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


Solmaz A., KAYA E., Turna T., SARI Z. A., Uyanık İ., Karta M., ...Daha Fazla

Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, cilt.41, sa.1, ss.1-19, 2025 (TRDizin) identifier

Özet

Bu çalışmada R programlama dili içerisinde yer alan kütüphaneler kullanılarak makine öğrenmesi temelli bir web tabanlı yazılım geliştirilmiştir. Yazılım makine öğrenmesi algoritmalarından lineer regresyon analizine olanak tanırken aynı zamanda adsorbsiyon uygulamalarında sıklıkla kullanılan Pseudo first order ve Pseudo second order kinetik modelleri ile Freundlich, Langmuir ve Temkin izoterm modellerinin kullanımına izin vermektedir. Geliştirilen yazılımın ilk versiyonu olan Adsorb 1.0 içerisinde yazılımın testi için aktif karbon (AC) ile Crystal Violet (CV) boyasının sulu çözeltisinin kesikli adsorbsiyon testlerinin sonuçları kullanılmıştır. Ayrıca scanning electron microscope (SEM) ve energy dispersive X-ray (EDX) ve fourier dönüşümlü kızılötesi (FTIR) analizleri yapılarak adsorbsiyon prosesi desteklenmiştir. Kesikli adsorbsiyon testlerinde başlangıç pH’ının (2-10) başlangıç boya derişiminin (5,0-1000 mg/L), değişken adsorbent miktarının (12,5-2000 mg), temas süresinin (0-60 dk) ve sıcaklığın (25, 35 ve 45 0C) etkisi araştırılmıştır. Geliştirilen yazılımdan elde edilen sonuçlara göre AC üzerine CV boyasının gideriminde en uygun kinetik ve izoterm modeller sırasıyla Pseudo second order (R2:1) ve Langmuir olduğu tespit edilmiş, ayrıca birim AC başına giderilen CV boyası miktarı ise 223,73mgCV/gAC olarak hesaplanmıştır. Geliştirilen yazılım MS-Excel’deki karmaşık formüllerle yapılan hesapların ve birbirine bağlı köprüler arasındaki olası hataların ortadan kaldırılmasına sağlamıştır. Adsorb 1.0 yazılımına “https://iste.shinyapps.io/Adsorb/” adresinden üzerinden erişilebilmektedir.
In this study, a web-based software based on machine learning was developed using libraries in the R programming language. While the software allows linear regression analysis from machine learning algorithms, it also allows the use of Pseudo first order and Pseudo second order kinetic models and Freundlich, Langmuir and Temkin isotherm models, which are frequently used in adsorption applications. In Adsorb 1.0, the first version of the developed software, the results of batch adsorption tests of activated carbon (AC) and aqueous solution of Crystal Violet (CV) dye were used to test the software. Additionally, the adsorption process was supported by scanning electron microscope (SEM), energy dispersive X-ray (EDX) and Fourier Transform Infrared (FTIR) analyses. In batch adsorption tests, initial pH (2-10), initial dye concentration (5.0-1000 mg/L), variable adsorbent amount (12.5-2000 mg), contact time (0-60 min) and temperature (25 min). , 35 and 45 0C) effects were investigated. According to the results obtained from the developed software, the most suitable kinetic and isotherm models for the removal of CV dye on AC were determined to be Pseudo second order (R2:1) and Langmuir, respectively, and the amount of CV dye removed per unit AC was calculated as 223.73mgCV/gAC. The developed software enabled the elimination of calculations made with complex formulas in MS-Excel and possible errors between interconnected bridges. Adsorb 1.0 software can be accessed at “https://iste.shinyapps.io/Adsorb/”.