Yazar "Karakaplan, Nihan" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Kinetic and artificial neural network modeling techniques to predict the drying kinetics of Mentha spicata L.
    (Wiley, 2019) Karakaplan, Nihan; Goz, Eda; Tosun, Emir; Yuceer, Mehmet
    This study presented both the empirical and artificial neural network (ANN) approaches to estimate the moisture content of Mentha spicata. Two different types of drying methods (in shade and in oven (35 and 50 degrees C)) were used to investigate the drying kinetics of the Mentha spicata samples. The effects of drying methods on effective diffusion coefficient, moisture ratio (MR), drying rate, and activation energy were investigated. Moreover, six different thin layer drying models (Page, Diffusion approach, Newton, Modified Henderson, Henderson and Pabis and Pabis and Midilli) and an ANN with feed forward structure were used to define the drying kinetics of these samples. In order to estimate the kinetic model parameters, sequential quadratic programming (SQP) was used. Model performances were evaluated based on the coefficient of determination (R-2), root mean square error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE%) values. In the kinetic part of the modeling study, the Midilli model provided better results than the others. However, the ANN had the best results when a total assessment was made. The effective diffusion coefficient values were found in the range between 1.31 x 10(-12) and 4.43 x 10(-12) m(2)/s. The activation energy was obtained as 44.31 kJ/kmol. The R-2, MAPE%, and RMSE values for the ANN test data were 1.00, 0.2257, and 5.9447 x 10(-4), respectively. In the future, different modeling approaches will be applied to describe this drying process. Practical applications Drying is a process where heat transfer and mass transfer take place together. Modeling is an innovative approach used in evaluation of experimental data and has increasing popularity in recent years. ANNs are a powerful data-driven method, and they have a very broad area of usage from medicine to engineering issues. Empirical models are another approach for describing experimental data. In this study, these two modeling approaches were used to obtain the MR. Humidity is a condition that needs to be checked in food safety and protection. Therefore, it is very important to ensure control with robust modeling techniques. In this study, the developed ANN model had a high R-2 value (R-2 = 1.00). This indicated that it may be used successfully in real applications.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Nane (Mentha spicata) bitkisinden uçucu yağ eldesi için optimum koşulların araştırılması
    (İnönü Üniversitesi, 2017) Karakaplan, Nihan
    Tıbbi ve aromatik bitkiler ve bu bitkilerden elde edilen uçucu yağlar farklı amaçlara yönelik, özellikle bilimsel ve ticari olarak birçok alanda kullanılmaktadır. Son yıllarda doğal ürünlere olan ilgi bitkilerden elde edilen uçucu yağlara olan talebin artmasına neden olmuştur. Bu çalışmada nane (Mentha spicata) yapraklarından uçucu yağ eldesi için kurutma ve destilasyon süreçlerinde optimum koşulların araştırılması amaçlanmıştır. Bu nedenle farklı kurutma yöntemlerinin (gölgede kurutma, 35°C ve 50°C'de etüvde kurutma) nane yapraklarının nem içeriği, nem oranı, kuruma hızı ve kuruma süresi, etkin difüzyon katsayısı ve aktivasyon enerjisine etkisi araştırılmıştır. Bunun yanı sıra gölgede ve etüvde (35°C ve 50°C) kurutulan nane örneklerinin kuruma kinetiklerinin belirlenmesi amacıyla 6 farklı ince tabaka kurutma modeli (Page, Newton, Difüzyon Yaklaşımı, Henderson ve Pabis, Geliştirilmiş Henderson ve Pabis, Midilli ve ark.) ve yapay sinir ağları (üç katmanlı ileri doğru beslemeli geriye yayılımlı ağ yapısı) kullanılmıştır. Farklı yöntemlerle kurutulan nane örneklerinden uçucu yağ eldesi clevenger aparatı kullanılarak su destilasyonu yöntemiyle gerçekleştirilmiştir. Nane uçucu yağlarının içeriğini ve bileşimini belirlemek amacıyla GC/MS analizi yapılmıştır. Analizler sonucunda en yüksek karvon miktarı ve yağ oranı gölgede kurutulan örneklerden elde edildiğinden deneysel tasarım yalnızca gölgede kurutulan örneklere yapılmıştır. Gölgede kurutulan örneklerin uçucu yağ miktarı ve karvon oranı Design Expert-10 (trial) yazılımında merkezi kompozit tasarımı ile yanıt yüzey yöntemi (RSM) kullanılarak modellenmiştir.