Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/3008

Browse

Filters

2021 - 20245

Settings

Publisher: search.filters.publisher.01. Izmir Institute of TechnologySubject: search.filters.subject.Infrared spectroscopy

Search Results

Now showing 1 - 5 of 5
  • Master Thesis
    Year-To Differentiation of Black Tea Through Spectroscopic and Chemometric Analysis
    (01. Izmir Institute of Technology, 2024) Yorulmaz, Hilal; Özen, Fatma Banu
    Bu 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
    Application of fourier transform infrared spectroscopy and molecular techniques in the in vitro study of iron deficiency anemia
    (01. Izmir Institute of Technology, 2024) Dalyan, Eda; Güleç, Şükrü
    Bu tez özelinde ele alınacak olan hastalık modeli olan demir eksikliği anemisinin (Iron Deficiency Anemia (IDA)) sebep olduğu fizyolojik değişimleri ve moleküler düzeydeki mekanizmaları anlamak, bu noktada öncü bilgiler elde etmek ve tedavi sonuçlarının tahmin edilmesi için uygun maliyetli ve pratik olan vibrasyonel spektroskopi teknikleri kullanılmıştır. İleriki çalışmalarda anemiye yönelik tasarlanan fonksiyonel gıda & ilaç ürünlerinin anemi üzerindeki etkilerinin veya bu ürünlerin farklı parametlerinin hızlı, pratik ve uygun maliyetli bir şekilde analiz edilmesinde kullanılmak üzere, IDA üzerinde iyileştirici etkisi bilinen ve takviye olarak kullanımı yaygın olan demir formlarıyla tedavi edilen hücrelerden elde edilen spektroskopik veriler kullanılarak bir model oluşturulmuştur. Oluşturulan modelin ileriki çalışmalardaki kullanımını test etmek amacıyla geliştirilen demirin serbest formunu azaltan ve biyoyararlanımını artıran fonksiyonel bir gıda bileşeni olarak işlev görmesi amaçlanan protein-demir kompleksleri vibrasyonel spektroskopi teknikleri ile analiz edilmiştir. Elde edilen veriler oluşturulan modele entegre edilerek protein-demir kompleksinin terapötik etkisi vibrasyonel spektroskopi teknikleri kullanılarak gösterilmiştir. Vibrasyonel spektroskopi teknikleri kullanılarak gösterilen terapötik etkiler, moleküler ve genetik metotlar kullanılarak elde edilen sonuçlarla doğrulanmıştır.
  • Master Thesis
    In-Depth Investigation of the Effects of Different Preprocessing Strategies on Infrared Spectroscopic Data
    (01. Izmir Institute of Technology, 2021) Deniz, Elin İlayda; Özdemir, Durmuş
    Whenever collecting experimental data, they may contain several spurious sources of variability which can hinder the extraction of the desired relevant information so that it is rarely the case that they can be processed as such by chemometrics approaches. In recent years, pre-processing techniques has become an integral part of chemometrics modeling with the purpose of providing better endmodels through fundamental knowledge for Near-Infrared (NIR) users. The aim of pre-processing techniques is to improve success of multivariate regression by reducing undesired physical phenomena in the spectra. This thesis describes the theory of present pre-processing techniques and compares the qualitative and quantitative results of their application. Mean centering, scatter-correction methods and spectral derivatives are the instances of those pre-processing techniques used in this thesis. Those techniques and combinations of them have been applied in order to find the best pre-processing strategy. To be able to observe the results and compare the effects of the applied methods, Partial Least Squares and Genetic Inverse Laast Squares are carried out as multivariate calibration methods. When comparing the calibration results of raw data with pre-processing techniques applied data, decreasement standard eror of prediction (SEP) values observed after appliying those techniques, which is good manner. However, better in comparison, t-Test: Paired Two Sample for Means applied. The results demontrates that there is no significant difference within 95% confidence level.
  • Master Thesis
    Development of Chemometrics Method Based on Infrared Spectroscopy for the Determination of Cement Composition and Process Optimization [master Thesis]
    (01. Izmir Institute of Technology, 2021) Tepeli, Dilek; Özdemir, Durmuş
    Calcium, silicon, aluminum, iron oxide-containing raw materials are used in controlled portions to manufacture cement. (How cement Is Made, n.d.) This mixture is first converted to clinker, obtained by heating the mixture to 1500oC; some additives are added and ground to obtain cement. Depending on the purpose, various types are produced, and therefore, the determination of cement composition is an essential task for the quality consideration and the sustainability of the production processes. The quantitative analysis of cement is performed with X-ray fluorescence spectroscopy. However, XRF generally requires tedious and lengthy analysis times. In this study, quantitative determination of the raw materials, intermediate products, and types of cement by using Fourier transform infrared spectroscopy coupled with chemometrics multivariate calibration method is aimed, which could be an alternative for the current XRF technique. Samples were collected from a local cement factory that has been in the sector for several years. Reference analyses of the samples were performed at the quality control laboratory of the same factory. The same samples were analyzed by the FTIR-ATR spectrometer. The resulting FTIR spectra combined with XRF reference composition data were used to construct calibration models using the partial least squares method (PLS). Based on the obtained results, the proposed method could generate quite successful results for the quantitative determination of all types of products used to produce cement. The regression coefficients (R2) of the PLS models vary from 0.95 to 0.99. The standard errors of cross-validations were found as from 0.21 to 1.42 (w/w%).
  • Master Thesis
    Determination of Crucial Parameters in Gasoline Blends by Using Infrared Spectroscopy Coupled With Multivariate Calibration Methods
    (01. Izmir Institute of Technology, 2021) Sakallı, Fatma Nur; Özdemir, Durmuş
    In petroleum refineries, converting the manual gasoline blending system to an automatic inline blending system provides the most economical blending in gasoline production, increasing efficiency, and reliability. The most important requirement for an automatic inline blending system is the determination of gasoline parameters in a short time with high reliability. For this purpose, fast and simple analytical methods have been developed to determine crucial parameters of gasoline blends by using Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR) coupled with multivariate calibration methods which are Partial Least Squares Regression (PLSR) and Genetic Inverse Least Squares Regression (GILS) for this study. Turkey Petroleum Refinery Incorporated Company (TUPRAS) Izmir Refinery collected all gasoline samples and tested them using reference test methods at Quality Control Laboratory. Since commercial product samples were used in this study, the data ranges of the parameters were quite narrow. The Standard Error of Cross-Validation (SECV) and Standard Error of Prediction (SEP) values were acceptable, although the determintion coefficient (R2) value of some parameters was below the expectation. It has been observed that the prediction results of GILS are better in these parameters, whose R2 value is low because the data range is very narrow. In the comparison made with the reproducibility values specified in the reference measurement methods, it was determined that the calibration model results of most parameters were acceptable. Collecting more samples in a longer time interval to expand the data range of the parameters, or preparing a data set with experimental design can improve the prediction performance.