Geri Dön

Çok değişkenli populasyon modellemesi

Multidimensional population balance modelling

  1. Tez No: 479797
  2. Yazar: CANDAN ÇELİK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. NURŞİN ÇATAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 59

Özet

Bu yüksek lisans tezinde, Markov Zincirleri Yöntemiyle kırılma denklemi için iki değişkenli Populasyon Denge Denkleminin (PDD) nümerik çözümü çalışıldı. PDD; kimya mühendisliği, ilaç endüstrisi ve aeresol teknoloji gibi uygulamaları bilimlerin çeşitli dallarında kullanılan kısmi integral diferansiyel denklemdir. Bu denklem, Parçacık Özellik Dağılımındaki (PÖD) değişim oranını göstermektedir. Bunun yanında, PDD'lerinin analitik çözümleri yalnızca belirli fonksiyonlar için mevcuttur. Bu yüzden, nümerik yöntemler PDD'lerinin yaklaşık çözümleri için önemli yer tutar. Bu çalışmada, parçacık boyutu ve enerjisi iki farklı parçacık özelliği olarak kabul edilip iki değişkenli kırılma denklemi ayrıklaştırıldı. Bununla birlikte, Markovian yapı kırılma ve seçim fonksiyonlarına uygulandı. Sonuçlar önceki çalışmalarla karşılaştırıldı ve önerilen yöntemin etkililiği gösterildi.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the numerical solution of two dimensional Population Balance Equation (PBE) for breakage is studied by Markov Chains Method. PBE is a well-known partial integro differential equation which used in various branches of applied sciences such as: chemical engineering, pharmaceutical industry and aerosol technology. This equation describes the rate of change in Particle Property Distribution (PPD). Moreover, the analytical solutions of PBEs are limited only for some specific functions. Therefore, numerical methods are important in order to find an approximated solution for PBEs. In this study, the two dimensional breakage equation is discretized with assuming particle size and energy as two different particle properties. However, Markovian structure is applied to breakage and selection functions. The results are compared with the previous works and the effectiveness of proposed method is shown.

Benzer Tezler

  1. Quantification of the impact of uncertainty in emissions on air quality model estimates

    Emisyonlardaki belirsizliğin hava kalitesi model sonuçlarına etkisinin hesaplanması

    ÜMMÜGÜLSÜM ALYÜZ ÖZDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER ÜNAL

  2. Yapay sinir ağları ile trafik kazalarının modellemesi: Erzurum ili örneği

    Modelling traffic accidents with artificialneural networks: The Erzurum case

    HÜMEYRA BOLAKAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    KazalarAtatürk Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET TORTUM

  3. Yaşam beklentisini etkileyen faktörler için yapısal bir model

    A structural model for factors affecting life expectancy

    FİRDEVS BERRAK CABİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TANER TUNÇ

  4. Revizyon diz artroplastisinde maliyet etkinlik analizi

    Başlık çevirisi yok

    ERDAL GÜNGÖR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Ortopedi ve TravmatolojiAnkara Üniversitesi

    Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SERDAR BİNNET

  5. Tıbbi sekreterlerde bilgi güvenliği farkındalık düzeyinin elektronik sağlık kayıtlarının güvenlik ve mahremiyet uygulamalarına etkisinin değerlendirilmesi

    The evaluation of the effect of the information security awareness level in medical secretaries on the security and privacy implementations of electronic health records

    TÜLİN FİLİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Sağlık Kurumları YönetimiKayseri Üniversitesi

    Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DEMET ÜNALAN