Characterization of nanoparticle aggregates using inverse formulation and discrete-dipole approximation
Ters formulasyon ve ayrık-dipol yaklaşımı kullanılarak nanoparçacık kümelerinin karakterizasyonu
- Tez No: 474323
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN ERTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Bu çalışmada nanoyapıların numerik ışık saçılım deneyleri ile karakterizasyonu çalışılmıştır. Polarizasyon bilgisi ya da önceden yapılmış çap ve boyut ölçümleri gerekmemektedir. Ele alınan problemin çözümünde eniyileme ve istatistiksel yöntemler kullanışmıştır. Bu çalışmanın odak noktası Filippov parçacık-küme algoritması ile oluşturulan karbon nanoparçacık kümeleridir.Bu kümelerin birbirlerinden yeterince uzakta oldukları ve aynı parçacık sayısına sahip oldukları varsayılmıştır. Nanoyapıların saçılım davranışları ayrık dipol yaklaşımı ile hesaplanmıştır. Ayrıca bir veritabanı oluşturularak sorunun çözümünde kullanılmıştır. İlk olarak, soru en küçük kareler eniyilemesi yöntemiyle kurgulanmıştır. Tabu Search ve Levenberg-Marquardt algoritmaları kullanılmıştır. Daha sonra, aynı problem klasik Bayesci sonuç çıkarımı ve yaklaşık Bayesci hesaplamalar ile çözülmüştür. Klasik Bayesci yaklaşımda olabilirlik fonksiyonu analitik olarak varsayılmıştır. Yaklaşık Bayesci hesaplamalar için, Geri Çevirme, Markov Zinciri Monte Carlo, Popülasyon Monte Carlo ve Uyarlayıcı Popülasyon Monte Carlo algoritmaları kullanılmıştır. Bütün hesaplamalar 266 nm ışıkla yapıldı. Etkin yarıçapın 20 nm'den büyük olduğu durumlarda bütün yöntemlerin başarılı sonuç verdiği görüldü. Ayrıca, parçacık yarıçapında dağılım olmadığı durumlarda, kurum parçacık yarıçapı ve sayısı sırasıyla 2 nm'den az ve 3-4 parçacık hassasiyetiyle tahmin edildi. Son olarak, parçacık yarıcapında dağılım olduğu durumlarda da umut verici sonuçlar elde edildi.
Özet (Çeviri)
Characterization of nanostructures using numerical light scattering experiments without using polarization information and a priori particle size or number measurements is investigated. Optimization and statistical methods are considered. The study focuses on particle clusters in the form of carbon nanoparticle aggregates generated with Filippov's particle-cluster algorithm. Mutually well separated nanoparticle aggregates with same size are assumed. The scattering behavior is calculated by discrete dipole approximation. A database is developed and used for the solution of the direct problem. First, the inverse problem is formulated as a least squares minimization. Use of Tabu Search along with gradient based Levenberg-Marquardt algorithm is investigated as problem topology is prone to multiple extrema. Then, the same problem is treated statistically and classical Bayesian inference methods and Approximate Bayesian Computation (ABC) methods are considered for the solution of the problem. Analytical likelihood function is obtained by additive noise assumption in classical Bayesian inference. On the other hand, four likelihood-free methods based on ABC that requires only simulation of the model without the need of evaluating a likelihood are considered. In particular, Rejection, Markov Chain Monte Carlo, Population Monte Carlo and Adaptive Population Monte Carlo are compared in terms of accuracy. All methods are able to predict the particle size and number for monodisperse aggregates with effective radius larger than 20 nm using a UV light source at a wavelength of 266 nm. Characterization of soot aggregates is performed with less than 2 nm deviation in nanoparticle radius and 3-4 deviation in number of nanoparticles forming the monodisperse cases. Promising results are also obtained for the characterization of polydisperse case.
Benzer Tezler
- Controlled release of neurosin enzyme for alternative treatment of Parkinson's Disease
Parkinson Hastalığı'na alternatif bir tedavi için nörosin enziminin kontrollü salımı
EMİNE DİLA KURTUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
BiyomühendislikAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MERVE ÇAPKIN YURTSEVER
- Silika nanoparçacıklar kullanılarak süperhidrofobik yüzey üretimi
Fabrication of superhydrophobic surface with silica nano particles
SOMAİYEH JAFARPOUR
Doktora
Türkçe
2016
KimyaAtatürk ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ERTUĞRUL
YRD. DOÇ. DR. HADİ ZAREIE
- Development of multi-layer conductive polymer nanocomposites for electromagnetic shielding application
Elektromanyetik kalkanlama uygulamaları için katmanlı iletken polimer nano kompozitlerinin geliştirilmesi
FATMA ZEHRA ENGİN SAĞIRLI
Doktora
İngilizce
2017
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EYÜP SABRİ KAYALI
PROF. DR. ABDÜLKADİR SEZAİ SARAÇ
- Depth scanning correlation interferometric microscopy for label-free nanoparticle detection
Derinlik taramalı korelasyon ınterferomertrik mikroskopuyla nanoparçacıkların etiketsiz olarak algılanması
UĞUR AYGÜN
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiPROF. DR. HAKAN ÜREY
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA YALÇIN ÖZKUMUR
- Studies on suspension of some inorganic nanoparticles as additive in motor engine/lubrication oils
Bazı anorganik nanoparçacıkları motor yağı katkısı olarak askıda tutma çalışmaları
ZULHICE TANRISEVEN
Doktora
İngilizce
2021
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiPolimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET GÜL