Uçucu kimyasal çözücü buharlarının sensör füzyonu tekniği ile tespiti
Detection of volatile chemical solvents by sensor fusion technique
- Tez No: 921630
- Danışmanlar: PROF. DR. TEVHİT KARACALI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: GS Sensör, görünür bölge kamerası, SWIR kamera, CNN, LSTM, sensör füzyonu, PS Sensor, visible region camera, SWIR camera, CNN, LSTM, sensor fusion
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Amaç: Koku moleküllerine duyarlı gözenekli silisyum sensör geliştirilmesi ve bu optik sensörün; sensör test hücresine yerleştirilmesi ve aynı sensör test hücresine, görünür ve SWIR kameralar entegre edildikten sonra, sensör yüzeyine gönderilen farklı kimyasal çözücü buharlarının gözenekli silisyum üzerinde oluşturduğu örüntünün bu kameralarla kayıt altına alınması ve farklı çözücü buharlarına ait eş zamanlı olarak elde edilen video kayıtlarının yapay zeka (LSTM sınıflandırıcı) ile füzyon edilerek ve bu sayede kimyasalların kimliklendirilmesi için daha detaylı ve geniş bilgiye ulaşılması bu çalışmanın temel amacını oluşturmaktadır. Yöntem: GS sensör, üretim laboratuvarımızda üretilmiş ve üretilen sensörden, eş zamanlı video kayıtlarının alınabilmesi için sensör test sistemi ve buharlaştırma sistemi tasarlanmıştır. Tasarlanan bu iki ayrı sistem gaz hortumları ile birbirine entegre edilerek, sonuçta sensör füzyon sistemi elde edilmiştir. Bu füzyon sisteminden elde edilen veriler iki ayrı yöntemle birleştirilerek sensör füzyonunun etkisi gözlemlenmiştir. Bulgular: 2 kameradan eş zamanlı elde edilen, çözücü buharlarına ait videolar önce ayrı ayrı sınıflandırılarak kimliklendirilmiştir. Böylece sensör füzyonu yokken elde edilen sonuçlarla füzyon yapıldıktan sonra elde edilen sonuçlar kıyaslanmıştır. Ve görünür bölge kamerasından %75,5 doğruluk elde edilirken, SWIR kamera verisinden %86 sonucuna ulaşılmıştır. Füzyonun etkisini gözlemlemek için 2 ayrı kaynaktan gelen veri, iki farklı füzyon yöntemi ile füzyon edilmiş, bu yöntemlerden ilki olan erken füzyonda kimliklendirme sonucu %92,5 olarak elde edilirken ikinci füzyon yöntemi olan öznitelik füzyonunda %94,1 olarak edilmiştir. Böylece, sensör füzyonunun kimyasal buharı kimliklendirmesinde olumlu sonuçlar ortaya koyduğu görülmüştür. İki farklı kaynaktan gelen bilgiler birbirini tamamlayarak daha doğru bilgiye ulaşmada yardımcı olmuştur. Sonuçta öznitelik füzyonunun, çözücü buharı kimliklendirmede daha başarılı olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Purpose: The main purpose of this study is to develop a porous silicon sensor sensitive to odor molecules and to place this optical sensor in the sensor test cell and to record the pattern created by different chemical solvent vapors sent to the sensor surface on the porous silicon with these cameras after integrating visible and SWIR cameras into the same sensor test cell, and to fuse the video recordings obtained simultaneously of different solvent vapors with artificial intelligence (LSTM classifier) and thus to obtain more detailed and comprehensive information. Method: The GS sensor was produced in our production laboratory and a sensor test system and evaporation system were designed to obtain simultaneous video recordings from the produced sensor. These two separate systems were integrated with gas hoses and as a result, a sensor fusion system was obtained. The effect of sensor fusion was observed by combining the data obtained from this fusion system with two separate methods. Findings: The videos of solvent vapors obtained simultaneously from 2 cameras were first classified and identified separately. Thus, the results obtained without sensor fusion were compared with the results obtained after fusion. And while 75,5% accuracy was obtained from the visible region camera, 86% result was reached from the SWIR camera data. In order to observe the effect of fusion, data from 2 different sources were fused with two different fusion methods, the identification result was obtained as 92,5% in the first of these methods, early fusion, while it was 94,1% in the second fusion method, feature fusion. Thus, it was seen that sensor fusion showed positive results in chemical vapor identification. The information from two different sources complemented each other and helped to reach more accurate information. As a result, it was concluded that feature fusion was more successful in solvent vapor identification.
Benzer Tezler
- Calix[4]pyrrole based sensors and supramolecular polymers
Kaliks[4]pirol temelli sensörler ve supramoleküler polimerler
SAMET YUVAYAPAN
- Dökümhane maça üretiminde ortaya çıkan kimyasal maddeler ve bu maddelerin kontrolü
Chemical substances used in core making in cast irons and the control of these substances
ONUR ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
KimyaÜsküdar Üniversitesiİşçi Sağlığı ve İş Güvenliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜGE ENSARİ ÖZAY
- Temporal variations and sources of organic pollutants in two urban atmopsheres: Ankara and Ottawa
Ankara ve Ottawa atmosferlerindeki organik kirleticilerin mevsimsel değişiklikleri ve kaynaklarının belirlenmesi
ÖZNUR OĞUZ KUNTASAL
Doktora
İngilizce
2005
Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF.DR. DENİZ KARMAN
PROF.DR. GÜRDAL TUNCEL
- Mentha piperita bitkisinden mentol bileşiğinin izolasyonu uçucu yağ ve özütlerin antioksidan aktivitesinin belirlenmesi
Determination essential oil and extract of antioxidant activity to menthol composed of insulation for Mentha piperita
CÜNEYT COŞKAN
- Risk assessment evaluation of hexane storage tank in a sunflower OİL plant by using areal location of hazardous atmosphere (ALOHA)
Ayçiçek yağı tesisindeki heksan depolama tankının tehlikeli atmosferin alansal lokasyonu kullanarak risk değerlendirmesi
AYŞENUR SEVİM
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Gıda MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİşçi Sağlığı ve İş Güvenliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMİ ALPAS