Yıl 2019, Cilt 24 , Sayı 2, Sayfalar 289 - 298 2019-08-30

S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI

Fatma ERDEM [1]


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. 

Biyosorpsiyon, Yapay Sinir Ağı, Modelleme, Remazol Sarı (RR), S.cerevisiae
  • 1. Abdurrahman, F.B., Akter, M., Abedin, Z. (2013) Dyes Removal From Textile Wastewater Using Orange Peels, International Journal of Scientific & Technology Research, 2-9.
  • 2. Amouei A., Amooey A.A., Asgharzadeh F. (2013) A study of cadmium removal from aqueous solutions by sunflower powders and its modeling using artificial neural network, Iranian Journal of Health Sciences., 1(3): 28-34. doi: 10.18869/acadpub.jhs.1.3.28
  • 3. Argun, Y.A., Karacalı A., Çalışır U., Kılınç, N., İrak H. (2017) Biosorption method and biosorbents for dye removal from industrial wastewater: A Review, International Journal of Advanced Research, 5(8), 707-714. doi: 10.21474/IJAR01/5110
  • 4. Arı A., Berberler M.E. (2017) Yapay Sinir Ağları ile Tahmin ve Sınıflandırma Problemlerinin Çözümü İçin Arayüz Tasarımı, Acta Infologica, 1(2).
  • 5. Asgher, M. (2012) Biosorption of Reactive Dyes: A Review, Water, Air, & Soil Pollution, 223(5), 2417–2435. doi: 10.1007/s11270-011-1034-z
  • 6. Aslay F., Özen Ü. (2013) Meteorolojik Parametreler Kullanılarak Yapay Sinir Ağları ile Toprak Sıcaklığının Tahmini, Politeknik Dergisi, 16(4), 139-145. doi: 10.2339/2013.16.4, 139-145
  • 7. Ataseven B. (2013) Yapay Sinir Ağları ile Öngörü Modellemesi, Öneri Dergisi, 10(39), 101-105.
  • 8. Bingöl D., Kılıç E., Hercan M. (2016) Bakır biyosorpsiyon işlemine Yapay Sinir Ağı (ANN) yaklaşımı, Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Üniversitesi Dergisi, 20(3), 433-440. doi: 10.16984/saufenbilder.25723.
  • 9. Chu K.H. (2003) Prediction of two-metal biosorption equilibria using a neural network, The European Journal of Mineral Processing and Environmental Protection, 3(1), 119-127.
  • 10. Çavuşlu M.A., Becerikli Y., Karakuzu C. (2012) Levenberg-Marquardt Algoritması ile YSA Eğitiminin Donanımsal Gerçeklenmesi, Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 5(1).
  • 11. Çoruh S., Kılıç E., Geyikci F. (2014) Prediction of adsorption efficiency for the removal malachite green and acid blue 161 dyes by waste marble dust using ANN, Global Nest Journal, 16(4):676-689. doi: 10.30955/gnj.001366
  • 12. Dalkılınç, M. (2015). Düşük Maliyetli Biyosorbent ile Sabit Yataklı Kolonda Reaktif Mavi 21 ve Reaktif Kırmızı 250 Biyar Maddelerinin Giderimi ve Atılım Eğrilerinin Modellenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Erzurum.
  • 13. Donut N., Cavas L. (2017) Artificial Neural Network Modeling of Tetracycline Biosorption by Pre-treated Posidonia oceanica, Turkish Journal of Fisheries and Aquatic Sciences 17, 1317-1333. doi: 10.4194/1303-2712-v17_6_50
  • 14. Erdem F., Tosun A., Ergun M. (2016) S. cerevisiae ile Remazol Sarı (RR) boyasının kesikli sistemde biyosorpsiyonu, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 31(4), 971-978. doi: 10.17341/gazimmfd.278452
  • 15. Faisal A., Nassir Z.S. (2016) Modelling the removal of Cadmium ions from aqueous solutions onto olive pips using neural network technique, Al-Khwarizmi Engineering Journal, 12(3), 1-9. doi: 10.1016/j.procbio.2004.11.007
  • 16. Fiona N.(2001) Neural Networks algorithms and applications, Neil’s Brock Business College.
  • 17. Garza-González M.T., Alcalá-Rodríguez M.M., Pérez-Elizond R., Cerino-Córdova F.J. Garcia-Reyes R.B., Loredo-Medrano J.A., Soto-Regalado, E. (2011) Artificial neural network for predicting biosorption of methylene blue by Spirulina sp., Water scence and technology, 75(5), 977-983. doi: 10.2166/wst.2011.279
  • 18. Karaman Ş. Deniz F. (2014) Pinus brutia Ten. (Kızılçam) Kozalak ve Yaprak Biyomasının Boya Biyosorpsiyon/Desorpsiyon Potansiyeli, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi, 17(3), 19-25. doi: 10.18016/ksujns.19406
  • 19. Kardam A. Raj K.R., Arora J.K., Srivastava S. (2014) Simulation and Optimization of Artificial Neural Network Modeling for Prediction of Sorption Efficiency of Nanocellulose Fibers for Removal of Cd (II) Ions from Aqueous System, Engineering and Physical Sciences, 11(6): 497‐508. doi: 10.2004/wjst.v11i6.625
  • 20. Krose B., Smagt P. (1998) An introduction to Neural Networks, 8. Baskı, Amsterdam.
  • 21. Nasrullaha A., Bhata A.H., Isab M.H., Danishc M., Naeemd A., Muhammade N., Khanb T. (2017) Efficient removal of methylene blue dye using mangosteen peel waste: kinetics, isotherms and artificial neural network (ANN) modeling, Desalination and Water Treatment, 86, 191-202. doi: 10.5004/dwt.2017.21295
  • 22. Özdemir H. (2013) Yapay Sinir Ağları ve Dokuma Teknolojisinde Kullanımı, Tekstil Teknolojileri Elektronik Dergisi, 7(1), 51-68.
  • 23. Saibaba K.V.N., King P. (2012) Application of artificial neural networks and response surface methodology for dye removal using a novel adsorbent chemical technology. Chemical Technology: An Indian Journal, 7(1), 9-15. doi: 10.1177/0263617416675625
  • 24. Yaseen D. A. , Scholz M. (2019) Textile dye wastewater characteristics and constituents of synthetic effluents: a critical review, International Journal of Environmental Science and Technology, 16(2), 1193–1226. doi: 10.1007/s13762-018-2130-z
  • 25. Yu L., Wang S. Keung Lai K. (2007) Basic Learning Principles of Artificial Neural Networks. In: Foreign-Exchange-Rate Forecasting With Artificial Neural Networks. International Series in Operations Research & Management Science, 107, Springer, Boston. doi: 10.1007/978-0-387-71720-3.
Birincil Dil tr
Konular Mühendislik
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Yazar: Fatma ERDEM (Sorumlu Yazar)
Kurum: Türkiye İlaç ve Tıbbi Cihaz Kurumu
Ülke: Turkey


Tarihler

Başvuru Tarihi : 18 Eylül 2018
Kabul Tarihi : 24 Mayıs 2019
Yayımlanma Tarihi : 30 Ağustos 2019

Bibtex @araştırma makalesi { uumfd461122, journal = {Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering}, issn = {2148-4147}, eissn = {2148-4155}, address = {}, publisher = {Bursa Uludağ Üniversitesi}, year = {2019}, volume = {24}, pages = {289 - 298}, doi = {10.17482/uumfd.461122}, title = {S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI}, key = {cite}, author = {ERDEM, Fatma} }
APA ERDEM, F . (2019). S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI. Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering , 24 (2) , 289-298 . DOI: 10.17482/uumfd.461122
MLA ERDEM, F . "S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI". Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering 24 (2019 ): 289-298 <https://dergipark.org.tr/tr/pub/uumfd/issue/45830/461122>
Chicago ERDEM, F . "S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI". Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering 24 (2019 ): 289-298
RIS TY - JOUR T1 - S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI AU - Fatma ERDEM Y1 - 2019 PY - 2019 N1 - doi: 10.17482/uumfd.461122 DO - 10.17482/uumfd.461122 T2 - Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering JF - Journal JO - JOR SP - 289 EP - 298 VL - 24 IS - 2 SN - 2148-4147-2148-4155 M3 - doi: 10.17482/uumfd.461122 UR - https://doi.org/10.17482/uumfd.461122 Y2 - 2019 ER -
EndNote %0 Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI %A Fatma ERDEM %T S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI %D 2019 %J Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering %P 2148-4147-2148-4155 %V 24 %N 2 %R doi: 10.17482/uumfd.461122 %U 10.17482/uumfd.461122
ISNAD ERDEM, Fatma . "S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI". Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering 24 / 2 (Ağustos 2019): 289-298 . https://doi.org/10.17482/uumfd.461122
AMA ERDEM F . S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI. JFE. 2019; 24(2): 289-298.
Vancouver ERDEM F . S. cerevisiae ile REMAZOL SARI (RR) GİDERİMİNE YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YAKLAŞIMI. Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering. 2019; 24(2): 298-289.