DÜNYA'NIN MANYETİK ALANINDA NÜKLEER MANYETİK REZONANS (EF-NMR) SPEKTROMETRESİ ÖLÇÜM VERİLERİNİN SİNYAL İŞLEME VE MAKİNE ÖĞRENME TEKNİKLERİ KULLANILARAK ANALİZİ İLE MADDE TAYİNİ VE TESPİTİ
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Metin Şimşek
Danışman: Cengiz Okay
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Modern dünyada insanların güvenliği ve emniyeti için tehlikeli, patlayıcı ve yasadışı kimyasal maddelerin tespiti ve bu tehlikeli maddeleri birbirinden ayırt edebilmek son derece önemlidir. Tehlikeli sıvı ve patlayıcı kimyasal maddelerin tespiti için geri saçılım X-ışını, termal nötron analizi (TNA), iyon mobilite spektrometrisi (IMS) ve gaz kromatografisi (GC), Nükleer manyetik rezonans (NMR) gibi çok çeşitli teknikler bulunmaktadır. Bu teknikler arasında yer alan Nükleer Manyetik Rezonans (NMR), sıvı ve katıların mikroskobik boyutlarda belirlenmesini ve analiz edilmesini sağlayan invazif olmayan (kutu/şişe açmadan) bir yöntemdir. Bu nedenle malzemelerin kimyasal yapılarının belirlenmesinde ve tıbbi görüntülemede kullanılmaktadır. Ayrıca tıp, güvenlik uygulamaları, tarım ve gıda endüstrisi vb. alanlardaki kalite kontrol süreçlerinde çok verimli sonuçlar alınabilmektedir. NMR tekniğinin bir alt çeşidi olan Dünya'nın Manyetik Alanında Nükleer Manyetik Rezonans (EF-NMR) tekniği uygulama alanı açısından önemli bir yer teşkil etmektedir. Her ne kadar süper güçlü manyetik alan kullanılarak yapılan ölçümler kadar hassas ölçümleme yapılamasa bile, maliyet açısında etkin bir çözüm sağlaması ve dünyanın manyetik alanının kusursuz derecede homojen bir yapı sağlaması bu dezavantajları büyük ölçüde telafi etmektedir. Hem tehlikeli hem de iyi huylu sıvıların benzer veri setlerine sahip olması nedeniyle, numuneleri doğrudan ölçüm verilerinden ayırt etmek oldukça zordur. Ancak gelişen teknoloji ile birlikte birçok alanda makine öğrenimi teknikleri kullanılmaktadır. Makine öğrenmesi başlığı altında sınıflandırma, regresyon, anomali tespiti, kümeleme, boyutsal indirgeme gibi farklı uygulamalar bulunmakta ve bu uygulamalar altında birçok farklı algoritma kullanılmaktadır. Bu tekniklerden biri olan ve en çok kullanılan sınıflandırma, etiketi bilinmeyen yeni bir gözlemin hangi sınıfa ait olduğunu, etiketi bilinen verilerden oluşan bir veri seti kullanarak belirlemek için kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında; Dünyanın manyetik alanında nükleer manyetik rezonans (EF-NMR) spektroskopisi tekniği ile tehlikeli sıvı ve kimyasal maddelerden elde edilmiş NMR spektrumlarına ait veriler, kimyasalların birbirinden kolay ve hızlı bir şekilde ayırt edilmesi ve sınıflandırılması için makine öğrenmesi modellerinden Rastgele Orman Sınıflandırma (RFC), k-En Yakın Komşu (kNN) ve Lojistik Regresyon (LR) kullanılacaktır.