NO2 gazı ölçümü için mikroakışkan tabanlı sensör sistem tasarımı ve geliştirilmesi
Design and development of a microfluidic based sensor system for NO2 gas measurement
- Tez No: 928823
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ALİ EBEOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Gelişen dünyamızda gaz emisyonu miktarındaki artış hava kirliliği ile birlikte küresel ısınmaya da yol açmaktadır. Tüm canlılar için tehdit oluşturan hava kirletici gazların tespiti ve izlenmesi önem arz etmektedir. Bu çalışmanın asıl amacı yüksek duyarlılıkta NO₂ (Azot dioksit) gazı tespitine olanak sağlayacak mikroakışkan tabanlı bir sensör sistemi diğer bir deyişle mikro gaz kromatografisi (µGC) tasarlamaktır. Bu çalışmada TÜBİTAK MAM (Marmara Araştırma Merkezi) Malzeme Enstitüsü tarafından özgün geliştirilen mikro gaz kolonu ile bütünleşik mikro interdigitated electrode (µIDE) gaz sensör dizisinin prototip uygulaması gerçekleştirilmiştir. Ayrıca µIDE sensör ile bütünleşik tasarlanan µGC sistemin yapısı literatüre tanıtılmıştır. µIDE sensör kimyasal kapasitif özellikte olup sensör empedansı 10 MHz frekansta 32 kΩ civarındadır. Sensörün empedans genlik ve faz açısındaki değişimin ölçümlenmesi için ac arayüz devresi tasarlanmıştır. Sensör gaz ölçüm sinyallerinin gürültüden arındırılması ve ölçüm performansını arttırmak için lineer kalman filtresi kullanılmıştır. µIDE sensör prototipi gaz tespit duyarlılığı NO₂ (6,7ppm) gazına karşın 0,7517 Ω/ppm, aseton (3640ppm) gazına karşın 0,0118 Ω/ppm, ethanol (1820ppm) gazına karşın 0,0067 Ω/ppm ve kloroform (1465ppm) gazına karşın 0,0077 Ω/ppm olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sensör verisine PCA (Principal Compenent Analysis) analizi ile boyut indirgenmesi yapılmış ve lineer olmayan değişim sergilediği gösterilmiştir. Hedef gaz tespiti için geri yayılım algoritmasına sahip sinir ağı BPNN (Back-propagation Neural Network) geliştirilmiş olup NO₂ (6,7ppm), aseton (1820ppm), ethanol (1820ppm) ve kloroform (1435ppm) gazlarının sınıflandırılması %87,16 test başarımı ile gerçekleştirilmiştir. Bu araştırma kapasitif bir sensör ile NO₂ gazı ölçümü öncüsü bir çalışmadır.
Özet (Çeviri)
In our developing world, the increase in gas emissions is leading to both air pollution and global warming. Detecting and monitoring air-polluting gases, which pose a threat to all living beings, is crucial. The main aim of this study is to design a microfluidic-based sensor system, also known as micro gas chromatography (µGC), that enables the detection of NO₂ (Nitrogen Dioxide) gas with high sensitivity. In this study, a prototype application of a micro gas chromatograph (µGC) system integrated with a micro interdigitated electrode (µIDE) gas sensor array, uniquely developed by TÜBİTAK MAM (Marmara Research Center) Materials Institute, was implemented. Additionally, the structure of the µGC system integrated with the µIDE sensor was introduced to the literature. The µIDE sensor has chemical capacitive properties, with a sensor impedance around 32 kΩ at a frequency of 10 MHz. An AC interface circuit was designed to measure changes in the amplitude and phase angle of the sensor's impedance. A linear Kalman filter was used to eliminate noise from the gas measurement signals and to improve the measurement performance. The sensitivity of the µIDE sensor prototype for gas detection was calculated as 0.7517 Ω/ppm for NO₂ (6.7 ppm), 0.0118 Ω/ppm for acetone (3640 ppm), 0.0067 Ω/ppm for ethanol (1820 ppm), and 0.0077 Ω/ppm for chloroform (1465 ppm). Principal Component Analysis (PCA) was used to reduce the dimensionality of the obtained sensor data, demonstrating that it exhibited nonlinear variation. A Back-Propagation Neural Network (BPNN) with a backpropagation algorithm was developed for target gas detection, and classification of NO₂ (6.7 ppm), acetone (1820 ppm), ethanol (1820 ppm), and chloroform (1435 ppm) gases was successfully achieved with a 87.16% test accuracy. This research is a pioneering study for NO₂ gas measurement using a capacitive sensor.
Benzer Tezler
- Development of laser induced graphene & its composites for gas sensors and photocatalysis applications
Gaz sensör ve fotokataliz uygulamaları için lazerle üretilmiş grafen ve kompozitlerinin geliştirilmesi
GİZEM SOYDAN
Doktora
İngilizce
2024
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ SOLAK
PROF. DR. AHMET TUĞRUL ALPAS
- İnsan umblikal ven endotel hücre kültürlerinde endotoksin aracılı endotel disfonksiyonda NO-ADMA-Homosistein arasındaki ilişki, arginin ve taurinin etkisi
The relationship between NO-ADMA-Homocysteine in endotoxin mediated endothelial dysfunction of human umblical vein endothelial cell cultures, the effect of arginine and taurine
ÖZGE TUĞÇE PAŞAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
BiyokimyaGazi ÜniversitesiTıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURTEN TÜRKÖZKAN
- Sıcak yapay gazdan katalitik amonyak giderimi
Catalytic ammonia removal from hot syngas
YELİZ ÇETİN
Doktora
Türkçe
2017
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN CAN OKUTAN
DOÇ. DR. ALPER SARIOĞLAN
- Gaziantep ilinde bazı hava kirleticilerinin ölçümü, modellenmesi ve değerlendirilmesi
Measument, modeling and evaluation of some air pollutant in Gaziantep province
GÖKHAN YAMAN
Doktora
Türkçe
2022
Çevre MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT SARI
- Impacts of geothermal power plants on air quality, climate change and biodiversity
Jeotermal enerji santrallerinin hava kalitesi, iklim değişikliği ve biyoçeşitlilik üzerindeki etkileri
MERVE DÖNDÜ AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURÇAK KAYNAK TEZEL
PROF. DR. MICHAEL LEUCHNER