolama .................................................................................................. 74 3.5. Elektrokimyasal Depolama ....................................................................................... 74 3.6. Elektriksel Enerji Depolama Sistemleri (EEDS) ....................................................... 78 3.7. Elektrik Enerjisi Depolama (EED) için Standartlar .................................................. 79 3.8. EED Teknolojilerinin Teknik Karşılaştırması ........................................................... 80 4. SONUÇLAR .................................................................................................................... 83 5. KAYNAKÇA ................................................................................................................... 84 HİDROELEKTRİK SANTRALLERİNDE KISA DÖNEM ENERJİ ÜRETİM TAHMİNİ İÇİN MATEMATİKSEL MODELLERİN OLUŞTURULMASI ............................... 86 1. GİRİŞ................................................................................................................................ 86 2. TÜRKİYE’DE ELEKTRİK ÜRETİMİ ............................................................................ 87 ii

2.1. Hidroelektrik Santraller ............................................................................................. 88 3. TÜRKİYE’DE ELEKTRİK PİYASA YÖNETİMİ ......................................................... 90 3.1. Elektrik Piyasası Anonim Şirketi .............................................................................. 90 3.2. Milli Yük Tevzi Merkezi ........................................................................................... 91 4. POLİNOMİK REGRESYON MATEMATİKSEL MODELİ .......................................... 91 5. MATEMATİKSEL MODEL İLE HİDROELEKTRİK SANTRALLER İÇİN ÜRETİM TAHMİNLEME ................................................................................................................................ 92 6. SONUÇLAR .................................................................................................................... 99 7. KAYNAKÇA ................................................................................................................... 99 CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI ............................................ 101 1. GİRİŞ.............................................................................................................................. 101 2. İNCELEME ALANININ JEOLOJİK ÖZELLİKLERİ .................................................. 101 3. MATERYAL VE METOD ............................................................................................ 105 4. ANALİZ SONUÇLARI VE DEĞERLENDİRME ........................................................ 109 5. SONUÇLAR .................................................................................................................. 115 6. KAYNAKÇA ................................................................................................................. 115 BAZI KAYAÇLARIN TEK EKSENLİ BASINÇ DAYANIMINI BASİT VE ÇOKLU REGRESYON TESTLERİNDEN TAHMİNLEME ...................................................................... 117 1. GİRİŞ.............................................................................................................................. 117 2. MATERYAL VE METOT ............................................................................................. 118 2.1. Numune Derleme .................................................................................................... 118 2.2. Fiziko-Mekanik Deneyler........................................................................................ 119 2.3. İstatistiksel Çalışmalar ............................................................................................ 122 3. DENEYSEL VE İSTATİSTİKSEL BULGULAR ......................................................... 123 3.1. Deneysel Bulgular ................................................................................................... 123 3.2. İstatistiksel Bulgular ................................................................................................ 124 4. SONUÇLAR .................................................................................................................. 128 5. KAYNAKÇA ................................................................................................................. 129 CBS VE UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE KONYA BATISININ ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ HAZIRLANMASI VE YAPISAL ANALİZİ ................................................ 131 1. GİRİŞ.............................................................................................................................. 131 2. MATERYAL VE METOD ............................................................................................ 131 3. STRATİGRAFİ VE YAPISAL JEOLOJİ ...................................................................... 132 3.1. Stratigrafi ................................................................................................................. 133 3.2. Yapısal Jeoloji ......................................................................................................... 134 4. OTOMATİK ÇİZGİSELLİK HARİTALARI ................................................................ 135 5. SONUÇLAR .................................................................................................................. 143 6. KAYNAKÇA ................................................................................................................. 143 iii

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ ................................................................................................. 145 1. GİRİŞ.............................................................................................................................. 145 1.1. Alçı .......................................................................................................................... 145 1.2. Alçıtaşı(Jips)............................................................................................................ 145 1.3. Alçıdan Yarı Hidrat Üretimi.................................................................................... 146 1.4. Alçı Kalıp Üretimi ................................................................................................... 146 1.5. Alçının Sıcaklık ve Nem Karşısındaki Davranışı .................................................... 146 1.6. Alçının % Kuruma ve Mukavemet İlişkisi .............................................................. 147 1.7. Kurutma ................................................................................................................... 148 1.8. Kurutma Metotları ................................................................................................... 148 1.9. Kurutucu Sistem Çeşitleri ....................................................................................... 149 2. AMAÇ ............................................................................................................................ 150 3. MALZEME VE METOT ............................................................................................... 150 3.1. Kurutma Sistemini Etkileyen Parametrelerin Belirlenmesi .................................... 150 3.2. Uygun Kurutma Nem Değerinin Teorik olarak Belirlenmesi ................................. 151 3.3. Kurutma Fırını Görüntüsü ve Yerleşim Planı ......................................................... 152 3.4. Kurutma Çalışmaları ve Bulguların Değerlendirilmesi ........................................... 153 4. İSTATİSTİKSEL HESAPLAMALAR VE DEĞERLENDİRMELER ......................... 157 4.1. Süreç Akış Diyagramı ............................................................................................. 158 4.2. Sebep Sonuç Matrisi................................................................................................ 158 4.3. Hipotez Testi ........................................................................................................... 159 4.4. Varyans Analizi ....................................................................................................... 164 4.5. İstatistiksel Sonuçların Değerlendirilmesi............................................................... 168 5. GENEL SONUÇLAR VE ÖNERİLER ......................................................................... 169 6. KAYNAKÇA ................................................................................................................. 170 SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA ............................... 171 1. GİRİŞ.............................................................................................................................. 171 1.1. Seramik Sağlık Gereci ............................................................................................. 171 1.2. Seramik Sağlık Gereci Ürünlerinin Şekillendirilmesi ............................................. 174 1.3. Seramik Sağlık Gereci Yarı Mamulün Kurutulması ve Kurutma Türleri ............... 175 2. DENEYSEL ÇALIŞMALAR VE SONUÇLAR ............................................................ 182 2.1. Kurutma Ortamının Nem Kaybına olan Etkisi ........................................................ 182 2.2. Laboratuvarda ve İşletme Yapılan %Kuru Küçülme-Nem Kaybına ait Bigot Eğrisi ..................................................................................................................................................... 184 2.3. %Kuru Küçülme ve %Nem Arasındaki İlişki ......................................................... 185 3. KAYNAKÇA ................................................................................................................. 187 iv

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALİZİ....................................... 188 1. GİRİŞ.............................................................................................................................. 188 2. SIVI ROKET MOTOR YAKITLARI ............................................................................ 190 2.1. Sıvı Roket Yakıt Tercihinde Dikkate Alınması Gereken Parametreler ................... 191 2.2. Tekil Yakıtlar (Monopropellants) ........................................................................... 191 2.3. Çift Yakıtlar (Bipropellants) ................................................................................... 192 2.4. Depolanabilir Yakıtlar ............................................................................................. 192 2.5. Kriyojenik (Cryogenic) Yakıtlar ............................................................................. 193 3. SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS HESAPLAMALARI ................... 194 3.1. Rokete Uygulanan Net Kuvvet ve Hız Hesaplamaları ............................................ 196 4. SIVI YAKITLI ROKET MOTORU STATİK TESTLERİ ............................................ 197 4.1. Statik Testler ........................................................................................................... 198 5. SONUÇLAR .................................................................................................................. 201 6. KAYNAKÇA ................................................................................................................. 202 DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ ................................................................................. 204 1. GİRİŞ.............................................................................................................................. 204 2. SAYISAL YÖNTEM ..................................................................................................... 205 3. GEOMETRİK MODEL ................................................................................................. 207 4. SONUÇLAR VE TARTIŞMA ....................................................................................... 208 5. SONUÇLAR .................................................................................................................. 228 6. SEMBOLLER ................................................................................................................ 229 7. KAYNAKÇA ................................................................................................................. 229 ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI ..................................................... 231 1. GİRİŞ.............................................................................................................................. 231 2. AŞINMA UYGULAMA ALANLARI........................................................................... 231 2.1. Rulman Yatakları .................................................................................................... 232 2.2. Biyomalzemeler ...................................................................................................... 234 2.3. Üretim...................................................................................................................... 235 2.4. Kâğıt Endüstrisi ....................................................................................................... 237 2.5. Tekstil Endüstrisi..................................................................................................... 245 3. SONUÇLAR .................................................................................................................. 246 4. KAYNAKÇA ................................................................................................................. 247 Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ .................................... 248 1. GİRİŞ.............................................................................................................................. 248 2. MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER ............................................. 248 2.1. Başlangıç Si3N4 Tozunun Etkisi .............................................................................. 248 2.2. Sinterleme İlavelerinin Etkisi .................................................................................. 259 v

2.3. Sinterleme Koşullarının Etkisi ................................................................................ 263 2.4. In-Situ Güçlendirilmiş Mikroyapıların Geliştirilmesi ............................................. 263 3. SONUÇLAR .................................................................................................................. 267 4. KAYNAKÇA ................................................................................................................. 268 SONLU ELEMANLAR ANALİZLERİNDE SAC METAL ŞEKİLLENDİRME PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ ..................................................................................... 271 1. GİRİŞ.............................................................................................................................. 271 2. SAC METAL ŞEKİLLENDİRMEDE ETKENLER ...................................................... 272 2.1. Anizotropi................................................................................................................ 272 2.2. Plastisite modeli ...................................................................................................... 274 2.3. Akış kuralı ............................................................................................................... 275 2.4. Pekleşme kuralı ....................................................................................................... 275 2.5. Akma kriteri ............................................................................................................ 275 2.6. Akma dayanımı ve anizotropi katsayılarının elde edilmesi .................................... 282 2.7. Sayısal Optimizasyon .............................................................................................. 284 3. BULGULAR VE TARTIŞMA....................................................................................... 286 3.1. En küçük kareler metodu ile optimizasyon ............................................................. 286 4. SONUÇLAR .................................................................................................................. 289 5. KAYNAKÇA ................................................................................................................. 290

MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK OLTALAMA WEBSİTELERİNİN TESPİTİ

MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK OLTALAMA WEBSİTELERİNİN TESPİTİ Kemal Adem * *

Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi Enformatik Bölümü, Merkez, Tokat kemal.adem@gop.edu.tr * Sorumlu Yazar

1. GİRİŞ Günümüzde internet, insanların iletişim, alışveriş ve para transferi için kullandığı vazgeçilmez bir araç haline gelmiştir. Bu işlemlerin yapılması için kullanılan web sitelerinin kişisel bilgilerin (kullanıcı adı, şifre, kredi kartı bilgileri vb.) korunmasını sağlayacak şekilde üretilmesi gerekmektedir. Aksi takdirde internet korsanları tarafından çalınan kişisel bilgiler kötü amaçlarla kullanılabilmekte ve istenmeyen bir şekilde sonuçlanmaktadır. Her yıl binlerce insan bu hırsızlıktan dolayı mağdur olmaktadır. İnternet ortamında yapılan bu bilgi hırsızlığı Oltalama (Phishing) olarak nitelendirilmekte ve genellikle hedef web sitesi ya da e-posta sunucusunun taklit edilmesi yolu ile yapılmaktadır. Bununla birlikte oltalama, bilişim teknolojilerinin sağladığı imkanlar sayesinde, kişilerin aldatılarak kişisel veya gizli verilerinin ele geçirilmesi ve söz konusu verilerin kötü niyetle kullanılması olarak da tanımlanmaktadır (Ünver ve Mirzaoğlu, 2011). Kullanıcılar gitmesi gereken web sitesine değil de taklit edilen web sitesine yönlenmekte ve buraya kişisel bilgilerini girmek suretiyle oltaya yakalanmaktadırlar.

Şekil 1: Örnek bir oltalama web sitesi Oltalama, genellikle bir sosyal mühendislik saldırısı olarak kategorize edilmektedir. Sosyal mühendislik saldırısı, hedef sistemlere girebilmek için insan tabiatındaki güven duyma ihtiyacı, acelecilik ve korku gibi bir takım zayıflıkların kullanılması olarak tanımlanabilir (Chen ve Walsh, 1 GİRİŞ

MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK OLTALAMA WEBSİTELERİNİN TESPİTİ

2009). Bunun yanında sosyal mühendislik saldırısı, kullanıcıyla hiç temas gerektirmeyecek bir şekilde, mesela e-posta kullanılarak da gerçekleştirilebilir. Oltalamadan korunmak amacıyla web siteleri ile kullanıcılar arasındaki bilgi trafiğine uçtan uca şifreleme sağlayan SSL (Secure Sockets Layer) sertifikası kullanılmaktadır. SSL sertifikası sadece gerçek web sitelerine sağlanmak amacıyla ortaya çıkmıştı fakat son zamanlarda otomatik bir şekilde sertifika alınabilmesi internet korsanlarının ekmeğine yağ çalmıştır. Sahte web sitelerine bu şekilde elde edilen sertifikalarının sayısı hiç te az değildir ve gün geçtikçe artmaktadır. Öyle ki, yapılan güvenilir bir araştırmaya göre 2017 yılının üçüncü çeyreğinde oltalama web sitelerinin neredeyse üçte biri SSL sertifikasına sahiptir (Cassidy, 2018).

Şekil 2: SSL sertifikasına sahip oltalama sitelerinin oranı Şekil 2’deki grafik, kullanıcıların sadece SSL sertifikasına bakarak bir web sitesine güvenemeyeceğini ortaya koymaktadır. 2017 yılının 3. çeyreğinde yapılan araştırmalar sonucunda oltalama sitelerinin alan adı uzantılarına ve sektörlere göre dağılımı Şekil 3 ve 4’te gösterilmektedir.

2 GİRİŞ

MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK OLTALAMA WEBSİTELERİNİN TESPİTİ

Şekil 3: 2017 yılı 3. çeyreğindeki oltalama sitelerinin alan adı uzantılarına göre dağılımı

Şekil 4: 2017 yılı 3. çeyreğindeki oltalama sitelerinin sektörlere göre dağılımı Oltalama web sitelerinin tespiti üzerine birçok çalışma yapılmıştır. Literatürde yapılan çalışmaları özetlemek gerekirse: Abu-Nimeh ve ark. (2007), oltalama için kullanılan spam e-postaların tespit edilmesi amacıyla yaptıkları çalışmada 2889 örnek 43 özellikten oluşan bir veri seti kullanmışlar ve bu veri setini makine öğrenmesi yöntemlerinden olan Lojistik Regresyon (LR), Sınıflandırma ve 3 GİRİŞ

MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK OLTALAMA WEBSİTELERİNİN TESPİTİ

Regresyon Ağaçları (CART), Bayesyan Eklemeli Regresyon Ağaçları (BART), Destek Vektör Makinesi (DVM), Random Forest (RF) ve Yapay Sinir Ağı (YSA) ‘e girdi yaparak sınıflandırmışlarıdır. Test sonuçlarında en büyük doğruluğu %95,11 ile LR ‘de elde etmişlerdir. Huang ve ark. (2012), oltalama web sitelerinin tespitine yönelik yaptıkları çalışmada 12.193 adet örnekten ve 23 adet özellikten oluşan bir veri seti üzerinde DVM kullanarak sınıflandırma yapmışlardır. Test sonuçlarında ise %99 doğru sınıflandırma oranı elde edebilmişlerdir. Lakshmi ve Vijaya (2012), oltalama amaçlı web sitelerinin tespiti için bilinen makine öğrenmesi yöntemlerinden olan Çok Katmanlı Algılayıcı Sinir Ağı (ÇKASA), ID3 ve Naive Bayes (NB) sınıflandırıcılar kullanmışlardır. Kullandıkları veri seti 100 meşru ve 100 oltalama olmak üzere 200 web sitesinden oluşmaktadır. Test aşamasında 10-fold çapraz geçerlilik uygulamışlar ve en iyi doğru sınıflandırma oranını %98,5 ile ID3 sınıflandırıcıdan elde etmişlerdir. Abdelhamid ve ark. (2014), çalışmasında, veri madenciliğinde kullanılan bir sınıflandırıcı olan Multi-label Classifier based Associative Classification (MCAC) kullanarak oltalama web sitelerini tespit etmeye çalışmışlardır. Çalışmamız kullandığımız veri tabanını kullanarak yaptıkları çalışmada 16 farklı kural tabanlı özellik belirlemişler ve %94,5 doğru sınıflandırma oranını elde etmişlerdir. Abdelhamid, (2015), aynı veri tabanı üzerinde daha sonra yaptığı bir çalışmada Enhanced Multi-label Classifiers based Associative Classification (eMCAC) algoritmasını kullanarak başarı oranını %94,6 ‘ya çıkarmıştır. Mohammad ve ark. (2014a), YSA sınıflandırıcı kullanarak oltalama web sitelerini tespit etmek için yaptıkları çalışmada 17 özellik ve 2500 örnekten oluşan bir veri tabanı kullanmışlardır. Yaptıkları deneyler sonucunda %92,48 başarı oranı ile oltalama web sitelerini tespit etmişlerdir. Mohammad ve ark. (2014b), daha sonra yaptıkları başka bir çalışmada yine aynı veri tabanı üzerinde kural tabanlı sınıflandırıcılardan olan Classification Based Association (CBA) kullanarak oltalama web sitelerini tespit etmeye çalışmışlardır. Deneysel çalışmalar sonucunda Domain yaşının ve SSL sertifikası varlığının oltalama web sitelerinin tespiti için en önemli iki özellik olduğunu vurgulamışlardır. Sonuç olarak başarılarını %95,25 ‘e çıkarmışlardır. Hadi ve ark. (2016), Fast Associative Classification Algorithm (FACA) algoritmasını kullanarak yaptığı çalışmada 30 özellik ve 11055 örnekten oluşan bir veri tabanı kullanmışlar ve %92,4 doğru sınıflandırma başarısı elde etmişlerdir. Bahnsen ve ark. (2017), bir Long/Short Term Memory (LSTM) sinir ağını 14 özellik ve 2.000.000 URL ‘den oluşan bir veri seti üzerinde eğitmişler ve %98,7 doğru sınıflandırma oranı ile oltalama web sitelerini tespit edebilmişlerdir. Sarhan ve ark. (2017), Document Object Model (DOM) kullanarak web site özelliklerini dört seviyede kategorize etmişler, daha sonra cAnt-MinerPB olarak bilinen sınıflandırıcı ile oltalama web sitelerini tespit etmeye çalışmışlardır. Eğitim ve test işlemleri için 11.055 adet örnek ve elde ettikleri 20 öznitelikten oluşan veri setini kullanmışlardır. Sonuç olarak oltalama web sitelerini %94,5 doğru sınıflandırma oranı ile tespit edebilmişlerdir. Subasi ve ark. (2017), Oltalama web sitelerini otomatik olarak tespit edebilmek amacıyla RF sınıflandırıcıyı 2.456 örnek ve 30 özellikten oluşan bir veri seti kullanmışlar ve sonuç olarak %97,36 doğru sınıflandırma oranı ile oltalama web sitelerini tespit edebilmişlerdir. Literatürde yapılan çalışmalarda kullanılan yöntemler ve elde edilen başarı oranları Tablo 1’de verilmektedir.

4 GİRİŞ

MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK OLTALAMA WEBSİTELERİNİN TESPİTİ

Tablo 1: Oltalama ile ilgili yapılan çalışmalarda elde edilen başarı oranları Çalışma

Yöntem

Örnek Sayısı

Özellik Sayısı

Doğru Sınıflandırma Oranı (%)

Abu-Nimeh ve ark. (2007)

2.889

95,11

Huang ve ark. (2012)

SVM

12.193

Lakshmi ve Vijaya (2012)

ID3

200

98,5

Abdelhamid ve ark. (2014)

MCAC

1.353

94,5

Mohammad ve ark. (2014a)

ANN

2.500

92,48

Mohammad ve ark. (2014b)

CBA

2.500

95,25

Abdelhamid, (2015)

eMCAC

1.353

94,6

Hadi ve ark. (2016)

FACA

11.055

92,4

Bahnsen ve ark. (2017)

LSTM

2.000.000

98,7

Sarhan ve ark. (2017)

cAntMinerPB

11.055

94,5

Subasi ve ark. (2017)

2.456

97,36

Bu çalışmada, UCI’nin yayınlamış olduğu bir veri tabanı kullanılarak oltalama amaçlı web sitelerini meşru web sitelerinden ayırmak amaçlanmıştır. Kullanılan veri tabanında 9 adet özellik vektörü ve 1353 adet örnek bulunmaktadır. Özellik vektörü, hedef URL adresine ait bilgilerden oluşmaktadır. Sınıflandırma amacıyla veri kümesi üzerinde bilinen makine öğrenmesi yöntemlerinden olan ÇKASA, DVM, ID3 Karar Ağacı kullanılmış ve sonuç olarak web sitelerini “Meşru”, “Şüpheli” ve “Oltalama” olmak üzere %90,76 doğruluk oranı ile sınıflandırılmıştır.

2. MATERYAL VE YÖNTEM Bu bölümde ilk olarak, çalışmada kullanılan veri seti hakkında bilgiler verilmiş, daha sonra sınıflandırma işlemini gerçekleştirmek için kullanılan teknikler açıklanmıştır.

2.1. Veri Tabanı Bu çalışmada UCI (UCI Machine Learning Repository) ‘nin 2016 yılında yayınlamış olduğu yeni bir veri tabanı kullanılmıştır. Veri tabanındaki 1.353 web sitesinden 548 ‘i meşru, 702 ‘si oltalama ve 103 ‘ü şüpheli olarak etiketlenmiştir (Lichman, 2013). Veri tabanında bulunan 9 adet özellik ile ilgili bilgiler aşağıdaki tabloda ayrıntılı olarak sunulmuştur.

5 MATERYAL VE YÖNTEM

MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK OLTALAMA WEBSİTELERİNİN TESPİTİ

Tablo 2: Veri tabanı bilgileri Adı

Oranı (%)

Açıklama

Etiket

IP address

20,5

URL ’de IP adresi var mı?

{0,1}

Long URL

URL adresinin uzunluğu

{1,-1,0}

Misuse/fake of HTTPs protocol

89,2

SSL durumu: hatalı, sahte, normal

{1,-1,0}

Request URL

100

İstenen URL adresi

{-1,0,1}

Server form handler

5,7

Etki alanı farklı mı?

{1,-1,0}

URL of anchor

22,3

URL Anchor tagı (<a>) içeriyor mu?

{-1,0,1}

Using pop-up window

14,3

Açılır pencere mi?

{-1,0,1}

Website traffic

93,2

Website trafiği

{1,0,-1}

Age of domain

97,4

Domain yaşı

{1,-1}

Class

100

“Meşru”, “Şüpheli” ve “Oltalama”

{0,1,-1}

Çalışmada kullanılan veri tabanı 2016 gibi yakın bir tarihte yayınlandığı için SSL sertifikasına sahip web sitelerinin sahte ya da hatalı SSL sertifikasına sahip olabileceği göz önüne alınmıştır. Bu durum, Lakshmi ve Vijaya’ nın çalışmalarında olduğu gibi daha eski veri tabanlarında yok sayılmaktaydı. Veri tabanı genellikle web site URL adresi üzerinde özelliklere sahiptir. Bunun nedeni URL ‘in web sitesinin güvenirliği ile yakından ilişkili olmasındandır. Aşağıda bir URL adresinin yapısı görülmektedir.

Şekil 5: URL adresinin yapısı Şekil 5‘de görüldüğü üzere her URL adresi 5 kısımdan oluşan bu yapıya sahip olabilmektedir. SSL sertifikasına sahip olan web sitelerinin URL adreslerinde protokol kısmı HTTPS olarak görünmektedir. Bir web sitesinin güvenirliğini anlamak için özellikle domain kısmına bakarak 6 MATERYAL VE YÖNTEM

MAKÄ°NE Ă&#x2013;Ä&#x17E;RENMESÄ° YĂ&#x2013;NTEMLERÄ° KULLANILARAK OLTALAMA WEBSÄ°TELERÄ°NÄ°N TESPÄ°TÄ°

karĹ&#x;ÄąlaĹ&#x;tÄąrmak gerekmektedir. Ă&#x2021;ĂźnkĂź sadece SSL sertifikasÄąnÄąn varlÄąÄ&#x;Äą o sitenin meĹ&#x;ru olduÄ&#x;u anlamÄąna gelmemektedir.

2.2. DoÄ&#x;rusal Regresyon (DR) En temel sÄąnÄąflandÄąrma aracÄą, giriĹ&#x;-Ă§ÄąkÄąĹ&#x; arasÄąnda doÄ&#x;rusal bir denklem bulmayÄą saÄ&#x;layan regresyon analizidir. BaĹ&#x;ka bir deyiĹ&#x;le, regresyon analizi iki deÄ&#x;iĹ&#x;ken arasÄąndaki iliĹ&#x;kinin matematiksel bir denklemle modellenmesidir. Tek deÄ&#x;iĹ&#x;kenli doÄ&#x;rusal bir regresyon denklemi aĹ&#x;aÄ&#x;Äądaki eĹ&#x;itlikle gĂśsterilir.

Y ď&#x20AC;˝ ď ˘ 0 ď&#x20AC;Ť ď ˘1 X , i ď&#x20AC;˝ 1,2,..., n

EĹ&#x;itlik 1â&#x20AC;&#x2122;de yer alan đ?&#x203A;˝0 ve đ?&#x203A;˝1 terimlerinin deÄ&#x;erini bulmak iĂ§in en sÄąk kullanÄąlan yĂśntem en kĂźĂ§Ăźk kareler (EKK) yĂśntemidir (Chapra ve Canale, 2003). EKK yĂśntemi, karesel hatalarÄąn toplamÄąnÄą en kĂźĂ§Ăźk yapan denklem katsayÄąlarÄąnÄą bulmaya Ă§alÄąĹ&#x;Äąr. Hata (Îľi) terimini, hesaplanan deÄ&#x;er (Yi) ile beklenen deÄ&#x;er (Di) arasÄąndaki fark oluĹ&#x;turmaktadÄąr (Ryan, 1997) ve EKK optimizasyon problemi Ĺ&#x;u Ĺ&#x;ekilde gĂśsterilir. 2 2 L ď&#x20AC;˝ min ď&#x192;Śď&#x192;§ ď&#x192;Ľ ď Ľ i2 ď&#x192;śď&#x192;ˇ ď&#x20AC;˝ min ď&#x192;Śď&#x192;§ ď&#x192;Ľ ď&#x20AC;¨Di ď&#x20AC; Yi ď&#x20AC;Š ď&#x192;śď&#x192;ˇ ď&#x20AC;˝ min ď&#x192;Śď&#x192;§ ď&#x192;Ľ ď&#x20AC;¨Di ď&#x20AC; ď&#x20AC;¨ď ˘0 ď&#x20AC;Ť ď ˘1 X i ď&#x20AC;Šď&#x20AC;Š ď&#x192;śď&#x192;ˇ ď&#x192;¨ i ď&#x192;¸ ď&#x192;¨ i ď&#x192;¸ ď&#x192;¨ i ď&#x192;¸

EKK yĂśnteminin đ?&#x203A;˝0 ve đ?&#x203A;˝1 katsayÄąlarÄą hakkÄąndaki tahminlerini elde edebilmek iĂ§in EĹ&#x;itlik 2â&#x20AC;&#x2122;nin bu katsayÄąlara gĂśre kÄąsmi tĂźrevleri sÄąfÄąra eĹ&#x;itlenirse EĹ&#x;itlik 3 bulunur. n n n nď&#x192;Śď&#x192;§ ď&#x192;Ľ X i Di ď&#x192;śď&#x192;ˇ ď&#x20AC; ď&#x192;Śď&#x192;§ ď&#x192;Ľ X i ď&#x192;śď&#x192;ˇď&#x192;Śď&#x192;§ ď&#x192;Ľ Di ď&#x192;śď&#x192;ˇ ď&#x192;¸ ď&#x192;¨ i ď&#x20AC;˝1 ď&#x192;¸ď&#x192;¨ i ď&#x20AC;˝1 ď&#x192;¸ ď ˘1 ď&#x20AC;˝ ď&#x192;¨ i ď&#x20AC;˝1 2 n n 2 ď&#x192;śď&#x192;Ś ď&#x192;Ś ď&#x192;ś nď&#x192;§ ď&#x192;Ľ X i ď&#x192;ˇď&#x192;§ ď&#x192;Ľ X i ď&#x192;ˇ ď&#x192;¨ i ď&#x20AC;˝1 ď&#x192;¸ď&#x192;¨ i ď&#x20AC;˝1 ď&#x192;¸

ď ˘0 ď&#x20AC;˝

Di ď&#x20AC;Ť ď ˘1 ď&#x192;Ľ X i ď&#x192;Ľ i ď&#x20AC;˝1 i ď&#x20AC;˝1 n

EKK temelli doÄ&#x;rusal regresyon modeli doÄ&#x;rusal ve tek deÄ&#x;iĹ&#x;kenli olmasÄą nedeniyle hesaplama karmaĹ&#x;ÄąklÄąÄ&#x;Äą yĂśnĂźnden dĂźĹ&#x;Ăźk maliyete sahiptir. Bu yĂźzden, az Ăśznitelikli veri kĂźmelerinde sÄąnÄąflandÄąrma iĹ&#x;lemi iĂ§in kullanÄąlabilmektedir.

2.3. Ă&#x2021;ok KatmanlÄą AlgÄąlayÄącÄą Sinir AÄ&#x;Äą (Ă&#x2021;KASA) Ă&#x2021;KASA iĂ§in nĂśronlarÄąn biyolojik modeline dayanan yapay nĂśronun (McCulloch ve Pits, 1943) tarafÄąndan Ăśnerilen gĂśsterimi benimsenmiĹ&#x;tir. Bu gĂśsterim ile oluĹ&#x;turulan Ă&#x2021;KASA modeli giriĹ&#x; katmanÄą, gizli katman ve Ă§ÄąkÄąĹ&#x; katmanÄą bileĹ&#x;enlerinden oluĹ&#x;maktadÄąr. Gizli katmanda doÄ&#x;rusal olmayan aktivasyon fonksiyonu barÄąndÄąran nĂśronlar vardÄąr. Ĺ&#x17E;ekil 2â&#x20AC;&#x2122;de Ă&#x2021;KASAâ&#x20AC;&#x2122;da kullanÄąlmakta olan Ăśrnek bir nĂśron gĂśrĂźlmektedir.

7 MATERYAL VE YĂ&#x2013;NTEM

MAKÄ°NE Ă&#x2013;Ä&#x17E;RENMESÄ° YĂ&#x2013;NTEMLERÄ° KULLANILARAK OLTALAMA WEBSÄ°TELERÄ°NÄ°N TESPÄ°TÄ°

Ĺ&#x17E;ekil 6: Ă&#x2021;KASAâ&#x20AC;&#x2122;nÄąn yapÄąsÄą Verinin i1, i2, â&#x20AC;Ś , in-1, in gibi tĂźm boyutlarÄą sÄąrasÄąyla farklÄą w1, w2, â&#x20AC;Ś ,wn-1, wn aÄ&#x;ÄąrlÄąklarÄąyla Ă§arpÄąlmak suretiyle nĂśrona ulaĹ&#x;makta ve sonuĂ§ Ăśncelikle doÄ&#x;rusal iĹ&#x;lem biriminde toplanmaktadÄąr. DoÄ&#x;rusal iĹ&#x;lem biriminin Ă§ÄąkÄąĹ&#x;Äą doÄ&#x;rusal olmayan iĹ&#x;lem biriminde aktivasyon fonksiyonundan geĂ§erek Ă§ÄąkÄąĹ&#x; katmanÄąna verilmektedir (Bellanger, 2000). DoÄ&#x;rusal ve doÄ&#x;rusal olmayan iĹ&#x;lem birimlerini iĂ§eren gizli katmandaki iĹ&#x;lemler EĹ&#x;itlik 4 ve 5â&#x20AC;&#x2122;de verilmektedir. đ?&#x2018;&#x203A; = â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2DC; đ?&#x2018;¤đ?&#x2018;&#x2DC;

đ?&#x2018;&#x2DC;

đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;Ą = đ?&#x2018;&#x201C;(đ?&#x2018;&#x203A;)

EĹ&#x;itlik 5â&#x20AC;&#x2122;de verilen f fonksiyonu doÄ&#x;rusal olmayan iĹ&#x;lem biriminin aktivasyon fonksiyonudur. Sigmoid, hiperbolik tanjant ve basamak fonksiyonlarÄą sÄąklÄąkla uygulanan aktivasyon fonksiyonlarÄąndandÄąr (Demuth ve Beale, 2000). Ă&#x2021;KASA nĂśronlarÄąnÄąn aralarÄąndaki aÄ&#x;ÄąrlÄąklarÄąnÄąn belirlenmesinde geriye yayÄąlÄąm algoritmasÄąnÄąn farklÄą tĂźrleri kullanÄąlmaktadÄąr (Alkan,2001). EĹ&#x;itlik 6, 7 ve 8â&#x20AC;&#x2122;de geri yayÄąlÄąm algoritmasÄą denklemleri verilmektedir. đ?&#x2018;&#x2019; = đ?&#x2018;Śâ&#x20AC;˛ â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;Ś 1 đ?&#x153;&#x20AC; = đ?&#x2018;&#x2019;2 2 đ?&#x203A;żđ?&#x153;&#x20AC; â&#x2C6;&#x2020;đ?&#x2018;¤ = â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x153;&#x201A; đ?&#x203A;żđ?&#x2018;¤

6) 7) 8)

Ă&#x2021;ÄąkÄąĹ&#x; deÄ&#x;eri olan yâ&#x20AC;&#x2122; ile gerĂ§ek deÄ&#x;er y arasÄąndaki e hatasÄą aÄ&#x;ÄąrlÄąklarÄąn gĂźncellenmesinde kullanÄąlÄąr. GĂźncelleme iĹ&#x;leminde genellikle hedefe yakÄąnsamalÄą yaklaĹ&#x;Äąm saÄ&#x;layan eÄ&#x;im kĂźĂ§Ăźltme yĂśntemi kullanÄąlmaktadÄąr (Kaastra ve Boyd, 1996). Hesaplanan hata enerjisinin ilgili nĂśrona gelen tĂźm aÄ&#x;ÄąrlÄąklarÄąna mevcut w aÄ&#x;ÄąrlÄąklarÄąnÄąn tersi nispetinde daÄ&#x;ÄątÄąlarak her aÄ&#x;ÄąrlÄąÄ&#x;Äąn gĂźncelleme deÄ&#x;eri (Î&#x201D;w) bulunmaktadÄąr (Nabiyev, 2003). SĂźreĂ§ verinin her noktasÄą iĂ§in yinelenmekte ve Îˇ parametresi Ăźzerinden bulunan Ă§ĂśzĂźmlerin ortalamasÄą olarak ortaya konmaktadÄąr.

2.4. Destek VektĂśr Makinesi (DVM) Ä°lk defa 1995â&#x20AC;&#x2122;te Ăśnerilen DVM, doÄ&#x;rusal ayrÄąlabilir ya da doÄ&#x;rusal ayrÄąlamayan tĂźrdeki ikili ya da Ă§oklu veri kĂźmelerinin sÄąnÄąflandÄąrÄąlmasÄą iĂ§in kullanÄąlan, veri madenciliÄ&#x;i yĂśntemleri iĂ§inde bir gĂśzetimli ĂśÄ&#x;renme modelidir (Cortes ve Vapnik, 1995). Destek VektĂśr Makinesi sÄąnÄąflandÄąrma 8 MATERYAL VE YĂ&#x2013;NTEM

MAKÄ°NE Ă&#x2013;Ä&#x17E;RENMESÄ° YĂ&#x2013;NTEMLERÄ° KULLANILARAK OLTALAMA WEBSÄ°TELERÄ°NÄ°N TESPÄ°TÄ°

problemine kareli optimizasyon problemi olarak yaklaĹ&#x;arak sonuca ulaĹ&#x;tÄąÄ&#x;Äą iĂ§in eÄ&#x;itim sĂźrecindeki iĹ&#x;lem sayÄąsÄąndan tasarruf etmekte ve diÄ&#x;er algoritmalara gĂśre kayda deÄ&#x;er bir hÄąz ĂźstĂźnlĂźÄ&#x;Ăź saÄ&#x;lamaktadÄąr (Osowski ve ark., 2004). Bu yĂźzden DVM yĂźksek hacimli veri kĂźmelerinde baĹ&#x;arÄąlÄą olduÄ&#x;u gibi yĂźksek boyutlu ancak az sayÄąda veri iĂ§eren problemlerde de baĹ&#x;arÄąlÄądÄąr (Shen ve ark., 2004). DoÄ&#x;rusal ayrÄąlabilen verilerde hiper dĂźzlem temelli destek vektĂśrleri oluĹ&#x;turulurken doÄ&#x;rusal olarak ayrÄąlamayan verilerde kernel fonksiyonlarÄą ile destek vektĂśrleri oluĹ&#x;turulmaktadÄąr. Bu fonksiyonlar genellikle polinomsal ve Gaussian kerneli olmaktadÄąr (KavzoÄ&#x;lu ve Ă&#x2021;Ăślkesen, 2010). DVM sÄąnÄąflandÄąrma problemi olarak gĂśrĂźntĂź iĹ&#x;leme, finansal tahmin, biyolojik tĂźr tespiti, tÄąbbi tetkik gibi birĂ§ok alanda kullanÄąlmaktadÄąr (Polat ve GĂźneĹ&#x;, 2007; Hsu ve Lin, 2002; Kim, 2003; Nasrabadi, 2007). DVM yĂśntemi kullanÄąlarak doÄ&#x;rusal olarak ayrÄąlabilen veride tahmin edilen karar fonksiyonu ile Ĺ&#x17E;ekil 7â&#x20AC;&#x2122;deki hiper dĂźzlem belirlenmektedir.

Ĺ&#x17E;ekil 7: Destek vektĂśrleri ve optimum dĂźzlem (Vapnik, 2000) Ä°ki sÄąnÄąflÄą doÄ&#x;rusal ayrÄąlabilen bir sÄąnÄąflandÄąrma probleminde destek vektĂśrlerinin matematiksel ifadeleri EĹ&#x;itlik 9 ve 10â&#x20AC;&#x2122;da verilmektedir. đ?&#x2018;¤đ?&#x2018;Ľ + đ?&#x2018;? = +1

y = +1 sÄąnÄąfÄą iĂ§in

đ?&#x2018;¤đ?&#x2018;Ľ + đ?&#x2018;? = â&#x2C6;&#x2019;1

y = â&#x2C6;&#x2019;1 sÄąnÄąfÄą iĂ§in

10)

y, w ve b sembollerinin ifade ettikleri sÄąrasÄąyla sÄąnÄąf etiketleri, aÄ&#x;ÄąrlÄąk vektĂśrĂź ve yaklaĹ&#x;Äąm deÄ&#x;eridir. Optimum dĂźzlemin artÄąrÄąlmasÄą iĂ§in gerekli olan w deÄ&#x;erinin minimize edilme iĹ&#x;lemi EĹ&#x;itlik 11â&#x20AC;&#x2122;de gĂśrĂźlmektedir (Vapnik, 1995). đ?&#x2018;&#x161;=

2 â&#x2C6;&#x161;đ?&#x2018;¤đ?&#x2018;¤

đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; (đ?&#x2018;¤) =

đ?&#x2018;¤đ?&#x2018;¤ 2

11)

EĹ&#x;itlik 11â&#x20AC;&#x2122;e baÄ&#x;lÄą olarak, đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;&#x2013; (đ?&#x2018;¤đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;&#x2013; + đ?&#x2018;?) â&#x2C6;&#x2019; 1 â&#x2030;Ľ 0

12)

elde edilir. EĹ&#x;itlik 12, Lagrange denklemleriyle Ă§ĂśzĂźlerek EĹ&#x;itlik 13 elde edilmektedir. đ??ż(đ?&#x2018;¤, đ?&#x2018;?, đ?&#x2018;&#x17D;) =

đ?&#x2018;¤2 2

â&#x2C6;&#x2019; â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2013;=1 đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;&#x2013; (đ?&#x2018;¤đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;&#x2013; + đ?&#x2018;?) + â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2013;=1 đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013; 9 MATERYAL VE YĂ&#x2013;NTEM

13)

MAKÄ°NE Ă&#x2013;Ä&#x17E;RENMESÄ° YĂ&#x2013;NTEMLERÄ° KULLANILARAK OLTALAMA WEBSÄ°TELERÄ°NÄ°N TESPÄ°TÄ°

Ä°ki sÄąnÄąflÄą bir problem iĂ§in destek vektĂśr makinesinin vereceÄ&#x;i karar fonksiyonu EĹ&#x;itlik 14â&#x20AC;&#x2DC;te verilmektedir (Osuna ve ark., 1997). đ?&#x2018;&#x201C;(đ?&#x2018;Ľ) = đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x201D;đ?&#x2018;&#x203A;(â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2013;=1 đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;&#x2013; (đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;&#x2013; ) + đ?&#x2018;?)

14)

2.5. ID3 Karar AÄ&#x;acÄą Karar aÄ&#x;aĂ§larÄąnda temel fikir, giriĹ&#x; verisinin bir kĂźmeleme algoritmasÄą yardÄąmÄąyla tekrar tekrar gruplara bĂślĂźnmesine dayanÄąr. Grubun tĂźm elemanlarÄą aynÄą sÄąnÄąf etiketine sahip olana kadar kĂźmeleme iĹ&#x;lemi derinlemesine devam eder. Ă&#x2013;rnek bir karar aÄ&#x;acÄą Ĺ&#x17E;ekil 8â&#x20AC;&#x2122;de gĂśsterilmektedir.

Ĺ&#x17E;ekil 8: Karar aÄ&#x;acÄą ĂśrneÄ&#x;i ID3 karar aÄ&#x;acÄą entropiye dayalÄą karar aÄ&#x;aĂ§larÄąndan biridir. Rassal bir deÄ&#x;iĹ&#x;kenin belirsizlik ĂślĂ§ĂźtĂź olarak bilinen entropi, bir sĂźreĂ§ iĂ§in tĂźm Ăśrnekler tarafÄąndan iĂ§erilen enformasyonun beklenen deÄ&#x;eridir. Enformasyon ise rassal bir olayÄąn gerĂ§ekleĹ&#x;mesine iliĹ&#x;kin bir bilgi ĂślĂ§ĂźtĂźdĂźr. Quinlanâ&#x20AC;&#x2122;e gĂśre veri, bir ĂśzelliÄ&#x;e gĂśre bĂślĂźndĂźÄ&#x;Ăźnde elde edilen her bir veri kĂźmesinin belirsizliÄ&#x;i minimum ve dolayÄąsÄąyla bilgi kazancÄą maksimum ise en iyi seĂ§im yapÄąlmÄąĹ&#x; demektir. Buna gĂśre ĂśnerdiÄ&#x;i ilk algoritma ID3â&#x20AC;&#x2122;te tek tek Ăśzellik vektĂśrleri incelenir ve en yĂźksek bilgi kazancÄąna sahip Ăśzellik, aÄ&#x;aĂ§ta dallanma yapmak iĂ§in tercih edilir. ID3, sadece kategorik veri ile Ă§alÄąĹ&#x;an bir yĂśntemdir. Her iterasyonun ilk adÄąmÄąnda EĹ&#x;itlik 15â&#x20AC;&#x2122;deki gibi veri Ăśrneklerine ait sÄąnÄąf bilgilerini taĹ&#x;Äąyan vektĂśrĂźn entropisi belirlenir. đ?&#x2018;&#x192;

đ??ť(đ?&#x2018;&#x2020;) = â&#x2C6;&#x2019; â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2013;=1 đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x201D;2 đ?&#x2018;&#x2013;

15)

Daha sonra Ăśzellik vektĂśrlerinin sÄąnÄąfa baÄ&#x;ÄąmlÄą entropileri hesaplanarak EĹ&#x;itlik 16 ve 17â&#x20AC;&#x2122;deki gibi ilk adÄąmda hesaplanan entropiden Ă§ÄąkartÄąlÄąr. đ??ş(đ?&#x2018;Ł1) = đ??ť(đ?&#x2018;&#x2020;) â&#x2C6;&#x2019; đ??ť(đ?&#x2018;Ł1, đ?&#x2018;&#x2020;)

16)

đ??ş(đ?&#x2018;Ł2) = đ??ť(đ?&#x2018;&#x2020;) â&#x2C6;&#x2019; đ??ť(đ?&#x2018;Ł2, đ?&#x2018;&#x2020;)

17)

Bu Ĺ&#x;ekilde elde edilen deÄ&#x;er ilgili Ăśzellik vektĂśrĂźne ait kazanĂ§ deÄ&#x;eridir. En bĂźyĂźk kazanca sahip Ăśzellik vektĂśrĂź aÄ&#x;acÄąn o iterasyonda belirlenen dallanmasÄąnÄą gerĂ§ekleĹ&#x;tirir. 10 MATERYAL VE YĂ&#x2013;NTEM

MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK OLTALAMA WEBSİTELERİNİN TESPİTİ

3. BULGULAR TARTIŞMA Çalışmanın eğitim ve test işlemlerinde WEKA v3.6 veri madenciliği yazılımı kullanılmıştır (Donkin ve ark, 1994). Donanım olarak ise Intel Core i7 6700 HQ işlemciye sahip, 16 GB DDR3 belleğe sahip bir bilgisayar kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan DR, ÇKASA, DVM ve ID3 sınıflandırıcıları veri seti ile ayrı ayrı eğitilmiştir. ÇKASA‘nın eğitim aşamasında aktivasyon fonksiyonu olarak Sigmoid kullanılmıştır. ID3 ‘te eğitim sonucu oluşan ağacın boyutu 58, yaprak sayısı 88 ve eğitim zamanı 0,03 sn. olmuştur. DVM ‘nin eğitim zamanı 0,84 sn. ve ÇKASA ‘nın eğitim zamanı ise 12,98 sn. olmuştur. Test aşamasında 10-fold çapraz geçerlilik tekniği kullanılarak sınıflandırıcıların doğru sınıflandırma performansları elde edilmiştir. Veri kümesi üzerinde yapılan deneysel çalışma sonuçları Tablo 3’te verilmektedir. Tablo 3: Deneysel çalışma sonuçları Çalışma

Yöntem

Önerilen Yöntem-1

Önerilen Yöntem-2

ÇKASA

Önerilen Yöntem-3

DVM

Önerilen Yöntem-4

ID3

Örnek Sayısı

Özellik Sayısı

1353

Doğru Sınıflandırma Oranı (%) 84,87

Eğitim Zamanı (sn) 0,72

88,76

12,98

86,03

0,84

90,76

0,03

Tablo 3’teki deneysel çalışmalar sonucunda DR ile %84,87, ÇKASA ile %88,76, DVM ile %86,03 ve ID3 ile %90,76 doğru sınıflandırma oranları elde edilmiştir. Bu sonuca göre hem eğitim zamanı hem de test sonuçları açısından ID3 yöntemi diğer iki yönteme göre daha başarılı olmuştur. Gerçekleştirilen deneysel çalışma sonucu en başarılı yöntemin sonuçlarının literatürdeki diğer çalışmalar ile karşılaştırması Tablo 4’te sunulmuştur. Tablo 4: Literatür ile karşılaştırma sonuçları Çalışma

Yöntem

Örnek Sayısı

Özellik Sayısı

Abu-Nimeh ve ark. (2007)

2.889

Doğru Sınıflandırma Oranı (%) 95,11

Huang ve ark. (2012)

DVM

12.193

Lakshmi ve Vijaya (2012)

ID3

200

98,5

Abdelhamid ve ark. (2014)

MCAC

1.353

94,5

Mohammad ve ark. (2014a)

ANN

2.500

92,48

Mohammad ve ark. (2014b)

CBA

2.500

95,25

Abdelhamid, (2015)

eMCAC

1.353

94,6

Hadi ve ark. (2016)

FACA

11.055

92,4

Bahnsen ve ark. (2017)

2.000.000

98,7

11.055

94,5

Subasi ve ark. (2017)

LSTM cAntMinerPB RF

2.456

97,36

Ortalama

186.141

95,67

Bu çalışma

ID3

1.353

90,76

Sarhan ve ark. (2017)

11 BULGULAR TARTIŞMA

MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK OLTALAMA WEBSİTELERİNİN TESPİTİ

Tablo 4‘te görüldüğü gibi literatürdeki çalışmaların sınıflandırma başarılarının ortalaması %95,67 ‘dir. Bu oran, bu çalışmanın başarı oranından yüksek olsa da kullandığımız veri setindeki örneklerin sayısının diğer çalışmalardan az olması bunu telafi edebilir. Ayrıca diğer çalışmaların ortalama özellik sayısı bu çalışmada kullanılan özellik sayısından fazladır. Bu da çalışmanın diğer çalışmalardan zaman performansı açısından daha avantajlı olacağını göstermektedir. Ayrıca literatürdeki eski çalışmaların başarı oranlarının çok yüksek olması özellik olarak kullanılan SSL sertifikasının varlığının kullanılmasına bağlıdır. Günümüzde oltalama web sitelerinin neredeyse üçte birinin SSL sertifikasına sahip olduğu göz önünde tutulursa bu çalışmaların artık geçerliliğini yitirdiği ortadadır.

4. SONUÇLAR Kimlik avı hırsızlığı olarak ta bilinen oltalama, çevrimiçi kullanıcıların hassas bilgilerini ele geçirmek suretiyle çeşitli kazançlar elde edilmesidir. Oltalama nedeniyle gün geçtikte daha fazla insan mağdur olmaktadır. Bu nedenle oltalama web sitelerinin tespit edilip kullanıcıların uyarılması önemli bir konudur. Bu çalışmada, bilinen makine öğrenmesi yöntemlerinden ÇKASA, DVM ve ID3 sınıflandırıcıları, UCI veri deposundan elde edilen “Website Phishing Data Set” adlı, 1.353 örnek ve 9 adet özellikten oluşan veri seti üzerinde kullanılarak oltalama web sitelerinin tespiti yapılmıştır. Bir dizi deneysel çalışma sonucunda en yüksek sınıflandırma başarı oranı ID3 sınıflandırıcı ile elde edilmiştir. Son yıllarda oltalama web sitelerinin neredeyse üçte biri kullanıcıların güvenini kazanmak amacıyla SSL sertifikasına sahip olmaktadır. Bu durum, oltalama web sitelerinin otomatik olarak tespitini yaparken SSL sertifikasının sadece varlığına bakarak bir sonuca varılamayacağını ve yeni çalışmaların SSL sertifikasının sahte ve geçerli olup olmadığını göz önünde bulundurarak yapılması gerektiğini göstermektedir. Bu çalışmada, SSL durumu: hatalı, sahte ve normal şeklinde bir özellik olarak kullanılmamıştır. Bu nedenle, çalışmanın sınıflandırma başarısı, daha eski çalışmalar ile karşılaştırılırken bu durum göz önünde bulundurulmalıdır.

5. KAYNAKÇA Abdelhamid, N. (2015). Multi-label rules for phishing classification. Applied Computing and Informatics, 11, 29-46. Abdelhamid, N., Ayesh, A., ve Thabtah, F. (2014). Phishing Detection based Associative Classification Data Mining. Expert Systems With Applications (ESWA), 41, 5948-5959. Abu-Nimeh, S., Nappa, D., Wang, X., ve Nair, S. (2007). A comparison of machine learning techniques for phishing detection. Proceedings of the Anti-Phishing Working Group eCrime Researchers Summit, 60–69. doi:10.1145/1299015.1299021. Alkan, A. (2001). Predictive Data Mining with Neural Networks and Genetic Algorithms, Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilim ve Teknoloji Enstitüsü, İstanbul. Andrew Donkin, Geoffrey Homes, lan H.Witten. (1994). “WEKA: a machine learning workbench”. Bahnsen, A. C., Bohorquez, E. C., Villegas, S., Vargas, J., ve González, F. A. (2017). Classifying phishing URLs using recurrent neural networks, 2017 APWG Symposium on Electronic Crime Research (eCrime), Scottsdale, AZ, 1-8. doi:10.1109/ECRIME.2017. 7945048. Bellanger, M. (2000). Digital processing of signal: theory and practice, John Wiley and Sons, USA. Cassidy, P. (2018). Phishing Activity Trends Report, 3rd Quarter 2017. Anti-Phishing Working Group (APWG), Lexington, MA, USA. APWG.

12 SONUÇLAR

MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK OLTALAMA WEBSİTELERİNİN TESPİTİ

Chapra, S. C., Canale R. P. (2003). Yazılım ve Programlama Uygulamalarıyla Mühendisler İçin Sayısal Yöntemler. (Çevirenler: Hasan Heperkan ve Uğur Kesgin). Literatür Yayıncılık, ISBN: 975-8431-83-8. Cortes, C. ve Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine learning, 20(3), 273-297. Demuth, H. ve Beale, M. (2000). Neural network toolbox user’s guide. Hadi, W., Aburuba, F., ve Alhawari, S. (2016). A new fast associative classification algorithm for detecting phishing websites. Applied Soft Computing, 48, 729-738. Hsu, C.W. ve Lin, C.J. (2002). A comparison of methods for multiclass support vector machines. IEEE transactions on Neural Networks, 13(2), 415-425. Huang, H., Qian, L., ve Wang, Y. (2012). A SVM-based technique to detect phishing urls. Information Technology Journal, 11(7), 921–925. doi:10.3923/itj.2012.921.925. Kaastra, I. ve Boyd, M. (1996). Designing a neural network for forecasting financial and economic time series. Neurocomputing, 10(3), 215-236. Kavzoğlu, T. ve Çölkesen, İ. (2010). Destek vektör makineleri ile uydu görüntülerinin sınıflandırılmasında kernel fonksiyonlarının etkilerinin incelenmesi. Harita Dergisi, 144(7), 73-82. Kim, K.J. (2003). Financial time series forecasting using support vector machines. Neurocomputing, 55(1-2), 307-319. Lakshmi, V, S., ve Vijaya, M. S. (2012). Efficient prediction of phishing websites using supervised learning algorithms. Procedia Engineering, 30, 798–805. doi:10.1016/j.proeng. 2012.01.930. Lancashirea, L. J., Rees, R. C. ve Ball, G. R. (2008). Identification of gene transcript signatures predictive for estrogen receptor and lymph node status using a stepwise forward selection artificial neural network modelling approach, Artificial Intelligence in Medicine, 43(2), 99–111. Lichman, M. (2013). Website Phishing Data Set. UCI Machine Learning Repository [http://archive.ics.uci.edu/ml]. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science. McCulloch, W. ve Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 5,115-133. Mohammad, R. M., McCluskey, T. L., ve Thabtah, F. A. (2014b). Intelligent Rule based Phishing Websites Classification. IET Information Security, 8 (3), 153-160. Mohammad, R. M., Thabtah, F. A., ve McCluskey, T. L. (2014a). Predicting phishing websites based on self-structuring neural network. Neural Computing and Applications, 25 (2), 443458. Nabiyev, V.V. (2003). Artificial inteligence problems-methods-algorithms, Seçkin Publishing, Ankara. Nasrabadi, N.M. (2007). Pattern recognition and machine learning. Journal of electronic imaging, 16(4), 049901. Osowski, S., Siwek, K. ve Markiewicz, T. (2004). MLP and SVM networks-a comparative study. In Signal Processing Symposium, 2004. NORSIG 2004. Proceedings of the 6th Nordic(pp. 3740). IEEE. Osuna, E., Freund, R. ve Girosi, F. (1997). An improved training algorithm for support vector machines. In Neural Networks for Signal Processing. VII. Proceedings of the 1997 IEEE Workshop (pp. 276-285). IEEE. Polat, K. ve Güneş, S. (2007). Breast cancer diagnosis using least square support vector machine. Digital Signal Processing, 17(4), 694-701. 13 KAYNAKÇA

MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK OLTALAMA WEBSİTELERİNİN TESPİTİ

Ryan T. P. (1997). Modern Regression Methods. John Wiley Sons, New York. Quinlan, J. R., (1986). Induction of Decision Trees. Mach. Learn. 1(1), 81-106. Salzberg, S. L. (1994). C4. 5: Programs for machine learning by j. ross quinlan. morgan kaufmann publishers, inc., 1993. Machine Learning, 16(3), 235-240. Sarhan, A. A., Jabri, R., ve Sharieh, A. (2017). Website Phishing Detection Using Dom-Tree Structure and Cant-MinerPB Algorithm Citation. American Journal of Computer Science and Information Engineering, 4(4), 38-42. Shen, X. ve Lin, Y. (2004). Gene expression data classification using SVM-KNN classifier. In Intelligent Multimedia, Video and Speech Processing, 2004. Proceedings of 2004 International Symposium on (pp. 149-152). IEEE. Subasi, A., Molah, E., Almkallawi, F., ve Chaudhery, T. J. (2017). Intelligent Phishing Website Detection using Random Forest Classifier. 2017 International Conference on Electrical and Computing Technologies and Applications (ICECTA), 1-5. Vapnik, V. (1995). The Nature of Statistical Learning Theory. Springer, New York. Vapnik, V. ve Chapelle, O. (2000). Bounds on error expectation for support vector machines. Neural computation, 12(9), 2013-2036.

14 KAYNAKÇA

DOĞRUSAL REGRESYON YAKLAŞIMI KULLANARAK RETİNA GÖRÜNTÜSÜNDEKİ SERT EKSUDALARIN TESPİTİ

DOĞRUSAL REGRESYON YAKLAŞIMI KULLANARAK RETİNA GÖRÜNTÜSÜNDEKİ SERT EKSUDALARIN TESPİTİ Kemal Adem*, Mahmut Hekim *

Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi Enformatik Bölümü, Merkez, Tokat kemal.adem@gop.edu.tr * Sorumlu Yazar

1. GİRİŞ Diyabet hastalığına bağlı oluşan diyabetik retinopati (DR) dünya genelinde görme keskinliğinde azalma ve körlüğün en önde gelen nedenidir (Klein ve ark., 1984). Dünya genelinde yaklaşık 93 milyon insanda DR olduğu ve bu nedenle yaklaşık 28 milyon insanın görme kaybı yaşadığı tahmin edilmektedir (Yau ve ark., 2012). Şekil 1’de 2015 yılında karşılaşılan ve 2040 yılında tahmin edilen diyabet istatistikleri görülmektedir.

Şekil 1: Dünyada diyabet istatistikleri Birçok faktör DR oluşumunda etkin olmasına rağmen en önemli faktör artmış kan glikozu nedenli oluşan ilerlemiş glikasyon son ürünleridir. Damar duvarında oluşan bu bozulma neticesinde damarlarda baloncuklaşma, tıkanıklıklar, damar dışına sızıntılar oluşmaktadır. Diyabete bağlı mikrovasküler ve makrovasküler komplikasyonlar göz damarları ile birlikte tüm vücut damarlarında da görülmektedir (Hiller ve ark., 1988). Böbrek yetmezliği, koroner arter tıkanıklıkları, beyin 15 GİRİŞ

DOĞRUSAL REGRESYON YAKLAŞIMI KULLANARAK RETİNA GÖRÜNTÜSÜNDEKİ SERT EKSUDALARIN TESPİTİ

damarlarındaki tıkanıklığa bağlı inme diyabete bağlı hayati risk taşıyan başlıca sistemik vasküler etkilenim yerleridir. Retinal vasküler dolaşımın invaziv bir girişime gerek duymadan görülebilmesi sistemik hastalıkların monitörizasyonu açısından oldukça önemlidir. Bu açıdan retina muayenesi ile elde edilen veriler diyabetin sistemik tutumlunun bir göstergesidir. Amerika’da yapılan geniş kapsamlı bir çalışma sonuçlarına göre DR varlığı %34 ten %89’a kadar değişen mortalite (ölüm) riski taşımaktadır (Klein ve ark., 1999). Sağlam ve hastalıklı retina görüntüsü Şekil 2’de verilmektedir.

a) Sağlam retina görüntüsü

b) DR hastalıklı retina görüntüsü

Şekil 2: Sağlam ve DR hastalıklı örnek retina görüntüsü Şekil 2’de görüldüğü gibi, sağlam retina görüntüsü ve kırmızı renkte bulunan hemorajiler ile sarımsı renkte bulunan eksudaları barındıran DR hastalıklı retina görüntüsü arasındaki farklılıklar gözle saptanabilmektedir. Retinanın parlak lezyonu olan eksudaların otomatik tespiti ile ilgili çalışmalar incelendiğinde piksellerin parlaklık değerine dayalı bölütlenmesi, istatistiksel özellikler ve diğer görüntü işleme teknikleri (Renk uzayı dönüşümleri, Gabor, Top-hat dönüşümü ve matematiksel morfolojik işlemler) olmak üzere 3 farklı yöntemin kullanıldığı görülmüştür. Parlaklık değeri ile görüntü bölütme temelli çalışmalarda retina görüntülerine kontrast ayarlama, parlaklık ayarlama ve histogram eşitleme gibi ön işlemler uygulandıktan sonra parlaklık değeri ile yapılan eşiklemede 301 görüntü üzerinde %93.1 (Gardner ve ark., 1996); 30 görüntü üzerinde %92.8 (Walter ve ark., 2002); 300 görüntü üzerinde %95 (Niemeijer ve ark., 2007); 58 görüntü üzerinde %100 (Sanchez ve ark., 2008); 372 görüntü üzerinde %98.08 (Zeljkovic ve ark., 2015) doğru sınıflandırma başarısına ulaşılmıştır. Diğer bir çalışmada ise parlaklık değeri eşiklemesi olarak dinamik eşikleme algoritması kullanılarak 80 görüntü üzerinde %100 (Sanchez ve ark., 2009) doğru sınıflandırma başarısı ile eksuda tespiti gerçekleştirilmiştir. İstatistiksel özellikler temelli çalışmalarda retina görüntülerine renk uzayı dönüşümleri, kontrast, parlaklık ayarlama ve adaptif histogram eşitleme ön işlemleri uygulandıktan sonra elde edilen görüntülerin ortalama, standart sapma, varyans, karşıtlık ve çarpıklık gibi istatistiksel özellikleri değerlendirilerek gerçekleştirilen çalışmalarda 301 görüntü üzerinde %93.1 (Gardner ve ark., 1996); 20 görüntü üzerinde %79.62 (Sanchez ve ark., 2004); 39 görüntü üzerinde %98.05 (Sophorak ve ark., 2008); 300 görüntü üzerinde %96 (Osareh ve ark., 2009); 122 görüntü üzerinde %94.61 (Ponnibala ve Vijayachitra, 2014); 1410 görüntü üzerinde %97.56 (Akram ve ark., 2014) ve 200 görüntü üzerinde %93 (Jaya ve ark., 2015) doğru sınıflandırma başarısı ile eksuda tespiti gerçekleştirilmiştir. Diğer görüntü işleme tekniklerine dayanan eksuda tespiti çalışmalarında retina görüntülerine renk uzayı dönüşümleri uygulayarak 200 görüntü üzerinde %93 (Jaya ve ark., 2015), Gabor dönüşümleri uygulayarak 20 görüntü üzerinde %94.73 (Akram ve Khan, 2012), Top-hat dönüşümleri uygulayarak 60 görüntü üzerinde %80 (Sophorak ve ark., 2008); 56 görüntü üzerinde %91.07 16 GİRİŞ

DOĞRUSAL REGRESYON YAKLAŞIMI KULLANARAK RETİNA GÖRÜNTÜSÜNDEKİ SERT EKSUDALARIN TESPİTİ

(Tjandrasa ve ark., 2015) ve matematiksel morfolojik işlemler uygulanarak 88 görüntü üzerinde %70.48 (Welfer ve ark., 2010) doğru sınıflandırma başarısı ile eksuda tespiti gerçekleştirilmiştir. Tablo 1’de eksuda bölgesinin otomatik tespiti ile ilgili çalışmalar ve başarı oranları özetlenmektedir. Tablo 1: Sert eksudaların tespiti ile ilgili çalışmalarda kullanılan teknikler ve başarı oranları Çalışma

Yayın Yılı

Veri Sayısı

Kullanılan Teknikler

Walter ve ark.

2002

Morfolojik İşlemler, Regresyon Watershed Algoritması

92.4

Garcia ve ark.

2007

100

Morfolojik işlemler, YSA Geometrik özellikler

Garcia ve ark.

2009

117

Geometrik Özellik, RBF İstatistiksel özlk. çıkarımı

88.1

Sanchez ve ark.

2009

Kirsch kenar Dinamik eşikleme

95.2

Sanchez ve ark.

2010

144

Geometrik Özellik, KNN İstatistiksel özlk. çıkarımı

94.5

2014

122

Renk uzayı, Adaptif Histogram Eşitleme, ANN Morfolojik İşlemler, İstatistiksel Özellikler

97461

Tjandrasa ve ark.

2015

Kontrast iyileştirme, TopANN hat dönüşümü, Kmeans

91.07

Jaya ve ark.

2015

200

Renk uzayı, dönüşümü

Ponnibala Vijayachitra

tespiti,

Hough

Sınıflayıcı

Regresyon

Fuzzy-SVM

Başarı Oranı

Bu çalışmada damar dışına çıkmış yağ içeren maddelerin (kolestrol) yoğunlaşması sonucu oluşan sert eksudaların tespiti üzerine odaklanılmıştır. Bu amaç için, medikal görüntüleme sistemi ile elde edilen retina görüntülerine sırasıyla parlaklık ayarlama, kontrast iyileştirme, gürültü azaltma, renk uzayı seçimi, piksel temelli görüntü bölütleme ve eşikleme yöntemlerini kullanarak elde edilen ikili görüntüdeki sert eksudalı bölgelerin piksel sayıları elde edilmiştir. Elde edilen piksel sayılarından oluşan özellik veri kümesi doğrusal regresyon yöntemine giriş olarak kullanılmış ve en küçük kareler (LMS) yaklaşımıyla minimizasyonu sağlanan tek değişkenli doğrusal denklem temelli sınıflayıcı yardımıyla hastalık tespiti gerçekleştirilmiştir. Doğrusal regresyon yöntemi, giriş-çıkış arasında doğrusal bir denklem bulmayı amaçlayan bir regresyon analizidir ve iki değişken arasındaki ilişkiyi matematiksel bir denklemle modelleyen en basit sınıflayıcı olarak kullanılabilir. Ancak, literatür araştırması, diyabetik retinopati hastalığı bulgularından olan retinadaki sert eksuda tespiti için tek değişkenli doğrusal denklem temelli sınıflayıcı yaklaşımının herhangi bir incelemesinin yapılmadığını göstermiştir. Bu yüzden, bu makalede diyabetik retinopatiye ilişkin sert eksudaların tespitinde yöntemin etkisi göz doktorlarının referans sonuçları ile karşılaştırılmıştır.

2. MATERYAL VE YÖNTEM Retina görüntüleri ImageRet veritabanı içerisinde bulunan DIARETDB1 veri tabanından alınmıştır. Alınan 80 görüntünün 40 örneği normal, diğer 40 örneği ise sert eksuda temelli DR hastalarından alınan görüntü örnekleridir. Tüm görüntüler 1500 x 1152 boyutlarında, png resim formatında bulunmaktadır. Uygulamalarda 4 GB bellekli, i5-2400 modeli 3.1 GHz hıza sahip çift çekirdek işlemcili bilgisayar ile MATLAB R2011 yazılımı kullanılmıştır. 17 MATERYAL VE YÖNTEM

DOĞRUSAL REGRESYON YAKLAŞIMI KULLANARAK RETİNA GÖRÜNTÜSÜNDEKİ SERT EKSUDALARIN TESPİTİ

Bu çalışmada, DiaretDB veri tabanından alınan ham retina görüntülerine Şekil 3’te görüldüğü gibi sırasıyla, parlaklık ayarlama, kontrast iyileştirme, gürültü azaltma, renk uzayı seçimi, optik disk eleme ve eşikleme yöntemleri uygulanarak sert eksudalı bölgelerin piksel sayısı elde edilmiş ve DR hastalığının tespitinde lineer regresyon temelli bir sınıflayıcıya giriş olarak kullanılmıştır.

Şekil 3: Sert Eksudaların tespiti için izlenen akış diyagramı Parlaklık ayarlama ve kontrast iyileştirme aşamasında, ilk olarak görüntünün histogramı çıkartılmıştır. Görüntünün histogramından resmin parlaklık kalitesine ilişkin bir ön-bilgi sağlanabilir. Genel olarak dar bir alanda sıkışan histogram kontrast azlığını gösterir. Görüntü kalitesini arttırmak için her piksel parlaklığı yeni bir parlaklığa dönüştürülerek görüntü histogramı istenilen biçime sokulur. Eğer görüntünün histogramı tüm parlaklık seviyelerini kapsamıyorsa resmin kontrastını artırmak için minimum ve maksimum renk değerleri, bütün parlaklık seviyelerini kapsayacak şekilde açılarak kontrast iyileştirme yapılabilir (Gonzalez ve Woods, 2002). Kontrast iyileştirmesi yapılmış görüntünün histogramı Şekil 4’te gösterilmektedir.

18 MATERYAL VE YÖNTEM

DOĞRUSAL REGRESYON YAKLAŞIMI KULLANARAK RETİNA GÖRÜNTÜSÜNDEKİ SERT EKSUDALARIN TESPİTİ

Şekil 4: Retina görüntüsü ve kontrast iyileştirilmesi yapılmış görüntü histogramı Şekil 4’te görüldüğü gibi, çalışmada retina görüntüsünün kalitesini arttırmak için her piksel parlaklığı yeni bir parlaklık değerine dönüştürülerek görüntü histogramı istenilen biçime sokulmuş ve kontrast iyileştirmesi yapılmıştır. Görüntü histogramında, her parlaklık seviyesinde toplam kaç piksel olduğu görülmektedir. Renk uzayı seçimi aşamasında RGB renk uzayının Green (G) kanalı kullanılarak optik disk bölgesi ve sert eksudalı bölgeler tespit edilmiştir. Optik disk bölgesinin parlaklık değerleri sert eksudalı bölgelerin parlaklık değerlerine çok yakın olduğu için öncelikle optik disk bölgesi görüntüden atılmış ve daha sonra ortalama eşikleme değeri ile sert eksudalı bölgeler tespit edilmiştir. Gürültü azaltma aşamasında, sayısal görüntüler elde edilirken çevresel nedenlerden dolayı görüntüde oluşan gürültüyü azaltmak için etkili bir yöntem olan medyan filtresi kullanılmıştır. Medyan filtresinin genel amacı görüntüyü oluşturan pikseller arasındaki keskin geçişleri yumuşatmak için komşu piksellerin orta değerini seçmektir (Gonzalez ve Woods, 2008). Şekil 5’de orijinal retina görüntüsüne parlaklık ayarlama, gürültü azaltma ve kontrast iyileştirme yöntemlerinin kullanılmasıyla elde edilen sonuçlar gösterilmektedir.

19 MATERYAL VE YÖNTEM

DOĞRUSAL REGRESYON YAKLAŞIMI KULLANARAK RETİNA GÖRÜNTÜSÜNDEKİ SERT EKSUDALARIN TESPİTİ

a) Ham retina görüntüsü

c) Kontrast iyileştirmesi yapılmış görüntü

b) Gri’ye çevrilmiş ve medyan filtresi uygulanmış görüntü

Şekil 5: Retina görüntüleri ve morfolojik işlemler Şekil 5.a’da görülen orijinal retina görüntüsü gri seviye formatına dönüştürüldükten sonra etkin bir gürültü azaltma tekniği medyan filtresi uygulanarak Şekil 5.b’deki gürültüsü azaltılmış görüntü elde edilmiştir. Şekil 5.c’de görüldüğü gibi, gürültü azaltılmış retina görüntüsündeki bölgelerin daha net ayırt edilebilmesi için en çok kullanılan ve etkin bir kontrast iyileştirme tekniği olan uyarlamalı histogram eşitleme tekniği kullanılarak kontrast iyileşmesi sağlanmıştır. Uyarlamalı histogram eşitleme yerel veri üzerinde iyileştirme işlemini gerçekleştirir. Bu yöntemde görüntü dikdörtgen bölgelere ayrılır ve her bir bölgeye standart histogram eşitleme işlemi uygulanır. Alt bölgelere histogram eşitleme işlemi uygulandıktan sonra bilineer enterpolasyon yöntemi ile birleştirilerek iyileştirilmiş görüntü elde edilir (Yoon ve ark., 2009). Optik disk eleme aşamasında, optik disk bölgesinin parlaklık değeri ve kapladığı alan bilgisi kullanılarak piksel bazlı görüntü bölütleme yardımıyla optik disk bölgesi tespit edilmiş ve retina görüntüsünden elenmesi sağlanmıştır. Bu sayede, sert eksuda lezyonlarının bulunduğu bölgelerin parlaklık değerleri ile optik disk bölgesinin parlaklık değerlerinin birbirine çok yakın olma sorunu ortadan kaldırılmıştır. Şekil 6’da optik disk elemesi sağlanan retina görüntü örneği gösterilmektedir. 20 MATERYAL VE YÖNTEM

DOĞRUSAL REGRESYON YAKLAŞIMI KULLANARAK RETİNA GÖRÜNTÜSÜNDEKİ SERT EKSUDALARIN TESPİTİ

b) Optik disk bölgesinin görüntüden elenmiş durumu

a) Optik disk bölgesinin tespiti

Şekil 6: Retinadaki optik disk bölgesinin elenmesi Şekil 6’da görüldüğü gibi, kontrastı iyileştirilmiş görüntüye optik diskin parlaklık değeri ve kapladığı alan bilgisine eşikleme uygulanarak optik disk bölgesi tespit edilmiş ve elenmiştir Bu sayede optik disk bölgesi ile sert eksudalı bölgelerin karışması engellenmiştir. Eşikleme aşamasında, sert eksudalı bölgelerin tespiti için manüel eşikleme yöntemi kullanılmıştır. Manüel eşikleme yöntemi, görüntülerdeki nesneyi arka plandan ayırmak için kullanılan en basit ve en sık kullanılan tekniklerden biridir (Kittler ve Illingworth, 1986; Bin ve Jain, 1997). Manüel eşikleme yönteminde öncelikle görüntünün gri seviye formatına dönüştürülmesi gerekmektedir. Gri seviyeye dönüştürülen görüntünün histogramından yararlanılarak tespit edilen eşik değeri ile görüntünün ikili bir resme dönüştürülmesine manüel eşikleme adı verilir. Bu ikili resmin 1 olduğu yerler görüntüden çıkarılmak istenen nesnenin yerlerini gösterirken, 0 olan yerler ise arka planı göstermektedir. Manüel eşikleme yönteminde eşik değeri, histogramın şekline ve nesnenin özelliklerine bakılarak seçilmektedir (Ridler ve Calvard, 1978; Yasuda ve ark., 1980; Tsai, 1985). Eşik değeri olarak sert eksudalı bölgelerin ortalama parlaklık değeri kullanılmıştır. Parlaklık değeri temelli manüel eşikleme sonucu oluşan görüntüler Şekil 7 a ve b’de gösterilmektedir.

a) Sert eksudalı bölgelerin tespiti için manüel eşikleme örneği

b) Sert eksudalı bölgelerin retinadaki görünümü

Şekil 7: Retinadaki sert eksudalı bölgeler 21 MATERYAL VE YÖNTEM

DOĞRUSAL REGRESYON YAKLAŞIMI KULLANARAK RETİNA GÖRÜNTÜSÜNDEKİ SERT EKSUDALARIN TESPİTİ

Eşikleme değeri olarak sert eksudalı bölgelerin parlaklık değerlerinin ortalaması hesaplanmıştır. Çalışmada bu değer 124 olarak bulunmuştur. Eşikleme yöntemi sonucu sınıflandırmada kullanılacak özellik veri kümesi olarak sert eksudalı bölgelerin piksel sayısı seçilmiştir. Sınıflandırma aşamasında, manüel eşikleme ile elde edilen piksel sayılarından oluşan özellik veri kümesi doğrusal regresyon yöntemine giriş olarak kullanılmış ve tek değişkenli doğrusal denklem temelli sınıflayıcı yardımıyla hastalık tespiti gerçekleştirilmiştir. En temel sınıflandırma aracı, girişçıkış arasında doğrusal bir denklem bulmayı sağlayan regresyon analizidir. Başka bir deyişle, regresyon analizi iki değişken arasındaki ilişkinin matematiksel bir denklemle modellenmesidir. Tek değişkenli doğrusal bir regresyon denklemi Eşitlik 1’de gösterilir.

Y   0  1 X , i  1,2,..., n

Eşitlik 1’de yer alan β0 ve β1 terimlerinin değerini bulmak için en sık kullanılan yöntem en küçük kareler (EKK) yöntemidir (Chapra ve Canale, 2003). EKK yöntemi, karesel hataların toplamını en küçük yapan denklem katsayılarını bulmaya çalışır. Hata (εi) terimini, hesaplanan değer (Yi) ile beklenen değer (Di) arasındaki fark oluşturmaktadır (Ryan 1997) ve EKK optimizasyon problemi Eşitlik 2’deki gibi gösterilir. 2 2 L  min    i2   min   Di  Yi    min   Di  0  1 X i    i   i   i 

EKK yönteminin β0 ve β1 katsayıları hakkındaki tahminlerini elde edebilmek için Eşitlik 2’nin bu katsayılara göre kısmi türevleri sıfıra eşitlenirse Eşitlik 3 bulunur. n n n n  X i Di     X i   Di    i 1  i 1  1   i 1 2 n n n  X i2   X i   i 1  i 1 

0 

Di  1  X i  i 1 i 1 n

EKK temelli doğrusal regresyon modeli doğrusal ve tek değişkenli olması nedeniyle hesaplama karmaşıklığı yönünden düşük maliyete sahiptir. Bu yüzden, bu çalışmada sınıflayıcı model olarak doğrusal regresyon analizi temelli sınıflayıcı seçilmiş ve sert eksudalı bölgelerin piksel sayısı giriş olarak kullanılarak diyabetik retinopati hastalığının tespiti yapılmıştır.

3. SONUÇLAR VE TARTIŞMA Bu makalede, DR hastalığının önemli bir aşaması olan sert eksuda lezyonlarının tespiti üzerine odaklanılmıştır. Bu amaç için, DiaretDB1 veri tabanından alınan retina görüntülerine sırasıyla parlaklık ayarlama, kontrast iyileştirme, gürültü azaltma, renk uzayı seçimi, optik disk eleme ve eşikleme teknikleri kullanılarak özellik veri kümesi elde edilmiştir. DR hastalığı tespiti için hesaplama karmaşıklığının az olması nedeniyle doğrusal regresyon kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma performansı 5 parçalı çapraz geçerlilik yöntemi ile analiz edilmiştir. K-parçalı çapraz geçerlik yöntemi eldeki veri üzerinde yöntemlerin tarafsız olarak testine imkan veren bir geçerlik yöntemidir. Çalışmada, K değeri 5 seçilmiş ve eldeki veri kümesi beş parçaya ayrılmıştır. Bu parçaların dördü birleştirilip eğitim verisi ve diğer parça da test verisi olarak kullanılmıştır. Her seferinde farklı bir parça test için kullanılmak üzere bu işlem beş kez tekrarlanmış, sonuçta beş ayrı test sonucu elde edilmiştir. Bu değerlerin ortalaması genel başarı ölçütü olarak değerlendirilmiştir. Başarı değerlendirmesinde en sık tercih edilen yöntem doğru sınıflandırma oranıdır ve kullanılan sınıflandırıcının doğru olarak sınıflandırdığı örnek sayısının veri kümesindeki tüm örneklerin sayısına 22 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DOÄ&#x17E;RUSAL REGRESYON YAKLAĹ&#x17E;IMI KULLANARAK RETÄ°NA GĂ&#x2013;RĂ&#x153;NTĂ&#x153;SĂ&#x153;NDEKÄ° SERT EKSUDALARIN TESPÄ°TÄ°

oranÄąnÄą gĂśsterir. Sert eksudalarÄąn tespiti Ăźzerine literatĂźrde yapÄąlan Ă§alÄąĹ&#x;malar ile Ăśnerilen Ă§alÄąĹ&#x;manÄąn veri sayÄąsÄą, Ăśzellik Ă§Äąkarma iĂ§in kullanÄąlan gĂśrĂźntĂź iĹ&#x;leme teknikleri, sÄąnÄąflayÄącÄąlarÄą ve baĹ&#x;arÄą oranlarÄąnÄąn karĹ&#x;ÄąlaĹ&#x;tÄąrÄąlmasÄą Tablo 2â&#x20AC;&#x2122;de verilmiĹ&#x;tir. Tablo 2: Sert eksudalarÄąn tespiti ile ilgili Ă§alÄąĹ&#x;malarda kullanÄąlan teknikler ve baĹ&#x;arÄą oranlarÄą YayÄąn adÄą

YayÄąn YÄąlÄą

Veri SayÄąsÄą

KullanÄąlan Teknikler

Walter ve ark.

2002

Morfolojik Ä°Ĺ&#x;lemler, AlgoritmasÄą

Watershed

Garcia ve ark.

2007

100

Morfolojik Ăśzellikler

Geometrik

Garcia ve ark.

2009

117

Geometrik Ă&#x2013;zellik, Ä°statistiksel Ăśzlk. RBF Ă§ÄąkarÄąmÄą

88.1

Sanchez ve ark.

2009

Kirsch kenar eĹ&#x;ikleme

95.2

Sanchez ve ark.

2010

144

Ponnibala ve 2014 Vijayachitra

122

Tjandrasa ark.

2015

200

Renk uzayÄą, Hough dĂśnĂźĹ&#x;ĂźmĂź

FuzzySVM

Morfolojik Ä°Ĺ&#x;lemler, dĂśnĂźĹ&#x;ĂźmĂź, EĹ&#x;ikleme

Regresyon

Jaya ve ark.

Ă&#x2013;nerilen Ă§alÄąĹ&#x;ma 2018

iĹ&#x;lemler,

tespiti,

Dinamik

SÄąnÄąflayÄącÄą

BaĹ&#x;arÄą OranÄą

Regresyon

92.4

YSA

Regresyon

Geometrik Ă&#x2013;zellik, Ä°statistiksel Ăśzlk. KNN Ă§ÄąkarÄąmÄą Renk uzayÄą, Adaptif Histogram EĹ&#x;itleme, Morfolojik Ä°Ĺ&#x;lemler, ANN Ä°statistiksel Ă&#x2013;zellikler Kontrast iyileĹ&#x;tirme, Top-hat ANN dĂśnĂźĹ&#x;ĂźmĂź, Kmeans

Renk uzayÄą

94.5 94.61 91.07

Tablo 2â&#x20AC;&#x2122;de gĂśrĂźldĂźÄ&#x;Ăź Ăźzere sert eksudalarÄąn tespiti iĂ§in morfolojik iĹ&#x;lemler ve eĹ&#x;ikleme gibi temel gĂśrĂźntĂź iĹ&#x;leme tekniklerini kullanarak %95 gibi doÄ&#x;ru sÄąnÄąflandÄąrma oranÄą ile literatĂźrdeki diÄ&#x;er Ă§alÄąĹ&#x;malara gĂśre daha yĂźksek bir baĹ&#x;arÄą saÄ&#x;lamÄąĹ&#x;tÄąr. DoÄ&#x;ru sÄąnÄąflandÄąrma oranlarÄąnÄą deÄ&#x;erlendirmek iĂ§in en sÄąk kullanÄąlan yĂśntem ROC eÄ&#x;risidir (Hanley ve McNeill, 1983). Bu eÄ&#x;ri Ă§izilirken test iĹ&#x;lemi sÄąrasÄąnda karar vermek amacÄąyla kullanÄąlan bir deÄ&#x;iĹ&#x;kenin aldÄąÄ&#x;Äą tĂźm deÄ&#x;erlerin hesaplanacak duyarlÄąlÄąk deÄ&#x;erlerinin, yanlÄąĹ&#x; pozitif oranÄąna (1 - ĂśzgĂźllĂźk) karĹ&#x;Äą noktalanmasÄą ile elde edilir. ROC eÄ&#x;risinin altÄąnda kalan alan incelenerek sÄąnÄąflandÄąrmanÄąn doÄ&#x;ruluÄ&#x;u hakkÄąnda yorum yapÄąlabilmektedir. Sert eksudalÄą hastalarÄąn sÄąnÄąflandÄąrmasÄą sonucunda oluĹ&#x;an duyarlÄąlÄąk, ĂśzgĂźllĂźk ve toplam doÄ&#x;ru sÄąnÄąflandÄąrma (TDS) oranlarÄą EĹ&#x;itlik 4,5 ve 6â&#x20AC;&#x2122;da hesaplanmaktadÄąr. đ??ˇđ?&#x2018;&#x192;

đ??ˇđ?&#x2018;˘đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x161;¤đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x161;¤đ?&#x2018;&#x2DC; = đ??ˇđ?&#x2018;&#x192;+đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018; = 39+3 = 0,928 đ??ˇđ?&#x2018;

Ă&#x2013;đ?&#x2018;§đ?&#x2018;&#x201D;Ăźđ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122;Ăźđ?&#x2018;&#x2DC; = đ??ˇđ?&#x2018; +đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;&#x192; = 37+1 = 0,973 đ?&#x2018;&#x2021;đ??ˇđ?&#x2018;&#x2020; =

đ??ˇđ?&#x2018;&#x192;+đ??ˇđ?&#x2018; đ??ˇđ?&#x2018;&#x192;+đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;&#x192;+đ??ˇđ?&#x2018; +đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;

76 80

= 0,95

4) 5) 6)

EĹ&#x;itlik 4â&#x20AC;&#x2122;deki duyarlÄąlÄąk oranÄą, gerĂ§ek hastalar iĂ§inden hastalarÄą ayÄąrma olasÄąlÄąÄ&#x;ÄądÄąr. EĹ&#x;itlik 5â&#x20AC;&#x2122;deki ĂśzgĂźllĂźk oranÄą ise gerĂ§ek saÄ&#x;lamlar iĂ§inden saÄ&#x;lamlarÄą ayÄąrma olasÄąlÄąÄ&#x;ÄądÄąr. DuyarlÄąlÄąk ve ĂśzgĂźllĂźk birleĹ&#x;tirilerek tek bir ĂślĂ§Ăź elde edilmek istendiÄ&#x;inde kullanÄąlan ĂślĂ§Ăźlerden biri olan toplam doÄ&#x;ru sÄąnÄąflandÄąrma oranÄą da EĹ&#x;itlik 6â&#x20AC;&#x2122;daki gerĂ§ekte testin hasta ve saÄ&#x;lam olanlarÄąn toplam doÄ&#x;ru tanÄą oranÄąna bĂślĂźnmesiyle bulunmaktadÄąr. Sert eksudalÄą hastalarÄąn bulunmasÄą iĂ§in hesaplanan duyarlÄąlÄąk ve ĂśzgĂźllĂźk deÄ&#x;erleri kullanÄąlarak elde edilen ROC eÄ&#x;risi Ĺ&#x17E;ekil 8â&#x20AC;&#x2122;de gĂśsterilmektedir. 23 SONUĂ&#x2021;LAR VE TARTIĹ&#x17E;MA

DOĞRUSAL REGRESYON YAKLAŞIMI KULLANARAK RETİNA GÖRÜNTÜSÜNDEKİ SERT EKSUDALARIN TESPİTİ

Şekil 8: Sert eksudalı hastaların tespitine ilişkin ROC eğrisi Şekil 8’de görüldüğü gibi, sağlıklı ve sert eksuda (hastalıklı) görüntülerini ayırmadaki doğruluk oranını belirlemek için ROC eğrisinin altında kalan alan kullanılmaktadır. ROC eğrisinin altında kalan alanın büyüklüğü yapılan sınıflandırmanın doğruluğunu göstermektedir. ROC eğrisinden de görüldüğü gibi bu makalede önerilen yaklaşım yüksek sınıflandırma başarı oranlarını yakalamıştır.

4. SONUÇ Bu makalede, diyabetik retinopati hastalığının bulgularından biri olan sert eksudaların tespiti için doğrusal regresyon yaklaşımına dayalı teşhis karar destek mekanizması önerilmiştir. Bu amaç için, retina görüntülerine sırasıyla parlaklık ayarlama, kontrast iyileştirme, gürültü azaltma, renk uzayı seçimi, optik disk eleme ve eşikleme kullanarak oluşturulan ikili görüntüdeki sert eksudalı bölgelerin piksel sayıları hesaplanmış ve bu değerler sert eksuda lezyonlarının tespit edilmesi için doğrusal regresyon yönteminde özellik vektörü olarak kullanılmıştır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmada diyabetik retinopati hastalığının tespiti için retinadaki sert eksuda bölgelerindeki piksel sayısı doğrusal regresyon analizi temelli sınıflayıcıya giriş olarak verilmiştir. Önerilen yaklaşım %95’lik bir toplam doğru sınıflandırma oranı sağlamıştır ve bu başarı oranı ile diyabetik retinopati hastalığının önemli aşamalarından biri olan sert eksudaların tespiti için medikal karar destek mekanizması sistemi olarak kullanılabileceğini göstermiştir.

5. KAYNAKÇA Bin Y. ve Jain A.K. (1997). Address Block Location on Complex Mail Pieces. Accepted for oral presentation at the International Conference on Document Analysis and Recognition, 18-20 Ağustos, Ulm, Germany. Chapra, S. C., Canale, R. P. (Çevirenler: Hasan Heperkan ve Uğur Kesgin). (2003). Yazılım Ve Programlama Uygulamalarıyla Mühendisler İçin Sayısal Yöntemler. Literatür Yayıncılık, ISBN: 975-8431-83-8.

24 SONUÇ

DOĞRUSAL REGRESYON YAKLAŞIMI KULLANARAK RETİNA GÖRÜNTÜSÜNDEKİ SERT EKSUDALARIN TESPİTİ

García, M., Hornero, R., Sánchez, C. I., López, M. I., Díez, A. (2007). Feature Extraction and Selection for the Automatic Detection of Hard Exudates in Retinal Images. Proceedings of the 29th Annual International Conference of the IEEE EMBS Cité Internationale, Lyon, France. García, M., Sánchez, C. I., Poza, J., López, M. I., Hornero, R. (2009). Detection of hard exudates in retinal images using a radial basis function classifier. Ann. Biomed. Eng., vol. 37, pp.1448–1463. Gardner, G.G., Keating, D., Williamson, T.H., Elliott, A.T. (1996). Automatic detection of diabetic retinopathy using an artificial neural network:a screening tool, Br.J. Ophthalmol. 80, 940– 944. Giancardo, L., Meriaudeau, F., Karnowski, T.P., Li, Y., Garg, S., Tobin, K.W., Chaum, E. (2012). Exudate-based diabetic macular edema detection in fundus images using publicly available datasets, Med.ImageAnal. 16 (1), 216–226. Gonzales, R.C., Woods, R.E. (2002). Digital Image Processing. Prentice Hall Inc., New Jersey, pp. 349-408. Gonzalez, R.C, Woods R.E. (2008). Digital Image Processing, 3nd ed., Prentice-Hall (2008). Gönül, Ş., Kadıoğlu, E. (2013). Retina Sinir Lifi Tabakası ve Diyabet, Tıp Araştırmaları Dergisi; 11(2) : 87-93. Hanley J.A. ve McNeil B.J. (1983). The meaning and use of the area under a receiver operating characterristic cure , Radiology, 143, 29-36. Harangi, B., Antal, B., Hajdu, A. (2012). Automatic exudate detection with improved naivebayes classifier. In IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems, pages 1–6. Hiller R, Sperduto RD, Podgor MJ, Ferris FL, 3rd, Wilson PW. (1988). Diabetic retinopathy and cardiovascular disease in type II diabetics. The Framingham Heart Study and the Framingham Eye Study. Am J Epidemiol. 128 (2):402-9. Jaya, T., Dheeba J. ve Singh N. A. (2015). Detection of hard exudates in colour fundus images using fuzzy support vector machine-based expert system. Journal of digital imaging. 1-8. Kittler, J. ve Illingworth J. (1986). Minimum Error Thresholding. Pattern Recognition, 19 (1), 41-47. Klein R, Klein BE, Moss SE, Cruickshanks KJ. (1999). Association of ocular disease and mortality in a diabetic population. Arch Ophthalmol. 117 (11):1487-95. Klein R, Klein BE, Moss SE, Davis MD, DeMets DL. (1984). The Wisconsin epidemiologic study of diabetic retinopathy. III. Prevalence and risk of diabetic retinopathy when age at diagnosis is 30 or more years. Arch Ophthalmol; 102:527–532. Niemeijer, M., vanGinneken, B., Russell, S.R., Suttorp-Schulten, M.S.A., Abramoff, M. D. (2007). Automated detection and differentiation of drusen, exudates and cotton-wool spots in digital color fundus photographs for diabetic retinopathy diagnosis, Invest. Ophthalmol. VisualSci. 48 (5), 2260–2267. Ponnibala, M. ve Vijayachitra S. (2014). A sequential learning method for detection and classification of exudates in retinal images to assess Diabetic Retinopathy. Journal of Biological Systems. 22 (03), 413-428. Ridler, T.W. ve Calvard, S. (1978). Picture Thresholding Using an iterative selection Method. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybern., 8 (8), 632-632. Ryan, TP. (1997). Modern Regression Methods. John Wiley Sons, New York. Sanchez, C.I., Garcia, M., Mayo, A., Lopez, M.I., Hornero, R. (2009). Retinal image analysis based on mixture models to detect hard exudates, Med. Image Anal. 13 (4) 650–658. 25 KAYNAKÇA

DOĞRUSAL REGRESYON YAKLAŞIMI KULLANARAK RETİNA GÖRÜNTÜSÜNDEKİ SERT EKSUDALARIN TESPİTİ

Sánchez, M. Niemeijer, M.S.A. Suttorp-Schulten, M.D. Abràmoff ve van Ginneken B. (2010). "Improving hard exudate detection in retinal images through a combination of local and contextual information", in: IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, pp. 5-8. Sinthanayothin, C., Boyce, J.F., Williamson, T.H., Cook, H.L., Mensah, E., Lal, S., Usher, D. (2002). Automated detection of diabetic retinopathy on digital fundus images, DiabeticMed. 19 (2), 105–112. Sopharak, A., ThetNew, K., Aye Moe, Y.N., Dailey, M., Uyyanonvara, B. (2008). Automatic exudate detection with a naive Bayes classifier, in:International Conference on Embedded Systems and Intelligent Technology, pp.139–142. Tjandrasa, H., Arieshanti I. ve Anggoro R. (2015). Classification of non-proliferative diabetic retinopathy based on segmented exudates using k-means clustering. International Journal of Image, Graphics and Signal Processing. 7 (1), 1. Tsai, W.H. (1985). Moment-preserving thresholding: A new approach. Graphical Models and Image Processing, 19, 377-393. Walter, T., Klein, J.C. Massin, P., Erginay A. (2002). A contribution of image processing to the diagnosis of diabetic retinopathy detection of exudates in color fundus images of the human retina, IEEE Trans. Med. Imaging 21 (10), 1236–1243. Wisaeng, K., Hiransakolwong N., Pothiruk, E. (2013). Automatic detection of retinal exudates using a support vector machine. Applied Med. Inform., 32:33-42. Yasuda, Y., Dubois, M., Huang, T.S. (1980). Data Compression for check Processing Machines. Proceeding of IEEE, 68 (7), 874-885. Yau JW, Rogers SL, Kawasaki R, et al. (2012). Global prevalence and major risk factors of diabetic retinopathy. Diabetes Care. 35 (3):556-64. Yoon H, Han Y, ve Hahn H. (2009). Image Contrast Enhancement based Sub-histogram Equalization Technique without Over-equalization Noise. International Journal of Computer Science and Engineering. 3 (2). Zhang, X., Thibault, G., Decencière, E., Marcotegui, B., Laÿ, B., Danno, R., Cazuguel, G., Quellec, G., Lamard, M., Massin, P., Chabouis, A., Victor, Z., Erginay, A. (2014). Exudate Detection in Color Retinal Images for Mass Screening of Diabetic Retinopathy, Medical Image Analysis, doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2014.05.004.

26 KAYNAKÇA

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ Atilla Ergüzen, Erdal Erdal*, Saliha Keskin, , Murat Lüy *

Kırıkkale Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Kırıkkale erdalerdal@kku.edu.tr * Sorumlu Yazar

1. GİRİŞ Dünya daha bağlantılı hale geldikçe, elektronik hizmetlere bağımlılık da artmaktadır. Banka işlemleri, kredi kartı numaraları ve telekomünikasyon hizmetleri ile kablolu veya kablosuz internet üzerinden hassas bilgiler yaygın olarak paylaşılmaktadır. Bilgisayar ve iletişim sistemlerinde değerli verileri yetkisiz kişilerden uzak tutmak ve değiştirilmediğinden emin olmak için veri depolama ve veri iletiminde güvenilir araçların kullanılması gerekmektedir. Güvenlik sistemleri, bilgi içeriğinde herhangi bir değişikliği ve bilgiye izinsiz erişimi engelleyerek nesneler arasındaki iletişimde önemli bir rol oynamaktadır. Kriptoloji (Şekil 1), iletişimde ve depolamada güvenliği sağlayan şifreleme yöntemlerini ve bu yöntemlerin güvenirliğini inceleyen bilim dalıdır [1]. Kriptoloji

Kriptografi

Kriptanaliz

Simetrik Şifreleme

Blok Şifreleme

DES, 3DES, AES, IDEA..

Asimetrik Şifreleme

RSA, DSA, Diffie Hellman..

Akış Şifreleme

A5/1, OTP, RC4, RC5..

Şekil 1: Kriptolojinin sınıflandırılması Kriptoloji; şifrelenmiş verileri deşifre etmeye odaklanan "Kriptanaliz" ve şifreleme anahtarlarını ve ilgili algoritmaları oluşturup geliştirmeye odaklanan "Kartografiyi" içeren matematiksel bir çalışma alanıdır. Kriptanalizin, şifreleme algoritmalarının nasıl çalıştıklarını anlayıp bunları zayıflatma teknikleri bulmak amacıyla şifreleme sistemlerinin incelenmesidir. Yani, kriptanalistler, şifreleme anahtarı veya şifrelemek için kullanılan algoritma bilgisi olmaksızın şifreli bir metni çözmeye çalışırlar. Kriptanalizin amacı kripto grafik algoritmalarını zayıflatmak ya da başka bir şekilde bozmak olsa da, kriptanalistler araştırma sonuçları kriptograflar tarafından kusurlu algoritmaların geliştirilmesi ya da değiştirilmesi için kullanılmaktadır [2]. Kriptanalizin kavramları son derece uzmanlaşmış ve karmaşık olduğundan, bu yazıda sadece kartografinin arkasındaki bazı kavramlara odaklanılmıştır.

27 GİRİŞ

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

Milyonlarca insan arasında önemli bir iletişim sağlandığı ve e-ticaretin de giderek yaygınlaştığı bu dönemde güvenlik, ele alınması gereken önemli bir konu haline gelmiştir. Özellikle de Internet gibi herhangi güvenilmeyen bir ortam üzerinden iletişim kurulurken kartografi gerekmektedir [3]. Kartografi, şu anda herhangi bir güvenlik sistemi için kilit yapıyı oluşturmaktadır. Verilerin veya mesajların başka herhangi bir yetkisiz erişime maruz kalmasını önlemek için, bilgiyi matematiksel olarak oluşturulan kodlarla gizlemekte ayrıca verinin bütünlüğünü, doğruluğunu ve güvenliğini de sağlamaktadır [4]. •

Gizlilik: Hassas bilgilerin yalnızca yetki verilen kullanıcılar / kuruluşlar tarafından erişilebilmesini garanti etmektir. İki veya daha fazla tarafın bir haberleşme esnasında gizliliğin amacı, yalnızca bu iki tarafın verileri anlayabileceğini garanti etmektir.

•

Veri bütünlüğü: Verilerin yetkisiz bir şekilde değiştirilmesi engellenmektedir.

•

Kimlik Doğrulama: Tanımlama ile ilgili bir hizmettir. Bu işlev hem varlıklar hem de bilgilerin kendisi için geçerlidir. Bir iletişime giren iki taraf birbirini tanımlamalıdır. Bir kanal üzerinden gönderilen bilgilerin kaynağı, veri içeriği, gönderilen zaman vb. doğrulanmış olması gerekmektedir. Kimlik doğrulama genellikle varlık kimlik doğrulaması ve veri kaynağı kimlik doğrulaması şeklinde sağlanmaktadır.

•

Reddedilemezdik: Bir kuruluşun önceki taahhütleri veya eylemleri inkâr etmesini engelleyen bir hizmettir. Örneğin, bir mülk başka bir kuruluş tarafından satın alınmışsa daha sonra satın alan kuruluş bu yetkilendirmeyi reddedememeli / inkâr edememelidir[4].

Standartlaştırılmış güvenlik protokolleri, temel şifreleme tekniklerini, yani simetrik ya da asimetrik şifreleme tekniğini ve güvenli karma işlevlerini kullanmaktadır. Simetrik şifreleme tekniğinde, şifreleme ve deşifreleme için aynı özel anahtarları kullanılmaktadır. Açık anahtar şifreleme olarak da bilinen asimetrik şifreleme tekniğinde ise her bir varlığın gizlemesi gereken bir özel anahtarı ve tarafların her birine dağıtılmış olan bir açık anahtarı olmak üzere iki anahtar kullanılmaktadır [1].

2. GÜVENLİK İNCELEMESİ

MEKANİZMASINA

DAYALI

LİTERATÜR

Sachdev ve diğerleri (2013), güvenliğin önemli rol oynadığı bulut ortamında veri güvenliği için simetrik şifreleme türü olan Gelişmiş Şifreleme Standardının (AES), diğer algoritmalara kıyasla daha az bellek tüketimi ve daha az hesaplama süresi sağlayacağını savunmuşlardır. Her bulut altyapısının kendi güvenlik güçleri olmasına rağmen; Kullanıcı, güvenlik gereksinimlerine göre altyapı seçebilir. AES, bulut kullanıcılarına bulutta şifrelenmiş veri olarak birçok ataktan korunmak için güvenlik sağlayacağını belirtmişlerdir [5]. Jadhav ve diğerleri (2015), AES'in, büyük veritabanlarında saklanan verileri korumak için iyi bir yöntem olduğunu savunmuşlardır. AES algoritması için gereken belleğin, diğer algoritmalardan daha az olduğunu, algoritmada 128, 192 veya 256 bit anahtar kullanıldığı için yüksek bir güvenlik seviyesine sahip olduğunu ve çeşitli saldırılara karşı direniş gösterdiğini belirtmişlerdir [6]. Nithyabharathi ve diğerlerine göre (2014), AES veri şifreleme bilimsel olarak daha yetenekli bir şifreleme algoritmasıdır, ancak ana gücü anahtar uzunluğuna dayanmaktadır. Bir şifreleme algoritmasını kırmak için gereken süre, iletişimi sağlamak için kullanılan anahtarın uzunluğu ile doğrudan ilişkilidir. AES 128 bit, 192 bit veya 256 bit anahtar gibi çeşitli bit türlerini seçmeye izin vererek, bunu DES'nin 56 bit anahtarından daha güçlü kılmaktadır [7]. Ghavghave ve diğerleri (2015), çoklu bulut ortamında veri depolama güvenliği için yeni bir mimari geliştirmişlerdir. Bu mimaride; veri şifreleme ve dosya bölme yöntemlerini kullanmışlardır. Kullanıcı bir dosya yüklediğinde, AES şifreleme algoritması kullanılarak şifrelenmektedir. Daha sonra bu şifrelenmiş dosya, bulut sayısına göre eşit parçalara bölünmekte ve bulutlara kaydedilmektedir. Bu önerilen sistemin çoklu bulut ortamında veri güvenliğini geliştirdiğini savunmuşlardır [8]. Arora ve diğerleri (2013), kullanılan metin dosyaları ve deneysel sonuçlara dayanarak şifreleme sırasında AES algoritmasının en kısa ve RSA'nın ise en uzun zaman tükettiği sonucuna 28 GÜVENLİK MEKANİZMASINA DAYALI LİTERATÜR İNCELEMESİ

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

varmışlardır. Ayrıca AES algoritmasının şifrelemesinin diğer algoritmalardan daha iyi olduğunu da gözlemişler. Deneyler ile de AES algoritmasının DES ve RSA algoritmasından çok daha iyi olduğunu değerlendirmişler[9]. Aarushi ve diğerleri(2017), RSA 2048 bit blok boyutundan sonra oldukça yavaş çalışmakta ve şifre çözme süresini hızlandırmak için bir yöntem önermişlerdir. Bu yöntemde, 1024 bitlik iki açık anahtar çifti kullanılmıştır. Aynı mesaj birden fazla şifrelenirse algoritmayı daha güvenli hale getireceğini savunmuşlar [10]. Thilakanathan ve diğerleri (2014) cep telefonu gibi mobil cihazlar aracılığıyla hastaları izlemede kullanılabilecek bir güvenlik modeli sunmuşlardır. Bu model ile öncelikle asimetrik şifreleme tekniklerinden ElGamal algoritmasını ve ardından simetrik şifreleme kullanarak çift şifreleme ile hastanın verilerini şifreleyip güvenliği artırmışlardır [11]. Hsu ve diğerleri (2014), verilerin ve anahtarların güvenli olarak aktarımı için bir protokol önermişlerdir. Çoklu iletişimden ziyade bire bir iletişim için tasarlanmış olan Diffie Hellman algoritmasının bir varyantını oluşturmuşlardır. Bu protokol ile anahtar gizliliği ve kimlik doğrulaması sağlanmaktadır [12]. Nilesh (2017), en iyi şifreleme türlerinden biri olarak kabul edilen RSA'nın çok yavaş anahtar üretme özelliğine sahip olduğundan ve iyi uygulanmadığı takdirde çeşitli saldırılara karşı savunmasız olabileceğinden bahsetmiştir. Buna iki çözüm önermiştir. Çözümlerden biri RSA'yı ECC(Eliptik Eğri Kriptolojisi) ile birleştirerek tüm kullanıcılar için güvenliğin artırılmasıdır. Bir diğer çözüm de iki büyük asal sayı için bir miktar değişiklik yaparak rastgele büyük sayıların (elle) manuel olarak seçilerek anahtar üretim hızının artırılmasıdır [13]. Kute ve diğerleri(2009), açık anahtar şifreleme sistemlerinden RSA ve ECC algoritmalarının performans özelliğini incelemişler. RSA ve ECC algoritmalarının uygulanmasından, ECC'deki operasyonların RSA'dan nispeten daha yavaş olduğu sonucuna varmışlar. ECC'ye göre, RSA'da anahtar oluşturma ve şifreleme daha hızlı, oysa şifre çözme daha yavaş olduğunu gözlemlemişler. Sonuç olarak RSA'nın daha hızlı olduğunu, ancak güvenlik bilimi ECC'nin RSA'dan daha güçlü olduğunu savunmuşlar [14]. Jing (2014), bulutun bir depolama alanı olarak kullanımının giderek arttığını anlatmıştır. Güvenliği geliştirmek için bir çift şifreleme veri sistemi önermiştir. İlk olarak simetrik şifreleme türü olan AES şifreleme algoritmasını ve daha sonra asimetrik şifreleme türü olan RSA algoritmasını kullanmış; şifrelemede iki anahtar oluşturulmuştur - açık ve özel anahtar. Kullanıcılar, özel olanı gizlemektedir, verileri açık anahtar ile şifreleyip özel anahtar ile deşifre etmektedirler [15]. Sepri Yanti Tarigan ve diğerleri (2017), bugün hala yaygın bir şekilde kullanılan asal sayıları kullanan açık anahtar algoritma türü RSA ile güvenliği artırmak için blok şifreleme algoritmasının kombinasyonunu önermişlerdir. Güvenlik için mesaj önce RSA algoritması ile şifrelenecek ve sonra blok şifre ile tekrar şifrelenecektir. Çözme işlemi de tersine çalışarak, şifreli mesaj ilk önce blok şifre ile deşifre edilecek ve ardından RSA algoritması ile deşifre edilecektir [16]. Mahbuba ve diğerleri (2017), üç düzeyde yüksek güvenlik sağlamak için bir hibrid kripto sistem önermişler. Bu sistemde, verileri güvenli hale getirmek için DNA’nın yapı taşları olan A, G, S ve T harflerini kullanarak şifrelemeyi sağlayan DNA kartografisi ile gönderilmekte olan mesajın boyutuna eşit veya ondan daha uzun olan bir kerelik oluşturulmuş anahtarla eşleştirildiği bir şifreleme tekniği olan OT (tek seferlik şifre), açık anahtar şifreleme türü RSA ile birlikte kullanılmıştır. Bu yöntemin, verileri şifrelemek, metni gizlemek ve saldırıları önlemek için çok etkili olduğunu savunmuşlardır [17]. Prabhjot ve diğerleri(2017), çevrimiçi işlemler sırasında veya Internet üzerinden gizli bilgi iletirken milyonlarca insanın verilerini güvenli hale getirebilen SSL'den bahsetmişlerdir. 256-bite kadar veri şifrelemesi ile SSK protokolü, verileri hackerlerin ve kimlik hırsızlarının çözemeyeceği bir koda dönüştürerek çevrimiçi iş ve ağ altyapısında bütünlük konusunda güven sağladığını belirtmişlerdir. SSK’nin güvenli İnternet'in omurgası olduğunu savunmuşlardır [18].

29 GÜVENLİK MEKANİZMASINA DAYALI LİTERATÜR İNCELEMESİ

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

3. MATERYAL -METOT 3.1. Simetrik Şifreleme Simetrik şifreleme tekniğinde (Şekil 2), her iki taraf da mesajları şifrelemek ve mesajın şifresini çözmek için aynı gizli anahtarı kullanmaktadır [19]. Düz bir metni, gönderici taraf gizli anahtarını kullanarak şifreli metne dönüştürürken, alıcı ucunda şifreli metin aynı gizli anahtar kullanılarak düz metne geri dönüştürülür [1]. Bu durum, iletişimi kuracak kişilerin anahtarı güvenli bir şekilde paylaşmasını gerektirmektedir.

Şekil 2: Simetrik şifreleme Simetrik şifreleme teknikleri hızlıdır ve yüksek hacimli verileri şifrelemek / şifresini çözmek için yaygın kullanılmaktadır. Simetrik şifreleme, akış şifreleme ve blok şifreleme olmak üzere iki türde sınıflandırılmaktadır. Akış şifreleme, giriş verilerinin bir bit (bazen bir bayt) şifrelendiği bir simetrik şifreleme türüdür. Algoritmada rastgele kayan bir anahtar dizisi oluşturulmaktadır. Anahtar dizisinin elemanları ile metin dizisinin elemanları ikili tabanda toplanarak (SOR) şifreleme ya da şifre çözme gerçekleşmektedir (Şekil 3). Bu süreç için mesaj biti kadar anahtar biti gerekmektedir. Pratikte oldukça güç olmasına karşın, anahtar tamamen rastgele oluştuğu için güvenlik bakımından güçlü bir şifreleme türüdür. Örnek Akış şifreleme teknikleri; SEAL, TWOPRIME, WAKE, RC4, A5'tir.

Şekil 3: Akış şifreleme Blok şifreleme, giriş verilerini sabit uzunlukta blok (düz metin) halinde almakta ve kullanıcı tarafından sağlanan bir gizli anahtar ile aynı uzunlukta başka bir bloğa (şifreli metin) dönüştürmektedir. Şifre çözme ise aynı gizli anahtar kullanılarak şifreli metin bloğuna ters dönüşüm uygulanarak gerçekleştirilmektedir (Şekil 4). Modern blok şifreleme algoritmalarının büyük çoğunluğu ya Gelişmiş Şifreleme Standardı (AES) gibi 128 bit (16 bayt) ya da Veri Şifreleme 30 MATERYAL -METOT

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

Standardı (DES) gibi 64 bit (8 bayt) gibi bir blok uzunluğuna sahiptir. Bazı blok şifreleme teknikleri DES, AES, Serpent, RC6, MARS, IDEA, Twofish 'dir.

Şekil 4: Blok şifreleme Blok şifreleme ile Akış şifreleme kullanımlarına bakıldığında; 1) Uygulamalarda, iletişiminin şifrelenmesi için blok şifreler akış şifrelerine göre daha sık kullanılmaktadır. 2) Akış şifreleri küçük ve hızlı olma eğilimi gösterdiğinden, özellikle cep telefonları veya diğer küçük gömülü cihazlarda çok az hesaplama kaynağı olan uygulamalar için oldukça uygundur. Bir akış şifresi için öne çıkan bir örnek, GSM cep telefonu standardının bir parçası olan ve ses şifreleme için kullanılan A5 / 1 şifresidir. Bununla birlikte, bazen Internet trafiği için, kaynak kullanımı az olan RC4 şifreleme de kullanılmaktadır. 3) Geleneksel olarak, akış şifrelerinin, blok şifrelere göre daha verimli bir şekilde şifrelenme eğiliminde olduğu varsayılmıştır. Yazılım için optimize edilmiş akış şifrelerini etkin hale getirmek, bir bit düz metinleri şifrelemek için daha az işlemci komutuna (veya işlemci döngülerine) ihtiyaç duydukları anlamına gelmektedir. Donanım için optimize edilmiş akış şifreleri, veri şifrelemek için bir blok şifreye göre daha az belleğe ihtiyaç duymaktadırlar. Ancak, AES gibi modern blok şifreler de yazılımlarda oldukça verimlidir. 3.1.1. Gelişmiş Şifreleme Standardı (AES) Gelişmiş Şifreleme Sistemi, Randel algoritması olarak da bilinen AES, basit işlemciler üzerinde uygulanabilen hızlı ve güçlü bir şifreleme algoritmasıdır. İlk olarak 2001 yılında NIST tarafından yayınlanmıştır. Güçlü bir matematiksel temeli vardır; güçlü bir şifreleme algoritması elde etmek için “shift exclusive-OR (SOR)” gibi bitsel fonksiyonlar kullanmaktadır. Çeşitli simetrik şifreleme sistemleri arasında, AES, daha iyi güvenlik ve verimlilik nedeniyle uygulamalarda daha popülerdir ve yaygın olarak kullanılmaktadır[1]. AES algoritması, blok boyutu 128 bit (16 bayt) olan bir blok şifrelemedir. Gizli anahtar, 128, 192 veya 256 bit'ten (16, 24 veya 32 bayt) herhangi bir uzunlukta olabilir, bu da AES-128, AES-192 veya AES-256 standart olarak tanımlanmıştır. AES'de, 128 bitlik blok büyüklüğünün, daha sonra işlenecek olan 4 x 4 byte dizilerine bölünmesi ve düzenlenmesi için farklı bir yaklaşım kullanılmaktadır. Bu diziler, kullanılan anahtarların boyutuna bağlı olarak birkaç turda işlenmektedir. 128 bit anahtar için 10 tur, 192 bit anahtar için 12 tur ve 256 bit anahtar için 14 tur işlenmektedir [1]. AES, avantaj ve dezavantajlarına bakıldığında; Avantajları •

Büyük verilerde daha verimli ve daha iyi performans sağlamıştır.

•

Dağıtılmış bir ortamdan ziyade peer-to-peer iletişim için uygundur. Dezavantajları

•

Açık bir ortamda uygun değildir. 31 MATERYAL -METOT

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

•

Bir önbellek çarpışma saldırısı da dahil olmak üzere kanal saldırılarına karşı daha az güvenli olduğu düşünülmektedir [1]. 3.1.2. Veri Şifreleme Standardı (DES)

Veri Şifreleme Standardı (DES) ya da Veri Şifreleme Algoritması (DEA), 1970'lerde IBM ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki NSA tarafından geliştirilmiştir. 1976'da Ulusal Standartlar Bürosu tarafından standartlaştırılmıştır ve ABD Hükümeti ve işletmeler tarafından kullanılan hassas bilgileri korumak için tasarlanmıştır. Birçok yazılım ve donanım sistemi, uygulanan bir şifreleme sistemi olarak DES'e sahiptir. DES'te, transpozisyon ve ikame algoritmaları birlikte kullanılmakta; bu algoritmalar üst üste defalarca gerçekleştirilmektedir. 64-bit bloklar üzerinde çalışan bir 56-bitlik anahtar (64 bitin 8 biti kontrol haneleridir) kullanan bir blok-şifrelemedir. Kullanılan tur sayısı 16'dır. Anahtar üretimi için Shift permütasyonu ve şifreleme için de SOR işlemi kullanılmaktadır. DES, hızlı donanım uygulamaları ve yavaş yazılım uygulamaları için özel olarak tasarlanmıştır. Bununla birlikte, 56-bit anahtar boyutunun çok küçük ve dolayısıyla yetersiz olmasından dolayı DES güvensizdir. DES başlangıçta güçlü bir algoritma olarak kabul edilmişti, ancak günümüzdeki güçlü bilgisayarlar, üretilen büyük miktardaki veriler için DES'in kullanımını azaltmaktadır [20]. 3.1.3. Üçlü DES (3DES) DES şifreleme algoritmasını her veri bloğuna üç kez uygulayan bir blok şifredir. Anahtarlar, normal DES ile aynı boyuta sahiptir (56 bitlik bir güçle 64 bit boyut). 3DES uygulaması, ilk önce ilk anahtarla şifrelenmesi, ardından bunun üstünde ikinci ve son olarak üçüncü ile şifrelenmesidir. Bu, algoritmaya 112 bitlik artı güç katmaktadır. 3DES bu nedenle DES'den çok daha güçlüdür, ancak daha fazla hesaplama ve daha fazla anahtar gerektirmektedir [20]. 3.1.4. Uluslararası Veri Şifreleme Algoritması (IDEA) 1990 yılında James L. Massey ve Xuejia Lai, Uluslararası Veri Şifreleme Algoritması (IDEA) olarak adlandırılan bir şifreleme algoritması geliştirmişlerdir. Oldukça hızlıdır, aynı zamanda lineer ve diferansiyel analizlere de dirençli olduğu için güvenli kabul edilmektedir. IDEA, son yıllarda kamuya açık alanda sunulan güvenli blok şifrelerden biri olarak kabul edilmektedir. 128-bit anahtar kullanarak 64-bit bloklar üzerinde çalışan ve sekiz adımda çeşitli matematiksel işlemleri uygulanan bir blok şifreleme algoritmasıdır. Şifreleme ve şifre çözme şemaları benzerdir. Farklı gruplardan operasyonları birleştirerek güvenliği sağlamaktadır [20]. 3.1.5. Blowfish Uygulamalı Kartografi (Applied Cryptography) 'nin yazarı Bruce Schneier tarafından hazırlanan Blowfish, diğer şifreleme algoritmalarından farklı yapısı ve işlevselliği nedeni ile güvenlik açısından oldukça güçlü bir şifreleme algoritması olarak kabul edilmektedir. Blowfish, 32-448 bit arasında değişen değişken anahtar uzunluğuna ve 64 bit blok boyutuna sahiptir. Blowfish, değişken uzunluklu anahtar kullanılan hızlı, kompakt ve basit bir blok şifreleme algoritmasıdır. Blowfish bir kamusal alan algoritmasıdır (patentsiz) ve SSL'de kullanılmaktadır [20]. Yukarıda bahsedilen tüm simetrik şifreleme yöntemleri yüksek güvenlik ve hesaplama verimliliği sunsalar da, çeşitli dezavantajlar sergilemektedirler: •

Anahtar dağıtımı ve anahtar değişimi; Bu tür şifreleme sistemlerinde kullanılan gizli anahtar yalnızca gönderen ve alıcı tarafından bilinmelidir. Her iki taraf da bu anahtarın yetkisiz kişiler tarafından erişimini önlemelidir.

•

Anahtar yönetimi; Birçok kullanıcıya sahip olan sistem, birçok anahtarı üretmeli / yönetmelidir. Güvenlik nedeniyle, her oturumda anahtar değiştirilmelidir.

•

Yetersizlik; Güvenlik hizmetlerinden bazılarını uygulamak imkânsızdır. Özellikle, Kimlik Doğrulama ve reddedememe, yalnızca gizli anahtar şifrelemesi kullanılarak tam olarak uygulanamamaktadır.

32 MATERYAL -METOT

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

3.2. Asimetrik Şifreleme Antik çağlardan 1976'ya kadar olan tüm şifrelemeler, yalnızca simetrik yöntemlere dayanıyordu. Asimetrik (veya Açık-Anahtar) Şifreleme Algoritmaları 1976'da Whitfield Diffie, Martin Hellman ve Ralph Merkle tarafından tamamen farklı bir tip şifreleme sistemi olarak tanıtılmıştır. Açık anahtar şifreleme ya da asimetrik şifreleme, simetrik şifrelemenin anahtar değişim problemini çözmüştür. Asimetrik şifrelemede (Şekil 5), her iki taraf da kendi benzersiz anahtar çiftine sahiptir. Bu şifreleme türünde anahtar çifti, yalnızca sahibinin bildiği bir gizli anahtar ve herkesin görmesi için yayınlayabilecekleri bir açık anahtardan oluşmaktadır. Bu anahtar çiftinin önemli bir özelliği, açık anahtar oluşturma işlevinin, giriş parametresi olarak karşılık gelen gizli anahtarı almasıdır. Başka bir deyişle, bir tarafın açık anahtarı ile onun karşılık gelen gizli anahtarı arasında matematiksel bir ilişki vardır. Ancak, sadece gizli anahtarı bilerek açık anahtarı elde etmenin pratik bir yolu yoktur. Gönderici bir iletiyi şifrelemek istediğinde, alıcının açık anahtarını kullanarak bunu yapmaktadır. Alıcının açık anahtarı kendi gizli anahtarından üretildiği için, şifre çözme yeteneğine sahip tek kişi alıcı taraftır [19]. Açık anahtar algoritması kullanıldığında, algoritmaya bağlı olarak sistemin güvenliği, büyük ölçüde sağlanmaktadır. Bu algoritma kötü niyetli saldırılara karşı etkili bir şekilde direnebilir ve mesaj iletiminin güvenliğini sağlayabilir. Ancak birçok karmaşık matematiksel işlemlere sahip olduğu için şifreleme ve şifre çözmede düşük performans göstermektedir [21].

Şekil 5: Asimetrik şifreleme RSA, DSA, Diffie-Helman, ElGamal asimetrik şifreleme algoritmalarıdır. Bunların en yaygın kullanılanı RSA'dır. RSA, mesaj şifreleme ve dijital imza için yaygın olarak kullanılmaktadır. RSA algoritması, dijital imza için kullanılan ilk algoritmadır [4] [11]. 3.2.1. Diffie-Hellman Diffie – Hellman anahtar değişimi, kripto grafik anahtarların değiştirilmesi için kullanılan özel bir yöntemdir. Kartografi alanında uygulanan ilk değişim örneklerindendir. Diffie – Hellman anahtar değişim metodu, güvensiz bir iletişim kanalı üzerinden birbirinde tanımlı olmayan iki taraf için ortak bir gizli anahtar oluşturmalarını sağlar. Bu anahtar, daha sonra simetrik anahtar şifrelerini kullanarak sonraki iletişimleri şifrelemek için kullanılabilir. Şema ilk olarak 1976 yılında Whitfield Diffie ve Martin Hellman tarafından yayınlanmıştır. Transport Layer Security'nin geçici modlarında mükemmel bir ileri gizlilik sağlamak için kullanılmaktadır. Yöntem, kısa bir süre sonra, RSA tarafından asimetrik algoritmalar kullanılarak açık anahtar şifrelemesinin uygulanmasıyla takip edilmiştir [20].

33 MATERYAL -METOT

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

3.2.2. RSA (Rivest, Shamir ve Adleman) RSA, 1978 yılında Rivest, Shamir ve Adleman tarafından geliştirilen en çok bilinen açık anahtarlı şifreleme sistemidir. Algoritmanın adı, geliştiricilerin adlarının ilk harflerinden türetilmiştir. RSA o zamandan beri en yaygın kabul gören açık anahtarlı kripto sistem olarak bilinmektedir. RSA, değişken boyutlu bir şifreleme bloğu ve değişken boyutlu bir anahtar (1024 ila 4096) kullanmaktadır. Kriptanalizin bilgileri, 768 bit anahtarın kırıldığını göstermiştir. 2048 bit anahtar boyutu, birkaç yıl boyunca kullanılabilecek uygulamalar için kullanılması önerilmektedir. RSA, dijital imzalar, anahtar değişimi ve küçük veri bloklarının şifrelenmesi için yazılım ürünlerinde kullanılmaktadır [20]. Sadece RSA anahtar uzunlukları için 2'nin kuvvetleri (512, 1024 ve 2048 gibi) kullanmak çok yaygındır. Bu durum diğer sistemlerde gereken bir şey değildir. Herhangi bir anahtar uzunluğu kullanılabilir. RSA algoritmasının çalışması; (Şekil 6) •

p ve q son derece büyük asal sayı olsun.

•

n = p*q

•

φ (n) = (p - 1) (q - 1)

•

e değeri, φ (n)'ye nispeten küçük olacak şekilde en büyük sayı seçilir.

•

d ≡ e−1 mod φ (n)

•

Her iki tarafın da n değerini bilmesi gerekir.

•

Açık anahtar PK = (e, n) olarak gösterilirken;

•

Gizli anahtar SK = (d, n) olarak gösterilir [19].

RSA algoritması kullanarak bir mesajı şifrelemek için, düz metin M < n verilsin, şifreli metin C = Me mod n olur. Benzer şekilde, şifreli metin C'nin şifresinin çözülmesinde, kurtarılan mesaj M = Cd mod n olur [19].

Şekil 6: RSA şifreleme Görüldüğü üzere, RSA şifreleme sisteminin güvenliği, q ve p iki büyük asal sayılarla uğraşmanın zorluğuna dayanmaktadır. Son yıllarda katlanarak artan bilgisayar gücüne bağlı olarak, anahtar büyüklüğü olan n uzunluğunun birkaç bin bit olması gerekmektedir [19]. En az 2048 bit anahtar kullanılması önerilir, çünkü daha kısa anahtarların güvenli olmadığı düşünülmektedir [22]. 34 MATERYAL -METOT

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

RSA, mod ile birlikte asal sayı ve üslerini içeren karmaşık bir algoritmadır. Böylece, verimlilik daha iyi sağlanmaktadır. Güvenlik sistemlerinde yaygın olarak kullanılmakta olan RSA algoritması bazı avantaj ve dezavantajlara sahiptir [1]. Avantajları •

Özel anahtarlar asla ortaya çıkarılmadığı için güvenlik ve rahatlık artmaktadır.

•

Çok kullanıcılı dağıtılmış ortamlar için uygundur.

•

Dijital imzalar sağlanmaktadır. Dezavantajları

•

Hız büyük bir dezavantajdır; Asal sayıların çarpımı büyük çaba gerektirmektedir.

•

Tek kullanıcı ortamı için uygun değildir. 3.2.3. DSA (Dijital imza algoritması)

DSA ise anahtar oluşumunda logaritmik fonksiyonları kullanan, internet üzerinden güvenli iletişimi sağlayan TLS (transport layer security) protokolü için PFS (mükemmel ileri gizlilik) sağlayan bir algoritmadır.

3.3. PGP (Oldukça İyi Gizlilik) PGP şifreleme, 1991 yılında Phil Zimmermann tarafından oluşturulmuştur, elektronik postalar için yaygın olarak kullanılmaktadır. PGP, hem gizli hem de açık anahtar şifrelemesinin en iyi özelliklerinden bazılarını birleştirerek çalışan bir hibrid kripto-sistemdir. İki şifreleme yönteminin kombinasyonu; algoritmada açık anahtar şifreleme güvenliği ile simetrik şifrelemenin hızı birleştirilmiştir. Simetrik şifreleme, açık anahtar şifrelemeden yaklaşık 1000 kat daha hızlıdır. Açık anahtar şifreleme, anahtar dağıtım ve veri iletimi sorunlarına çözüm sağlamaktadır. Birlikte kullanıldığında, performans ve anahtar dağıtım güvenliği geliştirilmiştir. Bir düz metnin PGP ile şifrelenmesi durumunda, PGP önce düz metni sıkıştırır. Veri sıkıştırma, daha az bir iletim zamanı ve daha düşük bir disk alanı sağlamakta ve daha da önemlisi kripto grafik güvenliği güçlendirmektedir. Sıkıştırma, Kriptanalizin karşı direnci büyük ölçüde artırmaktadır (Sıkıştırmak için çok kısa olan dosyalar sıkıştırılmaz.) [23]. PGP daha sonra tek seferlik bir oturum anahtarı oluşturur. Oturum anahtarı ile güvenli ve hızlı bir simetrik şifreleme algoritması kullanılarak düz metin şifrelenir. Metin şifrelendikten sonra, oturum anahtarı da alıcının açık anahtarı ile şifrelenir. Bu şifreli oturum anahtarı ve şifreli metin birlikte alıcıya iletilir [23]. Şifre çözme işi tersine çalışmaktadır. PGP ‘nin daha sonra simetrik olarak şifreli metnin şifresini çözmek için kullandığı oturum anahtarını kurtarmak için kendi özel anahtarını kullanmaktadır [23].

35 MATERYAL -METOT

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

Tablo 1: PGP Hizmetlerinin Özeti Fonksiyon

Kullanılan Algoritma

Tanım

Dijital İmza

DSS/SHA veya RSA/SHA

SHA-1 kullanılarak bir mesajın karma (hash) kodu oluşturulur. Bu mesaj özeti, gönderenin özel anahtarı ile DSS veya RSA kullanılarak şifrelenir ve mesaja eklenir.

Mesaj Şifreleme

CAST, IDEA ya da 3DES

Mesaj, gönderen tarafından tek seferlik oluşturulan oturum anahtarıyla CAST-128, IDEA veya 3DES kullanılarak şifrelenir. Oturum anahtarı, alıcının açık anahtarı ile Diffie-Hellman veya RSA kullanılarak şifrelenir ve mesaja dâhil edilir.

ve DH ya da RSA

Sıkıştırma

ZIP

Mesaj, depolama veya iletim için ZIP kullanarak sıkıştırılabilir.

Mesaj uyumluluğu

Radix 64

Mesaj Radix-64 dönüştürülür.

Bölünme ve Yeniden Birleşme

kullanarak

ASCII'ye

Segmentasyon yoluyla mesaj maksimum kapasitesini aşmaz.

boyutunun

Kaynak: Stallings (2002) Gönderici: 1. Mesaj ve sadece bu mesaja ait oturum anahtarı (rastgele bir sayı) oluşturur. 2. AES ya da 3DES kullanarak oturum anahtarıyla iletiyi şifreler. 3. Oturum anahtarının kendisini RSA kullanarak alıcının açık anahtarı ile şifreler. 4. Mesaja şifreli açık anahtarı da ekler ve iletir Alıcı 1. Özel anahtarını kullanarak şifresini çözüp oturum anahtarını kurtarır 2. Oturum anahtarını kullanarak mesajın şifresini çözer

Şekil 7: PGP şifreleme 36 MATERYAL -METOT

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

3.4. Anahtarlar Anahtar, belirli bir metni şifrelemek için bir şifreleme algoritmasıyla çalışan bir değerdir. Bu anahtarların büyüklüğü genellikle bit olarak ifade edilmektedir (örneğin 128 bit veya 1024 bit). Farklı kripto grafik algoritmaların kripto grafik gücünü karşılaştırmak zor olabilir. Bu problemin üstesinden gelmek için “x bit anahtar gücü” kavramı sıklıkla kullanılmaktadır. Bu sayı, bir algoritmayı kaba kuvvetle kırmak için denenmesi gereken farklı anahtarların sayısını ifade etmektedir. Örneğin; 3DES algoritması 168 bit anahtara sahiptir, ancak algoritmanın belirli özelliklerinden dolayı, 168 bit anahtar yalnızca 112 bit anahtar gücü sağlamaktadır. Bu teoride 2112 farklı anahtarın olduğu anlamına gelmektedir; Bu anahtarın kaba kuvvetle kırılması, en az 2111 farklı anahtarın denenmesini gerektirmektedir. Kriptografide güvenlik, algoritmanın çeşitli saldırılara karşı ne kadar dayanıklı olduğuna bağlıdır. Bu kripto grafik algoritmaların performansı anahtar uzunluğuna, blok boyutuna ve kripto grafik süreye dayanmaktadır. Sonuçta, bunlar belirli bir algoritmanın güvenliğini etkileyen faktörlerdir. Anahtar boyutu, temel veri birimi olan şifreleme ve şifre çözme işlemlerinde hayati bir rol oynamaktadır. Bu, doğru boyutta anahtarların seçilmesini önemli hale getirmektedir; güvenli olmak için yeterince büyük, ancak oldukça hızlı bir şekilde uygulanacak kadar küçük olmalıdır [23]. Şekil 8'de çeşitli şifreleme algoritmalarına ait anahtar boyutlarının alması gereken bit aralığı verilmiştir.

Şekil 8: Anahtar uzunlukları Tablo 2'de, RSA algoritması için çeşitli boyutlarda anahtar üretim süresi ve bu üretilen anahtara göre şifreleme ve deşifreleme süreleri karşılaştırılmıştır. Tablo 2: RSA Şifreleme süreleri Anahtar

Anahtar üretme

Şifreleme

Deşifre etme

Boyutu

süresi (ms)

Süresi (ms)

512 bit

141

1024 bit

590

192

2048 bit

8082

1283

649

Farklı anahtar uzunluklarına sahip simetrik algoritmalar üzerinde başarılı kaba kuvvet saldırıları için tahmini sürelerin karşılaştırılması Tablo 3'te gösterilmiştir. 37 MATERYAL -METOT

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

Tablo 3: Güvenlikte Anahtar Uzunluğu Anahtar uzunluğu

Güvenlik tahmini

56–64 bit

Kısa süreli

Birkaç saat veya gün

112–128 bit

Uzun süreli

Kuantum bilgisayarların yokluğunda birkaç on yıl

256 bit

Birkaç on yıl

Kuantum bilgisayarlarda bile kuantum hesaplama algoritmaları ile birkaç on yıl

3.5. Dijital İmza Şifreleme teknikleri, güvenliği sağlamakta ancak yetkisiz erişimi engellemesine rağmen veri bütünlüğü ve özgünlüğü ile ilgili bazı kusurlar hala devam etmektedir. Bir gönderenin tarif edilen şifreleme algoritmalarını kullanarak iletimi sırasında iletiye üçüncü şahısların ulaşma olasılığı da olabilir. Dolayısıyla, dijital imzalar bu hususta önem kazanmakta ve herhangi davetsiz bir üçüncü taraftan veri korunmasında yardımcı olmaktadır [1]. Dijital imzalar, mesajın sonuna, içerik oluşturucu tarafından imza olarak bazı ek verilerin ilavesini sağlayan bir mekanizmadır. Bu fazladan veri veya kod, bir karma algoritması (hash algorithm) kullanılarak üretilmekte ve sonuçta elde edilen verilerin alıcının özel anahtarı ile şifrelenmesi ile veri bütünlüğünü garanti etmektedir [1]. Dijital imzalar, NIST tarafından dijital imza standardı (DSS) olarak bilinen federal bilgi işleme standardı FIPS 187 kapsamında standartlaştırılmıştır [1] [20].

3.6. SSK(Güvenli Yuva Katmanı) Web'in ilk yıllarında, insanlar bilgilere erişmek için Telnet ve Dosya Aktarım Protokolü (FTP) gibi protokolleri kullanmışlardır. Bu protokoller genellikle kullanıcı adları ve parolalar gibi kişisel verileri web sunucularına aktarmak için gereklidir. Bu iletişim Köprü Metni Aktarım Protokolü (HTTP) üzerinden devam ettiği sürece, uygulamada güvenlik sağlanamamıştı. Bunun üzerine HTTP protokolü ile güvenli bir iletişim sağlamak için SSK / TLS protokolü birleştirilerek HTTPS (HTTP Secure) ortaya çıkmıştır [19]. 1994 yılında Netscape tarafından geliştirilmiş olan Güvenli Yuva Katmanı (SSK) protokolü ile internet üzerinden güvenli olarak veri iletişimi sağlanmaktadır. İlk zamanlar sadece HTTP trafiğini şifreleme amaçlı geliştirilmiş olsa da günümüzde TCP tabanlı tüm servisleri şifreleme amaçlı kullanılmaktadır. SSK, Internet'teki en yaygın olarak kullanılan güvenlik protokollerinden biridir. Bu protokol, güvenli bir iletişimdeki iki taraf için de kimlik doğrulaması sağlamaktadır [19]. SSK, bu güvenlik unsurlarını, kartografi, dijital imzalar ve sertifikalar kullanarak gerçekleştirmektedir. Gizli bilgileri kartografi kullanımıyla korumakta; yüksek düzeyde bir gizlilik sağlamak için hassas veriler asimetrik anahtar yöntemiyle şifrelenmektedir. Mesaj bütünlüğünü sağlamak için SSL'de her mesajın kendisine bağlı bir dijital imzası ve sertifikası vardır. Web tarayıcılarında, anlık mesajlaşma programlarında, e-posta istemcilerinde ve diğer yazılımlarda güvenliği sağlamak için kullanılmaktadır. Kullanıldığı durumda URL'ler ' http ' yerine ' https: ' ile başlar [24]. İletim Kontrol Protokolü / İnternet Protokolü (TCP / IP), verilerin Internet üzerinden taşınmasını ve yönlendirilmesini yönetmektedir. Köprü Metni Aktarım Protokolü (HTTP), Basit Dizin Erişimi Protokolü (LDAP) veya Internet İleti Erişim Protokolü (IMAP) gibi diğer protokoller, web sayfalarını görüntülemek veya e-posta sunucularını çalıştırmak gibi tipik uygulama görevlerini desteklemek için TCP / IP'yi kullanmakta olup TCP / IP'nin üstünde çalışmaktadır. SSK ise TCP/IP'nin üstünde; HTTP, LDAP, IMAP gibi uygulama protokollerinin ise altında çalışmaktadır (Şekil 9) [25].

38 MATERYAL -METOT

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

SSK protokolü iki alt protokol içermektedir: SSK kayıt protokolü ve SSK el sıkışma protokolü. SSK kayıt protokolü, veri iletmek için kullanılan formatı tanımlamaktadır. SSK el sıkışma protokolü ise bir sunucu ile bir istemci arasında ilk kez SSK bağlantısı kurmalarıdır [24].

Şekil 9: Güvenli Soket Tabakasının(SSK) yeri [25] SSK çalışma prensibi; 1. İstemci (web tarayıcı) SSK ile Sunucuya (Web sitesinin sunucusu) bağlanır. Sunucunun kendisini tanımlamasını ister; güvenli olarak bağlanma talebi (HTTPS) gönderir. 2. Sunucu kendi SSK sertifikasını (aynı zamanda açık anahtarını) gönderir. İstemci, aldığı sertifikayı geçerliliğinden ve diğer ucun orijinalliğinden emin olmak için güvenilir Sertifika Yetkilisi (CA) listesi ile doğrular. 3. Güven kurulursa, istemci tek kullanımlık oturum anahtarını oluşturur. Daha sonra sunucunun açık anahtarı ile şifreleyip sunucuya geri gönderir. 4. Sunucu gizli anahtarını kullanarak mesajı çözer ve oturumu başlatmak için bir onay mesajı yanıtı ile oturum anahtarı alır ve istemciyle güvenli bir SSK bağlantısı kurar. Hem istemci hem de sunucu, tüm iletim için oturum anahtarını kullanır. Bağlantı süresince bu iki cihaz arasındaki tüm iletişim güvenli bir şekilde devam eder [1].

Şekil 10: SSK bağlantının oluşması

39 MATERYAL -METOT

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

3.7. Soket Programlama Bir soket, makinenin IP adresi ve bağlantı noktası (port) ile tanımlanan iletişim kanalıdır. Farklı / aynı bilgisayarlardaki işlemler birbirleriyle soketler aracılığıyla iletişim kurmaktadırlar [26]. Soket Tipleri a) Akış Soketleri [26], giriş ve çıkış verileri için güvenilir, akış yönelimli bir protokol olan TCP (İletim Kontrol Protokolü) kullanır. •

İstemci, sunucunun IP adresini ve sunucu işleminin bağlantı noktasını belirterek bir TCP soketi oluşturur.

•

İstemci bir TCP soketi oluşturduğunda, sunucu TCP ile pasif bir bağlantı kurar.

•

Sunucu, her istemci için bir iletişim talep eden yeni bir TCP bağlantısı oluşturur, böylece aynı anda birden fazla istemciyle iletişim kurabilir.

•

Bir istemci sunucu kontrol bağlantısı oluşturulduğunda, kontrol bağlantısı aktif olduğu sürece veriler aktarılabilir.

b) Data gram soketleri [26], giriş ve çıkış verileri için data gramların kullanıldığı, güvenilir olmayan ve mesaj odaklı UDP (Unix Data gram Protokolü) kullanır. •

UDP soketleriyle hiçbir anlaşma yapılmaz. İletilen veriler sipariş dışı alınabilir veya tamamen kaybedilebilir.

•

Bu tür paketler hedefe herhangi bir zamanda gönderilebilir.

Soket programlamada istemci-sunucu modeli dosya aktarımını gerçekleştirmek için geliştirilen yazılım, önce bir soket açmak ve istemcilerden gelen bağlantıları dinlemek için sunucuya ihtiyaç duymaktadır. Sunucuya bir dosya göndermek isteyen bir istemciden aktif bir bağlantı aldıktan sonra, dosyayı kabul eder ve sonra oturumda kullanılan soketi kapatır (Şekil 11) [26].

Şekil 11: Soket programlama mimarisi 40 MATERYAL -METOT

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

3.7.1. TCP/IP Soket programlama, bir tür süreçler arası haberleşme yöntemidir. Günümüzde bilgisayarlar arasındaki çoğu iletişim Internet Protokolü'ne dayanmaktadır. Soket adresi IP adresi ve port numarasının birleşimidir [27]. İnternetteki her bilgisayar, benzersiz 4 baytlık bir IP adresiyle tanımlanmaktadır. Bu, her bir bayt, 0 ile 255 arasında bir işaretsiz değer olarak xxx.xxx.xxx.xxx gibi noktalı dörtlü biçimde yazılmaktadır. Bu, kullanıcı için yeterince uygun değildir, çünkü içerik hakkında kullanıcıya bir şey söylemez ve sonrasında da hatırlamak oldukça zordur. Bu nedenle, IP adresleri, hatırlanması daha kolay olan www.buyya.com veya www.google.com gibi adlarla eşleştirilmektedir. Internet, bu adları IP adreslerine çeviren isim sunucularını desteklemektedir. Genel olarak, her bilgisayarın sadece bir tane internet adresi vardır. Bununla birlikte, bilgisayarların tek seferde birden çok bilgisayarla iletişim kurması ya da birden fazla hizmet türünü sunması gerekmektedir. Örneğin, hepsi aynı anda çalışan çoklu FTP oturumları, web bağlantıları ve sohbet programları olabilir. Bu hizmetleri ayırt etmek için 16 bitlik bir tam sayı ile temsil edilen bir erişim noktası kullanılmaktadır. Bu, bir bilgisayar tarafından sunulan her servisin bir port numarasıyla benzersiz bir şekilde tanımlandığı anlamına gelmektedir. Her bir Internet paketi, mesajın / talebin iletilmesi gereken, hem ana bilgisayar adresi hem de ana bilgisayardaki port numarasını içermektedir. Ana bilgisayar, paketlerde belirtilen port numaralarına bakarak programlara aldığı paketleri göndermektedir [28]. TCP protokolü, LAN, intranet veya genel Internet üzerinden ana bilgisayarlar arasındaki mesajların güvenilir, düzenli ve hatasız dağıtımını sağlamaktadır. Veriler paketlenerek yollanmakta ve alıcıda bu paketler teker teker açılarak birleştirilmektedir. OSI modelindeki 7 katmana karşılık bu protokolde 4 katman mevcuttur; Uygulama Katmanı, Taşıma Katmanı, Internet Katmanı, Ağ Arayüzü Katmanı. Yollanan verinin türüne göre her katmanda gerekli görevler yapılmaktadır. veri güvenliğinin garanti altına alındığı, bağlantı temelli bir iletişim protokolü olan TCP, akış soketleri üzerinden sağlanmaktadır. iletişim taraflarından bir tanesi gelecek istekleri dinlemekte olan sunucu (server), diğer taraf ise istekte bulunan istemcidir (client). İstemci bağlantıyı başlatmaya çalışırken, sunucu belirtilen bağlantı noktasında bağlantı beklemektedir. Bu tür hizmetleri kullanan örnek uygulamalar, Telnet, SSH, FTP, SMTP, HTTP'dir [22] [28]. 3.7.2. Sunucu İstemci İstemci-sunucu modeli, ağ uygulamaları için kullanılan temel bir yöntemdir. Basit olarak, ağ tabanlı sistemler bir sunucu, istemci ve iletişim için bir ortamdan oluşmaktadır (Şekil 12). İletişim için medya kablolu veya kablosuz ağ olabilir. Hizmet talep eden bilgisayara istemci makine denir. Bir veya daha fazla istemciden istenen hizmetleri sunan bilgisayara sunucu makine denir. Bir sunucu, sürekli olarak çalışan ve bir istemci işlemiyle bağlantı kurmayı bekleyen bir bilgisayardır; genellikle güçlü bilgisayarlarda iş istasyonlarında veya ana bilgisayarlarda çalışmaktadır. Bir istemci işlemi, belirli bir bağlantı noktasına bağlanarak sunucuyla iletişim başlatmaktadır. İstemci sunucu uygulamalarında soketler önemli bir rol oynamaktadırlar [27] [28].

Şekil 12: Ağ bileşenleri 41 MATERYAL -METOT

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

Sunucu işlemi bir bilgisayar sisteminde başlatılır ve daha sonra bir istemcinin iletişim kurmasını bekler.

ii.

(Genellikle) Başka bir sistemde başlatılan istemci işlemi, bir ağ üzerinden sunucunun sistemine bağlanır. İstemci işlemi, ağ üzerinden, örneğin bir formun servisini talep eden sunucuya bir talep (örn. sunucunun sisteminde bir dosya okumak veya yazmak gibi) gönderir.

iii.

Sunucu talebi işlemeyi bitirdiğinde, bir sonraki istemci talebinin gelmesini bekler.

3.8. Sertifika Dijital sertifikalar, sertifikalandırma yetkilisi (CA) olarak adlandırılan güvenilir bir üçüncü kişi (TTP, Trusted Third Party ) tarafından verilmekte ve bir kişinin talep ettiği kimlik ve açık anahtarı hakkında bilgi sağlamaktadır. Açık anahtarlar herkes tarafından bilinmekte; Özel anahtarlar ise gizlidir ve yalnızca sertifikanın sahibi tarafından bilinmektedir [24]. Dijital sertifikalar bir anahtar çiftinin açık anahtarını dağıtmak için kullanılabilir. Bu, açık anahtarın geçerliliğini garanti etmekte ve ayrıca bir açık anahtarla ilişkilendirilen varlığın kimlik bilgilerini de doğrulamaktadır. Bir dijital sertifika sertifika sahibinin açık anahtarını, e-posta adresini ve tam adını içermektedir. Dijital sertifikalar güvenlidir ve değiştirilemezler. Birkaç çeşit dijital sertifika vardır. Web sunucularının kimliğini doğrulamak için kullanılan site sertifikaları; bireysel kullanıcıları doğrulamak için kullanılan kişisel bir sertifika; Yürütülebilir dosyaları doğrulamak için kullanılan yazılım sertifikaları; ve son olarak, CA’nın açık anahtarlarının kimliğini doğrulamak için kullanılan CA sertifikaları.

4. SONUÇ Bu yazıda, şifreleme algoritmaları hakkında bilgiler verilmiştir. Anahtar algoritmalarının Kimlik Doğrulama, Esneklik, Güvenilirlik, Sağlamlık, Ölçeklenebilirlik, Gizlilik konularına değinilmiş ve söz konusu algoritmaların en büyük avantaj ve dezavantajlarına bakılmıştır. Ağ üzerinden iletişim yapılırken, bilgiler herhangi bir zarar almadan hedefine gelişmiş güvenlikle ulaşabilmesi için PGP şifreleme tekniği kullanılmıştır. Oldukça iyi Gizlilik veya PGP, Internet üzerinden e-postayı şifrelemek ve şifresini çözmek, dijital imzalar ve şifrelenmiş dosyaları içeren mesajları doğrulamak için kullanılan popüler bir programdır. PGP ile veriler kartografi ve sıkıştırma işlemlerinin uygulanması ile daha güvenli hale gelmektedir. Yetkisiz kişilerin, kartografi ve sıkıştırma sonucunda bilgi içeriğine erişmeye çalışırken karşılaştıkları zorluklar nedeniyle daha fazla zaman aralığı, ek yöntemler ve belirli bir erişim anahtarı gerektirmek zorunda kalacaklardır. Sonuç olarak, PGP şifreleme tekniği ile bilgi güvenli bir şekilde yalnızca doğru kişiye iletilmekte ve bilgiyi gönderen taraf ile alan taraf arasında güvenilir bir veri iletişimi sağlanmaktadır.

5. KAYNAKÇA [ 1] Kafle S., (2013) "Securing Distributed Context Exchange Networks in Mobile Environments", Master Thesis [ 2] Rouse M., (2005) https://searchsecurity.techtarget.com/definition/cryptology

Retrieved

from

[ 3] Kessler G. C., (2016) "An Overview of Cryptography (Updated Version, 3 March 2016)", Retrieved from https://commons.erau.edu/publication/127 [ 4] Gokrem L., Nasıp Ö. F., (2017)"An Encrypted Messaging Application with Multi Fragmented Caesar Encryption Method between Mobile Devices", Journal Of New Results In Scıence (JNRS), Volume : 6 Issue: 1 Pages: 1-10 42 SONUÇ

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

[ 5] Sachdev A., Bhansali M., (April 2013)“Enhancing Cloud Computing Security using AES Algorithm” International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 67– No.9 [ 6] Jadhav S. P., Nandwalkar B. R. (June 2015)“Efficient Cloud Computing with Secure Data Storage using AES” International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering Vol. 4, Issue 6 [ 7] Nıthyabharathı P.V, Kowsalya T., Baskar V. (February 2014) “To Enhance Multimedia Security in Cloud Computing Environment Using RSA and AES” International Journal of Science, Engineering and Technology Research, Volume 3, Issue 2 [ 8] Ghavghave R. S., Khatwar D. M., (2015 )“Architecture for Data Security In Multicloud Using AES-256 Encryption Algorithm” International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication Volume: 3 Issue: 5 [ 9] Arora R., Parashar A. (Jul-Aug 2013)“Secure User Data in Cloud Computing Using Encryption Algorithms” International Journal of Engineering Research and Applications (IJERA) Vol. 3, Issue 4 [ 10] Rai A., Jain S., (July 2017) " Modified RSA Cryptographic System with Two Public keys and Chinese Remainder Theorem", International Journal of Computer Science and Engineering (SSRG-IJCSE) – volume 4 Issue 7 [ 11] Thilakanathan D., Zhao Y., Chen S., (2014)"Protecting and Analysing Health Care Data on Cloud", Conference: Second International Conference on Advanced Cloud and Big Data [ 12] Hsu C., Zeng B., and Zhang M., (2014) “A novel group key transfer for big data security,” Applied Mathematics and Computation, vol. 249, pp. 436–443 [ 13] Nilesh A. Lal , (July 2017) "A Review Of Encryption Algorithms-RSA And DiffieHellman", Internatıonal Journal Of Scıentıfıc & Technology Research Volume 6, Issue 07 [ 14] Kute vivek B., Paradhi P.R., Bamnote G.R., (April/May 2009)“A Software Comparison of RSA and ECC” , International Journal of Computer Science And Applications, Vol 2, No. 1 [ 15] Jing P., (2014 ) “A new model of data protection on cloud storage,” Journal of Networks, vol. 9, no. 3, pp. 666–671 [ 16] Tarigan S. Y., Ginting D. S., Gaol M. L., Sitompul K. L., (2017) "The Combination of RSA And Block Chiper Algorithms To Maintain Message Authentication", International Conference on Information and Communication Technology [ 17] Begum M., Ferdush J., Moazzam G. (August 2017) " A Hybrid Cryptosystem using DNA, OT and RSA", International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Vol 172 No.8 [ 18] Kaur P, Kaur G, (May 2017) "Review of Role of SSK in Cyber Security", International Journal of Advanced Research in Computer Science, Volume 8, No. 4 [ 19]

Salte M., (2015) "Secure Sharing System with Proxy Re-Encryption", Master Thesis

[ 20] Mishra M., Nandi D., Tiwari G., (October - 2013) "Cryptography and Cryptanalysis: A Review 2013", International Journal of Engineering Research & Technology Vol. 2 Issue 10 [ 21] Feng W., Qing-wei S., Ke C., (2011) "A Mobile Ad hoc Network Public Key Encryption Algorithm based on Hash-chain", Procedia Engineering Volume 23, Pages 659-664 [ 22]

Szala K. J., (2014) "Encrypted TCP chat using RSA and AES algorithm" Bachelor’s

Thesis, [ 23] Shafinah K., Ikram M. M., (July 2011) "File Security based on Pretty Good Privacy (PGP) Concept", Computer and Information Science Vol. 4, No. 4 [ 24] Charjan D. S., Bochare P.S., Bhuyar Y. R., (Apr 2013) "An Overview of Secure Sockets Layer", International Journal Of Computer Science And Applications Vol. 6, No.2 43 KAYNAKÇA

İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNDE PGP ŞİFRELEME İLE İLETİŞİM GÜVENLİĞİ

[ 25] protocol.htm

Retrieved

from

https://www.cryptoheaven.com/Security/Presentation/SSL-

[ 26] Singh A., Sethi G. S., Oberoi K. K., Kaur J., (2010) " File Transfer Using Secure Sockets in Linux Environment", Proceedings of the 4th National Conference; INDIACom[ 27] Rohilla C., Yadav R. K., Singh S., (June 2015) "Encryption and Decryption for Secure Communication", International Journal of Engineering Technology, Management and Applied Sciences, Volume 3, Issue 6 [ 28] Buyya R., Selvi S., Chu X., (2009) “Object Oriented Programming with Java: Essentials and Applications”, McGraw Hill, New Delhi, India

44 KAYNAKÇA

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ Fazıl Kaytez* *

Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, Enerji İşleri Genel Müdürlüğü, Çankaya, Ankara fkaytez@yegm.gov.tr * Sorumlu Yazar

1. GİRİŞ Dünya çapındaki ekonomik büyüme ve artan elektrik talebinin bir sonucu olarak, enerji kaynakları hızla tükenmektedir. Kaynakların tükenmesinin önlenmesi ve aynı zamanda ekonomik büyümenin desteklenmesi için gerekli ve etkili bir yol, enerji verimliliği kavramının enerji yönetim sistemleri aracılığıyla uygulanmasıdır. Enerji yönetim sistemleri, doğası gereği değişken yapıdaki yenilenebilir kaynakların enerji üretimindeki yüksek paylarının, şebeke ile problemsiz bütünleşmesinin sağlanması ve sürdürülebilir bir enerjiye ulaşmada çok önemli bir rol oynayabilir. Yenilenebilir enerji kaynakları ile ilgili temel problem teknoloji bazında elektrik üretim maliyetleri ve bulunabilirlikleridir. Rüzgâr, su (hidro), dalga, güneş enerjisi ve deniz gelgitleri her zaman veya gerektiği hallerde bulunamayan kaynaklardır. Geleneksel elektrik üretim kaynaklarının aksine, yenilenebilir kaynaklar ile güç üretimi süreklilik arz etmemekte ve elektrik üretim yetenekleri bulunduğu alanın coğrafi özelliklerinden bağımsız düşünülememektedir. Meteorolojik şartlarda değişen günlük olaylar, mevsimsel etkiler ve üretimdeki sınırlı öngörü kabiliyeti yenilenebilir kaynaklardan üretilen elektrik enerjisinin kesikli olmasına neden olmaktadır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının yıllar içerisinde kurulum maliyetlerinin azalması, bu kaynakların kurulu güç kapasitelerini artırmış olsa da, kurulan sahanın coğrafi konumundan kaynaklanan yıllık üretim kapasitesi ve bu şartlar altında üretilen elektriğin birim maliyetinin tesis bazında farklılıklar göstermesi temiz kaynakların yaygınlaştırılmasındaki ana sorunlardan birisi olarak değerlendirilebilir. Yenilenebilir enerjinin şebeke içerisinde ağırlığının artırılmasında fiyatlandırma önemli bir etkendir. Yenilenebilir enerjinin, diğer alternatiflerine kıyasla benzersiz özellikleri göz önünde bulundurularak kaynak bazında yürütülen fiyatlandırma çalışmaları ile akıllı şebeke sistemlerinde oynadığı kritik rol üzerine yürütülen araştırmalar yenilenebilir enerji alanında ümit vaat eden potansiyeli göstermektedir. Yenilenebilir enerji kaynaklarının, akıllı şebeke mimari içerisinde en uygun işlevselliğe bürünmesi, bazı dezavantajları ortadan kaldıracak ve üst düzeyde kullanımını da artıracaktır. Şebekelerde, yenilenebilir enerji kaynaklarının payının artması ile şebekelerin büyük miktarlarda geleneksel yakıtlı yedek güç kapasitesi bulundurma ve büyük kapasiteli (MW’lar boyutunda) enerji depolama sistemlerini kullanma ihtiyacını tetiklemesi beklenir. Bu çözümler, gün içerisindeki saat dilimlerine, mevsimsel şartlara veya herhangi bir zamanda güneş ışığı veya rüzgâr miktarı gibi diğer faktörlere bağlı olarak üretilen güç miktarındaki doğal değişimleri telafi etmek için gerekli olacaktır. Hidroelektrik, biokütle, rüzgâr ve güneş gibi yenilenebilir enerji teknolojilerinin elektrik üretiminde etkin olarak kullanılması yıllardır pratik edilmektedir. Hâlihazırda, küresel ölçekte üretilen elektrikte, tüm yenilenebilir enerji kaynaklarının toplam payı yaklaşık % 19'dur ve bunların büyük bir çoğunluğu (yaklaşık % 83’ü) hidroelektrik enerjiden sağlanmaktadır. Son yıllarda, rüzgâr enerjisi dünyanın en hızlı büyüyen enerji kaynağı olarak ortaya çıkmıştır. Rüzgâr enerjisinin merkezi olmayan üretimi ve yerel olarak mevcut yapısı, onu şebeke elektrifikasyonu için özellikle çekici kılmaktadır. Özellikle, tarımsal olmayan kıraç toprak alanlarda güneş üretim santralleri ile mesken ve kamusal alanlardaki çatı sistemlerinde güneş panellerinin kullanılması ve uygulamaları noktasında devletler özendirici ve tavsiye edici düzenlemelere öncelik vermektedirler. Bununla birlikte, günümüzde 45 GİRİŞ

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

özellikle elektrik üretimi için biokütle, modern bir enerji kaynağı olarak dünya çapında ilgi görmektedir. Biokütle kullanımı yoluyla enerji üretimi, şebeke elektrifikasyonu için uygulanabilir ve uzun vadeli bir çözüm sunsa da, halen verimsiz bir teknoloji olarak düşünülmektedir. Biokütle kaynakları daha verimli ve modern kullanılabilir teknolojiler tarafından dönüştürüldüklerinde dahi, sağlayabilecekleri toplam enerji kapasitelerinin sadece% 20'sini sağlayabilmektedir. Bu nedenle biokütle teknolojilerinin enerji üretiminde etkinliğinin artırılması çalışmaları günden güne yoğunlukla sürdürülmektedir(Alagoz, 2012; Bhattacharya, 2005; Phuangpornpitak, 2011). Akıllı şebekeler, elektrik üretim kaynakları olan generatörlerin yeterli seviyede kapasite ve kapsama alanı içerisinde, enerjiyi verimli, güvenli/güvenilir, ekonomik ve sürdürülebilir olarak tüketicilere sağlamak amacıyla ilgili teknolojileri mevcut şebekelere akıllıca bütünleştirebilen/veya bütünleştirmiş sistemler olarak tanımlanmaktadır(Koykul, 2011). Diğer bir ifade ile akıllı şebekeler, yenilenebilir enerji üretim kaynaklarının şebekeye olan entegrasyon sürecini kolaylaştırmayı vaat eden ve santrallerin işletiminde faydalar sağlayacak teknolojiler bütünüdür. Akıllı şebekeler, hem kamu hizmetleri hem de müşteriler açısından elektriksel güç etkileşimlerini geliştirmek bakımından oldukça yararlı yönelimler içermektedir. Bu tür şebekelerde, yenilenebilir enerji kaynaklarının kurulumları, planlama aşamasından enerjinin üretimine, iletimine, dağıtımına, depolanmasına ve tüketimine kadar olan süreçler ile bütünleşik sistemler için gerekli olan elektronik teçhizatlar kapsamında koordineli bir çaba gerektirmektedir(Gaviano, 2012). Akıllı şebeke modellerinde kullanılan enerji yönetim sistemlerindeki son yönelimler, dağıtık yenilenebilir üretim, dağıtık enerji depolama olanakları ve talep tarafı yük yönetimi üzerinedir. Şebekelerdeki elektrik altyapısında oluşan karmaşıklıklar, artan yük talebi ile büyümeye devam etmektedir(Amin, 2005). Bu şebeke karışıklıklarına çevre dostu bir çözüm üretmek için, dağıtık yapıda yenilenebilir enerji çiftliklerinin kurulması ve dağıtık enerji depolama alanlarının tesis edilmesi, gelecekteki enerji dağıtım şebekelerinin tasarımında yer alan paydaşlar için büyük endişe kaynağı haline gelmektedir(Alagoz, 2012). Akıllı şebeke teknolojisi, şebekelerde dağıtık enerji üretim kaynaklarının verimli bir şekilde kullanılmasının temel anahtarıdır. Günümüz dünyasında, iklim değişikliğinin küresel etkilerinin azaltılması noktasında tüm dünyada yürütülen çalışmalar, petrol kaynaklı konvansiyonel ürünlerin azalan rezerv kapasiteleri ve artan maliyetleri önemli bir sorun haline gelirken, yenilenebilir enerji sistemlerinin kurulum maliyetlerindeki düşüşler, bu sistemlerin şebekeler içerisindeki kapasite ağırlığının artmasında büyük umutları ve fırsatları beraberinde getirmektedir. Bununla birlikte, ticarileştirme ve yaygın kullanıma ulaşmak için, sistemin verimli bir enerji yönetim stratejisinin ele alınması gerekmektedir. Son zamanlarda, akıllı şebeke mimarileri elektrik sistemlerine başarıyla uygulanmaktadır. Akıllı şebekeler, hem enerji üretim kaynaklarının, hem de son kullanıcıların (tüketicilerin) birbirini etkilediği operasyon ortamını oluşturmanın yansıra, aktif müşteri katılımını ve karar vermeyi teşvik eden yapılar olması istenmektedir. Akıllı şebekelerde kullanıcılar, kullanım noktalarına yenilenebilir üretim kaynaklarını ve bunlarla bütünleşik enerji depolama teknolojilerini eklerken, elektrik fiyatlandırma sinyallerini harekete geçirecek yardımcı programları oluşturma yetisine de sahip olmaktadırlar. Böylelikle sağlanan kamu hizmetlerinin, talep yanıt programları aracılığıyla güvenilirliği artırılmakta ve trafo merkezlerine bağlı dağıtık üretim tesisleri ile enerji depolama sistemlerinin de desteği ile şebekede sürdürülebilirlik sağlanabilmektedir. Bu çalışma, dağıtık yapıdaki yenilenebilir enerji kaynaklarının şebeke bağlantılarını, güç kalitesi üzerindeki etkilerinin incelenmesini ve akıllı şebeke teknolojileri ile entegrasyonunun araştırılmasını amaçlamaktadır. Çalışmada sırasıyla; geleneksel şebekeler ve problemler anlatılmakta ve bu sorunların çözümü için geliştirilen akıllı şebeke teknolojileri, güneş ve rüzgâr gibi dağıtık yenilenebilir enerji kaynakları hakkında temel bilgiler, şebekelerde meydana gelebilecek bazı güç kalitesi göstergeleri, dağıtık üretim kaynaklarının şebeke bağlantıları ve bu üretim kaynaklarının şebeke üzerindeki etkileri incelenmektedir.

2. AKILLI ŞEBEKE TEKNOLOJİLERİ Güç şebekelerinin, uygun talep modelleri ile belirli bir üretim kapasitesini hazır tutma, güç kaynağının güvenilirliğini sağlama, sağlanan güç kalitesini (gerilim/akım sinyali şekli, frekans gibi) koruma ve ekonomikliği optimize etme gibi işlevleri bulunmaktadır. 46 AKILLI ŞEBEKE TEKNOLOJİLERİ

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

Bugünün şebekeleri dört temel sorunla karşı karşıyadır ve bu sorunlar yoğunlukla artmaktadır. Birincisi, küresel elektrik talebidir ki bu talepteki yüksek artış oranı mevcut kurulu güç santrallerine her yıl onlarca yeni kurulu gücün ilave edilmesini gerektirmektedir. Buna ek olarak, şebekelerde son kullanıcılar tarafından tüketilen elektrik enerjisinin eşzamanlılık gösterdiği yoğun tüketim saatlerinde, şebekelerin zorlanması, şebekelerde genişletmeyi bir zorunluluk haline getirmektedir. İkincisi, şebeke altyapılarının azalan ömürleri ve yaşlanmaları neticesinde, güç kaynağının güvenilirliğini tehlikeye girmekte ve eskimiş altyapıların neden olduğu enerji kayıplarının artması ekonomik olarak ülkelerin zorluklarını artırmaktadır. Üçüncüsü, şebeke enerji üretim kaynakları içerisinde doğası gereği değişken üretim kaynağı olan yenilenebilir enerjinin payı arttıkça, güç şebekesinin arz ve talebi gerçek zamanlı olarak karşılamak için daha esnek hale gelmesi gerekecektir. Son olarak, bazı bölgelerde dağıtık üretimin nüfuzunun çok yüksek seviyelere yükselmesiyle, geleneksel şebekeler tarafından düzgün bir şekilde yönetilemeyen güç kalitesi ve çift yönlü elektrik akışlarıyla ilgili sorunlar ortaya çıkmaktadır.

Şekil 1: Akıllı şebekeler genel kapsam alanı Akıllı Şebeke, mevcut elektrik şebekelerini 21. yüzyıla taşımayı amaçlayan teknolojileri ve işletim uygulamalarının bir derlemesidir. “Akıllı şebeke”, şebeke sistemindeki tüm yardımcıların (elektrik generatörleri, iletim ve dağıtım operatörleri) akıllı bir platformla haberleşebildiği bir elektrik şebekesi sistemidir. Yine elektrik tüketicileri de kendi arasında, şebekenin verimliliğini ve güvenilirliğini arttırma noktasında birbirleriyle iletişim halinde çalışabilmektedir. Şekil 1’de akıllı şebekelerin genel kapsam alanı, Tablo 1’de ise akıllı şebekeler ile geleneksel şebekelerin genel özellikleri ve temel farkları gösterilmektedir.

2.1. Geleneksel Şebekeler ve Problemler Elektrik şebekeleri, elektrik üreten tedarikçilerden tüketicilere elektrik enerjisi sağlamak amacıyla birbirlerine bağlı olan ve uzun mesafeli büyük ağ yapılarıdır. Elektrik şebekesi daha genel anlamı ile belirli coğrafi bölgeleri ve birden fazla dağıtık alanı birleştiren daha geniş bir alana hizmet veren büyük bir elektrik devresidir.

47 AKILLI ŞEBEKE TEKNOLOJİLERİ

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

Tablo 1: Geleneksel ve akıllı şebekelerin genel özellikleri ve temel farklar Özellik Güç kontrolü

Geleneksel Şebeke

Akıllı Şebeke

akış Sınırlı koruma, görüntüleme ve Adaptif koruma / Geniş alan görüntüleme kontrol işlevi koruma ve kontrol sistemi

Görüntüleme

Görmeyen

Kendini izleyebilen

Yenileme (iyileştirme)

Operatör yardımı (manuel)

Otomatik, kendi kendini onarabilen

Müşteri etkileşimi

Sınırlı

Geniş

Ölçüm

Elektromekanik, Katı hal

Dijital, Mikroişlemciler

Üretim

Merkezileşmiş üretim

Merkezi ve dağıtık üretim

İletişim

Tek yönlü ve bölgesel

Global, bütünleşik, iki yönlü

Ekipmanın manuel kontrol

Ekipmanın uzaktan kontrolü

Operasyon bakım

Kontrol

Tesadüfler ve sınırlı kontrol Yaygın kontrol sistemi sistemi

Topoloji

Radyal

Güvenlik

Başarısızlığa eğilimli ve devam Pro-aktif(önceden hisseden) gerçek zamanlı eden kesintiler koruma ve kendini izole etme

Ağ

Elektrik şebekesi, enerji santrallerinde üretilen elektriğin iletim hatlarıyla indirici şalt merkezine (veya trafolara) ve daha sonra da dağıtım hatlarıyla ulus çapında çeşitli tüketicilere aktaran karmaşık bir sistemdir. Bu sistem, daha sağlam ve daha geniş şebekeler oluşturmak için yerel ağları birleştirerek geliştirilmiştir. Bu yöntem geçmişte çalışırken, özellikle yerel ağların yaygın gelişimi ile yüksek talep bölgelerinde şebekeye aşırı yükler getirmiştir. Elektrik talebindeki artışın bir sonucu olarak, geleneksel şebekeler çoğunlukla elektrik hizmetinde kesintiler yaşamaktadır. Bu kesintilerin çoğu dağıtım seviyesindeki sorunlar nedeniyle ortaya çıkmakta ve ancak dağıtık enerji depolama yaklaşımları ile hafifletilebilmektedir. Hizmet kesintileri, mevcut şebeke ağlarının verimsizliğini sergilerken, elektrik şebekesini modernize etme noktasında büyük bir ihtiyacı da vurgulamaktadır. Yine, bu kesintiler şebekelerde elektrik kaynaklarının artmasına ve üretim kaynaklarındaki değişikliklere neden olabilmektedir. Yeni nesil tesisler ve yeni iletim/dağıtım hatları inşa etmek oldukça maliyetli ve zaman alıcı bir çalışma iken, enerji depolama teknolojileri mevcut şebeke işletiminin kapasite faktörünü optimize edebilmektedir. Gelişmiş depolama sistemleri, şebeke altyapılarını genişletme için daha güvenilir ve daha uygun maliyetli bir alternatif olabilmektedir. Ancak, son yıllara şebeke-ölçekli enerji depolama ihtiyacını tetikleyen en önemli eğilim, rüzgâr ve güneş gibi yenilenebilir enerji kaynaklarına geçiştir. Kömür, geleneksel olarak elektrik üretimi için en büyük yakıt kaynağı olmasına karşın, fosil yakıtlara ve yenilenemeyen diğer kaynaklara olan güvenin azalması, elektrik üretimi için daha temiz enerji yenilenebilir kaynaklara olan eğilimi artırmıştır. Geçmişteki şebeke sistem bileşenleri, tüketim noktasından uzaktaki büyük enerji santrallerinden tek yönlü ulaşım ile daha basit bir şekilde çalışmaktaydı. Ancak, günümüzde dağıtık yenilenebilir enerji kaynakların yoğun şebeke ilaveleri ve elektrik depolama uygulamalarının ağa kesintisiz güç kaynağı sağlama konusundaki rolünün tanınması (uzun süre göz ardı edilmelerinden sonra) ile şebeke esnekliği sağlama ve üretim kaynaklarında yaşanabilecek kesikli güç üretimini kontrol etme konularında büyük ilerlemeler kaydedilmektedir.

48 AKILLI ŞEBEKE TEKNOLOJİLERİ

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

2.2. Yenilenebilir Enerji için Akıllı Şebeke Teknolojileri 2.2.1. İleri Seviye Ölçüm Altyapısı İleri seviye ve gelişmiş ölçüm altyapıları, belirli programlar ile müşteriler ve servis sağlayıcılar arasında iki yönlü iletişimi sağlayan bütünleşik bir akıllı sayaç, iletişim ağı ve veri yönetimi sisteminden oluşmaktadır. Sistem, elektrik kullanımını otomatik olarak ve uzaktan ölçebilme, hizmete alma/bağlama, bağlantıyı kesme, karışıklığı algılama, kesintileri belirleme, şebekeden ayırma ve voltaj düzeyini izleme gibi daha önce mümkün olmayan veya manuel olarak yapılması gereken bir dizi önemli işlevi yerine getirmektedir. İleri seviye ölçüm altyapıları müşterilere en yüksek talep zamanlarını azaltma, enerji tüketimini ve maliyetlerini yönetme konusunda teşvik edici yönlendirme olanakları sunabilmektedir(Giordano, 2012). Ayrıca, elektrik hırsızlığının yaygın olduğu ülkelerde, sadece bu sistemlere yapılacak makul yatırımlar ile mevcut hırsızlıkların ve hırsızlıkla oluşan büyük mali yüklerin azaltılabilmesi mümkün olabilmektedir. 2.2.2. Mikro şebekeler ve sanal güç santralleri Bir mikro şebeke, belirli bir elektrik sahası içerisinde üretim üniteleri, depolama, dağıtım veya tüketicilerden oluşan komple bir şebeke modelidir. Bir mikro şebeke bağımsız bir sistem ya da ortak bir bağlantı noktasıyla bağlantılı bir şebeke de olabilmektedir. Temel itibariyle, elektriğin mikro şebeke içinde yerel olarak tüketilmesi hedeflenmektedir. Çoğunlukla, mikro şebekeler, gerektiğinde merkezi şebekeden bağımsız olarak çalışabilecek daha küçük elektrik şebekelerini ifade etmektedir. (örneğin, mahalle, kampüs veya köy ölçekli hizmet sağlayan sistemler). Gelişmekte olan enerji sektöründe, en uygun tipte mikro şebekeden beklenilen, nadiren veya hiçbir zaman daha büyük bir şebekeye bağlanmayan uzak mikro şebeke olmasıdır. Uzak mikro şebekeler, mesafe veya arazi olarak ana şebekeye bağlantısı ekonomik olmayan durumlarda, köylere veya adalı yapılara güç sağlamak için kullanılabilmektedir. Sanal enerji santralleri ise genellikle ‘‘mikro şebekeler” ile kullanılan bir terimdir. Sanal santraller, tek ve güvenli bir web bağlantılı sistem üzerinden uzaktan ve otomatik olarak üretim, talep ya da depolama kaynaklarını dağıtan ve optimize eden bir yazılım sistemine dayanmaktadır. Sanal santraller, bir müşteriye elektrik tedariki ve talep hizmetlerini eş zamanlı yürütülmesi için mevcut şebeke ağlarını kullanarak, bazı yazılım yenilikleri aracılığıyla hem son kullanıcı hem de dağıtım hizmetinin değerini en üst düzeye çıkarmak için bir “enerji internetini” temsil etmektedir(Asmus, 2010). 2.2.3. İleri seviye elektrik fiyatlama İleri seviye elektrik fiyatlandırması kapsam olarak; tüketici elektrik fiyatlarına, elektriğin gerçek zamanlı üretim maliyetlerini daha yakın bir şekilde yansıtmaya çalışan ve konum bilgilerini içerebilen geniş bir program içeriği ile ifade edilmektedir. Gelişmiş fiyatlandırma planları, pik yükleri azaltmak için güçlü bir araçtır ki bu da toplam elektrik maliyetlerini azaltırken, üretim ve iletim yatırımlarının ertelenmesini(ötelenmesini) de kolaylaştırabilmektedir. 2.2.4. Dağıtım enerji depolama Enerji depolama, şebeke üzerinde daha sonra kullanılmak üzere elektrik enerjisinin depolanması ve yedek güç kapasitesinin her an kullanılmak üzere hazır bekletilmesini sağlamaktadır. Hâlihazırda kurulu olan çoğu şebekenin enerji depolama alanlarının artmasında, enerji depolama maliyetlerinin düşmesi ve değişken üretimli yenilenebilir enerji güç santrallerinin artması önemli bir faktörlerdir. Dünya ölçeğinde özellikle coğrafyanın izin verdiği alanlarda ve ekonomik bir tür olması nedeniyle pompaj depolamalı hidroelektrik santraller (PHES) ile enerji depolama uygulamaları yoğun olarak kullanılagelmiştir. Ancak, ölçek ekonomisi ile diğer depolama türlerinin (elektrokimyasal bataryalar gibi) de artık ekonomik hale geldiği görülmektedir. Şebekeden izole alanların veya adalı şebeke yapılarının elektriklendirilmesinde, iletim altyapısını genişletmekten daha ziyade enerji depolama teknolojileri kullanılarak planlanmış (veya yalıtılmış) bir şebeke oluşturmak daha ekonomik olabilmektedir.

49 AKILLI ŞEBEKE TEKNOLOJİLERİ

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

2.2.5. Elektrik dağıtım otomasyonu Elektrik dağıtımda otomasyon, güç dağıtım şebekelerinin çalışmasını optimize eden çeşitli otomatik kontrol tekniklerini ifade etmektedir(IEEE, 2007/2008). Dağıtım otomasyonu temelde bir akıllı şebeke teknolojisi olmakla birlikte, günümüzde uygun maliyetler ile birlikte hızla büyüyen bir konuma sahiptir. Dağıtım otomasyonu şebeke varlıklarının ömür süreleri dolduğunda veya gelişmekte olan ülkelerde olduğu gibi yeni şebekeler oluştururken en iyi çözümleri barındırmaktadır. Dağıtım otomasyonu için bir anahtar uygulama, sıklıkla yenilenebilir enerji alanında kullanılan otomatik voltaj regülasyonu konusudur(IRENA, 2012). 2.2.6. Akıllı dönüştürücüler Akıllı dönüştürücü sistemler, yenilenebilir enerjinin şebeke ile en iyi şekilde ara yüz oluşturmasına izin vermekte ve geçici anormal şebeke koşullarına maruz kalarak, şebeke gerilim ve frekansını düzenlemeye yardımcı olmaktadırlar. Bu sistemler, geleneksel invertörlerden biraz daha pahalı olmaları nedeniyle, şebeke koşullarında elde edilen faydaları genellikle maliyetlerinden daha ağır basmakta ve hızla akıllı şebeke uygulamalarında standart bir donamım haline gelmektedirler. 2.2.7. Yenilenebilir enerji kaynak tahmini Yenilenebilir enerji kaynak tahmini, şebeke operatörlerinin, rüzgâr ve güneş enerjisinin doğal değişkenliğini planlamasına izin vermektedir. Küçük kapasitedeki (birkaç MW seviyesi) bir rüzgâr veya güneş santrallerinden elde edilen faydaların bile onlarca yılda yüz milyonlarca dolar seviyesinde olduğu tahmin edilmektedir. Rüzgâr tahmini elektrik piyasalarında genellikle avantajlar sağlamakta ve gelişmiş veya gelişmekte olan elektrik piyasalarında yapılması mutlaka gerekli tahmin çalışmaları arasında kabul edilmektedir. Ancak, değerinin doğru olduğunu tahmin etmek sisteme özgüdür ve ayrıntılı veri gerektirmektedir. Güneş enerjisinin tahmin edilmesi çalışmalarının ise, henüz rüzgâr enerjisinin tahmin edilmesi kadar yoğun olarak kullanılmadığı görülmekle birlikte, şebekeler içerisinde fotovoltaik sistemlerin artış göstermesi, bu sistemler için de tahmin çalışmalarının önemini artıracağı değerlendirilmektedir (Giebel, 2011; Milligan, 1995). 2.2.8. Talep cevabı Talep tarafı yönetimi olarak da adlandırılan talep cevabı, elektrik kullanımının en yoğun olduğu (pik) zamanlarda ve/veya üretim düştüğünde (yenilenebilir kaynakların değişkenliği veya geleneksel bir santral çevrim dışıyken) şebeke yüklerini azaltma teknikleri anlamına gelmektedir. Faydaları arasında; gelişmiş fiyatlandırma, azaltılmış pik yükler, ertelenmiş üretim ve iletim yatırımı, talebin yenilenebilir güç kaynakları ile eşleşmesi noktasında talebin şekillendirilmesi ve artırılmış güvenilirlik sayılabilmektedir. Talep tarafı yönetiminde geniş çaplı yapılan fayda-maliyet araştırmalarında, özellikle şebekelerde yenilenebilir enerjinin payının artması ile elde edilecek faydalarında orantılı olarak artmakta olduğunu göstermektedir. Yürütülen çalışmalar, henüz olgunlaşmamış piyasa düzenlemelerinin, iş modellerinin ve standartların bu faydaların tam olarak gerçekleşmesini öteleyebileceğine dikkat çekmektedir (IEA, 2014).

3. DAĞITIK YENİLENEBİLİR GÜÇ SİSTEMLERİ VE ŞEBEKELERDE GÜÇ KALİTESİ 3.1. Yenilenebilir kaynaklardan elektrik üretimi Su, rüzgâr, biokütle, gel-git, dalga ve güneş enerjisi gibi yenilenebilir kaynaklar sıfır maliyetle doğada hazır bulunan, kirlilikten arınmış ve tükenmez enerji kaynaklarıdır. Bu kaynaklardan (MWh başına) enerji üretim maliyeti, fosil yakıt kaynaklarına kıyasla nispeten yüksektir. Bununla birlikte, teknoloji ve ölçek ekonomisindeki gelişmeler, yenilenebilir enerji santrallerinin üretim maliyetini düşürmektedir. Şebekelerde, hidroelektrik santraller uzun bir süredir kullanılmaktadır. Bununla birlikte, bu tesislerin inşaat maliyeti, özellikle inşaat mühendisliği iş kapsam alanında oldukça yüksektir. PHES 50 DAĞITIK YENİLENEBİLİR GÜÇ SİSTEMLERİ VE ŞEBEKELERDE GÜÇ KALİTESİ

AKILLI Ĺ&#x17E;EBEKELERDE DAÄ&#x17E;ITIK YENÄ°LENEBÄ°LÄ°R ENERJÄ° SÄ°STEMLERÄ°

tesisi ise iki (Ăźst ve alt) rezervuarÄąn kullanÄąlmasÄą ve tĂźrbin-jeneratĂśr setinin bir motor-pompa seti olarak da Ă§alÄąĹ&#x;acak Ĺ&#x;ekilde tasarlanmasÄą dÄąĹ&#x;Äąnda, normal bir hidroelektrik santraline benzemektedir. Elektrik enerjisi en Ă§ok ihtiyaĂ§ duyulduÄ&#x;unda yani pik yĂźk durumunda, tesis Ăźretim konumunda Ă§alÄąĹ&#x;maktadÄąr(su Ăźst hazneden alt hazneye doÄ&#x;ru akarak gĂźĂ§ Ăźretilmekte, bu Ăźretilen gĂźĂ§ ise sistem aÄ&#x;ÄąnÄą beslemektedir). DĂźĹ&#x;Ăźk rezervuarda depolanan su, elektrik kullanÄąmÄąnÄąn yoÄ&#x;un olmadÄąÄ&#x;Äą dĂśnemlerde ise (elektrik fiyatÄąnÄąn piyasa Ĺ&#x;artlarÄąnda ucuz olduÄ&#x;u zaman dilimlerinde) Ăźst rezervuara pompalanmaktadÄąr. Bu depolanan rezervuar kapasite bir sonraki pik yĂźk (talebin yoÄ&#x;un olduÄ&#x;u) zamanÄąna hazÄąr hale getirildiÄ&#x;inde PHES depolama tesisinin genel verimliliÄ&#x;i (elektrik enerjisi Ă§ÄąkÄąĹ&#x;Äą / elektrik enerjisi girdisi olarak tanÄąmlanan) yaklaĹ&#x;Äąk % 67 dolaylarÄąnda olmaktadÄąr(Putrus, 2016). Bu bĂślĂźmde, Ăśzellikle fotovoltaik (PV) ve rĂźzgĂ˘r enerjisi dĂśnĂźĹ&#x;Ăźm sistemleri Ăźzerinde durulmakta ve yenilenebilir enerji santralleri iĂ§in ana karakteristikler ve Ĺ&#x;ebeke ara yĂźz kontrolĂśrleri aĂ§ÄąklanmaktadÄąr. DiÄ&#x;er tĂźrdeki yenilenebilir santrallerin (biokĂźtle, gel-git ve dalga gibi) Ăśzellikleri farklÄą olabilse de, elektrik Ăźretme yollarÄą ve bunlarÄąn Ĺ&#x;ebekedeki baÄ&#x;lantÄąlarÄą ve etkileri birbirleri ile benzerlik arz etmektedir. 3.1.1. Fotovoltaik sistemler Bir PV modĂźlĂźnĂźn performansÄą genellikle Ĺ&#x17E;ekil 2'de gĂśsterilen akÄąm-gerilim (I/V) Ăśzellikleriyle belirlenir. Bu Ăśzellikler, herhangi bir yĂźk noktasÄąnda gĂźĂ§ Ă§ÄąkÄąĹ&#x;ÄąnÄą tanÄąmlayarak, Ă§ÄąkÄąĹ&#x; gĂźĂ§ eÄ&#x;risini vermektedir. GĂśrĂźlebileceÄ&#x;i gibi, maksimum gĂźĂ§ sadece belirli bir voltaj seviyesinde Ăźretilir. Bu voltaj, gĂźneĹ&#x;ten gelen radyasyon, gĂślgelenme, sÄącaklÄąk ve modĂźl kirlenme koĹ&#x;ullarÄąna gĂśre deÄ&#x;iĹ&#x;mektedir. Bu nedenle, gĂźneĹ&#x; ÄąĹ&#x;ÄąnÄąmlarÄąndan gelen enerji yakalamayÄą en Ăźst dĂźzeye Ă§Äąkarmak iĂ§in bir PV modĂźlĂźnĂźn bu deÄ&#x;erde (veya Ă§evresinde) Ă§alÄąĹ&#x;tÄąrÄąlmasÄą Ăśnemlidir. Herhangi bir voltajda (V) bir PV hĂźcresi tarafÄąndan Ăźretilen akÄąm (I) ise, denklem 1â&#x20AC;&#x2122;deki gibi ifade edilebilir: đ??ź (đ?&#x2018;&#x2030; ) đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x203A; (1 â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x192; đ??źđ?&#x2018;&#x2020;đ??ś ) â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x201A;đ??ś đ??ź = đ??źđ?&#x2018;&#x2020;đ??ś [1 â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;? { }] đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x192; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x201A;đ??ś

( 1)

Burada; VOC aĂ§Äąk devre gerilimi, ISC kÄąsa devre akÄąmÄądÄąr. VMPP ve IMPP ise maksimum gĂźĂ§ noktasÄąndaki (MPP) hĂźcre voltajÄą ve akÄąmÄąnÄą gĂśstermektedir. VMPP ve IMPP deÄ&#x;erleri farklÄą ĂźrĂźnde farklÄą karakter sergilemesi nedeniyle, bu deÄ&#x;erler Ăźreticilerin ĂźrĂźn veri sayfalarÄąndan bulunarak kullanÄąlmaktadÄąr. Ĺ&#x17E;ekil 2â&#x20AC;&#x2122;ye dikkat edilecek olursa PV modĂźllerde akÄąm ve gerilim arasÄąnda doÄ&#x;rusal bir iliĹ&#x;ki bulunmamaktadÄąr. Bu durum Ă§ÄąkÄąĹ&#x; gĂźcĂź ve PV modĂźlĂźn verimi Ăźzerinde olumsuz bir etki oluĹ&#x;turmaktadÄąr. Bu durumu bertaraf etmede en etkili metot Maksimum GĂźĂ§ NoktasÄą Ä°zleme (MPPTMaximum Power Point Tracking) yĂśntemidir(Putrus, 2016).

Ĺ&#x17E;ekil 2: Bir PV modĂźlde akÄąm-gerilim karakteristiÄ&#x;i ve gĂźĂ§ Ă§ÄąkÄąĹ&#x;Äą grafiÄ&#x;i

51 DAÄ&#x17E;ITIK YENÄ°LENEBÄ°LÄ°R GĂ&#x153;Ă&#x2021; SÄ°STEMLERÄ° VE Ĺ&#x17E;EBEKELERDE GĂ&#x153;Ă&#x2021; KALÄ°TESÄ°

AKILLI Ĺ&#x17E;EBEKELERDE DAÄ&#x17E;ITIK YENÄ°LENEBÄ°LÄ°R ENERJÄ° SÄ°STEMLERÄ°

Genellikle, maksimum gĂźĂ§ noktasÄą izleyici (MPPT) denetleyicisi, genellikle, bir PV modĂźlĂźn maksimum gĂźĂ§ ĂźretebildiÄ&#x;i noktayÄą temel alarak, Ă§alÄąĹ&#x;ma voltajÄąnÄą (yĂźk voltajÄąndan baÄ&#x;ÄąmsÄąz olarak) gerekli voltaja dĂśnĂźĹ&#x;tĂźrebilmek iĂ§in kullanÄąlmaktadÄąr. Buradaki MPPT, gĂźneĹ&#x; modĂźlĂźne en uygun elektrik yĂźkĂźnĂź saÄ&#x;layan ve PV modĂźl tarafÄąndaki voltaj deÄ&#x;iĹ&#x;imlerinden (gĂźneĹ&#x; ÄąĹ&#x;ÄąnÄąmÄą ve sÄącaklÄąk gibi nedenlerle) etkilenmeden yĂźke uygun bir gerilim Ăźreten yĂźksek verimli bir DC-DC dĂśnĂźĹ&#x;tĂźrĂźcĂź devredir. MPPT bu eĹ&#x;leĹ&#x;tirme gĂśrevinin saÄ&#x;lanmasÄą gĂśrevinin yanÄą sÄąra, dĂśnĂźĹ&#x;tĂźrĂźcĂź olarak genellikle daha yĂźksek gerilim seviyelerinde Ă§alÄąĹ&#x;mayÄą saÄ&#x;lamak iĂ§in PV modĂźlĂźn voltajÄąnÄą yĂźkselten ve bĂśylece gĂźĂ§ kayÄąplarÄąnÄą azaltan yĂźkseltici gĂśrevi de gĂśrmektedir. DĂśnĂźĹ&#x;tĂźrĂźcĂź, ayrÄąca PV modĂźllerin ve akĂźlerin anma gerilimlerini seĂ§mede esneklik saÄ&#x;lamaktadÄąr. Maksimum gĂźĂ§ noktasÄąnÄą izlemek ve DC-DC dĂśnĂźĹ&#x;tĂźrĂźcĂźyĂź kontrol etmek iĂ§in farklÄą yaklaĹ&#x;Äąmlar bulunmaktadÄąr. Bu yaklaĹ&#x;Äąmlarda, PV veya yĂźk voltajÄąnÄąn sabit olarak kabul edildiÄ&#x;i basit bir akÄąm kontrollĂź sistemden farklÄą metotlar sĂśz konudur. Dijital iĹ&#x;aret iĹ&#x;leme tekniklerini kullanabilen MPPT ile daha karmaĹ&#x;Äąk bir sistemin akÄąmÄą maksimize edilmeye Ă§alÄąĹ&#x;ÄąlmaktadÄąr(Sick, 1996). Ĺ&#x17E;ebekeden baÄ&#x;ÄąmsÄąz Ă§alÄąĹ&#x;an PV sistemlerde, Ă§alÄąĹ&#x;ma noktasÄą genellikle maksimum gĂźĂ§ noktasÄąna yakÄąn olan batarya voltajÄą tarafÄąndan belirlenmektedir. Batarya voltajÄą zamanla deÄ&#x;iĹ&#x;tiÄ&#x;inden (Ĺ&#x;arj durumuna baÄ&#x;lÄą olarak) Ă§alÄąĹ&#x;ma noktasÄą da deÄ&#x;iĹ&#x;mekte ve maksimum gĂźĂ§ noktasÄąndan uzaklaĹ&#x;abilmektedir. Pratikte, batarya gerilim seviyeleri batarya tipine gĂśre deÄ&#x;iĹ&#x;mekle birlikte belli % deÄ&#x;erler arasÄąnda tutulmak suretiyle bataryanÄąn tamamen boĹ&#x;almasÄąna izin verilmemekte (Ĺ&#x;arj/deĹ&#x;arj ĂśmĂźr sĂźreleri nedeniyle) ve dolayÄąsÄąyla gerilim makul derecede sabit/maksimum gĂźĂ§ noktasÄąna yakÄąn tutulmaktadÄąr. Bu nedenle, baÄ&#x;ÄąmsÄąz sistemler iĂ§in MPPT yĂśntemi arzu edilmekle birlikte, kullanma gerekliliÄ&#x;i bulunmamaktadÄąr. 3.1.2. RĂźzgĂ˘r enerji dĂśnĂźĹ&#x;Ăźm sistemleri RĂźzgĂ˘r santralleri, Ĺ&#x;ebekelerde giderek daha popĂźler hale gelen ve ticari uygulanabilirlikleri nedeniyle, Ĺ&#x;u anda en hÄązlÄą bĂźyĂźyen yenilenebilir enerji kaynaklarÄądÄąr. Bir rĂźzgĂ˘r enerjisi dĂśnĂźĹ&#x;Ăźm sistemi, rotor kanatlarÄą yardÄąmÄąyla rĂźzgĂ˘rÄąn kinetik enerjisini mekanik enerjiye dĂśnĂźĹ&#x;tĂźrĂźr. Bu enerji daha sonra bir generatĂśr tarafÄąndan elektrik enerjisine dĂśnĂźĹ&#x;tĂźrĂźlĂźr. Sistem, doÄ&#x;rudan enerji dĂśnĂźĹ&#x;ĂźmĂź sĂźrecine katÄąlan Ă§eĹ&#x;itli bileĹ&#x;enlerden oluĹ&#x;maktadÄąr. RĂźzgĂ˘r gĂźcĂź ile Ă§alÄąĹ&#x;an tek bir generatĂśr sÄąnÄąrlÄą miktarda elektrik enerjisi Ăźretir bu nedenle bĂźyĂźk bir generatĂśr grubunun normal olarak daÄ&#x;ÄątÄąldÄąÄ&#x;Äą â&#x20AC;&#x153;rĂźzgĂ˘r Ă§iftlikleriâ&#x20AC;? tesis edilmektedir. DiÄ&#x;er yenilenebilir enerji kaynaklarÄąnda olduÄ&#x;u gibi, rĂźzgĂ˘r enerjisinin de tabiatÄą gereÄ&#x;i mevcudiyetinin durum derecesi ve sĂźresi belirsizdir. AyrÄąca, bir rĂźzgĂ˘r tĂźrbininin (veya bir rĂźzgar Ă§iftliÄ&#x;inin) kurulum maliyeti ile tĂźrbinin ĂśmrĂź boyunca Ăźretilecek elektriÄ&#x;in geliri arasÄąndaki dengeyi ifade eden amortisman sĂźreside dikkatli bir Ĺ&#x;ekilde incelenmesi gereklidir. Temel olarak, rĂźzgĂ˘r dĂśnĂźĹ&#x;Ăźm sistemlerinde, rĂźzgĂ˘r basÄąncÄą, bir generatĂśrĂźn rotoruna baÄ&#x;lÄą Ĺ&#x;aft ile baÄ&#x;lantÄąlÄą tĂźrbin kanatlarÄąnÄą dĂśndĂźrmektedir. Bununla birlikte, bĂźyĂźk rĂźzgĂ˘r tĂźrbinleri genellikle generatĂśrĂźn hÄązÄąnÄą artÄąrmak iĂ§in mekanik Ĺ&#x;anzÄąman (genellikle indĂźksiyon tipi) kullanÄąrken, kĂźĂ§Ăźk rĂźzgĂ˘r tĂźrbinleri (10 kW altÄąnda) ise genellikle sabit mÄąknatÄąslÄą generatĂśrler kullanmaktadÄąr(Gourieres, 1982; Wu, 2011). Bir rĂźzgĂ˘r tĂźrbini Ă§ÄąkÄąĹ&#x;Äąndaki mekanik gĂźĂ§ Ă§ÄąkÄąĹ&#x;Äą (dolayÄąsÄąyla elektriksel gĂźĂ§) rĂźzgĂ˘r hÄązÄąnÄąn kĂźpĂź ile orantÄąlÄądÄąr. 1 đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x17D; = đ?&#x153;&#x152;đ?&#x153;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2026; 2 đ?&#x2018;Ł 3 đ??śđ?&#x2018;? 2) 2 Burada; Pa rĂźzgĂ˘rÄąn rotoru harekete geĂ§irmesi sonucu oluĹ&#x;an gĂźcĂź, R rotorun yarÄąĂ§apÄąnÄą, Ď kg/m3 cinsinden hava yoÄ&#x;unluÄ&#x;unu, v m/s cinsinden rĂźzgĂ˘r hÄązÄąnÄą ve Cp uĂ§ hÄąz oranÄą (Îť) ile kanatlarÄąn eÄ&#x;im aĂ§ÄąsÄąna baÄ&#x;lÄą gĂźĂ§ katsayÄąsÄąnÄą gĂśstermektedir. Ď&#x2030; kanatlara baÄ&#x;lÄą rotorun rad/s cinsinden dĂśnme hÄązÄąnÄą gĂśstermek Ăźzere uĂ§ hÄąz oranÄą

(

đ?&#x153;&#x201D;. đ?&#x2018;&#x2026; 3) đ?&#x2018;Ł olarak ifade edilmektedir. Denklem (2) ve (3), bir rĂźzgĂ˘r rotorunun Ă§ÄąkÄąĹ&#x; gĂźcĂźnĂźn, rĂźzgĂ˘r hÄązÄą (v) ve rotorun dĂśnme hÄązÄąnÄąn (Ď&#x2030;) bir fonksiyonu olduÄ&#x;unu gĂśstermektedir. Bu iliĹ&#x;ki Ĺ&#x17E;ekil 3'de gĂśsterildiÄ&#x;i gibi, temsil edilebilmektedir(Narayana, 2012). Bu nedenle, rĂźzgĂ˘rdan elde edilen enerjiyi maksimize etmek iĂ§in rĂźzgĂ˘r tĂźrbini hÄązÄąnÄą, Ĺ&#x17E;ekil 3'te gĂśsterildiÄ&#x;i gibi, herhangi bir belirli rĂźzgĂ˘r hÄązÄąnda (v1 veya v2) iĂ§in en uygun dĂśnĂźĹ&#x; hÄązÄąna (Ď&#x2030;1 veya Ď&#x2030;2) ayarlayacak biĂ§imde bir eĹ&#x;leĹ&#x;tirme gerekmektedir. 52

(

đ?&#x153;&#x2020;=

DAÄ&#x17E;ITIK YENÄ°LENEBÄ°LÄ°R GĂ&#x153;Ă&#x2021; SÄ°STEMLERÄ° VE Ĺ&#x17E;EBEKELERDE GĂ&#x153;Ă&#x2021; KALÄ°TESÄ°

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

Temel olarak bu sistemlerde iki tür bulunmaktadır. Bunlar; sabit hızlı ve değişken hızlı rüzgâr türbinleridir. Sabit hızlı rüzgâr türbinleri, elde edilen enerjiyi optimize etmek için kanatların ve dişli kutusunun karmaşık bir değişken-adım kontrol mekanizmasını kullanır.

Şekil 3. Rüzgâr türbini karakteristik eğrisi. Sabit hızlı sistemler, düşük güç verimliliğine sahiptirler ve çıkış gücü performansını optimize etmek için güç elektroniği dönüştürücüleri kullanan (aerodinamik kontrolörlere gerek kalmadan) değişken hızlı rüzgâr türbinlerine kıyasla, düzenli bakım gerektirmeleri dezavantajlarından birisidir. Değişken hızlı rüzgâr türbinleri daha yüksek verime ve daha iyi güvenilirliğe sahiptir. Bu nedenle, özellikle küçük ölçekli uygulamalar için daha yaygın olarak kullanılmaktadır. 3.1.3. Diğer yenilenebilir sistemler Yenilenebilir enerji kaynakları içerisinde günümüzde rüzgâr ve güneş enerjisinin büyük bir kullanım ağırlığı olmasına rağmen biokütle, gelgit ve dalga gibi diğer yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı da giderek artmaktadır. Biokütle ve pompaj depolamalı hidroelektrik tesisleri uzun zaman süresince kullanımda/işletimde olan tesislerdir. Bu tesisler genellikle büyük santrallerdir ve geleneksel santrallere benzer şekilde merkezi olarak kontrol edilmektedir. Gelgit enerjisi, Ay'ın ve Güneş'in uzaysal konumları ve doğal hareketleri ile oluşan, deniz seviyesindeki değişikliğin meydana getirdiği bir kinetik enerji türüdür. Bu sistemlerde çıkış gücü periyodik ve yaklaşık olarak tahmin edilebilmektedir. Dalga enerjisi ise; denizlerin yüzeyindeki rüzgârın etkisiyle üretilmektedir. Burada güç, türbinin ana mekanik yapısının salınımlı dalgaların etkisiyle oluşan hareketi neticesinde, asenkron bir generatörü çalıştıran hidrolik motorların tahrik edilmesiyle üretilmektedir.

3.2. Şebekelerde gerilim kontrolü Gerilim, elektrik güç sistemlerinin kontrolü için önemli bir parametredir. Dağıtım şebekesi işletmecileri, tüketiciye sunulan voltaj seviyesini yasal sınırlar içinde tutma sorumluluğuna sahiptir. Geleneksel olarak, otomatik voltaj kontrol röleleriyle donatılmış Yüke Bağlı Kademe Değiştirici (On Load Tap Changer-OLTC) trafosu en popüler ve etkili voltaj kontrol cihazıdır. Şebekelerde dağıtık üretim kaynaklarının artması, fider (müşteri ya da müşteri grubuna enerji iletimine yarayan hatlarda) gerilim düşümlerini etkilediğinden, bu durum dağıtım sistemlerinde yüksek oranda gerilim kontrolünün sağlanmasını gerektirmektedir. Son yıllarda, dağıtım şebekelerine bağlı dağıtık üretim kaynaklarının hem güç olarak hem de sayıca artması sebebiyle; dağıtık üretim kaynaklarının şebeke üzerindeki etkilerinin dikkatle incelenmesi ve ihtiyaçlar ekseninde OLTC'ler için otomatik voltaj kontrol şemalarının yeniden tasarlanması gerekmektedir. Gelecekte mevcut şebekelerin akıllı hale gelmesi ile güç sistemlerinde ihtiyaç duyulacak gerilim kontrolünün sağlanmasının, bu konuda yürütülecek tasarımlar üzerinde de önemli bir etkiye sahip olacağı düşünülmektedir(Gao, 2010). Mevcut elektrik dağıtım ağlarındaki güç akışı, daha yüksek gerilim seviyelerinden daha düşük gerilim seviyelerine doğrudur. Bu nedenle, dağıtım şebekesi işletmecileri şebeke konfigürasyonuna göre dağıtım fiderlerindeki hat gerilim düşümünü tahmin etmekte ve fiderlerdeki maksimum ve minimum yükün nispeten sabit kalacağını varsaymaktadır. Buna göre, bir trafonun yüksüz kademe pozisyonu ve yük altında kademe değiştiricinin başlangıç pozisyonu, şebekedeki gerilim düşüşlerini 53 DAĞITIK YENİLENEBİLİR GÜÇ SİSTEMLERİ VE ŞEBEKELERDE GÜÇ KALİTESİ

AKILLI Ĺ&#x17E;EBEKELERDE DAÄ&#x17E;ITIK YENÄ°LENEBÄ°LÄ°R ENERJÄ° SÄ°STEMLERÄ°

telafi edecek bir seviyeye yĂźkseltebilecek biĂ§imde ayarlanmasÄą saÄ&#x;lanmaktadÄąr. Fider Ăźzerindeki gerilim dĂźĹ&#x;ĂźmĂźnĂź hesaplamak iĂ§in genellikle â&#x20AC;&#x153;ThĂŠvenin eĹ&#x;deÄ&#x;er devresineâ&#x20AC;? baĹ&#x;vurulur. Bir Ĺ&#x;ebekeyi ThĂŠvenin eĹ&#x;deÄ&#x;er devresiyle temsil etmek gĂźĂ§ sistemlerinde alÄąĹ&#x;ÄąlmÄąĹ&#x; bir uygulamadÄąr. Bir voltaj kaynaÄ&#x;Äą (Ps+jQs) ve seri baÄ&#x;lÄą bir dizi empedanstan (R+jX) oluĹ&#x;an ThĂŠvenin eĹ&#x;deÄ&#x;er devresinde yĂźke aktarÄąlan gĂźĂ§ P+jQ ile temsil edilebilir. Bu eĹ&#x;deÄ&#x;er devreye ait Ĺ&#x17E;ekil 4â&#x20AC;&#x2122;deki gibi bir fazĂśr diyagram Ă§izildiÄ&#x;inde hat Ăźzerinde gerilim dĂźĹ&#x;ĂźmĂź aĹ&#x;aÄ&#x;Äądaki gibi hesaplanabilir(Putrus, 2016).

Ĺ&#x17E;ekil 4. Bir gĂźĂ§ Ĺ&#x;ebekesinin eĹ&#x; deÄ&#x;er devresine ait (ThĂŠvenin) fazĂśr diyagram FazĂśr diyagramdan; (

đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018; 2 = (đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2026; + â&#x2C6;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2030;)2 + đ?&#x203A;żđ?&#x2018;&#x2030; 2

= (đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2026; + đ?&#x2018;&#x2026;. đ??ź. đ??śđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ?&#x153;&#x2122; + đ?&#x2018;&#x2039;. đ??ź. đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x153;&#x2122;)2 + (đ?&#x2018;&#x2039;. đ??ź. đ??śđ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ?&#x153;&#x2122; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2026;. đ??ź. đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x153;&#x2122;)2

(

YĂźk Ăźzerindeki aktif gĂźĂ§ P=VR.I. CosĎ&#x2022; ve reaktif gĂźĂ§ Q= VR.I. SinĎ&#x2022; olduÄ&#x;undan;

đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018; 2 = [đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2026; +

đ?&#x2018;&#x2026;. đ?&#x2018;&#x192; đ?&#x2018;&#x2039;. đ?&#x2018;&#x201E; 2 đ?&#x2018;&#x2039;. đ?&#x2018;&#x192; đ?&#x2018;&#x2026;. đ?&#x2018;&#x201E; 2 + â&#x2C6;&#x2019; ] + [ ] đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2026; đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2026; đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2026; đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2026;

( 6)

Teorikte Î´V<<VR+Î&#x201D;V kabul edildiÄ&#x;i iĂ§in; đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018; 2

đ?&#x2018;&#x2026;. đ?&#x2018;&#x192; đ?&#x2018;&#x2039;. đ?&#x2018;&#x201E; 2 â&#x2030;&#x2C6; [đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2026; + + ] đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2026; đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2026;

( 7)

Bu nedenle hat Ăźzerinde voltaj dĂźĹ&#x;ĂźmĂźnĂźn yaklaĹ&#x;Äąk deÄ&#x;eri; đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2026; = â&#x2C6;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2030; â&#x2030;&#x2C6;

đ?&#x2018;&#x2026;. đ?&#x2018;&#x192; + đ?&#x2018;&#x2039;. đ?&#x2018;&#x201E; đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2026;

( 8)

ve aĂ§Äąsal kayma deÄ&#x;eri; đ?&#x203A;żđ?&#x2018;&#x2030; =

đ?&#x2018;&#x2039;. đ?&#x2018;&#x192; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2026;. đ?&#x2018;&#x201E; đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2026;

( 9)

olarak belirlenir. Burada; Î&#x201D;V deÄ&#x;eri voltaj dĂźĹ&#x;ĂźmĂźnĂź, P ve Q sÄąrasÄąyla aktif-reaktif gĂźĂ§ akÄąĹ&#x;ÄąnÄą, R ve X sÄąrasÄąyla ilgili hattÄąn (fiderin) rezistans ve reaktansÄąnÄą, V ise Ĺ&#x;ebeke gerilimini gĂśstermektedir. Hat rezistansÄąnÄąn (R) etkisi, alĂ§ak gerilim (400 V ve altÄą) daÄ&#x;ÄątÄąm Ĺ&#x;ebekelerinde genellikle Ăśnemli bir etkidir. Ancak, Ĺ&#x;ebekelerin yĂźksek voltaj tarafÄąnda (11 kV ve ĂźstĂź) X/R oranÄą Ă§ok yĂźksek olduÄ&#x;u iĂ§in fider direncinin etkisi ihmal edilebilir. Bu nedenle, yenilenebilir enerji santrallerindeki gĂźĂ§ Ăźretiminde yaĹ&#x;anÄąlan doÄ&#x;al deÄ&#x;iĹ&#x;imler, birkaĂ§ noktayÄą besleyen trafolara baÄ&#x;lÄą tĂźketicilerin etkileneceÄ&#x;i gerilim deÄ&#x;iĹ&#x;imlerine (dalgalanmalarÄąna) neden olabilmektedir(Putrus, 2016). 54 DAÄ&#x17E;ITIK YENÄ°LENEBÄ°LÄ°R GĂ&#x153;Ă&#x2021; SÄ°STEMLERÄ° VE Ĺ&#x17E;EBEKELERDE GĂ&#x153;Ă&#x2021; KALÄ°TESÄ°

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

Bir güç sistemindeki tüm gerilim seviyelerinde, transformatör kademe değiştiricisinin kontrolü, voltaj kontrolünün en popüler halidir. Bu durum, temel itibariyle transformatör sargılarındaki sarım oranını değiştirme prensibine dayanmaktadır ve dolayısıyla transformatörün sekonder (ikincil) devresindeki çıkış gerilimi değiştirilmekte ve voltaj kontrolü sağlanabilmektedir. Kademe değiştiriciler, akımın daha düşük olması nedeni ile transformatörün yüksek gerilim sargısına yerleştirilmektedir. Bu süreçte çalışılan akımın düşük olması, hem kademe değiştiricinin çalışması sırasındaki elektriksel baskının kısıtlanması hem de yüksek akımın yaratacağı etkilerinin azaltılmasında büyük bir rol oynamaktadır. Dağıtık yenilenebilir kaynakların şebekeye önemli ölçüde nüfuz etmesiyle şebekedeki güç akışı esasen; OLTC'nin kontrol sınırlarını aşan potansiyel ters yönlü güç akışı ve gerilim yükselmesi ile değişebilmektedir. Şekil 5’de görülebileceği gibi, voltaj yükselmesi generatörün bağlı olduğu fiderin uzak ucunda önemli düzeylere erişmektedir. Özetle gerilim artış miktarı; şebekedeki yenilenebilir santral entegrasyon seviyesine, güç faktörü çalışma düzeyine, elektriksel yük koşullarına (yüklü veya yüksüz çalışma) ve ana transformatörün mesafesine bağlıdır. Elektrik güç şebekesinde çok fazla dağıtık üretim santrali olması voltaj yükselme riskini artırır. Bu sebepledir ki, gelecekteki akıllı dağıtım şebekelerinde gerilim kontrolü süreci, dağıtık üretim sistemlerinin şebekeye olan geniş nüfuzuna izin verecek şekilde yapılandırılması/tasarlanması ile mümkün olacaktır. Bununla birlikte; dağıtık üretim kaynaklarının şebeke bağlantısı yapılırken sistemin, şebekedeki diğer kullanıcılar ile titreşim(flicker) oluşturma, harmonik, geçici dalgalanma, hata besleme gibi istenmeyen durumlara karşı korumalı olması ya da karşılıklı etkileşime girmemesi de oldukça önem arz etmektedir. Gerilim dalgalanmaları veya titreşim olayı, gerilim büyüklüğünün yasal sınırlar dahilindeki normal yavaş değişme seyrinin (nominal değerin ± %5'i) hızlı gerçekleşmesi nedeniyle meydana gelmektedir. Bu dalgalanmalar, özellikle aydınlatma elemanlarında titreme (veya titreşme) biçiminde fark edilebilmekte, değişikliklere neden olabilmekte ve bazı elektronik kontrol cihazlarının çalışmalarını kesintiye uğratabilmektedir.

Şekil 5. Şebekelerde dağıtık üretimden dolayı meydana gelen gerilim yükselmeleri Yine, şebekede akım akışında yaşanabilecek hızlı değişimler nedeniyle gerilim dalgalanmaları meydana gelebilir. Yenilenebilir santraller gibi dağıtık üretim kaynaklarında (örneğin rüzgâr ve dalga) üretilen güç, sık ve tekrar eden değişimler göstermekte, bu ise üretilen gücün değişken özellikte ve aralıklı yapıda olmasına yol açmaktadır. Ayrıca, bir fotovoltaik güç sistemi tarafından üretilen güç, bulut geçişleri nedeniyle hızlı bir değişim gösterebilmektedir. Bu tür bir üretim, şebekeyle değiştirilen aktif ve reaktif güçte büyük bir değişikliğe yol açmakta ve nihai tüketicilerde voltaj dalgalanmalarına yol açabilmektedir.

55 DAĞITIK YENİLENEBİLİR GÜÇ SİSTEMLERİ VE ŞEBEKELERDE GÜÇ KALİTESİ

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

3.3. Güç kalitesi ve harmonikler Güç kalitesi şebeke üzerinde arzu edilmeyen durumlarla ilgili olarak kullanılan genel bir ifadedir. Bir güç kalitesi olayı, elektrik arzında belirli bir büyüklükteki saf sinüzoidal formdaki gerilim veya akım dalga formlarının herhangi bir sapması (kararlı ya da geçici) olarak tanımlanır(Bollen, 2000). IEEE (The Institute of Electrical and Electronics Engineers) standartlarına göre güç kalitesi; voltaj/akım dalga formundaki kararlı durum olayları(uzun süreli) ile nanosaniye seviyelerinden birkaç dakikaya kadar olan zaman aralığında değişen ani anormallikler (geçici, kısa ve uzun süreli) içerebilmektedir. Bu standartlarda harmonikler ise; şebeke besleme sisteminin tasarlandığı çalışma frekansının (genellikle temel frekans olarak 50 veya 60 Hz seviyeleri) tamsayı katları olan frekanslara sahip sinüs formuna sahip gerilim ve akımlar olarak tanımlanmaktadır. Harmonikler, temel bileşen üzerine yerleşir ve orijinal dalga şeklinin bozulmasına neden olurlar(Putrus, 2007/2016). Son yıllarda, güç kalitesi ile ilgili problemlerin sayıca artmasının nedeni esas olarak, anahtarlamalı güç kaynakları, değişken hızlı sürücüler, dağıtılmış yenilenebilir güç santrallerinin şebeke bağlantısı için gerekli olan dönüştürücüler gibi anahtarlama cihazlarını kullanan güç elektroniği donanımlarının yoğun olarak kullanılmasıdır. Bu donanımlar genellikle karmaşık kontroller içermekte ve güç kalite bozulmalarına karşı hassas davranışlar sergilemektedir. Dağıtık yenilenebilir santralleri şebekeye bağlamak için kullanılan güç elektroniği dönüştürücülerinin kullanımıyla ilişkili en yaygın güç kalite problemi, bu bölümde açıklanacak olan harmonikler ile ilgilidir. Yenilenebilir santrallerin şebeke entegrasyonunda kullanılan güç elektroniği dönüştürücüler genellikle mevcut standartlara uygun olarak tasarlanmakta ve test edilmektedir. Bu nedenle önemli güç kalite problemi üretmemesi beklenir. Ancak, normal çalışma anında aynı dağıtım trafosuna bağlı diğer tüketiciler farklı bir etkileşim ile belirli harmoniklerin veya olayların etkisinde de kalabilmektedir.

Şekil 6. Şebekelerde harmonik akım akışı Harmoniklerin ve harmoniklere olan duyarlılık derecelerinin etkileri, donanımların (harmonikler üreten veya etkilenenler) özelliklerine ve kaynak şebekenin özelliklerine bağlıdır. (Balda, 1993) Genel olarak şebeke üzerinde harmoniklerin bazı olası etkileri şunlardır: Ekstra güç kayıpları, bazı güç sistemi teçhizatlarının (örneğin kablo ve transformatörler) ısınması ve aşırı yüklenmesi, üç fazlı-dört iletkenli sistemlerde üçlü harmonik bileşenlerin sebep olduğu nötr iletkenin aşırı yüklenme durumu, harmonik frekanslarda sistemdeki endüktif ve kapasitif empedanslar arasında rezonans oluşumu ile sistem üzerindeki bazı noktalarda ekipmana zarar veren yüksek akım veya voltaj oluşması olası etkileri arasında sayılabilmektedir. Bununla birlikte; şebekedeki aşırı harmonik distorsiyon oluşumu durumunda görülen aşırı ısınmalar, dönel alanlı makinalarda görülen gürültü ve tork titreşimi, şaft burulması gibi problemlere de sebep olması yine harmoniklerin şebekelerde olası etkileri arasında gösterilebilir. Harmoniklerle baş etmenin en iyi yolu onları üretmemektir. Güç elektroniğinde kullanılan dönüştürücüler, yüksek darbe sayısı, darbe genişlik modülasyonu (Pulse Width Modulation, PWM) kontrolü gibi uygun kontrol yöntemleri ile düşük seviyede harmonik üretmekte veya hiç harmonik üretmeyecek şekilde tasarlanabilmektedir. Bu yöntemler ile çözülemeyecek durumlarda şebekelerde Şekil 6’da gösterildiği gibi, zor ve pahalı bir çözümde olsa filtre sistemlerde kullanılabilmektedir. 56 DAĞITIK YENİLENEBİLİR GÜÇ SİSTEMLERİ VE ŞEBEKELERDE GÜÇ KALİTESİ

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

4. DAĞITIK ÜRETİM KAYNAKLARININ ŞEBEKE BAĞLANTISI Fotovoltaik panel çıkışlarında doğru akım (DC) üretilmesi nedeniyle, fotovoltaik sistemlerin şebeke bağlantısı yapılabilmesi için dönüştürücülere (invertörlere) ihtiyaç bulunmaktadır. Rüzgar türbinleri ise şebekelerde asenkron veya senkron generatör ile doğrudan kullanılabilmektedir. Bir asenkron (indüksiyon) generatör şebekeye doğrudan bağlanabilirken, bir senkron generatör ancak güç elektroniği dönüştürücüleri yardımıyla şebekeye bağlanabilmektedir. Dönüştürücü sistemler ayrıca dalga ve gel-git güç üretim sistemlerinde de kullanılabilmektedir. Genellikle, dönüştürücü sistemler şebekelerde ekstra kayıplara ve aşırı ısınmalara neden olan harmonik üretmeleri nedeniyle, şebeke için belirlenen harmonik emisyon standartlarını karşılamak zorundadır.

4.1. Fotovoltaik Sistemlerin Şebeke Bağlantısı Fotovoltaik sistem bağlantılarında şebekeden bağımsız (off-grid) ve şebekeye bağlı (on-grid) olmak üzere iki tip durum söz konusudur. Tüketim noktasının şebekeden uzak olduğu veya enerji taşıma maliyetinin yüksek olduğu mahallerde şebekeden bağımsız fotovoltaik sistemler kullanılabilmektedir. Eskiden çoğunlukla bu amaçlar için kullanılan fotovoltaik sistemler, günümüzde çoğunlukla ana şebekenin bir parçası olarak kullanılmaktadır. Çıkışında DC gerilim bulunan bir fotovoltaik güç santrali, direkt olarak bir şebekeye bağlanacaksa veya alternatif akımlı (AC) bir yükü besleyecekse DC/AC bir invertör kullanılmasını gerektirmektedir. Şekil 7’de bir fotovoltaik sistemin hem şebeke bağlantılı hem de şebekeden bağımsız üretim durumlarında muhtemel ana sistem bileşenleri gösterilmektedir.

Şekil 7. Fotovoltaik sistemin ana bileşenleri Bir invertör, esas itibariyle PV modülleri ile şebeke arasındaki uyumlaştırma birimidir. Bünyesinde güç elektroniği anahtarlama elemanı olarak tristör kullanan invertörler, komütasyon için gerekli olan reaktif gücü şebekeden çektiği için şebeke kayıplarını artırarak sistem verimini düşürürler. İnvertör teknolojileri, günümüzde DC'yi AC'ye dönüştürmeye ek olarak; uzaktan elektriksel parametreleri izleme ve gelişmiş yardımcı program kontrolleri ile bütün bir üretim sisteminin en iyi performans seviyesinde çalışmasını sağlamak amacıyla bir dizi özelliği de bünyesinde taşımaktadır. Direkt olarak şebeke bağlantılı fotovoltaik güç sistemlerinde, invertör grupları şebekeden bağımsız (ada modu) çalışan invertör grupları ile aynı modda çalışmazlar. Şebekeden bağımsız invertör gruplarında batarya şarj devresi bulunmaktadır ve bu tip invertörler de şebekeye bağlanabilmektedir. Ancak, şebekeden bağımsız invertörler de güç akışı şebekeden invertöre doğrudur. Şebeke bağlantılı invertörlerin temel işlevi ise, fotovoltaik panellerde üretilen gücü AC şebekeye iletmektir. Bu nedenle, sistem üzerindeki güç akışı invertörden başlayarak, şebeke yönünde gerçekleşmektedir. Fotovoltaik güç sistemlerinden, iletim veya dağıtım şebekesine en yüksek güç naklinin sağlanabilmesi için, invertörler “Maksimum Güç Noktası İzleyici” konumunda görev 57 DAĞITIK ÜRETİM KAYNAKLARININ ŞEBEKE BAĞLANTISI

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

yapmaktadır. Diğer bir deyişle, invertörler maruz kalınan güneş ışınım ve sıcaklık değerlerinde en iyi verimin elde edilebildiği fotovoltaik modülün gerilim ve akımını belirleyerek, sistemin ilgili şartlarda çalışmasını sağlamaktadırlar. Böylelikle, üretilen gücün en az seviyede harmonik ve faz kayması ile şebekeyi beslemesi sağlanmaktadır.

4.2. Rüzgâr Güç Dönüşüm Sistemlerinin Şebeke Bağlantısı 4.2.1. Sabit hızlı rüzgâr türbinleri Sabit hızlı rüzgâr türbinlerinde, bir dişli kutusu yardımıyla değişken eğimli ve sabit hızlı rüzgâr türbini doğrudan şebekeye bağlı bir asenkron (indüksiyon) generatörünü Şekil 8’de gösterildiği gibi çalıştırmaktadır. Dişli kutusu, bir rüzgâr güç dönüşüm sisteminde (RGDS) türbin kanatlarının hızını arttırmak için gerekli bir düzenektir. Dişli kutusu, rüzgâr türbinlerindeki değişken eğim ile birlikte hızı kontrol ederek, rüzgârdan çekilen enerjiyi optimize etmesine karşın, RGDS’nin genel verimliliğini azaltmakta ve bakım gerektirmektedir. Başlangıçtaki geçici akımları düşürmek ve generatörü enerjilendirmek için genellikle bir marş motoru (soft starter) yol verici olarak kullanılmaktadır. Ayrıca, indüksiyon generatörün reaktif güç ihtiyacının bir kısmını sağlamak için anahtarlı kondansatörler gereklidir. Bir RGDS’de endüksiyon generatörü kullanıldığında, makine senkron hızın üzerinde küçük bir sapma hızında çalışarak AC güç üretmektedir. Bu nedenle, türbin hızındaki değişimlerin de küçük olması çok önemlidir zira rüzgâr hızındaki herhangi bir yüksek artışın tork seviyesini de artırdığı bilinmektedir. Tipik generatör voltajının yaklaşık 690 V dolaylarında olması nedeniyle gerilimi yükseltmek için üç fazlı bir transformatör gereklidir. Bu elektriksel olarak basit ve diğer teknolojik çözümlere göre nispeten ucuz bir sistemdir. Bu sistemin şebekedeki arızalar sırasında aşırı hızlanma eğilimi göstermesi, şebeke operatörlerinin rüzgâr türbinlerinden “arıza giderme (fault ride-through) ihtiyaçlarına1” cevap vermesini bekleme durumuna dönüşmektedir(Patel, 2006; Putrus, 2016)

Şekil 8. Sabit hızlı rüzgâr güç dönüşüm sistemleri 4.2.2. Değişken Hızlı Rüzgâr Türbinleri Alternatif bir tasarım da, generatörü şebekeye bağlamak için güç elektroniği dönüştürücülerinin kullanılmasıdır. Dönüştürücü, rüzgâr şartlarına bağlı olarak türbin hızının değişmesine izin verirken, senkronizasyonu korumakta ve generatörü şebekeden ayırmaktadır. Böylece dönme kontrolüne (pitch control) gerek olmayarak sistem daha basit yönetilebilmektedir. Sabit hızlı sistemlere kıyasla değişken hızlı sistemler; gelişmiş sistem verimliliği, enerji yakalama ve azaltılmış mekanik gerilimlere sahiptir. Bu nedenle bu sistemler günümüzde oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır(Patel, 2006; Putrus, 2016). Özellikle bu sistemin iki versiyonu yaygındır ve aşağıda kısaca açıklanmaktadır.

Şebekelerde meydana gelebilecek arızalarından sonra sistemin kararlılığını yitirmeden şebekede aktif kalabilmesi ve arızanın sonlandırılıp normal çalışma koşullarına dönünceye kadar sürede şebekeyi desteklemesini ifade etmektedir. Örneğin türbin sistemi şebekede meydana gelen bir arızaya karşın kısa bir süre aynı çalışma durumunda çalışmaya devam etmektedir.

58 DAĞITIK ÜRETİM KAYNAKLARININ ŞEBEKE BAĞLANTISI

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

Şekil 9. Değişken hızlı rüzgâr güç dönüşüm sistemleri 4.2.2.1

Senkron generatörlü geniş alanlı değişken hızlı rüzgâr türbinleri:

Bu sistemde, düşük hızlı çalışma için tasarlanan çok kutuplu bir generatör, dişli kutusu ihtiyacını ortadan kaldırmak için kullanılmaktadır. Şebekeye bağlantısı, Şekil 9'da gösterildiği gibi, generatör hızını şebeke frekansından tamamen ayıran bir güç elektroniği dönüştürücüsü vasıtasıyla gerçekleştirilmektedir(Fox, 2014). Generatör, bir alan sargısı veya sabit mıknatıslı bir makine ile elektriksel olarak uyarılabilmektedir. Küçük ölçekli rüzgâr türbinleri genellikle sabit mıknatıslı generatörler kullanmaktadır. Generatör, önce doğrultulan (AC'den DC'ye) ve daha sonra kendinden komütatif bir invertör (DC'den AC'ye) ile 50 Hz'ye dönüştürülmüş frekans gücü (değişken) üretmektedir(Marques, 2003; Patel, 2006). 4.2.2.2

Çift beslemeli indüksiyon generatörü:

Bu tür türbinlerde, bir rotor indüksiyonu (asenkronize) generatörü kullanılmakta ve kayma frekansında2 rotora kontrol edilebilir gerilimin verilmesiyle, değişken hızlı çalışma elde edilmektedir (Fox, 2014). Rotor sargı akımı, şebekeden sağlanan değişken frekansa bağlı bir güç elektroniği dönüştürücüsünden kontak bilezikleri aracılığıyla beslenmektedir. Güç dönüştürücü, rüzgâr türbininin değişken hızlı çalışmasını sağlamakta ve şebeke frekansını rotor mekanik frekansından ayırmaktadır. Burada kullanılacak dönüştürücünün güç oranı, rotor gücü tarafından belirlenir ki bu da genellikle generatör nominal gücünün yaklaşık üçte birine denk gelmektedir(Putrus, 2016).

4.3. Diğer Dağıtık Üretim Kaynaklarının Şebeke Bağlantısı: Senkron generatörler, geleneksel enerji santrallerinde olduğu gibi hidroelektrik santrallerde (HES), pompaj depolamalı HES’lerde ve biokütle santrallerinde kullanılmaktadır. Santraller, ulusal şebekeler içerisinde genellikle merkezi olarak kontrol edilebilir ve dağıtılabilir yapıdadırlar. Bu nedenle, santralin lojistik şartlardan dolayı şebekenin zayıf bir bölümünde bulunmadığı sürece, özel şebeke bağlantısı sorunları normal olarak ortaya çıkmaması beklenir. Gelgit ve dalga enerjisinden gelen güç üretimi sabit değildir ve bu nedenle merkezi olarak “yer değiştiremez” değildir. Ancak, gelgit gücünün periyodik olması nedeni ile doğru bir şekilde öngörülebilir(tahmin edilebilir) olduğunu belirtmek gerekmektedir. Güç, genellikle dalga hızından değişken hızlarda çalışan lineer veya asenkron generatörler kullanılarak elde edilmektedir. Gelgit ve dalga türbinleri tarafından tahrik edilen generatörleri şebekeye bağlamak için, genellikle RGDS'lere benzer şekilde, güç elektroniği Kayma, rotor milinin dönme hızı ile manyetik alanın senkron hızı arasındaki farkı ifade etmektedir. Kayma, frekans veya RPM(devir/dakika) cinsinden ölçülmektedir. Yüksek bir yük durumunda kayma miktarı ve üretilen tork miktarı artmaktadır. 2

59 DAĞITIK ÜRETİM KAYNAKLARININ ŞEBEKE BAĞLANTISI

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

dönüştürücülerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu nedenle, şebeke bağlantısıyla ilgili hususlar RGDS'deki uygulananlara benzerlik göstermektedir.

4.4. Dağıtık yenilenebilir üretim kaynaklarının şebeke üzerindeki etkileri Günümüzde, dağıtık yenilenebilir enerji santrallerinin üretim kapasitesi halen şebekelerdeki toplam üretim kapasitesinin sadece küçük bir oranına eşittir. Bu nedenle, şebeke işletme performansı üzerindeki etkisi önemli gözükmeyebilir. Ancak, Şekil 10’daki gibi bir örneği verilen geleneksel şebeke yapılarında, yeni ve yenilenebilir enerji kaynaklarının sayısının günden güne artmasıyla birlikte bunların şebeke üzerinde bir etki oluşturmaya ve potansiyel problemler üretmeye başlaması kuvvetle muhtemeldir.

Şekil 10. Geleneksel/gelişmemiş şebeke yapısı Mevcut güç ağları genel itibariyle, merkezi üretim ve genel talebin doğru istatistiksel tahminiyle (çeşitliliğe izin vererek) sistemin ulusal düzeyde merkezi kontrolünü sağlayan ulusal bir iletim şebekesi üzerine kuruludur. Şebeke yükleri boyuta ve süreye göre değişmekle birlikte günümüz şartlarında gerçeğe yakın tahmin edilebilir düzeylerdedir. Ancak, şebekelerde arz güvenliğinin veya sürekliliğinin sağlanması için, her bir üretim noktası belirli bir tedarik programı ile kendi üretim marjını belirlemesi oldukça önemlidir. Tipik olarak; üretim santrallerinin pik talebinin yaklaşık %10'unu veya en büyük generatörün güç boyutunu hâlihazırda koruması beklenir. Büyük merkezi kontrollü generatörler, yüksek oranda otomatik ve merkezi olarak kontrol edilen iletim sistemine bağlanmaktadır. Yükler ise, sınırlı otomasyona sahip olan dağıtım şebekesine, örneğin trafo kademe değiştiricilerine ve devre kesicilerin otomatik kapanmasına bağlanmaktadır. Bu düzenleme, iletim ve 60 DAĞITIK ÜRETİM KAYNAKLARININ ŞEBEKE BAĞLANTISI

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

dağıtım ağları aracılığıyla, üretim tesislerinden, orta ve küçük boyutlu yüklere doğru bir güç akışına neden olmaktadır. Güç akışının şebeke üzerinde yönlü olması ile güç kaynağının kalitesi (frekans ve voltaj kontrolü), merkezi bir kontrol tarafından sağlanmaktadır. Bunu yapmak için iletim ve dağıtım hizmet operatörleri bazı gerekli beceriler ve yönergeler geliştirmişlerdir. Dağıtık yapıdaki yenilenebilir üretim sistemlerinin dağıtım seviyesindeki ciddi oranda artan bağlantı yapısı, gelecekte şebekelerde güç akışını da önemli oranda değiştirecektir. Şekil 11’de gelecekteki güç şebekelerinin olası bir yapısı gösterilmektedir. Yürütülen bazı çalışmalar (Lyons, 2006; Jenkins, 2010), dağıtık yapıdaki yenilenebilir üretim noktalarının ulusal şebekelerde önemli ölçüde artmasının, dağıtım ağlarında iki yönlü bir güç akışının yeterince kontrol edilmediğinde, güç kaynağının kalitesi üzerinde önemli etkileri olabileceğini göstermektedir. Bu durum, gelecekteki güç şebekelerinin tasarım ve işletiminde kullanılan yöntemleri de etkileyecek olması nedeniyle, bu etkilerin tanınması oldukça önemlidir. Dağıtık yenilenebilir üretim kaynaklarının genişlemesinin, dağıtım şebekeleri üzerinde oluşturduğu potansiyel etkiler aşağıdaki gibi özetlenebilir: Voltaj seviyesinde değişiklik ve yasal limitlerin ihlali: Bu limitler, her bir ülkedeki dağıtım kurullarına (veya yönergelerine) göre ayarlanmaktadır. Örneğin, bu limitler Avrupa ülkelerinin genelinde alçak gerilim tarafında (400 V ve altı) % -6 ila %+10 toleransında uygulanırken, yüksek gerilim tarafında ise ± 5 toleransında uygulanmaktadır.

Şekil 11. Gelişmiş akıllı güç şebeke yapısı Güç akış kontrolünde ve potansiyel ters güç akışındaki zorluklar: Dağıtık üretimler şebeke üzerindeki güç akışını etkilemekle birlikte, bu durum özellikle talep ve üretim profillerine bağlı olarak 61 DAĞITIK ÜRETİM KAYNAKLARININ ŞEBEKE BAĞLANTISI

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

şebeke besleyicileri ve ekipmanı üzerinde aşırı elektriksel yüklenmelere yol açabilmektedir. Trafo kademe değiştiricilerinde normalde bulunan “hat düşüm kompanzasyonu” işlevi, şebekedeki ters güç akışıyla fonksiyonunu yitirmektedir. Kısa devre katkısı ve hata seviyelerindeki artış: Şebeke ekipmanı, genellikle kısa bir süre zarfında tanımlanmış bir arızayı işleme kapasitesine sahiptir (arızalı parçayı izole etme ve koruma mekanizmasını 0.2–1.0 sn aralığında devreye alma gibi..). Şebekelerde arıza seviyesinin artması ise yenilenebilir enerji kaynağının türüne göre farklılıklar göstermektedir. Örneğin, rüzgâr türbinleri gibi dönen alan makineleri kullanan sistemlerde arıza seviyesindeki artışlar (etki seviyesine bağlı olarak) önemli olabilmektedir. Güç elektroniği dönüştürücülerini şebeke bağlantısında kullanan santrallerde ise, arıza tespit edildiğinde dönüştürücü kendisini hemen kapatabildiğinden arıza akımına olan katkı ihmal edilmektedir. Koruma yönetimi ile ilgili sorunlar: Dağıtık üretim sistemleri, arızalar sırasında şebekede ilave kontrolsüz güç akışına neden olmakta, bu ise mevcut röle ayarlarını etkileyerek şebeke korumasını tehlikeye sokmaktadır. Bu durum aynı zamanda rölenin ayarlanmasını da zorlaştıracaktır ki, zira röle tarafından görülen arıza akımı, dağıtık generatörün üretim durumuna (açık veya kapalı olması) bağlı olarak değişmeye devam edecektir. Göz önünde bulundurulması gereken bir diğer konu ise “adalanma” operasyonudur. Dağıtık yenilenebilir sistemler, yalnızca şebekeye bağlı olduğunda çalışabilir ancak herhangi bir şebeke arızası olması durumunda mutlaka kapatılmaları gerekmektedir. Bu nedenle, direkt şebeke bağlantılı dağıtık üretim sistemleri adalanmaya karşı kendisini korumalı veya ana şebeke korumasına sahip olmalıdır. Bu bahsedilen potansiyel etkiler dışında, dağıtık üretim tesislerinin şebeke bağlantısında bazı hususların ayrıca göz önünde bulundurulması gerekmektedir. Tek fazlı küçük ölçekli dağıtık üretime özgü potansiyel voltaj dengesizlikleri, generatörün tipi/kapasitesi, şebeke ara yüzünün tipi/teknolojisi, şebekeye bağlantı gerilim seviyesi, santral kurulduktan sonra üretilen gücün mevcudiyeti, tesisin güvenilirliği, zamanla üretilen gücün değişimi ve varyasyonun tahmin edilebilirliği, bağlantı için mevzuatlar, şebeke tiplerine göre verilen kodlar bunlardan bazılarıdır.

5. SONUÇLAR Enerji güvenliğini artırma gayesi, çevresel sorunlar ve iklim değişikliğiyle mücadele etmek gibi nedenlerle dünyanın dört bir yanında elektrik üretim rejimleri yeniden revize edilmektedir. Yenilenebilir enerjinin, büyük bir elektrik enerji kaynağı olması ve özellikle rüzgâr ve güneş enerjisi alanlarında yüksek potansiyele sahip olunması ile birlikte gelecek yıllarda, şebekeyi besleyen üretimin büyük bir bölümünü oluşturması muhtemeldir. Yenilenebilir enerji kaynakları ve dağıtık üretim tesisleri enerji politikaları ile desteklenmekte ve elektrik üretimindeki payları günden güne artmaktadır. Şebekelerde, çok sayıda dağıtık yenilenebilir enerji kaynağından faydalanmak için entegrasyon bir zorunluluktur. Şimdiye kadar planlı, tasarımlı, inşa edilmiş ve geleneksel kaynaklardan gelen büyük miktarda gücün taşınması anlamına gelen şebekeler, bu tür bir dağıtık üretim ilave ihtiyacını da karşılama gerekliliğini ortaya koymaktadır. Bununla birlikte, esnek olmayan bir şebekede artan yenilenebilir güç kaynakları, akıllı şebeke sistem geliştiricileri ve uygulayıcıları için en büyük zorluğu oluşturmaktadır. Dağıtık üretim kaynaklarının elektrik dağıtım şebekesine eklenmesi, dağıtık bir şebekenin gelişiminde önemli bir etkendir, ancak şebekede dağıtık yapıdaki üretim noktaları elektrik piyasa sinyallerini (talep arz dengesi) alamamakta ve iki nedenden ötürü şebeke yönetimine katılamamaktadır. Bunlardan birincisi, dağıtık üretimin çoğunlukla yenilenebilir kaynaklardan sağlanması ve sabit tarife garantileri ile çalıştırılarak, piyasa fiyatlarından muaf tutulmalarıdır. İkincisi ise, dağıtım şebekelerindeki generatörlerin genellikle küçük güç kapasitelerine sahip olması ve dengeleme piyasalarındaki sistem yönetim amaçları doğrultusunda, teknoloji ve ilgili özelliklerle donatılmamalarıdır. Yine, şebekede yenilenebilir üretim payının artması dağıtım ağlarında tıkanıklığa neden olabilmektedir. Bir diğer yaşanan sorun ise, yenilenebilir kaynaklardan üretimin kesikli olması ve sürekli bir güç sevkinin bulunmamasıdır. Dağıtık yenilenebilir üretim kaynakları, mevcut dağıtım ağlarına bazı çevresel ve ticari faydalar sağlamasına karşın, muhtemel bazı olumsuzluklarla karşılaşmamak adına şebeke bağlantısından önce bazı faktörlerin mutlaka belirlenmesi/incelenmesi gerekmektedir. Bunlar; tesis 62 SONUÇLAR

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

güvenilirliği, üretilen gücün kullanılabilirliği, generatörün tipi ve kapasitesi ile şebekeye bağlantı için gerilim seviyesi, zamanla üretilen güçteki değişimler, bağlantı için gerekli olan teknolojiler dikkatle belirlenmesi gereken konulardır. Bu faktörlerin değerlendirilmesi ile dağıtık üretim tesisinin şebekeyi olumsuz etkileyecek biçimde kurulduğu tespit edilirse, olumsuz etkiyi azaltmak için iki seçenek söz konusudur. Birincisi şebekeyi yeniden yapılandırmak ve güçlendirmek ki bu oldukça pahalı ve zaman alıcı bir seçenektir. Diğeri ise “akıllı seçenek” diyebileceğimiz “aktif voltaj kontrolü”, “talep tarafı yönetimi” ve “enerji depolama” gibi yeni nesil teknoloji seçeneklerinin kullanılmasıdır. Bu tür teknolojiler, gelecekteki “akıllı şebekeler” kavramı içerisinde yer alacak temel teknolojilerdir(Ekanayake, 2012; Putrus, 2013). Şebekelerdeki güç dengesinin kontrol edilmesinde ve dağıtılan yenilenebilir enerji üretim payının en üst düzeye çıkarılmasında bu tür teknolojiler önemli bir rol oynayacaktır. Dağıtık üretim kaynak kategorisindeki belirsizliklerin üstesinden gelmek için, aynı zamanda enerjinin şebeke üzerinde depolanması temel bir ihtiyaç olarak değerlendirilmektedir. Bu ihtiyaç sadece PHES tesisleri ile karşılanamayacağından, mutlaka kesikli üretim yapan santrallerde dönüştürücü sistemi ile entegre edilmiş kimyasal batarya depolama sistemlerinin de kullanılması gerekmektedir. Tüketicilerin aktif katılımı ile akıllı bir şebeke; yenilenebilir enerji de dâhil olmak üzere elektrik tüketimine kadar olan süreçte enerjinin kullanımını optimize ederek, iletişim ve bilgi teknolojisi temelinde uygun ölçümlerle enerjinin depolanmasını sağlamak durumundadır. Akıllı şebekeler, enerji tasarrufu sağlamak, tüketici maliyetlerini azaltmak ve sistem güvenilirliğini artırmak amacıyla kontrol otomasyonu, sürekli izleme ve dağıtım sistem optimizasyonu yoluyla dijital teknolojiyi kullanarak, şebekede üretilen elektriğin tedarikçilerden tüketicilere ulaştırılmasını sağlamaktadır. Akıllı şebeke teknolojileri, rüzgar veya güneş gibi yenilenebilir kaynakların bir özelliği olan kesikli/değişken üretimi, şebekeye entegre etmek için gereken esnekliği sağlama noktasında alternatifsizdir. Ancak, bununla birlikte dağıtık üretimin şebeke üzerinde öngörülemeyen ve değişken katkısı yine dijital bilişim/ya da iletişimin akıllı ileri teknolojilerinin kullanılması, güç sisteminin kabul edilebilir parametreler aralığında çalıştırılması ve kontrol edilmesi ile çözümlenebilmektedir. Sonuç olarak, akıllı şebeke ile bütünleşik yenilenebilir enerji sistemleri: Şebekedeki enerji kaynaklarının güvenilirliğini artırırken, daha yüksek yaygınlıkla uygun maliyetle tesisine olanak verme, tüketicileri elektrik sisteminde aktif oyuncular olarak bütünleştirme; çevreye zararlı sera gazı emisyonlarının azaltılmasının yanı sıra, talep edilen pikleri azaltma ve enerji verimliliğini iyileştirerek elde edilen tasarrufları yükseltme, voltaj regülasyonu ve yük takibi kolaylaştırma, marjinal üretim maliyetlerine dayanan operasyonların maliyetini düşürmeyi mümkün kılmaktadır. Gelecekte akıllı şebeke teknolojilerinin uygulanmasında veya benimsenmesinde ana engellerin; hizmet sağlayıcının veya müşterinin ilgili teknolojilere gerekli talebi göstermemesi, akıllı şebeke kurulumunu engelleyen düzenleyici kısıtlamalar veya yanlış kurgulanabilecek teknoloji standartları olabileceği değerlendirilmektedir.

6. KAYNAKÇA Koykul W. (2011). Current status and action plan of utility sector on smart grid and smart community in Thailand. Thailand - Japan Workshop on Smart Community in Thailand: Provincial Electricity Authority, Thailand Gaviano A, Weber K, Dirmeier C. (2012). Challenges and Integration of PV and Wind Energy Facilities from a Smart Grid Point of View. Energy Procedia, 25, 118-25. Amin S.M, Wollenberg B.F. (2005). Toward a smart grid: power delivery for the 21stcentury. IEEE Power and Energy Magazine, 3, 34–41. Alagoz B.B, Kaygusuz A, Karabiber A. (2012). User-mode distributed energy management architecture for smart grid applications. Energy, 44, 167–177.

63 KAYNAKÇA

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

Bhattacharya S.C, Abdul Salam P, Runqing H, Somashekar H.I, Racelis D.A, Rathnasiri P.G, Yingyuad R. (2005). An assessment of the potential for non-plantation biomass resources in selected Asian countries for 2010. Biomass and Bioenergy, 29(3), 153-66. Phuangpornpitak N, Tia S. (2011). Feasibility Study of Wind Farms Under the Thai Very Small Scale Renewable Energy Power Producer (VSPP) Program. Energy Procedia, 9, 159-70. Putrus G. Bentley E. (2016). Electric Renewable Energy Systems: Integration of distributed renewable energy systems into the smart grid. Newcastle upon Tyne. 488-513. Putrus G.A., Wijayakulasooriya J.V., Minns P. (2007, August 8) Power quality: overview and monitoring. Invited paper, International Conference on Industrial and Information Systems Peradeniya, Sri Lanka. Putrus G.A., Bentley E., Binns R., Jiang T., Johnston D. (2013) Smart grids: energising the future. Int J Environ Studies, 70(5), 691–701. Sick, F., Erge, T. (1996). Photovoltaics in buildings; a design handbook for architects and engineers. International Energy Agency, Paris. Wu B., Lang Y., Zargari N., Kouro S. (2011). Power Conversion and Control of Wind Energy Systems. Hoboken, New Jersey, John Wiley & Sons, Inc. Giordano, V., I.Onyeji, G.Fulli, M.S.Jimenez, & C.Filiou. (2012). Guidelines for Conducting Cost- Benefit Analysis of Smart Metering Deployment” JRC Reference Reports, European Commission. Joint Research Centre. Retrieved from https://ses.jrc.ec.europa.eu/sites/ses/files/docum ents/guidelines for cost benefits analysis of smart metering deployment.pdf Asmus, P. (2010) Microgrids, virtual power plants and our distributed energy future. The Electricity Journal, 23(10), 72-82. IRENA, International Renewable Energy Agency. (2012). Electricity Storage and Renewables for Island Power: A Guide for Decision Makers. Retrieved from www.irena.org. IRENA, International Renewable Energy Agency. (2015, June 2015.). Renewables and electricity storage. A technology roadmap for REmap 2030. Retrieved from www.irena.org/publications. Giebel, G., R.Brownsword, G.Kariniotakis, M.Denhard, & C.Draxl. (2011). The State-of-theArt in Short Term Prediction of Wind Power. Retrieved from http://ecolo.org/documents/documents_in_english/wind-predict-ANEMOS.pdf Milligan, M.R., Miller A.H., Chapman F. (1995). Estimating the economic value of wind forecasting to utilities. National Renewable Energy Laboratory Golden, Colorado. Retrieved from https://www.nrel.gov/docs/legosti/old/7803.pdf Balda J.C.(1993) Effects of harmonics on equipment. IEEE Trans Power Deliv. 8(2), 672–80. IEA. (2014). The Power of Transformation—Wind, Sun and the Economics of Flexible Power Systems. Available at www.iea.org. Gourieres D.L. (1982). Wind power plants theory and design. Oxford, Pergamon Press. Narayana M., Putrus G., Jovanovic M., Leung P.S., McDonald S. (2012). Generic maximum power point controller for small scale wind turbines. Renewable Energy, 44, 72–9. Gao C., Redfern M.A. (2010). A reviwew A Review of Voltage Control Techniques of Networks with Distributed Generations using On-Load Tap Changer Transformers. UPEC2010- 45th International Universities Power Engineering Conference. Cardiff, United Kingdom Bollen M.H.J. (2000). Understanding power quality problems: voltage sags and interruptions. New York, USA: IEEE Press. Ekanayake J., Liyanage K, Wu J., Yokoyama A., Jenkins N. (2012) Smart grid: technology and applications. Chichester, John Wiley & Sons, UK 64 KAYNAKÇA

AKILLI ŞEBEKELERDE DAĞITIK YENİLENEBİLİR ENERJİ SİSTEMLERİ

Marques, J., Pinheiro, H., Gründling, A., Pinheiro, J.R., Hey, H.L. (2003) A Survey on Variable-Speed Wind Turbine System. Congresso Brasileiro de Eletrônica de Potência - COBEP'03, Fortaleza, Brazil. 1, 732-738. Patel, M.R. (2006). Wind and Solar Power Systems Design, Analysis and Operation. CRC Press Taylor&Francis Group Boca Raton, NW. Tsili M, Papathanassiou S. (2009). A review of grid code technical requirements for wind farms. IET Renew Power Gen. 3(3), 308–32. Fox B., Bryans L., Flynn D., Jenkins N., Milborrow D., O'Malley M., Watson R., Anaya-Lara O. (2014). Wind power integration: connection and system operational aspects. IET Power and Energy Series, London, UK. Lyons P.F., Taylor P.C., Cipcigan L.M., Trichakis P., Wilson A. (2006) Small scale energy zones and the impacts of high concentrations of small scale embedded generators. UPEC2006 Conference Proceedings. 1; 28–32. Jenkins N., Ekanayake J., Strbac G. (2010) Distributed generation. IEE Renew Energy Series, London, UK.

65 KAYNAKÇA

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ Fazıl Kaytez* *

Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, Enerji İşleri Genel Müdürlüğü, Çankaya, Ankara fkaytez@yegm.gov.tr * Sorumlu Yazar

1. GİRİŞ Elektrik enerjisi üretildiği anda tüketilmesi gereken bir enerji çeşididir. Günümüzde yaygın olarak nükleer, su, fosil yakıtlar gibi konvansiyonel enerji kaynakları ve yenilenebilir enerji gibi kaynaklardan elektrik enerjisi üretilmektedir. Özelikle rüzgâr ve güneş gibi yenilenebilir enerji kaynaklarından üretilen elektrik enerjisinin, talepten bağımsız olarak üretimi ile depolanması ve ihtiyaç halinde depolanan bu enerjinin tüketicilerin arzına sunulması ekonomik ve teknik açıdan maliyetlidir. Bu nedenle, söz konusu kaynaklardan üretilen elektriğin, tüketimi karşılama oranı konvansiyonel kaynaklara oranla düşüktür. Yenilenebilir kaynaklardan üretilen elektrik enerjisinin üretiminde atmosferik ve meteorolojik nedenlerden kaynaklanan düzensizlik, elektrik sistem operatörünün üretim ve tüketime bağlı planlama yapmasının önündeki en önemli engel olarak yer almaktadır. Bu nedenle, özellikle yenilenebilir enerji kaynaklarından elektrik üretilmesine yönelik sistemlerin ürettiği elektriğin depolanması ve ihtiyaç halinde tüketicinin arzına sunulması son derece önemli bir konu olarak karşımıza çıkmaktadır. Elektrik enerjisinin depolanması temel amacı itibariyle, kullanılma ihtiyacı olmayan zaman dilimlerinde enerjinin depolanması, ihtiyaç anlarında ise depolanan bu enerji ile şebekenin beslenmesini veya desteklenmesini ifade etmektedir. Enerji depolama, bir elektrik şebekesine esneklik sağlama ve yenilenebilir enerji tabanlı üretim kaynaklarının şebeke bütünleşmesini desteklemenin önemli bir bileşenidir. Bir yandan enerji güvenliğine katkıda bulunurken, diğer taraftan merkezi ve dağıtılmış elektrik üretimini dengeleyici bir özelliğe sahiptir. Yine, enerji depolama talep cevabı ile esnek üretimin desteklenmesi ve şebekenin gelişmesine de öncülük etmektedir. Tarihsel süreçte, elektrik şebekeleri içerisinde enerji depolamanın, öncelikli olarak, talep piklerini azaltmak ve konvansiyonel elektrik üretim santrallerinde (kömür, doğal gaz vb…) esnek üretim kapasitesi oluşturmak amacıyla kullanıldığı görülmektedir. Doğal şartlara bağlı çalışan yenilenebilir enerji santralleri ve esnek olmayan nükleer santrallerin gelecekte elektrik üretim piyasalarındaki üretim paylarının artması ile düşük talep zamanlarında fazla arz zirveleri ortaya çıkması oldukça muhtemeldir. Bu arz fazlası elektrik enerjisinin, en uygun depolama teknolojileri ile depolanması, talep zirvelerinin karşılanması ve şebeke kararlılığının sağlanması amacıyla kullanılabilmektedir(Strbac G., 2012). Böylelikle, şebekeyi daha iyi yönetmek, mevcut kaynakların kullanımını optimize etmek ve büyük ölçekli yenilenebilir enerji santrallerini şebekeye dahil etmek mümkün olabilecektir(Giorgio C. G., 2018). Elektrik şebekelerinde enerji depolama çözümlerinin faydalı bir şekilde kullanılabileceği birçok farklı uygulama vardır. Bazı teknolojiler belirli uygulamalara benzersiz şekilde uygun iken, bazıları ise çeşitli uygulamalarda daha geniş ölçüde kullanılabilir. Uygulamanın teknolojiye uygun ve ekonomik bir şekilde eşleştirilmesi, enerji depolama teknolojilerinin pazardaki varlığının artırılmasında önemli bir başarı faktörü oluşturacaktır. Şebekelerde elektrik depolama alanında yapılan uygulama ve araştırmaların esas itibariyle beş alan üzerinde yoğunlaştığı görülmektedir. Bunlar; elektrik tedarik uygulamaları, yan hizmetler, şebeke destek uygulamaları, yenilenebilir enerji santralleri ile bütünleşme ve güç kalitesi çalışmalarıdır. 66 GİRİŞ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

Elektrik tedarik uygulamaları: Genellikle şebeke ölçeğinde, gün içerisinde tüketimin maksimum (pik) seviyeye ulaştığı zaman dilimlerinde ilave kapasite eklemek ya da elektrik üretimini, yoğun olmayan bir dönemden, yoğun bir döneme zaman içinde kaydırmak için kullanılır. Yan hizmetler: Şebeke operatörü, elektrik dağıtımının kalitesini ve güvenilirliğini korumak için; Depolama ile elde edilebilecek, rezerv veya aşırı gerilim kapasitesinin sağlama, şebekede yük ve frekans dengeleme, fazla çalışma ve voltaj desteği gibi bazı avantajları şebeke içerisinde etkin olarak kullanır. Şebeke destek uygulamaları: İletim şebekesini desteklemek, şebeke tıkanıklığını azaltmak, yüksek maliyetli iletim sistem yatırımlarını ertelemek veya sistem genelinde şalt sahaları veya trafo merkezleri için yerinde güç sağlamak amacıyla kullanılır. Yenilenebilir enerji santralleri ile bütünleşme: Enerji depolama sistemleri, doğası gereği kesikli üretim sağlayan yenilenebilir kaynakların yoğun olduğu şebekelerde, güç kararlılığının sağlanması ve kesikli üretimin şebekelerde oluşturabileceği olumsuzlukları bertaraf etmede büyük önem taşımaktadır. Oysa enerji depolama çözümleri olmadan, rüzgâr sadece pik talebin az olduğu gece vakitleri şebekeye katkıda bulunurken, güneş enerjisi sadece gün ışığı saatlerinde güneş parlıyorken elektrik sağlayabilecektir. Güç kalitesi: Elektrik şebekelerinde güç kalitesi sorunları arasında frekans değişimleri, gerilim düşüşü, dinamik voltaj artışları, harmonik kirlilik vb… sayılabilir. Batarya türü elektrik enerjisi depolama teknolojileri şebekelere aynı anda aktif ve reaktif güç sağlayarak ve dört kadranlı çalışma yeteneğine sahip olmaktadır. Böylece, şebekelerde güç kalitesi yönetiminde önemli bir rol oynayabilmektedir. Şebekelerde, kullanıcıların değişen talebini karşılamak için her zaman uygun miktarda elektrik enerjisi sağlanmalıdır. Arz ve talep arasındaki bir dengesizlik, enerji üretim kaynaklarının ve şebekenin kararlılığına (stabilitesine) ve güç kalitesine (voltaj ve frekans) zarar vermektedir. Diğer yandan, elektriğin üretildiği büyük güç santralleri genellikle elektriğin tüketildiği yerlerden uzak mesafelerde yer almaktadır. Üretim santralleri ve tüketiciler, güç şebekeleriyle birbirine bağlanır ve bir güç sistemini oluştururlar. Tüketim noktalarının, güç kaynaklarının ve talep miktarlarının işlevinde, güç akışı belirli bir iletim hattında yoğunlaşabilir ve bu da hat üzerinde tıkanıklığa neden olabilir. Bu tıkanıkların veya şebeke karışıklıklarının önlenmesinde ve enerji geçişinin bir sonraki aşamasının sağlanmasında depolama sistemleri çok önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada; İlk olarak, enerji depolama sistemlerinin (EDS) elektrik üreticileri, şebeke hizmet sağlayıcıları ve tüketiciler yönünden önemi ve sağladığı avantajlara değinilmektedir. Üçüncü Bölümde enerji depolama sistemlerinin genel özelliklerine değinilerek, sınıflandırılması (mekanik, termal, kimyasal, elektrokimyasal ve elektriksel olarak) yapılmaktadır. Yine elektrik enerji depolamada kullanılan standartlar verilerek, EDS’lerin teknik özelliklerinin karşılaştırması sunulmaktadır. Son bölümde ise; incelenen teknolojiler ekseninde ve özellikle elektrik şebekelerinde kullanılan/veya kullanılabilecek sistemler üzerine genel değerlendirmeler yer almaktadır.

2. ELEKTRİKSEL ENERJİ DEPOLAMA TEKNOLOJİLERİNİN ROLÜ EDS’lerin şebeke içi kullanımlarındaki rolü, genellikle döngü sayıları ve işletim süreleri ile açıklanmaktadır (Şekil.1). Şebekede, voltaj kalitesinin korunması için, yüksek döngü kararlılığı ve kısa sürede yüksek güç çıkışına sahip EDS sistemleri gereklidir. Diğer yandan, daha önce ifade edilen zaman kaydırması (elektrik üretiminin talep az dönemden, talebin yoğun olduğu bir döneme zaman periyoduna kaydırılması) için daha uzun depolama süresi ve daha az döngü gereklidir. Aşağıdaki alt bölümler bahsi edilen bu rolleri detaylı olarak açıklamaktadır(IEC, 2011).

67 ELEKTRİKSEL ENERJİ DEPOLAMA TEKNOLOJİLERİNİN ROLÜ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

İşletme süreleri 0,1 s

15s

1 dk

15 dk

1 saat

8 saat

Döngü (Kullanım) sayıları

1/ ay Elektrik Arz Yedeği 1/gün Zaman Kaydırma (Öteleme) 12/gün Birincil Düzenleme 30/saat 30/dakika

Güç Kalitesi

5/saniye

Şekil 1: Kullanım sıklığına ve süresine bağlı olarak şebekelerde elektrik enerjisi depolamanın farklı kullanımları

2.1. Yenilenebilir Enerji Üreticileri Açısından Etkiler 2.1.1. Zaman Kaydırma (Öteleme) Güneş ve rüzgâr enerjisi gibi yenilenebilir enerji kaynakları doğası itibariyle hava şartlarına bağlı olarak değişimler gösterir. Özellikle talep tarafında enerjiye ihtiyaç duyulmadığı zaman dilimlerinde bu kaynaklardan üretilen fazla güç atılabilir. Bu nedenle, atıl olabilecek anlarda bu değerli elektrik enerjisi EDS'lerde depolanarak, gerektiğinde etkin bir şekilde kullanılabilir ve yine fiyat yüksek olduğunda elektrik piyasasında satılabilmektedir(IEC, 2011). 2.1.2. Şebekeye Etkin Bağlantı Güneş ve rüzgâr santrallerindeki üretim çıkışı, hava koşullarına ve rüzgâr hızlarına bağlı olarak değişim göstermektedir. Bu da onların şebekeye bağlanmasını zorlaştıran en önemli faktörlerden birisidir. Zaman kaydırma için kullanılan EDS, üretimdeki bu dalgalanmayı diğer tek amaçlı azaltma önlemlerine göre (faz değiştiriciler gibi…) daha düşük maliyetle karşılayabilmektedir.

2.2. Elektrik Hizmet Kuruluşu Açısından Etkiler 2.2.1. Zaman Kaydırma Kamu hizmet sağlayıcıları sürekli olarak artan talep ile başa çıkabilmek için, şebekedeki tedarik kapasitesi ile elektrik iletim/dağıtım hatlarını iyileştirmek, birincil enerji kaynaklı elektrik üretim santrallerini geliştirmek zorundadır. Bazı hizmetler için, Örneğin Şekil 2’deki gibi, üretim maliyeti (örneğin geceleri) elektriğin yoğun olarak kullanılmadığı zamanlarda elektriğin depolanması ve enerjinin yoğun olarak kullanıldığı zamanlarda ise deşarj edilmek suretiyle azaltılabilir. Talepteki zirve (pik) noktası ile alt tepe (off-peak) noktası arasındaki boşluk büyükse, elektrik depolamanın yararı daha da artar. Gündüz ve gece arasındaki bu boşluğu azaltmak için, depolamayı kullanmak üretim veriminin daha kararlı hale gelmesine neden olacak, bu da işletme verimliliğinde ve yakıtta maliyet azalmasında bir artışı ortaya çıkartabilecektir. Bu sebeplerden dolayı, son yıllarda dünya çapında ölçekte birçok elektrik hizmet sağlayıcısının artan oranda pompaj depolamalı hidroelektrik santral (PHES) inşa ederek, bunları devreye aldığı, yine büyük ölçekli batarya sistemlerinin şalt alanlarına veya trafo merkezlerine ilave edilmesine dönük birçok projenin de yürütüldüğü görülmektedir. 68 ELEKTRİKSEL ENERJİ DEPOLAMA TEKNOLOJİLERİNİN ROLÜ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

Şekil 2: Talep eğrisi ve zamansal depolama/deşarj 2.2.2. Güç Kalitesi Şebekede güç kalitesi ile; enerjinin sürekli olması (enerji kesintilerinin yaşanmaması), nominal voltaj seviyelerinin korunması, güç faktörünün korunması (voltaj ve akımın aynı fazda olması), nominal frekans seviyelerinin korunması ve saf sinüs dalga formunun sürdürülmesi (sıfır harmonik, anlık değişimlerin olmaması) kastedilmektedir. Güç kalitesi bir dizi güç sistem koşulundan etkilenebilir. Örneğin, sistem üzerindeki belirli yük türleri güç faktörünü azaltma etkisine sahip olabilir. Ekipman arızaları veya anahtarlama ekipmanları güç üzerinde geçici ani yükselmelere neden olabilir. Güç kalitesi ise, güç sistemi bileşenlerinin verimliliğini etkiler ve düşük güç kalitesi, sistem bakım maliyetlerini artırabilir ve yine güç sistemi bileşenlerinin arızalanmasına neden olabilmektedir.

Şekil 3: Şebeke frekansı üzerinde meydana gelen değişimler Şebeke üzerinde enerji hizmet operatörleri tarafından sağlanacak en temel hizmet, şebekenin gerilimini korumak ve şebeke frekansını belirli toleranslar içerisinde tutmaktır ki buda değişen talebe göre üretimin ayarlanması ile yapılabilmektedir. Şebekede değişken yükler ile birlikte, yenilenebilir enerji kaynaklarından ve diğer kaynaklardan gelen kesikli (aralıklı) güç üretimi, Şekil 3’de görüldüğü gibi şebekedeki nominal frekansın değişmesine neden olmaktadır. Bu nedenle, EDS’ler, şebeke frekansının artmasına veya azalmasına yanıt olarak şarj/veya deşarj edilerek ve yine önceden belirlenen sınırlar içerisinde kalarak güç kalitesine büyük katkı sağlamaktadır. EDS’ler çalışma rejimi itibariyle, şebeke içerisinde frekans kontrol işlevlerini gerçekleştirebilmektedir. Gerilim ise, genellikle transformatörlerin gerilim kademeleri ve faz kaydırmalı reaktif güçler tarafından kontrol edilir. Ağır yüklü bir hattın sonunda bulunan EDS, elektriği deşarj ederek hat üzerindeki oluşabilecek voltaj düşüşlerini, elektriği şarj ederek ise hat üzerinde oluşabilecek voltaj yükselmelerini önleyebilmektedir. 69 ELEKTRİKSEL ENERJİ DEPOLAMA TEKNOLOJİLERİNİN ROLÜ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

2.2.3. Şebekenin Daha Verimli Kullanılması Bir güç şebekesinde, artan güç talebini karşılamak için elektrik iletim ve dağıtım hatları yıllar itibariyle revize edilmediğinde (genişletilmediğinde) şebekedeki yük akışında tıkanıklıklar meydana gelebilir. Bu durumda, trafo ya da indirici şalt merkezlerinde kurulu olan büyük ölçekli bataryalar şebeke tıkanıklığını azaltarak, şebekelerin sürdürülebilir olmasına yardımcı olmakta ve şebeke yatırımlarının ertelenmesini sağlayabilmektedir. 2.2.4. İzole Şebekeler Elektrik dağıtımı yapan bir hizmet şirketinin küçük veya iletim şebekesinden izole bir elektrik şebekesi içinde, örneğin bir adada elektrik sağladığı yerlerde, dizel ve yenilenebilir enerji gibi küçük kapasiteli jeneratörlerden gelen gücün, şebeke içindeki talep ile eşzamanlı (senkron) çalışması gerekmektedir. İletim ağından bağımsız izole şebekelerde hizmet sağlayıcı kuruluşlar tarafından kurulan EDS'ler şebekeye kararlı bir güç sağlamaktadır. 2.2.5. Koruma ve Kontrol Teçhizatları için Acil Durum Güç Kaynağı Elektrik güç şebekelerinde koruma ve kontrol için güvenilir bir güç kaynağı çok önemlidir. Büyük güçlü bataryalar, sistemde enerji kesintisi olması durumlarında acil durum güç kaynağı olarak kullanılmaktadır.

2.3. Tüketiciler Yönünden Etkiler 2.3.1. Acil Güç Kaynağı Tüketiciler, enerji tedarik sürekliliğine ihtiyaç duyabilecek bazı kritik cihazlara (yangın söndürücü, güvenlik donanımları vb…) sahip olabilirler. EDS sistemleri, bazı durumlarda elektrik kesintisi sırasında çalışması için acil durum jeneratörlerinin yerini alabilmektedir. Yarıiletken ve sıvı kristal üreticileri gibi bazı sektörlerde ürün kalitesini korumak için anlık enerji kesintileri büyük önem taşımaktadır. Bu durumlarda, büyük ölçekli bataryalar, çift katmanlı kondansatörler ve süper iletken manyetik enerji depolama (Superconducting Magnetic Energy Storage-SMES) gibi bazı EDS teknolojileri, anlık bir elektrik kesintilerinin yük üzerindeki olumsuz etkilerini önlemek amacıyla kurulabilmektedir. 2.3.2. Mobil Cihazlar ve Elektrikli Araçlar Son yıllarda elektrikli araçlar, özellikle olumlu çevresel etkileri (CO2 azaltımı) ve konvansiyonel yakıt teknolojilerinin maliyetleri nedeniyle teşvik edilmektedir. Nikel kadmiyum, nikel metal hidrit ve lityum iyon piller gibi yüksek performanslı bataryalar Elektrikli araçlara monte edilerek, bir güç kaynağı olarak kullanılmaktadır. Güneş pili ve yakıt hücreleri ile birlikte, gelecekte ev içi cihazlara da güç sağlamak için Elektrikli araç pillerinin de kullanılması beklenmektedir. Aynı zamanda, günümüzde güç şebekelerine faydalı bir şekilde bağlanıp bağlanmadıklarını görmek için de bir dizi çalışmalar yürütülmektedir (IEC, 2011). Bu tür teknolojiler genellikle “V2H” (Vehicle-toHome/araçtan eve) ve “V2G” (Vehicle-to-Grid/araçtan şebekeye) olarak adlandırılmaktadır. 2.3.3. Zaman Kaydırma ve Enerji Tasarrufu Hizmet sağlayıcılar, genellikle şebeke üzerindeki elektrik yük talebini düzleştirmek ve tüketiciler üzerinde özendirici olması amacıyla, tüketimin az olduğu gece saatlerinde daha düşük bir fiyat ve elektrik tüketiminin nispeten yüksek olduğu gün içi saatlerinde ise daha yüksek bir elektrik fiyat belirleyebilmektedir. Son kullanıcılar, hem gün içi saatlerde (pik saatlerde) şebekeden çekilen tepe gücün azaltılması, hem de enerjinin yoğun tüketildiği birim fiyatı pahalı olan zaman dilimlerinde iç ihtiyacı olan elektrik enerjisini EDS kullanarak tüketim maliyetlerini azaltabilirler.

3. ENERJİ DEPOLAMA SİSTEMLERİNİN (EDS) ÖZELLİKLERİ Bu bölümde EDS sistemlerinin genel tanımlaması yapılmakla birlikte, tipleri, özellikleri, çeşitli EDS teknolojilerinin avantajları ve dezavantajları, birbirleri ile olan teknik karşılaştırılması ve belirli standartlarından bahsedilmekte, yine ana özellikleri teknik bir sınıflama ile özetlenmektedir. 70 ENERJİ DEPOLAMA SİSTEMLERİNİN (EDS) ÖZELLİKLERİ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

3.1. EDS Sistemlerinin Sınıflandırılması Yöntemleri ve amaçlarına göre sınıflandırılmış farklı enerji depolama uygulamaları bulunmaktadır. Ancak, EDS sistemlerini sınıflandırmak için kullanılan en yaygın yaklaşım, kullanılan enerji biçimine göre yapılmaktadır(IEC, 2011). Şekil 4'de EDS sistemleri mekanik, elektrokimyasal, kimyasal, elektrik ve termal enerji depolama sistemlerine göre sınıflandırılmıştır. Hidrojen ve sentetik doğal gaz (SNG), ikincil enerji taşıyıcılarıdır ve hidrojenin üretilmesi için suyun elektrolizi yoluyla elektrik enerjisinin depolanması için ve ek bir aşamada gerekirse metanda kullanılabilir.

Şekil 4: Enerji depolama sistemlerinin sınıflandırılması

3.2. Mekanik Depolama Sistemleri En yaygın kullanılan mekanik depolama sistemleri, Pompaj Depolamalı Hidroelektrik Sistemler (PHES, Pumped hydro storage), Sıkıştırılmış Hava Enerji Depolama (Compressed Air Energy Storage-CAES), Volan (Flywheel Energy Storage-FES) ve Sıvılaştırılmış Hava Enerji Depolama (Liquid Air Energy Storage- LAES) 'dir. 3.2.1. Pompaj Depolamalı Hidroelektrik Sistemler (PHES) Geleneksel pompajlı hidro depolama sistemleri temelde farklı yüksekliklerde iki su deposu kullanır. PHES’lerde sistem, altta bulunan rezervuardan, elektrik tüketiminin yoğun olmadığı saatlerde üst rezervuara suyun pompalanması (şarj durumu) ve gerektiğinde elektrik üretmek için üst rezervuardan alt rezervuara suyun geri dönmesi (deşarj) ile bir jeneratör ile bir türbinin döndürülmesi esasına dayanmaktadır. Esasen, yüksek barajların PHES olarak kullanılması yaygın görülen bir enerji depolama çözümüdür. Pompaj depolamalı hidro enerji depolama sistemleri (PHES) günümüzde büyük ölçekli (>100 MW) enerji depolama için kanıtlanmış ve dünya çapında en yaygın kullanılan teknolojidir(Deane, 2010);(Kaldellis, 2008). PHES’ler 30-50 yıl arasında değişen uzun ömür, düşük işletme ve bakım maliyeti ve ortalama % 75 oranında döngü verimliliği (tam dolma/boşalma) sunarlar. PHES’lerde çok hızlı pompa/türbin geçişi yaşanması nedeniyle, şebeke içerisinde çok hızlı tepki süresi (1-3 saniye) avantajına sahiptir.

71 ENERJİ DEPOLAMA SİSTEMLERİNİN (EDS) ÖZELLİKLERİ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

Şekil 5: PHES ile elektrik depolama şematik gösterimi PHES teknolojisi başlangıçta temel yük üretimini en üst düzeye çıkarmak için enerji yönetimi uygulamaları için tasarlanmıştır. Ancak, 2017 yılı sonu itibariyle 120 GW’ın üzerinde toplam kurulu güce sahip, 300'den fazla PHES tesisi bulunmakla birlikte, bu dünya çapında kurulu elektrik depolama kapasitesinin neredeyse % 99'unu ve küresel üretim kapasitesinin yaklaşık% 3'ünü temsil etmektedir. 3.2.2. Sıkıştırılmış Hava Enerji Depolama (Compressed air energy storage-CAES) Bu sistemler elektrik şebekelerinde güçlü bir enerji potansiyeli oluşturma özelliğine sahiptir (ESA, 2018). Genellikle bu sistemlerde, hava bir kompresör ile basınçlandırılarak kullanılmakta ve bu basınçlı hava yeraltı jeolojik oluşumlarına pompalanarak, daha sonra kullanılmak üzere sıkıştırılmış bu hava depo edilmektedir (La Monica M, 2013). CAES sistemleri; Kompresör, hava sıkıştırma deposu ve genişletici olmak üzere üç ana bileşenden oluşturmaktadır(Zhao, 2016). Bu sistemlerin geçmiş uygulamalarına bakıldığında genellikle, basınçlı hava gerektiren “Brayton Döngüsü” ile çalışan gaz türbini santrallerine göre tasarımlanarak uygulandığı görülmektedir. Bu sistemler, doğrudan dalga enerjisi sistemlerine de (örneğin salınımlı su sütunu gibi) kombine edilebilmektedir. Bu yöntemle, yenilenebilir kaynaklardan şebekeye sağlanan enerjinin çoğu, hızlı olmasa da talebin yüksek olduğu anlarda ya da yenilenebilir kaynaklardan üretimin düşük olduğu zaman dilimlerinde kullanmak mümkün olmaktadır. 3.2.3. Volan (Flywheel energy storage-FES) Volan, temelde bir enerji türü olan kinetik enerjiyi, mekanik yollarla depo edebilen ve belirli bir eksende dönen kütledir. Şekil 6’da ana görünümü verilen volan sistemi, alt ve üst manyetik yataklara sahip bir stator üzerinde desteklenen devasa bir döner silindir rotordan oluşmakla birlikte, çoğu yüksek hızlı modern volan enerji depolama sistemi bu ilke ekseninde çalışmaktadır (Chen H., 2009; ESA, 2018). Bir volan, enerjiyi rotor kütlesinin çok yüksek hızlarda dönmesi ile depolayabilir. Bu depolanmış enerji, yavaşlayan dönme momenti (tork) ve kinetik enerjinin bir jeneratör olarak kullanılan elektrik motoruna geri gönderilmesi sayesinde yeniden kullanılabilir. Daha hızlı bir volan, daha çok enerjiyi depo etme özelliğine sahiptir. Volanlar çoğunlukla yüksek hızlı ve düşük hızlı olarak sınıflandırılmaktadır (Flywheels, 2015; Hadjipaschalis I., 2009).

72 ENERJİ DEPOLAMA SİSTEMLERİNİN (EDS) ÖZELLİKLERİ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

Şekil 6: Volan enerji depolama prensip şeması (ESA, 2018) 3.2.4. Sıvılaştırılmış Hava Enerji Depolama (Liquid Air Energy Storage- LAES) Genellikle, ortam basıncında hava -196 ° C'ye soğutulduğunda sıvıya dönüşür ve standart yalıtımlı, düşük basınçlı endüstriyel tip muhafaza alanlarında çok geniş ölçekte depolanabilmektedir. Bu sıvının tekrar ortam sıcaklığına maruz kalması, yeniden havanın gaz haline geçmesi hacimde 700 kat genişlemeye neden olmaktadır. Bu ise bir türbin çalıştırılması ve elektrik üretmek için uygun bir potansiyel oluşturur. Sıvılaştırılmış hava enerji depolama, depolama ortamı olarak sıvı hava veya sıvı azot kullanan yenilikçi bir enerji depolama çözümüdür. Bu teknoloji, şebeke ve dağıtılmış güç sistemleri için 5MW-200MWs /10MWh-1GWh arasında güç sağlayabilen büyük ölçekli, uzun süreli enerji depolama sağlamaktadır. Bu teknolojide, hiçbir elektrokimyasal bozulma olmaması kullanım ömürlerinin (30 ve üzeri) uzun olmasını ve dolayısıyla düşük bir ömür maliyete sahip olmasını sağlamaktadır(ESA, 2018).

3.3. Termal Depolama Sistemleri Termal depolama sistemleri, alan ısıtma veya soğutma, herhangi bir üretim sürecinde ısıtma ve soğutma, sıcak su üretimi veya elektrik üretimi gibi çeşitli endüstriyel amaçlar için kullanılabilmektedir(Cabeza, 2015). Bu sistemler, hissedilir ısı, gizli ısı ve termokimya gibi üç farklı kategori altında incelenebilir. 3.3.1. Hissedilir Isı Hissedilir ısı depolama, bir süreçteki sıcaklık değişimlerine neden olmaktadır. Kullanılan ısı kapasitesi ve kullanılan ortamın kütlesi, bir depolama sisteminin kapasitesini belirlemektedir. Hissedilir ısı ile enerji depolanmasında, depolama ortamı olarak su, erimiş tuz veya termal yağ gibi bazı sıvılar kullanıldığı gibi taş, beton, kum, metal gibi bazı katı dolgu malzemeleri de kullanılmaktadır(Pfleger, 2015; Guney 2017). 3.3.2. Gizli Isı Hissedilir ısının aksine, gizli ısı, sıcaklık değişimi ile algılanamaz. Gizli ısı depolama, depolama ortamı olarak faz değişim malzemelerini (Potasyum florür tetrahidrat, Kalsiyum klorür hekza hidrat vb…) kullanır. Termal iletkenlik, gizli ısı sisteminde önemli bir araçtır. Ek olarak, faz geçişindeki yoğunluk ve ısı değişimi (entalpi) hacimsel depolamanın kapasitesini belirlediğinden önemlidir. Organik (parafin) ve inorganik malzemeler ile biyo tabanlı faz değişim malzemeleri (tuz hidratları) gizli ısı depolama sistemlerinde kullanılabilmektedir(IEC, 2011; Pfleger, 2015) . 3.3.3. Termokimya Emilim (Absorbsiyon) ve yüzeye tutunma (Adsorpsiyon) işlemleri sırasıyla, şarj ve deşarj evrelerinde ısıyı tüketen ve serbest bırakan iki iyi örnektir. Az miktarda malzeme ile sonuçlanan yüksek enerji yoğunluğu (yaklaşık 1000 MJ / m3) sorpsiyon enerji depolamanın ana avantajı olarak 73 ENERJİ DEPOLAMA SİSTEMLERİNİN (EDS) ÖZELLİKLERİ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

dikkate alınır. Çoğu emilim sistemi, ısıtma imkanı veren aynı zamanda soğutma işlemi yapabilen ısı pompaları gibi hareket etmektedir(Guney 2017; Pfleger, 2015).

3.4. Kimyasal Depolama Kimyasal enerji, sadece kimyasal bir reaksiyonda serbest bırakıldığında görülebilen atom ve moleküllerin kimyasal bağlarında depolanır. Kimyasal enerjinin serbest kalmasından (salınmasından) sonra, madde genellikle tamamen farklı bir maddeye dönüşmektedir. Kimyasal yakıtlar hem elektrik üretimi hem de enerji taşımada egemen olan enerji depolama şeklidir. En yaygın kullanılan kimyasal yakıtlar kömür, benzin, dizel yakıt, doğal gaz, sıvılaştırılmış petrol gazı (LPG), propan, bütan, etanol, biyodizel ve hidrojendir. Bahsedilen bu kimyasalların tümü önce termal ve mekanik enerjiye, daha sonra ise bir güç kaynağı gibi kullanılan ısı motoru ile elektriğe dönüştürülmektedir(Guney 2017). 3.4.1. Hidrojen Hidrojen, temiz, doğada bol miktarda bulunan ve toksik olmayan bir yakıt ve enerji taşıyıcı bir malzemedir. Hidrojen, yaygın olarak kullanılan endüstriyel bir kimyasal olmakla birlikte, birincil enerji kaynaklarından kolaylıkla üretilebilmektedir. Örneğin; suyun termoliz ve elektroliz işlemleri ile, fosil yakıtların belirli işlemlere tabii tutulması ile, biyokütlenin gazlaştırılması, metanol gibi elementlerden üretilebilmektedir. Hidrojen, yanma reaksiyonuna girdikten sonra emisyon olarak sadece su buharı açığa çıkmaktadır. Hidrojenin kimyasal enerjisi 142 kJ/kg'dır ki, hidrojen diğer hidrokarbonlu yakıtlardan daha yüksek bir enerjiye sahiptir(Niaz, 2015; Zuttel, 2003; Van den Berg, 2008; Zuttel, 2008). Hidrojen depolama yöntemleri, fiziksel (gaz veya sıvı fazda) ve malzeme tabanlı depolama olmak üzere iki kategoriye ayrılabilir. Gaz fazı depolama genellikle 350-700 barlık yüksek basınçlı tankta yapılmaktadır. Hidrojenin kaynama noktası (1 atmosfer basınç altında) −252.8 °C'dir. Bu nedenle, hidrojenin sıvı depolaması kriyojenik (çok düşük sıcaklıklarda) soğutma yöntemlerini gerektirir(Guney 2017). Tipik bir hidrojen depolama sistemi, elektrolizör, bir hidrojen depolama tankı ve uygulanırsa bir yakıt hücresinden oluşmaktadır. Elektrolizör, suyu elektriğin yardımıyla hidrojen ve oksijene ayıran elektrokimyasal bir çeviricidir(IEC, 2011). 3.4.2. Sentetik Doğalgaz Sentetik doğal gaz, metan sentezi oluşan ve elektriği kimyasal enerji olarak depolamak için ikinci yöntemdir. Burada, bir elektrolizörde su ayırma işleminin ötesinde ikinci bir aşama gereklidir; bu, hidrojen ve karbondioksitin bir metanasyon (depolanan enerjinin ters reaksiyon ile açığa çıkarılması) reaktöründe metanla reaksiyona girdiği bir aşamadır. Hidrojen için olduğu gibi, üretilen sentetik doğalgaz yeraltında ve basınçlı tanklarda depolanmakta veya doğrudan gaz şebekesine verilebilmektedir. Fosil yakıtlı elektrik üretim santralleri, endüstriyel tesisler veya biyogaz tesislerinde metanasyon süreci için çeşitli CO2 kaynakları kullanılabilmektedir(IEC, 2011).

3.5. Elektrokimyasal Depolama Elektrokimyasal güç kaynakları kimyasal enerjiyi elektrik enerjisine dönüştürür. Bu güç kaynaklarında meydana gelen kimyasal reaksiyon enerjisi, tanımlanmış bir voltajda ve zamanda elektrik akımı olarak kullanılabilmektedir(Linden, 2002; Daniel C., 2011). Elektrokimyasal piller ve elektrokimyasal kondansatörler olarak iki ana elektrokimyasal depolama teknolojisi bulunmaktadır. Günümüzde elektrokimyasal depolama teknolojileri; kimyasal reaksiyonuna, yapısal özelliklerine ve tasarımına göre farklılıklar göstermektedir(Daniel C., 2011). Elektrokimyasal hücreler ve piller, çalışma prensibine göre 4 kategoride sınıflandırılabilir. Bunlar; birincil hücre veya pil, ikincil hücre veya batarya, yedek hücre ve yakıt hücresidir(Guney 2017). Birincil hücre veya piller yeniden şarj edilemeyen, tek kullanımlık güç kaynaklarıdır. Birincil hücreler sulu ve sulu olmayan elektrolit türüne göre kategorize edilirler. Sulu aküler su bazlı elektrolit çözeltileri içermektedir. Çinko-karbon, Alkali-mangan, Çinko-hava, Gümüş-oksit ve Lityummangandioksit birincil hücrelere örnek olarak gösterilebilir. 74 ENERJİ DEPOLAMA SİSTEMLERİNİN (EDS) ÖZELLİKLERİ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

İkincil hücre veya bataryalar ise; kimyasal yapısı gereği yeniden şarj edilebilen çok kullanımlı güç kaynaklarıdır. Bu tür bataryalar deşarj sırasında akıma karşı ters yönde akım geçirerek şarj edilebilir özelliktedir. Nikel kadmiyum, Nikel-Metal hidrid, Lityum-iyon, Lityum-polimer ikincil hücrelere veya bataryalara verilebilecek örneklerdir. Bir yedek hücre veya batarya bir tür birincil bataryadır. Pillerin uzun süre depolanması için sıklıkla kullanılır. Hücrenin aktif kimyasalları, gerekli olana kadar ayrılır ve izole edilir. Yakıt hücreleri ise; elektrik üretmek için, bir yakıtın saklı kimyasal enerjisini açığa çıkarmak ve dönüştürmek üzere, çoğunlukla hidrojen veya başka bir yakıtın kimyasal enerjisini kullanan elektrik üretim cihazlarıdır. Elektrokimyasal güç kaynakları arasında kullanışlı bir sınıflandırma ise, deşarj derinliğine göre yapılmaktadır. Özellikle, sığ veya derin döngülü bataryalar bu sınıflamada yer almaktadır(Wholesale, 2018). Derin döngülü bataryalar, yapısında daha az kalın levhaya sahiptir ve yenilenebilir kaynaklı üretim tesislerindeki uygulamalar için idealdir. Elektrokimyasal uygulamalarda bir diğer sınıflama yöntemi ise, bataryadaki elektrolitin karakteristiğine göredir. Eğer hücre içinde sıvı elektrolit kullanılmakta ise ıslak hücreli (wet-cell) batarya adı verilmektedir. Bu tür bataryalarda su ve elektrolit ilavesi mümkün olmakta ve yenilenebilir uygulamalarda tercih edilmektedir. Islak hücreli bataryaların aksine su ilavesi yapılmayan ve bakım gerektirmeyen kuru kapalı (sealed-maintenance) isimlendirilen bataryalarda bulunmaktadır. Bu tür kuru kapalı bataryalara en iyi örnek Jel Hücre ile içerisinde kimyasal ayırıcı olarak kullanılan malzemenin cam elyaf yapıda olması nedeniyle kısaca AGM (Absorbed Glass Mat) olarak isimlendirilen bataryalar bu gruptandır(Wholesale, 2018). Jel bataryalarda kullanılan elektrolit koyu kıvamlı bir jöle halinde olup, çok düşük voltaj ile şarj olma ve derin şarj edilebilme yetkinliğine sahiptir. Yine AGM bataryalar şarj ve deşarj verimliliği yüksek bataryalardır. Bu bölümde, hâlihazırda kullanılan tüm birincil ve ikincil hücre yapılarında kullanılan elektrokimyasal yapılar ayrı ayrı incelemek yerine, özellikle elektrik şebekelerinde ve yenilenebilir enerji santralleri ile bütünleşik uygulamalarda kullanılan/tercih edilen Lityum-iyon, Kurşun-Asit, Sodyum Sülfür (NaS) ve Redox (Akış) bataryaların genel özelliklerine değinilecektir. 3.5.1. Lityum-iyon (Li-ion) Bataryalar Lityum iyon piller son yirmi yıldır taşınabilir ve mobil uygulamalar (dizüstü bilgisayar, cep telefonu, elektrikli bisiklet, elektrikli otomobil vb…) için en önemli depolama teknolojisi haline gelmiştir. Lityum iyon piller nominal 4,20V’a kadar olan yüksek hücre voltaj seviyelerine sahiptir. Hedef voltajı seviyesini elde etmek için; bağlantılı yapıdaki gerilim ve elektroniğe sahip seri hücre sayısının azaltılarak seviye ayarlaması yapılabilmektedir. Örneğin, bir lityum iyon hücresi, sadece 1.2 Volt'luk bir hücre voltajına sahip olan üç veya daha fazla Nikel-kadmiyum (NiCd) veya Nikel-metal hidrit (NiMH) hücresinin yerini alabilmektedir. Li-ion pillerin bir diğer avantajı, yüksek gravimetrik enerji yoğunluğu ve seri üretim yoluyla yüksek maliyet düşürme ihtimalidir. Tüketici elektroniğinde veya elektrik şebeke uygulamalarında birçok farklı türde lityum iyon teknolojisinin kullanıldığı görülmektedir. Özellikle, Lityum-kobalt oksit, Lityum-titanat, Lityumdemir fosfat, Lityum-nikel manganez kobalt oksit ve Lityum-manganez oksit gibi lityum teknolojileri ticari olarak uygulama alanı bulan teknolojilerdir. Her pil/veya bataryanın farklı enerji yoğunluğu, güç yoğunluğu, güvenliği ve güvenilirliği söz konusudur. Farklı batarya kimyaları, bilim insanlarının kullanıcı gereksinimlerine göre batarya üretmesine imkân vermektedir. Bataryalardaki güç yoğunluğu ve enerji yoğunluğu, ters ilişkilidir ve birbirinin maliyetine bağlıdır. Yani, güç yoğunluğundaki bir artış, enerji yoğunluğunda bir azalmaya ya da enerji yoğunluğundaki bir artış, güç yoğunluğunda bir azalışa neden olmaktadır. Li-ion piller, küçük taşınabilir cihaz pazarında % 50'nin üzerinde bir paya sahip olmasına karşın, büyük ölçekli Li-ion pillerin yenilenebilir enerji santrallerinde ve şebeke uygulamalarında kullanılmasında halen bazı güçlükler bulunmaktadır. Bu güçlüklerden en önemlisi, özel ambalaj ve dâhili aşırı şarj koruma devreleri nedeniyle oluşan yüksek maliyetlerdir.

75 ENERJİ DEPOLAMA SİSTEMLERİNİN (EDS) ÖZELLİKLERİ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

Şekil 7: Li-ion bataryalarda şarj aşamaları Li-ion bataryaların şarj sistemi, kurşun asit batarya sistemlerine benzer şekilde voltaj sınırlayıcı bir özellik göstermektedir. Şekil 7’de bir Li-ion bataryanın şarj olma aşamaları gösterilmektedir(Cadex, 2018). Burada; ilk aşamada akım sabitken voltajın artması, ikinci aşamada akımın azalması ve voltajın üst seviyeye ulaşması, üçüncü aşamada akımın kesilmesi ve şarjın sona ermesi, dördüncü son aşamada ise yedek kapasite bekletilmesi/ya da ihtiyaç halinde şarj durumu gözlemlenmektedir. Fakat, lityum-iyon teknolojisinde; hücre başına daha yüksek voltajda (daha düşük voltaj toleranslarında) ve bataryanın tam şarjında “damlama” (trickle charge) veya “şamandıra” (float charge) şarjı bulunmamaktır. Kurşun asit bataryalar, voltaj kesilmesi açısından bir miktar esneklik sağlarken, Li-ion bataryalar üretim şartları gereği voltaj kesilmesine karşı çok hassas olmaktadır. Çünkü Li-ion bataryalar kapasitelerinden fazla miktarda şarjı kabul edememektedir. Kobalt, nikel, manganez ve alüminyum gibi geleneksel katot materyalleri ile Li-ion bataryalar, tipik olarak hücre başına 4.20V ile şarj edilmektedir. Tolerans, ise hücre başına ±50mV seviyelerindedir. Bazı nikel tabanlı çeşitlerde bu seviye hücre başına 4.10V iken, yüksek kapasiteli bir Li-ion hücrede 4.30V ve üstü olabilmektedir(Cadex, 2018). Bataryalar tanımlanırken, çok farklı kapasitelerdeki bataryaları normalize etmek amacıyla deşarj akımı sıklıkla Şarj Oranı veya C-oranı (Charge rate, C-rate) olarak ifade edilmektedir. Bir Coranı, bir bataryanın maksimum kapasitesine göre boşaldığı hızın bir ölçüsüdür. 1 C oranı, deşarj akımının tüm aküyü 1 saatte boşaltacağı anlamına gelmektedir. 100Ah kapasiteli bir batarya için bu, 100A'lik bir deşarj akımına eşittir. Bir enerji hücresinin optimal şarj oranı 0,5 C ila 1 C arasındadır ve tam şarj süresi yaklaşık 2-3 saat seviyelerindedir. Bu hücrelerin üreticileri, pil ömrünü uzatmak için 0,8 C veya daha az şarj edilmesini önermektedir. Ancak, çoğu güç hücresi az baskı ile daha yüksek bir C oranı da sahip olabilmektedir. Bazı endüstriyel şarj cihazları, batarya ömrünü uzatmak için şarj voltaj eşiğini daha düşük bir değere ayarlamaktadır. Tablo 2’de Li-ion hücrelerin doyum şarj durumunda ve doyum şarj seviyeleri olmadan farklı voltaj eşiklerine şarj edildiğinde tahmini kapasiteleri gösterilmektedir. Ayarlanan voltajda tam doygunluk eklenmesi, kapasiteyi yaklaşık %10 oranında artırırken, yüksek voltaj nedeniyle gerilim seviyesi de orantılı olarak artmaktadır(Cadex, 2018).

76 ENERJİ DEPOLAMA SİSTEMLERİNİN (EDS) ÖZELLİKLERİ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

Tablo 1: Li-ion tipik şarj karakteristikleri Hücre şarj voltajı (V)

Kesim voltajında kapasite (%)

Şarj Zamanı (Dakika)

Tam doyumlu kapasite (%)

3.80

~40%

120 min

~65%

3.90

~60%

135 min

~75%

4.00

~70%

150 min

~80%

4.10

~80%

165 min

~90%

4.20

~85%

180 min

100%

Bazı Li-ion paketleri, tam şarja ulaşırken yaklaşık 5ºC (9ºF) sıcaklık artışı yaşayabilir. Bu, koruma devresi ve/veya yüksek iç direnç nedeniyle meydana gelebilmektedir. Sıcaklık artışı, ölçülü şarj etme hızları altında 10ºC'den (18ºF) fazla yükselirse ilgili hücrenin şarjı sona erdirilmesi pilin ömrü açısından önem arz etmektedir. Bu nedenle, özellikle elektrik şebekelerinde kullanılan büyük kapasiteli Li-ion EDS’lerdeki kimyasal süreçlerin elektronik yazılımla kontrol edildiği Batarya Yönetim Sistemleri (Battery Management Systems-BMS) oldukça kritik öneme sahiptir. Güvenlik, lityum iyon pil teknolojisinde ciddi bir sorundur. Li-ion bataryaların içerisinde yer alan metal oksit elektrotların çoğu termal olarak dengesizdir ve yüksek ısılarda ayrışabilmektedir. Bu ise oksijeni serbest bırakarak termal bir kaçağa neden olabilmektedir. Bu riski en aza indirmek için, Li-ion bataryaların aşırı şarj ve deşarj edilmesini önlemek için bir izleme ünitesi ile donatılmaktadır. Genellikle her bir hücrenin voltaj seviyesini izlemek ve bunlar arasındaki voltaj sapmasını önlemek için bir voltaj kararlılık devresi ile kurulmaktadır. Lityum iyon pil teknolojisi hala gelişmektedir ve daha fazla ilerleme potansiyeli vardır. Araştırmalar, çoğunlukla katot materyallerinin geliştirilmesine yöneliktir(Espinar, 2011; VDE, 2008). 3.5.2. Kurşun Asit Bataryalar İkincil bataryalardan olan kurşun asit bataryalar dünyanın en yaygın kullanılan batarya tipidir ve 1890'dan beri ticari olarak kullanılmaktadır. Kurşun asit batarya sistemleri hem mobil hem de sabit uygulamalarda kullanılmaktadır. Tipik uygulamaları; acil durum güç kaynağı sistemleri, fotovoltaik (PV) bağımsız sistemler, rüzgâr santrallerindeki güç çıkışındaki dalgalanmaların azaltılması için akü sistemleri ve otomobillerdeki marş aküleridir. Geçmişte, özellikle “elektrifikasyon çağı” olarak adlandırılan 1910-1945 yılları arasında şebekelerde depolama için birçok kurşun asit batarya kullanılmıştır. Şebekelerde kullanılacak sabit kurşun asitli aküler, marş akülerinden çok daha yüksek ürün kalite standartlarını karşılamalıdır. Kurşun asit bataryaların tipik hizmet ömrü, % 80 deşarj derinliğinde3 1500 devirlik bir çevrim4 ömrü ile 6-15 yıl arasındadır ve çevrim verimliliği % 80 ila % 90 arasında gerçekleşmektedir. Kurşun asit bataryaların bir dezavantajı, yüksek güç deşarj olduğunda kullanılabilir kapasite azalmasıdır. Örneğin, bir saat içinde kurşun asit bir batarya boşalırsa, nominal kapasitenin sadece % 50 ila % 70'i kullanılabilmektedir. Diğer dezavantajları ise; düşük enerji yoğunluğu ve çeşitli bölgelerde yasaklanmış veya kısıtlanmış bir tehlikeli madde olan kurşunun kullanımıdır. 3.5.3. Sodyum Sülfür (NaS) Bataryalar Sodyum sülfür piller, pozitif elektrotta erimiş sıvı sülfür ve negatif elektrotta ise erimiş sıvı sodyumdan oluşmaktadır. Aktif malzemeler ise bir katı beta alümina seramik elektrolit ile ayrılmış vaziyettedir. Elektrotların erimiş sıvı yapısını korumak için pil sıcaklığının 300 °C ve 350 °C arasında tutulması gerekmektedir. NaS piller verimlidir ve hızlı cevap verme özelliğinin yanı sıra, yaklaşık Deşarj derinliği (Depth of Discharge, DoD): Boşaltılan batarya kapasitesinin yüzdesi, maksimum kapasitenin yüzdesi olarak ifade edilir. En az % 80 DOD'a seviyesinde bir deşarj derin deşarj olarak adlandırılır. 4 Çevrim (Cycle): Bataryaların nominal kapasitelerine göre şarj edilip, tekrar tam seviyede boşaltılması sürecine, diğer bir deyişle bir şarj/deşarj döngüsüne çevrim denilmektedir. 3

77 ENERJİ DEPOLAMA SİSTEMLERİNİN (EDS) ÖZELLİKLERİ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

4500 devirlik tipik yaşam döngülerine ulaşmaktadır. Ortalama 7,0 saatten 7,2 saate kadar bir deşarj süresine sahiptir. Bu özellikler, NaS pillerin yüksek enerji yoğunluğu, güç kalitesinin sağlanması ve zaman kaydırma gibi şebeke uygulamalarında ekonomik olarak kullanılmasını sağlamaktadır. NaS batarya enerji depolama teknolojisinin, günümüzde Japonya'da yaklaşık 200'e yakın alanda, özellikle tepe (pik) talebin azaltılması amacıyla kullanıldığı görülmektedir. Bununla birlikte Almanya, Fransa, ABD ve Birleşik Arap Emirlikleri gibi çok sayıda ülkenin şebeke operasyonlarında NaS teknolojili EDS’lerde kullanılmaktadır. Ana dezavantaj, bu tür bataryaların yüksek çalışma sıcaklığında çalışması ve bunun için kendi depolanmış enerjisini kullanmasıdır ki bu durum pil performansını kısmen azaltan bir olgudur. Bu olumsuzluğa rağmen bu bataryaların uzun ömürlü olması ve şebekelerdeki günlük çevrim uygulamaları için uygun olması tercih edilmelerindeki en büyük avantajlarıdır. Tepki sürelerinin hızlı olması (milisaniyeler mertebesinde) NaS bataryalarının şebeke dengelemesindeki gereksinimleri karşılamaktadır(IEC, 2011). Bu batarya teknolojisi; şebekelerde artan kapasitedeki kesikli elektrik üretiminin (güneş, rüzgâr santralleri gibi) oluşturacağı olumsuzları bertaraf etmede ve şebeke hizmetlerinin yürütülmesinde gelecekte yaygın olarak kullanılacağı tahmin edilmektedir. 3.5.4. Redox Akış Bataryalar Geleneksel ikincil bataryalarda, enerji batarya elektrotlarının aktif kütlelerinde şarj ve deşarj olmaktadır. Akış bataryalar şarj edilebilir bataryalardır. Ancak akış bataryalarda enerji, sıvı elektrolitlerde çözülen bir veya daha fazla elektro aktif türde depolanmaktadır. Redoks Akış Bataryalarında (RAB) ise, aktif kütleler olarak çözünmüş metal iyonları içeren iki sıvı elektrolit çözeltisi, elektrokimyasal hücrenin karşıt taraflarına pompalanmaktadır. Redox akış pillerinde, negatif ve pozitif elektrotlardaki elektrolitler sırasıyla “anolit” ve “katolit” olarak adlandırılmaktadır. Temel olarak, şarj ve deşarj sırasında metal iyonları sıvı elektrolitinde sıvı olarak çözülür; Aktif kütlelerin ise faz değişimi gerçekleşmez. Anolit ve katolit, elektron transfer işlemi için protonların içinden geçmesine izin veren bir zar ile ayrılmış gözenekli elektrotlar içinden akmaktadır. Şarj değişimi sırasında batarya ile çalışan bir cihaz tarafından kullanılabilecek elektrotlar üzerinden bir akım akmaktadır. Deşarj sırasında, elektrotlar sürekli olarak tanklardan çözünmüş aktif kütleler ile beslenir. Onlar, bir kez dönüştürüldükten sonra ortaya çıkan ürün ise depoya taşınmaktadır. Teorik olarak bir RAB, boşaltılan elektroliti pompalayarak ve yeniden şarj edilmiş elektrolit ile değiştirerek birkaç dakika içerisinde yeniden şarj edilebilmektedir. Günümüzde çeşitli redoks çiftler RAB'larda araştırılmakta ve test edilmektedir. Vanadyum Redoks Akış Bataryaları (VRAB) bu araştırmaların en iyi bilinen ve yaygın olarak kullanılan sonuçlarından birisidir. 2000 yılından bu yana çeşitli ülke şebekelerinde pilot olarak denenen ve halen işletimde olan VRFB’ler ileri düzey geliştirilebilen batarya gruplarındandır. Bu bataryaların ana avantajı, her iki tarafta aynı metalin iyonlarının kullanılmasıdır. Metal iyonların, membran üzerindeki geçişi tam olarak önlenemese de (her redoks akış bataryasında olduğu gibi), VRFB'lerde tek sonuç enerji kaybı olmaktadır.

3.6. Elektriksel Enerji Depolama Sistemleri (EEDS) EEDS; kondansatör (kapasitör), süper kapasitör ve manyetik/akım enerji depolama sistemi dâhil olmak üzere elektrostatik olarak üç grup altında kategorize edilebilir(Chen, 2009). Kondansatörler, nispeten düşük kapasitans oluşumu nedeniyle sadece çok kısa sürelerde ve yüksek akım ihtiyaçlarında kullanılabilmektedir. Süper kapasitörler ise, küçük bir pakette çok yüksek kapasitans sunması haricinde, normal bir kapasitörün yerini alabilmektedir. Süper iletken manyetik enerji depolama sistemleri, enerji santrallerinin çıkışında çıkışı dengelemek veya enerji tüketimindeki yüksek talebi karşılamak için kullanılabilecekleri endüstriyel alanlarda tercih edilebilmektedir(Wagner, 2007). 3.6.1. Kondansatör ve Süper Kapasitör Kondansatörler, elektriği depolamanın en direkt yoludur(Zakeri, 2015). Bir kondansatör, iki metal plaka arasına iletken olmayan (dielektrik) bir tabaka yerleştirilmiş ve elektrik alan prensibine göre elektriği depo eden bir devre elemanıdır. Bir plaka, bir doğru akım (DC) kaynağından elektrik ile yüklendiği zaman, diğer plaka buna karşıt işaretin bir yükü ile indüklenecektir(Chen, 2009). 78 ENERJİ DEPOLAMA SİSTEMLERİNİN (EDS) ÖZELLİKLERİ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

Elektronikte kullanılan klasik kapasitörler ile genel bataryalar arasındaki boşluğu Süper Kapasitörler/Elektrokimyasal çift katmanlı kondansatörler doldurmaktadır(Kiehne, 2003). Süper kapasitörler, ince molekül bir elektrolit tabakası kullanırlar ve aktife edilmiş karbon yapıdaki çok geniş bir yüzey alanına sahiptirler. Geleneksel kapasitörlerle karşılaştırıldığında, süper kapasitörlerin enerji depolama kapasitesi oldukça fazladır(Wagner, 2007; Chen, 2009). 3.6.2. Süper İletken Manyetik Enerji Depolama Süper iletken manyetik enerji depolama sistemleri, elektrodinamik ilkeler ekseninde çalışmaktadır. Bu depolama sisteminin ana bileşeni, süper iletken malzemeden yapılmış bir bobindir. İlave bileşenler arasında güç koşullandırma ekipmanı ve kriyojenik (çok düşük ısılarda yürütülen üretim ve işlemler) olarak soğutma özellikli bir soğutma sistemi bulunmaktadır. Enerji, kritik sıcaklığın altında tutulan süper-iletken bir bobin içinde doğru akımın yarattığı manyetik alanda depolanmaktadır. Süper iletken malzeme kriyojenik olarak soğutulmakta ve depolanan enerji bobini boşaltarak enerji şebekeye geri verilebilmektedir(Wagner, 2007; Kiehne, 2003). Bu depolama teknolojisinin ana avantajı çok hızlı tepki süresine sahip olmasıdır. Sistem tarafından talep edilen güç, bataryadan hemen hemen anında (mili saniyeler mertebesinde) elde edilebilmektedir. Ayrıca, sistem bütününün toplam enerji gidiş-dönüş verimliliği5 (round-trip efficiency) yaklaşık % 85 -% 90 dolaylarındadır ki, bu kısa bir süre içinde çok yüksek güç çıkışının bu teknoloji ile sağlanabileceğini göstermektedir. Süper iletken manyetik enerji depolama sisteminin genel yapısal görünümü Şekil 8'de verilmektedir.

Şekil 8: Süper iletken manyetik enerji depolama sisteminin genel yapısal görünüşü(Patel, 2018)

3.7. Elektrik Enerjisi Depolama (EED) için Standartlar PHES, Kurşun Asit, Nikel Kadmiyum (NiCd), Nikel-Metal Hidrit (NiMH) ve Lityum İyon (Li-ion) gibi günümüzde artık olgunlaşma evresine giren EED sistemleri için çeşitli IEC standartları (International Electrotechnical Commission-IEC Standart) mevcuttur. Standartlar, teknolojilerin içerdiği teknik özellikleri, test ve sistem entegrasyonunu kapsamaktadır. Diğer teknolojiler için özel bazı konuları kapsayan birkaç standart bulunmakla birlikte, günümüzde ister şebeke olsun veya ister şebeke dışı (off-grid) uygulamalar olsun, EED sistemlerinin entegrasyonu için geliştirilen genel bir standart bulunmamaktadır. Ancak, herhangi bir kimyanın şarj edilebilir bataryaları için bir standart planlanması yapılmaktadır. EED için temel standardizasyon konuları şunlardır: Terminoloji, EED bileşenlerinin temel özellikleri ve sistemler, özellikle tanım ve ölçümler, karşılaştırma ve teknik değerlendirme yöntemleri, kapasite, güç, deşarj süresi, ömür süresi, standart EED birim boyutları, bileşenler arasındaki iletişim, protokoller, güvenlik, ara bağlantı gereksinimleri, güç kalitesi, voltaj toleransları, frekans, senkronizasyon, ölçüm, mekanik veya elektriksel bileşenlerde güvenlik, test ve işletme için kılavuzlar.

Bataryalarda gidiş-dönüş (round-trip) verimi batarya şarj edildikten sonra bataryadan geri alınan (kazanılan) enerjinin, batarya şarj edilirken kullanılan giriş enerjisine oranını yüzdesel olarak gösterilmesi ile tanımlanmaktadır. Elde edilecek bu verim hiçbir zaman %100’e eşit olmaz, zira buradaki en büyük etken bataryalarda oluşan iç ısının etkisiyle oluşan enerji kayıplarıdır. 5

79 ENERJİ DEPOLAMA SİSTEMLERİNİN (EDS) ÖZELLİKLERİ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

3.8. EED Teknolojilerinin Teknik Karşılaştırması Önceki bölümlerde, elektrik enerjisini depolamak için çok çeşitli teknolojilerin bulunduğu izah edilmiştir. Farklı gereksinimlere sahip farklı uygulamalar, EED sistemlerinin farklı özellikler sergilemesini gerektirmektedir. Bu nedenle, tüm elektrik depolama teknolojilerinin kapsamlı bir karşılaştırmasını veya değerlendirmesini yapmak oldukça güçtür. Fakat Şekil 9'da EED sistemlerine genel bir bakış verilmektedir(Carnegie, 2013). Bu çift logaritmik grafik üzerinde EED sistemlerinin enerji kapasitesine (Wh) karşı anma (nominal) güç (W) değerleri gösterilmektedir. Anma gücünde ise nominal deşarj süresi, saniyelerden aylara kadar bir aralığı kapsayarak da görülebilmektedir. Şekil 9’daki grafik sadece günümüz EED teknolojilerinin uygulama alanlarını değil, aynı zamanda gelecekteki uygulamalarda öngörülen aralığı da içermektedir.

Şekil 9: Farklı enerji depolama teknolojilerinin anma güç, enerji kapasitesi ve farklı deşarj süreleri bakımından karşılaştırılması. Tüm EED sistemleri şu anda gösterilen enerji ve güç aralıklarında ticari olarak mevcut değildir. Ancak hepsinin gelecekte belirtilen çalışma aralıklarında teknolojik olarak önemli yer tutması beklenmektedir. Üstelik tüm sistemler modüler bir tasarıma sahip olduğu için, teknolojilerin çoğu daha büyük güç çıkışı ve enerji kapasitesi ile uygulanabilir veya en az iki katına çıkabilir (PHES ve H2, SDG, SHED yeraltı depolama için bazı sınırlamaları hariç olmak üzere). Daha büyük bir güç aralığı veya daha yüksek bir enerji kapasitesi gerçekleşmezse, ekonomik nedenlerle (sırasıyla kW başına maliyet ve kWh başına maliyet) olması muhtemeldir(IEC, 2011).

80 ENERJİ DEPOLAMA SİSTEMLERİNİN (EDS) ÖZELLİKLERİ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

Tablo 2: EED teknolojilerinin deşarj zamanlarına göre kategorize edilmesi Kısa deşarj zamanı

Orta deşarj zamanı

Uzun deşarj zamanı

Zaman Aralığı: saniyelerden Zaman Aralığı: Zaman Aralığı: - dakikalara dakikalardan - saatlere günlerden - aylara

EDD Teknolojisi: Çift Katmanlı Kapasitör (ÇKK), Süper İletken Manyetik Enerji Depolama (SİMED)

EDD Teknolojisi:Volan Enerji Depolama (VED) Elektrokimyasal EED, Kurşun Asit, Lityum İyon(Li-ion), Sodyum Sülfür (NaS)

EDD Teknolojisi: Hidrojen (H2) (uzun deşarj) Sentetik Doğalgaz Depolama (SDG) (uzun deşarj) PHES (orta-uzun deşarj) Sıkıştırılmış Hava Enerji Depolama (orta-uzun deşarj) Redox Akış Bataryaları (orta-uzun deşarj)

1< Enerjinin güce oranı < Enerjinin güce oranı < 1 10 (Örneğin 10kW (Örneğin 10kW gücünde bir Enerjinin güce oranı > gücünde bir sistem için sistem için 10kWh’den daha 10 10kWh ve 100kWh az kapasite) arasında bir kapasite) EED teknolojileri Şekil 9’daki deşarj zamanları ekseninde yorumlandığında, Tablo 2’de yer alan uygulamalara uygun biçimde kategorize edilebilir. Elektrik şebekelerindeki kullanım amacına, kurulu güç/deşarj zamanlarına göre ise Şekil 10’daki gibi bir sınıflandırma yapılabilir.

Şekil 10: EED teknolojilerinin güç, deşarj zamanı ve şebeke ihtiyaçlarına göre sınıflandırılması 81 ENERJİ DEPOLAMA SİSTEMLERİNİN (EDS) ÖZELLİKLERİ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

Hidrojen (H2) ve Sentetik Doğalgaz (SDG) gibi depolama teknolojileri ile birlikte; PHES, Sıkıştırılmış Hava Enerji Depolama (SHED) ve redoks akış pilleri orta-uzun dönem deşarja sahip enerji depolama sistemleri arasında yer almaktadır. Bu EED teknolojileri harici depolama tanklarına sahiptir. Ancak enerji yoğunlukları6 sınırlı ve oldukça düşüktür. Diğer güç üretim santrallerine benzer şekilde, bu EED teknolojileri de türbin ve kompresör kullandığı için geniş güç üretim aralıkları için uygulanabilir. Ancak içlerinde günümüzde teknoloji olarak sadece PHES olgun ve uygulanabilir durumdadır(IEC, 2011). Zira PHES iyi geliştirilmiş ve son derece güvenilir bir teknolojiye sahip tek depolama türüdür. Dünya genelindeki güç sistemlerinde yaygın ticari olarak kullanımda en büyük paya sahiptir. PHES depolama ile ilgili temel sorun, güç şebekesinden uzak olmayan ve yine de uygun fiziksel özelliklere sahip olan en az 100 m ile ayrılmış iki rezervuar için uygun olan yerleri bulmak her zaman kolay olmamaktadır(Ter-Gazarian, 1994). PHES’lerde düşük enerji yoğunluğu karakteristiğinden ziyade coğrafik şartların getirdiği kısıtlamalar, kullanımındaki en önemli belirleyici etken olmaktadır. Depolama sistemleri için enerji ve güç yoğunluğu7 ne kadar yüksek olursa, gerekli hacim o kadar düşük olmaktadır. SİMED, ÇKK ve VED gibi teknolojiler ise yüksek güç yoğunluğuna sahip fakat düşük enerji yoğunluğuna sahiptir. Li-ion ise hem yüksek enerji yoğunluğuna hem de yüksek güç yoğunluğuna sahip olması, Li-ion bataryaların halen kullanılmakta olduğu geniş uygulama alanlarını da izah etmektedir. Li-ion dışında; Özellikle NaS ve Zebra bataryalar (NaNiCl), Kurşun asit ve NiCd gibi olgun akü tipleri ile karşılaştırıldığında daha yüksek enerji yoğunluğuna sahiptir, ancak NiMH ve Li-iyonlarına göre güç yoğunluğu daha düşüktür(IEC, 2011). Özellikle elektrik şebekesinde yaygın olarak kullanılan elektrokimyasal batarya teknolojilerinin spesifik güç8 ve enerji9 gibi bazı teknik özelliklerine göre kıyaslaması Tablo 3’de gösterilmektedir(Bhatnagar, 2016) Tablo 3: Şebekelerde yaygın olarak kullanılan batarya teknolojilerinin bazı teknik özellikleri Batarya/Özellik

Li-ion

NaNiCl

NaS

NiCd

Kurşun Asit

Spesifik enerji (Wh/kg)

150-200

125

150-240

35-50

Spesifik güç (W/kg)

200-315

130-160

90-230

150-300

75-300

Şarj/deşarj enerji verimliliği

-95

-90

90'a kadar

-70

-80

Öz deşarj oranı

% -1 (aylık)

%5-%20 (aylık)

%2-%5 (aylık)

Çevrim ömrü

1000-10000

2500+

2500

150-1500

Şebekede erişilen üst limit güç seviyesi

Yüzlerce MW

Onlarca MW

Çoklu onlarca MW

Onlarca yüz kW MW ölçeğinde

Elektrokimyasal bir batarya türü sayılan Metal Hava Hücreleri enerji yoğunluğu bakımından en yüksek potansiyele sahiptir. Akış bataryaları daha büyük batarya sistemleri (MW/MWh) için yüksek potansiyele sahip olmakla birlikte sadece orta derecede enerji yoğunluklarına sahiptir. Elektrokimyasal bataryalar, bir güç sisteminin hem arz hem de talep taraflarında bir dizi depolama uygulaması için çok caziptir. Bataryalar bazı ana özellikler elektrik şebekesinde onların daha çok tercih edilebilir olmasını sağlamaktadır. Bunlardan bazıları: Elektrik enerjisini doğrudan depolamaları ve serbest bırakmaları, modüler/esnek olarak kullanılabilmeleri, sürtünmeli mekanik parçalarının bulunmaması, ihtiyaca göre tasarımlanması ve şebeke uyumunun kısa süreler içerisinde gerçekleştirilebilmesi, çoğunun bilgisayar yazılımları ile izlenebilmesi/kontrol edilebilmesi ve çevresel

Bir depolama aracında enerji yoğunluğu: litre başına Watt saat cinsinden ifade edilir(Wh/l). Bir depolama aracında güç yoğunluğu: litre başına Watt cinsinden ifade edilir(W/l). 8 Bir bataryanın spesifik gücü, kilogram başına Watt cinsinden ifade edilen güç yoğunluğu ile ifade edilir(W/kg). 6 7

Bir bataryanın spesifik enerjisi, kilogram başına Watt-saat cinsinden ifade edilir(Wh/kg).

82 ENERJİ DEPOLAMA SİSTEMLERİNİN (EDS) ÖZELLİKLERİ

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

sorunlarının asgari düzeyde olması gibi bazı özellikler bu teknolojilerin olumlu etkileri arasında gösterilebilmektedir. Elektrokimyasal bataryaların modüler yapıda olması ihtiyaca göre fabrika montajına izin vermektedir. Şebekelerde kullanılacak bataryalar, PHES’lerde olduğu gibi özel coğrafik şartlara ihtiyaç duymadığından kurulum yapılacak mütevazı bir saha hem düşük saha maliyetlerine hem de tesisin kısa sürelerde tamamlanmasını sağlamaktadır. Bataryalar yüksek güvenlik, düşük kirlilik ve düşük gürültü ile ilişkili minimum çevresel etkiye sahip olduklarından, tüketiciye yakın olan küçük ünitelerde kullanılmalarına ve elektrik şebekesi üzerinde optimal biçimde dağılmalarını sağlamakta ve dolayısıyla dağıtım/iletim ve kablolama maliyetlerini en aza indirmektedir. H2 ve SDG'ın ana avantajı, diğer tüm depolama sistemlerinden üstün olan yüksek enerji yoğunluklarıdır. H2 ve SDG depolama sistemleri bazı endüstriyel uygulamalarda onlarca yıldır kullanılmasına rağmen, bu tür depolama sistemleri, şebekelerin yenilenebilir kaynaklardan sağladığı büyük miktarlardaki kesintili elektrik enerjisini taşıması ve dağıtması gerektiği uygun ihtiyaçlar ekseninde ekonomik olarak makul hale gelebilmektedir(IEC, 2011).

4. SONUÇLAR Elektrik şebeke mimarilerinde; şebekede üretilen elektrik miktarının ve tüketimin (talebin) dengede olması esastır. Elektrik üretiminde özellikle yenilenebilir kaynaklardan sağlanan enerji dalgalanmaları ve kesikli güç üretimi nedeniyle büyük kapasiteli operasyon ve yeterli sistem esnekliği hayati önem taşımaktadır. Bu dalgalanmaların üretim aşamalarında telafisi bazı zorluklara sahiptir. Bu nedenle yenilenebilir kaynaklardan elektrik üretiminin artması şebeke üzerinde farklı yaklaşımlar gerektirmektedir. Şebekelerde, yenilenebilir elektrik üretimi üzerindeki tüm bu belirsiz ve değişken konular EDS’ler tarafından önemli ölçüde ortadan kaldırılabilir. Yine, şebeke içerisindeki tüketici boyutunda yenilenebilir enerji üretimi (çatı tipi güneş panelleri gibi) birçok durumda EDS’ler ile desteklenmelidir. Tüketicilerin enerji faturalarını azaltma duyarlılığı her geçen gün artmaktadır. Enerji tüketim faturalarındaki düşüş, temel olarak üretim, tüketim ve elektrik dağıtımının yönetildiği akıllı şebeke/veya enerji yönetim sistemlerinin oluşturulmasına bağlıdır. Bu nedenle tüm elektrik şebekesinde depolanan enerjinin oranı dikkatle değerlendirilmek zorunda olan hassas bir konudur. Enerji depolama yöntemleri, düşük güçlü mobil uygulamalardan yüksek seviyedeki su depolama havuzlarına (PHES) kadar ölçekte büyük farklılık göstermektedir. EDS’lerden beklenilen teknik özelliklerin yanı sıra, seçilecek sistemin çevreye ve doğal kaynaklara olan etkisi, uygun EDS seçimi sırasında ayrıntılı olarak analiz edilmelidir. Daha genel bir bakış açısıyla, EDS'ler kimyasal madde dönüşümü gerektirip gerektirmediği açısından analiz edilebilir. Bununla birlikte, dönüşüm, depolama ve yeniden dönüştürme süreçleri de özenle ele alınmalıdır. Özellikle EDS sistem seçiminde, bağlantı yapılacak noktadaki temel elektriksel parametreler ve sistem ihtiyaçları, tasarım parametreleri, sistem tercihleri, dönüşüm oranları ve bekleme sürelerine öncelikle dikkat edilmesi gerekmektedir. Verimli enerji depolama süreçleri sadece bu şekilde tasarlanabilmekte ve kontrol edilebilmektedir. Şebeke mimarilerinde EDS’ler beş ana alt sistem içerisinde kullanılabilmektedir. Bunlar; üretim, iletim, dağıtım, trafo merkezleri ve son (nihai) tüketicilerdir. Enerji depolama teknolojilerinin ana tasarım parametreleri ise şu şekilde sıralanabilir: Kapasitesi, depolama süresi, performansa etki derecesi (depolama kayıpları, dönüşüm verimliliği, yeniden dönüştürme verimliliği), hızlı cevap vermesi, otomasyona uyumluluğu, sabit veya taşınabilir olması, depolama maliyetleri, güvenliği, dönüşüm oranı, enerji yoğunluğu, kullanım amacı (şebeke bağlantılı veya bağımsız) ve çevresel etkileridir. EDS tasarımlarında tüm beklentilerin eşzamanlı olarak yerine getirilmesi çok zor olmaktadır. Genellikle depolama teknolojileri kapasite ve maksimum kullanılabilir depolama süresine göre değerlendirilmektedir. EDS’ler endüstri ve şebeke düzenleyici talepleri ile şebeke kesintileri ve süreksizlik sorunlarını çözmek için etkili bir seçenek olarak kullanılabilmektedir. Özellikle enerji depolama teknolojilerinin şebeke üzerindeki olumlu etkilerinden bazıları şu şekilde özetlenebilir: güç kalitesi sağlama, frekans düzenleme, gerilim desteği, oturan santrallerin devreye alınması (black start), şebeke 83 SONUÇLAR

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

esnekliği ve kararlılığını sağlama, kapasite sıkılaştırma (capacity firming), döner yedek (spinning reserve), yardımcı rezerv (yedek kapasite), yük dengeleme, tepe talebin azaltılması (peak shaving), akıllı şebeke uygulamalarına destekler ve şebeke yatırımlarının ertelenmesini sağlama EDS’lerin şebekeye olumlu katkılarındandır. Yeraltı termal, PHES ve basınçlı hava EDS'leri büyük ölçekli depolama için uygundur. PHES, şebekenin güç ihtiyacına% 70-85 verimlilik faktörü ile hızlı bir şekilde uyarlanacaktır [29]. Şebekeden bağımsız (stand alone) veya tüketici bazlı uygulamalarda elektrokimyasal teknolojiler tercih edilebilmektedir. Global ölçekte elektrokimyasal teknolojilerden Li-ion temelli bataryaların hızlı tepki süreleri, zaman içerisinde azalan maliyetleri ve uzun çevrim ömürleri ile kurulu güçleri artmaktadır. Bu teknolojilerin elektrik şebekelerinde gelecek adına yoğun biçimde kullanılmaya devam edeceği düşünülmektedir. Vanadyum akış bataryaları ise yavaş tepki süreleri ile halen şebekelerde yavaş yaygınlaştığı ve teknolojisinin halen gelişmekte olduğu değerlendirilmektedir. EDS'lerin şebeke üzerinde olumlu etkileri olmakla birlikte olumsuz etkilerini olduğu göz ardı edilmemektedir. Bunlar arasında; Dönüşüm ve yeniden dönüştürme süreçlerinde oluşan enerji kayıpları, şebekelerde veya yenilenebilir enerji santralleri ile birlikte kullanıldığında maliyet ve karmaşıklığın artması, altyapı ihtiyacının artması ve santral alanlarının genişlemesi bu zorluklardan bazılarıdır. Sonuç olarak, EDS'lerin elektrik şebeke mimarilerinde ve akıllı şebeke uygulamalarındaki gerekliliği ve önemi gün geçtikçe artmaktadır. Şebekelerde artan kesikli üretimin (yenilenebilir kaynaklı) oluşturduğu olumsuz etkilerin bertaraf edilmesi ve sürdürülebilir/kararlı bir şebeke altyapısı için bölgesel olarak EDS teknolojilerinin doğru ve en uygun biçimde seçilerek, elektrik piyasa şartlarında maliyet etkin olarak tasarımlanması oldukça önem arz etmektedir.

5. KAYNAKÇA Strbac G, Aunedi M, Pudjianto D, Djapic P, Teng F, Sturt A, et al. (2012). Strategic assessment of the role and value of energy storage systems in the UK low carbon energy future. Energy Futures Lab Report Carbon Trust Retrieved from www.carbontrust.com/media/129310/energy-storage-systems-role-value-strategicassessment Giorgio Castagneto Gisseya⁎, Paul E. Doddsa, Jonathan Radcliffeb, (2018). Market and regulatory barriers to electrical energy storage innovation” Renewable and Sustainable Energy Reviews, 85, 781–790. IEC-International Electrotechnical Commission, (2011). Electrical Energy Storage White Paper, Retrieved from http://www.iec.ch/whitepaper/pdf/iecWP-energystorage-LR-en.pdf ESA, Energy Storage Association (2018). Compressed Air Energy Storage (CAES) Retrieved from http://energystorage.org/energy-storage La Monica M. (2013). Compressed air energy storage makes a comeback. Retrieved from http://spectrum.ieee.org/energywise/energy/the-smarter-grid/compressed-air-energystorage-makes-acomeback〉; . Zhao P, Gao L, Wang J, Dai Y. (2016). Energy efficiency analysis and off-design analysis of two different discharge modes for compressed air energy storage system using axial turbines. Renew Energy, 85, 1164–77. Chen H, Cong TN, Yang W, Tan C, Li Y, Ding Y. (2009). Progress in electrical energy storage system: a critical review. Prog Nat Sci, 19, 291–312. Hadjipaschalis I, Poullikkas A, Efthimiou V. (2009). Overview of current and future energy storage technologies for electric power applications. Renew Sustain Energy Rev., 13, 1513–22. Guney M.S, Tepe Y., (2017). Classification and assesments of energy storage systems. Renewable and Sustainable Energy Reviews 75, 1187-1197.

84 KAYNAKÇA

ELEKTRİK ŞEBEKE MİMARİLERİNDE ENERJİ DEPOLAMA PERSPEKTİFLERİ

Cabeza L.F., Martorell I., Miro L., Fernandez A.I., Barreneche C. (2015). Introduction to thermal energy storage (TES) systems, advances in thermal energy storage systems, methods and applications, A volume in Woodhead Publishing Series in Energy, 1–28. Pfleger N, Bauer T, Martin C, Eck M, Wörner A. (2015). Thermal energy storage – overview and specific insight into nitrate salts for sensible and latent heat storage. Beilstein J Nanotechnol, 6, 1487–97. Niaz S, Manzoor T, Pandith AH. (2015). Hydrogen storage: materials, methods and perspectives. Renew Sustain Energy Rev 50, 457–69. Zuttel A. (2003). Materials for hydrogen storage. Mater Today 6, 24–33. Van den Berg AWC, Arean CO. (2008). Materials for hydrogen storage: current research trends and perpectives. Chem Commun 6, 668–81. Zuttel A, Borgschulte A, Schlapbach L. (2008). Hydrogen as a future energy. Weinheim: Carrier Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA. Linden D, Reddy TB. (2002). Handbook of batteries, 3rd ed.. New York: McGraw-Hill, Inc. Daniel Claus, Besenhard Jurgen O, editors. (2011) Handbook of battery materials Second ed.. New Jersey: Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA capacitors. Wholesale S. (2018). General Information on Batteries, https://www.wholesalesolar.com/solar-information/deep-cycle-battery-info

Retrieved

from

Cadex Battery University (2018). Learning the basics about batteries Retrieved from https://batteryuniversity.com/index.php/learn/article/charging_lithium_ion_batteries. VDE (2008, November 01). Energy Storage Task Force: Energy storage in power supply systems with a high share of renewable energy sources Signifi cance - state of the art - need for action Report. Retrieved from https://shop.vde.com/en/vde-study-energy-storage-in-power-supply-systemswith-a-high-share-of-renewable-energy-sources-3 Espinar B, Mayer D. (2011, July 02). The role of energy storage for mini-grid stabilizationIEA-PVPS Wagner L. (2007). Overview of energy storage methods, research report, Retrieved from http://www.moraassociates.com/reports/0712%20Energy%20storage.pdf. Kiehne HA. (2003). Battery Technology Handbook, Second ed.. New York, Basel: Marcel Dekker Inc Zakeri B, Syri S. (2015). Electrical energy storage systems: a comparative life cycle cost analysis. Renew Sustain Energy Rev 42, 569–96. Patel P. (2018, March 14). Superconducting Magnetic Energy Storage Systems Market Retrieved from https://www.rednewswire.com/superconducting-magnetic-energy-storage-systemsmarket-2018-hyper-tech-research-southwire-company-nexans-sa-luvata-u-k/ Carnegie R, Gotham D, Nderitu D, Preckel PV. (2013, June). Utility Scale Energy Storage Systems, State Utility Forecasting Group Report. Ter-Gazarian A. (1994). Energy Strorage for Power Systems. Wiltshire, Trawbridge: Redwoods Books. Bhatnagar D, Loose V. (2016, January 21). Evaluating Utility Procured Electric Energy Storage Resources: A Perspective for State Electric Utility Regulators, SANDIA REPORTSAND2012-9422 Retrieved from http://www.sandia.gov/ess/publications/SAND20129422.pdf

85 KAYNAKÇA

HİDROELEKTRİK SANTRALLERİNDE KISA DÖNEM ENERJİ ÜRETİM TAHMİNİ İÇİN MATEMATİKSEL MODELLERİN OLUŞTURULMASI

HİDROELEKTRİK SANTRALLERİNDE KISA DÖNEM ENERJİ ÜRETİM TAHMİNİ İÇİN MATEMATİKSEL MODELLERİN OLUŞTURULMASI Mustafa İrişik*, Ali Öztürk, Salih Tosun *

Düzce Üniversitesi, Merkez, Düzce mustafarsk33@gmail.com * Sorumlu Yazar

1. GİRİŞ Elektrik enerjisinde üretim ile tüketim arasındaki dengenin sağlanması gerekmektedir. Elektrik enerjisinin depo edilememesi nedeniyle üretimin, tüketimi karşılayacak kadar olması gerekmektedir. Arz talep dengesinin sağlanamadığı durumda üretim santralleri için dengesizlik maliyetleri oluşmaktadır. Dengesizlik maliyetlerinin azaltılmasındaki en büyük etkin yöntemlerden biri de üretim tahmin miktarlarının her bir saat için doğru tahmin edilmesi gerekmektedir. Türkiye` de elektrik arz ve talebinin gerçek zamanda dengelenmesi, sistem operatörü olan Milli Yük Tevzi Merkezi (MYTM) tarafından yan hizmetler (YH) ve dengeleme güç piyasası (DGP) aracılığıyla yapılmaktadır. Dengesizlik maliyetlerinin teknik olarak hesaplanması ve uzlaştırmaların yapılmasında ise Enerji Piyasaları İşletme Anonim Şirketi (EPİAŞ) görev almaktadır. EPİAŞ’ın ana işlevi, elektrik piyasasında yer alan enerji piyasa işlemlerinin etkin şekilde planlanması, kurulması, geliştirilmesi ve işletilmesidir. Üretim tahminlerindeki hedeflerin tutması uzlaştırma açısından da önemlidir. Uzlaştırma, dengeleme güç piyasası, gün öncesi piyasası ve enerji dengesizliğinden doğan alacak ve borç miktarlarının hesaplanmasını kapsar. Üretim tahminlerindeki hatalar piyasa fiyatlarını arttırdığı gibi, şirketlerin de dengesizlik maliyetlerini arttırmaktadır. [1]. Hidroelektrik santrallerinde (HES) üretim miktarları meteorolojik ve hidrolojik verilere bağlı olarak değişmektedir. Bu değişiklikleri göz önünde bulundurarak doğru tahminler yapabilmek, üretim ve tüketim planlamaları açısından büyük önem arz etmektedir. Hidroelektrik santrallerinin saatlik ortalama elektrik enerjisi üretimi için kısa dönem tahmin modellerine ihtiyaç olmasına karşın genel olarak matematiksel tahmin modelleri kullanılmamaktadır. Modellerin oluşturulabilmesi için uzun vadeli ölçümlerin yapılması ve verilerin işlenmesi gerektiğinden dolayı, santraller herhangi bir model kullanamamaktadır. Monteiro’nun yaptığı bir çalışmada Portekiz'de bulunan 130 küçük hidroelektrik santrali için bir matematiksel model oluşturup kullanmıştır[2]. S. Çabuk yaptığı bir çalışmada optimizasyon modelinde kullanılacak hidrolojik akım tahmini için Mevsimsel ARIMA (SARIMAX) Modeline başvurmuştur[3]. Son ve Kim’in yaptığı çalışmada ise elektrik enerjisi tüketimi konusunda, konut sektöründe elektrik talebinin bir ay öncesinden tahmini için kesin bir model oluşturmayı amaçlamışlardır[4].S. Gazel’in yaptığı çalışmada hidroelektrik santraller için Genetik Cebirsel Modelleme Programı(GAMS) kullanarak doğrusal olmayan bir model geliştirmiştir[5]. De Giorgi ve arkadaşlarının ulaştıkları sonuçta oluşturdukları tahmin yönteminin doğruluğunu, dengesizlik cezaları üzerindeki etkisini değerlendirmişlerdir. En doğru tahminlerin, dengesizlik cezalarını azaltacak ve geliri en üst seviyeye çıkarmamıza izin vereceğini saptamışlardır[6]. Khwaja ve arkadaşları kısa vadeli yük tahmini modeli oluşturması için bagged sinir ağlarını kullanmışlardır[7]. Y. Arslan’ın yaptığı çalışmada ise yapısal tabanlı hiyerarşik kümeleme zaman serilerinin eğilimlerine göre havza kümelemesi yaparak havza bazlı santral sınıflandırması gerçekleştirmiştir[8]. Bu çalışmada Şubat 2017 ayında elde edilen Düzce ilinde bulunan Çınar1 hidroelektrik santralin saatlik, günlük ve aylık üretim verilerinin sıcaklık, nem ve bulut örtüsü gibi meteorolojik 86 GİRİŞ

HİDROELEKTRİK SANTRALLERİNDE KISA DÖNEM ENERJİ ÜRETİM TAHMİNİ İÇİN MATEMATİKSEL MODELLERİN OLUŞTURULMASI

verilere dayalı matematiksel model meydana getirilmiştir. Bu model sayesinde saat ve sıcaklık bilgisi değişken alınarak istenilen saatte hidroelektrik santral üretim tahmini yapılmıştır.

2. TÜRKİYE’DE ELEKTRİK ÜRETİMİ Türkiye’nin 2017 yılı sonu itibariyle toplam kurulu elektrik gücü 81.563,32 MW olmuştur. 2017 yılında gerçekleşen toplam elektrik enerji üretimi ise 292.574.578,09 MWh olarak gerçekleşmiştir. Tablo 1’de 2016 yılı ve 2017 yılı elektrik enerji kurulu güç dağılımı Tablo 2’de ise 2016 ve 2017 yıllarında gerçekleşen elektrik enerji üretim verileri yer almaktadır. Bu veriler Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu(EPDK) 2017 yılı piyasa gelişim raporundan alınmıştır. Tablo 1: 2016 ve 2017 yılı Türkiye elektrik kurulu gücü

Kaynak Türü

2016 Değeri (MW)

Pay (%)

2017 Değeri (MW)

Pay (%)

2016-2017 Değişimi (%)

DOĞAL GAZ

25.348,52

32,68

26.333,61

32,29

3,89

BARAJLI

19.525,12

25,17

19.742,95

24,21

1,12

LİNYİT

9.266,90

11,95

9.267,12

11,36

0,00

İTHAL KÖMÜR

7.616,35

9,82

8.936,35

10,96

17,33

AKARSU

7.146,13

9,21

7.522,68

9,22

5,27

RÜZGAR

5.735,90

7,40

6.488,12

7,95

13,11

JEOTERMAL

820,86

1,06

1.063,73

1,30

29,59

FUEL OİL

755,49

0,97

712,27

0,87

-5,72

TAŞ KÖMÜR

559,57

0,72

616,15

0,76

10,11

BİYOKÜTLE

362,98

0,47

449,72

0,55

23,90

ASFALTİT KÖMÜR

405,00

0,52

405,00

0,50

0,00

GÜNEŞ

12,90

0,02

17,90

0,02

38,76

NAFTA

4,74

0,01

4,74

0,01

0,00

LNG

1,95

0,00

1,95

0,00

MOTORİN

1,04

0,00

1,04

0,00

Genel Toplam

77.563,44

100,00

81.563,32

100,00

5,16

87 TÜRKİYE’DE ELEKTRİK ÜRETİMİ

HİDROELEKTRİK SANTRALLERİNDE KISA DÖNEM ENERJİ ÜRETİM TAHMİNİ İÇİN MATEMATİKSEL MODELLERİN OLUŞTURULMASI

Tablo 2: 2016 ve 2017 yıllarında kaynak bazlı elektrik üretimi Kaynak Türü

2016 Değeri (MWh)

Pay (%)

2017 Değeri (MWh)

Pay (%)

2016-2017 Değişimi (%)

DOĞAL GAZ

88.244.574,12

32,38

108.771.841,89

37,18

23,26

İTHAL KÖMÜR

47.741.879,99

17,52

51.172.215,19

17,49

7,19

BARAJLI

48.906.203,33

17,94

41.278.222,47

14,11

-15,60

LİNYİT

38.543.567,01

14,14

40.545.711,72

13,86

5,19

RÜZGAR

15.501.030,56

5,69

17.859.858,19

6,10

15,22

AKARSU

18.396.857,05

6,75

17.130.234,37

5,85

-6,88

JEOTERMAL

4.818.523,69

1,77

5.969.481,97

2,04

23,89

TAŞ KÖMÜR

3.292.613,86

1,21

3.453.865,10

1,18

4,90

ASFALTİT KÖMÜR

2.873.837,86

1,05

2.394.637,82

0,82

-16,67

BİYOKÜTLE

1.590.695,39

0,58

2.005.069,82

0,69

26,05

MOTORİN

1.554.168,77

0,57

1.008.826,40

0,34

-35,09

FUEL OİL

1.054.049,86

0,39

957.859,46

0,33

-9,13

GÜNEŞ

2.636,79

0,00

24.557,68

0,01

831,35

LNG

42.988,21

0,02

2.196,00

0,00

-94,89

Genel Toplam

272.563.626,49

100,00

292.574.578,09

100,00

7,34

2.1. Hidroelektrik Santraller Elektrik enerjisi, hayatın her alanında yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Şehirlerin elektrik ihtiyaçları, sanayi ve ulaşım alanları kadar hemen her alanda bu elektrik enerjisinden yararlanılmaktadır. Bu özelliğinden dolayı ülkelerin gelişmişlik sevilerini belirleme yöntemlerinde biri de tüketilen kişi başına elektrik miktarıdır. Ayrıca teknolojini artması ve buna bağlı olarak insanların teknolojiyi kullanarak refah seviyelerinin artması nedeniyle elektrik enerjisi kullanım talebi artmaktadır. Bu durum ülkeleri daha fazla elektrik enerjisi üretmeye yöneltmektedir. Türkiye’de hidroelektrik enerji üretimi göz önüne alındığında en çok baraj tipi hidroelektrik santraller ön plâna çıkmaktadır. Nehir tipi santrallere ise yeteri kadar önem gösterilmemekteydi. Enerji üretim kapasiteleri yüksek olan hidroelektrik santralleri, ulusal enterkonnekte elektrik üretim ve iletim sisteminde primer ve sekonder frekans ayarlayıcı görevini üstlenmektedir. Ayrıca Yük Tevzi Merkezi talimatıyla emre amade kapasitesini kullanmaktadır. Baraj tipi hidroelektrik santrallerin kurulum kapasitesinin azalması nedeniyle, son yıllarda nehir tipi hidroelektrik santrallere ülkeler yönelmektedir.

88 TÜRKİYE’DE ELEKTRİK ÜRETİMİ

HİDROELEKTRİK SANTRALLERİNDE KISA DÖNEM ENERJİ ÜRETİM TAHMİNİ İÇİN MATEMATİKSEL MODELLERİN OLUŞTURULMASI

Şekil 1: 2017 Yılı Sonu İtibariyle Kurulu Gücün Kaynaklara Göre Dağılımı (%) Ülkemizde 2017 yılını sonu itibariyle şekil 1’de görüldüğü gibi hidroelektrik santrallerin toplam kurulu güçteki payı %33,43’dür. Ancak kurulu güçteki bu orana rağmen 2017 yılında şekil 2’de yer alan hidroelektrik santrallerinden elektrik enerjisi üretimi, %19,96 olarak gerçekleşmiştir. Bu oranla doğalgaz santrallerinden sonra en yüksek üretim payına sahip elektrik üretim yöntemidir. Bu sebepten dolayıdır ki, hidroelektrik enerji üretiminin tahminin doğru yapılması önem kazanmaktadır. Hidroelektrik santrallerinde üretim ile ilgili tahminin doğru yapılması, elektrik piyasasının dengesizliğinin minimuma inmesine yarar sağlayacaktır. Ancak hidroelektrik santrallerin kaynakları su olduğundan dolayı, üretim meteorolojik verilere bağlı olarak değişmektedir. Nitekim bu araştırmanın konusu da meteorolojik verilere dayalı bir elektrik enerjisi üretim tahmin modeli oluşturmaktır.

Şekil 2: 2017 Yılı Elektrik Üretiminin Kaynaklara Dağılımı(%)

89 TÜRKİYE’DE ELEKTRİK ÜRETİMİ

HİDROELEKTRİK SANTRALLERİNDE KISA DÖNEM ENERJİ ÜRETİM TAHMİNİ İÇİN MATEMATİKSEL MODELLERİN OLUŞTURULMASI

3. TÜRKİYE’DE ELEKTRİK PİYASA YÖNETİMİ 3.1. Elektrik Piyasası Anonim Şirketi Enerji Piyasaları İşletme Anonim Şirketi (EPİAŞ), 01 Eylül 2015 tarihinde, Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu’ndan (EPDK) piyasa işletim lisansını alarak faaliyetine geçmiştir. EPİAŞ’ın faaliyet konusu, piyasada yer alan enerji piyasalarının etkin, adil, tarafsız ve enerji piyasasının ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde planlanması, kurulması, geliştirilmesi ve işletilmesidir. Piyasa Tarafları arasında herhangi bir ayrım gözetmeden doğru referans fiyat oluşumunun gerçekleştirilmesi ve çoğalan piyasa katılımcı miktarı, ürün çeşitliliği ve işlem hacmiyle likiditenin en üst düzeye ulaştığı, piyasa birleşmeleri yoluyla ticaret yapılmasına imkan tanıyan bir enerji piyasası işletmecisi olmaktır. Şekil 3’de EPİAŞ web sitesi ara yüzü görülmektedir[9].

Şekil 3: Epiaş web arayüzü 3.1.1. Elektrik Piyasası Süreçleri Elektrik alış/satış işlemleri Epiaş tarafından temel olarak iki piyasa üzerinden yürütülmektedir. Bu işlemler gün öncesi ve gün içi piyasa işlemleridir. 3.1.1.1

Gün Öncesi Piyasası (GÖP)

Gün Öncesi Piyasasına EPDK’nın şartnamesindeki yetkinliklere sahip tüm lisans sahibi tüzel kişiler GÖP Katılım Anlaşması’nı imzalayarak katılabilmektedir. GÖP işlemleri günlük olarak yapılmaktadır. Üretim giriş veri işlemleri ise saatlik olarak gerçekleştirilir. Gün öncesi piyasası teklifleri aynı anda beş günlük verilebilir. Gün Öncesi Piyasasının uzlaştırmasında uygulanan fiyatlar günlük ve her bir saat için hesaplanır. Her gün en son saat 12:30’a kadar, gün öncesi piyasasında yer alan katılımcılar bir sonraki güne ait piyasası tekliflerini web ara yüzü sayfasını kullanarak piyasa işletmecisi olan EPİAŞ’a bildirirler. Bildirilmiş olan her gün öncesi piyasa teklifi ve miktarı EPİAŞ tarafından 12:30-13:00 saatleri arasında kalan otuz dakika içerisinde değerlendirilerek doğrulanır. Doğruluğu teyit edilmiş olan teklif ve miktarları 13:00 – 13:30 saatleri arasında, optimizasyon kullanılarak değerlendirilir ve o güne ait her bir saat için piyasa takas fiyatları(PTF) ve piyasa takas miktarları belirlenir. Her gün 13:30’ da onaylanmış alış-satış miktarlarını içeren ticari işlem onayları ilgili piyasa katılımcısına bildirilir. Bu bildirimlerin içeriğinde hata olması durumunda piyasa katılımcısı saat 13:30-13:50 arasında itiraz edebilir. İtirazlar 13:50 – 14:00 saatleri arasında değerlendirilir ve sonucu katılımcıya bildirilir. Saat 14:00’da ertesi günün tüm saatlerine ait fiyat ve eşleşmeler kesinleşmiş olarak duyurulur[10]. 90 TÜRKİYE’DE ELEKTRİK PİYASA YÖNETİMİ

HÄ°DROELEKTRÄ°K SANTRALLERÄ°NDE KISA DĂ&#x2013;NEM ENERJÄ° Ă&#x153;RETÄ°M TAHMÄ°NÄ° Ä°Ă&#x2021;Ä°N MATEMATÄ°KSEL MODELLERÄ°N OLUĹ&#x17E;TURULMASI

3.1.1.2

GĂźn Ä°Ă§i PiyasasÄą (GÄ°P)

GĂźn Ä°Ă§i PiyasasÄą gĂźn iĂ§erisinde devam eden hareketli bir piyasadÄąr. GĂźn iĂ§i piyasasÄąna, fiziksel teslimattan bir buĂ§uk saat Ăśncesine kadar teklif verilebilir, verilen teklifler gĂźncellenebilir, iptal edilebilir veya pasif yapÄąlabilir. GĂźn iĂ§i piyasasÄą iĹ&#x;lemleri her saat iĂ§in ayrÄą ayrÄą gerĂ§ekleĹ&#x;tirilir. GĂźn iĂ§i piyasasÄą 00:00â&#x20AC;&#x2122;da baĹ&#x;layÄąp ertesi gĂźn 00:00â&#x20AC;&#x2122;da sona erer. GĂźn iĂ§i piyasasÄąnda bir sonraki gĂźne ait teklifler, gĂźn iĂ§i piyasasÄą aĂ§ÄąlÄąĹ&#x; zamanÄą olan saat 18:00â&#x20AC;&#x2122; den itibaren verilebilmektedir[11].

3.2. Milli YĂźk Tevzi Merkezi TĂźrkiye Elektrik Ä°letim Anonim Ĺ&#x17E;irketiâ&#x20AC;&#x2122;ne(TEÄ°AĹ&#x17E;) baÄ&#x;lÄą bir birim olan yĂźk tevzi merkezi elektrik tĂźketim ve Ăźretim yĂśnetimini saÄ&#x;lamaktadÄąr. TĂźrkiyeâ&#x20AC;&#x2122;de bulunan tĂźm Ăźretim santrallerin 24 saat takibi bu merkezden yapÄąlmaktadÄąr. Ă&#x153;retim santralleri her gĂźn, bir gĂźn sonra Ăźretmeyi planladÄąÄ&#x;Äą saatlik enerji miktarÄąnÄą TEÄ°AĹ&#x17E; piyasa yĂśnetim uygulamasÄą Ăźzerinden 14.00-16.00 saatleri arasÄąnda yĂźk tevzi merkezine bildirmekle yĂźkĂźmlĂźdĂźr. Piyasa yĂśnetim sistemi uygulamasÄą Ĺ&#x17E;ekil 4â&#x20AC;&#x2122;de gĂśrĂźlmektedir. Bildirimin yapÄąlmamasÄą veya tahminin tutmamasÄą halinde gerĂ§ekleĹ&#x;en Ăźretim Ăźzerinden %3 oranÄąnda bir cezai iĹ&#x;lem uygulanmamaktadÄąr. YĂźk tevzi merkezi Ăźretim tahminini tutturamayan Ăźretim santrallerinden kaynaklanan dengesizliÄ&#x;i yĂźk alma(YAL) veya yĂźk atma(YAT) talimatÄąyla doÄ&#x;algaz, termik veya barajlÄą hidroelektrik santrallerinin karĹ&#x;ÄąlamasÄąnÄą talep eder.

Ĺ&#x17E;ekil 4: YĂźk tevzi bilgi sistemi web arayĂźzĂź

4. POLÄ°NOMÄ°K REGRESYON MATEMATÄ°KSEL MODELÄ° Regresyon analizi baÄ&#x;ÄąmlÄą deÄ&#x;iĹ&#x;ken ile baÄ&#x;ÄąmsÄąz deÄ&#x;iĹ&#x;kenler arasÄąndaki baÄ&#x;Äą matematiksel olarak ifade etmek iĂ§in kullanÄąlan analiz yĂśntem biĂ§imidir. Regresyon yĂśntemleri arasÄąndan en kĂźĂ§Ăźk kareler yĂśntemi en fazla kullanÄąlan yĂśntemlerdendir[12]. Bir baÄ&#x;ÄąmlÄą deÄ&#x;iĹ&#x;kene karĹ&#x;ÄąlÄąk birden Ă§ok baÄ&#x;ÄąmsÄąz deÄ&#x;iĹ&#x;kenin veri bankasÄąnda yer almasÄą halinde analiz yĂśntemi Ă&#x2021;oklu Regresyon Analizi (Ă&#x2021;RA) olarak tanÄąmlanmaktadÄąr. Bu Ă§alÄąĹ&#x;mada da Ă§oklu regresyon analizi kullanÄąlmaktadÄąr. đ?&#x153;&#x2020;

đ?&#x153;&#x2020;

đ?&#x2018;&#x152;Ě&#x192; = đ?&#x2018;&#x17D;00 + â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x17D;1đ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2013; (đ?&#x2018;&#x2DC;) + đ?&#x2018;&#x2013;=1

2 (đ?&#x2018;&#x2DC;) + â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x17D;1đ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;&#x2039;2đ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;&#x2013;=1

đ?&#x153;&#x2020;

â&#x2039;Ż + â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x161; (đ?&#x2018;&#x2DC;), đ?&#x2018;&#x2DC; = 1,2, â&#x20AC;Ś , đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;=1

( 1)

Ă&#x2021;ok deÄ&#x;iĹ&#x;kenli polinomik regresyon analizi ile ilgili denklem yukarÄąda yer alan Denklem1â&#x20AC;&#x2122;de m. dereceden ifade edilmektedir [13]. aij ifadesi ise hesaplanacak olan bilinmeyen katsayÄą deÄ&#x;erlerini 91 POLÄ°NOMÄ°K REGRESYON MATEMATÄ°KSEL MODELÄ°

HÄ°DROELEKTRÄ°K SANTRALLERÄ°NDE KISA DĂ&#x2013;NEM ENERJÄ° Ă&#x153;RETÄ°M TAHMÄ°NÄ° Ä°Ă&#x2021;Ä°N MATEMATÄ°KSEL MODELLERÄ°N OLUĹ&#x17E;TURULMASI

temsil etmektedir. Ă&#x153;retim miktarÄą olarak kabul edilen ĂślĂ§Ăźm deÄ&#x;erler ile matematiksel model tarafÄąndan hesaplanan tahmin deÄ&#x;erleri arasÄąndaki farklarÄąn, karelerinin ortalamalarÄą (Mean Squared Errors (MSE)) minimuma indirilmesiyle bilinmeyen katsayÄąlar bulunur. Denklem 2 ile denklem 3 de bu durum ifade edilmektedir[14]. Denklem 2â&#x20AC;&#x2122;de m. dereceden matematiksel modeli hatasÄąnÄąn karesi hesaplama denklemi gĂśsterilmektedir.. đ?&#x2018;

đ?&#x2018;

2 đ?&#x2018;&#x161; 2 Ě&#x152;đ?&#x2018;&#x2013; )] = â&#x2C6;&#x2018;[ đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;&#x2013; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x17D;00 â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x17D;11 đ?&#x2018;&#x2039;1đ?&#x2018;&#x2013; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x17D;12 đ?&#x2018;&#x2039;1đ?&#x2018;&#x2013; đ??¸ = â&#x2C6;&#x2018;[đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;&#x2013; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x152; â&#x2C6;&#x2019; â&#x2039;Ż â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;&#x17D;1đ?&#x2018;&#x161; đ?&#x2018;&#x2039;1đ?&#x2018;&#x2013; ]

(

đ?&#x2018;&#x2013;=1

đ?&#x2018;&#x2013;=1 N N ď&#x192;Ś ď&#x192;ś X 1i ď &#x152; X 1mi ď&#x192;ˇ ď&#x192;§ N ď&#x192;Ľ ď&#x192;Ľ i ď&#x20AC;˝1 i ď&#x20AC;˝1 ď&#x192;§ ď&#x192;ˇ ď&#x192;Ś a 00 ď&#x192;ś ď&#x192;§ N N N ď&#x192;ˇ ď&#x192;§ ď&#x192;ˇ X 1i ď&#x192;Ľ X i21 ď &#x152; X 1mi ď&#x20AC;Ť1 ď&#x192;ˇ ď&#x192;Ľ ď&#x192;§ a11 ď&#x192;ˇ ď&#x192;§ ď&#x192;Ľ i ď&#x20AC;˝1 i ď&#x20AC;˝1 i ď&#x20AC;˝1 ď&#x192;ˇ ď&#x192;§ď ? ď&#x192;ˇ ď&#x20AC;˝ ď&#x192;§ ď&#x192;§ ď&#x192;ˇ ď ? ď ? ď ? ď&#x192;§ ď&#x192;ˇ ď&#x192;ˇ ď&#x192;§. ď&#x192;ˇ ď&#x192;§ ď&#x192;ˇ ď&#x192;§a ď&#x192;ˇ ď&#x192;§ ď&#x192;¨ 1m ď&#x192;¸ ď&#x192;§ N N N ď&#x192;ˇ m m ď&#x20AC;Ť1 X 12i m ď&#x192;ˇ ď&#x192;§ ď&#x192;Ľ X 1i ď&#x192;Ľ X 1i ... ď&#x192;Ľ i ď&#x20AC;˝1 i ď&#x20AC;˝1 ď&#x192;¨ i ď&#x20AC;˝1 ď&#x192;¸

ď&#x20AC;1

ď&#x192;Ś N ď&#x192;ś ď&#x192;§ ď&#x192;Ľ Yi ď&#x192;ˇ ď&#x192;§ k ď&#x20AC;˝1 ď&#x192;ˇ ď&#x192;§ N ď&#x192;ˇ ď&#x192;§ ď&#x192;Ľ Yi X 1i ď&#x192;ˇ ď&#x192;§ k ď&#x20AC;˝1 ď&#x192;ˇ ď&#x192;§ď ? ď&#x192;ˇ ď&#x192;§ ď&#x192;ˇ ď&#x192;§ ď&#x192;ˇ ď&#x192;§ N ď&#x192;ˇ m ď&#x192;§ ď&#x192;Ľ Yi X 1i ď&#x192;ˇ ď&#x192;¨ k ď&#x20AC;˝1 ď&#x192;¸

( 3)

Ě&#x152;đ?&#x2018;&#x2013; matematiksel model Denklem 2 â&#x20AC;&#x2DC;de Xi baÄ&#x;ÄąmsÄąz deÄ&#x;iĹ&#x;ken deÄ&#x;erlerini ifade etmektedir. đ?&#x2018;&#x152; tarafÄąndan tahminleme yapÄąlan deÄ&#x;eri, Yi ise Ăźretim sonucunda oluĹ&#x;an gerĂ§ek deÄ&#x;eri ifade etmektedir. Ă&#x2021;oklu regresyon analizi ile Denklem 3 ve 4 de ifade edilen a00, a11 ,a22 katsayÄąlarÄą hesaplanÄąr. Bu katsayÄąlarÄąn hesaplanmasÄą iĂ§in 4 numaralÄą denklem kullanÄąlmaktadÄąr. Denklem 4 ve denklem 5 â&#x20AC;&#x2DC;de Yi, her bir saat iĂ§in Ăźretilen enerji miktarÄąnÄą, X1 saat birimi olarak zaman deÄ&#x;erini ve X2 ise Santigrad derecesi birimi olarak sÄącaklÄąk deÄ&#x;erini ifade etmektedir. Denklem 5 sayesinde hesaplanan katsayÄąlar Denklem 4 de ilgili yerine yazÄąlarak elektrik enerji Ăźretimin zamana ve sÄącaklÄąÄ&#x;a baÄ&#x;lÄą olarak matematiksel modelinin elde edilmesini saÄ&#x;lamaktadÄąr. đ?&#x2018;&#x201C;(đ?&#x2018;Ľ) = đ?&#x2018;&#x17D;0 + đ?&#x2018;&#x17D;1 đ?&#x2018;&#x2039;1 + đ?&#x2018;&#x17D;2 đ?&#x2018;&#x2039;2 + đ?&#x2018;&#x17D;3 đ?&#x2018;&#x2039;3 + â&#x2039;Ż + đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x203A; đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x203A; đ?&#x2018;

â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2039;1đ?&#x2018;&#x2013;

2 â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2039;1đ?&#x2018;&#x2013;

[â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2039;2đ?&#x2018;&#x2013;

â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2039;1đ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;&#x2039;2đ?&#x2018;&#x2013;

â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2039;2đ?&#x2018;&#x2013;

â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;&#x2013;

đ?&#x2018;&#x17D;0 â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2039;1đ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;&#x2039;2đ?&#x2018;&#x2013; [đ?&#x2018;&#x17D;1 ] = â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2039;1đ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;&#x17D;2 2 â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2039;2đ?&#x2018;&#x2013; ] [â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;&#x2039;2đ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;&#x2013; ]

( 4) ( 5)

5. MATEMATÄ°KSEL MODEL Ä°LE HÄ°DROELEKTRÄ°K SANTRALLER Ä°Ă&#x2021;Ä°N Ă&#x153;RETÄ°M TAHMÄ°NLEME Bu Ă§alÄąĹ&#x;mada, Matlab ProgramÄą kullanÄąlarak hidroelektrik santralleri iĂ§in Ăźretim tahmini yapacak matematiksel modeller oluĹ&#x;turulmuĹ&#x;tur. Modellerin oluĹ&#x;turulmasÄą iĂ§in DĂźzce ilinde Ĺ&#x17E;ubat 2017 dĂśneminde ĂślĂ§Ăźlen saatlik Ă&#x2021;Äąnar-1 hes Ăźretim verileri ve aynÄą saatlerde hissedilen sÄącaklÄąk, nem ve bulut ĂśrtĂźsĂź deÄ&#x;erleri kullanÄąlmÄąĹ&#x;tÄąr. Modeler, GĂźĂ§lĂź En KĂźĂ§Ăźk Kareler YĂśntemi kullanÄąlarak Ă&#x2021;RA ile elde edilmiĹ&#x;tir. Model oluĹ&#x;turulurken Ĺ&#x17E;ubat ayÄąnÄąn saatlik sÄącaklÄąk ve gĂźn bilgisi deÄ&#x;iĹ&#x;ken olarak ele alÄąnmÄąĹ&#x;tÄąr. Elde edilen model sayesinde Ĺ&#x17E;ubat ayÄąnda saat ve sÄącaklÄąk deÄ&#x;erine gĂśre saatlik elektrik Ăźretim tahmini yapÄąlabilmektedir. Modelin hata testi iĂ§in Ă§oÄ&#x;unlukla kullanÄąlan, Ă§oklu belirlilik katsayÄąsÄą (R2) ve hatalarÄąn karelerinin ortalamalarÄąnÄąn karekĂśkĂź (Root Mean Squared Errors) (RMSE) deÄ&#x;erleri Ĺ&#x17E;ubat 2017 matematiksel modeli iĂ§in hesaplanmÄąĹ&#x;tÄąr. Hesaplanan bu deÄ&#x;erler ile birlikte matematiksel modelin gĂźvenirliliÄ&#x;i test edilmiĹ&#x;tir. Ă&#x2021;oklu regresyon analizi ve polinomik model kullanÄąlmasÄą ile hidroelektrik santrallerinin Ăźretim matematiksel tahmin modeli Denklem 6 ile verilmiĹ&#x;tir. Denklem 6 â&#x20AC;&#x2DC;da, Z baÄ&#x;ÄąmlÄą deÄ&#x;iĹ&#x;ken olarak, Ăźretilen elektrik enerji deÄ&#x;erini, x santigtrad 92 MATEMATÄ°KSEL MODEL Ä°LE HÄ°DROELEKTRÄ°K SANTRALLER Ä°Ă&#x2021;Ä°N Ă&#x153;RETÄ°M TAHMÄ°NLEME

HİDROELEKTRİK SANTRALLERİNDE KISA DÖNEM ENERJİ ÜRETİM TAHMİNİ İÇİN MATEMATİKSEL MODELLERİN OLUŞTURULMASI

derece birimi kullanılarak sıcaklık değerini ve y ise hangi saatte olduğumuzu ifade eden bağımsız değişkenleri tanımlamaktadır. Z = k00 + k01*y + k10*x + k11*x*y + k20*x2 + k30*x3 + k02*y2 + k21*x2*y + k12*x*y2 + k03*y + k40*x4 + k31*x3*y + k22*x2*y2 + k13*x*y3 + k04*y4 + k50*x5 + k41*x4*y + k32*x3*y2 + k23*x3*y3 + k14*x*y4+ k05*y5 6) 3

Tablo 3: 01 Şubat 2017 meteorolojik verileri AYIN GÜNLERİ

SAAT

00.0001.00 01.0002.00 02.0003.00 03.0004.00 04.0005.00 05.0006.00 06.0007.00 07.0008.00 08.0009.00 09.0010.00 10.0011.00 11.0012.00 12.0013.00 13.0014.00 14.0015.00 15.0016.00 16.0017.00 17.0018.00 18.0019.00 19.0020.00 20.0021.00 21.0022.00 22.0023.00 23.0000.00

BAĞIL NEM

SICAKLIK

YÜKSEK BULUT ÖRTÜSÜ

ORTA BULUT ÖRTÜSÜ

ALÇAK BULUT ÖRTÜSÜ

ÜRETİLEN ENERJİ(MWh)

-5

1,40

-5

1,36

-5

1,31

-5

1,34

-5

1,29

1,22

-5

1,22

-5

1,30

-5

1,25

-4

1,19

-1

1,22

1,23

1,31

1,38

1,55

1,76

1,83

1,70

-2

1,65

-1

1,73

-1

1,62

-1

1,65

-2

1,62

-1

1,60

93 MATEMATİKSEL MODEL İLE HİDROELEKTRİK SANTRALLER İÇİN ÜRETİM TAHMİNLEME

HİDROELEKTRİK SANTRALLERİNDE KISA DÖNEM ENERJİ ÜRETİM TAHMİNİ İÇİN MATEMATİKSEL MODELLERİN OLUŞTURULMASI

Matematiksel modelin oluşturulmasında Tablo 3’de 1 Şubat 2017 saatlik meteoroloji ve üretim veri örnekleri kullanılmıştır. Bu veriler 28 gün boyunca işlenmiş ve matematiksel modelin oluşturulmasında faydalanılmıştır. Veriler aşağıda yer alan matlap kodu ile işlenmiştir. clc; clear all; %sıcaklık Santigrad t=xlsread('2017Data','G2:G1465'); % 1 ER DERECE SICAKLIK ARTIŞI t1=xlsread('2017Data','K2:K1465'); t2=xlsread('2017Data','L2:L1465'); t3=xlsread('2017Data','M2:M1465'); t4=xlsread('2017Data','N2:N1465'); t5=xlsread('2017Data','O2:O1465'); %1 ER DERECE SICAKLIK AZALIŞI t11=xlsread('2017Data','P2:P1465'); t12=xlsread('2017Data','Q2:Q1465'); t13=xlsread('2017Data','R2:R1465'); t14=xlsread('2017Data','S2:S1465'); t15=xlsread('2017Data','T2:T1465'); %üretilen enerji e=xlsread('2017Data','F2:F1465'); h=xlsread('2017Data','C2:C1465'); %Linear model Poly53: %f(x,y)= k00 + k01*y + k10*x + k11*x*y + k20*x2 + k30*x3 + k02*y2 + k21*x2*y + k12*x*y2 + k03*y3 + k40*x4 + k31*x3*y + k22*x2*y2 + k13*x*y3 + k04*y4 + k50*x5 + k41*x4*y + k32*x3*y2 + k23*x3*y3 + k14*x*y4+ k05*y5 % ref sıcaklık for i=1:1464 x=h(i); y=t(i); z(i) = k00 + k01*y + k10*x + k11*x*y + k20*x2 + k30*x3 + k02*y2 + k21*x2*y + k12*x*y2 + k03*y + k40*x4 + k31*x3*y + k22*x2*y2 + k13*x*y3 + k04*y4 + k50*x5 + k41*x4*y + k32*x3*y2 + k23*x3*y3 + k14*x*y4+ k05*y5; 3

end Z=z'; %%%%%%%%%%% %SICAKLIK ARTIŞLARI %+1C artıs 94 MATEMATİKSEL MODEL İLE HİDROELEKTRİK SANTRALLER İÇİN ÜRETİM TAHMİNLEME

HİDROELEKTRİK SANTRALLERİNDE KISA DÖNEM ENERJİ ÜRETİM TAHMİNİ İÇİN MATEMATİKSEL MODELLERİN OLUŞTURULMASI

for i=1:1464 x=h(i); y=t1(i); z1(i) =k00 + k01*y + k10*x + k11*x*y + k20*x2 + k30*x3 + k02*y2 + k21*x2*y + k12*x*y2 + k03*y + k40*x4 + k31*x3*y + k22*x2*y2 + k13*x*y3 + k04*y4 + k50*x5 + k41*x4*y + k32*x3*y2 + k23*x3*y3 + k14*x*y4+ k05*y5; 3

end Z1=z1'; for i=1:1464 x=h(i); y=t2(i); z2(i) = k00 + k01*y + k10*x + k11*x*y + k20*x2 + k30*x3 + k02*y2 + k21*x2*y + k12*x*y2 + k03*y + k40*x4 + k31*x3*y + k22*x2*y2 + k13*x*y3 + k04*y4 + k50*x5 + k41*x4*y + k32*x3*y2 + k23*x3*y3 + k14*x*y4+ k05*y5; 3

end Z2=z2'; for i=1:1464 x=h(i); y=t3(i); z3(i) = k00 + k01*y + k10*x + k11*x*y + k20*x2 + k30*x3 + k02*y2 + k21*x2*y + k12*x*y2 + k03*y + k40*x4 + k31*x3*y + k22*x2*y2 + k13*x*y3 + k04*y4 + k50*x5 + k41*x4*y + k32*x3*y2 + k23*x3*y3 + k14*x*y4+ k05*y5; 3

end Z3=z3'; for i=1:1464 x=h(i); y=t4(i); z4(i) = k00 + k01*y + k10*x + k11*x*y + k20*x2 + k30*x3 + k02*y2 + k21*x2*y + k12*x*y2 + k03*y + k40*x4 + k31*x3*y + k22*x2*y2 + k13*x*y3 + k04*y4 + k50*x5 + k41*x4*y + k32*x3*y2 + k23*x3*y3 + k14*x*y4+ k05*y5; 3

end Z4=z4'; for i=1:1464 x=h(i); y=t5(i); z5(i) = k00 + k01*y + k10*x + k11*x*y + k20*x2 + k30*x3 + k02*y2 + k21*x2*y + k12*x*y2 + k03*y3 + k40*x4 + k31*x3*y + k22*x2*y2 + k13*x*y3 + k04*y4 + k50*x5 + k41*x4*y + k32*x3*y2 + k23*x3*y3 + k14*x*y4+ k05*y5; end 95 MATEMATİKSEL MODEL İLE HİDROELEKTRİK SANTRALLER İÇİN ÜRETİM TAHMİNLEME

HİDROELEKTRİK SANTRALLERİNDE KISA DÖNEM ENERJİ ÜRETİM TAHMİNİ İÇİN MATEMATİKSEL MODELLERİN OLUŞTURULMASI

Z5=z5'; %%%%%%%%%%%%%%%%% %SICAKLIK AZALMASI for i=1:1464 x=h(i); y=t11(i); z11(i) = k00 + k01*y + k10*x + k11*x*y + k20*x2 + k30*x3 + k02*y2 + k21*x2*y + k12*x*y2 + k03*y3 + k40*x4 + k31*x3*y + k22*x2*y2 + k13*x*y3 + k04*y4 + k50*x5 + k41*x4*y + k32*x3*y2 + k23*x3*y3 + k14*x*y4+ k05*y5; end Z11=z11'; for i=1:1464 x=h(i); y=t12(i); z12(i) = k00 + k01*y + k10*x + k11*x*y + k20*x2 + k30*x3 + k02*y2 + k21*x2*y + k12*x*y2 + k03*y3 + k40*x4 + k31*x3*y + k22*x2*y2 + k13*x*y3 + k04*y4 + k50*x5 + k41*x4*y + k32*x3*y2 + k23*x3*y3 + k14*x*y4+ k05*y5; end Z12=z12'; for i=1:1464 x=h(i); y=t13(i); z13(i) = k00 + k01*y + k10*x + k11*x*y + k20*x2 + k30*x3 + k02*y2 + k21*x2*y + k12*x*y2 + k03*y3 + k40*x4 + k31*x3*y + k22*x2*y2 + k13*x*y3 + k04*y4 + k50*x5 + k41*x4*y + k32*x3*y2 + k23*x3*y3 + k14*x*y4+ k05*y5; end Z13=z13'; for i=1:1464 x=h(i); y=t14(i); z14(i) = k00 + k01*y + k10*x + k11*x*y + k20*x2 + k30*x3 + k02*y2 + k21*x2*y + k12*x*y2 + k03*y3 + k40*x4 + k31*x3*y + k22*x2*y2 + k13*x*y3 + k04*y4 + k50*x5 + k41*x4*y + k32*x3*y2 + k23*x3*y3 + k14*x*y4+ k05*y5; end Z14=z14'; for i=1:1464 x=h(i); y=t15(i);

96 MATEMATİKSEL MODEL İLE HİDROELEKTRİK SANTRALLER İÇİN ÜRETİM TAHMİNLEME

HİDROELEKTRİK SANTRALLERİNDE KISA DÖNEM ENERJİ ÜRETİM TAHMİNİ İÇİN MATEMATİKSEL MODELLERİN OLUŞTURULMASI

z15(i) = k00 + k01*y + k10*x + k11*x*y + k20*x2 + k30*x3 + k02*y2 + k21*x2*y + k12*x*y2 + k03*y3 + k40*x4 + k31*x3*y + k22*x2*y2 + k13*x*y3 + k04*y4 + k50*x5 + k41*x4*y + k32*x3*y2 + k23*x3*y3 + k14*x*y4+ k05*y5; end Z15=z15';

Şekil 5: Sıcaklık ve gün verisine bağlı güç grafiği Şekil 5’de şubat ayı sıcaklık ve gün bağımsız değişken verileri kullanılarak gücün bağımlı değişken olduğu durumdaki grafik elde edilmiştir. Tablo 4: Şubat matematiksel model katsayıları k00

k10

k01

k20

k11

k02

k30

k21

k12

1,413

0,0314

0,04152

-0,000547

0.005475

-0.0145

-0.000001

0.000145

-0.000905

k03

k40

k31

k22

k13

k04

k50

k41

k32

0.001744

0.000001

-0.000002

0.000005

0.000004

-0.000008

-0.000003

-0.000002

0.0000006

k23

k14

k05

-0.00004

-0.000006

0.0000001

Tablo 4’de k00, k10, k01, k20, k11, k02, k30, k21, k12, k03, k40, k31, k22, k13, k04, k50, k41, k32, k23, k14, k05 katsayı değerleri matematiksel modelin şubat ayına ait denklem katsayılarını oluşturmaktadır. Matemetiksel modelllerin kabul edilebilir bir model olduğunu test etmek için genel olarak Denklem 7’de ifade edilmekte olan R2 değeri hesaplanmaktadır. Belirlilik katsayısına ek olarak model uygunluk testi için denklem 8 yer alan formül de kullanılmaktadır. Bu denklem, hataların karelerinin ortalamasının kare kökünü gösteren RMSE değerini hesaplanmaktadır. Denklemlerde yer alan R2 determinasyon katsayısını, n değişken sayısını, e hatayı, i ise veri miktarını sembol etmektedir.

7) 97 MATEMATİKSEL MODEL İLE HİDROELEKTRİK SANTRALLER İÇİN ÜRETİM TAHMİNLEME

HİDROELEKTRİK SANTRALLERİNDE KISA DÖNEM ENERJİ ÜRETİM TAHMİNİ İÇİN MATEMATİKSEL MODELLERİN OLUŞTURULMASI

RMSE 

(y

 yˆ i ) 2

R2 değeri 0-1 arasında bi değer alır. R2 değerinin 1’e yakın olması ve RMSE değerinin de 5’den küçük olması matematiksel modelin üretim tahmini yapılmasında kullanılabilecek kadar uygun olduğunu göstermektedir. Denklem (6) ile elde edilen matematiksel model için uygunluk testi değerleri hesaplandığında Tablo 5’ de verilen değerler ortaya çıkmaktadır. Tablo 5’ de sunulan değerler dikkate alındığında modelin güvenilir bir matematiksel model olduğu ve üretim tahmini yapmada hidroelektrik santralleri tarafından kullanılabileceği anlaşılmaktadır. Tablo 5: Matematiksel model hata-test değerleri Ay

RMSE

Şubat 2017

0,7918

0,1241

Tablo 6 : Sıcaklık ve saat değerlerine göre matematiksel model 01 Mart 2017 Pazar tahmini güç değerleri Saat 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Ölçülen Sıcaklık(°C) 6 6 5 5 4 3 3 2 4 6 6 7 7 7 7 6 5 5 5 5 5 5 4 4

Güç(MWh) 1,66 1,66 1,60 1,64 1,60 1,57 1,57 1,53 1,58 1,66 1,65 1,70 1,72 1,73 1,72 1,66 1,67 1,62 1,63 1,62 1,63 1,63 1,62 1,61

Tahmini Güç(MWh) 1,47 1,51 1,56 1,59 1,64 1,61 1,63 1,56 1,61 1,69 1,62 1,82 1,79 1,77 1,73 1,67 1,63 1,64 1,76 1,68 1,65 1,68 1,62 1,62

Tablo 6’de Mart ayının 1. gününe ait saatlik sıcaklığa bağlı ölçülen ve tahmin edilen enerji üretim miktarı yer almaktadır.

98 MATEMATİKSEL MODEL İLE HİDROELEKTRİK SANTRALLER İÇİN ÜRETİM TAHMİNLEME

HİDROELEKTRİK SANTRALLERİNDE KISA DÖNEM ENERJİ ÜRETİM TAHMİNİ İÇİN MATEMATİKSEL MODELLERİN OLUŞTURULMASI

6. SONUÇLAR Yapılan çalışmada Çınar-1 hidroelektrik santral tarafından üretilen elektrik enerjisi ölçüm değerleri ile geliştirilen matematiksel model kullanılmıştır. Matematiksel model şubat ayı verileri dikkate alınarak hissedilen sıcaklık ve günün her bir saat bilgisine bağlı saatlik üretilen elektrik güç değerleri tahmin edilmiştir. Hidroelektrik santrallerinde üretim değerleri meteorolojik verilere bağlı olarak değişmektedir. Bu değişiklikleri göz önünde bulundurarak doğru tahminler yapabilmek, üretim ve tüketim planlamaları açısından büyük önem arz etmektedir. Üretim tahminindeki hatalar dengesizlik maliyetlerinin artmasına neden olmaktadır. Dengesizlik maliyetlerini azaltmak için daha doğru tahmin yöntemlerine ihtiyaç vardır. Bu çalışmada çoklu regresyon analizi yapılarak nehir tipi ve küçük güçteki hidroelektrik santraller için matematiksel model geliştirilmiştir. Şubat ayı modelinin polinomik katsayıları Tablo 4 ile gösterilmiştir. Geliştirilen şubat modelinin güvenirliliği Tablo 5’de verilmiştir. RMSE değeri bu çalışmada 0,1241 olarak hesaplanmıştır. Literatürdeki çalışmalara göre bu değerin 5’den küçük olması tahmin modelin kullanılabilir olduğunu göstermektedir. Bir başka test yöntemi olarak da aynı model için R2 determinasyon katsayısı hesaplanmıştır. R2 değeri toplanan veriler ışığında 0.7918 olduğu belirlenmiştir. Çıkan sonuç tahmin modelinin yaklaşık %79 güvenilir olduğunu göstermektedir. Hidroelektrik santrallerinin üretim tahmini yapılırken sıcaklık tahminlerinin de göz önünde bulundurulması daha doğru tahmin yapılması için önemlidir. Bu çalışma örnek alınarak diğer hidroelektrik santraller için de sıcaklığa ve diğer meteorolojik, hidrolojik veriler ışığında matematiksel modellerin oluşturulması mümkündür.

7. KAYNAKÇA [1] https://www.epias.com.tr,(Erişim tarihi, 25.06.2018) [2] Claudio Monteiro a, Ignacio J. Ramirez-Rosado b, L. Alfredo Fernandez-Jimenez c” Shortterm forecasting model for electric power production of small-hydro power plants”, Renewable Energy 50,2013, p.387- 394 [3] Çabuk S., Hidroelektrik Santraller İçin Akım Tahmini ve Türkiye Elektrik Piyasasında Sanal Hidroelektrik Santral Fiyatlaması, Ulusal Tez Merkezi, T.No.441931,2016, p.38 [4] Hyojoo Son, Changwan Kim,” Short-term forecasting of electricity demand for the residential sectorusing weather and social variables”, Resources, Conservation and Recycling,2016 [5]Gazel S., Enerji Kıtlığı Durumunda Hidroelektrik Santrallerin En İyilemesi, Ulusal Tez Merkezi,T.No365695,2013,p.42 [6] Maria Grazia De Giorgi , Paolo Maria Congedo, Maria Malvoni, Domenico Laforgia, ”Error analysis of hybrid photovoltaic power forecasting models: A case study of mediterranean climate”, Energy Conversion and Management 100 ,2015,p. 117–130 [7] A.S. Khwaja, M. Naeem, A. Anpalagan, A. Venetsanopoulos, B. Venkatesh,” Improved short-term load forecasting using bagged neural networks”, Electric Power Systems Research 125 ,2015, p.109–115 [8] Arslan Y., Türkiye’deki Hidroelektirk Santrallerin Akarsu Akış Hızı ve Hidroelektrik Enerji Üretim Verileri Kullanılarak Havza Bazlı Kümelenmesi, Ulusal Tez Merkezi, T.No 416370,2015,p.110 [9] https://www.epias.com.tr/kurumsal/hakkimizda,(Erişim tarihi, 25.06.2018) [10] https://www.epias.com.tr/gun-oncesi-piyasasi/genel-esaslar, (Erişim 25.06.2018)

tarihi,

[11] https://www.epias.com.tr/gun-ici-piyasasi/genel-esaslar,(Erişim tarihi, 25.06.2018) [12] Örün S., Karatekin C., İstanbul İli Avrupa Yakası İçin Uzun Dönem Elektrik Enerjisi Yük Tahmini, Eleco 2014 Elektrik–Elektronik–Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, Bursa,2014, p.38-43 99 SONUÇLAR

HİDROELEKTRİK SANTRALLERİNDE KISA DÖNEM ENERJİ ÜRETİM TAHMİNİ İÇİN MATEMATİKSEL MODELLERİN OLUŞTURULMASI

[13] Aslan Y., Yavasca S., Yasar C. Long Term Electric Peak Load Forecasting of Kutahya Using Different Approaches, International Journal on “Technical and Physical Problems of Engineering, Issue 7 Volume 3 Number 2, 2011, p.87-91 [14] Karaboga N., Sayısal Yöntemler ve Matlab Uygulamaları, Nobel Yayın Dağıtım, İstanbul, 2. Basım Mart 2015

100 KAYNAKÇA

CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI

CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI Berkant Coşkuner *, Yaşar Eren, Ramazan Demircioğlu, Rahmi Aksoy Konya Teknik Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Jeoloji Mühendisliği Bölümü, Selçuklu, KONYA

coskunerberkant@gmail.com * Sorumlu Yazar

1. GİRİŞ Son yıllarda uzaktan algılama yöntemleri ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) diğer bilim dallarında olduğu gibi jeolojide de kendine önemli bir yer edinmiştir. Bu yöntemler arazi çalışmalarından önce, gerçekleştirilecek araştırmalara yardımcı gözlemlerin yapılmasında ve elde edilen sonuçların değerlendirilmesinde yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Çizgiselliklerin belirlenmesi de CBS yöntemlerinin yapısal jeolojiye bulunduğu büyük katkılardan biridir. İlk kez W. H. Hobbs (1904) tarafından kullanılan çizgisellik terimi yeryüzü özellikleri ile belli bir uzanım gösteren sırtlar, drenaj ağları, kıyı çizgileri, formasyon sınırları gibi yapılar için kullanılmıştır. Hobbs bu yapıların kayaçların gizli yapısının yeryüzündeki yansıması olduğuna inanmıştır. Daha sonraki çalışmalarda çizgisellik terimi, haritalanabilen düz ya da kıvrımlı çizgiler (O'leary, Friedman, & Pohn, 1976), jeolojik olaylar sonucu oluşan bölgesel ölçekli çizgisel yapılar (B. E. Hobbs, Means, & Williams, 1976), gibi çeşitli şekillerde tanımlanmıştır. Bu çalışmamızda ise çizgisellik terimi uydu fotoğrafları ile haritalanıp, belirlenebilen yeryüzündeki düz ya da hafif kıvrımlı çizgiler (Fossen, 2016) olarak ele alınacaktır. Yukarıda tanımlanan çizgisellik terimi arazide faylar, çatlaklar, sırtlar, vadiler veya çizgisellikler sunan yapısal elamanlar olarak gözlenmektedir. Yapacağımız çalışmamızda ise Türkiye’nin GB’sında bulunan Burdur ve Kozluca arasında kalan bölgenin çizgiselliklerinin CBS yöntemleri ile otomatik olarak belirlenmesi ve bunların arazi gözlemleri ile kıyaslanması amaçlanmıştır. Dünyanın farklı bölgelerinde bu amaçla geçmişte birçok araştırmacı , (A. Abdullah, Akhir, & Abdullah, 2010a, 2010b; S. N. Abdullah & Abdoh Ghaleeb, 2013; Alhirmizy, 2015; Gannouni & Gabtni, 2015; Muhammad & Awdal, 2012; Suzen & Toprak, 1998) farklı çalışmalar yürütmüştür. Bu çalışmamızda ise yüzey ve yer altı sularının belirlenmesi, heyelan risk bölgelerinin oluşturulması ve daha birçok alanda kullanılan Dijital Yükseklik Modelleri (DEM) kullanılacak bu görüntülerden Gölgeli Kabartı Haritaları (GKH) oluşturulacak ve otomatik çizgisellikler elde edilecektir. Elde edilen bu çizgisellikler ise arazi gözlemleri ile kıyaslanacak ve aralarındaki ilişki ortaya konmaya çalışılacaktır.

2. İNCELEME ALANININ JEOLOJİK ÖZELLİKLERİ Batı Anadolu, sismik açıdan dünyadaki en aktif kıta içi genişleme ve riftleşmenin başlangıç aşamasını yansıtan tektonik olayların gözlendiği bölgelerden birini oluşturur. Bölge güneyden Helen yayı, güneydoğudan Fethiye Burdur Fay Zonu, kuzeydoğudan Eskişehir Fay Zonu ve kuzeyden Kuzey Anadolu Fayının Güney Marmara kolu tarafından sınırlanır (Aykut Barka & Reilinger, 1997) (Şekil 1a). Fethiye – Burdur Fay Zonu, Batı Anadolu genişleme bölgesi ile Isparta Açısının batı kanadı arasındaki sınırı oluşturan bölgedeki önemli kırık hatlarından birisidir (Aykut Barka & Reilinger, 101 GİRİŞ

CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI

1997; A Barka, Reilinger, Şaroğlu, & Şengör, 1995). Güneyde Fethiye Körfezinden Afyon Çay’a kadar uzanan yaklaşık 310 km uzunluğundaki Fethiye – Burdur Fay Zonu (FBFZ), Güneybatı Anadolu’daki önemli fay sistemlerinden birisidir. Fay zonunun hala aktif olması bölgede yakın zamanda büyük ve yıkıcı depremlere neden olmuş bunun yanı sıra bölgenin jeomorfolojik yapısını da önemli ölçüde etkilemiştir. Bu çalışmada KD – GB uzanımlı FBFZ’ nun KD ucunda bulunan Burdur – Kozluca arasındaki 30km’lik segmenti gerek arazi çalışmaları gerek CBS yöntemleri ile incelenmiştir. Bölgenin büyük bölümünde kuzeydoğu uzanımlı sırt ve vadiler, fay diklikleri, ötelenmiş ve önü kesilmiş dere yatakları ve önemli havzalar bulunmaktadır. İnceleme alanının bu jeomorfoljik yapısı bize bölgedeki çizgiselliklerin CBS yöntemleri ile belirlenmesinde kolaylık sağlanmıştır (Şekil 1b).

102 İNCELEME ALANININ JEOLOJİK ÖZELLİKLERİ

CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI

Şekil 1:Türkiye ve yakın çevresinin neotektonik yapısı içinde Fethiye – Burdur Fay Zonu’nun konumunu gösterir harita (A Barka et al., 1995; Yağmurlu, 2000) (a), yer bulduru haritası (b) İnceleme alanındaki birimler (Aksoy & Aksarı, 2016; Alçiçek, 2001; Bozcu, Yağmurlu, & Şentürk, 2007; Erakman et al., 1982; Karaman, 1986; Şenel & Bölükbaşı, 1997; Şenel et al., 1989) birçok araştırmacı tarafından incelenmişir. Bölgede Triyas’tan günümüze kadar oluşmuş değişik kökenli kayaçlar yüzeylemektedir. Likya napları olarak bilinen Jura – Kretase yaşlı ofiyolitler, ofiyolitik melanj ve kristalize kireçtaşları ile Eosen yaşlı kırıntılı kayaçlar bilinen en yaşlı oluşuklardır. 103 İNCELEME ALANININ JEOLOJİK ÖZELLİKLERİ

CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI

Bu ofiyolit melanj üzerine tektonik olarak Geç Triyas – Erken Jura yaşlı, rekristalize kireçtaşlarından yapılı Taşkesiği formasyonu gelir. Bu birimleri açılı bir diskordansla kirli beyaz, krem, gri, grimsi sarı renkli kil, killi – kumlu kireçtaşı, marn ve kireçtaşından yapılı, Geç Miyosen – Erken Pliyosen yaşlı Burdur formasyonu örtmektedir. Alttaki tüm birimlerden malzeme almış ve dolayısı ile hepsini açılı bir diskordans ile örten alüvyal yelpaze yığışımı şeklindeki Geç Pliyosen – Erken Pleistosen yaşlı Tefenni formasyonu ile Güncel alüvyonlar en üstte bulunmaktadır (Şekil-2).

Şekil 2: İnceleme alanının genelleştirilmiş tektono-stratigrafik dikme kesiti (ölçeksiz) Fethiye Burdur Fay Zonu Yağmurlu, Bozcu, and Şentürk (2005) tarafından GB’ dan KD’ ya doğru Fethiye segmenti, Gölhisar segmenti, Tefenni segmenti ve Burdur segmenti olmak üzere 4 ayrı segmente ayrılmıştır. İnceleme alanımız ise FBFZ’nun KD ucunda yeralan Burdur segmentinde bulunmaktadır. Burdur segmentinde bulunan çalışma bölgemiz her iki taraftan KD - GB uzanımlı sol 104 İNCELEME ALANININ JEOLOJİK ÖZELLİKLERİ

CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI

yönlü oblik atımlı faylar ile sınırlı bir havza özelliği göstermektedir. İnceleme alnımız içerisinde iyi bir şekilde gözlenen bu faylar 27 ila 9 km arasında değişen uzunluklarda bulunmaktadır. Burdur havzası güney doğudan KD-GB uzanımlı Burdur ve Karacaören fayları ile sınırlı iken kuzey batıdan yine KD-GB uzanımlı Karakent fayı ile sınırlandırılmıştır. Bu faylar Havzanın gelişiminde önemli bir rol oynamaktadır. Burdur, Karacaören ve Karakent fayı, Fethiye-Burdur Fay Zonu’nun inceleme alanı içerisindeki en önemli faylarıdır. Jeomorfolojik olarak oldukça iyi gözlenen bu fay düzlemleri üzerinde iyi derecede korunmuş kayma çizikleri de gözlenmektedir. İnceleme alanımızda ana faya paralel olarak gelişen faylar dışında ana fay gidişine aykırı olarak gelişmiş KB-GD uzanımlı faylarda bulunmaktadır. Bu faylardan inceleme alanımız içerisindeki en önemli fay Karaçal fayıdır. Fayın, kuzeybatı ucunda güncel çökeller içerisinde iyi gelişmiş fay dikliği net bir şekilde gözlenebilmektedir. Ayrıca Geç Triyas – Erken Jura yaşlı rekristalize kireçtaşları üzerinde faya ait kayma çizikleri bulunmaktadır. Yukarıda saydığımız faylar dışında incelme alanımız içerisinde gelişmiş birçok ufak ölçekli fay ve çatlaklarda gözlenmiştir (Şekil 3).

Şekil 3: İnceleme alanının morfojeoloji haritası

3. MATERYAL VE METOD Çizgiselliklerin otomatik olarak belirlenmesi için birçok yöntem bulunmaktadır. Bu çalışmamızda öncelikle inceleme alanına ait 1/25.000 ölçekli topoğrafik haritalar sayısallaştırılmıştır (Şekil 4a). Sayısallaştırılan bu haritalardan Dijital Yükseklik Modelleri (DEM) oluşturulmuş(Şekil 4b) bu DEM görüntülerinden Gölgeli kabartı haritası elde edilmiştir (Şekil 4c). Elde edilen bu gölgeli kabartı haritaları PCI Geomatica programının LINE modülün de (Geomatica, 2001) analiz edilerek bölgeye ait otomatik çizgisellik haritaları ortaya çıkmıştır. 105 MATERYAL VE METOD

CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI

Şekil 4: İnceleme alanımızın 10m çözünürlük ile sayısallaştırılmış topografik haritası (a), bundan elde edilen Dijital Yükseklik Modeli (DEM) (b) ve Gölgeli Kabartı Haritası (GKH) (c) Yapacağımız çalışma için ise sayısallaştırılan 1/25.000 ölçekli topoğrafik haritamızdan üretilen Dijital Yükseklik Modellerinden 8 farklı azimut (0, 45, 90, 135, 180, 225, 270, 315 ) değerine sahip Gölgeli Kabartı Haritası üretilir (Şekil 5). Üretilen bu görüntüler ise PCI Geomatica programının LINE modulunde S. N. Abdullah and Abdoh Ghaleeb (2013) in kullandığı (RADI) Radius of filter in pixels (12), (GTHR) Threshold for edge gradient (80), (LTHR) Threshold for curve length (30), (FTHR) Threshold for line fitting error (10), (ATHR) Threshold for angular difference (30), ve (DTHR) Threshold for linking distance (15) değerleri ile analiz edilmiş ve otomatik olarak çizgisellik haritaları oluşturulmuştur (Şekil 6).

106 MATERYAL VE METOD

CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI

Şekil 5: Sayısallaştırılmış topoğrafik haritadan elde edilen 8 farklı azimut değerine sahip gölgeli kabartı haritasının görüntüsü 107 MATERYAL VE METOD

CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI

Şekil 6: 8 farklı azimut değerine sahip gölgeli kabartı harita görüntüsünden otomatik olarak elde edilen çizgisellikler 108 MATERYAL VE METOD

CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI

4. ANALİZ SONUÇLARI VE DEĞERLENDİRME Bu çalışmada farklı azimut değerlerine sahip Gölgeli Kabartı Haritalarından (GKH) otomatik olarak elde edilen çizgiselliklere ait sonuçların arazi verileri ile olan ilişkisini ortaya çıkarmak amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda CBS yöntemleri ile elde edilen bu veriler arazi çalışmalarımızdan elde ettiğimiz verilerle kıyaslanmıştır. Arazi çalışmalarımız sonucunda elde ettiğimiz fay ve çatlaklara ait gül diyagramları bize FBFZ’ nun KD’ sundaki inceleme alanımızda çizgiselliklerin egemen olarak KD – GB uzanımlı olduğunu göstermektedir. Elde edilen bu verilerin CBS yöntemlerinden elde edilen çizgisellikler ile ilişkisi aşağıdaki gibidir. Azimut değerimiz 00 iken otomatik olarak oluşturulan çizgiselliklerin egemen konumu D-B yönlüdür (Şekil 7).

Şekil 7: 00 azimut değerinden elde edilen çizgisellikler ve bunlara ait gül diyagramı Azimut değerimiz 450 iken otomatik olarak oluşturulan çizgiselliklerin egemen konumu KB – GD yönlüdür (Şekil 8).

Şekil 8: 450 azimut değerinden elde edilen çizgisellikler ve bunlara ait gül diyagramı 109 ANALİZ SONUÇLARI VE DEĞERLENDİRME

CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI

Azimut değerimiz 900 iken otomatik olarak oluşturulan çizgiselliklerin egemen konumu K-G yönlüdür (Şekil 9).

Şekil 9: 900 azimut değerinden elde edilen çizgisellikler ve bunlara ait gül diyagramı Azimut değerimiz 1350 iken otomatik olarak oluşturulan çizgiselliklerin egemen konumu KDGB yönlüdür (Şekil 10).

Şekil 10: 1350 azimut değerinden elde edilen çizgisellikler ve bunlara ait gül diyagramı 110 ANALİZ SONUÇLARI VE DEĞERLENDİRME

CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI

Azimut değerimiz 1800 iken otomatik olarak oluşturulan çizgiselliklerin egemen konumu D – B yönlüdür (Şekil 11).

Şekil 11: 1800 azimut değerinden elde edilen çizgisellikler ve bunlara ait gül diyagramı Azimut değeri 2250 iken otomatik olarak oluşturulan çizgiselliklerin egemen konumu KB – GD yönlüdür (Şekil 12).

Şekil 12: 2250 azimut değerinden elde edilen çizgisellikler ve bunlara ait gül diyagramı 111 ANALİZ SONUÇLARI VE DEĞERLENDİRME

CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI

Azimut değeri 2700 iken otomatik olarak oluşturulan çizgiselliklerin egemen konumu K – G yönlüdür (Şekil 13).

Şekil 13: 2700 azimut değerinden elde edilen çizgisellikler ve bunlara ait gül diyagramı Azimut değeri 3150 iken otomatik olarak oluşturulan çizgiselliklerin egemen konumu KD – GB yönlüdür (Şekil 14).

Şekil 14: 3150 azimut değerinden elde edilen çizgisellikler ve bunlara ait gül diyagramı 112 ANALİZ SONUÇLARI VE DEĞERLENDİRME

CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI

Yukarıda görüldüğü üzere farklı azimut değerlerine göre otomatik olarak oluşturulan ve analiz edilen çizgisellikler, azimut değerlerine göre farklılık oluşturmakta genel bir yapı ortaya koymamaktadır. Azimut değerlerine göre oluşan bu farklılığı ortadan kaldırmak amacı ile elde ettiğimiz bütün Gölgeli Kabartı Haritaları (GKH) birleştirilip tek bir Bütünleşik Gölgeli Kabartı Haritası (BGKH) oluşturulmuştur (Şekil 15).

Şekil 15: Bütünleşik Gölgeli kabartı haritamıza ait çizgisellikler Bu haritadan elde ettiğimiz sonuç bize bölgedeki çizgiselliklerin egemen konumunun KD – GB yönünde yoğunlaştığını göstermiştir (Şekil 16).

Şekil 16: Bütünleşik Gölgeli Kabartı Haritasından (BGKH) elde edilen çizgisellikler ve bunlara ait gül diyagramı 113 ANALİZ SONUÇLARI VE DEĞERLENDİRME

CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI

Ayrıca çalışma alanımızda oluşturulan farklı azimut değerlerine ait çizgisel yoğunluk haritaları bize çizgiselliklerin gölsel çökeller olarak tanımladığımız fazla tutturulmamış, yoğun bir şekilde drenaj ağları ve vadi içeren birim içerisinde daha yoğun bir şekilde geliştiğini göstermiştir (Şekil 17).

Şekil 17: Farklı azimut değerlerine göre oluşturulan çizgisel yoğunluk haritaları 114 ANALİZ SONUÇLARI VE DEĞERLENDİRME

CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI

5. SONUÇLAR Sonuç olarak araziden elde ettiğimiz veriler farklı azimut değerlerine sahip bireysel Gölgeli Kabartı Haritalarından (GKH) elde ettiğimiz sonuçlar ile tam bir uyum içerisinde değildir. Gölgeli Kabartı Haritalarından otomatik olarak elde ettiğimiz çizgisellikler genel olarak azimut değerine dik bir şekilde uzanım sunmuşlardır. Fakat farklı azimut değerlerine sahip olan bu haritalar birleştirildiğinde ortaya çıkan Bütünleşik Gölgeli Kabartı Haritasından (BGKH) elde ettiğimiz sonuç ise arazi gözlemleriyle uyum içerisindedir. Buda bize her yönde gelişmiş kırık sistemine sahip bir alanda Gölgeli Kabartı Haritaları kullanılarak çizgiselliklerin iyi bir şekilde belirlenmesinde Bütünleşik Gölgeli Kabartı Haritalarının daha doğru sonuçlar verdiğini göstermiştir. Ayrıca 8 farklı azimut değerine sahip çizgisellik haritalarından yapılan çizgisellik yoğunluk haritalarının hepsi bize Burdur - Kozluca arasındaki bölgede çizgisel yapıların gölsel çökel olarak tanımladığımız birim içerisinde daha yoğun olarak geliştiğini göstermiştir. Bunun nedeni ise gölsel birimlerin hem daha fazla erozyona uğramasına hem de birimin tektonik olaylardan daha fazla etkilenmesine bağlanmıştır. FBFZ’ nun KD ucundaki Burdur – Kozluca arasındaki Burdur Segmentinde bulunan çizgisellikler gerek arazi gözlemlerinde gerekse BGKH’ sından elde edilen sonuçlarda egemen olarak KD-GB yönlü bir gidiş sunmaktadır.

6. KAYNAKÇA Abdullah, A., Akhir, J. M., & Abdullah, I. (2010a). Automatic mapping of lineaments using shaded relief images derived from digital elevation model (DEMs) in the Maran–Sungi Lembing area, Malaysia. Electronic Journal of Geotechnical Engineering, 15, 1-9. Abdullah, A., Akhir, J. M., & Abdullah, I. (2010b). The extraction of lineaments using slope image derived from digital elevation model: Case study of Sungai Lembing-Maran area, Malaysia. Journal of Applied Sciences Research, 6(11), 1745-1751. Abdullah, S. N., & Abdoh Ghaleeb, A. (2013). Landsat ETM-7 for lineament mapping using automatic extraction technique in the SW part of Taiz Area, Yemen. Global Journal of Human-Social Science Research, 13(3). Aksoy, R., & Aksarı, S. (2016). Neogene-Quaternary evolution of the Tefenni basin on the Fethiye-Burdur fault zone, SW Anatolia-Turkey. Journal of African Earth Sciences, 118, 137-148. Alçiçek, M. (2001). Çameli Havzasının Sedimantolojik İncelenmesi (Geç Miyosen-Geç Pliyosen, Denizli, GB Anadolu). Ankara Üniversitesi Fen Bil. Enst., Ankara, Doktora Tezi. Alhirmizy, S. (2015). Automatic Mapping of Lineaments Using Shaded Relief Images Derived from Digital Elevation Model (DEM) in Kirkuk Northeast Iraq. International Journal of Science and Research, 4, 2228-2233. Barka, A., & Reilinger, R. (1997). Active tectonics of the Eastern Mediterranean region: deduced from GPS, neotectonic and seismicity data. Annals of Geophysics, 40(3). Barka, A., Reilinger, R., Şaroğlu, F., & Şengör, A. (1995). The Isparta Angle: its importance in the neotectonics of the Eastern Mediterranean Region. International Earth Sciences Colloqium on the Aegean Region, 1, 3-17. Bozcu, M., Yağmurlu, F., & Şentürk, M. (2007). Some neotectonic and paleoseismological features of the Fethiye-Burdur Fault Zone, SW Anatolia. Geol Eng, 31(1), 25-48. Erakman, B., Meşhur, M., Gül, M., Alkan, H., Öztaş, Y., & Akpınar, M. (1982). FethiyeKöyceğiz-Tefenni-Elmalı-Kalkan arasında kalan alanın jeolojisi. Türkiye, 6, 4-7. Fossen, H. (2016). Structural geology: Cambridge University Press. Gannouni, S., & Gabtni, H. (2015). Structural interpretation of lineaments by satellite image processing (Landsat TM) in the region of Zahret Medien (Northern Tunisia). Journal of Geographic Information System, 7(02), 119. 115 SONUÇLAR

CBS YÖNTEMLERİ İLE OLUŞTURULAN ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ ARAZİ BULGULARI (BURDUR- GB TÜRKİYE) İLE KIYASLANMASI

Geomatica, P. (2001). PCI Geomatica user’s guide version 9.1. Ontario. Canada: Richmond Hill. Hobbs, B. E., Means, W. D., & Williams, P. F. (1976). An outline of structural geology: Wiley. Hobbs, W. H. (1904). Lineaments of the Atlantic border region. Bulletin of the Geological Society of America, 15(1), 483-506. Karaman, M. (1986). Burdur dolayının genel stratigrafisi. Akdeniz Üniversitesi Isparta Mühendislik Fakültesi Dergisi, 2, 23-36. Muhammad, M. M., & Awdal, A. H. (2012). Automatic mapping of lineaments using shaded relief images derived from digital elevation model (DEM) in Erbil-Kurdistan, northeast Iraq. Advances in Natural and Applied Sciences, 6(2), 138-147. O'leary, D., Friedman, J., & Pohn, H. (1976). Lineament, linear, lineation: some proposed new standards for old terms. Geological Society of America Bulletin, 87(10), 1463-1469. Suzen, M., & Toprak, V. (1998). Filtering of satellite images in geological lineament analyses: an application to a fault zone in Central Turkey. International journal of remote sensing, 19(6), 11011114. Şenel, M., & Bölükbaşı, A. (1997). Geological map of Fethiye. M9 quadrangle(5), 1. Şenel, M., Selçuk, H., Bilgin, Z., Şen, A., Karaman, T., Dinçer, M., Bilgi, C. (1989). ‘Çameli (Denizli)-Yeşilova (Burdur)-Elmalı (Antalya) ve Dolayının Jeolojisi. MTA Raporu(9429). Yağmurlu, F. (2000). Burdur fayının sismotektonik özellikleri. Batı Anadolu’nun Depremselliği Sempozyumu, 143-151. Yağmurlu, F., Bozcu, M., & Şentürk, M. (2005). Burdur-Fethiye Arasındaki Bölgede Burdur Fayının Sismotektonik Özellikleri: Tübitak ÇAYDAG: Proje.

116 KAYNAKÇA

BAZI KAYAÇLARIN TEK EKSENLİ BASINÇ DAYANIMINI BASİT VE ÇOKLU REGRESYON TESTLERİNDEN TAHMİNLEME

BAZI KAYAÇLARIN TEK EKSENLİ BASINÇ DAYANIMINI BASİT VE ÇOKLU REGRESYON TESTLERİNDEN TAHMİNLEME Engin ÖZDEMİR*, Didem EREN SARICI *

İnönü Üniversitesi, Maden Mühendisliği Bölümü, Malatya, TÜRKİYE ozdemir.engin@inonu.edu.tr * Sorumlu Yazar

1. GİRİŞ Tek eksenli basınç dayanımı (TEBD), kayaçların mühendislik özelliklerinin belirlenmesinde, sınıflandırılmasında ve geoteknik çalışmalarda yaygın olarak kullanılan bir parametredir. Bu parametrenin belirlenmesi hem Amerikan Test ve Malzeme Derneği (ASTM) hem de Uluslararası Kaya Mekaniği Topluluğu (ISRM) tarafından standartlaştırılmıştır. Laboratuvar ortamında kayacın TEBD değerlerinin belirlenmesi için malzemeyi en iyi şekilde temsil edecek karot örnekleri alınması gerekmektedir. Bunun içinde iyi laboratuar imkânlarına ihtiyaç duyulmaktadır. Ayrıca bu test için numune hazırlama işlemi çok zahmetli, zaman alıcı ve pahalıdır[1-3]. Bazı araştırmacılar [1-14] örnek hazırlamadaki zaman kaybını minimum seviyeye indirmek için kayaçların nokta yükleme dayanımı indeksi, brazilian (dolaylı yoldan çekme) dayanımı, Schmidt çekici sertliği, Shore sertliği ve fiziksel özellikler gibi basit indeks parametreleri kullanarak bazı tahmin modelleri geliştirmiştir. Böylece nispeten az numune gerektiren, hızlı, kolay uygulanabilen ve düşük maliyetli olan indeks testler ile tek eksenli basınç dayanımlarını tahmin etmişlerdir. Kahraman (2001) literatür taraması yaparak daha önce yayımlanmış 48 farklı kayacın verilerini kullanarak, nokta yük dayanımı, Schmidt sertlik, P dalga hızı ve darbe dayanım değerlerini kullanarak, kayaçların tek eksenli basınç dayanım değerlerinin tahmin edilmesinde kullanılacak regresyon katsayısı belirlemiştir [4]. Yaşar ve Erdoğan (2002), Adana ve yöresinde bulunan ve inşaat sektöründe yapı ve kaplama taşı olarak yaygın olarak kullanılan kayaçların Schmidt ve Shore sertlik değerleri ile fiziko-mekanik özellikleri arasında istatistiksel ilişkileri tespit etmişlerdir [5]. Yaşar ve Erdoğan (2003)’te Çukurova bölgesinden yapı ve kaplama taşı olarak kullanılan 8 farklı kayaç üzerinde P dalga hızının fiziko-mekanik özellikleri ile olan ilişkilerini istatistiksel olarak ele almıştır [6]. Başarır ve Kumral (2004), Ankara Bölgesi dasitleri üzerinde tek eksenli basınç dayanımı (TEBD) tahmini için. Schmidt Çekici (SHV), nokta yük dayanımı (IS(50)), sonik hız (Vp), yoğunluk gibi basit deneyler gerçekleştirmişler ve her bir bağımsız değişken için basit regresyon analizleri yapmışlardır [7]. Sönmez ve arkadaşları (2004), literatür taraması yaparak daha önce yayımlanmış 37 kaya türüne ait elastisite modülü, tek eksenli basınç dayanımı, dolaylı yoldan çekme dayanımı (Brazilian) ve birim hacim ağırlık değerlerini kullanarak elastisite modülünün tahminlemesinde kullanılması için denklem geliştirmiştir [8]. Noorani ve Kordani (2011), gözeneklilik, doygunluk, kuru yoğunluk, Schmidt çekici sertliği, nokta yük indeksi değerlerini kullanarak kayaçların tek eksenli basınç dayanımını tahminlemiştir [9]. Dadkhah and Esfahani (2013), kayaçların disk makaslama indeksi (BPI), gözeneklilik, P dalga hızı ve yoğunluk parametrelerini kullanarak kayaçların tek eksenli basınç dayanım değerlerini tahmin edecek denklem geliştirmişlerdir [10]. Mishra ve ark. (2015), kayaçların disk makaslama indeksi (BPI), nokta yük indeksi, Schmidt çekici sertlik ve ultrasonik P dalga hızı (Vp) kullanılarak sağlam olmayan kayaçların tek eksenli basınç dayanımlarını belirleyecek denklem geliştirmişlerdir [11]. Bu çalışmada ise farklı kökenlere sahip (magmatik, metamorfik ve sedimanter) 5 kayaç örneği üzerinde tamamen yıkıcı olmayan deney verileri (su emme, porozite, Vp dalga hızı ve Vs dalga hızı) 117 GİRİŞ

BAZI KAYAÇLARIN TEK EKSENLİ BASINÇ DAYANIMINI BASİT VE ÇOKLU REGRESYON TESTLERİNDEN TAHMİNLEME

ile kayaçların tek eksenli basınç dayanımını arasındaki ilişkisi araştırılmıştır. SPSS 20 paket programı yardımıyla istatistiksel model oluşturulmuş ve modelin anlamlılığı test edilmiştir.

2. MATERYAL VE METOT 2.1. Numune Derleme Çalışma kapsamında farklı kökenli beş kayaç örneği kullanılmıştır. Kayaçların seçiminde farklı yapı, formasyon ve gözenekliliğe sahip olmalarına dikkat edilmiştir. Kaya örnekleri İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Maden Mühendisliği Bölümü Kaya Mekaniği Laboratuvarına getirilerek deneysel çalışmalarda kullanılmak üzere her bir kaya türünden 5 adet toplamda ise 25 karot numunesi hazırlanmıştır. Karot örnekleri karot ucu kesme ve düzeltme makinesi ile boy/çap oranı 22.5 olacak biçimde boyutlandırılıp yükleme yapılacak olan yüzeyler düzeltilmiştir. Deneysel çalışmalarda kullanılan kaya numunelerin alındığı yere ait yer bulduru haritası Şekil 1’de, kullanılan numunelere ait görüntü ise Şekil 2’de verilmiştir. Çizelge 1’de ise deneylerde kullanılan kayaçların kökenleri ticari isimleri ve kodlamaları verilmiştir. Çizelge 1. Kullanılan kayaçların kodları. ticari isimleri ve kayaç türleri Kodu

Ticari Adı

Türü

Malatya Yazıhan Bazalt

Magmatik

Malatya Darende Tüf

Magmatik

Kayseri Tüf

Magmatik

Malatya Bej

Sedimanter

Afyon Beyaz Mermer

Metamorfik

Şekil 1. Çalışılan numunelerin yer bulduru haritası

118 MATERYAL VE METOT

BAZI KAYAÇLARIN TEK EKSENLİ BASINÇ DAYANIMINI BASİT VE ÇOKLU REGRESYON TESTLERİNDEN TAHMİNLEME

a- Malatya Yazıhan Bazalt

b- Malatya Darende Tüf

d- Malatya Bej

c- Kayseri Tüf

e- Afyon Beyaz Mermer

Şekil 2. Deneysel çalışmalarda kullanılan numuneler

2.2. Fiziko-Mekanik Deneyler 2.2.1. Su Emme Kaya kütlesi içerisinde bulunan boşluklar, çatlaklar ve gözenekler kayacın su emme özelliğini etkileyen ana parametrelerdir. Kapalı uçlu boşluk yapılarının su geçirme ve su emme özelliği az, açık uçlu boşluk yapılarının su geçirme ve su emme özelliği daha yüksektir. Su, tünel açma, maden çıkarma ve kazı gibi pratik mühendislik işlevlerinde kaya deformasyonu ve yenilmesinde önemli bir etmendir. Bu yüzden su ile kayaç arasındaki etkileşim, jeoteknik mühendislik yapılarının emniyetini ve istikrarını etkileyen en önemli faktörlerden birisidir. Kaya kütleleri, yeraltı su seviyesindeki değişiklikler nedeniyle genellikle kuruma ve ıslama halindedir. Toprak kayması, kaya yuvarlanması, şev akması vb. jeolojik felaketler su kayaç etkileşimi ile yakından ilişkilidir [15-17]. Birçok araştırmacı kayaçların su içeriği ile mekanik özellikleri arasındaki ilişkiyi araştırmıştır. Ajalloian ve Karimzadeh (2003), andezit kökenli kayaçlar üzerine kurulmuş olan Givi Barajının mühendislik özelliklerini araştırmak için kayaçların tek eksenli basma dayanımlarının suya karşı direncini araştırmışlardır. Suya doygun olan numunelerin dayanımı kuru numunelere göre %18 azaldığını gözlemlemişlerdir [18]. Barefield v.d. (2006) çalışmalarında 9 farklı kumtaşı numunesi kullanarak farklı doygunluk derecelerinde (%0, %20, %40, %60, %80, %100) tek eksenli basma dayanımının değişimini incelemişler ve doygunluk artışına bağlı olarak tek eksenli basma dayanımının azaldığını tespit etmişlerdir [19]. Agustawijaya (2007), çalışmasında tek eksenli basma dayanımı 20 MPa’ın altında olan kumtaşı ve silttaşı örneklerini suya tam doygun hale getirerek kuru ve doygun haldeki basma dayanımlarını karşılaştırmış ve suya tam doygunluk durumunda tek eksenli basma dayanımlarında %80’e kadar bir azalmanın izlendiğini kaydetmiştir [20].

119 MATERYAL VE METOT

BAZI KAYAÇLARIN TEK EKSENLİ BASINÇ DAYANIMINI BASİT VE ÇOKLU REGRESYON TESTLERİNDEN TAHMİNLEME

Şekil 3. Boşluk türlerinin şematik görünümü 2.2.2. Ultrasonik Dalga Hızı Ultrasonik P- dalga hızı tayini yöntemi ucuz, hasarsız, kolay ve güvenilir olması nedeniyle laboratuar ve arazi ortamlarında beton ve kayaçların mekanik (dayanım) özelliklerini değerlendirmek için kullanılan yaygın tekniklerden birisidir. Ultrasonik dalga yayılımı başlıca üç dalga formuna ayrılır. Bunlar P- dalga (eksenel-boyuna). S- dalga (kesme) ve R- dalga (Rayleigh) yayılımıdır. P ve S dalgaları yayılımı numunenin küresel dalga cephesinde hareket ederken, R dalgası numunenin sadece yüzeyi boyunca hareket eder. P dalgası hızlı hareket eder fakat yüzeyde R dalgasına kıyasla küçük titreşim genliğine sahiptir [21]. Kayaçların ultrasonik dalga hızı ölçümü ISRM [22] tarafından önerilen metod ile PUNDIT marka cihaz kullanılarak ölçülmüştür. Kayaçların ultrasonik dalga hızı tayini tek eksenli basınç dayanımı deneyinde kullandığımız numuneler üzerinde gerçekleştirilmiştir. Kayaçların P dalga hızını belirlemeden önce P dalga hızı ölçüm platenleri takılarak cihaz kalibre edilmiştir. Daha sonra iki platen arasına jel sürülmüş numunelerden ölçüm alınmıştır. P dalga hızı ölçümü tamamlandıktan sonra S dalga ölçümü için platenler değiştirilerek önce kalibre edilmiş ve ölçümler gerçekleştirilmiştir. Şekil 2’de ultrasonik dalga hızı ölçümünde kullanılan PUNDIT marka cihaza ait görüntü verilmiştir. Ultrasonik dalga hızı testini kayaçların gözeneklilik derecesi, nem içeriği, tane şekli boyutları ve birim hacim ağırlıkları etkileyen ana faktörler arasındadır. Birçok araştırmacı kayaçların dalga hızı ile mekanik özellikleri arasındaki ilişkiyi araştırmıştır. Özkahraman ve ark. (2004) kayaçların P dalga hızından termal iletkenliğini belirlemiştir [23]. Yaşar ve Erdoğan (2004) farklı kökenlere sahip kayaçların yoğunluk, Young modülü tek eksenli basınç dayanımı ve P-dalga hızı ile arasında doğrusal bir ilişki kurdular [3]. Khandelwal ve Singh (2009) Hindistan'ın kömür ölçümlerinin farklı fizikomekanik özelliklerini P dalgası hızı ile ilişkilendirmiştir [24]. Khandelwal ve Ranjith (2010), P-dalga hızı ile farklı kaya türlerinin çeşitli indeks özelliklerini tahmin etmede kullanılacak ampirik denklem geliştirmiştir [25].

120 MATERYAL VE METOT

BAZI KAYAÇLARIN TEK EKSENLİ BASINÇ DAYANIMINI BASİT VE ÇOKLU REGRESYON TESTLERİNDEN TAHMİNLEME

Şekil 4. Ultrasonik Dalga Hızı Test Cihazı Yayılma hızları aşağıdaki formül ile hesaplanmıştır; Vp = L / Tp

(Eşitlik 2.1)

Vs = L / Ts

(Eşitlik 2.2)

Tp= (tp-to)

(Eşitlik 2.3)

Ts= (ts-to)

(Eşitlik 2.4)

Burada; Vp: P dalgasının yayılma hızı (m/s) Vs: S dalgasının yayılma hızı (m/s) L: Silindirik deney örneğinin boyu (sinyalin katettiği mesafe, mm) Tp: P dalgasının etkin ilerleme hızı (μs) Ts: S dalgasının etkin ilerleme hızı (μs) tp: P dalgasının ölçülen yayılma zamanı (μs) ts: S dalgasının ölçülen yayılma zamanı (μs) to: Ölçülen sıfır (başlangıç) zamanı (μs) 2.2.3. Tek eksenli basınç dayanımı tayini Kayaçların en önemli mekanik parametrelerinden biri olan tek eksenli basınç dayanımı, kaya kütlesi sınıflaması ve mühendislik tasarımlarda yaygın biçimde kullanılan bir parametredir. Bu çalışmada, kayaçların tek eksenli basınç dayanımları ISRM 1978’de belirtilen şekilde yapılmıştır [26]. Deneyde 54 mm çapında (NX), boy/çap 2-2,5 olan karot numuneleri kullanılmıştır. Numune, presin ortasındaki yükseltme plakasının ortasına gelecek şekilde yerleştirilmiş altına ve üstüne küresel yüzeyli iki çelik silindirik platen bırakılmıştır. Presin uygulayacağı yükleme hızı ayarlandıktan sonra deney numunesi kırılıncaya kadar sabit yükleme hızı uygulanmıştır. Deney numunesi kırılmadan önce üzerine etki eden en büyük yük presin göstergesinden okunarak kaydedilmiştir. Şekil 3’te deneysel çalışmalarda kullandığımız ELE marka 300 ton kapasiteli pres bulunmaktadır. Numunenin basınç dayanımı aşağıdaki formül ile hesaplanmıştır:

121 MATERYAL VE METOT

BAZI KAYAÇLARIN TEK EKSENLİ BASINÇ DAYANIMINI BASİT VE ÇOKLU REGRESYON TESTLERİNDEN TAHMİNLEME

fb 

pk A

(Eşitlik 2.5)

(MPa)

Burada; fb: Numunenin basınç dayanımı (MPa) Pk: Kırılmaya sebep olan en büyük yük (kN) A: Numunenin yük uygulanan yüzeyinin alanı (cm2)

Şekil 5. ELE marka 300 ton kapasiteli pres

2.3. İstatistiksel Çalışmalar Değişkenlerin bağımlı veya bağımsız olması dikkate alınmaksızın aralarındaki ilişkinin derecesini ve yönünü belirlemek amacıyla yapılan istatistik yöntemine korelasyon denir. Korelasyon katsayısı (r) -1 ile +1 arasında değişen sayısal değerlerle ifade edilmekte ve değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü ve kuvvetini göstermektedir. Katsayının eksi değer alması değişkenler arasındaki ilişkinin ters orantılı olduğunu; artı değerler alması ilişkinin doğru orantılı olduğunu ifade eder. Değerin ±1’e yaklaşması ilişkinin kuvvetini artırırken 0’a yaklaşması ilişkinin kuvvetinin azaldığına işaret eder [27]. SPSS 20 paket programı kullanılarak deneysel çalışmalar sonucunda elde edilen veriler arasında basit ve çoklu regresyon yardımıyla istatistiksel ilişkiler araştırılmıştır. 2.3.1. Basit Doğrusal Regresyon Analizi Basit regresyon analizi, aralarında sebep-sonuç ilişkisi bulunan iki değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek ve bu ilişkiyi kullanarak o konu ile ilgili tahminler (estimation) ya da kestirimler (prediction) yapabilmek amacıyla yapılır. Model bir X açıklayıcı (bağımsız) değişken ve Y yanıt (bağımlı) değişkenden meydana gelmektedir. Bir bağımlı ve bir bağımsız değişkenin bulunduğu basit regresyon modeli Eşitlik (2.6)’deki gibi kurulur. Yi= ɑ + βXi + εi

i: 1,2,…,n

(Eşitlik 2.6)

Y: bağımlı (sonuç) değişken X: bağımsız (sebep) değişken 122 MATERYAL VE METOT

BAZI KAYAÇLARIN TEK EKSENLİ BASINÇ DAYANIMINI BASİT VE ÇOKLU REGRESYON TESTLERİNDEN TAHMİNLEME

ɑ: kesişim katsayısı veya regresyon sabit olup X=0 olduğunda regresyon doğrusunun Y eksenini kestiği değer. β :regresyon katsayısı ε; tesadüfi hata terimi Uygulamada ise Yi= ɑ + βXi + εi denklemi yerine Y: ɑ + βX kullanılmaktadır. 2.3.2. Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi Basit doğrusal regresyon analizinde bir bağımlı bir bağımsız değişken arasında ilişki araştırılırken çoklu regresyonda birden fazla bağımsız değişkenin bağımlı değişken arasındaki fonksiyonel ilişki incelenmektedir. Araştırmacılar çoklu regresyon analizi ile 2 temel faktörü ele alırlar. Bunlardan ilki bağımlı değişkeni etkilediği belirlenen değişkenler vasıtasıyla bağımlı değişkenin değerini tahmin etmek, ikincisi ise; bağımlı değişkeni etkilediği düşünülen bağımsız değişkenlerden hangisinin veya hangilerinin bağımlı değişkeni daha çok etkilediğini tespit etmek ve aralarındaki ilişkiyi tanımlamaktır [28] Birden fazla bağımsız değişkenin bağımlı değişkeni açıkladığı çoklu regresyon modeli Eşitlik (2.7)’deki gibi kurulur. Y: ɑ + β1X1 + β2X2 + β3X3 +……. ε

(Eşitlik 2.7)

3. DENEYSEL VE İSTATİSTİKSEL BULGULAR 3.1. Deneysel Bulgular Kayaçlar üzerinde yapılan su emme, porozite, Vp-Vs dalga hızı tayini ve tek eksenli basınç dayanımı test sonuçları Çizelge 3.1’de verilmiştir. Çizelge 3.1 Kullanılan kayaçların fiziko-mekanik özellikleri Kayaç

Su Emme

Porozite

Vp Dalga

Vs Dalga

TEBD

(%)

(m/sn)

(MPa)

KT1

5.65

12.10

3528.85

2709.92

42.75

KT2

4.84

10.44

3707.29

2711.30

51.10

KT3

5.54

11.76

3531.76

2669.26

43.52

KT4

5.48

11.88

3901.24

2775.55

55.18

KT5

5.97

12.73

3384.39

2665.21

40.59

MT1

18.91

28.25

1767.35

1200.75

13.16

MT2

20.90

31.85

1790.90

1213.19

13.18

MT3

17.89

26.81

1759.70

1167.74

13.05

MT4

18.69

27.64

1711.01

1174.84

12.27

MT5

18.30

27.61

1718.05

1145.37

12.79

YB1

0.23

0.65

6148.54

4507.47

134.35

YB2

0.17

0.44

6091.71

4276.71

130.00

YB3

0.19

0.54

6174.74

4554.75

137.34

YB4

0.24

0.68

6088.89

4477.82

132.25

YB5

0.31

0.82

6004.81

4382.46

125.68

123 DENEYSEL VE İSTATİSTİKSEL BULGULAR

BAZI KAYAÇLARIN TEK EKSENLİ BASINÇ DAYANIMINI BASİT VE ÇOKLU REGRESYON TESTLERİNDEN TAHMİNLEME

MB1

0.12

0.32

6129.85

3899.05

85.18

MB2

0.07

0.19

6254.46

3935.83

94.72

MB3

0.10

0.28

6152.91

3948.60

90.29

MB4

0.10

0.26

6262.50

4001.60

98.27

MB5

0.07

0.18

6303.03

4160.00

101.14

AB1

0.13

0.36

3686.65

2754.77

55.72

AB2

0.11

0.29

3770.00

2833.94

56.15

AB3

0.10

0.28

3683.74

2773.44

54.67

AB4

0.09

0.25

3764.07

2910.19

49.62

AB5

0.09

0.25

3729.00

2877.16

49.90

3.2. İstatistiksel Bulgular 3.2.1. Basit Doğrusal Regresyon Modeli Kayaçların su emme, porozite, Vp dalga hızı ve Vs dalga hızlarına ait veriler ile tek eksenli basınç dayanımları arasında basit doğrusal denklemler kurulmuş ve Şekil 6-9’de grafiksel olarak gösterilmiştir.

Şekil 6. TEBD-Su Emme arasındaki ilişki Şekil 4 ve Şekil 5’i incelediğimizde porozite ve su emme değerleri ile tek eksenli basınç dayanımı arasındaki ilişkinin ters orantılı olduğu görülmektedir. Porozite ve su emme değerlerindeki artışın kayacın dayanımını negatif yönde etkilediği görülmektedir. Fakat bu iki deneyin kayaçların tek eksenli basınç dayanımı tahmininde Vp-Vs dalga hızlarına nazaran zayıf bir ilişki olduğu gözlemlenmiştir. Vp-Vs dalga hızları ise tek eksenli basınç dayanımı tahminlenmesinde oldukça güçlü ve önemli bir etmen olduğu belirlenmiştir.

124 DENEYSEL VE İSTATİSTİKSEL BULGULAR

BAZI KAYAÇLARIN TEK EKSENLİ BASINÇ DAYANIMINI BASİT VE ÇOKLU REGRESYON TESTLERİNDEN TAHMİNLEME

Şekil 7. TEBD-Porozite arasındaki ilişki

Şekil 8. TEBD-Vp dalga hızı arasındaki ilişki

125 DENEYSEL VE İSTATİSTİKSEL BULGULAR

BAZI KAYAÇLARIN TEK EKSENLİ BASINÇ DAYANIMINI BASİT VE ÇOKLU REGRESYON TESTLERİNDEN TAHMİNLEME

Şekil 9. TEBD-Vs dalga hızı arasındaki ilişki 3.2.2. Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli SPSS 20 paket programı yardımıyla tek eksenli basınç dayanımı değeri ile diğer özellikler arasındaki korelasyon katsayısı (r) belirlenmiştir ve korelasyon analizlerinin katsayı değerleri Çizelge 3.2’de verilmiştir. Ayrıca tek eksenli basınç dayanımı ile diğer özellikler arasında çoklu regresyon analizi yapılmıştır. Veriler ‘Enter Metodu’ yani tüm verileri kullanarak tek eksenli basınç dayanımını tahminle komutu adı altında gerçekleştirilmiştir. Çizelge 3.2 Kullanılan kayaçların birbirleri ile olan ilişkiler Su Emme

Porozite

P Dalga

S Dalga

Su Emme

0.992

-0.829

-0.874

-0.755

Porozite

0.992

-0.841

-0.879

-0.774

P Dalga -0.829 Hızı

-0.841

0.981

0.945

S Dalga -0.874 Hızı

-0.879

0.981

0.965

TEBD

-0.774

0.945

0.965

-0.755

TEBD

Çizelge 3.3 Modelin Özeti Metod

Adj. R2

Std. Sapma

Enter

0.992

0.984

0.981

5.84953

Çizelge 3.3’teki özet tabloda R ve R2 değerleri incelendiğinde modelin açıklayıcılık gücünün yüksek olduğu anlaşılmaktadır. Yapılan regresyon analizi sonucunda modelin su emme, porozite, Vp dalga hızı ve Vs dalga hızından tek eksenli basınç dayanımı değişkenini %98.4 oranında tahminlediğini göstermiştir.

126 DENEYSEL VE İSTATİSTİKSEL BULGULAR

BAZI KAYAÇLARIN TEK EKSENLİ BASINÇ DAYANIMINI BASİT VE ÇOKLU REGRESYON TESTLERİNDEN TAHMİNLEME

Çizelge 3.4 Regresyon analizi ANOVA tablosu Model

Kareler Toplamı

Ortalama Kareler

Sig.

Regression

42102.145

10525.536

307.611

0.000

Residual

684.340

34.217

Total

42786.485

Çizelge 3.4’te verilen ANOVA tablosunda F değeri 307,611 ve ρ (sig.) değeri 0.000 olduğundan H0 hipotezinin reddine karar verilir. Bunun anlamı ise oluşturulan regresyon modelinin istatistiksel olarak anlamlı olduğudur. Diğer bir deyişle tek eksenli basınç dayanımı değişkenini su emme, porozite, Vp dalga hızı ve Vs dalga hızı değerlerinin en az biri ile tahmin etmek mümkündür. Çizelge 3.5’te ise her bir değişkenin t istatistiği ve ρ (sig.) değerlerine bakılacak olursa bütün bağımsız değişkenlerin tek eksenli basınç dayanımı değişkenini tahmin etmek için kullanılabileceğine karar verilir. Çizelge 3.6 ise SPSS 20 paket programı aracılığıyla yapılan çoklu regresyon analizi sonucunda tahmin edilen değerler Eşitlik (2.8)’de verilmiştir. TEBD = -87.435 + 7.916*Su Emme – 3.716*Porozite – 0.015*Vp + 0.070*Vs

(Eşitlik 2.8)

Çizelge 3.5 Regresyon katsayıları tablosu Standartlaşmamış Katsayılar

Standart Katsayılar

Std. Sapma

Beta

Sabit

-87.435

8.580

Su Emme

7.916

1.392

Porozite

-3.716

Vp Dalga Vs Dalga

Model

Sig.

-10.191

0.000

1.397

5.686

0.000

0.913

-0.991

-4.069

0.001

-0.015

0.004

-0.621

-3.801

0.001

0.070

0.007

1.925

10.443

0.000

Çizelge 3.6 Deneysel ve Tahmin Edilen TEBD Değerleri Kayaç

Deneysel TEBD (MPa)

Tahmin Edilen

Kayaç

TEBD

Deneysel TEBD (MPa)

(MPa)

Tahmin Edilen TEBD (MPa)

KT1

42.75

48.04

YB1

134.35

133.40

KT2

51.10

45.17

YB2

130.00

118.44

KT3

43.52

45.51

YB3

137.34

136.41

KT4

55.18

46.45

YB4

132.25

132.21

KT5

40.59

47.24

YB5

125.68

126.87

MT1

13.16

14.32

MB1

85.18

91.55

MT2

13.18

17.21

MB2

94.72

92.32

MT3

13.05

9.40

MB3

90.29

94.69

MT4

12.27

13.90

MB4

98.27

96.74

127 DENEYSEL VE İSTATİSTİKSEL BULGULAR

BAZI KAYAÇLARIN TEK EKSENLİ BASINÇ DAYANIMINI BASİT VE ÇOKLU REGRESYON TESTLERİNDEN TAHMİNLEME

MT5

12.79

8.70

MB5

101.14

107.25

AB1

55.72

48.71

AB4

49.62

58.48

AB2

56.15

53.03

AB5

49.90

56.70

AB3

54.67

50.12

Şekil 10. Deneylerden elde edilen kuru halde TEBD ile modelden tahmin edilen TEBD ilişkisi Oluşturulan modellerden elde edilen tek eksenli basınç dayanımı değerleri ile deneyler sonucunda ölçülen basınç dayanımı değerleri grafiğe geçirildiğinde benzer eğilim gösterdikleri görülmüştür. Elde edilen R2 (belirleme katsayısı) değerleri %98’in üzerinde bulunmuştur. Bu durum başarılı bir model yapısını işaret etmektedir.

4. SONUÇLAR Tek eksenli basınç dayanımı geoteknik, jeolojik ve kaya mühendisliği projelerinde kullanılan önemli mekanik özelliklerden birisidir. Fakat bu değerin belirlenmesi için oldukça pahalı ekipmanlara ihtiyaç duyulmasının yanı sıra yıkıcı test grubuna girmesi dezavantajdır. Bunun yerine yıkıcı olmayan testler ile tahminleme kaya mekaniği çalışmalarında yaygınlaşmaktadır. Bu çalışmada SPSS 20 paket programı ile kayaçların tek eksenli basınç dayanımının tahmin edilmesi için model geliştirilmiştir. İlk olarak bağımlı değişken olan tek eksenli basınç dayanımı ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişki düzeyi belirlenmiştir. Korelasyon katsayısı incelendiğinde su emme (r:-0.755) ve porozite (r:-0.774) ile tek eksenli basınç dayanımı arasında negatif ve güçlü bir ilişki söz konudur. Negatif olması su emme ve porozite değerleri arttıkça kayacın tek eksenli basınç dayanımında azalma olacağı anlamına gelmektedir. P dalga hızı (r:0.945) ve S dalga hızı (r:0.965) arasında ise pozitif yönde oldukça güçlü bir ilişki söz konusudur. Daha sonra bağımsız değişkenlerin tamamını kullanarak bağımlı değişken olan tek eksenli basınç dayanımı değeri arasında bir model geliştirilmiştir. Oluşturulan modelden tahmin edilen tek eksenli basınç dayanımı değerleri ile deneysel çalışmalardan elde edilen değerler oldukça yakın olduğu tespit edilmiştir. Buda oluşturulan modelin güçlü ve başarılı olduğuna işaret etmektedir. Katkı Belirtme Yazarlar; çalışmayı FDK-2017-879 nolu proje ile destekleyen İnönü Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi’ne teşekkürlerini sunarlar.

128 SONUÇLAR

BAZI KAYAÇLARIN TEK EKSENLİ BASINÇ DAYANIMINI BASİT VE ÇOKLU REGRESYON TESTLERİNDEN TAHMİNLEME

5. KAYNAKÇA [1]Yilmaz I. Sendir H., 2002. Correlation of schmidt hardness with unconfined compressive strength and young modulus in gypsum from Sivas (Turkey). Engineering Geology. (66), 211-216 [2] Kahraman S., 2007. The correlations between the saturated and dry P-wave velocity of rocks. Ultrasonics. 46, 341-348 [3] Yaşar E., Erdoğan Y., 2004. Correlating sound velocity with the density, compressive strength and Young's modulus of carbonate rocks, International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 41 (5), 871-875 [4] Kahraman S., 2001. Evaluation of simple methods for assessing the uniaxial compressive strength of rock. Int J Rock Mech Min Sci. 38, 981-994 [5]Yaşar, E., Erdoğan, Y., 2002. Bazı kayaçların sertlik değerleri ile fiziksel ve mekanik özelliklerinin istatistiksel analizi, KAYAMEK’2002-VI. Bölgesel Kaya Mekaniği Sempozyumu. s 197204. Konya. [6]Yaşar, E., Erdoğan. Y., 2003. Yapı ve kaplama kayaçlarının P dalga hızı ile fiziko-mekanik özellikleri arasındaki ilişkilerin istatistiksel analizi, MERSEM’2003- Türkiye IV. Mermer Sempozyumu Bildiriler Kitabı. s 353- 361. Afyon. [7]Başarır H., Kumral M., Özsan A., 2004. Kayaçların tek eksenli basınç dayanımının basit deney yöntemleriyle tahmini. VIIth Regional Rock Mechanics Symposium. Sivas. Türkiye [8] Sönmez, H., Gökçeoğlu, C., Kasapoğlu K.E., Tuncay, E., 2004. An empirical equation for estimating elasticity modulus of intact rock. ROCKMEC′2004-VIIth Regional Rock Mechanics Symposium. Sivas. Türkiye [9] Noorani. R. and Kordi. H., 2011. A Robust Approach to Estimate the Uniaxial Compressive Strength of Intact Rocks. 6th National Congress on Civil Engineering. Semnan University. Semnan. Iran. [10] Dadkhah. R. & Esfahani. N., 2013. Application of genetic programming to modeling of uniaxial compressive strength. Middle-East Journal of Scientific Research. vol. 15. no. 6. pp. 840-845. [11] Mishra, D. A., Srigyan, M., Basu, A. & Rokade, P. J., 2015. Soft computing methods for estimating the uniaxial compressive strength of intact rock from index tests. International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences. vol. 80. pp. 418–424. [12] Fener M. Kahraman S. Bilgil A. Gunaydin O. A., 2005. comparative evaluation of indirect methods to estimate the compressive strength of rocks. Rock Mech Rock Eng. 38(4): 329. [13] Yasar E. Erdogan Y. 2004. Correlating sound velocity with the density. compressive strength and Young’s modulus of carbonate rocks. Int J Rock Mech Min Sci. 41,871. [14] Tsiambaos G. Sabatakakis N., 2004. Considerations on strength of intact sedimentary rocks. Eng Geol. 72, 261 [15] Taibi S, Duperret A, Fleureau J-M., 2009. The effect of suction on the hydro-mechanical behaviour of chalk rocks. Engng Geol, 106, 40–50. [16] Yao HY, Zhang ZH, Zhu CH, Shi YC, Li Y., 2010. Experimental study of mechanical properties of sandstone under cyclic drying and wetting. Rock Soil Mech, 31(12):3704 [17] Torres-Suareza MC, Alarcon-Guzman A, Moya RB-D., 2014. Effects of loading– unloading and wetting–drying cycles on geomechanical behaviors of mudrocks in the Colombian Andes. J Rock Mech Geotech Engng, 6:257–68. [18] Ajalloian R. & Karimzadeh 2 L. 2003. Geotechnical rock mass evaluation of Givi dam site (case study, Ardabil-Iran). 10th Int. Cong. On Rock Mech. (Technology road-map for Rock Mech.). Johannesburg. SAIMM Vol 1, pp 7-10 129 KAYNAKÇA

BAZI KAYAÇLARIN TEK EKSENLİ BASINÇ DAYANIMINI BASİT VE ÇOKLU REGRESYON TESTLERİNDEN TAHMİNLEME

[19] Barefield, E. and Shakoor, A., 2006. The effect of degree of saturation on the unconfined compressive strength of selected sandstones, The Geological Society of London. [20] Agustawijaya, D.S., 2007. The uniaxial compressive strength of soft rock, Civil Engineering Dimension, 9, 9-14 [21]Petro Jr.. J.T. ve Kim. J.. 2012. Detection of Delamination in Concrete Using Ultrasonic Pulse Velocity Test. Construction and Building Materials. 26.1. 574-582. [22] ISRM, 1978. Suggested Methods For Determining Sound Velocity, International Journal Of Rock Mechanic and Mining Science and Geomechanic Abstract, (15) 53-58. 23] Ozkahraman, H.T., Selver, R., Isık, E.C, 2004. Determination of the thermal conductivity of rock from P-wave velocity. Int. J. Rock Mech. Min. Sci. 41, 703–708. [24] Khandelwal, M., Singh, T.N., 2009, Correlating static properties of coal measures rocks with P-wave velocity. International Journal of Coal Geology. 79, 55–60. [25] Khandelwal, M., Ranjith, P.G., 2010. Correlating index properties of rocks with P-wave measurements. Journal of Applied Geophysics. 71, 1–5. [26] ISRM, 1978. Suggested Methods for Determining The Uniaxial Compressive Strength and Deformability of Rock Materials, International Journal of Rock Mechanic and Mining Science and Geomechanic Abstracts, (16) 135-140. [27] Durmuş B., Yurtkoru E.S., Çinko M., 2011. Sosyal Bilimlerde SPSS’le Veri Analizi, Beta Yayıncılık, 4.Baskı, Sayfa:143 [28] Cohen J, Cohen P, West S G, Aiken L S. 2003. Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences. Lawrence Applebaum Associates, Mahwah.

130 KAYNAKÇA

CBS VE UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE KONYA BATISININ ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ HAZIRLANMASI VE YAPISAL ANALİZİ

CBS VE UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE KONYA BATISININ ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ HAZIRLANMASI VE YAPISAL ANALİZİ Yaşar Eren *, Ramazan Demircioğlu, Berkant Coşkuner *

Konya Teknik Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Jeoloji Müh. Böl. Selçuklu, Konya yaseren60@gmail.com * Sorumlu Yazar

1. GİRİŞ Uydu görüntülerinde, hava fotoğraflarında veya Sayısal Yükseklik Modellemelerinde görülebilen çizgisellikler (B. E. Hobbs, Means, & Williams, 1976; W. H. Hobbs, 1904) doğal veya yapay kökenli olabilir. Bu anlamda çizgisellikler fay izi, büyük bir kıvrımın veya kırıklı yapıların izi, doğrusal dere, sırt veya yar izi gibi doğal kökenli olabilir veya kara yolu, çit, tarla sınırı, su kanalı gibi yapay kökenli olabilir. Jeolojik kökenli çizgiselliklerin arazi çalışmaları yanı sıra Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) veya uydu görüntüleri ile belirlenmesi ekonomik (Petrol, su ve maden aramaları, baraj, köprü ve tünel gibi mühendislik yapılarının planlanması ve inşaatı) ve doğal afetlerin bir bölümünün belirlenmesi açısından önem taşır. Uydu görüntülerinin (Jacques, Machado, & Nummer, 2012; Madani, 2001; Masoud & Koike, 2006; Sedrette & Rebaï, 2016; Suzen & Toprak, 1998) yanı sıra CBS metotlarının gelişmesi bu metotların çizgiselliklerin belirlenmesinde gittikçe artan ölçüde kullanılmasını sağlamıştır (A. Abdullah, Akhir, & Abdullah, 2010; S. N. Abdullah & Abdoh Ghaleeb, 2013; Ganguly & Mitran, 2016; Varas, 2006). Bu çalışmada da Landsat ETM-7, Google Earth gibi uydu görüntüleri ve CBS metodları ile oluşturulmuş Sayısal Yüksekli Modeli (SYM) haritalarından türetilen Gölgeli Kabartı Haritaları (hillshade, shaded relief maps), Profil büklüm (profile curvature) ve Eğim değişimi (slope gradient Maps) haritaları kullanılarak Konya yakın kuzeybatısındaki bir alanın (Şekil 1) otomatik çizgisellik haritalarının oluşturulması ve belirlenen bu çizgisellik haritalarının doğrudan arazi çalışmaları ile saptanmış faylar ile karşılaştırılması amaçlanmıştır.

2. MATERYAL VE METOD Otomatik Çizgisellik haritalarının oluşturulmasında Landsat ETM-7 uydusu 5. Band görüntüsü ve Google Earth görüntüleri uydu görüntüleri olarak seçilmiştir. Coğrafi Bilgi Sistemi ile Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) oluşturmak için sayısallaştırılmış topoğrafik haritalar kullanılmıştır. Sayısallaştırılan topoğrafik haritalardan SYM (DEM) görüntüsü elde edilmiştir. SYM haritasından farklı aydınlatma yönleriyle Gölgeli Kabartı Haritaları hazırlanmış ve bu haritalardan Bütünleşik Gölgeli Kabartma Haritaları oluşturularak işlem yapılmıştır. SYM haritasından türetilen Eğim Gradyanı haritası ve Profil büklüm haritası da otomatik çizgisellik haritası oluşturulmasında kullanılmıştır. Bu görüntü ve haritalardan Çizgisellik haritası oluşturmak için Line Modülü kullanılarak Edge Sharpening (Kenar Keskinleştirme) filtresi uygulanmıştır. Uygulama esnasında literatürde birçok farklı eşik değerleri verilmesine rağmen bu çalışmada Sedrette and Rebaï (2016) tarafından önerilen ve aşağıda verilen eşik değerleri kullanılmıştır.

131 GİRİŞ

CBS VE UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE KONYA BATISININ ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ HAZIRLANMASI VE YAPISAL ANALİZİ

Tablo 1: Çizgisellik Haritası oluşturmada kullanılan Eşik değerleri İsim

Tanım

Değe r

RADI

Radius of filter in pixels

GTHR

Threshold for edge gradient

100

LTHR

Threshold for curve length

FTHR

Threshold for line fitting error

ATHR

Threshold difference

DTHR

Threshold for linking distance

for

angular

Şekil 1: İnceleme alanının yer bulduru ve genelleştirilmiş jeoloji haritası (Aksoy & Eren, 2004; Eren, 1993, 1996; Koçyiğit, 1984; Okay & Tüysüz, 1999)’den değiştirilerek hazırlanmıştır Oluşturulan çizgisellik haritalarından Doğrultu ve doğrultu-uzunluk gül haritaları hazırlanmıştır. Otomatik çizgisellik harita oluşturulmasında ArcGIS 10.0, Geomatica ve gül diyagramlarının hazırlanmasında Rockworks programları kullanılmıştır.

3. STRATİGRAFİ VE YAPISAL JEOLOJİ İnceleme alanı Orta Anadolu bölgesinde Konya’nın kuzeybatısında yer almaktadır (Şekil 1). Yörede kesişen graben ve horst yapıları ana morfolojik yapıları oluşturmaktadır. Bölgede normal faylarla yükseltilmiş bölümlerde (horstlarda) Miyosen’den daha yaşlı Paleozoyik- Mesozoyik yaşlı kayaçlar, havzalarda (grabenlerde) ise daha çok Miyosen-Kuvaterner yaşlı kayaçlar yüzeylemektedir. 132 STRATİGRAFİ VE YAPISAL JEOLOJİ

CBS VE UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE KONYA BATISININ ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ HAZIRLANMASI VE YAPISAL ANALİZİ

3.1. Stratigrafi Konya batısında otokton ve allokton konumda yüzeyleyen kayaçları 6 ana topluluk altında toplamak mümkündür (Şekil 2) (Eren, 1993, 1996; Eren, Kurt, Rosselet, & Stampfli, 2004; Göğer & Kıral, 1969; Özcan et al., 1988) Bölgenin görünürde otokton konumlu topluluğunu Geç Permiyen-Geç Kretase yaşlı Gökçeyurt grubu oluşturur. Gökçeyurt grubu temel olarak metakırıntılı, mermer, metadolomit ve metaçörtleri kapsar. Bu grup tektonik olarak Mesozoyik yaşlı okyanusal kayaçlar ile Ardıçlı grubu ve Sızma Karmaşığı tarafından tektonik olarak üstlenir. Mesozoyik yaşlı okyanusal kayaçlar ofiyolit ve ofiyolitik melanj türü kayaçları kapsamaktadır. Yörenin allokton konumlu diğer topluluğunu ise Silüriyen-Erken Triyas yaşlı Sızma karmaşığı oluşturur. Karmaşık Alpin öncesi orojenik olaylardan etkilenmiştir. Sızma karmaşığı Mermer, dolomit mermer, metakırıntılı, metaçört ve bunlar arasına sokulum yapmış değişik bileşimli metamagmatik kayaçlardan yapılıdır. Sızma karmaşığı açılı uyumsuz olarak Triyas-Kretase yaşlı Ardıçlı grubu tarafından örtülmektedir. Alttan üste doğru düzenli bir istiflenme sunan Ardıçlı grubu en altta, kökende karasal metakırıntılılardan ve sığ denizel-karasal metakarbonat meta kırıntılı ardalanmasından oluşur. Üste doğru mermer ve dolomit mermerlerle devam eden istif, en üstte pelajik kökenli metasedimanter kayaçları kapsar.

Şekil 2: İnceleme alanının jeoloji haritası Buraya kadar sözü edilen bütün kayaçlar Miyosen-Kuvaterner yaşlı neo-otokton konumlu kayaçlar tarafından açılı uyumsuz olarak örtülür. Miyosen-Kuvaterner yaşlı kayaçların ilk topluluğunu Miyosen-Erken Pliyosen yaşlı Dilekçi grubu oluşturur. Dilekçi grubu alttan üste doğru birbirleriyle yanal ve düşey geçişler gösteren, karasal kırıntılılardan, gölsel kırıntılı ve karbonatlı kayaçlardan ve tüf-tüfit, volkanik breş şeklindeki volkano-klastik kayaçlardan oluşur, Grubun içerisine bazalt, andezit 133 STRATİGRAFİ VE YAPISAL JEOLOJİ

CBS VE UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE KONYA BATISININ ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ HAZIRLANMASI VE YAPISAL ANALİZİ

ve dasitlerden oluşan volkanik kayaçlar da yerleşmiştir. İnceleme alanın en genç birimlerini genellikle havzalar ve havza kenarlarında gözlenen Pliyo-Kuvaterner yaşlı alüviyal kayaçlar ile tarvertenler oluşturur (Şekil 2).

3.2. Yapısal Jeoloji Konya batısında yüzeyleyen kayaçlar Paleo- ve Neo-tektonik dönemdeki tektonik hareketlerden etkilenerek kıvrımlanmış ve faylı-kırıklı yapılar kazanmışlardır (Eren, 1996; Eren et al., 2004) (Şekil 3).

Şekil 3:İnceleme alanındaki fayları gösteren jeoloji haritası (Aksoy & Eren, 2004; Eren, 1993, 1996, 2003a, 2003b)’ten değiştirilerek hazırlanmıştır Sızma Karmaşığı Paleo-Tetis okyanusunun kapanmasına bağlı olarak deforme olmuş ve kıvrımlı-bindirmeli yapılar kazanmıştır . İnceleme alanındaki Miyosen öncesine ait kayaç toplulukları Sızma Karmaşığı ile beraber Neo-Tetis okyanusunun kapanmasına bağlı olarak Kretase sürecindeki Alpin olaylarla deforme olmuş, kıvrımlanmış, başkalaşıma uğramış ve bindirmeli-kırıklı yapılar kazanmışlardır (Eren, 1996, 2001). Bu Paleo-tektonik olayların yanı sıra inceleme alanındaki kayaçlar Neo-tektonik dönemde gelişen blok faylanmalardan da etkilenmiştir. Blok faylanmalarla gelişen havzalarda Miyosen-Erken Pliyosen sürecinde karasal, gölsel ve volkanik kayaçları kapsayan Dilekçi grubuna ait kayaçlar çökelmiştir. Pliyo-Kuaterner dönemindeki havzalarda ise yaygın olarak Alüviyal yelpaze ve alüvyonlar gelişmiştir. İnceleme alanında Neotektonik dönemde gelişmiş faylar BKB-DGD ve KKD-GGB gidişli olmak üzere farklı iki fay sistemini kapsamaktadır (Şekil 3). Aralarında Konya fay zonunun da bulunduğu KKD gidişli fay sistemleri BKB-DGD gidişli fay sistemlerini kesmiştir ve göreli olarak daha genç yapıları oluşturmaktadır (Şekil 3). Neo-tektonik döneme ilişkin bu normal fay 134 STRATİGRAFİ VE YAPISAL JEOLOJİ

CBS VE UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE KONYA BATISININ ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ HAZIRLANMASI VE YAPISAL ANALİZİ

sistemlerinin yanında inceleme alanı ve çevresinde yine Erken Pliyosen-Kuvaterner dönem de gelişmiş ters fay ve bindirmeler de gözlenmektedir (Eren, 2017).

4. OTOMATİK ÇİZGİSELLİK HARİTALARI Otomatik çizgisellik haritası oluşturulmasında ilk olarak Google Earth Pro (https://www.google.com/intl/tr/earth) görüntüleri kullanılmıştır. İnceleme alanını temsil eden google earth görüntüsü internet yardımıyla indirilmiş ve gerekli filtreler ve eşik değerleri kullanılarak görüntüye ilişkin çizgisellik haritası oluşturulmuştur (Şekil 4 a ve b).

Şekil 4: İnceleme alanına ilişkin Google Earth görüntüsü ve otomatik çizgisellik haritası Oluşturulan çizgisellik haritasında görüntüler gözden geçirilerek yol vb. gibi yapay yapılara ilişkin çizgisellikler elimine edilmiştir. Otomatik çizgisellikler egemen olarak DKD-BGB gidişli bir yönelim vermiştir. Otomatik çizgiselliklerin çok az bölümü arazide belirlenmiş faylarla çakışmıştır (Şekil 4 b) Otomatik çizgisellik oluşturmak için kullanılan diğer bir görüntü de Landsat ETM-7 Uydusu 5. Band görüntüsüdür (Şekil 5 a ve b).

Şekil 5: İnceleme alanına ilişkin Landsat ETM-7 5. Band uydu görüntüsü ve bu görüntüden türetilmiş çizgisellik haritası

135 OTOMATİK ÇİZGİSELLİK HARİTALARI

CBS VE UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE KONYA BATISININ ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ HAZIRLANMASI VE YAPISAL ANALİZİ

Landsat ETM-7 uydusu 5. Band görüntüsü ilişkin (Explorer, 2017) web sayfasından indirilmiş ve CBS yöntemleri kullanılarak alana ilişkin görüntü seçilmiş ve koordinatlandırılmıştır. Görüntülere uygun filtre ve yukarıda verilmiş eşik değerleri uygulanarak Otomatik çizgisellik haritası oluşturulmuştur. Yine görüntü ve çizgisellik haritası karşılaştırılarak yapay kökenli çizgisellikler elimine edilmeye çalışılmıştır. Oluşturulan çizgisellik haritası incelendiğinde, özellikle arazide belirlenmiş D-B gidişli ana faylarla çizgiselliklerin genel olarak uyuşum gösterdiği belirlenmiştir. Ancak inceleme alanındaki fayların büyük bir bölümü çizgisellik haritası ile çakışmamaktadır (Şekil 5 b). İnceleme alanına ait otomatik çizgisellik haritası oluşturulmasında kullanılan diğer görüntüleri de SYM (Digital Elevation Model-DEM) görüntüleri oluşturmaktadır. SYM (DEM) görüntüsü oluşturmak için 1/25 000 ölçekli topoğrafik haritalar kullanılmıştır (Şekil 6 a).

Şekil 6: İnceleme alanına ilişkin eş yükseklik eğrileri ve SYM (DEM) görüntüsü 136 OTOMATİK ÇİZGİSELLİK HARİTALARI

CBS VE UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE KONYA BATISININ ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ HAZIRLANMASI VE YAPISAL ANALİZİ

Harita 10 metre kontur aralıklı olarak sayısallaştırılmıştır. Uygun CBS programı kullanılarak sayısallaştırılmış yükseklik değerlerinden 10x10 metre çözünürlüklü SYM (DEM) görüntüsü elde edilmiştir (Şekil 6b). SYM görüntüsünden değişik aydınlatma yönleri ve 450 lik aydınlatma eğimi kullanılarak Gölgeli Kabartı Haritası (GKH) oluşturulmuştur (Şekil 7).

Şekil 7: SYM görüntüsünden oluşturulan Gölgeli Kabartı Haritası 00, 450, 900, 1350, 1800, 2250, 2700 ve 3150 gibi 8 farklı bakış yönüne ait GKH’ları (Hillshade/ Shaded relief maps) oluşturulmuştur (Şekil 8). Bu haritalardan uygun CBS-birleştirme teknikleri kullanılarak Bütünleşik gölgeli Kabartma Haritaları (BGKH) oluşturulmuştur. Otomatik çizgisellik haritası çıkartılmasında Doğu (00, 450, 900, 1350), Batı (1800, 2250, 2700 ve 3150) ve bütün bakış yönlerini (00-3150) kapsayan Bütünleşik gölgeli kabartma haritaları (BGKH) kullanılmıştır (Şekil 9a ve c, Şekil 10a ). Batı ve Doğu yönlerine ait BGKH’larına ilişkin çizgisellik haritaları (Şekil 9b ve 9d) incelendiğinde bu çizgiselliklerin inceleme alanında belirlenen fayları büyük ölçüde temsil etmediği görülmektedir. Her iki haritada kuzey-güney ve kuzeybatı-güneydoğu gidişli çizgisellikler egemen olarak gelişmiştir. Otomatik çıkartılan çizgisellikler genelde İnceleme alanındaki KKD ve D-B gidişli faylar ile çakışmamaktadır. BGKH’larından elde edilen çizgisellikler uydu görüntülerinden elde edilen çizgiselliklere göre daha yoğun bir dağılım sunmaktadır. Bunun en önemli nedenlerinden biri bu haritaların daha yüksek çözünürlüğe sahip olmasıdır. Yine BGKH’lardan türetilen çizgisellik haritaları arazide belirlenen faylara kıyasla oldukça yoğun bir dağılım sunmakta ve nispeten düz topoğrafyaya sahip doğu kesim hariç hemen hemen tüm alan boyunca homojen bir dağılım göstermektedir. Bunun nedenlerinden biri arazi gözlemleriyle belirlenen faylar genellikle farklı formasyon sınırlarında gelişen faylardır. Formasyon içi fayların tanınması ve haritalanması daha fazla zorluk taşımaktadır. 137 OTOMATİK ÇİZGİSELLİK HARİTALARI

CBS VE UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE KONYA BATISININ ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ HAZIRLANMASI VE YAPISAL ANALİZİ

Şekil 8: İnceleme alanının 00, 450, 900, 1350, 1800, 2250, 2700 ve 3150 bakış yönlerine ait Gölgeli Kabartma haritaları 138 OTOMATİK ÇİZGİSELLİK HARİTALARI

CBS VE UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE KONYA BATISININ ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ HAZIRLANMASI VE YAPISAL ANALİZİ

Şekil 9: İnceleme alanının Batı (1800, 2250, 2700 ve 3150) Doğu (00, 450, 900, 1350) Bütünleşik Gölgeli Kabartma haritaları ve ilişkin otomatik çizgisellik haritaları)

Şekil 10: İnceleme alanının Tüm bakış yönlerini (00, 450, 900, 1350, 1800, 2250, 2700 ve 3150) Gölgeli Kabartma Haritası

139 OTOMATİK ÇİZGİSELLİK HARİTALARI

CBS VE UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE KONYA BATISININ ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ HAZIRLANMASI VE YAPISAL ANALİZİ

İkinci olarak formasyon sınırları ve sedimanter kayaçlarda tabaka gidişleri de çizgisellik oluşturabilmektedir. SYM uydu görüntülerine göre insan yapımı yol vb gibi çizgisel gidişli yapıları içermediği için jeolojik kökenli çizgisellik içeren haritaların oluşturulmasında avantaj taşımaktadır. Tüm bakış yönlerini kapsayan BGKH’dan elde edilen çizgisellikler diğer haritalardan elde edilen çizgiselliklere göre inceleme alanındaki faylarla daha fazla çakışma sunmaktadır (Şekil 10b).Bu haritadan elde edilen çizgisellikler genellikle doğu-batı gidişlerinde yoğunlaşmakta, ancak yöredeki diğer fayları da temsil edecek gidişler vermektedir. Çizgisellik haritalarının oluşturulmasında GKH’ların yanı sıra Profil-büklüm haritası (Şekil 11a) ve Eğim değişimi (slope gradient) haritası (Şekil 11c) da kullanılmıştır. Bu haritalar yine SYM görüntüsünden uygun CBS metotları kullanılarak 10x10 metre çözünürlükte oluşturulmuştur. Oluşturulan bu haritalardan da çizgisellik haritası türetilmesi için, diğer görüntülere benzer şekilde filtreler uygulanmış ve önceden tanımlanan eşik değerler kullanılmıştır. Profil büklüm haritasından türetilen çizgisellik haritası (Şekil 11b), yönelim açısından inceleme alanındaki fayları temsil edecek şekilde BKB-DGD ve KKD-GGB gidişlerinde yoğunlaşmıştır. Ancak arazide belirlenen faylar ile genel olarak çakışmamıştır.

Şekil 11: İnceleme alanının Profil büklüm haritası (a) ve ilişkin çizgisellikler (b) ile Eğim değişimi Haritası (c) ve ilişkin çizgisellikler (d) 140 OTOMATİK ÇİZGİSELLİK HARİTALARI

CBS VE UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE KONYA BATISININ ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ HAZIRLANMASI VE YAPISAL ANALİZİ

Eğim değişimi haritasına göre inceleme alanının doğu kesimi yatay veya yataya yakın konumdayken batı kesimlerinin eğimi10-550 arasında değişmektedir (Şekil 11c). Eğim değişimi haritasından türetilen çizgisellik haritası yönelim açısından arazi fayları ile en fazla uyuşum göstermektedir (Şekil 11d). Benzer bir şekilde arazi fayları ile de en fazla çakışmayı Eğim gradyanı haritasından türetilen çizgisellikler sağlamaktadır. Arazide haritalanan fayları ve otomatik olarak oluşturulan çizgisellik haritalarını karşılaştırmak için kullanılan diğer bir yöntem de bunların yönelimlerinin karşılaştırılmasıdır. Bu nedenle uydu görüntüsü ve SYM haritalarından türetilen çizgiselliklerden doğrultu ve doğrultuuzunluk gül diyagramları hazırlanmıştır (Şekil 12 ve 13).

Şekil 12: Otomatik çizgisellik haritaları ve inceleme alanında haritalanan fayların doğrultularına ait gül diyagramları Google Earth görüntüsünden türetilmiş çizgiselliklere ait gül diyagramı KD-GB egemen gidişli bir yönelim vermektedir (Şekil 12a). Landsat ETM-7 uydusu 5. Band görüntüsüne ait gül 141 OTOMATİK ÇİZGİSELLİK HARİTALARI

CBS VE UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE KONYA BATISININ ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ HAZIRLANMASI VE YAPISAL ANALİZİ

diyagramı ortalama olarak doğu-batı gidişli egemen bir çizgisellik deseni sunmaktadır (Şekil 12b). Doğu ve Batı BGKH’larından elde edilen çizgisellikler ise K-G ve KB-GD gidişli egemen çizgisellik gidişi vermektedir (Şekil 12c ve d).

Şekil 13: İnceleme alanındaki faylara ve otomatik oluşturulmuş çizgiselliklere ilişkin doğrultuuzunluk gül diyagramları

142 OTOMATİK ÇİZGİSELLİK HARİTALARI

CBS VE UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE KONYA BATISININ ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ HAZIRLANMASI VE YAPISAL ANALİZİ

Tüm bakış yönlerini kapsayan çizgiselliklere ait gül diyagramı egemen olarak D-B gidişli bir yönelim sunmaktadır (Şekil 12e). Profil büklüm haritasından türetilmiş çizgiselliklere ait gül diyagramı ise BKB-DGD egemen bir dağılım verir (Şekil 12 f). Eğim değişimi haritasına ilişkin gül diyagramı ise egemen olarak D-B gidişli çizgisellik vermektedir (Şekil 12 f). Çalışma alanındaki haritalanan faylara ilişkin gül diyagramı ise yine egemen olarak D-B ve KKD-GGB gidişli egemen bir yönelim sunmaktadır (Şekil 11g). Gül diyagramları incelendiğinde arazi faylarının gidişleri ile sırasıyla Eğim değişimi, bütün bakış yönlerini kapsayan BGKH ve Landsat ETM-7 5. Band görüntüsüne ait çizgisellikler uyuşum içindedir (Şekil 12b, e, g ve h). Hazırlanan doğrultu-Uzunluk gül diyagramları da benzer bir uyuşumu kanıtlamaktadır (Şekil 13a-h). Bu diyagramlara göre hazırlanan çizgiselliklerin toplam uzunluğu Landsat ETM-7 için 727 km, Google Earth görüntüsü için 753 km, arazide haritalanan fayların uzunluğu 991 km, tüm BGKH için 1898 km, doğu BGKH için 2920 km, batı BGKH 2935 km, Profil-büklüm haritası için 2695 ve Eğim değişimi haritası için 2993 km olarak bulunmuştur (Şekil 13a-h). Bu verilere göre en fazla uzunluk Eğim değişimi haritasına ait çizgiselliklerden elde edilmiştir (Şekil 13g).

5. SONUÇLAR Uydu görüntüsü ve SYM kullanılarak hazırlanan görüntülerden elde edilen çizgiselliklerin arazide belirlenen faylar ile karşılaştırılması, bu çizgiselliklerin az veya çok uyuşum içinde olduğunu göstermektedir. Hazırlanan otomatik çizgisellik haritaları arazide saptanan faylar ile karşılaştırıldığında, bunlardan Eğim Değişimi ve tüm bakış yönlerini kapsayan Bütünleşik Gölgeli Kabartma haritasının daha fazla çakıştığı görülmüştür. Ayrıca, Eğim Değişimi çizgisellik haritasının yönelim açısından da arazi verileriyle daha fazla uyuştuğu belirlenmiştir. Otomatik olarak hazırlanan çizgisellik haritalarına ilişkin gül diyagramları, arazide ölçülen fay sistemlerinin gidişine uygun olarak doğu-batı egemen gidişi vermiştir. Eğim Değişim haritasından elde edilen çizgisellikler ise bölgedeki her iki fay sistemini de temsil edecek şekilde bir yönelim sunmuştur.

6. KAYNAKÇA Abdullah, A., Akhir, J. M., & Abdullah, I. (2010). The extraction of lineaments using slope image derived from digital elevation model: Case study of Sungai Lembing-Maran area, Malaysia. Journal of Applied Sciences Research, 6(11), 1745-1751. Abdullah, S. N., & Abdoh Ghaleeb, A. (2013). Landsat ETM-7 for lineament mapping using automatic extraction technique in the SW part of Taiz Area, Yemen. Global Journal of Human-Social Science Research, 13(3). Aksoy, R., & Eren, Y. (2004). Konya Fay Zonu. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 19(2), 49-60. Eren, Y. (1993). Konya kuzeybatısında Bozdağlar masifinin otokton ve örtü birimlerinin stratigrafisi, Türkiye Jeol. Kur. Bült, 36, 7-23. Eren, Y. (1996). Sille-Tatköy (Bozdaglar masifi-Konya) kuzeyinde Alpin öncesi bindirmeler49. Türkiye Jeoloji Kurultayı, Bildiriler, 163-169. Eren, Y. (2001). Polyphase Alpine deformation at the northern edge of the Menderes–Taurus block, North Konya, Central Turkey. Journal of Asian Earth Sciences, 19(6), 737-749. Eren, Y. (2003a). Konya bölgesinin depremselliği. Türkiye Petrol Jeologları Derneği, Haymana-Tuzgölü-Ulukışla basenleri uygulamalı çalışma (Workshop), Özel. Eren, Y. (2003b). Yazır fayının (Konya) neo-tektonik Özellikleri. Mühendislik Bilimleri Dergisi,, Pamukkale Üniversitesi, 9(2), 237-244. Eren, Y. (2017, 3-6 Mayıs). Konya Bölgesinde Miyosen Kuvaterner Yaşlı Havzalardaki Bindirme Fayları. Uluslar Arası Katılımlı 40.Yıl Jeoloji Sempozyumu, Adana. 143 SONUÇLAR

CBS VE UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE KONYA BATISININ ÇİZGİSELLİK HARİTALARININ HAZIRLANMASI VE YAPISAL ANALİZİ

Eren, Y., Kurt, H., Rosselet, F., & Stampfli, G. M. (2004). Palaeozoic deformation and magmatism in the northern area of the Anatolide block (Konya), witness of the Palaeotethys active margin. Eclogae Geologicae Helvetiae, 97(2), 293-306. Explorer, U. E. (2017). EarthExplorer. Available from Internet: http://edcsns17.cr.usgs.gov/ NewEarthExplorer, 122. Ganguly, K., & Mitran, T. (2016). Delineation and assessment of Central Indian Suture through lineament extraction approach using Remote Sensing and Geographic Information System. Geocarto International, 31(3), 308-327. Göğer, E., & Kıral, K. (1969). Kızılören dolayının jeolojisi. MTA rapor(5204). Hobbs, B. E., Means, W. D., & Williams, P. F. (1976). An outline of structural geology: Wiley. Hobbs, W. H. (1904). Lineaments of the Atlantic border region. Bulletin of the Geological Society of America, 15(1), 483-506. Jacques, P. D., Machado, R., & Nummer, A. R. (2012). A comparison for a multiscale study of structural lineaments in southern Brazil: LANDSAT-7 ETM+ and shaded relief images from SRTM3-DEM. Anais da Academia Brasileira de Ciências, 84(4), 931-942. Koçyiğit, A. (1984). Güneybatı Türkiye ve yakın dolayında levha içi yeni tektonik gelişim. Türkiye Jeoloji Kurumu Bülteni, 27(1), 1-16. Madani, A. A. (2001). Selection of the optimum Landsat Thematic Mapper bands for automatic lineaments extraction, Wadi Natash area, south eastern desert, Egypt. 22nd Asian Conference on Remote Sensing. Masoud, A., & Koike, K. (2006). Tectonic architecture through Landsat-7 ETM+/SRTM DEM-derived lineaments and relationship to the hydrogeologic setting in Siwa region, NW Egypt. Journal of African Earth Sciences, 45(4-5), 467-477. Okay, A. I., & Tüysüz, O. (1999). Tethyan sutures of northern Turkey. Geological Society, London, Special Publications, 156(1), 475-515. Özcan, A., Göncüoğlu, M., Turhan, N., Uysal, S., Şentürk, K., & Işık, A. (1988). Late Paleozoic evolution of the Kütahya-Bolkardağ belt. METU Journal of Pure and Applied Science, 21(1/3), 211-220. Sedrette, S., & Rebaï, N. (2016). Automatic extraction of lineaments from Landsat Etm+ images and their structural interpretation: Case Study in Nefza region (North West of Tunisia). Journal of Research in Environmental and Earth Sciences, 4, 139-145. Suzen, M., & Toprak, V. (1998). Filtering of satellite images in geological lineament analyses: an application to a fault zone in Central Turkey. International journal of remote sensing, 19(6), 11011114. Varas, O. T. P. (2006). Lineament extraction from digital terrain models: case study San Antonio del Sur area, south-eastern Cuba. https://www.google.com/intl/tr/earth

144 KAYNAKÇA

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ Gökhan Açıkbaş * *

Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, MYO, Makine ve Metal Teknolojiler Bölümü, Metalürji Program, Merkez, Bilecik gokhan.acikbas@bilecik.edu.tr * Sorumlu Yazar

1. GİRİŞ Bu çalışmada alçı kalıp kurutma sisteminin değerlendirilmesi ve alçı kalıplar için uygun kuruluk değerlerinin tespit edilmesi çalışmaları istatistiksel metotlar kullanılarak incelenmiştir. Kurutma sisteminde mevcut aksaklıklar ve sorunlar tespit edilip giderilerek, kurutmaya giriş tonajı yarı kapasiteye düşürülerek, kurutma ısıtıcı verimi arttırılarak ve kalıp yerleşim düzeni değiştirilerek kurutma süresinin belirli bir miktar kısaltılabileceği ve kuruluk değerinin arttırılabildiği tespit edilmiştir.

1.1. Alçı Alçı uzun yıllar seramik ürünlerin şekillendirilmesinde kullanılan temel malzeme olmuştur. Alçının hazırlanmasında kullanılan hammadde alçı taşıdır(Wiss, Camp & Ladoo, 1999). Alçı değişik bölgelerde değişik saflıklarda yataklanmış doğal oluşumlu bir kayaçtır. Bu kayaç bünyesinde %20 civarında kimyasal olarak bağlanmış su içerir. Alçıtaşı öğütülüp ısıtıldığında bünyesindeki suyun yaklaşık olarak ¾’ünü kaybeder ve genel adıyla kalsine alçı ya da plaster of paris denilen yapıya dönüşür. Kalsine edilmiş olan bu alçı tekrar su ile karıştırıldığında akışkan bir kütle halini alır ve isteğe göre kalıplanır veya şekillendirilebilir. Kalsinasyon esnasında kaybettiği suyunu tekrar kazanması nedeniyle sertliğini tekrar kazanır. Sonuçta, elde edilen kalıbın seramik endüstrisinde önem kazanmasının sebebi, diğer doğal minerallerden farklı olarak kullanıcının isteğine ve şartlara göre gözenek miktarı, adsorpsiyon karakteristiği ve mukavemetin değiştirilebilmesidir(Wiss, vd., 1999).

1.2. Alçıtaşı(Jips) Birçok mineraller gibi jips de doğada teorik saflık derecesinde bulunmaz. Ticari olarak elde edilebilecek kayaçların saflığında (%65 ile %99 arasındaki değişen) ki bunlarda kireçtaşı ve silika gibi suda çözünmeyen değişik safsızlıklar içerir. Böylesi kaynaklardan elde edilen malzemelerde doğal olarak günden güne değişik saflıklarda değişim görülür. Bu sebeple seramik endüstrisinde kullanılacak alçının kaynağının seçiminde yüksek saflıktaki alçı yatakları önem kazanmıştır(Wiss, vd., 1999). Jips doğada iki temel formu olan kalsiyum sülfat (CaSO4.2H2O) ve anhidrit (CaSO4) formlarında bulunur. Anhidrit form kimyasal olarak bağlanmış su içermez ve bu sebeple kimyasal işlemlere tabi tutulmadan alçı hazırlamasında kullanılmaz. Bu iki mineralde normal sıcaklık ve basınçlarda kararlıdır. Fakat jips yüksek sıcaklıklarda kararlı değildir. Kristal suyunu kısmen kaybedebilir ve oda sıcaklığında su ile bağlanarak tekrar jips oluşturacak şekilde hidrate olur(Wiss, vd., 1999).

145 GİRİŞ

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

1.3. Alçıdan Yarı Hidrat Üretimi Alçının yapısında bulunan suyun kısmen uzaklaştırılması ile elde edilen malzemeye yarı hidrat(CaSO4.1/2H2O) denir. Döküm, kalıp ya da seramik alçısı diye tanınan yarı hidrat,  ve β yarı hidratı veya bunların karışımı olan alçıdır. Yarı hidratlar suya karşı hassas oldukları için su ile karıştırıldıkları zaman bağlayıcı özellik kazanırlar(Işıkçı, 1996). β yarı hidrat, alçının 120-160 oC’de normal atmosfer şartlarında pişirilmesi sonucu elde edilir. Kısa, yuvarlak pirinç tanesine benzeyen kristallerden oluşmuştur ve fazla suya ihtiyaç duyar. Uzun donma süreli olup yapısı itibariyle yüksek yüzey alanına sahiptir. Süngerimsi yapıda gözenek ve çatlaklar ihtiva eder(Avdan, 1997).  yarı hidrat, alçının 160-180 oC’de basınçlı buhar atmosferinde pişirilmesi sonucu elde edilir. İnce, uzun iğnemsi kristallerden oluşmuştur ve β yarı hidrata göre daha az suya ihtiyaç duyar. Sıkı bir iç yapıya sahiptir. Yoğunluğu β yarı hidratın yoğunluğundan daha fazladır(4). Anhidrit-III, alçının 180-240 oC’de ısıtılması sonucu oluşur. Su ile çok kolay birleşerek yarı hidrat veya alçıya dönüşebilme özelliğine sahiptir, havadaki nemle bile bu olayı gerçekleştirebilir. Ortorombik sistemde kristalleşir. Uygun koşullarda su ile birleştiğinde yoğun ve yüksek dayanımlı kütle oluşturur(Avdan, 1997). Anhidrit-II, alçının 300-400 oC’ye ısıtılması sonucu oluşur. Suda çözünme ve su ile katılaşma özelliği yoktur. Priz yapabilmesi için içerisine katkı maddeleri ilave edilmesi gereklidir. Çimento üretiminde katkı malzemesi olarak kullanılır(Işıkçı, 1996). Anhidrit-I, alçının 850-900 oC’ye ısıtılması ile elde edilir. Bileşiminde CaO oranı yüksektir. Suyla karşılaştığı zaman diğerlerine göre daha yavaş katılaşır. Bu katılaşma sonunda ise daha yoğun, sert ve dayanıklı bir kütle oluşur(Avdan, 1997).

1.4. Alçı Kalıp Üretimi Alçı kalıp için, jips minerali öğütme işlemine tabi tutulur. Belirli bir tane boyutuna getirilen tanelerin neminin giderilmesi amacıyla kurutma işlemi yapılır. Nemi uçurulan jipsin kuruma işleminden sonra yarı hidrat eldesi için kalsinasyon işlemi uygulanır. Kalsinasyon ile jipsteki 3/2 mol su bünyeden uzaklaştırılır ve β yarı hidratı oluşur. Ancak basıncın etkisiyle ve/veya kalsinasyon rejiminin ve sıcaklığın iyi ayarlanamaması durumunda β yarı hidratının yanında  yarı hidratı, anhidrit-III, II ve I oluşabilir veya jips dönüşüme uğramadan kalabilir. Elde edilen β yarı hidratı belirli oranda su ile karıştırılır. Bu karıştırma işlemine başlamadan önce şunlar yapılmalıdır. Su, karışımın yapılacağı bir kaba konur. Karışım için gerekli miktardaki yarı hidrat, karışımın miktarına göre 1 ile 4 dakika içerisinde homojen bir şekilde suyun içine boşaltılır. Boşaltılan yarı hidratın tam olarak su tarafından ıslatılabilmesi için 1-2 dakika beklenir. Daha sonra elle veya pervaneli karıştırıcı ile karışım miktarına göre 3-10 dakika karıştırma işlemi yapılır. Uygun karıştırma süresi karışım viskozitesinin kremsi kıvama geldiği noktadır. Alçı dökümü yapılacak olan kalıba dökülerek katılaşması için beklenir. Katılaşan alçı kalıbından çıkarılarak gerekli bölgelerine rötuş yapılarak kurutma işlemine tabi tutulur. Kurutma işleminin süresi, kurutma fırınına, kurutma sistemine, sıcaklığa, nem, vb. özelliklere bağlı olarak değişir(Kocadağ, 2000, Kura, 1993).

1.5. Alçının Sıcaklık ve Nem Karşısındaki Davranışı Kurutmada alçının dikkate alınacak en önemli özelliği, sıcaklığa karşı hassasiyetidir. Bilindiği gibi alçı ortam şartlarına bağlı olarak(nem, sıcaklık ve hava akımına) kalsinasyona uğrayarak döküm alçısı özelliğini kaybedip üretimde maddi kayıplara neden olabilir. Bu kayıplara ileride değinilecektir. Burada alçının güvenli bir şekilde kurutulması için literatürde verilmiş sıcaklık ve nem ilişkisini gösteren grafik incelenecektir. Şekil 1’den de görüldüğü gibi ortam nem değerine bağlı olarak kurutma içinde kullanılabilecek maksimum sıcaklık değeri görülmektedir. Güvenli bölge alçının kalsinasyona uğramadan kurutulabileceği kurutma şartlarını göstermektedir(Usg, 2016). 146 GİRİŞ

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

Şekil 1: Alçı nem-sıcaklık ilişkisi(Usg, 2016)

1.6. Alçının % Kuruma ve Mukavemet İlişkisi Döküm alçısından homojen sonuçların ve optimum fiziksel özelliklerin eldesi, döküm alçısının iyi bir şekilde kurutulması ile olur. Bu durum döküm alçısındaki fazla suyun ortama transferi ile sağlanır. Şekil 2’de döküm alçısından uzaklaşan su ile birlikte basma mukavemetindeki artış görülmektedir. %93 su uzaklaşma düzeyine kadar alçı mukavemeti az bir artış gösterirken bu değerden sonra mukavemette çok hızlı bir artış görülmektedir(Usg, 2016).

Şekil 2: Alçı kalıptan uzaklaştırılan fazla su yüzdesi ile basma mukavemeti arasındaki ilişki(Usg, 2016)

147 GİRİŞ

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

1.7. Kurutma Kurutma işlemi katılardan, gazlardan ve sıvılardan su veya diğer sıvıların giderilmesidir. İstenen niteliğe haiz mamul eldesin de minimum enerji sarfiyatı ve maksimum kuruma hızının sağlanabilmesi, kurutma işlemi ve kurutucu seçiminde dikkat edilmesi gereken en temel özelliktir. Katı bir maddeden kuruma sırasında aynı zamanda iki durum birden gerçekleşir. Katı içindeki sıvının buharlaşması için ısının kurutulmak istenen maddeye transfer edilmesi ve içyapıda sıvının ve buharın geçişiyle meydana gelen kütle transferi işlemidir. Hem ısı hem de kütle transferi işlemleri kuruma hızının çözümlenmesinde kullanılan önemli parametrelerdir. Yaygın olarak kullanılan kurutucu sistemlerin bazıları, akışkanlaştırılmış yatakta kurutma, mor-ötesi radyasyon kurutma, iletimle kurutma, kızılötesi kurutma, vakumda kurutma, dondurarak kurutma, karıştırmalı yatakta kurutma, kızgın buhar atmosferinde kurutma, döner kurutucu, tünel kurutucu, püskürtmeli kurutucu, taşınım kurutucu, kabinet ve kompartıman kurutucu ve mikrodalga kurutmadır. Mikro-dalga esaslı enerji son yıllarda çeşitli endüstrilerde ve laboratuarlarda; örneğin, gıda, kâğıt, inşaat malzemeleri, metalürji sanayi ile çevreye yönelik olarak radyoaktif atık ve hastane atıklarının zararsız duruma getirilmesinde kullanılmaktadır. Mikrodalga ısıtmaları, bilinen diğer ısıtma yöntemlerinden farklıdır. Mikrodalga ile ısıtmada, ısıtma hacimseldir ve kütlenin her noktasında başlar ve merkezinden başlayıp dışarı doğru yayınan bir olguya dönüşür. Isıtma işlemi çok hızlı olup, ısıtma hızı kolaylıkla ayarlanabildiğinden denetimi kolaydır. Mikrodalga enerjisi özellikle ön ısıtmalar, son kurutma ve susuzlaştırma işlemleri için çok uygundur. Kimi kimyasal reaksiyonlar ve fiziksel işlemler, ergitme, jelleşme ve benzeri reaksiyonlar için de mikrodalga ısıtma uygundur. Mikrodalga ısıtma uygulamalarında; sıcak hava dolaşımının, kızılötesi ve vakum sistemleri ile birlikte çalışma olanağı olduğundan, işlemin ekonomisi ve kurutmanın verimi işletme ve yatırım giderleri açısından düşmekte, böylelikle işlemin verimi artmaktadır. Süreç denetimi diğer yöntemlere göre daha hızlı yapılabilmektedir. Mikrodalga ısıtma sıcaklığına anında müdahale edilerek ve mikrodalga gücü değiştirilmekte, böylelikle ısıtma hızlı şekilde denetim altına alınabilmektedir. Denetim işlemi; hızlı, hassas ve etkilidir. Kurutma ve dehidrasyon işlemlerinde mikrodalga kullanılmasının, kurutma ve dehidrasyon sıcaklığını düşürdüğü ve bu işlemler için harcanan enerjiyi dikkate değer bir biçimde azalttığı gözlemlenmiştir (Zhang & Binner, 1996, Murfin & Binner, 1998, Glouannec, Lecharpentier & Noel, 2002 Ratanadecho, Aoki & Akahori, 2001, Skansi & Tomas, 1995).

1.8. Kurutma Metotları Kurutma metotları ısıtma şekline ve ısının bünye içerisine transfer ediliş yöntemine bağlıdır. Nemli ürüne ısı transferi iletim(kondüksiyon), ısı yayılımı(konveksiyon) veya kurutma radyasyonuyla olabilir(Ratzenberger, 1997, König, 1998). 1.8.1. Kondüksiyon ile Kurutma Eğer ürünün soğuk nemli parçası doğrudan sıcak yüzeye temas edecek şekilde yerleştirilirse, ısıtılmış nem kavlamış sıcak yüzeyden çıkamaz. Bunun yerine maddenin daha soğuk yerlerine göç eder ve er geç serbest nem yüzeyden kaçar. Parçanın büyük olduğu yerde bu etki istenmeyen geniş nem gradyantları meydana getirir. Çok büyük şekiller için çok yavaş kurutma gerekecektir(Ratzenberger, 1997, König, 1998). 1.8.2. Konveksiyon ile Kurutma Nemli ürün etrafındaki sıcak hava sirkülâsyonu parçaları ısıtır ve konveksiyon sirkülasyonuyla buharlaşmış suyu uzaklaştırır. Bu iki etki buharlaşmayı engelleme yönünde eğilim gösterir. Böylece: ➢ Su, buhara dönüştükçe potansiyel ısı absorpsiyonu ürün yüzey sıcaklığını düşürür. ➢ Üründen su buharlaştıkça yüzeydeki kısmi basınç doygunluğa erişir. Nem uzaklaştırılmadıkça, kuruma oranı azaltılır ve kuruma sonlanır. 148 GİRİŞ

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

Konveksiyonla kurutmanın avantajı şudur ki; yüzeyden su buharlaşıp uzaklaştıkça içerden nemin kapiler göçü ile yer değiştirilir. Bununla birlikte eğer çok fazla eğer çok fazla ısı uygulanırsa suyun buharlaşması er geç nemi içeriye taşır. Böylelikle nemin uzaklaşması engellenir(Ratzenberger, 1997, König, 1998). 1.8.3. Radyasyon ile Kurutma Isı görünür ışığa benzer dalga şekilli bir enerji formudur. Bir sıcak yüzeyden daha soğuk bir bünyeye radyasyonla ısı transferi, iletim veya konveksiyon yönteminden daha etkilidir. Su molekülleri kızıl ötesini emer ve enerjiyi tutar. Sonuç olarak kızıl ötesi kaynaklardan transer iletim ve konveksiyondan üç kat daha fazladır. Isıtma daha hızlı ve daha düzgündür(Ratzenberger, 1997, König, 1998).

1.9. Kurutucu Sistem Çeşitleri Kurutma mamul içindeki su moleküllerinin değişik yöntemler yardımı ile mamulden dışarı alınması işlemidir. Aşağıda çeşitli sistemlerde kullanılan kurutma yöntemleri gösterilmiştir(Zhang & Binner, 1996, Murfin & Binner, 1998, Glouannec, Lecharpentier & Noel, 2002 Ratanadecho, Aoki & Akahori, 2001, Skansi & Tomas, 1995, Günerhan, 2005). Kurutma işleminin gerçekleştirilmesinde kullanılan yöntemler; ➢ Morötesi Radyasyon Kurutma Elektro-magnetik radyasyon ile işlem gerçekleştirilir. Monomer esaslı kaplamalar ile boyar maddeler ultraviyole radyasyon etkisi kullanılarak kurutulur. Yüksek yatırım maliyeti gerektirir. ➢ İletimle Kurutma Bu kurutmada, ısıtma işleminin yapıldığı yüzey ile temas gerçekleşir ve malzemenin fazlaca ısınmasını engellemek, ısıtma işleminin homojen bir şekilde gerçekleşmesini sağlamak için gerekli önlemler yerine getirilmelidir. Özellikle kâğıt endüstrisinde kullanılır. Yüksek yatırım ve işletme maliyeti söz konusudur. ➢ Kızılötesi-Radyant Kurutma Gerekli ısıl radyasyon, kızıl-ötesi lambalar, buhar-ısıtmalı kaynaklar ve elektrik kullanılarak ısıtılmış yüzeyler tarafından sağlanır. Buradaki işlemle malzeme yüzeyine yakın bölgeler ısınma gerçekleştiğinden özellikle ince ve levha türünde malzemelerin kurutulması için uygundur. Özellikle tekstil, kağıt vb. gibi üzerinde motif bulunan ürünlerin kurutulma işleminde kullanılır. ➢ Dondurarak Kurutma Malzeme dondurulduktan sonra kimyasal nem alıma işleminin bulunduğu yere veya düşük sıcaklık yoğuşturucusunun bulunduğu ve bununla bağlantılı olan yüksek vakumlama işleminin uygulandığı kısma alınır. Dondurma işlemi yapılan malzemeye iletim ya da kızılötesi radyasyon ile ısı geçişi sağlanır. Bu sırada su süblimleşir, yoğuşur ya da nem çekici madde tarafında absorblanır. Serum, meyve suları, sebze, et ve süt üretiminde kullanılır. ➢ Vakumda Kurutma Vakumla kurutma suyun düşük basınçlarda kaynama sıcaklığının düşmesi (erken buharlaşması) özelliği kullanılarak sağlanır. Kağıt sanayinde kısmen kullanılmaktadır. ➢ Karıştırmalı yatakta kurutma Titreşim özellikli raf ya da konveyör bant kullanılarak kurutulacak maddenin titreştirilmesi ile gerçekleştirilir. Benzer değerler üzerinde delik bulunan raf veya konveyör üzerindeki yatağın kısmi akışkanlaştırılması ile de sağlanabilir. Hububat, vb.lerinin kurutması için uygundur. ➢ Püskürtmeli kurutucular

149 GİRİŞ

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

Bu sistemde sıcaklığın yüksek olduğu kurutma odasına malzeme bir püskürtücü sistem ile taşınır. Sistemdeki gaz sıcaklığı 93oC-760oC aralığında değişmektedir. Kahve, sabun, süt tozu ve deterjan gibi malzemelerin üretiminde kullanılır. ➢ Döner kurutucu Bu teknikte kurutucu sistemin ısıtılması direkt ya da endirekt olabileceği gibi hava akımına paralel ya da ona zıt akımlı gerçekleştirilebilir. ➢ Kamara kurutucu Kamara tekniğinde, kurutucu sisteminde kurutma işlemi yapılacak malzemenin temas yüzeyi arttırılacak şekilde kurutma raflarına konur. Normal çalışma koşullarında çıkış havasını kurutucuya tekrar göndermek ekonomik bir yoldur. ➢ Mikrodalga kurutma Burada (900-5000Mhz) arasında yüksek frekans değerlerine sahip güç kaynağı kullanılır. Mekanizma merkez bölgesinin ısıtılması ile diğerlerinin tersine iç bölgelerden dış bölgelere sıvı akışını sağlar. Genelde şerit şeklindeki ince malzemeler için uygulanır(Zhang & Binner, 1996, Murfin & Binner, 1998, Glouannec, Lecharpentier & Noel, 2002 Ratanadecho, Aoki & Akahori, 2001, Skansi & Tomas, 1995, Günerhan, 2005).

2. AMAÇ Alçı kalıp kurutma sisteminin değerlendirilmesi, alçı kalıplar için uygun kuruluk değerlerinin tespit edilmesi ve istatistiksel metotlarla incelenmesi hedeflenmiştir.

3. MALZEME VE METOT 3.1. Kurutma Sistemini Etkileyen Parametrelerin Belirlenmesi Bu bölümde kurutma sistemini etkileyen parametreler incelenecektir. Temel parametre olarak, ➢ Alçı Kalıp ➢ Kurutma Koşulları, baz alınarak kuruma değerini etkileyen parametreler belirlenecektir. Kuruluk Değerini Etkileyen Parametreler, ✓ Alçı-Su Karışım Oranı ✓ Alçı Nem Oranı ✓ Alçı Taşı Karışım Oranı ✓ Alçı İçindeki Yabancı Maddeler ✓ Karışım-Ortam Havası Nem Değeri ✓ Karışım-Ortam Havası Sıcaklık Değeri ✓ Fan Debisi ✓ Üfleme Hızı ✓ Kurutma içi Sirkülâsyon Fanları ✓ Isıtıcı Verimi ✓ Kurutma Isı Kayıpları ✓ Kurutma Ölçüm Aletleri ✓ Kurutma Programı ✓ Kalıpların Yerleşim Düzeni 150 AMAÇ

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

✓ Kalıp Yükleme Tonajı ✓ Kalıp Et Kalınlığı,

olarak belirlenmiştir.

Bu parametrelerden bazılarını değiştirmek, işletme için ekstra maliyet, üretimin durması vb. durumlara neden olacağı için, yalnızca kurutmayı önemli ölçüde etkileyen parametreler dikkate alınıp çalışmalar yapılacaktır. Bunu için istatistiksel analizler kısmında en önemli parametreleri belirlemede kullanılan sebep-sonuç matrisi kullanılarak seçim yapılacaktır. Bu seçime göre Tablo 1’de koyu renkli olan parametreler değerlendirilecektir. Tablo 1: Kurutma parametreleri Parametreler

Değerlendirilecek Olanlar

Alçı-Su Karışım Oranı

Hayır

Alçı Nem Oranı

Hayır

Alçı Taşı Karışım Oranı

Hayır

Alçı İçindeki Yabancı Maddeler

Hayır

Karışım-Ortam Havası Nem Değeri

Evet

Karışım-Ortam Havası Sıcaklık Değeri

Evet

Fan Debisi

Hayır

Üfleme Hızı

Hayır

Kurutma içi Sirkülâsyon Fanları

Hayır

Isıtıcı Verimi

Evet*

Kurutma Isı Kayıpları

Hayır

Kurutma Ölçüm Aletleri

Evet

Kurutma Programı

Evet

Kalıpların Yerleşim Düzeni

Evet*

Kalıp Yükleme Tonajı

Evet*

Kalıp Et Kalınlığı

Hayır

3.2. Uygun Kurutma Nem Değerinin Teorik olarak Belirlenmesi Kurutma işleminde son kurutma noktası olarak adlandırılan nem değeri her malzeme için farklı bir değer olarak karşımıza çıkmaktadır. Alçı için teoride kullanılan nem değeri %3,2 olarak literatüre geçmiştir. Alçı içinde bulunan nem değeri %3’ün altında kalması durumunda alçıyı oluşturan moleküller arasındaki kimyasal bağlar kırılmakta ve alçının mukavemeti ile beraber su emme özelliği de ortadan kalkmaktadır. Böyle bir durumda alçı yüzeyinde kırılmalar ve pul şeklinde dökülmeler olmaktadır. Buna alçının kalsinasyonu denmektedir. Kalıp olarak kullanılacak alçının kalsinasyona uğramaması gerekmektedir. Literatürde seramik sektöründe kullanılacak alçının kurutma çıkışında %8 nem ihtiva etmesi gerekmektedir. Aksi takdirde ortama alındıklarında doğal nem verme işlemi devam ettiğinden dolayı bulunduğu ortamın şartlarına göre (sıcaklık, nem, hava sirkülasyonu, vs.) alçı yüzeyinden hızlı nem atma gerçekleşmekte buda yüzeyde oluşan film tabakasının hızlı şekilde atılmasından dolayı kalıbın heterojen bir yapıya dönmesine neden olmaktadır. Böyle bir durumda ilk dökümde kalıp yüzeyi çamurun içerdiği suyu hızlı bir şekilde emer fakat iç yüzeyindeki nem oranı dengesiz olduğundan dolayı zamana ve kalıp yüzeylerindeki farklı nem değerlerine göre farklı hızda emiş oluşmaktadır. 151 MALZEME VE METOT

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

Buda kalıptan alınan mamulün dengesiz nem değerine sahip olmasına sebep olur. Mamulde ortama çıktıktan bir süre sonra kılcal çatlaklar oluşmasına ve ürün ıskartaya ayrılmasına neden olur. 3.2.1. Minimum Değerin Teorik olarak Hesaplanması Doğada bulunan alçı taşının içinde, semihidratlar, dihidratlar ve impuriteler bulunmaktadır. Alçı taşının 150-160 0C’de kalsinasyonu ile alçı elde edilir. Reaksiyon aşağıdaki şekildedir. CaSO4.2H2O Alçı Taşı



CaSO4.1/2H2O

150-160 0C

Alçı

3/2H2O Uzaklaştırılan Su

Alçının döküm alçısı olarak kullanılabilmesi için içine değişik katkı elemanları eklenmektedir. Alçıya, dökümde kullanılacak kıvamına göre uygun su miktarı ile karıştırma işlemi yapılır. Aşağıda 1,35 kıvama uygun alçı miktarı ve su miktarı görülmektedir. Alçı Taşı Mol Ağırlığı: 172 gr/mol Alçı Mol Ağırlığı:

145 gr/mol

H2O(su) Mol Ağırlığı: 18 gr/mol Kıvam: Alçı / Su = 135kg / 100kg = 1,35 kıvam (235 kg dökülebilir alçı) 1,35 kıvam için yapılan hesaplamalar aşağıda verilmektedir. CaSO4.1/2H2O oranı(ağ.): 1,35 (135 kg) Eklenen H2O oranı(ağ.): 1,00 (100kg) 

A(CaSO4.1/2H2O) + B(H2O) Alçı

C(CaSO4.2H2O)

Karıştırma

Alçı Taşı

D(H2O) Kurutulacak Su

Kullanılan Alçı Taşı % : 57,45 Alçı Oluşumu için Verilen Su % : 10,70 Kurutulacak Olan Maksimum Su % : 31,85 Kurutulacak Olan İdeal Su % : 26,4 + max.3

3.3. Kurutma Fırını Görüntüsü ve Yerleşim Planı Alçı kalıp kurutmaların gerçekleştirildiği kurutma fırınının önden görünümüne ait Şekil 3’de ve fırına kalıpların yerleşim düzenine ait görüntü Şekil 4’de verilmektedir.

Şekil 3: Kurutma fırının önden görünümü

152 MALZEME VE METOT

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

Şekil 4: Kurutma fırınına kalıp yerleşim planı

3.4. Kurutma Çalışmaları ve Bulguların Değerlendirilmesi Daha önceden yapılmış çalışmalarda, Taşıyıcı altında kurumaya arttırmaktadır.(Örn.%27  %28)

göre

taşıyıcı

üstünde

kuruma,

kuruma

derecesini

Küçük kalıplar, aynı şartlarda büyük kalıplara göre daha fazla kuruma göstermektedir. (Örn. %26,5%28-29) Mevcut durumun değerlendirilmesinin yapılabilmesi için bir adet kurutmada denemeler yapılmıştır. Kurutmaya giren kalıp kodları ve kurutma içi yerleşim planı, Şekil 5 gösterilmektedir. B1-1 ve A1-1’de B1, A1 Birinci Deneme olduğunu B1-1, A1-1: -1’ler i.inci denemede değerlendirilen kalıp numarasını göstermektedir. Deneme-1 Büyük Kalıplar: B1-1, B1-2, B1-3 Küçük Kalıplar: A1-1, A1-2, A1-3

Şekil 5: Taşıyıcıda büyük ve küçük kalıp yerleşimi X’li bölgeler yerleşimin yapıldığı bölgeleri simgelemektedir. (1, 6, 10, 15, 19, 24) 1ü: 1 nolu bölge üst kısım 6a: 6 nolu bölge alt kısmı simgelemektedir. 153 MALZEME VE METOT

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

3.4.1. Deneme-1, Mevcut Durum Analizi Mevcut durum değerlendirmesinde, kurutma içine 100 adet kalıp yüklenmiştir. Kurutma içindeki tonaj ~ 22,450 kg dır. Değerlendirme yapabilmek için küçük ve büyük boyutlu kalıpların her birinden 3 adet olacak şekilde 6 adet kalıp seçilmiştir. Bu kalıplar dökümden kurutma sonuna kadar takip edilmiştir. Kurutma denemesi için alınmış altı adet kalıba ait % kuruma sonuçları Tablo 2’de verilmiştir. Sonuçlardan da görüldüğü, I.

Küçük kalıpların büyüklere göre daha fazla kuruma gösterdiği teyit edilmiştir. Bu durum farklı boyutta ve formdaki kalıpların kurutmasında dikkate alınmalıdır.

II.

Kapı kenarındaki kalıpların istenilen kuruluk değerine ulaşmadığı görülmektedir. Yapılan inceleme sonunda kapılarda kaçakların olduğu tespit edilmiştir.

III.

Kalıpların taşıyıcıda üst bölgede olmasının daha fazla kuruma sağladığı teyit edilmiştir.

IV.

Kurutucu arka ve orta bölgelerinin daha iyi bir kuruma sergilediği görülmektedir. Bunun nedenin yapılan incelemede kapı kenarındaki aşınmaya bağlı olan ısı kaçaklarının, vb.lerin kapı önlerinde kurumayı etkilemesi olduğu söylenebilir.

72. saatte alınan ölçümlerden kalıp kurumalarının azalan bir artış gösterdiği görülmektedir. Küçük kalıpların daha kısa zaman zarfında ~90 saatte %26,4 set değerine ulaşabilecekleri söylenebilir. Tablo 2: Deneme-1, % kuruma sonuçları

Bu durumda, ikinci kurutma denemesi öncesi, 

Kurutmadaki mekanik ve elektronik aksamların kontrolü yapılacak.



Kurutma kapılarının sızdırmazlığı sağlanacak

154 MALZEME VE METOT

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

3.4.2. Deneme-2 Kurutma içine 92 adet kalıp yüklenmiştir. Kurutma içindeki tonaj ~ 23,575 kg dır. Kurutma denemesi için alınmış altı adet kalıba ait % kuruma sonuçları Tablo 3’de verilmiştir. A: Küçük Kodlar: A2-1, A2-2, A2-3 (6, 15, 19 nolu bölümler alt taraf) B: Büyük Kodlar: B2-1, B2-2, B2-3 (1, 10, 24 nolu bölümlerde üst tarafta) Sonuçlardan da görüldüğü gibi,  Kapı izolasyonu ve yerleşimin yeniden düzenlemesi sonucunda kuruma yüzdesinin %1-2 arasında artış gösterdiği görülmektedir.  Bu sonuçlardan kurutma süresinin ~%10 kısaltılabileceği ve kalıpların ideal bir kuruma sergileyeceği söylenebilir. Tablo 3: Deneme-2, % kuruma sonuçları

Bu durumda, üçüncü kurutma denemesi öncesi,  Kurutma içine yüklenen tonaj miktarı %50 azaltılacaktır. 3.4.3. Deneme-3 Kurutma içine yüklenen tonaj miktarı, %50 azaltılarak çalışma yapılmıştır. Kurutma içine 48 adet kalıp yüklenmiştir. Kurutma içindeki tonaj ~ 11,850 kg dır. Kurutma denemesi için alınmış altı adet kalıba ait % kuruma sonuçları Tablo 4’de zamana bağlı % kuruma değerleri Tablo 5’de verilmiştir. A: Küçük Kodlar: A3-1, A3-2, A3-3 (6, 15, 19 nolu bölümler alt taraf) B: Büyük Kodlar: B3-1, B3-2, B3-3 (1, 10, 24 nolu bölümlerde üst tarafta)

155 MALZEME VE METOT

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

Tablo 4: Deneme-3, % kuruma sonuçları

Tablo 5: Deneme-3, zamana bağlı % kuruma sonuçları

Sonuçlardan da görüldüğü gibi, Yarı tonajda yüklenmesine rağmen kalıpların kuruma yüzdesinin çok fazla artmadığı görülmektedir. Yarı tonajda ürünlerin kuruma süresinin mevcut zamana göre %15-20 arası kısaltılabileceği belirlenmiştir. Fakat bu seferde çift şarj yapılması gerekmektedir. Bunun muhtemel nedeni alçının su vermeye yönelik difüzyon katsayısının çok düşük olması olduğu söylenebilir. Bu durumda, dördüncü kurutma denemesi öncesi,  Kurutma sistemi ısıtıcı gücü %50 arttırılarak deneme yapılacaktır. 3.4.4. Deneme-4 Isıtıcı Gücü %50 arttırılarak çalışma yapılmıştır. Kurutma içine 96 adet kalıp yüklenmiştir. Kurutma içindeki tonaj ~ 22,945 kg dır. Kurutma denemesi için alınmış altı adet kalıba ait % kuruma sonuçları Tablo 6’de zamana bağlı % kuruma değerleri Tablo 7’de verilmiştir. A: Küçük Kodlar: A4-1, A4-2, A4-3, A4-4, A4-5, A4-6 (6, 15, 19 nolu bölümler alt taraf) 156 MALZEME VE METOT

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

B: Büyük Kodlar: B4-1, B4-2, B4-3, B4-4, B4-5, B4-6 (1, 10, 24 nolu bölümlerde üst tarafta) Tablo 6: Deneme-4, % kuruma sonuçları

Tablo 7: Deneme-4, zamana bağlı % kuruma sonuçları

Sonuçlardan da görüldüğü gibi,  72 saatte kalıpların kuruduğu görülmektedir.  Isıtıcı gücü arttırmak, kalıp miktarını azaltmaya göre kurutmadaki süreyi %10-15 daha fazla azaltmakta, mevcut duruma göre de %20-25 daha fazla azaltmaktadır. Tabii ki burada ısıtıcı güç artınca oluşan maliyetlerde hesaba katılmalı ve ilerideki işletme aksiyonlarına göre bu durun değerlendirilmedir.

4. İSTATİSTİKSEL HESAPLAMALAR VE DEĞERLENDİRMELER Elde edilen veriler aşağıda belirtilen istatistiksel araçlar kullanılarak değerlendirilmiştir.  Süreç Akış Diyagramı  Sebep-Sonuç Matrisi  Hipotez Testi  Varyans Analizi

157 İSTATİSTİKSEL HESAPLAMALAR VE DEĞERLENDİRMELER

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

4.1. Süreç Akış Diyagramı Alçı kalıp sürecine ait tüm adımlar Şekil 6’da gösterilmiştir. İlk aşamada, alçı ve su, işletme karışım oranlarına göre dökülecek kalıp ağırlıklarına göre tartılmakta, ilk olarak su ilave edilmiş kovaya sonrasında alçı elenerek yüklenmektedir. Daha sonra hava kabarcıkların uzaklaşması için vakum altında alçının özelliklerine göre belirlenen sürelerde uygun bir karıştırıcı uç(gemi pervanesi vb.) ile belirli bir hız ve sürede yapılan karıştırma işlemine tabi tutulmaktadır. Karıştırma sonrası hızlı bir şekilde işletmedeki polimer kalıplara dökülerek alçının donması beklenmekte, donma süreci sonlandığında alçı kalıplar çıkarılarak rötuş işlemine gerçekleştirilmektedir. Ortamda belirli bir süre bekleyen kalıplar kurutma fırınında kurutularak ve sonrasında stok alanında belirli bir süre bekletilip nem dengesi sağlandıktan sonra üretim planına bağlı olarak dökümhanelere götürülerek döküm işlemine hazır hale getirilmektedir.

Şekil 6: Alçı kalıp üretim akış diyagramı

4.2. Sebep Sonuç Matrisi Sebep-sonuç matrisinde kalıp kurutmada etkili olan parametreler puanlanarak en önemli etkiye sahip olanlar belirlenmektedir. Tablo 8’de kalıp kurutmaya ait parametreler ve puanları verilmiştir, çalışmada incelen parametreler bold karakter kullanılarak gösterilmiştir.

158 İSTATİSTİKSEL HESAPLAMALAR VE DEĞERLENDİRMELER

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

Tablo 8: Sebep sonuç matrisi verileri

4.3. Hipotez Testi Örnekleme teorisi, ana kütle parametrelerinin tahminlenmesinin yanında, istatistiksel hipotezlerin gerekli şekilde test edilmesini de sağlamaktadır. Yorum içeriğinin olduğu istatistikte geleneksel karar alma işlemi olarak hipotez testi, örneklem bilgilerinden yararlanarak bu örneklemin çekildiği ana kütlenin bir ve ya daha fazla parametresi hakkında yorum yapma olanağı verir. Yani hipotez testleri bir örneklem ortalaması ile bu örneklemin çekilmiş olduğunu düşündüğümüz ana kütle ortalaması etrafındaki farkın anlamlı olup olmadığını (yani belirgin ve önemli bir farkın olup olmadığını) araştırmamızı sağlayan bir testtir.

159 İSTATİSTİKSEL HESAPLAMALAR VE DEĞERLENDİRMELER

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

Eğer iki ana kütlenin ortalama değerleri arasındaki fark ile ilgileniyorsak; bu ana kütlelerden çekilen örneklemlerin ortalamalar arasındaki farka ait hipotez testlerini gerçekleştirerek, farkın doğru olup olmadığını anlayabiliriz. Bu çalışmada, ➢ Küçük ve büyük kalıpların % kuruluk ortalaması arasındaki ilişkinin durumu ➢ Küçük ve büyük kalıp % kuruluk ortalamasının %26,4’den büyük olması durumu, için hipotez testleri yapılacaktır. 4.3.1. Küçük Kalıp % Kuruluk Değeri Ortalaması ile Büyük Kalıp % Kuruluk Değeri Ortalaması Arasındaki İlişkinin Bulunması Hipotez testine ait sonuçlar Tablo-9’da verilmiştir. Tablo 9: Hipotez testi, küçük ve büyük kalıp % kuruluk değeri arasındaki ilişki

160 İSTATİSTİKSEL HESAPLAMALAR VE DEĞERLENDİRMELER

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

Büyük kalıp ve küçük kalıp %kuruluk değerlerine yönelik kutu diyagramı Şekil 7 verilmiştir. Sonuç olarak küçük kalıpların daha iyi bir kuruma davranışı sergilediği görülmektedir.

Şekil 7: Küçük ve büyük kalıplar arasındaki ilişkiyi gösteren kutu diyagramı 4.3.2. Küçük Kalıp % Kuruluk Değeri Ortalamasının Kalıp Kurutma için Alt Kritik Değer olan % 26,4 Seviyesinden Yüksek Olması Durumu Değerlendirilmesi Hipotez testine ait sonuçlar Tablo-10’da verilmiştir. Tablo 10: Hipotez testi, küçük kalıp % kuruluk değeri ortalamasının kalıp kurutmasında alt kritik değerden büyük olduğunu

161 İSTATİSTİKSEL HESAPLAMALAR VE DEĞERLENDİRMELER

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

Küçük kalıp % kuruluk değerlerine yönelik histogram Şekil 8 ve kutu diyagramı Şekil 9 verilmiştir. Sonuç olarak küçük kalıpların % kuruluk ortalamaları kalıp kurutmasında alt kritik değer olan %26,4 den büyük olduğu hipotez testiyle gösterilmiştir.

Şekil 8: Küçük kalıp kuruluk değerlerine ait histogram görüntüsü

Şekil 9: Küçük kalıp %kuruluk değerlerine ait kutu diyagramı 4.3.3. Büyük Kalıp % Kuruluk Değeri Ortalamasının Kalıp Kurutma için Alt Kritik Değer olan % 26,4 Seviyesinden Yüksek Olması Durumu Değerlendirilmesi Hipotez testine ait sonuçlar Tablo-11’da verilmiştir. 162 İSTATİSTİKSEL HESAPLAMALAR VE DEĞERLENDİRMELER

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

Tablo 11: Hipotez testi, büyük kalıp % kuruluk değeri ortalamasının kalıp kurutmasında alt kritik değerden büyük olduğunu

Büyük kalıp % kuruluk değerlerine yönelik histogram Şekil 10 ve kutu diyagramı Şekil 11’de verilmiştir. Sonuç olarak büyük kalıpların % kuruluk değeri ortalamaları kalıp kurutmasında alt kritik değer olan %26,4 den büyüktür. Şekil’de büyük kalıplara ait histogram ve sonuçlardan görüldüğü gibi bir adet kalıp kuruluk değeri limitlerin dışında olsa da, değerlendirmede ortamlalar ele alındığı için bu durum gözden kaçmakta ve kalıplar istenilen değerin üzerinde kurumuş gözükmektedir.

163 İSTATİSTİKSEL HESAPLAMALAR VE DEĞERLENDİRMELER

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

Şekil 10: Büyük kalıp kuruluk değerlerine ait histogram görüntüsü

Şekil 11: Büyük kalıp %kuruluk değerlerine ait kutu diyagramı

4.4. Varyans Analizi Verilere ait değerlerin ortalama çevresindeki dağılımını ölçmek için en geniş biçimde kullanılan nicelikler varyans ve varyansın karekökü olan standart sapmadır. Varyans değeri, ortalama 164 İSTATİSTİKSEL HESAPLAMALAR VE DEĞERLENDİRMELER

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

değerden örneklem değerlerinin çıkarılmasıyla bulunan sapmaların karelerinin ortalaması alınarak belirlenir. Bir çalışmada veri kümesini anlatan iki farklı özellikten bir tanesi aritmetik ortalama, bir diğeri de varyanstır. Karşılaştırma yapılacak olan ortalamalar ikiden fazla olduğunda varyans analizi yapılır. Varyans analizinin çok sayıda çeşidi vardır. Bu çalışmada en yalın olan tek yönlü varyans analizi hesaplamalarda kullanılmıştır. İkiden çok bağımsız olarak gruplandırılmış verilerinin değerlendirilmesinde tek yönlü varyans analizi kullanılır. Buradaki tek yön ifadesi, grupları birbirinden ayıran tek özellik olduğu, ya da grupların tek değişkeninin değerleri ile ayrıldığı anlamına gelir. 4.4.1. Küçük Kalıpların Kurutma Bölgelerine Göre % Kuruluk Verilerinin Tek Yönlü Varyans Analizi ile İncelenmesi Küçük kalpların kalıp kurutma sistemindeki bölgelere göre varyans analizine ait veriler Tablo 12’de verilmiştir. Tablo 12: Küçük kalıpların bölgelere göre varyans analizi verileri

➢ Bölgelere göre küçük kalıp kuruluk değerlerinin karşılaştırıldığı kutu diyagramı şekil 12’de, bölgelere göre küçük kalıp kuruluk değerlerinin karşılaştırıldığı kişisel veri dağılım diyagramı ise Şekil 13’de verilmiştir. Sonuç olarak, varyans analizine bakıldığında bölgelere göre % kuruluk değerlerinde bir fark olmadığı görülmektedir. Şekil 12 ve 13’deki veriler incelendiğinde Şekil 4’deki yerleşim düzenine göre ön bölgelerden arka bölgelere gidildikçe % kuruluk değerinin arttığı görülmektedir.

165 İSTATİSTİKSEL HESAPLAMALAR VE DEĞERLENDİRMELER

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

Şekil 12: Bölgelere göre küçük kalıp kuruluk değerlerinin karşılaştırıldığı kutu diyagramı

Şekil 13: Bölgelere göre küçük kalıp kuruluk değerlerinin karşılaştırıldığı kişisel veri dağılım diyagramı

166 İSTATİSTİKSEL HESAPLAMALAR VE DEĞERLENDİRMELER

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

4.4.2. Büyük Kalıpların Kurutma Bölgelerine Göre % Kuruluk Verilerinin Tek Yönlü Varyans Analizi ile İncelenmesi Büyük kalpların kalıp kurutma sistemindeki bölgelere göre varyans analizine ait veriler Tablo 13’de verilmiştir. Tablo 13: Büyük kalıpların bölgelere göre varyans analizi verileri

Bölgelere göre küçük kalıp kuruluk değerlerinin karşılaştırıldığı kutu diyagramı şekil 14’de, bölgelere göre küçük kalıp kuruluk değerlerinin karşılaştırıldığı kişisel veri dağılım diyagramı ise Şekil 15’de verilmiştir. Sonuç olarak, varyans analizine bakıldığında büyük kalplarda bölgelere göre % kuruluk değerlerinde bir fark olmadığı görülmektedir. Şekil 14 ve 15’deki veriler incelendiğinde Şekil 4’deki yerleşim düzenine göre arka bölgelerden ön bölgelere gidildikçe % kuruluk değerinin azaldığı görülmektedir.

167 İSTATİSTİKSEL HESAPLAMALAR VE DEĞERLENDİRMELER

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

Şekil 14: Bölgelere göre büyük kalıp kuruluk değerlerinin karşılaştırıldığı kutu diyagramı

Şekil 15: Bölgelere göre büyük kalıp kuruluk değerlerinin karşılaştırıldığı kişisel veri dağılım diyagramı

4.5. İstatistiksel Sonuçların Değerlendirilmesi i.

Sebep-sonuç matrisi ve kurutma sistemi incelendiğinde, kurutma çalışmalarının yürütülebileceği eksik noktalar ve mevcut imkânlarla yapılabilecekler ilk etapta, ➢ Kurutmada mekanik ve sistemsel aksaklıkların giderilmesi 168 İSTATİSTİKSEL HESAPLAMALAR VE DEĞERLENDİRMELER

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

➢ Kurutma tonajının değiştirilmesi ➢ Isıtıcı veriminin değiştirilmesi ➢ Yerleşim düzeninin değiştirilmesi ii.

şeklinde olduğu belirlenmiştir.

Küçük kalıp % kuruluk değeri ortalaması ile büyük kalıp % kuruluk değeri ortalaması arasındaki ilişkinin bulunması yönelik hipotez testinden, ➢ Küçük kalıpların % kuruluk ortalamalarının büyük kalıpların % kuruluk ortalamalarından farklı olduğu ve sonuçlardan da görüldüğü gibi küçük kalıpların daha fazla kuruma gösterdiği belirlenmiştir. Şekil 7’deki kutu diyagramında da bu durum açık bir şekilde görülmektedir.

iii.

Küçük kalıp % kuruluk değeri ortalamasının kalıp kurutma için alt kritik değer olan % 26,4 seviyesinden yüksek olması durumu değerlendirilmesi ➢ Küçük kalıpların % kuruluk ortalama değerinin kalıp kurutmasında alt kritik değer olan %26,4 den büyük olduğu belirlenmiştir. Sırasıyla Şekil 8 ve 9’daki histogramdan ve kutu diyagramından tüm verilerin %26,4 değerinden büyük olduğu görülmektedir. Büyük kalıp % kuruluk değeri ortalamasının kalıp kurutma için alt kritik değer olan % 26,4 seviyesinden yüksek olması durumu değerlendirilmesi

iv.

➢ Büyük kalıpların % kuruluk değeri ortalamaları kalıp kurutmasında alt kritik değer olan %26,4 den büyüktür. Şekil 10 ve 11’de büyük kalıplara ait histogram ve kutu diyagramından da bu durum görülmektedir. Fakat % kuruluk değeri ortalaması alt değerin üstünde olmasına rağmen bir adet kalıp kuruluk değerinin limitlerin dışında olduğu tespit edilmişitr. Değerlendirmede ortamlalar ele alındığı için bu durum gözden kaçmakta ve kalıplar istenilen değerin üzerinde kurumuş gözükmektedir. Küçük kalıpların kurutma bölgelerine göre % kuruluk verilerinin tek yönlü varyans analizi ile incelenmesi

➢ Varyans analizine bakıldığında bölgelere göre % kuruluk değerlerinde bir fark olmadığı görülmektedir. Şekil 12 ve 13’deki veriler incelendiğinde Şekil 4’deki yerleşim düzenine göre ön bölgelerden arka bölgelere gidildikçe % kuruluk değerinin arttığı görülmektedir. Büyük kalıpların kurutma bölgelerine göre % kuruluk verilerinin tek yönlü varyans analizi ile incelenmesi

vi.

➢ Varyans analizine bakıldığında bölgelere göre % kuruluk değerlerinde bir fark olmadığı görülmektedir. Şekil 14 ve 15’deki veriler incelendiğinde Şekil 4’deki yerleşim düzenine göre arka bölgelerden ön bölgelere gidildikçe % kuruluk değerinin azaldığı görülmektedir.

5. GENEL SONUÇLAR VE ÖNERİLER •

Aksaklıkların tespit edilip giderilmesi ve yapılan denemeler sonucunda sürelerde % 6 ile 25 arasında süre kısaltma imkânın olduğu tespit edilmiştir. Bu durum özellikle yoğun üretimin olduğu zamanlarda değerlendirilebilir.

•

Yapılan denemeler sonucu kalıp kuruluğun maksimum mukavemet değerinin elde edildiği % kuruluk değerine yaklaştığı görülmektedir. Bu durum işletmede bu kalıplardan daha fazla yarı mamul alınmasını sağlayıp verimliliği arttıracaktır.

•

Tonaj azaltma sonucunda kuruluk değeri artış göstermiştir. Fakat enerji maliyetleri ölçülemediği için elde edilen süre kısaltma ve üretimdeki verimlilik artışının maliyet karşılaştırması yapılamamıştır.

•

Isıtıcı güç artışı kuruma değerini en çok etkileyen faktördür fakat tonaj azaltmasındaki gibi bir maliyet karşılaştırması yapılamadığı için etkisi tam olarak tespit edilememiştir. 169 GENEL SONUÇLAR VE ÖNERİLER

ALÇI KALIP KURUTMA SİSTEMİNİN VE KURULUK DEĞERLERİNİN İSTATİSTİKSEL İNCELENMESİ

•

3. ve 4. denemelerden, ısıtıcı güç arttırmanın daha fazla etkili olması sistemde enerji kaybının yüksek olduğunu ve bu nedenle sistemin yeniden gözden geçirilmesi gerektiğini göstermektedir.

•

Bir sonraki proje döneminde enerji maliyetlerini de içerek şekilde sistem değerlendirilmesinin yapılması kurutma verimliliğinin değerlendirilmesi açısından daha etkili olacaktır.

6. KAYNAKÇA Wiss, J. E., Camp, T. P., & Ladoo, R. B. (1930). Gypsum plaster in the ceramic industries. Journal of the American Ceramic Society, 13(5), 287-314. doi: 10.1111/j.11512916.1930.tb16271.x Işıkçı, C., (1996). Alçıpan ve alçı ürünleri. 1.Ulusal Alçı KongresiBildirileri, 161-171. Avdan, B.H., (1997). Alçı taşının mineralojisi, alçı çeşitleri, fazların oluşumu ve analiz. II. Ulusal Alçı Kongresi Bildirileri, 25-30. Kocabağ, D., (2000) Seramik sanayinde alçı kalıp uygulaması. II. Ulusal Alçı Kongresi Bildirileri, 152-173. Kura. H., (1993). Seramik Üretiminde Alçı, Model ve Kalıp Şekillendirme Ders Notları (1st ed.). İstanbul, Mimar Sinan Üniversitesi United States Gypsum Company. (2016, May 15). 2016 Drying plaster casts usg plasters special solution report. Retrieved from https://www.usg.com Zhang, Y., & Binner, J. (2002). Enhanced casting rate by dynamic heating during slip casting. Journal of the European Ceramic Society, 22(1), 135-142. doi: 10.1016/S09552219(01)00243-6 Murfin, A. M., & Binner, J. G. P. (1998). Thermally enhanced slip casting of alumina ceramics. Ceramics international, 24(8), 597-603. doi: 10.1016/S0272-8842(97)00062-X Glouannec, P., Lecharpentier, D., & Noel, H. (2002). Experimental survey on the combination of radiating infrared and microwave sources for the drying of porous material. Applied Thermal Engineering, 22(15), 1689-1703. doi: 10.1016/S1359-4311(02)00071-6 Ratanadecho, P., Aoki, K., & Akahori, M. (2001). Experimental and numerical study of microwave drying in unsaturated porous material. International Communications in Heat and Mass Transfer, 28(5), 605-616. doi: 10.1016/S0735-1933(01)00265-2 Skansi, D., & Tomas, S. (1995). Microwave drying kinetics of a clay-plate. Ceramics International, 21(3), 207-211. doi.org/10.1016/0272-8842(95)90911-2 Ratzenberger, H. (1986). Possibilities for reducing the drying sensitivity of ceramic raw materials. Ziegelindustry International, 594-599. König, R. (1998). Ceramic Drying: A Reference Book by Novokeram. Novokeram. Günerhan, H. (2005). Endüstriyel kurutma sistemleri. Türk Tesisat Mühendisleri Derneği Dergisi, 36(13), 1-10.

170 KAYNAKÇA

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA Gökhan Açıkbaş * * Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, MYO, Makine ve Metal Teknolojiler Bölümü, Metalürji Program, Merkez, Bilecik gokhan.acikbas@bilecik.edu.tr * Sorumlu Yazar

1. GİRİŞ Bu çalışmada seramik sağlık gereçleri üretiminde yarı mamul ürünlerin kuruma davranışı üzerine farklı işletme koşullarının ve seramik yarı mamulün kuruma davranışında etkili parametrelerin (ortam nemi, sıcaklığı ve hava akımı) laboratuar ve ortam koşullarındaki etkisinin araştırılması amaçlanmıştır.

1.1. Seramik Sağlık Gereci Seramik sağlık gereçleri ürünleri, kaolin, kil, kuvars ve feldspat gibi inorganik hammaddelerin belirli bir reçeteye uygun olarak karıştırılması, akışkan bir çamur haline getirilmesi ve daha sonra bu akışkan çamurun alçı kalıba döküm, basınçlı kalıba pompalanması vb. gibi farklı yöntemlerle şekillendirilip 1180-1250 oC’ de sıcaklarda 10-20 saatlik bir sürede pişirilerek sertleştirilmesi suretiyle elde edilen ve su emme değeri ağ.% 0,75’in altında olan ürünlerdir(Türkiye Kalkınma Bankası A.Ş., 2005). Teknik adı vitrifiye olan seramik sağlık gereçleri üç bileşenli seramik grubuna girmektedir. seramik sağlık gereci ürünleri kullanım alanlarına ve kullanım işlevlerine göre sınıflandırılır. Bu ürünler, banyo, tuvalet, mutfak gibi alanlarda kullanılan lavabo, eviye, klozet, rezervuar, bide helataşı, pisuar, duş teknesi vb. sırlı yada sırsız, beyaz yada renkli ürünlerin genel adıdır(TKBA,2015- König, 1998). Seramik sağlık gereci ürünleri kullanılan çamur tipi istisnalar dışında iki tiptir. En çok kullanılan çamur tipi vitreous china(klasik çamur) ve daha büyük ebatlı ürünlerde kullanılan ikinci tip çamur ise fine fire clay(şamotlu çamur) dur(König, 1998). Teknik anlamda seramik sağlık gereçleri ürünlerinden beklenen özellikler ISO-9001, TSE 605 standartlarına göre belirtilmiştir. Bu standarda göre bu ürünlerde, gözenek miktarının düşük olması bu nedenle de su emmenin çok düşük olması gerekir. Aynı zamanda bu ürünler koku yapmamalı, bakteri ve her türlü organizmayı bünyesinde barındırmamalıdır. Bunun dışında bu tür ürünlerden beklenen diğer özellikler; kir tutmaması ve kolay temizlenmesi, su emmemesi nedeniyle koku yapmaması, asit ve alkalilerden etkilenmemesi, aşınmaması, uzun ömürlü olması, ateşe dayanıklı olması şeklinde özetlene bilir. Seramik sağlık gereçleri üretimi, teknolojideki yeni gelişmelerle birlikte büyük sıçramalar göstermektedir. Ülkemizde de seramik sağlık gereçleri alanında üretim ve kapasitelerde önemli artışlar gözlenmekte ve dünya pazarındaki payımız artmaktadır. Bunda da ülkemizde kurulan seramik sağlık gereçleri firmalarının standartlara uygun üretim yapmada gösterdikleri özenin önemli bir payı vardır. Ülkemizdeki firmaların birçoğu TSE ve ISO belgesine sahip olup, ürünlerinde kaliteye önem vermektedirler. Dünyada seramik sağlık gereçleri alanında yapılan üretim miktarı 200 milyon adet civarında dır. 1990’lı yıllardan başlayarak seramik sağlık gereçleri üretimine bakıldığında sürekli bir yükseliş meydana gelmiş ve nüfus artışı ile birlikte bu ürünlerin kullanımındaki artış bu gelişmenin 171 GİRİŞ

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

temel nedenlerini oluşturmuştur. 1990’lı yıllar itibarı ile hızla gerçekleşen artışa rağmen 2000’li yıllarda büyüme yavaşlama sürecine girmiştir. Çin bu alanda dünyadaki en büyük üretici konumundadır. Dünyanın üretim üssü haline gelen bu ülkeyi sırasıyla Brezilya, Meksika ve Türkiye takip etmektedir(Türkiye Kalkınma Bakanlığı, 2015). 1.1.1. Seramik Sağlık Gereçlerinde Enerji Maliyetleri Seramik sağlık gereçlerindeki enerji maliyetleri baktığımızda en önemli maliyet kaleminin kurutma ve pişirme esnasında harcanan enerji olduğu görülmektedir(Şekil 1).

Şekil 1: Seramik sağlık gereçlerindeki enerji tüketiminin dağılımı(serel web) Bu nedenle yapılan çalışmalar bu kalemlerdeki maliyetleri düşürme odaklı olarak gerçekleştirilmektedir. Pişirme ve +Kurutma(+proses iklimlendirme) tüm enerji maliyetinin %90’nını oluşturmaktadır. Toplam Seramik Sağlık Gereçleri üretim maliyetindeki enerjinin yeri %20-30 arasında değişmektedir(Serel web - Ryan, 2013). 1.1.2. Seramik Sağlık Gereçlerinde Kullanılan Hammaddeler Seramik sağlık gereçleri üretiminde gövde bileşeni olarak kullanılan hammaddeler ağırlıklı olarak birkaç ana bileşen ve birkaç küçük mineral karışımından oluşur. Fonksiyonel açıdak bu hammaddeleri plastik(özlü), plastik olmayan(özsüz) ve yardımcı hammaddeler olarak üç başlık altında gruplandırabiliriz. Kil ve kaolinler özlü hammaddeler, kuvars ve feldspatlar özsüz hammaddeler, baryum karbonat, cam suyu, sp-neu … vb. hammaddeler ise yardımcı hammaddelerdir(König, 1998 Fortuna, 2000). Kil ve kaolinler feldspatik kayaçların tabiat şartlarında kimyasal ve fiziksel etkisiyle bozunmasından meydana gelmişlerdir. Killer taşınma sırasında meydana geldiklerinden bu taşınma sırasında tabiat tarafından süzülmüşlerdir. Taşınmanın cinsine göre kil cevheri oranı yükselmiş buna karşılık taşındığı yol üzerindeki yabancı maddelerle ve bitki artıklarıyla karışmışlardır. Boyayıcı, demir oksitleriyle karışarak kırmızı ve gri renk almışlardır. Killer plastik olduklarından seramik yapının kuru mukavemetini artırırlar. Killerin en iyi kullanılış şekli üç cins veya daha fazla cins kili aynı zamanda kullanılmasıdır. Böylece herhangi birinin kalite değişikliğinde döküm çamuruna yapacağı tesir azalır. Plastiklik özelliği olmayan veya az olan kile özsüz kil denir. Genellikle özsüz killer kalıpta çabuk su verirler ve kalıba elverişsizdirler. Buna karşı mukavemetleri azdır. Bu takdirde muhakkak özlü kil ilavesi gerekmektedir. Killerin kimyasal yapıları tabakalı Alümina-hidrosilikat'tır. Kaolin’ler ise çamurun beyazlatıcısıdırlar ve seramik yapının iskeletini oluştururlar. Kaolin kristal suyunu 400-600 C arasında kaybeder. Sinterleşme noktası 1410 C, ergime noktası 1730 C civarındadır. İyi bir Kaolin’in Al2O3 miktarı %39 civarındadır(Serin, 2010 - Ryan, 2013 – Worrall, 2013 - Fortuna, 2000). Bir seramik yapının kil gibi plastik ve dolgu özelliği olan hammaddeler yanında kuvars gibi plastik olmayan ve yapıyı yüksek sıcaklıkta ayakta tutabilecek bir hammaddeye ihtiyacı vardır. Kuvars, yapının kuru küçülmesini azaltır, plastikliği düzenlemeye yardımcı olur ve pişme esnasında deformasyon olmaksızın gaz çıkışına izin verir. Kuvars'ın tabiatta çeşitli şekilleri vardır. Seramikte kullanılan Kuvars grubu hammaddeler genel olarak, Kuvars kumu ( Silika kumu ), Kuvarsit, Sileks, Flint Stone, Diyatomit …vb dir(Serin, 2010 - Ryan, 2013 – Worrall, 2013 - Fortuna, 2000). Tabiatta saf halde feldspat nadiren bulunur. Genellikle birbirine karışmış vaziyettedirler. Örneğin K-Feldspat , 172 GİRİŞ

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

Fe-oksit ve Kuvars'la birlikte Na-Feldspat'ta içerebilir. Saf K-Feldspat 1280ºC'de erir. Tabiatta karışık halde bulunduklarından dolayı belirli bir ergime noktaları olmayıp erime intervalleri (1160-1200ºC) vardır. Feldspat seramikte sinterleşmeyi ve vitrifikasyonu sağlamak amacıyla kullanılır. Pişme sırasında eriyerek erimeyen malzemeler arasındaki poroziteleri doldururlar. Mermerle karıştığında ergime intervalleri daha da düştüğünden sır üretiminde de kullanılır(Serin, 2010 - Ryan, 2013 – Worrall, 2013 - Fortuna, 2000). Şamot, kaolinin döner fırında yüksek sıcaklıkta (1350-1400 oC) pişirilmesi sonucu elde edilen bir endüstriyel hammaddedir. 20-25 yıl öncesine kadar ağırlıklı olarak refrakter sanayinde kullanılırken son yıllarda seramik sanayinde de yaygın olarak kullanılır hale gelmiştir(Şamot web). Şamot, FFC reçetelerinde yüksek sıcaklıklarda (1200-1250 °C) ürünlere deformasyona ve şekilsel bozukluklara karşı direnç sağladığı için büyük ebatlı ve karmaşık şekilli ürünlerde kullanılmaktadır. Şamot vitrifiye ürünlere böylece daha düşük deformasyon ve küçülme sağlamaktadır(Bilim Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, 2015). Çamurun ideal döküm özelliklerine, plastikliğe gelmesi için Sodyum silikat, Sp-Neu, Soda, CaCl2 ve Baryum Karbonat gibi yardımcı ilaveler kullanılır. Baryum karbonat, normal olarak çamur ortamında bulunan klor, sülfat gibi tuzlarla birleşerek onların zararlı etkilerini ortadan kaldırmak için kullanılır. Çünkü bu iyonlar çamurun reolojisini dolayısı ile son ürün verimliliğini etkiler. Özellikle sırda toplanma hatasını gidermek bu malzemenin kullanımının nedenlerinden biridir. Baryumlu bileşiklerinin sağlık açısından önemini belirtmekte fayda vardır. CaCl2 döküm özelliklerini(hızı…vb) için daha çok basınçlı ve FFC ürünlerinde kullanılan bir malzemedir. CaCl2 ince tane yapısına sahip örneğin Bulgar K2 kaolini gibi koloidal kil tanelerini içeren hammaddeleri floküle ederek kek geçirgenliğini arttırır böylece yarı mamul döküm hızını arttırmış olur. Genel olarak ince tane yapısına sahip hammaddeler daha iyi mukavemet ve plastisite sağlarken, iri tane yapısına sahip hammaddeler daha yüksek döküm hızı sağlamaktadırlar. Bu nedenle döküm hızı yüksek olan bünyeler düşük plastisite ve mukavemet verirler. Plastisite ve mukavemeti azaltmadan döküm hızını arttırmanın yolu çamur yapısındaki ince killeri flokule ederek geçirgenliği arttırma prensibine dayanır. Seramikte kullanılan kil ve kaolinlerin sedigraf tekniği ile 1 µm altındaki tane boyut miktarı %’si belirlenerek kullanılacak flokulant malzeme seçilir. Seramik sağlık gerecinde kullanılan VC ve FFC reçetesine ait hammadde ve oksit bileşimi Tablo 1’de verilmiştir. Tablo 1: VC ve FFC sağlık gereci ürün kimyasal kompozisyonları

1.1.3. Seramik Sağlık Gereci Çamuru Üretim Süreci Çamur hazırlama sürecinde firmaların bünyesinde 2 farklı çamur üretim tesisi bulunmaktadır. Bu tesisler dökümhanelerin ihtiyacı olan çamuru istenilen döküm özelliklerine getirerek stoklar ve 173 GİRİŞ

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

ihtiyaç durumunda şekillendirme bölümlerine(dökümhanelere) pompalarla gönderirler. Bu çamurlar VC (vitreous china) ve FFC (fine fired clay) dir. FFC çamuru genel olarak hem basınçlı kalıbla döküm yapan hemde klasik alçı kalıbla döküm yapan dökümhanelere aynı özellikte hazırlanır. Buradaki tek fark basınçlı kalıba verilirken çamur önce ısıtılarak tiksotropisi’nin 100 değerlerinden 110-115 değerlerine yani istenilen değerler aralığına çekilmesidir. FFC çamurunun bileşimi diğer işletme çamurlarından farklıdır. Reçetesinde molokit, şamot gibi refrakterlik karakteri yüksek hammaddeler içermesinden dolayı büyük boyutlu ürünlerin fırından deforma olmadan çıkmasına olanak sağlar. Fakat molokit ve şamot yapısında mullit, kuvars ve kristobalit fazlarını içermektedir. Kristobalit yüksek ısıl genleşme katsayısından dolayı istenmemesine rağmen yapıda bulunan mullit(özellikle) ve kuvars ürünün yüksek sıcaklıktaki deformasyonunu azatlığı için tercih edilir. Bu ürünler refrakter karakterlerinden dolayı daha poroz ürünler olup su emme değerleri daha yüksektir. VC çamur reçeteleri hemen hemen benzerdir. Önemli bir farklılık katılan ilave malzeme türü ve miktarlarında görülmektedir. Seramik Sağlık Gereci çamur üretim sürecine ait akım şeması Şekil 2’de gösterilmiştir.

Şekil 2: Seramik Sağlık Gereci Çamur Üretim Süreci

1.2. Seramik Sağlık Gereci Ürünlerinin Şekillendirilmesi Seramik sağlık gereçlerinde şekillendirme işlemi alçı ve plastik kalıplar olmak üzere iki şekilde gerçekleştirilmektedir. Hazırlanan çamur şekillendirilmek istenen ürünün özelliklerine uygun olan alçı ya da plastik kalıba dökülür yada pompalanır. Kalıplara uygun düzeneklerle ürünün istenilen 174 GİRİŞ

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

kalınlığı alıncaya kadar çamur beslemesi yapılır. İstenilen kalınlığı alan çamur kendi taşıyabilecek yaş mukavemete ulaştıktan sonra kalıptan çıkarılarak şekillendirme tezgahlarına konarak, uygun iklimlendirme koşullarında gerekli rötüş, delik açma, birleştirme vb. işlemlere tabi tutulur. Döküm yöntemiyle şekillendirme işlemi boş ve masif döküm olarak iki aşmada değerlendirilir. Eğer dökümcü oluşacak yarı mamulün et kalınlığını çamurun kalıp içerisinde bırakma süresi ve süre sonunda kalan çamurun boşaltması ile ilişkili olarak belirliyorsa bu döküm şekli boş döküm olarak adlandırılır ve bu dökümde çamur kalıbın tek bir yüzeyiyle temas halindedir. Üretilecek ürünün kalınlığı kalıba bağlı olarak belirleniyorsa yani çamur kalıp içerisinde kalıbın her iki yüzeyine de temas ediyorsa bu şekilde olan döküme masif döküm adı verilir. Seramik üretiminde form olarak basit ve üretimi yüksek ürün kodları genelde plastik(reçine) kalıplarda üretilirken, forma olarak daha karmaşık ve üretim adedi az olan ürünler alçı kalıplarda üretilmektedir(Fortuna, 2000 – Serin,2010).

1.3. Seramik Sağlık Gereci Yarı Mamulün Kurutulması ve Kurutma Türleri Kurutma işlemi, üründe kimyasal olarak bağlı olmayan suyun seramik bünyeden uzaklaştırılmasıdır. En yaygın kurutma metodu ise termal kurutmadır. Termal kurutmada; ısı transferi konveksiyon metodu ile yapılmaktadır. Aşağıda Şekil-3’de kil içindeki su türleri gösterilmektedir(Fortuna, 2000 – Serin,2010 – König 1998).

Şekil 3: Kil tabakarı arasındaki, (a) Por ve küçülme suyu, (b) por suyu, (c) absorbe suyu, (d) kuru kil, (König, 1998) Termal kurutmada ısı transferi konveksiyon metodu ile yapılmaktadır. Bu yöntemde kurutma havası yarı mamul içindeki nemi toplayarak egzos gazı olarak sistemden uzaklaşır. Kurutucularda gerçekleşen ısı transferi, kurutucu tipine bağlı olarak taşınım, iletim, ışınım veya bunların kombinasyonu biçiminde olabilir. Genelde ısı katı maddenin dış yüzeyinden iç kısımlara doğru geçer. Yalnızca yüksek frekanslı elektrik akımlı (mikrodalga) kurutmada yüksek sıcaklık katı maddenin içinde oluşturulur ve ısı dış yüzeye doğru akar. Bu esnada gerçekleşen kütle transferi ile de kurutma gerçekleşir. Yaş yarı mamul içindeki nem içeriği ne kadar düşük olursa yarı mamul yumuşaklığı o kadar azalacaktır. Bu da kurutma için gerekli enerjinin azalması ve kurutmanın daha kolaylaşması anlamını taşır. Kurutma prosesinde havanın ısıtılmasıyla beraber havadaki nem değeri düşmekte, havanın taşıyabileceği ısı ve malzemeden nem alma oranı artmaktadır. Isıtılan havanın malzeme yüzeyine çarptırılmasıyla malzeme yüzeyinde oluşan film tabakasından sürtünme vasıtasıyla nem alma işlemine kurutma prosesi adı verilir(Şekil-4).

175 GİRİŞ

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

Kuruma başladığında sirküle eden hava ile tüm yüzeyden su uzaklaşır. Kuruma hızı yüksekse yeterli miktarda suyun iç bölgeden dış bölgeye taşınımı mümkün olmaz. Kuruma ilerledikçe dış yüzey kuru iç yüzey yaş kalır. İç yüzey ve dış yüzey arasındaki çekme farkı %1-2’yi aşmamalıdır. Çekmedeki bu fark nem miktarı ile alakalıdır. Ürünün sıcaklığının artışı nem miktarı farkını azaltabilir. Ürünün sıcaklığı arttırıldığında suyun dinamik viskozitesi azalır (akışkanlık artar) içten yüzeye doğru suyu kapileri itme etkisi artar. Bigot eğrileri ile ürünün nemine bağlı olarak lineer çekme davranışı incelenir(König, 1998). Pek çok üreticiye ‘Ürünlerinizi elde ederken önemli aşamalar nelerdir?’ diye sorulduğunda; şekillendirme, sırlama, pişirme gibi aşamaları söylemeleri mümkündür. Ancak bahsedilmesi gereken bir diğer önemli aşama da kurutmadır. Basit olarak, kurutmanın amacı suyun üründen uzaklaştırılmasıdır. Kurutma sürecinde su, üründe şekil değişikliği, eğilme, çatlama oluşturmadan güvenli bir şekilde uzaklaştırılmalıdır. Kurutmada üç aşama vardır: •

Yüzeyde yada gözeneklerde bulunan, gevşek tutulan sular,

•

Mekanik bağlanan sular,

•

Kimyasal bağlanan sular.

Su – toprak karışımındaki tüm sular gevşek tutulan sulardır. Bu sular kolay uzaklaştırılır, çünkü toprak tanecikleri suyu emmezler. Kil bünyelerinde ise kil taneleri daha çok sıkışır ve kurutmada çekme gösterirler. Su uzaklaştığında, bünye boyutu gözeneklerde bulunan su miktarı ile orantılı olarak değişim gösterir. Üründe bir kenar diğer kenara göre daha çok kurur ise bunu görmek kolaydır. Daha hızlı kuruyan kenar diğer kenardan daha çok boyut değiştirir ve eğilme, çatlama hatalarına neden olur. Yüzeysel sular uzaklaştırıldıktan sonra, mekaniksel bağlanan suların uzaklaştırılması gerekir. Bu aşamaya gelindiğinde, kurutma hızının değişmesi mümkündür, çünkü eğilme yada çatlamaya yol açacak daha fazla çekme yoktur. Bu noktada, havanın hızı artırılabilir, sıcaklık yükseltilebilir, relatif nem düşürülebilir. Son aşamada, daha sıkı bağlanmış kimyasal bağlı sular uzaklaştırılmalıdır. Kurutma Hızının Kontrolü: Kurutma hızı üç parametre ile kontrol edilir. Bunlar : •

Havanın hızı ve yönü

•

Hava sıcaklığı

•

Havanın relatif nemi

Bu değişkenler ayarlanarak ürün yüzeyinden aynı miktarda suyun uzaklaştırılması sağlanabilir. Örneğin, suyun viskozitesi ürünün iç kısımlarında suyun hareketini etkiler; şayet su düşük viskoziteli ise, suyun ürün merkezinden hareketi daha kolaydır. Sıcaklık viskoziteyi düşürürse, sıcak ürün (yüksek hava sıcaklığı ile elde edilen ürün) biraz daha hızlı kuruma eğilimi gösterecektir. Daha büyük gözenekli ürün, sıcaklık yükseltilmeksizin kolay kuruyacaktır. Kil içermeyen ürünler bazen daha hızlı kurur ancak kil bünyelerindeki sular taneciklere mekaniksel yada kimyasal olarak bağlanmazlar. Kurutma teknolojisi, ürünün iç kısımlarındaki suların yüzeyine hareketini, yüzeydeki suyun buharlaşma hızı ile aynı hızda olacak şekilde sağlayacak yolların bulunmasıdır. Yüzeyden su oldukça kolay uzaklaştığından dolayı, bu kriter ayarlanması gereken suyun uzaklaştırılma hızıdır. Havanın relatif neminin kontrolü ve havanın hızının gerekli seviyede tutulması ile; suyun yüzeyden uzaklaştırılma hızını, suyun ürünün iç kısmından yüzeye ulaşma hızına indirmek mümkündür.

176 GİRİŞ

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

1.3.1. Kurutma Evreleri 1.3.1.1

Birinci Evre

Bu evrede ilk olarak yüzeyde bulunan su uzaklaşır(Şekil 4). Bu olayın gerçekleşebilmesi için yüzeyde bulunan nem tabakası içindeki buhar basıncının kurutma içinde bulunan havanın buhar basıncından yüksek olması gerekmektedir. Eğer bunun tersi gerçekleşirse ortamda bulunan nem mamule geçer. Malzemenin üzerine çarpan hava, taşıdığı ısı enerjisini mamule bırakmakta ve mamul üzerindeki film tabakasından doyma noktasına kadar nem almaktadır. Doyma noktasına ulaşan hava egzos edilerek yerine taze hava alınır. Alınan taze havanın nem oranı ne kadar düşük olursa mamulden nem alma kapasitesi o kadar artar. Mamulden alınan nem oranı kadar mamul üzerinde fiziksel küçülme meydana gelir. Yüzeyde kuruma gerçekleştikçe merkezden yüzeye doğru bir sıvı hareketi (por yapısı sayesinde kapiler etki ve basınç farklılığı nedeniyle) oluşacaktır. İlk kurutma fazında yüzeyden atılan su miktarı arttıkça nem dağılımı homojenlikten uzaklaşacaktır. Bu nedenle merkezden yüzeye doğru nem içeriği azalacak, mamul homojen yapıya geçmek için iç yüzeyinden dışa doğru sıvı akışı gerçekleşecektir. Kil tabakaları arasında bulunan serbest su uzaklaştıkça tabakalar birbirine yaklaşacak ve bu da yüzeyde küçülmeye neden olacaktır. Bu küçülmeye “kuru küçülme” adı verilmektedir(König,1998).

Şekil 4: Kurutma öncesi ve 1-2 Kurutma evresi kil yapısının görünümü 1.3.1.2

İkinci Evre

Bu evre kuru küçülmenin tamamlanmasından sonra başlar. Bu safha birinci kurutma safhasından farklıdır. İkinci kurutma safhasında tabakalar arasındaki suyun tamamına yakını uzaklaşacaktır. Bu aşamada buharlaşma seviyesi yüzeyden iç bölgeye doğru ilerler. İç bölgedeki suyu uzaklaştırmak için yani suyun yüzeye ulaşmasına engel olan difüzyon ve ısı iletimi direnci vardır. Suyun yüzeye doğru difüzyonunu sağlamak için enerjiye yani sıcaklığın arttırılmasına gereksinim vardır. Difüzyon mesafesi arttıkça suyu uzaklaştırmak için daha da fazla enerjiye ve ısıya ihtiyaç vardır. Difüzyon direnci, kil tabakaları ile su arasındaki kuvvetli bağdan kaynaklanmaktadır. Yüzey ile iç yüzey arasındaki mesafe arttıkça iletilen ısı miktarı düşmekte ve yüzeyler arasındaki sıcaklık farkı artmaktadır. Dolayısı ile mamul kalınlığı ısı iletim direncini oluşturmaktadır. Birinci ve ikinci kurutma safhalarındaki dirençlerin toplamı toplam kurutma direncini vermektedir. İkinci kurutma sonrasında nem oranı %2-4 arasında olduğunda yaş yarı mamul kurutmadan alınır ve kuru yarı mamul adını alır. 1.3.1.3

Üçüncü Evre

Bu safhada kil tabakaları arasındaki kristal su uzaklaşır. Bu safha sinterleme fırınında gerçekleşir.

177 GİRİŞ

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

1.3.2. Küçülme 1.3.2.1

Birinci Küçülme Evresi

Kuru küçülme ilk kurutma evresinde gerçekleşmektedir. İlk küçülme evresinde gerçekleşen hacimsel küçülme atılan suyun hacmine eşittir. Kil tabakaları birleştiğinde ilk evre tamamlanmış olur. 1.3.2.2

İkinci Küçülme Evresi

Kritik nem miktarının olduğu noktada yani sabit kurutma hızından düşüşün başladığı noktada ikinci safha başlamaktadır. Kil tabakalarına bağlı olan su ile ilk kurutma evresinde kalan bir miktar su (hacimce ~%2) bu safhada uzaklaşır. Bu evre sonrasında atılan suyun hacimsel küçülmeye etkisi çok daha azdır. Bunun nedeni yarı mamul içinde bulunan partiküllerin geometrik dizilişlerinin tamamlanmış olmasıdır. Bu noktada yarı mamul plastikliğini tamamen kaybetmiştir. 1.3.2.3

Üçüncü Küçülme Evresi

Bu evrede hacimsel küçülme yoktur. Kil tabakaların bağlı olan su tamamen uzaklaştırılır. 1., 2. ve 3. küçülme safhalarında gerçekleşen küçülmelerin toplamı toplam kuru küçülmeyi veri(König,1998). 1.3.3. İdeal Kurutma İdeal kurutmadaki amaç enerji tasarrufu için hızlı kurutma sağlansın, ama ürünün hasar görmemesi için de ürün genelindeki nem miktarı farklılıklarının da minimum olması istenmektedir. Yaş üründen suyun uzaklaştırılması için sıcak havanın termal enerjisi de minimum tutulmalıdır. Maalesef bu durum için kurutma odalarından kaynaklı engeller vardır. Egzos havasının (yani dışarıya atılan nemli havanın) doygunluk durumu kurutucunun ısı ihtiyacını direkt etkiler. Egzos havasının doygunlaşma durumu kurutucu içindeki havalandırma şiddeti arttıkça artar. Kurutma prosesi klimatik parametreler (sıcaklık, nem, hava akış hızı) değiştirilerek kontrol edilir. Lykow ve Komei kurutma hızına nem ve sıcaklığın etkisini araştırmışlardır. İlk ölçümlerinde hava akış hızı 2.14 m/s ve hava sıcaklığı 25 derece olarak sabit tutarak relatif nemi değiştirmişlerdir. Kuruma hızı 1 m2 yaş ürün yüzeyi için ölçülmüştür. Aşağıdaki şekilde sonuçlar verilmiştir. Havanın relatif nemi arttıkça, kuru havanın suyu absorplama kapasitesi gittikçe azalır. Bunun anlamı kuruma hızının azalmasıdır. İlk kuruma evresi boyunca (sabit kuruma hızının olduğu bölge) relatif nemin etkisi çok önemlidir. relatif nem %75.82den %17.7’ye azaldığında kuruma hızı 4 kat daha fazla artar. Ürünün nem içeriği %10’un altında ise, kuruma hızı kuru havanın relatif nemine bağlı değildir. Kurutma için kullanılan hava sıcaklığının kuruma hızına etkisini incelemişlerdir. Hava hızı sabit 2.14 m/s ve relatif nem %37.3’tür. Bu deneyler esnasında buhar miktarı (x) 15 derecede 4 gr H2O/kg.dr.a ve 45 derecede 23 gr H2O/kg.dr.a olmaktadır. Çünkü doygun buhar basıncı sıcaklıktan bağımsızdır. Aynı zamanda relatif nem aynı kaldığında sıcaklık artmasının anlamı ilk kurutma evresinde kuruma hızının artmasını ifade eder. Ürünün nemi azaldığında bile sıcaklık kuruma hızına etkisini muhafaza eder. Halbuki ürünün nemi %10’un altında olduğunda relatif nemin kurumaya etkisi azalıyordur. Ürünün nemi azalırken sıcaklığın kurumanın artmasına etkisi relatif nemden daha fazladır. Ayrıca havanın akış hızının da kurutma hızına etkisi vardır. Havanın akış hızı arttıkça kuruma hızıda artar(König,1998). 1.3.4. Malzeme Kompozisyonu ile Küçülme Arasındaki İlişki Doğada bulunan tüm killer; kaolin, illit ve montmorillonit gibi kil mineralleri içerirler. Bu minerallerde ortak olarak alümina, silika ve suyu bünyelerinde bulundururlar. Bünyede bulunan su killerin içerisinde OH grubu olarak güçlü bir şekilde bağlanmıştır ve bu yüzden de bu yapıya kristal su adı verilmektedir. Bünyede bulunan her kil minerali farklı geometrik yapı ve tane boyutunu oluşturan teknik karakteristiklere sahiptir. Killer oval yapıda küçük taneciklere sahiptirler. Killerin tane yapıları 178 GİRİŞ

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

ne kadar küçük ise plastikliği ve su absorplama kapasiteleri o kadar fazla olacaktır. Bu da kuruma küçülmelerinin o oranda artacağı anlamını taşımaktadır. Killer, kuvars, kiremit tozu, şamot gibi plastik olmayan hammaddeler ile karıştırıldığında ortalama tane boyutu artacaktır. Bu da absorbe edilen su miktarını azaltacağından kuruma çatlağı riski de azalacaktır. Bu işlem kurumayı azaltacağı gibi kapiler su hareketini de arttıracaktır. Kurutma kaynaklı problemlerin giderilmesi için uygulanan bu işlemin tüm problemleri gidereceğini düşünmek yanlış olur. Çünkü bu işlem uygulandığında bünyenin plastikliği azalacağından döküm sisteminde zorluklar, yarı mamulde plastikliğin azalması kaynaklı çatlamalar ve pişirme sırasında gereksinim duyulan enerjinin artması gibi sonuçları beraberinde getirecektir. Bu bakımdan bu uygulamada optimum şartların tespit edilmesi gerekir(König,1998). 1.3.5. İdeal Olmayan Bir Kurutmanın Neden Olacağı Problemler ve Maliyetler Ürün elde etmede başarının sırrı, en önemli aşamalardan biri olan kurutma aşamasını anlamaktır. Kurutma hataları belirlenerek, önlenerek kaliteli ürünler üretilebilir. Kurutma hataları aşağıdaki şekillerde karşımıza çıkabilir: •

Ürünlerde deformasyonların, çarpıklıkların görülmesi

•

Ürünlerde çatlamaların görülmesi

•

Ürünlerin yaş kalması ile fırınlarda patlamaların yaşanması

•

Ürünlerin yaşlılığı fark edildiğinde ikinci bir şarjın getirdiği iş gücü ve enerji maliyeti

•

Ürünlerin yaşlılığı fark edilmediğinde ürünlerin ıskarta olması nedediyle gelen iş gücü, malzeme ve enerji maliyetleri

•

Uygun olmayan rejimin, kurutma içindeki malzemelere verdiği bakım onarım ve yenileme maliyeti

•

Düzenli bakım-onarım ve yenileme olmadığında sistemin daha çabuk yıpranmasının getirdiği maliyet

•

Uygun olmayan bir rejimin çevreye verdiği zarar(daha çok d.gaz tüketimi ve daha çok CO2 oluşumu), ... vb.

•

Daha önce belirlenememiş çatlamaların, pişme sırasında açılarak ortaya çıkması

•

Oda atmosferi kontrollü atmosfer değil de normal atmosfer ise, ürünün havadan nem kapmasından kaynaklanacak kurutma hataları

•

Soğuk ve nemli odalarda büyük parçaların iç kısımlarının tamamen kuruyamaması sebebi ile oluşacak kurutma hataları (Bu ürünlerin kuruması haftalar alabilir. Tamamen kuruduğunu kesin anlayabilmenin yolu ürünü tartmaktır. Şayet ürün en düşük ağırlığa ulaşmış ise tamamen kurumuştur.)

•

Suyun yavaş uzaklaştığı bünyelerde; yüzeyin kuruması, iç kısımların nemli kalması ve bunun sonucunda dış yüzeyin daha çok çekme göstermesi sebebi ile oluşan çatlamalar (İnce öğütülmüş kil veya diğer ince hammaddeleri içeren bentonit gibi bazı seramiklerde suyun uzaklaştırılması zor olabilir.)

•

Ürünün iç kısımlarından suyun uzaklaştırılması için ayarlanamamasından kaynaklanan çatlamalar(König, 1998)

yeterli

kurutma

zamanının

Eşit olmayan, düzensiz kurutma, kurutma hatalarının ana sebebidir. Düz bir ürünün bir kenarı diğer kanara göre daha hızlı kurur ise, ürün eğilir. Daha yoğun ürünler, çukur kase gibi, düzensiz kurutulur ise bir kenar diğer kenara göre daha çok çeker, oluşan gerilmeler de çatlak oluşumuna sebep olur.

179 GİRİŞ

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

Ürünün bir kenarı katı yüzey üzerine yerleştirilir, diğer kenar havaya maruz bırakılırsa; düzensiz kurutma olacaktır. Çünkü katı yüzey nemi tutamaz. Şayet katı yüzey emici dahi olsa ürün yine düzensiz kurutulacaktır. Sebebi, buharlaşma hızının iki kenarda da farklı olmasıdır. Bazı üreticiler, düz ürünü kurutmak için alçı parçalar arasına koyarlar. Ancak, kurutma süreci kontrolsüzdür ve su yüzeyden daha hızlı uzaklaşabilir. Bu da, ürün merkezinde küçülme olmadan yüzeyinin küçülmesine sebep olur, pişme sırasında açılacak mikroçatlaklar oluşturur. Bu çok sık rastlanan bir problemdir. Ürün kurutmadan sonra hatasız görünür, ancak pişerken çatlamalar meydana gelir. Kurutucuda ya da kurutma bölgesinde, ürün etrafında eşit olmayan hava akışı da düzensiz kurutma sebeplerindendir. Bu daha çok, kurutma odasına bırakılan, yeni yapılmış ve rafta kurumayı bekleyen ürünlerde gözlenir. Sıcakta, ürün yüzeyi daha çabuk kurur ve bu da düzensiz kurumaya neden olur. Bazı kurutma teknikleri de, pişirme boyunca çatlama ya da eğilmeye neden olacak gerilmelere yol açar. Örneğin, alçı parçalar arasına düz seramik ürünlerin yerleştirilmesi tekniğinde, alçı ağırlığı sebebi ile bünye üzerinde gerilmeler oluşabilir. Bu da kontrolsüz su uzaklaştırılmasına sebep olacaktır. Her ne kadar ürün kurutmadan sonra düz görünse de pişirme sırasında çatlama ya da eğilme gösterir. Bazı bünye karışımları gerilimlere müsamaha edebilir, çatlama ya da eğilme oluşmaz. Kontrollü kurutma gerilmeleri ve kurutma problemlerini elimine eder. Ürünler üretimden hemen sonra kontrollü atmosferli kurutma odalarına yerleştirilmeli, nakliyatı beklenirken açık havaya maruz bırakılmamalıdır. Kontrollü atmosferde hava, ürünlerin her parçasına aynı anda eşit dağıtılmalıdır. Odanın sıcaklık ve nem değerleri kontrol edilmelidir. Fırına yerleştirilene kadar ürünler kaldırılmamalıdır. İyi bir kurutucuda ise, sistem içinde dolaşan havanın aynı şekilde ürünlere eşit dağıtılması, havanın hızı, nemi ve sıcaklık değerlerinin kontrolü önemlidir. İyi kurutucularda, hava uzun yoldan kurutucu odasına girer, ürünlerin konulacağı rafların doğrultusunda ürünlerin üzerinden geçer ve çıkar. Ya da ürünler hava akışına göre yerleştirilmelidir. Mümkün olduğunca küçük raf kullanılması eşit hava dağılımı sağlayacaktır. Ancak bazı kurutucularda, mamül boyutu hava akışının ihmal edileceği kadar büyüktür. Bu kurutucularda daha yüksek kurutma sıcaklığı kullanılacaktır. Ürün yüzeyinin iç kısımlara göre daha hızlı kurumasını önlemek için, başlangıçta daha az hacimde ve daha yüksek nemde hava kullanılmalıdır. 1.3.5.1

Kurutma Çatlakları

Kurutma prosesi sırasında merkezden yüzeye doğru olan sıvı hareketi sonrasında mamul içerisindeki homojen nemlilik değişecektir. Bu nedenle yüzey ile iç bölge arasındaki nem farklılığından dolayı farklı çekim kuvvetlerinin etkisiyle çekmede farklılıklar oluşacaktır. Meydana gelen çekme farkları gerilime neden olacaktır. Eğer meydana gelen gerilim malzemenin çekme direncinden büyükse çatlaklar oluşmaya başlar. Kurutma çatlakları küçülmeden değil, küçülme farklılıklarından meydana gelmektedir. Bunun önlenmesi için ilk aşamada kurutma hızının mümkün olduğunca düşük tutulması gerekir. İlk kurutma evresi sırasında yüzeyde kuruma olacaktır. İç bölgedeki nemi uzaklaştırabilmek için iç bölgenin sıcaklığının arttırılması gerekmektedir. Buradaki sıcaklığın arttırılması dinamik viskozitenin düşmesi dolayısıyla kuruma hızının artması anlamına gelmektedir. Merkez sıcaklığının arttırılması ve bu aşamada çatlak oluşumuna sebebiyet vermemek için yüzeye nem vererek homojen nem dağılımı oluşturulmaya çalışılmalıdır. Ortam havasının nemi doymadığı sürece homojen dağılım homojen kurutmayı sağlayacaktır(König,1998). 1.3.6. Kurutma Metotları Kurutma metotları, kurutucularda gerçekleştirilen ısı transferi oluş biçimine göre, kurutucu tipine bağlı olarak taşınım, iletim, ışınım veya bunların kombinasyonları biçiminde olabilir. Genelde ısı katı maddenin dış yüzeyinden iç kısımlara doğru geçer. Yalnızca yüksek frekanslı elektrik akımlı (mikrodalga) kurutmada yüksek sıcaklık katı maddenin içinde oluşturulur ve ısı dış yüzeye doğru akar. Bu esnada gerçekleşen kütle transferi ile de kurutma gerçekleşir(phelps, maguire, kelly, and wood, 1982). 180 GİRİŞ

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

Yaş yarımamül içindeki nem içeriği ne kadar düşük olursa yarımamül yumuşaklığı o kadar azalacaktır. Bu da kurutma için gerekli enerjinin azalması ve kurutmanın daha kolaylaşması anlamını taşır. Termal kurutmada; ısı transferi konveksiyon(taşınım) metodu ile yapılmaktadır. Bu yöntemde kurutma havası yarımamül içindeki nemi toplayarak egsoz gazı olarak sistemden uzaklaştırır. 1.3.7. Kurutma Çeşitleri Kurutma çeşitlerini aşağıdaki başlıklar altında inceleyebiliriz. 1.3.7.1

Açık Havada Kurutma

Açık havada, ürünlerin güneşin ve havanın(rüzgar, rutubet) etkisiyle kurutulmasıdır. Özellikle ürün dış yüzeyinde bir kuruma gerçekleşir. 18.yüzyıla kadar kurutmalar bu şekilde sürüp gitmiştir. Bu kurutma metodunun en önemli dezavantajı iklim şartlarına olan kuvvetli bağlılığıdır. Yani beklenmeyen bir yağmur günlerce uğraşılıp yapılmış üretime zarar verebilir. Bunlara rağmen bu teknik yüzyıllar boyunca varlığını sürdürmüştür. Burada ayrıca önemli olan kurutma için yerleştirilen ürünlerin aldığı şekildir. Üst üste, yan-yana nasıl bir şekil alacağı ve kurutmaya etkileri farklı kişiler tarafından çalışılmıştır. Kurutma süresi havanın durumuna göre değişmektedir. Hava değişkenliği ürünlerde çatlama, patlama ve ufalanmalara neden olmaktadır. 1.3.7.2

Kurutma Barakaları

Hava girişine uygun inşa edilmiş açık barakalardır. Bu baraklarda kurutmanın tamamıyla doğadan bağımsız olduğu düşünülemez. Bu nedenle kurutma aktiveleri kış aylarında(3-4 ay) durdurulmuştur. Burada da hava değişimine göre kurutma süreleri değişmektedir. Kurutma kapasitesi tamamıyla o yılki hava durumuna bağlıdır. 1.3.7.3

Büyük Kapasiteli Kurutmalar

Büyük kapasiteli kurutma için en iyi tanım, bu sistemin yapay veya doğal kurutucu şeklinde davranmasındadır. Her ne kadar kapalı bir ortam olsa da içerideki ısının veya fırın bacasından çıkan gazın ürünleri kurutup dışarı atılması dış ortamdaki havanın(emiş gücü) durumuna bağlıdır. Fırın üzerine oturtulmuş bir kurutmada fırından çıkan gazlar boş bir odaya dağılıp buralardan hava çekişi ile ürünlere yönlenmektedir. Buda ürünlerin olduğu bölge üzerlerinde olan açıklıkların içerdeki ısıyı veya çıkan gazı çekmesiyle gerçekleşmektedir. Daha sonra farklı şekillerde bu kurutma sistemleri geliştirilmiştir. Kurutma bir önceki sistemde hava stabil olunduğunda 10-12 gün sürerken buradaki sistemde bu süre yaklaşık 7 gündür. Sistemin kullanım süresi bir öncekine göre 2 ay daha uzundur. Bu sistemin genel problemlerini incelediğimizde, yetersiz ısı kullanımı, büyük olması dolayısıyla kurutma atmosferinin zayıf izolasyonu, cam-kapı ve duvarlardan büyük miktarda kayıpların olması şeklinde karşımıza çıkar. Ayrıca yatırım maliyeti ve kullanılan özel yapı elemanlarının maliyeti yüksektir. 1.3.7.4

Oda Şeklindeki Kurutmalar

Bu sistemle tüm yıl hizmet verebilecek kapalı yapay kurutma sistemlerini mümkün olduğunca az ısı kaybıyla gerçekleştirmek mümkün olmuştur. Çeşitli kişilerin yaptıkları çalışmalarla kurutma süreleri düşürülmeye çalışılmıştır. Bu kurutma odası fırından gelen atık ısı ile ısıtılmaktadır. Daha sonraları su buharının veya ısıtılmış suyun içinden geçtiği radyatör şeklinde sistemler geliştirilmiştir. İçerde oluşan nemin atılmasına yönelik ve benzeri sorunların çözümü için mevcut sistemlerde geliştirme çalışmaları yapılmıştır. 1.3.7.5

Isı İletimli Kurutma Sistemi

Termal enerji ve elektriğin temini yüksek işletim maliyetinden dolayı çoğu üretim işletmesini uzun süre bu maliyetlerle yarışamayacağı için korkutmuştur. Fakat bu sistemle yılın on iki ayı, iklimden bağımsız olarak kurutma işlemi yapılabilecektir. Açık havada kurutma kısada dönemde daha 181 GİRİŞ

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

düşük üretim maliyetine sahip olmasına rağmen, orta ve uzun vadede fiyat kırarak daha iyi ürünlerle baş edemez. 1.3.7.6

Kombine Kurutucular

Yapay kurutucular ile açık hava kurutma sisteminin bir biriyle bağlantılı olarak kullanılmasıdır. Yaz aylarında üründeki nemin büyük bir kısmı açık havada uzaklaştırıldığı için, son kurutma yapay kurutma sistemleri ile gerçekleştirilmiştir. Bu özellikle tuğla üretim işinde gereksinim duyulan termal enerji maliyetini düşürmüştür. Kuşkusuz tuğla üreticileri yapay ısı iletimli kurutucuları tamamıyla kabul etmemektedirler. Geçmiş söyle bir incelendiğinde, 1900-1950 yılları arası açık hava kurutmadan yapay kurutmalara bir köprü oluşturmuştur. 1.3.7.7

Kuvvetlendirilmiş Devirdaim Kurutucular

Bunun için oda şeklindeki bir kurutucu bir devirdaim(sirkülasyon) fanı ile donatılmıştır. Böylece hava daha iyi ve daha spesifik yollarla sirkule edilip kapasite ve kalite arttırılmış olacaktır. Bunun için başlangıçta odaya eksensel bir fan yerleştirilmiştir. Böylece aşağıdan yukarı doğru sürekli bir havalandırma yapılarak ürünler kurutulmakta ve buda kurutma hızını arttırmaktadır. Bu prensipten yola çıkılarak çok çeşitli hava sirkülasyon sistemleri geliştirildi. Bu sistemlerle ürünlerin kurutma süreleri, kullanılan ürüne ve ürünün yüklenen miktarına göre bir haftadan 1 ile 3 gün arasında bir süreye düşürüldü. Tabi ki bu sistemlere geçişle birlikte elektrik enerjisi gereksinimleri arttı. Şuan ki durumda, ısı iletimli kurutma terimi çok miktarda kilin kullanıldığı seramiklerde iki alt gruba ayrılmaktadır. İlk grup geleneksel kurutma sistemi olarak adlandırılmaktadır. İkinci grup ise hızlı kurutma olarak adlandırılmaktadır. Bu konuda 1995 yılında Novokeram tarafından geniş kapsamlı bir başarı elde edilmiştir(König,1998).

2. DENEYSEL ÇALIŞMALAR VE SONUÇLAR 2.1. Kurutma Ortamının Nem Kaybına olan Etkisi İşletme şartlarında A ve B kodlu iki farklı üründen ikişer adet alınıp iki farklı işletme(1.Ortam ve 2.Ortam) ortamında bekletilerek zamana karşı nem kayıpları ve ortalamaları alınarak beraber değerlendirilmiştir. Zamana bağlı olarak ürünlerin kuruma davranışları incelenmiş edilen veriler Tablo 2’de ve çizdirilen grafik ise Şekil 5’de gösterilmiştir. Kurutma ortamının ürünlerin kuruma davranışı üzerine etkisini gösteren grafik aşağıda verilmiştir. Aşağıdaki grafikte koyu çizgili olanlar 1.işletme ortamında kuruyan ürünleri, kesikli çizgiler 2. işletme ortamında kuruyan ürünleri göstermektedir. Bu grafiklerden, 1.işletme ortamında ürünlerin daha yavaş kuruduğu görülmektedir. Bunun nedeninin, ortam havasının 2.işletme ortamına göre daha soğuk olmasıdır. Aynı relatif nem miktarında fakat daha düşük sıcaklıkta ortam havasının nem emme kapasitesi daha düşüktür. 2.işletme ortamında 1.işletmeye göre daha hızlı bir kuruma ve daha fazla bir nem kaybı gerçekleşmiştir. İki ortamın farklı zamanlarda nem(RH) ve sıcaklık değerleri incelendiğinde 1.işletme ortamının sıcaklığının ve neminin daha düşük olduğu tespit edilmiştir. Sıcaklık, zamana bağlı olarak 1-5 0C arasında daha düşük seyrederken, RH % 1-10 arasında daha düşük seyretmektedir.

182 DENEYSEL ÇALIŞMALAR VE SONUÇLAR

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

Tablo 2: 1.İşletme ve 2.İşletme denen Ave B ürünlerine ait veriler

183 DENEYSEL ÇALIŞMALAR VE SONUÇLAR

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

Şekil 5: Zamana bağlı ürünlerin kuruma değerleri

2.2. Laboratuvarda ve İşletme Yapılan %Kuru Küçülme-Nem Kaybına ait Bigot Eğrisi Şekil 6a’daki bigot eğrisinden de görüldüğü gibi aynı numuneden 8 adet döküm plakası alçı kalıpta dökülerek kalıp çıkışında üzerlerine 100mm olacak şekilde kumpas ile çentikler atılarak laboratuar ortamındaki ağırlık(nem) kaybı ve boyutsal değişimleri zamana bağlı olarak kaydedilip ilgili grafik çizilmiştir. Laboratuar şartlarından dolayı grafikte kritik çekme değeri çok fazla değişkenlik göstermektedir. Fakat Şekil-6b’deki işletmeden alınan ürünün 23 farklı parçasından alınan sonuçlara ait oluşturulan bigot eğrisinde daha iyi bir çekme-nem kaybı grafiği elde edilmiştir. Bu grafikten de görüldüğü gibi % 6-8 nem kaybı değerinden sonra kritik çekme safhasının tamamlandığı üründe yalnızca gözenek suyunun uzaklaşmasına yönelik ağırlık değişiminin olduğu görülmektedir. Bigot Eğrileri

3,50 3,00

Kuru Küçülme %

2,50

bigot-1 bigot 2 bigot 3 bigot-4 bigot-5 bigot 6 bigot 7 bigot 8

2,00 1,50 1,00 0,50

-5,00

0,00 0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

Nem İçeriği %

Şekil 6a: Laboratuar ortamında ölçümlenen plakalarına ait bigot eğrisi 184 DENEYSEL ÇALIŞMALAR VE SONUÇLAR

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

Şekil 6b: Laboratuar ortamında ölçümlenen işletme numunesine ait bigot eğrisi Şekil 6b’de bir işletme numunesinin çeşitli bölgelerine ait çekme değerlerine karşılık-nem kaybı grafiği verilmiştir. Görüldüğü gibi ürünün ince ve kalın bölgesine göre, kurutma esnasında ısının ve hava akımının daha çok temasta bulunduğu bölgeye göre çekme sonuçları değişmektedir. (Grafikteki nem kaybı noktaları, 0.saat, 24.saat. 46.saat ve kurutma sonrası 70.saatte alınmış değerlerdir.) 24.saat ~%6-8 lik nem kaybı sonrası çekme tamamlanmış olup bundan sonraki aşamada sadece yapıda çekmeye etkisi olmayan su uzaklaşmasına bağlı ağırlık kaybı görülmektedir. Yani numune çatlak oluşumuna etkisi büyük olan 1.evreyi ortamın kontrolsüz koşullarında tamamlamıştır. Şuana kadarki yapılan çalışmalardan çıkacak en önemli sonuç kurutmanın kontrolsüz ortamda bir süre bekletme yapılarak yapılması yerine direkt olarak kurutmaya verilerek yapılması uygun görülmektedir. Fakat bu durumda kurutma maliyetinin de dikkate alınması gerekmektedir. En azından kurutma sonrası çatlağın çok yaşandığı ürün gruplarına yönelik bir kurutucuda belirli süre için denemeler yapılıp fırın çıkışı takip edilerek direkt olarak kurutmanın enerji maliyetine ve olası kurutma çatlağı firesine olan etkisi değerlendirilerek uygun kurutma sisteminin belirlenmesine karar verilebilir.

2.3. %Kuru Küçülme ve %Nem Arasındaki İlişki Laboratuar da yapılan çalışmalar incelendiğinde ürünler kalıptan çıktıktan sonra kuru bazda ~ %19 nem (yaş bazda ~%16) içermektedir. Kritik küçülme tamamlandığı noktada ürünlerin içerdiği nem kuru bazda ~%8-9 (yaş bazda % 6-7) dir. Buradaki verilerden yola çıkarak kurutmaya direkt giren bir ürün kritik küçülme evresini kuru bazda %10-11 su kaybederek(yaş bazda % 9-10) su kaybederek tamamlar. Kuru Baz : (Wyaş-WKuru)/ Wkuru, Yaş Baz : (Wyaş-Wkuru)/Wyaş Fakat ürünler her zaman direkt olarak kurutmaya girememektedirler. Ürünler komplekslik (şekil, boyut, kalınklık. vb.) derecelerine göre ortamda 10 saat ile 96 saat arasında beklemektedirler. Ortamda bekletmenin nedenleri; •

Ürün beklerken nem kaybeder böylece enerji harcanarak çalıştırılan kurutucularda maliyetler azalır.

•

İşletmenin kapasite yüksektir, bu yüzden ürün mecburiyetten dolayı ortamda beklemek zorundadır.

185 DENEYSEL ÇALIŞMALAR VE SONUÇLAR

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

•

Ortamda iyi bir iklimlendirme yapılmıştır. Bu iklimlendirmenin maliyeti kurutmaya göre daha düşüktür. Bu yüzden ürünler ortamda bekler.

Bu nedenler incelendiğinde en mantıklı olanı kapasite ve enerji maliyetidir. Fakat ortam şartları (RH ve T) iyi ayarlanmazsa ürünlerde deformasyon ve çatlaklar görülür. Bu yüzden kurutmanın en önemli safhası kontrollü sıcaklık, nem ve hava akımı şartlarında sağlanmalıdır. Farklı işletmelerdeki ürün grupları için ortamda bekleme sürelerinin ve kurutma rejimlerinin farklı olduğu görülmektedir. Kullanmış olduğumuz vitrifiye çamuru plastikliği yüksek bir çamurdur. Çamurun plastikliğini, kullanılan kilin tane boyut, şekli, miktarı ve kullanılan organik ve inorganik bağlayıcı ve deflokulantlar arttırırken, iri boyut dağılımına sahip özsüz hammaddeler azaltır. Kurutmayı, çamurun tane boyut dağılımı, plastikliği vb. zorlaştır veya kolaylaştırabilir. Çamurda plastik azaldıkça ve tane boyutu arttıkça kuruma hızı artar fakat kullanılan bir çamurda kurutmadan verim almak için bu parametrelerle oynamak mantıklı değildir. Bu durumda mevcut rejimler incelenerek gerekli düzenlemeler yapılmalıdır. Bu işlemleri teorik olarak yapmak pek çok parametrenin varlığından ve ileri düzey nümerik ve analitik çözümler gerektirdiğin dolayı hesaplamak zordur. Kurutma rejiminin belirlenmesindeki amaç;  Uygun kalitede yarı mamul eldesine yönelik rejim, düşük fireli üretim  Uygun kalite yanında düşük enerji tüketimli mamul eldesine yönelik rejim, düşük enerjili üretim İkinci durum istenen bir durum olmasına rağmen kurutma şartlarının çok iyi kontrol edilmesini, düzenli bir kurutma sistemini gerekli kılmaktadır. Bunun için mevcut rejimde deneyler yapılarak rejim belirleme çalışmaları yapılmalıdır. Bunun için rejimin her saatinde ürün ağırlıkları kontrol edilerek kritik sürecin tamamlandığı nem değerleri bulunur. Emniyet payı verilerek ilk aşama tamamlanır. İkinci aşamada da benzer bir strateji izlenerek son aşamadaki verimlilik kontrol edilerek rejim oluşturulur. %Nem-%Küçülme denemeleri, Etüvde kontrolsüz sıcaklık ve nem şartlarında yapıldığı için bize sadece sıcaklığı bağlı olarak nem kaybı miktarını verir. Fakat literatürde yapılan çalışmalarda rejim belirlemesinde sabit nem farklı sıcaklıklarda ve sabit sıcaklık farklı nemlerde, zamana bağlı olarak yarı mamulün ağırlık kayıpları incelenerek yarı mamuldeki kütle transfer katsayısı, vb. değerler bulunmuştur. Buda kurutma rejimlerinin teorik olarak hesaplanmasının zorluğunu bir kez daha vurgulamaktadır. Ayrıca kurutmalarda, hava akımı drylex(kesikli) ve fanlar yardımı ile sağlanmaktadır. Böyle bir kurutma ortamında türbülans hava akımı oluştuğu için Türbülanslı ortama yönelik reynold sayısının hesaplanmasını gerekli kılmaktadır. Buda işlemin kompleksliğini bir kez daha vurgulamaktadır. Sonuç olarak; Yarı mamul kurutma atmosferinin çok önemli olduğu, bunun için ürünler rötuş tezgâhlarından sonra arabaya yüklenip kurutulmuş olup tekrar kurutularak kurutmanın tam sağlandığının kontrolü yapılmıştır. İlk aşamada çift kurutma maliyet artışına neden olsa da, kuruma çatlağı hassasiyeti olan kodların belirlenmesinden sonraki aşamada sadece bu kodlara uygulanması ile maliyetlerdeki artışın artan verimliliğin yarattığı değerden daha düşük olduğu belirlenmiştir. Mevcut kurutma rejimlerin ilk olarak kontrol edilmesi takibinde ürün özellikleri dikkate alınarak tüm işletmeler için ortak rejimlerin çıkarılması böylece işletme bazlı verimliliklerde yaşanan farklılıklar ve sorunların tespit edilip önlemlerin alınmasına karar verilmiştir. Kurutmada, belli bir çekme değerinden sonra çekmenin sabit kaldığı ve nem kaybının devam ettiği tespit edilmiştir. Fakat aynı ürünlerin farklı nem miktarlarında farklı çekme değerleri göstermesi, son nem değerinde de farklı çekmelerin görülmesi kurutma aşamalarının belirlenmesini zorlaştırmıştır. Bunun için yapılacak sonraki denemelerde, işletmedeki çamurlardan döküm plakaları ve işletmeden 186 DENEYSEL ÇALIŞMALAR VE SONUÇLAR

SERAMİK SAĞLIK GEREÇLERİ YARI MAMUL KURUTMA ORTAMININ VE KURUMA DAVRANIŞININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

ürün parçaları hazırlanıp 40, 50, 70, 100 oC’lerde kuru küçülme, nem kaybı ve sürelerinin belirlenmesine yönelik çalışmaların yapılmasına karar verilmiştir.

3. KAYNAKÇA Bilim Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı (2015, Mayıs). Anahtar Dergisi, Yeni Nesil Çamur Formulasyonlarının Geliştirilmesi Projesi. Alınan Yer https://anahtar.sanayi.gov.tr/tr/news/yeni-nesilcamur-formulasyonlarinin-gelistirilmesi-projesi-kaleseramik-canakkale-kalebodur-seramik-san-as/2020 König, R. (1998). Ceramic Drying: A Reference Book by Novokeram. Novokeram. Fortuna, D. (2000). Sanitaryware. Gruppo Editoriale Faenza Editrice SPA. Phelps, G. W., Maguire, S. G., Kelly, W. J., & Wood, R. K. (1982). Rheology and rheometry of clay-water systems. Cyprus Industrial Minerals Co.. Ryan, W. (2013). Properties of ceramic raw materials. Oxford:Pergamon Şamot, Kaolin firması ürün verileri, http://www.kaolin.com.tr/samot_p_tr_14_.aspx Serel Seramik. (2011). Seramik Sağlık Gereçleri Üretiminde Enerji Verimliliği ve Enerji Yönetimi Raporu. Alınan Yer http://dosya.toprakisveren.org.tr/makale/2011-91-serifcetindag.pdf Serin, M. A. (2010). Seramik sağlık gereçleri, seramik teknolojisi. Imola, BO: Sacmi Imola S.C. Türkiye Kalkınma Bakanlığı (2015). Seramik Çalışma Grubu Raporu. Alınan Yer http://www.sbb.gov.tr/Lists/zel%20htisas%20Komisyonu%20Raporlar/Attachments/266/Seramik%20 %C3%87al%C4%B1%C5%9Fma%20Grubu%20Raporu.pdf Türkiye Kalkınma Bankası A.Ş. (2005, Aralık). Seramik Sağlık Gereçleri Sektör Araştırması Raporu. Alınan Yer http://www.kalkinma.com.tr/data/file/raporlar/ESA/SA/2005-SA/SA-05-0825_Seramik_Saglik_Gerecleri_Sektoru.pdf Türkiye Teknoloji Geliştirme Vakfı. (2014). Ekoskop. https://www.ideaport.org.tr/uploads/read/file/ekoskopcompressed-2.pdf

Alınan

Yer

Worrall, W. E. (2013). Ceramic Raw Materials: Institute of Ceramics Textbook Series. Newyork, NY:Pergamon

187 KAYNAKÇA

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALİZİ

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALİZİ Hayri Yaman *, Safa Korkmaz *

Kırıkkale Üniversitesi, KMYO Otomotiv Teknolojisi, Yahşihan, 71450 Yahşihan/KIRIKKALE hayriyaman.kku@gmail.com *Sorumlu Yazar

1. GİRİŞ İtki ile çalışan roket motorları değerlendirildiğinde en verimli ve kontrollü çalışan sistemlerin sıvı yakıtlı roket motorları olduğu bilinmektedir. Sıvı yakıtlı roketler çok farklı yakıtlar ile çalışabilmektedir. Sıvı yakıtlı roket motorlarının en avantajlı yönü; istenildiğinde roket motorunun durdurabilme ve tekrar çalıştırılabilmesidir. Günümüzde gerek savunma amaçlı gerekse ticari amaçlı olsun dünyanın ihtiyaç duyduğu temel araştırma konularının başında gelmektedir. Günümüz teknolojisinde kimyasal özellikli sıvı yakıtlı roket motorları yüksek verim ve performans etkileri ile en çok tercih edilen roket çeşitleri olarak değerlendirilmektedir. Milattan önce 200 yıllarında Çin Han hanedanlığı tarafından roket icat edilmiştir. İlk başlarda roketler sadece havai fişek olarak gösterilerde kullanılmaktaydı [1]. 13. yüzyıla gelindiğinde roketler savaş aracı olarak kullanılmaya başlanmıştır. İlk kez Çinliler Moğollara karşı savaşta roketleri kullanmışlardır. Daha sonra Moğollar kendi roketlerini yapmışlar ve hatta Kubilay Hanın 1275 yılında Japonya'yı işgalinde roketleri kullanıldığı bilinmektedir [2]. 18. yüzyılda Avrupa'da roketler askeri amaçlı kullanılmaya başlanmıştır ancak Avrupalılar ilk roketlerinde büyük denge problemleri yaşamışlardır. 1844 yılında William Hale tarafından denge problemleri girilmiştir ancak yeterli verimle çalıştırılamamışlardır. Bir matematik öğretmeni olan Konstantin Tsiolkovsky, roketler üzerine teorik olarak çalışmıştır. 1903 yılında bir makale yazarak uzay yolculukları için sıvı yakıtlı bir roket modeli oluşturmuş ve roket denklemlerini türetmiştir. 1923 yılında Herman Oberth, sıvı alkol ve sıvı oksijenle çalışan roket tasarımını uzay yolculukları için incelediği doktora tezini kitap olarak yayınladı. Bu tez çok satanlar arasına girmiştir ve birçok amatör roketçilere ilham olmuştur. Modern roketin babası olarak bilinen Profesör Robert Goddard, 1914 yılında sıvı yakıtlı roketin yanma odasını ve nozulunu tasarlayarak patentini almıştır. 1926 yılında ise tarihte ilk sıvı yakıtlı roket uçuşunu gerçekleştirmiştir. Roket, momentum prensibine göre çalışan yüksek enerjili yakıtlar ile itki oluşturan motorlara verilen isim olarak adlandırılmaktadır [3]. Atmosfer dışına çıkış, ilk olarak Sovyetler Birliği tarafından geliştirilen Vostok roketi ile kozmonot Yuri Gagarin tarafından 1961 yılında gerçekleştirilmiştir. Böylece Amerika Birleşik Devletleri ve Sovyetler Birliği arasında uzay araştırmaları rekabet haline dönüşmüştür. 1969 yılında Aya ilk ayak basan astronot Neil Armstrong NASA’nın kontrolünde arkadaşı astronot Buzz Aldrin ve Michael Collins ile birlikte Apollo 11 roketiyle uzay yolculuğunu gerçekleştirmişlerdir. Roket motorları Newton’un üçüncü hareket yasasına göre “her etkiye karşılık eşit ve zıt bir tepki prensibi” ile çalışmaktadır. Atmosferin oksijenine ihtiyaç duymadan atmosfer içi ve dışı ortamlarda problemsiz çalışabilmektedirler. Uzay çalışmalarında kabini uzaya taşımak, askeri amaçlı kullanımlarda silah başlığını hedefe sevk etmek ve haberleşme uydularını yörüngeye yerleştirmek için kullanılmaktadır [4]. Roket içerisinde yakıtın kimyasal reaksiyon ile üretilen gaz kütlesine; De Laval (daralan ve sonra genişleyen) nozul sistemi aracılığı ile yüksek hız kazandırılmaktadır [5]. Nozuldan akan gaz kütlesinin hızı roket tasarımına ve kullanılan yakıt özelliklerine bağlı olarak sesaltı (subsonic), ses hızı (sonic) ve sesüstü (supersonic) hızlarda çalışabilmektedirler. Roketten akan gazın akış hızı, oluşturduğu momentum ile gerekli itki kuvveti sağlanmaktadır. Şekil 1'de nozuldan akan gazın basınç, hız ve sıcaklık değişimi gösterilmektedir.

188 GİRİŞ

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALİZİ

Şekil 1. Nozuldan akan gazın basınç, hız ve sıcaklık değişimi [1] Kimyasal esaslı yakıtla çalışan roketler, genellikle kendi içerisinde üç kategoriye ayrılırlar. Bunlar; sıvı yakıtlı roketler, katı yakıtlı roketler ve hibrid yakıtlı roketlerdir. Şekil 2'de roket motor türleri gösterilmiştir.

Şekil 2. Kullanılan yakıt ve enerji yapılarına göre roket motor türleri

189 GİRİŞ

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALİZİ

2. SIVI ROKET MOTOR YAKITLARI Sıvı yakıt terimi; itki üretmek için gerekli olan oksitleyici ve yakıtın sıvı formdaki yapısal halini ifade eder. Şekil 3'te sıvı yakıtlı roket motoru gösterilmiştir. Roket motoru tasarımında yakıt seçimi en önemli adımlardan biridir. Yakıt seçimi motor performans kapasitesini ve her bir parçanın tasarım kriterini önemli ölçüde etkilemektedir.

Şekil 3. Sıvı Yakıtlı Roket Sıvı yakıtlı roketlerin avantajları aşağıda maddeler halinde verilmiştir [6]. •

Yanma süreleri uzundur.

•

Yanma odasında yanma kontrol altında tutulabilir.

•

Kullandığı yakıt sıvı halde olduğu için yanma püskürtülen yakıt homojen olarak yakılabilir.

•

Yanma odasına gönderilen yakıtın miktarı değiştirilerek itki kuvveti kontrol edilebilir.

•

Herhangi bir zamanda roket motoru durdurulabilir ve istendiği zaman tekrar çalıştırılabilir.

•

Tekrar tekrar kullanılabilirler.

•

Çok kademeli roketler için uygundur. Birden fazla yükü aynı anda taşıyabilirler.

•

Özgül itkileri katı yakıtlı roketlerden daha yüksektir.

•

Yakıtları direk atmosferden toplanabildiği için katı roket yakıtlarına göre daha ucuzdur.

Sıvı yakıtlı roketlerin dezavantajları sıralanırsa; •

Dev yapılı roketlerdir ve fırlatılmaları için dev rampalara ihtiyaç duyarlar.

•

Karmaşık alt sistemlere sahip olduğunda yüksek mühendislik gerektirir bu nedenle pahalıdırlar.

•

Kullanılan yakıt veya oksitleyici maddeler korozif özellikte olduğundan vana ve pompalarda arızaya neden olabilmekte ve bunun sonucu olarak roket infilak edebilmektedir.

Sıvı yakıtlı roketler kullandığı yakıt özelliklerine göre, monopropellant (tek yakıtlı), bipropellant (çift yakıtlı), depoedilebilir ve kriyojenik olarak sınıflandırılırlar. 190 SIVI ROKET MOTOR YAKITLARI

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALİZİ

2.1. Sıvı Roket Yakıt Tercihinde Dikkate Alınması Gereken Parametreler Güvenli bir şekilde roketlerde sıvı yakıt kullanımı seçiminde önemli kriterler göz önünde bulundurulmalıdır. Herhangi bir roket uygulamasında tercih edilecek yakıt veya yakıt kombinasyonları seçiminde yakıtların avantajları olduğu gibi dezavantajları da vardır. Bu nedenle yakıt seçimi roket uygulaması göz önünde bulundurularak tercih edilmesini gerektirmektedir. Roketlerde kullanılacak yakıtlardan beklenilen özellikler aşağıda verilmiştir. Roket uygularlarına göre yakıt özelliklerinin önem derecesi değişebilmektedir. •

Yüksek özgül itki istenilen uygulamalarda yakıtların birim kütle başına yüksek enerji seviyesi ve düşük moleküler ağırlıkta olması istenilmektedir.

•

Yakıt kolay ateşlenebilmelidir.

•

Yakıt lineer yanma davranışı göstermelidir.

•

Tank ve besleme sistemlerinin ağırlığını azaltılması için yakıt yoğunluğunun yüksek olmalıdır.

•

Roketin etkin bir şekilde soğutulması için yakıtın yüksek özgül ısı ve yüksek termal iletkenlik özellik davranışı göstermelidir.

•

Düşük buhar basıncına sahip olmalıdır.

•

Düşük donma noktasına sahip olmalıdır.

•

Korozyon etkisi olmamalıdır.

•

Emniyetli depolanma için yüksek kaynama noktasına sahip olmalı ve depolama süresince bozunmaya karşı dirençli olmalıdır.

•

Besleme sistemi ve enjeksiyon sistemlerinde basınç düşümlerini minimize etmek için düşük viskoziteye sahip olmalıdır.

•

Yangın ve patlama riskini azaltmak için yüksek termal ve şok kararlılığı istenilmektedir.

•

Yakıtların kendilerinin ve yanma ürünlerinin zehirli olmaması gerekmektedir.

•

Düşük maliyetli olması istenilmektedir.

•

Kolay elde edilebilir olmalıdır.

2.2. Tekil Yakıtlar (Monopropellants) Tekil yakıtlar, oksitleyici ve yakıtı beraberce içinde bulunduran tek bir yakıt olarak tanımlanır. Hidrojen peroksit, hidrazin ve metil nitrat tekil yakıtlara örnek verilebilir. Tekil yakıtlar atmosfer koşullarında stabil olmalarına karşın ısıtıldıklarında veya kataliz edildiklerinde çözünmekte ve yanma odası için sıcak gaz ürününe dönüşmektedirler. Genellikle tekil yakıtlar, tank kapasitesi, akış kontrolü, geri besleme tesisatı ve enjeksiyon konularında basitlik sağlar [5]. Bazı temel tekil yakıtlar ve özgül itki değerleri Tablo 1’de verilmiştir. Tablo 1. Bazı tekil yakıtların özgül itki değerleri Yakıt

Özgül İtki (Is) s

Hidrojen peroksit (H2O2)

140

Hidrazin (N2H4)

205

Nitrometan (CH3NO2)

180

Metilasetilen

160

191 SIVI ROKET MOTOR YAKITLARI

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALİZİ

2.3. Çift Yakıtlar (Bipropellants) Çift yakıtlı roket motor yakıtları; bir yakıtın oksitleyici diğerinin ise yanıcı olarak kullanıldığı iki ayrı kimsayal yapıdan oluşmaktadır. Oksitleyici ve yanıcı sıvı, yanma odasına kadar karışmadan iki farklı tankta depolanırlar. Bipropellant yakıtlar, yüksek performans ve güvenli olmaları nedeniyle günümüzde sıvı yakıtlı roket motor yakıtları arasında en çok tercih edilmelerini sağlamıştır. Birçok çift yakıtlı roketlerin yanma odasında, kimyasal piroteknik ateşleyici, elektrikli kıvılcım bujisi, kendiliğinden ateşlenen sıvılar (piroforik sıvılar) ve küçük yanma odasından gelen sıcak gaz ile ateşlemesi gerçekleştirilmektedir. Diğer çift yakıtlı roketlerde ise yanıcı ve oksitleyici sıvıların karışımı ile kendiliğinden ateşleme gerçekleşmektedir. Bu kendiliğinden alev alan gazlar hipergolik gazlar olarak adlandırılmakta ve ateşlemeyi oldukça basitleştirmektedir. Fakat bu aynı zamanda tehlikeyi de barındırmaktadır. Yanlışlıkla yanma odasının dışında tank ya da tesisat hatalarından dolayı yanıcı ve oksitleyici sıvının karışması büyük patlamalara yol açacağından hipergolik yakıt kullanımına uygun sistem tasarımı yapılmalıdır [5]. Genel olarak modern uzay uygulamalarında en sık kullanılan hipergolik yakıt asimetrik dimetil hidrazin ve diazot tetraoksit kombinasyonundan oluşmaktadır. Tablo 2’de bazı yakıt çiftlerinin karışım oranlarına göre yanma odası sıcaklığı ve özgül itki değerlei verilmiştir. Tablo 2. Bazı çift yakıtların (bipropellant) performans değerleri Oksitleyici

Yakıt

Karışım Oranı (rw)

Yanma Odası Sıcaklığı (Tc)°C

Özgül İtki (Is) s

IRFNA

UDMH

2.99

2949

276

(%15 NO2)

Hidrazin

1.47

2810

283

%50 UDMH %50 Hidrazin

2.20

2899

279

RP-1

4.80

2957

268

MMH

2.47

2921

279

%95 Hidrojen

UDMH

4.54

2649

278

Peroksit

Hidrazin

2.17

2579

282

%50 UDMH %50 Hidrazin

3.35

2627

279

RP-1

7.35

2640

273

UDMH

2.95

3140

282

RP-1

4.04

3173

276

Etil Alkol (%92)

2.59

2921

267

UDMH

3.03

3485

280

RP-1

3.20

3254

258

Hidrazin

3.35

3077

243

Nitrojen Tetraoksit

Klor Triflorür

Brom Pentaflorür

2.4. Depolanabilir Yakıtlar Normal çevre sıcaklıkları ve basınçlarında tutulan ve sabit 49 °C 'de yıllık %10'dan fazla bozulmayan yakıtlara depolanabilir yakıt olarak adlandırılmaktadır. Askeri araçlarda ve yüksek 192 SIVI ROKET MOTOR YAKITLARI

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALİZİ

seviyeli uzay araçlarında kullanımı oldukça yaygındır. Tablo.3'te bazı depolanabilir yüksek enerj seviyesindeki çift yakıtların teorik performans değerler gösterilmiştir. Tablo 3. Bazı depolanabilir çift yakıtların (bipropellant) performans değerleri Karışım Oranı (rw)

Yanma Odası Sıcaklığı (Tc)°C

Özgül İtki (Is)

Hidrazin

2.01

2635

285

Pentaboran

2.70

2976

302

UDMH

2.61

3140

285

Hidrazin

1.34

2976

292

MMH

2.16

3112

288

Klor Triflorür

Hidrazin

2.77

3621

294

Hidrazin

Pentaboran

1.40

2443

327

Oksitleyici

%95 Hidrojen Peroksit Nitrojen Tetraoksit

Yakıt

2.5. Kriyojenik (Cryogenic) Yakıtlar Oksijen -183 ˚C ya da hidrojen -253 ˚C gibi çok düşük sıcaklıklarda sıvılaşan gazlar kriyojenik yakıtlar olarak adlandırılmaktadır. Roket motorlarında en yaygın kullanılan kriyojenik yakıtlar ise sıvı oksijen, sıvı hidrojendir. Kriyojenik yakıtların depolama ve kullanma zorluğu vardır [5]. Tablo 4’te en çok kullanılan kriyojenik yakıtların performans değerleri verilmiştir. Tablo 4. Bazı kriyojenik yakıtların performans değerleri Oksitleyici Sıvı Oksijen

Sıvı Flor

Karışım Oranı (rw)

Yanma Odası Sıcaklığı (Tc)°C

Özgül İtki (Is)

RP-1

2.56

3399

300

Amonyak

1.30

2790

296

%95 Etil Alkol

1.73

3115

287

Hidrazin

0.90

3310

313

UDMH

1.65

3321

310

Sıvı Hidrojen

4.02

2724

391

19.50

2738

265

Hidrazin

2.30

4402

363

Sıvı Hidrojen

7.60

3596

410

23.70

4554

372

3.29

4268

357

Yakıt

Amonyak

Sıvı yakıtlı roket tasarımında kullanılacak yakıtın özgül itkisi en önemli parametrelerin başında gelmektedir. Özgül itki birim yakıt başına rokete kazandırılacak itme kuvvetinin etki değeri olarak değerlendirilmektedir. Tablo 4'te çeşitli kimyasal sıvı roket yakıt kombinasyonlarının özgül itki değerleri verilmiştir.

193 SIVI ROKET MOTOR YAKITLARI

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALÄ°ZÄ°

3. SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS HESAPLAMALARI Bir roketin oluĹ&#x;turduÄ&#x;u itki, temelde mekanik, kimyasal ve termodinamik Ă§alÄąĹ&#x;ma koĹ&#x;ullarÄą altÄąnda gerĂ§ekleĹ&#x;mektedir. Roket motor yanma odasÄąnda Ăźretilen gazÄąn, nozuldan geĂ§erken hÄąz kazanmasÄą neticesinde itki kuvveti oluĹ&#x;maktadÄąr. Nozuldan Ă§Äąkan gazlarÄąn oluĹ&#x;turduÄ&#x;u itki kuvveti roketi, istenilen istikamete sevk edebilmektedir [7]. Ĺ&#x17E;ekil 4'te sÄąvÄą yakÄątlÄą roket motor parametreleri gĂśsterilmektedir.

Ĺ&#x17E;ekil 4. Bir katÄą yakÄątlÄą roket motorunda gaz basÄąncÄą, gaz hÄązÄą, sÄącaklÄąk deÄ&#x;erleri motorun farklÄą bĂślgelerinde farklÄą davranÄąĹ&#x;lar gĂśstermektedir [1]. F=

dm wĚ&#x2021; ve =mĚ&#x2021; ve = ve dt g

( 1)

F=mĚ&#x2021; ve +(Pe -Pa )Ae

( 2)

Momentum kavramÄą roketin hareketini saÄ&#x;layan temel yapÄąyÄą oluĹ&#x;turmaktadÄąr. Roket motoru iĂ§erisinde Ăźretilen gaz kĂźtlesi nozuldan yĂźksek hÄązda dÄąĹ&#x;arÄą atÄąlmasÄą esnasÄąnda iki tĂźr itki oluĹ&#x;ur; birincisi momentum etkisi ile oluĹ&#x;an itki, ikincisi ise nozul Ă§ÄąkÄąĹ&#x; kesitinden Ă§Äąkan gaz basÄąncÄą (đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2019; ) ile ortam basÄąncÄą (đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x17D; ) arasÄąndaki fark neticesinde oluĹ&#x;an itki kuvveti Ă§iftlerinden oluĹ&#x;maktadÄąr [9]. đ??š = đ??´đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;? [

đ?&#x2018;&#x2DC;+1 đ?&#x2018;&#x2DC;â&#x2C6;&#x2019;1

2đ?&#x2018;&#x2DC; 2 2 ( ) đ?&#x2018;&#x2DC;â&#x2C6;&#x2019;1 đ?&#x2018;&#x2DC;+1

đ?&#x2018;&#x2DC;â&#x2C6;&#x2019;1 đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2DC;

{1 â&#x2C6;&#x2019; ( ) đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;?

1 2

}] + (đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2019; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x17D; )đ??´đ?&#x2018;&#x2019;

( 3)

Toplam itki; yanma sĂźresi boyunca zamana gĂśre Ăźretilen itki kuvvetinin integrali alÄąnarak hesaplanan deÄ&#x;erdir [10]. t

It = â&#x2C6;Ť F dt 0

( 4)

Ă&#x2013;zgĂźl itki, birim zamanda Ăźretilen gaz miktarÄąna baÄ&#x;lÄą olarak elde edilen veya birim zamanda tĂźketilen yakÄąt miktarÄąyla elde edilen itki miktarÄąnÄą ifade etmektedir [3]. t

Isp =

â&#x2C6;Ť0 F dt g â&#x2C6;Ť mĚ&#x2021; dt 194

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS HESAPLAMALARI

( 5)

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALÄ°ZÄ°

Denklem 5'de roketin itki ĂźrettiÄ&#x;i zaman aralÄąÄ&#x;Äąndaki, ĂśzgĂźl itki deÄ&#x;erini ifade etmektedir. Roket, ilk ateĹ&#x;lenmesi yapÄąldÄąktan sonra oluĹ&#x;an tutuĹ&#x;ma gecikmesi ve art yanmalar ihmal edildiÄ&#x;inde, itki kuvveti (F) ve kĂźtlesel gaz akÄąĹ&#x;Äą (đ?&#x2018;&#x161;Ě&#x2021;) sabit kabul edildiÄ&#x;inde ĂśzgĂźl itki Isp =

ď&#x20AC;¨I ď&#x20AC;Š ; sp

F F = mĚ&#x2021; g WĚ&#x2021;

( 6)

Ă&#x2013;zgĂźl itki denklemi ayrÄąntÄąlÄą verilecek olursa denklem 7â&#x20AC;&#x2122;de olduÄ&#x;u gibidir [11]:

đ??źđ?&#x2018; đ?&#x2018;?

đ?&#x2018;&#x2DC;â&#x2C6;&#x2019;1 đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2DC;

1 2đ?&#x2018;&#x2DC; đ?&#x2018;&#x2026; = [ đ?&#x2018;&#x2021; {1 â&#x2C6;&#x2019; ( ) đ?&#x2018;&#x201D; đ?&#x2018;&#x2DC; â&#x2C6;&#x2019; 1 đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x201D; đ?&#x2018;? đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;?

1 2

đ?&#x153;

1 đ?&#x2018;&#x2DC; + 1 2 đ?&#x2018;&#x2026;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;? đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2019; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x17D; đ??´đ?&#x2018;&#x2019; ) â&#x2C6;&#x161; ( ) }] + ( đ?&#x2018;&#x201D; 2 đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x201D; đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;? đ??´đ?&#x2018;Ą

( 7)

Efektif egzoz hÄązÄą, gerĂ§ekte nozul boyunca Ăźnifom olarak hareket etmez ve her noktada bĂźyĂźklĂźkleri farklÄą davranÄąĹ&#x; gĂśsterebilmektedir [4, 12]. Nozul hattÄąnda gaz hÄązÄąnÄąn tam olarak ĂślĂ§Ăźlmesi zordur. Egzoz hÄązÄą (đ?&#x2018;?); diÄ&#x;er adÄą efektif egzoz hÄązÄą tek boyutlu doÄ&#x;rusal akÄąĹ&#x; olduÄ&#x;u kabul edildiÄ&#x;inde aĹ&#x;aÄ&#x;Äąda denklemde verildiÄ&#x;i gibidir. c = Isp g =

F mĚ&#x2021;

( 8)

Ě&#x2021; sabit kabul edildiÄ&#x;inde; Efektif egzoz hÄązÄą, kĂźtlesel gaz akÄąĹ&#x; hÄązÄą (đ?&#x2018;&#x161;) c = Ve + (Pe - Pa )Ae /mĚ&#x2021;

( 9)

Egzoz Ă§ÄąkÄąĹ&#x; basÄąncÄą ve atmosfer basÄąncÄą birbirlerine eĹ&#x;it (đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2019; = đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x17D; ) olduÄ&#x;unda ortalama efektif egzoz hÄązÄą nozul Ă§ÄąkÄąĹ&#x; hÄązÄąna eĹ&#x;it (đ?&#x2018;? = đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2019; ) olmaktadÄąr. Egzoz Ă§ÄąkÄąĹ&#x; basÄąncÄą atmosfer basÄąncÄąna eĹ&#x;it olmadÄąÄ&#x;Äą (đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x2019; â&#x2030; đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x17D; ) durumda (đ?&#x2018;? â&#x2030; đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2019; ) eĹ&#x;it olmamaktadÄąr [13]. Efektif egzoz hÄązÄą (đ?&#x2018;? = đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2019; ) eĹ&#x;it kabul edildiÄ&#x;inde itki kuvveti tekrar yazÄąlacak olursa: F=

wĚ&#x2021; V = mcĚ&#x2021; g e

( 10)

Roket motorlarÄąnda, yanma odasÄą gazlarÄą nozula ses altÄą hÄązda gider, nozul boÄ&#x;azÄąnda ses hÄązÄąna ulaĹ&#x;Äąr ve nozul boÄ&#x;azÄą geniĹ&#x;lemesi ile ses ĂźstĂź hÄąza ulaĹ&#x;Äąr. Buradan nozul Ă§ÄąkÄąĹ&#x; hÄązÄą (đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2019; ) : Tc R 2k Pe k-1 Ve = â&#x2C6;&#x161; [1-( ) k ] Mg k-1 Pa

( 11)

Karakteristik egzoz hÄązÄą, roket itki sistemlerinde sÄąklÄąkla kullanÄąlan bir terimi ifade etmektedir. Egzoz hÄązÄą katÄą yakÄątÄąn, enerji seviyesini belirleyen bir yakÄąt ĂśzelliÄ&#x;idir. Karakteristik egzoz hÄązÄą roket motorlarÄąnda Ăśnemli analiz parametrelerindendir. Karakteristik egzoz hÄązÄą; yanma sÄącaklÄąÄ&#x;Äą, molekĂźler aÄ&#x;ÄąrlÄąk ve gaz sabiti iliĹ&#x;kileriyle de ifade edilmektedir [14]. đ?&#x2018;&#x2DC;+1

đ?&#x2018;&#x2026;đ?&#x2018;&#x2021;đ?&#x2018;? đ?&#x2018;&#x2DC; + 1 2(đ?&#x2018;&#x2DC;â&#x2C6;&#x2019;1) đ?&#x2018;? =â&#x2C6;&#x161; [ ] đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x201D; 2 â&#x2C6;&#x2014;

( 12)

Ä°tki katsayÄąsÄą, aÄ&#x;ÄąrlÄąklÄą olarak yakÄąt ĂśzelliÄ&#x;ine baÄ&#x;lÄą olarak deÄ&#x;iĹ&#x;iklik gĂśstermektedir. Nozul tasarÄąmÄą ve yanma odasÄą basÄąncÄą itki katsayÄąsÄąna etki eden faktĂśrlerdendir. YaklaĹ&#x;Äąk deÄ&#x;eri 1,5 civarÄąndadÄąr. Ä°tki katsayÄąsÄą, roketin ĂźrettiÄ&#x;i itki kuvvetinin yanma odasÄą basÄąncÄą (Pc) ve nozul kesit alanÄąna (At) bĂślĂźnmesi ile hesaplanmaktadÄąr. En sade ifadeyle itki katsayÄąsÄą; CF =

F Pc Ađ?&#x2018;Ą

( 13)

denklemiyle ifade edilmektedir. 195 SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS HESAPLAMALARI

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALİZİ

İtki katsayısı yanma odası basıncı, nozul kesit alanı, nozul çıkış basıncı, atmosfer basıncı, nozul çıkış hızı, nozul çıkış ve boğaz oranı terimleri ile ilişkilendirilmesiyle itki katsayısı daha açık ifade edilecek olursa; k+1

k-1

2k2 k k-1 Pe k Pe -Pa CF = √ ( ) [1- ( ) ] + ϵ k-1 k+1 Pc Pc

( 14)

Denklem (14)’te (ϵ = Ae /At ), nozul çıkış kesit alanının nozul boğaz kesit alanına oranı olarak ifade edilmektedir. Bu oran (ϵ = Ae /At ), nozul tasarımının en önemli parametrelerindendir. İtki katsayısı (CF), fiziksel olarak sabit bir katı yakıt gaz akış yapılanmasında nozul verimliliğini ifade etmektedir. Optimum izantropik nozul genişleme oranı denklem (15)’te verildiği gibidir. 1

k-1

At k+1 k-1 Pe k k+1 Pe k =[ ] [ ] √ [1- [ ] ] Ae 2 Pc k-1 Pc

( 15)

3.1. Rokete Uygulanan Net Kuvvet ve Hız Hesaplamaları Roket motor yanma odasında üretilen gaz, nozul vasıtasıyla hız kazandırılması neticesinde itki kuvveti oluşmaktadır. Roket motorlarının seyir modellenmesi, Şekil 5’te görüldüğü gibi roket motorunun net üretmiş olduğu itki kuvvetine bağlıdır. Üretilen net itki kuvveti atmosfer şartlarında ve atmosfer dışı uçuşlarda roketin hareketini sağlamaktadır. Atmosfer içi uçuş koşullarında roket uçuş yönüne ters hava direnci ve kendi kütlesi ile orantılı seyir açısına bağlı ters yönlü yerçekimi kuvveti etki etmektedir. Bu çerçevede roketin oluşturacağı net itki kuvveti matematiksel olarak hesaplanmaktadır.

Şekil 5. Rokete etki eden vektörel kuvvetler [4]

196 SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS HESAPLAMALARI

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALÄ°ZÄ°

(M dV) (16) =FN -Mg sin Î¸ - D dt Roket Ă§alÄąĹ&#x;ma yapÄąsÄą gereÄ&#x;i deÄ&#x;iĹ&#x;ken momentum etkisi altÄąnda kalmaktadÄąr. Momentum roketten atÄąlan gaz kĂźtlesine, roketin toplam kĂźtlesinin azalmasÄąna ve roketin hÄązÄąna gĂśre zamanla deÄ&#x;iĹ&#x;iklik gĂśstermektedir. Denklem (16)â&#x20AC;&#x2122;da roketin toplam kĂźtlesi (M) roketten atÄąlan gaz kĂźtlesi ile deÄ&#x;iĹ&#x;mektedir. AyrÄąca roketin kendi aÄ&#x;ÄąrlÄąÄ&#x;Äą (Mg) ve hava direnci (D) roketin ĂźretmiĹ&#x; olduÄ&#x;u itki kuvvetini azaltÄącÄą yĂśnde etki yapmaktadÄąr. Bu Ă§erĂ§evede doÄ&#x;ru menzil hesaplamalarÄąnda rokete uygulanan net kuvvet doÄ&#x;ru belirlenmelidir [15]. Roketi hareket ettiren net itki kuvveti; â&#x2C6;&#x2018; F = FN -Mg sin Î¸ - D

(17)

denklemi ile hesaplanmaktadÄąr. UĂ§uĹ&#x;un baĹ&#x;Äąndan itibaren roketin toplam kĂźtlesinde, roketten ayrÄąlan gaz kĂźtlesi kadar zamana baÄ&#x;lÄą olarak azalma meydana gelmektedir. dM = -mĚ&#x2021; dt

( 18)

Burada (mĚ&#x2021; ) roketten akan kĂźtlesel gaz hÄązÄąnÄą ifade etmektedir. Efektif egzoz hÄązÄą (c) egzoz hÄązÄąna (Ve) eĹ&#x;it kabul edildiÄ&#x;inde (c = Ve ) ; đ??šđ?&#x2018; =đ?&#x2018;&#x161;Ě&#x2021;đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2019; = đ?&#x2018;&#x161;Ě&#x2021;đ??źđ?&#x2018; đ?&#x2018;? đ?&#x2018;&#x201D;

( 19)

BĂśylece; dV Isp g dM D ( = -g sin Î¸ 20) dt M dt M Bu denklemde (dV) roket hÄąz deÄ&#x;iĹ&#x;imini, (dM) roketin toplam kĂźtle deÄ&#x;iĹ&#x;imini ifade etmektedir. Roketin uĂ§uĹ&#x; esnasÄąndaki zamana baÄ&#x;lÄą toplam kĂźtle deÄ&#x;iĹ&#x;imi; d 1 dM (ln M)= dt M dt Buradan roketin toplam kĂźtle deÄ&#x;iĹ&#x;imi, denklem (21)â&#x20AC;&#x2122;de yerine konduÄ&#x;unda;

21)

đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2030; đ?&#x2018;&#x2018; đ??ˇ = â&#x2C6;&#x2019;đ??źđ?&#x2018; đ?&#x2018;? đ?&#x2018;&#x201D; (đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x203A; đ?&#x2018;&#x20AC;) â&#x2C6;&#x2019; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x201D; đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; đ?&#x153;&#x192; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x20AC; Roket uĂ§uĹ&#x; hÄązÄą denklemi (22)â&#x20AC;&#x2122;nin integralÄą alÄąnarak yazÄąldÄąÄ&#x;Äąnda;

22)

đ?&#x2018;&#x2030; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2030;0 = đ??źđ?&#x2018; đ?&#x2018;? đ?&#x2018;&#x201D;

đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x2018; đ?&#x2018;&#x20AC;0 đ??ˇ (đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x203A; ) â&#x2C6;&#x2019; â&#x2C6;Ť đ?&#x2018;&#x201D; đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; đ?&#x153;&#x192; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą â&#x2C6;&#x2019; â&#x2C6;Ť đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x20AC; 0 0 đ?&#x2018;&#x20AC;

(

( 23)

Denklemde (V0) roket ilk hÄązÄąnÄą, (M0) roketin uĂ§uĹ&#x; Ăśncesi ilk kĂźtlesini ifade etmektedir. đ?&#x203A;Ľđ?&#x2018;&#x2030; = đ?&#x2018;&#x2030; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2030;0 = đ??źđ?&#x2018; đ?&#x2018;? đ?&#x2018;&#x201D; đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x203A; (

đ?&#x2018;&#x20AC; đ?&#x2018;&#x20AC; ) = đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x203A; ( ) đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A; đ?&#x2018;&#x20AC; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;Ą

( 24)

Denklem (24) ile roketin hÄąz deÄ&#x;iĹ&#x;imi hesaplanmaktadÄąr. (Mson) roketin son kĂźtlesini, (MyakÄąt) roketten ayrÄąlan yakÄąt kĂźtlesini ifade etmektedir.

4. SIVI YAKITLI ROKET MOTORU STATÄ°K TESTLERÄ° Operasyon sÄąrasÄąnda ortaya birĂ§ok karmaĹ&#x;Äąk olgu Ă§ÄąkmaktadÄąr. Roket motorunun gĂśrevleri boyunca problem oluĹ&#x;masÄąnÄą Ăśnlemek iĂ§in roketler kullanÄąlmadan Ăśnce, Ă§eĹ&#x;itli testlere tabi tutulurlar. â&#x20AC;˘

Ă&#x153;retilen her parĂ§anÄąn imalat denetimi ve imalat testleri (BasÄąnĂ§ testleri, x-ÄąĹ&#x;ÄąnlarÄą, kaĂ§ak kontrolleri, elektrik sĂźrekliliÄ&#x;i, elektromekanik kontroller, vs.). 197 SIVI YAKITLI ROKET MOTORU STATÄ°K TESTLERÄ°

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALİZİ

•

Bileşen testleri (ateşleyiciler, valfler, iticiler, kontroller ve enjektörler üzerinde işlevsel ve operasyonel testler).

•

Statik roket sistemi testleri (test standı üzerinde tahrik sisteminin tamamen incelenmesi)

•

Statik roket testleri (roket tahrik sistemi sabitlenerek yapılan testlerdir).

•

Uçuş testleri

Bu testler sayesinde; •

Yeni bir roket motorunun, tahrik siteminin veya parçalarının araştırılması ve geliştirilmesi

•

Belirli bir uygulama için roket motorunun uygunluğunun değerlendirilmesi

•

Roket tahrik sisteminin üretimi yapılabilir.

4.1. Statik Testler Roketler üretildikten sonra performans kriterlerini sağlayıp sağlamadıklarını anlamak için bir takım testlere tabi tutulurlar. Bu testler tamamen cihazlar yardımıyla ölçülebilen; itki, basınç, akış, sıcaklık, gerilme, titreşim, şok gibi fiziksel parametrelerdir. Kullanılan cihazlarda bulunan sensörler; basınç transduceri, load-cell, termokupllar, akış ölçerler, ivmeölçerler, gerinim ölçer ve mikrofonlardır. Roket motorunun gerekli yerlerine bu sensörler yerleştirilir. Roket yanma testine tabi tutulurken sensör verileri de eş zamanlı kaydedilir. Kaydedilen verilerin daha sonra detaylı analizi yapılır [16, 17].

Şekil 6. Üniversal roket statik test sistemi [18]. Kimyasal yakıtlı roketler üç kategoride sınıflandırılır. Katı yakıtlı roketler, sıvı yakıtlı roketler ve hibrit yakıtlı roketler olarak adlandırılmaktadır. Şekil 6’da statik yer testleri için dizayn edilen sistem üniversal olarak hem katı, sıvı ve hibrit yakıtlı roketlerin performans karakteristiklerinin 198 SIVI YAKITLI ROKET MOTORU STATİK TESTLERİ

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALİZİ

belirlenmesinde kullanılmaktadır. Roketlerin uçuş öncesi yerde yapılan statik testleri gerçek uçuş yaklaşık temel verilerin elde edilmesi için zorunlu yapılması gereken test çalışmalarıdır.

Şekil 7. Sıvı yakıtlı bir roketin araştırma amaçlı laboratuar ortamında test edilmesi [19]. Şekil 7’de görüldüğü gibi geliştirilecek ve farklı yakıt kombinasyonlarında roketin performans kriterleri öncelikli olarak yer zemininde yapılan testlerle belirlenmektedir. Roket ve roket yakıtı ile ilgili geliştirme çalışmalarında roketin istenilen çalışma koşullarını yerine getirip getirmediğinin uçuş öncesi çalışma testlerinin yapılması bu konuda yüksek başarı elde edilmesi için temel oluşturmaktadır. Şekil 8’de roketin uçuş öncesi araştırma ve doğulama çalışmalarının temelini oluşturan statik test sistemleri görülmektedir.

Şekil 8. Statik test motoru ile roketin zamana bağlı itki ve motor basınç değişimi grafiği [20]. Şekil 9’da bir roketin zamana bağlı en önemli performans kriteri olan roket motor basıncı ve roketin üretmiş olduğu itki kuvveti değişimi görülmektedir. Roket çalışma performansını etkileyen parametrelerin belirlenmesinde doğru sonuçların alınmasına yardımcı olmaktadır.

199 SIVI YAKITLI ROKET MOTORU STATİK TESTLERİ

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALİZİ

Şekil 9. Bir roketin veya katı yakıtın tasarım sonrası için simülasyon, statik test ve gerçek uçuş şartlarındaki itki veya basınç değişimlerinin karşılaştırılması [21]. Geliştirilmesi yada tasarımı yapılan roketin öncelikli olarak bilgisayar destekli programlar aracılığı ile simülasyon verileri elde edildikten sonra imalat sonrası statik teste tabi tutulurlar ve başarı ile bu testi geçen roketler gerçek uçuş testlerine gönderilirler. Daha sonra elde edilen tüm veriler Şekil 9’da görüleceği gibi karakteristik performans karşılaştırılarak başarı ölçütleri belirlenir.

Şekil 10. Başarı ile geliştirilen geçmişten günümüze sıvı yakıtlı bilinen roket çeşitleri [22].

200 SIVI YAKITLI ROKET MOTORU STATİK TESTLERİ

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALİZİ

Bütün testleri tamamlayan roketler başarı ile kullanılmaktadır. Şekil 10’da bilinen önemli sıvı yakıtlı roket çeşitleri görülmektedir. Yüksek teknoloji gerektiren sıvı yakıtlı roket projelerinde yaklaşık 3000 önemli çalışma yapılmış ve sadece 160 civarındaki proje başarı ile tamamlanabilmiştir.

5. SONUÇLAR İleri teknoloji sıvı yakıtlı roket motor tasarım ve imalatında yüksek performans göstermesi istenir. Roketlerden beklenen yüksek performans öncelikli olarak uygun yakıt veya yakıt kombinasyonuna bağlıdır. Rokette tercih edilecek yakıtın özgül itkisinin yüksek olması kritik belirleyici faktörün başında gelmektedir. Daha sonraki belirleyici kriter değerlendirmesinde ise yakıta uygun optimum çalışma koşullarını sağlayacak roket tasarımı oluşturulmalıdır. Yakıta uygun tasarımı yapılacak roketin öncelikli olarak analitik hesaplamaları sonrası tasarımları gerçekleştirilmeli ve uygun bilgisayar destekli tasarım ve simülasyon programları desteğinde teorik optimum roket modellemesi yapılmalıdır. Sıvı yakıtlı roket imalatında uygun malzeme seçimi ile her parçası imal edilen roketin montaj sonrası statik testleri yapılmalıdır. Statik test roketlerin gerçek uçuş şartlarını sağlayıp sağlamaması bakımından gerekli düzeltmelerin belirlenmesini sağlayacaktır. Araştırma değerlendirildiğinde yüksek özgül itkiye sahip roket üzerine kriyojenik depolanmış bipropellant yapıda sıvı hidrojen(LH2) – sıvı oksijen (LO2) yakıtının tercih edilmesi önerilmektedir. Simgeler Dizini F

Roket itki kuvveti (N)

Nozul gaz çıkış hızı (m/s)

Egzoz çıkış basıncı (MPa)

Ortam basıncı (MPa)

Nozul çıkış kesiti (m2)

Nozul boğaz kesiti (m2)

Yanma oda basıncı (MPa)

Özgül ısı oranı (Birimsiz)

Toplam itki (N.s)

Isp

Özgül itki (s)

Yerçekimi ivmesi (m/s2)

Gaz sabiti (kJ/kg.K)

Yakıtın moleküler ağırlığı (kg/kmol)

Karakteristik egzoz hızı (m/s)

İtki sabiti (Birimsiz)

Nozul çıkış kesit alanı ile nozul boğaz kesit alanı oranı

Yakıt ile birlikte toplam roket ağırlığı (N)

Roket ilk ağırlığı (N)

Myakıt

Roketten yanarak ayrılan yakıt ağırlığı (N)

LH2

Sıvı Hidrojen

LO2

Sıvı Oksijen 201 SONUÇLAR

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALİZİ

6. KAYNAKÇA [1]. Yaman, H., Yüksek Enerjili Maddelerin Çift Bazlı (DB) Roket Yakıtlarında Kullanımı ve Performans Etkilerinin Araştırılması, in Fen Bilimleri Enstitüsü. 2013, Kırıkkale Üniversitesi: Kırıkkale. [2]. Heidelberg.

Turner, M.J.L., Rocket and Spacecraft Propulsion. 2 ed. 2006: Springer-Verlag Berlin

[3].

Ward, T.A., Aerospace propulsion systems. 2010: John Wiley & Sons.

[4].

Biblarz, O. and G.P. Sutton, Rocket propulsion elements. 2010: Wiley.

[5].

Huang, D. and D. Huzel, Design of Liquid Propellant Rocket Engines Second Edition.

1971. [6]. İçöz, G., Roket Ve Füzelerin Hedefe Yönlenmesi Için Gerekli Kontrol Ve Güdümleme Sistemlerinin Analitik Incelenmesi. 2010, Trakya Üniversitesi. [7].

Seregin, A.Y., Liquid Rocket Propellants, in Air Force Systems Command. 1963:

Ohio. [8]. Hetem, A., et al. Numerical Simulation Of Liquid Propellant Rocket Engines. in MIPRO, 2011 Proceedings of the 34th International Convention. 2011. IEEE. [9]. Shaikh, T., L. Patidar, and A. Chowdhury, Experimental and numerical investigation of combustion in a hydrocarbon and gaseous oxygen fuelled rocket. Applied Thermal Engineering, 2017. 110: p. 1554-1567. [10]. Wei, L., et al. Modeling And Simulation Of Liquid Propellant Rocket Engine Transient Performance Using Modelica. in Proceedings of the 11th International Modelica Conference, Versailles, France, September 21-23, 2015. 2015. Linköping University Electronic Press. [11]. Yildirim, C., Analysis of Grain Burnback and Internal Flow in Solid Propellant Rocket Motors in 3-Dimensions. 2007, PhD Thesis, Middle East Technical University, Turkey. [12]. Agrawal, J.P., High Energy Materials: Propellants, Explosives And Pyrotechnics. 2010: John Wiley & Sons. [13]. Puskulcu, G., et al. Ground Testing Of A Liquid Fueled Rocket Motor. in Recent Advances in Space Technologies, 2005. RAST 2005. Proceedings of 2nd International Conference on. 2005. IEEE. [14].

Kubato, N., Propellant And Exsplosives. 2002, Germany.

[15]. Mattingly, J.D., Elements of Propulsion: Gas Turbines and Rockets. 2006: American Institute of Aeronautics and Astronautics. [16]. Kumar, A. and L. Anjaneyulu, Emerging Trends in Instrumentation in Rocket Motor Testing. Defence Science Journal, 2015. 65(1): p. 63. [17]. Lineberry, D., Uncertainty Analysis of Liquid Rocket Engine Ground Tests, in Mechanical & Aerospace Engineering. 2004, Alabama: Huntsville. [18].

http://www.futek.com/application/load-cell/Rocket-Engine-Thrust-Stand

(Erişim Tarihi: 25.10.2018) [19].

https://infohost.nmt.edu/~mjh/Res-Rockets.html (Erişim Tarihi: 27.10.2018)

[20] Fedaravičius, A., et al. (2015): "Design of the testing system for solid propellant rocket motor thrust measurements using mathematical modelling techniques." Journal of Measurements in Engineering 3.4 (2015):123-131. [21].

http://www.aerorocket.com/rmts/accel.html (Erişim Tarihi: 31.10.2018) 202 KAYNAKÇA

SIVI YAKITLI ROKET MOTOR PERFORMANS ANALİZİ

[22]. https://www.popularmechanics.com/space/rockets/a22813/blue-origin-announcesnew-glenn-rocket/ (Erişim Tarihi: 1.11.2018)

203 KAYNAKÇA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ Doğan Engin Alnak, Koray Karabulut*, Ferhat Koca *

Sivas Cumhuriyet Üniversitesi, Sivas Meslek Yüksekokulu, Merkez, Sivas kkarabulut@cumhuriyet.edu.tr * Sorumlu Yazar

1. GİRİŞ Teknolojinin hızlı gelişimi, elektronik araçların hem çok daha fazla kompakt hem de yüksek işlemci gücüne sahip olmasına yol açmıştır. Bir sistemin elektronik parçalarının güvenilirliği, sistemin bütünsel olarak güvenilirliğinde öncelikli faktördür. Elektronik devrelerin, görevlerini yapabilmeleri üzerlerinden elektrik akımının geçmesine bağlıdır ve direnç boyunca elektrik akımının akışı ısı üretimine sebep olduğu için bu bölgeler aşırı ısınma potansiyeli bulunan bölgelerdir. Uygun bir şekilde tasarlanıp, kontrol edilmedikçe yüksek ısı üretim oranları, elektronik aletlerin güvenliğini ve güvenilirliğini tehlikeye atan daha yüksek çalışma sıcaklıklarına sebep olmaktadır. Ayrıca, elektronik bileşenlerin artan ısı yayılım hızı ve ısı akışı cihazların içindeki hassas devrelerin zarar görmesine veya tahrip olmasına neden olabilir. Bunun yanı sıra, sıcaklık değişiminden kaynaklanan ve elektronik devre kartları üzerine yerleştirilen elektronik öğelerin lehim yerlerindeki yüksek ısıl gerilmeler meydana gelen arızaların başlıca sebeplerinden biridir. Bu nedenle, ısıl kontrol elektronik aletlerin tasarımı ve işletilmesinde artan bir öneme sahiptir. Yüksek performanslı elektronik öğeler geleneksel olanlardan daha fazla ısı üretmektedirler. Bu sebeple, geleneksel teknolojilerin yerine yeni soğutma teknolojilerinin geliştirilmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Çarpan sıvı ve gaz jetleri, kolay uygulanması ve yüksek ısı transfer katsayıları nedeniyle geniş ölçüde kullanılmaktadır. Çarpan jet, yüksek ısı transfer katsayılarının istendiği durumlarda ısıtma, soğutma ve kurutma amacıyla kullanılmaktadır. Bu nedenle, çarpan jetin yüksek performansa ve ısı üretimine sahip elektronik öğelerin soğutulması için kullanılabileceği düşünülmektedir. Yüksek ısı üreten elektronik aletler, sürekli olarak teknolojik değişime uğradığı ve geliştiği için tek başına hava soğutması kullanılmasının yeterli performansı sağlayamayacağı kanıtlanmıştır. Jet çarpması yüksek ısı akılı bu ortamlardan büyük miktarlarda ısıyı uzaklaştırma yeteneğine sahiptir. Çarpan jet akışıyla ilgili yapılan önceki çalışmalardan birinde farklı örnekleri içeren bir literatür derleme çalışması yapılmıştır [Webb ve Ma]. Diğer bir derleme çalışmasında, Carlomagno ve Ianiro, ısı transferi ve çarpan jetin akış fiziği üzerinde Reynolds sayısının ve jet-plaka arası uzaklığının detaylı bir çalışmasını yapmışlardır. Bunun için hem ısıl hem de parçacık görüntülemeli hız ölçüm tekniğini (PIV) kullanmışlardır. Ayrıca, görselleştirmenin sonuçlarını ileri hesaplama yöntemleriyle karşılaştırmışlardır. Argus ve ark., yalnızca tek bir hava jeti kullanarak kanaldaki ısıtılmış blok dizilerinin soğutulmasında laminer jet akışı ve ısı transferi özelliklerini sayısal olarak incelemişlerdir. Sayısal hesaplamaları, farklı jet Reynolds sayıları, kanal yüksekliği, delik genişliği, çarpılan bloklar arası uzaklık, blok yüksekliği ve blok ısıl iletkenliği için yapmışlardır. Genel itibariyle, blokların etkin bir şekilde soğutulmasının kanal yüksekliğinin azalması ve Reynolds sayısının artışıyla arttığını belirlemişlerdir. Popovac ve Hanjalic, tek bir çarpan jet kullanılarak ısıtılmış kübik plakanın soğutulmasını incelemişlerdir. Çalışmada ayrıca, küp yüzeyinde ısı transferi gibi türbülans istatistikleri ve akış yapılarının araştırılması amaçlanmıştır. Merkezi küp civarında biçimlenen akış yapıları ve onun soğutulması arasında yakın bir ilişki olduğu bulunmuştur. Yang ve Hwang, yarı silindirik bir dış bükey yüzey üzerinde türbülanslı bir çarpan jetin akış özelliklerini sayısal olarak araştırmışlardır. Reynolds sayısı arttığında dış bükey yüzey üzerindeki hız değişimi ve türbülans kinetik enerjinin arttığı belirlenmiştir. Mushatat, çarpan jetlerin ısı transferi ve türbülanslı akış karakteristiklerini çalışmak amacıyla sayısal bir çalışma yapmıştır. Elde edilen sonuçlar, yeniden dolaşım bölgelerinin, yerel Nusselt sayısı ve türbülans kinetik enerjinin jetin boyutu, jetler arası mesafe ve jet Reynolds sayısından önemli ölçüde etkilendiğini göstermiştir. Sezai ve 204 GİRİŞ

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

Mohammed, düz bir plaka üzerine çarpan laminer jet akış düzenlemesinin sayısal çalışmasını yapmışlardır. Çalışmalarında jetler arası uzaklığın Nusselt sayısı üzerinde oldukça az bir etkisi olduğunu saptamışlardır. Bula ve ark., hem uniform hem de farklı şekilde ısıtılmış düz plakalar için jet akışını çalışmışlardır. Çalıştıkları durumlar için soğutucu akışkan olarak öncelikli havacılık sanayisinde kullanımı nedeniyle MIL 7808 yağlayıcısını tercih etmişlerdir. Sıcaklık, akışkanın ısıl iletkenlik ve viskozite özellikleri üzerinde büyük bir etkiye sahip olduğu için yüksek Prandtl sayılı bir akışkanın kullanılmasının gerekli olduğunu görmüşlerdir. Sung ve Mudawar, çarpan jet akışı kullanarak savunma sanayinde kullanılan elektronik ekipmanların soğutma performansını incelemişlerdir. Yüksek ısı akılı elektronik sistemleri soğutmak için jet soğutucu akışkan olarak HFE 7100 kullanmışlardır. Sayısal ve deneysel olarak iki farklı jet düzenlemesinde dairesel jetler ve bir tek yiv şeklindeki jetin soğutma performansını araştırmışlardır. Özellikle yüksek ısı akısı dağılımı bakımından dairesel jet tasarımının soğutma performansının yivli jetten daha üstün olduğunu bulmuşlardır. Liu ve ark., oluklu yüzeyler üzerinde jet çarpması için ısı transferinin deneysel jet ölçüm sonuçlarını incelemişlerdir. Oluk yanında yerel ısı transferinde yaklaşık % 15 artış elde etmelerine rağmen toplam ısı transferi artışının ihmal edilebilir olduğunu bulmuşlardır. Zuckerman ve Lior, başlangıçtaki türbülans, basınç düşüşü, serbest jetin kayma kuvveti ve jet hız profili üzerinde püskürtücü tipinin etkisini sayısal olarak analiz etmişlerdir. Araştırmacılar, aynı zamanda diğer çalışmalardan elde ettikleri deneysel ve sayısal teknikleri tanımlamışlardır. Marzec ve Kucaba-Pietal, düz bir yüzeye yönlendirilen altı adet jetten oluşan bir jet dizisi için soğutmada jet lülelerinin farklı geometrilerinin akış mekanizması ve ısı transferi üzerindeki etkisini sayısal olarak araştırmışlardır. Çalışma, sabit giriş akış parametreleri ve sınır şartları için soğutma sisteminde farklı püskürtücü şekillerinin kullanımına odaklanmıştır. Elde edilen sonuçlar, etki edilen alanda çeşitli tipte lüle kullanımının ısı transfer katsayısı ve Nusselt sayısında farklı değerlere yol açtığını göstermiştir. Literatür incelendiğinde çarpan jet akışı hakkında bulunan veri miktarının fazla olmasına rağmen ısı transferi üzerine bu çalışmada araştırılan yüzey geometrisi etkisinin henüz analiz edilmediği görülmektedir. Bu çalışmada, yüzey geometrisi, Reynolds sayısı ve jet-plaka uzaklıklarının (H/Dh) sabit ısı akılı üçgen desenli yüzeylerin jet çarpmasıyla soğutulması üzerindeki etkisi sayısal olarak araştırılmıştır. Üçgen desenli yüzeyler üzerine çarpan jet akışkanı olarak hava kullanılmıştır ve sıcaklığı 300 K’ dir. Sayısal hesaplamalar, zamandan bağımsız, üç boyutlu Navier-Stokes ve enerji denkleminin k-ε türbülans modelli Ansys-Fluent 17.0 programının kullanılarak çözülmesiyle yapılmıştır. Jet Reynolds sayısı aralığı 4000-10000 iken 4xDh, 6xDh, 10xDh ve 12xDh olmak üzere farklı kanal yükseklikleri kullanılmıştır. Tüm çözümlemelerde desenli yüzeyler için 1000 W/m2’ lik sabit bir ısı akısı uygulanmıştır. Sayısal sonuçlar, literatürde bulunan çalışmanın sayısal ve deneysel sonuçlarıyla karşılaştırıldığında birbirleriyle uyum içerisinde oldukları görülmüştür. Sonuçlar, her bir üçgen desenli yüzey için ortalama Nusselt sayıları ve sıcaklık değişimleri olarak sunulmuştur. Farklı Reynolds sayıları ve H/Dh oranları için jet akışının sıcaklık ve hız dağılımı konturları, tüm üçgen desenli yüzeyler için ortalama Nu sayısı ve sıcaklık değerleri ve hava jetinin kanaldan çıkış sıcaklık değerleri ayrıca analiz edilmiştir.

2. SAYISAL YÖNTEM Sayısal çalışma, üç boyutlu, zamandan bağımsız akışkan akışının desenli yüzeyli bir kanalda iletim ve zorlanmış taşınım bileşik ısı transferini incelemek için yapılmıştır. Bileşik ısı transferi analizini çözmek için sonlu hacim yöntemi (FLUENT programı) kullanılmıştır. Sonlu hacimler yöntemi, çözülecek geometriyi çözüm yapmak için parçalara bölme ve sonra her bir parça için elde edilen bu çözümleri bir araya getirerek probleme ait genel bir çözüm elde etme temellidir. Bu yöntemde, kontrol hacmi esaslı bir teknik kullanılarak korunum denklemleri sayısal olarak çözümlenebilen cebirsel denklem sistemlerine dönüştürülür. Bu yöntem, her bir kontrol hacmi için korunum denklemlerinin integre edilmesiyle ulaşılan ve değişkenler için kontrol hacmine ait ayrık eşitliklerin bulunması tekniğidir. Ayrık eşitliklerin doğrusal denklem sistemlerine dönüştürülmesinden sonra iterasyona bağlı çözümüyle istenen yakınsaklık ölçüsü sağlanıncaya kadar hız, basınç ve sıcaklık gibi değişkenler güncellenir. En kullanışlı ağ yapısı için hız, sıcaklık ve basınç değişkenliğinin önemli olduğu bölgelerde ağ yapısının sıklığı artırılmalıdır. Süreklilik ve momentum denklemleri için hesapların yakınsaması, yakınsaklık ölçeği 10-6’dan daha az olduğunda durdurulurken, bu değer enerji 205 SAYISAL YÖNTEM

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

denklemi için 10-7‘dir. Simülasyon için dörtyüzlü (tetrahedral) ağ yapısı kullanılmıştır. Ayrıca, sayısal incelemelerde üçgen desenli yüzeyli seçilen model için standart k-ε türbülans modeli kullanılmıştır. Geometri boyunca akış ve ısı transferi aşağıda açıklandığı gibi gövde kuvvetinin olmadığı kararlı durum koşullarında kütle, momentum ve enerjinin korunumu denklemlerinden elde edilen kısmi diferansiyel denklemler ile çözülmüştür [Fluent]. Süreklilik denklemi u v w   0 x y z

(1)

Momentum denklemi x momentum denklemi

  2u  2u  2u   u u u  p  v  w       2  2  2  y z  dx  x  x y z 

 u

(2.1)

y momentum denklemi

  2v  2v  2v   v v v  p  v  w       2  2  2  y z  y  x  x y z 

 u

(2.2)

z momentum denklemi

 2w 2w 2w   w w w  p v  w       2  2  2  y z  z y z   x  x

 u

(2.3)

Enerji denklemi u

T T T  k v w  x y z   c p

   2T  2T  2T   2  2  2   x y z 

  

(3)

Bu denklemlerde, ρ yoğunluk, μ dinamik viskozite, p basınç, k ısıl iletkenlik, T sıcaklık, c p özgül ısı ve u, v, w sırasıyla x, y ve z yönlerindeki hızlardır. Kullanılan standart k-ε türbülans modelinde, türbülans kinetik enerji ve türbülans dağılım terimi ve viskoz kaybolma terimi kullanılmıştır. Daimi akış için türbülans kinetik enerjisi denklemi   uk   x



   vk   y



   wk   z



  t k     t k     t k          t   x   k x  y   k y  z   k z 

(4)

Türbülans viskozitesi

t  C  .  .

k 2



(5)

Türbülans kinetik enerji 2 2 1 2 k    u'  v'  w'   2

206 SAYISAL YÖNTEM

(6)

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

Viskoz dağılım terimi 2  u 2  v 2   v u      2            x   y    x y   

(7)

Türbülans kinetik enerji kaybolma denklemi   u     v     w    t     t     t    2          C1 t   C2     x y z x    x  y    y  z    z  k k

(8)

Model sabitleri olan Cµ, C1ε, C2ε, σk ve σε standart k-ε türbülans modelinde kullanılan genel saptanmış değerlerdir [12]. Bu sabitlerin değerleri, birçok türbülanslı akış için çok sayıda veri uyumuyla sağlanmıştır. Bu sabitlerin değerleri aşağıdaki gibidir; Cµ =0,09, C1ε = 1,44, C2ε = 1,92, σk = 1 and σε = 1,3. Reynolds sayısı aşağıda verilen denklem ile hesaplanmaktadır

Re 

V . D h 

(9)

Dh jet girişinin hidrolik çapıdır.

Dh 

4 Ac P



4( a.W ) 2( a  W )

(10)

Bu denklemde, Ac ve P sırasıyla jet girişinin kesit alanı ve çevre uzunluklarıdır. Nusselt sayısı, bir katı sınır üzerindeki akışkanın iletim ısı transferi oranının taşınım ısı transferine oranı olarak değerlendirilir.

 dT  h. Dh k   h T  Ts  ve Nu   k  dn  yüzey

(11)

Burada h yüzey üzerindeki yerel ısı transfer katsayısı, n izoterme dik yöndür ve yerel Nusselt sayısı yukarıdaki gibi hesaplanmaktadır. Ortalama Nusselt sayısı L

Num 

1 Nudx L 0

(12)

3. GEOMETRİK MODEL Şekil 1’ de boyutları da olan kanalın perspektif görünüşü gösterilmektedir. Aynı zamanda bu şekil üzerinde sınır şartları da görülebilmektedir. Jet püskürtücünün hidrolik çapı (Dh) 9,9 mm iken kanalın boyu (L) ve genişliği (W) ise sırasıyla 200 mm ve 50 mm’ dir. Çalışmada kullanılan giriş hız aralığı 6,23 m/s ve 15,58 m/s iken jet girişinde uniform hız profili bulunan dikdörtgen püskürtücünün boyutları 5,5x50 mm’ dir. Kanal yüksekliği 4xDh, 6xDh, 10xDh ve 12xDh olarak farklı değerler almaktadır. Kanal boyutlarına bağlı olarak içerisinde beş adet üçgen desenli yüzey bulunmakta iken iki desen arası uzaklık Dh, desenin genişlik ve yüksekliği ise 2xDh ve Dh’ dır. Kanalın üst ve yan yüzeyleri adyabatik iken yalnızca desenli yüzeylere 1000 W/m2‘ lik ( q ) sabit ısı akısı uygulanmıştır. Bununla birlikte, jet Reynolds sayısı aralığı 4000-10000’ dir.

207 GEOMETRİK MODEL

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

Şekil 1: Kanalın perspektif görünüşü a) sınır şartlı ve boyutlu hesaplama hacmi b) CFD simülasyon hacmi Bu çalışma şu kabuller altında gerçekleştirilmiştir: a) Kanal için akış alanı üç boyutlu, zamandan bağımsız ve türbülanslıdır b) Hesaplamalar sıkıştırılamaz akış için yapılmıştır c) Desenli yüzeyin soğutulması için çalışma akışkanı olarak hava kullanılmıştır. d) Desenli yüzeye 1000 W/m2’ lik sabit ısı akısı uygulanmıştır. e) Akışkanın ısıl özellikleri sabittir. f) Hem jet akışkan hem de katı yüzeyler için ısı üretimi yoktur.

4. SONUÇLAR VE TARTIŞMA Şekil 2’ de jet-plaka arası uzaklığın (H/Dh) 6 olduğu durumda deneysel ve sayısal olarak Kılıç ve ark.’ nın yaptıkları çalışmanın sonuçları ile bu çalışmanın sayısal sonuçları Reynolds sayısının 6000 ve 8000 değerleri için Nusselt sayısı üzerindeki etkilerinin bir karşılaştırılması olarak sunulmuştur. Karşılaştırma Reynolds sayısının 6000 ve 8000 değerlerinde Kılıç ve ark.’ nın çalışmalarında kullandıkları 200x50 mm boyutlu düz bir bakır plaka yüzeyi için gerçekleştirilmiştir. Re=6000’ de jet çarpma bölgesinde Nu sayısı için Kılıç ve ark.’ nın deneysel sonucu ile bu çalışmanın sayısal sonucu arasındaki sapma % 3,99 iken sayısal sonuçlar için bu sapma % 1 olarak bulunmuştur. Bununla birlikte, Re=8000’ de çarpma bölgesinde yüksek türbülans yoğunluğu nedeniyle deneysel ve sayısal sonuçlar arasındaki sapma artmaktadır. Bu bölgede artan türbülans yoğunluğu nedeniyle deneysel ve sayısal sonuçlar arasındaki fark % 9,15 iken sayısal sonuçlar için Kılıç ve ark.’ nın çalışması ile bu çalışma karşılaştırıldığında sapma % 1,02 olmaktadır. Bu nedenle, bu çalışmanın sonuçlarının Kılıç ve ark.’ nın deneysel ve sayısal sonuçlarıyla karşılaştırılabilir ve sayısal çalışmanın makul ve uygun olduğu söylenebilir. Ortalama Nusselt sayısı ve hava jetinin kanaldan çıkış sıcaklığı (Tjet çıkış) üzerinde ağ sayısının etkisini belirlemek amacıyla H/Dh=4 ve Re=4000 için bir ağ bağımsızlık testi (Tablo 1) yapılmıştır. Yapılan test sonucu kanal kesiti üzerinde 1658422 adet ağ elemanın yeterli olduğu görülmüştür. Üçgen desenli yüzeylere sahip kanalın ağ yapısı, üçgen desenlerin ağ şeklini de kolaylıkla görebilmek için Şekil 3’ de yakınlaştırılarak gösterilmiştir. Şekil 4’ de kanal boyunca üçgen desenli yüzeylerin farklı yerleşim durumları için (Desen 1, 2, 3, 4 ve 5) Reynolds sayısı ve kanal yüksekliğinin (H/Dh=4, 6, 10 ve 12) desen yüzeyleri üzerindeki ortalama Nusselt sayısına etkisi incelenmiştir. Grafiklerdeki desen sayıları kanalın sol tarafından başlayarak üçgen yüzeylerin yerleşim sırasını belirtmektedir. Reynolds sayısının artışıyla jetin hızı ve dolayısıyla türbülans yoğunluğunda artış elde edildiğinden üçgen desenlerin yüzeylerindeki Nusselt sayısı da artmaktadır. Tüm Reynolds sayılarında kanal duvarının sol alt tarafında yeniden dolaşım bölgeleri meydana gelmektedir. Oluşan bu yeniden dolaşımlar, jet akışının yüzeyler üzerindeki yönünü değiştirmektedir. Kanal içerisinde jetin ilk çarptığı desen yüzeyi olan bir numaralı desen, jet akışkanı ile desen yüzeyi arasında en fazla sıcaklık farkının olduğu ve dolayısıyla en yüksek ısı transferinin olduğu yüzey olup Nusselt sayısı değerinin en fazla olduğu yüzeydir. Bununla birlikte, 208 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

kanal yüksekliğinin H/Dh=4’ den H/Dh=10’ a kadar olan değişimine bağlı olarak Nusselt sayısı değeri artarken H/Dh=12’ de meydana gelen yeniden dolaşımların jet akışkanını yönlendirerek birinci desene çarpmasını önlemesi nedeniyle Nusselt sayısı azalmaktadır. İki numaralı desen boyunca akışkanın desenler arası boşluktaki hareketi engellenmediğinden kanal yüksekliği ve Reynolds sayısının artışına bağlı olarak Nusselt sayısı değeri artmaktadır. Akışkanın kanal içerisinde ve desenler arası hareketine bağlı olarak desen 3’ de Nu sayısında kanal yüksekliğine bağlı olarak salınımlar meydana gelmektedir. 4 numaralı desen için de benzer durum söz konusu olmakla birlikte kanal çıkışına doğru jet akışkanının sıcaklığının da artmasına da bağlı olarak Nu sayısı azalmaktadır. 5 numaralı desen, kanal içindeki en son desen olup hem akışkan ve desen yüzeyi arasındaki sıcaklık farkının azalması hem de oluşan yeniden dolaşımların jet akışkan hareketini yönlendirmesi ve yüzey üzerinde kısıtlaması nedeniyle kanal içerisinde Nu sayısının en az olduğu desendir. Bununla birlikte, ortalama Nu sayısı değerinde H/Dh=6 için Re=4000’ den Re=10000’ e % 69,32’ lik artış elde edilmektedir. Ayrıca, Nu sayısı Re sayısı artışına göre H/Dh=4-12 aralığında H/Dh oranına daha az duyarlıdır. Ortalama Nu sayısı değeri Re=4000 için H/Dh=4’ den H/Dh=12’ ye % 6,3 oranında artmış olup en yüksek ortalama Nu sayısı Re=10000 ve H/Dh=12 için elde edilmiştir.

Şekil 2: Kılıç ve ark.’ nın deneysel ve sayısal sonuçları ile sunulan çalışmanın sonuçlarının karşılaştırılması Tablo 1: Num ve Tjet çıkış için ağ bağımsızlık testinin sonuçları Ağ Sayıları

Num

Tjet çıkış (K)

1458421

10,8701

321,829

1658422

10,8719

321,838

1845145

10,8718

321,837

Şekil 3: Hesaplamada kullanılan üçgen desenli yüzeyli kanalın ağ yapısı 209 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

210 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

Şekil 4: Farklı H/Dh ve desen sıralamalarına göre Reynolds sayısına bağlı olarak desen yüzeyi boyunca ortalama Nusselt sayısının değişimi a) H/Dh=4 b) H/Dh=6 c) H/Dh=10 d) H/Dh=12

Şekil 5’ de farklı kanal yükseklikleri ve Reynolds sayıları için üçgen desenlerin ortalama yüzey sıcaklıkları sunulmaktadır. Reynolds sayısının artması jet akışkanının kanal içerisindeki türbülans yoğunluğunu ve böylece desenli yüzeylerden olan ısı transferini artırması nedeniyle incelenen tüm kanal yüksekliklerinde (H/Dh= 4, 6, 10 ve 12) yüzey sıcaklıklarının azalmasını sağlamaktadır. Grafikler incelendiğinde, en yüksek yüzey sıcaklığının kanalın çıkışında bulunan desenli yüzeyde (Desen 5) olduğu görülmektedir. Bununla birlikte kanalın girişine doğru gelindikçe jet akışın doğrudan yüzeye temasının artması nedeniyle yüzey sıcaklıkları azalmakta ve en düşük yüzey sıcaklığına Desen 1’ de ulaşılmaktadır. Kanal yüksekliği (H/Dh) değeri 6’ ya çıkarıldığında Desen 3 etrafında oluşan yeniden dolaşım bölgelerinin yoğunlaşması nedeniyle buralarda akışkan hareketinin sürekliliği kısıtlanmakta ve bu nedenle Desen 3’ ün yüzey sıcaklığı Desen 4’ e göre daha fazla olmaktadır. Kanal yüksekliği daha da artırılarak 10’ a çıkarıldığında ise Desen 4’ ün yüzey sıcaklığı tekrar artmaktadır. Kanal yüksekliğinin 12’ ye çıkarıldığı durumda ise Reynolds sayısına bağlı olarak oluşan yeniden dolaşımlar sebebiyle desen yüzey sıcaklıklarının salınımları artmaktadır. Genel itibariyle, kanal yükseklik değerinin (H/Dh) artırılmasının desenlerin yüzey sıcaklık değerinin azalmasını sağladığı söylenebilir. Şekil 6’ da kanal yüksekliği değeri (H/Dh) 4 olan kanala ait hız, akım çizgileri ve sıcaklık dağılımları farklı Reynolds sayıları için (Re= 4000, 6000, 8000 ve 10000) gösterilmektedir. Jet akış, desenli yüzeylere çarptıktan sonra yön değiştirmektedir. Bu esnada kanal içerisinde çeşitli kısımlarda yeniden dolaşım bölgeleri oluşmaktadır. Oluşan bu yeniden dolaşım bölgeleri, kanal içerisinde akışın sürekliliğini azaltarak akışkanın o bölgelerde kendi içinde dolaşımına sebep olmaktadır. Bu nedenle, dolaşımın olduğu bölgelerde hız azalırken, sıcaklık değeri ise artmaktadır. Yeniden dolaşımın olduğu kısımlarda sıcak yüzeyle temas halinde olan akışkan sürekli ısınmakta olup sınırlı bölgede hareket ettiğinden ısı transferi azalmaktadır. Reynolds sayısının artması, yeniden dolaşım bölgelerinin büyüklünün azalmasına sebep olmaktadır. Böylece, kanal içerisinde akışkan hareketliliği artarak ısı transferinde artış sağlanmaktadır. Ayrıca, akışkan hızının artması jet akışının çarptığı çarpma bölgesi uzunluğunun da artmasına sebep olmaktadır. Bu durum, aynı zamanda diğer desenli yüzeylerdeki ısı transferini de artırıcı etki yapmaktadır. Jet plaka arası uzaklık (H/Dh) olan kanal yüksekliğinin 6 olduğu durum için Reynolds sayısının 4000, 6000, 8000 ve 10000 olduğu farklı durumlarda kanal boyunca hız, akım çizgileri ve sıcaklık dağılımı konturları Şekil 7’ de verilmektedir. Kanal yüksekliğinin artması jetin çarpma yüzeyine doğru hızını azaltırken daha fazla desenli yüzeye temas etmesine sebep olarak ısı transferini artırıcı etki yapmaktadır. Yüksekliğin artışı, kanal içerisinde yeniden dolaşım bölgelerinin miktarını 211 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

artırırken, bu bölgelerin etkisinin azalmasına sebep olarak desenli yüzey sıcaklık değerlerini azaltmaktadır. Reynolds sayısının artışıyla da bu bölgelerin miktarı ve büyüklükleri de azalış göstermektedir. a) H/Dh=4

b) H/Dh=6

212 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

c) H/Dh=10

d) H/Dh=12

Şekil 5: Farklı H/Dh ve desen sıralamalarına göre Reynolds sayısına bağlı olarak desen yüzeyi boyunca ortalama sıcaklık değişimi a) H/Dh=4 b) H/Dh=6 c) H/Dh=10 d) H/Dh=12

213 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

H/D H/D h=4 h=4

A A a) Re=4000

Re=4000

b) Re=4000

Re=4000

c)Re=4000

Re=4000

214 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

H/Dh=4

B a) Re=6000

)

b) Re=6000

)

c) Re=6000

) H/Dh=4

a) Re=8000

b) Re=8000

215 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

)

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

c) Re=8000 H/Dh=4

D a) Re=10000

b) Re=10000

Re=10000

Şekil 6: H/Dh=4 için A-Re=4000 B-Re=6000 C-Re=8000 D-Re=10000 a) hız b) akım çizgisi c) sıcaklık dağılımları Kanal yüksekliğinin 10 olduğu durum için farklı Reynolds sayılarında hız, akım çizgileri ve sıcaklık dağılımları Şekil 8’ de incelenmiştir. Kanal yüksekliğinin incelenen bu değerinde jet akışın özellikle birinci desenin aralarına da girmesi sonucu Desen 1 için sıcaklık değerinde daha fazla düşüş elde edildiği görülebilmektedir. Belirtilen kanal yüksekliğinde Reynolds sayısı arttıkça özellikle ikinci ve üçüncü desenlerde jet akışının etkisi artmaktadır ki bu durum da bu desenlerde akışkan hareketliliği artarken ısı transferinde artış elde edilerek sıcaklık değeri azalmaktadır. Fakat, özellikle Reynolds sayısının 8000 ve 10000 olduğu değerlerde jet akışı dördüncü ve beşinci desenlerin yüzeylerinden ayrılıp yeniden dolaşım bölgeleri oluşturarak etkisini kaybetmektedir. Bu durum, kanal yüksekliğinin 6 olduğu değerdeki durumla karşılaştırıldığında sıcaklık değerlerinin Desen 4 ve 5 için daha yüksek olmasına sebep olmaktadır.

216 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

H/Dh=6

A A a)

Re=4000

b) Re=4000

c) Re=4000

H/Dh=6

B a)

Re=6000

217 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

c) Re=6000 H/Dh=6

C C a)

Re=8000

)

b) Re=8000

)

c) Re=8000

) H/Dh=6

D a)

Re=10000

218 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

)

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

b) Re=10000

)

c) Re=10000

Şekil 7: H/Dh=6 için A-Re=4000 B-Re=6000 C-Re=8000 D-Re=10000 a) hız b) akım çizgisi c) sıcaklık dağılımları Şekil 9’ da H/Dh=12 olan kanal için farklı Reynolds sayılarına bağlı olarak kanal boyunca hız, jet akışa ait akım çizgileri ve sıcaklık dağılımı konturları gösterilmektedir. Kanal yüksekliği 12 değerine çıkarıldığında akışkan hızının azalması nedeniyle jet etkisi de oldukça azalmaktadır. Buna bağlı olarak özellikle Desen 1’ de sıcaklık değerinin daha belirgin bir şekilde arttığı kontur dağılımından da açıkça görülebilmektedir. Jet akışın Reynolds sayısının artması, çarpma bölgesi uzunluğunu artırmakta ve diğer desenli yüzeylerden olan ısı transferi miktarını artırarak sıcaklık değerlerinin azalmasına sebep olmaktadır. Aynı zamanda artan Reynolds sayısının yeniden dolaşımların etkisini azaltıp kanal çıkışına doğru ötelenmelerini sağladığı kontur dağılımından görülebilmektedir. H/Dh=10

A a)

Re=4000

219 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

b) Re=4000

c) Re=4000

) H/Dh=10

B a) Re=6000

220 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

)

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

b) Re=6000

)

c) Re=6000

H/Dh=10

C a) Re=8000

221 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

b) Re=8000

c) Re=8000

H/Dh=10

D a) Re=10000

222 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

b) Re=10000

c) Re=10000

Şekil 8: H/Dh=10 için A-Re=4000 B-Re=6000 C-Re=8000 D-Re=10000 a) hız b) akım çizgisi c) sıcaklık dağılımları

H/Dh=12

A A

Re=4000

223 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

b) Re=4000

c) Re=4000 H/Dh=12

B a)

Re=6000

224 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

b) Re=6000

c) Re=6000 H/Dh=12

Re=8000

225 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

b) Re=8000

c) Re=8000 H/Dh=12

Re=10000

226 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

b) Re=10000

c) Re=10000

Şekil 9: H/Dh=12 için A-Re=4000 B-Re=6000 C-Re=8000 D-Re=10000 a) hız b) akım çizgisi c) sıcaklık dağılımları Farklı Reynolds sayıları ve H/Dh oranları için üçgen desenlerin yüzey sıcaklıkları, ortalama Nusselt sayıları ve kanal çıkışında hava jeti sıcaklığı değerleri Tablo 2’ de gösterilmektedir. Re sayısının artışıyla Num artarken genel itibariyle H/Dh oranının artışıyla da çarpan jetin etki ettiği desenli yüzey alanı arttığından yüzeylerin ortalama Nusselt sayısı da artmaktadır. Artan Nu m sayısı yüzeylerden olan ısı transferini artırarak yüzeylerin soğumasını sağlamaktadır. Böylece, hem Re sayısının hem de jet-plaka arası uzaklığın artışıyla yüzeylerin ortalama sıcaklık değerleri azalmaktadır. Bununla birlikte, hava jeti çıkış sıcaklığı (Tjet çıkış) Reynolds sayısı ve H/Dh oranının artışıyla azalmaktadır.

227 SONUÇLAR VE TARTIŞMA

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

Tablo 2: Farklı Re sayısı ve H/Dh oranları için Num, Tsm ve Tjet çıkış değerleri Num

Tsm

Tjet çıkış

Üçgen Desenli Yüzey

H/Dh

Re=4000

10,87

11,02

11,55

321,83

321,53

320,60

301,83

301,84

Re=6000

13,00

14,56

13,66

318,08

316,23

317,25

301,20

301,22

301,21

Re=8000

14,18

15,45

17,61

316,48

315,17

313,36

300,91

Re=10000

16,05

18,67

19,65

314,53

312,54

311,93

300,73

300,72

5. SONUÇLAR Bu çalışmada, tek bir jet akışı kullanılarak dikdörtgen bir kanal içinde ısıtılmış üçgen desenli bakır yüzeylerden olan ısı transferi ve kanal içerisindeki akış yapısı sayısal olarak incelenmiştir. Sayısal hesaplamalar, zamandan bağımsız, üç boyutlu Navier-Stokes ve enerji denkleminin k-ε türbülans modelli Ansys-Fluent 17.0 programının kullanılarak çözülmesiyle yapılmıştır. Jet Reynolds sayısı aralığı 4000-10000 iken 4xDh, 6xDh, 10xDh ve 12xDh olmak üzere farklı kanal yükseklikleri kullanılmıştır. Jet akışkanı olarak ise kanala giriş sıcaklığı 300 K olan hava kullanılmıştır. Tüm çözümlemelerde yalnızca desenli yüzeyler için 1000 W/m2’ lik sabit bir ısı akısı uygulanırken kanalın diğer kalan kısımları adyabatik olarak alınmıştır. Sayısal sonuçlar, literatürde bulunan çalışmanın sayısal ve deneysel sonuçlarıyla karşılaştırıldığında birbirleriyle uyum içerisinde oldukları görülmüştür. Sonuçlar, her bir üçgen desenli yüzey için ortalama Nusselt sayısı ve sıcaklıkların değişimi olarak sunulmuştur. Ayrıca, jet akışın akım çizgileri, sıcaklık ve hız dağılımı konturları, kanaldaki beş tane üçgen desenli yüzeyin tamamının ortalama yüzey sıcaklığı ve Nu sayısı değerleri ve hava jetinin çıkış sıcaklık değerleri farklı Re sayıları ve jet-plaka arası uzaklık oranları (H/Dh) için incelenmiştir. Buna göre bu çalışmanın neticesinde aşağıdaki sonuçlara ulaşılabilir: - Reynolds sayısının artışıyla jetin hızı ve dolayısıyla türbülans yoğunluğunda artış elde edildiğinden üçgen desenlerin yüzeylerindeki Nusselt sayısı da artmaktadır. Tüm Reynolds sayılarında kanal duvarının sol alt tarafında yeniden dolaşım bölgeleri meydana gelmektedir. Oluşan bu yeniden dolaşımlar, jet akışının yüzeyler üzerindeki yönünü değiştirmektedir. - Ortalama Nu sayısı değerinde H/Dh=6 için Re=4000’ den Re=10000’ e % 69,32’ lik artış elde edilmektedir. Ayrıca, Nu sayısı Re sayısı artışına göre H/Dh=4-12 aralığında H/Dh jet-plaka arası uzaklık oranına daha az duyarlıdır. Ortalama Nu sayısı Re=4000 için H/Dh=4’ den H/Dh=12’ ye % 6,3 artmış olup en yüksek ortalama Nu sayısı Re=10000 ve H/Dh=12 için elde edilmiştir. -Grafikler incelendiğinde, en yüksek yüzey sıcaklığının kanalın çıkışında bulunan desenli yüzeyde (Desen 5) olduğu görülmektedir. Bununla birlikte kanalın girişine doğru gelindikçe jet akışın doğrudan yüzeye temasının artması nedeniyle yüzey sıcaklıkları azalmakta ve en düşük yüzey sıcaklığına Desen 1’ de ulaşılmaktadır. Ayrıca, genel itibariyle kanal yükseklik değerinin (H/Dh) artırılmasının desenlerin yüzey sıcaklık değerinin azalmasını sağladığı söylenebilir. - Jet akış, desenli yüzeylere çarptıktan sonra yön değiştirmektedir. Bu esnada kanal içerisinde çeşitli kısımlarda yeniden dolaşım bölgeleri oluşmaktadır. Oluşan bu yeniden dolaşım bölgeleri, kanal içerisinde akışın sürekliliğini azaltarak akışkanın o bölgelerde kendi içinde dolaşımına sebep olmaktadır. Bu nedenle, dolaşımın olduğu bölgelerde hız azalırken, sıcaklık değeri ise artmaktadır. Yeniden dolaşımın olduğu kısımlarda sıcak yüzeyle temas halinde olan akışkan sürekli ısınmakta olup sınırlı bölgede hareket ettiğinden ısı transferi azalmaktadır. Reynolds sayısının artması, yeniden dolaşım bölgelerinin büyüklünün azalmasına sebep olmaktadır. Böylece, kanal içerisinde akışkan hareketliliği artarak ısı transferinde artış sağlanmaktadır. Ayrıca, akışkan hızının artması jet akışının 228 SONUÇLAR

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

çarptığı çarpma bölgesi uzunluğunun da artmasına sebep olmaktadır. Bu durum, aynı zamanda diğer desenli yüzeylerdeki ısı transferini de artırıcı etki yapmaktadır. - Re sayısının artışıyla ortalama Num sayısı artarken genel itibariyle H/Dh oranının artışıyla da çarpan jetin etki ettiği desenli yüzey alanı arttığından yüzeylerin ortalama Nusselt sayısı da artmaktadır. Artan Num sayısı yüzeylerden olan ısı transferini artırarak yüzeylerin soğumasını sağlamaktadır. Böylece, hem Re sayısının hem de jet-plaka arası uzaklığın artışıyla yüzeylerin ortalama sıcaklık değerleri azalmaktadır. Bununla birlikte, hava jeti çıkış sıcaklığı (Tjet çıkış) Reynolds sayısı ve kanal yüksekliğinin artışıyla azalmaktadır. Sonuç olarak, yerel ve ortalama Nu sayılarını içeren ısı transferi jet Reynolds sayısından önemli ölçüde etkilenirken jet-plaka arası uzaklık oranına (H/Dh) daha az duyarlıdır. Ayrıca, bu çalışmada kullanılan kanal ve hava jeti geometrisinin çeşitli elektronik donanım geometrilerine benzerliği nedeniyle elektronik elemanları soğutmak için kullanılabileceği düşünülmektedir.

6. SEMBOLLER a Ac H L W Dh h k V ρ cp P p q

T ν u, v, w u',v',w' μ Re Nu 

µt k’ ε

: jet giriş kanal boyu (mm) 2 : jet girişi kesit alanı (m ) : kanal yüksekliği (mm) : kanal boyu (mm) : kanal genişliği (mm) : hidrolik çap (m) : ısı taşınım katsayısı (W/m2 K) : ısıl iletkenlik katsayısı (W/m K) : kanala giriş hızı (m/s) : yoğunluk (kg/m3) : özgül ısı (J/kg K) : jet giriş kesiti çevre uzunluğu (m) : basınç (N/m2) : ısı akısı (W/m2) : sıcaklık (K) : kinematik viskozite (m2/s) : x,y,z yönlerindeki hız bileşenleri (m/s) : x,y,z yönlerindeki dalgalanan hız bileşenleri (m/s) : dinamik viskozite ( kg/s m) : Reynolds sayısı (boyutsuz) : Nusselt sayısı (boyutsuz) : viskoz kaybolma terimi (m2/s3) : türbülans viskozitesi (kg/s m) : türbülans kinetik enerji (m2/s2) : türbülans dağılım terimi (m2/s3)

İndisler s sm ∞ m

: yüzey : yüzey ortalama : akışkan : ortalama

7. KAYNAKÇA Webb, B. W. & Ma, C., (1995). Single-phase liquid jet ımpingement heat transfer. Advances in Heat Transfer, 26, 105–117. Carlomagno, G. M. & Ianiro, A., (2014). Thermo-fluid-dynamics of submerged jets impinging at short nozzle-to-plate distance: a review. Experimental Thermal and Fluid Science, 58, 15–35. 229 SEMBOLLER

DESENLİ YÜZEYLERDE HAVA JETİ AKIŞI İÇİN TAŞINIM ISI TRANSFERİ VE AKIŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

Argus, E., Rady, M. A., Nada, S. A., (2006). A numerical investigation and parametric study of cooling an array of multiple protruding heat sources by a laminar slot air jet. International Journal of Heat and Mass Transfer, 28, 787-805. Popovac, M., Hanjalic, K., (2007). Large-eddy simulation of flow over a jet-impinged wallmounted cube in a cross stream. International Journal of Heat and Fluid Flow, 28, 1360–1378. Yang, Y. T. & Hwang, C. H., (2004). Numerical simulations on the hydrodynamics of a turbulent slot jet on a semi-cylindrical convex surface. Numerical Heat Transfer, 46, 995–1008. Mushatat, K. S. (2007). Analysis of the turbulent flow and heat transfer of the impingement cooling in a channel with cross flow. Engineering Science, 18, 101–122. Sezai, I. & Mohamad, A. A. (1999). Three dimensional simulation of laminar rectangular impinging jets, flow structure, and heat transfer. Journal of Heat Transfer, 121, 50-56. Bula, A. J., Rahman, M. M., Leland, J. E. (2000). Numerical modeling of conjugate heat transfer during ımpingement of free liquid jet ıssuing from a slot nozzle. Numerical Heat Transfer Part A: Applications, 38 (1), 45-66. Sung, M. K. & Mudawar, I. (2009). Single-phase and two-phase hybrid cooling sheme for high heat flux thermal management of defense electronics. Journal of Electronic Packaging, 131, 021013-1-10. Liu, Y. H., Song, S. J., Lo, Y. H. (2013). Jet ımpingement heat transfer on target surfaces with longitudinal and transverse grooves. International Journal of Heat and Mass Transfer, 58, 292299. Zuckerman, N. & Lior, N. (2006). Jet ımpingement heat transfer: physics, correlations, and numerical modeling. Advances in Heat Transfer, 39, 565–631. Marzec, K. & Kucaba-Pietal A. (2014). Heat transfer characteristic of an ımpingement cooling system with different nozzle geometry. Journal of Physics: Conference Series, 530, 1-8. FLUENT User's Guide (2003). Fluent Inc. Lebanon, NH. Kilic, M., Calisir, T., Baskaya, S. (2017). Experimental and numerical study of heat transfer from a heated flat plate in a rectangular channel with an ımpinging air jet. Journal of Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, 39, 329-344. TEŞEKKÜR Bu çalışma Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi tarafından (TEKNO-021) nolu BAP projesi ile desteklenmiştir.

230 KAYNAKÇA

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI Nurcan Çalış Açıkbaş *, Gökhan Açıkbaş * Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Bölümü, Merkez, Bilecik * nurcan.acikbas@bilecik.edu.tr * Sorumlu Yazar

1. GİRİŞ Seramik malzemeler, mükemmel sertlik, yüksek basma dayanımı ve elastik modül, aşınma direnci, termal şok direnci, kimyasal kararlılık ve yüksek sıcaklık özelliklerine sahiptirler. Bu nedenle endüstriyel uygulamalarda kullanılmak üzere potansiyelleri vardır. Özellikle seramikler, aşınmanın ve sürtünmenin çok önemli parametreler olduğu tribolojik uygulamalarda üstün performans göstermektedirler. Alumina (Al2O3), silisyum nitrür (Si3N4), silisyum karbür (SiC), zirkonya (ZrO2), bor karbür (B4C), bor nitrür (BN) çok iyi bilinen endüstriyel seramik aşınma parçalarıdır. Kesici uçlar, kum püskürtme nozülü, metal şekillendirme kalıbı, kağıt endüstrisinde suyu uzaklaştırmada kullanılan parçalar, valfler, bilyalı rulmanlar, conta, öğütücü bilya, tekstil üretiminde kullanılan parçalar, biyomalzeme vb. bir çok kullanım alanına sahiptirler. Bu tür endüstriyel seramik aşınma parçaları, servis koşullarına göre istenen özel gereksinimlere göre üretilmektedirler. Bu kitap bölümünde, endüstriyel seramik aşınma parçaları, üretici firmalar ve malzeme özellikleri hakkında bilgiler verilmektedir.

2. AŞINMA UYGULAMA ALANLARI Aşınma, sürtünme ve yağlama konularını inceleyen bilim dalına triboloji denilmektedir. Triboloji uygulamalı bir bilim olup, birçok endüstriyel parçalar tribolojik prensiplere göre tasarlanmaktadırlar. Tribolojik endüstriyel parçalar için güvenirlilik ve dayanıklılık iki önemli kriterdir [1]. Tribolojik uygulamalarda malzemeden istenen özellikler başlıca aşınma dayanımı, kırılma tokluğu, mukavemet, sürtünme katsayısı, yoğunluk, ısıl iletkenlik, kimyasal kararlılık ve korozyon direncidir. Bu özellikler dışında kolay üretim ve maliyet de ön plana çıkmaktadır [2]. Tribolojik malzemeler parça türüne göre sınıflandırılacağı gibi endüstriyel uygulama alanına göre de sınıflandırılabilirler. Bu durumda temel olarak aşağıdaki şekilde bir sınıflandırma yapılabilir [1]. •

Rulman yatakları

•

Biomedikal uygulamalar

•

Üretim tribolojisi

•

Otomotiv tribolojisi

•

Kâğıt endüstrisi

•

Tekstil endüstrisi

Mekanik ve aşınma parçaları için mühendislik seramikleri pazarı Tablo 1’de özetlenmektedir [3]. Tüm seramik rulmanlar zor koşullar altında çeliklere göre daha iyi performans göstermektedirler. Çelik yatak içinde Si3N4 bilya içeren hibrit rulmanlar parça işleme millerinde ve diğer uygulamalarda mükemmel performans sergilerler. Bu rulmanların elektrik motorlarında kullanımları da hızlı bir şekilde artmaktadır. Si3N4 kesici uçlar, gri dökme demir işlemede tercih edilirken, Ni alaşımlarını işlemede viskerle güçlendirilmiş alumina tercih edilmektedir [4,5]. Ceradyne firmasının motor 231 GİRİŞ

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI

parçalarında kullanılmak üzere ürettiği Si3N4 parçaların kullanımı yüksek maliyet nedeniyle düşüktür. SiC ve Al2O3’dan yapılan seramik pompa ve contalar marketin önemli bir parçasını oluşturmaktadır. Amerika ve Avrupa’da tüketilen mühendislik seramiklerinin toplam miktarı ~225,000 tondur. Bunun ağ.%90< alumina ve Al2O3 seramiklerinden (kordierit gibi) yapılmaktadır [3]. Kuzey Amerika aşınma dirençli ve endüstriyel uygulamalarda kullanılan seramik malzemeler piyasasına göre en fazla alumina ve türevi malzemeler ve sırasıyla SiC, ZrO2, Si3N4, B4C, BN gelmektedir [6]. Tablo 1: Mühendislik seramikleri pazarı [3] Amerika 2002 ($M) Mekanik ve aşınma parçaları

539

Avrupa

Ortalama yıllık büyüme oranı 2009 (%) 4.3

2002 ($M) 494

Ortalama yıllık büyüme oranı 2009 (%) 4.5

Kesici uçlar Pompa ve contalar Bioseramikler Zırh Rulmanlar Diğer aşınma parçaları

2.1. Rulman Yatakları Rulman yatakları uygulama alanı için istenen özellikler, mukavemet, düşük yoğunluk, yüksek elastik modülü, düşük sürtünme katsayısı, düşük ısıl genleşme katsayısı, iyi yüksek sıcaklık sertliği, korozyon direnci, yüksek elektrik direnci’dir [7]. Yüksek mil yatağı hızlarında (1.2x106 dN) mil yatakları merkezkaç güçlerine sahip olduğundan dış yükler artabilir. Düşük yoğunluk, bu yükü azaltır. Düşük yoğunluk birçok parçada istenmekle birlikte yarış arabası tekerlek milleri ve patenler bu parçalara örnek verilebilir. Yüksek elastik modülü ise yüksek bükülmezlik ve düşük akma oranlarına sebep olur. Elastik modül özellikle parça işleme millerinde, hard disk sürücüsü tepkileyicilerinde vb. öneme sahiptir. Düşük sürtünme katsayısı, aşınma direncinin artmasını sağlar ve iyi yağlama, az gürültü, düşük uygulama sıcaklığını beraberinde getirir. Düşük ısıl genleşme katsayısı, sıcaklık değişimlerine karşı dayanıklılık sağlar. Ancak bu özellik seramik mil yatağını çelik şaft üzerine monte etmeyi güçleştirir. Çelik, seramiğe göre üç kat daha fazla genleşir ve bu nedenle çelik şaft seramikte çekme gerilimleri oluşturduğu için seramik mil yatağını çatlatabilir. İyi yüksek sıcaklık sertliği, yüksek sıcaklıklarda şeklini koruyabilmesini sağlar. Korozyon direnci, faklı korozif ortamlardan etkilenmemesini ve malzemenin özelliğini korumasını sağlar. Bazı uygulama alanlarında (elektrik motorları, tekstil cihazı milleri, yarı iletken cihazlar vb.) yüksek elektrik direnci istenir. Tablo 2’de rulman yatakları uygulama alanları, parçalar, üretici/tedarikçi firmalara örnek verilmektedir [7]. Ticari olarak rulman yataklarında kullanılan seramik bilyalar Si3N4, Al2O3, ZrO2, SiC, B4C’dür [7]. Malzemelerin özelliklerini kıyasladığımızda Si3N4 optimum malzeme olarak görülmektedir (Tablo 3).

232 AŞINMA UYGULAMA ALANLARI

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI

Tablo 2: Rulman yatakları uygulama alanları, parçalar ve üretici/tedarikçi firmalar[7]. Uygulama Alanı

Parça

Üretici/Tedarikçi Firmalar

Parça işleme mili

Çeşitli kesme operasyonlarında (tornalama, frezeleme, vb.) mil olarak kullanılır.

NSK, SNFA, GMN, TORRINGTON, SKF, NHBB, UMBRA, SLF, IBC, SNR, FAG, NTN

Uzay/Askeriye

Hava sirkulasyon cihazı, yardımcı güç ünitesi, tepkileyiciler, jeneratör, sıvı oksijen pompaları, motor ana saftı, güç iletim vites kutusu, sıvı hidrojen turbo pompaları

SNFA, TIMKEN, CEROBEAR, KAYDON, GRW, FAG

Otomotiv

Tekerlek ve vites kutusu (yarış arabalarında)

SNFA, TIMKEN, TORRINGTON, CEROBEAR, SLF, FAG

Elektro-mekanik

Elektrik motorları

NSK, TORRINGTON, SKF, SLF, IBC, SNR, FAG, NTN

Yarı iletken cihazlar

Kimyasal-mekanik parlatma

TIMKEN, KAYDON, GRW

Medikal uygulamalar

X-Işını ve CAT (bilgisayar destekli tomografi) tarayıcıları

GMN, TIMKEN, NHBB, FAG

Dental Uygulamalar

Dental hava turbin mil yatakları, diş uygulamalarında kullanılan cihazların sterilizasyonu için otoklav cihazı

NSK, GMN, TIMKEN, NHBB, GRW, FAG

Pompalar

Turbo moleküler pompalar, merkezkaç pompaları, vakum pompaları

GMN, BEROBEAR, SLF, IBC, FAG

Spor eşyaları

Bisiklet tekerlekleri, patenler

NSK, SKF, NHBB, CEROBEAR, SLF

Rüzgâr enerjisi

Rüzgâr türbin uygulamalarında

KOYO

Tablo 3: Rulman yataklarında kullanılan seramik malzemeler [7] Al2O3

ZrO2

Si3N4

SiC

B4C

3.9

6.1

3.2

3.1

2.5

300-600

900-1200

800-1100

400-600

300-400

3-4

6-10

5-7

3-4

2-3

Isıl genleşme katsayısı (x10-6/K)

7-8

9-11

2-3

4-5

5-6

Sertlik (HV10)

15-18

11-13

15-17

25-27

27-29

Isıl şok direnci

Kötü

Çok iyi

Mükemmel

Yoğunluk (gr/cm3) Eğilme Muk. (MPa, Oda Sıc.) Kırılma Tokluğu (MPam1/2)

233 AŞINMA UYGULAMA ALANLARI

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI

2.2. Biyomalzemeler Biyomalzemelerin tribolojik özellikleri birçok yapay organların ve medikal cihazların performansında önemli rol oynamaktadır [1]. Amerika’da yılda ortalama toplam 600,000 diz, kalça ve omuz eklem ameliyatı yapılmaktadır [8]. İmplant olarak kullanılan malzemeler, uygulama alanları ve istenen özellikler Tablo 4’de verilmektedir [8]. Şekil 2’de yaygın olarak kullanılan diz, kalça ve omuz implantlarının şematik gösterimi verilmiştir. Tablo 4: İmplant olarak kullanılan malzemeler, uygulama alanları ve istenen özellikler [8] Malzeme

Uygulama

İstenen özellikler

Metaller: Pirinç, paslanmaz çelik, nikel

Uçlar

Aşınma dayanımı, korozyon direnci, yorulma dayanımı

Alaşımlar: Titanyum alaşımları, Ti-Al-V alaşımı, Co-Cr alaşımı, Co-Cr-Mo alaşımı

Eklemler

Aşınma dayanımı ve korozyon direnci

İnorganik: Elmasa benzer karbon

Biyo uyumlu kaplamalar

Sürtünme ve aşınma direnci

Seramikler: Al2O3, ZrO2, Si3N4, SiC, B4C, kuvars, biyocamlar, hidroksiapatit

Kemik eklem kaplaması

Aşınma dayanımı ve korozyon direnci

Polimerler: UHMWPE, PTFE, v.b.)

Eklem yuvaları

Aşınma dayanımı, korozyon direnci, yorulma dayanımı, sürtünme direnci,

Kompozitler: silikon polimerleri

Kemik eklemleri

Aşınma dayanımı, korozyon direnci, yorulma dayanımı

Şekil 1: Yaygın olarak kullanılan diz, kalça ve omuz implantları [8] Medikal uygulamalarda vidalar ve kemik levha implantı (bone plates) uygulamaları için Si 3N4 yüksek mukavemet ve düşük yoğunluğu nedeniyle alumina ve zirkonya yerine tercih edilmektedir [9]. Şekil 2’de bu ürünler gösterilmektedir.

234 AŞINMA UYGULAMA ALANLARI

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI

Şekil 2: İmplantlar için cerrahi vidalar ve kemik levha implantı [7]

2.3. Üretim Üretim operasyonları oldukça talep alan triboloji uygulamalarıdır. Yüksek sıcaklıklar, yüksek üretim hızları, istenen yüzey özelliği ve güvenilirlik, çevresel koşullar uç ömrünü, ürünün yüzey kalitesini, yüzeyin fonksiyonel özelliklerini belirlemede önemli rol oynar [10]. Kesme ve şekillendirme işlemlerinin şematik gösterimi Şekil 3’de verilmektedir [1].

Şekil 3: Üretim proseslerinin şematik gösterimi (a) metal kesme, (b) aşındırma (grinding); (c) haddeleme (rolling); (d) extrüzyon; (e) çekme (drawing); (f) açık kalıpta şekil verme (open die forging); (g) basınçlı kalıpta şekil verme (die forging); (h) derin çekme (deep drawing). [1] Kesme operasyonlarında kesici uç, sürtünme sonucu meydana gelebilecek boyutsal değişmelere engel olabilmek için yüksek aşınma direncine, işleme sırasında oluşan yüksek sıcaklıklarda keskin ve uygun kesme köşelerini korumak için sıcak sertliğe, işlenen parçayla reaksiyona girmemesi için kimyasal dayanıma, kesme sırasında oluşan şok yükleri ve kuvvetleri kesici ucun soğurmasını için yüksek tokluğa, darbeyi iyi absoblayabilmeleri için yüksek mukavemete, 235 AŞINMA UYGULAMA ALANLARI

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI

sürekli ısıtma ve soğutma çevriminin etkilerini yenebilmek için yüksek ısıl şok direncine sahip olmalıdır [1,11]. Dövme (forging), basma gerilimleri altında metalin kontrollü deformasyonudur. Dövme işleminde kalıbın yüksek erozyon dayanımına, ısıl ve mekanik yorulma ve plastik deformasyona dayanıklı olması istenir. Ekstrüzyon işlemi, işleme parçasının sünek hale gelmesi için yüksek sıcaklıklarda gerçekleştirilir. Çekme (drawing) ise ince metal üretim prosesidir. Uzun teller ve tüpler bu şekilde üretilirler. Ekstrüzyon ile karşılaştırıldığında yüzey bitimi oldukça önemlidir [1]. Dönen iki parçanın arasında şekil verme işlemi olan haddeleme önemli bir metal şekillendirme işlemidir. Böyle bir şekillendirme işleminde çelik, WC ve seramikler kullanılır. Si 3N4, mükemmel termal şok direnci, yüksek mukavemeti, sertlik ve tokluğu ile kullanım ömrünü uzatır, ürün kalitesi artar ve paslanmaz çelik malzemesinin şekillendirilmesinde 1000°C’ye kadar olan sıcaklıklarda kullanılabilir [12]. Diğer avantajları ise şekillendirilen metalle etkileşimin az olmasıdır [9]. Şekil 4’de metal şekillendirmede kullanılan Si3N4 parçalara örnekler gösterilmektedir.

Şekil 4: Haddeleme işleminde kullanılan Si3N4 parçalar [9] Otomotiv endüstrisinde çelik plakalar (steel sheets) ve sabitleme iğneleri (fixation pins) yaygın olarak kullanılır. Si3N4’ün avantajı yüksek mukavemet, termal şok dayanımı ve ıslatmama özelliğidir [9]. Şekil 5’de Si3N4 parçalara örnekler gösterilmektedir.

Şekil 5: Otomotiv endüstrisinde kullanılan Si3N4 parçalara örnekler [9]

236 AŞINMA UYGULAMA ALANLARI

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI

Arabalar günümüzde en yaygın kullanılan makinelerdir ve birçok tribolojik parçası mevcuttur (pistonlar, tekerlekler, rulmanlar, transmissions vb). Temel motor parçaları Şekil 6’da gösterilmektedir [1]. Makinelerin tribolojik performansları iyileştirildiğinde, yakıt tüketimi azalır, motor gücü artar, yağ tüketimi azalır, çevreye zararlı gazların atımı azalır, dayanıklılık ve güvenirlilik artar ve motor ömrü uzar.

Şekil 6: Temel motor parçaları (reciprocating internal combustion engine) [1]

2.4. Kâğıt Endüstrisi Kâğıt, artık günlük yaşamımızın “olmazsa olmazları” arasına girmiştir. Şekil 7’de kâğıt üretim prosesi şematik olarak verilmektedir [13]. Kâğıt üretimi için ağaçlar işlenebilir boyutlara kesilir ve sonra çeşitli metotlarla (mekanik, rafinör mekanik, termomekanik, kimyasal) kâğıt hamuru üretilir. Üretilen hamur ya sulu halde uygun karışımlar ile doğrudan doğruya kâğıt makinesine verilir ya da suyu alınarak yoğunlaştırılmış halde stoklanır [13]. Sonuçta elde edilen kâğıt hamuru, hamur hazırlama bölümünde işlem gördükten sonra dolgu, boyar, vb. katkı maddeleri ilave edildikten sonra kâğıt makinesine verilir. Kâğıt makinesine verilen hamur çeşitli kademelerden geçerek suyu uzaklaştırılır. Bunlar şekillendirme, presleme, kurutma gerekirse yüzey basıncıyla düzleştirme veya kaplama aşamalarıdır. Üretilen kâğıt, makinenin genişliğine olan bir tampon adı verilen ruloya sarılır. Bu kâğıt kesilerek bobin veya tabaka haline getirilerek kullanıma sunulur.

Şekil 7: Kâğıt üretim prosesi [13] 237 AŞINMA UYGULAMA ALANLARI

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI

Seramik malzemeler, kâğıt üretiminde önemli bir kullanım potansiyeline sahiptir. Şekil 8’de ağaçların işlenebilir boyutlara kesildiği bölüm gösterilmektedir. Kütükler önce dairesel testerelerden kısa boyutlara kesilir. Testereler 1.8-3 m çapında ve bıçak uçları WC-Co malzemesindendir. Kütüklerin daha sonra kabuğu uzaklaştırılır. Kabuğu uzaklaştırılan kütükler konveyor ile yonga makinası bölümüne taşınır. Orada 1800 rpm hızla dönen ağır bir disk bulunmaktadır. Disk, kütüğü 1.5 m uzunluğunda 30.4 cm çapında parçalara dönüştürür. Metal durağan bıçakların ömürleri yaklaşık beş gündür. TiC içeren metal matris kompozitlerin ömrü ise yaklaşık otuz altı gündür [13].

Şekil 8: Ağaçların işlenebilir boyutlara kesildiği bölümde mevcut ve potansiyel seramik malzeme kullanımı [13] Elde edilen parçalar boyutlarına göre ayrılmak için sonraki bölüme taşınır. Al2O3 karolar ve bloklar ayırma bölümünde, pnomatik taşıyıcı borularının dirseklerinde, talaş ve yonga ayırma siklonlarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Yeni tok seramikler Si3N4, dönüşüm toklaştırılmış ZrO2 ve toklaştırılmış Al2O3 iyi çapma ve aşınma direnci sağlayabilir ancak mevcut Al2O3 seramiklerinden daha pahalıdırlar. Konveyör sistemleri için seramik rulmanlar ve bileziklerde Si3N4 kullanılabilir [13]. Mekanik proses ile kağıt üretimi, taşlı liflendirici ve diskli rafine edicilerde üretim olmak üzere ikiye ayrılır. Taşlı liflendirici makinesi Şekil 9’da gösterilmektedir. Taşlı liflendirici denilen seramik ya da dönen taş silindire kâğıt hamuru basınç uygulanarak bastırılır. Sıkılan su aşırı ısınmayı önler kâğıt hamuru oluşturmak için de fiberlerle karışır. Bu işlem basit olmakla beraber çıkan hamurun kalitesini kontrol altında tutma zorluğu işlemin en büyük dezavantajını teşkil etmektedir. Mühendislik seramikleri taşlı liflendirici makinesinin aşınmadan dolayı yüzey düzgünlüğünü korumada potansiyele sahiptir. Ancak taşlı liflendirici makinesi oldukça büyük olduğundan seramiğin silindire monte ettirilmesi zordur [13].

Şekil 9: Taşlı liflendirici makinesi [13] 238 AŞINMA UYGULAMA ALANLARI

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI

Diskli rafine edici makinesi Şekil 10’da gösterilmektedir. Diskli rafine edici makinesinde ağaç yongaları liflerine ayrılarak hamur üretimi yapılır. Birçok rafine edici makinesinin kolları beyaz dökme demirden ya da paslanmaz çelikten yapılır. Aşınma ve korozyon kolların ömrünü sınırlar. WCCo seramik-metal kollar bu uygulama alanı için düşünülmektedir. Ancak spesifik gravitesi mevcut kollardan daha yüksek olduğu için dönme gerilimi artar. Seramikler düşük spesifik graviteye sahip olup mükemmel aşınma direnci gösterirler ve yüksek hızlarda çalışmaya imkan sağlarlar. Ancak, yeterli güvenirlik için seramiklerin yüksek kırılma tokluğuna sahip olmayışı ve gerekli boyutlarda üretilip üretilememeleri ve monte edilmeleri endişe verici konulardır. Dönüşüm toklaştırması yapılmış ZrO2 ve Si3N4 ve metal-seramik kompozitler bu uygulama alanı için potansiyel malzemelerdir [13].

Şekil 10: Diskli rafine edici makinesi [13] Kimyasal yöntemle kâğıt üretim prosesinde ısı, basınç ve kimyasallar kullanılarak lignin çözülür ve fiberler ayrılır. Mekanik proses ve sülfit prosesi olmak üzere iki önemli kimyasal proses uygulanmaktadır. Hamur hazırlama prosesi Şekil 11’de gösterilmektedir. Ağaç yongaları basınçlı pişirme makinesine doğru taşınır, suyla ve kimyasallarla karıştırılır. Kimyasal olarak sodyum sülfat ve sodyum hidroksit kullanılmaktadır. 170oC’ye kadar 0.7-1.3 MPa basınç altında 2-3 saat pişirme işlemi uygulanır. Bu işlem tamamlandıktan sonra yüksek basınç altında kalmış olan ağaç yongaları çözelti içeren çözünmüş lignin (bitkide kök ve gövdenin sert ve odunsu yapısını oluşturan madde) borudan geçerek atmosferik basınç tankına girerler. Hızlı basınç değişimi ve çarpma ile yongalar fiberlere ayrılır. Bu aşamadan sonra elde edilen kâğıt hamuru “brownstock” olarak adlandırılır. Bu maddeler borularla budak makinası (knotter) denilen bölüme taşınır. Burada kâğıt hamuru yetersiz pişmiş yongalardan ayrılır. Kabul edilen kısımlar birçok temizleyiciden geçer ve kimyasallardan ayrışır.

Şekil 11: Basınçlı pişirme makinesi bölümde mevcut ve potansiyel seramik malzeme kullanımı [13] 239 AŞINMA UYGULAMA ALANLARI

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI

Seramik malzemeler şuan çeşitli kâğıt millerinde kullanılmaktadırlar. Seramiklerden özellikle alumina çeşitli aşınma ve korozyon dirençli parçalarda (örneğin pompalar, contalar, valfler, boru dirsekleri) yoğun olarak kullanılmaktadır. Ancak daha tok olan malzemelere gereksinim duyulmaktadır. Beyaz kâğıt elde etmek için beyazlatma işlemi gereklidir. Kâğıt hamurunun beyazlatılmasında birçok aşama mevcuttur (Şekil 12), bu durum odunun türü ve kâğıdın son kullanım alanına göre farklılık gösterir. Bu işlem genelde klor kullanılarak yapılır. Seramik malzemeler ya da kaplamalar geleneksel kaplama malzemelerinden daha iyi korozyon direnci gösterdiği için tercih edilirler. Tablo 5’de kâğıt üretiminde parçalara bağlı olarak istenen özellikler özetlenmiştir.

Şekil 12: Kağıt hamurunun beyazlatılması aşamasında mevcut ve potansiyel seramik malzeme kullanımı [13] Kağıt üretim makinesinde birçok metalik, polimerik ve seramik parçalar mevcuttur. Burada kâğıt hamuru ~30 saniyede nihai kâğıda dönüştürülmektedir. Üretilecek kâğıdın türüne bağlı olarak kâğıt makinesi 600-2128 m/dak. hızla çalışır. Cihazın bakım için kapatılması istenmeyen maliyet sorunlarına sebep olur. Bu nedenle üretimin devam etmesi için uzun ömür sağlayacak ileri teknoloji seramiklerinin bu tür parçalarda kullanımına gereksinim vardır. Şekil 13’de kâğıt makinesi ve mevcut ve potansiyel seramik uygulamaları gösterilmektedir. Kâğıt makineleri üretilecek kâğıda göre farklılıklar göstermekle birlikte genel olarak dört fonksiyonel bölümden (kağıt yapım makinesi, presleme, kurutma ve kaplama) oluşmaktadırlar [13].

240 AŞINMA UYGULAMA ALANLARI

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI

Şekil 13: Kâğıt üretim makinesinde mevcut ve potansiyel seramik malzeme kullanımı [13] Tablo 5: Kâğıt üretiminde parçalara bağlı olarak istenen özellikler [13] Uygulama

Endüstri gereksinimleri

Kullanılan Seramiklerin Özellikleri

Aşınma yüzeyleri

Yüksek aşınma dayanımı: kâğıt rafine parçaları, su kaydırakları (chutes), dirsekler, elekler (screens), rakle bıçakları

Yüksek tokluk, aşınma dirençli seramikler; seramik-matrisli kompozitler; kaplamalar

Kesiciler

Az aşınma ve uzun ömür: testere bıçakları (saw blades), kırpma bıçakları, kesme diskleri

Yüksek tokluktaki seramikler (dönüşüm toklaştırması yapılmış ZrO2); seramik güçlendirilmiş metaller; elmasa benzer sert kaplamalar

Rulmanlar

Özellikle yüksek sıcaklıklarda ve yağlayıcı alanlarda uzun ömür: konveyör, vb.

Si3N4, SiC; yüksek mukavemet, aşınma dayanımı, sertlik ve kırılma tokluğu

Pompa parçaları

Az aşınma ve korozyon dayanımı: kâğıt hamuru pompaları, özellikle yıkama ve beyazlatma bölümü, kâğıt kaplamada kullanılan pompalar

SiC, Si3N4, toklaştırılmış Al2O3 ya da ZrO2, kaplamalar (plazma spreylenmiş CrO) seramik güçlendirilmiş metaller, seramikmatrisli kompozitler

Valfler ve contalar

Az aşınma ve korozyon dayanımı

SiC, Si3N4, toklaştırılmış Al2O3 ya da ZrO2, kaplamalar (plazma spreylenmiş CrO) seramik güçlendirilmiş metaller, seramikmatrisli kompozitler

Rulolar

Güvenirlilik, uzun ömür: pres ruloları, emme merdaneleri ve kurutucu ruloları

Mühendislik kaplamaları

Isı değiştirici tüpleri

Yüksek korozyon direnci

Mühendislik kaplamaları, seramikmatrisli kompozitler (fakat pahalı olabilirler)

241 AŞINMA UYGULAMA ALANLARI

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI

Şekil 14’de şekillendirme ve presleme bölümü basitçe gösterilmektedir. Şekillendirmedeki amaç, kâğıt hamurunu üniform kalınlıkta akış için yaymak ve artık suyu uzaklaştırmaktır. %0.5 fiber içeren kâğıt hamuru depolandığı konteynırdan borular yoluyla kutulara yollanır. Kutularda kâğıt hamurunun akması için basınç uygulanır ve hamurun kalınlığı ayarlanır. Pompa bileşenleri, dağıtıcı borular (özellikle giriş, dirsek ve çıkışlar) ve oluk ağzında aşınma ve korozyon gerçekleşir. Kalınlığı belirlenen kâğıt hamuru elek üzerine akar. Elek, genelde naylon ya da polyesterden yapılır. Sonra şekillendirme bölümüne geçer. Burada folyo olarak adlandırılan boşluklu çıtalar vardır (Şekil 15). Su folyolardan ve emme kutusu kapakları boyunca emilir ve bant gözenekli bir taşıyıcı olarak davranır. Folyo ve emme kutusu kapaklarının yüzeyi çok düzgün olmalı ve aşınma dirençleri yüksek olmalıdır. Al2O3 uzun yıllardır (1962’den beri) bu tür uygulamalarda kullanılmaktadır. Son zamanlarda daha tok olan Si3N4 seramikleri kullanılmaya başlanmıştır. SiC, emme kutusu kapaklarında kullanılmaktadır. Folyolarda ise polietilen kullanılır [13].

Şekil 14: Şekillendirme ve presleme bölümü [13]

Şekil 15: Seramik folyo ve emiş kutusu kapağı [13] Kennametal, kâğıt üretiminde şekillendirme parçaları, çeşitli bıçaklar, temizleme hunileri gibi parçalarında kullanılmak üzere WC malzemesini önermektedir [14]. Kyocera firması da kâğıt üretiminde temizleme hunileri, suyu uzaklaştırma parçalarını ticari olarak üretmektedir (Şekil 16). Bu parçaların üretiminde Al2O3 ve Si3N4 kullanılmaktadır [15].

242 AŞINMA UYGULAMA ALANLARI

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI

Şekil 16: Temizleme hunileri, susuzlaştırma şeritleri [15] Ceradyne, Ceralloy Silicon Nitride ticari ismiyle Si3N4 seramiklerini yüksek aşınma, termal şok direnci ve kırılma tokluğu ile kâğıt endüstrisinde suyu uzaklaştırmada kullanılan parça olarak kullanılmak üzere pazarlamaktadır (Şekil 17). Si3N4 dışında firma SiC, B4C, TiB2, AlN ve ergimiş SiO2 malzemelerini endüstriyel aşınma parçalarında kullanım için sunmaktadır. Ceradyne, Si3N4 seramiklerinin hammadde ve üretim prosesi maliyeti yüksek olduğundan bu seramiklerin daha yaygın kullanımını sağlamak amacıyla GP SRBSN yöntemiyle Si3N4 seramiği üretimini geliştirmişlerdir. Yeni üretim prosesi ve geleneksel üretim süreçleri karşılaştırmalı olarak Tablo 6’da özetlenmektedir. Bu teknoloji gelişimi ile Si3N4 seramiklerinin Al2O3 ile piyasada rahatlıkla yarışabileceği öngörülmüştür. Hammadde maliyeti mevcut Si3N4 seramiklerinden %90 daha az ve Al2O3’nın %50’si kadardır. Bu teknolojide sulu proses ile ucuz CeO2 sinterleme ilavesi kullanılarak üretim gerçekleştirilmektedir. Bu proses genel Al2O3 üretim prosesi ile benzerdir. Elde edilen ürün geleneksel metotlarla üretilen Si3N4 seramikleri ile benzer özelliklerde ve Al2O3’dan daha iyi mekanik özelliktedir [16].

Şekil 17: Suyu uzaklaştırmada kullanılan Si3N4 parça (dewatering folyo) [16]

243 AŞINMA UYGULAMA ALANLARI

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI

Tablo 6: Yeni üretim prosesi ve geleneksel üretim süreçleri [16] GP SRBSN

SSN

GPSN

HIP SN

Hammaddeler

(Si+İlaveler)

(Si3N4+İlaveler)

<$10/kg

<$30-80/kg

Spreyli kurutma

Presleme

Nitrürleme

(Ceradyne Prosesi)

Inc.

(3Si+2N2Si3N4) ~1.5-1.62 kazanımı

kütle

Gaz basınçlı N2 atmosfer sinterleme 103 bar sinterleme N2 gaz basıncı altında

basıncında Gaz basınçlı sinterleme

Sıcak izostatik presleme 100-200 103 bar N2 gaz basıncı MPa altında N2 gaz basıncı altında

Relatif Maliyet Düşük/Orta

Düşük

Orta

Yüksek

Kâğıt üretimi prosesinde kâğıt hamurundan suyun uzaklaştırılması esnasında ürün, seramik folyolar üzerinde yüksek hızlarda (100km/dak.) hareket eder. Bu uygulamada istenen özellik, aşınmaya ve kimyasal etkilere karşı dayanıklılıktır. Başlangıçta bu uygulama için Al 2O3 folyolar kullanılmaktaydı. Ancak zamanla daha yüksek sertlik, kırılma tokluğu, aşınma direnci ve ısıl şok dayanımları nedeniyle oksit olmayan Si3N4 ve SiC malzemeleri kullanılmaya başlanmıştır. Bu amaçla kullanılan Si3N4 malzeme özellikleri Tablo 7’de verilmektedir [16]. Si3N4 malzeme özelliklerinin özellikleri başlangıç tozu özellikleri, sinterleme ilaveleri ve süreçleri tarafından kontrol edilmektedir [17]. İkincil faz takviyesi ile de (TiN, TiC, SiC vb.) malzeme özelliklerini daha da iyileştirmek mümkündür [18]. IBS Paper peformance group Si3N4, Al2O3, ZrO2, SiC malzemelerini kâğıt üretim endüstrisinde kullanım için pazarlamaktadır. Ani sıcaklık değişimlerine karşı yüksek termal şok dayanımı nedeniyle (600 °C) Si3N4 özellikle presleme bölümünde kullanılmaktadır. Şekil 18’de ürün gösterilmektedir [19].

Şekil 18: Presleme işleminde kullanılan Si3N4 ürün (IBS Paper peformance group) [19] 244 AŞINMA UYGULAMA ALANLARI

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI

Tablo 7: Ceradyne firmasının ticari Si3N4 parça özellikleri [16] Özellik

Ceralloy 14731E

Ceralloy 147-31N

Ceralloy 147-A

Proses

Sinterlenmiş reaksiyon bağlamalı

Sıcak preslenmiş

Yoğunluk (g/cm3)

3.3

3.2

3.18

% Teorik Yoğ.

>99.5

% Açık Porozite

Saflık (Ağ.%Si3N4)

>92

>99.4

Eğme Muk. (MPa, oda sıc.)

700

700-800

700

Weibull Modülü

10-15

15-50

10-20

Elastik Modül (GPa)

310

Poison oranı

0.28

0.27

0.23

Sertlik HV0.3 (GPa)

14.5

16.5

Kırılma tokluğu (MPam1/2)

6.0

4.5

Aşınma direnci parametresi*

825

860

Mekanik Özellikler

Termal özellikler Termal genleşme katsayısı (10-6/C) oda sıc.-1000oC.

3.1

3.2

Termal iletkenlik (W/mK) oda sıc.

Termal şok parametresi (oC)**

524

610

517

Elektrik direnci (ohm-cm)

>1014-15

1016

1018

Dielektrik sabiti

Temel özellikler

Çarpma dayanımı

Mukavemet, yapısal güvenirlilik, net shape üretim, hertzian temas mukavemeti

Yüksek saflık, mükemmel mekanik özellikler

Elektrik özellikler

Net shape üretimi

Aşınma direnci parametresi*= kırılma tokluğu*sertlik*elastik modul Termal şok parametresi (oC )**= [mukavemet*(1-posion oranı)]/(Elastik modul*temal genleşme katsayısı)

2.5. Tekstil Endüstrisi Tekstil endüstri parçaları aşınma dayanımının önem kazandığı diğer bir uygulama alanıdır. Kyocera firması bu uygulama alanı için uygun değerde sürtünme seviyesi ve uzun ömür için seramik malzeme üretim teknikleri geliştirmiştir. Tekstil parçaları, hava jetleri, jet uçları, sürtünme diskleri, iplik klavuzları (Al2O3), çapraz kılavuzlar, rulolar (Al2O3), lamel bıçakları (ZrO2) vb. dir (Şekil 19). 245 AŞINMA UYGULAMA ALANLARI

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI

Kyocera bu uygulama alanı için alümina, sermet, safir, zirkonya, silisyum nitrür gibi birçok seramik malzemeyi önermektedir [20].

Şekil 19: Kyocera firmasının tekstil endüstrisi için önerdiği seramik parçalar Ceramtec firması, tekstil endüstrisinde kullanılmak üzere seramik parçalar üretmekte ve pazarlamaktadır. Ürünlerden bazıları Şekil 20’da gösterilmektedir [21].

Şekil 20: Tekstil endüstrisinde kullanılan bazı parçalar [21]

3. SONUÇLAR Aşınma uygulamalarda yaygın olarak kullanılan mevcut ticari seramik malzemeler: Al 2O3, SiC, ZrO2, Si3N4, B4C ve BN’dür. Yorulma dayanımı, yoğunluk, mukavemet, kırılma tokluğu, sertlik, aşınma direnci, kimyasal dayanım, ısıl genleşme ve termal şok dayanımı tribolojik uygulamalarda malzeme performansını etkileyen temel parametrelerdir. Bu kitap bölümünde, endüstriyel seramik aşınma parçaları, üretici firmalar ve malzeme özellikleri hakkında bilgiler verilmiştir. Dünya’da 246 SONUÇLAR

ENDÜSTRİYEL SERAMİK AŞINMA PARÇALARI

CeramTec, Kyocera, Kennametal, Ceradyne, IBS Paper Peformance Group firmaları aşınma parçalarını üreten ve büyük pazar payına sahip olan başlıca firmalardır.

KAYNAKÇA

1. Bhushan, B. (2000). Modern tribology handbook, two volume set. CRC press. 2. Buckley, D. H., & Miyoshi, K. (1984). Friction and wear of ceramics. Wear, 100(1-3), 333-353. 3. Rödel, J., Kounga, A. B., Weissenberger-Eibl, M., Koch, D., Bierwisch, A., Rossner, W., & Schneider, G. (2009). Development of a roadmap for advanced ceramics: 2010–2025. Journal of the European Ceramic Society, 29(9), 1549-1560. 4. Acikbas, N. C. (2018). Tribological behavior of αı/βı-SiAlON-TiN composites. Journal of the European Ceramic Society, 38(5), 2279-2288. 5. Acikbas, N. C., & Kara, F. (2017). The effect of z value on intergranular phase crystallization of αı/βı -SiAlON-TiN composites. Journal of the European Ceramic Society, 37(3), 923-930. 6. Carter, C. B., & Norton, M. G. (2007). Ceramic materials: science and engineering. Springer Science & Business Media. 7. http://www.cerbec.saint-gobain.com/About/About.asp 8. Shi, B. (2004). Tribological comparison of materials. 9. Berroth, K., & Prescher, T. (2005). Development and industrial application of silicon nitride based ceramics. In Key Engineering Materials (Vol. 287, pp. 3-9). Trans Tech Publications. 10. Calis Acikbas, N., Ozcan, S., Acikbas, G. (2017). The effect of surface roughness on tribological behavior of SiAlON-TiN composites. Edited by: Hamarta, E., Arslan, C., Köksal, O., Çiftçi, S., Avşaroğlu, S., & Uslu, M. II. Internatıonal academıc research congress., 18-21 October 2017Alanya/ANTALYA. 11. Calis Acikbas, N., Mandal H., Kara, F., Kara, A., Turan S. and Bitterlich, B. (2008). Influence of Compositional Design on The Cutting Behaviour of SiAlON Ceramics. CIMTEC, Book of Program and Abstracts, 8-13 June 2008, Sicily, Italy. 12. Acikbas, N. C., Tegmen, S., Ozcan, S., & Acikbas, G. (2014). Thermal shock behaviour of α ı/βı SiAlON–TiN composites. Ceramics International, 40(2), 3611-3618. 13. forestry.about.com/od/forestindustry1/The_Forest_Products_Industry.htm 14. www.kennametal.com/images/repositories/pdfs/victoriacatalogold.pdf 15. http://americas.kyocera.com/kicc/industrial/genprods.html 16. http://www.ceradyne.com/products/industrial/industrial-parts-suppliers.aspx 17. Özcan, S., Açıkbaş, G., Özbay, N., & Açıkbaş, N. Ç. (2017). The effect of silicon nitride powder characteristics on SiAlON microstructures, densification and phase assemblage. Ceramics International, 43(13), 10057-10065. 18. Acikbas, G. and Calis Acikbas N. (2018). Dependence of SiAlON-TiN composite properties on TiN reinforcement particle size. Anadolu University Journal of Science and Technology AApplied Sciences and Engineering, 19(2), 356 – 367. 19. www.ibs-ppg.com/ 20. http://americas.kyocera.com/kicc/industrial/textiles.html 21. www.ceramtec.com/index/products/textile

247 KAYNAKÇA

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

Sİ3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ Nurcan Çalış Açıkbaş * * Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Bölümü, Merkez, Bilecik * nurcan.acikbas@bilecik.edu.tr * Sorumlu Yazar

1. GİRİŞ Silisyum nitrür (Si3N4) esaslı seramikler, yüksek sıcaklık mekanik ve termal özelliklerinden dolayı 1955 yılından itibaren yapısal ileri teknoloji seramikleri alanında sürekli bir ilgi alanı uyandırmaktadırlar. Si3N4 esaslı seramiklerin özellikleri, özellikle mikroyapıları tarafından kontrol edilmektedir. İğnemsi, aspekt oranı yüksek (7<) taneler kırılma tokluğu ve mukavemete olumlu etki sağlamaktadır. Diğer yandan α-faz miktarının artışıyla sertlik değerleri artmaktadır. Si3N4 yüksek kovalent bağlı (~%70) bir bileşik olup azot atomlarının (1400oC’de ki difüzyon katsayısı 6.8x1010 2 m /s) ve silisyum atomlarının (1400oC’de ki difüzyon katsayısı 0.5x10-19m2/s) difüzyon katsayısı oldukça düşüktür. Kovalent bağlı malzemelerde iyonların düşük mobilitesi difüzyon hızını azaltır. İyonların hareketleri yüksek sıcaklıkta artmasına rağmen Si3N4 yaklaşık 1 atmosfer azot basıncında 1877oC’de ayrışır. Sinterleme ilavesi kullanılmaksızın Si3N4’ün yoğunlaştırılması neredeyse imkânsızdır. Bu nedenle sıvı faz sinterlemesine gereksinim vardır. Hem sıvı faz sinterlemesinin sağlanması hem de mikroyapı gelişimi için farklı sinterleme ilaveleri kullanılmaktadır. Bu kitap bölümünde, Si3N4 seramiklerinin mikroyapı gelişimini etkileyen parametreler ve ne şekilde etkiledikleri detaylı olarak açıklanmıştır.

2. MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER Si3N4 seramiklerinin mikroyapı gelişimi başlangıç Si3N4 tozu özellikleri, sinterleme ilave türleri ve miktarı ve sinterleme koşulları olmak üzere başlıca üç faktör tarafından kontrol edilmektedir.

2.1. Başlangıç Si3N4 Tozunun Etkisi Başlangıç Si3N4 tozunun faz oranının ve partikül boyutunun mikroyapı gelişimi üzerine etkisi oldukça fazladır [1-6]. α ve β olmak üzere iki farklı Si3N4 başlangıç tozu formu mevcuttur [7]. Wild ve ark. [8] α-Si3N4 atomik yapısına az miktarda oksijen yerleştiğini ve kimyasal formülünün yaklaşık Si 11.5N15O0.5 olduğunu, β-Si3N4 tozunun ise saf Si3N4 olduğunu belirtmişlerdir. Bu nedenle reaktivitesi β-Si3N4’e göre yüksek olan α-Si3N4 tozu ticari olarak yaygın kullanılmaktadır [9]. Bilindiği üzere α fazı düşük sıcaklık formu olup ~1410oC< β fazına dönüşüm gerçekleşmektedir [10]. α- Si3N4 tozunun başlangıç tozu olarak tercih edilmesinin diğer bir nedeni, αβ dönüşümü sonrası iğnemsi β tane gelişiminin sağlanmasıdır. β-Si3N4 tozu başlangıç tozu olarak kullanıldığında ise iğnemsi taneler içeren mikroyapı gelişimi bu nedenle zordur. Si3N4 seramiklerinin tane büyüme mekanizması αβ dönüşümü ve tane büyümesi arasında karmaşık bir ilişki olduğu için hala çok iyi bir şekilde anlaşılmış değildir [7]. Sinterleme esnasında ortalama tane boyutunun süreç içindeki artışına “tane büyümesi” denilmektedir. Sinterleme sürecinde ortalama tane boyutunun homojen olarak artması “normal tane büyümesi” olarak adlandırılır. Birkaç tanenin çevrelerindeki daha küçük taneleri yutarak büyümesi sonucunda tane boyut dağılımında değişiklik olur ve yapıda iki farklı tane boyutundan söz edilir. Bu durum ise “abartılı tane büyümesi” olarak adlandırılır [11]. 248 GİRİŞ

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

β-Si3N4’ün hesaplanan kristal denge şekli çubuksu hekzagonal prizmadır [12]. Bu nedenle kenarlar prizma düzlemi olarak adlandırılır (Şekil 1) ve bu düzleme dik yönde büyüme “a ekseni boyunca büyüme” ya da “çapsal büyüme” olarak adlandırılır. Bazal düzleme dik yönde olan büyüme “c ekseni boyunca büyüme” ya da “boyuna büyüme” olarak adlandırılır. (001) düzleminde büyüme difüzyon kontrollü olup daha hızlıdır. Bazal düzlemin yüzey enerjisi yani eriyik içindeki kararlılığı tanenin kalınlığına bağlıdır. (100) düzlemi atomik olarak düzdür (flat) ve büyüme yüzey çekirdeklerinin oluşumuyla sağlanıp, ara yüz reaksiyon kontrollü büyüme olarak adlandırılır [13]. Sıvı fazdan kararlı βı-SiAlON tanelerinin büyümesi bazen eş eksenli olmakla birlikte genelde anizotropiktir. Bunun nedeninin [210] ve [001] yönündeki ara yüzey hareketliliği farkından kaynaklandığına inanılır. Teorilere göre, atomların yoğunluğu yani sayısı arttıkça ara yüzey hareketliliği artar. TEM çalışmalarında sıvı/katı sınırı atomik olarak [001] yönünde pürüzlü ve [210] yönünde düz olduğu tespit edilmiştir. Bu nedenle [001] yönünde büyüme artar [14].

Şekil 1: β-Si3N4 kristal denge şekli gösterimi [12] Tane büyümesi için itici güç, bazal ve prizma düzlemleri arasındaki ara yüz enerjisi farkı, faz dönüşümü, taneler arasındaki eğimlilik farkı ve tane boyut farkıdır [15]. Si3N4 prizma düzlemleri bazal düzlemler ile kıyaslandığında daha kararlıdır. Sonuçta bazal düzlemler prizma düzlemlerinden daha hızlı büyüyerek iğnemsi tane morfolojisi elde edilir. Büyüme hızları arasındaki fark yüzey enerjilerinden kaynaklanmaktadır. Büyüme kinetikleri aşağıdaki formül ile ifade edilebilir. Gn – Gon= kt

(1)

Burada G ortalama tane boyutu, Go başlangıç tane boyutu, k kinetik sabit ve t zamanı ifade etmektedir. Bu teoriye göre tane büyümesi kararlı hale gelene kadar devam eder. Taneler kararlı hale büyüdüklerinde, normalize olmuş tane boyut dağılımı zamana bağlı olarak değişmez ve başlangıç tane boyut dağılımından bağımsızdır. Denklem 1’deki katsayı difüzyon kontrollü büyüme için 3 ve ara yüzey reaksiyon kontrollü büyüme için 2’dir [16]. Lai ve Tien boyuna büyüme için n=3 [001] ve enine büyüme için 5 [210] olduğunu bulmuşlardır [17]. Hesaplanan tane büyümesi için aktivasyon enerjileri boyuna büyüme için 686 ve enine büyüme için 772 kj/mol’dür. Bu fark ara yüz enerjisinin anizotropisinden kaynaklanmaktadır. Sıvı faz içerisinde dağılmış taneler farklı tane boyutlarında olduklarında taneler arasındaki çözünürlük farkından küçük taneden büyük taneye doğru malzeme taşınımı gerçekleşir. Bu nedenle küçük taneler çözünür, büyük taneler daha da büyür ve ortalama tane boyut dağılımı artar ki bu olay “Ostwald ripening” olarak adlandırılır. Lifshitz ve Slyozov [18] matris içinde atomların difüzyonuyla kontrol edilen büyüme mekanizmasını ve Wagner [19] atomların difüzyonu ve katı/sıvı ara yüzeyinde reaksiyon kontrollü tane büyüme mekanizmasını analiz etmişlerdir [16].

249 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

LSW teorisinin gelişiminde ara yüzeyin hareketliliği sabit, itici güçten ve kristallografik yönden bağımsız olarak kabul edilmiştir. Bu varsayım sadece pürüzlü yüzeyler için kabul edilebilir. Bu durumda tane büyümesi, atomların difüzyonu tarafından kontrol edilir. Bu varsayım altında teori, tanelerin sabit tane boyut dağılımında olduğunu kabul eder ve başlangıç tane boyut dağılımını hesaba katmadan, basit kinetik eşitliğe göre n:3 difüzyon kontrollü büyüme ve n:2 ara yüz reaksiyon kontrollü büyüme için kabul edilir [16]. Şekil 2, difüzyon kontrollü büyüme ve ara yüz reaksiyon kontrollü büyüme için büyük ve küçük tanelerin sıvı içindeki çözünme konsantrasyonunu şematik olarak göstermektedir. Difüzyon kontrollü büyümede, ara yüzeydeki denge muhafaza edilir. Reaksiyon kontrollü büyümede, sıvı içinde çözünen konsantrasyonunda fark yoktur [11].

Şekil 2: a1 ve a2 olmak üzere farklı boyuttaki iki tane arasındaki çözünen konsantrasyon farkının şematik gösterimi : (a) difüzyon kontrollü, (b) ara yüz reaksiyon kontrollü [11] Önceki kristal büyüme çalışmalarına göre, yüzeyi belirgin hale gelmiş kristallerde (faceted crystal) yüzey hataları (vida dislokasyonları ve ikizleme tane sınırları) ya da 2 boyutta çekirdeklenme ve büyüme ile yüzey hatası olmaksızın Şekil 3’de gösterildiği üzere büyüme gerçekleştiği bildirilmiştir. Pürüzlü yüzeye sahip kristallerde büyüme difüzyon ile kontrol edilir ve büyüme oranı itici güç ile lineer olarak değişir (ara yüz hareketliliği sabit). Diğer yandan yüzeyi belirgin hale gelmiş kristallerde atomların matris içindeki difüzyonu yeteri kadar hızlıysa ara yüz reaksiyon kontrollüdür. Büyüme oranı itici güç ile doğrusal değil ve ara yüz hareketliliği itici gücün fonksiyonu olarak ara yüz kristallografik düzlemine bağlı olarak değişir. Kristal büyüme teorilerine göre, büyüme hızı yüzeyi belirgin hale gelmiş kristaller için vida dislokasyonu destekli büyüme için aşağıdaki şekilde ifade edilmektedir [16];

  A1

(G) 2



   tanh   G 

(2)

Denklemde A1 malzeme sabiti, G büyüme için itici güç,  kristalin kenar enerjisidir. Yüzeyi belirgin hale gelmiş kristaller için 2 boyutlu çekirdeklenme ve büyüme için büyüme hızı aşağıdaki şekilde ifade edilir [16]: 250 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

 A3 2  (G) n    A2 exp    T T  G  

(3)

Burada, A2 ve A3 malzeme sabitleridir, T ara yüz sıcaklığı, ve n katsayıdır. n değeri 1/2 mono çekirdeklenme ve büyüme için, 5/6 poli çekirdeklenme ve büyüme için geçerlidir [16].

Şekil 3: Çeşitli büyüme türleri için itici güce bağlı olarak büyüme hızlarının değişimi [16] Büyüme denklemlerine göre büyüme hızı itici güç ilişkisi hata destekli büyüme için parabolik fonksiyona sahip iken 2 boyutlu çekirdeklenme ve büyüme için exponansiyel fonksiyona sahiptir (Şekil 3). Yüzey hatası içermeyen kristallerin önemli derecede büyümesi için kritik bir itici güç vardır. Kritik itici güç 2 boyutlu çekirdeklenmede kenar enerjisiyle değişmekte, sıcaklık ve sinterleme ilavesinden etkilenir. Kenar enerjisinin azalmasıyla itici güç de azalır [16]. Tanelerin sıvı içinde büyümesi tek kristallerin sıvı içinde büyümesiyle benzerdir. Tanenin büyümesi için itici güç, tane boyut farkından kaynaklanmaktadır. Etkili yarıçapta olan yüzeyi belirgin hale gelmiş tane (faceted grain) için büyüme aşağıdaki şekildedir:

 1 1 G c  2Vm  *   a a

(4)

Tane büyümesi için a*, a kritik değerinden küçük olmalı ve a belli bir a değerinden büyük olmalıdır. Gc’nin üzerindeki itici güçlerde önemli miktarda tane büyümesi olur. Tanelerin seçici büyümesi bimodal tane boyut dağılımı gösteriyorsa abartılı tane büyümesi vardır denir [16]. Tane büyüme hızı, yavaş olan proses ile belirlenir. Atomların difüzyonu ara yüzey reaksiyonundan yavaş ise büyüme difüzyonla kontrol edilir. Büyüme hızı aşağıdaki şekilde ifade edilir:



 R D  R  D

(5)

R ara yüz reaksiyonuyla kontrol edilen büyüme hızı ve D difüzyonla kontrol edilen büyüme hızıdır. Yüksek itici güç altında yüzeyi belirgin hale gelmiş tanenin büyüme hızı difüzyon yoluyla 251 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

büyüme olup, sıvının hacim kesrinden etkilenir. Şekil 4’de yüksek ve düşük sıvı hacim kesirlerine bağlı olarak tane büyüme davranışı gösterilmektedir. Düşük sıvı miktarında, difüzyon hızı fazladır ve itici güce bağlı olarak büyüme oranı farklıdır. İtici güç Gc’nin üzerinde ise yüksek büyüme hızı ve altındaysa düşük büyüme hızı gözlenir. Sıvının hacim kesri arttıkça difüzyon kontrollü tane büyümesi azalır [16].

Şekil 4: Sıvı hacim kesrinin büyüme hızı üzerine etkisi [16] Diğer tane büyümesi için itici güç, kristallografik yönlere bağlı olarak ara yüz enerjisinin farkıdır. Si3N4 taneleri izotermal olarak ara yüz enerjisindeki anizotropi nedeniyle [001] yönünde tercihli olarak büyürler. Yüzeyi belirgin hale gelmiş taneler daha kararlı olduklarından sıvı faz içindeki çözünürlüğü küresel tanelere göre düşük olmalıdır [20]. Tane büyümesi için itici güç, tanelerin sıvı faz içindeki çözünürlük farkı C, aşağıdaki şekilde ifade edilmektedir: [20] C = Cr + Cp + Ci

(6)

Cr tane boyutuna bağlı olarak çözünürlük farkı (küçük küresel tanelerin çözünürlüğü büyüklerden fazladır), Cp, kristal faz (küresel  tanelerinin çözünürlüğü aynı boyuttaki ve şekildeki  tanelerinden daha yüksektir), Ci ara yüzey enerjisi (küresel tanelerin çözünürlüğü aynı faz ve hacimdeki yüzeyi belirgin hale gelmiş tanelerden daha fazladır). Bu modifiye edilmiş model tane büyüme davranışını açıklamaktadır [20]. Çözünürlük farkı belli değeri aştığında (Ckritik) abartılı tane büyümesine sebep olur. Çünkü yüksek oranda çözünürlüğü olan taneler hızlı çözünür. Sonuçta aşırı doygun (supersaturated) sıvı faz oluşur. Bu nedenle tane büyüme davranışı iki türe ayrılır: [20] C >Ckritik abartılı tane büyümesi C Ckritik normal tane büyümesi Her çekirdek tanenin etrafında aşırı doygun (supersaturated) etkili bir boşluğa sahiptir ve burada küçük taneler sıvı faz yoluyla çekirdek üzerine taşınır. Abartılı tane büyümesi için itici güç etkili boşluk durumuna bağlı olabilir. %3’ün altında yani az miktarda çekirdek ilave edildiğinde her çekirdek bağımsız etkili bir boşluğa sahiptir (birbirlerinden uzak mesafede oldukları için). Bu nedenle çekirdekten abartılı büyüyen taneler aynı boyutta ve şekildedir. Geniş tane boyutu dağılımlı beta tozu kullanıldığında çekirdek görevi gören taneler %30’dan fazla olduğu için unimodal mikroyapı gelişimi gözlenir. Çünkü matris taneler etrafında abartılı tane büyümesi için etkili boşluk yoktur [20]. 252 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

Bimodal mikroyapı eldesi için üst limit ağ.%10 ve alt limit ağ.%0.1 çekirdek ilavesi olarak bulunmuştur. Şekil 5’de çekirdek ilave miktarına bağlı olarak tane büyümesi için itici güç grafiği gösterilmektedir. Etkili tane büyümesi için çekirdeğin boyutunun matrisin boyutundan 10 kat büyük olması gerektiği söylenmektedir [20].

Şekil 5: Çekirdek miktarına bağlı olarak tane büyümesi itici gücündeki değişimler [20] Ara yüz reaksiyonlu abartılı tane büyümesi için kullanılan çekirdeğin tane boyutu da önemlidir. Tane, ortalama tane boyutundan yeteri kadar büyükse abartılı olarak büyür ve ortalama tane boyutu belli bir kritik değerin altında olmalıdır ki artan sıcaklıkla tane büyümesi artsın. Şekil 6’da iki boyutta (2-D) çekirdeklenme için gerekli minimum yarıçap ve ortalama yarıçap ilişkisi görülmektedir. İki boyutlu çekirdeklenme yoluyla büyüme, 2-D çekirdeklenme bölgesinde gerçekleşir. 2-D çekirdeklenmesi için gerekli ortalama yarıçap değeri kritik yarıçaptan küçüktür. 2-D çekirdeklenmesi için minimum yarıçap ortalama yarıçap azaldıkça hızlı bir şekilde azalır. Bunun anlamı ince başlangıç tozundan hazırlanan numunede 2-D çekirdeklenmesiyle daha fazla tanenin büyüyecek olmasıdır [7].

Şekil 6: 2-D çekirdeklenme için gerekli minimum tane yarıçapına karşılık tane yarıçapı grafiği [7] 253 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

Lee ve ark. [7] başlangıç -Si3N4 tozunun partikül boyutunun mikroyapı gelişimi ve mekanik özellikler üzerine etkisini incelemişlerdir. 1850oC’ de, 5 saat, 1 bar N2 gaz basıncı altında farklı partikül boyutundaki tozların sinterleme sonrası oluşan mikroyapı gelişimi verilmektedir. Başlangıç tozlarının ortalama partikül boyutları şu şekildedir: B6: 0.66, B4:0.44 ve B2:0.26 m. B6 numunesinde eşeksenli mikroyapı gelişimi gözlenirken B4 ve B2 numunelerinde ince matris içinde iğnemsi mikroyapı gelişimi gözlenmiştir. Başlangıç partikül boyutu azaldıkça abartılı tane büyümesi hızlanmıştır (Şekil 7) [7].

Şekil 7 :(a) B6, (b) B4 ve (c) B2 tozlarının 1850oC’ de, 5 saat, 1 bar N2 gaz basıncı sinterlenmesi sonucu oluşan mikroyapılar [7] Başlangıç partikül boyutunun kırılma tokluğuna etkisi de incelenmiştir. Kırılma tokluğu başlangıç partikül boyutu azaldıkça artmıştır (Şekil 8).

Şekil 8: B6, B4 ve B2 tozlarının 1850oC’ de, 5 saat, 1 bar N2 gaz basıncı sinterlenmesi sonucu elde edilen malzemelerin kırılma tokluğu değerleri [7] Tane büyümesi için bir diğer itici güç “faz dönüşümü”dür. Isıtma esnasında başlangıç Si 3N4 tozu çözünür ve yeni termodinamik olarak kararlı faz üzerine çekirdeklenip, büyür. Bu nedenle mikroyapı gelişimi bu malzemelerde faz dönüşümüne bağlıdır. Lange ve ark. α-Si3N4 başlangıç tozu kullanıldığında iğnemsi beta taneleri oluşurken, -Si3N4’ce zengin başlangıç tozu kullanıldığında eşeksenli  taneleri oluştuğunu gözlemlemişlerdir. Öneriler şu şekildedir:[21] Aspekt oranı=1+fα+f fα ve f hacimce miktarları ile ilgilidir. -Si3N4 içeren α-Si3N4’ce zengin başlangıç tozuna partikül boyutu biraz büyük ağ.%2-10 arasında -Si3N4 çekirdek ilavesiyle iğnemsi  tanelerinin büyümesi artarken, bu miktar arttığında boyuna büyümenin azaldığı yani aspekt oranının sterik engellemeden dolayı azaldığı görülmüştür. Tam tersi durumda yani α-Si3N4 içeren β-Si3N4’ce zengin başlangıç tozuna başlangıç tozu ile benzer tane boyutunda  taneleri ilave edilirse 254 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

aspekt oranı azalır. İnce taneli toza, kaba  tozu ilave ettiğimizde başlangıç tozu hızlı ve β çekirdekleri geç çözünür. İnce çekirdek katıldığında, başlangıç tozundaki  taneleri hala kararlıdır ve mikroyapı geliştikçe betaların sayısı artar [22]. Hoffmann ve Petzow’un yaptığı çalışmada [1]  ve  fazınca zengin iki farklı başlangıç tozu kullanılmış ve mikroyapı gelişimini incelemişlerdir. Nihai mikroyapıdaki  tanelerinin boyutu ve morfolojisi başlangıç -Si3N4 çekirdeklerinin miktarından önemli derecede etkilenmekte olduğunu gözlemlemişlerdir.  çekirdeklerinin sayısı az olduğunda,  taneleri arasındaki mesafe fazladır ve taneler birbirinin büyümesini engellemeksizin büyürler. ’ca zengin toz kullanıldığında ise (hac.%95>) yoğunlaşmanın başlangıç aşamasında sterik engelleme etkilidir. Nihai mikroyapı ince ve eşeksen tanelidir. Şekil 9’da aynı koşullar altında, aynı sinterleme ilaveleri, fakat farklı başlangıç Si 3N4 tozları kullanılarak üretilmiş mikroyapı görüntüleri verilmektedir [1].

Şekil 9: (a) α-Si3N4’ce zengin ve (b) β-Si3N4’ce zengin başlangıç Si3N4 tozu kullanıldığında mikroyapı gelişimi [1] Ancak mikroyapı başlangıç  tozu miktarıyla direkt ilişkili değildir. Yalnızca  miktarına bakılarak nihai β tanelerinin boyutu ve sayısı hakkında yeterli bilgi verilememektedir. Büyüyen  tanelerinin sayısı kritik tane çapına bağlıdır (d kritik). Kritik çapın altındaki boyutta olan taneler faz dönüşümü esnasında çözünür. Kritik çap üç parametre tarafından kontrol edilir. Birincisi;  ve -Si3N4 tozunun partikül boyut dağılımıdır. Sinterlemenin başlangıç aşamasında büyük  taneleri küçük  tanelerine göre daha kararlıdır (büyük  tanelerinin yüksek hacim kesri d kritik değerinin artmasına sebep olur). İkincisi, oksinitrür eriyiği içinde azot çözünürlüğü sinterleme ilavelerinin kompozisyonu ile belirlenir (yüksek azot çözünürlüğü d kritik değerini arttırır). Üçüncü olarak,  tanelerinin hacim kesridir. Eğer toz yeterli miktarda -Si3N4 fazı içermiyorsa küçük  taneleri çözünür ve oksinitrür camını aşırı doygun hale getirir ve d kritik değeri artar (’ca zengin toz kullanıldığında bu durum gerçekleşir) [1]. Detaylı deneysel çalışmalar mikroyapı gelişiminin tane çarpması (impingement) etkisiyle kontrol edildiğini bildirmişlerdir. Teorik düşüncelere göre Si3N4 kristal yapısında prizma düzlemleri bazal düzlemlerle karşılaştırıldığında yüksek kararlılık gösterirler. Büyüme oranları arasındaki fark kristal yapı ile ilişkilidir ve yüzey çekirdekleri bazal düzleme tercihli olarak çökelti oluştururlar [1]. Mitomo ve ark. [23] i) başlangıç Si3N4 tozu fazları (: oranı), ii) başlangıç Si3N4 tozları partikül boyutu, iii) çekirdek ilavesi, iv) ısıl işlem parametrelerinin mikroyapı gelişimi üzerine etkisini incelemişlerdir. Çalışmada kullanılan başlangıç tozu karakteristikleri Tablo 1’de verilmiştir.

255 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

Tablo 1: Başlangıç tozu karakteristikleri Toz karakteristikleri

 içeriği (ağ.%)

6.7

D50

0.5

0.51

0.28

D70

0.7

0.65

0.33

D90

1.33

1.11

0.45

Oksijen miktarı (ağ.%)

1.5

0.68

2.02

Spesifik yüzey alanı (m2/g)

9.4

10.9

21.7

Partikül boyutu (m)

B0 olarak kodlanan toz: ticari -Si3N4 Denki Kagaku, SN-P21FC tozu, A0; ticari -Si3N4 tozu UBE-SN-E10 ve BF; B0 tozunun öğütülmesi ve sedimantasyonu sonucu elde edilen tozdur. Sinterleme işlemi sıcak presleme ile 20 MPa basınç altında N2 atmosferinde yapılmıştır.1800oC’de A0 ve B0 tozlarının ve 1700oC’de BF tozunun sinterlenmesi sonucu oluşan mikroyapı görüntüleri Şekil 2.10’de verilmektedir. Yoğunlaşma esnasında tane büyümesi olmasına rağmen ortalama tane boyutu başlangıç tozundan küçüktür. A0 ve B0 tozları aynı toz karakteristiklerine sahip olmalarına rağmen (faz içeriği hariç) oluşan mikroyapılar oldukça farklıdır. Faz dönüşüm miktarı az ve tane büyümesi için süre kısa olduğu için (HP), bu farkın  fazı farkından kaynaklandığını söylemek zordur. Bunun anlamı tane büyüme davranışının sadece başlangıç tozunun partikül boyut dağılımı ile karakterize edilememesidir. Sinterlenmiş malzemelere ait veriler Tablo 2’de verilmektedir [23]. Tablo 2: Sinterlenmiş malzemelerin özellikleri [23] Malzemeler

A0-C

B0-C

BF-C

Başlangıç tozu

Max. HP. Sıcaklığı (oC)

1800

1700

Relatif Yoğ. (%)

99.8

93.5

99.6

-miktarı (ağ.%)

0.68

0.21

Ortalama (m)

partikül

çapı 0.24

256 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

Şekil 10: (a) A0 tozu, (b) B0 tozu, (c) BF tozu kullanıldığında mikroyapı gelişimi [23] Lee ve ark.’nın yaptığı çalışmada [24] ise üç farklı başlangıç Si 3N4 tozu kullanılarak farklı çekirdek ilavesi yapılmış ve mikroyapı gelişimi sıcaklığa bağlı olarak incelenmiştir. Toz kompozisyonları aşağıda özetlenmiştir. 1) -Si3N4 tozu (E3- d50:1 m), hacimce %5 - Si3N4 ilavesi-AC 2) -Si3N4 tozu (E10- d50:0.3 m, hacimce %5 - Si3N4 ilavesi-AF 3) -Si3N4 tozu hacimce %20 - Si3N4 ilavesi-B Sinterleme ilavesi olarak %5 ağ. Y2O3, %2 Al2O3 ve %1 MgO kullanılmıştır. Sinterleme sıcak presleme ile, 1 bar N2 atmosferinde, 30 MPa basınç altında 1570-1600-1650-1700-1800oC’lerde 1 saat süre ile yapılmıştır. Sıcaklığa bağlı olarak mikroyapı gelişimi Şekil 11’de verilmekte ve Tablo 3’de özetlenmektedir.

257 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

Tablo 3: Sıcaklığa bağlı olarak mikroyapı gelişimi [24] 1600oC

1650oC

1700oC

1800oC

0.6 m ortalama tane boyutunda eşeksenli  taneleri ve az miktarda  taneleri (~%10) mevcuttur. (Sertlik :22 GPa)

Eşeksenli  taneleri  taneleri büyüyor, iğnemsi  iğnemsi büyümeye taneleri mevcut devam ediyor,  fazı hala baskın (Sertlik: 21 GPa) fazdır (20:80). (Sertlik 20 GPa)

 fazı fazladır (80:20) ancak yapı hala eşeksenlidir. (Sertlik 15 GPa)

0.2 m çapında eşeksenli  taneleri mevcut ve az miktarda (30:70) iğnemsi  taneleri vardır. (Sertlik:20 GPa)

 taneleri iğnemsi  fazı şekilde uzamaya fazladır (100 ) devam etmiştir. AC’ye (Sertlik:16 GPa) göre çok daha hızlı bir şekilde büyüme gözlenmiştir. Küçük  taneleri  fazına dönüşmeye başlamıştır. (Sertlik:17 GPa)

 taneleri daha da genişler. AC’deki gibi fakat iğnemsi olur. (Sertlik:15 GPa)

Tamamen eşeksenli   fazı hakimdir. Mikroyapı genişler fakat eşeksenli kalır. taneleri vardır. Ortalama İğnemsi tanelerde vardır. Tüm sıcaklıklarda sertlik 15 GPa boyutları 0.5 m.

-Si3N4’ün tane büyüme davranışı ince taneli -Si3N4 seramiklerinin %0-30 ağ. -Si3N4 çekirdek ilave edilip ısıl işlemi sonrasında Emoto ve Mitomo tarafından [20] incelenmiştir. %0.1-10 arasında çekirdek içeren malzemelerde bimodal mikroyapı gelişimi gözlenmiştir. Büyük itici güç nedeniyle çekirdekler abartılı olarak büyümeye sebep olmuştur. İtici güç çekirdek ve matris tanenin sıvı faz içindeki çözünürlüğü ile ilişkilidir. Abartılı tane büyümesi için itici güç aspekt oranı ~4 olan kararlı morfolojideki  taneleri ile de ilişkilidir. Ağ.%0.1-3 arasında çekirdek içeren malzemelerde itici güç sabittir. Bu durum çekirdekler için sabit difüzyon boşluğu ile açıklanır. Çekirdek ilavesi %10’u aştığında çekirdeklerin etkileşimi nedeniyle itici güç azalır. %30 çekirdek ilavesinde unimodal mikroyapı elde edilmiştir.

258 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

Şekil 11: Sıcaklığa bağlı olarak mikroyapı gelişimi [24]

2.2. Sinterleme İlavelerinin Etkisi Lange ve ark. 1979 yılında faz dönüşümü sonrasında -Si3N4 tanelerinin aspekt oranının başlangıç Si3N4 tozundaki  ve  fazlarının hacim kesrine bağlı olarak değiştiğini göstermiştir [21]. Ancak çalışmaların birçoğu sinterleme ilavelerinin tane büyümesi üzerine etkisi üzerine yoğunlaşmıştır [1]. Si3N4 seramiklerinde taneleri istenilen iğnemsi formda elde edebilmek için sistemde sıvı faz sinterlemesini kolaylaştırmak amacıyla kullanılan katyonların seçiminin çok önemli olduğu belirlenmiştir [25-30]. Tane sınır filminin camsı ve nanometre seviyede olması nedeniyle deneysel olarak tane sınır filminin atomik yapısını anlamak bir hayli güçtür. Son zamanlarda bilgisayar programları yardımıyla tane sınır fazının atomik yapı tespitine yönelik çalışmalar yoğunlaşmıştır [3136]. Bu çalışmalarda atom pozisyonları ve tane sınırı bağlanma karakteristikleri Hartree-Fock periyodik yaklaşımı ve moleküler dinamik hesaplama yaklaşımı ile belirlenmiştir [37,38]. Bu çalışmaların yanı sıra, Ziegler ve ark. HRTEM tekniği ile ara yüzeydeki kristal yapıyı ve iyonların pozisyonlarını görüntülemişler ve bilgisayar simulasyonuyla kristal yapı ve ara yüzey modelleme gerçekleştirmişlerdir [39]. Ancak bu çalışmada amorf ara yüzeydeki Y iyon kolon yoğunluğu çok düşük olduğundan Y sinyalleri düşük değerde elde edilmiş ve bu nedenle HRTEM tekniği ile direkt ispat yapılamamıştır. 2004 yılında Shibata ve ark. HAADF-STEM tekniği ile atom pozisyonlarını ve bağlanma yüzeylerini mikroskobik olarak görüntülemişler ve STEM-EELS tekniği ile tane sınır filmi içindeki iyonları tespit etmişlerdir [40]. Bir diğer çalışmada ise, Satet ve Hoffman aşırı doymuş 259 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

silisyum nitrür camı içinde çeşitli metal katyonlarının tane büyüme anizotropisi ve Si3N4’ün mekanik özelliklerine etkisini incelemişlerdir [41]. Satet ve Hoffman’ın yaptığı çalışmada, Si-RE-Mg-O-N (RE : Sc, Lu, Yb, Y, Sm ve La) komposizyonları için tane büyümesi kinetik çalışmaları gerçekleştirilmiştir [41]. Kullanılan katyonlar +3 değerlikli olup yarıçapları Sc’dan La’a doğru artmaktadır. Bu 6 elementi 2 gruba ayırmak mümkündür: Sc, Y ve La 3A grubuna ait elementlerdir ve La, Sm, Yb ve Lu lantanitler grubuna girmektedirler. Lantanit serisinde atom numarası arttıkça katyon yarıçapı azalmaktadır. Silisyum nitrür seramiklerin mekanik özellikleri tane boyutu ve dağılımına bağlıdır. Dahası, tane boyutu ve şekli sinterleme ilavesi türüne bağlıdır. Bu nedenle nadir toprak elementinin mekanik özelliklere etkisini görmek için sinterleme parametreleri ayarlanarak benzer tane boyutunda ve tane boyut dağılımında malzeme tasarımı yapılmıştır. Sonuçta, beklenildiği üzere - faz dönüşümü sonrasında aspekt oranı, artan tane çapıyla azalmıştır. Büyüme oranı [001] yönündeki net büyümenin [210] yönündeki net büyümeye oranı olarak tanımlanabilir. Tane büyüme oranı Me+3 iyonunun boyutu arttıkça artmaktadır (Şekil 12). Kramer’e göre silisyum nitrür için tane büyüme modeli (001) düzlemi (bazal düzlem) atomik olarak kaba olduğundan büyüme oranı difüzyon ile kontrol edilmektedir. Prizma düzlemi ise atomik olarak düzdür ve [210] yönündeki büyüme 2D çekirdek oluşumunu gerektirir. Katyonların Si 3N4 prizma düzlemlerine adsorpsiyonu artan katyon yarıçapıyla artmaktadır. Bu nedenle silisyum nitrür taneleri üzerindeki amorf malzemenin ilk atomik tabaka kompozisyonunun tane büyüme anizotropisine büyük etkisi vardır. Bazal düzlemde difüzyon kontrollü büyüme kinetiği etkin iken, prizma düzleminde ara yüzey kontrollü büyüme etkindir.

Şekil 12: İyonik yarıçapa bağlı olarak (a) aspekt oranının değişimi, (b) tane büyüme oranının değişimi [29] Çatlak ilerleme modu (tane içi ve taneler arası kırılma) tane sınır fazının komposizyonuna ve dolayısıyla da kullanılan katyona göre değişmektedir. Lu esaslı camlarda ara yüzey mukavemeti yüksek iken La esaslı camlarda daha düşüktür (Şekil 13). Büyük iyon çaplı katyonlar silisyum nitrür tanelerinin yüzeyine adsorplanma eğilimi daha fazla olup c ekseni yönünde tane büyümesi sağlanır ve daha iğnemsi taneler elde edilerek kırılma tokluğu artar. Ayrıca bu tür katyonlar ara yüzey mukavemetinin azalmasına sebep olurlar. Sc ve Y katyonlarını içeren silisyum nitrür seramikleri lantanit grubu katyonları gibi davranmazlar. Buradan, Me+3 katyonunun yarıçapından çok elektronik yapısının taneler arası film özelliğine etkisi olduğu sonucuna varılmıştır [41].

260 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

Şekil 13: Ara yüzey mukavemeti yüksek Si3N4 seramiği ve tane içi kırılma (a), ara yüzey mukavemeti düşük Si3N4 seramiği ve taneler arası kırılma (b) [41] Bir diğer çalışmada ise, Becher ve ark. Si3N4’ü Al2O3 ile sinterleyerek ara yüzeydeki bağ enerjilerini incelemişlerdir [41]. Tane sınır camı ve taneler arasındaki ara yüzey mukavemetinin alüminyum ve oksijen miktarı arttıkça arttığı gözlenmiştir. Bu durum cam ve kristal ara yüzeyinde kuvvetli bağların oluştuğunun göstergesidir. Kırılma tokluğunu arttırmak için debonding en etkili mekanizma ve ara yüzey bağ mukavemeti de en önemli parametredir. Bu nedenle taneler arası filmin kimyasını ve/ ya da yapısını kontrol ederek debonding olayı optimize edilebilir ve böylece kırılma tokluğu arttırılabilir. Taneler arası filmin (IGF) yapısını kontrol etmek için de atomik boyutta inceleme yapmak gerekmektedir. Tane sınırı ara yüzey mukavemeti taneler ve IGF arasındaki fazlara bağlıdır. Kritik debonding açısı, debonding’in başlangıcını belirtir ve -Si3N4 ve amorf IGF arasında -SiAlON tabakasının oluşumu ile güçlü ara yüzey oluştuğundan kritik debond açısı azalır. Camsı IGF içindeki azot miktarının azalması SiAlON oluşumunu engeller ve ara yüzey debonding olayını kolaylaştırır. Oksinitrür cam/Si3N4 ara yüzeyi -SiAlON/cam ara yüzey mukavemetinden daha zayıftır. Al iyonunun Si iyonu yerine girmesiyle zayıf Al-N bağları oluşur ve diğer Al ve Si bağ mukavemetleri artar. Si iyonunun O’e karşı bağ yapma ilgisi Al’e kıyasla daha fazladır. Si atomu IGF içinde Al’dan daha kararlıdır. Bu nedenle Si IGF içinde kaldığında ve Al ara yüzeye bağlandığında ~0.54 eV enerji kazanımı olur. Sonuçta sinterleme ilavesi olarak Al2O3 kullanıldığında -SiAlON oluşumu kaçınılmazdır ve Si daha kararlı ve güçlü bağlar oluşturmasına rağmen Al ara yüzey büyüme bölgesinden uzak tutulamaz. Yani Al, IGF/SiAlON ara yüzeyine transfer olur. Diğer bir etkin parametre ise “δ” simgesiyle ifade edilen diferansiyel bağlanma enerjisidir (DBE). Tüm katyonları O ya da N’e ilgisine göre ayırır. DBE segregasyon mukavemetinin ölçüsüdür ve aşağıdaki denklemle ifade edilmektedir. ΔEREO6= EREO6 - EO6 - ERE δSi,RE = ESiO6-ESiN4-( EREO6- EREN4) Bu denklem bize atomların tane yüzeyinin neresine ve ne kadar güçlü bağlandığını söyler. Eğer δSi,RE > 0 ise element üçlü bölge içinde kalmayı tercih eder ve O’e bağlanır. δSi,RE < 0 ise katyonun Si3N4 yüzeyine adsorplanma eğilimi vardır. Üçlü bölgelerden gelip tane yüzeyine adsorplanır ve N’a bağlanır. Bu durumun şematik olarak gösterimi Şekil 14’de verilmektedir [40,41]. Anizotropik tane büyümesi mekanizmalarına bakıldığında, La iyonları tane yüzeyine gitme eğilimindedirler. Bu olay tane büyümesi için gereklidir ancak yeterli değildir. La ilavesiyle tanenin çap büyümesi engellenir. c ekseninde büyüme hızlıdır ve difüzyon kontrollü prosestir. a ekseninde (çapça) büyüme yavaştır ve bu atomik olarak düz prizma yüzeyleri tarafından reaksiyon hızı sınırlanır. La atomlarının prizma düzlemine daha fazla bağlanma enerjisi vardır. Bu olay prizma yüzeyine Si 261 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

atomlarının bağlanmasını engeller ve prizma yüzeyine reaksiyon hızını azaltır ve çapça büyüme sınırlanır. Şekil 15’de HAADF-STEM ve aydınlık alan (BF)-STEM IGF görüntüsü ve atomların tercihli bağlanma yüzeyleri görülmektedir.

Şekil 14: Katyonların segregasyonunda fiziksel mekanizma [30]

Şekil 15: (a) La atomları kırmızı oklarla belirtilmiş olan aydınlık bölgelerde IGF’in kenarında bulunmaktadır, (b) beyaz renkli içi boş daireler La atomlarını ifade etmektedir [40] Gu ve ark.’nın yaptığı çalışmada sinterleme ilavesi olarak CaO kullanılmış ve STEM-EELS tekniği ile Ca iyonlarının segregasyonu açıklanmaya çalışılmıştır. Ca iyonunun üçlü noktalarda değil iki tane arasında segrege olduğu tespit edilmiştir. Ca segregasyonu film komposizyonunu önemli derecede değiştirmiş ve tane sınırı filminin içine daha fazla N atomu girmiş ve O ile yer değiştirmiştir [41]. Ayrıca, kırılma tokluğunun yanı sıra sürünme direnci de IGF komposizyonu, kimyası ve viskozitesinden etkilenmektedir. Cam geçiş sıcaklığı (Tg) büyük çaplı katyonların IGF içirişine yerleşmesiyle O/N oranı arttıkça azalır. Tg’deki bu azalma sürünme direncini kötüleştirir ve yüksek sıcaklıklarda kullanımı sınırlar. Bu nedenle kullanılan sinterleme ilavelerinin kırılma tokluğu ve sürünme direnci üzerine büyük etkileri vardır [43]. Bu özellikleri iyileştirmek için sinterleme sonrası ısıl işlem ile tane sınır fazlarını kristalleştirme çabalarında bulunulmuştur. Üçlü bölgelerdeki amorf fazları kristalleştirmek mümkün olmasına rağmen iki tane sınırı arasındaki fazları kristalleştirmek bir hayli güçtür. Burada ıslatma davranışı önem kazanır. 262 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

Sonuç olarak, sinterleme ilavelerinin tane yüzeyine çökelti oluşturma potansiyelleri, iyonların tane yüzeyine tercihli bağlanma durumları, tane büyümesine etkileri ve IGF mukavemeti ve viskozitesi mekanik özelliklere etki eden en temel parametrelerdir.

2.3. Sinterleme Koşullarının Etkisi Si3N4 seramiklerinin mikroyapı gelişiminde diğer önemli parametre sinterleme türü, sıcaklığı ve süresidir [1,6]. Faz dönüşümü tamamlandıktan sonra küçük tanelerin çözünmesiyle tane büyümesi başlar. Mitomo ve ark. [44] artan sinterleme sıcaklığı ile 1950oC’ye kadar aspekt oranının arttığını ve daha yüksek sıcaklıklara çıkıldığında azaldığını bildirmişlerdir.  ve ’ca zengin tozları kıyasladığımızda ortalama aspekt oranlarında çok az fark olduğu görülmüştür.  tozu kullanıldığında da iğnemsi tane gelişimi gözlenmiştir. Tane aspekt oranı tane büyüme aşamasının başında tane boyut dağılımı tarafından belirlenir. Geniş tane boyut dağılımı hızlı tane büyümesine sebep olur [1]. Mitomo ve ark. [45] d50 değeri 0.64 m olan  tozunu ağ.%5 Y2O3 ve ağ.%2 Al2O3 ile karıştırmışlardır. 9.8 bar N2 gaz basıncı altında, 1850oC ile 2000oC arasında sinterleme işlemi yapılmış ve sonrasında 1 saat süre ile ısıl işlem yapılmıştır. Tablo 4’de ’de sinterleme sıcaklığına bağlı olarak tane ortalama çapı, uzunluğu ve aspekt oranı verilmektedir [45]. Tablo 4: Sinterleme sıcaklığına bağlı olarak tane ortalama çapı, uzunluğu ve aspekt oranının değişimi Sint. Sıc.(oC)

Yoğunluk

d (m)

L (m)

(g/cm3)

Büyük taneler(d >3d) Sayı kesri (%)

Hacim kesri (%)

1850

3.00

0.78

1.32

1.9

1900

3.13

0.78

1.44

2.3

1950

3.17

0.90

1.76

2.4

2000

3.16

1.03

1.94

2.1

Yüksek gaz basınçları Si3N4’ün elementlerine ayrışma sıcaklığını daha yüksek sıcaklıklara öteler ve daha az tane sınırı fazı ile malzemelerin daha yüksek oranlarda yoğunlaşmasını sağlar. Yüksek basınç tanelerin yeniden düzenlenmesini kolaylaştırır ve difüzyonu arttırır [46]. Sıcak preslemede uygulanan tek yönde basınç, iğnemsi tanelerin tercihli yönlenmesine sebep olur. Yüksek sıcaklıklar Si3N4’ün dekompoze olmaması koşuluyla yoğunlaşmayı hızlandırır [47].Uzun sinterleme süreleri yoğunlaşmanın tamamen elde edilmesine fayda sağlar ancak tane büyümesi artar. Sürenin artması ayrıca uygulanan gazın çözünürlüğünü ve difüzyon hızını arttırır [47]. Sinterleme koşullarının mikroyapı gelişimine etkisi detaylı olarak başka bir çalışmada açıklanmıştır [6].

2.4. In-Situ Güçlendirilmiş Mikroyapıların Geliştirilmesi Mühendislik yapısal uygulamalarında genelde -Si3N4 başlangıç tozu kullanılır. -Si3N4 taneleri sıvı faz içersinde çözünür ve iğnemsi -Si3N4 taneleri olarak çökelirler. Oluşan iğnemsi  taneleri malzemenin kırılma tokluğunu arttırır. Genelde -Si3N4 başlangıç tozu kullanılarak basınçsız sinterleme ya da sıcak presleme ile üretilen monolitik Si3N4 seramiklerinin kırılma tokluğu 4-6 MPam1/2 dir [48]. -Si3N4 tanelerinin abartılı tane büyümesi kırılma tokluğunu arttırır. -Si3N4 tozu kullanılarak 1800-2000oC’de gaz basınçlı sinterleme tekniği ile sinterleme sonrasında yüksek aspekt oranında bazı büyük iğnemsi taneler ince matris faz içerisinde gelişir.  faz dönüşümü sonrasında -Si3N4 çekirdeklerinin büyümesi sonucu büyük taneler oluşur. Kompozit yapıdaki bu malzemeler “in-situ kompozitler” ya da “self reinforced materials-kendinden güçlendirilmiş malzemeler” olarak adlandırılırlar ve kırılma toklukları 8-11 MPam1/2 arasındadır [48]. 263 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

In-situ kompozit mikroyapısı -Si3N4 başlangıç tozunun yüksek sıcaklıklarda gaz basınçlı sinterlenmesi sonucu da elde edilebilir [28]. Bu malzemeler yüksek mukavemetli ve yüksek kırılma tokluğu olan malzemeler olarak karakterize edilirler. Başlangıç tozunun yüksek -Si3N4 fazına sahip olması in-situ kompozit mikroyapı gelişimi için her zaman gerekli değildir. -Si3N4 tanelerinin tane boyutu dağılımı iğnemsi tanelerinin büyümesi için temel faktördür. Yüksek sıcaklıklarda sinterleme tane sınırlarındaki kütle taşınımını arttırmak için gereklidir. Tane büyümesi difüzyon kontrollü olduğu için az miktarda sinterleme ilavesi in-situ kompozit mikroyapı gelişimi için tercih edilir. -Si3N4 tozunun geleneksel sinterlenmesi ile iğnemsi morfolojide tane gelişimi için sinterleme sıcaklığı çok düşük ve kırılma tokluğu da bu tür malzemelerin düşüktür. Dar partikül boyut dağılımına sahip -Si3N4 tozu kullanıldığında 2000oC’de GPS’de sinterlendiğinde homojen mikroyapı gelişimi sağlanır. -Si3N4 tozu kullanılarak in-situ mikroyapı elde etmek için: 1) başlangıç partikül boyut dağılımının kontrolü, 2) az miktarda sinterleme ilavesi kullanımı, 3) yüksek sıcaklıkta sinterleme gereklidir [48]. Hirosaki ve ark.’nın yaptığı çalışmada [48] başlangıç tozu Denkikagaku, SN-P21FC, Si’un nitridasyonu ile elde edilmiştir. Toz özellikleri Tablo 5’de verilmektedir. %1 mol eşit molce Y2O3 ve Nd2O3 sinterleme ilavesi olarak kullanılmıştır. Öğütme sonrası tozun partikül boyut dağılımı oldukça geniştir. 1-2 m boyutunda büyük partikül içermektedir. Numuneler 500oC/saat (8oC/dak.) sabit ısıtma hızıyla 1900oC’de 2 saat 100 bar N2 gaz basıncı altında gaz basınçlı fırında sinterlenmişlerdir. Sinterleme sonrası %99 teorik yoğunlaşma elde edilmiştir. Malzemeler 2000oC’de 2, 4 ve 8 saat süre ile, 300 bar N2 gaz basıncı altında tane büyümesini sağlamak için ısıl işleme tabi tutulmuşlardır. Tablo 5: Başlangıç -Si3N4 tozunun özellikleri [48] Özellik

Değer

-Si3N4 faz miktarı (ağ.%)

Fe (ağ.%)

0.0016

C (ağ.%)

0.12

O (ağ.%)

0.73

Ortalama partikül boyutu (m)

0.5

BET spesifik yüzey alanı (m2/g)

9.6

2, 4 ve 8 saat ısıl işlem görmüş malzemelerin relatif yoğunlukları sırasıyla 98.9, 99.1, ve 98.7%’dir. Şekil 16’da 3 noktalı eğme mukavemetinin Weibull modül değerlerini göstermektedir. 2 saat ısıl işlem görmüş malzemenin eğilme mukavemeti 689 MPa ve Weibull Modül değeri 53’tür. Aynı koşullarda sinterlenmiş -Si3N4 tozuyla hazırlanmış malzemenin Weibull Modülü değeri 9’dur. Sinterleme süresi arttıkça hem mukavemet hem de Weibull modül değerleri azalmıştır. Kırılma toklukları 2, 4 ve 8 saat sinterlenmiş numuneler için sırasıyla 8.5, 10.3, 8.8 MPam1/2’dir [48]. Şekil 17’de farklı sürelerde ısıl işlem görmüş malzemelerin mikroyapıları verilmiştir. 0.2-2 m çapında ve 1-5 m boyunda ince matris taneler içerisinde 2-20 m çapında ve 10-300 m boyunda büyük taneler içeren kompozit mikroyapılar gözlenmiştir. Sinterleme süresinin artmasıyla büyük tanelerin gelişimi gözlenmiştir. Büyük tanelerin sayısı az olduğunda (2 saat) uniform olarak dağılmışlar ve temas halinde değillerdir. Isıl işlem süresi arttığında büyük tanelerin sayısı artmış ve temas artmıştır. -Si3N4 başlangıç tozu kullanıldığında da büyük taneler arasında temas gözlenir. Büyük taneler hata olarak davranırlar. Isıl işlem süresi uzatıldığında büyük tanelerin sayısı arttığı için mukavemet azalır [48].

264 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

Şekil 16: 2000oC’de 2, 4 ve 8 saat süre ile sinterlenmiş numunelerin eğilme mukavemetinin Weibull modülü değerleri [48] Başlangıç tozundaki -Si3N4 partiküllerinin geniş boyut dağılımı abartılı tane büyümesi için gereklidir.  tozunun geniş partikül boyut dağılımı nedeniyle mevcut olan büyük partiküller aşırı tane büyümesi için çekirdek görevini görür. Bu çekirdeklerin sayısı ve dağılımı  tozunun öğütülmesi esnasında uniform olarak kontrol edilebilir ve tane büyümesinin miktarı kontrol edilebilir (ayarlanabilir). Nihai büyük tanelerin uniform olarak dağılması için bu çekirdekler bünyede homojen olarak dağıtılmalıdır. Sonuç olarak, kompozit mikroyapının heterojenlikleri (büyük tanelerin boyut ve dağılımı)  tozu kullanıldığında  tozu kullanıldığı duruma göre kolayca kontrol edilebilir ve aynı mikroyapı gelişimi tekrar elde edilebilir (reproducible) [49]. Sadece başlangıç tane boyut dağılımı değil aynı zamanda sinterleme süresi, sıcaklığı ve diğer faktörler de yüksek m değerinin elde edilmesinde katkıları vardır [48]. -Si3N4 tozu kullanılarak kendinden güçlendirilmiş Si3N4 seramiklerinin toklaştırma mekanizması köprülemedir. SN4 malzemesinin kırılma tokluğu 10.3 MPam1/2 olup oldukça yüksektir. Büyük tanelerin köprülemesi buradaki aktif mekanizmadır. Büyük tanelerin çapı SN8’de daha büyük olmasına rağmen kırılma tokluğu SN4’e göre daha düşüktür (8.8 MPam1/2). Buradaki toklaştırma mekanizması sadece köprüleme değil aynı zamanda da tane boyutundan dolayı mikroçatlak toklaştırmasıdır. Mikroçatlak toklaştırması aktif ve tane boyutu oldukça küçük olduğunda, mikroçatlağın derecesi ve tokluktaki artış tane boyutunun artmasıyla artar. Ancak büyük taneler aşırı derece mikroçatlak oluşturduklarında, mikroçatlakların bağlanmasıyla makroçatlaklar oluşur ve böylece kırılma tokluğu azalır. Sonuç olarak iğnemsi taneler köprüleme sonucu kırılma tokluğunu arttırır. Ancak aşırı büyük taneler mikroçatlakların büyümesi nedeniyle kırılma tokluğunun azalmasına sebep olur [48].

265 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

Şekil 17: a)2 saat, b) 4 saat, c) 8 saat süre ile 2000oC’de sinterlenmiş numunelere ait SEM görüntüleri [48] Mitomo ve ark. nın yaptığı çalışmada -Si3N4 ve -Si3N4 tozlarından üretilmiş (1950oC’de 1 saat) olan malzemelerin eğme mukavemeti ve kırılma toklukları Tablo 6’da verilmiştir [45]. Tablo 6: -Si3N4 ve -Si3N4 tozlarından üretilmiş malzemelerin eğme mukavemeti ve kırılma toklukları [45] Yoğunluk

Eğme mukavemeti

Kırılma Tokluğu

(g/cm3)

(MPa)

(MPam1/2)

-Si3N4

3.17

467

5.8

-Si3N4

3.18

617

6.3

Toz

-Si3N4 tozundan üretilen malzemenin kırılma tokluğu -Si3N4 tozundan üretilen malzemeden çok düşük değildir. Charles ve Evans [50] çatlak saptırma modeline göre tanelerin aspekt oranının kırılma tokluğu üzerine etkisini incelemişlerdir. Aspekt oranı arttıkça çatlak sapma artar ve kırılma tokluğu artmaktadır. -Si3N4 tozundan hazırlanan malzemenin tanelerinin aspekt oranı (4.2) ve -Si3N4 tozundan hazırlananların 7.1 olmasına rağmen kırılma tokluklarında kayda değer bir fark yoktur. Bunun nedeni çatlakların her zaman tane sınırındaki camsı fazdan ilerlememelerinden (transgranular kırılma) kaynaklanmaktadır. Kırılma tokluğu ve mikroyapı ilişkisinin kurulabilmesi için daha fazla çalışmaya gereksinim vardır. -Si3N4 tozundan hazırlanan malzemenin mukavemetinin düşük olmasının nedeni bölgesel büyük porların olmasından (80-100 m) kaynaklanmaktadır [45]. Çekme gerilimi altında çatlak, tane sınırlarından ilerler. Geniş iğnemsi taneler çatlak başlangıcı bölgesinde köprü kurar ve kırılma tokluğu artar. Büyük taneler hegzagonal çubuğun c yönünde büyürler. Deneyler ve hesaplamalar göstermektedir ki c eksenine paralel yöndeki elastik modulü 540-590 GPa ve dik yönde 180-280 GPa’dır. Bu nedenle büyük iğnemsi tanelerde gerilim yüklemesi durumu oluşur. Büyük taneler kırılmadan önce matris faz kırılır. Bu oldukça istisnai bir 266 MİKROYAPI GELİŞİMİNİ ETKİLEYEN ETMENLER

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

durumdur. Çünkü birçok malzeme zayıf bağ yönünde uzama gösterir. Bu tür malzemelerde in-situ mikroyapı oluşsa bile toklaştırma mekanizması gerçekleşmez. Toklaştırma mekanizması iğnemsi geniş taneler yardımıyla olur [15]. Abartılı iğnemsi tanelerin eldesi için yüksek sıcaklıklarda sinterleme avantaj sağlar. GPS bu amaçla kullanılan en yaygın tekniktir. -Si3N4 tozlarının gaz basınçlı sinterlenmesinde abartılı tanelerin çekirdeklenmesinin kontrolü kolay değildir. Çünkü tane büyümesi için itici güç geçicidir ve büyük oranda sinterleme durumuna bağlıdır. Çekirdekleşme prosesinin kontrolü büyük boyutta çekirdeklerin ilavesi ile yapılabilir (büyük taneler ya da viskerler gibi.) [15]. -Si3N4 tozlarının gaz basınçlı sinterlenmesinde abartılı tanelerin çekirdeklenmesinin kontrolü çekirdek ilavesiyle kolaydır. Taneler kritik değerden büyüktür ve abartılı olarak büyüme eğilimi gösterirler [15]. Tane çapı, aspekt oranı, ve abartılı tanelerin hacim kesri proses durumuyla ilişkilidir. Gerçekte tok ve güvenilir Si3N4 seramiklerinin üretimi, tane büyüme teorisine dayalı mekanik özelliklerin kontrolü ile yapılmaktadır[15]. Coe [51] tekrar üretilebilir yüksek mukavemetli malzeme elde etmek için  fazı fazla olan toz kullanılması gerektiğini belirtmişlerdir.  tozu kullanılarak Si3N4 seramiği üretildiğinde yüksek kırılma enerjisi (69000 erg/cm2) yüksek eğme mukavemeti (655 MPa) ve iğnemsi tane morfolojisi elde edilirken,  tozu kullanıldığında düşük kırılma enerjisi (16000 erg/cm2) ve nispeten düşük mukavemet (379 MPa) ve eşeksen taneli mikroyapı gelişimi gözlenmiştir. Mukavemeti kontrol eden mekanizmalar, kırılma enerjisi, elastik modul, ve çatlak boyutudur. Malzemelerin mukavemeti Griffth kırılma eşitliği ile ilişkilidir.

  A E  / c

(7)

; kırılma enerjisi, (Enerji/birin Alan: yeni çatlak yüzeyler oluşturmak için gerekli birim alan) E: Elastik modül, c: çatlak boyutu (kırılmayı başlatmak için) A: sabit (gerilim moduna bağlı, numune boyutu ve çatlak türüne bağlı), E ve , kimyasal bağlarla kontrol edilirken c prosesle kontrol edilmektedir. Yüksek kırılma enerjisi tane morfolojisinden kaynaklanmaktadır. İğnemsi tanelere sahip malzemelerin kırılma enerjileri yüksektir ve kırılma yüzeylerinde derin çukurlar vardır. Bir hipoteze göre çatlak ilerlemesi esnasında bir yüzeyin diğer yüzeyle sürtünme kaymasıyla enerji yayılır ve bu mekanizma yüksek kırılma enerjisine sebep olur [9]. Bimodal mikroyapı eldesi geniş partikül boyut dağılımına sahip  tozu kullanıldığında elde edilebilir. Bu durumda partikül boyut dağılımı bimodal mikroyapı gelişimi için temel faktördür. Partikül boyut farkı belli bir kritik değeri geçtiği zaman abartılı tane büyümesi gerçekleşir ki bu durum tane büyümesi için itici gücün tane boyutları arasındaki fark olduğunu doğrular. İnce uniform  tanelerinin içine büyük  çekirdeklerinin ilavesi ile tekrar elde edilebilir bimodal mikroyapılar  faz dönüşümü olmadan da elde edilebilir [20]. Büyük çekirdeklerin ilavesiyle hem tok hem de güvenilir seramiklerin eldesi de sağlanabilir.

3. SONUÇLAR Bu kitap bölümünde, Si3N4 seramikleri hakkında genel bilgi, mikroyapı gelişimini etkileyen parametreler ve mikroyapı-özellik ilişkisi tartışılmıştır. Başlangıç Si3N4 tozu polimorf tipinin, mikroyapı gelişimi ve mekanik özellikler üzerine etkisi olduğu görülmüştür. α-Si3N4 tozu yüksek sıcaklıklarda termodinamik olarak kararlı olmadığından daha kolay çözünerek bimodal mikroyapı gelişimi ve yüksek kırılma tokluğu sağlamaktadır. β-Si3N4 tozu ise kararlı olduğundan bimodal mikroyapı gelişimi için, ince boyutta β-Si3N4 tozu, geniş partikül boyut dağılımı ve sinterleme sonrası ısıl işlem gereklidir. α:β-Si3N4 tozu faz oranının mikroyapı gelişimi ve mekanik özelliklere etkisi 267 SONUÇLAR

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

olmakla birlikte mikroyapı gelişimi çözünmesi yavaş ve zor olan -Si3N4 tozu tarafından kontrol edilmektedir. Başlangıç Si3N4 tozunun polimorf tipinden (α ya da β) bağımsız olarak, ince partikül boyutuna sahip toz ile başlanıldığında ince mikroyapı gelişimi, kaba toz ile başlanıldığında kaba mikroyapı gelişimi sağlanmaktadır.

4. KAYNAKÇA 1. Hoffmann, M. J., & Petzow, G. (1994). Tailored microstructures of silicon nitride ceramics. Pure and applied chemistry, 66(9), 1807-1814. 2. Özcan, S., Açıkbaş, G., Özbay, N., & Açıkbaş, N. Ç. (2017). The effect of silicon nitride powder characteristics on SiAlON microstructures, densification and phase assemblage. Ceramics International, 43(13), 10057-10065. 3. Mandal, H., & Acikbas, N. C. (2013). Processing, characterization and mechanical properties of SiAlONs produced from low cost β-Si3N4 powder. KONA Powder and Particle Journal, 30, 22-30. 4. Acikbas, N. C., Kumar, R., Kara, F., Mandal, H., & Basu, B. (2011). Influence of β-Si3N4 particle size and heat treatment on microstructural evolution of α: β-SiAlON ceramics. Journal of the European Ceramic Society, 31(4), 629-635. 5. Açıkbaş, N. Ç., Kara, F., and Mandal, H. (2009). Development of αı-βı SiAlON ceramics from different Si3N4 starting powders. Key Engineering Materials, 403, 107-108. 6. Acikbas, N. C (2017). SiAlON seramiklerinin sinterleme davranışı ve mikroyapı gelişimini etkileyen parametreler. Journal of the Institute of Science & Technology of Dumlupınar University/Dumlupınar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, (39), 31-42. 7. Lee, C. J., Chae, J. I., & Kim, D. J. (2000). Effect of β- Si3N4 starting powder size on elongated grain growth in β- Si3N4 ceramics. Journal of the European Ceramic Society, 20(1415), 2667-2671. 8. Wild, S., Grieveson, P., & Jack, K. H. (1972). pp. 385–95 in Special Ceramics, 5. Edited by P. Popper. The British Ceramic Research Association, Stoke-on-Trent. 9. Lange, F. F. (1973). Relation Between Strength, Fracture Energy, and Microstructure of Hot‐ Pressed Si3N4. Journal of the American Ceramic Society, 56(10), 518-522. 10. Mandal, H., Thompson, D. P., & Ekström, T. (1993). Reversible α⇌ sialon transformation in heat-treated sialon ceramics. Journal of the European Ceramic Society, 12(6), 421-429. 11. Kang, S. J. L., & Sintering, D. (2005). Grain Growth, and Microstructure. Elsevier Butterworth-Heinemann, 1, 265. 12. Krämer, M., Wittmüss, D., Küppers, H., Hoffman, M. J., & Petzow, G. (1994). Relations between crystal structure and growth morphology of β-Si3N4. Journal of crystal growth, 140(1-2), 157-166. 13. Satet, R. L., Hoffmann, M. J., & Cannon, R. M. (2006). Experimental evidence of the impact of rare-earth elements on particle growth and mechanical behaviour of silicon nitride. Materials Science and Engineering: A, 422(1-2), 66-76. 14. Petzow, G., & Herrmann, M. (2002). Silicon nitride ceramics. In High performance non-oxide ceramics II (pp. 47-167). Springer, Berlin, Heidelberg. 15. Mitomo, M., Hirosaki, N., Nishimura, T., & Xie, R. J. (2006). Microstructure control in silicon nitride ceramics-A review. Journal of the Ceramic Society of Japan, 114(1335), 867872. 16. Suk-Joong, L., & Han, S. M. (1995). Grain growth in Si3N4-based materials. MRS Bulletin, 20(2), 33-37. 268 KAYNAKÇA

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

17. Lai, K. R., & Tien, T. Y. (1993). Kinetics of β‐ Si3N4 grain growth in Si3N4 ceramics sintered under high nitrogen pressure. Journal of the American Ceramic Society, 76(1), 91-96. 18. Lifshitz, I. M., & Slyozov, V. V. (1961). The kinetics of precipitation from supersaturated solid solutions. Journal of physics and chemistry of solids, 19(1-2), 35-50. 19. Wagner, C. (1961). Theory of precipitate change by redissolution. Z. Elektrochem, 65, 581591. 20. Emoto, H., & Mitomo, M. (1997). Control and characterization of abnormally grown grains in silicon nitride ceramics. Journal of the European Ceramic Society, 17(6), 797-804. 21. Lange, F. F. (1979). Fracture Toughness of Si3N4 as a Function of the Initial α‐phase Content. Journal of the American Ceramic Society, 62(7‐8), 428-430. 22. Chen, I. W., & Rosenflanz, A. (1997). A tough SiAlON ceramic based on α-Si3N4 with a whisker-like microstructure. Nature, 389 (6652), 701. 23. Mitomo, M., Hirotsuru, H., Suematsu, H., & Nishimura, T. (1995). Fine‐Grained Silicon Nitride Ceramics Prepared from β‐Powder. Journal of the American Ceramic Society, 78(1), 211-214. 24. Lee, S. K., Lee, K. S., Lawn, B. R., & Kim, D. K. (1998). Effect of starting powder on damage resistance of silicon nitrides. Journal of the American Ceramic Society, 81(8), 20612070. 25. Acikbas, N. C., & Demir, O. (2013). The effect of cation type, intergranular phase amount and cation mole ratios on z value and intergranular phase crystallization of SiAlON ceramics. Ceramics International, 39(3), 3249-3259. 26. Açıkbaş, N. Ç., & Mandal, H. (2016). The fluorine effect on the grain-growth of α: β-SiAlON ceramics. Anadolu University Journal of Science and Technology A-Applied Sciences and Engineering, 17(5), 895-904. 27. Acikbas, N. C., Kara, A., Turan, S., Kara, F., Mandal, H., & Bitterlich, B. (2007). Influence of type of cations on intergranular phase crystallisation of SiAlON ceramics. In Materials science forum (Vol. 554, pp. 119-122). Trans Tech Publications. 28. Açıkbaş, N. Ç., “Tribolojik Uygulamalara Yönelik SiAlON Seramiklerinin Geliştirilmesi”, Doktora Tezi, Anadolu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, (2009). 29. Satet, R. L., & Hoffmann, M. J. (2004). Impact of the intergranular film properties on microstructure and mechanical behavior of silicon nitride. In Key Engineering Materials (Vol. 264, pp. 775-780). Trans Tech Publications. 30. Becher P. F., “Macro to atomic scale tailoring of Si3N4 ceramics to enhance properties”, ISASC 2004 31. Ching, W. Y., Mo, S. D., & Chen, Y. (2002). Calculation of XANES/ELNES spectra of all edges in Si3N4 and Si2N2O. Journal of the American Ceramic Society, 85(1), 11-15. 32. Yoshiya, M., Tatsumi, K., Tanaka, I., & Adachi, H. (2002). Theoretical study on the chemistry of intergranular glassy film in Si3N4–SiO2 ceramics. Journal of the American Ceramic Society, 85(1), 109-112. 33. Painter, G. S., Becher, P. F., & Sun, E. Y. (2002). Bond Energetics at Intergranular Interfaces in Alumina‐Doped Silicon Nitride. Journal of the American Ceramic Society, 85(1), 65-67. 34. Pezzotti, G., & Painter, G. S. (2002). Mechanisms of Dopant‐Induced Changes in Intergranular SiO2 Viscosity in Polycrystalline Silicon Nitride. Journal of the American Ceramic Society, 85(1), 91-96.

269 KAYNAKÇA

Si3N4 SERAMİKLERİNİN MİKROYAPI-ÖZELLİK İLİŞKİSİ

35. Garofalini, S. H., & Luo, W. (2003). Molecular dynamics simulations of calcium silicate intergranular films between silicon nitride crystals. Journal of the American Ceramic Society, 86(10), 1741-1752. 36. Su, X., & Garofalini, S. H. (2004). Atomistic structure of calcium silicate intergranular films between prism and basal planes in silicon nitride: A molecular dynamics study. Journal of materials research, 19(3), 752-758. 37. Dudesek, P., & Benco, L. U. (1998). Cation‐Aided Joining of Surfaces of β‐Silicon Nitride: Structural and Electronic Aspects. Journal of the American Ceramic Society, 81(5), 12481255. 38. Nakayasu, T., Yamada, T., Tanaka, I., Adachi, H., & Goto, S. (1998). Calculation of Grain‐ Boundary Bonding in Rare‐Earth‐Doped β‐Si3N4. Journal of the American Ceramic Society, 81(3), 565-570. 39. Ziegler, A., Kisielowski, C., Hoffmann, M. J., & Ritchie, R. O. (2003). Atomic Resolution Transmission Electron Microscopy of the Intergranular Structure of a Y2O3‐Containing Silicon Nitride Ceramic. Journal of the American Ceramic Society, 86(10), 1777-1785. 40. Shibata, N., Pennycook, S. J., Gosnell, T. R., Painter, G. S., Shelton, W. A., & Becher, P. F. (2004). Observation of rare-earth segregation in silicon nitride ceramics at subnanometre dimensions. Nature, 428 (6984), 730. 41. Becher, P. F., Painter, G. S., Shibata, N., Waters, S. B., & Lin, H. T. (2008). Effects of rare‐ earth (RE) intergranular adsorption on the phase transformation, microstructure evolution, and mechanical properties in silicon nitride with RE2O3+ MgO additives: RE= La, Gd, and Lu. Journal of the American Ceramic Society, 91(7), 2328-2336. 42. Gu, H., Pan, X., Cannon, R. M., & Rühle, M. (1998). Dopant Distribution in Grain‐Boundary Films in Calcia‐Doped Silicon Nitride Ceramics. Journal of the American Ceramic Society, 81(12), 3125-3135. 43. Becher, P. F., Painter, G. S., Sun, E. Y., Hsueh, C. H., & Lance, M. J. (2000). The importance of amorphous intergranular films in self-reinforced Si3N4 ceramics. Acta materialia, 48(1819), 4493-4499. 44. Mitomo, M., & Uenosono, S. (1992). Microstructural Development During Gas‐Pressure Sintering of α‐Silicon Nitride. Journal of the American Ceramic Society, 75(1), 103-107. 45. Mitomo, M., Tsutsumi, M., Tanaka, H., Uenosono, S., & Saito, F. (1990). Grain Growth During Gas‐Pressure Sintering of β‐Silicon Nitride. Journal of the American Ceramic Society, 73(8), 2441-2445. 46. Biswas, S. K., & Riley, F. L. (2001). Gas pressure sintering of silicon nitride—current status. Materials chemistry and physics, 67(1-3), 175-179. 47. Mrotek, D. (1998). Effect of compositional variations on the microstructural development of Ca/α-β SiAlON materials. New Jersey, USA. 48. Hirosaki, N., Akimune, Y., & Mitomo, M. (1993). Effect of Grain Growth of β‐Silicon Nitride on Strength, Weibull Modulus, and Fracture Toughness. Journal of the American Ceramic Society, 76(7), 1892-1894. 49. Calis Acikbas and Acikbas, G. (2016) "Statistical Evaluation of Repeatability Analyses of SiAlON Production Process”, “ISEM2016, 3rd International Symposium on Environment and Morality” Conference Book, 4-6 November 2016, Alanya – Turkey, 1072-1081. 50. Evans, A. G., & Charles, E. A. (1976). Fracture toughness determinations by indentation. Journal of the American Ceramic society, 59(7‐8), 371-372. 51. Coe, R., & Lumby, R. (1974). U.S. Patent No. 3,835,211. Washington, DC: U.S. Patent and Trademark Office. 270 KAYNAKÇA

SONLU ELEMANLAR ANALİZLERİNDE SAC METAL ŞEKİLLENDİRME PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ

SONLU ELEMANLAR ANALİZLERİNDE SAC METAL ŞEKİLLENDİRME PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ Süleyman Kılıç1*, İlyas Kacar2, Fahrettin Ozturk3,4, Serkan Toros5 *

Ahi Evran Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü suleymankilic@ahievran.edu.tr * Sorumlu Yazar

1. GİRİŞ Sac metal şekillendirme işlemi ilk çağlardan günümüze kadar kullanılan önemli bir imalat yöntemidir. Teknolojik gelişmelere paralel olarak daha karmaşık parçaların kolaylıkla üretilmesini sağlamaktadır. Birçok imalat işleminde deneme yanılma yöntemi kullanılmaktayken, günümüzde artık teknolojinin gelişmesiyle beraber bilgisayarlar yardımıyla parçanın şekillendirilebilmesi hakkında önceden fikir sahibi olmak mümkündür. Bu sayede parçada meydana gelebilecek hatalar önceden tespit edilerek daha az maliyetle daha kaliteli ürünler üretilebilmektedir. Sac metal parça simülasyonları, sonlu elemanlar analiz programları kullanılarak yapılmaktadır. Sonlu elemanlar analiz programları, bu tahminleri gerçekleştirirken birçok deneysel parametreye (akma mukavemeti, anizotropi vb.) ihtiyaç duymaktadır. Deneysel parametreler; sonlu elemanlar analizindeki akma kriteri, akma eğrisi, pekleşme kurallarına girilmekte ve tahminler elde edilmektedir. Bu programlarda kullanılacak/seçilecek modellerin de her malzeme için doğru sonuç vermediği görülmektedir [1-3]. Bu nedenle analizlere başlamadan önce en uygun modellerin belirlenmesi gerekmektedir. Literatürde birçok akma kriteri mevcuttur. İlk olarak von Mises [4], Tresca [5] akma kriterleri geliştirilmiştir. Diğer geliştirilen bütün kriterlerin temeli bu iki kriter üzerine inşa edilmiştir. Sonlu elemanlar analiz programlarında bu kriterler hazır olarak yer aldığı gibi kodlama işlemi yapılarak ta modeller kullanılmaktadır. Hazır olarak yer alan akma kriterleri çoğunlukla Hill48 [6], Barlat89 [7], Yld2000 [8], CB2001 [9] kriterleridir. Şekil 1’de deneysel olarak yapılmış bir derin çekme işlemi ve farklı modeller kullanılarak deneysel sonucun tahmin işlemi sonuçları gösterilmiştir. Barlat89 kriteri, hadde yönünde malzemenin kubbe yüksekliğinin daha fazla olacağını tahmin etmesine rağmen deneysel kubbe yüksekliği daha düşüktür. Aynı şekilde BBC2005 diğer adıyla Banabic 2005 akma kriteri hadde yönüne dik yönde daha küçük bir kubbe yüksekliği tahmin ederken, hadde yönünde ise deneysel ile aynı değeri bulabilmiştir. Anlaşılacağı üzere uygun model seçimine dikkat edilmesi çok önemlidir.

Şekil 1: Deneysel verilerin farklı akma kriterleri ile karşılaştırılması [10]. 271 GİRİŞ

SONLU ELEMANLAR ANALİZLERİNDE SAC METAL ŞEKİLLENDİRME PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ

İki farklı çeliğin kaynak ile birleştirildikten sonra derin çekilmesi neticesinde modellerin tahmin sonucu Şekil 2’de verilmiştir [11]. Burada da deneysel sonuca en yakın değeri Yld2000 akma kriterinin verdiği görülmektedir. Hata

Deneysel

Hill48

Yld2000

Hata

Şekil 2: İki farklı çelikte yapılan kaynak sonrası şekillendirme analizi [11] Şekil 3’te de farklı bir derin çekme işleminin deneysel ve sonlu elemanlar tahmin sonucu görülmektedir. Burada ise en yakın tahmini Yld2000 akma kriterinin yaptığı görülmektedir.

Şekil 3: Derin çekme işleminde kap yüksekliği [12] Çoğun ve Darendeliler [13], derin çekme işleminde von Mises, Hill48, BBC2008-8p [14], Yld2003-8p [15] ve Hu2003 [16] akma kriterlerinin tahminlerini karşılaştırmışlardır. BBC2008, Yld2003 [8] ve Hu2003 [16] akma kriterlerinin diğerlerine göre daha başarılı sonuçlar verdiği gösterilmiştir. Leacock [17] yaptığı çalışmada 0 o, 45 o ve 90o dışındaki yönlerde Hu2003 [16] akma kriterinin tahminin kötü olduğunu göstermiş ve akma kriterinde düzenleme yaparak bütün yönlerde daha doğru sonuçlar elde etmiştir. Bu çalışmada da sonlu elemanlar analizlerinde kullanılan farklı akma kriterleri ve etken parametreler açıklanmıştır.

2. SAC METAL ŞEKİLLENDİRMEDE ETKENLER 2.1. Anizotropi Özellikle otomotiv endüstrisinde, derin çekme, sıvama, bükme gibi imalat işlemlerinde sac metaller kullanılmaktadır. Sac metaller gibi düzlemsel şekilli yapısal elemanların kalınlık yönündeki boyutu, diğer iki yöne göre çok küçüktür. Saclar, kütüklere uygulanan haddeleme işlemiyle üretilmektedir. Haddeleme işlemi ise sac metal üzerinde ortogonal anizotropiye yol açmaktadır. Sac üzerinde eksen oryantasyonları Şekil 4'deki gibi haddeleme yönü (RD), enine (dikey) yön (TD), normal yön (ND) olarak adlandırılmaktadır. 272 SAC METAL ŞEKİLLENDİRMEDE ETKENLER

SONLU ELEMANLAR ANALÄ°ZLERÄ°NDE SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RME PARAMETRELERÄ°NÄ°N Ä°NCELENMESÄ°

Ĺ&#x17E;ekil 4: Sac metallerde anizotropinin etkisinin incelenmesi LiteratĂźrde Lankford parametresi olarak ta tanÄąmlanan anizotropi parametresi tek eksenli Ă§ekme deneyi yardÄąmÄąyla bulunmaktadÄąr ve bu katsayÄąsÄą Denklem (1) yardÄąmÄąyla hesaplanabilmektedir. đ?&#x153;&#x20AC;

đ?&#x2018;&#x; = đ?&#x153;&#x20AC;22 33

(1)

Denklemde yer alan đ?&#x153;&#x20AC;22 ve đ?&#x153;&#x20AC;33 yĂźkleme eksenine gĂśre sÄąrasÄąyla geniĹ&#x;lik ve kalÄąnlÄąk yĂśnĂźndeki birim deformasyon deÄ&#x;erlerini ifade etmektedir. Ä°zotropik malzemede bu deÄ&#x;erler birbirine eĹ&#x;it olduÄ&#x;undan dolayÄą orantÄą sonucu bir olmaktadÄąr.

Ĺ&#x17E;ekil 5: Tek eksenli Ă§ekme iĹ&#x;leminde deformasyon Ăśncesi ve sonrasÄą (1) numaralÄą denklemi Ĺ&#x17E;ekil 5â&#x20AC;&#x2122;e gĂśre ve gerĂ§ek birim deformasyon ifadesi kullanÄąlarak yeniden dĂźzenleyecek olursak (2) numaralÄą denklem elde edilecektir. đ?&#x2018;&#x;=

đ?&#x2018;¤ đ?&#x2018;¤0 đ?&#x2018;Ą đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x203A; đ?&#x2018;Ą0

đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x203A;

273 SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RMEDE ETKENLER

(2)

SONLU ELEMANLAR ANALÄ°ZLERÄ°NDE SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RME PARAMETRELERÄ°NÄ°N Ä°NCELENMESÄ°

Denklemde yer alan đ?&#x2018;¤0 ve đ?&#x2018;Ą0 ifadeleri yĂźkleme olmayan ilk hali, đ?&#x2018;¤ ve đ?&#x2018;Ą ise yĂźklemeden sonraki geometriyi ifade etmektedir. KalÄąnlÄąk deÄ&#x;iĹ&#x;imini ĂślĂ§mek Ă§ok zor ve hata oranÄą yĂźksek bir iĹ&#x;lem olmasÄąndan dolayÄą hacmin korunumu kanunundan (đ?&#x153;&#x20AC;11 + đ?&#x153;&#x20AC;22 + đ?&#x153;&#x20AC;33 = 0) faydalanarak, kalÄąnlÄąk yĂśnĂźndeki birim deformasyon yerine đ?&#x153;&#x20AC;11 + đ?&#x153;&#x20AC;22 deÄ&#x;eri kullanÄąlabilir. đ?&#x2018;&#x; = â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x153;&#x20AC;

đ?&#x153;&#x20AC;22 11 +đ?&#x153;&#x20AC;22

(3)

Denklemi tekrar dĂźzenleyerek (4) numaralÄą eĹ&#x;itliÄ&#x;i elde ederiz. đ?&#x2018;&#x;=

đ?&#x2018;¤ đ?&#x2018;¤0

â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x203A; đ?&#x2018;&#x2122; đ?&#x2018;&#x2122;0

đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x203A; +đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x203A;

đ?&#x2018;¤ đ?&#x2018;¤0

(4)

Denklemdeki đ?&#x2018;&#x2122; ve đ?&#x2018;&#x2122;0 , sÄąrasÄąyla ilk ve son boyu ifade etmektedir. (4) numaralÄą denklem yardÄąmÄąyla anizotropi katsayÄąsÄą kolaylÄąkla elde edilebilmektedir. Ä°zotropik ve homojen malzemelerde, karĹ&#x;ÄąlaĹ&#x;tÄąrma iĂ§in bir adet akma noktasÄą (đ?&#x153;&#x17D;) yeterli olacaktÄąr, Ă§ĂźnkĂź tĂźm mekanik Ăśzellikler tĂźm yĂśnlerde aynÄądÄąr ve akma noktasÄą, herhangi bir yĂśnde hazÄąrlanmÄąĹ&#x; numunenin Ă§ekme testi ile kolayca belirlenebilir. Fakat anizotropik malzemeler iĂ§in bu durum farklÄądÄąr. Akma noktasÄą đ?&#x153;&#x17D;(đ?&#x153;&#x192;) ve diÄ&#x;er mekanik Ăśzellikler yĂśne baÄ&#x;lÄą olarak deÄ&#x;iĹ&#x;mektedir. Ä°lave olarak anizotropinin kendisi de đ?&#x2018;&#x;(đ?&#x153;&#x192;) yĂśne baÄ&#x;lÄą olarak deÄ&#x;iĹ&#x;mektedir. Ă&#x2013;zellikle dĂźzlemsel Ĺ&#x;ekilli yapÄąsal elemanlar, ĂśrneÄ&#x;in saclar, diÄ&#x;er iki yĂśne gĂśre kalÄąnlÄąk yĂśnĂźnde Ă§ok kĂźĂ§Ăźk bir boyuta sahiptir. Akma noktalarÄąnÄą her bir aĂ§Äąda deneysel olarak belirlemek te neredeyse imkĂ˘nsÄązdÄąr. Ă&#x2021;ĂźnkĂź deneyin her biri, asal eksen uzayÄąnda sadece bir nokta oluĹ&#x;turur. KapalÄą bir akma yĂźzeyi oluĹ&#x;turmak iĂ§in bu noktalarÄąn arasÄąna bir eÄ&#x;ri uydurulmalÄądÄąr. BĂśylece, deneysel noktalardan geĂ§en bir matematiksel fonksiyon elde edilmiĹ&#x; olur. Bu fonksiyonlarÄąn tahmin performanslarÄą doÄ&#x;rudan simĂźlasyonun doÄ&#x;ruluÄ&#x;u Ăźzerinde etkilidir.

2.2. Plastisite modeli Sac metaller ve yĂźksek anizotropi iĂ§eren diÄ&#x;er malzemelerin Ăźzerine uygulanan Ĺ&#x;ekillendirme iĹ&#x;lemleri, anizotropilerine ilaveten yĂźksek plastik deformasyon oluĹ&#x;turmaktadÄąr. Bu iĹ&#x;lemler esnasÄąnda kulaklanma, kÄąrÄąĹ&#x;ma, yarÄąlma, geri esneme gibi pek Ă§ok Ăźretim kusurlarÄą oluĹ&#x;abilmektedir. Bu problemlerin Ăśnceden tahmini ve gerekli tedbirlerin alÄąnabilmesi iĂ§in proseslerin sonlu elemanlar simĂźlasyonlarÄą yapÄąlmaktadÄąr. Ancak hem anizotropik olmalarÄą ve hem de Ăźzerlerine uygulanan imalat sĂźreĂ§lerinin hayli nonlineer olmasÄą neticesinde simĂźlasyonlarÄąn bĂźtĂźn bu olaylara dair isabetlice sonuĂ§ verebilmeleri tek baĹ&#x;larÄąna gĂźĂ§tĂźr. Bir plastik deformasyon iĹ&#x;lemi, deformasyon sÄąrasÄąnda kristal kafes yapÄąsÄąna gĂśre kayma dĂźzlemleri Ăźzerindeki dislokasyon hareketlerine dayalÄą olarak sadece akma deÄ&#x;il, aynÄą zamanda sĂźrekli bir malzeme akÄąĹ&#x;Äą ve pekleĹ&#x;me (veya yumuĹ&#x;ama) olaylarÄąnÄą da iĂ§erir. SimĂźlasyon iĹ&#x;lemlerinin, hem akma sÄąnÄąrÄąnÄą, hem pekleĹ&#x;me miktarÄąnÄą hem de plastik deformasyonun devamlÄąlÄąÄ&#x;Äą ile ilgili bĂźtĂźn bilgileri isabetli bir biĂ§imde iĂ§ermesi beklenmektedir. Bu baÄ&#x;lamda, bir plastik deformasyon sÄąrasÄąnda karĹ&#x;ÄąlaĹ&#x;Äąlan her tĂźrlĂź olayÄą iĂ§erebilen uygun bir plastik model kullanmak Ĺ&#x;arttÄąr. Bir plastisite teorisi temelde ĂźĂ§ husustan oluĹ&#x;maktadÄąr. â&#x20AC;˘

Akma kriteri, đ?&#x2018;&#x201C;(đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; ) = 0 (izotropik, anizotropik)

â&#x20AC;˘

AkÄąĹ&#x; kuralÄą, đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x153;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; = đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x153;&#x2020;

â&#x20AC;˘

PekleĹ&#x;me kuralÄą, đ?&#x153;&#x17D;(â&#x201E;&#x17D;) = đ?&#x153;&#x2122;(đ?&#x153;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; ) (izotropik, kinematik, kombine pekleĹ&#x;me kuralÄą)

đ?&#x2018;?

đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x2018;&#x201C; đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014;

(iliĹ&#x;kili akÄąĹ&#x; kuralÄą, iliĹ&#x;kisiz akÄąĹ&#x; kuralÄą) đ?&#x2018;?

Her ĂźĂ§ olay, ancak bir plastisite modeli ile simĂźlasyona dĂ˘hil edilebilinmektedir. Fakat her tĂźrlĂź plastik davranÄąĹ&#x;a uyan tek bir model bulunmamaktadÄąr. BirĂ§ok akma kriteri, akÄąĹ&#x; kuralÄą ve pekleĹ&#x;me modeli mevcuttur. Her biri belli bir duruma gĂśre iyi sonuĂ§ verirken diÄ&#x;er durumlarda isabetli olamamaktadÄąr. Plastisite modelinin uygun seĂ§imi simĂźlasyon sonuĂ§larÄą Ăźzerinde bĂźyĂźk bir etkiye sahip olacaktÄąr.

274 SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RMEDE ETKENLER

SONLU ELEMANLAR ANALÄ°ZLERÄ°NDE SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RME PARAMETRELERÄ°NÄ°N Ä°NCELENMESÄ°

2.3. AkÄąĹ&#x; kuralÄą đ?&#x2018;?

AkÄąĹ&#x; kuralÄą, plastik Ĺ&#x;ekil deÄ&#x;iĹ&#x;imini (đ?&#x153;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; ) hesaplamak iĂ§in gereklidir. Plastik deformasyon đ?&#x2018;? sÄąrasÄąnda eĹ&#x;deÄ&#x;er plastik Ĺ&#x;ekil deÄ&#x;iĹ&#x;iminin (đ?&#x153;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2019; ) nasÄąl geliĹ&#x;tiÄ&#x;ini ve plastik Ĺ&#x;ekil deÄ&#x;iĹ&#x;imi ile gerilme arasÄąndaki iliĹ&#x;kiyi verir. Ä°ki tĂźrdĂźr: â&#x20AC;˘

iliĹ&#x;kili (associated) akÄąĹ&#x; kuralÄą

â&#x20AC;˘

iliĹ&#x;kisiz (nonassociated) akÄąĹ&#x; kuralÄą. đ?&#x2018;?

Bir akÄąĹ&#x; kuralÄąnÄąn genel denklemi đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x153;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; = đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x153;&#x2020;

đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x2018;&#x201C; đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014;

olup, đ?&#x153;&#x2020; deÄ&#x;eri plastik Ă§arpanÄą adlandÄąrÄąlÄąr. đ?&#x2018;&#x201C;

ifadesi skaler bir fonksiyondur ve plastik potansiyel olarak ta adlandÄąrÄąlÄąr. EÄ&#x;er plastik potansiyel fonksiyonu olarak akma kriteri fonksiyonu alÄąnÄąrsa, bu denklem iliĹ&#x;kili akÄąĹ&#x; kuralÄą adÄąnÄą alÄąr. Aksi halde, iliĹ&#x;kisiz akÄąĹ&#x; kuralÄą denir. Metallerde iliĹ&#x;kili akÄąĹ&#x; kuralÄą kullanÄąlÄąrken, toprak malzemesinin modellemesinde iliĹ&#x;kisiz akÄąĹ&#x; kuralÄą kullanÄąlmaktadÄąr.

2.4. PekleĹ&#x;me kuralÄą PekleĹ&#x;me (veya yumuĹ&#x;ama), plastik deformasyon sÄąrasÄąnda dislokasyon hareketlerinin birbirlerini kilitlemeleri (veya serbest hareketleri) neticesinde oluĹ&#x;an sertlik artmasÄą (veya azalmasÄą) iĹ&#x;lemidir. Ĺ&#x17E;ekil deÄ&#x;iĹ&#x;tirme sertleĹ&#x;mesi olarak ta adlandÄąrÄąlabilmektedir. MĂźkemmel bir plastik deformasyon durumunda, malzemenin cevabÄą herhangi bir sertleĹ&#x;me (veya yumuĹ&#x;ama) iĂ§ermeyecektir ve akma yĂźzeyi iĹ&#x;lem sonuna kadar aynÄą kalacaktÄąr. Ancak, metallerin hiĂ§biri, dislokasyonlar nedeni ile mĂźkemmel bir plastik deformasyon ĂśzelliÄ&#x;i gĂśsteremezler ve pekleĹ&#x;me oluĹ&#x;ur. PekleĹ&#x;menin oluĹ&#x;masÄą, akma yĂźzeyinde deÄ&#x;iĹ&#x;im olarak kendini gĂśsterir. PekleĹ&#x;me kuralÄą ise, plastik deformasyon esnasÄąnda akma yĂźzeyi fonksiyonunun; boyut, merkez ve Ĺ&#x;ekil olarak nasÄąl deÄ&#x;iĹ&#x;tiÄ&#x;ini ve iĹ&#x;lem boyunca nasÄąl evrileceÄ&#x;ini belirler. PekleĹ&#x;me neticesinde akma yĂźzeyi iki tĂźr deÄ&#x;iĹ&#x;im gĂśstermektedir: â&#x20AC;˘

geniĹ&#x;leme-bĂźzĂźlme (izotropik pekleĹ&#x;me)

â&#x20AC;˘

orijininin kaymasÄą (kinematik pekleĹ&#x;me)

Bu iki durumdan biri veya her ikisi birden Ă§eĹ&#x;itli adlarla anÄąlan pekleĹ&#x;me kurallarÄą sayesinde bir plastisite modeline dĂ˘hil edilebilmektedirler. Ä°zotropik pekleĹ&#x;me kuralÄąna Ăśrnek olarak; Power kuralÄą (đ?&#x153;&#x17D; = đ?&#x153;&#x17D;đ??´ + Kđ?&#x153;&#x20AC; đ?&#x2018;&#x203A; ), Hollomon kuralÄą (đ?&#x153;&#x17D; = đ??žđ?&#x153;&#x20AC; đ?&#x2018;&#x203A; ), Krupskowsky kuralÄą (đ?&#x153;&#x17D; = K(đ?&#x153;&#x20AC;0 + Îľ)đ?&#x2018;&#x203A; ) verilebilirken; Armstrong- Frederick, Chaboche, Yoshida-Uemori denklemleri ise kinematik pekleĹ&#x;me fonksiyonuna Ăśrnek olarak verilebilir.

2.5. Akma kriteri Bir akma kriteri, en genel olarak hasar kriterleri olarak adlandÄąrÄąlan hipotezler bĂźtĂźnĂźn bir parĂ§asÄądÄąr. â&#x20AC;&#x153;Akmaâ&#x20AC;? kelimesi hasarÄąn tĂźrĂźnĂźn sĂźnek olduÄ&#x;unu vurgular. Gevrek hasarlarÄą ayÄąrt etmek iĂ§in â&#x20AC;&#x153;kÄąrÄąlmaâ&#x20AC;? kriterleri adlandÄąrmasÄą kullanÄąlmaktadÄąr. Akma kriterleri, bir plastik deformasyon iĹ&#x;leminde, elastik ve elasto-plastik bĂślgeler arasÄąndaki sÄąnÄąrÄą oluĹ&#x;turan noktayÄą bulmak iĂ§in Ăśnerilen ve halen geliĹ&#x;tirilmeye devam eden fonksiyonlardÄąr. Bir plastik deformasyon simĂźlasyonunda akmanÄąn baĹ&#x;layÄąp baĹ&#x;lamadÄąÄ&#x;Äą belirleyebilmek iĂ§in bir akma kriteri kullanmak gerekmektedir. Akma kriterlerinin tahmin verimlerinin artÄąrÄąlmasÄąna yĂśnelik geliĹ&#x;tirme Ă§abalarÄą hala gĂźnĂźmĂźzde devam eden bir sĂźreĂ§tir.

275 SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RMEDE ETKENLER

SONLU ELEMANLAR ANALÄ°ZLERÄ°NDE SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RME PARAMETRELERÄ°NÄ°N Ä°NCELENMESÄ°

Ĺ&#x17E;ekil 6: Ă&#x153;Ă§ eksenli gerilme durumundan bir eksenli eĹ&#x;deÄ&#x;er gerilme durumuna akma fonksiyonu sayesinde geĂ§iĹ&#x;. EsasÄąnda bir akma kriteri asal gerilmelere baÄ&#x;lÄą matematiksel bir fonksiyondur. Bu fonksiyonlar genel olarak Ă§eĹ&#x;itli malzeme sabitlerinden oluĹ&#x;an katsayÄąlara sahiptir ve asal gerilmeler uzayÄąnda kapalÄą bir yĂźzey oluĹ&#x;tururlar. Bu yĂźzey plastik deformasyonun baĹ&#x;ladÄąÄ&#x;Äą sÄąnÄąrÄą tanÄąmlamaktadÄąr. Bir yĂźkleme sÄąrasÄąnda yapÄąsal elemanda en genel halde birden fazla gerilme bileĹ&#x;eni oluĹ&#x;ur. Ĺ&#x17E;ekil 6â&#x20AC;&#x2122;dan da gĂśrĂźleceÄ&#x;i Ăźzere, bu bileĹ&#x;enlerin tamamÄą bir akma fonksiyonu sayesinde bir adet eĹ&#x;deÄ&#x;er gerilmeye dĂśnĂźĹ&#x;tĂźrĂźlĂźr ve bĂśylece tek eksenli gerilme deneyinden elde edilmiĹ&#x; olan bir akma mukavemeti ile kÄąyaslamak mĂźmkĂźn hale gelir. Bir matematiksel fonksiyona dayanan her bir kriter, kendi eĹ&#x;deÄ&#x;er gerilmesini (đ?&#x153;&#x17D;Ě&#x2026;) Ăźretir. EĹ&#x;deÄ&#x;er gerilme kavramÄą, ilk olarak, von Mises tarafÄąndan sunulan maksimum distorsiyon enerjisi kriteri ile kullanÄąlmaya baĹ&#x;landÄą. Von Misesâ&#x20AC;&#x2122;in fonksiyonu asal eksen uzayÄąnda tamamen eliptik bir akma yĂźzeyi Ă§izmektedir. Ancak bu kriter sadece, sĂźnek malzemeler iĂ§in ve sadece izotropik davranÄąĹ&#x; iĂ§in uygundur. Ä°lk anizotropik akma fonksiyonu Hill48 olarak bilinmekte olup, Hill (1948) tarafÄąndan ĂśnerilmiĹ&#x;tir [6]. Bu fonksiyon ikinci dereceden bir denklemdir ve sac metal anizotropisi iĂ§in tahminleri daha tutarlÄą hale getirecek olan anizotropi katsayÄąlarÄąnÄą da iĂ§ermektedir. Hill (1993) bu kriteri geliĹ&#x;tirerek mĂźteakiben Hill1993 kriterini ĂśnermiĹ&#x;tir [18]. Her iki kriter de, ĂźĂ§ ortogonal simetri dĂźzlemi boyunca anizotropik davranÄąĹ&#x;Äą olan malzemeler iĂ§in kullanÄąĹ&#x;lÄą olmuĹ&#x;tur yani sac metaller iĂ§in uygundur. Barlat ve diÄ&#x;. (1991) Yld91 olarak bilinen altÄą bileĹ&#x;enli bir anizotropik akma fonksiyonu sunmuĹ&#x;lardÄąr [19]. Daha sonra bu fonksiyon geliĹ&#x;tirilerek Barlat (2000) tarafÄąndan alĂźminyum alaĹ&#x;ÄąmlÄą sac metallerde dĂźzlem gerilme durumu iĂ§in Yld2000-2D olarak sunulmuĹ&#x;tur [20]. Ortotropik anizotropi halleri iĂ§in uygundur. Daha sonra Aretz (2004); Yld2003'Ăź, Barlat'Äąn Yld2000-2D'sine dayanarak geliĹ&#x;tirmiĹ&#x;tir [21]. Bu kriter yine Barlat (2005) tarafÄąndan daha doÄ&#x;ru akma ve pekleĹ&#x;me eÄ&#x;rileri kullanÄąlarak tekrar geliĹ&#x;tirilmiĹ&#x; ve Yld2004 olarak bilinen anizotropik akma kriteri olarak sunulmuĹ&#x;tur [22]. Kriterin ĂśzĂź, deviatorik stres tensĂśrĂźnĂźn iki farklÄą lineer dĂśnĂźĹ&#x;ĂźmĂźnĂź iĂ§eriyor olmasÄądÄąr. Bu Ă§alÄąĹ&#x;mada, anizotropik akma kriterlerinden Yld2000 ve Hu2003 akma kriterleri ele alÄąnmÄąĹ&#x; olup, iliĹ&#x;kili akÄąĹ&#x; kuralÄą (associated flow rule) ve izotropik pekleĹ&#x;me kuralÄą ile sac Ĺ&#x;ekilli farklÄą malzeme durumlarÄą iĂ§in simĂźlasyonun đ?&#x153;&#x17D;(đ?&#x153;&#x192;) ve đ?&#x2018;&#x;(đ?&#x153;&#x192;) tahminindeki performans deÄ&#x;erlendirilmesi yapÄąlmÄąĹ&#x;tÄąr. 2.5.1. Yld2000 akma fonksiyonu Bu kriterin genel formĂźlĂź Denklem (5) de verilmektedir. đ?&#x2018;&#x201C; = â&#x2C6;&#x2026; â&#x2C6;&#x2019; 2(đ?&#x153;&#x17D;Ě&#x2026;)đ?&#x2018;&#x161; = 0

(5)

Burada â&#x2C6;&#x2026;, bu akma kriterine ait matematiksel bir ifade olup aĂ§Äąk hali aĹ&#x;aÄ&#x;Äąda verilmektedir. Barlat'Äąn anizotropik bir fonksiyon elde etmek iĂ§in yaptÄąÄ&#x;Äą iĹ&#x;lem, iki izotropik fonksiyonu toplamak 276 SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RMEDE ETKENLER

SONLU ELEMANLAR ANALÄ°ZLERÄ°NDE SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RME PARAMETRELERÄ°NÄ°N Ä°NCELENMESÄ°

olmuĹ&#x;tur â&#x2C6;&#x2026; = â&#x2C6;&#x2026;â&#x20AC;˛ + â&#x2C6;&#x2026;â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ . Denklemdeki đ?&#x153;&#x17D;Ě&#x2026; ise bu fonksiyon tarafÄąndan Ăźretilen eĹ&#x;deÄ&#x;er gerilmedir. TĂźm karĹ&#x;ÄąlaĹ&#x;tÄąrmalar đ?&#x153;&#x17D;Ě&#x2026; kullanÄąlarak yapÄąlÄąr, â&#x2C6;&#x2026; ile karÄąĹ&#x;tÄąrÄąlmamalÄądÄąr. m, mikro yapÄąya baÄ&#x;lÄą olarak deÄ&#x;er alan bir ĂźstĂźr. Hacim merkezli kĂźbik yapÄą (HMK) iĂ§in 6 ve yĂźzey merkezli kĂźbik yapÄą (YMK) iĂ§in 8 alÄąnmaktadÄąr. â&#x2C6;&#x2026;â&#x20AC;˛ ve â&#x2C6;&#x2026;â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ fonksiyonlarÄą Denklem (6) da verilmiĹ&#x;tir. đ?&#x2018;&#x161; â&#x2C6;&#x2026;â&#x20AC;˛ = |đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;1â&#x20AC;˛ â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;2â&#x20AC;˛ | đ?&#x2018;&#x161;

đ?&#x2018;&#x161;

â&#x2C6;&#x2026;â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ = |2đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;1â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ + đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;2â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ | + |đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;1â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ + 2đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;2â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ |

(6)

BĂśylece â&#x2C6;&#x2026; fonksiyonu Denklem (7) deki gibi yazÄąlabilir. đ?&#x2018;&#x161; đ?&#x2018;&#x161; đ?&#x2018;&#x161; â&#x2C6;&#x2026;(đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192; â&#x20AC;˛ , đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192; â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ ) = |đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;1â&#x20AC;˛ â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;2â&#x20AC;˛ | + |2đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;2â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ + đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;1â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ | + |2đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;1â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ + đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;2â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ |

(7)

Burada đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;đ?&#x2018;&#x2013;â&#x20AC;˛ ve đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;đ?&#x2018;&#x2013;â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ i =1, 2 dĂśnĂźĹ&#x;tĂźrĂźlmĂźĹ&#x; deviatorik gerilme tensĂśrleri olan đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192; â&#x20AC;˛ ve đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192; â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ nĂźn Ăśz deÄ&#x;erleridir yani asal gerilmelerdir. đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; i,j=x,y ise Cauchy gerilme tensĂśrĂźnĂźn devatorik kÄąsmÄądÄąr. Ĺ&#x17E;ekil 7â&#x20AC;&#x2122;de bir Cauchy gerilme tensĂśrĂźnĂźn hidrostatik ve deviatorik kÄąsÄąmlarÄą, iki eksenli bir gerilme durumu iĂ§in gĂśsterilmiĹ&#x;tir. Deviatorik gerilme, plastik deformasyona neden olurken, hidrostatik gerilme sadece hacimsel deÄ&#x;iĹ&#x;ime neden olur. Hesaplamalarda herhangi bir gerilme durumunun sadece deviatorik bileĹ&#x;eni kullanÄąlÄąrsa, hidrostatik basmadan baÄ&#x;ÄąmsÄąz bir hesaplama yapÄąlabilmiĹ&#x; olacaktÄąr.

Ĺ&#x17E;ekil 7: Cauchy gerilme tensĂśrĂźnĂźn kÄąsÄąmlarÄą Bu kriter, Cauchy stres tensĂśrĂźnĂźn bir parĂ§asÄą olan deviatorik gerilme tensĂśrĂźnĂźn iki farklÄą lineer dĂśnĂźĹ&#x;ĂźmĂźnĂź iĂ§ermektedir [7]. DĂśnĂźĹ&#x;Ăźmler lineer olup đ?&#x2018;şĚ&#x192; = đ??&#x201A;đ??&#x2019; genel formundadÄąr, burada S deviatorik gerilme tensĂśrĂźdĂźr, đ?&#x2018;şĚ&#x192; lineer dĂśnĂźĹ&#x;Ăźmden sonraki deviatorik gerilme tensĂśrĂźdĂźr ve C ise lineer dĂśnĂźĹ&#x;Ăźm matrisidir. Ä°ki farklÄą fonksiyon elde etmek iĂ§in, iki farklÄą lineer dĂśnĂźĹ&#x;Ăźm olarak uygulanmaktadÄąr. Ä°lki đ?&#x2018;şĚ&#x192;â&#x20AC;˛ = đ??&#x201A;â&#x20AC;˛đ??&#x2019; ve ikincisi đ?&#x2018;şĚ&#x192;â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ = đ??&#x201A;â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛đ??&#x2019; Ĺ&#x;eklindedir. [.]â&#x20AC;&#x2122; ve [.]â&#x20AC;&#x2122;â&#x20AC;&#x2122; Ăźst indisleri iki farklÄą dĂśnĂźĹ&#x;ĂźmĂź gĂśstermektedir. Ĺ&#x17E;ekil 8â&#x20AC;&#x2122;de ve Denklem (8)â&#x20AC;&#x2122;de ilk dĂśnĂźĹ&#x;Ăźm gĂśsterilmektedir.

277 SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RMEDE ETKENLER

SONLU ELEMANLAR ANALÄ°ZLERÄ°NDE SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RME PARAMETRELERÄ°NÄ°N Ä°NCELENMESÄ°

Ĺ&#x17E;ekil 8: Cauchy gerilme tensĂśrĂźnĂźn deviatorik kÄąsmÄąnÄąn dĂśnĂźĹ&#x;ĂźmĂź ve dĂśnĂźĹ&#x;mĂźĹ&#x; tensĂśrĂźn asal gerilmeleri â&#x20AC;˛ â&#x20AC;˛ đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ľ đ??ś11 â&#x20AC;˛ â&#x20AC;˛ {đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś } = [đ??ś21 â&#x20AC;˛ 0 đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ś

â&#x20AC;˛ đ??ś12 â&#x20AC;˛ đ??ś22 0

đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ľ 0 0 ] {đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś } â&#x20AC;˛ đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ś đ??ś66

(8)

Ĺ&#x17E;ekil 9â&#x20AC;&#x2122;da ve Denklem (9)â&#x20AC;&#x2122;da ikinci dĂśnĂźĹ&#x;Ăźm gĂśsterilmektedir.

Ĺ&#x17E;ekil 9: Cauchy gerilme tensĂśrĂźnĂźn deviatorik kÄąsmÄąnÄąn dĂśnĂźĹ&#x;ĂźmĂź ve dĂśnĂźĹ&#x;mĂźĹ&#x; tensĂśrĂźn asal gerilmeleri đ?&#x2018;şĚ&#x192;â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ đ?&#x2018;Şâ&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ đ?&#x2019;&#x2122;đ?&#x2019;&#x2122; đ?&#x;?đ?&#x;? â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ {đ?&#x2018;şĚ&#x192;â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ đ?&#x2019;&#x161;đ?&#x2019;&#x161; } = [đ?&#x2018;Şđ?&#x;?đ?&#x;? đ?&#x;&#x17D; đ?&#x2018;şĚ&#x192;â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ đ?&#x2019;&#x2122;đ?&#x2019;&#x161;

đ?&#x2018;Şâ&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ đ?&#x;?đ?&#x;? đ?&#x2018;Şâ&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ đ?&#x;?đ?&#x;? đ?&#x;&#x17D;

đ?&#x2018;şđ?&#x2019;&#x2122;đ?&#x2019;&#x2122; đ?&#x;&#x17D; đ?&#x;&#x17D; ] {đ?&#x2018;şđ?&#x2019;&#x161;đ?&#x2019;&#x161; } đ?&#x2018;şđ?&#x2019;&#x2122;đ?&#x2019;&#x161; đ?&#x2018;Şâ&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ đ?&#x;&#x201D;đ?&#x;&#x201D;

(9)

Burada haddeleme ekseni x ekseni ve buna dik eksen y olarak gĂśsterilmektedir. AyrÄąca bu dĂśnĂźĹ&#x;Ăźmler Denklem (10)â&#x20AC;&#x2122;da ki gibi de yazÄąlabilir. đ?&#x2018;şĚ&#x192;â&#x20AC;˛ = đ??&#x201A; â&#x20AC;˛ đ??&#x2019; = đ??&#x201A; â&#x20AC;˛ đ??&#x201C;đ?&#x203A;&#x201D; = đ??&#x2039;â&#x20AC;˛đ?&#x203A;&#x201D; ve benzer Ĺ&#x;ekilde đ?&#x2018;şĚ&#x192;â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ = đ??&#x201A; â&#x20AC;˛ â&#x20AC;˛đ??&#x2019; = đ??&#x201A; â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ đ??&#x201C;đ?&#x203A;&#x201D; = đ??&#x2039;â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛đ?&#x203A;&#x201D; Burada T matrisi Denklem (11) deki gibidir. 278 SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RMEDE ETKENLER

(10)

SONLU ELEMANLAR ANALÄ°ZLERÄ°NDE SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RME PARAMETRELERÄ°NÄ°N Ä°NCELENMESÄ°

2/3 â&#x2C6;&#x2019;1/3 0 đ?&#x2018;&#x2021; = [â&#x2C6;&#x2019;1/3 2/3 0] 0 0 1 Bu durumda Denklem (8) aĹ&#x;aÄ&#x;Äądaki hale gelecektir (Denklem 12). â&#x20AC;˛ đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ľ đ??żâ&#x20AC;˛11 â&#x20AC;˛ {đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś } = [đ??żâ&#x20AC;˛21 â&#x20AC;˛ 0 đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ś

đ??żâ&#x20AC;˛12 đ??żâ&#x20AC;˛22 0

(11)

0 đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ľ 0 ] {đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś } đ??żâ&#x20AC;˛66 đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ś

(12)

DĂśnĂźĹ&#x;Ăźm matrisindeki Lâ&#x20AC;&#x2122; matrisini oluĹ&#x;turan elemanlar Denklem (13) deki gibidir. đ??żâ&#x20AC;˛11 =

2â&#x2C6;?1 , 3

đ??żâ&#x20AC;˛12 = â&#x2C6;&#x2019;

â&#x2C6;?1 , 3

đ??żâ&#x20AC;˛21 = â&#x2C6;&#x2019;

â&#x2C6;?2 , 3

đ??żâ&#x20AC;˛22 = â&#x2C6;&#x2019;

2â&#x2C6;?2 â&#x20AC;˛ , đ??ż66 3

=â&#x2C6;?7

(13)

DĂźzlem gerilme hali iĂ§in asal gerilmeler Denklem (14) deki gibi hesaplanmaktadÄąr. Ě&#x192;â&#x20AC;˛

Ě&#x192;â&#x20AC;˛

đ?&#x2018;&#x2020; â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2020; đ?&#x2018;&#x2020; +đ?&#x2018;&#x2020; â&#x20AC;˛ â&#x20AC;˛ 2 đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;1,2 = đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ľ 2 đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś â&#x2C6;&#x201C; â&#x2C6;&#x161;( đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ľ 2 đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś ) + đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ś

(14)

Benzer Ĺ&#x;ekilde Denklem (9), aĹ&#x;aÄ&#x;Äądaki gibi yazÄąlabilecektir (Denklem 15). â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ľ đ??żâ&#x20AC;˛â&#x20AC;˛11 â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ {đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś } = [đ??żâ&#x20AC;˛â&#x20AC;˛21 â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ś

â&#x20AC;˛ đ??żâ&#x20AC;˛12 đ??żâ&#x20AC;˛â&#x20AC;˛22 0

0 đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ľ 0 ] {đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś } đ??żâ&#x20AC;˛â&#x20AC;˛66 đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ś

(15)

Lâ&#x20AC;&#x2122;â&#x20AC;&#x2122; matrisinin elemanlarÄą Denklem (16) da verilmiĹ&#x;tir. 8 â&#x2C6;?5 â&#x2C6;&#x2019; 2 â&#x2C6;?3 â&#x2C6;&#x2019; 2 â&#x2C6;?6 + 2 â&#x2C6;?4 9 4 â&#x2C6;?6 â&#x2C6;&#x2019; 4 â&#x2C6;?4 â&#x2C6;&#x2019; 4 â&#x2C6;?5 +â&#x2C6;?3 đ??żâ&#x20AC;˛â&#x20AC;˛12 = 9 4 â&#x2C6;?3 â&#x2C6;&#x2019; 4 â&#x2C6;?5 â&#x2C6;&#x2019; 4 â&#x2C6;?4 +â&#x2C6;?6 đ??żâ&#x20AC;˛â&#x20AC;˛21 = 9 8 â&#x2C6;? â&#x2C6;&#x2019; 2 â&#x2C6;? â&#x2C6;&#x2019; 4 6 2 â&#x2C6;?3 + 2 â&#x2C6;?5 đ??żâ&#x20AC;˛â&#x20AC;˛22 = 9 â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ đ??ż66 =â&#x2C6;?8 đ??żâ&#x20AC;˛â&#x20AC;˛11 =

(16)

DĂźzlem gerilme hali iĂ§in asal gerilmeler Denklem (17) deki gibi hesaplanmaktadÄąr. Ě&#x192; â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛

Ě&#x192; â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛

đ?&#x2018;&#x2020; â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2020; đ?&#x2018;&#x2020; +đ?&#x2018;&#x2020; â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ 2 đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;1,2 = đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ľ 2 đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś â&#x2C6;&#x201C; â&#x2C6;&#x161;( đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ľ 2 đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś ) + đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ś

(17)

â&#x20AC;˛ DĂśnĂźĹ&#x;Ăźm ifadelerinin saÄ&#x; taraflarÄąnda hala Ď&#x192; terimleri mevcut olduÄ&#x;undan dolayÄą, nihai đ?&#x2018;&#x2020;Ě&#x192;1,2 ve â&#x20AC;˛â&#x20AC;˛ Ě&#x192; đ?&#x2018;&#x2020;1,2 ifadelerinin iĂ§erisinde de Ď&#x192; terimlerinin olacaÄ&#x;Äą gĂśrĂźlecektir. Bu nedenden dolayÄą, hesaplamalar bittikten sonra tekrar bir ters dĂśnĂźĹ&#x;Ăźm yapmak gerekmemektedir. Bulunan deÄ&#x;erler asal eksen uzayÄąnda kullanÄąlmaya mĂźsaittir. DĂźzlem gerilme halinde normal gerilmelerin toplamÄą, bu elemanÄąn oryantasyonundan baÄ&#x;ÄąmsÄązdÄąr, birbirlerine eĹ&#x;ittir [23].

SonuĂ§ta Yld2000 kriteri, Denklem (13) ve (16) dan gĂśrĂźleceÄ&#x;i Ăźzere toplamda sekiz adet katsayÄąya {đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 } sahiptir. Bu katsayÄąlarÄąn sayÄąsal deÄ&#x;erleri, malzemeden malzemeye farklÄąlÄąklar gĂśsterdiÄ&#x;inden, her malzeme iĂ§in tek tek tespit edilmesi gerekmektedir. Bu noktadan sonra amacÄąmÄąz bu sekiz adet bilinmeyeni bulmaktÄąr. Matematiksel olarak; 8 adet deney yapÄąlÄąrsa ve bu deneylerden elde edilen akma mukavemeti deÄ&#x;erleri (Ď&#x192;0 , Ď&#x192;15 , Ď&#x192;30 , Ď&#x192;45 , Ď&#x192;60 , Ď&#x192;75 , Ď&#x192;90 , Ď&#x192;đ?&#x2018;? ) Yld2000 denkleminde eĹ&#x;deÄ&#x;er gerilme đ?&#x153;&#x17D;Ě&#x2026; yerine yazÄąlÄąrsa toplamda 8 adet denklem elde edilmiĹ&#x; olacaktÄąr. Tek eksenli Ă§ekme deneyinden elde edilen gerilme 279 SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RMEDE ETKENLER

SONLU ELEMANLAR ANALÄ°ZLERÄ°NDE SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RME PARAMETRELERÄ°NÄ°N Ä°NCELENMESÄ°

deÄ&#x;eri aynÄą zamanda o eksen iĂ§in asal gerilme olduÄ&#x;undan dolayÄą eĹ&#x;deÄ&#x;er gerilme olarak ta ele alÄąnmaktadÄąr, đ?&#x153;&#x17D;Ě&#x2026; = đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x153;&#x192; . Burada đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;? ile gĂśsterilen deÄ&#x;er, equibiaxial stretching olarak adlandÄąrÄąlan deney neticesinde elde edilen dĂźzlem dÄąĹ&#x;Äą kayma gerilmesi deÄ&#x;eridir. Ancak Yld2000 akma fonksiyonu aynÄą zamanda da anizotropi denklemi iĂ§erisine, iliĹ&#x;kili akÄąĹ&#x; kuralÄą (associated flow rule) sayesinde dĂ˘hil edildiÄ&#x;inden dolayÄą 4 adet deney yeterli olmaktadÄąr. Zira Ă§ekme ve equibiaxial deneyler neticesinde zaten 4 adet akma mukavemeti Ď&#x192;0 , Ď&#x192;45 , Ď&#x192;90 , Ď&#x192;đ?&#x2018;? ve beraberinde de 4 adet deneysel anizotropi deÄ&#x;eri đ?&#x2018;&#x;0 , đ?&#x2018;&#x;45 , đ?&#x2018;&#x;90 , ve đ?&#x2018;&#x;b elde edilmiĹ&#x; olacaktÄąr. Burada đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;? ile gĂśsterilen deÄ&#x;er, equibiaxial stretching olarak adlandÄąrÄąlan deney neticesinde elde edilen anizotropi deÄ&#x;eridir. Anizotropi denkleminin nasÄąl elde edildiÄ&#x;i mĂźteakip baĹ&#x;lÄąklarda izah edilecektir. BĂśylece Denklem (18) de verilen bir denklem takÄąmÄą elde edilmiĹ&#x; olacaktÄąr. Ancak denklemler nonlineerdir. đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;

đ?&#x153;&#x17D;Ě&#x2026;(đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 )|đ?&#x153;&#x192;=0Â° = đ?&#x153;&#x17D;0Â°

đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;

đ?&#x153;&#x17D;Ě&#x2026;(đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 )|đ?&#x153;&#x192;=45Â° = đ?&#x153;&#x17D;45Â°

đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;

đ?&#x153;&#x17D;Ě&#x2026;(đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 )|đ?&#x153;&#x192;=90Â° = đ?&#x153;&#x17D;90Â°

đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;

đ?&#x153;&#x17D;Ě&#x2026;(đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 )|đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122; = đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;?

đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;

đ?&#x2018;&#x;(đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 )|đ?&#x153;&#x192;=0Â° = đ?&#x2018;&#x;0Â°

(18)

đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;

đ?&#x2018;&#x;(đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 )|đ?&#x153;&#x192;=45Â° = đ?&#x2018;&#x;45Â°

đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;

đ?&#x2018;&#x;(đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 )|đ?&#x153;&#x192;=90Â° = đ?&#x2018;&#x;90Â°

đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;

đ?&#x2018;&#x;(đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 )|đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122; = đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;?

Bu denklemler Newton-Raphson gibi sayÄąsal metotlar ile Ă§ĂśzĂźlerek aranan {đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 } katsayÄąlarÄą bulunabilir. Ancak bu Ă§alÄąĹ&#x;mada optimizasyon yĂśntemi kullanarak bulunmuĹ&#x;tur. Optimizasyon esnasÄąnda bulunacak olan eĹ&#x;deÄ&#x;er gerilme deÄ&#x;eri ile bir kÄąyaslama gerilmesi olmasÄą iĂ§in deneysel veri olarak Tablo 1 de gĂśrĂźleceÄ&#x;i Ăźzere AA7003-T6 ve AA6063-T6 sac metal alaĹ&#x;ÄąmlarÄąna uygulanmÄąĹ&#x; olan Ă§ekme ve equibiaxial germe deney verileri kullanÄąlmÄąĹ&#x;tÄąr. Haddeleme yĂśnĂź, referans yĂśn olarak seĂ§ilmiĹ&#x;tir ve [. ]0 alt simgesi ile gĂśsterilmiĹ&#x;tir. Veriler, birbirlerine gĂśre aralarÄąndaki farkÄą daha iyi gĂśrebilmek iĂ§in hadde yĂśnĂźndeki akma gerilmesine Ď&#x192;0 bĂślĂźnerek normalize edilmiĹ&#x;tir. Her iki alĂźminyum alaĹ&#x;ÄąmÄą da yĂźzey merkezli kĂźbik yapÄąda olduÄ&#x;undan m=8 alÄąnmÄąĹ&#x;tÄąr.

280 SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RMEDE ETKENLER

SONLU ELEMANLAR ANALÄ°ZLERÄ°NDE SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RME PARAMETRELERÄ°NÄ°N Ä°NCELENMESÄ°

Tablo 1: AlaĹ&#x;Äąmlar iĂ§in akma dayanÄąmÄą ve anizotropi deÄ&#x;erleri iĂ§in deneysel veriler [24]. Deneysel data

AA7003-T6

AA6063-T6

Ď&#x192;0 /Ď&#x192;0

1,000

Ď&#x192;15 /Ď&#x192;0

0,970

0,917

Ď&#x192;30 /Ď&#x192;0

0,980

0,923

Ď&#x192;45 /Ď&#x192;0

0,840

0,990

Ď&#x192;60 /Ď&#x192;0

0,863

0,983

Ď&#x192;75 /Ď&#x192;0

0,967

1,027

Ď&#x192;90 /Ď&#x192;0

1,037

0,957

Ď&#x192;đ?&#x2018;? /Ď&#x192;0

1,000 (*)

đ?&#x2018;&#x;0

0,270

0,567

đ?&#x2018;&#x;15

0,427

0,333

đ?&#x2018;&#x;30

1,017

0,227

đ?&#x2018;&#x;45

2,073

0,340

đ?&#x2018;&#x;60

1,780

0,707

đ?&#x2018;&#x;75

1,310

1,227

đ?&#x2018;&#x;90

1,283

2,857

đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;?

0,570

0,480

(*)AtÄąf yapÄąlan referanslarda veri eksikliÄ&#x;i nedeniyle varsayÄąlan deÄ&#x;erler

2.5.2. Hu2003 akma fonksiyonu Anizotropik malzemeler iĂ§in geliĹ&#x;tirilmiĹ&#x; bir diÄ&#x;er akma kriteri Hu2003â&#x20AC;&#x2122;tĂźr. Bu kriter Hu [16] tarafÄąndan 2003 yÄąlÄąnda Hill48 akma fonksiyonunun geliĹ&#x;tirilmesiyle oluĹ&#x;turulmuĹ&#x;tur. Kriterin ĂśzĂź; kayma gerilmelerinden birinin, ilgili kayma dĂźzleminde kritik bir deÄ&#x;ere ulaĹ&#x;masÄąyla akma durumunun oluĹ&#x;acaÄ&#x;ÄądÄąr. DĂźzlem gerilme hali iĂ§in; kayma dĂźzlemindeki yĂźkleme fonksiyonlarÄą ve sac metalin x ve y doÄ&#x;rultularÄąndaki anizotropik Ăśzellikleri sÄąrasÄą ile (19) ve (20) numaralÄą denklemlerle ifade edilmektedir. x doÄ&#x;rultusunu haddeleme yĂśnĂź ve y doÄ&#x;rultusunu dik yĂśn olarak kabul edelim. 2 đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;Ľ (đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; ) = đ??´đ?&#x2018;Ľ đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ľ2 + đ??ľđ?&#x2018;Ľ đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ś2 + đ??śđ?&#x2018;Ľ đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ľ đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ś + đ??ˇđ?&#x2018;Ľ đ?&#x153;?đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ś =1

(19)

2 đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;Ś (đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; ) = đ??´đ?&#x2018;Ś đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ľ2 + đ??ľđ?&#x2018;Ś đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ś2 + đ??śđ?&#x2018;Ś đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ľ đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ś + đ??ˇđ?&#x2018;Ś đ?&#x153;?đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ś =1

(20)

đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;Ľ (đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; ) đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;Ś (đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; ) fonksiyonlarÄą kayma dĂźzlemindeki yĂźkleme fonksiyonlarÄądÄąr. SÄąrasÄąyla x ve y doÄ&#x;rultularÄąndaki eĹ&#x;deÄ&#x;er yĂźklemelere gĂśre hesaplanmaktadÄąrlar. Ax, Bx, Cx, Dx ve Ay, By, Cy, Dy ise aslÄąnda birer katsayÄą olmayÄąp, kÄąsa gĂśsterim iĂ§in kullanÄąlan sembollerdir ve aĂ§Äąk halleri mĂźteakip denklemlerde verilmiĹ&#x;tir. AĂ§Äąk halleri; kayma dĂźzleminin aĂ§ÄąsÄąna, anizotropi ve o dĂźzlemdeki gerilme deÄ&#x;erlerine baÄ&#x;lÄą formĂźller iĂ§ermektedir. Sac metallerin anizotropik davranÄąĹ&#x;ÄąnÄą ifade eden x ve y yĂśnlerindeki en genel fonksiyon (21) numaralÄą denklemde verilmiĹ&#x;tir. đ?&#x2018;&#x201C;(đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; ) = đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;Ľ (đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; )đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;Ś (đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; )

(21)

(19) ve (20) numaralÄą denklemler (21) numaralÄą denklemde yerlerine yazÄąldÄąÄ&#x;Äąnda (22) numaralÄą denklem elde edilir. 281 SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RMEDE ETKENLER

SONLU ELEMANLAR ANALÄ°ZLERÄ°NDE SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RME PARAMETRELERÄ°NÄ°N Ä°NCELENMESÄ°

2 đ?&#x2018;&#x201C;(đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; ) = đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;Ľ (đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; )đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;Ś (đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; ) = (đ??´đ?&#x2018;Ľ đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ľ2 + đ??ľđ?&#x2018;Ľ đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ś2 + đ??śđ?&#x2018;Ľ đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ľ đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ś + đ??ˇđ?&#x2018;Ľ đ?&#x153;?đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ś )(đ??´đ?&#x2018;Ś đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ľ2 + đ??ľđ?&#x2018;Ś đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ś2 + đ??śđ?&#x2018;Ś đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ľ đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ś + 2 đ??ˇđ?&#x2018;Ś đ?&#x153;?đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ś )=1 (22)

(23-28) numaralÄą denklemlerde, terimlerin sadeleĹ&#x;tirilmiĹ&#x; halleri verilmiĹ&#x;tir. 1

đ??´đ?&#x2018;Ľ đ??´đ?&#x2018;Ś = đ?&#x153;&#x17D;4

(23)

đ??´đ?&#x2018;Ľ đ??śđ?&#x2018;Ś + đ??´đ?&#x2018;Ś đ??śđ?&#x2018;Ľ =

4đ?&#x2018;&#x;0 (1+đ?&#x2018;&#x;0 )đ?&#x153;&#x17D;04 1

đ?&#x2018;?

(24) 1

4đ?&#x2018;&#x;

đ??´đ?&#x2018;Ľ đ??ľđ?&#x2018;Ś + đ??´đ?&#x2018;Ś đ??ľđ?&#x2018;Ľ + đ??śđ?&#x2018;Ś đ??śđ?&#x2018;Ľ = đ?&#x153;&#x17D;4 + đ?&#x153;&#x17D;4 + đ?&#x153;&#x17D;4 + (1+đ?&#x2018;&#x; 0)đ?&#x153;&#x17D;4 + (1+đ?&#x2018;&#x; 90)đ?&#x153;&#x17D;4 0

đ??ľđ?&#x2018;Ľ đ??śđ?&#x2018;Ś + đ??ľđ?&#x2018;Ś đ??śđ?&#x2018;Ľ = â&#x2C6;&#x2019;

4đ?&#x2018;&#x;90 4 (1+đ?&#x2018;&#x;90 )đ?&#x153;&#x17D;90

đ??ľđ?&#x2018;Ľ đ??ľđ?&#x2018;Ś =

1 4 đ?&#x153;&#x17D;90

đ??ˇđ?&#x2018;Ľ đ??ˇđ?&#x2018;Ś =

1 đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;?4

(25) (26) (27)

16đ?&#x2018;&#x;45 4 (1+đ?&#x2018;&#x;45 )đ?&#x153;&#x17D;45

(28)

Bu sadeleĹ&#x;tirilmiĹ&#x; ifadeler (22) numaralÄą denklemde yerlerine yazÄąlÄąrsa (29) numaralÄą denklem elde edilmektedir. Hu [16] tarafÄąndan Ăśnerilen (29) numaralÄą eĹ&#x;itlik, anizotropik akma kriterini ifade eden genel denklemdir. đ?&#x2018;&#x201C;(đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; ) =

1 4 đ?&#x153;&#x17D; đ?&#x153;&#x17D;04 đ?&#x2018;Ľ

4đ?&#x2018;&#x;

1 đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;?4

â&#x2C6;&#x2019; (1+đ?&#x2018;&#x; 0)đ?&#x153;&#x17D;4 đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ľ3 đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ś + ( 0

â&#x2C6;&#x2019;

16đ?&#x2018;&#x;45 4 45 )đ?&#x153;&#x17D;45

â&#x2C6;&#x2019; (1+đ?&#x2018;&#x; 90)đ?&#x153;&#x17D;4 đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ľ đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ś3 + đ?&#x153;&#x17D;4 đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ś4 + ((1+đ?&#x2018;&#x; 90

16đ?&#x2018;&#x;45 4 4 ) đ?&#x153;?đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ś (1+đ?&#x2018;&#x;45 )đ?&#x153;&#x17D;45

1 đ?&#x153;&#x17D;04

â&#x2C6;&#x2019;

1 4 đ?&#x153;&#x17D;90

4đ?&#x2018;&#x;

+ (1+đ?&#x2018;&#x; 0)đ?&#x153;&#x17D;4 + (1+đ?&#x2018;&#x; 90)đ?&#x153;&#x17D;4 )đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ľ2 đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ś2 0

đ?&#x2018;?

(29)

2 â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x153;&#x17D;4 ) (đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ľ2 + đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ś2 â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ľ đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ś )đ?&#x153;?đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ś + (đ?&#x153;&#x17D;4 +

Asal gerilme koordinatÄą olarak haddeleme ve enine yĂśnleri seĂ§ersek ve birimi boyutsuzlaĹ&#x;tÄąrmak iĂ§in asal gerilmeleri Ď&#x192;0 akma gerilmesine bĂślersek, akma kriterini aĹ&#x;aÄ&#x;Äądaki gibi (30) yeniden yazabiliriz. đ?&#x2018;&#x201C;(đ?&#x153;&#x17D;Ě&#x2026;) =

1 4 đ?&#x153;&#x17D; đ?&#x153;&#x17D;04 1

4đ?&#x2018;&#x;

1 đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;?4

â&#x2C6;&#x2019; (1+đ?&#x2018;&#x; 0)đ?&#x153;&#x17D;4 đ?&#x153;&#x17D;13 đ?&#x153;&#x17D;2 + ( 0

â&#x2C6;&#x2019;

1 đ?&#x153;&#x17D;04

â&#x2C6;&#x2019;

1 4 đ?&#x153;&#x17D;90

4đ?&#x2018;&#x;

+ (1+đ?&#x2018;&#x; 0)đ?&#x153;&#x17D;4 + (1+đ?&#x2018;&#x; 90)đ?&#x153;&#x17D;4 )đ?&#x153;&#x17D;12 đ?&#x153;&#x17D;22 0

(30)

â&#x2C6;&#x2019; (1+đ?&#x2018;&#x; 90)đ?&#x153;&#x17D;4 đ?&#x153;&#x17D;1 đ?&#x153;&#x17D;23 + đ?&#x153;&#x17D;4 đ?&#x153;&#x17D;24 = 1 90

Bu denkleme gĂśre bu akma kriterini simĂźlasyonlarda kullanabilmek iĂ§in; Ăśncelikle malzemenin hadde yĂśnĂźndeki (0o), 45o ve dik (90o) doÄ&#x;rultulardaki anizotropi (đ?&#x2018;&#x;0 , đ?&#x2018;&#x;45 , đ?&#x2018;&#x;90 ) ve akma mukavemetleri (Ď&#x192;0 , Ď&#x192;45 , Ď&#x192;90 , Ď&#x192;đ?&#x2018;? ) deÄ&#x;erlerini deneysel olarak elde etmek gerekmektedir. Akma kriterlerinin genel anizotropik davranÄąĹ&#x;larÄąnÄąn anlaĹ&#x;ÄąlmasÄą, akma kriterinin Ăźretimde yaygÄąn olarak kullanÄąlÄąp kullanÄąlamayacaÄ&#x;ÄąnÄą kontrol etmenin en Ăśnemli adÄąmÄądÄąr.

2.6. Akma dayanÄąmÄą ve anizotropi katsayÄąlarÄąnÄąn elde edilmesi Bu baĹ&#x;lÄąk altÄąnda anizotropi katsayÄąlarÄąnÄąn đ?&#x2018;&#x;(đ?&#x153;&#x192;) ve akma dayanÄąmÄąnÄąn đ?&#x153;&#x17D;(đ?&#x153;&#x192;) aĂ§Äąya baÄ&#x;lÄą denklemlerini elde edeceÄ&#x;iz. Nihayetinde her iki denklem de akma fonksiyonu đ?&#x2018;&#x201C;â&#x20AC;&#x2122;yi iĂ§erecektir. Bu Ă§alÄąĹ&#x;mada YLD2000â&#x20AC;&#x2122;in akma fonksiyonu kullanÄąlmÄąĹ&#x;tÄąr. Elde edilecek fonksiyonlar sayesinde hem akma hem de anizotropi deÄ&#x;erlerinin 0-90ď&#x201A;° arasÄąndaki tahminleri elde edilebilecektir. BĂśylece belli aĂ§Äąlarda deneysel olarak elde edilmiĹ&#x; olan anizotropi ve akma dayanÄąmlarÄą ile kÄąyaslama fÄąrsatÄąmÄąz da olacaktÄąr. BĂśylece oluĹ&#x;turduÄ&#x;umuz modelin tahmin performanslarÄąnÄą Ăśnceden elde etmiĹ&#x; olacaÄ&#x;Äąz. Herhangi bir izotropik malzeme, bir adet đ?&#x2018;&#x152; = đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;Ś ve bir adet te anizotropi katsayÄąsÄąna (r) sahiptir. Her ikisi de sabit olup, dĂźzlem iĂ§indeki eksenlere gĂśre deÄ&#x;iĹ&#x;mezler. Ancak haddeleme iĹ&#x;lemi, sac metaller Ăźzerinde ortotropik anizotropiye neden olur ve deneyler Y(đ?&#x153;&#x192;) ve anizotropi katsayÄąlarÄą r(đ?&#x153;&#x192;) deÄ&#x;erlerinin doÄ&#x;rultuya gĂśre deÄ&#x;iĹ&#x;tiÄ&#x;ini gĂśstermektedir. Bu nedenle, bir anizotropik akma kriterinden, mĂźmkĂźn olduÄ&#x;unca doÄ&#x;ru bir Ĺ&#x;ekilde Ĺ&#x;u iki hususu saÄ&#x;lamasÄą beklenmektedir: 282 SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RMEDE ETKENLER

SONLU ELEMANLAR ANALÄ°ZLERÄ°NDE SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RME PARAMETRELERÄ°NÄ°N Ä°NCELENMESÄ°

â&#x20AC;˘

istenilen herhangi bir yĂśndeki đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x153;&#x192; akma noktasÄą,

â&#x20AC;˘

istenilen herhangi bir yĂśndeki anizotropi katsayÄąsÄą, rÎ¸.

KÄąyaslama iĂ§in Ăśncelikle, bir dizi Ă§ekme numunesi, haddeleme yĂśnĂźne gĂśre 0-90ď&#x201A;° arasÄąnda olacak Ĺ&#x;ekilde belli aĂ§Äąlarda kesilip hazÄąrlanmÄąĹ&#x; ve tek eksenli gerilme deneyleri sonucunda đ?&#x2018;&#x;đ?&#x153;&#x192; đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;&#x2019; đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x153;&#x192; deÄ&#x;erleri tek tek elde edilmiĹ&#x;tir. Bu deneysel noktalar, akma kriteri fonksiyonundan elde edilen tahmini noktalar (veya eÄ&#x;riler) ile karĹ&#x;ÄąlaĹ&#x;tÄąrÄąlmÄąĹ&#x;tÄąr. DolayÄąsÄąyla, fonksiyonun performansÄą bu karĹ&#x;ÄąlaĹ&#x;tÄąrmalar ile deÄ&#x;erlendirilmiĹ&#x;tir. Tek eksenli bir Ă§ekme deneyinde, plastik akma esnasÄąnda đ?&#x153;&#x17D;11 â&#x2030; 0 ve diÄ&#x;er bĂźtĂźn đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; â&#x2030;Ą 0 đ?&#x2018;?

đ?&#x2018;?

1 đ?&#x2018;?

đ?&#x2018;?

olacaktÄąr. Benzer olarak đ?&#x153;&#x2013;11 â&#x2030; 0 ve đ?&#x153;&#x2013;22 = đ?&#x153;&#x2013;33 = â&#x2C6;&#x2019; 2 đ?&#x153;&#x2013;11 ve diÄ&#x;er bĂźtĂźn đ?&#x153;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; â&#x2030;Ą 0 olacaktÄąr. Malzemenin akma gerilmesi đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x153;&#x192; , eksen doÄ&#x;rultularÄąndaki gerilme bileĹ&#x;enine (Ď&#x192;11, Ď&#x192;22, Ď&#x192;12) Denklem (31) deki formĂźller ile dĂśnĂźĹ&#x;tĂźrĂźlebilir. đ?&#x153;&#x17D;11 = đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x153;&#x192; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; 2 đ?&#x153;&#x192;, đ?&#x153;&#x17D;22 = đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x153;&#x192; đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;2 đ?&#x153;&#x192;, đ?&#x153;&#x17D;12 = đ?&#x153;&#x17D;21 = đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x153;&#x192; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ?&#x153;&#x192;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x153;&#x192;

(31)

Burada đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x153;&#x192; , sac metal Ăźzerinden haddeleme yĂśnĂź referans alÄąndÄąÄ&#x;Äąnda hadde yĂśnĂźne gĂśre ď ą aĂ§ÄąsÄą yapan bir dĂźzlemden Ă§ÄąkartÄąlan bir numunenin tek eksenli Ă§ekme deneyi neticesinde elde edilmiĹ&#x; olan akma mukavemeti deÄ&#x;eridir. đ?&#x153;&#x17D;11 ve đ?&#x153;&#x17D;22 eksen yĂśnĂźnde ve geniĹ&#x;lik yĂśndeki gerilme bileĹ&#x;enidir. đ?&#x153;&#x17D;12 ise kayma gerilmesidir. đ?&#x153;&#x17D;Ě&#x2026; akma fonksiyonu ile tanÄąmlanan eĹ&#x;deÄ&#x;er gerilme formĂźlĂźdĂźr. Denklem (31) deki gerilmeler, eĹ&#x;deÄ&#x;er gerilme ifadesinde yerine yazÄąlÄąrsa, eĹ&#x;deÄ&#x;er gerilmenin haddeleme yĂśnĂźne gĂśre olan farklÄą aĂ§Äąlardaki deÄ&#x;iĹ&#x;im formĂźlĂź Denklem (32) deki gibi elde edilmiĹ&#x; olacaktÄąr. đ?&#x153;&#x17D;Ě&#x2026;đ?&#x153;&#x192; = đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x153;&#x192; đ??šđ?&#x153;&#x192;

(32)

Burada đ??šđ?&#x153;&#x192; ifadesi, iĂ§erisinde aĂ§Äąlara baÄ&#x;lÄą terimlerin kÄąsa gĂśsterimi mahiyetinde kullanÄąlmaktadÄąr. Elbette akma fonksiyonuna gĂśre farklÄą terimler iĂ§erecektir. Bu formĂźle pekleĹ&#x;me etkisini de Denklem (33) sayesinde katmaktayÄąz. Denkleme katÄąlan đ?&#x2018;&#x152;(â&#x201E;&#x17D;) terimi, denklemin Ă§izmekte olduÄ&#x;u yĂźzeyin Ĺ&#x;iĹ&#x;mesine/bĂźzĂźlmesine sebep olacaÄ&#x;Äą iĂ§in, izotropik bir pekleĹ&#x;me kuralÄądÄąr. â&#x2C6;&#x2026;(đ?&#x153;&#x17D;Ě&#x2026;, đ?&#x2018;&#x152;) = 2đ?&#x153;&#x17D;Ě&#x2026;đ?&#x153;&#x192; đ?&#x2018;&#x161; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x152;(â&#x201E;&#x17D;) = 0

(33)

Burada â&#x2C6;&#x2026;(đ?&#x153;&#x17D;Ě&#x2026;, đ?&#x2018;&#x152;) Yld2000 akma fonksiyonudur, Y(h) ise pekleĹ&#x;me kuralÄą olarak adlandÄąrÄąlmaktadÄąr. PekleĹ&#x;me kuralÄą, plastik deformasyon sÄąrasÄąnda akma noktasÄąndaki deÄ&#x;iĹ&#x;imi gĂśsterir. DolayÄąsÄąyla đ?&#x153;&#x17D;0 plastik deformasyon sÄąrasÄąnda deÄ&#x;iĹ&#x;ir. BĂśylece denklemden akma gerilmesi Ă§ekilirse akma gerilmesinin haddeleme yĂśnĂźne gĂśre olan aĂ§Äąlardaki deÄ&#x;iĹ&#x;im formĂźlĂź elde edilmiĹ&#x; olacaktÄąr (Denklem 34). đ?&#x2018;&#x161;

đ?&#x2018;&#x152;(â&#x201E;&#x17D;)

đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x153;&#x192; = â&#x2C6;&#x161; 2đ??š

đ?&#x153;&#x192;

(34)

Anizotropi denklemi; tanÄąm gereÄ&#x;i, geniĹ&#x;likteki Ĺ&#x;ekil deÄ&#x;iĹ&#x;iminin, kalÄąnlÄąktakine oranÄą ile bulunur. Denklem (35) te verilmiĹ&#x;tir. đ?&#x2018;&#x;đ?&#x153;&#x192; = đ?&#x153;&#x20AC;Ě&#x2021;đ?&#x153;&#x192;+90 /đ?&#x153;&#x20AC;Ě&#x2021;33

(35)

SÄąkÄąĹ&#x;tÄąrÄąlamama Ĺ&#x;artÄą, parĂ§anÄąn hacminin deÄ&#x;iĹ&#x;memesi demektir. Yani, Ĺ&#x;ekil deÄ&#x;iĹ&#x;tirme toplamlarÄą Denklem (36) de olduÄ&#x;u gibi sÄąfÄąr olacaktÄąr. đ?&#x153;&#x20AC;11+ đ?&#x153;&#x20AC;22+ đ?&#x153;&#x20AC;33 = 0

(36)

Burada đ?&#x153;&#x20AC;11 , đ?&#x153;&#x20AC;22 , đ?&#x153;&#x20AC;33 sÄąrasÄąyla yĂźkleme, geniĹ&#x;lik ve kalÄąnlÄąk yĂśnlerinde Ĺ&#x;ekil deÄ&#x;iĹ&#x;tirme bileĹ&#x;enidir. Bu denklemdeki Ĺ&#x;ekil deÄ&#x;iĹ&#x;imleri plastik Ĺ&#x;ekil deÄ&#x;iĹ&#x;tirme hÄązlarÄą olarak yeniden yazÄąlabilir (Denk (37)). đ?&#x153;&#x20AC;Ě&#x2021;33 = â&#x2C6;&#x2019;(đ?&#x153;&#x20AC;Ě&#x2021;11 + đ?&#x153;&#x20AC;Ě&#x2021;22 )

(37)

Ĺ&#x17E;ekil deÄ&#x;iĹ&#x;imlerinin dĂśnĂźĹ&#x;ĂźmĂź kullanÄąlarak, Denklem (38) de verilen formĂźllerle, herhangi bir Î¸ aĂ§ÄąsÄąndaki plastik Ĺ&#x;ekil deÄ&#x;iĹ&#x;imi hÄązÄą bulunmuĹ&#x; olacaktÄąr. đ?&#x153;&#x20AC;Ě&#x2021;đ?&#x153;&#x192; = đ?&#x153;&#x20AC;Ě&#x2021;11 đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; 2 đ?&#x153;&#x192; + đ?&#x153;&#x20AC;Ě&#x2021;22 đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;2 đ?&#x153;&#x192; + đ?&#x153;&#x20AC;Ě&#x2021;12 đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ?&#x153;&#x192;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x153;&#x192; 283 SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RMEDE ETKENLER

(38)

SONLU ELEMANLAR ANALÄ°ZLERÄ°NDE SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RME PARAMETRELERÄ°NÄ°N Ä°NCELENMESÄ°

BĂźtĂźn bu denklemleri, anizotropi tanÄąmÄą denkleminde yerlerine yazdÄąÄ&#x;ÄąmÄązda, anizotropi katsayÄąsÄąnÄąn, aĂ§Äąya gĂśre deÄ&#x;iĹ&#x;imi fonksiyonu Denklem (39) daki gibi elde edilecektir. đ?&#x2018;&#x;đ?&#x153;&#x192; =

đ?&#x153;&#x20AC;Ě&#x2021; 11 đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; 2 đ?&#x153;&#x192;+đ?&#x153;&#x20AC;Ě&#x2021; 22 đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; 2 đ?&#x153;&#x192;+đ?&#x153;&#x20AC;Ě&#x2021; 12 đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; đ?&#x153;&#x192;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x153;&#x192; đ?&#x153;&#x20AC;Ě&#x2021; 11 +đ?&#x153;&#x20AC;Ě&#x2021; 22

â&#x2C6;&#x2019;1

(39)

đ?&#x2018;?

AkÄąĹ&#x; kuralÄą, plastik Ĺ&#x;ekil deÄ&#x;iĹ&#x;imi (đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x153;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; ) ile gerilme arasÄąndaki iliĹ&#x;kiyi hesaplamak iĂ§in gereklidir. Akma yĂźzeyi ile iliĹ&#x;kili olan akÄąĹ&#x; kuralÄą Denklem (40) da verilmiĹ&#x;tir. đ?&#x2018;?

đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x153;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014; = đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x153;&#x2020;

đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x2018;&#x201C; đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2014;

(40)

Burada Îť plastik Ă§arpan ve f plastik potansiyeldir. Bizim durumumuzda plastik potansiyel olarak akma fonksiyonunu kullanÄąyoruz. Zaten bu yĂźzden akÄąĹ&#x; kuralÄąna iliĹ&#x;kili akÄąĹ&#x; kuralÄą denmiĹ&#x;tir. Denklem (39) yeniden yazÄąldÄąÄ&#x;Äąnda, Denklem (41) elde edilmektedir. đ?&#x2018;&#x;đ?&#x153;&#x192; =

(đ?&#x153;&#x17D;11

Ě&#x2026; Ě&#x2026; Ě&#x2026; đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x17D; đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x17D; đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x17D; +đ?&#x153;&#x17D;22 +đ?&#x153;&#x17D;12 ) đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x17D;11 đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x17D;22 đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x17D;12 đ?&#x153;&#x192; Ě&#x2026; Ě&#x2026; đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x17D; đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x17D; (đ?&#x153;&#x17D;11 +đ?&#x153;&#x17D;22 ) đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x17D;11 đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x17D;22 đ?&#x153;&#x192;

â&#x2C6;&#x2019;1

(41)

Euler benzerliÄ&#x;inden yararlanarak nihayetinde Denklem (42) elde edilecektir. đ?&#x2018;&#x;đ?&#x153;&#x192; =

đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x153;&#x192; (

Ě&#x2026;đ?&#x153;&#x192; đ?&#x153;&#x17D; Ě&#x2026; Ě&#x2026; đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x17D; đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x17D; + ) đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x17D;11 đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x17D;22 đ?&#x153;&#x192;

â&#x2C6;&#x2019;1

(42)

Bu formĂźlasyonlar sonucunda, akma dayanÄąmÄąnÄąn aĂ§Äąya baÄ&#x;lÄą olarak deÄ&#x;iĹ&#x;imi Denk. (34) ile ve anizotropi katsayÄąlarÄąnÄąn aĂ§Äąya gĂśre deÄ&#x;iĹ&#x;imi Denk. (42) ile elde edilmiĹ&#x; olmaktadÄąr. GĂśrĂźldĂźÄ&#x;Ăź gibi hem anizotropi hem de akma gerilmesi denklemlerinde Yld2000 kriteri, izotropik pekleĹ&#x;me kuralÄą ve iliĹ&#x;kili akÄąĹ&#x; kuralÄą kullanÄąlmÄąĹ&#x;tÄąr. Bu denklemler, kurduÄ&#x;umuz bu plastisite modelinin (Yld2000 kriteri+izotropik pekleĹ&#x;me kuralÄą+iliĹ&#x;kili akÄąĹ&#x; kuralÄą) tahmin performanslarÄąnÄą analiz etmek iĂ§in kullanÄąlacaktÄąr.

2.7. SayÄąsal Optimizasyon Genel olarak, kĂśk bulmak veya bir fonksiyon Ăźzerinde bulunan bir noktayÄą tahmin etmek/aramak iĂ§in sayÄąsal yĂśntemler kullanÄąlÄąr. Bu Ă§alÄąĹ&#x;mada sayÄąsal yĂśntemlerden biri olan optimizasyon yĂśntemi; Yld2000 kriterinin sekiz adet katsayÄąsÄąnÄąn {đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 } bulunmasÄą iĂ§in kullanÄąlmÄąĹ&#x;tÄąr. Optimizasyon iĹ&#x;lemi, bir fonksiyonun minimumunu, maksimumunu ya da Ăźzerindeki bir hedef noktayÄą bulmak iĂ§in iteratif olarak arama yapma iĹ&#x;lemleridir. Optimizasyon prosedĂźrĂźmĂźzĂźn ana fikri, ilk olarak bir amaĂ§ fonksiyonu tanÄąmlamak ve daha sonra bu fonksiyonu minimize/maksimize etmeye Ă§alÄąĹ&#x;maktÄąr. SĂźreĂ§ â&#x20AC;&#x153;kĂśk bulmaâ&#x20AC;? olarak da adlandÄąrÄąlÄąr Ă§ĂźnkĂź denklemlerin saÄ&#x; tarafÄą sÄąfÄąra eĹ&#x;itlenebilir. Bu Ă§alÄąĹ&#x;mada amaĂ§ fonksiyonu olarak bir hata fonksiyonu tanÄąmlanmÄąĹ&#x;tÄąr. Hata deÄ&#x;eri yeterince minimize edildiÄ&#x;inde, tahmin edilen deÄ&#x;erler aranan noktalar olarak kabul edilir. Bizim durumumuzda bir hata fonksiyonu olarak kullanacaÄ&#x;ÄąmÄąz, akma fonksiyonunun sekiz adet bilinmeyen katsayÄąlarÄąnÄą iĂ§eren bir amaĂ§ fonksiyonunun genel hali Denklem (43) de verilmiĹ&#x;tir. Bu amaĂ§ fonksiyonu iĂ§in Ď&#x192;0 , Ď&#x192;45 , Ď&#x192;90 , Ď&#x192;đ?&#x2018;? , đ?&#x2018;&#x;0 , đ?&#x2018;&#x;45 , đ?&#x2018;&#x;90 ve đ?&#x2018;&#x;bdeÄ&#x;erlerini giriĹ&#x; deÄ&#x;iĹ&#x;kenleri olarak kullandÄąk. đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;

đ??ťđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D; = đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x153;&#x192;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;â&#x201E;&#x17D;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; (đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 ) â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x153;&#x192; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;

đ??ťđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D; = đ?&#x2018;&#x;đ?&#x153;&#x192;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;â&#x201E;&#x17D;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; (đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 ) â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018;&#x;đ?&#x153;&#x192;

đ?&#x153;&#x192; = 0Â°, 45Â°, 90Â° ve đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;?

(43)

Burada, đ?&#x153;&#x17D; đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122; Ă§ekme testlerinden elde edilen bir deÄ&#x;erdir. Tablo 1'de verilmiĹ&#x;tir. đ?&#x153;&#x17D; đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;â&#x201E;&#x17D;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; deÄ&#x;eri ise eĹ&#x;deÄ&#x;er gerilme đ?&#x153;&#x17D;Ě&#x2026;|đ?&#x153;&#x192; olarak denkleme yazÄąlacaktÄąr. Ĺ&#x17E;ekil 10 da optimizasyonun iteratif algoritmasÄą verilmiĹ&#x;tir.

284 SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RMEDE ETKENLER

SONLU ELEMANLAR ANALÄ°ZLERÄ°NDE SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RME PARAMETRELERÄ°NÄ°N Ä°NCELENMESÄ°

Ĺ&#x17E;ekil 10: HatanÄąn minimize edilmesinin iteratif algoritmasÄą YukarÄądaki amaĂ§ fonksiyonunda, minimizasyon iĹ&#x;lemi uygulanmÄąĹ&#x;tÄąr. Optimizasyon sonucunda Yld2000 kriterinin bilinmeyen katsayÄą vektĂśrĂźnĂźn {đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 }đ?&#x2018;&#x2021; optimum deÄ&#x;erleri elde edilmektedir. Bu katsayÄąlar artÄąk Yld2000 kriterinin iĂ§erisinde kullanÄąlabilecektir. Optimizasyon iĹ&#x;leminde, bir amaĂ§ fonksiyonu tanÄąmlamak iĂ§in, giriĹ&#x; deÄ&#x;iĹ&#x;kenleri arasÄąndaki iliĹ&#x;kiyi iĂ§eren istenen sayÄąda terim kullanÄąlabilir. Terim sayÄąsÄąnÄąn optimizasyon sonucuna etkisi mevcuttur. AyrÄąca Ă§eĹ&#x;itli optimizasyon metotlarÄą da mevcuttur. En Ă§ok bilinenleri; en kĂźĂ§Ăźk kareler yĂśntemi, nonlineer Ĺ&#x;artlÄą optimizasyon ve genetik algoritma yĂśntemleridir. KullanÄąlan metodun da optimizasyon sonucuna etkisi mevcuttur. Bu Ă§alÄąĹ&#x;mada en kĂźĂ§Ăźk kareler yĂśntemi kullanÄąlmÄąĹ&#x;tÄąr. 2.7.1. En kĂźĂ§Ăźk kareler yĂśntemi Hata denklemi ve iteratif formĂźlleri Denklem (44, 45) te verilmiĹ&#x;tir. đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;

đ??ťđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D; = (đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x153;&#x192;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;â&#x201E;&#x17D;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; (đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 )) â&#x2C6;&#x2019; (đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x153;&#x192; đ?&#x2018;&#x2013;

đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;

đ??ťđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D; = (đ?&#x2018;&#x;đ?&#x153;&#x192;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;â&#x201E;&#x17D;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; (đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 )) â&#x2C6;&#x2019; (đ?&#x2018;&#x;đ?&#x153;&#x192; đ?&#x2018;&#x2013;

)đ?&#x2018;&#x2013;

đ?&#x153;&#x192; = 0Â°, 45Â°, 90Â° and đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;?

)đ?&#x2018;&#x2013;

(44)

Burada i iterasyon (yineleme) sayÄąsÄą ve N ise toplam iterasyondur. En kĂźĂ§Ăźk kareler yĂśnteminin fonksiyonlarÄą Denklem (45) deki gibidir. đ?&#x2018;

đ?&#x2018;

â&#x2C6;&#x2018; đ??ťđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013;2 đ?&#x2018;&#x2013;=0

đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122;

= â&#x2C6;&#x2018; [(đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x153;&#x192;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;â&#x201E;&#x17D;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; (đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 )) â&#x2C6;&#x2019; (đ?&#x153;&#x17D;đ?&#x153;&#x192; đ?&#x2018;&#x2013;

đ?&#x2018;&#x2013;=0

)đ?&#x2018;&#x2013; ]

đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;â&#x201E;&#x17D;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A; 2 đ?&#x2018; â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018; (đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 )) â&#x2C6;&#x2019; (đ?&#x2018;&#x;đ?&#x153;&#x192;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Śđ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2122; ) ] đ?&#x2018;&#x2013;=0 đ??ťđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013; = â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2013;=0 [(đ?&#x2018;&#x;đ?&#x153;&#x192; đ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;&#x2013;

(45)

2 Bu yĂśntem, bilinmeyen katsayÄą vektĂśrĂźnĂź {đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 }đ?&#x2018;&#x2021; bulmak iĂ§in â&#x2C6;&#x2018;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2013;=0 đ??ťđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2013; = 0 Ĺ&#x;eklinde yinelemeli hesaplamalar yapmaktadÄąr. Ä°lk deÄ&#x;er(ler) bu yĂśntemde tanÄąmlanmalÄądÄąr. Herhangi bir baĹ&#x;langÄąĂ§ deÄ&#x;eri seĂ§ilebilmesi mĂźmkĂźndĂźr. Ancak baĹ&#x;langÄąĂ§ deÄ&#x;erlerinin Tablo 1'deki verilere daha yakÄąn olarak ayarlanmasÄą tavsiye edilmektedir. Aksi takdirde, daha bĂźyĂźk fark, en kĂźĂ§Ăźk kareler denkleminin yineleme sonuĂ§larÄąnda daha fazla sapmaya yol aĂ§abilecektir. Yineleme sayÄąsÄą veya hata tolerans deÄ&#x;eri belirli bir deÄ&#x;ere ulaĹ&#x;tÄąÄ&#x;Äąnda yinelemeli Ă§ĂśzĂźm bitirilir. Bu yĂśntem, diÄ&#x;erlerine gĂśre daha uzun Ă§ĂśzĂźm sĂźresi almaktadÄąr.

285 SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RMEDE ETKENLER

SONLU ELEMANLAR ANALÄ°ZLERÄ°NDE SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RME PARAMETRELERÄ°NÄ°N Ä°NCELENMESÄ°

3. BULGULAR VE TARTIĹ&#x17E;MA 3.1. En kĂźĂ§Ăźk kareler metodu ile optimizasyon Bu yĂśntem iĂ§in, Ăśnce bir baĹ&#x;langÄąĂ§ deÄ&#x;er kĂźmesi tanÄąmlanmÄąĹ&#x;tÄąr. BaĹ&#x;langÄąĂ§ deÄ&#x;erleri olarak Denklem (46) da verildiÄ&#x;i Ăźzere 2 alÄąnmÄąĹ&#x;tÄąr. đ?&#x203A;ź1 2 đ?&#x203A;ź2 2 đ?&#x203A;ź3 2 đ?&#x203A;ź4 2 (46) đ?&#x203A;ź5 = 2 đ?&#x203A;ź6 2 đ?&#x203A;ź7 2 {đ?&#x203A;ź8 } {2} Hata toleransÄą 1e-24 oluncaya kadar optimize edilmiĹ&#x; ve AA7003-T6 iĂ§in elde edilen deÄ&#x;erler Tablo 2'de verilmiĹ&#x;tir. Hesaplanan tĂźm bilinmeyenler baĹ&#x;langÄąĂ§ deÄ&#x;erinden mutlak deÄ&#x;erce dĂźĹ&#x;Ăźk bulunmuĹ&#x;tur. đ?&#x203A;ź'larÄąn her biri, hemen hemen aynÄą bĂźyĂźklĂźÄ&#x;e sahiptir fakat yĂśnĂź, baĹ&#x;langÄąĂ§ deÄ&#x;erlerine gĂśre farklÄąlÄąk gĂśstermiĹ&#x;tir. Ă&#x2021;ĂśzĂźm sĂźresi 60-150 dakika arasÄąnda sĂźrmĂźĹ&#x;tĂźr (2,4 GHz i5 dĂśrt Ă§ekirdekli iĹ&#x;lemci, 4 GB RAM). Tablo 2: AA7003-T6 iĂ§in, en kĂźĂ§Ăźk kareler yĂśntemi ile YLD2000 kriterindeki bilinmeyenlerin optimize edilmiĹ&#x; deÄ&#x;erleri. Model katsayÄąlarÄą

7003-T6

ď Ą1

ď Ą2

ď Ą3

ď Ą4

ď Ą5

ď Ą6

ď Ą7

ď Ą8

-0,7142

-1,1472

-1,050

-0,945

-1,0437

-0,968

-1,2237

-1,2928

Bu katsayÄąlar, Yld2000 kriterinin fonksiyonuna yazÄąldÄąÄ&#x;Äąnda AA7003-T6 iĂ§in Ĺ&#x17E;ekil 11'de olduÄ&#x;u gibi, asal gerilmeler uzayÄąnda akma yĂźzeyi elde edilmiĹ&#x; olup, kÄąyaslama iĂ§in Hu2003 kriterinin fonksiyonu da Ă§izdirilmiĹ&#x;tir. Asal gerilme eksenleri hadde yĂśnĂźndeki akma mukavemet deÄ&#x;eri olan Ď&#x192; 0 deÄ&#x;erine bĂślĂźnerek normalize olarak verilmiĹ&#x;tir. Fonksiyon eÄ&#x;risinin, beklenildiÄ&#x;i Ăźzere deneysel noktalardan geĂ§tiÄ&#x;i gĂśrĂźlmektedir. Deneysel noktalar dikkate alÄąndÄąÄ&#x;Äąnda, Yld2000 modelinin Hu2003 modeline gĂśre daha iyi eÄ&#x;ri uydurduÄ&#x;u gĂśrĂźlmektedir. ď ł2ď&#x20AC;Żď łď&#x20AC;° AA7003-T6

ď ł1ď&#x20AC;Żď łď&#x20AC;°

0 -1

-1

Deneysel Yld2000-2d Hu2003

Ĺ&#x17E;ekil 11: AA7003-T6 alaĹ&#x;ÄąmÄąnda farklÄą baĹ&#x;langÄąĂ§ deÄ&#x;erleri iĂ§in akma kriterlerinden elde edilen akma yĂźzeyleri 286 BULGULAR VE TARTIĹ&#x17E;MA

SONLU ELEMANLAR ANALÄ°ZLERÄ°NDE SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RME PARAMETRELERÄ°NÄ°N Ä°NCELENMESÄ°

Ä°Ă§erisinde Yld2000 akma kriterini kullandÄąÄ&#x;ÄąmÄąz plastisite modelinin, anizotropi katsayÄąlarÄą đ?&#x2018;&#x;(đ?&#x153;&#x192;) ve akma dayanÄąmlarÄą đ?&#x153;&#x17D;(đ?&#x153;&#x192;) Ăźzerine tahminlerini iĂ§eren eÄ&#x;riler ise Ĺ&#x17E;ekil 12 de verilmiĹ&#x;tir. Her ne kadar elimizde deneysel veri olarak 0, 15, 30, 45, 60, 75 ve 90o deki anizotropi katsayÄąlarÄą ve akma dayanÄąm deÄ&#x;erleri mevcut olsa bile, bilindiÄ&#x;i Ăźzere modelde sadece 0, 45 ve 90o yĂśnlerindeki deÄ&#x;erleri kullanmak gereklidir. Ara deÄ&#x;erler iĂ§in de kÄąyaslama yapÄąlabilsin diye grafiklerde bĂźtĂźn deneysel deÄ&#x;erler verilmiĹ&#x;tir. Modelin 0, 45 ve 90o yĂśnlerindeki mukavemet ve anizotropi deÄ&#x;erlerini tam olarak tahmin edebildiÄ&#x;i fakat 15, 30, 60, 75o deki ara deÄ&#x;erleri tam olarak tahmin edemediÄ&#x;i gĂśrĂźlmektedir. Ă&#x2013;zellikle haddelemeye 30o aĂ§Äądaki akma mukavemetini her iki model de tahmin edememiĹ&#x;tir. Anizotropi deÄ&#x;erlerinde de yine 30, 60, 75o yĂśnlerindeki deÄ&#x;erlerin tahmin hatasÄą yĂźksek olmuĹ&#x;tur. Hem anizotropi hem de akma noktalarÄąnÄąn tahmininde Yld2000 modelinin Hu2003 modeline gĂśre deneysel deÄ&#x;erlere daha yakÄąn tahminde bulunduÄ&#x;u gĂśrĂźlmĂźĹ&#x;tĂźr. Fakat tahmin sĂźresi olarak Hu2003 akma kriteri Ă§ok kÄąsa bir sĂźrede iĹ&#x;lemi tamamlamÄąĹ&#x;tÄąr. 1,20

AA7003-T6

1,15 1,10 1,05

ď łď ąď&#x20AC;Żď łď&#x20AC;°

1,00 0,95 0,90 0,85

Deneysel Yld2000-2d Hu2003

0,80 0,75 0,70 0

Hadde yĂśnĂźne gĂśre aĂ§Äą, ď ą

AA7003-T6

Deneysel Yld2000-2d Hu2003

3,0

(a)

2,5

rď ą

2,0

1,5

1,0

0,5

0,0 0

Hadde yĂśnĂźne gĂśre aĂ§Äą, ď ą

(b)

Ĺ&#x17E;ekil 12: AA7003 T6 iĂ§in en kĂźĂ§Ăźk kareler yĂśntemiyle elde edilen katsayÄąlara sahip olan Yld2000 ve Hu2003â&#x20AC;&#x2122;Ăźn tahmin eÄ&#x;rilerinin (a) akma gerilmesi ve (b) anizotropi karĹ&#x;ÄąlaĹ&#x;tÄąrmasÄą.

287 BULGULAR VE TARTIĹ&#x17E;MA

SONLU ELEMANLAR ANALÄ°ZLERÄ°NDE SAC METAL Ĺ&#x17E;EKÄ°LLENDÄ°RME PARAMETRELERÄ°NÄ°N Ä°NCELENMESÄ°

AyrÄąca, AA6063-T6 iĂ§in aynÄą baĹ&#x;langÄąĂ§ deÄ&#x;erleri kullanÄąlarak, bilinmeyenler Ăźzerinde đ?&#x203A;ź1 , â&#x20AC;Ś , đ?&#x203A;ź8 en kĂźĂ§Ăźk kareler yĂśntemi uygulanmÄąĹ&#x;tÄąr. Elde edilen deÄ&#x;erler Tablo 3'de verilmiĹ&#x;tir. Benzer Ĺ&#x;ekilde, hesaplanan tĂźm bilinmeyenler baĹ&#x;langÄąĂ§ deÄ&#x;eri olan 2 deÄ&#x;erinden kesinlikle dĂźĹ&#x;ĂźktĂźr. đ?&#x203A;ź'larÄąn her biri, hemen hemen aynÄą bĂźyĂźklĂźÄ&#x;e sahiptir fakat yĂśnĂź, baĹ&#x;langÄąĂ§ deÄ&#x;erlerine gĂśre farklÄąlÄąk gĂśstermiĹ&#x;tir. Tablo 3: AA6063-T6 iĂ§in, en kĂźĂ§Ăźk kareler yĂśntemiyle Yld2000 kriterindeki bilinmeyenlerin optimize edilmiĹ&#x; deÄ&#x;erleri. Model katsayÄąlarÄą

6063-T6

ď Ą1

ď Ą2

ď Ą3

ď Ą4

ď Ą5

ď Ą6

ď Ą7

ď Ą8

-0,7422

-1,3178

-1,0906

-0,9061

-1,0356

-1,0079

-0,8981

-1,1436

Ĺ&#x17E;ekil 13 incelendiÄ&#x;inde bu alaĹ&#x;Äąmda da deneysel deÄ&#x;erleri en iyi temsil eden kriterin Yld2000 oluÄ&#x;u gĂśrĂźlmektedir. Hu2003 akma kriterinin Ă§izdiÄ&#x;i eÄ&#x;rinin, 45o ile 90o arasÄąnda (ve 225o ile 270o arasÄąnda) daha geniĹ&#x; olmasÄąnÄąn nedeni, Hu2003 akma fonksiyonunun iĂ§erisinde bulunan đ?&#x2018;&#x;90 terimidir.

ď ł2ď&#x20AC;Żď łď&#x20AC;° AA6063-T6

ď ł1ď&#x20AC;Żď łď&#x20AC;°

0 -1

-1

Deneysel Yld2000-2d Hu2003

Ĺ&#x17E;ekil 13: AA6063-T6 alaĹ&#x;ÄąmÄąnda farklÄą baĹ&#x;langÄąĂ§ deÄ&#x;erleri iĂ§in akma kriterinden elde edilen akma yĂźzeyleri Ĺ&#x17E;ekil 14â&#x20AC;&#x2122;de akma mukavemeti ve anizotropinin aĂ§Äą ile deÄ&#x;iĹ&#x;im tahminleri verilmiĹ&#x;tir. Tahminlerde modellerin 0, 45 ve 90o deÄ&#x;erlerinde deneysel noktalarÄą yakaladÄąÄ&#x;Äą, fakat ara deÄ&#x;erlerin (15, 30, 60, 75o) tahminlerinde bĂźyĂźk hatalar olduÄ&#x;u gĂśrĂźlmektedir. Akma mukavemetini Hu2003 modelinin daha az hata ile tahmin ettiÄ&#x;i, anizotropide ise Yld2000 akma kriterinin daha iyi tahmin yaptÄąÄ&#x;Äą gĂśrĂźlmektedir.

288 BULGULAR VE TARTIĹ&#x17E;MA

SONLU ELEMANLAR ANALİZLERİNDE SAC METAL ŞEKİLLENDİRME PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ

1,20

AA6063-T6

1,15 1,10 1,05



1,00 0,95 0,90 0,85

Deneysel Yld2000-2d Hu2003

0,80 0,75 0,70 0

Hadde yönüne göre açı, 

AA6063-T6

Deneysel Yld2000-2d Hu2003

3,0

(a)

2,5

r

2,0

1,5

1,0

0,5

0,0 0

Hadde yönüne göre açı, 

(b)

Şekil 14: AA6063 T6 için en küçük kareler yöntemiyle elde edilen katsayılara sahip olan Yld2000 ve Hu2003’ün tahmin eğrilerinin (a) akma gerilmesi ve (b) anizotropi karşılaştırması.

4. SONUÇLAR Sonlu elemanlar analiz programlarının endüstride kullanımı oldukça yaygınlaşmıştır. Bu sayede üretim maliyetleri düşmüş ve parça kaliteleri artmıştır. Ancak her yapılan analiz doğru sonucu tahmin edememekte ve uygun modellerin ve uygun model katsayılarının programa girilmesi gerekmektedir. Bu çalışma kapsamında da sac metal şekillendirme işlemindeki parametrelerin belirlenmesi ve sonlu elemanlar analizlerindeki uygulamaları hakkında detaylı bilgiler sunulmuştur. Bu kapsamda sonlu elemanlar analiz programlarında yer alan Yld2000 akma kriteri ve bu programlarda yer almayan Hu2003 akma kriterinin tahmin performansı incelenmiştir. 289 SONUÇLAR

SONLU ELEMANLAR ANALİZLERİNDE SAC METAL ŞEKİLLENDİRME PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ

Yld2000 akma kriteri, kullanım kolaylığı nedeniyle plastik deformasyon simülasyonlarında kullanılan en gözde anizotropik akma kriterlerinden biridir. Hu2003 modeli ise çok kısa sürede katsayıları belirlenebilen basit bir modeldir. Bu kapsamda iki farklı alüminyum alaşımında incelemeler yapılmıştır. Elde edilen bulgular ışığında; •

malzemeye en uygun akma kriterinin seçiminin tahmin performansı üzerinde etkili olduğu,

•

ancak ara değerlerdeki tahminlerde hata oranın yüksek olduğu,

•

Hu2003 içeren modelinin çok kısa sürede işlem yaptığı, Yld2000 içeren modelin daha uzun sürdüğü,

•

Yld2000 modelinin Hu2003 modelinden daha iyi tahminler yaptığı sonuçlarına varılmıştır.

5. KAYNAKÇA 1. Ozturk, F., S. Toros, and S. Kilic, Effects of anisotropic yield functions on prediction of forming limit diagrams of DP600 advanced high strength steel, in 11th International Conference on Technology of Plasticity, Ictp 2014, T. Ishikawa and K.I. Mori, Editors. 2014. p. 760-765. 2. Kılıç, S. and F. Öztürk, Comparison of performances of commercial TWIP900 and DP600 advanced high strength steels in automotive industry. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 2016. 31(3): p. 567-578. 3. Kilic, S., et al., Effects of Pre-strain and Temperature on Bake Hardening of TWIP900CR Steel. Journal of Iron and Steel Research, International, 2015. 22(4): p. 361-365. 4. Mises, R.v., Mechanics of solid bodies in the plastically-deformable state. Göttin Nachr Math Phys, 1913. 1: p. 582-592. 5. Tresca, H., Memoir on the flow of solid bodies under strong pressure. Comptes-rendus de l’académie des sciences, 1864. 59: p. 754-758. 6. Hill, R., A theory of the yielding and plastic flow of anisotropic metals. Proceedings of the Royal Society of London. Series A. Mathematical and Physical Sciences, 1948. 193(1033): p. 281-297. 7. Barlat, F. and K. Lian, Plastic behavior and stretchability of sheet metals. Part I: A yield function for orthotropic sheets under plane stress conditions. International Journal of Plasticity, 1989. 5(1): p. 51-66. 8. Barlat, F., et al., Plane stress yield function for aluminum alloy sheets—part 1: theory. International Journal of Plasticity, 2003. 19(9): p. 1297-1319. 9. Cazacu, O. and F. Barlat, Generalization of Drucker's Yield Criterion to Orthotropy. Mathematics and Mechanics of Solids, 2001. 6(6): p. 613-630. 10. Lutz Kessler, et al., Challenges in Material Model Selection for Forming Simulation. Challenges in Material Model Selection for Forming Simulation, 2012. 11. Bandyopadhyay, K., et al., Formability assessment and failure prediction of laser welded dual phase steel blanks using anisotropic plastic properties. International Journal of Mechanical Sciences, 2017. 126: p. 203-221. 12. Ahn, D.C., J.W. Yoon, and K.Y. Kim, Modeling of anisotropic plastic behavior of ferritic stainless steel sheet. International Journal of Mechanical Sciences, 2009. 51(9): p. 718-725. 13. Cogun, F. and H. Darendeliler, Comparison of different yield criteria in various deep drawn cups. International Journal of Material Forming, 2017. 10(1): p. 85-98.

290 KAYNAKÇA

SONLU ELEMANLAR ANALİZLERİNDE SAC METAL ŞEKİLLENDİRME PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ

14. Comsa, D.-S. and D. Banabic. Plane-stress yield criterion for highly-anisotropic sheet metals. in Proceedings of the 7th International Conference and Workshop on Numerical Simulation of 3D Sheet Metal Forming Processes, NUMISHEET. 2008. 15. Aretz, H., A non-quadratic plane stress yield function for orthotropic sheet metals. Journal of Materials Processing Technology, 2005. 168(1): p. 1-9. 16. Hu, W., Characterized behaviors and corresponding yield criterion of anisotropic sheet metals. Materials Science and Engineering: A, 2003. 345(1): p. 139-144. 17. Leacock, A.G., A mathematical description of orthotropy in sheet metals. Journal of the Mechanics and Physics of Solids, 2006. 54(2): p. 425-444. 18. Hill, R., A user-friendly theory of orthotropic plasticity in sheet metals. International Journal of Mechanical Sciences, 1993. 35(1): p. 19-25. 19. Barlat, F., et al., Yielding description for solution strengthened aluminum alloys. International Journal of Plasticity, 1997. 13(4): p. 385-401. 20. Barlat, F., et al., Plane stress yield function for aluminum alloy sheets - Part 1: Theory. International Journal of Plasticity, 2003. 19(9): p. 23. 21. Holger, A., Applications of a new plane stress yield function to orthotropic steel and aluminium sheet metals. Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering, 2004. 12(3): p. 491. 22. Barlat, F., et al., Linear transfomation-based anisotropic yield functions. International Journal of Plasticity, 2005. 21(5): p. 1009-1039. 23. Beer, F.P., et al., Mechanics of materials. 6th ed. 2009, New York: McGraw-Hill Higher Education. 24. Achani, D., O.S. Hopperstad, and O.G. Lademo, Behaviour of extruded aluminium alloys under proportional and non-proportional strain paths. Journal of Materials Processing Technology, 2009. 209(10): p. 4750-4764.

291 KAYNAKÇA