Doktora Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/5800

Browse

Now showing 1 - 20 of 67

Optoelektronik Aygıtlar için Yarıiletken Kolloidal Kuantum Noktaları ve Kuantum Kuyularının Sentezi ve Karakterizasyonu
(Abdullah Gül Üniversitesi, 2018) ALTINTAS, YEMLİHA; Altıntas, Yemliha; Mutlugün, Evren
Yarıiletken kuantum noktalar son derece küçük boyutları (2-20 nm), boyutlarına bağlı değişen eksitonik özellikleri, mükemmel derecede ışık ve ısı stabilite özellikleri sayesinde son birkaç on yılda nanomalzemelerin önemli dallarından biri haline gelmiştir. Kuantum noktaların tüm bu özellikleri onları ışık yayan diyotlar, güneş pilleri ve kolloidal lazer gibi optoelektronik uygulamalar için egzotik nanomalzemeler olarak adlandırmasını sağlamıştır. Bu tez çalışmasının ana odağı yüksek kalitede ve stabil nanokristal malzemeler üretmek ve onların optoelektronik uygulamalarını sunmaktır. Bu amacı gerçekleştirmek için yüksek kalitede ve saf renkte ışık yayan CdSe/ZnS kuantum noktaları sentezlendi ve bu kuantum noktalar kullanılarak hazırlanan esnek polimerik filmler yardımıyla da yüksek kalitede beyaz ışık yayan diyotlar elde edildi. Bu filmlerin kullanılması ile elde edilen sonuçlar 122,5 NTSC renk gamı (CIE-1931), 88,6 CRI, 190 lm/Wopt LER ve 2763 K CCT değerleri sayesinde hem ekran hem de aydınlatma uygulamaları için sunulmuştur. Cd-tabanlı nanomalzemelere yönelik çevresel kaygılar nedeniyle Cd-tabanlı nanomalzemelere ek olarak dikkatimizi Cd-içermeyen kuantum noktacıkları üzerine odakladık. Birçok farklı uygulamada kuantum noktaların performanslarının değerlendirilmesi onların QY, FWHM ve değişebilen ışıma dalga boyu gibi optik özelliklerine bağlıdır. Çevreye duyarlı kuantum noktaların optik özelliklerini iyileştirmek için birçok sentez yöntem ve tarifi, farklı kimyasallar, konsantrasyonlar ve yapılar ile denendi. Dikkatlice hazırlanan sentez tarifi, kimyasalların optimize edilmesi ve önerilen InPZnS/ZnS alaşımlı çekirdek/kabuk yapısının yardımı ile % 78 QY ve 45 nm FWHM değerleri elde edildi. Tüm sentez aşamalarında sentezden numune almak suretiyle kuantum noktaların optik özelliklerin değişimi kararlı hal ve zaman çözünürlüklü fotolüminesans analizi ile karakterize edildi. Alaşımlı çekirdeğin ışıma ömrü, 20,3 ns' den 50,4 ns' ye kabuk kaplama ve ışımasız lifetime bileşenlerinin baskılanmasıyla arttı. Kadmiyum içermeyen kuantum noktaların optik özelliklerinin daha da artması için sentezde kullanılan Zn çeşidi ve konsantrasyonunu sistematik olarak çalıştık. Yeşil ışıyan kuantum noktalar 54 nm FWHM ve % 87 kuantum verimlilik ile sentezlendi. Yeşil ve kırmızı ışıyan kuantum noktaların verici ve alıcı çiftleri arasındaki ışıma kinetiği ve FRET verimliliği kararlı hal ve zaman çözünürlüklü fotolüminesans analizi yardımıyla araştırıldı. Verimli yeşil ışıyan kuantum noktalar ile kırmızı ışıyan kadmiyum içermeyen kuantum noktaların polimerik filmler içerisindeki karışımı ile % 70,3 FRET verimliliğini sağladı. Son yıllarda, ışıyan numunelerin film içerisindeki optik özelliklerinin ve veriminin korunması için nanokristallerin polimerik yapı ile kullanılmasına alternatif olarak tuz kristalleri verimli bir platform olarak ortaya çıktı. FRET verimliliği, ışık stabilitesi ve tuz tablet içerisine konulmuş kadmiyum içermeyen kuantum noktaların beyaz-LED performansı tuz karışımı içerisindeki alıcı ve verici arasındaki konsantrasyon oranının değiştirilmesiyle araştırıldı. % 65 FRET verimliliği 324 lm/Wopt LER ile 84,7 CRI değerleri kadmiyum içermeyen kuantum noktalardan elde edildi. Ayrıca iki boyutlu kuantum kuyuların sentezi ve bu malzemelerin verimli bir şekilde optic kazanç ve lazer uygulamalarında kullanılmasına odaklandık. c-ALD metodu ile üretilen çekirdek/kabuk yapıdaki nanolevhaların (NPL)' lerin düşük verim ve düşük kararlılıkları onların optik kazanç ve lazer uygulamalarında kullanılmalarını kısıtlıyordu. Bu nedenle, ilk olarak numunelerin optik özellik ve kararlılıklarını hem solüsyon içerisinde hem film içerisinde iyileştirmeye çalıştık. Nihayetinde %100 verimli CdSe/ZnS çekirdek/kabuk NPL' leri sıcak ekleme kabuk büyütme yaklaşımı ile başarılı bir şekilde sentezlendi. Yeni sentez protokolümüz ile sentezlenen NPL' ler, sıradışı ısı ve ışık kararlılıkları ve 7 µJ cm-2 kadar düşük eşik değerine sahip optik kazanç performansı sergiledi.
Optoelektronik Uygulamalar için Fonksiyonel Organik Malzemelerin Dizaynı, Sentezi ve Karakterizasyonu
(Abdullah Gül Üniversitesi, 2018) ÖZDEMİR, MEHMET; Özdemir, Mehmet; Usta, Hakan
π-konjuge yarıiletken küçük molekül ve polimerlerin fonksiyonel organik malzemeler olarak geliştirilmesi optoelektronikte ortaya çıkan ve aralıksız büyümeye devam eden bir araştırma alanıdır. Gelecek nesil optoelektronik teknolojisinde mantık devreleri, esnek ekranlar, bükülebilir güneş panellerinde ve elektronik derilerde, yarı iletken küçük moleküller ve polimerler, yüksek performanslı organik ince-film transistörler (OTFT) ve fotovoltaiklerin (OPV) ana öğesi olarak öngörülmektedir. Ana motivasyon, son birkaç on yıldır devam eden yeni π-sistemlerin tasarlanıp sentezlenmesi sadece yük-taşımayı iyileştirmek, cihaz karakteristiği ve yeni fonksiyonelleri keşfetmeyi içermez aynı zamanda belirlenen molekülün optoelektronik özelliği ve elektrik performansı arasındaki ilişkiyi daha iyi anlamaktır. Bu tezde, OTFT ve OPV uygulamalar için, yeni π-konjuge yarıiletkenlerin teorik tasarım, sentez ve karakterizasyonuyla birlikte farklı kimyasal yapıları çalışılmış ve araştırılmıştır. Birinci bölümde π-konjuge yarıiletken malzemeler ve organik elektronik aygıtların genel konsepti ve temel kavramlar üzerinde durulmuş ve kapsamlı bir literatür taramasıyla bu alandaki en güncel sonuçlara erişilmiştir. OTFT'lerin sınıflandırılması yarıiletken malzemenin π yapısına bağlı olarak belirlenen n-kanal, p-kanal ve çift kanallı olmak üzere ana yük taşıyıcı tipine göre yapılmaktadır. Ayrıca, OPV'lerin çalışma mekanizması kullanılan yarıiletkenin π yapısının elektronik/yapısal özelliklere etkisi üzerinden incelenmiştir. İkinci bölümde yeni indeno[1,2-b]fluorene-6,12-dione-thiophene temelli yüksek π-konjuge donor-akseptör moleküler mimariye sahip DD-TIFDKT, 2EH-TIFDKT ve 2OD-TIFDKT küçük molekülleri tasarlanmış, sentezlenmiş ve karakterize edilmiştir. Indeno[1,2-b]fluorene-6,12-dione akseptör olarak tiyofen de donor olarak kullanılmıştır. Yarı iletken yapıları lineer –n-C12H25 veya 2-ethylhexyl-/2-octyldodecyl dallanmış α,ω-son fonksiyonel gruplu alkil zincirlerine sahip olup 1.7–1.8 eV düzeyinde düşük enerji bant aralığına sahiptir. Yeni yarıiletkenlerin alkil zincir boyutu ve yöneliminin optoelektronik özellikler, moleküller arası kohezif kuvveti, ince-film yapısı ve yük taşınım performansı üzerindeki etkisinin araştırılması yapı-özellik-fonksiyonellik bağıntısını ortaya koymuştur. 2EH-TIFDKT ve 2OD-TIFDKT yarı iletken malzemelerin çözücü ile proses edildiği yarı iletken OTFT cihazlar elektronlar için 0.04–0.12 cm2/V·s ve deşikler için 0.0003–0.02 cm2/V·s taşınım değerleri ve 105 - 106 düzeyindeki Ion/Ioff oranı ile mükemmel çift yönlü davranış göstermekte; çözücü ile proses edilebilen β-pozisyonundakine oranla taşıyıcı iletkenliğinde 2-3 kat artış sağlamıştır. β-pozisyonundaki değişim önemli biçimde π-yapı düzlemselliğini arttırmışken çözünürlük daha iyi hale gelmiş ve yük taşınım karakteristiği artmıştır. Üçüncü bölümde, 3 farklı yeni solüsyondan proses edilebilen BODIPY temelli yarıiletken malzemeler (BDY-3T-BDY, BDY-4T-BDY ve BDY-PhAc-BDY) sentelenmiş. Tüm malzemeler n-karakterli OTFT cihazda çalıştı. BDY-4T-BDY temelli alt kapı/üst kontak cihazda Ion/Ioff >108 electron hareketliliği ise 0.01 cm2/V·s den yüksek çıkmıştır. Bu sonuç bugüne kadar ki literatürde bilinen BODIPY temelli malzemelerde yüksek yük-taşıma hareketliliği ne sahiptir. BDY-3T-BDY ise elektron hareketliliği 2.7×10-4 cm2/V·s ve 9.6×105 Ion/Ioff oranına sahiptir. BDY- PhAc –BDY ise elektron hareketliliği 0.004 cm2/V·s ve Ion/Ioff105-106'dur. Bu moleküllerin kimyasal yapıları, optik/elektrokimyasal özellikleri ve ince-film yapıları 1H/13C NMR, kütle spektrometresi, siklik voltametri, UV-Vis absorbsiyon spektroskopisi, termogravimetrik , atomik kuvvet misroskopisi (AFM) ve X-ray kırılım(XRD) analizi ile karakterize edilmiştir. Dördüncü bölümde, Boron içeren P(2OD-TBDY-T) ve P(2OD-TBDY-TT) polimerleri sentezlenmiş ve OTFT ile OPV'de ki optoelektronik özellikleri araştırılmıştır. P(2OD-TBDY-T) temelli polimer, alt kapı/üst kontak OTFT cihazda Ion/Ioff oranı >108 ve deşik hareketliliği 0.005 cm2/V·s sergilemiştir. Ters çevrilmiş BHJ-Güneş pillerinin aktif tabakasında (P(2OD-TBDY-T):PC71BM kullanımı ile % 6,2 güneş enerjisi çevirme verimi (PCE) ve 16.6 mA/cm2 kısa devre akımı ile harika sonuçlar elde edilmiştir. Bu sonuçlar mantıklı tasarımlarla BODIPY temelli donor kopolimerlerin yüksek performanslı OPV'ler için kullanılabileceğini göstermektedir. Bu tez kapsamında yapılan çalışmaların bulguları matematiksel modelleme ışığında gerçekleştirilen sentez dizaynları ile moleküler ve polimerik yarıiletkenlerin fizyokimyasal/optoelektronik özelliklerinin yanında elektron/deşik taşınım karakteristiklerinin de büyük ölçüde geliştirilerek yeni fonksiyonlar kazandırılabileceğini ortaya koymaktadır. Elde ettiğimiz sonuçların yüksek performanslı optoelektronik uygulamalarında kullanılacak farklı yapılardaki yarıiletken malzemelerin araştırılması ve optimize edilmesi için önemli bilgiler ve motivasyon sağlayacağını düşünmekteyiz.
Amorf Malzemelerin Modellenmesi ve İncelenmesi
(Abdullah Gül Üniversitesi, 2019) ERKARTAL, MUSTAFA; Erkartal, Mustafa; Durandurdu, Murat
Bu doktora tezinin amacı ab-initio moleküler dinamiği simülasyonları (AIMD) yoluyla, metal-organik çerçeve yapılardaki (MOF) basınca bağlı amorfizasyonu (PIA) ve ayrıca diğer faz geçişlerini araştırmaktır. Hesaplardan elde edilen sonuçlar üç ana bölümde rapor edilmiştir. Birinci bölümde, MOF-5'in yüksek basınç davranışını araştırmak için ab initio simülasyonları yapıldı. Önceki deneysel bulgulara benzer şekilde, simülasyonlar sırasında 2 GPa'da bir PIA gözlendi. Bu faz geçişi, tersinir olmayan bir birinci dereceden bir dönüşüm olup, geçişe yaklaşık% 68'lik bir hacim çöküşü gözlenmektedir. Dikkat çekici bir şekilde, geçiş yerel bozulmalardan kaynaklanmaktadır ve önceki önerilerin aksine, bu faz geçişi boyunca herhangi bir bağ kırınımı ve oluşumu gözlenmemektedir. Ayrıca, amorf durum çerçeve yapının elektronik bant aralığı kayda değer bir ölçüde daralmaktadır. Bu projenin ikinci kısmı için, ZIF-8'in geniş bir basınç aralığında yüksek basınç davranışını araştırmak için AIMD simülasyonları yapıldı. Sıkıştırma altında, ZnN4 tetrahedral ünitelerindeki büyük deformasyonlar, 3GPa civarında kristal-amorf bir faz geçişine yol açar. Amorflaşma süreci boyunca, Zn-N koordinasyonu korunur. Çalışılan basınç aralığında başka bir faz değişikliği bulunmadı, ancak sistemin olası tahrip oluşu 10GPa'nın üzerinde bulundu. Uygulanan basınç, amorfizasyondan hemen önce kaldırıldığında, imidazolat ligandlarının dönüşleri (salınım hareketi), bir kristal-kristal faz geçişine neden olmaktadır. Gerilme rejiminde ise -2.75GPa'a kadar herhangi bir faz geçişi tespit edilmezken, bu basınç üzerinde yapı tahrip olmaktadır. Bu araştırma projesinin son bölümünde, ZIF polimorflarının (ZIF-1, ZIF-2 ve ZIF-3) basınç altında geçişleri kapsamlı bir şekilde simüle edildi. ZIF-1, -2 GPa (gerilme bölgesi) ve 10 GPa (sıkıştırma bölgesi) arasında ardışık bazı kristal-kristal ve kristal-amorf faz geçişleri gösterir. Öte yandan, ZIF-2 ve ZIF-3, nispeten düşük sıkıştırma rejiminde hızlı kristal- amorf ve büyük olasılıkla amorf-amorf geçişler gösterirken, bütün ZIF'ler gerilme bölgesinde -3 GPa civarında tahrip olmaktadır.
Anormallik Tespiti için Veri Madenciliği
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Kaçmaz, Rukiye Nur; Yılmaz, Bülent
Gastroentereloji uzmanları için kolon anormalliklerinin tespit edilmesi en zor görevlerden birisidir. Kolonoskopi herhangi bir anormalliği izlemek için kolondan video veya görüntüler kaydetmenin en yaygın yöntemidir. Bununla birlikte işlem sırasında elde edilen görüntü veya videolar, kolonoskopi probunun ya da kapsülün hızlı hareketinden kaynaklanan hareket gürültüsü, kapsülde ve probda ışık kaynağından kaynaklanan yansıma gürültüsü (YG), yetersiz veya aşırı aydınlatmadan kaynaklanan uygun olmayan kontrast gürültüsü, mide öz suyu, baloncuklar veya kalıntılar içermektedir. Bu tarz gürültüler içeren görüntülere bilgi taşımayan çerçeveler adı verilmektedir. Hastalık tespiti işlemi ise bilgi içeren olarak adlandırılan temiz görüntüler ile yürütülmektedir. İlk çalışmada tekstür tabanlı otomatik polip tespitinde YG'nin etkisini ve YG'yi ortadan kaldırmak için kullanılan görüntü enterpolasyonunun kullanımı araştırıldı. Bu amaçla, çeşitli boyutlarda sonradan YG eklenen ve interpolasyon uygulanan görüntülerden ve YG içermeyen görüntülerden çeşitli tekstür özellikleri elde edildi. Polipleri kolon arka planından ayırt etmek için, uygulanan en yakın komşular, bilineer ve bikübik interpolasyon yöntemlerinin, tekstür özellikleri ve sınıflandırma performansı açısından herhangi bir farklılığa neden olup olmadığı test edildi. İkinci çalışmada temel amaç, bilgi taşımayan çerçeveleri tespit etmede geleneksel makine öğrenmesi ve transfer öğrenme yaklaşımlarının performanslarının karşılaştırılmasıydı. Makine öğrenmesi bölümünde, gri seviye eş oluşum matrisi, gri seviye koşu uzunluğu matrisi, komşuluk gri ton farkı matrisi, odak ölçüm operatörleri ve basıklık, standart sapma ve çarpıklık olarak üç adet birinci derece istatistik kullanıldı. Sınıflandırma aşamasında rastgele orman, destek vektör makineleri ve karar ağacı yaklaşımları kullanılmıştır. Transfer öğrenme bölümünde derin sinir ağları olarak AlexNet, SqueezeNet, GoogleNet, ShuffleNet, ResNet-18, ResNet-50, NasNetMobile ve MobileNet tercih edildi. Son çalışma, bilgi taşıyan çerçevelerde Crohn's, ülseratif kolit, kanser ve polip gibi kolon anormalliklerinin saptanmasını içermiştir. Bu çalışmanın amacı, öncelikle sağlıklı çerçeveleri hastalıklılardan ayırmak ve hem geleneksel makine öğrenmesi hem de transfer öğrenme yaklaşımlarını kullanarak hastalık türlerini belirlemekti. İkinci çalışmada kullanılanlarla aynı tekstür özellikleri, sınıflandırma yaklaşımları ve transfer öğrenme yöntemleri kullanılmıştır.
Endüstriyel Ortamlarda Enerji Hasatlayan Çoğul Ortam Kablosuz Algılayıcı Ağları
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Tekin, Nazlı; Güngör, Vehbi Çağrı
Sert kanal koşullarına sahip olan Endüstriyel Kablosuz Algılayıcı Ağ'larda (EKAA), enerji verimli ve güvenilir kablosuz iletişim sağlamak büyük önem taşımaktadır. Ağ güvenirliğini sağlarken aynı zamanda ağın ömrünü uzatmak da zor bir problemdir. Bu çalışmanın amacı, EKAA'ların ömrünün eniyilenmesidir. Bunu yaparken, endüstriyel ortamlar için uygun olan iç mekan güneş, termal ve titreşime dayalı Enerji Hasatlama (EH) yöntemleri tanımlanmış ve bunların ağ ömrüne katkıları araştırılmıştır. Uygulama güvenilirliğini ve EH yöntemlerini birlikte değerlendirerek, ağ ömrünü eniyilemek için yeni bir Karma Tamsayılı Programlama (KTP) modeli formüle edilmiştir. Ayrıca, Kablosuz Çoğul Ortam Algılayıcı Ağ'larında (KÇOAA) iletişim, büyük veri boyutu nedeniyle fazladan enerji tüketimine sebep olur. Bu nedenle, büyük veri boyutunu iletimden önce azaltmak önemli hale gelir.Bu amaçla, iletişim ve enerji dağıtım hesaplamalarını dikkate alırken, sıkıştırıcı algılama ve görüntü sıkıştırma gibi veri boyutu küçültme yöntemlerinin endüstriyel ağ ömrü üzerindeki etkisi değerlendirilir. Öte yandan, özellikle çok sayıda algılayıcılar bulunduran ağlar için KTP modelini uygun bir zamanda çözmek bir hayli zordur. KTP'nin zaman karmaşıklığı sorununun üstesinden gelmek için sezgisel tabanlı yöntemler geliştirilmiştir.
FUNCTIONALIZED LOW LUMO [1]BENZOTHIENO[3,2-B][1]BENZOTHIOPHENE (BTBT)-BASED MOLECULAR SEMICONDUCTORS FOR ORGANIC FIELD EFFECT TRANSISTORS
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021) Özdemir, Resul
DAcTTs have provided an excellent π-framework for the development of high mobility p-type molecular semiconductors in the past decade. However, n-type DAcTTs are rare and their electron transporting characteristics remain largely unexplored. In the second chapter of this thesis, the first example of an n-type BTBT-based semiconductor, D(PhFCO)-BTBT, has been realized via a two-step transition metal-free process without using chromatographic purification. The corresponding TC/BG-OFET devices demonstrated μe (max) = ~0.6 cm2/Vs and Ion/Ioff ratio = 107-108. The large band-gap BTBT π-core is a promising candidate for high mobility n-type organic semiconductors and, combination of very large intrinsic charge transport capabilities and optical transparency, may open a new perspective for next-generation (opto)electronics. In the third chapter of this thesis, a series of BTBT-based small molecules, D(C7CO)-BTBT, C7CO-BTBT-CC(CN)2C7, and D(C7CC(CN)2)-BTBT, have been developed in “S-F-BTBT-F-S (F/S: functional group/substituent)” molecular architecture. Combining with D(PhFCO)-BTBT, a molecular library with systematically varied chemical structures has been studied herein for the first time for low LUMO DAcTTs, and key relationships have been elucidated. The molecular engineering perspectives presented in this thesis may give unique insights into the design of novel electron transporting thienoacenes for unconventional optoelectronics.
Derin Öğrenme Yaklaşımlarıyla Küçük Hücreli Dışı Akciğer Kanserinde Tümör Karakterizasyonu
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021) Bıçakcı, Mustafa; Yılmaz, Bülent
Küçük Hücreli Dışı Akciğer Kanseri (KHDAK) akciğer kanserlerinin büyük çoğunluğunu oluşturur ve adenokarsinom (ADC) ve skuamöz hücreli karsinom (SqCC) olmak üzere iki önemli alt tipi vardır. Genel olarak, bu iki alt tip mikroskobik olarak belirlenen morfolojik kriterler dikkate alınarak birbirinden ayrılır. Ancak, kötü morfoloji bunu oldukça zorlaştırır. Alt tipe özel tedavi yöntemleri için bu tür çalışmalar önemlidir. Bu tezde, pozitron emisyon tomografi (PET) görüntüleri kullanılarak KHDAK'nin alt tiplerinin sınıflandırılması üzerinde derin öğrenme (DÖ) yöntemleri incelenmiştir. İlk çalışmada, DÖ yöntemlerinin temelini oluşturan yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak %73 doğru sınıflandırma başarısı elde edilmiştir. İkinci çalışmada, PET görüntülerinden alınan bölütlenmiş tümör kesitleri kullanılarak birkaç DÖ modeli incelenmiştir. Sonuçta, %95 F skoru ile VGG16 ve VGG19 en başarılı modeller olmuştur. Bu çalışmanın sonunda kesit bazlı çalışmalar bırakılarak hasta bazlı çalışmalara geçilmiştir. Üçüncü çalışmada, hasta bazlı dilimlerin birleştirilmesiyle oluşturulan üç boyutlu (3B) verilerin kullanımı yeterli başarıyı sağlamamıştır. Dördüncü çalışmada, PET görüntülerinin doğrudan kullanıldığı, tümör kısımlarının kırpılarak kullanıldığı ve bölütlenmiş tümör parçalarının kullanıldığı üç farklı deney yapılmıştır. Bu çalışma, peritümoral alanların sınıflandırmada olumlu etkisini ortaya koymuş ve VGG19 %74 F skoru değerine ulaşmıştır. Beşinci çalışmada, transfer öğrenme ve hassas ayar çalışmaları başarısızdı. CNN ve ResNet tabanlı sığ ağları içeren son çalışma %71 F skoru ile umut verici olmuştur.
Akıllı Mikro-Şebekelerde Kontrol Stratejilerinin Geliştirilmesi
(Abdullah Gül Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021) Yoldaş, Yeliz; Yoldaş, Yeliz; Önen, Ahmet
This thesis concerns the transformation of aged power systems to modern power systems that include microgrids with renewable energy sources and energy storage systems. The integration of renewable energy sources brings excellent opportunities to provide better reliability and efficiency. However, the uncertainty and intermittent nature of renewable energy sources may potentially degrade the stability and quality of the electrical grid. Therefore, the aim of this dissertation is to maintain the supply-demand balance in microgrids while minimizing the cost in real time operation. A microgrid energy management system that can optimize the dispatch of the controllable distributed energy resources in grid-connected mode of a pilot microgrid on a university campus in Malta was developed to achieve this goal. Three different methods were used in this study: mixed integer linear programming (MILP), MILP based rolling horizon control and Q-learning, Designing intelligent method for the real-time energy management of the stochastic and dynamic microgrid is the primary goal of this research. Moreover, the detailed mathematical models of the network model and of the technical model are considered for the economic and environmental operation of the microgrid system to solve the optimization problem under more real-world conditions. The objective is to minimize the total daily operation costs, which include the degradation cost of batteries, the cost of energy bought from the main grid, the fuel cost of the diesel generator, and the emission cost. The optimization problem is modeled as a finite Markov decision process (MDP) by combining network and technical constraints, and a Q-learning algorithm is adopted to solve the sequential decision subproblems. The proposed algorithm decomposes a multi-stage mixed-integer nonlinear programming (MINLP) problem into a series of single-stage problems so that each subproblem can be solved using Bellman's equation. To prove the effectiveness of the proposed algorithm, three different case studies are taken into consideration. A predictive control framework is also proposed to provide optimal operation with minimum cost. This method allows the consideration of operational cost values, demand with uncertainty, generation units' profiles with uncertainty, and constraints related to the network model and technical model. The stochastic and deterministic cases are conducted to validate the efficiency of the approach.
Yeni benzothieno[3,2-b]benzothiophene (BTBT)-Temelli Moleküler Yarıiletkenler ve Organik Alan Etkili Transistör Uygulamaları
(2021) Özdemir, Resul; Usta, Hakan
Son on yılda yüksek mobilite veren p-tipi moleküler yarı iletkenlerin geliştirilmesinde mükemmel bir π-çerçevesi olan DAcTTs'ler baş rolü oynamıştır. Bununla birlikte, n-tipi DAcTT'ler literatürde son derece nadirdir ve elektron taşıma özellikleri büyük ölçüde keşfedilmemiştir. Bu tezin ikinci bölümünde, literatürdeki ilk N-tipi BTBT tabanlı yarıiletken olan D(PhFCO)-BTBT, iki aşamada geçiş metali ve kromatografik saflaştırma kullanılmadan elde edilmiştir. Organik alan etkili transistör cihazları μe (max) = ~ 0.6 cm2/V.s ve Ion/Ioff = 107-108 oranı göstermiştir. Bu sonuçlar, geniş bant aralıklı BTBT π-çerçevesinin yüksek yük taşıma kabiliyetine sahip n-tipi organik yarı iletkenlerin geliştirilmesi için ümit verici bir aday olduğunu göstermiştir. Bu yarıiletkenin sunduğu yüksek yük taşıma kapasitesi ile optik şeffaflığın birleşimi, (opto) elektronik uygulamalara yeni bir bakış açısı getirebilir. Bu tezin üçüncü bölümünde bir dizi BTBT-temelli küçük molekül, D(C7CO)-BTBT, C7CO-BTBT-CC(CN)2C7 ve D(C7CC(CN)2)-BTBT, 'S-F-BTBT-F-S (F/S: fonksiyonel grup/sübstitünet)' moleküler mimarisinde dizayn edildi ve sentezlendi. D(PhFCO)-BTBT ile birleştirildiğinde, düşük LUMO'lu DAcTT'ler için sistematik olarak çeşitli kimyasal yapılara sahip bir moleküler kitaplık burada ilk kez geliştirildi ve temel ilişkiler açıklığa çıkarıldı. Bu çalışmada sunulan moleküler mühendislik perspektifleri, optoelektronikler için yeni elektron taşıyan tiyenoasenlerin tasarımına benzersiz bir bakış açısı sağlayabilir.
Yüksek Performanslı Kauçuk Esaslı Malzemeler Geliştirilmesi, Hidrojen Gevrekliğinin Önüne Geçilmesi ve Mikroyapı Tanıtılması ile Malzeme Modellemesi
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021) Özge, DOĞAN; Doğan, Özge; Bal, Burak
Bu çalışmada, üç değişik nano malzemenin (Nano-Karbon Siyahı, Nano-ZnO ve Çok Duvarlı Karbon Nanotüp (ÇDKNT)) iki değişik kauçuk türü üzerinde (Kloropren Kauçuk (CR) ve AKrilonitril Bütadien Kauçuk (NBR)) etkileri deneysel olarak araştırılmıştır. Bu amaca ulaşmak için mekanik testler ve detaylı yaşlandırma testleri gerçekleştirilmiştir. Nano malzemelerin mekanik özellikler üzerinde hem olumlu hem de olumsuz etkilerinin olduğu tespit edilmiştir. En önemlisi, ÇDKNT ilavesi ile baskı set değerinin azaldığı gözlemlenmiştir. Böylece, ÇDKNT ilavesi ile daha yüksek sızdırmazlık kapasitesine ve daha uzun servis ömrüne sahip kauçuk ürünler elde edilebilecektir. Ayrıca, sert-krom elektrokaplama prosesi, buna karşı gelen hidrojen gevrekliği ve fırınlamanın hidrojen difüzyonu üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Bu amaçla Ham 4340, Krom Kaplanmış 4340 ve Krom Kaplanmış & Fırınlanmış 4340 çeliği kullanılmıştır. Mikroyapı analizleri ve mekanik analizler sert-krom elektrokaplama prosesiyle malzeme içine hidrojen girdiğini ve elektrokaplama prosesinden sonra yapılan fırınlama işleminin hidrojenin ters difüzyonunu sağladığını göstermiştir. Ayrıca, hidrojenin benzer alaşım elementlerine ve kimyasal kompozisyona sahip α-Fe bazlı yapıların gerilme tepkisi Moleküler Dinamik (MD) simülasyonları kullanılarak simüle edilmiştir.
Bor Esaslı Nano Yapıların Modellenmesi ve İncelenmesi
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2022) Tahaoğlu, Duygu; Durandurdu, Murat; Alkan, Fahri
Polyhedral boron clusters and their applications have been subject to research in many fields such as medicine, materials science, catalytic applications, energy studies, etc. These molecules owe their popularity to their exceptional 3D stable structures, as well as their various sought-after properties in many applications. This doctoral thesis was prepared within the focus of a computational investigation of different polyhedral borane and carborane clusters by using DFT methods. The results of our studies were reported in two main chapters (Chapters 3 and 4). In the first part (Chapter 3), theoretical evaluation of relative stabilities and electronic structure for [BnXn]2− clusters were provided. The structural and electronic characteristics of [BnXn]2− clusters were examined by comparison with the [B12X12]2− counterparts with a focus on the substituent effects (X = H, F, Cl, Br, CN, BO, OH, NH2). The effects of the substituents were discussed in relation to their mesomeric (±M) and inductive (±I) effects. The results showed that the icosahedral barrier can be reduced through substitution by destabilizing the [B12X12]2−cluster with symmetry-reducing ligands or ligands with +M effects rather than stabilizing the larger clusters. In the second part (Chapter 4), the investigation of the photophysical properties of carborane-containing luminescent systems was presented. The o-CB-Anth system is known to exhibit a dual-emission property by radiating in the visible region from two low energy conformations with local excited (LE) and hybridized local and charge transfer (HLCT) characters, however, it shows a very low emission quantum yield in solution state similar to many other CB-luminescent systems. In this section, the excited-state potential energy surface (PES) of o-CB-Anth and o-CB-Pent were investigated in detail and the effect of a low-lying CT on the low quantum yield was discussed.
FDG-PET Görüntülerindeki Tümörlerin Makine ve Derin Öğrenme Tabanlı Analizi
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2022) Ayyıldız, Oğuzhan; Yılmaz, Bülent
Analysis of a tumor is essential in treatment planning and evaluation of treatment response. Positron Emission Tomography (PET) is a vital imaging device for clinical oncology in understanding the metabolic structure of the tumor. In this thesis, three separate studies investigating the application of machine, deep learning and statistical approaches on FDG-PET images from patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) and pancreatic cancer. The first study aimed at performing a survey on subtype classification of NSCLC by using different texture features, feature selection methods and classifiers. Images from 92 patients and several clinical and metabolic features for each case were used in this study along with histopathological validation for the tumor subtype labeling. Stacking classifier resulted in 76% accuracy. The aim of our second study was to adapt an atrous (dilated) convolution-based tumor segmentation approach (DeepLabV3) on FDG-PET slices with maximum standard uptake value (SUVmax). MobileNet-v2 pretrained on ImageNet served as the backbone to DeepLabV3. The classification layer was interchanged with the Tversky loss layer which helped improve model's performance while the dataset was imbalanced. Images from 141 patients were employed and augmentation was performed in each training phase. Dice similarity index was obtained as 0.76 without preprocessing and 0.85 with preprocessing. The last study focused on determining the features to be used in the prognosis of pancreatic adenocarcinoma on FDG-PET images from 72 patients. Well-known texture, metabolic and physical features were extracted from tumor region that was determined with the help of random walk segmentation algorithm. On these features time-dependent ROC curve analysis was performed for 2-year overall survival (OS) prediction, and, in the univariable analyses, tumor size, energy, entropy, and strength were found to be significant predictors of OS. Keywords: PET/CT, NSCLC, Machine learning, Deep learning, Radiomics, Semantic segmentation
Medikal Termal Görüntülerin Otomatik Olarak İşlenmesi ve Sınıflandırılması
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2022) Özdil, Ahmet; Yılmaz, Bülent
The aim of this dissertation is to develop computer aided methods for processing and evaluating medical infrared thermal images. Throughout this study three problems were evaluated. The first problem was to automatically classify the body part and pose in the thermal images. In this study there were four classes; upper-lower body parts with back-front views. The first step included the segmentation of the background with Otsu's thresholding method applying histogram equalization. Next, DarkNet-19 architecture was used to extract features from images and these features were reduced using PCA and t-SNE methods. Finally reduced feature sets were used for classification. The second problem was to automatically classify liver steatosis from using thermal images. In this study, the classification problem was tested on an anatomical region of interest from abdominal images corresponding to the liver. Deep learning and texture analysis methods were employed for feature extraction, and then the selected feature sets were used for classification. The third problem was to quantify thermograms of multiple sclerosis (MS) patients for better assessment of the disease and monitoring the therapy. Thermal images of two patients and a healthy control from lower limbs were evaluated during experiments, and localized quantification of the effect of MS on the feet of the patients using thermal images method was proposed. The proposed method was fully correlated with the evaluations of physician. It is shown that medical thermal imaging has high potential in many fields of medicine as a non-invasive method for pre-diagnosis and follow-up.
Yüksek Performanslı Organik Transistörler ve Güneş Pilleri Uygulamaları için Yeni Yarı İletken Malzemeler
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2022) Can, Ayşe; Usta, Hakan
In the first chapter, we review the historical and recent advances in the design and implementation of indenofluorene (IF)-based semiconductors in organic transistor and solar cell devices. In the second chapter, a series of n-type ambient-stable and solution- processable TIFDMT-based semiconducting molecules, β,β'-C8-TIFDMT, β,β'-C12- TIFDMT, and β,β'-C16-TIFDMT are reported. By utilizing alkyl chain engineering in TIFDMT-based molecules and semiconductor-dielectric interface engineering through PS-brush treatment onto the dielectric surface in their OFET devices, we optimize the semiconductors' morphologies and thin-film molecular packing motifs to attain high- performance OFETs. The PS-brush treated OFETs demonstrate high device performance with μe = 0.9 cm2/V.s and Ion/Ioff ratio = 107-108. In the third chapter, we demonstrate the design, synthesis, and characterizations of two novel meso-π-extended/-deficient BODIPY building blocks (2OD-T2BDY and 2OD-TTzBDY), a library of low band gap (Eg = 1.30-1.35 eV) donor-acceptor copolymers based on these building blocks, and the utilization of the D-A copolymers as donor materials in the bulk heterojunction organic photovoltaics. Power conversion efficiencies of up to 4.4% with a short-circuit current of 12.07 mA cm-2 are achieved. The findings of this thesis on molecular engineering and optoelectronic properties are unique and may provide critical insights into the future development of high performance materials for unconventional optoelectronics.
Fiyat Koruması, Dönem Ortası ve Dönem Sonu Geri Ödemesi Altında Ücretlendirme Stratejileri
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2022) Yıldız, Barış; Sütçü, Muhammed
In this thesis, we examine a selling environment where a manufacturer-controlled retailer and an independent retailer sell a slow-moving A item. The manufacturer offers the independent retailer price protection against reductions in the wholesale price. The price set by the independent retailer is assumed to be determined by Retail Fixed Markdown (RFM) policy. The manufacturer adopts a periodic-review pricing strategy and each retailer observes price-dependent stochastic demand. We employ Multinomial Logit (MNL) models to forecast customers' preferences based on retail prices. We construct stochastic programming models to determine the manufacturer's pricing strategy in the presence of four distinct price commitment contracts which differ in the supplementary privileges combined with price protection. We also propose a variant Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP) algorithm to determine the manufacturer's approximately optimal pricing strategy by getting around three curses of dimensionality. We observe the impact of critically important contractual parameters on the price, the market shares and the expected true profits. We also evaluate the performance of the proposed algorithm and compare the price commitment contracts in terms of the contractual parameters for which it is crucial to choose a compromise value to ensure high enough profitability for both retailers.
Su Altı Dalgıç Pompa Uygulamaları için Doğrudan Yol Vermeli Relüktans Motorunun Sistematik Olarak Tasarım Optimizasyonu ve Gerçeklemesi
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2022) Tekgün, Didem; Alan, İrfan
Considering the electric drive systems constitute roughly 40% of global energy production, improving electric machine efficiencies provides important nationwide and global scale advantages. Among the electric motors used in the industry, a major portion of them are pump motors used for pumping underground waters and petroleum products. Especially the motors for submersible pump applications run at very low-efficiency levels because of the motor design issues and wrong selection of motor-pump configurations. Due to the features like robustness, low cost, and line start capability, induction machines (IM) are generally the first choice for pump applications. However, IMs work with low efficiency, especially at low and medium power levels. Line start synchronous reluctance machines (LS-SynRM) come to the scene as a reasonable alternative by having the line start capability and not having rare earth permanent magnets as well. The working principle of these machines is a combination of a reluctance machine and an IM. In LS-SynRM, a rotor cage is inserted in the rotor for the machine to start with the line voltage, but the rotor copper losses become zero when the machine operates at synchronous speed. Moreover, SynRMs have higher power and torque density. In this thesis study, it is aimed to reduce the overall cost of the submersible water pump system by designing and optimizing a LS-SynRM as a submersible pump motor with higher efficiency compared to conventional IMs. Increasing the efficiency of the pump motor used in industry will improve the overall system performance. Accordingly, it lowers energy and maintenance costs, and easy process control will be achieved. This way, while reducing energy consumption nationwide significantly, not only the natural resources will be protected, but also huge amounts of money will be saved.
Ağaç Yapılı ve Ayrıt Kapasiteli Hub Yerleşim Problemleri için Model ve Çözüm Metodolojilerinin Geliştirilmesi
(Abdullah Gül Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2022) Kayışoğlu, Betül; Kayışoğlu, Betül; Akgün, İbrahim
In this dissertation, we study two different extensions to hub location problems, namely, Multiple Allocation Tree of Hubs Location Problem (MATHLP) that result from incorporating a tree topology requirement for the hub network and Multiple Allocation Arc Capacitated Hub Location Problem (MACHLP) that result from imposing capacities on the arcs. We consider both problems in a multiple allocation framework and try to minimize total flow cost by locating p hubs. Unlike most studies in the literature that use complete networks with costs satisfying the triangle inequality to formulate the problems, we define the problems on non-complete networks and develop a modeling approach that does not require any specific cost and network structure. Our proposed approach provides more flexibility in modeling several characteristics of real-life hub networks. We solve the proposed models using CPLEX-based algorithm and Gurobi-based algorithm with NoRel heuristic. For MATHLP, we develop Benders decomposition-based heuristic algorithms and for MACHLP, we develop a heuristic algorithm based on simulated annealing. We conduct computational experiments using problem instances defined on non-complete networks with up to 500 and 400 nodes for MATHLP and MACHLP respectively. The results indicate that the proposed solution methodologies are especially effective in finding good feasible solutions for large instances. Keywords: hub location problem, tree of hubs location problem, arc capacitated hub location problem, benders-type heuristics, simulated annealing
Zamansal Bilgiden Faydalanarak Videodan Orman Yangınlarının Erken Tespiti
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2022) Taş, Merve; Taşdemir, Kasım; Aydın, Zafer
Forest fires are considered as the major threats to lives, properties and to the integrity of the ecosystem around the world. In most cases, the fire damage can be reduced, when the initial signs of the fire are detected in a timely manner. Since smoke is considered as the first visual sign of fire, detection of smoke is vital. Hence, a successfully designed smoke detection system is essentially critical in the early detection of smoke for outdoor environments. The existing smoke detection methods suffer from high false alarm rates and cannot accurately detect smoke in hazy environments. To address these problems, this thesis is focused on smoke detection model at an early stage that utilizes deep learning (DL) based techniques for outdoor locations. This work contributes mainly to four aspects of smoke detection: (1) new datasets preparation for three smoke detection tasks classification, detection-segmentation, and video classification, (2) utilizing transfer learning to detect the smoke on the relatively small dataset, (3) image dehazing process that includes removing the haze from the dataset images to enhance the system performance, (4) designing a novel hybrid video classification model by combining the two DL based video classification structures. This work will be a resourceful reference for researchers working in the fields of forest fire or smoke detection studies at an early stage. The experiments, research findings, and enhanced performance of the smoke detection system provide a source of information about smoke detection. Current studies can be utilized to further improve the design of efficient and reliable fire safety models. Keywords: Deep Learning, Spatio-Temporal Information, Forest Fire Early Detection, Smoke Detection, Image Dehazing
Videodan Gece Yangın Tespiti
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2022) Ağırman, Ahmet Kerim; Taşdemir, Kasım
With the recent advancements in the field of Computer Vision, the central tasks such as object detection, segmentation or object tracking methods attain all-time high accuracies in natural image sets such as ImageNet, COCO, etc. However, due to the innate downsides of digital images acquired in insufficiently illuminated environments, the conventional methods suffer severely. This specific problem remains unsolved. Especially if the environment is pitch dark and the object of interest is emitting light, the dynamic range of the current digital cameras falls short in this situation and the generated digital image contains almost no perceptible visual texture. One prominent example of this is nighttime forest fire videos. In this thesis, detection of nighttime forest fires from video is addressed as an application of the challenging task, scene perception in low light conditions. The first contribution of this dissertation is developing a novel object tracking algorithm for glowing object in the dark environments. The algorithm allows to track fire and nonfire objects throughout the video. The second contribution of the thesis is proposal of new handcrafted features which are designed to capture spatio-temporal behavior of the glowing objects since there is little or no visual textures to be processed. The results showed that the features are descriptive enough to distinguish fire from the other deceptive light sources. The third contribution is employing deep learning models to automatically extract spatial features with CNNs, and temporal features from bidirectional Long Short-Term Memory (BLSTM) networks. The empirical test results show that a CNN + BLSTM pipeline can effectively detect fires at night with a high accuracy. Finally, a new comprehensive nighttime fire video dataset comprising 1358 positive videos and 334535 of fire frames is created.
Protein Yapı Tahmini için Derin Öğrenme Modellerinin Geliştirilmesi
(Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2022) Görmez, Yasin; Aydın, Zafer
The three-dimensional structure of a protein provides important clues about the function of that protein. Although there have been many studies on protein structure prediction, the problem has still not been solved completely. As it is very difficult to predict the three-dimensional structure of a protein directly, predictions of structural properties of proteins such as secondary structure, solvent accessibility, and torsion angles are carried out first, which are later used as inputs to more elaborate structure estimation tasks. In this thesis, novel deep learning models have been developed by using convolutional neural networks (CNN), graph convolutional networks (GCN) and long-short-term memory (LSTM) recurrent neural networks to predict secondary structure, solvent accessibility and torsion angles of proteins. A rich feature set formed by using PSI-BLAST, HHBlits, physicochemical properties, structural profile matrices, AA index values, and graphs representing the relationship between amino acids were used as inputs to the models. In the first study, a deep learning model was developed by using CNN and GCN layers for secondary structure prediction. In the second study, LSTM layers were added to the first model, which was extended to make solvent accessibility and torsion angle predictions as well using the multi-task learning approach. In both studies, graphs were generated using neighborhood relations between amino acids. In the last study, a novel U-net-based model was designed for secondary structure prediction using CNN, GCN, and LSTM layers. The graph matrices used as input to GCN layers were obtained by using protein contact map prediction. All models were trained, optimized and tested on benchmark data sets. Improvements were obtained in accuracy as compared to the state-of-the-art

Browse

Browsing Doktora Tezleri by Issue Date