Doğal yumurta kabuğu kullanılarak reaktif siyah 5 adsorpsiyonunun yapay sinir ağları ile modellenmesi

dc.authorid0000-0002-6704-8645
dc.contributor.authorÇimen Mesutoğlu, Özgül
dc.date.accessioned2024-06-28T05:51:30Z
dc.date.available2024-06-28T05:51:30Z
dc.date.issued2024
dc.departmentMühendislik Fakültesi
dc.description.abstractBu çalışmada doğal bir materyal olan doğal yumurta kabuğu (DYK) kullanılarak adsorpsiyon prosesi ile Reaktif Siyah 5 (RS5) boyarmaddesinin sulu çözeltilerden giderimi ve modellenmesi amaçlanmıştır. Adsorpsiyon çalışması için pH, başlangıç boyarmadde konsantrasyonu, temas süresi, adsorban miktarı ve sıcaklık parametreleri araştırılmıştır. Adsorpsiyon deneyleri kesikli sistemle gerçekleştirilmiş olup, optimum şartlar altında (pH 6, 60 dk temas süresi, 1 g DYK, 25 °C, 150 rpm karıştırma hızı, 400 mg/L başlangıç RS5 konsantrasyonu) yapılan adsorpsiyon çalışmasında %99 giderim verimi elde edilmiştir. Ayrıca çalışmada izoterm ve kinetik modeller incelenmiştir. Langmuir adsorpsiyon izotermine ve yalancı ikinci dereceden kinetik modele uyumlu bir adsorpsiyon mekanizması olduğu görülmüştür. DYK’nın RB5’i maksimum adsorplama kapasitesi ise 56.2 mg/g olarak bulunmuştur. RS5 boyarmaddesinin gideriminde deneysel parametrelerin adsorpsiyona etkileri göz önüne alınarak Yapay Sinir Ağı (YSA) modeli geliştirilmiştir. YSA model analizinden %99’luk bir korelasyon ile çıktı parametresinin tahmin edilebildiği görülmüştür. Böylece DYK’nın sulardan RS5 uzaklaştırılmasında YSA’nın kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.
dc.description.abstractIn this study, it was aimed to remove and model Reactive Black 5 (RB5) dyestuff from aqueous solutions by adsorption process using a natural material, natural eggshell (NES). For the adsorption study, pH, initial dyestuff concentration, contact time, adsorbent amount and temperature parameters were investigated. Adsorption experiments were carried out with batch system, and RB5 removal efficiency was obtained as 99 % in the adsorption study performed under optimum adsorption conditions (pH 6, 60 min contact time, 0.5 g DYK, 25 °C, 150 rpm stirring speed, 400 mg/g initial RB5 concentration). In addition, isotherm and kinetic investigations were also carried out in the study. It was found to have a mechanism compatible with the Langmuir adsorption isotherm and pseudo-second-order kinetic model. The maximum adsorption capacity of RB5 of NES was found to be 56.2 mg/g. Artificial Neural Network (ANN) model was developed considering the effects of experimental parameters on adsorption in the removal of RB5 dyestuff. It has been seen that the output parameter can be estimated with a 99% correlation from the ANN model analysis. Thus, it was concluded that ANN can be used to remove RB5 from NES from waters.
dc.identifier.doi10.28948/ngumuh.1300143
dc.identifier.endpage138en_US
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage131en_US
dc.identifier.urihttps:/dx.doi.org/10.28948/ngumuh.1300143
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12451/11972
dc.identifier.volume13en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.publisherNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi
dc.relation.ispartofNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectAdsorpsiyon
dc.subjectModelleme
dc.subjectReaktif Siyah 5
dc.subjectYSA
dc.subjectDoğal Yumurta Kabuğu
dc.subjectAdsorption
dc.subjectANN
dc.subjectEggshell
dc.subjectModelling
dc.subjectReactive black 5
dc.titleDoğal yumurta kabuğu kullanılarak reaktif siyah 5 adsorpsiyonunun yapay sinir ağları ile modellenmesi
dc.title.alternativeModelling of reactive black 5 adsorption with artificial neural networks using natural eggshell
dc.typeArticle

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
cimen mesutoglu-ozgul-2024.pdf
Boyut:
928.56 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
[ X ]
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: