Adsorbsiyon Uygulaması İçin Makine Öğrenmesi Destekli Web Tabanlı Yazılım Geliştirilerek Crystal Violet Boyası Giderimde Test Edilmesi

Authors : Alper Solmaz, Efdal Kaya, Talip Turna, Zeynel Abidin Sarı, İbrahim Uyanık, Mesut Karta, Ayşegül Yücel
Pages : 1-19
View : 79 | Download : 49
Publication Date : 2025-04-30
Article Type : Research Paper
Abstract :Bu çalışmada R programlama dili içerisinde yer alan kütüphaneler kullanılarak makine öğrenmesi temelli bir web tabanlı yazılım geliştirilmiştir. Yazılım makine öğrenmesi algoritmalarından lineer regresyon analizine olanak tanırken aynı zamanda adsorbsiyon uygulamalarında sıklıkla kullanılan Pseudo first order ve Pseudo second order kinetik modelleri ile Freundlich, Langmuir ve Temkin izoterm modellerinin kullanımına izin vermektedir. Geliştirilen yazılımın ilk versiyonu olan Adsorb 1.0 içerisinde yazılımın testi için aktif karbon (AC) ile Crystal Violet (CV) boyasının sulu çözeltisinin kesikli adsorbsiyon testlerinin sonuçları kullanılmıştır. Ayrıca scanning electron microscope (SEM) ve energy dispersive X-ray (EDX) ve fourier dönüşümlü kızılötesi (FTIR) analizleri yapılarak adsorbsiyon prosesi desteklenmiştir. Kesikli adsorbsiyon testlerinde başlangıç pH’ının (2-10) başlangıç boya derişiminin (5,0-1000 mg/L), değişken adsorbent miktarının (12,5-2000 mg), temas süresinin (0-60 dk) ve sıcaklığın (25, 35 ve 45 0C) etkisi araştırılmıştır. Geliştirilen yazılımdan elde edilen sonuçlara göre AC üzerine CV boyasının gideriminde en uygun kinetik ve izoterm modeller sırasıyla Pseudo second order (R2:1) ve Langmuir olduğu tespit edilmiş, ayrıca birim AC başına giderilen CV boyası miktarı ise 223,73mgCV/gAC olarak hesaplanmıştır. Geliştirilen yazılım MS-Excel’deki karmaşık formüllerle yapılan hesapların ve birbirine bağlı köprüler arasındaki olası hataların ortadan kaldırılmasına sağlamıştır. Adsorb 1.0 yazılımına “https://iste.shinyapps.io/Adsorb/” adresinden üzerinden erişilebilmektedir.
Keywords : Adsorbsiyon, Makine öğrenmesi, Yazılım, Aktif karbon, Crystal Violet

ORIGINAL ARTICLE URL