Özel tasarlanmış derin ötektik sıvıların β-karotenin geri kazanımında değerlendirilmesi
The assessment of specially designed deep eutectic solvents in the recovery of β-carotene
- Tez No: 925970
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET BİLGİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Kimya, Kimya Mühendisliği, Chemistry, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Temel İşlemler ve Termodinamik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 201
Özet
İsraf edilen gıda miktarı yıllık 1 milyar tonu aşmıştır. Bu atıklar, biyoaktif bileşiklerin geri kazanımı için önemli bir kaynak olarak kabul edilmektedir. Dünyada antioksidanlara, nutrasötiklere ve doğal renklendiricilere yönelik artan bir talep vardır. β-karoten bu tanıma uyan ve yaygın olarak kullanılan bileşiklerdir. Toplam miktarı yılda 2.5 milyon tonun üzerinde olan bal kabağı (Cucurbita moschata) ve ıspanak (Spinacia oleracea) atıkları, biyoaktif bileşikler bakımından zengindir ve bu bitkilerin atıkları β-karotenin geri kazanımında değerlendirilmek için uygundur. Bu araştırmanın amacı; çevre dostu yöntemleri, 21.yüzyılın çözücü sistemlerinden biri olan derin ötektik sıvılar (DÖS) ile bir araya getirerek, bal kabağı ve ıspanaktan β-karotenin geri kazanımı için etkili süreçler geliştirmektir. Tez çalışması kapsamında; öncelikle L-mentol, bazı karboksilik asitlerle (formik asit, asetik asit, propiyonik asit bütirik asit, (S)-laktik asit ve sitrik asit monohidrat) bir araya getirilerek bir dizi derin ötektik sıvı (DÖS) elde edilmiştir. Bu DÖS'ler kullanılarak ultrasonik destekli ekstraksiyon (UDE), mekanik karıştırma destekli ekstraksiyon (MKDE) ve homojenizasyon destekli ekstraksiyon (HDE) gibi çevre dostu metotlar yoluyla bal kabağı ve ıspanaktan β-karotenin geri kazanımı gerçekleştirilmiştir. Her bir işlemde, uygulanan proses parametrelerinin işlem üzerindeki etkilerinin incelenmesi ve deneysel sonuçlara dayalı olarak prosesin modellenmesi için yanıt yüzeyi metodolojisi (RSM) ve varyans analizi (ANOVA) kullanılmıştır. Ortaya çıkan matematiksel modellere göre proses optimizasyonu yapılarak en uygun işlem şartları belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
The amount of food wasted exceeds 1 billion metric tons annually. These wastes are recognized as an important source for the recovery of bioactive compounds. There is a growing demand for antioxidants, nutraceuticals and natural colorants in the world. β-carotene fit this description and are widely used compounds. Pumpkin (Cucurbita moschata) and spinach (Spinacia oleracea) wastes, totaling over 2.5 million metric tons in a year, are rich in bioactive compounds and are suitable for the recovery of β-carotene. The aim of this research is to develop efficient processes for the recovery of β-carotene from pumpkin and spinach by combining environmentally friendly methods with deep eutectic solvents (DES), one of the solvent systems of the 21st century. In this thesis study; first, L-menthol was combined with some carboxylic acids (formic acid, acetic acid, propionic acid butyric acid, (S)-lactic acid and citric acid monohydrate) to obtain a series of deep eutectic solvents (DES). Using these DESs, the recovery of β-carotene from pumpkin and spinach was carried out through environmentally friendly methods such as ultrasonically assisted extraction (UDE), mechanical stirring assisted extraction (MSDE) and homogenization assisted extraction (HDE). In each process, response surface methodology (RSM) and analysis of variance (ANOVA) were used to investigate the effects of the applied process parameters on the process and to model the process based on the experimental results. According to the resulting mathematical models, process optimization was performed and the optimal process conditions were determined.
Benzer Tezler
- Synthesis and characterization of a novel polymerizable deep eutectic solvent
Yeni bir polimerize edilebilir derin ötektik solventin sentez ve karakterizasyonu
YAĞMUR AKANSEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜNYAMİN KARAGÖZ
- Deep learning-based preprocessing tools for Turkish natural language processing
Türkçe doğal dil işleme için derin öğrenme tabanlı ön işleme araçları
BUSE AK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNGA GÜNGÖR
- Classification of chagas disease using deep learning
Derin öğrenme kullanılarak chagas hastalığının sınıflandırılması
AQIB ALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİFE AYSUN KARAASLAN
- Detection of solar panel defects in electroluminescence images using deep learning
Derin öğrenme kullanılarak elektrolüminesans görüntülerinde güneş paneli hatalarının tespiti
BAHAA SALIH MANDEEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN KUTUCU
- Physics-driven deep learning for medical image reconstruction
Tıbbi görüntü geriçatımı için fizik tabanlı derin öğrenme
BİLAL KABAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TOLGA ÇUKUR