İzmir'de Yaşar Üniversitesi bünyesinde yürütülen yeni projeyle, binaların soğutulması esnasında ortaya çıkan atık ısının dış hava yerine toprağın derinliklerine verilmesi hedefleniyor. Yapay zeka destekli tasarımla hayata geçirilen sistem sayesinde, hem enerji tasarrufu sağlanması hem de kentlerdeki "ısı adası" etkisinin azaltılması amaçlanıyor.
Yaz aylarında binaları serinletmek amacıyla yoğunlaşan klima kullanımı, dış ortama üflenen sıcak hava nedeniyle şehirlerdeki sıcaklık artışını ve kentsel ısı adası etkisini tetikliyor. Bu çevresel soruna yer altının doğal serinliğini kullanarak alternatif bir çözüm geliştirmek amacıyla Yaşar Üniversitesi Makine Mühendisliği Bölüm Başkanı Prof. Dr. Mustafa Tutar'ın yürütücülüğünde yeni bir mühendislik projesi başlatıldı.
Proje ekibinde Enerji Yönetimi Anabilim Dalı Başkanı Prof. Dr. Arif Hepbaşlı, Dr. Öğretim Üyesi Aslı Tiktaş ve araştırmacı Yağız Ali İlmi Güçlü yer alıyor.
Atık ısı spiral borularla toprağın derinliklerine itilecek
Geliştirilen yöntem; yaşam alanlarının soğutulması esnasında oluşan atık ısının, spiral formdaki özel boru hatları aracılığıyla toprağın derinliklerine transfer edilmesini kapsıyor. Bu sayede soğutma işlemi gerçekleşirken dış ortama sıcak hava salınımının tamamen engellenmesi hedefleniyor.
Tasarımda derin öğrenme algoritmaları kullanılıyor
Sistemin kurulumu ve optimizasyonu derin öğrenme tabanlı yapay zeka algoritmalarıyla modelleniyor. Projede toprağın termofiziksel yapısı ve ısıl iletkenliği, kullanılacak boruların çapı, uzunluğu ve kıvrım sayıları, soğutucu akışkanın debisi ve sıcaklık değerleri eş zamanlı olarak analiz ediliyor:.
Bu çoklu analizler sonucunda en düşük elektrik tüketimiyle maksimum soğutma performansını sunan optimum tasarım parametreleri tespit ediliyor.
Prof. Dr. Tutar: "Yüz binlerce senaryoyu kısa sürede analiz ediyoruz"
Projeye ilişkin teknik detayları paylaşan Prof. Dr. Mustafa Tutar, önceki çalışmalarda parametrelerin birbirinden kopuk ele alındığına dikkat çekerek şu ifadeleri kullandı:
"Gelişmiş bilgisayar benzetimlerini derin öğrenme tabanlı yapay zeka yöntemleriyle birleştirdik. Bu sayede büyük veri kümeleri üzerinden yüz binlerce tasarım senaryosunu kısa sürede analiz ederek, en yüksek soğutma performansını en düşük maliyetle sağlayan optimum sistemi önceden belirleyebiliyoruz."
Prof. Dr. Tutar ayrıca toprağın sınırlı bir ısıl enerji depolama kapasitesi olduğunu hatırlatarak, uzun vadede toprağın aşırı ısınmasını önlemeye yönelik koruyucu modellemeler üzerinde de çalıştıklarını belirtti.
