|
|
Araştırma Alanları
Fizik Yoğun Madde
Fizik, Yoğun Madde, yoğunlaştırılmış maddenin yapısı, termal, mekanik, elektrik, manyetik ve optik özelliklerini inceleyen kaynakları kapsamaktadır. Bu kategoride ele alınan konular süperiletkenlik, yüzeyler, arayüzler, ince filmler, dielektrikler, ferroelektrikler ve yarı iletkenleri içerir. Bu kategori aynı zamanda eski Katı Hal Fiziği kategorisinin yanı sıra yoğunlaşmış akışkanlar üzerindeki kaynakları da içermektedir.
Araştırma Alanlarımız:
Ferromanyetik Rezonans (FMR), Manyetik Granuler Filmler, Sıvılarda Gıda Güvenliği, Time Domain-Nuclear Magnetic Rezonance (TD-NMR), Spin-spin relaxation times (T2), Spin-lattice relaxation times (T1), Mikrodalga Spektroskopi (MW) (Sıvıların Dielektrik sabitleri e1,e2) bu verilerin analizi ve ayrıca makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak [k-en yakın koşu (KNN), Random Forest (RF), Logistic Regresyon (LR) vd.] tehlikeli olan/olmayan sıvıların sınıflandırılması ve ayırt edilmesi hakkında çalışmalar yapılmaktadır
1-)Eray Emre ŞENTÜRK “Yemeklik Yağlarda Durulma Süreleri ve Makine Öğrenmesi Modelleri ile Tahmin Çalışmaları” Marmara Üniversitesi, Fen FAKÜLTESİ, (Başlangıç: Şubat 2022 -Bitiş: Haziran 2022.)
Özet:
Artan nüfus sonucu dünya çapında
artan talep bitkisel yağ fiyatlarının artmasına neden olmuştur. Bunun
sonucunda, yemeklik yağlar üzerinde birçok işlem yapılmaktadır ve günümüzde en
fazla hile yapılan ürünlerin başında zeytinyağı gelmektedir. Duyusal karakteristikler
ile ayırt edilemeyen ürünün içeriğini diğer yöntemlere göre basit, hızlı ve
yüksek verimli bir şekilde analiz edebildiği için gıda analizlerinde zaman
boyutlu Nükleer Manyetik Rezonans (TD-NMR) ve makine öğrenmesi modelleri
kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, lokal marketlerden alınan yemeklik
yağların ve Sigma-Aldrich firmasından elde edilen Etanol sıvısının spin-örgü
(T1) ve spin-spin (T2) durulma süreleri elde edilmiştir. Ayrıca, (T2)
spektralarından elde edilen veriler kullanılarak makine öğrenmesi modellerinden
(Random Forest Classifier (RFC) ve K-Nearest Neighbor (KNN)) alınan tahmin
sonuçlarıyla sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. İki ayrı kategoride bulunan
sıvı numuneleri (Yudum Ayçiçek Yağı ve Etanol) için RFC ve KNN modellerinde
%100 ‘lük doğruluk oranına sahip olduğu görülmüştür. Yudum Ayçiçek Yağı ve
Tariş Sızma Zeytinyağı (Güney Ege) numuneleri için ise RFC ve KNN modellerinde
sırasıyla %98 ve %97‘lik doğruluk oranı elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar,
TD- NMR yöntemi ve makine öğrenmesinin birlikte kullanılmasının başarısını
ortaya koymaktadır.
2-) Aysu SANAN, “Sütlerin
Sınıflandırılması ve Su-Süt karışımının Zaman Boyutlu NMR tekniği ile
incelenmesi”, Marmara Üniversitesi, Fen FAKÜLTESİ, (Başlangıç: Şubat 2023
-Bitiş: Haziran 2023.)
Özet:
Süt insanların doğduğu
anda belli bir süre tüketilebildikleri tek besin olduğu için ve daha sonra
yaşamları boyunca ihtiyaç duydukları vitamin ve mineralleri sütten
karşılayabildikleri için her dönem beslenmede yeri ön planda olmuştur.
İnsanların süte olan talebi,üreticilerin rekabet oranını ve hileye başvurma
oranını arttırmıştır.Üreticiler için en ucuz yollu ve en yaygın olan hile
yöntemi tağşişlemedir. Gıda tağşişi en yaygın gıda dolandırıcılıklarından
biridir. Düşük kaliteyi gizlemek veya daha fazla kar elde etmek için gıdalara
yabancı maddeler eklenerek yapılır. Gıdanın tağşiş edilmesi, tüketici güvenini
ve daha da önemlisi tüketicinin sağlığını etkileyeceği için doğrudan ekonomik
kaygıların ötesine geçer. Duyusal karakteristikler ile ayırt edilemeyen ürünün
içeriğini basit, hızlı ve yüksek verimli bir şekilde analiz edebildiği için
gıda analizlerinde zaman boyutlu Nükleer Manyetik Rezonans (TD-NMR) tekniği
kullanılmaya başlanmıştır.Bu çalışmada, lokal marketlerden alınan farklı yağ oranlarına
sahip sütlerin spin-örgü (T1) ve spin-spin (T2) durulma süreleri Bruker
Minispec mq-20 model TD-NMR cihazı kullanılarak ölçülmüştür. Elde edilen
sonuçlar, TD-NMR yönteminin ve sonuçların analiz edilmesinin başarısını ortaya
koymaktadır.
Özet:
Süt besin değeri açısından en
mükemmele yakın besin olarak belirlenmiştir. Özellikle gelişmekte olan
ülkelerde süt tüketimi yüksektir.Şu anda dünya nüfusunun büyük bir bölümü için
beslenmenin önemli bir parçasıdır. Artan talepler sonucunda, süt pazarındaki
rekabet artmış,bazı üreticiler hile yapmaya başlamıştır.Bu hilelerden en
yaygını ise sütün tağşiş edilmesidir. Tağşişleme, belirli bir gıdanın
kalitesinin veya doğasının, tağşiş edici maddelerin eklenmesi veya çıkarılması
yoluyla azaltıldığı süreçtir. Duyusal karakteristikler ile birbirinden ayırt
edilmesi mümkün olmayan ürünlerin içeriğini basit, hızlı ve yüksek verimli bir
şekilde analiz edebildiği için gıda analizlerinde Mikrodalga tekniği
kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, lokal marketlerden alınan farklı yağ
oranlarına sahip sütlerin ?1 ve ?2 değerleri Agilent E8364B PNA serisi vektör
ağ analizatörü ve VNA Agilent 85070E Dielektrik kiti kullanılarak ölçülmüştür.
Elde edilen sonuçlar, Mikrodalga yönteminin ve sonuçların analiz edilmesinin
başarısını ortaya koymaktadır.
4-) Elif TOY, “Bazı Sıvı
Kimyasallarda Durulma Süreleri ve Makine Öğrenmesi Modelleri ile Tahmin
Çalışmaları”, Marmara Üniversitesi, Fen FAKÜLTESİ, (Başlangıç: Şubat 2024
-Bitiş: Haziran 2024.)
Özet:
Sıvı kimyasalların
kullanılmasıyla elde edilen güvenli ve güvenli olmayan sıvılar ya da yasadışı
sıvı malzemeler günümüzün en önemli problemlerinden birisidir. Duyusal
karakteristikler ile ayırt edilemeyen ürünün içeriğini basit, hızlı ve yüksek
verimli bir şekilde analiz edebildiği için sıvı analizlerinde zaman boyutlu
Nükleer Manyetik Rezonans (TD-NMR) tekniği kullanılmaya başlanmıştır. Bu
çalışmada; lokal marketten alınan yemeklik Komili Riviera Zeytinyağı, Di-Su,
Sigma-Aldrich firmasından elde edilen (%99) saflıktaki Aseton, Etanol, Metanol,
İsopropanol sıvılarının spin-spin (T2) durulma süreleri ölçülmüştür. Ayrıca,
T2- spektralarından elde edilen veriler kullanılarak makine öğrenmesi
modellerinden K-Nearest Neighbor (KNN), Random Forest Classifier (RFC) ve
Logistic Regresyon (LR) alınan tahmin sonuçlarıyla sınıflandırma çalışmaları
yapılmıştır. Farklı kategoride bulunan aseton ve yemeklik Komili Riviera
Zeytinyağı için makine öğrenme modellerinde (RFC, KNN ve LR) %100 ‘lük doğruluk
oranına sahip olduğu görülmüştür. T2 değerleri birbirine yakın olan Di-Su ve
metanol sıvıları için ise RFC, KNN ve LR modellerinde sırasıyla %99, %78 ve
%86‘lik doğruluk oranı elde edilmiştir. 5’li sıvı numuneleri (Aseton, Etanol,
Metanol, İsopropanol, Di-Su ) içinde RFC, KNN ve LR modellerinde sırasıyla %93,
%52 ve %36’lik doğruluk oranı elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, TD- NMR
yöntemi ve makine öğrenmesinin birlikte kullanılmasının başarısını ortaya
koymaktadır.
Özet:
Zaman boyutlu nükleer manyetik
rezonans (TD-NMR), spin örgü (T1) ve spin-spin (T2) durulma zamanları ölçümleri
sayesinde çeşitli sıvı kimyasalların ve bunların karışımlarının moleküler
dinamiği konusunda bilgiler vermesinden dolayı önemli bir tekniktir. Bu
çalışmada bazı sıvı kimyasalların, durulma sürelerini ölçmek için iki farklı
proton NMR cihazı kullanılmıştır: Bruker Minispec mq-20 zaman boyutlu NMR ve
yüksek çözünürlüklü 42MHz’lik Magritek Spinsolve NMR. Her iki cihaz tarafından
elde edilen spin örgü (T1) ve spin-spin (T2) değerlerinin birbiriyle aynı
eğilimde olduğu açıkça görülmüştür. Yüksek çözünürlüklü Magritek Spinsolve NMR
cihazının manyetik alan gradyanı (inhomogenite) değerinin Bruker Minispec
cihazından daha iyi olduğu ve bunun sonucu olarak da daha uzun T1 ve T2 durulma
süresine sahip olduğu elde edilmiştir.
6-) Beyzanur EROl, “Bazı Sıvı
Kimyasallarda ve Gıdalarda Durulma Sürelerinin Sıcaklığa Bağlılığı”, Marmara
Üniversitesi, Fen FAKÜLTESİ, (Başlangıç: Şubat 2024 -Bitiş: Haziran 2024.)
Özet:
Bazı sıvı kimyasal ve gıdaların
spin-o¨rgu¨ (boyuna, T1), spin-spin (enine, T2) durulma süreleri 15 ile 70 °C
sıcaklık aralığında zaman boyutlu nükleer manyetik rezonans (TD-NMR) cihazı
kullanılarak elde edilmiştir. Ölçüm sonuçlarında T1 değerinin, T2 değerinden
daha uzun olduğu ve ayrıca her bir kimyasal ve gıda grubu için T1 ve T2
değerlerinin sıcaklığın artmasıyla birlikte arttığı görülmüştür. Bu çalışmada;
sıcaklığın viskozite, T1 ve T2 durulma sürelerine olan etkisi araştırılmış
ve sonuç olarak sıcaklığın artmasıyla birlikte sıvı kimyasal ve gıdaların
viskozite değerlerini nasıl azalttığı ve buna karşılık T1 ve T2 durulma
sürelerini nasıl artırdığı detaylı bir şekilde açıklanmıştır
7-) Ahmet Talha Demir, “Pamuk
Yağı-Motorin ve Karışımlarının Durulma Sürelerinin Zaman Boyutlu Nükleer
Manyetik Rezonans Tekniği ile İncelenmesi”, Marmara Üniversitesi, Fen
FAKÜLTESİ, (Başlangıç: Şubat 2025 -Bitiş: Haziran 2025.)
Bu çalışmada, pamuk yağı, dizel yakıtı 25°C–60°C sıcaklık aralığında ve bu
iki sıvının farklı oranlardaki karışımlarının spin-örgü (boyuna, T₁) ve
spin-spin (enine, T₂) durulma süreleri, 25°C sıcaklık değerinde zaman boyutlu
nükleer manyetik rezonans (TD-NMR) yöntemiyle belirlenmiştir. Elde edilen
veriler, T₁ ve T₂ sürelerinin birbirinden farklı olduğunu, motorin yakıtının
durulma sürelerinin pamuk yağına kıyasla daha uzun olduğunu ve her bir
karışımın kendine özgü durulma süresine sahip olduğunu göstermiştir. T₁
sürelerinin daima T₂ sürelerinden uzun olduğu ve her iki sürenin de sıcaklık
arttıkça yükseldiği gözlemlenmiştir. Ayrıca sıcaklık artışıyla birlikte pamuk
yağı ve motorinin viskozitesinin azaldığı, buna karşılık durulma sürelerinin
arttığı tespit edilmiştir. Karışımlarda pamuk yağı oranı arttıkça, karışımın
viskozitesi yükselmiş ve buna bağlı olarak durulma sürelerinde bir azalma
meydana gelmiştir. Bu durum, durulma süreleri ile viskozite arasında ters
orantılı bir ilişki olduğunu doğrulamaktadır. Pamuk yağının dizel yakıta
kıyasla daha yüksek viskoziteye sahip olması nedeniyle, artan pamuk yağı
konsantrasyonu durulma sürelerini kısaltmıştır. Durulma sürelerindeki
sistematik azalma, karışımın viskozitesindeki artışı yansıtmaktadır.
Sonuç olarak, TD-NMR tekniği ile T₁ ve T₂ ölçümleri kullanılarak belirli
sıcaklıklarda biyoyakıt karışımlarındaki yağ/yakıt oranlarının doğru şekilde
belirlenebileceği ve motorlu taşıtlarda kullanılan biyoyakıtların özelliklerini
izlemek için etkili, güvenilir ve ekonomik bir yöntem olduğu ortaya
konmaktadır.