Proceeding B ook of 2nd Int ernational
Conference on Con temporary
Academic Re search IC CAR 2023
November 4- 5, 2023: Ko nya, Turkey
AS -PROCEEDINGS
Year: 2023
Volume: 1
No:2
IS BN: 978 - 625 -6530- 69 -0
2ND IN TERNATIO NAL CONFERE NCE ON CONTE MPORARY A CADEMIC RES EARCH I CCAR 2023
NOVEMBER 4 -5, 2023, KONYA, TURKEY https://as-proceeding.com/index. php/ic car
PROCEEDING BOOK OF
2ND INTERNATIONAL
CONFERENCE ON
CONTEMPORARY
ACADEMIC RESEARCH
ICCAR 2023
PROCEEDIN G BOOK OF 2ND IC CAR 2023:
4 – 5 November 2023
Konya , Turkey
Publication dat e: 13 . 11 .2023
Publisher : All Science s Acad emy
All Sciences Aca demy
https://www.all sciencesacade my. com/ , https://as-pro ceeding.co m/index.php/ic car
2nd International Con ference on Contem porary Academic Research ICCAR 2023 : edited by All Scie nces Academ y.
ISBN: 978 - 625 -6530- 69 -0
2ND IN TERNATIO NAL CONFERE NCE ON CONTE MPORARY A CADEMIC RES EARCH I CCAR 2023
NOVEMBER 4 -5 , 2023, KONYA, TURKEY https://as-proceeding. com/index.php/ic car
I
As this is a se rial book published annually, it ha s ISBN . IS BN links to a series o f proceedin g based
on 2nd Interna tional Confer ence on Rece nt Academic Studies IC CAR 2023.
Please u se the following format to cite m ate rial from this book:
Author, A., A. & Author, B ., B. (2023). Tit tl e of P aper. AS -Proceed ings, 1( 2 ) , pp. xx- xx.
ISBN : 978-625-6530-69-0
Internationa l Conference W ebsite
https://as-pro ceeding .com/index.php /iccar
Publication of r ecord for individua l papers is online in the ASP Digital Library: as -proceeding.co m.
This web site i s used to distribute the articles i nto various databases. For citing online articles pleas e
use ISBN.
Copyright informa tion:
Authors retain copyrigh t an d grant the journal right of first publicat ion with the work simultaneous ly
licensed under a Creative Commons Attribu tion Licens e 4.0 ( CC BY 4.0) that allows others to share
the wor k with an acknowledgement of the work's authorsh ip and initial publicatio n in this journa l.
Authors are able to enter into separat e, additional contractual ar rangements for t he non -exclu sive
distribution of the j ournal's published ver sion of the w ork (e.g ., post it to an ins titutional repository or
publish it in a book ), with an acknowledgement of i ts initial publicat ion in th is journal .
Authors are perm itted and encouraged to post their w ork online (e.g., in instituti onal reposito ries or
on t heir website) prior to and during the submis sion process, as it can l ead to product ive exchanges ,
as well as earlier and greate r citation of published work .
I NTRODUCTION
We had the great honor of organizing the ICCAR 2023. I t was truly a great pleas ure f or us to greet a lot
of participant s from many diffe rent coun tries attend ing IC CAR 2023! We firmly believe that the
conference will become an im por tant i nternat ional event in the field of cross -indu stry discuss ion about
innovations in Acade mic Studies.
IC CAR 2023 was organize d by All Science Acad emy located in Konya, Turkey.
Three cooperatin g or gani zations supported t he f our-day confer ence. There were 228 papers accepted
for pre sentation at IC CAR 2023, cont ributed f rom diffe rent countries. We had plenary speeches and
several well-known s cientists and expe rts, to g ive invite d talks at different sessions.
The purpose of IC CAR 2023 was to provide a forum fo r the par ticipants to report and review innov ative
ideas, wi th up- to - date prog ress and developm ents, an d discuss novel approaches to the application in
the field of their own research areas and discus s challe nges of doing science.
We sincerely hope t hat the exchange of ideas on doi ng research, science and improving education wil l
help the p articipants, and intern ational cooperation sharing the com mon interest will be enh anced.
On behalf the Organ ization Committee of IC CAR 2023, we would like to h eartily thank our coopera ting
organizations f or all t hey have done for the con ference. We would also like to thank the authors for their
con trib utio n to the p roce eding s; the participa nts and friends of IC CAR 2023, for their interest and efforts
in help ing us to make the conference possible; and the Editorial boards for t heir effective work and
valuable advice, especially the IC CAR 2023 secr eta riat and the IC CAR 2023 staff, for t heir tireles s
efforts and outstand ing services in prep aring the confe rence and publishing the P roceedings.
Publisher: A ll Sciences A cademy
2ND IN TERNATIO NAL CONFERE NCE ON CONTE MPORARY A CADEMIC RES EARCH I CCAR 2023
NOVEMBER 4 -5 , 2023, KONYA, TURKEY https://as-proceeding. com/index.php/ic car
II
T ABLE OF CONTENTS
Introduction .............................................................................................................................................. I
Table of Contents ................................................................................................................................ .... II
Conference C hairs ................................................................................................ ...................................X
Scientific Committe es ................................................................................................ ........................... XI
Document o f Academic Incent ive ........................................................................................................ X II
Document o f Internationa l Conferenc e ............................................................................................... XI II
Table List of Co ntent
Content o f Full Papers
Page No
Title
Author s
Country
Submission I D
1-5
MOF- 5 Kat kılı ve Katkısı z TiO2 Fotoanot ile DSSC
Üretimi ve Per formansı
Esra KAYA , Arife GENÇE R
İMER
Turkey, Tur key
Mail Submiss ion
1
6- 10
On Expone ntial Type M ultiplicativel y (s,P) -
Functions
Serap Özc an
Turkey
Mail Submiss ion
2
11 - 18
TÜRKİ YE’DE ÜRETİ LEN BİTKİ SEL TOHUM
YAĞLA RI VE GAS TRONOMİD EKİ YERİ
Muhamme t ERBAY, Şe yma
BOZDE MİR
Turkey, Tur key
Mail Submiss ion
3
19 - 24
Liver cancer Pr operties of E xtract of Atropa
Belladonna L.
Burak TÜZÜ N
Turkey
Mail Submiss ion
4
25 - 31
Breast cancer Pr operties of E xtract of Primula Veris
Subsp
İlayda Bersu Yılmaz, Bura k
TÜZÜN
Turkey, Tur key
Mail Submiss ion
5
32 - 35
2-Amino-6- su bstitübenzotiy azol Türe vlerinin Ni(I I)
Kompleksler inin Antimi krobiyal ve A ntifungal
Aktiviteler inin İncelenmes i
Halil İlkime n, Cengiz Ye nikaya,
Aysel Gülba ndılar
Turkey, Tur key,
Turkey
Submissio n 366
36 - 39
2-Amino-6- su bstitübenzotiy azol Türe vlerinin Cu(I I)
Kompleksler inin Antimi krobiyal ve A ntifungal
Aktiviteler inin İncelenmes i
Halil İlkime n, Cengiz Ye nikaya,
Aysel Gülba ndılar
Turkey, Tur key,
Turkey
Submissio n 367
40 - 47
2-Amino-5- su bstitüepiridi n Türevleri ile 2 -Metoks i-
5-sulfamoyil benzoik Asiti n Proton Transfer
Tuzlarının S entezi, Kar akterizasyonu, Antimikrobiyal
ve Antifun gal Aktiviteler inin İncelenmesi
Halil İlkime n, Aysel G ülbandılar
Turkey, Tur key
Submissio n 368
48 - 55
2-Amino-6- su bstitüepiridi n Türevleri ile 2 -Metoks i-
5-sulfamoyil benzoik Asiti n Proton Transfer
Tuzlarının S entezi, Kar akterizasyonu, Antimikrobiyal
ve Antifun gal Aktiviteler inin İncelenmesi
Halil İlkime n, Aysel G ülbandılar
Turkey, Tur key
Submissio n 369
56 - 60
Active Distur bance Rej ection Control of a DC Motor
with Raspb erry Pi on Sim ulink Exter nal Mode
Erdem I lten
Turkey
Submissio n 395
61 - 65
Fuzzy Logi c Level Co nt r ol of a Coupl ed Tank
System with R aspberry P i Application
Erdem I lten, Haris Calg an and
Metin Demirt as
Turkey
Submissio n 401
66 - 72
Classifica tion Of Some E dible Subma rine Organisms
in The Medi terranean Reg ion by Spec ies Using D eep
Learning M ethods
Remzi GÜ RFİDA N
Turkey
Submissio n 402
73 - 77
JEOLOJİ K FORMASYON TA KİBİND E 2B
ELEKTRİK Ö ZDİ RENÇ UYGULAMASI
Hasan Kara aslan, Ali Silahtar
Turkey, Tur key
Submissio n 422
78 - 80
The effects of Ni dopin g on the Struct ural,
Microstruct ural, and O ptical proper ties of tin oxide
films using PSP method
Roguai Sabri na, Djellou l
Abdelkader
Algeria, Al geria
Submissio n 431
81 - 84
Phytocen oses f ound in grassy mountain-meadow
soils in the s ubalpine zone of Talish
Elshad Gur banov, Sanub ar
Aslanova
Azerbaija n,
Azerbaija n
Submissio n 433
85 - 59
The Effects of Crime and D eviation D etective of
Socializat ion on the Behav ior of You ng Offenders, in
Universit y of Annaba-Algeria
Sahraoui Am ara
Algeria
Submissio n 434
90 - 96
AI -Driven Optim ization of Bat tery Manag ement for
Enhanced EV Efficiency
Amel Ouric i, Abderaouf B ahi
Algeria, Al geria
Submissio n 440
97 -105
METAVERSE I N MEDI CINE
Ziya Yıldı z, A hmet Ali SÜZEN
Turkey, Tur key
Submissio n 444
106- 111
Boosting Pr edictive Power : Random Forest and
Gradient Boosted Trees in Ensemble Learning
Bashar A lhajahmad, Mus a Ataş
Turkey, Tur key
Submissio n 446
112- 117
Üzüm Yapr aklarında Görü len Hastalıkl arın Teşhisi
için Deri n Öğrenme M odellerinin K arşıla ştır ılması
Musa Ataş, Bashar Alha jahmad
Turkey, Tur key
Submissio n 448
118- 120
A Different Pr actice in Pre natal Care: Mellow Bumps
Ebru ERTAŞ , Feride ÇEVİ K
Turkey, Tur key
Submissio n 451
121- 125
Estimation of torsional ef fects of buil dings using
modal pus hover analysis
Mahmoud Benkhelil, Mo hamed
Badaoui
Algeria, Al geria
Submissio n 452
126- 132
Estimation of the Energ y Amount of the Solar Ener gy
System for the House R oo f w ith Adab oo st A lgorithm
Yasemin A yaz Atalan
Turkey
Submissio n 457
133- 137
The Role of Explainable A rtificial I ntelligence i n
Diagnosin g and Mitigating Potential D ata Breach
Risks in Hea lthcare
Ahmet Ali SÜ ZEN, Ziya YI LDI Z
Turkey, Tur key
Submissio n 462
138- 142
Spektrogra m Tabanlı Deri n Öğrenme ile Rakam
Seslerinin Sı nıflandırılmas ı
M. Alptekin Engin, Latif Akçay
Turkey, Tur key
Submissio n 463
2ND IN TERNATIO NAL CONFERE NCE ON CONTE MPORARY A CADEMIC RES EARCH I CCAR 2023
NOVEMBER 4 -5 , 2023, KONYA, TURKEY https://as-proceeding. com/index.php/ic car
III
143- 150
Utilization of Machine Lear ning to Pr edict Costs of
Patients in t he Emergency D epartmen t: Ra ndom
Forest and Lin ear Regressio n Algorit hms
Abdulkad ir Atalan
Turkey
Submissio n 464
151- 160
The Effects of Parenting St yles on J uvenile
Delinquency
Brunilda H oxhaj, Ergi Bard hollari
Albania, Al bania
Submissio n 466
161- 167
Kakao (The obroma cacao L.)’nun Be slenme Odaklı
Antioksidan Ö zelliklerini n İncelenme si
Muhamme t DOĞAN
Turkey
Submissio n 469
168- 174
Fonksiyonel Besin Olara k Böğürtlen ( Rubus
fruticosus L.): Besinsel Bileşimleri ve Antioksidan
Özellikleri
Muhamme t DOĞAN
Turkey
Submissio n 470
175- 179
Particle boar d density an d surface qua lity
Saadettin M urat Onat, Coş kun
Kurşun an d Orhan Kelleci
Turkey, Tur key,
Turkey
Submissio n 474
180- 184
Applicati on of modal pus hover anal ysis for 10-story
asymmetr ic -plan building
Mahmoud Benkhelil
Algeria
Submissio n 486
185- 189
FOPID Control of a Co upled Tank Sy stem with
Raspberry P i Implement ation
Metin Demirt as
Turkey
Submissio n 488
190- 194
Controllin g Complex Frac tional Orde r Systems w ith
the PID Controller
Bilal Şenol, Emre Avuç lu and Uğur
Demiroğlu
Turkey, Tur key,
Turkey
Submissio n 489
195- 200
Mekanik al aşımlamayla üre tilmiş TiO 2 ve Kaoli n
Takviyeli Al 7075 Alaşımı nın Termal ve Mikroyapı
Özellikleri nin İncelenmes i
Mehmet Emi n DEMİ R, Mustafa
OKUMUŞ
Turkey, Tur key
Submissio n 494
201- 205
MADEN İ ŞLETMELERİN E DEPRE MLERİN
ETKİLERİ
Gökhan KÜLE KÇİ
Turkey
Submissio n 495
206- 210
The I mpact of Corrosion O uter Defec ts on the
Reliabilit y of Hydrogen P ipeline Tran spo r t Systems
Abdelhakim MAIZI A, Ghania
HABBAR, Ab delhamid
GHOUAOULA, Abd elkader
LOUZA, Ab delkader HOCI NE,
Abderrezak BEZAZI
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria
Submissio n 504
211- 215
The I mpact of Corrosion O uter Defec ts on the
Reliabilit y of Hydrogen P ipeline Tran spo r t Systems
Abdelhakim MAIZI A, Ghania
HABBAR, Ab delhamid
GHOUAOULA, Abd elkader
LOUZA, Ab delkader HOCI NE,
Abderrezak BEZAZI
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria
Submissio n 504
216- 231
Software Qu ality Measure ment: A Compre hensive
Review
Ahmed F.Ras had, Shahla U. Umar
Ir aq, I raq
Submissio n 505
232- 235
Üçgen Hav a Kanallı G üneş Enerjili H ava Isıtıcısın ın
Nümerik A nalizi
Murat ÖZTÜ RK, Erdem Çİ FTÇİ
Turkey, Tur key
Submissio n 506
236- 242
2018 İLKÖĞ RETİM MAT EMATİ K
ÖĞRET MENLİĞİ Lİ SANS PROGRAMI NIN
DEĞERLENDİ RİLMESİ
Ebubekir Ak koyunlu, Rab il
Ayazoğlu
Turkey, Tur key
Submissio n 510
243- 248
Elmalı İ lçesinin (Antal ya) Farklı Zam an Ölçeklerin de
Kuraklık A nalizi
Erhan ŞENE R
Turkey
Submissio n 515
249- 252
Assessing Hea vy Metal Poll ution and Usage
Characteris tics of Surface Water Res ources of
Tavşanlı Dis trict (Kütah ya, Turkey)
Şehnaz Şe ner and Erhan Ş ener
Turkey, Tur key
Submissio n 516
253- 258
Evaluati on of Internal Sta bility of T he CEN-
Standard S and Based on D ifferent Gr adation Metho ds
Sadettin T opçu, Evren S eyrek
Turkey, Tur key
Submissio n 517
259- 263
G- Metrik U zaylarda Baz ı Yakınsaklık Kavramları
Saime KOLA NCI, Mehm et
GÜRDAL
Turkey, Tur key
Submissio n 520
264- 266
EV TEKSTİ Lİ SEKTÖRÜND E
BIY OBOZUNABİ LİRLİK ÇALIŞM ALARI
Semiha EREN , Ceylan ATA SOY
Turkey, Tur key
Submissio n 522
267- 271
Fluid Relati onships of Yo ung Individ uals of the
Digital A ge Based on D istrust and Un certainty
Serdar ÜNAL
Turkey
Submissio n 525
272- 275
Encounters in Everyday L ife: Cultur e of Distanc e and
Loss of S ensitivity
Serdar ÜNAL
Turkey
Submissio n 526
276- 281
Utilizing D ecision Anal ysis and Gam e Theory in
Resolvin g Conflicts in A lbania
Robert Kos ova, Daniel a Qendraj
Halidini, E vgjeni Xhafa j, Neim e
Gjikaj, A nna Maria Koso va
Albania, Al bania,
Albania, Al bania,
Albania
Submissio n 527
282- 285
Structure and Solutio n of Integral Equations wit h
Fixed Kern els
Abdulvahap A yaz, Mü nevver Tuz
Turkey, Tur key
Submissio n 532
286- 291
The Role of Fi nancial De velopment, Globalization,
Urbanizat ion and Green T echnologica l Innovation in
Renewable E nergy Cons umption: Em pirical Evid ence
in the Case of Turkey
Betül Alta y Topcu, Sevg i Sümerli
Sarıgül
Turkey, Tur key
Submissio n 541
292- 295
Güneş Pane llerinde Azim ut ve Eğim Açılarını
Kontrol Ede n Hidrolik D evre Tasar ımı ve
Simülasyon u
Mahmut Ca n ŞENEL
Turkey
Submissio n 542
296- 299
Demir Bükme Makinası Hi drolik Devr e Tasarımı ve
Simülasyon u
Mahmut Ca n ŞENEL
Turkey
Submissio n 543
300- 305
Fonksiyonel organik ara yüzeyin hibri t aygıtın
mikroele kronik özellikl erine etkisi
Harun Kıra n, Arife Gen cer Imer
Turkey, Tur key
Submissio n 548
306- 308
Malzemeleri n Manyetik Ge çirgenlik Ölçümü
Dursun EK MEKCİ , Emrah
KAPLAN
Turkey, Tur key
Submissio n 550
309- 311
Malzemeleri n Manyetik Al an Dağılımı Öl çümü
Emrah Ka plan, Dursun E kmekci
Turkey, Tur key
Submissio n 555
312- 317
Genetik Ta banlı Metasez gisel Alg oritmalar
Vasıtasıyla Kademeli A nkastre Kiriş ve Betonarme
Kiriş Optimiz asyon Pr oblemlerinin Min imizasyonu
Osman Tunc a,e Serdar Car bas1
Turkey, Tur key
Submissio n 558
2ND IN TERNATIO NAL CONFERE NCE ON CONTE MPORARY A CADEMIC RES EARCH I CCAR 2023
NOVEMBER 4 -5 , 2023, KONYA, TURKEY https://as-proceeding. com/index.php/ic car
IV
318- 323
Makine Öğre nmesi Tekni kleriyle Pot ansiyel Yeten ek
Avı
Merve M irza Parıldar, Cemil
Zalluhoğlu
Turkey, Tur key
Submissio n 519
324- 329
Üç Boyutl u Çelik Çerçev eli Yapıların Optimum
Boyutlandırma Tasarımı İ çin Açgözl ü Seçim İle
Donatılan B uharlaşma Ora nı Tabanlı Su Döngüsü
Algoritması
Serdar Çar baş, Osman Tu nca
Turkey, Tur key
Submissio n 560
330- 334
Experimenta l İnvestigatio n Of The Str ucture Of
Comple x Aquabis(6-Bromopic olinato- κ^2 N,O) -
Copper(II )
Ersin Acar, Em ine Berri n Poyraz,
Necmi De ge
Turkey, Tur key,
Turkey
Submissio n 561
335- 340
YAPA Y ZEKÂ GELİ ŞMELERİ ve ChatGP T
ÜZERİN E ETKİSİ
Kamil Ayk utalp GÜNDÜ Z
Turkey
Submissio n 562
341- 344
Briyofitleri n Sucul Ekos istemlerde Bi yomonitör
Olarak Kull anımları
Özcan Şİ MŞEK, Kahram an SELVİ
Turkey, Tur key
Submissio n 570
345- 349
The signifi cance of Mac hine Learning in the field of
Civil Infr astructure pr otection through ima ge -based
damage de tection
Syed Taha Hass nain Haid er, Dil
Jan Khan an d Muhammad Awais
Pakistan, Pa kistan,
Pakistan
Submissio n 581
350- 354
EŞEK SÜTÜN ÜN BESİN İÇERİ Ğİ ve İNSA N
SAĞLI ĞINA ETKİSİ
Göktuğ Eg emen GEZER, Se ydi
YI KMIŞ
Turkey, Tur key
Submissio n 585
355- 360
Difficulty of test by Fuzz y logic
Zhifka Mu ka, Armida Bra kaj,
Eriola Cena j
Albania, Al bania,
Albania
Submissio n 587
361- 367
Early Dete ction of Mon keypox Based o n Visible
Symptoms using Deep Le arning
Ahmed Muh ammed Kal o Hamdan,
Dursun Ekm ekci
Turkey, Tur key
Submissio n 594
368- 374
Görüntü İ şleme Yöntemiy le Akıllı Ser a Tasarımı
Muhamme d Asım Keserci oğlu,
Yasin Akın, Öm er Çerlek
Turkey, Tur key,
Turkey
Submissio n 595
375- 377
The Use of S imulation in Midwifery Clin ical
Education
Feride Çe vik, Ebru Ertaş
Turkey, Tur key
Submissio n 597
378- 382
Researchi ng the Paramet ers That I mpact Surface
Quality in CN C Milling of H DPE Plat e
Ömer ÇERLE K, Kubilay HAN ,
Adem TÜY LÜ
Turkey, Tur key,
Turkey
Submissio n 599
383- 388
Investigat ing Surface Qu ality Parame ters in CN C
Milling of UH MW-PE Sheet
Kubilay HA N, Adem TÜYLÜ ,
Muhamme d Asım KESERCİ OĞLU
Turkey, Tur key,
Turkey
Submissio n 601
389- 398
THE LEVEL O F E-COMMERC E ADO PTION IN
SMES: THE CASE OF TI RANA, ALBANI A
Zhaneta Ndre gjoni, Le dia Sula,
Liljana Elm azi
Albania, Al bania,
Albania
Submissio n 603
399- 403
Analyzing Surface Qua lity Factors in CNC Milling of
Polypro pylene Plates
Yasin AKI N, Ömer ÇERLE K ,
Kubilay HA N
Turkey, Tur key,
Turkey
Submissio n 604
404- 409
Innovations i n Football Mar keting Str ategies for the
21st cent ury, case of st udy Albanian Football
Associati on
Ada Gashi
Albania
Submissio n 605
410- 417
The impact of social med ia on consu mer decision-
making for c hoosing tour ist destinatio ns. The case of
Albania
Ledia SULA , Zhaneta Ndre gjoni,
Liljana Elm azi
Albania, Al bania,
Albania
Submissio n 609
418- 420
Determinan ts of internatio nal tourism in A lbania: A
panel da ta analysis
Visar Malaj, Na jada Firz a
Albania, Al bania
Submissio n 616
421- 432
Population-Base d Vortex S earch Opti mization
Algorithm for Solving Bin Packing Pr oblem
Tahir SAĞ
Turkey
Submissio n 624
433- 437
SEMI-EX PERIMENTAL I NVESTIGATI ON OF
COMPOUND 1H,3H-
BENZO[DE] ISOCHRO MENE -1,3-D IO NE
Emine Berri n Poyraz, Nec mi Dege
Turkey, Tur key
Submissio n 625
438- 442
S235JR Metal Malzeme İ çin Fiber La zer Kesim
Parametrel erinin Belirlenm esi
Yavuz Sel im Ceran, Hüs eyin
Masunada, Gökhan Arıcı
Turkey, Tur key,
Turkey
Submissio n 632
443- 445
CVA6 ve R ocket Core İşlemc ile r inin Farklı Si metrik
Şifreleme Al goritmaları Ü zerinden P erformans
Kıyaslaması
Latif Akça y, Mustafa A lptekin
Engin
Turkey, Tur key
Submissio n 634
446- 450
Non-homo geneous Poiss on Process wit h polynomial
function ra te to predict r oad accide nts: A case study
in Albania
Denisa Kaç orri (Salillar i), Albina
Basholli an d Luela Prift i
Albania, Al bania,
Albania
Submissio n 639
451- 455
Bilgisayarlı G örmede Top luluk Öğre nimi (Ensemble
Learning) Y aklaşımları
Musa Ataş, Bashar Alha jahmad
Turkey, Tur key
Submissio n 641
456- 460
Lavanta (La vandula angust ifolia) ve
Lavandin (La vandula x interm edia Emeric E x
Loisel) Bit kilerinin Uçucu Yağ Özelli kleri
Gıdık Bet ül, Yurtvermez Bayram
Turkey, Tur key
Submissio n 642
461- 464
APPLI CATION O F GIS AND REMOTE SENSI NG
IN GEOTECHNI CAL ENGINEERI NG
Haiz Mu hammad Javed, K ashif
Riaz
Pakistan, Pa kistan
Submissio n 643
465- 469
Carbon recy cling from di scar ded batter ies using an
environme ntally frie ndly method and its application
in the remo val of polluta nts from wat er
Cihan Geçg el and Erdal Y abalak
Turkey, Tur key
Submissio n 644
470- 478
Examining t he Learning and Teachin g Process with
Classroom Ac tivities in t he Geometry Teaching
Process
Fatma Cum hur
Turkey
Submissio n 648
479- 482
Kapı Kapa nma Mekanizması Kinema tik Analizi
Adem TÜY LÜ, Muhamme d Asım
KESERCİ OĞLU, Yasin A KIN,
Turkey, Tur key,
Turkey
Submissio n 650
483- 489
The effect of material an isotropy on t he energy
absorptio n parameters of thin -walle d structures under
axial impact loading
Harkati Am ine, Harkati E l -Ha ddi
and Bezaz i Abderrezak
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 652
490- 493
Pozzolan (p oz) effects o n self-compacting con crete
fresh proper ties
Rachid RAB EHI, Mohamme d
OMRANE, M ohamed RA BEHI,
Ahmed Rafi k BELAKHDA R,
Mohamed Sa lah DIMI A and
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria
Submissio n 655
2ND IN TERNATIO NAL CONFERE NCE ON CONTE MPORARY A CADEMIC RES EARCH I CCAR 2023
NOVEMBER 4 -5 , 2023, KONYA, TURKEY https://as-proceeding. com/index.php/ic car
V
Mohamed A MIEUR
494- 498
Multi Respo nse Optimizat ion of Proc ess Parameters
in the Extrac tion of Bioac tive Compo nents from Dil l:
Taguchi-MOORA Method ology
Mehmet G üldane, Hamza Bozkır
Turkey, Tur key
Submissio n 665
499- 508
Energy Sa ving Potentials in Fan Syst ems
Ergün KO RKMAZ
Turkey
Submissio n 669
509- 512
Kara Havuç P osasının HTC Yöntemi ile
karbonizas yonu ve Hard Karbon Üre timi
Mesut KARTA, Tolga D EPCİ,
Yunus ÖNAL
Turkey, Tur key,
Turkey
Submissio n 671
513- 515
Mikrodal ga Kurutucu ile I spanağın Kuru tulması
Mehmet GÜLD ANE, Ham za
BOZKI R
Turkey, Tur key
Submissio n 672
516- 518
Patlıcan Dil imlerin Sıcakl ık Kontroll ü Mikrodalga
Kurutucu ile Kurutulması
Hamza BOZ KIR
Turkey
Submissio n 673
519- 529
Hata Fonks iyonlarının Meta -Heuris tik Algoritma lara
Etkisi ve Tr ansfer Fonksi yonu Optimizas yonu
Şehmus Fİ DAN
Turkey
Submissio n 674
530- 533
Timoshenk o Beam Applic ation in Dynam ic Vibration
Analysis for FGM Struct ural Rotor U sing Finite
Element Me thod P- Version
Ahmed Me zrag, Abdelkrim
Boukhalfa
Algeria, Al geria
Submissio n 676
534- 538
Insights into the Crystal S tructure, Hir shfeld Surfac e,
and Void A nalysis of a Malononitri le Derivative
Compoun d
Sevgi Kans ız and Necmi D ege
Turkey, Tur key
Submissio n 633
539- 542
Characteriza tion of 4-Oxo-1, 4-Dihydropyri dine
Compoun d with Ester M oiety Using DFT
Calculatio ns
Sevgi Kans ız and Okan Şimş ek
Turkey, Tur key
Submissio n 637
543- 548
Bayesyen Y aklaşım il e Türkiye’de E nflasyonu
Etkileyen T emel Faktörler in Belirlenmesi
Kadir Kara göz
Turkey
Submissio n 544
Content o f Ab stract Papers
Page No
Title
Author s
Country
Submission I D
1
Halostachys eto belangeria nae formati on of the
Shirvan plain. (Azerbai jan)
Sanubar Asl anova
Azerbaija n
Submissio n 459
2
A Review on Optimizatio n of Continuous Stirre d
Tank Reac tor Principal Par ameters Tr eating Organi c
Substrates f or Maximum Methane Pr oduction
Barkatullah Kandhro, Ab dul
Razaque Sa hito and Sheera z
Ahmed Mem on
Pakistan, Pa kistan,
Pakistan
Submissio n 497
3
Assessing t he Mechanica l Properties of Concrete w ith
Recycled As phalt Paveme nt (RAP) A ggregates
Mohamme d Nadjib AZI EZ,
Abderraouf Ac hour, Brah im Zitani,
Charaf Abd ekarim MOSBAH
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria
Submissio n 465
4
Entropy Gen eration and Nat ural Conv ection Flow of
Hybrid Nan ofluids (Cu-Al2O 3/watter) in square
cavity
Nesrine Rac hedi and Mess aoud
Guellal
Algeria, Al geria
Submissio n 330
5
Enhancing S tructural R esilience in N otched Plates
through F unctionally Gra ded Materia ls and Pre-
Tensile He at Treatment
Amir Slame ne, Billel Ham za, Ilies
Mrabet, M ohammed Yassi ne
Mazari, Mohamed Mok ht ari, S adek
Gouasmi, Ha bib Benzaam a
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 331
6
Numerical Pr ediction Tec hnique for Gradual
Structure Dam age
Billel Hamza , Amir Slame ne,
Mohamme d Yassine Mazar i, Ilies
Mrabet, M ohamed Mokht ari, Sadek
Gouasmi, Ha bib Benzaam a
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 332
7
Simulation of a Solar wa ter heater for an individual
house
Embarek No ureddine, Azz ouz
Mahamme d Chamseddi ne
Algeria, Al geria
Submissio n 334
8
Remediati on of Methyl Ora nge by Conduc ting
Polymeric Composites
Muhamma d Naveed Anj um, Mirza
Nadeem A hmad
Pakistan, Pa kistan
Submissio n 336
9
Wave Equat ion Inhomo genous Boundary
Hallouz A bdelhamid
Algeria
Submissio n 337
10
Adsorption of Biebric h Scarlet Dye in to Pee ls of
vegetables a nd fruits as A dsorbents
Benkouach i Oumnia Rayan e,
Bougheutto ucha Abdallah
Algeria, Al geria
Submissio n 338
11
Advanced Multiaxis Machi ning Strate gies for 5-Axis
CNC Optimi zation
ZIA NI B., RAHOU M. an d
SEBAA F.
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 339
12
Parameteri zed Programmi ng Of NC Mach ining
Instructions In a CAD E nvironment
ZIA NI B., RAHOU M. an d
SEBAA F.
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 340
13
Influence St udy Of Feed S peed On R oughness For
AS13
HAOU LEF B., RAHOU M. and
SEBAA F.
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 341
14
Enhancing the vibrator y e ff iciency of composite
beams stren gthened with n ano -str uctural eleme nts
through graphene platele t
Med Yassi ne Mazari, Besm a
Khouani, I smail Bensaid and
Ahmed Saimi
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria
Submissio n 342
15
Study and c ontrol of water quality in the D ouera dam
(Wilaya of A lgiers)
N.Malki, S.Sa idi, S.Ham il, S.Ara b
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria
Submissio n 343
16
Modelling a nd simulation of Perovski te Solar Cells
Based on E co -Fri endly Materia ls for High Effi ciency
Selma RA BHI, Abdelha di Slami,
Fatima Zo hra SAIDO UNE, Karima
DADD A, Yaacoub Ibra him
BOUDERBA LA, Asmaa BOUZID
and Mohame d BENATALLAH
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria
Submissio n 345
17
The vital rol e of calcium phosphate in me dical
applicatio ns
BENBOUDA Mouna,
BOUDEMAGH Djalila, CH EBLI
Derradji
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 347
18
Adsorption w ith calcium phosphate a nd organic dyes:
a powerf ul combination f or environm ental
remediatio n
BENBOUDA Mouna,
BOUDEMAGH Djalila, CH EBLI
Derradji
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 348
19
Antibacteri al Activity Of S ome Extr acts From
Warionia S aharae (Astera ceae) Grow th up In T he
Mebarka Be lboukhari
Algeria
Submissio n 350
2ND IN TERNATIO NAL CONFERE NCE ON CONTE MPORARY A CADEMIC RES EARCH I CCAR 2023
NOVEMBER 4 -5 , 2023, KONYA, TURKEY https://as-proceeding. com/index.php/ic car
VI
South Wes t Of Algeria
20
The influe nce of cement fineness on the mechan ical
strength of cement mortar
Tarek HADJI , Ahmed ATTI A,
Salim GUETTALA , Taha H ocine
DOUA RA and Mostefa HAN I
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 353
21
Ag2O-Bi2O3 Catalyzed P hotodegradatio n of
Selected Pest icide under I rradiation of UV/Visible
Light
Nimra Bas harat, Muhamm ad Saeed
and Saba B asharat
Pakistan, Pa kistan,
Pakistan
Submissio n 355
22
The effect of thermal treat ment on the mechanical
strength at e arly age of a n OPC morta r
Tarek HAD JI, Ahmed ATTI A,
Salim GUETTALA , Taha H ocine
DOUA RA and Mostefa HAN I
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 356
23
Benilov et al l operator an d their discr etization by t he
Fourier s pectral colloc ation method
DERKAOU I Rafik
Algeria
Submissio n 357
24
Structural Elucidation of E 3 -ligases and Tribbles t o
Explore their I nvolvement in Liver C ancer
Saba Basharat , Sajid Rash id and
Sana Faraz
Pakistan, Pa kistan,
Pakistan
Submissio n 358
25
Study of t hermal and mec hanical pro perties of po ly
(lactic aci d)-hydroxyapat ite composites
NedjmaTaz ibt, Mustapha Kaci,
Nadjet De houche
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 359
26
Smart pol ymers: from c omplex matter to stimulable
behavior
Hadda BENAC EUR, Fatma Zohra
BENABI D
Algeria, Al geria
Submissio n 360
27
Adhesion a nd wetting of polymers: co ncept of
surface m odification
Hadda BENAC EUR, Fatma Zohra
BENABI D
Algeria, Al geria
Submissio n 361
28
An investi gation on existe nce and uni queness resu lt s
of a delay mo del of Mack ey -Glass
Marwa Khe mis
Algeria
Submissio n 329
29
A Theoreti cal Comparat ive Study of t he 1,3-Dip ola r
Cycloadditi on Reaction of some Alke nes with
Nitrone
Boulanouar MESSAOUDI
Algeria
Submissio n 362
30
Mineraliza tion of the pharm aceutical pollutant
ibuprofen by photocatal ysis using gol d nanoparticl es
loaded on m esoporous TiO 2
Alaa Eddine ATTA R, Han ane
CHAKER, Mustapha DJENN AS,
Sophie FOUR MENTIN
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria
Submissio n 363
31
Extreme Q uantiles Estima tor in the Conte xt of
Randomly Right - Censored Losses
Nour Elhou da Guesmia
Algeria
Submissio n 364
32
The genera lized eigenval ue problem a nd the
computing the eigenvec to r fr om the S chur form of a
matrix
MENAD Ben dehiba
Algeria
Submissio n 365
33
Study of t he process of injected flow asymmetric
twisting i n a jet pump
Denys Pane vnyk
Ukraine
Submissio n 370
34
Examining t he Relationsh ip between Dynamic
Investmen t decisions and Technical E fficiency of
Electricity D istribution C ompanies: A Cas e Study of
Pakistan
Faisal Mehm ood Mirza, I qra
Mushtaq
Pakistan, Pa kistan
Submissio n 371
35
Prediction of the silica fum e effect on silicate
formation us ing thermod ynamic mod el
Tarek HAD JI, Ahmed ATTI A,
Salim GUETTALA , Taha H ocine
DOUA RA and Mostefa HAN I
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 372
36
A novel rect angular fini te element for mulation based
on the stra in approach for plate ben ding
Madjda CHENA FI, Messa oud
BOUREZANE , Taqiyedd ine
ASSAS and Seyfeddine BEN ABID
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria
Submissio n 373
37
Study of t he antibacterial and a and a ntioxidant
activity of the “Punica grana tum” plant fr om the
M’sila reg ion
Laib Nour i, Benyahia Azz edine,
Melouki A zzedine, Deghfe l Nadir
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria
Submissio n 374
38
Tax Evas ion and Its S ocioeconomic C onsequences : A
Comprehe nsive Review
Simeana Besh i, Driola Susuri
Kosovo, K osovo
Submissio n 375
39
Simulation of the choice of alkanolam ine solvent
(MDEA act ivated by piper azine and s ulfolane) for the
eliminati on of acid gases: an industria l case study in
the Alger ian northwest r egion
Rafik El Arsl ene DRA, Am ira
Ghislaine DRA , Maroua Khadra
LAOUED J, Ibtissem DADI
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 376
40
Decentralize d Finance
Albina Hys aj
Albania
Submissio n 377
41
Ni -Co/Al2O3 nan ocomposite co ating with high
resistance t o corrosion a nd wear
Katia Nasr i, Nadia Ait A hmed,
Hamida I ssaadi and Nabil a
Aliouane
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria
Submissio n 379
42
Chemical An alysis of Gr oundwater A ssociated with
Gypsiferous S oil Colla psibility Pheno meno
Farouk Reb iai, Abdelham id
Guettala
Algeria, Al geria
Submissio n 380
43
Predisposi tion of Northwes tern O ul ed Djellel City to
Gypsiferous S oil Colla psibility Pheno menon
Farouk Reb iai, Abdelham id
Guettala
Algeria, Al geria
Submissio n 381
44
Applicati on of Electrical Resistivity T omography t o
Assess Gyps iferous Soil Collapsibility P henomenon
Farouk Reb iai, Abdelham id
Guettala
Algeria, Al geria
Submissio n 382
45
Identific ation of Gypsifer ous Sands tone Resulting
from Chemic al Weatheri ng of Sandst one Associate d
with Collaps ibility Phe nomenon
Farouk Reb iai, Abdelham id
Guettala
Algeria, Al geria
Submissio n 383
46
Identific ation of Saggi ng and Hoggin g Zones Bene ath
Buildings Ass ociated with Collapsibil ity
Phenome non
Farouk Reb iai, Abdelham id
Guettala
Algeria, Al geria
Submissio n 384
47
Limit of th e core drilling method in the det ection of
the gypsif erous sandstone soil
Farouk Reb iai, Abdelham id
Guettala
Algeria, Al geria
Submissio n 385
48
Building Dam age Assoc iated with Gypsifer ous Soil
Collapsibilit y Phenomen on
Farouk Reb iai, Abdelham id
Guettala
Algeria, Al geria
Submissio n 386
49
Acroter Deform ation Ass ociated wit h Slope
Movement Res ulting from Ho gging Zone F ormation
Due to Gypsif erous Soil Collapsibility P henomenon
Farouk Reb iai, Abdelham id
Guettala
Algeria, Al geria
Submissio n 387
2ND IN TERNATIO NAL CONFERE NCE ON CONTE MPORARY A CADEMIC RES EARCH I CCAR 2023
NOVEMBER 4 -5 , 2023, KONYA, TURKEY https://as-proceeding. com/index.php/ic car
VII
50
Column H orizontal Crack ing Associa ted with Sl ope
Movement Res ulting from Ho gging Zone F ormation
Due to Gypsif erous Soil Collapsibility P henomenon
Farouk Reb iai, Abdelham id
Guettala
Algeria, Al geria
Submissio n 388
51
Plinth beam Cr acking Ass ociated wi th differentia l
Movement Res ulting from Ho gging Zone F ormation
Due to Gypsif erous Soil Collapsibility P henomenon
Farouk Reb iai, Abdelham id
Guettala
Algeria, Al geria
Submissio n 389
52
Numerical S olutions for a Timoshe nko Beam
Subject to a Neu tral Delay
Chabekh Mer iem, Choug ui Nadhir
and Nacer Meriem
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 390
53
Traveling W ave Solutions f or a Dege nerate Reactio n -
Diffusion M odel
Samiha D jemai and Salim Mesbahi
Algeria, Al geria
Submissio n 391
54
Wave Sol utions of Reactio n -Diffusi on Systems in
Population D ynamics
Samiha D jemai and Salim Mesbahi
Algeria, Al geria
Submissio n 392
55
Study of reg ularities of wear elemen ts process of
borehole jet pumps
Oleksandr P anevnyk
Ukraine
Submissio n 393
56
Analysis of coaxial hea t exchanger an d heat transfer
fluid perf ormance for t he developme nt of me dium -
deep geother mal energ y
Tahar Souad , Zirari Moun ir,
Ykrelef Hic hem, Saidou ne
Fatmazohra , Rabhi Selma and
Kriby Sali ha
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria
Submissio n 394
57
Applicati on of Performa nce Based Se ismic Design
approach to Reinforced C oncrete B ui lding
Akram K helaifia and Sal ah
Guettala
Algeria, Al geria
Submissio n 397
58
Assessment of Elastic Stiffn ess Factor in 2D
Reinforce d Concrete Fram es with Var ied Parameter s
Akram K helaifia, Meryem I kram
Adjeroud a nd Salah Guet tala
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 398
59
The I mpact of Shear Wal l Placement on Seismic
Performa nce in Buildings
Akram K helaifia, Ali Z ine and
Rachid C hebili
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 399
60
Predictive Fi eld-Oriente d Control of Per manent
Magnet Sync hronous Mo to r w ith Space Ve ctor
Modulation T echnique
Zorig Ass am, Hamouda
Noureddine and Babes Badreddine
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 400
61
Assessment of the impact of infill walls lay out on the
seismic beha vior of 3D re inforced c oncrete struct ures
Salah Gue ttala and Akram
Khelaifia
Algeria, Al geria
Submissio n 404
62
Analyzing Seismic Perform ance of I nfill Walls: I n -
Plane and O ut - of -Plane Behavior and Numerical
Modeling
Salah Gue ttala and Akram
Khelaifia
Algeria, Al geria
Submissio n 405
63
Effect of s tone sludge incor poration o n cement bric k
production
Oday Jarad at, Mahmoud S hakarna,
Asal Sirhan, Karima Gadri ,
Mohamme d Khattab
Algeria, Pa lestine,
Palestine, Al geria,
Palestine
Submissio n 406
64
Exploring D iverse Colla pse Mechanisms i n Infilled
Frames: An Examination of Infill-Frame Interact ion
Salah Gue ttala Akram Khelaifia
Algeria, Al geria
Submissio n 407
65
Determinin g the performa nce point of r einforced
concrete str uctures
Akram K helaifia and Sal ah
Guettala
Algeria, Al geria
Submissio n 408
66
Seismic P erformance Assess ment throug h Pushover
Analysis of Reinforce d Concrete Bui ldings in V aried
Seismic Zo nes
Akram K helaifia and Sal ah
Guettala
Algeria, Al geria
Submissio n 409
67
Physico-chem ical character ization of double lamell ar
hydroxides of the Mg Al-LDHs
Imene KECI R, Mokhtar
BOUTAHA LA
Algeria, Al geria
Submissio n 410
68
Electrical performance analys is and optimi zation of
Cu2FeSnS4 /c -Si t andem solar device usin g AMPS -
1D
Abdelhafid Mouhoub, Fa hima
Khaled an d Abdessalem B ouloufa
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 411
69
General st ability of Lord Shulman ther moelastic
system wit h porous dam ping and con stat delay
Karek Wida d, Bouzetto uta Lamine
and Lallouc he Abdallah
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 412
70
Optimizati on of spot-weldi ng parameters
Besma Kho uani, Ahmed Sa imi and
Ismail Bens aid
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 413
71
Effect of pH on raw water treatment at E l -Karma
WWTP (Or an)
Khelladi Malika, Bekren tchir
Khalida, Ab aidia Meriem, Senouci
Boulerial an d Debab Ab delkader
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 414
72
A compar ative investiga tion of the eli mination of
methylene b lue using thre e distinct na tu ral and
synthetic a dsorbents
Imene KECI R, Mokhtar
BOUTAHA LA
Algeria, Al geria
Submissio n 415
73
Investigat ion into how the m olar ratio of HDL
impacts th e discoloration of water
Imene KECI R, Mokhtar
BOUTAHA LA
Algeria, Al geria
Submissio n 416
74
Synthesis, c haracterizati on, and appli cation of
magnesium am monium c hloride (Mg Al-HDL) in the
removal of red Congo
Imene KECI R, Mokhtar
BOUTAHA LA
Algeria, Al geria
Submissio n 417
75
IoT-Base d Plant Irrigati on Application wi th Mobile
Control
Serkan S ökmen, Vedat M arttin
Turkey, Tur key
Submissio n 424
76
NiCoMn na nostructured powders use d for wastewa ter
treatment
DADD A Karima, DJERAD S ouad,
ALLEG Safia, DADDA
Noureddine and HLI L El - Kébir
Algeria, Al geria,
Algeria, Al geria,
Algeria
Submissio n 430
77
New results on the input- to -output pra ctical stabi li ty
of time-var ying infinite-dimens ional systems
Hanen Dama k
Tunisia
Submissio n 432
78
Adaptatio n of the genetic apparatus t o extreme
factors
Basti Asado va
Azerbaija n
Submissio n 436
79
Characteriza tion and eva luation of p hosphogypsum
samples
Emine Say ılgan, Patric k Zhang
Turkey, USA
Submissio n 437
80
Transfer Le arning based Fa ult Diagno sis of Bearin gs
using Vibra tion Signals: Challenges a nd Future
Perspectives
Chirag Mon gia, Deepam G oyal and
Shankar Se hgal
India, I ndia, India
Submissio n 438
81
Investigat ion of Antibact erial Fabric Samples Coate d
Aslıhan KORUYUCU
Turkey
Submissio n 447
XIV
Ayrıca göre vlendirme yazıları ilgi li konferansında öz et v e tam metin
kitapçıklarında yer almaktadır.
Kongremiz e ilgini z için t eşekkür ederiz.
Saygılarımı zla,
A l l S c i e n c e s A c a d e m y
1 6 . 0 8 . 2 0 2 3
LETTER OF ASSIGNMENT
We confirm that Prof. A ssoc. Dr. Admir Jançe , who is employed full-time as a lecturer,
as well as holding the p osit ion of Head of the I maging Departm ent and Vice Dean of the
Faculty of Technical Medical Sciences , takes part in the organization c ommit tee of the
conferences organized b y of All Sciences Acade my.
Confirmat ion of the Re ctor/Dean/Vice De an/Head of D epartment
Name of Responsible Perso n and Signat ure:
Rector: Prof. Dr. Tonin GJ URAJ
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
Date: 16. 08 .20 23
Bu belge, güvenli elektronik imza ile imzalanmıştır.
Belge Doğrulama Kodu : BSELS3BZ2K Pin Kodu : 43472
Belge Takip Adresi : https://www.turkiye.gov.tr/bulent-ecevit-universitesi-ebys
Bilgi için : Tülay KEÇECİ
Unvanı : İşçi
Adres : BEÜ Çaycuma Meslek Yüksekokulu, 67900, Çaycuma, Zonguldak
Telefon : (0372) 643 66 01 Faks:(0372) 643 66 04
e-Posta : [email protected] Web : https://cmyo.beun.edu.tr/
Kep Adresi : [email protected]
T.C.
ZONGULDAK BÜLENT ECEVİT ÜNİVERSİTESİ REKTÖRLÜĞÜ
Çaycuma Meslek Yüksekokulu Müdürlüğü
Sayı
:
E-84604848-903.07.04-371012
01.11.2023
Konu
:
Bilimsel Toplantı Görevlendirme
İLGİLİ MAKAMA
İlgi
:
Öğretim Üyesi Doç. Dr. Nermin KİŞİ'nin 30.10.2023 tarihli dilekçesi.
Yüksekokulumuz Yönetim ve Organizasyon Bölümü Öğretim Üy e s i D o ç . D r . Nermin
KİŞİ ' n i n "A l l S c i e n c e s A c a d e m y Y a y ı nevi"nin düzenleyece ğ i b i l i m s e l t o p l a n t ı lar ı n d ü z e n l em e
v e b i l i m k u r u l l a r ı n d a g ö r e v a l m a s ı n d a Y ü k s e k o k u l u m u z c a b i r s a k ı n c a bulunmamaktadır. İş bu
belge ilgilinin isteği üzerine tanzim edilmiştir.
Bilgilerinizi ve gereğini rica/arz ederim.
Doç. Dr. Hikmet YAZICI
Meslek Yüksekokulu Müdürü
Bu belge, güvenli elektronik imza ile imzalanmıştır.
Evrak Tarih ve Sayısı: 01.11.2023-371012
All Science s Proceedin gs
http://as-p r oceeding.com/
2 nd Internatio nal Conference o n
Contempo rary Acade mic Research
November 4 -5, 2023 : Konya, Turke y
https://as-
proceeding.com/index.php/iccar
© 20 23 Published by All Sciences Proceedings
1
MOF-5 Katkılı ve Katkısız Ti O 2 Fo toanot ile DSSC Üretimi ve
Performansı
Esra KAYA 1* , Arife GENÇER İMER 1
1 Fizik / Fen Bilimleri Ensti tü sü , Yüzüncü Yıl Üniversite si , T ürkiye
* ( esrakaya1 [email protected] )
Özet – Güneş enerjisi dönüşüm teknoloji leri, çevre dostu ve sü rdürülebilir enerji ür etiminin önemli bir
parça sını temsil etmektedir. Bu bağlamda, boya duyarlı güneş pilleri (DSSC), düşük maliyetli ve yüksek
verimli bir enerji dönüşüm yöntemi olarak büyük ilgi çekmektedir. DSSC' lerin katot ve anot kısımlarında
yapılan çeşitli katkılamalar, verimlilikl erini artırmak için yaygın bir yaklaşım olmuştur. Bu ça lışma,
DSSC'nin anot kısmına odaklanmaktadır ve saf TiO 2 ile MOF-5 katkılı TiO 2 materyallerinin kullanıldığı
deneysel bir araştırma yı sunmaktadır. İlerleyen b ölümlerde, bu iki farklı materyalin performansı detaylı
olarak incelenecek ve katk ılamanın DSS C verimine olan etkisi değe rl endirilece ktir. Yapılan bu de neysel
çalışmada DSS C’nin anot kısmı saf TiO 2 ve MOF-5 katkılı TiO 2 solus yonları hazırlanarak FTO cam
üzerine kapl andı. Ardından 450 0 C ‘de yaklaşık 30 dakika fırınlandı. Anot kısmını duyarlaştırmak için
Rutenyum kökenli boya kullanıldı. Ka rşıt elektrot için FTO camın yüzeyin e Pt kaplaması yapıldı. Saf TiO 2
ve MOF-5 katkılı TiO 2 F TO camlar ayrı ayrı k atot camlar ile üstüs te gelecek şekilde birleştirildi. Son olarak
Platin kaplı cam üzerin de yer alan küçük d elikten iletimi sağlamak üzere elektrolit enjekte edildi ve
DSSC’ler üretildi. DSSC’lerin I -V v e P - V ölçümleri performanslarını karşılaştırabilmek adına iki farklı
ışık kaynağı altında (Halide ve LED) alındı. Halide ışık altında katkılamanın TiO 2 ’nin verimini düşü rdüğü
gözlemlenmiş olsa da; LED ışık altında katkılı TiO 2 ’ nin verimin katkısız TiO 2 ’nin verimine göre yaklaşık
% 102 artış sağladığı gözlemlendi.
Anah tar Kelimeler – Pho to Anode , TiO 2 , DSSC, MOF -5, Ru
I. GİRİŞ
Boyaya duyarlı güneş p illeri (DSSC'ler), maliyet
etkinlikleri ve çevre dostu olmaları nedeniyle
geleneksel Si bazlı fotovoltaik hücrelere alternatif
olarak temiz ve yenilenebilir enerji
uygulamalarında büyük i lgi görmüştür [1 -7]. Şekil
1’de standart bir DSSC'nin üç ana bileşeni
verilmiştir. (1) F otoanod (PA) olarak flor katkı lı
kalay oksit (FTO) üzerinde boyaya b atırılmış
nanokristalin TiO 2 , (2) karşı t elektrot (CE) olarak
platinlenmiş FTO (Pt -FTO) ve (3) katot ve anot
arasında bir iyodür/triiyodür ( I − /I 3 − ) çözeltisinden
oluşan re doks elektrolittir [4]. Birçok çalışma,
yapıda bulunan PA, organik boya, elektrolit ve
CE'nin özelliklerini geliştirere k DSSC'nin
verimliliğini artırmaya odaklanmıştır [3-7].
Örneğin, CE olarak nikel sülfür (NiS )
kullanıldığında, Ku ve arkadaşları [8] DSSC için %
6. 25'lik güç dönüşüm verimliliği (PCE) elde
etmiştir. Ticari N719 bo yası yerine H2L ligandı ve
onun geçiş metal kompleksleri kullanılarak, farklı
geçiş metalle rinin DSSC verimliliği üzerindeki
etkisi Imer ve ark. [6] tarafından in celenmiştir. Bu
çalışmalar, h er bileşenin DSSC'nin verimliliği
üzerinde belirli bir etkiye sahip olduğunu
göstermektedir [4 –8]. Bunların arasında fotoanot,
DSSC'nin fotovoltaik performansında şüphesiz ço k
önemli bir role sahiptir . Çünkü fotoelektronl ar,
duyarlılaştırılmış TiO 2 matrisinin ara yüzünde
görünür ışı ğın emilmesiyle uyarılmış organik boy a
moleküllerinden elektronların enjeksiyonu yoluyla
üretilir [4, 8 ]. DSSC pili yapısında TiO 2 'nin geniş
bant aralığı duyarlaştırılmış fotoanot ile redoks
elektrolit arasındaki taşıyıcı t aşıma
2
mekanizmasındaki önemli dezavantajlardan birini
teşkil eder [5]. Araşt ırmacılar, duyarlılaştırıcı
olarak Ru b azlı boya , farklı elektrolitleri se çerek
ve/veya TiO 2 matrisine geçiş metalleri ile k atkı
yapara k bu durumun üstesinden gelmeye
çalışmaktadırlar [6 - 15]. Örneğin DSSC pilde ışık
hasadını geliştirmek için geçiş metalleri ile Cu [9],
Cr [10], Au [11], Ag [12] ve Zr [13]
nanoparçac ıkla rı ile TiO 2 katkılama kullanılmıştır.
Zhang ve diğerleri. [9] plazmonik Cu nanotelin
titanya PA'ya k atkılanmasıyla %9.44'lük PCE eld e
etti. Sol- jel yöntemini kullanarak DSSC için farkl ı
katkı miktarlarıyla n ano -MIL- 101(Cr) katkılı TiO 2
PA ile DSSC'de verimlilik artırıldı [7] ve yi ne
yapılan bir başka çalışmada TiO 2 'de % 0.3 mol Cu
katkılama i le %8 .65 verim elde edildi [5]. DSS C'nin
PCE'sini artırmak için farklı nanomateryaller
kullanılarak P A'nın ışık toplama özelliğinin
geliştirilmesi konusunda daha fazla araştırmaya
ihtiyaç olduğu açıktır.
Bu noktada, aydınla n ma altında yarı iletken
özelliğe sahip olması, termo-kimyasal stabilite si ,
yüksek yüze y alanı ve iyi tanımlanmış büyük
gözenekli yapısı gibi fiziksel özelliklerinden dolayı
Metal organik fr amework çerçeveler (MOF) DSS C,
fotodiyot gibi optoelektronik uygulamalar için iy i
bir adaydır [ 14 ]. Bu çalışmada, cihazın fotovoltai k
performa nsını arttırmak için sentezlenmiş MOF-5
emdirilmiş PA kullanılara k DSSC'nin hazırlanması
rapor edilmi ştir . Bu çalışmanın yeniliği, hazırlanan
MOF süspansiyonu Ti O 2 katmanına fotoanot
katkılama için kul lanılması ve DSSC
uygulamasıdır. Verimi artırmak için genellikle
TiO 2 'nin katkılanması sol - jel yöntemiyle geçiş
metalleriyle gerçe kleştiri lir.
Bu çalışmada, DSSC'yi üretmek için P A olarak
saf TiO 2 yerine MOF-5 emdirilmi ş TiO 2 kullanıldı .
MOF katkılamanın DSSC performansı üzerindeki
etkisini anlamak için Z907 boyası hem r eferans
DSSC (saf TiO 2 'den oluş an ) hem de MOF k atkılı
PA için d uyarlaştırıcı ol arak kullanıldı. MOF-5 ile
TiO 2 fotoanota yapılan ka tkının dol um faktörü ( FF ),
verim (η) , performans gi bi güneş pili parametreleri
üzerindeki etkisini araştırmak için f arklı
aydınla n ma kayna kl arı altında akım -gerilim (I-V)
ölçümü uygulandı ve katkılamanın verime etkisi I -
V ve P- V ölçümlerind en alınan veriler ile incelendi.
II. MATE RYAL VE YÖNTEM
Deneysel çalışmanın b u kısmında labor atuvar
ortamında hazırl anan MOF katkılı ve k atkısız TiO 2
fotoanotların hazırla n anan DSSC pillere
uygulanmasının detayları verilmiştir.
A . Katkılı DSSC Pille rin Hazırlanması
Öncelikle DSSC pillere temizlik işlemi
uygulandı. DSSC yapısında anot üretiminde altt aş
olarak kullanılacak FTO camlar beher içi ne
yerleştirilere k 5 dakika boyunca aseton ile
ultrasonik cihazda (Şekil 1) titreştirildi ve ardından
deiyonize su ile yıkandı. Temizlik prosesinin ikinci
aşamasında ise behere etanol katılarak 5 dakik a
titreştirildi ve deiyonize su il e yıkandı daha sonra
ise 250 0 C de 15 dakika boyunc a fırında bekletilere k
kuruması ve yapıdaki a lk olün uçması sağlandı.
Ş ekil 1. FTO camların temizleme aşamaları.
Ş ekil 2 . MOF- 5 solüsyon ları hazırlık aşaması .
Ticari TiO 2 kaplı fotoanot camlar behere konmu ş
MOF- 5 solüsyonu içine atılarak 75 rpm de 1 s aat
ultrasonik banyoda titreştirildi daha sonr a str eç fil m
ile kapatılar ak (Şekil 2) 24 saat bekletildi.
Çıkarıldıktan sonra 450 0 C ’de 30 dakika tavlama
yapıldı. DSSC yapısının anot kısmını boya ile
duyarlaştırmak için 10 mg Ru kökenli boya 25 ml
metanolde 1 saat boyunca 450 rpm de karıştırıldı.
9
Since 𝑀 is the upper bound, we ha ve
𝑓 (𝛼 ) ≥ [ 𝑓 ( 𝑥 + 𝑦
2 ) ] 1
√ 𝑒 𝑠 −1
𝑓 ( 𝜘 + 𝑦
2 − 𝜇 )
≥ [ 𝑓 ( 𝑥 + 𝑦
2 ) ] 1
√ 𝑒 𝑠 −1
𝑀
= 𝑚 .
IV. H ERMI TE - HADAMARD ’ S INEQUALITY FOR
EXPONENTIAL TYPE MULTIPLICATIVELY ( 𝑠 , 𝑃 ) -
FUNCTIONS
Theorem 8. Let 𝑓 be an exponential type
multiplicatively (𝑠 , 𝑃 ) -function on [𝜘 , 𝑦 ] . Then
𝑓 ( 𝜘 + 𝑦
2 ) ≤ ( ∫ 𝑦
𝜘 𝑓 (𝛼 ) 𝑑𝛼 ) 2 ( 𝑒 𝑠 −2 )
𝑦−𝜘
≤ [𝑓 (𝜘 )𝑓 (𝑦 )] 4 ( 𝑒 𝑠 −2 ) (𝑒 𝑠 −𝑠−1)
𝑠 (1)
The above inequality is called Hermite -Hadamard
integral inequality for exponential type
multiplicatively (𝑠 , 𝑃 ) -functions .
Proof. Note that
ln 𝑓 ( 𝜘 + 𝑦
2 )
= ln (𝑓 ( 𝜔𝜘 + (1 − 𝜔)𝑦 + 𝜔𝑦 + (1 − 𝜔 )𝜘
2 ))
= ln (𝑓 ( 𝜔𝜘 + (1 − 𝜔)𝑦
2 + 𝜔𝑦 + (1 − 𝜔 )𝜘
2 ))
≤ ln [(𝑓 ( 𝜔𝜘 + (1 − 𝜔) 𝑦
2 )) (𝑓 ( 𝜔𝑦 + ( 1 − 𝜔 )𝜘
2 )) 𝑒 𝑠 −2 ]
= ( 𝑒 𝑠 − 2 ) ln 𝑓 ( 𝜔𝜘 +(1−𝜔 )𝑦
2 ) + ( 𝑒 𝑠 − 2 ) ln 𝑓 ( 𝜔𝑦 +( 1−𝜔) 𝜘
2 ) .
Integrating the above inequality with respec t to 𝜔
on [0,1] , we ha ve
ln 𝑓 ( 𝜘 + 𝑦
2 )
≤ ( 𝑒 𝑠 − 2 ) ∫ 1
0 ln 𝑓 ( 𝜔𝜘 + (1 − 𝜔 ) 𝑦
2 ) 𝑑𝜔
+ ( 𝑒 𝑠 − 2 ) ∫ 1
0 ln 𝑓 ( 𝜔𝑦 + ( 1 − 𝜔 )𝜘
2 ) 𝑑𝜔
= ( 𝑒 𝑠 − 2 ) [ 1
𝑦 − 𝜘 ∫ 𝑦
𝜘 ln 𝑓 ( 𝛼 ) 𝑑𝛼 + 1
𝜘 − 𝑦 ∫ 𝜘
𝑦 ln 𝑓 ( 𝛼 ) 𝑑𝛼 ]
= 2 ( 𝑒 𝑠 − 2 )
𝑦 − 𝜘 ∫ 𝑦
𝜘 ln 𝑓 ( 𝛼 ) 𝑑𝛼
Thus, we have
𝑓 ( 𝜘 + 𝑦
2 ) ≤ 𝑒 ( 2 ( 𝑒 𝑠 −2 )
𝑦−𝜘 ∫
𝑦
𝜘 ln 𝑓 (𝛼 ) 𝑑𝛼 )
= ( ∫ 𝑦
𝜘 (𝑓 (𝛼 ) ) 𝑑𝛼 ) 2 ( 𝑒 𝑠 −2 )
𝑦−𝜘 .
Hence ,
𝑓 ( 𝜘 + 𝑦
2 ) ≤ ( ∫ 𝑦
𝜘 (𝑓 (𝛼 )) 𝑑𝛼 ) 2 ( 𝑒 𝑠 − 2 )
𝑦−𝜘
To prove the right hand side of the inequality (1) ,
we have
( ∫ 𝑦
𝜘 (𝑓 (𝛼 )) 𝑑𝛼 ) 1
𝑦−𝜘
= (𝑒 ( ∫
𝑦
𝜘 ln 𝑓 ( 𝛼 ) 𝑑𝛼 ) ) ) 1
𝑦−𝜘
= 𝑒 1
𝑦−𝜘 ( ∫
𝑦
𝜘 ln 𝑓 (𝛼 ) 𝑑𝛼 )
= 𝑒 ( ∫
1
0 ln 𝑓 ( 𝜔𝜘 +(1−𝜔)𝑦 ) 𝑑𝜔 )
≤ 𝑒 ∫
1
0 ln (𝑓(𝜘)𝑓 (𝑦)) 𝑒 𝑠𝜔 +𝑒 𝑠 ( 1−𝜔 ) − 2 𝑑𝜔
= 𝑒 ∫
1
0 [( 𝑒 𝑠𝜔 +𝑒 𝑠 ( 1−𝜔 ) − 2 ) ln [𝑓 ( 𝜘 ) 𝑓 ( 𝑦 ) ] ] 𝑑𝜔
= 𝑒 ln [𝑓( 𝜘)𝑓 (𝑦 )] 2(𝑒 𝑠 −𝑠−1)
𝑠
= [𝑓 ( 𝜘 ) 𝑓 ( 𝑦 ) ] 2 ( 𝑒 𝑠 −𝑠−1 )
𝑠 .
Hence ,
( ∫ 𝑦
𝜘 (𝑓 (𝛼 )) 𝑑𝛼 ) 1
𝑦−𝜘 ≤ [𝑓 ( 𝜘 ) 𝑓 ( 𝑦 ) ] 2 ( 𝑒 𝑠 −𝑠−1 )
𝑠 .
So , the proof is completed.
Remark 2. For 𝑠 = 1 , the ineq uality (1) reduces to
the following inequality for exponential type
multiplicatively 𝑃 -functions .
10
𝑓 ( 𝜘 + 𝑦
2 ) ≤ ( ∫ 𝑦
𝜘 𝑓 (𝛼 ) 𝑑𝛼 ) 2 ( e−2 )
𝑦−𝜘
≤ [𝑓 (𝜘 )𝑓 (𝑦 )] 4 ( e−2 ) 2 .
Corollary 1. Let 𝑓 and 𝑔 be two exponential type
multiplicatively (𝑠 , 𝑃 ) -functions on [𝜘 , 𝑦 ] . Then
𝑓 ( 𝜘 + 𝑦
2 ) 𝑔 ( 𝜘 + 𝑦
2 )
≤ ( ∫ 𝑦
𝜘 (𝑓 (𝛼 )) 𝑑𝛼 ∫ 𝑦
𝜘 (𝑔(𝛼 )) 𝑑𝛼 ) 2 ( e−2 )
𝑦−𝜘
≤ [𝑓 (𝜘 )𝑓 (𝑦 )𝑔 (𝜘 )𝑔 (𝑦) ] 4 ( e−2 ) ( 𝑒 𝑠 −𝑠−1 )
𝑠 .
Corollary 2. Let 𝑓 and 𝑔 be two exponential type
multiplicatively (𝑠 , 𝑃 ) - functions on [𝜘 , 𝑦 ] . Then
𝑓 ( 𝜘 + 𝑦
2 )
𝑔 ( 𝜘 + 𝑦
2 ) ≤ ( ∫ 𝑦
𝜘 (𝑓 (𝛼 ) ) 𝑑𝛼
∫ 𝑦
𝜘 (𝑔(𝛼 )) 𝑑𝛼 ) 2 ( e−2 )
𝑦−𝜘
≤ ( 𝑓 (𝜘 )𝑓 (𝑦 )
𝑔(𝜘 )𝑔(𝑦 ) ) 4 ( e− 2 )( 𝑒 𝑠 −𝑠−1 )
𝑠 .
V. C ONCLUSION
In this paper, we investigated exponential type
multiplicatively multiplicative (𝑠, 𝑃) -functions. We
obtained a n ew version of the H ermite – Hadamard
type integral inequality in the setting of
multiplicative calculus for the newly classes of
functions. We also derived int egral inequalities of
Hermite – Hadamard type for the multipli cation and
division of exponenti al type multiplicatively
multiplicative ( 𝑠 , 𝑃 ) -functions in multiplic ative
calculus. I n recent years, H ermite – Hadamard
inequalities have grown into a signi ficant tool for
mathematical analysis, probability theory,
optimization, and other fields of mathematics.
Many studies have been de dicated to bringing a
new dimension to the theory of inequalities. We
believe that thi s class of functions will be deeply
researche d in this attractive and absorbing field of
inequalities and also in different areas of pure and
applied sciences. W e also believe that our
techniques and ide as will stimulate further research
in this field.
R EFERENCES
[1] S. S. Drag omir and C. E. M. Pearce , Selected Topics on
Hermite – Hadama rd I nequalities and Applicatio ns ,
RGMIA Mon ograp hs, Victoria Univer sity, 2000.
[2] J. E. Pecaric, F. Pro schan and Y. L. T ong , Conve x
Functio ns, Partial Order ings and Statistical
Applica tions , Aca demic Press, Boston, 1 992.
[3] M. A. Ali, M. Ab bas, Z. Zhang, I. B. Sial, an d R. Arif,
“ On integ ral inequalities for product and quotient of two
multiplicatively conv ex functio ns ”, Asian Res. J. Ma th. ,
vol. 12 , no. 3, pp. 1 – 11, 2019.
[4] M. Kad akal, H. Kar aca and İ. İşcan, “ Herm ite-
Hadamar d type inequ alities for m ultiplicatively
geometr ically P-functi ons”, Poincare J. Anal. Appl.
Vol. 2, pp. 77 – 85, 201 8.
[5] M. A. Latif and T . Du, “ Her mite-Had amard type
inequalities for harmonically -co nvex fu nctions using
fuzzy integ rals”, Filo mat , vo l. 36 , no.12, pp. 4099 – 4 110,
2022.
[6] S. Mad en, S. Turhan and İ. İşcan , “ Herm ite-Hadam ard
inequality for stron gly p -convex functio n ” , Tu rkish J.
Math. Comp . Sci. , vol.10, pp. 184 – 189, 20 18.
[7] M. A. Noor, F. Qi and M. U. Awan, “ Some Hermite-
Had amar d typ e inequalities for log − h − conve x
functio ns ” , Analysis , vol. 33, pp . 1 – 9, 2013.
[8] S. Ö zc an, “ Her mite-Had amard type inequ alities for
expo nential type mu ltiplicatively convex f unctions”,
Filomat, vol. 37, no. 28, pp. 9777 – 9789, 2023 .
[9] S. Ö zcan, “ Hermite-Had amard type inequalities for m -
co nvex an d (α,m) - co nvex functions”, J. Inequal. Appl.,
175 (2020), 2020.
[10] S. Özcan, “Hermite -Hadam ard type inequ alities for
multiplicative h- convex functions ”, Konuralp J. Math .,
vol. 8, no.1, pp. 158 – 164 , 2020.
[11] S. Özcan, “ Her mite – Hadamard type in equalities for
multiplicative h-p reinvex functio ns ”, Tu rk. J. Ana l.
Number Theo ry, vol. 9, no.3 , pp. 65 – 70 , 2020 .
[12] S. Özcan , “ On refin ements of some integ ral inequ alities
for d iffere ntiab le prequasiinvex f unctions”, Filomat ,
vol. 33 , no.14 , pp. 4377 – 43 85, 2019.
[13] M. E. Özd emir, H. K. Önalan and M. A. Ard ıç ,
“ Hermite- Had amard type inequalities for (h(α,m)) -
conv ex functions ” , J. Conc. App l. Math ., vol. 13 , no. 1,
pp. 96 – 107, 2015.
[14] S. Numan and İ. İş can , “On ex ponential type P -
functio ns ” , Commun . Fac. Sci. Univ. Ank. Ser. A1 Ma th.
Stat,. vol. 70 , no. 1 , pp. 497 – 509, 2021 .
[15] A. E. Bashiro v, E. Kurpınar and A. Özy apıcı,
“ Multiplic ativ e ca lculus and application s”, J. Ma th.
Anal. A ppl. , vol. 337, no.1, pp. 36 – 48 , 2008.
All Science s Proceedin gs
http://as-p r oceeding.com/
2 nd Internatio nal Conference o n
Contempo rary Acade mic Research
November 4 -5, 2023 : Konya, Turke y
https://as-
proceeding.com/index.php/iccar
© 20 23 Published by All Sciences Proceedings
11
TÜRKİYE’DE ÜRETİL EN BİTKİSEL TOHUM Y AĞLARI VE
GASTRONOMİ DEKİ YERİ
Muhammet ERBAY 1* , Ş eyma BOZDEMİR 2*
1 Gastronomi ve Mutfak Sa natları Bölümü / Sosyal B ilimler Enstitüsü , S elçuk Ün iversitesi , Türkiye
2 Gastronomi ve Mutfak Sa natları / So syal Bilimler Enstitüs ü , Selçuk Üniversite si , Tü rkiye
* [email protected] u.tr
Özet – Yağ; insan beslenmesi ve sağlığın korunma sında vazgeçilmez bir enerji kaynağıdır. Yağlı
tohumlar, vücudumuz için gerekli olan vitamin, yağ, karbonhidrat, p rotein ve mineral maddeler i
içerisinde bulundurur. G ünlük yağ tüketim i ülkelere ve ikl im özelliklerine göre farklılık göstermektedir.
Soğuk ikl im bölgelerinde günlük enerji ihtiyacı nın %60’ı yağlardan k arşılanırken sıcak iklim e sahip
bölgelerde bu oran %20’lere kadar düşmektedir. Hayvansal kökenli yağların üretimi hem pahalı hem de
yetersizdir. Bu sebeple insan beslenmesinde ihtiyaç duyulan yağla rın büyük çoğunluğu yağlı tohumlu
bitkiler ile karşılanmaktadır. B eslenmede y aşamsal değer i olan yağlar vücudumuz için gerekli olan
enerjinin en önemli kaynağıdır. Fakat kullanılan yağın mi ktarı ve niteliği de sağlık açısından ayrıca önem
teşkil etmektedir. Mutfaklarda yağ kullanımının önemli olmasının yanında kullanılan yağın hazırla nacak
ürüne uygun olarak seçimi de bir o kadar önem lidir . Bu çalışmanın amac ı bit kisel tohum yağlarının
gastronomideki yerinin incelenmesidir. Bu çalışmada bitkisel tohum yağlarının özellikleri hangi alanlarda
kullanıldıkları belirtilmiştir.
Anah tar Kelimeler – Yağlı To humlar, Bitkisel Ya ğ, Yağ Asitleri, To hum Yağ ları, Ga stronomi
I. GİRİŞ
İnsan beslenmesi açısından temel gıda
maddelerinden biri olan yağlar, bitkisel ve
hayvansal kaynaklardan sağlanmaktadır.
Hayvansal y ağların üre timinin sınırlı olması ve
yüksek maliyetli olması sebebiyle dünya yağ
üretiminin büyük bir kısmı bitkisel yağlardan
karşılanmaktadır. Bitkise l kaynaklardan elde edilen
yağlar yalnızca gıda maddesi olarak değil sanayide
hammadde olarak da kullanım alanı
oluşturmaktadır. Son za manlarda y ağlı tohumlar ın
biyodizel üretiminde kullanılması onu daha da
önemli bir konuma getirmiştir. Yağlı tohumlar;
ayçiçe ği, soya fasulyesi, yer fıstığı, kanola, susa m,
aspir ve palm ç ekirdeğini
kapsamaktadır. ( 1) ‘‘ Dünya bit kisel yağ üreti mi
2016 yılında 186,95 milyon ton olarak
gerçe kl eşmiştir. Bu üretimin 64,50 milyon tonu
palm, 54,20 milyon tonu soya fasulyesi, 27,14
milyon tonu kanola , 16,91 mi lyon tonu ayçiçeği,
5,77 mi lyon tonu yer fıstığı, 4,58 mi lyon tonu
pamuk tohumu, 3,40 milyon tonu Hindistan cevizi
yağından oluşmaktadır.’’ Türkiy e’de, 201 5
senesinde 710 bin ton palm yağının %79’u
margarin, %5’i sıvı yağ üretiminde
kullanılmıştır. (2) 2018 verilerine göre dünya da
bitkisel yağlı tohum üretimi 574 milyon ton olarak
bilinmektedir. Ülkemizde üretilen bitkisel ya ğlı
tohum oranı ise 3,8 milyon ton dur. Y ağlı tohum
üretimi mizin yetersiz olması ihtiya cımız olan yağın
büyük çoğunluğunu ham yağ olarak ithal edilmesi
sebebi il e karşılanmaktadır. ( 3) Türkiye’de bitkisel
yağ üretiminde akla il k ge len ayçiçe ği tarımıdır.
2022 bit kisel üretim istatistikleri incelendiğinde
ayçiçe ği tarımı %5,6 oranında artarak yaklaşık 2, 6
milyon ton olmuştur .(4) Türkiye’de ür etilen yağ
miktarı, tüketim miktarı n ı karşılayamadığından yağ
açığını kapatma k v e itha lat oranlarını arttıra bilme k
için üretimin artırılması ve ürün çeşitlili ğinin
olması gerekmektedir. (5)
12
Yağ Asitleri
Vücudumuzun ihtiyaç duyduğu enerjinin en önemli
kaynağı yağlardır. 1 gr yağda y aklaşık olarak 9
kalori bulunur. Yağlar, yağ asitlerinden oluşu r.
Doymuş yağ asitleri ile tekli doymamış yağ asitle ri
vücudumuzda sentezleni r. Ancak çoklu doymamış
yağ asitlerinden o mega -3 ve omeg a-6
vücudumuzda sentezlenmemektedir. Bitkisel
besinlerden elde edilen yağ asitleri omega -6 ve
balık yağından elde edi len yağ asitleri omega - 3
olarak adlandı rılır. Bu yağ asitlerinin besinler
yoluyla dışarıdan alınması gerekmektedir. (6)
Doymuş Yağ Asitleri
Karbon sayısı 4 ve 8 arasında bulunan doymuş yağ
asitleri oda sıcaklığında sıvı halde bulunurlar. 10
ve daha fazla karbonlu yağ asitleri oda sıcaklığında
katı haldedir. (7) Kırmızı et, tavu k, tereyağı ve
Hindistan cevizi doymuş yağlarca zengindir .
Doymuş yağ asitleri tüketimi sonucu alınan kalori,
diğer yağ asitlerinin v erdiği kaloriyle aynıdır .
Faka t vücutta yağ biriki mi ve kilo alımına sebep
olmaktadır. (8)
Doymamış Yağ Asitleri
Karbon zinciri ü zerindeki farklı karbon atomları
arasında bir veya d aha fazla çift ba ğ iç eren y ağ
asitlerine doymamış yağ asitler i adı verilir.
V ücudun ihtiyaç duyduğu yağ asitlerinin en iyi
kaynakları doymamış yağlardır . Oda sıcaklığında
sıvı halde bulunurlar ve çoğunl ukla bitki sel
kaynaklı yağlardır. Doymamış yağlar; tekli
doymamış ve çoklu doymamış yağlar olarak iki
gruba ayrılmaktadır . Y ağ asitleri zincir yapıd a
farklı uzunluk, sayı ve yapıda bağ içer mektedirler .
B ir çift bağı bulunanlar tekli doymamış yağ
asitleri, birden fazla çift bağı bulunanlar ise çoklu
doymamış yağ asitleri dir.(9)
Tekli Doymamış Yağ Asitleri
Tekli doymamış yağ asitlerince zengin yağlar oda
ısısında sıvı formdadır. Z eytinyağı, fındık ve
kanola bu yağ a sitlerin ce zengindir . ( 6)
Çoklu Doymamış Yağ Asitleri
Çoklu doymamış yağ asitleri bakımından zengin
yağlar od a ısısında sıvı formdadır. A y çiçeği, mısı r
ve soya yağları yüksek miktarda çoklu doymam ış
yağ asidi içer ir . Çoklu doymamış yağ asitlerinden
ilk çift bağı 6. karbonda bulunan yağ asitleri
grubuna Omega- 6 yağ asit leri yani Linoleik asit adı
verilir. İlk çift bağınd a 3. karbonda bulun an yağ
asitlerine ise Omega- 3 yağ asitleri yani Alfa -
linolenik asit adı verilir. (10)
Yağlı Tohumlar
Yeryüzünde üretilen t ek ve çok yıllık yağlı
bitkilerin meyve kısmı ve tohumları farklı oranda
yağ içer ir . Bitkisel yağ kaynakları iki ye ayrılır.
Yağlı tohumlardan elde edilen y ağlar; ayçiçeğ i,
susam, pamuk, aspir, kolza, soya gibi tohumlardan
elde edilen yağla rdır. Yağlı meyvelerden eld e
edilen yağlar ise zeytin, badem, fındık, palm,
Hindistan cevizi, avokado ve cevizdir. Susa m ,
aspir, y erfıstığı, ayçiçeği, kolza, soya tek yıllık
bitkilerdir. Hindistan cevizi, zeytin ve palm ço k
yıllık bitkiler olarak bil inmektedir. (3) Marketlerde
ise tüketiciler ayçiçeği, mısır özü, soya, fındık ve
zeytin yağını gör mektedirler. Kolza, aspir, pamuk
gibi ya ğlar marketlerde genellikle bulunmaz .
Pamuk yağının ü retim i olmasına rağmen tüketim de
marketlerde yerini alamamı ştır. Pamuk yağı aslın a
bakılırsa kalitesiz bir yağ değildir. Temelde bitkisel
bir yağ olduğu için kullanılabilir. P amuk yağının
yoğun aromalı ve ağır kokulu bir yağ olması
nedeniyle direk kullanım ı tercih edilmemektedir.
Pamuk yağı özellikle mısır ve ayçiçeği yağları na
belli oranlarda karıştırılarak tüketime
sunulmaktadır. (11)
Ayçiçe ği
Türkiye’nin her bölgesinde kolaylıkla yetişebilen
kaliteli yağa sahip olan ayçiçeği, ekim alanı ve yağ
üretimi yönünden ilk sıradadır. Ayçiçeği
Türkiye’de ve dünyada yağlık ve çerezlik olma k
üzere iki türde yetiştirilir. Ç erezlik türle rin
tohumları iri ve çizgilidir. Yağlık türlere nazaran
daha kalın kabuklu olup, kabuğu çabuk
ayrılabilmektedir. İ ri olmayan türler ise, kuşyemi
olarak d eğerlendirilir. Yağlık türlerden daha az yağ
oranına sahiptir. Yağlı k ayçiçeği türleri siyah
renkli ve inc e kabukludur. Yağlık ayçiçeği taneleri
%38- 50 arasında yağ ve %20 o ranında prote in
içerir. Ayçiç ek yağında %15 doymuş, %85
doymamış yağ asidi bulunmaktadır. Yüksek o randa
linoelik asit içermesi, v ücud umuzda A, D, E, K
gibi yağda eriye bilen vitaminleri çözmesi ve güçlü
besin değerlerine sahip olması gibi nitelikleriyle
insan sağlığı açısından öne mlidi r. Soya
13
küspesinden sonra en yüksek enerji değerine sahip
yağlı tohum olan ayçiçe ği tohumu, yağı
çıkarıldıktan sonra küsp ede kalan büyük oranda ki
ham protein nedeniyle karma yem ü retiminde
kullanılmaktadır. Bitkisel yağ kullanımı, mevcut
nüfus artışının bir sonucu olarak gün ge çtikçe
artmaktadır. An cak Türkiye’de ür etilen yağ or anı
bu ihtiyacı karşılamakta yetersiz kalmaktadır.
Bunun sonucunda her yıl yağlı tohum ithalatında
artış söz konusudur. Y ağ lı bitkilerin üretiminde
düzenli bir kararlılık olmaması, mevcut alanlard an
yeterli verim alınamaması, ilgili bilimsel
araştırmaların az lığı ve çiftçi leri bil i nçlendirmedeki
eksiklikler nedeniyle bitkisel yağ açığını
kapatmada dışa bağımlı hale gelmiştir. B u
ithalatların sonucunda T ürkiye petrolden son ra en
fazla döviz kaybını bu ürünlerden dolayı
yaşamaktadır. (12)
Zeytin
Meyvelerden soğuk sıkım yoluyla elde edilen sabit
yağ olarak bilinmektedir ve kimyasal işl em lere
maruz kalmadan doğrud an fiziksel işlemlerle elde
ed ilerek doğal o larak tüketilmektedir.
Zeytinyağını n meyveden elde edil iyor olması onu
diğer yağlardan ayıran önemli bir özelliktir .
Günlük zeytinyağı tüketiminin kalp -damar
hastalıklarına ve kans ere karşı koruyucu etkisinin
olduğu bil inmektedir. Antioksidan özelliği
sebebiyle cilt bakım ürünlerinde ve s açları
besleyici olarak saç bakım ürünlerinde
kullanılmaktadır. Düşük yanma derecesine sahi p
olması sebebi ile salata ve mezelerde yaygın olara k
kullanılmaktadır. Ege ve Akdeniz bölgesind e
yetiştiriliyor olması o yörenin zeytinyağlı
yemekleri ile meşhur olm asına sebep olmuştur.
Plastik olmayan kaplarda ısı ve ışıktan korunarak
serin ortamlarda muhafaza edilmelidir. Zeytinyağı
natürel, rafine ve Ri viera ol arak üç g ruba
ayrılmaktadır. (13 )
Natürel sızma
Natürel sızma z eytinyağı, erken hasat edilen zeyti n
ezmesinin soğuk sıkımı sonucu elde edilmektedir.
Bu işlem sonucunda tat ve koku özellikleri
tamamen korunmaktadır. Ülkemizde üretile n
toplam zeytinyağının %3 lük kısm ı bu gruba
girmektedir. İ lk sıkım i şleminden sonra sıcak su
eklenerek elde edilen zeytinyağı natüre l 1. Sınıfa
girmektedir. Bu grupta tat ve koku bakımından
hafif kusurlar buluna bilir. Bu haliyle dir ek
tüketi lebilir. Serbest asit lik d üzeyi oleik asit
cinsinden %0,8 dir. Natürel sızma zeytinyağı her
çeşit yemekte kullanıla bilir ancak salatalar içi n
oldukça idealdir .(14)
Rafine
Zeytinyağında bulunan bazı kusurlar sebebiy le
rafinasyon işlemine tabi tutulmaktadır. Rafinasyon
işlemi sırasında ist enmeyen koku gide rilmekte ve
renk ağartılmaktadır. Serbest asitlik düz eyi %0,3
altına düşürülmektedir. Rafine zeytinyağı,
bünyesinde hiçbir değişikl ik olm ayacak
yöntemler le ra fine edi lmeleri sonucu nda elde
edilen ve serbest asitliği oleik asit cinsinden her l00
gramda 0,3 gram ol an yağdır. Bu işlemler
sırasında, yağda ist enmeyen özellikler giderilir.
Ancak zeytinyağının k endine has t at ve kokusu d a
kaybolmaktadır. (15)
Riviera
Rafine z eytinyağına d eğişi k oranlarda (% 5 -20)
natürel zeytinyağı karıştırılarak özellikleri
düzeltilen yağa Riviera zeytinyağı adı
verilmektedir. Yemekl erde ve kızartmalard a
kullanılabilmektedir. (16) Türkiye’de bulunan
zeytin ağacı sayısı ve bu ağaçlardan ü retilen
zeytinler yıllar içinde devamlı artış göstermektedir.
Türkiye Akdeniz iklim i özellikleri nedeniyle
Tunus, İspanya, İtalya ve Yunanistan gibi diğer
Akdeniz ülkel eriyle b eraber dünya da il k sır alarda
yer alan zeytin ve zeytinyağı üreticilerindendir.
Zeytincilik daha çok Marmara ve Ege bölgelerinde
yapılmaktadır. Ağaç varlığı yüksek olan önemli
iller; İz mir, Muğla, Aydın, Bursa, Manisa ve
Balıkesir ’d ir.(17) Z eytin özellikleri bakımından
tüm bölge lerde yetiş meye uygun bir meyve
değildir. 300 –400 enlemler ar asında, g enel olar ak
Akdeniz bölgesinde yetişir. Zeytin dünyada çok az
bölgede üretilebildiği için uygun koşul larda
işlendiği zaman rekabet şansı yüksek ve beslenme
bakımından değerli dir. Z eytinyağını insanlar “Sıvı
Altın” olarak nitelendirmi ştir. ( 18) Zeytinyağının
yararlarını saymak gerekirse; Z eytinyağı
çocukluktan yaşlılığa kadar hayatın her dön eminde
insan sağlığını olumlu etkilemektedir. Bunun
yanında kolestrol, damar sertliği, yüksek tansiyon,
mide ülser i, sa fra kes esi , kansızlık, romatizma,
bağırsak ve cilt ha stalıklarını n tedavisind e
yıllardan beri kullanılma ya devam
edilmektedir.(19)
14
Mısır
Türkiye’de en çok tüketilen yağlar arasında
bulunan mısır yağı ay çiçeği ve zeytinyağından
sonra 3. sırada yer al maktadır. (20) Mısır yağı,
mısır tanelerinden çıkan yağ ile elde edilir. Çoklu
doymamış yağ asidi bakımından zengin olduğu için
doymuş yağ asidi taşıy an yağlar yerine ön erilir.
Mısır taneleri nişasta bakımından olduk ça
yüksektir. Bu sebeple niş asta üretimi nde daha fazla
kullanılmaktadır. Mısır, yağ üretimi açısından hem
dünyada hem de Türkiye'de büyük önem
taşımaktadır. Günümüzde gıda, kimya, ilaç ve
tekstil sektörlerinde yoğun olarak kullanılmaktadır.
Biyoyakıt ve ilaç üretiminde de koçan ve sapl arı
kullanılmaktadır .(21) Mıs ır tanelerinden rafine
mısır yağı üretilmektedir. Bu nedenle soya v e
pamuk gibi diğer yağlardan daha pahalıdır.
Mısırların yağ içeriği ortalama % 4- 5 arasındadır.
Mısır yağları 234 °C ısıya dayanıklı, oksi de
olmayan ve kolayca yanmayan bir yağ çeşidi
olduğu için genellikle kızartmalar d a kullanı mı
uygundur. Mıs ır yağı E vitamini açısından
zengindir. Ancak dikkat edilmesi gereken bir nok ta
vardır ki o da mısırların büyük çoğunluğunun
GDO'lu olm asıdır. M ısır yağlarının çoğu GDO’lu
mısır kullanılarak yapıl maktadır. Mısırlar
böceklere ve glifosat gi bi yabancı ot öldürücülere
karşı sağlam ola cak şekilde değiştirilm ektedir.
Haşerelere karşı dayanıklılık veren glifosat geni
katılmış mısırlardan elde edilen yağlar k ansorejen
etki göste rebilir. 2015 yılında, WHO arac ılığıyla
glifosat “olası bir kanseroje n” k abul edilmiştir.
Mısırözü yağı, E vitamini ve fitosteroller
bakımından sağlıklı bileşenler içer mektedir. Fakat
sağlıklı bir yağ sayılma z. B unun sebebi, yükse k
derecede rafine edilmiş olm ası ve inflamatuar
omega 6 yağlarının yüksek olmasıdır. Omega 6 yağ
asitleri bakımından ze ngin olması enflamasyon
gibi bazı yan etkileri olabili r. Enflamasyonu
önlemek için omega 3 yağ asidi içeren gıd alarla
belirli oranda k arıştırılarak kullanılması uygun
olur.(22)
Soya
Soya fasulyesinin insan gıdası olarak kullanımı
binlerce yıl önce Uzak Doğu Asya’da başlamıştır.
Budizm dini nin et yemeyi yasaklaması sonucu
soya tüketimi artmıştır. Türkiye’de il k soya tarı mı
1. Dünya savaşı sonrasında Karadeniz bölgesin de
yapılmıştır. Dünyada en çok üre tilen ve tüketilen
yağların başında gelen soya ya ğı
tohumlarında %18 - 24 oranında y ağ bulundur ur.
Dünya bitkisel yağlı tohum üretiminin nerede yse
yarısı ve bitkisel ham yağ üretiminin %27 si soya
dan karşılanmaktadır. Sarı re nkli ve kendine h as
hoş bir kokuya sahip olan soya yağı ‘sarı altın’
olarak da bilinmekted ir. Soya yağı s anayide
hammadde olarak da geniş kullanım alanlarına
sahiptir. 2017-2018 yıllarında dünyada ki topl am
yağlı tohum üretimi 573 milyon 620 bin ton
olurken, soya üretimi 336 milyon 820 bin tondur.
Soya üretiminin toplam yağlı tohumlu bitkiler
üretimi içerisindeki payı yüzde 61,1’dir. (Uçu m İ &
Korku t L, 2 019) 2022 bitkisel üretim istatistik leri
incelendiğinde soya üretimi %14,8 or anında
azalarak 155 bin ton olarak kaydedilmiştir. (4)
Soya yağı, soya bitkisinden elde edilir. Ve fasulye
gibi pişi rilip yemek yapımında kullanılabilir.
Tohumları öğütül ür ve yağlı un elde edilir. Bu un
ekmek yapımında pasta, kek gibi unun kullanıldığı
yerlerde kullanılmaktadır. En çok margarin
üretiminde, bebek ma malarında ve dondurma
yapımında kullanıldığı bilinmektedir. Protein
içeriğinin fazla olması sebebi ile hayvansal
proteinlere çok yakındır. (23)
Pamuk (Çiğit)
Pamuk bitkisi nin tohum larında n elde edilen pamuk
yağı bir çeşit yemeklik yağdır. Kanola yağı, soya
yağı ve aspir y ağı ile aynı kategoriye girer.
Arapçada pamuk kutun İngilizcede cotton olarak
bilinmektedir. (24 ) Meyveler olgunlaşınca açılan 3 -
5 gözlü kapsülüdür. Bu kapsüle koza denir. Her
göz 5 ila 10 siyah oval tohum içerir ve uzun, yoğu n
beyaz tüylerle kaplıdır. Pamuk tohum larının
etraflarındaki tüyler ve lifler ile kütlü adını a lır. ( 25 )
Kuvvetli alüvyonlu topraklar pamuk açısınd an
daha uygundur. Derin sürülmüş ve iyi gübrelenmiş
topraklarda ekimi yapılır. Sıcak ikl imlerde Ş ubat
ayında, soğuk iklimlerde ise Ma rt vey a Nisan
aylarında ekim yapılır. Ağustos ve Eylül hasadın
yapıldığı aylardır. Yağ mur pamuk için en büyük
tehditi oluşt urur. Yağmur nedeniyle hem verim
hem de kalite düşer. (26) Yağ asidi %70 doymamış,
%26 doymuş yağ asitlerinden oluşur. Yapısı
tamamen hidrojenize edi ldiğinde %94 doymuş yağ
ile %2 doymamış yağ asidi arasında değişebilir.
Pamuk tohum u bir kez işlendiğinde hafif bir tada
sahiptir ve işlendikten sonra açık renklidir. İşleme
ve rafinasyon adımlarına bağlı olarak renginde
değişiklik gözlemlenir. Yanma sıcaklığı yakl aşık
15
232 °C'dir. Aynı zamanda uzun raf ömrüne de
sahiptir. B unun sonucu olarak, üre ticilerin
ambalajlı ürünlerde sıklıkla kullandığı bir yağdır.
Çok fazla doymuş yağ içermesi nedeniyle pamuk
tohumu yağı sağlıksız bir yağ olabilir. Bunun yanı
sıra, pamuk bitkileri tarımsal ürünl erde eser
düzeyde pestisit lere maruz kalabilir. Ülkemizde
pamuk Güneydoğu Anadolu, Çukurova ve Antalya
da üretilmektedir. (27)
Yer fıstığı
Berrak bir görüntüye sahip olan yer fıstığı ya ğ ı,
açık sarı bir renge, f arklı tat ve aromaya sahip
lezze tli ve k aliteli bir yağdır. Bu yağ, p amuk
tohumu yağına kıyasla çok az fosfolipid ve yağsı z
bileşenler içerdiğinden rafine edilmesi kolaydır.
Yüksek oleik asit konsantrasyonu nedeniyle hem
fiziksel özellikler hem de besinsel faydalar
açısından zeytinyağına en çok benzeyen bit kisel
yağdır. Yüksek sıcaklığa karşı dayanıklı bir yağdır.
Kızartıldıktan sonra saklanacak olan gıda
maddeleri için tercih edilmektedir. Genellikle
ambalajlı şekilde satışa sunulan birçok gıdanın
antioksidan değerinin korunmasına yardımcı
olmaktadır. (28) Düny ada yer fıstığı kullanım
alanlarına göre değerlendirildiğinde y ağ
sanayisinde önemli bir hammaddedir.
Tohumlarında yüksek oranlarda bulunan yağ ve
protein sebebiyle, çoğunlukla fıstık yağı ve fıstık
ezmesi üretiminde kullanılmaktadır. Yerf ıstığı
yağı; lezzet ve dayanıklılık açısından birçok
bitkisel yağlardan üstün özelliklere s ahip olduğu
için daha çok tüketil mektedir. Yerfıstığı yağının
yüksek tutuşma ve yanma sıcaklığı sebebiyle,
kızartma kazanlar ının dibinde yanık kalın tısı
bırakmaz. Bu sebepten dolayı dünyada kız arma
yağı olarak yerfıstı ğı yağı daha çok tercih
edilmektedir. ( 29)
Susam
Türk mut fağında önemli bir yere sahip olan susam
en çok bil inenler arasında tahin ve simit gibi
besinlerde kull anılan bir yağ bitkisidir. Genellikle
doğrudan tükettiğimiz susam, içerisinde buluna n
sesamin ve sesamolin gibi antioksidanlar nedeniyle
antiseptik, virüsit bakterisit, dezenfektan gib i
özelliklere s ahiptir. Susam yağı yüksek antioksidan
içeriğine sahiptir. Yemeklik yağ olar ak
kullanımında tansiyon düşürücü ve vücuttaki tuzu
azaltıcı etkisi bulunm aktadır. FAO'nun 2018
verilerine g öre Sudan susam üretimiyle en çok
ilgilenen ülkedir. Tarım alanı bakımından bu
ülkeyi Tanzanya, Hindistan, Güney Sudan
Myanmar, takip etmektedir.(30) Yemeklik bir yağ
olan susam y ağı, kullanı mının ekonomik olmaması
sebebiyle ülkemizde bit kisel yağ olarak d aha a z
tüketilmektedir. Susam, yemeklik yağ ü retiminde
kullanılmak yerine tahin, tahin helvası, kuru p asta
ve simit gibi unlu mamullerin yapımında
kullanılmaktadır. Odunun az olduğu bölgele rde
susam sapları da yakacak olarak
kullanılmaktadır. (31)
Kolza
Kolza yağı için kullanılan en yaygın isi m kanola
yağıdır. B unun nedeni, kolza yağının insan sağlığı
için zararlı olan erusik asit ve hayvan sağlığı için
zararlı olan glukosinalatların çok fazla
bulunmasıdır. Kanadalı bitki ıslahç ıları tarafından
düşük erusik asit ve glukosinalat, yüksek yağ ve
protein içeriğine sahip ve ti cari olar ak Kanola
olarak bilinen çeşitlerin ıslahı, ekim alanını ve
üretimi arttırmıştır. Küresel bitkisel yağ üreti mi
açısından soya fasulyesinden sonra ikinci sırada
yer alan bir y ağlı tohum bitkisidir.
Tohumların %40 - 45'ini yağ oluşturur. Ya ğı n
yüksek oleik asit içeriği, omega -3 ve omega-6
içeriği ve E vitamini içeriği nedeniyle e n iyi biline n
yağ bit kilerinden biridir. Kayna ma noktasının 238
C olması sebebiyle kızartmalık yağ olarak
kullanımı uygundur. Sal atalarda v e yemeklik ya ğ
olarak kullanıldığı bilinmektedir .(32)
Aspir
Kurak ve sıcak iklimlerde yetişebilen deve dik eni
benzeri bir yağlı tohum bitkisi olan aspir yalancı
safran tohumu olarak d a bilinmektedir.(33) Mıs ır
ve Ayçiçek yağına gör e daha zor işlendiği için
Türkiye’de daha az aspir yağı ür etimi
gerçe kl eşmektedir. (34) Aspir yağının cilt yapısını
canlandırıcı, saç köklerini güçlendirici ve saçın
uzamasını sağlayan ö zellikleri vardır. Balıkesir,
Isparta v e Eskişehir bölgelerinde çiftçil er
tarafında n düşük miktarlarda yetiştirilen bir
bitkidir; yağı el presleri veya diğ er teknikler
kullanılarak çıkarılır ve satışa sunul mak y erine
yerel ola rak tük etilmektedir.(Babaoğlu M, 2006 )
Beslenme açısından z eytinyağı kalitesindedir ve
tüketmeye alıştığımız birçok yağdan daha
kalitelidir. (23)
Haşhaş
16
1970'lerde haşhaş ekiminin bir süre yasaklanm ası
ve daha son ra belirli yerle rde ekim in e izi n
verilmesi sonucunda ç ok sayıda küçük fabrika
kapatılara k faaliyetlerini durdurmuştur. Aynı
dönemde ülkemizde r afine yağ sektörünün hı zla
gelişmesi, rafine a yçiçek yağının her mahalleye ve
her haneye ulaşması, haşhaşın yemeklik yağ olara k
kullanımını neredeyse sıfıra indi rmiştir. Sadece
ezilmiş haşhaştan yapılan hamur işlerinde ve
geleneksel tatlı larda kullanılmaya devam
edilmektedir. Aynı zamanda haşhaş yağının yara
iyileştirici özelliği bulunmaktadır. Tohumları %5 0
yağ içeren haşhaş ın hangi bölgelerde
yetiştirilebileceğine her yıl Bakanlar Kurulu ka rar
vermektedir. Üreticiler haşhaş yetiştirmek için izin
almak zorundadır. Haşh aş küspesi, ine k v e manda
sütü üretimini artıra n etkili bir hayvan yemidir.
Afyon ve Kütahya yörelerinde bu küspe nin
kullanılması sonucu kaymak çılık gelişmiştir . (35)
Keten
Keten m avi çiçekli ve tek yıllı k bir kült ür
bitkisidir. 4- 6 mm uzunluğunda ki tohumlar yassı,
parlak, kahverengi, kokusuz, yağlı ve
lezze tli dir.(36) Keten tohumu % 40- 45 yağ % 2 0 -
25 protein % 28 diyet l ifi %70 çoklu doymamı ş
yağ %18 doymuş yağ içermektedir. (37) Kete n
tohumu yağı genellikle salata sosla rında
kullanılmaktadır. Omega 3 yağ asitleri içeriği en
yüksek yağlardan birid ir. Yemeklik yağ ola rak
salatalarda tüketildiğinde kalbi koruyucu, tansiyon
düşürücü, kolestrol düşürücü ve iltihap giderici
etkisi bulunmaktadır . Yağı emülsiyon halin e
getirmek için k eten tohumu yoğurt veya süzme
peynir ile karıştırıl arak tüketildiği nde vücut
tarafında n daha kolay sindirilir. Keten tohum u
yağının tazeliğini korumak için buzdolabında
saklanması tavsiye edilmektedir. Ağzı kapalı
kaplarda muhafaza edilmeli ve açıldıktan sonra 6
hafta içind e tüketilmelidir . Düşük yan ma
derecesine sahip olan keten tohum u yağı, ısıl
işleme maruz kalan yemeklerde kullanılması
tavsiye edilmez. Yemekler servis edilirken ü zerine
eklenerek tüketilmelidir. (38)
Kenevir
Kenevir tohum u %30 yağ, %30 protein, %40 lif ve
%7 nem içermektedir . Kenevir yağı soğuk
presleme, ekstraksiyon ve çözücü ekstraksiyon
teknikleri kullanılarak elde edilir. Uygun
koşullarda saklanmadığında son derece hızlı
oksitlenir. Preslenmiş yağlar renkli şişelerde serin
ve karanlık bir ortamda muhafaza edilmelidi r.
U ygun şekilde saklandığı takdirde herhangi bi r
koruyucu maddeye iht iyaç duymadan uzun sü re
özelliğini kaybetmeden saklanabilir. Şiddetli
ağrıları azaltmak gibi özelliği sahip olduğu için
kanser hastalıklarının tedavisinde kullanıldığı
bilinmektedir. (39)
Palm
Palm yağı ülkemizde üretimi yapılmayan ama
tüketimi oldukça fazla olan bir yağ çeşididir.
Türkiye’de palm yağı ithalatının yüksek olmasını n
sebebi ülkemizde p alm yağının üretilmemesidir.
Palm yağına koyu kırm ızı -turuncu r engini veren
yüksek karoten içeriğidir. (40) Palmiye ağacının
meyvesinden üretilen palm yağı oda sıcaklığında
yarı katı halde bulunur. Bitkisel bir yağ olmasına
rağmen yüksek miktarda %50 oranında doymuş
yağ içerir. Diğer yağl ara oranla daha ucuz olması
nedeniyle gıda sanayisinde fazlaca
kullanılmaktadır. (41) Palm yağı yemeklik yağ
olarak, margarinlerde v e çeşitli hazır gıdalarda
kullanılmaktadır. Palm yağının z ararlı olduğu ile
ilgili birçok tartışma olm asına rağmen aslında
zararlı bir yağ değildir. Fakat 200˚C’nin üzerinde
rafine edildiğinde diğe r yağlara kıy asla dah a
fazla kanseroje n m adde içerir. Son teknolojinin
kullanılması ile gıda güvenliği göz önünde
bulundurularak ort a derecede bir ısıl işlemden
geçirildiğinde bu bileşiklerin oluşma olasılı ğı
azalmaktadır . Diğer bit kisel yağlar il e
karşılaştırıldığında daha yüksek bir oranda doymuş
yağ asidi içerir . (42)
Hindistancevizi
Ülkemizde üretimi yapılmayan ama r ahatlıkla
bulabildiğimiz bir yağ çe şidi ise Hindistan cevizi
yağıdır. Hindis tan cevizleri toplandıktan sonra
kesilir, güneşte veya fırınlarda kurutulur. Kurutma
işleminden sonra nem oranı %7’nin altına düşe r.
Copra, preslenmiş yağa verilen isi mdir. 1.000
Hindistan cevizinde n 220 kg copra üretilir. 100 kg
coprada n is e 63 kg yağ elde edilir. Presleme
işleminden sonra ortaya çıkan yağsız küsp e,
hayvan yemi olarak kullanılmaktadır . Amerika’da
s oya ve yer fıstığı yağından sonra hindistan cevi zi
yağı üretimi, üçüncü sıradadır. Süt ve benzeri
içece kl er, dondurma, çikolata, pastacılık ve
şekerleme yapımında kullanılmaktadır. (43)
17
II. BULGU LAR
Türkiye, birçok tarımsal üründe kendine
yetebilmektedir fakat, bit kisel yağ üretimi nde
yetersiz k almıştır. Ülkemiz yağ bitkileri üretiminde
tüketimi karşılayamamaktadır. B u yüzden h er yıl
yaklaşık üç milyar dolar yağlı tohum ve rafine yağ
ithalatı yapılmaktadır. Türkiye'nin yıllık bitkisel
yağ açığı nüfus artışına bağlı olara k artmaktadır.
III. TARTI ŞMA
Yağlar il e ilgili alan yazında birçok çalışma
olmasına rağmen y ağların gastronomideki yeri il e
ilgili çalışmalara pek rastlanmamıştır. Bu nedenle
bitkisel tohum yağlarının gastronomideki yerinin
incelenmesi amaçlanmıştır. Bu çalışmada bit kisel
tohum yağlarının özellikleri hangi alanlarda
kullanıldıkları belirtilmiştir . Türkiye'nin
ekosistemi, çeşitli yağ bitkilerinin üretimi için
önemli bir potansiyele sahiptir. Bu potansiye l
hayata ge çirilebilirse Türkiye bit kisel yağ ithalatını
sonlandırıp bitkisel yağ ihraç ed en ülkeler arasında
yerini alabilir. Bu ne denle bitkisel yağ üretimi ni
artıracak ve yağ eksikl iğimizi etkili bir şekilde
çözecek yeni yağ bi tkilerinin araştırılmasına
öncelik verilmelidir. Bu kategoriyi oluşturan
bitkilerden biri aspir bitkisi dir. Ülkemizdeki
ayçiçe ği tohumu işleyen her tesis, aynı makine yi
kullanarak hiçbir d eğişiklik yapmadan aspir
tohumunu işleyebilir. Ayrıca bu, hammadde
sıkıntısı yaşayan çok sayıda boş tesise de iş imkânı
sunacaktır. Türkiye’de aspir tarımı son yıllarda
artmış olsa da büyü k çoğunluğu biyodizel
üretiminde kullanılmaktadır. B u sebeple aspi r
üretimin deki art ışa rağmen yemeklik yağ üretimi
için yeterli hammadde bu lunamamaktadır.
IV. S ONUÇLAR
Sonuç olarak, y a ğla rın kull anım amaçlarına göre
birbirlerinden çeşitli üstünlükl eri mevcuttur. Bazı
yağlar kız artma yemeklerine uygunken, bazı yağlar
salata sosları için uygundur . Bu yüzden
hazırlanaca k ürüne uyg un yağ kullanımı olduk ça
önem arz etmektedir . Y ağlar vücudumuz için
gerekli olan enerjinin en önemli kaynağıdır. Ancak
kullanılan yağın miktarı ve niteliği de sağlık
açısından ayrıca önem teşkil etmektedir. Yağların
daha bilinçli olarak tüketilmesi hem sağlık hem de
beslenme aç ısından d aha uygun olacaktır.
KAYNAKLAR
[1] Kadak oğlu, B., & Karlı, B. ( 2019). Türkiye’de Yağlı
Tohu m Üretimi v e Dış Ticareti. Akademik Sosyal
Araştırmalar De rgisi , 324 -341.
[2] Bayrak tar Ş. (2017). Pa lm Yağı Tartışmasını Bırak Yerli
Tohum Açığ ına Bak . https://www.Asuder .Org.Tr /Palm -
Yagi-Tar tismasini-Birak- Yagli-To hum-Acig ina-Bak/
[3] Arıoğ lu H. H. (2 014). Yağ Bitkileri Yetiştirme ve I slahı
Ders Kitabı (Gen el Yayın ).
[4] TUİK. (2 022). Bitkisel Üretim İ statistikleri .
https://data.Tu ik.Gov. Tr/Bulten/Index?P=Bitk isel-
Uretim-I statistikleri- 2022 -45504
[5] Yilmaz, A., Yılmaz, H., Arslan, Y. , Çiftçi, V., &
Baloch, S. F. (2021). Ülkemizde alternatif yağ
bitkilerinin du rumu. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi ,
22 , 93-100.
[6] Çakmak çı, S., & Tah mas - Kahyao ğlu, D. (2 012). Yağ
asitlerinin sağ lık ve beslen me üzerine etkilerine genel
bir bak ış. Akademik Gıd a , 103- 113.
[7] Başoğlu F. (2 006). Yemeklik Ya ğ Teknolo jileri (Başoğlu
F, Ed.; Başoğ lu F). No bel Yayınları.
[8] Ayaz A. (20 08). Yağ lı Tohumların Beslenmemizd eki
Yeri. www.k lasmat.web.tr
[9] Semma M. (20 02). Trans fatty acids: pr operties,
benef its and risks. Journal o f health science , 7 - 13.
[10] Koça k D. (20 18). Sağlıklı Yağ lar Nelerdi r? Han gi
Yağlarda n Uzak Durulmalı?
https://www.Dilarak ocak.Com .Tr/Saglikli -Yag lar-
Nelerdir -Hangi- Yaglardan- Uzak-Duru lmali-Dilara -
Kocak/
[11] Özk aynak E. (2022) . Türkiye’ de Ya ğ Bitkileri Durumu .
https://www.Hortitu rkey.Com /Yazilar/Tur kiyede - Yag -
Bitkileri-Duru mu- Ve - Yag -Gercekler i
[12] Gül, V., Öztür k, E., & Polat T. (2016). Günümüz
Türkiy e’sinde bitkisel yağ aç ığını kap atmada
ayçiçeğin in önemi. A linteri Jo urnal of Agricu lture
Science , 70-76.
[13] Özd oğan D, & Tunalıoğ lu R. (2017). Zeytinyağ ında
Kalite . 25 - 31.
[14] Öztü rk F, Yalçın M, & Dır aman H. (2009). Tü rk iye
Zeytiny ağı Ekonom isine Genel Bir Bak ış. Gıda
Teknolojileri E lektronik Dergi si .
[15] Keser B, Tu nalioğlu , R., & Av unduk C D. (201 8).
Gastrono mide Zeytin yağının Du yusal Yo lculuğu. S ayı:
Ek , 2 , 469- 481.
[16] Tü rkoğlu, H. , Kan ık, Z., Yakut, A., Gün eri, A., & Akın ,
M. (20 12). Nizip ve Çevresinde Satişa Sunulan
Zeytiny aği Örneklerinin B azi Özellikler i. Harran
Üniversitesi Tarım ve Gıda Bi limleri Derg isi , 16 (3)
[17] Karah ocagil P, & Tunalıoğlu R. (2003). Düny a’da ve
Türkiy e’de Zeytinyağı ve So fralık Zeytin Duru m -
Tahmin ve Öngörü.
[18] Özata E , & Cömert M. (2016). Zeytinyağı v e Sağlıklı
Yaşam. Zeytin Bilimi 6
[19] Tu nalioglu, R., Yıldız, G., T an S, & T aşkaya B. (200 3).
Dünya Zeytinyağ ı Tüketimindeki Gelişmeler; Bu
Gelişmeyi Destek leyen Çalışmalar ve Türk iye
Zeytiny ağı Tüketimind eki Değişimler.
[20] Kay a Y, Kay a V, Üstün Kay a M, Semer ci A, & Evci G.
(2007). Dünya Ayçiçe ği Ticaretinin Mev cut Dur umu Ve
18
Geleceğe Dönük Politikalar. 1.Ulu sal Yağlı Tohumlu
Bitkiler ve Biyod izel Sempozyu mu, Sa msun , 123-127.
[21] Kar aburun F. ( 2018). Mısırözü Yağı Nedir? Etkile ri
Nelerdir? Beslenme İlkeleri. .
https://www. Birbes.Com/Misir ozu -Yagi- Nedir-Etkileri -
Nelerdir
[22] İn anç A L. (2022 ). Piyasada Satışa Sun ulan Ayçiçeği
Yağı, Mısır Yağ ı ve Rivier a Zey tinyağ larının Saflık
Kriterlerinin Belirlen mesi. J ou rnal of the Institute o f
Science and Technolog y , 239- 251.
[23] Ko lsarici, Ö., Gür A, Başalma D, Dem ir Kay a M, &
İşler N. (t.y .). Yağ lı Tohumlu Bitkiler Üretimi .
[24] Lee, J. A. (1984 ). Cotton as a World Crop .1- 25
[25] Saraç , M. (2011 ). Enzimatik Ekstraksiyon Yöntemi İle
Pamuk Yağı Eldesi .
[26] Beytaş Ö. (201 7). Pamuk Nedir?
https://Prezi.Com/6 8ivzqf hxbha/Pamuk -Ned ir/
[27] Do ğan. (2021). Pamu k Yağı Nedir, Nasıl Kullan ılır?
https://www.Vitaminler .Com/ Bilgi-Bank asi/Pamuk-
Yagi-Ned ir-Nasil-Kullan ilir
[28] An onim. (2 015). Yer Fıstığı Yağı .
https://yemek .Com/Sozluk /Yer -Fistigi-Yagi/
[29] Erb il, E., & Taş T. (2020) . Yağ lı Tohu mlu Bitkiler
Tarımının ve Yağ Sektörünü n Swo t Analizi ile
Değerlen dirilmesi: Gap Bölgesi Örneği.
[30] Şahin G. (2014). Türkiye’de Üretimi Azalan Ön emli Bir
Yağ Bitkisi Susam. Journ al of th e Huma n & Social
Science Researches , 404-433.
[31] Ümm etoğlu M, Taşkın T , & Tan A. Ş. (20 15). Ma nisa İl
ve İ lçelerinde Yetiştirilen Susam Çeşitlerinin Dağılımı
ve Mevcu t Durumunun Araştırılması. Anad olu 25 , 37-
58.
[32] Bayr amin S. (2006). Aspir (Carthamus Tinctorius L.)
Kolza (Brassica Nap us Spp . Oleifera L .) Tarımı v e
Islahı. 74 -85.
[33] Kü çükersan , S., & Gümü ş E. (2016). Rum inantların
beslenmesind e aspir ku llanımı. Lalahan Hayva ncılık
Araştırma Enstitüsü De rgisi , 25- 31.
[34] Kay a M. (2019). Aspir Ned ir? Aspir Yağ ının Sağ lığa
Etkisi / Yararlar ı Nelerdir? https://www.Birbes.Com/
[35] İp ek G, & Arslan N. (2012). Gıda Mad desi Olar ak
Haşhaş (Pap aver somnifer um L.) Tohu munun
Değerlen dirilmesi. Tü rk Bilimsel Derle meler Dergisi ,
99 -101.
[36] İşlero ğlu H, Yıldırım Z, & Yıldırım M. (2005).
Fonksiyon el Bir Gıda Olarak Keten Tohu mu ( C. 22,
Sayı 2).
[37] Yü ksel F, Ak doğan H. B, & Çağlar S. (2018 ). Keten
Tohu mu İle Zen ginleşt irilmiş Er iştelerin
Fizikokimy asal, Du yusal, Pişme Özellikleri Ve Yağ
Asidi Ko mpozisyo nun Belirlenmesi. Gıd a The Journal
of Food , 2 22-230.
[38] Ko rkmaz R. (2021). Keten Tohu mu Yağının Faydaları
Nelerdir? Keten Tohumu Nasıl Kulla nılır?
https://ilacsizya siyoruz. Com/Soguk -Sikim-
Yaglar/Keten -Toh umu-Yag inin-Faydalar i/
[39] Kar ataş Ş. (2015) . Kenevir Yağının Elde Edilmesi ve
Besleyici Özellikleri .
[40] Wilkinson S. (2 012). Aquaculture Asia Magazine .
http://www.en aca.org
[41] Macit S, & Şanlıer N. (2014). Palm Yağ ı v e Sağlık.
Journa l of Tourism & Gastrono my Stud ies , 13-20.
[42] Sarık aya A. G. ( 2017). Sürdü rülebilir Palm Yağ ı
Mümkün Mü?
[43] Süm bül K. (2007 ). Çamur Yiyip Süt Veren Ağaç:
Hindistan Cevizi .
All Science s Proceedin gs
http://as-p r oceeding.com/
2 nd Internatio nal Conference o n
Contempo rary Acade mic Research
November 4 -5, 2023 : Konya, Turke y
https://as-
proceeding.com/index.php/iccar
© 20 23 Published by All Sciences Proceedings
25
Breast cancer Properties of Ex tract of Primula Veris Subsp
İlayda Bersu Y ılma z 1 , Burak TÜZÜN 2 ,*
1 Departmen t of Molecu lar Biology and Gen etics, Scien ce Faculty, Sivas Cumhu riyet University, Siva s, 5814 0, Turkey
2 Plant a nd Animal Production Dep artment, Tech nical Sciences Vo cationa l School of Siva s, Sivas Cumhuriyet Un iversity,
Sivas, Turkey
thebura ktuzun@yah oo.com
Abstract – Primula veris subsp, or commonly known as the "half he rb" plant, is a perennial plant subs pecies
belonging to the Primul aceae family. This plant is generally found in tempe rate climatic r egions, especially
in Europe. I ts lea ves are hea rt-shaped a nd usua lly found in ba sal rosettes. One of the notable features of the
half-herb plant is its lily-like flowers. The flowers are generally light yellow in color and offer an eye -
catching beauty. The flowers of this plant bloom i n early spring and grow naturally locally. It has als o been
used in traditional medicine in relation to some her bs, but more information is needed about the medicinal
uses of th e plant, is thought to be an effective cancer treatment. Th ere have b een several documented
investigations on the i dentification of the pl ant's biological potential. Chemical components were
determinated for the P rimula subs Plant extract, the inhibit ory activities of these chemicals agai nst the
Crystal structure o f breast cancer protein (PDB ID: 1A52 and 1JNX) do wnloaded from the Protein Data
Bank site were compared.
Keywords – Molecula r docking , P rimula subs , GC-MC, Brea st cance r
I. I NTRODUCTION
Primula subs is known as wildflower or primrose
[2] and this plant belongs to the Primulaceae family
[3]. It is known for its fragra nt purple and pink
flowers and rosette-shaped gree n leav es. [4]. Since
their natural habitat incl udes moist and wet areas,
they are frequently found in humus soils. In
addition, being an important food source for insects,
they also promote pollination [5].
This plant is widely used for both decorative
purposes and traditional medicinal practices [6 ].
Modern analytical techniques, e specially GC -MS
gas chromatography and mass spectrometry, are
used to isol ate and rec ognize the chemical
components of the plant [7]. Gas chromatography is
used to separate components within the sample. The
mixture is injected with a gas carrier into an
injection column, where the components are
separa t ed a ccording to their molecular size, polarity
and volatility [8].
Mass spectrometry is the section where se parated
components are identifie d [9]. Components from the
GC are ioni zed by high -energy electrons or other
ionization techniques [10]. These ions are th en
moved in a magnetic field and separated because
they have different mass/charge r atios. A detector
records the m ass spectrum of these ions [11].
Additionally, the primula veris subsp plant is used
therapeutically in traditional medicine [12]. In viv o
studies have shown that it has anti -cough,
respiratory problems, expectorant effects and also
has diuretic properties. Calendula oil obtained from
the extraction of this plant can help reduce ski n
irritation [13] . While it is good for small c uts, burns
and acne on the skin, it can also moisturize the skin.
Due to it s anti-inflammatory properties, it can hel p
relieve inflamed wounds, and is especially used in
the treatment of oral wounds and gingivitis [14].
Generally speaking, the primula veris subsp plant
has different ar eas of u se. The flower part is a n
expectorant and diuretic, and the essential oil of the
plant can b e used for sto mach disorde rs, as a urinary
tract antiseptic, as an expectorant and as a co ug h
suppressant [15]. The saponins part has an ti -
inflammatory, antiviral and im munomodulatory
effects. Today, th e primul a veris subsp plant is
found in many cosmetic products, and oils such as
26
omega 3 -6-9, g amma linoleic acid and magnesium
can be obtained from the extract of this plant [16] .
The versatile uses of t his plant constit ute an
example where natural medicine and moder n
science come together [1 7].
II. M AT ERIALS AND M ETHOD
Collected Primula subsp. Calumnae flowers,
leaves and p arts are collected and d ried to p repare
100 g samples. 100 g of leaves and 80 g of flowe rs
are homog enized, 200 ml of pur e w ater is added and
weighed in the elevenger balloon de vice. By adding
2 ml of n-hexane to the C lenver devi ce, th e
temperature of the cooler is brought to -3.0 C.
Essential oils are then collected by boiling the
samples for 4 hou rs. GC -MS is used to detect th e
analysis of the components of the collected essential
oils, which show the ir color on the Celevenger
device. First, the ess ential oils are dissolved in
hexane and filtered, placed in dark bottles and ke pt
for 67 minutes in the Gc application. Then, g as
chromatogra phy is applied to the volatile
components to remove the gases. After this stage,
structure scanning can be performed by applying
mass chromatogra phy [1].
To compare the activities of molecules against
antioxidant proteins and discover nov el and potent
compounds for their antioxidant properties,
molecular docking calculations were conducted.
The Maestro Mole cular modeling platform (version
12.8) by Schröding e r [18,19] was used fo r these
calculations. Several modules, including protein
preparation [20,21], LigPrep [22,23], and Glide
ligand docking [24,25] were employed in the
molecular docking c alculations. The OPLS4
method was used for all c alculations. This
comprehensive approach allows for t he
investigation of potential interac tions between the
examined molec ules and antioxidant proteins [26 ].
Table 1. The volatile oil components of leaves and flowers in Primula subs
Moelcules
Consentration
Limonen
0,6
Isopentyl Alcohol
14.5
p-ethyl anisole
0,4
1,2 di methyl benzene
0.1
α -Pinene
28,6
Germacrene D
1,6
6-Methyl-5-heptene-2-10
1,8
Octanal
0,7
p-methyl-anisole
0,4
cis-linalool oxide (fura noid)
2,2
trans-linalool oxide (furanoid)
2,7
2-nonanone
1,1
2,6-dimethyl phenol
0,5
phenylethyl alcohol
1,5
6-Methyl-hepten-2-ol
0,4
Anisole
0,3
octanal
0,7
Ethyl isovalerate
0,9
2-heptanone
0,3
En -hexadecane
7,8
En -heptadecane
1,7
viridifloren
1,0
III. R ESULTS
The results of the GC -MS analysis have revealed
the presence of various chemic al mol ecules in the
Primula subs plant. These mol ecules have been
identified and their names are listed in Ta ble 1,
providing detailed information about each of them.
27
In your study, the activities of the molecules li sted
in Table 1 were individually assessed against breast
cancer proteins using molecular do cking
calculations [27]. These calculations produced
numerous parameters and their corresponding
numerical values, which are crucial for evaluating
the interactions and potential efficacy o f thes e
molecules aga inst breast cancer proteins [28,29].
Table 1 . Numerical v alues of the do cking parameter s of molecule against en zymes
2H80
Docking
Score
Glide ligand
efficie n cy
Glide
hbond
Glide
evdw
Glide
ecoul
Glide
emodel
Glide
energy
Glide
einternal
Glide
posenum
viridifloren
-8.07
-0.54
0.00
-23.93
0.20
-34.81
-23.73
0.00
280
alpha pinene
-6.43
-0.64
0.00
-17.15
-0.10
-23.92
-17.25
0.00
209
p-Ethyl anis ole
-6.00
-0.60
0.00
-20.18
-1.15
-29.03
-21.32
0.58
192
2,6-dimeth ylphenol
-5.94
-0.66
-0.08
-20.63
-2.65
-31.11
-23.28
0.19
41
Limonene
-5.72
-0.57
0.00
-16.98
0.09
-22.36
-16.89
0.74
386
phenylethyl alcohol
-5.59
-0.62
-0.16
-17.79
-5.61
-31.77
-23.40
1.54
310
p-methyl anisol e
-5.55
-0.62
0.00
-18.43
-1.01
-26.16
-19.44
0.01
188
1,2-dimeth oxybenzene
-5.09
-0.51
-0.16
-19.66
-1.75
-27.28
-21.41
2.78
339
anizol
-5.00
-0.63
0.00
-17.46
-1.39
-24.87
-18.85
0.07
210
6-methyl-5-hepten- 2-one
-4.06
-0.45
0.00
-17.72
0.00
-21.80
-17.72
1.11
164
isopentyl alc ohol
-3.71
-0.62
-0.16
-10.83
-5.02
-19.93
-15.84
0.64
27
2-nonanone
-3.47
-0.35
0.00
-20.21
-0.37
-24.45
-20.58
1.28
348
2-heptanon
-3.42
-0.43
0.00
-16.94
-0.27
-20.47
-17.21
0.80
342
6-methyl-5-hepten- 2- ol
-3.31
-0.37
-0.16
-15.52
-5.05
-24.61
-20.57
1.24
382
etil izoverat
-3.12
-0.35
0.00
-18.20
-0.70
-22.27
-18.91
1.10
183
octanal
-2.49
-0.28
0.00
-18.26
-0.89
-22.02
-19.15
0.53
223
cis-linoleic acid
-2.04
-0.11
-0.18
-28.06
-5.31
-35.27
-33.37
6.75
44
trans-linoleic acid
-1.92
-0.10
-0.33
-24.29
-6.95
-32.06
-31.23
6.99
178
heptadekan
0.44
0.03
0.00
-25.66
0.54
-21.32
-25.11
6.19
245
n-hekzadekan
0.81
0.05
0.00
-26.99
0.70
-23.65
-26.29
2.75
202
3WZE
Docking
Score
Glide ligand
efficie n cy
Glide
hbond
Glide
evdw
Glide
ecoul
Glide
emodel
Glide
energy
Glide
einternal
Glide
posenum
2,6-dimeth ylphenol
-4.32
-0.48
-0.32
-10.58
-5.00
-20.47
-15.58
0.01
219
p-Ethyl anis ole
-4.13
-0.41
-0.16
-13.66
-1.33
-19.14
-14.99
0.09
160
alpha pinene
-3.85
-0.38
0.00
-12.65
0.16
-15.36
-12.49
0.00
111
p-methyl anisol e
-3.85
-0.43
-0.05
-12.44
-1.73
-17.73
-14.17
0.00
344
phenylethyl alcohol
-3.84
-0.43
-0.18
-8.99
-8.50
-21.03
-17.49
2.41
305
1,2-dimeth oxybenzene
-3.59
-0.36
0.00
-12.45
-1.70
-17.67
-14.14
0.52
247
viridifloren
-3.58
-0.24
0.00
-15.21
0.90
-17.45
-14.32
0.00
55
anizol
-3.56
-0.44
-0.02
-11.54
-1.13
-15.69
-12.67
0.01
399
Limonene
-2.97
-0.30
0.00
-12.22
-0.44
-14.71
-12.66
0.58
142
isopentyl alc ohol
-2.75
-0.46
-0.21
-4.28
-7.97
-14.31
-12.24
1.20
131
6-methyl-5-hepten- 2-one
-2.63
-0.29
-0.32
-12.26
-3.53
-18.06
-15.79
0.71
388
6-methyl-5-hepten- 2- ol
-2.39
-0.27
-0.18
-6.90
-7.89
-16.45
-14.79
2.13
105
2-heptanon
-2.31
-0.29
-0.32
-10.56
-3.71
-16.02
-14.27
0.94
217
etil izoverat
-2.13
-0.24
0.00
-13.05
-1.19
-16.19
-14.24
0.22
200
2-nonanone
-1.98
-0.20
-0.32
-13.39
-3.54
-18.73
-16.92
0.65
378
octanal
-1.37
-0.15
-0.32
-13.27
-3.07
-17.39
-16.33
0.73
199
cis-linoleic acid
0.78
0.04
-0.25
-20.55
-5.72
-20.94
-26.27
6.70
149
trans-linoleic acid
1.58
0.08
-0.20
-20.11
-3.53
-17.67
-23.64
4.41
367
heptadekan
3.17
0.19
0.00
-22.98
0.57
-16.75
-22.41
2.77
302
n-hekzadekan
3.85
0.24
0.00
-22.44
0.20
-15.74
-22.24
2.59
303
28
Figure 1 . Pinene 's Interactions with Proteins Related to brea st Cancer (PDB ID: 1A52 )
Figure 2 . Viridifloren 's I nteractions with Pro teins Related to b reast Cancer (PDB ID: 1 A52)
Figure 3 . 2,6-dimethy lphenol 's Interactions with Pro teins Related to b reast Cancer (PDB ID: 1 JNX)
29
Figure 4 . p-Ethyl anisole 's Interactions with Pro teins Relate d to br east Cancer ( PDB ID: 1JNX)
The docking score parameter is a significant
metric obtained from th e calculations and plays a
crucial role in comparing the activities of the
molecules you investigated in your study [30,31].
Notably, the molecule with the most negative
numerical v alue fo r the docking score par ameter is
considered to have the highest activity among th e
tested molecules [3 2]. This pa rameter i s
instrumental in assessing the potential efficacy of
these molecules for their intended purpose, such as
inhibiting breast cancer proteins [3 3].
IV. C ONCLUSI ON
It appears that viridifloren and alpha pinene, both
of which were identifie d in the plant extrac t of
Primula subs, exhibited higher activity against
breast cancer proteins compared to other molecules
in your study. This finding suggests that these
specific compounds may have potential applications
in targeting breast cancer proteins for therapeut ic
purposes. It's im portant to further investigate their
mechanisms and potential as treatments for breast
cancer.
R EFERENCES
[1] Karapın ar, Ç., & Öz, M. (2023). Chemical Con tent o f
Volatile Oil o f Primu la veris su bsp. co lumnae,
Obtaining the Methano l Extracts and their Biological
Activities. Bio Resources, 18 (3).
[2] Graiko u, K., Mpishin ioti, A., Tsaf antakis, N., Maloupa,
E., Grigoriadou , K., & Chin ou, I. (2023). Com parative
phyto chemical an alyses o f f lowers from Prim ula v eris
subsp. ver is g rowing wild and from ex situ cultivation
in Greece. Foods, 12(13) , 2623.
[3] Sarrop oulou, V., Sarrou, E., Ang eli, A., Martens, S.,
Maloup a, E., & Grig or iadou, K. (2023) . Developin g an
in vitro elicitatio n strategy for specialized seco ndary
metabo lites pr oductio n in adventitious roo t cu ltures of
Primula ver is sub sp. veris. Ind ustria l Crops and
Produ cts, 197, 116618.
[4] Eliopo ulos, A. G. , Angelis, A., Liak akou, A., &
Skaltsounis, L. A. (20 22). In Vitro An ti -Influen za
Virus Activ ity of Non -Polar Primula veris subsp. veris
Extract. Ph armaceu ticals, 15(12), 1513 .
[5] Bukvick i, D., Ko vtonyuk, N. K., L egin, A. A., Kepp ler,
B. K., Brecker, L., Asakawa, Y., & Valant -Vetscher a,
K. (2 021). Hun ting for bis -bibenzy ls in Primula v eris
subsp. macro calyx (Bung e) Lüd i: Organ -spec ific
accumu lation and cytotoxic activity. Phytoch emi stry
Letters, 44 , 90-97.
[6] Stefanis, I., Chatzopoulou, P., Krigas, N., & Karioti, A.
(2023). Ex ploring the Chem ical Content of Primu la
veris L. sub sp. v eris Wild- Growing Populations alon g
a Climate Gr adient: An HPLC- PDA-MS Qu ality
Assessment of Flower s, Leaves an d Roots for
Sustainable E xploitation . Horticulturae, 9(10), 1120.
[7] Läng er, R., & Saukel, J. (19 93). Sy stematics of Prim ula
veris ( Primulaceae) . Plant systematics and evo lution,
188, 31- 55.
[8] Eliopo ulos, A. G. , Angelis, A., Liak akou, A., &
Skaltsounis, L. A. (20 22). In Vitro An ti -Influen za
Virus Activ ity of Non -Polar Primula veris subsp. veris
Extract. Ph armaceu ticals, 15(12), 1513 .
30
[9] Colombo , P. S., Flamini, G., Christodoulou, M. S.,
Rodond i, G., Vitalini, S., Passarella, D., & Fico, G.
(2014). Farino se alpin e Primula s pec ies:
Phytoch emical and morphological investig ations.
Phytoch emistry, 98, 151 -159.
[10] Li, X., Wang, X., Li, C ., Khutsis hv ili, M., Fayvush, G.,
Atha, D., .. . & Borris, R. P. (20 19). Unusual Flavones
from Prim ula macro calyx as In hibitors of OAT 1 and
OAT3 an d as An tifungal Agents ag ainst Cand ida
rugo sa. Scientific Repo rts, 9(1), 9230.
[11] Graik ou, K., Mp ishinioti, A., Tsafantakis, N., Maloupa,
E., Grigoriadou , K., & Chin ou, I. (2023). Com parative
phyto chemical analyses of f lowers from Primula eriş
subsp. eriş g rowing wild and from ex situ cultivatio n
in Greece. Foods, 12(13) , 2623.
[12] Sarr opou lou, V., Sarrou, E., Angeli, A., Mar tens, S.,
Maloup a, E., & Grigoriadou, K. (2 023). Sp ecies -
Specific Seco ndary Metabolites f rom Prim ula ver is
subsp. v eris Ob tained In Vitro Adv entitious Root
Cultures: An Alternative fo r Sustainable Prod uction.
Sustainability, 15(3), 2452 .
[13] Eliop oulos, A. G., Angelis, A., Liakakou, A., &
Skaltsounis, L. A. (20 22). In Vitro An ti -Influen za
Virus Activ ity of Non -Polar Primula veris subsp. veris
Extract. Ph armaceu ticals, 15(12), 1513 .
[14] Sarr opou lou, V., Sarrou, E. , Malo upa, E., &
Grigoriad ou, K. (202 3). Abio tic elicitation of Prim ula
veris sub sp. veris in v itro toward s the prod uction of
antioxid ants and sap on ins in a dv entitious roots
biomass. Plan t Cell, Tissue an d Org an Cultur e
(PCTOC), 1- 16.
[15] Tar apatskyy , M. , Gumien na, A., Sowa, P., Kapu sta, I .,
& Puch alski, C. (2021). B ioactive phenolic c ompoun ds
from Primula v eris L.: Influence of the extrac tion
cond itions and purification . Molecules, 26 (4), 997.
[16] Niko lova, M., Yankova -Tsvetkov a, E. , Stefanova, T.,
& Berk ov, S. ( 2023, March ). Exud ate Flavo noids of
Primula v eris Leaves and Their Inhibitory Activity on
Lolium p errene Seed Germination. In Proceed ings of
the Bulgar ian Academ y of Science s (Vol. 7 6, No. 3 , pp.
388 -393).
[17] Graik ou, K., Mp ishinioti, A., Tsafantakis, N., Maloupa,
E., Grigoriadou , K., & Chin ou, I. (2023). Com parative
phyto chemical an alyses o f f lowers from Prim ula v eris
subsp. ver is g rowing wild and from ex situ cultivation
in Greece. Foods, 12(13) , 2623.
[18] Schr öding er Release 202 1 - 3: Ma estro, Schrödin ger,
LLC, New Yor k, NY, 2 021.
[19] Al Ati, G., Chk irate, K. , El -Guourrami, O., Chakch ak,
H., Tüzün , B., Magu e, J. T., ... & Essassi, E. M. ( 2024 ).
Schiff base comp ounds constru cted f rom pyrazo le –
acetamide: Synth esis, spectroscopic charac terization,
crystal stru cture, DFT, mo lecular dock ing and
antioxid ant activity. Journal of Molecular Structure,
1295, 136637.
[20] Schr öding er Release 2021 -3: Pro tein Prep aration
Wizard; Epik , Schrödinger, LLC, New Yor k, NY,
2021 ; Impact, Schrö dinger, LLC, New York , NY;
Prime, Sch rödinger, LLC, New York, NY, 2021.
[21] Zah irović, A., T üzü n, B ., Hadžalić, S., Osmank ović, I.,
Roca, S., Beg ić, S., & Fočak, M. (2023) . Mo derate
DNA and high SARS-CoV-2 spike protein affinity of
oxido vanadium (IV) complexes o f 2 -furoic acid
hydr azones: I n silico and in vitro ap proach. Jou rnal o f
Molecular Structur e, 1294, 136564.
[22] Schr öding er Release 20 21 - 3: LigPrep , Schrödin ger,
LLC, New Yor k, NY, 2 021.
[23] Shah zadi, I., Zahoor, A. F., Tüzün , B., Mansha, A.,
Anjum, M. N., Rasul, A., ... & Mojzych, M. (2022 ).
Repositioning of acefylline as anti -cancer drug:
Synthesis, an ticancer and computation al studies of
azometh ines derived from ace fylline tether ed 4- amino-
3-mer capto-1, 2 , 4 -triazo le. Plos on e, 1 7(12),
e027 8027.
[24] Kan zouai, Y., Chalkha, M., Hadn i, H., Laghmar i, M.,
Bouzamm it, R., Nakkab i, A., .. . & Al Houar i, G.
(2023). Design, synthesis, in -vitro and in-silico studies
of chromone‐isoxazo line c onjugates as an ti‐bacterial
agents. Jou rnal of Mo lecular Structur e, 1293, 1362 05.
[25] Aksu , A., Çetink aya, S., Yen idünya, A. F., Çetinu s, Ş.
A., Gezegen , H., & Tü zün, B. (202 3). Immobilization
of p ectinase on chitosan -alginate-clay composite
beads: Exper imental, DFT and mo lecular docking
studies. Jour nal of Molecu lar Liquids, 390, 122947.
[26] Bensalah , J., Ouaddari, H., E rdoğan, Ş., T üzün, B .,
Gaafar, A. R. Z., Naf idi, H. A., .. . & Habsaou i, A.
(2023). Cationic resin po lymer A® IRC -5 0 as an
effective adsorbent for th e r emoval of Cr (III), Cu (II),
and Ag (I) from aqu eous solu tions: A kinetic,
mathem atical, ther modynam ic an d mo deling study.
Inorg anic Chemistry Comm unications, 157, 111272.
[27] Erd oğan, M., Yeşild ağ, A., Yıldız, B., T üzün, B., &
Özden, Ö. (2023). Synthesis and characterization of
some benzid ine-based azomethine deriv atives with
molecu lar dock ing stu dies and an ticancer activities.
Chemical Paper s, 77(11) , 6829 -6847.
[28] Aru kalam, I. O. , Uzoch ukwu, I. N., Tüzün, B., Dagdag ,
O., & Ogu zie, E. E . (2023). Influence of ZnO
Nanop article Size o n Barrier Perfor mance and
Corrosion Pro tection of P oly (dim ethylsiloxane) -
Coated Q235 Steel in Chloride Envir onment: B od e and
Computatio nal Simu lation Investigation s. Chemistry
Africa, 1 -11.
[29] Tu zun, B., Taş, N. A., Tasli mi, P., & Karadağ, A.
(2023). Sy nthesis, enzym e inhibition, and in silico
studies of Am ino Acid Schiff Bases. Iranian Jour nal of
Chemistry an d Chemical Engineering.
31
[30] Tap era, M., Kekeçmuhammed, H., Sar ıpınar, E.,
Doğan , M., Tüzün, B., Koçyiğit, Ü. M., & Çetin, F. N.
(2023). Molecular Hy brids Integrated with Im idazole
and Hydrazone s tructu ral motifs: Design, Synthesis,
Biological Ev aluation , and Mo lecular Dockin g Studies .
Journal of Molecular Liquids, 123242.
[31] Man ap, S., Med etalibeyoğlu , H. , Kılıç, A. , Karataş, O.
F., Tüzü n, B., Alkan , M., . .. & Yüksek, H. (2 023).
Synthesis, m olecular mod eling investigation ,
molecu lar d ynam ic an d ADME pred iction of som e
novel Mannich bases derived from 1 , 2, 4 -triazole, and
assessment of their anticancer activity . Journal of
Biomolecu lar Structur e and Dynamics, 1 - 15.
[32] Aru kalam, I. O., Uzo chukwu, I . N., Izionworu, V. O.,
Tüzün , B., & Dag dag, O. (2023) . Corrosion protection
of Q2 35 steel in Pseudomo nas aerug inosa -laden
seawater en vironm ent using h igh b arrier PDMS
nano composite coatin g. Safety in Extrem e
Environm ents, 1 - 11 .
[33] Du rmaz, L., Gulçin , İ ., Taslimi, P., & Tüzü n, B. (2023).
Isofrax idin: Antioxid ant, Anti‐carbonic Anhydr ase,
Anti‐cho linesterase, Anti‐diabetic, and in Silico
Proper ties. ChemistrySelect, 8 (34), e202300170.
All Science s Proceedin gs
http://as-p r oceeding.com/
2 nd Internatio nal Conference o n
Contempo rary Acade mic Research
November 4 -5, 2023 : Konya, Turke y
https://as-
proceeding.com/index.php/iccar
© 20 23 Published by All Sciences Proceedings
32
2-Amino-6- subs titübenzotiyazo l Türevlerinin Ni(II) Kompleksle rinin
Antimikrobiyal v e Antifunga l Akti vitelerinin İncele nmesi
Halil İ lkimen 1* , Cengiz Yenikaya 1 ve Aysel Gülbandılar 3
1 Kimya Bölümü , Kütahya Dumlupına r Üniversitesi, Türkiy e
2 Gıda Müh endisliği Bö lümü, Eskişehir Osmang azi Üniversitesi, Tü rkiye
* (halil.ilkimen @dpu.ed u.tr)
Özet – 2- Aminobenzotiyazol türe vlerinin deri üre t iminde , kere stecilikte, kağıt endüstrisinde, antialgal ajan
ve kemoterapide antioksidan olarak da kullanılmaktadır. Üz erindeki bağlı olan gruplara göre, antitümör,
antibakteriyel, antifungal, antiviral, antelmintik ve anti -inflamatuar aktivite gibi biyolojik özellikleri
bulunan be nzotiyazollerin, ayrıc a aldoz redüktaz, monoamin oksidaz, siklooksijenaz, asetilkolin estera z ve
karbonik a nhidraz gibi enzimler üzerinde inhibisyon öze llikleri bulunmaktadır. 2-Aminoben zotiyazol
türevlerinin S, N v e N H 2 donör atomları ile met al iyonuna bağlanarak kompleks oluşturduğu literatürde
bilinmektedir. B u çalışmada , 2-a minobenzoti yazol, 2-amino-6-klorobenzotiyazol ve 2-amino-6-
metilbenzotiyazol ’ün Ni(II) kompl eksleri literatürde bulunan yöntem le sentezlenmiştir. Başlangıç
maddeleri ve Ni(II) ko mplekslerinin Staphylococcus aureus (NRRL-B 767), Bacillus subtilis , List eria
monocytogenes (ATCC 7644) , Enterococcus fae calis (AT CC 29212 ) (Gram pozitif), Escherichi a coli
(ATCC 25922) ve Pseudomonas aeruginosa (ATCC 27853) (Gram negatif) bakter ilerin e ve Candida
Albicans (ATCC 14053) mayasına karşı anti mikrobiyal aktiviteleri incelenmiştir. Antimikrobiyal
aktiviteler de kıyaslama bil eşiği olarak Vankomisin, S efepim ve Levofloksasin (antibakteriyel) ve
Flukonazol ( antifungal) kullanılmıştı r. Başlangıç maddeler i v e Ni( II) kom pleksleri nin ( Ni abt, Ni Cl abt ve
Ni Meabt) bakteri ve mayalara karşı aktivite göstermiştir.
Anah tar Kelimeler – 2- Aminobenzotiya zol , Ni ( II ) , Metal Kompleksi, Antiba kteriyel Aktivit e, Antifungal A ktivite
I. GİRİŞ
2-Aminobenzotiyazol, 2-amino-6-
klorobenzotiyaz ol, 2-ami no-6-metilbenzotiyazol v e
bunların basit metal komplekslerinin
antimikrobiyal, antelmintik, antifungal,
antiinflamatuar, analjezi k, anti- ülser, antitümör ve
karbonik anhidraz inhibitörleri gibi biyoloj ik
aktiviteleri iyi bil inmektedir [1 -7]. 2 -
Aminobenzotiyazol ve türevleri çoğu durum da
halkanın azotu [ 8 ] veya k ükürdü [9,10] veya amin o
grubu [11,12 ] ar acılığıyla metal iyonl arına koordine
olabilen tek dişli ligandlar olarak bağlanabilirken,
amino grubu ile azot [13 ] veya kükürdün [ 14 ]
koordinasyona katıldı ğı 2 -aminobenzotiya zol
kompleksleri üzerine bi rkaç çalışma vardır.
Literatürde 2 - aminobenzotiyazol bil eşikleri ve
diğer organik ligandlar ile Ni( II) kompleksle ri
sentezlenmektedir [15,16 ].
Bu çalışmada, 2- aminobenzotiyazol (abt), 2 -
amino-6-klorobenzotiyazol (Clabt) ve 2-amino-6 -
metilbenzotiyazolün (Meabt) Ni( II) kompleksleri
{[Ni(abt) 2 Cl 2 ] (Niabt) [17], [Ni(Clabt) 2 Cl 2 ]
(NiClabt) [18] ve [Ni(Meabt) 2 Cl 2 ] (NiMeabt) [19] }
literatürde bulunan yöntemlerle sente zlenmiştir.
Başlangıç maddeleri ve Ni(II) kompl ekslerinin C.
Albicans mayasına, S. aureus , B. subtilis , L.
monocytogenes, E. faecalis , P. aeruginosa ve E. coli
bakterilerine k arşı a ntimikrobiyal aktivitele ri
incelenmiştir. Başlangıç maddeleri v e Ni(II)
komplekslerinin ( Ni abt, Ni C labt ve Ni Meabt )
bakteri ve mayalara karşı aktivite göstermiştir.
II. MATERYA L VE YÖNTEM
A. Metal Komplekslerin Sentezi
Ni(II) metal kompl eksleri li teratürde bulunan
yöntemlerle şu şekilde sentezlenmiştir. 2 mmol 2 -
33
aminobenzotiyaz ol türevi ve 1 mmol NiCl 2 40 mL
etanol:su’da (1:1) karıştırıl dı . Üç gün içinde çöken
yeşil katılar süzüldü ve kurutuldu (Verim: Niabt için
%60, NiClabt için %65 ve NiMeabt için %50).
%Ni deneysel(te orik) : Niabt için %13,60(13,65),
NiClabt için %11,70(11,76) ve NiMeabt için
%12,75(12,81).
Şekil 1. Ni(II) kompleksler inin sentezi
B. Antibakteriyel ve antif ungal aktivite
Antibakteriyel ve antifungal aktivit eler
mikrodilüsyon yöntemi ile min imum inhibitör
konsantrasyon (MİK) değerleri bulunmuştur. Bu
amaçla mikrodilüsyon yönteminde U şeklinde 96
gözlü mikroplakalar kul lanılmıştır. MHB ortamı,
tek ve çift kuvvette hazırlanmıştır. Sentezlenen
bileşikler (4 mg) ve antibiyotikler (4 mg), 2 mL
DMSO çözeltisi içinde çözülmüştür. Kullanılan
bakteri ve m antarlar gece boyunca t ek güçlü
Mueller Hinton Buyyon (MHB) ortamında inkübe
edilmiş ve kültürleri taze olarak hazırlanmıştır.
Daha sonra kültür süspa nsiyonları hazırlanmış v e
hücre yoğunlukla rı 0,5 McF arland tüpü
bulanıklığına (1,0x10 8 (cfu)/mL) ayarlanmıştır [ 20 -
23 ].
III. BULGULAR
Başlangıç maddeleri ve Ni( II) komplekslerinin
antimikrobiyal aktivite değerleri Tablo 1’de
verilmiştir.
IV. TARTIŞMA
A. Antibakteriyel ve antif ungal aktivite sonuçları
Başlangıç maddeleri (abt, Clabt ve Meabt) ve
Ni(II) komplekslerinin ( Ni abt, Ni Clabt ve Ni Meabt)
mikrodilüsyon yöntemi ile antimikrobiyal aktivite
sonuçlarının değerleri Tablo 1’de
verilmiştir.
Antifungal sonuç lar Flukonazol il e antibakteriyel
sonuçlar ise Levoflaksin, Vankomisin ve Sefepim
kıyaslanmıştır .
Başlangıç maddeleri ve Ni(II) komplekslerinin E .
coli ve S. aureus bakterilerine k arşı MİK
değerlerinin Levoflaksin ve Vankomisin
(31 ,25
µg/mL
) ile
karşılaştırıldığında bil eşikler in hep si
daha az a ktivite göste rmi ştir { E. Coli için Clabt
(62,50 µg/m L ) > abt, Meabt, Niabt, NiClabt,
NiMeabt (1 25,00 µg/mL ) ve S. aureus için abt ,
Clabt, Meabt, Niabt, NiClabt (62,50 µ g/mL ) >
NiMeabt (125,00 µg/mL) }. Sefepim
ile
karşılaştırıldığında ise E. Coli için Clabt ve S.
aureus için abt, Clabt, Meabt, Niabt ve NiClabt aynı
aktiviteye (62,50 µg/mL) sahip iken, diğer
maddelerin ise E. Coli için abt, Meabt, Ni abt,
NiClabt, NiMeabt (1 25,0 0 µg/mL ) ve S. aureus içi n
NiMeabt (125,00 µ g/mL) daha a z aktiviteye sahip
olduğu gözlenmiştir.
Başlangıç maddeleri ve Ni(II) komplekslerinin P .
aeruginoa bakterisine karşı M İK değerlerinin
Levoflaksin ve Sefepi m
(31,25
µg/mL
) ile
karşılaştırıldığında bileşikler in hepsi daha az et ki
göstermiştir {C labt, Niabt (62,50 µg/mL ) > abt,
Meabt, NiC labt, NiMeabt (1 25,00 µg/mL ).
Vankomisin (62,50 µg/ mL )
ile
karşılaştırıldığında
ise Clabt ve Niabt ayn ı etkiye sahip iken diğ er
bileşikler daha az etkiye sahiptir { abt, Meab t,
NiClabt, NiMeabt (1 25,00 µg/mL )}
Başlangıç maddeleri ve Ni( II) komplekslerinin L.
monocytogens bakterisine karşı MİK d eğerlerinin
Sefepim
ve Levoflaksin
(31,25
µg/mL
) ile
karşılaştırıldığında Niabt
(15,60
µg/mL
)
en iyi
aktiviteye gösterirken, abt, Clabt ve NiClabt
(31,25
µg/mL
)
aynı aktiviteye göstermiştir. Meabt (62,50
µg/mL ) ise en az aktivite göstermiştir. Vankomisin
( 125,00 µg/mL ) ile karşılaştırıldığında ise
bileşikler in hepsi daha fazla etki gözlenmişti r {Niabt
(15,60
µg/mL
) >
abt, Clabt ve NiClabt
(31,25
µg/mL
) >
Meabt (62,50 µg/mL ) }.
Başlangıç maddeleri ve Ni(II) komplekslerinin B .
subtilis bakterisine karşı MİK değerlerinin
Levoflaksin ve Sefepim (62,50 µ g/mL )
ile
karşılaştırıldığında Clabt, Niabt, NiClabt, NiMeabt
aynı etkiye s ahip ike n ( 62,50 µg/m L), diğer
bileşikler ise da ha az etkiye sahiptir { abt, Meabt
(125,00 µ g/mL )} . Vankomisin (250,00 µg/mL ) ile
karşılaştırıldığında ise bileşikler in hepsi dah a fazla
etkiye sahiptir {Clabt, Niabt, NiClabt, NiMeabt
(62,50 µg/mL) > abt, Meabt (125,00 µg/mL )}.
Başlangıç maddeleri ve Ni(II) komplekslerinin E .
faecalis bakterisine karşı M İK değerlerinin
Levoflaksin ve Vankomi sin
(62,50
µg/mL
) ile
karşılaştırıldığında bileşikler in hepsinin aynı
derecede (62,50 µg/mL) etkili iken (Clabt hariç ),
Clabt ise daha iyi aktivit eye (31,25 µg/mL) sahi p
olduğu gözlenmiştir. Sefepim ( 31,25 µg/mL ) ile
34
karşılaştırıldığında ise Clabt aynı etkiye sahip iken
diğer bileşiklerin daha a z aktiviteye sahip olduğu
gözlenmiştir (62,50 µg/mL) .
Başlangıç maddeleri ve Ni(II) komplekslerinin
Candida Albican mayasına karşı MİK değerle ri
Flukonazol (62,50 µg/mL ) ile karşılaştırıldı ğında
Clabt daha iyi derece de ( 15,60 µg/mL ) etkili iken
diğer bileşiklerin ise daha az etkili olduğu
gözlenmiştir { abt, Meabt, NiC labt, NiMeabt
(125,00 µg/mL ) > Niabt (250,00 µg/mL )}.
Tablo 1. Bileşiklerin antibakteriyel ve antifungal aktivite sonuçları (µg/mL).
E.coli
S. aureus
B.subtilis
L.monocytogenes
E.faecalis
P.aeruginosa
C.
albicans
Vankomisin
31,25
31,25
250,00
125,00
62,50
62,50
-
Levoflaksasin
31,25
31,25
62,50
31,25
62,50
31,25
-
Sefepim
62,50
62,50
62,50
31,25
31,25
31,25
-
Fluconazole
-
-
-
-
-
-
62,50
abt
125,00
62,50
125,00
31,25
62,50
125,00
125,00
Clabt
62,50
62,50
62,50
31,25
31,25
62,50
15,60
Meabt
125,00
62,50
125,00
62,50
62,50
125,00
125,00
Niabt
125,00
62,50
62,50
15,60
62,50
62,50
250,00
NiClabt
125,00
62,50
62,50
31,25
62,50
125,00
125,00
NiMeabt
125,00
125,00
62,50
62,50
62,50
125,00
125,00
V. SONUÇLAR
Bu çalışmada, 2-aminobenzotiyazol, 2 -amino-6-
klorobenzotiyaz ol ve 2-a mino-6-
metilbenzotiyazolün Ni(II) kompl eksleri
{[Ni(abt) 2 Cl 2 ] ( Niabt), [Ni(Clabt) 2 Cl 2 ] (NiClabt) ve
[Ni(Meabt) 2 Cl 2 ] (NiMeabt)} literatürde bulunan
yöntemlerle sentezlenmiştir.
Başlangıç maddeleri ve Ni( II ) komplekslerinin C .
Albicans mayası, B. subtilis , E. faecalis, P.
Aeruginosa, S. aureus , L. Monoc ytog enes ve E. coli
bakterilerine karşı antimi krobiyal aktiviteleri te st
edilmiştir.
Elde edilen komplekslerin AAS sonuçlarına göre
literatürde bulunan yapılar olduğu görülmüştür.
Başlangıç maddeleri ve elde edilen Ni(II)
kompleksleri aktivite ç alışmaları sonucunda maya
ve bakterilere ka rşı aktivit eye sahip olduğ u
görülmüştür. Bileşikler de en iyi aktiviteyi C.
albicans mayasında Cla bt ve bakte rilerde ise L.
monocytogenes ’te Niabt , P. aeruginoa ’da Clabt ve
Niabt, E. coli ’de Clabt , S. aureus ’da abt, Clabt,
Meabt, Niabt ve NiC labt, B. subtilis ’te Clabt, Niabt,
NiClabt ve NiMeabt , E. faecalis ’te Cla bt
göstermiştir .
TEŞEKKÜR
Bu çalışma, Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
Bilimsel Araştırma Projeleri Komis yon’unca,
2022/03 numara lı proje olarak d esteklenmiştir.
Katkılarından dolayı komisyona teşekkür ederiz.
KAYNAKLAR
[1] G. Ach aiah, N. S. Go ud, K. P. Kumar , and P. Mayuri,
“Review o n 2 -substituted b enzothiazoles: Diversity of
synthetic meth ods and biological activities,” Int. J.
Pharm. S ci. Res., vol. 7(4), pp. 13 75-138 2, 2016.
[2] P. S. Yadav , D. Prakash, and G. P. Sen thilkumar ,
“Benzothiazo le: Different methods of syn thesis and
diverse biolo gical activ ities,” In t. J. Pharm. Sci. Drug
Res., vo l. 3(1), pp. 01 -07, 2011.
[3] J. Josep h, G. B Jan aki, and J. Dharmaraja, “Metal
complex es of 2 – aminob enzothiazole d erivatives as a
versatile system tun ing up their structural and bio logical
prop erties,” J. Chem. Pharm. Res. , vo l. 8 , p p. 133-152 ,
2016.
[4] H. İlkim en, C. Yenikay a, M. Sarı, M. Bülbü l, E. Tunca ,
and H. Dal, “Synthesis and characterization of a proton
transfer salt between 2,6- pyridinedicarboxy lic ac id and
2-amin obenzoth iazole, and its com plexes and their
inhibition studies on carbonic anhydras e isoenzymes,” J.
Enzym. I nhib. Med. Chem., v ol. 2 9(3), p p. 353 -361,
2014.
[5] S. A. Heleno , A. Mar tins, M. J. R. P. Queiroz, and I. C.
F. R. Ferreira, “Bioactivity o f phen olic acids: metab olites
versus par ent compou nds: a review,” Fo od Chem. , vol.
173, pp. 501 – 513, 2015.
[6] M. N. Deodhar , A. C. Dongre, and S. D. Kudale,
“Analgesic and antiinflammatory activity of d erivatives
of 2- am inobenzothiazole, ” A s ian J. Ch em., vol. 24( 6),
pp. 274 7-2752, 2012.
[7] H. İlk imen, C. Yenikay a, A. Gü lbandılar , and M. Sar ı,
“Synthesis an d ch aracterization o f a novel proton salt of
2-amin o-6-nitrob enzothiazole with 2,6 -
pyrid inedicarboxylic acid an d its metal comp lexes an d
41
tamamlayıcı karakterizasyon teknikleri, XPS [ 8-
10 ], katı hal NMR [ 11 ] veya nötron kırınımı [ 12,13],
asit H atomlarının konumunu tam olarak belirle mek
için sıklıkla kullanılması gerekir. Aynı kristalde asit
veya b azın hem iyoni ze hem de iyoni ze olm ayan
türlerinin mevcut olduğu durumlar da vardır [ 14 ].
2-Metoksi-5- sülfamoyilbenzoik asit türevlerinin
ağrı kesici, antimi krobiyal, romatizma tedavis i,
menisküs, enzim inhibitörü, antidiyabetik ve
antienflamatua r gibi aktiviteleri vardır [ 15-20]. 2-
Metoksi-5- sülfamoyilbenzoik asitin bazı metal
kompleksleri [20-23], 2- aminopiridin türevleri [24-
26 ] ile tuzları ve Cu(II) kompleksleri sentezlenip
yapıları aydınlatılmıştır [ 22].
2- Aminopiridin türevlerinin antihistaminik,
analjezik, antibakteriyel, antikonvülsan,
antidiyabetik, antifungal, kardiyotonik,
antiparaz iter, antiviral ve antiinflamatuar gibi
aktivite çalışmaları mevcuttur [ 27] . 2-
Aminopiridinler, çeşitli inorganik uygulamalarda
şelatlayıcı ligandlar olarak kullanılır [ 28].
Bu çalışmada, 2 -metoksi-5- sülfamoyilbenzoik
asit (Hsba) ile 2-amino-5-
(bromo/ kloro/siyano)piridin türevlerinin’in proton
transfer tuzl arı (sba2a5Brp, sba2a5Clp ve
sba2a5CNp) sentezlenmiştir. Sentezlenen
bileşikleri ya pıları I R ve NMR( 1 H ve 13 C) ana lizleri
ile aydınlatılmıştır.
II. MATE RYAL VE YÖNTEM
A. Tuzların Sentezi
10 mm ol 2 - Aminopridin türevi {2a5Brp, 2a5Clp
ve 2a5CNp} ve 10 mmol Hsba 100 mL saf etanolde
çözüldü. 72 Saat karıştırıldıktan sonra çöken tuzlar
süzüldü ve kurutuldu (V erim: sba2a5Brp için %93,
sba2a5Clp için %91 ve sba2a5CNp için %90) .
Şekil 1. T uzların sen tezi
B. Antibakteriyel ve antifungal aktivite
Antibakteriyel ve antifungal aktivit eler
mikrodilüsyon yöntemi ile min imum inhibitör
konsantrasyon (MİK) değerleri bulunmuştur. Bu
amaçla mikrodilüsyon yönteminde U şeklinde 96
gözlü mikroplakalar kul lanılmıştır. MHB ortamı,
tek ve çift kuvvette hazırlanmıştır. Sentezlenen
bileşikler (4 mg) ve ant ibiyotikler (4 mg), 2 mL
DMSO çözeltisi içinde çözülmüştür. Kullanılan
bakteri ve m antarl ar gece boyun ca tek güçlü
Mueller Hinton Buyyon (MHB) ortamında inkübe
edilmiş ve kültürleri taze olarak hazırlanmıştır.
Daha sonra kültür süspa nsiyonları hazırlanmış v e
hücre yoğunlukla rı 0,5 McF arland tüpü
bulanıklığına (1,0x10 8 (cfu)/mL) ayarlanmıştır [ 29 -
32 ].
III. BULGULAR
Tablo 1 . Tuzlar v e karışımın IR değerleri (cm -1 ).
sba2a5Brp
sba2a5Clp
sba2a5CNp
ν(OH)
-
-
-
ν(NH 2 )
3437(m)
3366(m)
3273(m)
3149(m)
3314(m)
3252(m)
3212(m)
3112(m)
3365(m)
3328(m)
3231(m)
ν(CH) Ar
3092(w)
3072(w)
3093(w)
ν(CH) Alf.
2987(w)
2936(w)
2901(w)
2980(w)
2943(w)
2896(w)
2932(w)
2912(w)
2860(w)
ν(N + H)
2735(w)
2569(w)
2753(w)
2521(w)
2738(w)
2513(w)
ν(CN)
-
-
2236(s)
ν(C=O)
1705(s)
1669(s)
1683(s)
ν(C=N)
ν(C=C)
1598(s)
1574(s)
1545(s)
1493(s)
1472(s)
1438(s)
1639(s)
1568(s)
1501(s)
1462(s)
1438(s)
1411(s)
1635(s)
1609(s)
1584(s)
1556(s)
1484(s)
1453(s)
ν(NO 2 )
-
-
-
ν(CO)
1400(s)
1289(s)
1080(s)
1374(s)
1277(s)
1087(s)
1351(s)
1276(s)
1081(s)
ν(S=O)
1332(s)
1172(s)
1113(s)
1321(s)
1172(s)
1127(s)
1295(s)
1148(s)
1127(s)
ν(py)
770(s)
791(s)
778(s)
42
Tablo 2 . sba2a5Brp tu zunun 1 H ve 13 C NMR sonuçlar ı (ppm)
1 H NMR
13 C NMR
H 5
7,27 (1H, d) [ 3 J H5 - H6 =
8,784 Hz]
C 2
166,724
H 6 , H 18
7,92 (2H, d+s ) [ 3 J H6 - H5 =
10,424 Hz]
C 3
121,531
H 8
8,11 (1H, s)
C 4
159,004
H 10
3,07 (3H, s)
C 5
105,534
H 12
7,34 (2H, s)
C 6
131,096
H 13
-
C 7
136,009
H 15
7,48 (1H, d) [ 3 J H15- H16 =
8,010 Hz]
C 8
129,152
H 16
6,41 (1H, d) [ 3 J H16- H15 =
8,793 Hz]
C 10
56,727
H 19
6,16 (2H, s)
C 14
160,819
C 15
148,171
C 16
113,165
C 17
110,504
C 18
139,729
Tablo 3 . sba2a5Clp tuzunu n 1 H ve 13 C NMR sonu çları (ppm)
1 H NMR
13 C NMR
H 5
7,27 (1H, d) [ 3 J H5 - H6 =
8,675 Hz]
C 2
168,726
H 6
7,92 (1H, d) [ 3 J H6 - H5 =
8,137Hz]
C 3
121,548
H 8
8,11 (1H, s)
C 4
158,880
H 10
3,87 (3H, s)
C 5
109,759
H 12
7,33 (2H, s)
C 6
131,086
H 13
-
C 7
136,011
H 15
7,39 (1H, d) [ 3 J H15- H16 =
8,233 Hz]
C 8
129,147
H 16
6,45 (1H, d) [ 3 J H16- H15 =
8,708 Hz]
C 10
56,716
H 18
7,86 (1H, s)
C 14
160,817
H 19
6,12 (2H, s)
C 15
146,005
C 16
117,849
C 17
113,157
C 18
137,203
Tablo 4 . sba2a5CNp tuzun un 1 H ve 13 C NMR sonu çları
(ppm )
1 H NMR
13 C NMR
H 5
7,26 (1H, d) [ 3 J H5 - H6 =
8,67 5 Hz]
C 2
166, 710
H 6
7,92 (1H, d) [ 3 J H6 - H5 =
8,13 7 Hz]
C 3
129, 197
H 8
8,13 (1H, s)
C 4
162, 963
H 10
3,87 (3H, s)
C 5
121, 479
H 12
7,34 (2H, s)
C 6
133, 057
H 13
-
C 7
135, 967
H 15
7,64 (1H, d) [ 3 J H16 - H17 =
8,23 3 Hz]
C 8
131, 134
H 16
6,48 (1H, d) [ 3 J H17 - H18 =
8,70 8 Hz]
C 10
56,6 93
H 18
8,31 (1H, s)
C 14
163, 608
H 19
6,98 (2H, s)
C 15
160, 852
C 16
113, 137
C 17
107, 595
C 18
147, 432
C 20
134, 850
IV. TARTI ŞMA
A. IR sonuçları
Tuzların I R spektrumunda (Ta blo 1 v e Ekler 1-4) ;
ν(N - H) grubundan kaynaklanan titreşim bantları
sba2a5Brp tuzunda 3437 , 3366, 3273 v e 3149 cm -
1 ’de, sba2a5Clp tuzunda 3314, 3252, 3212 ve 3112
cm -1 ’de ve sba2a5CNp tuzunda 3365, 3328 ve
3231cm -1 ’de gözlenmiştir. Tuzların 2753 -2513 c m -
1 aralığında gözlenen zayıf ti treşim bantlarının
ν(N + - H) gö zlenmesi önerilen yapıları
desteklemektedir. Tuzların yapılarındaki aromatik
ve alifatiklik ν(C -H) gerilmeleri 3072 -3093 cm -1 ve
2987-2860 cm -1 aralığında ortaya çıkmakt adır.
Tuzların ν(C=O) grubun un bantları sırasıyla 1705,
1669 ve 1683 c m -1 ’de gözlenmektedir.
Spektrumlarda, 1639-14 11 cm -1 aralığında ν(C=N)
ve ν(C=C), 1400 -1080 cm -1 aralığında ν(C - O),
1332-1113 cm -1 aralığında ν(S -O) ve 791-767 cm -1
aralığında ν(py) gerilmelerinden
kaynaklanmaktadır . sba 2a5CNp tuzunda ν(C N)
gerilmesinden kaynaklanan pik 2236 cm -1 ’d e
gözlenmiştir.
43
Tablo 5 . Bileşiklerin an timikrobiyal v e antifungal aktivite sonuçları ( µg/mL).
B.
subtilis
E.
faecalis
S. aureus
E. coli
L.
monocytogens
P.
aeruginoa
C.
albicans
Vankomisin
250,00
62,50
31,25
31,25
125,00
62,50
-
Levoflaksin
62,50
62,50
31,25
31,25
31,25
31,25
-
Sefepim
62,50
31,25
62,50
62,50
31,25
31,25
-
Flukonazol
-
-
-
-
-
-
62,50
Hsba
62,50
125,00
125,00
125,00
31,25
31,25
125,00
2a5Brp
62,50
62,50
62,50
125,00
31,25
62,50
125,00
2a5Clp
31,25
62,50
62,50
31,25
62,50
31,25
62,50
2a5CNp
31,25
31,25
31,25
62,50
125,00
31,25
31,25
sba2a5Brp
62,50
62,50
125,00
31,25
62,50
62,50
125,00
sba2a5Clp
62,50
62,50
62,50
62,50
62,50
62,50
62,50
sba2a5CNp
62,50
31,25
125,00
125,00
62,50
125,00
125,00
B. NMR sonuçları
sba2a5Brp (Tablo 2 ve Ekler 4, 5), sba2a5Clp
(Tablo 3 ve Ekler 6, 7) v e sba2a5CNp (Tablo 4 ve
Ekler 8, 9) tuzlarının NMR sonuçları Tablolar 2 -4
ve Ekler 4- 9’da verilmiştir.
Tüm tuzların H 5 , H 6 , H 8 , H 10 ve H 12
protonlarından kaynaklanan kimyasal kayma
değerleri, 7,26 -7,27 ppm (H 5 , 3 J H5 - H6 = 8,675-8,784
Hz, 1H’lık doublet ), 7,92 ppm (H 6 , 3 J H6 - H5 = 8,317-
10,424 Hz, 1H’lık doublet ), 8,11-8,13 ppm (H 8 ,
1H’lık singlet), 3,07 -3,87 ppm (H 10 , 3H’lık singlet)
ve 7,33- 7,34 ppm’de (H 12 , 2H’lık singl et)
gözlenmiştir. sba2a5Brp tuzunun 2a5Brp’den
kaynaklana n pikle r, 7,48 ppm (H 15 , 3 J H1 5-H16 = 8,010
Hz ) ve 6,41 ppm’de ( H 18 , 3 J H16-H 15 = 8,793 Hz )
1H’lık doublet pikl er ile 7,92 ppm’de (H 18 ) 1H’lı k
singlet ve 6,16 ppm’de (H 19 ) 2H’lık singl et pikler ;
sba2a5Clp tuzunun 2a5Clp’den kaynaklanan pikler,
7,48 ppm (H 15 , 3 J H1 5-H16 = 8,233 Hz) ve 6,41 ppm’de
(H 18 , 3 J H16-H 15 = 8,708 Hz) 1H’lık doublet pikler ile
7,86 ppm’de (H 18 ) 1H’lık ve 6,12 ppm’de (H 19 )
2H’lık singlet pikler ve sba2a5CNp tuzunun
2a5CNp’den k aynaklanan pikl er, 7,64 ppm (H 15 ,
3 J H15-H16 = 8,233 Hz) ve 6,48 ppm’de ( H 16 , 3 J H16-H15
= 8,708 Hz) 1H’lık doublet pikler ile 8,31 ppm’de
(H 18 ) 1H’lık ve 6,98 ppm’de (H 19 ) 2H’lık singlet
pikler olarak gözlenmiştir.
Tuzların 13 C- NMR spektrumunda sırasıyla on üç,
on üç ve on dö rt tane karbon piki gözlenmiş tir
(Tablolar 2-4 ve Ekler 5, 7, 9); sba ait olan karbon
pikleri 166,724-168,726 ppm (C 2 ), 121,531-
129,197 ppm (C 3 ), 158,880-162,963 ppm (C 4 ),
105,534-121,479 ppm ( C 5 ), 131,086-133,057 ppm
(C 6 ), 135,967-136,011 ppm (C 7 ), 129,147-131,134
ppm (C 8 ) ve 56,693-56,727 ppm’de (C 10 )
gözlenirken, 2 - aminopiridin türevlerine ait karbon
pikleri ise 160,817-163,608 ppm (C 14 ), 148,171-
160,852 ppm (C 15 ), 113,165-117,849 ppm (C 16 ),
107,595-113,157 ppm (C 17 ) ve 137,203-147,432
ppm (C 18 ) aralığında görülmektedir. sba2a5CNp
tuzunda 134,850 ppm’de ise C 20 piki gözlenmiştir.
Tüm tuzlarda Hsba’ya ait – COOH hidrojenleri (H 1 )
spketrumlarda gözlenmemişti r. Bu hidrojenl erin
aminopiridinlerdeki N 13 ’e transfer olduğu
düşünülmektedir (H 1 H 13 ). Aynı tuzların IR
spektrumu alındığı nda H 1 veya H 13 ’nin varlığı
belirlenmiştir (Ekler 1 -3).
C . Antimikrobiyal aktivite sonuçlar ı
Bu çalışmada, başlangıç maddeleri ve tuzlarının
mikrodilüsyon yöntemi ile antibakteriyel ve
antifungal aktivite son uçları incelenmişti r. Elde
edilen MİK değerleri Tablo 5’de
verilmiştir.
Antifungal sonuç lar Flukonazol il e antibakteriyel
sonuçlar ise Vankomisin, Levoflaksin ve Sefepim
antibiyotikleri ile karşılaştırılmıştır.
B. subtilis bakterisine karşı bileşiklerin MİK
değerlerinin Sefepim ve Levoflaksin (62,50 µg/mL )
ile
kıyaslandığında; 2a5Clp ve 2a5CNp bil eşikleri
daha iyi aktivite (31,25 µg/mL) gösterirken, diğer
bileşikler ise benzer aktivite (62,50 µg/mL )
göstermiştir. Vankomisin (250,00 µg/m L ) ile
kıyaslandığında ise tüm bil eşikler daha iyi aktivite
göstermiştir.
E. faecalis bakterisine karşı bileşiklerin MİK
değerlerinin Vankomisin ve Levoflaksin
(62,50
µg/mL
) ile
kıyaslandığında; 2a5CNp ve
sba2a5CNp bil eşikleri daha iyi aktivite (31,25
µg/mL) göst erirke n, Hsba hariç diğer bileşikler aynı
derecede (62,50 µ g/mL) etkili iken, Hsba’in ise
daha az etkili (125,00 µg/mL) olduğu gözlenmiştir.
Sefepim ( 31,25 µ g/mL ) ile kıyaslandığında ise
44
2a5CNp ve sba2a5CNp bileşikleri aynı de recede
etkili iken ( 31,25 µg/mL ) , diğer bileşiklerin daha a z
derecede etkili olduğu gözlenmiştir
(62,50
µg/mL
)
.
S. aureus bakterisine karşı bileşiklerin MİK
değerlerinin Vankomisin
ve Levoflaksin
(31,25
µg/mL
) ile
kıyaslandığında, 2a5CNp bileşiğinin
aynı derecede (31,25 µg/mL ) aktiviteye sahip iken,
diğer bileşikler daha az aktiviteye sahiptir { 2a5Brp,
2a5Clp, sba2a5Clp (62,50 µg/mL ) > Hsba,
sba2a5Brp ve sba2a5CNp (125,00 µg/mL) }.
Sefepim (62,50 µg/mL ) ile kıyaslandığında;
2a5CNp bileşiği daha iyi aktiviteye (31,25 µg/mL )
sahiptir. 2a5Brp, 2a5Clp ve sba2a5Clp
bileşiklerinin aynı derecede aktiviteye (62,5 0
µg/mL) sahip iken, diğer bileşiklerin daha az
aktiviteye (125,00 µg/mL) olduğu gözlenmiştir.
E. coli bakterisine karşı bileşiklerin MİK
değerlerinin Vankomisin ve Levoflaksin (31,25
µg/mL )
ile
kıyaslandığında ; 2a5Clp ve sba2a5Clp
bileşikleri aynı derec ede ( 31,25 µg/mL) etkili
olduğu, diğer maddelerin ise daha az etkil i
{2a5CNp, sba2a5Clp ( 62,50 µg/mL ) > Hsba,
2a5Brp, sba2a5CNp (125,00 µg/m L)} olduğu
gözlenmiştir. S efepim ile kıyaslandığında ise;
2a5Clp ve sba2a5Clp (31,25 µg/mL) bileşiklerinin
daha iyi etkili olduğu, 2a5CNp ve sba2 a5Clp
bileşikleri aynı derec ede (62,50 µg/mL) etkili
olduğu ve diğer maddelerin ise daha az etki li
(125,00 µg/mL) olduğu gözlenmiştir.
L. monocytogens bakterisine karşı bileşiklerin
MİK d eğerlerinin Vankomi sin
(125,00 µg/mL)
ile
kıyaslandığında; 2a5CNp aynı derecede (125,00
µg/mL) aktiviteye sahip olduğu, diğer bileşiklerin
daha iyi {Hsba, 2a5Brp (31,25 µg/mL) > 2a5Clp,
sba2a5Clp, sba2a5CNp ( 62,50 µg/mL)} aktiviteye
sahip olduğu gözlenmiştir. Sefepim ve Levoflaksin
(31,25 µg/mL ) ile kıyaslandığında ise; Hsba ve
2a5Brp (31,25 µ g/mL) bileşiklerinde aynı derece
aktivite sahipken diğer maddeler dah a az etk ili
{2a5Clp, sba2a5Clp, sba2a5CNp (62,50 µg/m L) >
2a5CNp (125,00 µg/mL ) } olduğu gözlenmiştir.
P. aeruginoa bakterisine karşı bileşiklerin MİK
değerlerinin Vankomisin
(62,50 µ g/mL )
ile
kıyaslandığında; Hsba, 2a5Clp ve 2a5CNp (31,2 5
µg/mL) bileşiğinin daha iyi aktiviteye sahipken,
2a5Brp, sba2a5Brp ve s ba2a5Clp bil eşikleri ayn ı
derecede (62,50 µ g/mL) aktiviteye s ahip olduğu,
sba2a5CNp bileşiğinin ise daha az etkili olduğu
gözlenmiştir (125,00 µg/mL). Bileşiklerin Sefepim
ve Levoflaksin (31,25 µ g/mL) ile kıyaslandığında
ise; Hsba, 2a5Clp ve 2a5CNp (31,25 µ g/mL )
bileşiklerinin aynı derec ede aktiviteye sahip olduğu,
diğer maddelerin daha az etkili olduğu gözlenmiştir
{2a5Brp, sba2a5Brp, sba2a5Clp (62,50 µg/mL )
sba2a5CNp (125,00 µg/mL )}.
Candida Albican mayasına karşı bileşiklerin M İK
değerleri Fluconazole (62,50 µg/mL ) ile
kıyaslandığında; 2a5CNp (31,25 µg/mL ) bileşiğinin
daha iyi derecede etkili olduğu, 2a5Clp ve
sba2a5Clp bileşiklerinin aynı derecede (62, 50
µg/mL) etkili olduğu, Hsba, 2a5Brp, sba2a5Brp v e
sba2a5CNp bileşiklerinin ise dah a az etkili (125,00
µg/mL) olduğu gözlenmiştir.
V. SONUÇLAR
Bu çalışmada, 2 -metoksi-5- sülfamoyilbenzoik
asit (Hsba) ile 2-amino-5-
(bromo/kloro/siyano)piridin türevlerinin’in proton
transfer tuzl arı (sba2a5Brp, sba2a5Clp ve
sba2a5CNp) sentezlenmiştir. Sentezlenen
bileşikleri ya pıları I R ve NMR( 1 H ve 13 C) ana lizleri
ile aydınlatılmıştır. Başl angıç maddeleri ve proton
transfer tuz larının E. faecalis, L. monocy togenes, B.
subtilis , S. aureus , E. coli ve P. aeruginosa
bakterilerine ve C. Albicans mayasına karşı
antibakteriyel ve anti fungal aktiviteleri
incelenmiştir. Antifungal aktiviteler Flukonazol ile
kıyaslanırken, antibakteriyel aktiviteleri is e
Levofloksasin, Sefepim ve Vankomisin ile
kıyaslanmıştır.
Elde edilen maddeler DMSO, etanol, su ve
DMF’de çözünmekt edir. Tuzların IR
spektrumlarında yapıları destekleyen fonksiyonel
grupların titreşim bantları mevcuttur. Tuzla rın
NMR spektrumları incelendiğinde, asit (Hsba):baz
(2a5Brp, 2a5Clp ve 2a5CNp) oranları 1:1 olar ak
bulunmuştur.
Başlangıç maddeleri, tuz ların aktivite çalışmaları
sonucunda b akteri v e m ayaya karşı etkili olduğu
gözlenmiştir. Bileşikler de en iyi aktiviteyi B.
subtilis bakterisinde 2a5Clp ve 2a5CNp (31,25
µg/mL) , E. faecalis bakterisinde 2a5CNp ve
sba2a5CNp (31,25 µg/mL) , S. aureus bakterisinde
2a5CNp (31,25 µ g/mL) , E. coli bakterisinde
2a5Clp ve sba2a5Brp (31,25 µg/mL) , L.
monocytogenes bakt erisinde Hsba ve sba2a5Brp
(31,25 µ g/mL) , P. aeruginoa bakterisinde Hsba,
2a5Clp ve 2a5CNp (31,25 µg/mL) ve C. albicans
mayasın da 2a5CNp (31,2 5 µ g/mL)’de gözlenmiştir.
45
TEŞEKKÜR
Bu çalışma, Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
Bilimsel Araştırma Proje leri Komisyon’unca,
2022/03 numara lı proje olarak d esteklenmiştir.
Katkılarından dolayı komisyona teşekkür ederiz.
KAYNAKLAR
[1] D. D. Perrin, B. Dempsey , and E. P. Serjeant, “ pK a
predictio n for organic acids and bases,” Spring er, 1981.
[2] D. A. Haynes, W. Jones, and W. D. S. Motherwell,
“Occurren ce of p harmaceutically acceptab le an ions and
cations in the Cambridge Structural Database”. J. Pharm.
Sci. , v ol. 94 , pp. 2111- 2120, 2005.
[3] C. R. Groo m, I. J. Bruno , M. P. Lightfo ot, and S. C.
Ward, “The Cambr idge Structur al Database,” Acta
Cryst ., vol. B7 2, pp. 171 – 179, 2016.
[4] M. Sadak iyo, T. Yamada, and H. Kitagawa, “Rational
desing fo r hig ly proton -conduvtivr metal -organ ic
framewo rks,” J. Am. Chem. So c. , vol. 131, pp. 9906 –
9907, 2009.
[5] J. S. Stevens, S. Cou ltas, C. Jaye, D. A. Fischer , and S.
L. M. Schroeder, “Core level spec troscopies locate
hydrog en in the proton transfer p athway -iden tifying
quasi- sym metrical hydrogen bond s in the solid state,”
Phys. Chem. Chem. Phys. , vol. 22, pp. 4916 -4923, 2020.
[6] J. S. Steven s, M. Walczak, C. Jaye, and D. A. Fischer ,
“In situ so lid -state rea ctions mo nitored by X -ray
absorp tion spectroscopy: tem peratu re -induced proton
transfer lead s to chemical shif ts ,” Chem. Eur. J. , vol. 22,
pp. 156 00-15604, 201 6.
[7] C. C. Wilson, N. Shankland, and A. J. Florence, “A
single-cr ystal neutron diffraction study of the
temperatu re dependence of hydrogen - atom d isorder in
benzo ic acid d imers,” J. Chem. So c., Fa raday Trans. ,
vol. 9 2, pp. 5051 – 5057, 1996.
[8] J. S. Stevens, S. J. Byar d, and S. L. M. Sch roeder, “Salt
or co -crystal? d etermination of protonation state by X -
ray photoelectron spectro scopy (XPS),” J. Pharm. Sci. ,
vol. 9 9, pp. 4453 – 4457, 2010.
[9] S. Tothad i, T. R. Shaikh, S. Gup ta, R. Dandela, C. P.
Vinod, and A. K. Nang ia, Cryst. Gr owth Des., 2021, 2 1,
735 -747.
[10] P. T. Ed wards, L. K. Saund er s, A. R. Pallipurath, A. J.
Britton, E. A. Willneff, E. J. Shotton , and S. L. M.
Schroed er, “Proton tr ansfer on the edge of th e
salt/cocrystal contin uum: X -ray photoelectr on
spectroscop y o f three ısonicotinamid e salts,” Cryst.
Growth Des. , v ol. 21 (11), pp. 6332 – 6340 , 2021.
[11] L. Rajput, M. Ban ik, J. R. Yar ava, S. Josep h, M. K.
Pandey , Y. Nishiyama, and G. R. Desiraju, “Exploring
the salt-cocry stal co ntinuum with solid state NMR using
natural -abundanc esamp les: imp lications for cry stal
enginee ring,” IUCrJ , v ol. 4, pp. 466 -475 , 2017.
[12] L. H. Thomas, A. J. Florence, and C. C. Wilson,
“Hydro gen ato m behav iour imaged in a short
intramo lecular h ydrogen bond using the combin ed
appro ach of X - ray and neu tron diffractio n,” New J.
Chem. , vo l. 33, pp. 2486 -2490, 20 09.
[13] M. M. Blum, M. Mustyakimov, H. Ruterjans, K. Kehe,
B. P. Schoen born, P. L angan, and J. C. H. Chen, “Rapid
determin ation of hydrogen p ositions an d protonation
states of diisopr opyl fluorophosph atase by jo int n eutron
and X- ray diffr action refinement,” Pro c. Natl. Acad. Sci.
U. S. A. , vol. 106, pp . 713-7 18, 2009.
[14] T. Wang, J. S. Stevens, T . Vetter , G. F. S. Whiteh ead, I.
J. Vitorica -Yrezab al, H. Hao, and A. J. Cruz -Cab eza,
“Consistency and variability of cocry stals co ntaining
positional isomer s: th e self -assembly ev olution
mechan ism of supramolecular synthons of cre so l –
piperaz ine, Cryst. Growth Des. , vo l. 1 8, pp. 6973 -6983,
2018.
[15] C. Yenikay a, M. Sarı, M. Bü lbül, H. İlk imen, H. Çelik,
and O. Büyükgüngör, “Synthesis, ch aracterization and
antiglauco ma activity of a nov el pro ton tran sfer
compoun d and a mix ed - ligand Zn( II) complex,” Bioorg.
Med. Chem., vol. 18, pp. 930 -938, 2010.
[16] G. H. Hamo r, and B. L. Reavlin, “An ticonvulsants III:
Alkyl esters of 4- bromo-2 -sulfamoylb enzoic ac id an d 4-
chloro -2- sulfamoylb enzoic acid,” J. Pha rm. Sci., vo l.
56, pp. 134-136 , 1967.
[17] Z. H. Choan , M. Hassan, M. K. Khan , and C. T. Supuran,
“In -v itro antibac terial, antifungal and cytotoxic
prop erties of sulfonamid e-derived Schif f's bases an d
their metal complexes,” J. Enzy. Inh . Med . Chem. , vol.
20, pp. 183-188 , 2005.
[18] A. Scozzafava, T. Owa, A. Mastroloren zo, and C. T.
Supuran , “Anticancer and an tiviral sulfonamides,” Curr.
Med. Chem. , vol. 10, pp. 925 -953, 2003.
[19] C. T. Sup uran, A. Casini, A. Mastrolor enzo, and A.
Scozzafav a, “COX - 2 Selective inhibitors, carbonic
anhy drase inhibition and antican cer prop erties of
sulfonam ides belong ing to this class of phar macolog ical
agents,” Mini- Rev. Med. Chem. , vol. 4, pp. 625- 632,
2004.
[20] H. İlk imen, N. Türken , and A. Gülband ılar, “ Synthesis,
character ization, an timicrobial an d antifungal activity of
studies of two novel aminopyridine -sulfam oylbenzoic
acid salts and their Cu(II) comp lexes,” J. Iran. Chem.
Soc. , vol. 18, pp. 1941- 1946, 2021 .
[21] H. İlkimen, S. G. Salün , v e C. Yenik aya, “ 2-Me toksi-5-
sülfamoy ilbenzoik asit in m etal ko mplekslerin in sen tezi
ve karakterizasy onu,” S OC RATES 1 st In ternational
Health, Eng ineering and Applied Sciences Congress . 19 -
20 Hazir an 2021, Ankara, Türkiye.
[22] H. İlkimen, “Synthesis and characterizatio n of mixed
ligand Cu( II) comp lexes of 2 -methoxy- 5-
sulfamoy lbenzoic acid and 2 -aminop yridine
derivativ es,” Maced onian J. Chem. Chemical Eng. , vo l.
38(1 ), pp. 13-17, 2 019.
[23] H. İlkimen , S. G. Salün , ve C. Yenikaya,
“Sülfamo yilbenzoik asit türevlerinin Fe(III) metal
komp lekslerinin sentezi ve k arakterizasyon u,” Euroasia
J. Math. -Eng. Nat. Med . Sci. , vol. 8, pp. 108-1 16, 2020.
[24] H. İlk imen, C. Yenik aya, A. Gülb andılar, 2 -Me toksi-5-
sulfamoy ilbenzoik asit ile 2,3 - diaminopiridin
türevler inin proton transfer tuzlar ı v e Cu( II)
komp lekslerinin sen tezi, kar akterizasyonu,
antimikro biyal özellikler inin incelenmesi. I II. Baskent
46
Internatio nal Con ference On Multidisciplina ry Studies ,
September 23-25, 2 022, Ankara, Türkiye.
[25] H. İlkim en, C . Yen ikaya, Aysel Gülb andılar, 2 -Meto ksi-
5- sulfam oyilbenzoik Asit İ le 2 -Aminonitro piridin
türevler inin sentezi, kar akterizasyonu , antimik robiyal ve
antifun gal ak tivitelerinin i ncelenmesi . 3 rd I ntern ational
Conferen ce on Innovative Academic Studies, Sep tember
26 -28, 2023, Kon ya, Tü rkiye .
[26] H. İlkimen, C . Ye nikaya, 2 ,4 - Dikloro-5 -
sülfamoy ilbenzoik asit ile amino metilpiridin tü revlerinin
Cu(II) komplekslerin in sentezi ve kar akterizasyo nu. 2 nd
Intern ational Confer ence on Recent Academic Studies,
October 19-20 , 2023, Konya, Türkiye .
[27] M. Ma rinescu, “2 -Am inopyridine – a classic an d trend y
pharm acophore,” Inter. J. Pharm. Bio. Sci. , vo l. 8 (2), pp.
338 -355, 2017.
[28] H. Fuh rmann , S. Bren ner, P. Arndt, and R. Kem pe,
“Octahedr al g roup 4 m etal complex es that con tain amine,
amido, and aminopy ridinato ligands: synth esis, structure,
and application in α -olef in oligo - and polymerizatio n,”
Inorg. Chem., vol. 35 , pp. 6742-6 745, 1996.
[29] M. Hemamalin i, an d H. K. Fun, “2 -Amino-5-
chloro pyridinium 3 -carboxy-4 -
hydrox ybenzenesulfonate, ” Acta Cryst., vol. E66 , pp .
o2323 – o2324, 2010.
[30] Z. A. Kaplan cıklı, G. Turan - Zitouni, A. Özdemir, and
Güven , K. “ Sy nthesis and study of antib acterial and
antifun gal activitiesof nov el 2 -[[(benzoxazole/
benzim idazole2yl)sulfan yl] acety lamino] thiazoles,”
Arch. Ph arm. Res. , vol. 2 7 ( 1 1 ) , p p . 1 0 8 1 - 10 8 5 , 2004.
[31] Z. A. Kaplancıklı, G. Turan - Zitouni, A. Özdemir, G.
Revial, an d K. Güv en, “Synthesis and antimicrob ial
activity o f some thiazo lyl- pyr azoline d erivatives,”
Phosp., S ulfur, Silico n Rel. E lem. , v o l . 1 8 2 ( 4 ) , p p . 7 4 9 - 7 6 4 ,
2007 .
[32] İ . A v a n , A . G ü v e n , and K . G ü v e n , “ Sy nthesis and
antimicro bial inv estigation o f some 5H -p yridazino[4,5-
b]ind oles,” Turkish J. Chem. , vol. (3 7), pp. 271- 291,
2013 .
EKLER
EK 1. sba2 a5Brp tuzunun FT -IR spektrum u
EK 2. sba2 a5Clp tuzunun FT -IR spektrumu
EK 3. sba2a5CNp tuzunun FT -IR spek trumu
EK 4. sba2a5Brp tuzunun 1 H -NMR spektrumu
EK 5. sba2a5Brp tuzunun 13 C-NMR spektrumu
I : \ Y e n i k l a s ö r \ ý r s o n u ç l a r ý \ 2 M 5 S B A - 2 A 3 5 D B r P ( 0 2 . 1 0 . 2 0 2 0 ) . 0 M I R ; K B r ; D T G S
0 2 / 1 0 / 2 0 2 0
500 1000 1500 2000 2500 3000 3500
Wav enum ber c m -1
0 20 40 60 80 100
Tran smi ttance [%]
P a g e 1 / 1
I : \ Y e n i k l a s ö r \ ý r s o n u ç l a r ý \ 2 M 5 S B A - 2 A 5 C l P ( 0 2 . 1 0 . 2 0 2 0 ) . 0 M I R ; K B r ; D T G S
0 2 / 1 0 / 2 0 2 0
500 1000 1500 2000 2500 3000 3500
Wav enum ber c m -1
20 40 60 80 100
Tran smi ttance [%]
P a g e 1 / 1
I : \ Ç A L I Þ M A L A R 3 1 0 3 2 2 \ A N A L Ý Z L E R \ I R S O N U Ç L A R I \ 2 M 5 S B A - 2 A 3 M P ( 0 2 . 1 0 . 2 0 2 0 ) . 0 M I R ; K B r ; D T G S
0 2 / 1 0 / 2 0 2 0
500 1000 1500 2000 2500 3000 3500
Wav enu mbe r c m -1
20 40 60 80 100
Tran smi ttance [%]
P a g e 1 / 1
47
EK 6. sba2a5Clp tuzunun 1 H-NMR spektr umu
EK 7. sba2a5Clp tuzunun 13 C-NMR spek trumu
EK 8. sba2a5CNp tuzunun 1 H- NMR spektrum u
EK 9. sba2a5CNp tuzunun 13 C-NMR spektru mu
All Science s Proceedin gs
http://as-p r oceeding.com/
2 nd Internatio nal Conference o n
Contempo rary Acade mic Research
November 4 -5, 2023 : Konya, Turke y
https://as-
proceeding.com/index.php/iccar
© 20 23 Published by All Sciences Proceedings
48
2-Amino-6- subs titüepiridin Türev leri ile 2-Metoksi -5-sulfa moyilbenzoik
Asitin Proton Tra nsfer Tuzları nın Sentezi , Karakterizasy onu,
Antimikrobiyal v e Antifunga l Akti vitelerinin İncele nmesi
Halil İ lkimen 1* ve Aysel Gülbandılar 3
1 Kimya Bölümü , Kütahya Dumlupına r Üniversitesi, Türkiye
2 Gıda Müh endisliği Bö lümü, Eskişehir Osmang azi Üniversitesi, Tü rkiye
* (halil.ilkimen @dpu.ed u.tr)
Özet – 2- Aminopiridin türevi tuz ve metal k omplekslerinin antibakteriyel, antiviral, antidiyabetik,
analjezik, antiparaziter, antifunga l, antihist aminik, antikonvülsan, antialzheimer, ka rdiyotonik ve
antiinflamatuar gibi aktivite özellikleri vardır. 5-S ülfamoyilbenzoik asit türevi olan bileşiklerin de
antipolinesteraz , antiglokom, antioksi dan, diüretik, antiinflamatuar, antibakteriyel, antifungal, antitümör,
antikonvülsan, ağrı kesici ve antidiyabetik gibi aktivite özellikleri bilinmektedir . L it eratürde 5 -
sülfamoyilbenzoik asit türevleri bol miktarda çalışılmasına rağmen tuz ve metal kompleksleri çalışmaları
çok a zdır. Bu ç alışmada, 2 -amino-6- etilpiridin, 2-amino-6-iyodopiridin ve 2-amino-4,6-dimetilpiridin ile
2-metoksi-5- sülfamoyilbenzoik asit in proton transfer tuzla rı sentezlenmi ştir. S entezlene n bileşikleri
yapıları I R ve NMR ( 1 H ve 13 C) analizleri ile aydınlatılmıştır. Başlangıç maddeleri v e proton t ransfer
tuzlarının Candida Albicans (ATCC 14053) mayasına, Listeria monocytogenes (ATCC 7644) , Escherichia
coli (ATCC 25922), Staphylococcus aureus (NRRL-B 767), Bacillus subtili s , Enterococ cus fa ecalis
(ATCC 29212) ve Pseudomonas aeruginosa (ATCC 27853) bakterilerine karşı antimi krobiyal aktivit eleri
karşılaştırılmıştır. Antimikrobiyal aktivitelerde kıyaslama bileşiği olarak Vankomisin, Sefepim ve
Levofloksasin (antibakteriyel) ve Flukonazol (antifungal) kullanılmıştı r. Başlangıç maddeleri ve Ni(II)
kompleksleri bakteri ve mayalara k arşı aktivite göstermiştir.
Anah tar Kelimeler – 2-Meto ksi-5- Sülfamo yilbenzoik A sit, 2 -Amin opiridin, Pro ton Transfer Tuzu, Antib akteriyel A ktivite,
Antifung al Aktivite
I. GİRİŞ
Asit ve baz arasındaki proton transfer
reaksiyonlar ı, tuzların varlığı, amino asitlerin
zwitter iyoni k doğası, proteinler ve substratlar
arasındaki etkileşimi gibi olaydan sorumludur.
Kimyasal açıdan asit - baz dengesi kolaylıkla
incelenebilir. Özellikle, iyonize tü rlerin a ktivitesi
çözelti içinde ölçülebilir ve asit ayrışma sabitleri
(K a ), tipik olarak pKa değerleri biçiminde
hesaplanıp raporlanabilir. Ayrıca sulu pK a
değerlerini moleküler yapıdan tahmin etmek iç in
sağlam hesaplamalı modeller geliştirilmişti r [ 1,2].
Cambridge Yapısal Veri Tab anında (CSD)
bildirilen çok sayıda moleküler tuz [ 2] ve
zwitteriyonik kristal yapılarının gösterdiği gibi, ka tı
halde proton transferi de yaygındır [ 3 ]. Moleküler
kristallerde, proton t ransfer reaksiyonları genellikle
tamamen kim yasal madd enin bir tarafında yer alır.
Denklem, ya proton tra nsferinin gerçekleşmediği
bir co-kristal ya da bir pr otonun asitten baza transf er
edildiği bir tuzu verir. İstisnalar arasında katı h al
proton il etkenleri gibi dinamik sis temler [4] veya
protonların asit ile ba z arasında kısmen yer aldığ ı
durumlar yer alır [ 5 ]. Bu tür sistemlerin
karakterizasyonu, X- ışı nı kırınım verileri
kullanılarak H atomlarının yerinin belirlenmesiyle
ilgili doğal zorluklar nedeniyle karmaşık hale
gelebilir ve bazı durumlarda proton transferinin
boyutu sıcaklığa bağlı olabili r [ 6,7]. B u nedenle,
tamamlayıcı karakterizasyon teknikleri, XPS [ 8-
10 ], katı hal NMR [ 11 ] veya nötron kırınımı [ 12,13],
49
asit H atomlarının konumunu tam olarak belirle mek
için sıklıkla kullanılması gerekir. Aynı kristalde asit
veya b azın hem iyoni ze hem de iyoni ze olm ayan
türlerinin mevcut olduğu durumlar da vardır [ 14 ].
2-Metoksi-5- sülfamoyilbenzoik asit türevlerinin
ağrı kesici, antimikrobiyal, antidiyabetik, menisküs,
romatizma tedavisi ve antienflamatuar enzi m
inhibitörü gibi aktiviteleri vardır [ 15-21 ]. Bu asitin
bazı metal kompleksleri [20-23], 2-aminopiridin
türevleri [24 -26 ] ile tuzları ve Cu( II) kompleksle ri
sentezlenip yapıları aydınlatılmıştır [ 21].
2- Aminopiridin türevlerinin antifungal,
antihistaminik, a naljezik, antibakte riyel,
antikonvülsan, antidiyabetik, kardiyotonik,
antiparaz iter, antiviral ve antiinflamatuar gibi
aktivite çalışmaları mevcuttur [ 27].
Bu çalışmada, 2-amino-6-etilpiridin (2a6Etp), 2-
amino-6-iyodopiridin (2a6Ip) ve 2- amino-4,6-
dimetilpiridin (2a46dmp) ile 2-metoksi-5-
sülfamoyilbenzoik asit in (Hsba) proton transfer
tuzları (sba2a6Etp, sba2a6Ip ve sba2a46dm p)
sentezlenmiştir. S entezlenen bileşikleri yapıları IR
ve NMR( 1 H ve 13 C) a nalizleri ile aydınlatılmıştır.
II. MATERYA L VE YÖNTEM
A. Tuzların Sentezi
10 mmol 2- Aminopridin türevi {2a 6Etp, 2a 6I p ve
2a46dmp} ve 10 mmol Hsba 100 mL saf etanolde
çözüldü. 72 Saat karıştırıldıktan sonra çöken tuzlar
süzüldü ve kurutuldu (Verim: sba2a 6Etp için %9 0 ,
sba2a6Ip için % 87 ve sba2a46dmp için %9 2).
Şekil 1. T uzların sen tezi
B. Antibakteriyel ve antifungal aktivite
Antibakteriyel ve antifungal aktivit eler
mikrodilüsyon yöntemi ile min imum inhibitör
konsantrasyon (MİK) değerleri bulunmuştur. Bu
amaçla mikrodilüsyon yönteminde U şeklinde 96
gözlü mikroplakalar kul lanılmıştır. MHB ortamı,
tek ve çift kuvvette hazırlanmıştır. Sentezlenen
bileşikler (4 mg) ve a nt ibiyotikler (4 mg), 2 mL
DMSO çözeltisi içinde çözülmüştür. Kullanılan
bakteri ve m antarlar gece boyunca t ek güçlü
Mueller Hinton Buyyon (MHB) ortamında inkübe
edilmiş ve kültürleri taze olarak hazırlanmıştır.
Daha son ra kültür süspa nsiyonları hazırlanmı ş v e
hücre yoğunlukla rı 0,5 McF arland tüpü
bulanıklığına (1,0x10 8 (cfu)/mL) ayarlanmıştır [2 8-
31 ].
III. BULGULAR VE TARTIŞMA
A. IR sonuçları
Tuzların I R spektrumunda (Ta blo 1 v e Ekler 1-4) ;
ν(N - H) grubu titreşim bantları sba2a6Etp tuzunda
3446, 3365 ve 3273 cm -1 ’de, sba2a6Ip tuzunda
3437, 3365 ve 3273 cm -1 ’de ve sba2a46dmp
tuzunda 3422, 3361, 3329 ve 3166 cm -1 ’de
gözlenmiştir. ν(N + - H) titreşim bantlarının 2734-
2464 cm -1 aralığında gözlenmişt ir. Tuzla rın
aromatik ν(C - H) ve alifatiklik ν(C -H) gerilmeleri
3091-3004 cm -1 ve 2987-2840 cm -1 aralığında
gözlenmiştir. Tuzların ν (C=O) grubunun bantları
sırasıyla 1709, 1708 ve 1674 cm -1 ’de gözlenmiştir.
Spektrumlarda, 1647-14 24 cm -1 aralığında ν(C=N)
ve ν(C=C), 1402 -1080 cm -1 aralığında ν(C - O),
1340-1113 cm -1 aralığında ν(S -O) ve 794-765 cm -1
50
aralığında ν(py) gerilmelerinden
kaynaklanmaktadır .
Tablo 1 . Tuzlar v e karışımın IR değer leri (cm -1 ).
sba2a6Etp
sba2a6Ip
sba2a46dmp
ν(NH 2 )
3446(m)
3365(m)
3273(m)
3437(m)
3365(m)
3273(m)
3422(m)
3361(m)
3329(m)
3166(m)
ν(CH) Ar
3087(w)
3091(w)
3004(w)
ν(CH) Alf.
2987(w)
2962(w)
2856(w)
2987(w)
2936(w)
2855(w)
2986(w)
2948(w)
2840(w)
ν(N + H)
2734(w)
2570(w)
2734(w)
2485(w)
2606(w)
2464(w)
ν(C=O)
1709(s)
1708(s)
1674(s)
ν(C=N)
ν(C=C)
1638(s)
1597(s)
1573(s)
1496(s)
1446(s)
1424(s)
1598(s)
1574(s)
1493(s)
1439(s)
1425(s)
1647(s)
1600(s)
1583(s)
1550(s)
1485(s)
1419(s)
ν(CO)
1402(s)
1288(s)
1080(s)
1400(s)
1289(s)
1080(s)
1376(s)
1276(s)
1088(s)
ν(S=O)
1329(s)
1167(s)
1113(s)
1328(s)
1169(s)
1113(s)
1340(s)
1162(s)
1121(s)
ν(py)
765( s)
771( s)
794( s)
B. NMR sonuçları
sba2a6Etp (Tablo 2 ve Ekler 4, 5 ), sba2a6Ip
(Tablo 3 ve Ekler 6, 7) v e sba2a46dmp (T ablo 4 ve
Ekler 8, 9) tuzlarının NMR sonuçları Tablolar 2 -4
ve Ekler 4- 9’da verilmiştir.
Tüm tuzların H 5 , H 6 , H 8 , H 10 ve H 12
protonlarından kaynaklanan kimyasal kayma
değerleri, 7,17 -7,27 ppm (H 5 , 3 J H5 - H6 = 8,737-8,872
Hz, 1H’lık doublet ), 7,8 0-7,86 ppm (H 6 , 3 J H6 - H5 =
7,400-8,696 Hz, 1H’lık doublet ), 7,98-8,11 ppm
(H 8 , 1H’lık sba2a6Etp ve sba2a6Ip tuzları i çin
singlet, sba2a46dmp tuzu için doublet, 4 J H8 - H6 =
1,931 Hz), 3,83 -3,87 ppm (H 10 , 3H’lık singlet) ve
7,29- 7,33 ppm’de (H 12 , 2H’lık singlet) gözlenmiştir.
sba2a6Etp tuzunun 2a6E tp’den kaynaklanan pikler,
6,45 ppm (H 15 , 4 J H1 5-H16 = 8,014 Hz ) ve 6,41 ppm’de
(H 17 , 3 J H 17 -H 16 = 7,164 Hz) 1H’lık doublet, 7,4 5
ppm’de ( H 16 , 3 J H16-H 15/H17 = 7,715 Hz ) 1H’lık triple t,
2,55 ppm’de 2H’lık ku artet ve 1,14 ppm’d e (H 19 )
3H’lık triplet; sba2a6I p tuzunun 2a6Ip’d en
kaynaklana n pikler, 7,93 ppm’de (H 15 ve H 17 ) ve
6,03 ppm’de ( H 19 ) 2H’lık singl et, 6,31 ppm’de (H 16 ,
3 J H16-H15/H 17 = 5,756 Hz) 1H’lık ve 6,03 ppm’de
(H 19 ) 2H’lık singlet ve sba2a46dmp tu zunun
2a46dmp’den kaynaklanan pikler, 6,28 ppm (H 15 ve
H 17 ) 2H’lık singl et+singlet, 2,139 ppm’de (H 20 ) v e
2,249 ppm’de ( H 21 ) 3H’lık singlet pikl er olarak
gözlenmiştir. sba2a6Etp ve sba2a46dmp tuzlarında
H 19 protonun kimyasal kayma değ erleri
gözlenmemiştir. Tüm tuzlarda Hsba’ya ait – COOH
hidrojenleri (H 1 ) spektrumlarda gözlenmemiştir. Bu
hidrojenlerin aminopiridinlerdeki N 13 veya N 19 ’a
transfer olduğu düşünül mektedir (H 1 H 13 /N 19 ).
Aynı tuzların I R spektrumu alındığında H 1 , H 13 ve
N 19 ’un varlığı belirlenmi ştir (Ekler 1 -3).
Tuzların 13 C- NMR spektrumunda sırasıyla on üç,
on üç ve on dö rt tane karbon piki gözlenmiş tir
(Tablolar 2-4 ve Ekler 5, 7, 9); sba ait olan karbon
pikleri 166,740-169,944 ppm (C 2 ), 125,545-
129,146 ppm (C 3 ), 158,207-160,811 ppm (C 4 ),
109,884-113,174 ppm ( C 5 ), 128,979-131,091 ppm
(C 6 ), 135,818-147,295 ppm (C 7 ), 127,905-131,091
ppm (C 8 ) ve 56,412-56,751 ppm’de (C 10 )
gözlenirken, 2 - aminopiridin türevlerine ait karbon
pikleri ise 157,663-160,033 ppm (C 14 ), 107,546-
114,497 ppm (C 15 ), 140,581-1150,965 ppm (C 16 ),
112,620-121,561 ppm (C 17 ) ve 77,962-157,767 ppm
(C 18 ) aralığında görülmektedir. sba2a6Etp tuzunda
28,648 ppm (C 20 ) ve 13,931 ppm (C 21 ) ve
sba2a46dmp tuzunda 21,295 ppm (C 21 ve C 22 )
pikleri gözlenmiştir.
Tablo 2 . sba2a6 Etp tuzunun 1 H ve 13 C NMR sonuçlar ı (ppm)
1 H NMR
13 C NMR
H 5
7,21 (1H, d) [ 3 J H5 - H6 = 8,717 Hz]
C 2
169, 317
H 6
7,84 (1H, d) [ 3 J H6 - H5 = 8,668 Hz]
C 3
125, 545
H 8
8,03 (1H, s)
C 4
158, 207
H 10
3,84 (3H, s)
C 5
109, 884
H 12
7,32 (2H, s)
C 6
129, 522
H 13
-
C 7
135, 864
H 15
6,45 (1H, d) [ 4 J H15 - H16 = 8,014 Hz]
C 8
128, 207
H 16
7,45 (1H, t) [ 3 J H16 - H15/H17 = 7 ,715
Hz]
C 10
56,4 69
H 17
6,41 (1H, d) [ 3 J H17 - H16 = 7,164 Hz]
C 14
160, 033
H 19
-
C 15
107, 891
H 20
2,55 (2H, q) [ 3 J H20 - H21 = 7,423 Hz]
C 16
140, 581
H 21
1,14 (3H, t) [ 3 J H21 - H20 = 7, 548 Hz]
C 17
112, 620
C 18
157, 767
C 20
28,6 48
C 21
13,9 31
57
Input/Output) pins, whi ch allow users to connect
and control various sensors, actuators, an d
electronic components. This versatility, combined
with a rich ecosystem of add-on boards (H ATs) and
software libraries, makes the R aspberry P i a p rime
candidate for tasks that require inte raction with the
physical world, such as robotics, home automatio n,
and industrial control systems. Moreover, the
Raspberry Pi's widespread community support and
documentation ensure that users of all skill levels
can harness its potential. This inclusivit y has led to
a global community of e nthusiasts and deve loper s
who continually explore and expand th e
applications of the Raspberry Pi as a
microcontroller.
Simulink External Mode re p resents a powerful
and indispensable f eature within the Sim ulink
environment that facilitates real-time interaction
and monitoring of c ontrol systems [3 – 6], embedded
algorithms, and sim ulations. This capa bility se rves
as a bridge between the Simuli nk model and an
external target hardwar e, allowing for dynamic
parameter tuning, dat a visualization, and syst em
analysis in rea l-time. One of the fundament al
purposes of Sim ulink Externa l Mode is to bridge the
gap between the simulati on environment and the
physical system, particularly in applications where
the Simulink model is deployed on embedded
hardware, su ch as microcontrollers or d igital signal
processors (DS Ps) [7,8]. It establishes a
communication link that ena bles the excha ng e of
data and parameters b etween the S imulink model
and the target hardware, all while the system i s
running in re al-time. With this feature, engineers
and developers gain the ability to fine -tune control
parameters, observe system responses, and di agnose
issues without interrupting the ope ration of th e
embedded hardware. Simulink External Mode
essentially transfor ms the simul ation model int o a
real-time testing and validation tool, making it an
invaluable asset for mod el-based d esign and rapid
prototyping. Sim ulink External Mod e is wid ely
utilized in various domains, including automotive
control systems [9,10], aerospace applications,
robotics, and industrial automation, as it empowers
engineers to expedite th e development and testi ng
of control algorithms and embedded software,
ultimately contributing to more efficient, reliable,
and robust systems.
Active Disturbance Rejection Control, commonly
known as ADRC, represe nts a modern and
sophisticated control methodology that has gained
prominence in the field of control systems and
automation [11]. ADRC is designed to effectively
handle and mi tigate the impact of various
disturbances on a dyna mic system, allowing for
precise control and regulation in the presence of
unpredictable or rapi dly changing external
influences. At its cor e, ADRC operates on the
principle of actively estimating, predicting, and
counteracting disturbances in real -time. It
accomplishes this by em ploying an Extended State
Observer (ESO) to esti mate the system's curr ent
state, including not only its i nternal dynamics but
also th e disturbances aff ecting it. This disturbance
estimation is used to generate a control signal tha t
compensates for the disturbances, effectivel y
canceling out their effects and ensuring that the
system follows the desired trajectory or setpoint
[12]. One of the key advantages of ADRC is its
adaptability to a wide range of systems, both line ar
and nonlinear, making it a versatile choice fo r
various applications, from mechanical and ele ctrical
systems to chemical p rocesses and robotics [13]. Its
ability to handle uncer tainties and disturbances
without requiring a deep understanding of the
system's mathematical model sets it apart from
many traditional contro l techniques. A DRC has
found applications in ind ustries where precision a nd
robustness are pa ramount, such as aerospace,
automotive, manufacturing, and robotics. Its
widesprea d adoption is fueled by its capability to
enhance system performance , reduce the need for
extensive tuning, and improve control accuracy
even in the pre s ence of external disturbances [14].
II. M ATE RIA LS AND M ETHO D
The equation for the clo sed-circuit voltage of a
DC motor can be found in Eq. (1) as reference d i n
[15].
a c a a
V E I R =+
(1)
Within Eq. (1), V a represents the input voltage, E c
stands for the b ack-electromotive force (back EMF),
and R a signi fies the armature winding resistance.
The back EMF e qu ation is outlined as follows:
1 cf
EK
=
(2)
58
In Eq. (2), K 1 is a constant determined by motor-
specific p arameters, including the quantity of
armature conductors an d the numbe r of poles. ϕ f
denotes the field flux, an d ω represents the angul ar
velocity of the armature. The torque equation can be
formulated as Eq. ( 3 ).
o
o
P
T
=
(3)
In Eq. (3), P o signi fies the power derived from t he
motor shaft, and ω d enotes the angular velocity i n
radians per second.
Fig. 1 depicts the block diagram for the position
control system of th e DC motor, while Fig . 2
displays the experimental setup of this system.
P o sit i o n co n t r o l l e r
( ADRC ) Mot o r d r i ve r
DC m o t o r wi t h
e nc od e r
e u
DC p o we r s u p p l y
θ
θ r
Ras p b e r ry P i
PC
Fig. 1 Block diagram o f the system
Within Fig. 1, θ r represents the desired reference
position, θ signifies the current actual position, e
corre sponds to the positional deviation between θ
and θ r , and u denotes the output generated by the
speed controller.
The posi tion of the DC motor syst em is controlled
by using ADRC method. The ADRC system can be
defined as follows [16].
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
ˆ ˆˆ
, , , , ,
nn
T
n
e t A e t b b e t u t d e e u t
y t c e t t
= + +
=−
(4)
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
1 1 1
1
ˆ
ˆ
, , , , ,
n n n
T
n
z t A z t b d z z u t d b ê t u t
y t c z t t
+ + +
+
= + +
=−
(5)
( )
( )
( ) ( ) ( )
( )
( )
( )
( )
1 1 1 1 1 ,
1 .
n n n n n
n n n n
z t A l c z t b d t l w t
e t A b k e t k z t
+ + + + +
− + −
= − +
(6)
Here
( )
et
is the e rror function,
( )
yt
is the output,
( )
zt
is the extended state.
( )
z t
is the observation
error
( ) ( ) ( )
ˆ
z t z t z t =−
. In Eq. (6 ),
1 n
l +
and
n
k
can
be defined with
o
and
c
as in Eq. (7 ).
( )
( )
( )
2
2
1! for 1 , ..., 1
! 1 !
! for 1 , ...,
!!
io
ic
n
l i n
i n i
n
k i n
i n i
+
=+
+−
=
−
(7)
Wh ere
ˆ
b
is the input gain,
o
is the observer
bandwidth and
c
is the controller bandwidth.
Fig. 2 Ex perimental setup
The exp erimental s etup comprises a 12 V brushed
DC motor equipped with an integrated quadr ature
encoder featuring 64 counts per revolution (CPR), a
Raspberry Pi 4B single-board compute r, a D C
motor control boa rd, a 12 V dire ct cu rrent po wer
source, and a personal computer (PC). The designed
Simulink block diagra m of the system and user
panel are presented in Fig . 3 and Fig. 4, r espectively.
Fig. 3 Simu link contro l block
59
The block diagram depicted in Fig. 3 is prepared
using the Simulink Support Package for Raspberry
Pi Hardware [17] toolbox.
Fig. 4 Simulink user panel
The user panel in Fig. 4 is created utilizing the
Simulink dashboard library. This panel enables
functions such as system activation and
deactivation, the choice between constant o r
variable r eference positions, adjustments to the
ADRC controller's gains, and real -time monitoring
of reference and actual posit ion values through the
scope.
III. R ESULTS
The experimental setup was utilized to conduct
testing on the system, and the outcomes are
presented in Figure 5. In Figure 5, the Raspberry Pi
executes the block diagram, which oversees the DC
motor's position by leveraging the encoder and
motor driver. The external mode allows for the
dynamic adjustment of ADRC posi tion controller
gains, enabling real-time observa tion of the actual
position through the scope as the system operates.
IV. C ONCLUSION
In thi s paper, a real-ti me DC motor ADRC
position control application was implemented
through Sim ulink's externa l mode, employing a
Raspberry P i. The design and function of the
position control block di agram and the user panel
crea t ed for this speci fic purpose have be en
elucidated. The test results demonstrate the ADRC's
proficient tracking of the refere nce position.
R EFERENCES
[1] Ilten E, Demirtas M. Fuzzy Logic Position Con trol of
DC Mo tor with Raspber ry Pi and Real- Time
Monitor ing on Simulink E xternal Mode. 1st Bilsel Int.
World Sci. Res. Con gr., 2 023, p. 189 – 95.
[2] Ilten E. DC mo tor po sition control with Raspb erry Pi
on Simu link wireless external mode. Int. Conf.
Pioneer I nnov. Stud., vol. 1 , 2023, p. 228 – 31.
[3] İlten E. Con formable Fraction al Or der PI Contr oller
Design and Op timization for Perm anent Magn et
Synchr onous Motor Sp eed Tracking Sy stem. Dü zce
Üniversitesi Bilim ve Tek nol Derg 2 021;9:130 – 44.
[4] Ilten E. Conformable fraction al or der controller design
and optimization for sensorless contro l of induction
motor. COMPEL- The Int J Comput Math Electr
Electron Eng 2022;41:15 28 – 41.
[5] Ilten E. Confor mable Fractional Or der Controller
Design an d I mplementation f or Per -Phase Voltage
Regulation of T hree-Phase SEIG Under Unbalanced
Load. Electr Power Com ponents Syst 20 22;50:636 –
48.
[6] Ilten E, Dem irtas M. Fra ctional o rder super -twisting
sliding mode ob server for sensorless contro l of
inductio n motor. COMPEL -The In t J Comput Math
Electr Electro n Eng 2019 ;38:878 – 92.
[7] Ilten E, Dem irtas M. Perm ane nt Magn et Synch ronous
Motor Flux Observer Implementatio n with TI F28 335
DSP for Electric Vehicle System. Int. Conf. Mod.
Adv. Res., 2 023, p. 89 – 92.
[8] Ilten E. I nduction Moto r Speed Controller Inter face
Design Via Simulin k Ex ternal Mode. II. In t. Jt. Conf.
Eng. Sci. Artif. Intell., 202 2, p. 59 – 63.
[9] Ilten E, Demirtas M. L iquid Level Con trol In terface
Design on Simulink Ex ternal Mod e with Raspb erry Pi.
Int. Con f. Mod. Adv. Res., 2 023, p. 85 – 8.
[10] Ilten E. Per manent Magnet Synchr onous Moto r
Control Interfac e Design and I mplemen tation with TI
F2833 5 DSP on Simulin k Extern al Mo de. I nt. Conf.
Appl. E ng. Nat. Sci., v ol. 1, 2023, p. 67 – 70.
[11] Huang Y, Xue W. Active disturb ance rejection
contro l: Meth odology a nd theoretical an alysis. ISA
Trans 20 14;53:963 – 76.
[12] Feng H, Gu o B-Z. Activ e distur bance rejec tion
contro l: Old an d n ew results. Annu Rev Con trol
2017 ;44:238 – 48.
[13] Ilten E. Active Dis turb ance Rejection Control of a
Coupled Tank System with Raspber ry Pi
Implem entation. Int. Con f. Innov. Acad. Stud., 2023,
p. 370 – 3.
[14] Fareh R, Khadraou i S, Ab dallah MY, Baziyad M,
Bettayeb M. Active disturbance rejection control for
robo tic sy stems: A rev iew. Mechatro nics
2021 ;80:102671.
[15] Bal G. Doğru akım makinalar ı ve Sürücüleri 2 014.
[16] Lakomy K, Giernac ki W, Mic halski J, Madon ski R.
Active disturbance rejection con trol (adrc) toolbox for
matlab/simulin k. ArXiv Prepr ArXiv21 1201614 2021.
[17] MathWorks. MATL AB documentatio n 2023.
60
Fig. 5 Test r esults
All Science s Proceedin gs
http://as-p r oceeding.com/
2 nd Internatio nal Conference o n
Contempo rary Acade mic Research
November 4 -5, 2023 : Konya, Turke y
https://as-
proceeding.com/index.php/iccar
© 20 23 Published by All Sciences Proceedings
61
Fuzzy Logic Leve l Co ntrol of a Coupled Ta nk Syste m with Raspberr y Pi
Application
Erdem Ilten * , Haris Calgan and Metin Demirtas
Departmen t of Electrica l-Electronics E ngineering , Balikesir Universi ty , Turkey
* (erdemilten @balikesir.ed u.tr) Ema il of the corresponding auth or
Abstract – An implementation of a Fuzzy Logi c- based control syst em fo r regulating the liquid levels in a
coupled tank system is aimed in this study with the integration of a Rasp berry Pi platform for r eal -time
control and monitoring. The coupled tank syst em serves as a representative model for various industrial
and engineering applications where precise liqu id level cont rol is esse ntial. The system includes an
ultrasonic sensor to provide real-time feedba ck on tank level, enabling the Fuzzy Logic controller to make
informed decisions. The Fuzzy Logic controller is designed to respond to varying ope rating conditions a nd
disturbances, offering a l evel of adaptability that conventional control systems often st ruggle to achieve.
The fuzzy membership f unctions and rule base are carefully cr a fted to sui t the specific characteristics of
the coupled t ank system. The r esults of thi s research d emonstrate the e ffectiveness o f the Fuzzy Logic
controller in maintaining stable liquid level in the coupled tank system whil e minimizing oscillations and
overshoot. The Raspberry Pi platform allows for remote monitoring and control through a user -fr iendly
interface, providing a pra ctical and cost-effective solution for industrial applications.
Keywords – Coup led Tan k System, Liquid Level Control, Fuzzy Logic Control, Raspb erry Pi , Simulin k
I. I NTRODUCTION
In the rea lm of industrial and process engineering,
precise and stable control of liquid levels withi n
tanks is a fundamental cha llenge. Systems
character i zed by complex dynamics, nonlinearity,
and varying operational conditions often require
advanced control strategies to maintain desired
liquid levels [1 – 6]. Fuzz y Logic, with its capacity to
handle vagueness and uncertainty, has emer ged a s a
promising approac h in addressing these challenges
[7,8]. This, coupled with the versatility and
computational power of the Raspberry Pi platform,
has paved th e way for innovative solutions in
control and automation.
The int egration o f Fuzzy Logic with the Raspberry
Pi has opened new avenues for adaptive and robust
control systems. In this context, this study delve s
into the applica tion of Fuz zy Logic for the level
control of a coupled tank system, a representative
model for numerous real- world applications,
ranging from chemical processes [9] to wastewater
treatment [10], and from agricultural irrigation [11]
to automotive fuel systems [12]. The obje ctive is to
develop a control syst em that can effectively
manage the liquid levels in these interconnected
tanks.
The Fuzzy Logic contr oller is chosen for its
unique ability to accommodate imprecision,
vagueness, and nonline arity in system dynamics [7].
By harnessing this attribute, the controller can adapt
to varying operating conditions and disturbances,
ensuring that the desired levels ar e maintained with
a high degree of precision. The application of Fuzzy
Logic in control systems has gained prominence due
to its proficienc y in handling complex, nonlinea r
processes, a feat often challenging for classic al
control techniques [13].
62
Simulink External Mode is a powerful and
essential fe ature in the Simulink environment tha t
plays a crucial role in the development, testing, and
validation of embedded control systems. Simulink,
a graphical modeling tool widely used in
engineering and sci ence, is designed to model and
simulate dynamic systems [14 – 17]. Simulink
External Mode takes this capability a step further by
enabling real-time interaction between the Simulink
model and the target hardware, such as
microcontrollers [18,19] or embedded processors
[20]. This bi-directional communication allows
engineers and d evelopers to fine -tune control
algorithms, monitor system behavior, and
troubleshoot issues in a real-time context, making it
an invaluable tool in the development of emb edded
systems [21].
In this study , we not only focus on the theoretical
underpinnings of Fuzzy Logic but also showcase its
practica l implement ation in a coupled tank system.
A critical aspe ct of this im plementation is the
utilization of a Raspberry P i microcontroller [22], a
versatile a nd aff o rdable computing platform that
enables real-time control and monitoring of the
system. The Raspberry Pi's capa city to interface
with a variety of sensors and ac tuators mak es it an
ideal choice for bridging the gap between t he
abstract concepts of Fuzzy Logic and the tangible
control of physical sy stems [7]. Through this
research, we aim to d emonstrate the effectiveness of
Fuzz y Logic in maintaining stable liquid levels in
the coupled tank syst em. Furthermore, we illustrate
how the R aspberry Pi application enhances th e
control system's adaptability a nd accessibility by
enabling remote monitoring and control through a
user-friendly int erface . This investigation sheds
light on the potential appli cations of Fuzzy Logic
and the Raspberry P i in the field of industrial
automation and control, offering a gli mpse int o the
promising future of smart and ad aptable control
systems in a wide ra nge of industrial and
engineering se ttings.
II. M AT ERIALS AND M ETHOD
Blok diagram of the coupled tank system and the
experimental setup are d emonstrated in Fig. 1 and
Fig. 2, respectively.
L e ve l c on t r o l l e r
FO P I D W a t e r P um p s
( Fi l l i ng and D r a i n )
T ank with
ul t r a s o n i c le ve l
se n s o r
e u
DC p o we r s u p p l y
h
Re f e r e n c e
l e ve l h r
Ras p b e r ry P i
bo ard
PC
Fig. 1 Blok diagram of the coupled tank system .
Fig. 2 Th e exper imental setup.
In this study, fuzz logic controller is designed on
Fuzzy Logic Designer tool of Matlab [23]. The
design steps of the fuzzy logic controller are
presented in Fig. 3-8.
Fig. 3 Fuzz y logic design er screen.
63
Fig. 4 Inpu t membership functions.
Fig. 5 Ou tput member ship functions.
Fig. 6 Rule editor screen.
Fig. 7 Surface viewer .
Fig. 8 Rule viewer .
Simulink control panel is il lustrated in Fig. 9 and
the block diagram is pre s ented in Fig. 10.
Fig. 9 Simu link contro l panel .
64
Fig. 10 Simulink block diag ram .
Simulink Support Package for Raspberry Pi
Hardware [23] is used for creation of the block
diagram is illustrated in Fig 10.
III. R ESULTS AND D ISCUSSION
The designed Matlab/Simulink platform for the
liquid level control of coupled tank syst em is
illustrated in Fig. 11. In this implementation,
Raspberry Pi is used as t he microcontroller thank s
to toolbox of Matlab progra m. The syst em output
measured by ultrasonic sensor is delivered to
Simulink platform wirelessly. Then, measurement is
compared with reference value to c alculate error.
Regarding to this error value, fuzzy membership
functions adjust the cont rol signal. Lastly, contro l
signal is transmitted to Raspberry Pi wirelessly to
control the liquid level at desired reference. In th is
framew o rk, some graphical indicators such as
quarter gauges and vertical gauge are employed to
exhibit filling pump, draining pump and second tank
liquid level, respe ctively. On the other hand, all of
the control process which consists of A DC
(MCP3008), fuzzy co ntroller, bandwidths and
PWM blocks are given in Fig. 10 as block diagram.
The syst em is initialized by setting the refere nce
liquid level to 40%, then the reference is varie d
between 30% and 90%. The real-time measurement
is obtained by MCP 3008 as seen in Fig. 10. It can
be said that the designed Fuzzy controller p erforms
well in tracking the vari able reference. Raspbe rry P i
is found as an effective tool for rea l -time control an d
monitoring wirelessly.
IV. C ONCLUSION
The integration of Fuzzy Logic control with a
Raspberry Pi application in the context of a coupled
tank syste m has p roven to be a compelling a n d
effective approach for addressing the complex
challenges associa t ed with liquid level control in
industrial and engineering applications. This
research has showcased the potential of this
innovative combination and has provided valuable
insights into it s practica l impli cations. The
successful implementation of this Fuzzy Logic and
Raspberry Pi-based control system in the coupled
tank system serve s as a promising example of how
these technologies can be applied in real-world
scenarios. This study not only showcases the
effectivene ss of Fuzzy L ogic and Raspberry Pi but
also emphasizes their practicality and a daptabilit y.
R EFERENCES
[1] Ilten E, Demirtas M. L iquid Level Con trol In terface
Design on Simulink Ex ternal Mod e with Raspb erry Pi.
Int. Con f. Mod. Adv. Res., 2 023, p. 85 – 8.
[2] Ilten E. Activ e Disturbance Rejectio n Co ntrol of a
Coupled Tank System with Raspber ry Pi
Implem entation. Int. Con f. Innov. Acad. Stud., 2023,
p. 370 – 3.
[3] Ilten E, Calgan H, Demirtas M. PLC Tab anlı İki Tank lı
Sıvı Seviye Sistemi Kontrolü nün Yanıt Yü zey Metodu
ile Optimizasyonu . Int. Eng. R es. Symp., n.d ., p. 164 –
5.
[4] Calgan H, Ilten E, Demirtas M. Fault Tolerant C ontrol
of Coupled Tanks System with Elman Neu ral Network
and Respon se Surface. I nt. Conf. Eng. Tech nol., n.d.,
p. 48 .
[5] Calgan H, I lten E , Dem irtas M. Ad aptive FOPIλ
Controller Design based on Artificial Neural Netwo rk
Scheme for Coup led Tank System. In t. Congr. Eng.
Life Sci., n .d., p. 419.
[6] Demirtas M, Calgan H, I lten E. Design of an Adaptive
Sliding Mode Controller with Op timal Coefficients
and withou t Chattering for Coupled Tanks System. Int.
Conf. En g. Nat. Sci., n.d., p. 870 – 7.
[7] Ilten E , Dem irtas M. Fuzzy Logic Po sition Control of
DC Mo tor with Raspber ry Pi and Real- Time
Monitor ing on Simulink E xternal Mode. 1st Bilsel Int.
World Sci. Res. Con gr., 2 023, p. 189 – 95.
[8] Demirtas M, Ah mad F. Fractional fu zzy PI controller
using particle swarm op timization to impro ve power
factor by bo ost co nverter. An Int J Optim Con trol
Theor Appl 2023;13 :205 – 13.
[9] Emami MRS. Fuzzy logic app lications in chem ical
processes. J Math Comput Sci 2010 ;1:339 – 48.
[10] Müller A, Ma rsili -Libelli S, Aiv asidis A, Lloyd T,
Kroner S, Wandrey C. Fuzzy con trol o f disturb ances
in a wastewate r treatment p rocess. Water Res
1997 ;31:3157 – 67.
[11] Gao L, Zhang M, Chen G. An intelligent irrigatio n
system based on wireless sensor netwo rk and fuzzy
contro l. J Network s 2013;8:1080.
[12] Ghaffari A, Shamekhi AH, Sak i A, Kamr ani E.
Adaptive fuzzy control for air -fuel ratio of automobile
spark ign ition en gine. World Acad Sci Eng Techn ol
2008 ;48:284 – 92.
[13] Qu H, Zhao J. Event‐trigger ed H∞ control for
switched interv al type‐2 fuzzy systems under den ial‐
of‐serv ice. In t J Ro bust Non linear Con trol
2023 ;33:2219 – 37.
[14] Ilten E, Demirtas M. Fractional o rder su per -twisting
sliding mode ob server for sensorless contro l of
inductio n motor. COMPEL -The In t J Comput Math
65
Electr Electro n Eng 2019 ;38:878 – 92.
[15] Ilten E. Confo rmable fractional order contro ller d esign
and optimization for sensorless contro l of induction
motor. COMPEL- The I nt J Com put Ma th Electr
Electron Eng 2022;41:15 28 – 41.
[16] Ilten E . Conf ormab le Fractional Order Contro ller
Design an d I mplementation f or Per -Phase Voltage
Regulation of T hree-Phase SEIG Under Unbalanced
Load. Electr Power Com ponents Syst 20 22;50:636 –
48.
[17] İlten E. Confo rmable Fractional Ord er PI Controller
Design and Op timization for Perm anent Magn et
Synchr onous Motor Sp eed Tracking Sy stem. Dü zce
Üniversitesi Bilim ve Tek nol Derg 2 021;9:130 – 44.
[18] İlten E, Demirtaş M. Fraction al Order PI λ Contro ller
Application for Limited Memor y System. El -Cezer i
Fen ve Mü hendislik Derg n.d.;5:237 – 42.
[19] Ilten E. Fractional Orde r Weighted Mixed Sensitivity -
Based Robu st C ontr oller Design and Application for a
Nonlinea r System. Fractal Fract 2023;7:769.
[20] Ilten E. Ind uction Mo tor Sp eed Contro ller In terface
Design Via Simulin k Ex ternal Mode. II. In t. Jt. Conf.
Eng. Sci. Artif. Intell., 202 2, p. 59 – 63.
[21] Ilten E. Per manent Magnet Synchr onous Moto r
Control Interfac e Design and I mplemen tation with TI
F2833 5 DSP on Simulin k Extern al Mo de. I nt. Conf.
Appl. E ng. Nat. Sci., v ol. 1, 2023, p. 67 – 70.
[22] Ilten E . DC mo tor position control with Raspberry Pi
on Simu link wireless external mode. Int. Conf.
Pioneer I nnov. Stud., vol. 1 , 2023, p. 228 – 31.
[23] MathWorks. MATL AB documentatio n 2023.
Fig. 11 Fuzz y logic contro ller real-time test result.
All Science s Proceedin gs
http://as-p r oceeding.com/
2 nd Internatio nal Conference o n
Contempo rary Acade mic Research
November 4 -5, 2023 : Konya, Turke y
https://as-
proceeding.com/index.php/iccar
© 20 23 Published by All Sciences Proceedings
66
Classification Of Some Edible Sub marine Org anisms in The
Mediterranean R egion by Species Using Deep Learning Methods
Remzi GÜRFİ D AN 1
1 Isparta Un iversity of App lied Science, YTSVS Computer Programming ; OrcidID : 0 000-0002- 4899-2219
Email of th e correspon ding author; ( remzigurfidan@isparta. edu.tr )
Abstract – In biological research, it is critical to automatically identify and categorize fish sp ecies to
monitor the diversity of fish populations and und erstand the state of marine and freshwater e cosystems.
The fishing industry uses image processing tools to categorize and prepare caught fish. Automatic fish
species identifi cation helps fishermen to categorize thei r catch and str eamline the processing procedure
accurately and qui ckly. The control of fishing activities is crucial in the fis hing industry, aquaculture, and
marine protected areas. Fish categorization systems based on image p rocessing can be used to m onitor
fishing activities, detect il legal, unreported, and uncontrolled fishing and id entify fish species. Identification
and classific ation of fish species h elps students and researchers to study ma rine biol ogy and fisheries in this
field. Fish classification using im age processi ng can be applied in r esearch and tea ching projects and
improve our understanding of fisheries. The deep learning algorithms used in this study we re tra ined using
a total of 1045 images of 20 different spe cies from the Mediterranean region . This dataset wa s cr eated from
scratch and is still unde r development. The deep l earning algorithms to be trained are C NN, VG G16 and
DenseNet121. After training, Dense N et121, CNN and VGG16 algorithms achieved 99%, 100% and 100%
classification suc cess rates and 1%, 0.998%and 1% F 1-Score classific atio n metric values respectively. The
aim is to create an autom ation of fish sorting and stacking by species in the light of the findings of the study.
The classification succe s s found in this study is therefore e n couraging for the intended automation.
Keywords – Fish C lassification , CNN, VGG16 , DenseNet121 , Deep Learnin g
I. I NTRODUCTION
Recognizing and kno wing the fish living
underwater in the region is very important for th e
protection of biodiversity, determination of fishing
methods, economic value, marine health, scientific
research, tourism and entertainment sector.
Fisheries in the M editerranean region are of great
economic, social and cultural importance [1].
Fishing in the Mediterranean region is an important
economic se ctor for m any countries. It creates jobs
and is a source of livelihood for many individuals
and families. In addition, the trade of fishery
products provides important foreign exchange
inflows to the regional economy. Seafood is an
important source of food for M editerranean
countries and their inhabitants. Fish a nd seafood are
rich in high quality prot ein, omega-3 fatty ac ids a n d
other nutrients [2]. Therefore, fisheries contribute to
local food security. S eafood enhances the touri st
attraction of the Mediterranean region. To urists seek
the opportunity to taste fresh seafood in restaurants
and markets in the region. This contributes to the
tourism and restaurant sectors. Fishing cont ributes
to the development of c oastal areas. Fishing ports
support the need for business opportunities an d
infrastructure developm ent. Sustainable fishing
practice s can help p rotect marine ecosystems. When
managed p roperly, fisheries can maintain t he
balance of marine ecosystems and prevent proble ms
such as overfishing.
All Science s Proceedin gs
http://as-p r oceeding.com/
2 nd Internatio nal Conference o n
Contempo rary Acade mic Research
November 4 -5, 2023 : Konya, Turke y
https://as-
proceeding.com/index.php/iccar
© 20 23 Published by All Sciences Proceedings
73
JEOLOJİK F ORMASYON TA KİBİNDE 2B EL EKTRİK ÖZDİRE N Ç
UYGULAMASI
Hasan Karaaslan 1* , Ali Silahtar 2
1,2 Jeofizik Müh endiliği Bölümü / Müh endislik Fa kültesi, Sakarya Üniversitesi, Türk iye
* (hkara aslan@sakarya .edu.tr)
Özet – Uygulamalı jeofizik yöntemleri içerisinde yer alan elektrik ö zdirenç yönt emi, mühendislik
problemlerinin tespiti ve çözümlenmesinde oldukça etkindir. Yöntem, yapay kaynak ile yere gönd erilen
elektrik akımının oluşturduğu potansiyel farkın ölçülmesi ve buna göre hesaplanan özd irenç
parametresiyle yer altı elektrik modelinin çıkarılmasına dayanmaktadır. Elde edilen elektrik modeli,
heyelan, maden araması, arkeolojik çalışmalar, su araması, imar plan ı değerlendirmesi ve jeoloj ik
birimlerin incelenmesi gibi birçok ara ştırma gerçekleştirilebilir. Bu çalışma imar planı güncellemesi
konusunda Sakarya’nın Hendek ilçesinde 2 - Boy utlu (2B) elektrik özdirenç tomografi (ERT) kesitleri ile
yer altı yapısının modellenmesini ve jeoloji k formasyonların incelenmesini konu edinmiştir. B u bağlamda
farklı doğrultuda toplam da 5 profilde 48 elektro tlu ERT uygulaması 4m elektrot aralığı ve Wenner -
schlumberger dizilimi gerçekleştirilmiştir . Veriler RES2D INV ters çözüm programında 2 -Boy utlu yer
elektrik kesitlerine dönüştürülm üştür. Elde edilen kesitlerin derinlikler i 35 - 45 m arasında d eğişmektedir.
Bu kesitlerdeki özdirenç değerleri mekanik sondaj verisi dikkate alınarak a ltere metakumtaşı ve kompakt
metakumtaşı olmak üze re iki jeolojik birim ile tanıml anmıştır. Bu birimler den sığ derinlikte yer alan
altere metakumtaşı dol gu malzeme, altta ye r alan kompakt meta kumtaşı ise anakaya olarak
tanımlanmıştır. Yatay do ğrultuda ilk dört profilde altere metakumtaşına karşılık gelen özdirenç değerleri
ilk dört ERT profilinde 5 - 10 m aralığında değişim gösterirken son ERT kesitinde yatayda yaklaşık 128 m
civarında bir fay çizgiselliği oluşturacak şekilde 25 m de rinlik seviyes ine inmişt ir. Diğer profi llerde
gözlemlenmeyen bu yapı olası tali fay çizgiselliği olarak tanımlanmıştır. Jeolojik formasyon takibini konu
alan çalışma sonuçlarının devam eden süreçte lokal ölçekteki olası fay çizgiselliğinin devamlılığının
araştırılması ile birleştirilmesi, alanın sismik risk de ğerlendirmesine pozitif katkı sağlayacaktır.
Anah tar Kelimeler – ERT, Je ofizik, Jeolojik Formasyo n, Sakarya , İmar Pla nı
I. GİRİŞ
Elektrik rezistivite yönteminde, yüzeydeki
spesifik elektrot dizilimleri (dipol -dipol, Wenner
vb.) kullanılarak ye raltı özdirenç dağılımını
belirlemeye yönelik ölçümler yapılmaktır [1]. Bu
ölçümlerden elde edilen özdirenç verileri genellikle
2 boyutlu (2B) yapay (pseudo) kesit harital arı
olarak görselleştirilir. B u harita, yeraltı gerçek
özdirenç d eğerlerinin bir temsilidir ve elektrot
dizilimlerinin geometrik faktörünün bir
fonksiyonudur. Özdirenç değerlerinden ters çözüm
yöntemleri yardımıyla gerçe k yer altı modeli ile
uyumlu sonuçlar elde edilebilir. Gömülü yapılar ile
örtü birimi arasındaki özdirenç f arkı yöntemi n
etkinliğini belirler [2]. Bu prensip dikka te
alındığında özdirenç farklılığı söz konusu olan
jeolojik formasyon ve bu formasyonların
geometrik özellikleri elektrik özdirenç kesitleri ile
aydınlatılabilir.
Zemin- bina etkileşimi gözetilmeden
gerçe kl eştirilen imarlaşma sürecinin meydan a
getirdiği sarsıcı sonuçlar yakın tarihte meydan a
gelen 6 Ş ubat 2023 Pazarcık -Elbistan
depremlerinde litera türd e yerini a lmıştır [3]. Fay
yapılarının aydınlatılması üst yapı - zemin il işkisi
için oldukça kritik bir konudur. İmar du rumu
üzerine çalışma planla nırken fay dü zlemlerinin
haritalanması, zemindeki en büyük hare ketin
74
karşılanacağı kırık zonlara uzak a lanların
belirlenmesi açısından hayatidir. Bu bağlamda
jeolojik koşullar etkisi altı nda fay zonları özdirenç
değişim zonlarına neden olabilir. Dola yısıyla, bu
değişim zonlarının tespiti fay kırıklarının tespitine
karşılık gelece ktir.
Bu çalışma im ar planı na uygunluk açısından
yeraltı jeolojisini n elektrik özdirenç yöntemi ile
aydınlatılmasını konu edinmiştir. Bu amaç
doğrultusunda çalışma alanı olarak belirlen en
Sakarya’nın Hendek ilçesinde alınan 5 adet 2 - B
elektrik rezistivite tomografi ölçümleri ile yeraltı
jeolojik formasyonlar ve faylanma yapıları ortaya
çıkarılmıştır. Belirlenen yeraltı modelleri ile tespit
edilen tali fay yapıları yöntemin başarılı bir
uygulamasını sunması açısından ileride yapılacak
olan imar planı çalışmalarına altlık oluşturac aktır.
II. MATE RYAL VE YÖNTEM
Elektrik özdirenç yönt emi iki elektrotla yere
uygulanan akım il e f arklı diğer iki elektrot
arasındaki potansiyel f arktan yararlanarak yerin
derinlik özdirenç yapısının çıkarılmasıdır (Şekil 1).
Bu yöntemde amaç, y er içindeki yapıların yat ay v e
düşey yönde elektriğin iletim biçimlerini
araştırmaktır. Kayaçlar; elektriği iletm e
yeteneğinin yanı sıra elektriğin iletimine karşı
direnç gösterme özelliğine de sahiptir ve bu özeliğ e
de dirençlilik (rez istive) adı verilir. Kayaç birimleri
içerisinde gözenekliliği az ve sıkı olanlar oldukça
zayıf ileticidirler v e y üksek dirence sahiptirler.
Buna karşılık gözeneklilik miktarı arttıkça
gözeneklerdeki sıvı oranına bağlı olara k iletkenlik
artar ve direnç azalır.
Şekil 1. Özd irenç yön teminin uy gulanması ve ak ım -gerilim
çizgilerinin yer içindek i yayılımı [4]
Özdirenç araştırmalarında araştırma alanı,
hedeflenen araştırma derinli ği, araştırmanın konusu
gibi çeşitli değişkenler göz önünd e tutular ak,
kullanılan elektrotlar birçok faklı biçimde
dizilebilirler. Uzun süred ir araştırmacılar yöntemin
başarısını artırabilmek için değişik elektr ot
dizilimleri gelişti rmişlerdir . Ölçülen alanı n,
homojen ve izotrop olduğu varsayılırsa, ortamı n
özdirenci Ohm Kanunu’ ndan;
ρ = k(∆V/I)
olarak gösterilir. Burada, ρ (ohm.m) ortamın
özdirenci, k (m) geometrik faktör, ΔV (volt)
potansiyel farkı, I (amper) akımı göstermektedir.
Ancak y eryüzü homojen ve izotrop olmadığından
yani yanal yönde v e düşey yönde düzensizlikler
içerdiğinden potansiyel farkı karmaşık bir ortamın
akıma karşı tepkisidir ve ölçülen özdirenç değeri
de gerçek özdirenç ol maktan çıkar (ΔV a) ve
görünür özdirenç (ρa) olarak adlandırılır. Bu
durumda bağıntı;
𝜌 𝑎 = 𝑘 ( ∆𝑉
𝑎 /𝐼 )
olarak yazılır. Bu bağıntı tüm dizilimler için
geçerlidir. Elektrotların birbirlerine göre farklı
yerleştirilmesinden kaynaklanacak fark, k sabitin in
dizilime göre farklılık göstermesiyle aşılır.
Özdirenç yönteminde sı klıkla kullanılan elektrot
dizilimleri şunlardır: Wenner, Wenner -
schlumberger, Schlumberger, Dipol -dipol ve Pol -
pol dizilimi.
Bu çalışmada imar planı alanının jeolojik
yapısını karakterize edebilmek amac ıyla 2 -Boyutlu
elektrik rez istivite tomografisi (ERT) çalışması
gerçe kl eştirilmiştir. Bu amaçla çalışma alanında
ARES GF çoklu elektrot (48 elektrot) cihazı
yardımıyla, 5 adet ERT profili fa rklı doğrultul ar
boyunca gerçe kleştirilmişti r (Şekil 2).
188 metre uzunlukta ve elektrot aralığı 4m,
Wenner- schlumberger dizilimi (Şekil 3) ile
toplanan bu 5 profild eki veriler smoothness -
constrained en kü çük kareler algoritması
kullanarak RES2DINV [5] ters çözüm programı ile
2-Boyutlu yer elektrik kesitlerine
dönüştürülmüştür. Elde edilen kesitlerin
derinlikleri 35- 45 m ara sında değişmektedir. Her
bir profil ölçümünde 48 elektrota ait kot değerleri
75
sahada kaydedilmiştir ve bu kot değerlerine göre
2- B ERT kesitleri topoğrafya düzeltmeli
görselleştirilmiştir. Maksimum 3 -5 iterasyon
sonucunda elde edilen kesitlerin ters ç ö zümünde
RMS hata değerleri 1.0 – 5.1 arasında
değişmektedir.
Şekil 2. Jeo fizik yöntem lerin gerçekleştirild iği profillerin
gösterimi
Şekil 3. Wen ner - schlumberger dizilimi iç in ölçü alım modeli
III. BULGULAR
Şekil 4’ te ERT -1 profiline ait RES2DINV 2 - B
topoğrafyalı ters çö züm sonucu v erilmiştir. 2- B
özdirenç k esiti incelendiğinde elektrik özdirenç
değerlerinin mi n:11 ohm.m, max:104 ohm.m
arasında değişmektedir. Bu kesitte, özdirenç
farklılığı yaklaşık yatay konumlu 2 birimi temsil
ettiği görülmektedir. E RT -2 profiline ait 2- B
topoğrafyalı ters çözüm sonucu Şekil 5’de
verilmiştir. 2 - B özdirenç kesiti dikkate alındığında
elektrik özdirenç d eğerlerinin min:4 ohm.m,
max:97 ohm.m arasında değişmektedir. ERT -2
profilinde, profil başı ile profil sonu arasında kot
farkı 7,00 metredir. Bu kesitte, özdirenç farklılığı
yaklaşık yatay uzanımlı, tabaka sınırında
ondülasyon gösteren 2 birime karşılık gelmektedir.
Şekil 4. E RT - 1 topoğ rafyalı 2- B ters çözü m kesiti (ü stte),
ERT- 1 jeo lojik modeli ( altta) alım modeli
Şekil 6’da ERT -3 profiline ait 2 - B topoğrafyalı
ters çözüm sonucu veril miştir. ERT - 3 ölçümüne ait
2- boyutlu özdirenç ke sitinde elektrik özdire nç
değerlerinin min:22 ohm.m, max:67 ohm.m
arasında değişmektedir. ERT -3 profilinde, profil
başı ile profil sonu arasında kot farkı 3,05 metredir.
Bu kesitte, özdirenç farklılığı yaklaşık yatay
uzanımlı, tabaka sınırın da ondülasyon gösteren 2
birime karşılık gelmektedir.
Şekil 5. E RT - 2 topoğ rafyalı 2 - B ters çözü m kesiti (ü stte),
ERT- 2 jeo lojik modeli ( altta) alım modeli
ERT-4 profiline ait 2- B topoğrafyalı ters çö züm
sonucu ise Şekil 7’ de verilmiştir. ERT - 4 ölçümüne
ait 2 - boyutlu özdirenç kesitine bakıldığında
elektrik özdir enç d eğerlerinin min:13 ohm.m,
max:280 ohm.m arasında değişmektedir. ERT - 4
profilinde, profil başı ile profil sonu arasında kot
farkı 6,80 metredir. Profil yönü yaklaşık olarak K -
G uzanımlıdır. B u kesit te, özdirenç farklılı ğı
76
yaklaşık yatay konu mlu 2 birime karşılık
gelmektedir.
Şekil 6. E RT - 3 topoğ rafyalı 2 - B ters çözüm kesiti ( üstte),
ERT- 3 jeo lojik modeli (altta) alım modeli
Şekil 8’ de ERT -5 profiline ait 2- B topoğrafyalı
ters çözüm sonucu veril miştir. ERT - 5 ölçümüne ait
2- boyutlu özdirenç kesiti incelendiğinde elektrik
özdirenç değ erlerinin min:16 ohm.m, max:82
ohm.m arasında değişmektedir.
Şekil 7. E RT - 4 topoğ rafyalı 2 - B ters çözüm kesiti ( üstte),
ERT- 4 jeo lojik modeli (altta) alım modeli
ERT- 5 profilinde, p rofil başı ile profil sonu
arasında kot f arkı 2,8 0 metredir. P rofil yön ü
yaklaşık olarak K - G uzanımlıdır. Bu kesitte,
özdirenç farklılığı yaklaşık yatay konumlu 2 birime
karşılık gelmektedir.
Şekil 8. E RT - 5 topoğ rafyalı 2 - B ters çözü m kesiti (ü stte),
ERT- 5 jeo lojik modeli ( altta) alım modeli
IV. TARTI ŞMA
Çalışma alanı gen elinde volkanik kökenli kum
taşı (Tey) ana kaya görevinde olup farklı derinli k
seviyelerinde dağılım göstermektedir. Volkan ik
kökenli kumtaşının porozitesi yüzeyde soğuma ve
üzerinde b asınç oluşturan tabakalar olmama sı
nedeniyle yüksek ve bu bağlamda bozuşması da
hızlıdır. Taneleri kum boyutunda olduğu için
kumtaşı olarak tanımlanmaktadır. Öte yand an
topoğrafik eğim etüt sahasında su içeriğini
besleyebilir niteliktedir. Buna bağlı olarak çalışma
alanında genel olarak özdirenç değerleri düşük
seviyelerde t espit edilmiştir.
2- B ERT sonuçlarının her biri yukarda
bahsedilen bilgilere g öre yorumlanmıştır ve
jeolojik modeller oluşturulmuştur. B una gör e,
özdirenç farklılığı yaklaşık yatay konumlu 2 birime
karşılık gelmektedir. Bunlardan birincisi, düşü k
özdirençli ya pıyı temsil eden ve dolgu malzeme
şeklindeki altere metakumtaşı o larak
tanımlanmıştır. Bu tab akanın altında nisbete n
yüksek özdirençler ile tanımlanan kısı mlar ise meta
kumtaşı olarak tanımlanmıştır. Doğal atmosferik
koşullardan daha az et kilenen bu birim katı ve
kısmen kompakt haldedir.
Kesitlerde h em yan al hem düşey özdirenç
değişimlerinin tespiti sağlamak amacıyla Wenne r -
schlumberger el ektrot dizilimi kullanılmıştır. Buna
göre derinlik hassasiyetinin artırılmasıyla beraber
yanal değişimlerinde ortaya çıkarılması
hedeflenmiştir. Elde edilen kesitlerin tamamında
iki tabakalı yatay k atmanlar mev cut iken ERT - 5
profilinde meta kumtaşı - altere kumtaşı sınırında
düşey bir geç iş tespit edilmişti r. Ani bir şekilde
77
özdirenç değişikliğine bağlı olarak tespit edilen bu
kısmın tali bir fay olabileceği şeklin de
değerlendirilmiştir.
V. SONUÇLAR
Bu ça lışma 2 - B ERT kesitleri ile yer altı
yapısının modellenmesini ve jeolo jik
formasyonların irdelenmesini konu edinmiştir.
ERT kesitlerinde jeolojik birimlerin iki ana
özdirenç karakteri ile temsil edildiği görülmüştür.
Bunlardan ilki, dolgu malzeme olarak tanımlanan
altere metakumtaşıdır. Diğer birim ise altta yer alan
anakaya görevi gören kompakt metakumtaşıdır.
Çalışma alanında elde edilen ERT-5 kestinde
yatayda yaklaşık 128 m civarında düş ey bir f ayı
temsil eden öz direnç değişim zonu
gözlemlenmiştir. Sondajlar il e gerçekleştirilmesi
maliyet ve zaman ka ybından dolayı mümkün
olmayan bu tespitl erin jeofizik yöntemler ile
gerçe kl eştirilmesini göstermesi bakımından
çalışma literatüre önemli katkı s ağlayacaktır.
Jeolojik formasyon takibini konu alan çalışma
sonuçlarının devam eden süreçte lokal ölçekteki
olası fay çizgiselliğinin deva mlılığı nın araştırılma sı
ile birleştirilmesi, alanın sismik risk
değerlendirmesine pozitif ka tkı sağlayacaktır.
KAYNAKLAR
[1] C. Karavul, H. Karaa slan and A. Dem irkol,
“Investig ation of structures in the Alaban da
Bouleuterio n by electrical resistivity method,” Arabian
Journal of Geosciences, v ol. 9, pp.1 -9, 2016.
[2] H. Kar aaslan and C. Karav ul, “Usefulness o f electrical
and magnetic methods in f inding buried stru cture of the
Alaband a Ancient Cistern in Çine Town, Ayd ın City,
Turkey,” Arab ian Journal of Geosciences, v ol. 11, pp.
1-11 , 2018.
[3] Y. Du an, J. Bo, D. Peng, Q. Li, W. Wan and W. Qi,
“Analysis of Peak Gro und Acceleratio n and
Seismogen ic Fault Charac teristics of the Mw7. 8
Earthqu ake in Turkey,” Applied Science s, vo l. 1 3(19),
pp. 108 96, 2023.
[4] M. Wegmuller, J. P. von der Weid, P. Ob erson, and N.
Gisin, “Hig h r esolution f iber distrib uted measurements
with coher ent OFDR,” in P roc. ECOC’0 0 , 2 000, p aper
11.3 .4, p. 109.
[5] R. E. Sorac e, V. S. Reinh ardt, and S. A. Vaughn, “High -
speed digital- to - RF converter,” U.S. Patent 5 668 8 42,
Sept. 16 , 1997.
All Science s Proceedin gs
http://as-p r oceeding.com/
2 nd Internatio nal Conference o n
Contempo rary Acade mic Research
November 4 -5, 2023 : Konya, Turke y
https://as-
proceeding.com/index.php/iccar
© 20 23 Published by All Sciences Proceedings
78
The effects of Ni doping on the Structural, Mi crostr uctural , and Opti cal
properties of tin oxide films using P SP method
Roguai Sabrina 1,* , Djelloul Abdelkader 2
1,2 Depa rtment of science of the matter, Ab bes Lagh rour university, khenchela , Algeria
* (rog.sab [email protected] )
Abstract – I n thi s study, we used a pneumatic s p ray pyrolysis technique at 450° C to deposit Sn 1 – x Ni x O 2
thin films (0.0 ≤ x ≤ 0.10) on glass substrates. The influence of doping content on the films structural and
optical was inv estigated. S tructural characterization by X -ray diffraction indicated that the rutile p hase of
SnO2 is present in all thin films, and crystallite s izes are estimated to be in the ra nge of 27 – 47 nm. The
optical bandgap energy increases from 3.83 to 4.01 eV as the dopant content increases a ccording to the
Burstein-Moss effect. Resistivity is affec ted by do ping and the thickness of thi n films.
Keywords – Thin Films; X – Ra y Diffraction; Optical Properties
I. I NTRODUCTION
As a result of their unique structural (suitable
textured morphology), electrical (relatively low
resistivity, on the order of 10 - 15 Ω sq - 1 ), and optical
(high optical transmit tance) characteristics,
transpare nt semiconductor oxide (TCO) thin films
have be en the subject o f intense research for several
years [1,2]. These materials are very im portant from
a technological point of v iew, a nd their applications
are extremely div erse; they are found in sectors suc h
as electronics [3 ], silicon solar cells [4],
optoelectronics [1] and p hotovoltaic conversion [5].
Tin oxide is one of these chemicals (SnO2) .
In this work, thin films of pure and Ni doped SnO2
films are d eposited by ultrasonic spray pyrolysis
(USP) technique onto glass substrates at 450 ° C for
30 min. The effects of th e doping on structure and
optical properties are dis cussed.
II. M AT ERIALS AND M ETHOD
A. Film preparation
In this The thin films of p ure and ni ckel-doped tin
oxide at 2 at.%, 5 at.%, and 10 at.% of Ni were
prepared by pneumatic spray pyrolysis on a glass
substrate, using tin chloride dehydrate content
[SnCl2-2H2O] (purity: 99.99%) as a p recursor, and
nickel chloride [Ni] (purity: 90.00%) as a doping
source. The sputtering so lution was prepared from a
mixture of tin chlorid e [SnC l4, 2H2O] (Fulka
99.9%) (0.6 g) dissolved in 10 ml of distilled water
(resistivity = 18.2 MX cm) and 10 ml of methan ol
(CH3OH) (Merck 99.5%) with a source of nickel
(NiCl2 – 6H2O) (Fulk a 9 9.9%) for dif ferent doping
concentrations (2, 5 a nd 10 at.%). This solution was
agitated for 1 h using a heated magnetic s tirrer a t
room temperature. The thin films are deposited onto
microscope coverglass s ubstrates (30 × 12 × 1.2
mm3) uheated at 450° C.
B. Characterization techniques
The structure of the fil ms is character ized by X -
ray diffraction (Rigaku Ultima IV equipped with
Cu –Kα radiation, 0.15418 nm). The optic al
properties are d etermined by measuring th e
transmittance of the film s using a SpectroScan 80D
spectrophotometer UV – vis in the 190 – 1100 nm
spectral range.
79
III. R ESULTS AND DISCUSSION
A. Structure and microstructure analysis
The XRD spectra of SnO2, Sn1 – xNixO2 [0.00 \ x
B0.10] thin films, obtained by the pneumatic
pyrolysis technique, is shown in figure 2. This
shows that all the films crystallize into a rutile -like
tetragonal structur e of SnO2 according to JCP D S
card no: 77-0452, by the presence of peaks wit h
directions (110), (101 ), (200), (211), (310) and
(301) [6]. Mor eover, the XRD spe ctra confirm the
absence of anyother dif fraction peak related to met al
clusters and/or oxide impurity phases such as NiO,
NiO2, which confirm the insertion of Ni int o the
SnO2 lattice
Fig. 1 XRD patterns o f Ni-doped SnO2 spray ed thin films.
B. Structure and microstructure analysis
Figure 2. We performed microstructural studies
of pure and nickel -doped SnO 2 thin films to
highlight some effects due to the change in doping
content. S canning electron mi croscopy (SEM)
micrographs of the sur face of Sn1 – xNixO2 layers (x
= 0.02, 0.05 and 0.10 ) are shown in figure 3 a – d,
respec tively. Th e SEM observations showed that t he
Ni – SnO2 layers have tightly packed regular grain s
with an almost smooth grain surf ace, fine and small
grain size dis tribution, with no pin-holes and
fissures.
Fig. 2 SEM images o f nickel-do ped SnO2 spr ayed thin
layers: (a) 0 at.%, (b) 2 at.%, (c) 5 at.% and (d ) 10 at.%.
films.
C. Optical analysis
shows Figure 3 sho ws the variation of the
transmittance a s a function of the wavelength in the
range [190 – 1100 nm] for the undoped and Ni-doped
SnO2 samples prepared at different contents (2, 5
and 10 at.%). It can seem that all the layers show
good optical transparency in the visible range, with
a transmissi on value that varies betwe en 76 and 82%
in the visible range aft er doping. This result show s
that Ni doping im proves the optical propertie s that
have an important role in photovoltaic devices [7,8 ].
It is also noted that the 1 0 at.% Ni -doped layer has
the highest transpare ncy in the visible range . In
addition, the transmission edge shifts to lower
wavelengths (blue shift) with the doping, resulting
in an increase in the bandgap energy from 3.83 to
4.01 eV
Fig. 3 Transmission sp ectra of SnO2, Sn0.95Ni0.05O2
[x = 0 .02, 0.05 and 0.1 0]. Measured (full circles) and
calculated (solid lines) transmittance spectra of films
80
IV. C ONCLUSI ON
This study consisted of the elaboration and
character i zation of SnO 2 , Sn 1 – x Ni x O 2 [x = 2, 5 and
10 at.%] thin films deposi ted by the pneumatic spray
pyrolysis technique in or der to study the influen ce
of nickel doping on the different structural,
microstructural and optical prope rties of the films
obtained. The results of the XRD charac t erization
show that all th e films are polycrystalline with a
tetragonal structure of the rutile type. Th e increas e
in the concentration of th e Ni dop ant cl early cause s
an increase in the intensity of the peaks. All the Ni -
doped S nO2 films showe d a prefer ential growth
trend along the (200) direction. The average
crystallite size varied bet ween 27 and 47 nm. SEM
revea l ed a smooth surface. The UV – visi ble
spectrophotometer analysis represents an important
feature in evaluating the quality of the deposited
films. The average trans mittance was found to be
around 76 – 82% with the presence of an interference
fringe. In the visible range, which indicates that our
films are homogeneous and smooth, in other wor ds,
the values o f optical bandgap energy obtained from
our films are in the range of 3.83 – 4.01 eV.
A CKNOWLEDGMENT
The authors would like to thank the National Project
Researc h (PR FU ) and LASPI2A Laboratory o f
Khenche l a University (Algeria).
R EFERENCES
[1] S.Roguai, A. Djellou l A. ALJEST . 2022 , vol.8 . pp. 2285
[2] M.Yates Heather , P. Evans, W. Sh eel Dav id, S. Nicolay , L.
Ding, Ch. Ballif . Su rf. Coat. Techn ol. 2012, vol. 213 . pp.
167
[3] N.Zebb ar , M.S.Aida , A.E.K. Haf dallah , O. Daranfad , H.
Lekiket , M. Kec houane. Mater. Sci. Foru m. 2009, v ol.
609 .pp. 133
[4] M.Indrajit, Kiruthika S, Ganesha Mu khesh K, Baral M,
Kumar A, Vim ala S et al. J. Mater . Chem. A . 2021 , vol.
9. pp. 23157
[5] V. Bilgin, I. Akyuz , E. Ketenci , S. Ko se, F. Atay. Ap pl.
Surf. Sci. 2010, vol. 256.pp. 6586.
[6] W.Daranfed, M.S. Aida, N. Attaf, J. Bougdira, H. Rinnert.
J. Alloys Comp d.2 012, vol; 542 . pp. 22 .
[7] M.Ajili, M. Castagn e, N. Kamoun Turki, Optik. 2015,
vol.1 26. pp. 708
[8] M. Ajili , M. Castagne, N. Kam oun Tur ki . J. Lumin .2014,
vol. 150. pp. 1
All Science s Proceedin gs
http://as-p r oceeding.com/
2 nd Internatio nal Conference o n
Contempo rary Acade mic Research
November 4 -5, 2023 : Konya, Turke y
https://as-
proceeding.com/index.php/iccar
© 20 23 Published by All Sciences Proceedings
81
Phytocenoses fou nd in grassy mountain -meadow soi ls in the suba lpine
zone of Talish
Elshad Gurbanov, Sanubar Aslanova 2
1 Baku S tate University, Azerba ijan Repub lic .
2 Azerbaijan State Pedag ogical University, Azerbaijan R epublic .
aslanova [email protected]
Abstract – Subalpine meadow vegetation of Talish highlands has b een spr ead over the sub alpine zone of
Lankaran highlands at lawny mountain-meadow soils at the height of 1800 m to 2500 m above sea level.
During the carried out ec ological-geobotanical r esearches, it has been deter mined whea t-g rassy diffe rent-
grassy stepped subalpine meadow, different grassy-wheat grassy subalpine step meadow, bushy- different
grassy- wheat grassy subalpine step mea dow formation classe s, 5 for mation group s and 11 associations. In
parallel with the study of type composition and structure of phytocenosis found in the area of inv estigation,
it has been also deter mined endemic species, productivity of formations, and intensification of degradation
at soil-plant coverage of some lawny subalpine m eadows, decrea s e in abundance a nd productivity of for age
crop.
Currently, for th e purpose of the improvement of natural phyto cenosis productivity, crop quality,
protection of their genetic reserve a nd landscapes, as well a s the vegetation study for solution of protec tion
problems on the base of scientific means is of a great importance .
Keywords – Sub alpine, Steppe, Phyto cenosis, Formatio n, Association
INTRODUCTION
Depending on various typed soils of different
heights, the Republic of Azerbaijan h as
multicolored vegetation, and the most valu able and
useful trees, shrubs or g rassy representatives have
been found. One of regions possessing rich
vegetation is Lankaran group regions. During t he
researche s, the study of subalpine meadow
vegetation of L ankaran highlands was one of prior
issues.
Subalpine meadow ve getation of Lankaran
highlands has been spread over lawny mountain-
meadow soils at sub alpine zone at 1800 m to 2500
m above sea level [14]. For its origin, lawny
meadows are nearly equal to swamped meadows
and interfere in e ach oth er at appropriate condition
of the area o f distribution [1, 8]. These types of
groupings have been found in Yardimli, Leri k
(Dashbashi summer grazing area at the height of
2493 m of Komu rgoy mountain foothills, slopes
between Shingedulen (24 17 m) and Jayrud (2088 m)
mountains) at grazing are as of upper highlands of
Astara region [4, 10].
M ATERIALS AND M ETHO D
Subalpine meadow vegetation at subalpine zon e
of Yardimli, Lerik and Astara regions has be en
determined as an object of the study. It has been
conducted several g eobotanical research works
during the study o f phytocenosis found at lawny
mountain-meadow vegetation of subalpine zone of
Lankaran highlands.
In the result of conducted researches, as well as
ecological - g eobotanica l data map of region, it h as
been revealed that subalpine meadow veg etation of
Lankaran highlands fou nd in Yardimli, Lerik and
Astara summer grazing areas.
Data about dist ribution of subalpine meadows at
Great Caucasus and Small Caucasus mount ain
chains, Nakchivan AR and Lankaran highlands
82
(Talish zone) were found in the works of most
botanists [5, 6, 7, 11, 12].
Subalpine meadows are dist inguished for their
rich floristic composition, structure of formatio ns
and high productivity in comparison with alpine
meadows [4, 11, 16].
During the study of the subalpine meadow
vegetation of Talish hig h mountains, classification
of subalpine veget ation was developed, systemat ic
taxa, life forms were t aken int o account whe n
determining the discovered pl ant [2, 3],
"International Botanical Codex" [2,3, 9], and
projective coverage [17], ecological groups [18]
have been studied by different me thods.
EXPERIMENTAL PART
During investigation it has been defined that
subalpine meadow fauna of La nkaran highlands was
formed of 3 fo rmation classes, 5 formation groups
and 11 associations. The followings are determined
as formation classes: 1 . Wheat-grassy diff erent -
grassy steppe d subalpine meadows; 2 Different-
grassy-wheat-grassy subalpine steps; 3Shruby-
differe nt -grassy-wheat-grassy subalpine m eadows;
It h as been given com prehensive information
about phytosenological structure and type
composition of some formation classes below:
1. Wheat-grassy diff erent-grassy steppe d
subalpine meadow formation class is represe nte d
with one Festuceta- Poaetum- Thymosum formation
group and two Festuc eta ovina - Poa etum meyeri -
Thymusosum trautvetteru and Poaetum meyeri-
Thymusosum trautvetteri associations.
During the investigation, Festuceta- Poaetum -
Thymusoosum formation group phytocenosis has
been defined at №22 “ Shikheli Yurdu” and №23
“Dara Kechmaz” summe r grazing a reas of Y ardimli
region.
In th e species composition of this phytocenosis it
has b een obse rved 25 species, which 3 of them are
shrubs (12%), 2 of th em subshrubs (8,0%), 17 of
them per ennial grasses (68%), and 3 o f them a
annual (12%). A ccording to ecological analysis, 17
species of them are defin ed to be xe rophytes (68%),
3 of them mesoxerophy tes (12%), and 5 of them
mesophytes (20.0%).
Dominant of the phytocenosis is Thymus
trautvetteri Klok. et Shost. species, of whi ch
abundance is estimated as 3 -4 points, sub
dominance Poa meyeri Trin. ex Roshev. type
abundance with 2-3 point s and Festuca ovina L.
type abundance with 2 points.
A three-layering h as been observed in the
structure of investigated phytocenosis. Thus, trees
as Filipendula ulmaria on the layer I, grasses as
Elytrygia tri chophora , S tipa holosericea , Achillea
vermicularis , Poa m eyeri , Onobrychis altissima ,
Bromopsis variegata etc. on the layer II , small -
height shrubs as Astragalus euoplus , Astracantha
aurea , Acanthalimon hohenackeri , Thymus
trautvetteri , Alchemilla sericata , Trifolium repens ,
Anisantha tectorum etc. on the layer III have been
observed. Project coverage of phytocenosis is 50-
80%.
In the result of ca rried out re searches, it has be en
revea l ed that d egradation of soil-plant coverage of
lawny subalpine meadows becomes more intensive,
abundance and product ivity of valu able forage
crops decreases. Th at’s why protection and storage
of the phytocenosis, improvement of their structure
are one of prior issues. As well, 1 of 25 spe cies
which was defined in type composition of releva nt
formation- Thymus trautvetteri Klok. et Shost. is
considered as Az erbaijani endemic and it n eeds to
be protected [3, 15]
2. Different grassy-wheat grassy subalpine
step meadow formation class is repr esented wi th
two formation groups and 4 formation asso ciations
and considered to be specific phytocenosis of
Lankaran highl ands. The formation, covering
large area is observed in № 3 “Yahar Yurd” of
Yardimli region, as well i n summer grazing areas i n
the boundary o f L erik region. In the mentioned
formation class, Thymuseta- Stipetum-Festucosum
formation group is represented with T hymuseta
trautvetteri- Sti petum holosericea-Fe stucos um
valiesiaca association, and C ephalarieta-Poaetum-
Festucosum formation group with Cephalarieta
kotschyi-Poaetum pratensis - Festucosum ovina and
Cephalarieta kotschyi-Festucosum valiesiaca
associations.
During the investigation, it has b een revealed 24
species in the spe cies composition of Thymuseta-
Stipetum-Festucosum formation. Ac cording to
biomorphological classif ication, 3 of them we re
related to shrubs (12,5%), one to subshrubs (4.2%),
15 to perennial grasses (62,5%), and 5 to a annual
grasses (20,8%). According to ecologica l a nalysis of
these species, 18 were related to xerophyte (75,0 %)
and 6 to mesoxerophytes (25,0%).
Phytocenosis dominant of Festuca valiesia ca
Gaudin. abundance is 3 -4 point s, sub domi nances
89
[6] R.L.Akers , Socia l Learn ing and Socia l Structu re: A
General Theo ry of Cr ime a nd Devia nce, Bo ston:
Northeaster n Univer sity Press. 1998
[7] C. Ballester, A. Calvó - Armengol and Y. Zenou, Who’s
who in networks. Wa nted: The key player . Econometrica .
2006 , vol. 74, 1403 -1417.
[8] B. Coralio, A. Calvó - Armeng ol, and Y. Zenou ,
Delinquen t Networks. Jour nal of the European Economic
Association. 2 010, vol. 8(1), 34 - 61.
[9] B.L. Barber an d J.S. Ecc les, Lo ng-term influen ce o f
divorce an d singlepa renting o n ado lescent family - and
work-related valu es, behaviors, and a spirations.
Psycholog ical Bulletin. 1992, vol. 222, pp.108- 126.
[10] P.M. Bearse, Commun ity, youth crime and deterrence: A
quan titative theoric a nalysis, Unpusblished manuscript.
University of North Carolin a at Greensboro . 1996.
All Science s Proceeding s
http://as-p r oceeding.com/
2 nd International C onference on
Contempo rary Acade mic Research
November 4 -5, 2023 : Konya, Tur key
https://as-
proceeding.com/index.php/iccar
© 2023 Published by All Sciences Proceedings
90
AI -Driven Optim ization of Batt ery Manag ement for Enhanced
EV Efficiency
Amel Ourici 1 * , Abderaouf Bahi 2
1 Badji Mo khtar University of Annaba, BP 12 Annaba, 23000, Algeria
2 Computer S cience an d Applied Mathema tics Laboratory, Chad li Bendjedid E l Tarf University, El tarf, Algeria
amel.ou [email protected] m , a.ba hi@univ- eltarf.dz
Abstract – In the rapidly evolving landscape of e lectric vehicles (EVs), o ptimizing battery performance
remains a pivotal challenge. This study prese nts a comprehensive compari son between traditional battery
management techniques and an AI-driven approach leveraging Convolutional Neural Networks (CNNs) for
EVs. Our investigations focused on th ree primary metrics: prediction accuracy concerning the St ate of
Charge (SoC ) and battery health, potential battery life extension, and computational eff iciency. R esults
unequivocally showed t hat the CNN -based model surpassed traditional methodologies in all examined
metrics, with improved pre diction accuracies, a significant increase in e stimated battery lifespan, and
reduce d computational ti mes. This research underscores the po tential o f i ntegrating AI into EV battery
management systems, pr omising not only enhanced battery performance but also signaling a paradigm shift
towards a more sustainable, efficient, and re liabl e electric transportation era.
Keywords – Electric Veh icles, Battery Ma nageme nt, Convolutional Neural Networds, Artificia l Intelligen ce, Optimization, State
of Charge. .
I. I NTRODUCTION
With the global push towards sustainable
transportation solutions, Electric Vehicles (E Vs)
have become a cornerstone in the transition from
fossil fuels. However, the efficiency and longevity
of EVs la rgely depend o n the performance of the ir
batteries [1]. Over the years, va rious strategies have
been employed to opti mize battery management
systems (BMS) to prolong battery life and improve
its efficie ncy [2-3]. Recently, the integration of
artificial intelligence ( AI) into these systems h as
emerged as a promisi ng approach. AI-driven
methods offer the potenti al to predict, analyze, and
optimize battery p erformance with a lev el of
precision and adaptability that traditional methods
might not achieve [4] .
By levera ging vast datasets and sophi sticated
algorithms, A I c an provide insights into battery
health, predict degrada ti on, and suggest r eal-time
optimization strategies [5-6]. This pape r delves into
the AI-driven approaches that have been developed
to enhance E V battery performance [7].
Through a comparative analysis, we aim to
demonstrate the superiority of AI -driven technique s
over conv entional me thods, underscoring t he
transformative potential AI holds for the future of
EVs [8]
II. L IT ERA TURE R EVIEW
2.1 Evolution of Battery Management S ystems
(BMS) in EVs
Traditionally, Battery Ma nagement Systems (BMS)
in EVs have been primarily focused on monitorin g
and ensuring safe op eration, including temperature
regulation, balancing, and estimation of State of
Charge (SoC) and State of Health (SoH) [9]. Over
91
the years, as the demand and expectations for EVs
increased, the sophi stication and complexity of
BMS grew. Researchers explored various strategies
to predict battery deg radation and extend battery lif e
while maintaining optimal per formance [10].
2.2 Introduction of AI in EV Battery Manage ment
The int egration of AI into BMS started as a novel
idea, with preliminary studies exploring the
feasibility of using machine learning algo rithms for
basic tasks su ch as SoC and SoH estimation [11].
However, the potential benefits of AI, includin g
enhanced prediction accuracy and real-time
adaptability, led to a surge in resea rch focusing on
AI -driven BMS [12].
2.3 AI Techniques in Battery Performance
Enhanceme nt
Different AI techniques have been tested an d
validated for battery performance opti mization.
Neural networks, for inst ance, h ave shown promise
in predicting battery deg radation based on hist orical
data and us age patte rns [13]. Reinforcement
learning, on the other hand, offers strategies for real-
time optimization by adapting to changing
conditions and user de mands [14]. Furthermore,
hybrid models combining multiple AI techniques
have been proposed, a iming to harness the strengths
of individual methods for s uperior p erformance
[15].
2.4 Comparative Studie s on Traditi onal vs. AI-
Driven Approaches
While the benefits of A I-driven BMS are becomin g
increasingly apparent, it's crucial to understand thei r
performa n ce relative to traditional methods. Some
studies have conducted side -by-side comparisons,
indicating that AI methods generally outperform
conventional techniques in terms of accuracy,
adaptability, and lo ng-term battery heal th
preservation [16, 17].
2.5 Challenges and Future Directions
Despite the advancement s, challenges remain in AI -
driven battery manag ement. Issues like ov erfitting,
the need for vast datasets, and real-world validation
are areas o f concern [18]. However, the continuous
evolution of AI algorithms and the growing interest
in this field suggest a promising future. I nnovations
like transfer le arning and edge computing are
expected to address some of the current challenges,
paving the w ay for mor e efficient and reliable AI -
driven BMS [19, 20].
● III. M ETHODOLO GY
In our quest to ascertain the benefits of A I -driven
approac h es in enhancing EV b attery performance,
we adopt a two-pronged simulation strategy. This
section provides a d etailed outline of the
methodologies used, including data sourcing, the
AI -driven method selec ted, and the criteria fo r
performa n ce comparison.
3.1 Data Sourcing
The foundational step in our research methodology
is data acquisiti on. We utili ze a compr ehensive E V
dataset available on Kag gle, a renowned platform
for public datasets and machine learning
competitions. This dataset comprises various
parameters pertinent to EV batterie s, such as cha rge
and discharge cycles, te mperature variations, S tate
of Charge (SoC), State of Health (SoH), and other
crucial metrics that influ ence b attery performance
[21].
3.2 Traditional Battery Manageme nt Simulation
For the baseline co mparison, we initi ate a
simulation grounded in traditional battery
management methodologi es. This encompasses
established algorithms and heuristics fo r tasks like
SoC estimation, battery balancing, and degradation
prediction. By assessing the battery's performance
under these tr aditional techniques, we aim to
establish a benchmark against which the AI-driven
method's efficacy can be juxtaposed.
92
3.3 AI-Driven Battery Management Simulation
For the A I-driven approach, we employ Deep
Learning as our chosen method, specifically using
Convolutional Neural Networks (CNNs). CN Ns
have demonstrated their prow ess in time-series data
like that found in EV datasets . Th ey possess t he
ability to capture intricate pa tterns and r elationships
in the data, which might elude tra ditional methods.
The steps for the A I-driven sim ulation are as
follows:
● Data Preprocessing : Before feeding the
data to our CNN model, it undergoes
preprocessing. This involves normalization,
handling missing values, and segmenting th e
data into training, validation, and testing
subsets.
● Model Architecture : The CNN architecture
is designed with mul tiple convolutional
layers, pooling layers, a nd fully connected
layers. The sp ecifics of the architecture,
such as the numb er of layers and nod es, are
determined through experimentation for
optimal performance.
● Training and Validation : Using the
training subset, the mo del is trained over
severa l epo chs. The v alidation set aids in
tuning hyperparameters and mitigating
overfitting.
● Testing and Perfor mance Me trics : P ost-
training, the model is evaluated on the test
subset. P erforma n ce m etrics like Mean
Absolute Error (MAE), Root Mean Square
Error (RMSE), and acc uracy in predicting
battery degrada tion and SoC are derive d.
3.4 Comparative Analysis
With results from both tra ditional and A I-drive n
simulations in hand, a comparative analysis is
conducted. The focus li es on discerning t he
superiority (or lack thereof) of the A I -driven
approac h in terms of accuracy, battery li fe extension
predictions, adaptability, and ove rall efficiency.
3.5 Evaluation Criteria
To ensure an objective comparison, the following
criteria are established:
● Predict ion Ac curacy : How closely th e
simulations can predict real-world battery
behaviors.
● Batter y Life Extension : Estimations on the
potential extension of batt ery life bas ed on
management stra t egies.
● Adaptability : The ability of the system to
adapt to new da t a or changing conditions.
● Computational Efficiency : Time taken for
computations and resources used.
● IV. E XPERIMENTAL S ETUP
To evaluate the efficacy of traditional versus AI -
driven battery mana geme nt methods, we de signed a
comprehensive experim ental setup. This setup
ensures repeatability, allowing other researchers to
verify or build upon our findings. Below are the ke y
components of our experimental design:.
4.1 Hardware Infrastructure
● Workstation Configuration : Our
experiments wer e conducted on a high-
performa n ce workstation equipped with an
Intel C ore i9 pro cessor, 64 GB RAM, and
NVIDI A Tesla V100 GPUs. This setup
ensured swift model training and real-time
simulation results.
● Batter y Em ulation : While the majority of
our tests were condu cted in a virtual
environment, we also utili zed a batte ry
emulation system for real -world validation,
offering a controlled environment to
simulate real batter y b ehaviors.
93
4.2 Software and Tools
● Operating System : Ubuntu 20.04 LTS,
preferre d for its stability and compatibility
with various AI frameworks.
● Programming Langua ge : Python 3.8,
given its extensive li braries and community
support for AI and data analysis.
● AI Framework : TensorFlow 2.5, chosen for
its flexibili ty, efficiency, and the ease of
implementing CNNs.
● Data Anal ysis Tools : Pandas and NumPy
for data manipulation, and Matplotlib and
Seaborn for visualiz ation.
4.3 Dataset Configuration
The Kaggle EV datase t was split into:
● Training Set : 70% of the data, used for
model training.
● Validation Set : 15% of the data, fo r
hyperparameter tuning and model
validation.
● Test Set : 15% of the data, to evaluate the
model's final perfor m ance.
4.4 Model Parameters ( f or CNN)
● Input L ayer : Configured based on th e input
shape of the preprocessed data.
● Convolutional Layers : Three layers with
filters of sizes 32, 64, a n d 128, respec tively.
● Pooling Layers : Max pooling with a pool
size of 2x2.
● Fully Connected Layers : Two layers with
256 and 128 nodes, re sp ectively.
● Output Layer : Configured based on the
prediction task (e.g., regression for SoC
prediction).
● Activat ion Function : ReLU for internal
layers and Softmax or Li near for the output,
depending on the task.
● Optimizer : Adam optimi zer with a lea rning
rate of 0.001.
● Loss Function : Me an Squared Error (MSE)
for regression tasks and Cat egorical
Crossentropy for c l assification tasks.
● Batch Size : 32 samples per ba tch.
● Epochs : The model was trained for 100
epochs with early stopping implemented to
prevent overfitting.
4.5 Performance Metrics
Metrics used for perf o rmance evaluation included:
● Mean Absolute Err or (MAE) : To quantify
the prediction accuracy.
● Root Mean S quare Error (RMSE) : T o
measure the differences between predicted
and observe d v alues.
● Acc uracy : For classification tasks, like
battery hea lth state estimation.
● Computational Time : To assess the
efficie n cy of each method.
4.6 Reproducibility
To ensure the replicability of our experiments, we
have:
● Random Seed : S et a fixed random seed fo r
both Python and TensorF low to ensure
consistent results across runs.
● Code and Dataset Availab ility : Our
implemented code, alongside the
preprocessed d ataset, will be publicly
available on GitHub, ensuring transpa rency
and fostering further researc h.
V. Results and discussion
The results section enc apsulates the outcomes
derived from both the traditional and A I-driven
simulations. The primary focus is on delineating the
differe n ces in battery performance under these two
methodologies.
5.1 Traditional Battery Manageme nt P erformance
Upon executing the simulation rooted in traditiona l
battery management techniques, the following
observations were noted:
● Predict ion Accuracy : The traditional
methods yielded a Me an Absolute Error
(MAE) of 4.5% and a Root Mean Square
94
Error (RMSE) of 6% for State of Charge
(SoC) predictions. F or battery health state
estimation, the accurac y achieve d was 88%.
● Batter y Life Extension E stimates : Based
on the man agement strat egies deploy ed, the
projection for battery li fe extension stood at
approximately 1.2 years beyond the standard
lifespan.
● Computational Time : The traditional
methods took an average of 3 hours for a
complete simulation run.
Fig. 2 AI -Driven Meth od Performance s
5.2 AI-Driven Battery Management Pe rforman ce
The AI-driven simulation, leveraging the
Convolutional Neural Network (CNN), yielded the
following results:
● Predict ion Ac curacy : The CNN model
achieve d a M AE of 2.2% and an RMSE of
3.5% for SoC predictions. In terms of b attery
health state estimation, t he model r egistered
an accuracy of 94% .
● Batter y Life E xtension Estimates : With
the AI-driven approac h, the project ed
battery li fe extension wa s approximately 2.5
years be yond th e standard lifespan.
● Computational Time : The CNN-based
approac h, despite its intricacy, completed
the simulation run in an avera ge of 2.5 hours.
Fig. 1 Tr adional Method Perf ormances
5.3 Comparative Performance Analysis
Drawing a direct comparison between the
traditional and AI-driven methodologies:
● Predict ion Accuracy : The A I-driven
approac h d emonstrated a 51% reduc tion in
MAE and a 42 % reduction in RMSE for SoC
predictions compared to traditional methods.
Additionally, the battery health state
estimation accurac y w as im proved by 7%
using the AI m ethodology.
● Batter y Life E xtension : The A I- driven
techniques predicted an extension of battery
life by an additional 1.3 ye ars in comparison
to the traditional methods.
● Computational Efficiency : Despite the
expectation that the AI method might be
more computationally intensive, it
showcased a reduction in computational
time by 17% relative to the traditional
approac h.
95
Fig. 3 Meth ods Comp araison
● VI. C ONCLUSION
The burgeoning realm of electric v ehicles (EVs) is
witnessing a significant paradigm shift, underscored
by the integration of art ificial intelligence (AI) in
boosting battery performance. Th e comparative
analysis delineated in o ur paper vividly brings to
light the superior edge of AI-driven approaches over
the conventional battery management techniques.
Specifically, the Convolutional Neural Network
(CNN)-based AI model demonstrated a r emarkable
precision in predicting the State of Charge (SoC),
showing a marked dec rease in both MAE and
RMSE compared to tra ditional techniques. This
enhancement in accuracy is instrum ental in
bolstering the overa ll depe ndability and safety of
EVs. An outst anding outcome of our research point s
towards the AI model' s potential in prolonging
battery life by an impressive 1.3 years when
juxtaposed with conventional methods, leading to
not just economic gains but also promoting
environmental sustainabilit y by cutting down on
battery waste. While it was initially presumed that
the AI-centric approach mi ght tax computational
resources, our experiments revealed a 17% cutb ack
in computational time vis - à -vis the traditional
systems. This manifests its potential for
instantaneous applications in EVs, which is pivotal
for instantaneous predictions and modifications.
Furthermore, the adapta bility of the CNN model
suggests that its pre cision and eff ic iency can be
enhanced with access to larger datasets and refined
tuning, paving the way for prospective studi es
focused on the integration of intricate AI models and
dynamic real-time systems for E V battery
management. Summ ing up, our study accentuates
the transformative prospects of embedding A I in EV
battery management frameworks. With th e
trajectory of the EV sector skyrock eting, the
adoption of such cutt ing -edge innovations is
becoming indispensable. This amalgamation not
only vouches for augmented battery performance
but also hera lds a novel epoch of gr een, pro ficient,
and dependable electric transit. Indeed, the
converge n ce of artificial intelligence and electric
vehicles is setting the stage for an auspicious futu re
in transportation.
R EFERENCES
[1] A. Bahi, I. Gasmi, an d S. Bentrad, "Deep Lea rning for
Smart Grid Stability in Energy Tr ansition," in Proc. o f Fourth
Intern ational Conferen ce o n Tec hnological Ad vances in
Electrical En gineering (I CTAEE’23.), May 23 -24, 202 3.
[2] Dong N, Chang JF, Wu AG, Gao ZK. "A nov el
conv olutional neural network framework based solar
irradian ce prediction method." Inter national Jour nal of
Electrical Power & Ener gy Systems. 2020;1 14:105411.
[3] A. Bah i, I. Gasmi, and S. Bentrad, "Personalize d Movie
Recommen dation Prediction Usin g Rein forcemen t Learn ing,"
in Abawajy, J., Tav ares, J., Kharb, L., Chah al, D., Nassif, A.B.
(eds) Informatio n, Communication an d Compu ting
Techno logy. ICICCT 2023. Com m unications in Com puter and
Informatio n Science, vol. 1841. Spring er, Cham, 2023.
[4] T akruri M, Farhat M, Barambones O, Ramo s -Hern anz
JA, Tur kieh MJ, Badawi M, et al. "Maxim um Power Point
Trackin g of PV System Based on Machine Learning ."
Energ ies. 2020;13(3):692 – 692 . Available from:
https://doi.o rg/10.3390/en13 030692.
[5] Shoaib A, Bu rhan M, Chen Q, Oh SJ. "An artificial
neural network -based perf or man ce m od el of triple-ju nction
InGaP/InGaA s/Ge ce lls fo r the production estimation of
concen trated ph otovoltaic systems." Fro ntiers in En ergy
Research. 2 023;11.
[6] I. Gasmi, M.W. Azizi, H. Serid i -Bouch elaghem, N.
Azizi, and S.B. Belh aouari, "Enh anced context - aware
recomm endation u sing topic mod eling and p article swarm
optimizatio n," Journal of I ntelligent & Fuzz y Systems, v ol. 40,
no. 6 , pp. 12227-1 2242, 2021. DO I: 10.323 3/JIFS-2 10331.
[7] (PDF) "Maximum Power Point Tracking in A
Photov oltaic Sy stem Based on Artificial Neurons." Available
from:
https://www.research gate.n et/publicatio n/371812244_ Maxim
um_Po wer_Point_Track ing_in_A_Photovo ltaic_System_Bas
ed_o n_Artificial_Neur ons [accessed Oc t 26 2 023].
[8] Wang F, Xuan Z, Zhen Z, L i K, Wang T, Shi M. "A day -
ahead PV p ower forecasting metho d b ased on LSTM -RNN
model and time correlation modificatio n under p artial daily
pattern prediction framework." Energy Conversion and
Managem ent. 2020;21 2:112766.
[9] T atabhatla VM R, Agarwal A, Kanum uri T.
"Perform ance Improv ement by Mitigating th e Effects of
96
Movin g Cloud Conditions." 20 21. Available from:
https://doi.o rg/10.1109/TPE L.2020.30208 07.
[10] Abdelkader E, Hassan R, Hicham M, Hicham B. "Solar
Power Outp ut Forecasting Using Artificial Neu ral Network."
2021 . Available from:
https://www.research gate.n et/publicatio n/356565720_ Solar_
Power_Ou tput_For ecasting_Using_Artificial_Neu ral_Networ
k. [11] Panigrahi R, Mishra SK, Srivastava SC. "Grid
Integr ation of Small-Scale Photovoltaic Systems-A Review."
2018 IEEE Industry Applications Society Annual Meeting
(IAS). 2 01 8. Available fro m:
https://doi.o rg/10.1109/TI A.2020.2979789.
[12] Ma C, Dasenbr ock J, Tober mann JC, Brau n M. "A
novel indicator for ev aluation of the impact of distributed
gener ations on the energy losses o f low voltage d istribution
grids." 2019 . Available fro m:
https://doi.o rg/10.1016/j.a penergy.2019.03.090.
[13] Mossad MIaOAE, Al -Ahmar MA, Banakh er FA.
"MMPT of PV system Bas ed Cuckoo Search Algorithm;
review an d co mparison." Energ y Pro cedia. 2020 . Available
from: h ttps://doi.org/10.1 016/j.egypro.2019.04.01 3.
[14] Wang H, Liu Y, Zh ou B, Li C, Cao G, Voro pai N, et al.
"Taxon omy research of artificial intelligence for deterministic
solar power forecasting ." Ener gy Conversion and
Managem ent. 2020;214:1129 09. Availab le from:
https://doi.o rg/10.1016/j.e nconman.2020. 11 2909.
[15] Amadou BA, Alph ousseyni N, Mb aye NEH, Senghane
M. "Power optim ization of a p hotovo ltaic sy stem wit h
artificial intelligen ce algorithms over two seasons in tropical
area." 2023. Available from:
https://doi.o rg/10.1016/j.m ex.2022.101959.
[16] Zang H, Cheng L, Ding T, Cheung KW, Wang M, Wei
Z, et al. "Estimat ion and validatio n o f d aily g lobal solar
radiation by day of the y ear- based mod els for different
climates in China." Renewab le Energ y. 2019;135:984 – 1003.
Available f rom: https://doi.o rg/1 0.1016/j.r enene.2018.12.065.
[17] Berr ezzek F, Khelil K, Bouadjila T. "E fficient MPPT
scheme for a ph otovoltaic generator using neu ral network."
2020 . Available from:
https://doi.o rg/10.1109/CCSSP4 9278 .2020.9151551.
[18] Akruri M, Farhat M, Barambon es O, Ramo s -Her nanz
JA, Tur kieh MJ, Badawi M, et al. "M aximum Po wer Point
Trackin g of PV System Based on Machine Learning ."
Energ ies. 20 20;13(3):692. Available from:
https://doi.o rg/10.3390/en13 030692.
[19] Falama SRZ, Gamzat H, B akar i A, Dad jé V, Dum brava
S, Maklou fi F, et al. "Maximum Power Poin t Tracking of
Photov oltaic En ergy Systems Based on Multidir ectional
Search Optimizatio n Alg orithm." Inter national journal of
renewab le energy research. 2021;11: 2 021. Available from:
https://dorl.n et/dor/20.100 1.1.13090127.2021 .11.2.5.4.
[20] Liu Y, Zhou Y, Chen Y, Wang D, Wang Y, Zhu Y.
"Compariso n of suppo rt vector mach ine and copula -based
nonlin ear quantile regr ession f or estimating th e daily diffuse
solar radiation: A case stud y in China." Renewab le En ergy.
2020;1 46:1101 – 1112. Availabl e fr om:
https://doi.o rg/10.1016/j.r enene.2019.07 .053.
[21] Rai KB, Kum ar N, Singh A. "De sign an d analy sis of
Hermite function -based artificial neural netwo rk c ontroller f or
perfo rmance enh ancement of ph otovoltaic - integrated grid
system." 2023. Available from:
https://doi.o rg/10.1002/cta. 3486.
All Science s Proceeding s
http://as-p r oceeding.com/
2 nd Internatio nal Conference o n
Contempo rary Acade mic Research
November 4 -5, 2023 : Konya, Tur key
https://as-
proceeding.com/index.php/iccar
© 2023 Published by All Sciences Proceedings
97
METAVERSE I N MEDICINE
Ziya Yıldız *1 , Ahmet Ali SÜZEN 2
1 Departmen t of Therapy and Rehabilitation /Uluborlu Voca tional School, Isparta Un iversity of App lied Sciences , TURKEY
2 Departmen t of Compu ter Engineering / Faculty o f Technology, Isparta University of Ap plied Scien ces, TURKEY
* (ziyayildiz@i sparta.edu .tr) Ema il of the co rresponding a uthor
Abstract – Rising healthca re costs, an aging population and a shortage of hea lthcare personnel were
putting health systems under strain. In addition to all these problems, the Covid -19 pandemic b roke out in
the world. With the pandemic, patients' ac cess to existing healthcare systems was restricted due to health
policies or lack of healthcare services. It has dri ven health professionals and technology developers to
searc h. There has been an increase in computer-mediated virtual environments in alternative healthcare
systems to provide rehab ilitation for patients before they arrive at the hospital and education for m edical
students befor e they arrive in the cl assroom. Metaverse technology is promising to fill this ga p in
healthcare. The aim of th is article is to categorize and prese nt the metaverse developments in healthcare ,
covering treatment, imaging and evaluation, medical education, preventive health and health ethics i ssues.
The study is presented as a review of studi es usi ng metaverse by reviewing the literature. As a r esult,
metaverse applications of our future may incre ase ac cess to health and r educe h ealth costs. Th e use of
metaverse technology with we arable te chnology can m ake acce ss and control of people's health data
continuous. In addition t o these gains, there shou ld be more focus on ethi cal violations that may occur in
the field of health.
Keywords – Health Policies, M etaverse , Metave rse Ethical Is sues , Pu blic Health Approaches , Virtua l Rea lity
98
I. I NTRODUCTION
Technology has been experiencing a very ra pid
change and developmen t process in recent years.
The he alth sector continues to exist as an a rea
where technological developments are intensively
experienced. The p rogress in the field of health is
directly affected by th e speed of technologic al
developments. Imaging techniques, robotic surgical
approac h es, life support units, patient monitoring
methods, disease diagnosis kits, e-health are widely
used in the field of health. The use of cloud syst e m
technology in the field of health h as provided a
new perspective in health technology. When cloud -
based remote moni toring system-based e-health
system applications sta rted to attract attentio n,
remote treatment and intervention technologies
attracted more a ttention [1].
In 2015, th e cloud-ba sed e- nabız.gov.tr web
application had a major impact on the exp ansion of
the e-health system in Turkey. E -pulse enabled
easy access to th e patie nt's health data archive. It
shortened the patient's examination time and
increased the speed of treatment decision -making.
It has also reduced healthcare costs by preve ntin g
repea t ed tests from being perf o rmed in different
locations. Seeing these gains in Turkey h as
increased the desire to use new technologies in the
health system. The main impact on the increase i n
the use of new t echnological services in the field of
health is the COVID- 19 pandemic, which is
effective all over the wo rld. The pandemic process
has prompted h ealth students to seek new ways of
providing dist ance educa tion and patient treatment.
In Turkey, the regulatio n on "Delivery of Remote
Health Services", which was put into force for
remote health services, supported the legal process
[2, 3].
Digital hospital, tele-m edicine, treatment and
patient tracking systems known as mHealth are
also used in the field of hea lth. The World H ealth
Organiza tion d efines telehealth as "h ealthcare
services p rovided wh en patients and h ealthcare
providers are far away from each other". It has
been found to be equivalent to face- to -face care i n
health areas such as mental health treatment,
geriatric r ehabilitation, physical therapy
rehabilitation and de rmatology [4].
Telehea lth is an easier way for p atients and
providers to acc ess quali ty care at a lower cos t.
However, health technologies have not fully
demonstrated the success effe ct between remote
and face- to -face [5] .
The use of digital and inte rnet tools in digital
health services has greatly affected the interaction
between patient-physicia n, patient -physiotherapist,
patient-care staff. With these changes, advances are
being made thanks to technologies such as
augmented reality and virtual reality. Despite this
rapid progress, factors such as an aging population,
increases in the incidence and morbidity rates of
chronic diseases, ri sing healthcare costs,
insufficient healthcare w orkforce, pandemic cases,
and limited healthcare resou rces make the
healthcare system unsustainable [6].
Moreover, the COV ID-19 pandemic has put
immense pressur e on t he global he alth sector,
workforce, infrastructure and suppl y chain
management. The forced pandemic shift in the
healthcare ecosystem h as forced stakehold ers to
keep up with technology adaptation and innovation
[7]. Organizations are promoting virtual care,
remote monitoring, digital diagnostic support
systems, home prescription dispensing systems,
self-service applications and ageing applications
for education and social support. This digital
transformation has impacted the health ecosystem
by improving working capacities, service a ccess,
patient-clinician experience by using artificial
intelligence, cloud computing, augmented rea lity
(AR), virtual reality (VR) tec hnologies [8].
To meet the needs of individual patients, the
healthcare syst em in the metaverse provides a
customized, interactive, immersive and
entertaining healthcare experie n ce. With a major
impact on the healthcare syst em, the m etaverse
consists of advanced tec hnology revolutions suc h
as AI, AR, VR, telepre s ence, digital twinning and
blockchain [9].
The use of thes e technol ogies provides new ways
of delivering treatment at signi ficantly lower cost.
Metaverse uses the internet infrastructure to create
a simulated world experience of virtual human
movements and emotions. It includes the entire
social and e conomic stru cture of both th e real and
virtual world. It can serve patients with techniques
that remove stimuli from the real wo rld,
superimpose virtual ele ments without separating
them from the r eal world, or combine the real a nd
virtual worlds [10].
105
[32] M. Iosa, M. Aydin, C. Cand elise, N. Coda, G.
Moron e, G. Antonucci, . . . G. Tieri. " The Michelangelo
Effect: Art Improves the Perfo rmance in a Virtual Reality
Task Developed for Upp er Limb Neu rorehabilitation ". Front
Psychol . vol. 11 , pp. 611956, (2020) .
[33] F. A. do s Santos Mendes, J. E. Pompeu, A.
Moden esi Lobo, K. Guedes da Silva, P. Oliveira Tde, A.
Peterson Zomign ani, M. E. Pimentel Piemonte. " Mo to r
learning , retention and transfer after virtual - reality-b ased
training in Parkinson 's d isease -- effec t of motor and cognitive
deman ds of gam es: a longitudinal, controlled clin ical study".
Physiotherap y . vo l. 98 (3), pp. 217 -22 3, (2012).
[34] D. A. Folo ppe, P. Richard, T. Yamagu chi, F.
Etcharry -Bouyx , P. Allain . " Th e po tential of virtual r eality -
based training to enhance the function al au tonomy of
Alzheimer 's disea se p atients in co oking activities: A sing le
case stud y". Neuropsych ol R eha bil . vol. 28 (5), pp. 709- 733,
(2018).
[35] F. D. Rose, B. M. Bro oks, A. A. Rizzo. " Vir tual
reality in b rain damage rehabilitation: rev iew". Cyberpsych ol
Behav . vol. 8 (3), pp. 241-26 2; discussion 263 -271 , (2005).
[36] A. Musamih, I. Yaqoob, K. Salah, R. Jayaram an, Y.
Al -Hammad i, M. Omar, S. J. I. C. E. M. Ellahham . "
Metaverse in healthcare: Applications, challenges, and future
direction s". pp., (2022).
[37] SyncT hink. " How SyncThink uses v irtual reality to
identify sign s o f concu ssion in athletes". pp ., (31 Temm uz
2019).
[38] B. Z heng, D. Yang, Y. Zhu, Y. Liu, J. Hu, C. J. M.
P. Bai. " 3D gray density co ding feature for benign‐malig nant
pulmo nary nodu le classification on ch est CT". vol. 48 (12),
pp. 782 6-7836, (2021).
[39] S. Sandr one. " Me dical education in the metaverse".
Nature Medicine . vol. 28 (12) , pp. 2456- 2457, (2022).
[40] L. C. E spejo- Trung, S. N. Elian, M. A. Luz. "
Develop ment and Application of a New Learning Object for
Teaching Operative Dentistry Using Au gmented Reality". J
Dent Ed uc . vol. 7 9 (11), pp. 1356 -1362, ( 2015).
[41] (20 21) G. H. Aca demy.). GHA, 8 chili launch first
immersive health trainin g an d education platform in
Metaverse. Available:
https://www.biosp ectrumind ia.com/n ews/20/20210 /gha -
8chili- launch-%1Crst-im mersive- health- training-and-
educatio nplatform - in -metav erse.html
[42] J. H. J. I. J. o . I. Jeo n, Broadcasting ,
Commun ication. " A stud y on ed ucation utilizing metaverse
for effective co mmunication in a convergen ce subject". vol.
13 (4), pp. 129 -134, (2021 ).
[43] H. Werner , G. Ribeiro, V. Arcov erde, J. Lopes, L.
Velho. " The use o f m etaverse in fetal med icine and
gynecol ogy". Eur J Radiol . vol. 1 50 , pp. 110241, (2022).
[44] I. Skalidis, O. Muller, S. J. T . i. C. M. Fournier. "
CardioVerse: The card iovascular m edicine in the era o f
Metaverse". pp., (2022) .
[45] J. Iwanaga, E. C. Muo, Y. Tabira, K. Watanabe, S. J.
Tubb s, A. V. D'Antoni, . . . R. S. J. C. A. Tubbs. " Who reall y
needs a Metav erse in an atomy ed ucation ? A r eview with
preliminar y survey results". vol. 36 (1), pp. 77-82, (2023).
[46] F. Alwadan i, M. S. Morsi. " PixEye Virtual Reality
Training has th e Potential of Enhancing Pro ficiency of Laser
Trabecu loplasty Perf ormed by Medical Studen ts: A Pilot
Study". Mid dle E ast Afr J Op hthalmo l . vol. 19 (1), p p. 120-
122, (2012).
[47] (20 21) KindVR. (30.01.2023). Kind vr’s Mission is
to Help Patients Mitigate P ain and Stress b y Dev elopin g
Virtual Reality Therapies fo r Specific Medical Proced ures
and Con ditions. Av ailable: http s://www.kindvr .com/about - us
[48] S. Tabaie. " Stopping female feticide in I ndia: the
failure and unintended conseq uence of u ltrasound
restriction". J Glob Health . vol. 7 (1), pp . 010304, (2017).
[49] R. J. t. t. Dayarathna. " E thics in the Metaverse". vol.
11 , pp. 79, (2022) .
[50] I. Skalid is, O. Muller, S. Fournier, P. Antiochos, M.
Kaldasch, B. El Id rissi, . . . N. Maur izi. " Feasibility of Using
the Metav erse as Telec ardiology Platfor m: Remote Follow -
up of a Patient With Vasosp astic An gina". Can J Card iol .
vol. 38 (11), pp. 1768 -1769, (20 22).
[51] J. J. J. o. M. Thom ason. " Metahealth -h ow will th e
metaver se chang e health care?". vol. 1 (1), pp. 13 -16, (2021).
All Science s Proceedin gs
http://as-p r oceeding.com/
2 nd Internatio nal Conference o n
Contempo rary Acade mic Research
November 4 -5, 2023 : Konya, Turke y
https://as-
proceeding.com/index.php/iccar
© 20 23 Published by All Sciences Proceedings
106
Boosting Predictive Power: Rando m Forest and Gradient Boosted Trees in
Ensemble Learni ng
Bashar Alhaja hmad * , Musa Ataş 2
1 Computer En gineering / Faculty o f Engin eering and Architecture, Siirt University, Tu rkey
2 Computer E ngineering / Fa culty of Engin eering and Architecture, Siirt University, Tu rke y
* (basha [email protected] m)
Abstract – Ensemble learning is a powerful concept in the realm of supervised machine learning,
emphasizing the combi nation of mul tiple base le arners or "inducers" to enhance p redictive performance.
This study explores the effec tiven ess of two ensemble algorithms, R ando m Fore st and Gradient Boosted
Trees, and th eir influence on predictive outcomes. The significance o f ensemble methods li es in their
ability to mitigate common challe nges in machine learning. First, they address the issue of overfi tting,
which occurs when a model fits training data perfectly but fails on unseen data. Ensemble methods
achieve thi s by averaging diverse hypotheses, reducing the risk of selecting an incorrect one and
improving overall predictive performance. Se cond, ensemble methods pro vide computational advantages
by avoiding local optima. Third, ensemble methods enhance representation by exp anding the search space
to find the best hypothesis. This extended representation facilitates more accurate modeling of complex
relationships within the data. This study leverages two distinct datasets: one is hte Mushrooms and
another f rom is the CO2 Emission by Vehicles dataset. The latte r dataset, containing information o n CO2
emissions from vehicles, is used for regression tasks, applying the same algorithms. The results of this
study demonstrate outst anding performa nce from both Random Forest and Gradient Boosted Trees. I n the
classification task, both algorithms achieved perfect accuracy, while in the regression task, they showed
remarkable explanatory power, with R-squared values of 1 for Random Forest algorithm and 0.995 for
Gradient Boosted Tree s. The se findings emphasize the potential of ensemble learning in improving
predictive accurac y and model performance.
Keywords – Ran dom Fo rest, Gradient Bo osted Trees, Knim e, Ensemb le learning , Machine Lea rning
I. I NTRODUCTION
Ensemble learning is a versatile concept in
supervised ma chine learning that involves t he
combination of multiple "inducers" or base learne rs
to make decisions. An inducer is essentially an
algorithm that takes a se t of labeled examples and
crea t es a model, such as a classifier or regressor,
capable of making predictions for n ew, unlabeled
data points. The c o re idea behind ensemble
learning is b ased on th e belief that by merging
multiple models, the individual errors or
shortcomings of a single inducer can b e
compensated for by th e others. This collective
approac h tends to result in a n ove rall prediction
performa n ce that surpa sses that of any single
inducer working in isolation [1].
Ensemble methods offer several compelling
advantage s, as highlighted by Dietterich [2] an d
Polikar [3]:
a) Ov erfitting Mitigation: When there is a limited
amount of data available, a learning algorithm may
overfit by fitting numerous hypotheses that work
well with the training data but perform poorly on
new data. Ensemble methods address this by
avera ging across dive rse hypotheses, reducing th e
107
risk of selecting an incorrect hypothesis an d
improving overall predictive perf ormance.
b) Computational Advantages: Single learners
that use local search t echniques may get stuck i n
local opti ma. Ensemble methods, by combining
multiple learners, reduce the risk of converging to
a local minimum. This broader explor ation of the
solution space leads to more robust and improve d
outcomes.
c) Enh anced Representation: The best hypoth esis
may extend beyond the capabilities of any
individual model. By combining diverse models,
ensemble methods ex pand the s earch spac e,
resulting in a better fit within the data domain. This
extended representation enables more accurate and
comprehensive modeling of complex relationships
in the data.
In this study, we investig ated the ef fective n ess of
two powerful ensemble algorithms: Random Forest
and Gr adient B oosted Trees, with a focus on their
impact on predictive outcomes. Some research
endeavors centered on enhancing the customer
experience by simplifying the produ ct
customization process. This simplification
involved a shift from a complex system th at
required inputting mul tiple parameters to create
personalize d products to a more user-friendly
single-entry system. B ehind the scenes, the
platform harnessed robust machine learning (ML)
algorithms, including Extreme Gradient Boosting
and Random Forest ensemble learning, to
efficie ntly m ap a single customer input to their
desired customize d p roduct category [4].
In a separate r esearch paper, the authors provid ed
a detailed acc ount of their approach to buil ding
machine learning models, with a particular
emphasis on the use of gradient boosting and
random forest models for predicting real GDP
growth. This study was dedicated to ex amining the
real GDP growth of J apan and invol ved gen erating
forecasts spanning the years f rom 2001 to 2018 [5 ].
In another res earch article, the researchers delved
into practical applications and conducted a
comprehensive analysis of the performance of
various machine learning techniques. These
techniques included R andom Forests, Gradient
Boosted Trees, and di verse ensembles of these
methods, all withi n the domain of statistical
arbitrage . For model training, the authors utilized
historical data encompas sing lagged returns of all
stocks in the S&P 500, paying careful attention to
addressing survivor bias . This research sp anned a
timeframe f rom 1992 to 2015, during which they
genera t ed daily one -d ay-ahead trading sign als
based on the probability forec asts of individual
stocks outperforming the broader marke t [6 ].
II. M ATE RIA LS AND M ETHO D
Describe in detail the materials and methods
used when conducting the study. The citations you
make from different so urces must be given an d
referenced in refe renc es.
In this research, the authors harnessed two
distinct datasets to conduct our analysis. The first
dataset, sourced from The Audubon S ociety Field
Guide to North American Mushrooms, was mad e
available by Jeff Schlimmer at the University of
California, Irvine (UC I). It can be accessed at
https://archive.ics.uci.edu/dataset/73/mushroom.
This dataset encompasses 8,124 inst ances and 2 2
distinct fea tures. Notably, it provides detailed
descriptions of hypothetical samples corresponding
to 23 differe nt species of gilled mush rooms withi n
the Agaric us and Lepiota Family. Each species i n
this dataset is categorized as either d efinitely
edible, definitely poisonous, or of unknow n
edibility with a non-re commendation. Our
application of this dataset primarily focused on
classification tasks, where we employed both
Random Forest and Gradient Boosted Trees
algorithms.
The second dataset, dr awn from Kaggle and
titled "CO2 Emission by Vehicles," c an be
accessed at
https://www.kaggle.com/datasets/deba jyotipodder/
co2-emission-by-vehicles?resource=download.
This dataset contains information that sheds li ght
on how CO2 emissions from vehicles vary in
relation to v arious v ehicle characteristics. It
comprises a tot al of 7,38 5 rows and 12 columns. In
our study, we engaged t his dataset for regression
tasks, utilizing Random Forest and Gradient
Boosted Trees algorithms. It's worth noti ng that, to
streamline our analysis, we excluded three columns
from this dataset as they were deemed to have n o
significant impact on the target class. Th ese
columns a re identifie d as "Make," "Model," and
"Vehicle Class."
For the implementation o f our analysis, w e opt ed
for the versatile Knime software, a fr ee and open -
108
source tool developed in Java. Knime is wel l -
equipped to handle both structured and
unstructured data and offers robust data
visualization capabilities. As detailed in refere nce
[7], this software played a pivotal role in our data
analysis pipeline.
To provide a glimpse into the contents of these
datasets, Table 1 offers a snapshot of the
Mushrooms dataset's contents, presented using the
Table View component. Similarly, Table 2
provides a snapshot of the CO2 Emission datase t's
contents.
Table 1 : Table View of the Mushroom dataset.
Table 2 : Table View of the CO2 Emission by Veh icles
dataset.
In the scope of ou r stud y, we cr afted a total of
four distinct workflows using the Knime
environment. The initial two workflows, visualized
in Figure 1 and Figure 2, were devised to address
the regression problem using the CO2 Emission
dataset. Specifically, we applied both the Rando m
Forest and Gradient Boosted Tree algorithms to
this dataset in these workflows.
Conversely, the remaining two workflows,
showcased in Figure 3 a nd Figure 4, were tailored
to tackle the cl assification task using the
Mushrooms datase t. These workflows w ere
designed to employ the R andom Forest an d
Gradient Boosted Tree algorithms in order to
effectively address the classification challenges
presented by the Mush rooms dataset.
To gauge the effectiveness of our classification
models, we leverage the Scorer component. This
tool empowers us to examine the confusion matrix
and obtain essential statist ical metrics, which, in
turn, offe r valuable insights into the acc uracy and
efficie n cy of our models . In a pa rallel manner, for
assessing the performance of ou r regression
models, we rely on the Numeric Scorer component.
This instrumental feature enables us to access
crucial statisti cs like the R -squared valu e,
furnishing us with a c omprehensive vi ew of the
model's performance in the r ealm of r egression
analysis.
To enhance our assessment of model
performa n ce, we integrated the ROC Curve
component into our analysis. This valuable
component produces ROC-AUC charts, which
provide a visual means of g auging and
understanding the performance of our models.
Fig. 1 Gr adient Boo sted Trees (Regression) workflow
Fig. 2 Random For est (Regression) work flow
Fig. 3 Gradient Bo osted Trees (Classification ) workflow
Fig. 4 Random Forest (Classification) workflow
109
III. R ESULTS
Figures 5 and 6 p rovide visual repre s entations of
the confusion m atrices, complete with ac curacy
scores, r esulting from the application o f t he
Random Forest and Gradient Boosted Trees
algorithms to the mushro om dataset. The confusion
matrix serves as a pivotal tool for calculating
essential metrics such as Recall, Precision,
Specificity, Accuracy, and, notably, for gen erating
AUC -ROC curves, which offer an insightful view
of model performance.
In contrast, Figures 9 an d 10 present ROC Curve
charts, offering a graphical de piction of th e
algorithm outcomes from both R andom Fore st and
Gradient Boost ed Trees. These charts provide a
comprehensive visuali zation of the models'
discrimination capabilities and performa nce in
classification tasks.
Lastly, Figures 7 and 8 in the analysis il lustrate
the R -square d values following the application of
the same algorithms to the Mushroom dataset,
shedding light on the effective ness of the models in
explaining the varia n ce observed in the da t a.
Fig. 5 Con fusion Matrix, Accuracy and E rror rate for
Random Forest Classification
Fig. 6 Con fusion Matrix, Accuracy and Error rate for
Gradien t Boosted Tree s Classification
Fig. 7 Nu meric Scor er Statistics for Rand om Forest
Regression
Fig. 8 Numeric Scorer Statistics for Gradien t Boosted
Trees Regression
Fig. 9 ROC Curve chart fo r Gradient Boo sted Trees
Model
110
Fig. 10 ROC Curve char t for Random Forest M odel
IV. D ISCUSSION
Upon a careful examination of the confusion
matrices depicted in Figures 5 and 6, it be comes
strikingly apparent that both the Random Forest
and Gradient Boosted Trees algorithms delivered
outstanding performance in the classification tas k.
Remarkably, both algorithm s achieve d a flawless
100% accuracy, resulting in a remarkable 0 % erro r
rate in our findings.
In contrast, when we turn our attention to Figures
7 and 8, we observe t hat the R -squared value
equalled 1 when we applied the Ra ndom Forest
algorithm, signifying a perfect fit of the model to
the data. More over, when we employed the
Gradient Boost ed Trees algorithm, the R -squared
value r egistered at an impressive 0.995, indicating
an exceptionally strong explanatory powe r of the
model in relation to the dataset.
The coefficient of determi nation, often denoted
as R-squared, se rves as a valuable metric th at
provides insights int o the quality of a mod el's fit.
In the context of regression analysis, R -squared
offers a statis tical assessment of how e ffectively
the regression line approximates the ac tual data.
When R-squared equa ls 1, it signifies that the
independent variable X fully acc ounts for all the
variations observed in t he dependent variable Y.
This represents the opti mal scenario we aim fo r,
where the mod el perfectly captures the r elationship
between the varia bles.
Conversely, when R- squared equals 0, it
indicates that none o f the variations in the
dependent variabl e Y can be attributed to the
independent variable X. In this scenario, the model
fails to explain or pred ict any of the variation s
observed in the da t a [8].
V. CONCLUSION
In conclusion, this study delved into the world of
ensemble learning, specifically focusing on the
application of two powerful algo rithms, R andom
Forest and Gradient Boosted Trees. We
investigated their impact on predictive outcomes,
with a particular emphasis on classification and
regre ssion tasks.
The results of ou r analysis showcased
exceptional performance from both Random Forest
and Gradient Boosted Trees in the classification
task, achieving a remarkable 100% accuracy and a
0% error rate. Mor eover, the regression mode ls
using these algorithms demonstrated outstanding
explanatory power, with R-squared v alues of 1 and
0.995, indicating a nea rly perfect fit to the data.
In summary, the findings of this study emphasize
the signi ficance of ensemble learning and the
efficacy of the algorith ms examined in improving
model performance and accuracy, which can b e of
great value in real-world applications across
diverse industries and domains.
R EFERENCES
[1] Sagi, O., & Rok ach, L. (2018). Ensemble learning: A
survey . Wiley Interdisciplinary R eviews: Data Min ing
and Kn owledge Discov ery, 8 (4), e1249.
[2] Dietterich, T. G. (2002). Ensemble learning . In The
hand book o f brain theory and neural networks (Vol. 2,
pp. 110 – 125). Cam bridge, MA: MIT Press.
[3] Polikar, R. (2006) . Ensemble based systems in dec ision
making . IEEE Circuits and Sy stems
Magazine, 6(3), 21 – 45.
[4] Kahiom ba Kian gala, S., & Wan g, Z. ( 2021). An
effective adaptive customization framework for s mall
manuf acturing plants using extrem e gradient boosting -
XGBoost an d random forest ensemble learnin g
algorith ms in an Industry 4.0 env ironment. Machine
Learnin g with Application s, 4.
[5] Yoon , J. Forecasting of Real GDP Growth Using
Machine Lea rning Models: Gr adient Boosting and
Random Forest App roach . Comput Econ 57, 247 – 265
(2021).
[6] Krauss, C., Do , X. A., & Huck, N. (2017). Dee p n eural
network s, gradien t-boosted trees, random f orests:
Statistical arb itrage o n the S&P 5 00. European Journal
of Oper ational Research, 2 59(2), 689 -702 .
[7] Kalpan a Ran gra and Dr. K. L. Bansal, "Comp arative
Study of Data Mining Tools", International Jou rnal o f
Advan ced Research in Computer Science and Software
Enginee ring, vol. 4, no. 6, 2014.
111
[8] Coefficien t o f Determ ination, R-squ ared. [Online].
Available: https://www.n cl.ac.u k/webtem plate/ask -
assets/extern al/maths-r esources/statistics/reg ression -
and- correlation/co efficient- of -determinatio n-r-
squared .html.
All Science s Proceedin gs
http://as-p r oceeding.com/
2 nd Internatio nal Conference o n
Contempo rary Acade mic Research
November 4 -5, 2023 : Konya, Turke y
https://as-
proceeding.com/index.php/iccar
© 20 23 Published by All Sciences Proceedings
112
Üzüm Yaprakları nda Görülen Hastalık ların Teşhisi i çin Derin Öğren me
Modellerinin Kar şılaştırılma sı
Musa Ataş 1* ve Bashar Alhajahmad 2
1 Bilgisaya r Mühend isliği / Müh endislik Fa kültesi , Siirt Ün iversite si , Türkiye
2 Bilgisaya r Mühen disliği / Mühen dislik Fakü ltesi, Siirt Üniversitesi, Tü rkiye
* (hakme syo@gmail. com)
Özet – Bu çalışma da, asma yaprakl arında sıkl ıkla karşılaşılan siyah ç ürük (black rot), esca (black
measles) ve yaprak yanı klığı (leaf blight) hastalı klarının tespiti için çeşitli derin öğrenme modelleri nin
uygulanabilirliği ele alınmıştır . B ildiri, tarım sektöründe karşılaşılan asma hastalıklarının erken teşhisini
kolaylaştırma ve üzüm bağlarının sağlığını koruma açısından büyük bir öneme sahiptir. Kaggle veri seti
sayfasından “ ne w plant disease” isi mli veri k ümesi indirildikten sonra üzüm ile ilgil i görü ntüler
ayıklanmış ve her sınıfa eşit miktarda görüntü dağılımı yapılarak yeni bir üzüm yaprak hastalığı veri
kümesi üretilmiştir. Veri kümesi, her sınıf için 1 .000 adet görüntü içermektedir ve bu görüntüler %80
eğitim ve %20 test verisi olarak bölünmüştür. Çalışma da, MobileNet, MobileNetV2, MobileNetV3,
Inception V3 , ResNet50, DenseNet201, NasNetM obile ve EfficientNet B7 gibi önde gelen (state of the art)
derin öğrenme mimarileri kullan ıl mıştır. Söz konusu modeller transfer öğ renme yaklaşımı ile tensorflow
kütüphanesi kullanılarak Google colab bulut hizmeti üzerinde eğitilmiştir. S onuçlar incelendiğinde,
MobileNetV3 modelinin yeni ürettiğimiz veri kümesi özelinde, %100.00 orta lama sınıflandırma başarısı
ile en yüksek doğruluk oranı na ulaştığı görülmektedir. Öte yandan, en d üşük sınıflandırma başarısının
%86.12 ile N asNetMobile derin öğrenme modeli nde olduğu anlaşılmaktadır . Araştırma sonucunda elde
edilen yüksek sını flandırma başarıları , üzüm yapraklarındaki h astalıkları doğru bir şekilde tanımlamak
için derin öğrenme tekni klerinin ne kadar etkili olduğunu göstermektedir. MobileNetV3 modelinin mobi l
c ihazlar d a çalışabilen sür ümünün, özellikle ticari olarak üzüm yetiştiren ür eticilerin bağlarının durumunu
sürekli ve kolay bir şekilde izlemesi için kullanılması mümkündür . Aynı zamanda, çok büyük ba ğlarda
drone yardımıyla sorunl u bölgelerin tespit edilmesi ve verimli bir ş ekilde bu alanl ara müdahele e dilmesi
de olasıdır .
Anah tar Kelimeler – Yapa y Zeka, Ma kine Öğren mesi, Derin Öğrenme, Mobilnet, Asma Yaprağ ı Hastalıkları, Sınıflan dırma.
I. GİRİŞ
Yapay zeka ve onun bir alt alanı sayılabilen derin
öğrenme teknikleri günü müzde birçok alanda [1]-
[8] verimli bir şekilde uygulanmaktadır . Temelde
derin öğrenmede k ullanılan s ınıflandırma
algoritmaları, veri kümelerinden herh angi bir ön
işleme veya özellik çıkarımına ihtiyaç duymadan
ayrımsallık gücü yüksek olan bilgi leri çıkarm ak
için ideal bir fırsat sunar. Algoritmaların
sınıflandırma başarısı, kull anılan veri kümesini n
görüntü kalitesi ve miktarı ile doğrudan ilişkili dir
[9].
Literatürü incelendiğimizde yapay zeka ve
bilgisayarlı görü tekniklerinin bitki hastalıklarının
teşhisinde kullanıldığı birçok çalışmaya
rastlamaktayız. Gerçekte, yapay zekanın bu alanda
kullanılmasının iki önemli katkısı vardır. Birincisi,
büyük tarım alanlarının hastalık açısından
gözetlenmesini otomatikleştirerek insan iş yükünü
azaltmak v e hafifletmek hedeflenmektedir. Diğeri ,
insandan kaynaklı sub jektif (yanlı) kararların
önüne geçerek dah a objektif, standartlara uygun ve
yerinde kararlar alınmasını sağlamaktır .
Muhammed vd. yaptıkları çalışmada, domates
113
tarlasında tespit edilen altı farklı hast alık sını fını
segmentasyon yaklaşımı ile çözmeye çalışmışlardır
[10]. İlgili çalışmada Unet ve I nception der in
öğrenme modelleri k ullanılmış ve en iyi
sonucun %99.12 sınıflandırma başarısı il e
Inception modelinde gör üldüğü belirtilmişt ir [10].
Benzer şekilde, [1 1 ] yaptığı çalışmada domates
hastalıklarının erken evrede tespiti üstünde
çalışmış ve hastalıklı yaprak görüntüleri ni
kullanarak çe şitli CNN modellerini e ğitmişlerdir.
Öte yandan Tan vd., çalışmalarında domates
bitkisinde görülen hastalıkların tespiti için klasik
makine öğrenmesinde k ullanılan destekçi vektör
makineleri (SVM), KNN ve random forest
sınıflandırıcılarını deri n öğrenme modelle ri
(VGG16, Resn et, Mobil Net vb.) ile kıyaslay arak
hangi yaklaşımın daha başarılı sonuçlar verdiğini
araştırmışlardır. Sonuç raporlarında geleneks el
lokal iki li örüntü (LBP ) veya GLCM ve
istatistiksel özelliklere dayalı makine öğrenmesi
algoritmalarının yerine daha yüksek sını flandırma
başarısı yakalayan en son teknoloji (SOTA) derin
öğrenme modellerinin k ullanılmasının avantajları
irdelenmiştir [1 2 ].
Bağ hastalıklarının tespit edilmesi problemine
geldiğimizde , yine literatürde birçok çalışmanın
bulunduğunu görmekteyiz. Liu vd, alandan
topladıkları 4 . 023 ad et ü züm yaprağı ve internetten
indirdikleri hazır görüntüler üzerinde D ICNN
ismini verdikleri geliştirilmiş CNN mimarisi
yardımıyla %97.22 sınıflandırma performa n sı nı
yakaladıklarını b elirtmişlerdir [13]. Xie vd., üzüm
yaprağında görülen hastalıkların gerçek zamanlı
tespiti için iyileştirilmiş Faster R -CNN n esne tes pit
modeli geliştirmiş ve %81.1 mAP değe rine
yaklaşık 15 fps hızında ulaşabilmişlerdir [14].
Bu çalışmada, üzüm bağlarında sıklıkla
karşılaşılan siyah çürük (black rot), esca (black
measles) ve y aprak yanıklığı (lea f bli ght)
hastalıklarının tespiti için derin öğrenme mod elleri
kullanılmıştır. B unun için Kaggle sayf asındaki
“new plant disease” adlı hazır veri kümesinden
faydalanılmıştır [15] . Y aygın kabul görmüş derin
öğrenme mimarilerinden olan; MobileN et,
MobileNetV2, Mobi leNetV3, InceptionV3,
ResNet50, DenseNet201, NasNetMobile ve
EfficientNe tB7 modelleri sınıflandırma
performa nsl arına göre karşılaştırılmıştır. İkinci
bölümde veri kümesinin hazırlanması ve
uygulanan yöntemler detaylı olarak ele alınacaktır.
Bulgular bölüm ünde sını flandırma performasları
irdelene cek ve sonu ç b ölümünde bu çalışmanın
önemi, zayıf ve güçl ü yönleri ile gelecekte
yapılması hedeflenen ça lı şmalara değinilecektir.
II. MATERYA L VE YÖNTEM
Giriş bölüm ünde de değindiğimiz gibi, ç alışmayı
yürütürken kullandığımız üzüm yaprağı veri
kümesi için Kaggle sayfasındaki “new plant
disease” v eri setinden faydalanılmıştır [15].
Yaklaşık 3 GB boyutun daki veri kümesi içinde n
sadece ü züm ile ilgili klasörlere odaklanılarak ilgi li
dizinler ayrı bir klasöre taşınmıştır. Veri kümesini
analiz ettiğimizde sağlıklı (healthy) sını fına ait
1. 692 adet görüntü göze çarpmaktadır. Ben zer
biçimde, veri kümesind e 1.888 adet siyah leke
(black rot), 1 .920 adet esca ve 1.722 adet yapra k
yanıklığı (leaf blight) görüntüsü bulunm aktadır .
Derin öğrenme modelleri eğitilirken sını f
dağılımlarının birbirine yakın olması modelin
herhangi bir sınıfa yönelimli (biased) olmasını
engellemektedir ve gene llikle uzmanlar tarafından
önerilmektedir [16]. Bun dan dolayı, Şekil 1’den de
görüleceği gibi, orijinal veri kümesinden rassal
olarak her bir sınıf için 1. 000 adet görüntü olacak
şekilde yeni bir ve ri kümesi Açık C ezeri
Kütüphanesi yardımıyla üretilmiştir [17].
Şekil 1 . Açık Cezer i Kütüph anesi yardımıy la yeni görüntü
veri k ümesini üreten Jav a kodu
Şekil 2, yeni veri kümesindeki sını fların
dağılımını histogram grafiğinde göste rmektedir.
Hastalıklı yaprak görüntülerinin arasında sağlıklı
(healthy) sınıfının olması gerekir. Bunun nedeni,
modelin üzüm yaprağında hastalıklı olan bölgeleri
daha iyi öğrenmesini sağlamaktır. Yaptığı mız
denemelerde sağlıklı sınıf çıkarıldığı zaman
ulaşılan b aşarı sk orlarında bir düş üş
gözlemlenmiştir. Bununla birlikte, yalnızca
hastalıklı yaprakları t anımaya odaklanan bir model,
sağlıklı yapraklarla ilgili bir soru sor ul duğund a,
'bilmiyorum' yerine mo delin çıktılarını softma x
fonksiyonu aracılığıyla dağıtır ve herhangi bir
hastalıklı sınıfa tahsis etmek zorunda kalır. Bu tür
114
sorunların üstesinden gelm ek için, sağlıklı sınıfın
da model eğitiminde ha stalıklı gruplarla birlikte
kullanılması gereklidir. Şekil 3, yaprak sını flarını
göstemektedir.
Şekil 2 . Yen i üretilen veri kümesindek i sınıfların histogram
grafiğ i
Şekil 3 . Örn ek asma yapr ağı görüntüleri üstten alta doğru
satırlar: sağlıklı, black ro t, esca, leaf bligh t .
Veri kümesindeki toplam 4.000 adet
görüntünün %80’i eğitim, %20’si test olac ak
şekilde ayrılmıştır. Modellerin eğitimleri sırasın da
test sonuçlarına göre parametre optmizasy onu
yapılmamıştır. Çalı şmamız, modellerin
sınıflandırma başarılarını kıyaslayacağı için bütü n
modeller için v arsayılan parametreler
kullanılmıştır. Benzer biçimde, veri kümesindeki
görüntülerin arttırılması adına he rhangi bir veri
zenginleştirme str atejisi de uygulanmamıştır.
Toplamda 15 epok ve 0.001 öğrenme oranı kabul
edilmiştir. Eğitimler ücretsiz colab bulut sunucusu
üzerinden tensor flow kütüphanesi kullanılarak
yürütülmüştür. Bütün modeller için tamamıyle
bağlantılı katman (fully connec t ed layer) ‘ dan
önceki CNN katmanları dondurularak ağırlıkların
değişmesine engel olunmuştur. Zaten transfer
öğrenmedeki temel düşünce , büyük görüntü veri
kümesi il e daha ön ceden eğitilmiş modellerde
bulunan evrişimsel katmanların (CNN) b ağlantı
ağırlıklarının korunması dır. CNN katmanlarının
son bulduğu noktada 3 boyutl u tensor bil gileri
(w*h*number of filters), vektöre yani 1 boyutlu
tensöre düzleştirilir ki buna flatten işl emi de
denmektedir. Dolayısıyla bu son katmandaki
vektör, çıkışlara (hedef sınıflara) bağlanarak full y
connected layer’i meydana getirir. Öğrenebilir
parametreler (t rainable params) bu kısımdadır.
Şekil 4, Bütün modeller için ortak kullandığımız
transfer öğrenme kod bloğunu göstermektedir.
Şekil 4 . Tran sfer öğrenme işine yarayan k od bloğu ve
kullanılan modellerin sıray la yüklenmesi
İlave olarak Şekil 5, kullanılan derin öğrenme
modellerinden en iyi sını flandırma başarısı elde
ettiğimiz MobileNetV3 Small modelinin blok
yapısını detaylı olarak göstermektedir. Özellikle
flatten aşamasında 28 . 224 adet nöronun 4 adet
çıktıya bağlandığı ve toplamda 112.896 adet
bağlantı ile bir öğrenmenin gerçekleşeceği
anlaşılmaktadır. Modellerin eğitimi sırasında, her
epokta hesaplanan kayıp değerlerini izleyerek bir
erken eğitim sonlandırma stratejisi uygulandı. Bu
stratejide, beklemeye alma (patience) süresi 5
olarak s abitlendi. Bu miktar , kayıp değerinin 5
epok boyunca düşm emesi durumunda, öğrenmenin
erken son landırılabileceği anlamına gelmektedir .
All Science s Proceedin gs
http://as-p r oceeding.com/
2 nd Internatio nal Conference o n
Contempo rary Acade mic Research
November 4 -5, 2023 : Konya, Turke y
https://as-
proceeding.com/index.php/iccar
© 20 23 Published by All Sciences Proceedings
121
Estimation of tors io nal effects of bu ildings using mo dal pusho ver a na lysis
Mahmoud Benkhelil * , Mohamed Bada oui 2
1 Labo ratory Built in Environnement, Facu lty of Civil Eng ineering USTHB, A lgiers, Algeria
2 Labo ratory of Development in Mecha nics and Materials LDMM, Un iversity of Djelfa , Algeria
* (benkh [email protected] om)
Abstract – The nonlinear static procedures (NSPs) have recently received increasing attention. Those
have demonstrated its good accuracy in estim ating the seismic respo nse of regular building s. This
assumption can someti mes be insuf ficient for asymmetrical-plan buildings and high- rise buildi ngs. A
simplified method which takes into account higher modes other than the fundamental mode is the modal
pushover ana lysis metho d (MPA). It has proven effective inelastic responses analysis of regular building s .
It’s extended to the anal ysis of asymmetrical-plan buil dings where the phenomenon of torsion is p resent
and which presents one of the most complicated problems in the calculation of s tructures. In this work,
the MPA method is applied to two cases of symmetrical -plan and asymmetric al -plan structur es in order to
estimate the e ffect of torsion. The obtained results showed that the torsion effect in the asymmetrical -plan
building is significant.
Keywords : MPA ; Regular Bu ilding; Asymmetric- Plan Bu ilding; Inelastic Responses, Torsion .
I. I NTRODUCTION
In recent years there has been progress in
simplified methods for seismic analysis based on
nonlinear static analysis (NSPs). Non-linear static
analysis (NSA) by progressive pushing is based o n
the hypothesis that the response is fundamentally
controlled by a singl e vibration mode and that the
shape of this mode remains constant throughout th e
duration of the s eismic e xcitation. This assumption
can sometimes be insufficient, particularly after
plasticization of the struc ture. To overc ome th is
limitation, seve ral autho rs have proposed adaptive
load dist ributions which attempt to follow the
redistribution of inertia forces linked to the effects
of variation of dynamic characteristics during the
inelastic response ( [1 ]-[ 3] ) .
Another simplified method which takes into
account higher mod es other than the fundamental
mode is the modal p ushover analysis method
(MPA). This method, initially developed by
Chopra and Goel [1], based on structural dyn amics
theory retains the conceptual simplicity and
computational attractiveness of current proc edures
with invariant force distribution, but provide s
superior a ccuracy in seis mic demand on buildings.
This method has b een extended by Chopra an d
Goel [4] to the analysis of asymmetric-plan
buildings where the p henomenon of torsion is
present and which p resents one of the most
complicated problems in the calculation of
structures [5] .
The objective of this work essentially aims to put
into practice th e procedure of mod al pushover
analysis and to apply it’s on symmetric and
asymmetric al -plan buil ding for study the effec t of
torsion on their inelastic responses.
II. M ET HODS AN D GROUND MOTION
A. Static non-linear method
The static non -linear m ethod it is based on the
combination of two curves (Fig.1), one curve of
capacity and the other of response spectrum. The
capacity curve (b ase shear and the roof
displacement at the top of the structure) can be
obtained by the application of a loading gradua ll y
increasing incr ementally until the rupture or a
target displacement, this curve will be t ransformed
122
into acceleration displacement response sp ectrum
(ADRS) format. The same for the response
spectrum which must be transformed into ADRS
format, Finally superpo sition of the two curves
brings out a target displ acement represented by
target displ acement and the corresponding sh ear
force at the base.
Fig.1 Tar get displacement o n NSA method
B. Modal pushover analysis
This is another method that relies on modal
analysis called modal pushover analysis (MPA)
(Fig. 2). It has th e advantage of taking into accoun t
the effect of higher modes, which are not
considered in th e pr evious method. The latter only
considers the first mode. Additionally, the MPA
has a theoretica l basis . After having determined th e
vibration modes, the d istributions of the loads
applied for the p rogressive thrust ch ange with th e
pace of the modes, so we have a number of modes ,
after that,a target displacement for each mode an d
subsequently the total target displacement will be
calculated by quadra tic c ombination .
Fig. 2 Modal pusho ver analysis proced ure
C. Ground motion
The ground mot ion taken in thi s study is
repre s ented by a r esponse spectrum defined i n
UBC97 standard [6] shown in Fig.4, with damping
ratio is 0.05 and seismic coefficients Ca and Cv is
0.4.
Fig.4 UBC97 stan dard r esponse spectrum
III. A PPLICATION ON BUILDING CASES
In this study, two cases of buildings was selected,
the first is a symmetrical building (Fig.5), and the
other buil ding is asymmetric al -plan (Fig.6). The
seismic action is represented by the respon se
spectrum of UBC97 standard. Two reinforced
concre t e buildings for residential use located in an
area of high s eismicity with the ch aracteristics
presented in Tables 1 et 2, the length of each spa n
is 4m in both direc tions, the compressive strength
at 28-day is 25 MPa.
Table. 1 Beams and columns of the studied bu ildings
Building
Story
Columns (cm)
Beams (cm)
4-story
1-2
40x40
35x35
3-4
35x35
6-story
1-2
45x45
3-4
40x40
5-6
35x35
Table. 2 Gravity load s of the studied building s
Roof /Floor
Dead load
(kN/m)
Live load
(kN/m)
Both
buildings
Roof
6.75
1
Floor
4.2
1.5
Fig.5 A 4 -story sym metrical buildin g (3D view /p lan view).
123
Fig. 6 A 6 -story asymmetric al -plan building (3D view /plan
view).
IV. R ESULTS AND D ISCUSSION
The modal pushover ana lysis (MPA) was used .
The results obtained are presented in terms of
vibration modes, and a ta rget displacement in the y
direction due to the seismic action applied in the y
direction without and with torsion effect.
IV.1. A 4- STORY SYMMETRIC AL - PLAN BUILDIN G
This is the first application in our study ; the
results obtained ca n b e summarized as follows:
A. Modes of vibration
The first six vibration m odes are shown in Fig. 7.
It is cle ar that the fi rst, second, fourth and fifth
modes exhibit translational modes. The thi rd and
sixth modes present pure torsion modes. This can
be justified due to the symmetry of the structure.
Fig. 7 Vibratio n modes of a 4 -story sy mmetrical -plan
buildin g
B. Target displacements
The S RSS combination of target displacements
of the corresponding modes and base shear in the
modal pushover analysis (MPA) without and wit h
torsion taken into account is calculated. The
following table summarizes the results obtained:
Table 3 . Target d isplacemen t and the correspond ing b ase
shear by MPA
Target
displacement (cm )
Base shear
(kN)
MPA with
torsion ef fect
3.27
1667.06
MPA withou t
torsion ef fect
3.27
1667.06
According to Table 3, the target displ acement
found by the MPA anal ysis remained constant i n
the two cases considered without and with torsion
taken into account, which is justified because of
the symmetry of the building.
IV.2. A 6- STORY ASYMMETRIC AL - PLAN BUILDIN G
This is the second application example of ou r
study. The results obtained will be presented
according to the sam e scheme as the fir st
application.
A. Modes of vibration
In this example , the firs t six vibration modes
have b een taken in thi s application ( Fig.9). From
the Fig. 9, the second and the fifth modes are
translation modes and t he e ffect of the torsion is
negligible. For the rest of the modes, the effect of
torsion is present and which is coupled wi th
translation. This is due to the asymmetry in plan of
the building.
0
1
2
3
4
0 0,05 0,1
0
1
2
3
4
-0,006 -0,001
0
1
2
3
4
0 0,01
0
1
2
3
4
-0,035
0
1
2
3
4
-0,04
0
1
2
3
4
-0,02 0 0,02
Floor
Mode 1
Mode 2
Floor
Floor
Mode 3
Mode 4
Mode 5
Mode 6
124
Fig.9. Vibration modes of a 6 -story asy mmetric al - plan building
B. Target displacements
The S RSS combination of targe t displacements
of t he corresponding modes and base shear in the
modal pushover an alysis (MPA) without and wit h
torsion taken into account is calculated. The
following table summarizes the results obtained:
Table 4. Target d isplacement and the correspondin g base
shear b y MPA
Target
di splacement (cm )
Base shear
(k N)
MPA withou t
torsion
7.47
2938.51
MPA with
torsion
16.6
3461.55
Analysis of the results in Table 4 shows the
existence of a difference be tween the target
displacement and base sh ear values obtain ed by th e
MPA with and without taking into account the
torsion effect. This shift is mainly due to the
rotational components around the oz a xis appearing
in the torsion modes.
V. CONCLUSION
This investigation essentially aims to put into
practice a pro cedure for evaluating the
performa n ce of building s taking int o account high
modes including the torsion component. Thi s
procedure is the modal pushover analysis. The
method was p resented. Two applications w ere
carr i ed out on two sym metric al and asymmetric al -
plan buildings. The results obtained in terms of six
modes of vibration and target displacements h ave
shown that the effect of torsion in symmetric al
building is negligible but in the asymmetric al -plan
buildings is significant. This has led to th e
conclusion the methods that are b ased on
calculation using only the first mode cannot be
used in the calculation of asymmetric al -plan
buildings.
R EFERENCES
[1] Chopr a A, Go el R (2002) A mod al pushover an alysis
procedur e f or estimating seismic demands for buildin gs.
Earthq Eng Struct Dyn 3 1:561 – 582.
[2] Fajfar P, Mar usic D, Perus I (2 005) Torsional effects in
the p ushover -based seismic analy sis of buildings. J
Earthq Eng 9:831 – 854.
[3] Po u r sha M, S am ar in E T ( 20 1 5) Th e m od i fied an d
ex t en ded u pp er -b o un d ( UB ) p us ho v er me th od fo r t he
mu l ti -m od e p u sh o ver an a l ys is o f asy m me tr ic -p l an ta l l
b ui ld ing s . So i l D yn E art hq En g 71 :1 14 – 1 27
[4] Ch o p ra A , G oe l R (2 00 4) A m od a l pu sh ov e r an a ly si s
p ro ce du r e to e st im a te s ei smi c d e man d s f or un sy m -
0
1
2
3
4
5
6
0 0,1
0
1
2
3
4
5
6
-0,1 0
0
1
2
3
4
5
6
-0,05 0 0,05
0
1
2
3
4
5
6
-0,1 0 0,1
0
1
2
3
4
5
6
-0,1 0 0,1
0
1
2
3
4
5
6
-0,04 -0,02 0 0,02
Floor
Floor
Mode 1
Mode 2
Mode 3
Mode 4
Mode 5
Mode 6
125
me t ri ca l- p l an b u ild in gs . Ear thq En g Str u c t Dyn
3 3: 90 3 – 92 7.
[5] H. M il o u d, Mod é li sa tion p ar mac ro é l é m e nt s du
c o m po rtement non - li n é aire des o uv r ag es à vo il es
p or t eurs en b é ton arm é sous act ion sism iq u e, T h è se
d e Do ctorat e n M éc anique et Ing é n ieries,
U. Bo r d eau x1 , Sou t en ue l e 1 5 /0 4 /2 01 0 .
[6] Earthq uake Regu lations, Uniform Building Cod e 97.
[7] A. Plu mier, dans : Con ception parasismiq ue d ans le
contex te d e l’Euro code 8, édition de l’université de
Liège, ( 2011).
[8] M. Anech itei, Th e torsional eccentricity of the
structures in miscellaneo us design co des, Technical
University "Gheorghe Asachi".
[9 ] C. b e n Az ou z, Ev al u at io n d es p e rf or m anc e s sis m iqu e s
d es oss atu r e s en b éto n a rme par la mé tho d e PB SD .
Mé m o ire de M ag ist e r en Gé n ie c i vi l, E NS TP ,
so u te nu e le 2 3 /0 5 / 20 09 .
[10] A. Y. Rahmani, Nouredine Bou rahla, Rita Ben to and
Moham ed Badaoui (2017) An imp rov ed upper -boun d
pusho ver procedure f or seismic assess men t of high - rise
momen t resisting steel f rames. Bull Earthqu ake En g,
DOI 10 .1007/s10518 - 017 -0204- 9.
[11] Comp uters and Stru ctures, Inc: structur al and
earthqu ake e ng ineering so ftware v.14 .2.2, Ber keley,
California,USA.
All Science s Proceedin gs
http://as-p r oceeding.com/
2 nd Internatio nal Conference o n
Contempo rary Acade mic Research
November 4 -5, 2023 : Konya, Turke y
https://as-
proceeding.com/index.php/iccar
© 20 23 Published by All Sciences Proceedings
126
Estimation o f the Energ y Amount o f the Solar Energ y System for the
House Roof with Ada boost Algo rithm
Yasemin Ayaz Atalan *
Departmen t of Mech anical Engineering , Yozga t Bozok University, Türkiye
Departmen t of Energ y Management , Çanakka le Onsekiz Mart Universi ty, Tü rkiye
* (yasemin. ayaz@yob u.edu.tr )
Abstract – This study focuses on estimating the energy amount of the solar energy system installed on the
house roof with the Adaboost Machine Learning (ML) algorithm. Root Mean Square Error (RMSE),
Mean Squar ed E rror (MSE), and M ean Absolute Error (MAE) v alues of the model were calculated as
0.005, 0.068, and 0.015, respec tively. The R 2 value of the algorithm was calculated as 0.995, indicating
that the independent v ariables of the model have a very high ability to explain the dependent variable.
These r esults show that this model can be us ed sa fely in critical appl ications such as solar energy
production or consumption. This study shows th at the Adaboost algorithm is a powerful model for solar
energy prediction, and its predictions are incredibly close to actual values. In conclusion, this study is
essential for homeown ers and energy providers as accurate estimates of electricity consumpti on wi ll help
in more effective en ergy management and efficient use of resources. This work will lead to critical
applications in energy manage ment and effec tive energy use.
Keywords – Renewab le Energy; Solar En ergy; Machine Learning; Adaboost Alg orithm ; Ho use Roo f
I. I NTRODUCTION
Renewable energy is incre asingly important in
world energy produ ction and consumption and will
continue to be an essential carrier of the energy
sector in the future [1 ]. Such energy sources ha ve
the potential to reduc e carbon emissions by
reducing environm ental impacts compared to
energy p roduction bas ed on fossil fuels [2]. At the
same time, renewable energy significantly
contributes to energy se curity because it relies on
locally available resources and helps r educe energy
imports [3]. In the f uture, renewable energy
technologies are expected to develop r apidly, and
their costs to decrease. This will enable broader use
of rene wable resources such as solar, wind,
hydroelectric, geothermal, and marine energy and
make energy production more sustainable [4] .
Additionally, these technologies will bring new
business opportunities that will contribute to loca l
economies [5]. Renewable energy is s een as a
critical compon ent to m eet energy consumption in
a clean and environmentally friendly way and
plays a vital role in combating climate change [6].
In the future, renewable energy will b e t he
cornerstone of the energy sector and form the b asis
of a sustainable e n ergy future [7].
This study discussed solar energy, on e of the
renewable energy types. Solar energy is a cl ean
and renewable source in which sunlight and hea t
are used and converted for electrical or heating
purposes [8 ]. Sunli ght ge nerates electricity throug h
photovoltaic (PV) panels or to obtain heat ener gy
through solar collectors [9]. Th ese t echnologies
help reduc e the environ mental impacts of energy
production based on fossil fue ls by utilizing the
free and unli mited energy source of the su n.
Additionally, solar en ergy has great potential to
reduce long-term energy costs and provide energy
security [10].
As a part o f renewable energy, solar energy is
essential in combating climate change and
127
sustainable energy production [11]. I t r educes
atmospheric carbon emissions by reducing
greenhouse gas emission s from fossil fuel burnin g.
Additionally, solar energy resources can be
obtained locally, thus contributing to reducing
energy imports and increasing energy security [12].
Renewable en ergy makes the energy sector mor e
sustainable and enviro nmentally friendly while
offering economic bene fits [13]. Solar energy will
play an even mo re significant role in the future as
an essential component of thi s transformation [14].
It will mi nimize environmental impacts whil e
meeting energy needs [15].
Machine learning (ML) is a branch of a rtificial
intelligence that allows computer systems to gain
data analysis and learning capabilities [16]. Th is
discipline is used in man y application areas and is
essential in processing large data s ets, pattern
recognition, prediction, decision-making, and
automation [17]. ML develops the abilit y to learn
from data using algorithms and statisti cal methods
and thus solve complex problems [18], [19].
Without human intervention, computers know from
experience, dis cover patterns within data, and
predict future events [20 ]. This technology is use d
in many a reas, from online platforms of fering
customized recommendations to making medical
diagnoses and guiding d riverless vehicles [21]. It
includes subfields such as ML, data mining, deep
learning, and tr acking learning and is developing
day by day, cre ating a signi ficant impact in
differe nt industries [22 ].
ML is a powerful tool vital in solar energy
forecasting [23]. Solar e nergy forecasting involves
predicting electricity pro duction based on sunl ight
so that photovoltaic energy systems can op erate
efficie ntly [24]. These predictions are critical to
providing the right amount of energy to energy
producers, dist ribution ne tworks, and c onsumers.
By analyzing the data used in solar energy
forecasting, ML can predict future ener gy
production by considering sunlight intensity,
weather conditions, seasonal variables, and other
factors [25]. This help s energy companies an d
facility owners balance energy produ ction and
consumption, energy plans, and manage resources
more effectively. ML can also improve the
performa n ce of solar systems by creating
continuously im proving models and predictions.
As a result, ML contributes to sustainable energy
production by increasing accuracy and efficiency
in solar energy foreca stin g.
II. M ATE RIA LS AND M ETHO D
This study aims to obtain prediction data using
the Adaboost model, one of the ML a lgorithms,
from the data obtained from solar en ergy p anels
installed on the roof of a house. Data from a P V
system located on the roof of a house in an area of
18 square meters was consi dered. In thi s syst em,
the energy obtained be t ween 6:00 AM and 1:00
PM during the day is accepted as the sum of t he
data. Two independent and one dependent
variables were used for this study. Daily
temperature and sunshi ne hours were treated as
independent va riables. The amount o f energy
produced daily was considered the dependent
variable. One-year data for the dependent variable
is given in Figure 1.
Figure 1 . One-yea r data for the dependen t variable
128
ML is a subfield of artificial intelligence that
enables computer system s to perform specifi c tasks
by analyzing data and automatically learning
patterns and relationships [26]. ML uses large
amounts of data to imp rove a model's ability to
perform a particular tas k. The first step invol ves
data collection and cleaning processes. Then, th is
data is fed into ML algorithms. These algorithms
use statisti cal methods and mathematical
calculations to identify patterns and relationships
between data. Once the model analyzes and lear ns
from the data, it can m ake predictions or decisions
by proce ssing new inp uts. ML is signi ficant in
solving complex problems using im ag e
recognition, natural language processing,
automation, recommendation systems, and many
other areas [27]. I t off ers new opportuniti es with
constantly developed techniques.
This study ran the Adaboost model, one of the
ML algorithms. AdaBoost (Adaptive Boost ing) is
an ensemble learning algorithm that aims to create
a robust classifier by combining weak learners
(usually we ak lea rning algorithms or classifiers)
[28]. AdaBoost is a frequently used method in data
mining and ML. The algorithm first builds a base
weak classifier on the data and then strengthens
this classifier through iterations, focusing on
poorly classified exam ples [29]. Each iteration
increases the weights of mi sclassified samples, an d
the subsequent weak classi fier is trained based on
these weights. As a result, AdaBoost allows
combining a set of we ak learners to obtain a higher
accurac y and robust classifier. AdaBoost has been
used successfully in many application areas, su ch
as face recognition, object detection, and spam
filter, and is an essent ial example of ensemble
learning methods. The ML model de veloped for
this study is given in Figure 2.
Figure 2 . The flo w chart of the ML mod el
Root Mean Square Error (RMSE), Mean
Squared Er ror (MSE), Mean Absolute Error
(MAE), and R -squared (R 2 ) are perf ormance
measures and error m etrics frequently used in th e
field of ML. MSE calculates how far predictions
are from actual values and measures errors by
squaring these di fferences. RMSE is the square
root of MS E and provides a more unde rstandable
value on the scale of the errors in the original data.
MAE measures error magnitude by averaging the
absolute values of forecast errors and is considered
a more robust metric than RMS E. R -squared (R 2 )
measures how well the independent variable s
explain the dependent variable and shows wh at
perce nt age of the variation they can present.
RMSE, MSE, MAE, and R 2 are essential tools to
evaluate model performance and compare different
models. Each contributes to the model selection
and improvement processes by examining variou s
aspects o f the model, su ch as accuracy, error siz e,
and explanatory power. In this s tudy, RMSE, MSE,
MAE, and R 2 values w ere ca lculat ed to measu re
the operating performance of the Adaboost
algorithm.
III. R ESULTS
The performance values obtained by the
Adaboost algorithm for solar energy estimation
seem impressive. Calculating the RMS E value as
0.005 indicates that the model's predictions are , on
avera g e, only 0.005 unit s away from the actual
values. The MSE value is 0.068, representing th e
avera g e sum of squ ares of the model's predicti on
errors. S ince thi s value is relatively low, the
model's pre dictions are generally consistent with
the actual values with lo w error. Th e MAE value is
0.015, which represents the average of the absolute
values of the model's prediction errors. A lo w
129
MAE value indicates that the model's predictions
are g enerally close to actual values and avoid
significant errors. Table 1 contains the
performa n ce values of the Adaboost algorithm.
Table 1 . The perfor mance values obtain ed by the Adab oost
algorith m
Model
RMSE
MSE
MAE
R2
Adaboost
0.005
0.068
0.015
0.995
It shows th at the abilit y of the model's
independent v ariables t o explain the dependent
variable is relatively high whe n the R 2 value is
calculated as 0.995. The closer the R 2 value is to 1,
the better the model describes the data. These
comments show that the Adaboost algorithm is a
powerful model for solar energy prediction, and its
predictions are incredibly close to the actual
values. These results indi cate that this model can
be used reliably in critical applications such as
solar energy production or consumption. For this
study, the Adaboost algorithm was used to estimate
the electricity consumption of a house. The
prediction data and actual data based on the
Adaboost algorithm are s hown in Figure 3.
Figure 3. The pre diction data and actual data based on the Adaboost algorithm
Table 2 shows the desc riptive statis tics results of
the actual and prediction data. With these data,
similarities between forecast and actual da ta
emerge.
Table 2 : The descrip tive statistics results of the actual and
predictio n data.
Variable
Actual Data
Prediction
Data
Total Count
72.00
72.00
Mean
2.478
2.411
SE Mean
0.114
0.112
StDev
0.963
0.951
Variance
0.928
0.904
CoefVar
38.87
39.43
Minimum
0.535
0.835
Q1
1,706
1,594
Median
2,396
2,372
Q3
3,380
3,192
Maximum
4,065
4,559
Range
3,530
3,724
IQR
1,674
1,598
Skewness
0.08
0.24
Kurtosis
-1.15
-0.93
There are 72 data points in both the actual and
prediction data, indic ating that the two data sets are
the same si ze. While t he av erage valu e of the
actual data is 2.478, the average value o f t he
prediction data is sli ghtly lower at 2.411. Thi s
indicates that the predictions could be
underestimated compared to the actual values. The
avera g e error for both data sets is quite similar and
ranges from approximately 0.112 to 0.114. This
shows that the interme diate error l evel of th e
predictions is identical. While the standard
deviation of the actual data is 0.963, the standard
deviation of the prediction data is sli ghtly lower at
0.951. The variance for both data sets is similar
and was calculated as 0. 928 for th e a ctual data and
0.904 for the prediction data.
130
The coefficient variability of the two data sets is
also at close values. It was calculated as 38.87%
for real data and 39.43% for forecast data. While
the minimum value in re al data is 0.535 and the
maximum value is 4.065, in the prediction data, th e
minimum value is 0.835, and the maximum value
is 4.559. Quartile values for the two data sets are
similar. While Q1 = 1.706, Median = 2.396 and Q 3
= 3.380 in real data, it is calculated as Q1 = 1.59 4,
Median = 2.372 and Q3 = 3.192 in prediction data.
The range and IQR ( Quarterly Range) are at
similar values for both data sets. The range is
calculated as 3.530 in actual data and 3.724 in
forecast data, while the IQR is calculated as 1.674
in actual data a nd 1.598 in forecast data.
Skewness and kurtosis values for the two data
sets are also close. Skewness was calculated as
0.08 in actual data an d 0.24 in forecast data.
Kurtosis was calculated as -1.15 in actual d ata and
-0.93 in forecast data. This shows that the
distributions of both data sets have similar shap es.
As a result, a genera lly identical dist ribution and
central tend ency is obs erved betw een the actual
data and the forecast data. S till, the average value
of the forecasts is slightly below the actual values.
These results suggest that the model does an
excellent job on a p articular prediction task, but
there are oppor tunities fo r improvement.
In this study, using the Adaboost algorithm to
estimate the electricity consumpti on of a house is a
very successful applicat ion. RMS E, MSE, MAE,
and R 2 performance values c alculated based on the
data show that the model's predictive ability is
relatively high, and its predictions are in credibly
close to the actual data. These results are essential
for homeowners and energy providers because an
accurate estimate of electricity consumption will
help with more effective energy man agement and
efficie nt use o f resources.
The use of Adaboost shows that it is resistant to
the complexity and variability of data content,
especially sinc e it is among the ensemble learning
methods. This means the ability to make robust
predictions even in scenarios that consider factors
such as different weat her conditions, seasonal
changes, o r changes in the characteristics of th e
house. As a r esult, it is emphasized in this stu dy
that using the Adaboost algorithm to estimate the
electricity consumption of a house is a valuable
tool to increase energy efficiency, reduce energy
costs, and contribute to sustainable energy use.
This study will lead to critical applications in
energy management and the effec tive use of energ y
resources.
IV. CONCLUSI ON
In this study, the Ad aboost model, one of the ML
algorithms, was used to obtain prediction data by
considering the solar energy system to meet the
electricity consumption of a hous e. Using t he
Adaboost algorithm to estimate the electricity
consumption of a house has produced very
successful results. The calculated RMSE, MSE ,
MAE, and R 2 performance valu es show that the
predictive ability of the model is quite strong, and
its predictions are incredibly close to the actual
data. These findings are essential for homeowner s
and energy providers be cause p recise estimates of
electricity consumption help with more effec tiv e
energy management and efficient allocation of
resources.
Additionally, the choice to use the Adaboost
algorithm emphasizes its robustness against data
complexity and v ariability, especially since it is
among the ensemble learning methods. T his
robustness means the model can make robust
predictions even in scenarios involving different
weather conditions, sea sonal changes, or hom e
character istics. In conclusion, this study highl ights
that the Adaboost algorithm is a valuable tool for
predicting a home's electricity consumption . It
revea ls its potential to inc rease energy e fficiency,
reduce energy costs, and contribute to sustainable
energy use. This research will lead to critical
applications in energy management and effective
use of en ergy resources, promising hope for a more
efficie nt and environmentally friendly future.
R EFERENCES
[1] Y. A. Atalan and A. Atalan , “I ntegration of the
Machine Learning Algorithms and I -MR Statistical
Process Contro l for Solar Ener gy,” S ustainability ,
vol. 15, no. 18, p. 137 82 , Sep. 2023, doi:
10.3390/ su1518 13782.
[2] N. Hagumiman a et a l. , “Co ncen trated Solar Power
and Photovo ltaic System s: A New Appro ach to Boost
Sustainable Ener gy for All ( Se4all) in Rwand a,” In t.
J. Photoen ergy , vo l. 2021 , pp. 1 – 32, Jun . 2021 , doi:
10.1155/ 2021/5 515513 .
[3] B. Dong, C. Cao, an d S. E. Lee , “Ap plying support
vector machines to predict b uilding energy
consum ption in tro pical region,” Energy Build. , vol.
233
örtünün kalınlaşması ile ısıl kayıpların azaldığı v e
kanatçık sayısı sistem performa nsı doğru o rantılı
arttığı belirtilmiştir [3]. El -said ve ark. (2022),
girdap akışlı güneş enerjili hava ısıtıcısının
performa nsını arttırmak için radyal ve eksenel
kanatçıklar geliştirmişlerdir. Yapılan deneysel
analizler sonucunda maksimum sistem
verimini %76 ola rak 5 radyal kanatçıklı sistemden
elde etmişlerdir [4]. Kabeel ve ark. (2018), yeni bir
güneş enerjili hava ısı tıcı geliştirmişler ve bunu
geleneksel tipteki güne ş enerjili hava ısı tıcı il e
karılaştırmalı olarak incelemişlerdir.
Geliştirildikleri bu model de bölmeli cam
kanatçıklar kullanmışlar ve sırasıyla 170, 410 ve
800 bölm e kullanmışlardır. Yapılan analizlerin
sonucunda bölme sayısı ile sistem performa nsı
doğru orantılı olarak arttığı belirtilmiştir [5].
Khanlari ve ark. (2023), hem deneysel hem de
ssayısal olarak yaptıkları bir çalışmada atık
alüminyum kutuları kanatçık olarak kullanmışlar
ve güneş enerjili hava ısıtıcısına entegre
etmişlerdir. Yapılan analizlerin sonucunda kanatçık
görevi gören atık kutuların sistem performansını
arttığını belirtmişlerdir [6]. Bunların yanı sıra
güneş enerjili hava ısıtıcı sı perf ormansını arttırma k
amacı il e farklı modelle r geliştirilmiş ve mevc ut
modellere farklı modifikasyonlar uygulanmıştır
[7,8].
Bu çalışmada düz plakalı emici yüzeye sahip
güneş enerjili hava ısıtıcının performansını
arttırmak amaçlanmış ve sisteme fa rklı
modifikasyonlar uygulanmı ştır. Başlangıçta düz
plakalı emici plaka yüzeyine 5 adet yatay eksenli
üçgen hava kanalları eklenmiş ve sistem analiz
edilmiştir. Daha sonra k ullanılmış olan üçgen ha va
kanalı sayısı 8’e yükse ltilmiş ve sistem analizi
yapılmıştır. Yapılan bu analizlerde Ansys Fluent
yazılımından yararlanılmış ve Hesaplamalı
Akışkanlar Dinamiği (HAD) yaklaşımı
kullanılmıştır. Eşit koşullar altında yapılan bu
analizler d e hava giriş - çıkış sıcaklıkları ve hava akış
hızları incel enmiş ve karşılaştırmalı olar ak
değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar mevcut
çalışmada sunulmuştur.
II. MATE RYAL VE YÖNTEM
Bu çalışmada gün eş hava ısıtı cılarının
performa nsının geliştirilmesi için yeni bir model
geliştirilmiş ve bu modelin sayısal analizleri
yapılmıştır. Yapılan bu sayısal analizlerin
gerçe kl eştirilmesi için Ansys Fluent ya zılımı
kullanılmış ve Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği
(HAD) yaklaşımından faydalanılmıştır. Başlangıçta
düz plakalı emici yüzeye sahip güneş enerjili hava
ısıtıcı modellenmi ş ve analizleri
gerçe kl eştirilmiştir. Daha sonra sırasıyla 5 ve 8
adet üçgen hava kanalına sahip model geliştirilmiş
ve analizleri gerçekleştirilmiştir.
Geliştirilmiş olan güneş enerjili ısı tıcı modellerinin
her biri eşdeğer özelliklere sahiptir. Her bir model
740 mm uz unluğa sahip olup 300 mm genişliğe
sahiptir. Bunun yanı sıra 75 mm boyunda
tasarlanmıştır. Ek olarak kolektör içerisind e
bulunan emici plak a da 500x300 m m
boyutlarındadır. Emici plaka üz erinde yer alan
üçgen hava kanallarının her biri de 60 mm
genişliğinde, 150 mm genişliğinde ve 30 mm
yüksekliğindedir. 5 hava kanallı modelde yer h ava
kanalları arasında 60 mm boşluk bulunmakta dır.
Ayrıca 8 hava kanallı modelde de hava kanalları uç
uca ye rleştirilmiştir. Şekil 1 geliştirilmi ş olan
kolektör, emici yüze y ve üçgen hava kanallarını
göstermektedir.
Şekil 1. Geliştirilmiş o lan gü neş enerjili hava ısıtıcı ve
bileşenleri
B u çalışmada sayısal analizlerin ge rçekleştirilmesi
için standart tetr ahedron mesh yapısı kullanılmıştır.
Yapılan inc elemeler sonucunda g elenekse l düz
plakalı güneş enerjili hava ısıtı cısının mesh sayısı
10576523 olara k belirlenmiştir. Bunun yanı sıra 5
üçgen hava k anallı modelin mesh sayısı 10630423
ve 8 hava kanallı modeli n mesh sayısı 15883969
olarak belirlenmiştir. Geliştirilmiş olan modellerin
mesh yapıları şekil 2’de verilmiştir.
[Document text truncated for crawler view.]
