Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/3008
Browse
2 results
Search Results
Master Thesis Year-To Differentiation of Black Tea Through Spectroscopic and Chemometric Analysis(01. Izmir Institute of Technology, 2024) Yorulmaz, Hilal; Özen, Fatma BanuBu çalışmada, hasat yılının siyah çayın çeşitli spektral profilleri üzerindeki etkisi incelenerek, iki hasat yılından siyah çay örneklerinin ayırt edilmesi amaçlanmıştır. Her metodolojinin avantajlarından yararlanılarak, orta kızılötesi, UV-görünür ve floresan spektroskopisinin yetenekleri, çok değişkenli istatistiksel yöntemlerle birlikte kapsamlı bir şekilde incelenmiştir. Değişen iklim koşulları ve mevsimsel döngüler nedeniyle, çay gibi gıda ürünlerinin bileşimi bir hasat yılından diğerine daha değişken hale gelmiş ve genel ürün kalitesini etkilemiştir. Bu nedenle, 2021 ve 2022'de hasat edilen 205 çay örneğini incelemek için orta kızılötesi, UV-görünür ve floresan spektroskopisi kullanılmıştır. Orta kızılötesi spektrumlar hem demlenmiş hem de toz örnek formları için toplanırken, yalnızca demlenmiş örnekler diğer spektroskopik yöntemler kullanılarak analiz edilmiştir. Örnekleri hasat yılına göre sınıflandırmak için PLS-DA, OPLS-DA ve SIMCA modelleri geliştirilmiştir. Orta kızılötesi verilere dayanan modeller toz örnekler için %93,33 ve aşılanmış örnekler için %90,33 doğru sınıflandırma oranlarına ulaşmıştır. Ek olarak, floresan ve UV-görünür spektral veriler sırasıyla %98,3 ve %100 başarı oranlarıyla oldukça doğru sonuçlar vermiştir. SIMCA diğer çok değişkenli yöntemlerle karşılaştırıldığında daha düşük performans gösterse de bulgular spektroskopik tekniklerin kemometrik yaklaşımlarla entegre edilmesinin siyah çayı farklı yıllarda etkili bir şekilde izleyebileceğini böylece, çay üretiminde kalite kontrol ve sınıflandırma süreçlerinin iyileştirilmesine katkıda bulunabilir.Master Thesis Varietal Classification and Prediction of Chemical Parameters of Turkish Wines by in Frared Spectroscopy(Izmir Institute of Technology, 2010) Öztürk, Burcu; Özen, Fatma Banu; Özen, Fatma BanuThis study was performed with the aim of varietal classification of mono-varietal Turkish wines and development of models to predict basic enological parameters from mid-IR spectra with the use of chemometric methods. Mid-infrared (MIR) spectroscopy combined with multivariate data analysis was employed to make a varietal classification of commercial Turkish wines (Boğazkere, Cabarnet Sauvignon, Çalkarası, Kalecik Karası, Merlot, Öküzgözü, Papazkarası, Shiraz, Emir, Misket, Narince, Sultaniye and Chardonnay) from 2006 and 2007 vintages. Wine samples (n.79) including red, rose and white wines were scanned in the mid-IR region (4000-650 cm-1) and three spectral regions (965-1565 cm-1, 1700-1900 cm-1 and 2800-3040 cm-1) were used to classify wines on the basis of grape variety. The principal component analysis (PCA) was applied to the spectral data of the wine samples. Although a clear classification could not be achieved according to varieties, almost complete classification of red and white wines was observed. For the quantification analysis, a total of eleven enological parameters, including total phenol and anthocyanin content, pH, brix, titratable acidity, colour intensity (CI), tint, yellow%, red%, blue% and the proportion of red colour produced by anthocyanins (dA%) were determined with analytical reference methods. Correlation between the results of the reference methods and MIR spectral data was tested with partial least square (PLS) regression analysis and prediction models were developed with the use of these correlations. The calibration and validation sets were established to evaluate the predictive ability of the models. As a result of PLS analysis, the best models were developed for total phenols and CI with excellent predictions (R2.0.93 and 0.89, respectively and residual predictive deviation RPD.3.68 and 3.83, respectively). The model of pH determination and yellow% gave a good prediction (R2.0.85 and 0.85, respectively and RPD.2.7 and 2.04, respectively).