Bu çalışmada farklı derece gün bölgelerinde yer alan iki farklı şehirdeki yeşil çatı uygulamasının ısıtma ihtiyacına, çevre emisyonlarına ve yakıt maliyetine etkisi iki farklı iç ortam sıcaklıklarında incelenmiştir. Binanın, ısı yalıtımsız, ısı yalıtımlı ve yeşil çatılı olma durumları için ısıtma ihtiyacı, aylık yakıt maliyeti ve emisyon değerleri belirlenmiştir. Ayrıca ekonomik analiz yapılarak ısı yalıtımı ve yeşil çatı uygulaması ile yatırımın geri ödeme süresi hesaplanmıştır. İç ortam sıcaklığı 19°C olduğu durumda ikinci gün bölgesinde mayıs ve eylül aylarında ısıtma ihtiyacına gerek duyulmazken, iç ortam sıcaklığı 21°C olduğu durumda mayıs ve eylül aylarında ısıtma ihtiyacına gerek duyulmuştur. İç ortam 19°C için birinci gün bölgesi için 15161.80 kg CO2, ikinci gün bölgesi için ise 32484.27 kg CO2'lik, iç ortam sıcaklığının 21°C kabul edilmesi durumu için birinci gün bölgesi için 19344.34 kg CO2, ikinci gün bölgesi için ise ısı yalıtımsız duruma göre 36246.31 kgCO2'lik bir azaltma gerçekleştirilmiştir.
The utilization of solar energy in Turkey is very popular because of yearly high solar radiation compared to other countries. One of the common usage area of solar energy is food drying processes. Foods are generally dried under direct sunlight. However, the quality of the dried product exposed to solar radiation reduces. Additionally, the food product dried in outdoors is also exposed to the negative effects of the external environment and thus adversely affects the product quality. In order to overcome these problems, many studies are carried out on solar assisted drying systems. It is very important to calculate or modeling the drying parameters for the design of solar assisted drying systems. In recent years, interest on calculative intelligence methods increases due to the fact that it has high predictive power in modeling of systems. In this study, performance parameters such as solar collector efficiency (η c), drying rate (DR) and convective heat transfer coefficient (h c) obtained from a solar energy assisted dryer for different products were estimated by Support Vector Machine (SVM) and Artificial Neural Network (ANN) models. Apple, red pepper and green pepper were chosen as the product to be dried. The accuracy criteria of the predicted results for each model were determined and compared. It was shown from the results that the best converging models of DR and η c parameters were ANN and SVM C , respectively. However, it was observed that SVM L was the best convergent model for h c values obtained from apple product, and ANN model was the best convergent model for h c values obtained from other products.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.