Proceeding Book of 2ND ICCAR 2023

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 ZEK 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.]