Bursa Technical University Institutional Repository
Not a member yet
2618 research outputs found
Sort by
Coverage mapping by using 3D digital terrain
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim DalıGünümüzde, teknolojinin gelişmesi ve nüfusun artmasıyla birlikte insanların teknolojik araçları kullanımı artmıştır. Bu araçların kablosuz haberleşme teknolojisini kullanması ve 5G teknolojisinin yaygınlaşması baz istasyonlarına olan ihtiyacı artırmıştır. Şehirleşmenin de hızla arttığı göz önüne alınırsa kullanıcılar için servis kalitesini artırmak gerekmektedir. O nedenle de baz istasyonlarını doğru konumlara yerleştirmek çok fazla önem arz etmektedir. Baz istasyonlarını uygun lokasyonlara konumlandırmak için elektrik alanların hesaplanması gerekmektedir. Geometrik Optik, Geometrik Kırınım Teorisi, Uniform Kırınım Teorisi ve ışın izleme tekniği açıklanmıştır. Süper iletken yüzey ve kayıplı yüzeyden yansımalar için açıklamalar yapılmış ve gerekli formüller verilmiştir. Bu çalışmada ışın izleme tekniği kullanılarak alıcı verici arasında takip edilen ışının, alıcı noktasında oluşturduğu elektrik alan Geometrik Optik ve Uniform Kırınım Teorisi formülleri kullanılarak hesaplanmıştır. Üç boyutlu sayısal veriler kullanılarak MATLAB programında üç boyutlu arazi haritaları oluşturulmuştur. Harita üzerinde iki boyutlu dönüşüm pencereleri uygulanarak bölgenin iki boyutlu profili çıkarılmış, bölge haritası kısa çizgiler ve bıçak kenarlı kamalar şeklinde modellenmiştir. Işın izleme algoritması ve kod kullanılarak doğrudan, yansıyan ve kırınan ışınların oluşturduğu elektrik alanlar hesaplanmıştır. Hesaplanan elektrik alanlar yardımı ile üç boyutlu dairesel ve dörtgensel kapsama haritaları oluşturulmuştur. Belli noktalara verici antenler yerleştirilmiş ve yapılan elektromanyetik hesaplamalar sonucu en uygun verici anten konumu belirlenmiştir. Yapılan benzetim çalışmaları sonucu çalışma frekansının, verici anten yüksekliğinin, yüzey cinsinin hesaplanan elektrik alana etkileri incelenmiştir. Bir çözüm uzayındaki elektrik alan dağılımının iki boyutlu grafikleri sunulmuş ve yer şekillerinin etkileri gözlemlenmiştir. Süper iletken yüzey ve farklı yüzeyler için benzetimler yapılmış, yatay ve dikey polarizasyonların alıcı noktasındaki elektrik alanı nasıl etkilediği tartışılmıştır. Tasarlanan algoritma paralel hesaplama yapmak için değiştirilmiş ve kullanılan çekirdek sayısının kapsama haritası çıkarma performansına etkileri incelenmiştir.Nowadays, with the development of technology and the increase in population, people's use of technological tools has increased. The use of wireless communication technology by these vehicles and the widespread use of 5G technology has increased the need for base stations. Considering the rapid increase in urbanization, increasing the service quality for users is necessary. For this reason, it is crucial to place the base stations in the right positions. Electric fields must be calculated to place the base stations in the correct locations. Geometric Optics, Geometric Diffraction Theory, Uniform Diffraction Theory, and ray tracing technique are explained. Explanations have been made for the superconducting surface, and reflections from the lossy surface and the necessary formulas have been given. In this study, the electric field created at the receiver point by the beam traced between the transmitter and receiver using the ray tracing technique was calculated using the formulas of Geometric Optics and Uniform Diffraction Theory. 3D terrain maps were created in the MATLAB program using 3D numerical data. A 2-dimensional profile of the region was created by applying 2-dimensional transformation windows on the map, and the region map was modeled as short lines and knife-edged wedges. The electric fields generated by the direct, reflected, and diffracted rays were calculated using the ray tracing algorithm and the code. Three-dimensional circular and quadrilateral coverage maps were created with the help of the calculated electric fields. Transmitting antennas were placed at specific points, and the most suitable transmitter antenna location was determined from electromagnetic calculations. As a result of the simulation studies, the effects of operating frequency, transmitter antenna height, and surface type on the calculated electric field were examined. 2D graphs of the electric field distribution in a solution space are presented, and the effects of landforms are observed. Simulations are made for the superconducting surface and different surfaces, and how horizontal and vertical polarizations affect the electric field at the receiver point is discussed. The written algorithm was modified to perform parallel computation, and the effects of the number of cores used on the coverage mapping performance were examined
Evaluation of the bias effect in feature selection methods in terms of classification accuracy
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Bilgisayar Mühendisliği Bilim DalıGünümüz dünyasında veri her yerde, bol bir şekilde, rahatlıkla ulaşılabilir bir haldedir. Veri bol, elde etmesi kolay ama sürekli olarak artan bir yapıda olması nedeniyle işlenmesi, anlamlı hale getirilmesi giderek zorlaşmaktadır. Özellikle büyük veri çalışmaları, görüntü tabanlı çalışmalar, veri akışı tabanlı çalışmalarda özniteliklerin anlamlı alt kümeler şeklinde azaltılması önem kazanmaktadır. Öznitelik seçimi yapılmazsa, işlemci gücü yoğun bir şekilde kullanılmakta, sınıflandırıcıların eğitim süresi uzamakta ve bu durum da bazı verileri işlenemez hale getirmektedir. Makine öğrenmesinde öznitelik seçimi günümüzde çok ilgi gören bir çalışma alanıdır. Öznitelik seçimi verideki özniteliklerin sayısını azaltarak boyutsallık lanetinden (curse of dimensionality) kaçınmayı amaçlamaktadır. Bu amaç için veriyi çeşitli yaklaşımlarla incelemeye alır, çeşitli karar verme mekanizmaları kullanarak en anlamlı olan öznitelikleri seçer. Öznitelik seçimi yapılırken verinin doğasında bulunan etkiler nedeniyle yanlılık etkisi oluşabilmektedir. Yanlılık etkisi öznitelik seçimini olumsuz yönde etkilemektedir. Öznitelik seçiminde önemli konulardan biri de kullandığımız eğitim, geçerleme (validation) ve test kümesinin iterasyonlar bazlı değişiminin yanlılık etkisi ortaya çıkarmasıdır. Örnek sayısı ile seçilen özniteliklerin değişimi arasındaki ilişki de önemli bir konudur. Örnek sayısının fazla olduğu durumlarda öznitelik seçimi yaptığımızda her seferinde benzer öznitelik alt kümesinin seçilmesi beklenmektedir. Yanlılık etkisinden kaçınmak için çeşitli çapraz geçerleme yöntemleri kullanmak etkiyi azaltma yönünde olumlu bir durum oluşturmaktadır. Veriyi farklı çapraz geçerleme yöntemleri kullanarak öznitelik seçimine sokmamız farklı benzerlik metriği oranı vererek yanlılık etkisinin hangi yöntemde daha az olduğu hakkında bize bilgi vermektedir. Bu konuyla ilgili araştırmalar yoğun bir ilgiyle sürmektedir. Tez çalışmasında üç farklı veri seti ve üç farklı öznitelik seçim yöntemi kullanılarak öznitelik seçimi yapılmıştır. Söz konusu öznitelik seçim yöntemleri de üç farklı çapraz geçerleme yöntemi ve üç farklı sınıflandırıcı ile çalıştırılmıştır. Bu sayede seksen bir farklı çalıştırma yapılmıştır. Yapılan çalışmalar için iki farklı benzerlik metriği kullanılarak yanlılık etkisi gözlemlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre veri setinden ve öznitelik seçim yönteminden bağımsız olarak yanlılık etkisinin en az olduğu çapraz geçerleme yöntemi tespit edilmiştir.In today's world, data is everywhere, abundant and easily accessible. Data is abundant, easy to obtain, but due to its continuously increasing structure, it is becoming increasingly difficult to process and make it meaningful. Especially in big data studies, image-based studies, data stream-based studies, it is important to reduce attributes into meaningful subsets. Without feature selection, processing power is used intensively, the training time of classifiers is prolonged and this makes some data unprocessable. Feature selection in machine learning is a field of study that has received much attention. Feature selection aims to avoid the curse of dimensionality by reducing the number of features in the data. For this purpose, it examines the data with various approaches and selects the most meaningful attributes using various decision-making mechanisms. When selecting attributes, a bias effect may occur due to the inherent effects of the data. The bias effect negatively affects attribute selection. One of the important issues in feature selection is that the iterative change of the training, validation and test set we use can introduce bias effects. The relationship between the number of samples and the variation of the selected attributes is also an important issue. When we select attributes when the number of instances is large, we expect a similar subset of attributes to be selected each time. In order to avoid the bias effect, using various cross validation methods is a positive way to reduce the effect. Using different cross validation methods for feature selection gives us different similarity metric ratios and gives us information about which method has less bias effect. Research on this topic continues with intense interest. In this thesis, three different datasets and three different feature selection methods were used for feature selection. These feature selection methods were also run with three different cross validation methods and three different classifiers. In this way, eighty-one different runs were performed. Bias effect was observed by using two different similarity metrics for the studies. According to the results obtained, the cross validation method with the least bias effect was determined independently of the dataset and feature selection method
Effect of Microcrystalline Cellulose Filler on Mechanical and Water Absorption Properties of Ramie/Glass/Carbon Hybrid Laminated Composite
Get PDFHybrid composites laminated (HLC) combined with various types of fibers have less poor interfacial bonding. It is due to the different physical and chemical properties of various fibers used. HLC consists of six layers with a stacking sequence arranged are ramie (R), glass (G), and carbon (C) fiber manufactured by the vacuum infusion process. Adding the microcrystalline cellulose (MCC) 0.5 wt.% into the unsaturated polyester resin (UPE) at 350 RPM for 5 minutes. It increases the tensile strength and elasticity modulus on the HLC with the stacking sequence of CRGGRC by 15% and 34%. The significant effect on flexural strength and elasticity modulus by 47% and 16%. Adding MCC filler inhibits propagation crack in the interlaminar interface of HLC. The addition of MCC filler has a slight impact on water absorption behavior. The water absorption increases by 0.9% on HLC with MCC caused it has hydrophilicity properties
Comparison of sentiment analysis with different representation models and learning methods in Turkish texts
Get PDFLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim DalıDuygu analizi çalışmaları sosyal medyanın gücünün artması ile birlikte toplum üzerinde hâkim olan duygunun belirlenmesi için oldukça önemlidir. Kişi ya da kurumlar kendileri hakkındaki düşünceleri değerlendirmek ve itibar derecelerini analiz edebilmek için sıklıkla bu tekniğe başvurmaktadırlar. Duygu analiz çalışmalarının kapsamı oldukça geniş olmakla birlikte birçok konuşma dili için çok sayıda araştırma alanı bulunmaktadır. Sürekli gelişen teknoloji ile birlikte duygu analizi için kullanılabilecek yöntem ve metotların sayısındaki artış, yöntem ve metotların kıyaslandığı çalışmaların önemini artırmaktadır. Türkçe dili için yapılan duygu analiz çalışmaları mevcut olup birden fazla veri kümesi üzerinde, ön işlem çalışmalarının yapılarak veya yapılmadan sunulduğu, farklı yöntem ve sınıflandırıcıların kıyaslandığı çalışmaların sayısının yeterli olmadığı görülmektedir. Bu tez çalışmasında, her biri yaklaşık 17 bin Türkçe kullanıcı yorumları içeren KEMİK veri kümesi ve içerisinde alt veri kümeleri bulunan HUMIR veri kümesi kullanılmıştır. Bu veri kümeleri üzerinde hem ön işlem çalışmalarının yapıldığı hem de yapılmadığı versiyonları çalışma kapsamında değerlendirilmiştir. Metinsel verilerin sınıflandırılabilmesi için kullanılan vektörleştirme yöntemleri olarak istatistiksel hesaplamalı yöntem olan TF-IDF, yapay sinir ağlarına dayalı dil modeller olan Word2Vec ve FastText, yapay sinir ağları ile eğitilmiş olasılıksal model olan GloVe ve transformer tabanlı model olan BERT modelleri tercih edilmiştir. Sınıflandırma için klasik makine öğrenmesi yöntemleri ile derin öğrenme tabanlı yöntemler ayrı ayrı kullanılmıştır. Klasik makine öğrenmesi yöntemleri olarak SVM, LR ve NB kullanılırken derin öğrenme tabanlı yöntemler olarak RNN, CNN, LSTM ve CNN+LSTM kullanılmıştır. Veri kümelerinin sahip olduğu sınıf sayısına göre ikili ve çoklu sınıflandırma gerçekleştirmiş olup farklı algoritma kombinasyonları denenmiştir. Elde edilen sonuçlar ile veri ön işlem adımlarının uygulandığı ve uygulanmadığı durumlarda elde edilen başarı değerleri kıyaslandığında veri ön işlem adımlarının başarı değerini büyük oranda etkilemediği görülmüştür. TF-IDF yönteminin klasik makine öğrenmesi yöntemlerinde daha iyi sonuçlar verdiği, yapay sinir ağı temelli metin vektörleştirme yöntemlerinin ise derin öğrenme tabanlı yöntemlerde daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. Diğer bir yandan kullanılan hibrit model kombinasyonları ile kullanılan diğer model kombinasyonları kıyaslandığında elde edilen başarı değerleri arasındaki farkın çok yüksek olmadığı anlaşılmıştır.Sentiment analysis studies have become increasingly important with the growing influence of social media in determining the prevailing sentiment in society. Individuals and organizations often use on sentiment analysis to evaluate public opinions and assess their reputation. The scope of sentiment analysis research is broad, encompassing numerous languages and offering a wide range of research areas. The advancement of technology has led to an increase in the number of methods and techniques available for sentiment analysis, highlighting the significance of comparative studies that assess these methods and techniques. While there are existing sentiment analysis studies for the Turkish language, there is a lack of sufficient research that compares different methods and classifiers, considering multiple datasets with and without preprocessing steps. In this thesis, two datasets were utilized: the KEMİK dataset, consisting of approximately 17,000 Turkish user comments, and the HUMIR dataset, which includes sub-datasets. Both preprocessed and unprocessed versions of the datasets were evaluated in the study. Various vectorization methods were employed for text classification, including the statistical approach TF-IDF, neural language models such as Word2Vec and FastText, the probabilistic model GloVe trained with neural networks, and the transformer-based model BERT. Both classical machine learning methods (SVM, LR, NB) and deep learning-based methods (RNN, CNN, LSTM, CNN LSTM) were utilized for classification. Binary and multi-class classifications were performed based on the number of classes in the datasets, and different algorithm combinations were tested. When the results obtained are compared with the success values obtained in cases where the data preprocessing steps are applied and not applied, it is seen that the data preprocessing steps do not greatly affect the success value. It has been observed that the TF-IDF method yields better results in classical machine learning techniques, while artificial neural network-based word embeddings methods perform better in deep learning-based approaches. On the other hand, when the hybrid model combinations used and the other model combinations used are compared, it is understood that the difference between the success values obtained is not very high
Comparison of machine learning approaches by using oversampling techniques on imbalanced datasets
Get PDFLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Akıllı Mühendislik Sistemleri Ana Bilim DalıEndüstriyel bir tesisin faaliyetlerini kesintisiz bir şekilde devam ettirebilmesi için, o tesisi oluşturan ekipman ve sistemlerin kullanım ömürlerini uzatmak ve arızi duruşları engellemek amacıyla yapılan teknik ve idari işlerin tümüne bakım denir. Endüstriyel bakım faaliyetlerin yetersizliğinden ileri gelen plansız duruşların ve kazaların ortaya çıkardığı maliyetler işletmeler için ciddi riskler teşkil etmektedir. Birçok işletme geleneksel bakım yaklaşımları ile bu riskleri yönetmeye çalışsa da başarıları kısıtlı kalabilmektedir. Teknolojideki gelişmelerin ışığında bakım stratejilerini güncelleyen ve ileri taşıyan şirketler ilgili riskleri ve kayıpları daha etkin bir şekilde yönetme imkanına sahiptir. Sahadan ve ekipmanlar üzerinden toplanan verilerin analiz edilerek potansiyel arızaların henüz oluşmadan önce tahmin edilebilmesine ve buna yönelik yürütülen bakım faaliyetlerine kestirimci bakım denir. Nesnelerin interneti (Internet of Things – IoT) alanındaki gelişmeler ve siber fiziksel sistemlerin entegrasyonu ile endüstriyel ekipmanlar üzerinden verilerin gerçek zamanlı bir şekilde toplanması kolaylaşmıştır. Bu verilerin yapay zekâ algoritmaları ile işlenmesinden elde edilen tahmine dayalı analitik çıkarımlar ise kestirimci bakım stratejilerine yeni bir boyut kazandırmıştır. Kestirimci bakım ve arıza tespiti gibi problemlerde tahmine dayalı bir analitik model ortaya koymak istediğimizde, bu olayların doğası gereği dengesiz sınıf dağılımına sahip bir veri kümeleri karşımıza çıkar. Genellikle arıza olmayan bir durumu ifade eden gözlem sayısı, arıza durumunu temsil eden gözlemlerden çok fazladır. Dengesiz veri setlerinde yapay zekâ algoritmaları ile sınıflandırma yapmak önemli zorluklar içerir. Çünkü algoritmalar daha fazla sayıda gözlemin olduğu arıza olmama durumunu ifade eden bilgileri ezberleme eğiliminde olur. Bu sorun ise gerçek hayat uygulamasında algoritmalar ile arızaların tespit edilmesini zorlaştırır. Bu çalışmada, endüstriyel ortamdaki ekipmanlardan toplanmış verileri temsil eden 2 farklı veri seti üzerinde yapay zekâ algoritmaları kullanılarak bir sınıflandırma görevi gerçekleştirilmiştir. Dengesiz sınıf verisi dağılımına sahip olan her iki veri setinde, aşırı uyumlanma (overfitting) probleminin önüne geçebilmek için eğitim verileri üzerinde çeşitli aşırı örnekleme yöntemler ve hibrit yöntemler denenerek veri setleri dengeli hale getirilmiştir. Dengelenmiş veri setleri kullanılarak bağımsız (tekil) makine öğrenme algoritmaları, kollektif öğrenmeye dayalı makine öğrenmesi algoritmaları ve derin öğrenme algoritmaları ile oluşturulan modeller vasıtasıyla sınıflandırma yapılmıştır. Modellerin başarı performansları başta Cohen Kappa skoru olmak üzere, F1 skoru, duyarlılık ve doğruluk metrikleri açısından değerlendirilmiştir. Kolektif öğrenmeye dayalı makine öğrenmesi algoritmalarının her iki veri setinde de diğer algoritmalardan daha yüksek performans gösterdiği görülmüştür. Ayrıca veri seti dengeleme yöntemlerinin, kolektif öğrenmeye dayalı makine öğrenmesi algoritmalarının başarı performansına etkisi incelenmiştir. Farklı yöntemlerle dengelenen veri setlerinde kolektif öğrenme modellerinin performansları değişkenlik gösterirken, genel olarak rastgele örnekleme yöntemi ile dengeli hale getirilen veri setlerinde daha iyi performans elde edilmiştir. Yapılan bu tez çalışmasında, dengesiz veri setlerinde sınıflandırma görevi için model başarımına etki eden parametreler çok yönlü bakış açısıyla ortaya konulmuştur.Industrial maintenance covers all the technical and administrative operations to extend the lifetime of the equipments and avoid from unplanned system failures in order to ensure the manufacturing facilities uninterruptedly. The cost of unplanned breakdowns and accidents caused by insufficient maintenance operations brings serious risks for the industrial organizations. Although many facilities try to manage these risks with traditional maintenance approaches, their success may be limited. Companies that update and advance their maintenance strategies in the way of technological developments have the opportunity to manage related risks and losses more effectively. The analysis of data collected from sensors and equipment, allowing for the prediction of potential failures before they occur, and the maintenance activities conducted based on these predictions, is called predictive maintenance. With the developments in the Internet of Things (IoT) and the integration of cyber-physical systems, it has become easier to collect data in real time via industrial equipment. Analytic insights based on the processing of this data with artificial intelligence algorithms have brought a new dimension to predictive maintenance strategies. When we aim to devise an analytical model based on prediction for problems such as predictive maintenance and fault detection, we are faced with a dataset with an imbalanced class distribution, due to the nature of these events. The number of observations representing the non-faulty condition usually far exceeds the observations representing the faulty condition. Classifying imbalanced datasets using artificial intelligence algorithms poses significant challenges, as algorithms tend to overfit with the information representing the non-faulty condition, where there is a larger number of observations. This issue makes it difficult to detect failures using algorithms in real-life applications. In this study, artificial intelligence algorithms were used to perform a classification task on two different datasets representing data collected from equipment in an industrial environment. To prevent the problem of overfitting on both datasets with imbalanced class data distributions, various oversampling methods and hybrid methods were applied on the training data to balance the datasets. Classification was performed using models created with standalone machine learning algorithms, ensemble learning algorithms, and deep learning algorithms, using the balanced datasets. The performance of the models was evaluated in terms of the Cohen Kappa score, F1 score, recall, and accuracy. Ensemble learning algorithms carried out higher performance than the other algorithms in both datasets. The effect of the data balancing methods on the performance of ensemble learning algorithms was also analysed. The performance of the ensemble learning models varied in the datasets balanced using different methods, but generally performed better in datasets balanced using random sampling. In this thesis, the parameters affecting model performance for the classification task in imbalanced datasets were presented with a multidimensional perspective
Investigation of the use of menthol and organic acid based deep eutectic solutions as plasticizers in food packaging
No full text11.01.2026 tarihine kadar kullanımı yazar tarafından kısıtlanmıştır.Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Gıda Mühendisliği Ana Bilim DalıGünümüzde nüfusun artmasıyla birlikte artan çevre kirliğine çözüm aranırken biyobozunur ambalaj malzemeleri önem kazanmıştır. Biyobozunur ambalajların özelliklerini geliştirmek için eklenen plastikleştiricilerin toksik etkisi düşünüldüğünde "Generally Recognized as Safe- Genellikle Güvenli Kabul Edilir (GRAS)" sınıfında olan, maliyeti düşük ve piyasadaki plastikleştiricilerle alternatif oluşturabilecek özelliklere sahip derin ötektik çözeltiler (DÖÇ) araştırılması oldukça önemlidir. Mevcut çalışmada mentol ve organik asit esaslı (levulinik asit (Lev) ve pürivik asit (Pyr)) DÖÇ'ler hazırlanarak yoğunluk, viskozite, yapı ve termal özellikleri belirlenmiştir. Daha sonra polilaktik asit (PLA) içerisine %5, 10, 20 oranlarında DÖÇ'ler eklenerek çözelti döküm yöntemiyle filmler üretilmiştir. Aynı şekilde geleneksel plastikleştiricilerden di-2-etilhegzil ftalat (DEHP) ve epoksitlenmiş soya yağı (ESBO) ile de %5, 10, 20 oranlarında filmler üretilmiştir. Filmlerde optik, mekanik, suya karşı davranış, bariyer, yapı tayini, uçuculuk, toplam migrasyon ve analizleri yapılarak DÖÇ'ler ile geleneksel plastikleştiricilerin etkileri kıyaslanmıştır. DÖÇ'lerde yapı tayini analizi FTIR cihazının ATR ekipmanıyla yapılmış olup, DÖÇ'lerin yapılarını oluşturan mentol ve organik asitlerin karakteristik piklerinin DÖÇ'lerde varlığı teyit edilmiştir. DÖÇ'lerin yoğunlukları ve viskozitleri polimere işlenebilirliği açısından önem arz etmektedir. Yoğunluk analiz bulguları incelendiğinden DÖÇ ve geleneksel plastikleştiricilerin benzer sonuçlar verdiğini, viskozite analiz bulguları incelendiğinde ise DÖÇ'lerin geleneksel plastikleştiricilere göre daha viskoz yapıda olduğu tespit edilmiştir. Çalışma kapsamında eklenen DÖÇ'lerin PLA filminin özelliklerini iyileştiridiği tespit edilmiştir. Geleneksel plastikleştirciler ile DÖÇ'ler kıyaslandığında optik (renk, opaklık, ışık geçirgenliği) özelliklerinin benzer etkiyi gösterdiği, bariyer (oksijen ve su buharı geçirgenliği) özelliklerinin DÖÇ grubundakilerin daha iyi olduğu, suya karşı davranış (su tutma kabiliyeti ve suda çözünürlük) özellikleri yönünden incelendiğinde DÖÇ'lerin suya karşı davranış bulgularının daha yüksek değerde olduğu tespit edilmiştir. Üretilen filmler, gıda ile temas uygunluklarını gösteren toplam migrasyon analizleri yönünden kıyaslandığında ESBO ve DEHP'in sulu ve sulu asitli gıdalar için kullanımının uygun olmasına rağmen Türk Gıda Kodeksi Gıda ile Temas Eden Plastik Madde ve Malzemeler Tebliği'nde (2019) yer alan 10 mg/dm² olan limit değerini aştığından yağlı gıdalarda kullanımı uygun olmadığı belirlenmiştir. DÖÇ'lerin ise tüm gıda grupları ile temasının uygun olduğu tespit edilmiştir. DÖÇ'lerin PLA ile olan uyumunun geleneksel plastikleştiricilere göre daha iyi olmasından dolayı tüm analiz sonuçları göz önünde bulundurulduğunda PLA filmlerde DÖÇ'lerin piyasada kullanılan geleneksel plastikleştiricilere göre benzer veya daha iyi sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. DÖÇ'lerin PLA filmine farklı oranlarda eklenmesiyle oluşturulan filmlerde yapılan analizlerin bulguları incelendiğinde en iyi filmlerin %10 oranında eklenen M-Lev ve % 5 oranında eklenen M-Pyr filmleri olduğu tespit edilmiştir.The environmental pollution has became a major crisis as the human population grows almost exponantially and petrol-derived plastics are the most frequent pollutant of this global crisis. So the substitution with biodegredable materials is a promising solution for pollution of the planet earth. However the biodegradable packaging materials lacks of some essentials, especially mechanical resistance. Although plasticisers are added to biodegradable polymers to improve its mechanical properties, most of the common ones are toxic. Therefore coherent biodegradable plasticisers are needed to be researched. Deep eutectic solvents (DES) which are classified as "generally recognized as safe (GRAS)", are promising alternative plasticiser. In the current thesis, menthol (M) and organic acid (levulinic acid (Lev) and pyruvic acid (Pyr)) based DES are examined as plasticiser. Both DES (M-Lev and M-Pyr) are added to casted polylactic acid (PLA) films with the mass concentration of 5%, 10%, and 20%. Performance of these organic plasticisers are compared with two most commonly used plasticiser in the packaging industry, di-2-ethylhexyl phthalate (DEHP) and epoxidized soybean oil (ESBO). Optical, mechanical, barrier and structural properties of DES containing PLA films were examined. Characteristic Fourier Transform Infra-Red (FTIR) absorbance peaks of menthol and the organic acids are confirmed by the FTIR spectrum of the DES. Densities which are important in terms of processability were measued as similar with the comperates. Additionally, flow behavior of the DES were found to be Newtonian. DES which are hypothesized as to improve mechanical properties of the PLA are found as comperable with ESBO and DEHP. Moreover, optical properties were similar of DES containing films with the ESBO and DEHP containing ones. While water solubility and water retention were greater for the DES containing films, migration were lower especially to the fatty foods which limits the use of ESBO and DEHP are easily migrating to the fatty foods. In conclusion both DES are compatible with PLA. Use of DES as plasticiser has improved mechanical and barrier properties of the films. When the findings of the film analysis were considered it was suggested to add M-Lev and M-Pyr with a concentration of 10% and 5% respectively
Food industry environmental pollutant sources and removal methods; olive and olive oil sample
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Çevre Mühendisliği Ana Bilim DalıYaşanan hızlı nüfus artışına paralel olarak doğal kaynakların bilinçsizce kullanımı, sanayileşme ve plansız yapılaşma sonucunda çevre kirliliği giderek artmakta hem bölgesel hem de küresel ölçekte tüm canlıların yaşamını tehdit eder boyuta gelmektedir. Tarımsal kaynaklı kirliliğin ortaya çıkmasının uzun sürmesi ve sanayi kaynaklı kirliliğe nazaran daha tolere edilebilir boyutlarda olması çevre kirliliğine etkisinin nispeten daha az olduğuna yönelik bir algı oluşturmaktadır. Fakat aslında durum gerçekte daha farklı olup tarımsal kaynaklı kirlilik de çevrenin kirlenmesinde oldukça etkilidir. Türkiye zeytin üretimi konusunda dünyada sayılı ülkelerden bir tanesidir. Üretilen zeytinlerin büyük bir kısmı zeytinyağı üretiminde kullanılmaktadır. Ancak karasu, zeytinyağı üretimi sonrasında içerdiği kirlilikler itibariyle arıtılması zor olan atıksular sınıfında yer almaktadır. Zeytin karasuyunun bünyesinde bulunan yüksek miktarda BOİ, KOİ, AKM, yağ-gres ve fenolik maddeler bu atıksuyun arıtılmasını oldukça güçleştirmektedir. Kirlilik yükü bakımından oldukça fazla miktarda kirliliği bünyesinde barındıran bu suyun arıtılması amacıyla farklı arıtma teknikleri uygulanmakta ve hâlihazırda geliştirme faaliyetleri sürdürülmektedir. Oluşan atıksu miktar ve kirlilik içeriği bakımından, üretimi ve işletilmesine göre farklılık göstermekle birlikte genel itibariyle arıtılması zor olan atıksular olarak bilinmektedir. Bu çalışma kapsamında Bursa İl'inde Kurulu bulunan Türkiye'nin en büyük zeytin işleme tesisine ait atıksu arıtma tesisinden elde edilen veriler kullanılarak arıtma tesisinin performansı ve arıtma verimi incelenmiş olup elde edilen veriler literatürde yer alan benzer tesislere ilişkin veriler ile karşılaştırılarak mevcut durum değerlendirilmeye çalışılmıştır. Literatürde yer alan arıtma metotları ve bu metotlarla elde edilen giderim verimlerine ilişkin değerlendirmeler de çalışma kapsamında irdelenmiştir. Çalışma kapsamında incelenen tesiste giriş pH değerlerinin 5,5 ile 7,2 arasında değiştiği ortalama 6,36 seviyesinde olduğu tespit edilmiştir. Benzer şekilde iletkenlik değerlerinin 4,32 ?S/cm ile 9,18 ?S/cm arasında değiştiği ortalama 7,5 ?S/cm seviyesinde olduğu görülmüştür. İncelenen tesiste giriş KOİ değeri ortalama 1300 mg/L ile 4100 mg/L arasında değişmekte olup ortalama 2500 mg/L seviyesindedir. Çıkış KOİ değeri 120 mg/L ile 200 mg/L arasında olup ortalama 160 mg/L seviyesindedir. Giriş ve çıkış KOİ değerleri için hesaplanan giderim veriminin %91 ile %96 arasında değiştiği tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Gıda sanayi, zeytin, zeytinyağı, zeytin karasuyu, arıtma, pH, KOİIn parallel with the rapid population growth, environmental pollution is increasing as a result of unconscious use of natural resources, industrialization and unplanned construction, and it threatens the life of all living things on both a regional and global scale. The fact that the emergence of pollution originating from agriculture takes a long time and it is more tolerable than pollution originating from industry creates a perception that its effect on environmental pollution is relatively less. However, the situation is actually different and agricultural pollution is also very effective in the pollution of the environment. Turkey is one of the few countries in the world in olive production. Most of the olives produced are used in olive oil production. However, black water is in the category of wastewater that is difficult to treat due to the impurities it contains after olive oil production. The high amount of BOD, COD, AKM, oil-grease and phenolic substances in the olive black water make it very difficult to treat this wastewater. In order to purify this water, which contains a large amount of pollution in terms of pollution load, different treatment techniques are applied and development activities are currently underway. Although the wastewater produced differs in terms of amount and pollution content, according to its production and operation, it is generally known as wastewater that is difficult to treat. Within the scope of this study, the performance and treatment efficiency of the treatment plant were examined by using the data obtained from the wastewater treatment plant of Turkey's largest olive processing plant located in Bursa Province, and the current situation was tried to be evaluated by comparing the obtained data with the data related to similar plants in the literature. The treatment methods in the literature and the evaluations of the removal efficiencies obtained by these methods are also examined within the scope of the study. In the facility examined within the scope of the study, it was determined that the inlet pH values ranged from 5.5 to 7.2, with an average of 6.36. Similarly, it was observed that the conductivity values ranged from 4.32 ?S/cm to 9.18 ?S/cm, with an average of 7.5 ?S/cm. In the examined facility, the inlet COD value ranges between 1300 mg/L and 4100 mg/L on average, with an average of 2500 mg/L. The output COD value is between 120 mg/L and 200 mg/L, with an average of 160 mg/L. It has been determined that the removal efficiency calculated for the inlet and outlet COD values varies between 91% and 96%. Keywords: Food industry, olive, olive oil, olive black water, purification, pH, CO
Problems arising on the basis of financial and joint volume liability of customs consultants and suggestions for solutions in causes of tax losses at customs administrations
No full textLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Uluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı, Uluslararası Ticaret ve Lojistik Bilim DalıGümrük mevzuatı dahilinde ülkenin giriş ve çıkış kapılarından yani gümrük sınırlarından ithal ya da ihraç edilen her türlü ürünlerin geçişi sırasında eşyanın kıymeti ya da miktarı gibi kıstasları üzerinden alınan mali yükümlülüklere gümrük vergisi denilmektedir. Gümrük vergilerinin uygulanmasının ve yaptırımının usul ve amaçlarını içeren verginin tahakkuku, tahsili, yükümlüsü ve cezaları Vergi Usul kanunu kapsamında uygulanan tahakkuk ve tahsil edilen vergilerden farklı niteliklere sahip olmaları sebebi ile gümrük vergileri usul ve amaçları yönünden 4458 sayılı Gümrük Kanunu'nda yer almıştır. Gümrük kanunu başta olmak üzere gümrük mevzuatının şekil ve maddi yükümlülüklerine uyulmaması nedeniyle gümrük vergileri kapsamında yükümlüler ile gümrük idaresi arasında çeşitli uyuşmazlıklar ortaya çıkabilmektedir. Temel yapı itibariyle bakıldığında beyana göre eksik ödenen veya hiç ödenmeyen gümrük vergilerinden yükümlü yani eşya sahibi sorumludur. Ancak, beyan sonucunda eksik ödenen veya hiç ödenmeyen verginin mevzuata aykırı bir durumun bulunmasından kaynaklanması, örneğin eşyanın vergiye esas niteliğinin yanlış veya kıymetinin gerçek ödenenden düşük beyan edilmesi halinde, bu durumu bilen ve normal olarak bilmesi gereken kişi de vergilerden sorumludur. 4458 sayılı Gümrük Kanunu'yla ticaret ile uğraşan gerçek ya da tüzel kişileri gümrük idarelerinde temsil etmenin iki farklı yöntemi bulunmaktadır. Bunlar gümrük kanunda ayrıca belirtilen doğrudan ve dolaylı temsil şeklidir. Dolaylı temsil yoluyla, eşya sahibi hesabına temsilci sıfatıyla hareket eden gümrük müşavirinin yükümlülüğü, beyanda kullanılan verilerin doğru ya da yanlış olduğunu bildiği veya mesleği icabı ve mutat olarak bilmesi gerektiği durumlarla sınırlandırılmış bulunmaktadır. Bu çalışmada Gümrük Kanunu kapsamında öne çıkan müteselsil sorumluluk kavramı ve uygulama incelenecek olup gümrük idaresi ile gümrük kanununa göre yükümlü sayılan kişiler arasındaki uyuşmazlığa sebep olan konular ve bu uyuşmazlıkların çözüm yolları ele alınacaktır. Bu bağlamda bu araştırma konusu kapsamında katılımcılar ile elektronik ortamlar üzerinden yapılandırılmamış görüşme tekniği kullanılarak 9 adet açık uçlu soru ile toplam 12 kişi ile gümrük müşavirliği hizmeti veren gümrük müşavirleri, yetkilendirilmiş gümrük müşaviri ve şirket sahibi olan kişiler ile görüşme sağlanmıştır. Müteselsil sorumluluk kapsamı sektörün önemli sorunları arasında yer almaktadır. Araştırmada meslek mensuplarının belirtilen sorunla ilgili düşünceleri tespit edilmeye çalışılmıştır. Ayrıca çalışma ile sektörde yaşanan bu sorunun çözümü için farkındalık yaratılması amaçlanmıştır. Anahtar Kelimeler: Gümrük Vergileri, Gümrük Kanunu, Gümrüklerde Temsil.Within the scope of customs legislation, the financial obligations imposed on criteria such as the value or quantity of the goods during the passage of all kinds of products imported or exported from the country's entry and exit gates, that is, customs borders, are called customs duties. Since the accrual, collection, obligor and penalties of the tax, which include the procedures and purposes of the application and sanction of customs duties, have different characteristics than the accrued and collected taxes applied within the scope of the Tax Procedure Law, customs duties are included in the Customs Law No. 4458 in terms of their procedures and purposes. Various disputes may arise between the taxpayers and the customs administration within the scope of customs duties due to non-compliance with the formal and material obligations of the customs legislation, especially the customs law. In terms of basic structure, the owner of the goods is responsible for the customs duties that are underpaid or not paid at all according to the declaration. However, if the tax that is underpaid or not paid at all as a result of the declaration is due to a situation contrary to the legislation, for example, the taxable nature of the goods is declared incorrectly or its value is declared lower than the actual payment, the person who knows this situation and normally should have known about it is also responsible for the taxes. According to the Customs Law No. 4458, there are two different methods of representing real or legal persons engaged in trade in customs administrations. These are direct and indirect forms of representation also specified in the customs law. The liability of the customs consultant, who acts as a representative on behalf of the owner of the goods through indirect representation, is limited to situations where he knows or is required to know, as per his profession and customary, whether the data used in the declaration is true or false. In this study, the concept and practice of joint liability, which stands out within the scope of the Customs Law, will be examined, and the issues that cause disputes between the customs administration and the persons deemed liable according to the customs law and the solutions to these disputes will be discussed. In this context, within the scope of this research topic, a total of 12 people, including customs consultants providing customs consultancy services, authorized customs consultants and company owners, were interviewed with 9 open-ended questions using an unstructured interview technique via electronic media. The scope of joint and several liability is among the important problems of the sector. In the research, it was tried to determine the thoughts of the members of the profession regarding the mentioned problem. In addition, the study aimed to raise awareness for the solution of this problem in the sector. Keywords: Customs Duties, Customs Code, Representation at Customs
Electrooxidation of favipiravir: Optimization by response surface management
Get PDFLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Çevre Mühendisliği Bilim Dalı2020 yılı Aralık ayında Çin' in Wuhan kentinde ortaya çıkan ve tüm dünyaya yayılan ve günümüzde hala devam eden Koronavirüs salgını çevre ve insan sağlığı açısıdan büyük risk oluşturmaktadır. Koronavirüs, hayvanlarda ve insanlarda konaklayan tek sarmallı RNA virüsleridir. Şiddetli akut solunum sendromu koronavirüs (SARS CoV-2), ciddi hastalıklara neden olan koronavirüs türüdür. Salgın sırasında bakanlık tarafınca onaylanan hasta olan kişilerin hafif atlatmasını sağlayan Covid-19 ilacı kullanıldı. Favicovir' in içerisinde yer alan etken madde Favipiravir bileşiğidir. Favipiravir, influenza virüsü RNA polimeraz inhibitör özellikleri nedeniyle griple mücadelede kullanılan bir antiviral ilaçtır. Elektro-oksidasyon oldukça etkili bir arıtma yöntemi olarak farklı çalışmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Birçok farklı elektrotun kullanıldığı elektro-oksidasyon prosesinde, son yıllarda özellikle bor katkılı elmas (BDD) ile organiklerin gideriminde oldukça iyi sonuçlar elde edilmiştir. Favipiravir bileşiğinin uzaklaştırılması için elektrooksidasyon prosesi tercih edilmektedir. Bu çalışmada elektrooksidasyon yöntemi ile BDD elektrot ve persülfat ilavesi ile aktive edilmiş hali kullanılarak Covid-19 ilacı olan Favicovir'in etken maddesi "Favipiravir" bileşiğinin arıtılabilirliği araştırılmıştır. Çalışmalar RSM ile optimize edilmiştir. BDD elektrot kullanılması durumunda, optimum işletme koşulları pH 3,4 akım 0,8 A ve elektroliz süresi 98,7 dakika iken favipiravir giderim verimi %98,5'dir. BDD ile elektrooksidasyonda persulfat aktivasyonu uygulandığında daha kısa elketroliz sürelerinde daha yüksek favipiravir giderim verimi elde edilmiştir. Optimum çalışma koşullar, pH 3,6 akım 1 A, persülfat konsantrasyonu 0,5 mM ve elektroliz süresi 40 dakika iken favirpavir giderim verimi %98,5'dir.The coronavirus epidemic, which emerged in Wuhan, China in December 2020 and spread all over the world and still continues today, poses a great risk in terms of environment and human health. Coronaviruses are single-stranded RNA viruses that reside in animals and humans. Severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS CoV-2) is the type of coronavirus that causes serious illness. During the epidemic, the Covid-19 drug, which was approved by the ministry, was used to help people who are sick to recover slightly. The active ingredient in Favicovir is the Favipiravir compound. Favipiravir is an antiviral drug used to combat influenza due to its influenza virus RNA polymerase inhibitory properties. Electro-oxidation is widely used in different studies as a highly effective treatment method. In the electro-oxidation process, in which many different electrodes are used, very good results have been obtained in recent years, especially in the removal of organics with boron doped diamond (BDD). The electrooxidation process is preferred for removal of the favipiravir compound. In this study, the refinability of the "Favipiravir" compound, the active ingredient of the Covid-19 drug Favicovir, was investigated by using the electrooxidation method and the activated form with the addition of BDD electrode and persulfate. Studies are optimized with RSM. In the case of using BDD electrodes, the optimum operating conditions are pH 3.4, current 0.8 A, and electrolysis time 98.7 minutes, while favipiravir removal efficiency is 98.5%. When persulfate activation was applied in electrooxidation with BDD, higher favipiravir removal efficiency was obtained in shorter electrolysis times. Optimum operating conditions were pH 3.6, current 1 A, persulfate concentration 0.5 mM, and electrolysis time 40 minutes, while favirpavir removal efficiency was 98.5%
Co-loading of Temozolomide with Oleuropein or rutin into polylactic acid core-shell nanofiber webs inhibit glioblastoma cell by controlled release.
Get PDFGlioblastoma (GB) has susceptibility to post-surgical recurrence. Therefore, local treatment methods are required against recurrent GB cells in the post-surgical area. In this study, we developed a nanofiber-based local therapy against GB cells using Oleuropein (OL), and rutin and their combinations with Temozolomide (TMZ). The polylactic acid (PLA) core-shell nanofiber webs were encapsulated with OL (PLA), rutin (PLA), and TMZ (PLA) by an electrospinning process. A SEM visualized the morphology and the total immersion method determined the release characteristics of PLA webs. Real-time cell tracking analysis for cell growth, dual Acridine Orange/Propidium Iodide staining for cell viability, a scratch wound healing assay for migration capacity, and a sphere formation assay for tumor spheroid aggressiveness were used. All polymeric nanofiber webs had core-shell structures with an average diameter between 133 ± 30.7-139 ± 20.5 nm. All PLA webs promoted apoptotic cell death, suppressed cell migration, and spheres growth (p < 0.0001). PLA and PLA suppressed GB cell viability with a controlled release that increased over 120 h, while PLA caused rapid cell inhibition (p < 0.0001). Collectively, our findings suggest that core-shell nano-webs could be a novel and effective therapeutic tool for the controlled release of OL and TMZ against recurrent GB cells