Aksaray University Journal of Science and Engineering, 2020
The object of this study is modeling the effect of the interaction of Na, Ca and Mg ions on the
e... more The object of this study is modeling the effect of the interaction of Na, Ca and Mg ions on the ethanol fermentation process by using Artificial Neural Network (ANN). The obtained model results were compared with the optimised results by The Response Surface Method (RSM) and the experimental laboratory data obtained before. Model success criteria was measured via the parameters of Mean Squared Error (MSE) and the correlation coefficient (R). ANN model input variables were the concentration of ions Na, Ca and Mg (Ca: 69-2961 g/L, Na: 209-3621 g/L, Mg: 4-253 g/L) and output was percent ethanol yield. ANN training was done with the Levenberg–Marquardt feed forward algorithm and the data was categorised as 75% training, 15% validation and 15% testing. The maximum epoch value was determined as 14 iterations. R 2 values of the system were determined as 99% for education, 99% for validation and 99% for the whole biosorption system. MSE value was 0.0004 for education, 0.00381 for validation and 0.0285 for testing. Different activation functions such as logsig, tansig, purelin and different transfer training algorithm such as trainrp, trainbfg, trainlm and others were tried, tansig and trainlm gave the best results with higher R2 value.
ranian Journal of Chemistry and Chemical Engineering, 2020
In this study, Remazol Yellow (RR) removal was investigated by Saccharomyces cerevisiae immobiliz... more In this study, Remazol Yellow (RR) removal was investigated by Saccharomyces cerevisiae immobilized on pumice stone. For the immobilization process, a new technic was used and immobilization matrix HCl pretreated pumice stone was added to the growth medium of microorganism. pH, initial biosorbent (Co), and dye concentration (Cb) effect on biosorption were optimized through the Response Surface Methodology (RSM) and the second-order quadratic model was used to describe the effects of parameters successfully. At optimum conditions pH 3, Cb 2.5 g/L, C0 400 ppm maximum dye removal was 99%, and 140 mg/g capacity was cached. When pumice stone, HCl treated pumice stone and Saccharomyces cerevisiae were used in biosorption experiments directly 44%, 69%, 75% dye removal was obtained respectively. 0.5 M NaOH (pH 13.69) and water (pH 8) were chosen as a desorption agent for the immobilized biosorbent. Desorption efficiency was found 21% with 0.5 M NaOH and 1.5% with water (pH 8). The characterization studies were performed by using Scanning Electron Microscope (SEM) and Fourier Transformer InfraRed (FT-IR) spectroscopy. The results indicate that immobilized biosorbent is a promising alternative for the biosorption of Remazol Yellow (RR) from aqueous solutions.
Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 2019
Bu çalışmada kesikli sistemde S. cerevisiae ile Remazol Sarı (RR) giderimine Yapay Sinir Ağı (YSA... more Bu çalışmada kesikli sistemde S. cerevisiae ile Remazol Sarı (RR) giderimine Yapay Sinir Ağı (YSA) yaklaşımı uygulanmıştır. Bu kapsamda yapay sinir ağı için sistem girdi verisi olarak pH, başlangıç boya konsantrasyonu ve başlangıç biyosorbent konsantrasyonu tanımlanırken çıktı katmanında % boya giderim değeri tahmin edilmiştir. Yapay sinir ağı (YSA) eğitimi Levenberg–Marquardt ileri besleme algoritması ile yapılmış olup deneysel veriler %60 eğitim, %20 validasyon ve %20 test olarak bölünmüştür. Maksimum devir (epoch) değeri 12000 iterasyon olarak belirlenmiştir. Sisteme ait R2 değerleri eğitim için %98, validasyon için %96 ve tüm biyosorpsiyon sistemi için %98 olarak belirlenmiştir. Çalışmanın devamında biyosorpsiyon sistemi modellenmesi kapsamında sistem değişkenleri olan pH, başlangıç boya ve biyosorbent konsantrasyonları ile sıcaklık için ayrı ayrı modelleme çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda deneysel ve model tahmini % giderim değerleri karşılaştırıldığında, YSA ile sistemin iyi bir şekilde modellendiği ve modelin iyi bir tahmin yeteneğine sahip olduğu görülmüştür.
Kabul: 09.03.2016
DOI:
Bu çalışmada Remazol Sarı (RR) tekstil boyasının giderimi ısıl işlem... more Kabul: 09.03.2016
DOI: Bu çalışmada Remazol Sarı (RR) tekstil boyasının giderimi ısıl işlemle ölü forma getirilmiş Saccharomyces cerevisiae ile kesikli sistemde pH, sıcaklık, başlangıç boya ve biyosorbent konsantrasyonu gibi çeşitli parametrelere bağlı olarak incelenmiştir. pH=2; C0= 400 ppm; Cb= 2 g/L; T=25°C; karıştırma hızı=140 rpm koşullarında maksimum %88 giderim ve 163 mg/g biyosorpsiyon kapasitesine ulaşılmıştır. Biyosorbente EtOH ve NaCl ile ön işlem yapılarak biyosorpsiyon deneyleri gerçekleştirilmiş ve ön işlemin biyosorpsiyon performansı üzerinde olumlu bir etkisi gözlenmemiştir. Desorpsiyon çalışmaları sonucunda 0,5 M NaOH ile %36,5 ve pH değeri 8’e ayarlı su ile %1,5 desorpsiyon verimine ulaşılmıştır. Elde edilen deneysel veriler Langmuir, Freundlich, Temkin ve Harkins-Jura izoterm modellerine uygulanarak sistemi en iyi Langmuir izoterm modelinin tanımladığı belirlenmiştir. Biyosorpsiyon kinetiği ise ikinci derece kinetik model ile uyumludur. Biyosorpsiyon prosesine ait termodinamik parametreler ΔH=25,3 kj/mol ve ΔS=52 j/molK olarak bulunurken biyosorpsiyon prosesinin endotermik olduğu belirlenmiştir. Karakterizasyon çalışmaları kapsamında Saccharomyces cerevisiae için biyosorpsiyon öncesi ve sonrası FTIR ve SEM analizi yapılarak biyosorpsiyon mekanizmasındaki fonksiyonel gruplar incelenmiş ve biyosorpsiyon sonrası oluşan yapısal değişikliklerin varlığı görülmüştür. 10
Risk management Modelling Fuzzy logic Waste water treatment plant In this study, occupational saf... more Risk management Modelling Fuzzy logic Waste water treatment plant In this study, occupational safety risk assessment has been performed for Ankara Chamber of Industry 2nd and 3rd Organized Industrial Zone (OIZ) Regional Directorate-Environmental Waste Water Treatment Plant (WWTP) by fuzzy logic method. In the literature, there are lots of risk assessment methodologies. These methods for the risk level do not give accurate results in systems such as WWTPs with a lot of complexity and variability. Also, these methods include strict lines and are not reflecting the practical issues of the real-world applications. For this reason, these methods are to be adopted by the use of fuzzy logic. Fuzzy Logic Risk Analysis Model which gives more realistic results compared to traditional methods based on probability. For fuzzy safety risk assessment firstly membership functions for input and output are created and values risk assessment input data is blurred then Fuzzy Risk Priority Number (FRPN) is determined in the Matlab 2013a software program. In this study a risk matrix merged with Fuzzy Logic model is developed to enhance the risk assessment process which is dealing with uncertainties that arise in each phase of the risk assessment process. RPN values were investigated and compared by 5x5 matrix and fuzzy logic method.
Aksaray University Journal of Science and Engineering, 2020
The object of this study is modeling the effect of the interaction of Na, Ca and Mg ions on the
e... more The object of this study is modeling the effect of the interaction of Na, Ca and Mg ions on the ethanol fermentation process by using Artificial Neural Network (ANN). The obtained model results were compared with the optimised results by The Response Surface Method (RSM) and the experimental laboratory data obtained before. Model success criteria was measured via the parameters of Mean Squared Error (MSE) and the correlation coefficient (R). ANN model input variables were the concentration of ions Na, Ca and Mg (Ca: 69-2961 g/L, Na: 209-3621 g/L, Mg: 4-253 g/L) and output was percent ethanol yield. ANN training was done with the Levenberg–Marquardt feed forward algorithm and the data was categorised as 75% training, 15% validation and 15% testing. The maximum epoch value was determined as 14 iterations. R 2 values of the system were determined as 99% for education, 99% for validation and 99% for the whole biosorption system. MSE value was 0.0004 for education, 0.00381 for validation and 0.0285 for testing. Different activation functions such as logsig, tansig, purelin and different transfer training algorithm such as trainrp, trainbfg, trainlm and others were tried, tansig and trainlm gave the best results with higher R2 value.
ranian Journal of Chemistry and Chemical Engineering, 2020
In this study, Remazol Yellow (RR) removal was investigated by Saccharomyces cerevisiae immobiliz... more In this study, Remazol Yellow (RR) removal was investigated by Saccharomyces cerevisiae immobilized on pumice stone. For the immobilization process, a new technic was used and immobilization matrix HCl pretreated pumice stone was added to the growth medium of microorganism. pH, initial biosorbent (Co), and dye concentration (Cb) effect on biosorption were optimized through the Response Surface Methodology (RSM) and the second-order quadratic model was used to describe the effects of parameters successfully. At optimum conditions pH 3, Cb 2.5 g/L, C0 400 ppm maximum dye removal was 99%, and 140 mg/g capacity was cached. When pumice stone, HCl treated pumice stone and Saccharomyces cerevisiae were used in biosorption experiments directly 44%, 69%, 75% dye removal was obtained respectively. 0.5 M NaOH (pH 13.69) and water (pH 8) were chosen as a desorption agent for the immobilized biosorbent. Desorption efficiency was found 21% with 0.5 M NaOH and 1.5% with water (pH 8). The characterization studies were performed by using Scanning Electron Microscope (SEM) and Fourier Transformer InfraRed (FT-IR) spectroscopy. The results indicate that immobilized biosorbent is a promising alternative for the biosorption of Remazol Yellow (RR) from aqueous solutions.
Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 2019
Bu çalışmada kesikli sistemde S. cerevisiae ile Remazol Sarı (RR) giderimine Yapay Sinir Ağı (YSA... more Bu çalışmada kesikli sistemde S. cerevisiae ile Remazol Sarı (RR) giderimine Yapay Sinir Ağı (YSA) yaklaşımı uygulanmıştır. Bu kapsamda yapay sinir ağı için sistem girdi verisi olarak pH, başlangıç boya konsantrasyonu ve başlangıç biyosorbent konsantrasyonu tanımlanırken çıktı katmanında % boya giderim değeri tahmin edilmiştir. Yapay sinir ağı (YSA) eğitimi Levenberg–Marquardt ileri besleme algoritması ile yapılmış olup deneysel veriler %60 eğitim, %20 validasyon ve %20 test olarak bölünmüştür. Maksimum devir (epoch) değeri 12000 iterasyon olarak belirlenmiştir. Sisteme ait R2 değerleri eğitim için %98, validasyon için %96 ve tüm biyosorpsiyon sistemi için %98 olarak belirlenmiştir. Çalışmanın devamında biyosorpsiyon sistemi modellenmesi kapsamında sistem değişkenleri olan pH, başlangıç boya ve biyosorbent konsantrasyonları ile sıcaklık için ayrı ayrı modelleme çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda deneysel ve model tahmini % giderim değerleri karşılaştırıldığında, YSA ile sistemin iyi bir şekilde modellendiği ve modelin iyi bir tahmin yeteneğine sahip olduğu görülmüştür.
Kabul: 09.03.2016
DOI:
Bu çalışmada Remazol Sarı (RR) tekstil boyasının giderimi ısıl işlem... more Kabul: 09.03.2016
DOI: Bu çalışmada Remazol Sarı (RR) tekstil boyasının giderimi ısıl işlemle ölü forma getirilmiş Saccharomyces cerevisiae ile kesikli sistemde pH, sıcaklık, başlangıç boya ve biyosorbent konsantrasyonu gibi çeşitli parametrelere bağlı olarak incelenmiştir. pH=2; C0= 400 ppm; Cb= 2 g/L; T=25°C; karıştırma hızı=140 rpm koşullarında maksimum %88 giderim ve 163 mg/g biyosorpsiyon kapasitesine ulaşılmıştır. Biyosorbente EtOH ve NaCl ile ön işlem yapılarak biyosorpsiyon deneyleri gerçekleştirilmiş ve ön işlemin biyosorpsiyon performansı üzerinde olumlu bir etkisi gözlenmemiştir. Desorpsiyon çalışmaları sonucunda 0,5 M NaOH ile %36,5 ve pH değeri 8’e ayarlı su ile %1,5 desorpsiyon verimine ulaşılmıştır. Elde edilen deneysel veriler Langmuir, Freundlich, Temkin ve Harkins-Jura izoterm modellerine uygulanarak sistemi en iyi Langmuir izoterm modelinin tanımladığı belirlenmiştir. Biyosorpsiyon kinetiği ise ikinci derece kinetik model ile uyumludur. Biyosorpsiyon prosesine ait termodinamik parametreler ΔH=25,3 kj/mol ve ΔS=52 j/molK olarak bulunurken biyosorpsiyon prosesinin endotermik olduğu belirlenmiştir. Karakterizasyon çalışmaları kapsamında Saccharomyces cerevisiae için biyosorpsiyon öncesi ve sonrası FTIR ve SEM analizi yapılarak biyosorpsiyon mekanizmasındaki fonksiyonel gruplar incelenmiş ve biyosorpsiyon sonrası oluşan yapısal değişikliklerin varlığı görülmüştür. 10
Risk management Modelling Fuzzy logic Waste water treatment plant In this study, occupational saf... more Risk management Modelling Fuzzy logic Waste water treatment plant In this study, occupational safety risk assessment has been performed for Ankara Chamber of Industry 2nd and 3rd Organized Industrial Zone (OIZ) Regional Directorate-Environmental Waste Water Treatment Plant (WWTP) by fuzzy logic method. In the literature, there are lots of risk assessment methodologies. These methods for the risk level do not give accurate results in systems such as WWTPs with a lot of complexity and variability. Also, these methods include strict lines and are not reflecting the practical issues of the real-world applications. For this reason, these methods are to be adopted by the use of fuzzy logic. Fuzzy Logic Risk Analysis Model which gives more realistic results compared to traditional methods based on probability. For fuzzy safety risk assessment firstly membership functions for input and output are created and values risk assessment input data is blurred then Fuzzy Risk Priority Number (FRPN) is determined in the Matlab 2013a software program. In this study a risk matrix merged with Fuzzy Logic model is developed to enhance the risk assessment process which is dealing with uncertainties that arise in each phase of the risk assessment process. RPN values were investigated and compared by 5x5 matrix and fuzzy logic method.
Uploads
papers by Fatma ERDEM
ethanol fermentation process by using Artificial Neural Network (ANN). The obtained model
results were compared with the optimised results by The Response Surface Method (RSM) and
the experimental laboratory data obtained before. Model success criteria was measured via the
parameters of Mean Squared Error (MSE) and the correlation coefficient (R). ANN model input
variables were the concentration of ions Na, Ca and Mg (Ca: 69-2961 g/L, Na: 209-3621 g/L,
Mg: 4-253 g/L) and output was percent ethanol yield. ANN training was done with the
Levenberg–Marquardt feed forward algorithm and the data was categorised as 75% training,
15% validation and 15% testing. The maximum epoch value was determined as 14 iterations.
R
2
values of the system were determined as 99% for education, 99% for validation and 99% for
the whole biosorption system. MSE value was 0.0004 for education, 0.00381 for validation and
0.0285 for testing. Different activation functions such as logsig, tansig, purelin and different
transfer training algorithm such as trainrp, trainbfg, trainlm and others were tried, tansig and
trainlm gave the best results with higher R2
value.
DOI:
Bu çalışmada Remazol Sarı (RR) tekstil boyasının giderimi ısıl işlemle ölü forma getirilmiş Saccharomyces cerevisiae ile kesikli sistemde pH, sıcaklık, başlangıç boya ve biyosorbent konsantrasyonu gibi çeşitli parametrelere bağlı olarak incelenmiştir. pH=2; C0= 400 ppm; Cb= 2 g/L; T=25°C; karıştırma hızı=140 rpm koşullarında maksimum %88 giderim ve 163 mg/g biyosorpsiyon kapasitesine ulaşılmıştır. Biyosorbente EtOH ve NaCl ile ön işlem yapılarak biyosorpsiyon deneyleri gerçekleştirilmiş ve ön işlemin biyosorpsiyon performansı üzerinde olumlu bir etkisi gözlenmemiştir. Desorpsiyon çalışmaları sonucunda 0,5 M NaOH ile %36,5 ve pH değeri 8’e ayarlı su ile %1,5 desorpsiyon verimine ulaşılmıştır. Elde edilen deneysel veriler Langmuir, Freundlich, Temkin ve Harkins-Jura izoterm modellerine uygulanarak sistemi en iyi Langmuir izoterm modelinin tanımladığı belirlenmiştir. Biyosorpsiyon kinetiği ise ikinci derece kinetik model ile uyumludur. Biyosorpsiyon prosesine ait termodinamik parametreler ΔH=25,3 kj/mol ve ΔS=52 j/molK olarak bulunurken biyosorpsiyon prosesinin endotermik olduğu belirlenmiştir. Karakterizasyon çalışmaları kapsamında Saccharomyces cerevisiae için biyosorpsiyon öncesi ve sonrası FTIR ve SEM analizi yapılarak biyosorpsiyon mekanizmasındaki fonksiyonel gruplar incelenmiş ve biyosorpsiyon sonrası oluşan yapısal değişikliklerin varlığı görülmüştür.
10
Drafts by Fatma ERDEM
ethanol fermentation process by using Artificial Neural Network (ANN). The obtained model
results were compared with the optimised results by The Response Surface Method (RSM) and
the experimental laboratory data obtained before. Model success criteria was measured via the
parameters of Mean Squared Error (MSE) and the correlation coefficient (R). ANN model input
variables were the concentration of ions Na, Ca and Mg (Ca: 69-2961 g/L, Na: 209-3621 g/L,
Mg: 4-253 g/L) and output was percent ethanol yield. ANN training was done with the
Levenberg–Marquardt feed forward algorithm and the data was categorised as 75% training,
15% validation and 15% testing. The maximum epoch value was determined as 14 iterations.
R
2
values of the system were determined as 99% for education, 99% for validation and 99% for
the whole biosorption system. MSE value was 0.0004 for education, 0.00381 for validation and
0.0285 for testing. Different activation functions such as logsig, tansig, purelin and different
transfer training algorithm such as trainrp, trainbfg, trainlm and others were tried, tansig and
trainlm gave the best results with higher R2
value.
DOI:
Bu çalışmada Remazol Sarı (RR) tekstil boyasının giderimi ısıl işlemle ölü forma getirilmiş Saccharomyces cerevisiae ile kesikli sistemde pH, sıcaklık, başlangıç boya ve biyosorbent konsantrasyonu gibi çeşitli parametrelere bağlı olarak incelenmiştir. pH=2; C0= 400 ppm; Cb= 2 g/L; T=25°C; karıştırma hızı=140 rpm koşullarında maksimum %88 giderim ve 163 mg/g biyosorpsiyon kapasitesine ulaşılmıştır. Biyosorbente EtOH ve NaCl ile ön işlem yapılarak biyosorpsiyon deneyleri gerçekleştirilmiş ve ön işlemin biyosorpsiyon performansı üzerinde olumlu bir etkisi gözlenmemiştir. Desorpsiyon çalışmaları sonucunda 0,5 M NaOH ile %36,5 ve pH değeri 8’e ayarlı su ile %1,5 desorpsiyon verimine ulaşılmıştır. Elde edilen deneysel veriler Langmuir, Freundlich, Temkin ve Harkins-Jura izoterm modellerine uygulanarak sistemi en iyi Langmuir izoterm modelinin tanımladığı belirlenmiştir. Biyosorpsiyon kinetiği ise ikinci derece kinetik model ile uyumludur. Biyosorpsiyon prosesine ait termodinamik parametreler ΔH=25,3 kj/mol ve ΔS=52 j/molK olarak bulunurken biyosorpsiyon prosesinin endotermik olduğu belirlenmiştir. Karakterizasyon çalışmaları kapsamında Saccharomyces cerevisiae için biyosorpsiyon öncesi ve sonrası FTIR ve SEM analizi yapılarak biyosorpsiyon mekanizmasındaki fonksiyonel gruplar incelenmiş ve biyosorpsiyon sonrası oluşan yapısal değişikliklerin varlığı görülmüştür.
10