saufbe 17. cilt 1. sayı

© 2013 Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü

YAYIN İLKELERİ / PRINCIPLES OF PUBLICATION

1. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Ocak 1997’de kurulmuş bir dergidir. Dergimiz 2012 yılından itibaren fen, mühendislik ve doğa bilimleri alanlarında olmak üzere düzenli olarak Nisan, Ağustos ve Aralık aylarında yılda üç sayı halindeyayımlanan bir dergidir. Yayınlanmak üzere gönderilen bütün makaleler, editör, yayın danışma kurulu ve hakemlerce değerlendirilir.

2. Dergimizde Türkçe veya İngilizce yazılmış orijinal araştırma makalesi, teknik not, editöre mektup ve derleme türünde bilimselçalışmalar yayınlanır.

3. Yalnızca özgün niteliği olan bilimsel araştırma çalışmalarına yer verilir. Bilimsel çalışmada üretilen bilginin yeni olması, yeni bir yöntem öne sürmesi ya da daha önce var olan bilgiye yeni bir boyut kazandırmış olması gibi niteliklerin aranması esastır.

4. Yayımlanmak üzere gönderilen makaleler iki veya üç hakem tarafından değerlendirilir; kabul-ret kararı Yayın Kurulu tarafından verilir. Yazıları değerlendiren hakemlerin adları yazarlara bildirilmez. Hakemlerde yazarların adlarını göremez. Yeterli görülmeyen yazılarınhakem önerileri doğrultusunda geliştirilmesi genel esastır. Amaçlanan düzeye varamayan yazılar, bilimsel açıdan yeterli görülmeyen çalışmalar gerekçesi açıklanmadan reddedilir.

5. Yayınlanması istenilen eserlerin herhangi bir yerde yayınlanmamış veya yayınlanmak üzere herhangi bir dergiye gönderilmemiş olması zorunludur. Bunun için yazarlardan makaleyi gönderdiklerinde bu durumu açıklayıcı bir ön yazı talep edilir.

6. Eserlerin tüm sorumluluğu ilgili yazarlarına aittir. Eserler uluslararası kabul görmüş bilim etik kurallarına uygun olarak hazırlanmalıdır. Gerekli hallerde, Etik Kurul Raporu'nun bir kopyası eklenmelidir.

7. Dergimize yayınlanmak üzere gönderilen makaleler 01.08.2013 tarihinden itibaren bir benzerlik kontrol programı olan ithenticate ilekontrol edilecektir. Benzerlik raporu ilgili yayın danışma kurulu üyesine kontrol etmesi için gönderilecektir.

8. Dergimizde yayınlanması kabul edilen eserler için, imzalı Telif Hakkı Devir Formu sisteme yüklenmeli ya da [email protected] e-posta adresine gönderilmelidir.

9. Dergimizde yayımlanmak üzere gönderilen eserler dergi yazım kurallarına göre hazırlanmalıdır. Yazım kuralları ve ilgili şablon www.saujs.sakarya.edu.tr adresinde mevcuttur.

10. Yayınlanan her sayının ön kapağında, o sayıdaki makalelerden yayın danışma kurulunca belirlenen bir görsel bir şekil veya grafik yer alır.

Yazı İşleri Müdürü / Editorial Director Sekreterya / Secretary

Arzu ERSÜZ Caner ERDEN

[email protected] [email protected]

Teknik Sorumlu / Technical Assistants

Mehmet Ali YAR

[email protected]

Web Sorumlusu / Webmaster

Sümeyye ŞEN

[email protected]

Yazışma Adresi / Contact Address

Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 54187, Esentepe Kampüsü, Serdivan, Sakarya, [email protected]

Basılı / Printed ISSN: 1301-4048 Elektronik / Online ISSN: 2147-835X

SAKARYA HAZİRAN 2013 / JUNE 2013

Baskı / Printed at

Sakarya Gelişim Ofset, Adnan Menderes Cad. No.22/A Adapazarı, +90 264 273 52 53, www.sakaryagelisim.com

Dergimizin Nisan 2013 tarihli 17. Cilt 1. Sayısının kapak resmi yazarları A. ÜLGEN ve N. SÜNEL olan “SOLUTION OF MACROSCOPIC STATE EQUATIONS OF BLUME-MODEL USING NONLINEAR DYNAMICS CONCEPTS” isimli makaleden alınmıştır.

SAKARYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DERGİSİ

Sakarya University Journal of Science

Sahibi / Owner Muzaffer ELMAS Editör / Editor in Chief Emrah DOĞAN [email protected]

Genel Yayın Yönetmeni / General Publication Director

Ali Osman KURT Yardımcı Editörler / Associate Editors

Uğursoy OLGUN [email protected]

Cüneyt BAYILMIŞ [email protected]

Beytullah EREN [email protected]

Yayın Danışma Kurulu / Editorial Advisory Board*

A. AYAR Sakarya Uni. [email protected]

C. YİĞİT Sakarya Uni. [email protected]

M. BEKTAŞOĞLU Sakarya Uni. [email protected]

S. SALUR Rochester Uni. [email protected]

A. Ç. MEHMETOĞLU Sakarya Uni. [email protected]

E. ÇELEBİ Sakarya Uni. [email protected]

M. KURT Ahi Evran Uni. [email protected]

T. ENGİN Sakarya Uni. [email protected]

A. DEMİRİZ Sakarya Uni. [email protected]

H. AKBULUT Sakarya Uni. [email protected]

M. UTKUCU Sakarya Uni. [email protected]

T. OGRAS Tübitak [email protected]

A. PINAR Boğaziçi Uni. [email protected]

H. GÖÇMEZ Dumlupınar Uni. [email protected]

M. van de VENTER Nelson Mandela Metropol. Uni [email protected]

U. KULA Sakarya Uni. [email protected]

A. S. E. YAY Sakarya Uni. [email protected]

K. KÜÇÜK Kocaeli Uni. [email protected]

N. BALKAYA İstanbul Uni. [email protected]

Y. BECERİKLİ Yalova Uni. [email protected]

A. TUTAR Sakarya Uni. [email protected]

K. YILDIZ Sakarya Uni. [email protected]

N. YUMUŞAK Sakarya Uni. [email protected]

B. D. BOTOFTE Sakarya Uni. [email protected]

K. YILDIRIM Sakarya Uni. [email protected]

Ö. KELEŞ İTÜ [email protected]

B. T. TONGUÇ Sakarya Uni. [email protected]

L. GÜLEN Sakarya Uni. [email protected]

R. MERAL Bingöl Uni. [email protected]

C. YAVUZ Sakarya Uni. [email protected]

L. KALIN Auburn Uni. [email protected]

S. OKUR İzmir Katip Çelebi Uni. [email protected]

*Bilimsel danışma kurulu alfabetik olarak sıralanmıştır.

SAKARYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DERGİSİ

Sakarya University Journal of Science

Cilt (Vol.): 17 Sayı (No): 1 Haziran (June) 2013 SAKARYA

İÇİNDEKİLER (Contents)

Malatya’da Hayvancılık Potansiyeli ve Biyogaz Üretimi

Cattle-Dealing Potential of Malatya and Biogas Production

Nilüfer Nacar KOÇER, Gizem KURT

Veri Madenciliği Kümeleme Algoritmaları Kullanarak Arıza Dayanımlı Denetim Sistemi Tasarımı

Fault tolerant control system design by using clustering algorithms of data mining

Umut ALTINIŞIK, Mehmet YILDIRIM

Oyuk (Hollow) Fiber Sıvı Faz Mikroekstraksiyon

Hollow Fiber Liquid Phase Microextraction

Erol ALVER, Ayla DEMİRCİ, Mustafa ÖZCİMDER

Fibromiyalji Hastalarında Sempatik Deri Cevabının Psikolojik Test Skorlarına Etkisinin YSA

Kullanılarak İncelenmesi

Investigating the Effect of Sympathetic Skin Response Parameters on the Psychological Test Scores in Patients

with Fibromyalgia Syndrome by Using ANNS

Murat YILDIZ, Özhan ÖZKAN, Etem KÖKLÜKAYA

İnternet Ortamındaki Tüketici Yorumlarından Özet Bilgi Çıkarımı

Abstract Information Extraction From Consumer's Comments On Internet Media

Kadriye ERGÜN, Cemalettin KUBAT, Gültekin ÇAĞILl, Raşit CESUR

Çalışma Duruşu Analiz Yöntemleri ve Çalışma Duruşunun Kas İskelet Sistemi Rahatsızlıklarına

Etkileri

Working Posture Analysis Methods and the Effects of Working Posture on Musculoskeletal Disorders

Hatice ESEN, Nilgün FIĞLALI

Blume Capel Modelinin Mikroskopik Durum Denklemlerini Nonlinear Dinamik Kavramları

Kullanilarak Çözülmesi

Solution of Macroscopic State Equations of Blume-Capel Model Using Nonlinear Dynamics Concepts

Asaf Tolga ÜLGEN, Naci SÜNEL

Yapay Sinir Ağı Yaklaşımıyla Çinko Kalınlığının Tahminlenmesi

Forecasting of Zinc Coating Thickness with Artificial Neural Network

Tuğçen HATİPOĞLU, Semra BORAN, Burcu ÖZCAN, Alpaslan FIĞLALI

Karboksinin Gökkuşağı Alabalıklarında (Oncorhynchus Mykiss) Gulutatyon Redüktaz Enzim

Aktivitesi Üzerine Etkisi

Effects Of Carboxin On Glutathione Reductase Enzyme Activity İn Rainbow Trout (Oncorhynchus Mykiss)

Gonca ALAK, Muhammed ATAMANALP, Esat Mahmut KOCAMAN, Arzu UÇAR

Bulanık Çok Yanıtlı Deneyler İçin Bulanık Pareto Çözüm Kümesinin Bulanık İlişkiye Dayalı

Sınıflandırma Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi

Evaluation of Fuzzy Pareto Solution Set by Using Fuzzy Relation Based Clustering Approach For Fuzzy Multi-

Response Experiments

Özlem TÜRKŞEN, Ayşen APAYDIN

1- 8

9-16

17-26

27-32

33-40

41-51

53-60

61-69

71-74

75-84

Farklı Özellikteki Malzemelerin Tozaltı Ark Kaynak Yöntemi İle Birleştirilmesi ve Birleştirmelerin

Tahribatlı ve Tahribatsız Muayenesi

Joining of Materials with Diferent Properties Through Submerged Arc Welding Process and Destructive and

Non-Destructive Testing of the Joints

Ali Akın AKAY, Yakup KAYA, Nizamettin KAHRAMAN

İşçi Sağlığı Ve Güvenliği Yönetimi İle Toplam Kalite Yönetimi Sistemleri Veri Analizi İncelemesi

Data Analysis of Occupational Health and Safety Management and Total Quality Management Systems

Ahmet YAKUT, Rıfat AKBIYIKLI

Bisfenol A’nın Zebra Balıklarında (Danio Rerio) Teratolojik Etkileri

Teratologic Effects Of Bisphenol A On Zebrafish (Danio Rerio)

Cansu AKBULUT, Nazan Deniz YÖN

Sabit Olmayan Ortalama Eğrilikli Timelike Bonnet Yüzeyler

Timelike Bonnet surfaces with non-constant curvature

Seda HATİPOĞLU, Ebru Arıkan ÖZTÜRK

3.3 Ghz Mikroşerit Anten Tasarımı Ve Farklı Besleme Yöntemleri İçin Analizi

3.3 GHz microstip antenna design and analysis for different feeding methods

Haydar KÜTÜK, Ahmet Y.TEŞNELİ, N. Berna TEŞNELİ

Bazı Pell Denklemlerinin Temel Çözümleri

Fundamental Solutions to Some Pell Equations

Merve GÜNEY, Refik KESKİN

Bulanık Yapay Sinir Ağıyla Dört Serbestlik Dereceli Bir Robot Kolunun Kontrolü

Four Degree Freedom Robot Arm with Fuzzy Neural Network Control

Şinasi ARSLAN, Mehmet KORKMAZ

Azot Ve Fosfor’un Negatif İyonlarının Temel Hallerinin İnce Yapı Seviyeleri

The fine structure levels for ground states of negative ions of nitrogen and phosphorus

Leyla ÖZDEMİR, Nurgül ATİK, Gülay Günday KONAN

Fonksiyonel Özelliklere Sahip Probiyotik İncir Uyutması Tatlısı Üretimi

Production of Probiotic İncir Uyutması Dessert Whıch Has Functional Properties

Meryem HUT, Ahmet AYAR

5 Serbestlik Dereceli Robot Kolunun Modellenmesi ve Kontrolü

Modelling and Control of 5 dof Robotic Arm

Nurettin Gökhan ADAR, Hüseyin ÖREN, Recep KOZAN

85-96

97-103

105-111

113-118

119-124

125-129

131-138

139-146

147-153

155-160

SAÜ. Fen Bil. Der. 17. Cilt, 1. Sayı, s. 1-8, 2013 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 1-8, 2013

S 1

Malatya’da hayvancılık potansiyeli ve biyogaz üretimi

Nilüfer NACAR KOÇER1*, Gizem KURT2

1*Fırat Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Çevre Mühendisliği Bölümü, ELAZIĞ, [email protected],

2Mimar Sinan Cad. Fatih Apt. 97/15, MALATYA, [email protected]

05.12.2011 Geliş/Received, 05.12.2012 Kabul/Accepted

ÖZET

Tarım ve hayvancılık sektöründe biyogazdan enerji elde edilmesi, yıllardır gelişmiş ülkelerde başarıyla

uygulanmaktadır. Bu uygulamanın ülkemizde ve özellikle Malatya’da da yaygınlaştırılmasına katkı sağlamak üzere,

farklı hayvan sayısına bağlı olarak elde edilebilecek biyogaz miktarları, bu çalışma kapsamında tablolar halinde

sunulmuştur. Ayrıca Malatya ili için biyokütle potansiyelinden etkin ve yaygın bir şekilde faydalanmak için önerilerde

bulunulmuştur.

Yapılan çalışmada; Malatya İli’nde bir yılda elde edilen ortalama kuru biyokütle miktarı ve kuru biyokütlenin ortalama

ısıl değeri hesaplanmıştır. Sonuçlar Malatya’da ki hayvan gübresinden biyogaz tesisleri kullanılarak yaklaşık olarak

87.645 m3/gün biyogaz üretilebileceğini göstermiştir.

Anahtar Kelimeler: Biyogaz potansiyeli, ısıl değer, kuru biyokütle miktarı.

Cattle-dealing potential of Malatya and biogas production

ABSTRACT

The manufacture of biogas in the agriculture and animal husbandry industry has been practiced successfully in

developed countries for years. In order to contribute to the popularization of this practice in our country, and especially

in the Malatya city. Depending on the number animals of different amount of biogas that can achieved within the

scope of this study are presented in tables. In addition, to benefit from biomass potential efficiently and broadly for

Malatya city we have made suggestions.

In this research, average dry biomass amount per year and thermal (calorific) value of average dry biomass were

calculated in Malatya city. The results shown that approximate 87.645 m3/day biogas will be produced by using biogas

systems from manure of animals in Malatya.

Keywords: Biogas potential, thermal value, dry biomass amount.

* Sorumlu Yazar / Corresponding Author

mailto:[email protected]


N. N. Koçer, G. Kurt Malatya’da Hayvancılık Potansiyeli Ve Biyogaz Üretimi

2 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 1-8, 2013

1. GİRİŞ

Artan nüfusa paralel olarak, büyüyen hayvancılık

sektöründe ortaya çıkan yüksek miktarlardaki hayvansal

ve evsel atıklar, çevre için tehlike oluşturmaktadır [2]. Bu

atıkların planlı bir şekilde kontrol altına alınmaya

çalışılması, bilinçsizce tarım alanlarına veya çevreye

atılması hem toprağın biyolojik yapısını tahrip etmekte

hem de yaz aylarındaki aşırı sıcaklarda, istenmeyen koku

ve sinek oluşumu sonucunda insan ve çevre sağlığını

tehdit etmektedir.

Dünya enerji tüketiminin sadece %14’lük bir kısmının

biyokütleden sağlandığı, ancak bu oranın gelişmekte olan

ülkelerde %43’lere ulaştığı bilinmektedir. Bu yüzyılın

ortalarında dünya nüfusunun %90’ının gelişmekte olan

ülkelerde yaşadığı varsayılırsa, yenilenebilir enerji

kaynakları içerisinde biyokütle enerjisi önemli bir yer

işgal edecektir [9]. Özellikle kırsal yerleşim bölgelerinde

bol miktarda açığa çıkan bu artık organik maddelerin

değerlendirilmesi açısından biyogaz ve organik gübre

üretimi önem taşımaktadır [2].

Ülkemiz kırsal kesiminde hayvan gübresi ısıtma ve

pişirme amacıyla yakılmaktadır. Hayvan gübresinin

tarımsal üretimde kullanılması, yakılarak enerjiye

dönüştürülmesinden daha ekonomiktir. Hayvan gübresi,

yapay gübrelere göre daha üstün özelliklere sahiptir.

Toprağa bitki besin maddelerini sağlamasının yanında

toprağın yapısını da iyileştirmektedir [2].

Hayvan gübresinin yakılmasının önlenerek, tarım

topraklarına kazandırılması, kırsal kesime bu enerjinin

yerine ikame edeceği yeni bir enerjinin verilmesi ile

mümkündür. Bu enerji, hayvan gübresinden elde

edilebilecek olan biyogazdır [2].

Biyogaz bakterilerin, organik maddeleri oksijensiz

ortamda atık biyolojik maddelerin fermantasyonu sonucu

açığa çıkan, metan ve karbondioksit gazlarının

karışımından meydana gelen yanıcı bir gazdır [3,17].

Biyogaz teknolojisi çiftçiler için çok ümit vericidir.

Çünkü geçerliliği değerini arttırmaktadır. Önceden

kullanılmayan atık materyaller şimdi enerji kaynağı

olmaktadır [3]. Dünyanın pek çok ülkesinde çözüm

olması bakımından değil sadece katkıda bulunması

maksadıyla birçok yerleşim yerinde pilot ya da ferdi

biyogaz tesisi yaygın bir şekilde kullanılmaktadır [10].

Biyogaz teknolojisi özellikle gelişmiş ve gelişmekte olan

ülkelerde sürekli gündemde kalan ve önemini artıran

alternatif enerji kaynağıdır [12].

Dünyada yüzün üzerinde farklı tipte biyogaz tesisi olup,

bunlar farklı koşullarda üretimde bulunmaktadırlar.

Değişik yapı çeşitlerinde, değişik organik materyalden ve

bunlara bağlı olarak çok farklı üretim ortamlarında

çalışan bu tesisler, yine kurulu bulundukları ülkelerin

iklim ve ekonomik koşullarına adapte edilmiş biyogaz

üreteçleridir [12].

Biyogaz, kuyulardan çıkartılan doğal gaz ile tamamen

benzerdir. Fakat doğal gaz yüksek kalorifik değere sahip

etan, propan ve bütan gibi çeşitli hidrokarbonları da

kapsamaktadır [3]. Fakat biyogazın diğer enerji

yakıtlarına nazaran belli değeri ve önemi vardır. Bunlar;

Küresel ısınmaya sebep olan metan gazı, çiftlik

hayvanları aracılığı ile atmosfere karışmaktadır. İşte bu

gaz, insan kullanımına sokabilir, ayrıca mevcut çiftlik

hayvanın atıklarını işleyerek, bir enerji kaynağı haline

dönüştürebilir.

Gübreler biyogaz üretmek amaçlı işlenerek, içlerinde

bitkisel üretim için istenmeyen yabancı ot tohumları ve

olası bitki hastalık ve zararlı etmenleri yok edilebilir.

Gübrenin bitki besleyicilik değeri en az %15 oranında

artarak, bitkisel üretimde kalite yükselir ve topraklar

korunur.

Üretilen gaz, bölgedeki çiftçilerin dışa bağımlılığını

azaltarak, sürdürülebilir yaşam imkânı sunabilir [6].

2. BİYOGAZIN KULLANIM ALANLARI

Biyogazın doğal gaza alternatif bir gaz yakıt olarak

kullanılabileceği pek çok alan bulunmaktadır. Doğrudan

yakma, aydınlatma ve ısıtmada kullanım, kimyasalların

üretiminde kullanım, yakıt pili olarak kullanım, motor

yakıtı olarak kullanım, türbin yakıtı olarak kullanım ile

elektrik enerjisine ve mekanik enerjiye çevrilerek

kullanımı bunlar arasında sayılabilir. Ayrıca biyogaz

üretimi sonucu ortaya çıkan yan ürünler de çeşitli

amaçlarla kullanılabilmektedir [13].

2.1. Isıtmada Kullanım

Biyogazın yanma özelliği bileşiminde bulunan metan

(CH4) gazından ileri gelmektedir. Biyogaz, hava ile

yaklaşık 1/7 oranında karıştığı zaman tam yanma

gerçekleşmektedir. Isıtma amacıyla gaz yakıtlarla çalışan

fırın ve ocaklardan yararlanılabileceği gibi termosifon ve

şofbenlerde biyogazla çalıştırılarak kullanılabilir.

Biyogaz, sıvılaştırılmış petrol gazı ile çalışan sobaların

meme çaplarında basınç ayarlaması yapılarak kolaylıkla

kullanılabilmektedir. Biyogaz, sobalarda kullanıldığında

bünyesinde bulunan hidrojen sülfür (H2S) gazının

yanmadan ortama yayılmasını önlemek üzere bir baca

sistemi gerekli olmaktadır. Bu nedenle, daha sağlıklı bir

ısınma için kalorifer sistemleri tercih edilmektedir [7].

Malatya’da Hayvancılık Potansiyeli Ve Biyogaz Üretimi N. N. Koçer, G. Kurt

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 1-8, 2013 3

2.2. Aydınlatmada Kullanım

Biyogaz, hem doğrudan yanma ile hem de elektrik

enerjisine çevrilerek aydınlatmada kullanılabilmektedir.

Biyogazın doğrudan aydınlatmada kullanımında

sıvılaştırılmış petrol gazları ile çalışan lambalardan

yararlanılmaktadır. Bu sistemde aydınlatma alevini

arttırmak üzere amyant gömlek ve cam fanus

kullanılmaktadır. Cam fanus ışığı sabitleştirdiği gibi

çıkan ısıyı geri vererek alevin daha fazla olmasını

sağlamaktadır [7].

2.3. Motorlarda Kullanım

Biyogaz, benzinle çalışan motorlarda hiçbir katkı

maddesine gerek kalmadan doğrudan kullanılabildiği

gibi içeriğindeki metan gazının saflaştırılmasıyla da

kullanılabilmektedir. Dizel motorlarda kullanılması

durumunda belirli oranda (% 18-20) motorin ile

karıştırılması gerekmektedir [7].

2.4. Yan Ürün Değerlendirme İmkânları

Biyogaz üretimi sonucu sıvı formda fermente organik

gübre elde edilmektedir. Elde edilen gübre tarlaya sıvı

olarak uygulanabilir, granül haline getirilebilir veya

beton ve toprak havuzlarda doğal kurumaya bırakılabilir.

Fermantasyon sonucu elde edilen organik gübrenin temel

avantajı anaerobik fermantasyon sonucunda patojen

mikroorganizmaların büyük bir bölümünün yok

olmasıdır. Bu özellik kullanılacak olan organik gübrenin

yaklaşık % 10 daha verimli olmasını sağlamaktadır [14].

3. BİYOGAZIN AVANTAJLARI

Biyogazın üretilmesi ve kullanılması doğrultusunda

çeşitli avantajları mevcuttur. Bu avantajlar;

1. Biyogazın üretilmesi ve kullanılması ekonomik

kazanç sağlamaktadır.

2. Gübre kullanımı iyileşerek, gaz üretiminden sonra

elde edilen gübre daha kolay kullanılabilir gübre haline

gelmektedir.

3. Sera gazlarını azaltmaktadır ki, metan gazı en kötü

sera gazlarından birisidir. İşlem sonucunda açığa çıkan

metan atmosfere yayılmaktadır. Oysa biyogaz

tesislerinde elde edilen metan yakılmaktadır.

4. Ucuz ve çevreci atık çevrimi sağlamaktadır. Evlerde

çıkan diğer evsel katı atıklar hayvan gübresiyle birlikte

biyogaz üretiminde kullanılabilmektedir.

5. Daha sağlıklı, hijyenik yaşam alanlarının yaratılmasını

sağlamaktadır.

6. Ülkemizde hayvancılığın gelişmesini teşvik edici

unsur olmaktadır. Dolayısıyla suni gübreye bağımlılığı

azaltarak, sürdürülebilir kalkınmaya katkıda

bulunmaktadır. Ayrıca ülkemizin dışarıya olan enerji

bağımlılığını da azaltmaktadır [8].

4. MALATYA İLİ MEVCUT HAYVAN VERİLERİ

Biyokütle enerjisinin öneminden yola çıkılarak, 2011

yılında Malatya ilinin ilçelere göre mevcut olan

büyükbaş, küçükbaş ve kanatlı hayvanlarının sayısı

Tablo 1’de gösterilmiştir. Veriler Türkiye İstatistik

Kurumu 2011 yılı istatistiklerinden alınmıştır.

Tablo 1’e göre büyükbaş hayvan sayıları bakımından

Malatya Merkez, Akçadağ, Battalgazi, Arguvan ve

Doğanşehir diğer ilçelerden belirgin olarak ayrılmakta ve

ağırlık potansiyeli meydana getirmektedir. Küçükbaş

hayvan sayılarında ise, Doğanyol ve Kale dışında her

ilçede hemen hemen aynı potansiyel görülmektedir.

Kanatlı hayvanlar grubunda ise Merkez, Akçadağ,

Yeşilyurt, Yazıhan ve Arguvan ilçelerinin ağırlığı tam

olarak hissedilmektedir.

Tablo 1. Malatya ilinin, ilçelere göre büyükbaş, küçükbaş ve kanatlı hayvanları sayısı

Yerleşim

Yerleri

Büyükbaş

Hayvan

Sayısı

Küçükbaş

Hayvan

Sayısı

Kanatlı

Hayvan

Sayısı

Merkez 32.076 17.206 366.994

Akçadağ 10.240 18.739 536.829

Arapkir 5.285 40.174 9.335

Arguvan 10.794 36.768 55.267

Battalgazi 12.130 2.610 8.050

Darende 6.392 32.935 6.190

Doğanşehir 10.588 25.177 3.165

Doğanyol 2.647 558 1.373

Hekimhan 7.264 12.304 1.780

Kale 1.688 168 5.931

Kuluncak 3.597 13.880 4.305

Pötürge 8.252 5.705 11.753

Yazıhan 8.877 20.474 367.108

Yeşilyurt 5.994 22.493 379.362

Toplam 125.824 249.191 1.757.442

Tablo 1’de görüldüğü gibi Malatya ilinde büyükbaş

hayvan sayısı 125.824 adettir. Aynı yıl Türkiye genelinde

mevcut büyükbaş hayvan sayısı 12.483.969 adet olup, bu

rakamın % 1,00’i Malatya’da bulunmaktadır. Malatya’da

küçükbaş hayvan sayısı ise 249.191 adettir. Türkiye’de

küçükbaş hayvan sayısı

toplamı 32.309.518 adet olup. Malatya’nın bu

rakamlardaki payı % 0,77’dir. Çalışmada kanatlı hayvan

olarak yumurta tavuğu, et tavuğu, hindi, kaz ve ördek

sayıları baz alınmıştır. Malatya kanatlı hayvan sayısı


4 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 1-8, 2013

1.757.442’dir. Aynı yılda Türkiye’deki kanatlı hayvan

sayısı 241.498.538’dir. Malatya’nın kanatlı hayvan

sayısındaki üretim payı ise % 0,73’dür. Malatya’da

hayvansal üretim potansiyelinin Türkiye üretimindeki

payının hesaplanan değerleri Tablo 2’de verilmiştir.

Tablo 2. Malatya’da hayvansal üretim potansiyelinin Türkiye üretimindeki payı

Hayvan Cinsi Türkiye Potansiyeli Malatya Potansiyeli Üretimdeki Payı

Büyükbaş 12.483.969 125.824 % 1,00

Küçükbaş 32.309.518 249.191 % 0,77

Kanatlı 241.498.538 1.757.442 % 0,73

5. MALATYA İLİ MEVCUT HAYVANSAL ATIK

POTANSİYELİNİN ARAŞTIRILMASI

Malatya merkez ve ilçelerde mevcut hayvan

potansiyeline bağlı olarak büyükbaş, küçükbaş ve kanatlı

hayvan verileri bütün olarak değerlendirilmiştir.

Büyükbaş hayvan için günde 10 kg, küçükbaş hayvan

için günde 3 kg ve kanatlı hayvanlar için günde 0,08 kg

atık oluştuğu varsayılarak, bu atıklardan oluşan gaz

miktarı hacimsel olarak büyükbaş hayvanlar için 0,035

m3, küçükbaş hayvanlar için 0,050 m3 ve kanatlı

hayvanlar 0,044 m3 alınmıştır [16]. Malatya merkez ve

ilçelerde mevcut hayvan potansiyeline bağlı olarak

biyogaz üretim potansiyeli hesaplanarak sonuçlar Tablo

3’de verilmiştir.

6. MALATYA İLİ MEVCUT HAYVANSAL ATIK

POTANSİYELİNİN ARAŞTIRILMASI

Malatya merkez ve ilçelerde mevcut hayvan

potansiyeline bağlı olarak büyükbaş, küçükbaş ve kanatlı

hayvan verileri bütün olarak değerlendirilmiştir.

Büyükbaş hayvan için günde 10 kg, küçükbaş hayvan

için günde 3 kg ve kanatlı hayvanlar için günde 0,08 kg

atık oluştuğu varsayılarak, bu atıklardan oluşan gaz

miktarı hacimsel olarak büyükbaş hayvanlar için 0,035

m3, küçükbaş hayvanlar için 0,050 m3 ve kanatlı

hayvanlar 0,044 m3 alınmıştır [16]. Malatya merkez ve

ilçelerde mevcut hayvan potansiyeline bağlı olarak

biyogaz üretim potansiyeli hesaplanarak sonuçlar Tablo

4’de verilmiştir.

Tablo 4’e göre; mevcut hayvan potansiyelinden biyogaz

üretilecek olursa en yüksek ağırlık potansiyeline sahip

toplam gaz verimleri; Merkez ilçede, 15.100 m3/gün,

Arguvan ilçesinde ise 9.488 m3/gün olarak

hesaplanmıştır. Doğanyol ve Kale dışında diğer ilçeler de

ise gaz üretimleri hemen hemen aynı potansiyeli

göstermektedir.

7. SONUÇ VE ÖNERİLER

Günümüzde önemli çevre sorunlarından birini oluşturan

hayvansal atıkların biyogaz üretim tesislerinde

işlenerek, zararsız hale getirilmesi ve bu atıklardan enerji

elde edilmesi, yenilenebilir enerji kaynaklarının üretimi

açısından biyogaz teknolojisini ön plana çıkarmaktadır.

Ülkemizde değerlendirilebilecek organik atık

potansiyeline sahip bu atıkların gerektiği gibi

değerlendirilmesi halinde ekonomik açıdan büyük bir

girdi sağlanması söz konusudur.

Organik atık potansiyelinin değerlendirilmesi halinde

Malatya ilinin merkez ve ilçelerinde biyogaz tesisinin

inşa edilmesi ile elde edilebilecek toplam gaz verimi ile

bu sistemden faydalanacak kişi sayısı merkez ve ilçeler

bazında hesaplanmış ve sonuçlar Tablo 5’de

gösterilmiştir.

Günlük yemek pişirme ihtiyacı 0,35 m3/kişi.gün ve

günlük bir saat aydınlatma için kullanım 0,15

m3/saat.gün olarak bilindiğine göre bir ailenin beş kişiden

oluştuğu ve günlük 8 saat aydınlatma amaçlı kullanıldığı

düşünülürse toplam gaz ihtiyacı yaklaşık 3 m3/gün olarak

alınabilir [15].

Tablo 5’de görüldüğü gibi toplam faydalanacak kişi

sayısı 29.202’dir. Malatya İli ve ilçelerinde toplam

biyogaz verimi ise 87.605 m3/gün’dür. Biyogazın

optimum kullanılması ile faydalanacak nüfusun toplam

içerisindeki oranı Merkez’de % 17,24, Arguvan’da %

10,83, Yazıhan’da ise % 8,53’tür. Bu oran Doğanyol ve

Kale ilçelerinde çok düşük olmakla birlikte diğer

ilçelerde toplam içerisindeki yüzde oranı birbirleriyle

hemen hemen aynı potansiyele sahiptir.

Ülkemizin gayrisafi milli hâsılatı içerisinde büyük bir yer

teşkil eden enerji sektörü ülke adına büyük bir sorun

teşkil etmektedir. Bu nedenle enerji politikasında

değişikliklere gidilerek, bu sorun ortadan kaldırılmalı ve

ülkemizde mevcut enerji ham maddelerinden yola

çıkılarak yenilenebilir enerji kaynaklarına

yönelinmelidir.

Her şeyi devletten beklememek adına küçük yerleşim

bölgelerinde tarımla uğraşan ailelerin, en azından bir

günlük enerji ihtiyacını karşılamak, ülkenin enerji

ihtiyacını az da olsa gidermektedir. Bunun için biyogaz

üretimine ağırlık verilmeli ve bu sektörde çalışmalar

yapılarak, yeni teknolojiler geliştirilmelidir.


SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 1-8, 2013 5

KAYNAKLAR

[1] S. Güner ve A. Albostan, “Türkiye’nin Enerji

Politikası”.

[2] Y. Ulusoy, H. Ünal ve K. Alibaş, “Biyogaz Üretimi

Prosesi”, Uludağ Üniversitesi, Bursa.

[3] N. Rajakovic and M. Knezevic, 2006. Biogas Energy

Instead of Waste, Sıxth Internatıonal Symposıum Nikola

Tesla, Belgrad, SASA, Serbıa.

[4] J. Gülen ve H. Arslan, “Biogas”, Mühendislik ve Fen

Bilimleri Dergisi, Davutpaşa, İstanbul (4/2005).

[5] K. Alibaş, Y. Ulusoy ve Y. Tekin, “Biyogaz Üretimi”.

[6] H. O. Erzincanlı, “Biyoteknolojik Enerji

Kaynaklarının Ülkemizdeki Durumu”, Biyogaz ve

Biyodizel. www.tarımsal.com

[7] N. Bilgin, “Biyogaz Nedir?”, Tarım ve Köyişleri

Bakanlığı, Köy Hizmetleri Genel Müdürlüğü, Ankara

Araştırma Enstitüsü (2003).

[8] M. Türker, “Anaerobik Biyoteknoloji: Türkiye ve

Dünya’daki Eğilimler”

[9] M. Demirtaş ve V. Gün, “Avrupa ve Türkiye’ deki

Biyokütle Enerjisi”, C.B.Ü. Fen Bilimleri Dergisi, 49

(2007).

[10] A. Akbulut ve A. Dikici, “Elazığ İlinin Biyogaz

Potansiyeli ve Maliyet Analizi”, Doğu Anadolu Bölgesi

Araştırmaları (2004).

[11] C. Tuluk, “Çeşitli Substratların Anaerobik Şartlar

Altında Metan ve Hidrojene Dönüşüm Potansiyellerinin

Belirlenmesi”, Yüksek Lisans Tezi, Çukurova

Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Çevre

Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Adana (2007).

[12] S. Sözer ve O. Yaldız, “Sığır Gübresi ve Peynir Altı

Suyu Karışımlarından Biyogaz Üretimi Üzerine Bir

Araştırma”, Akdeniz Üniversitesi Ziraat Fakültesi

Dergisi, 19(2), 179 (2006).

[13] S. Turan, “Yenilenebilir Enerji Kaynakları”, KTO-

Etüd Araştırma Servisi. www.kto.org.tr.

[14] Biyogaz ve Biyogaz Üretimi Yan Ürünlerinin

Kullanım Alanları, Elektrik İşleri Etüt İdaresi Genel

Müdürlüğü. www.eie.gov.tr.

[15] Koçer N. N. ve Saatçi Y., “Elazığ’daki Hayvansal

Atıkların Biyoenerji Potansiyeli”, Doğu Anadolu Bölgesi

Araştırmaları (2007).

[16] Kırımhan, S., 1981. Organik Atıklardan Biyogaz

Üretimi, Atatürk Üniversitesi, Çevre Sorunları Araştırma

Enstitüsü, Erzurum.

[17] Cheremisirof, P. ve Marresi, A., 1998. Generation

Of Methane in Sanitary Landfill, Energy From Solid

Wastes. Chapter 14, 327–343.

http://www.tarımsal.com/

http://www.eie.gov.tr/


6 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 1-8, 2013

Tablo 3. Malatya’da hayvansal atıklardan elde edilebilecek biyogaz potansiyeli

Yerleşim

Birimleri

Hayvan

Cinsi

Hayvan

Sayısı

Hayvan

Başına Atık,

kg

1 kg Atıktan

Oluşan Gaz,

m3

1 Günlük

Atık,

kg/gün

1 Günlük

Gaz Verimi,

m3/gün

Toplam

Gaz

Verimi,

m3/gün

Merkez

Büyükbaş 32.076 10 0,035 320.760 11.227

15.100 Küçükbaş 17.206 3 0,050 51.618 2.581

Kanatlı 366.994 0,08 0,044 29.360 1.292

Akçadağ

Büyükbaş 10.240 10 0,035 102.400 3.584

8.285 Küçükbaş 18.739 3 0,050 56.217 2.811

Kanatlı 536.829 0,08 0,044 42.946 1.890

Arapkir

Büyükbaş 5.285 10 0,035 52.850 1.890

7.949 Küçükbaş 40.174 3 0,050 120.522 6.026

Kanatlı 9.335 0,08 0,044 747 33

Arguvan

Büyükbaş 10.794 10 0,035 107.940 3.778

9.488 Küçükbaş 36.768 3 0,050 110.304 5.515

Kanatlı 55.267 0,08 0,044 4.421 195

Battalgazi

Büyükbaş 12.130 10 0,035 121.300 4.246

4.666 Küçükbaş 2.610 3 0,050 7.830 392

Kanatlı 8.050 0,08 0,044 644 28

Darende

Büyükbaş 6.392 10 0,035 63.920 2.237

7.199 Küçükbaş 32.935 3 0,050 98.805 4.940

Kanatlı 6.190 0,08 0,044 495 22

Doğanşehir

Büyükbaş 10.588 10 0,035 105.880 3.706

7.494 Küçükbaş 25.177 3 0,050 75.531 3.777

Kanatlı 3.165 0,08 0,044 253 11

Doğanyol

Büyükbaş 2.647 10 0,035 26.470 926

1.015 Küçükbaş 558 3 0,050 1.674 84

Kanatlı 1.373 0,08 0,044 110 5

Hekimhan

Büyükbaş 7.264 10 0,035 72.640 2.542

4.394 Küçükbaş 12.304 3 0,050 36.912 1.846

Kanatlı 1.780 0,08 0,044 142 6

Kale

Büyükbaş 1.688 10 0,035 16.880 591

637 Küçükbaş 168 3 0,050 504 25

Kanatlı 5.931 0,08 0,044 474 21

Kuluncak

Büyükbaş 3.597 10 0,035 35.970 1.259

3.356 Küçükbaş 13.880 3 0,050 41.640 2.082

Kanatlı 4.305 0,08 0,044 344 15

Pötürge

Büyükbaş 8.252 10 0,035 82.520 2.888

3.785 Küçükbaş 5.705 3 0,050 17.115 856

Kanatlı 11.753 0,08 0,044 940 41

Yazıhan

Büyükbaş 8.877 10 0,035 88.770 3.107

7.470 Küçükbaş 20.474 3 0,050 61.422 3.071

Kanatlı 367.108 0,08 0,044 29.369 1.292

Yeşilyurt

Büyükbaş 5.994 10 0,035 59.940 2.098

6.807 Küçükbaş 22.493 3 0,050 67.479 3.374

Kanatlı 379.362 0,08 0,044 30.349 1.335


SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 1-8, 2013 7

Tablo 4. Malatya’da hayvansal atıklardan elde edilebilecek biyogaz potansiyeli

Yerleşim

Birimleri

Hayvan

Cinsi

Hayvan

Sayısı

Hayvan

Başına Atık,

kg

1 kg Atıktan

Oluşan Gaz,

m3

1 Günlük

Atık,

kg/gün

1 Günlük

Gaz Verimi,

m3/gün

Toplam

Gaz

Verimi,

m3/gün

Merkez

Büyükbaş 32.076 10 0,035 320.760 11.227

15.100 Küçükbaş 17.206 3 0,050 51.618 2.581

Kanatlı 366.994 0,08 0,044 29.360 1.292

Akçadağ

Büyükbaş 10.240 10 0,035 102.400 3.584

8.285 Küçükbaş 18.739 3 0,050 56.217 2.811

Kanatlı 536.829 0,08 0,044 42.946 1.890

Arapkir

Büyükbaş 5.285 10 0,035 52.850 1.890

7.949 Küçükbaş 40.174 3 0,050 120.522 6.026

Kanatlı 9.335 0,08 0,044 747 33

Arguvan

Büyükbaş 10.794 10 0,035 107.940 3.778

9.488 Küçükbaş 36.768 3 0,050 110.304 5.515

Kanatlı 55.267 0,08 0,044 4.421 195

Battalgazi

Büyükbaş 12.130 10 0,035 121.300 4.246

4.666 Küçükbaş 2.610 3 0,050 7.830 392

Kanatlı 8.050 0,08 0,044 644 28

Darende

Büyükbaş 6.392 10 0,035 63.920 2.237

7.199 Küçükbaş 32.935 3 0,050 98.805 4.940

Kanatlı 6.190 0,08 0,044 495 22

Doğanşehir

Büyükbaş 10.588 10 0,035 105.880 3.706

7.494 Küçükbaş 25.177 3 0,050 75.531 3.777

Kanatlı 3.165 0,08 0,044 253 11

Doğanyol

Büyükbaş 2.647 10 0,035 26.470 926

1.015 Küçükbaş 558 3 0,050 1.674 84

Kanatlı 1.373 0,08 0,044 110 5

Hekimhan

Büyükbaş 7.264 10 0,035 72.640 2.542

4.394 Küçükbaş 12.304 3 0,050 36.912 1.846

Kanatlı 1.780 0,08 0,044 142 6

Kale

Büyükbaş 1.688 10 0,035 16.880 591

637 Küçükbaş 168 3 0,050 504 25

Kanatlı 5.931 0,08 0,044 474 21

Kuluncak

Büyükbaş 3.597 10 0,035 35.970 1.259

3.356 Küçükbaş 13.880 3 0,050 41.640 2.082

Kanatlı 4.305 0,08 0,044 344 15

Pötürge

Büyükbaş 8.252 10 0,035 82.520 2.888

3.785 Küçükbaş 5.705 3 0,050 17.115 856

Kanatlı 11.753 0,08 0,044 940 41

Yazıhan

Büyükbaş 8.877 10 0,035 88.770 3.107

7.470 Küçükbaş 20.474 3 0,050 61.422 3.071

Kanatlı 367.108 0,08 0,044 29.369 1.292

Yeşilyurt

Büyükbaş 5.994 10 0,035 59.940 2.098

6.807 Küçükbaş 22.493 3 0,050 67.479 3.374

Kanatlı 379.362 0,08 0,044 30.349 1.335


8 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 1-8, 2013

Tablo 5. Malatya’da biyogazdan faydalanabilecek kişi sayısı ve yüzde oranları

Yerleşim

Birimleri

Toplam Gaz

Verimi, m3/gün

Toplam Gaz

İhtiyacı, m3/gün

Faydalanacak

Kişi Sayısı

Toplam İçerisindeki

Yüzde, %

Merkez 15.100 3 5.033 17,23

Akçadağ 8.285 3 2.762 9,45

Arapkir 7.949 3 2.650 9,07

Arguvan 9.488 3 3.163 10,82

Battalgazi 4.666 3 1.555 5,32

Darende 7.199 3 2.400 8,21

Doğanşehir 7.494 3 2.498 8,55

Doğanyol 1.015 3 338 1,16

Hekimhan 4.394 3 1.465 5,01

Kale 637 3 212 0,73

Kuluncak 3.356 3 1.119 3,83

Pötürge 3.785 3 1.262 4,32

Yazıhan 7.470 3 2.490 8,52

Yeşilyurt 6.807 3 2.269 7,78

Toplam 87.645 - 29.216 100,00


9

Veri madenciliği kümeleme algoritmaları kullanarak arıza dayanımlı denetim

sistemi tasarımı

Umut Altınışık1*, Mehmet Yıldırım2

1*Enformatik Bölümü, Kocaeli Üniversitesi, Umuttepe, 41380, Kocaeli/Türkiye

2Ağ Tabanlı Kontrol Sistemleri Laboratuvarı, Kocaeli Üniversitesi, Umuttepe, 41380, Kocaeli/Türkiye

[email protected] , [email protected]


ÖZET

Bu çalışmada, geliştirmiş olduğumuz bir arıza dayanımlı denetim (ADD) sisteminde kullanmak üzere iki farklı

kümeleme algoritması incelenmiş ve arıza tanılama başarımları araştırılmıştır. Günümüzde kullanılmakta olan birçok

uygulamada, sistemin matematiksel modelinin tam olarak oluşturulamadığı görülmektedir. Bu nedenle bu çalışmada,

herhangi bir matematiksel modele gereksinim duyulmadan, bilgi tabanlı yöntemler kullanarak arıza tespit ve tanılaması

(ATT) yapılmıştır. ATT tarafından çevrimdışı olarak elde edilmiş tank verileri k-means algoritması ve en uzağı en

önce tara algoritması (EUEÖTA) ile ayrı ayrı kümelenerek bilgi tabanları oluşturulmuştur. Çalışmada, her iki

algoritmayla elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış, EUEÖTA ile daha başarılı arıza dayanımı gerçekleştirilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Arıza dayanımlı denetim, arıza tespit ve tanılama, k-means, üçlü tank, veri madenciliği

Fault tolerant control system design by using clustering algorithms of data

mining

ABSTRACT

In this study, two clustering algorithms and their success in fault isolation have been investigated in order to use in our

fault tolerant control (FTC) system. With so many applications used today, the mathematical model of the system

cannot be completely established. Therefore, in this study, fault detection and isolation (FDI) is realized by using

knowledg1e-based methods, without the need for any mathematical model. Sensor data, which are taken offline by

FDI, are clustered to create knowledge base by means of k-means and farthest first traversal algorithm (FFTA),

respectively. The results obtained by the two algorithms are compared and FFTA has found to be more successful in

fault tolerance.

Keywords: Fault tolerant control, fault detection and identification, k-means, three tank, data mining




U. Altınışık, M. Yıldırım Veri Madenciliği Kümeleme Algoritmaları Kullanarak Arıza

Dayanımlı Denetim Sistemi Tasarımı

10 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 9-16, 2013

1. GİRİŞ

Arıza dayanımlı denetim (ADD) sistemlerinin temel

amacı, algılayıcı ve eyleyici arızalarına rağmen sistemin

kararlı ve tatmin edici bir başarımla çalışmasını

sürdürmesi için uygun bir denetleyicinin tasarlanmasıdır.

ADD sistemleri, bileşen arızalarını otomatik olarak

düzeltme yeteneğine sahip denetim sistemleridir [1].

ADD sistemlerinde; sistemin güvenilirliği,

sürdürülebilirliği ve güvenlik çok önemlidir. Güvenirlik,

arıza oluşmasına rağmen sistemin başarılı bir şekilde

çalışmasıdır. Sürdürülebilirlik, arızanın kolayca

giderilebilmesi ve çalışmanın devam ettirilebilmesidir.

Güvenlik, insan sağlığı ve denetim sistemlerinin

tehlikeye atılmadan sistemin yürütülmesidir [2]. Arıza

tespit ve tanılamada (ATT) kullanılan yöntemler başlıca

iki sınıfa ayrılmaktadırlar. Bunlar, model tabanlı ve bilgi

tabanlı arıza tespit ve tanılama yöntemleridir. Doğrusal

ve doğrusal olmayan süreç yaklaşımlarında, arıza tespit

ve tanılamanın yapısı model tabanlı olarak

oluşturulurken, genellikle model öngörülü denetim (ing.

model predictive control) ve genelleştirilmiş olabilirlik

oranı (ing. generalized likelihood ratio) yöntemleri

birlikte kullanılmışlardır [3-6].

Günümüzde kullanılmakta olan birçok uygulamada,

sistemin matematiksel modelinin tam olarak

oluşturulamadığı görülmektedir. Bu nedenle,

performans ölçütünün karşılanabilmesi için, zaman

içerisinde bilgi tabanlı yöntemler geliştirilmiştir. Bilgi

tabanlı yöntemlerin kullanılmasının sağlamış olduğu en

büyük avantaj, herhangi bir matematiksel modele

gereksinim duyulmadan, arıza tespit ve tanılamasının

daha kolay yapılabilmesidir. Bilgi tabanlı arıza tespit ve

tanılamada analitik ve sezgisel bilgi tabanı yaklaşımları

söz konusudur. Analitik bilgi tabanı süreç içerisindeki

nicel ve analitik bilgilerin kullanılması ile oluşturulur.

Sezgisel bilgi tabanının oluşturulmasında ise nitel

bilgiler kullanılmaktadır [7].

Bu çalışmada, üçlü tank sıvı seviyesi denetim

sistemindeki algılayıcı arızaların tespiti ve tanılanması

yapılarak, ADD gerçekleştirilmesi amaçlanmaktadır.

Benzetim çalışmalarında kullanmak üzere PID

denetleyicili üçlü tank seviye denetim sisteminin

MatLab-Simulink modeli yapılmış, 7 adet toplamsal,

çarpımsal ve tıkama tipinde algılayıcı arızaları

oluşturulmuş, arızalar sisteme uygulanarak her bir arıza

durumuna ait sistem verileri elde edilmiştir. Kullanılan

bilgi tabanlı arıza dayanımlı denetim sistemi; ATT ve

bilgi tabanı kısımlarını içermektedir. ATT kendi

içerisinde, özellik çıkartımı ve kümeleme olmak üzere iki

aşamaya ayrılmaktadır. Geçmiş sistem verileri üzerinde

pencereleme ve varyans değişim oranı istatistiksel

teknikleri kullanılarak özellik çıkartımı yapılmaktadır.

ATT tarafından çevrimdışı olarak elde edilmiş tank

verileri k-means ve en uzağı en önce tara algoritması

(EUEÖTA) ile kümelenerek bilgi tabanı oluşturulmuş ve

her iki yöntemin başarım sonuçları karşılaştırılmıştır.

2. ARIZA DAYANIMLI DENETİM SİSTEMİ

TASARIMI

Bu çalışmada, kapalı devre bir denetim sistemindeki

arızaların tespiti, tanılanması ve arıza dayanımlı bir

denetimin gerçekleştirilmesi için üçlü tank sistemi

kullanılmıştır. Üçlü tank sistemi; birbirine bağlı üç adet

su tankı, pompalar ve valflerden oluşmaktadır. Tank-1 ve

tank-3’te sisteme sıvı girişini sağlayan iki adet pompa,

tank-1 ile tank-2 ve tank-2 ile tank-3 arasında iki adet sıvı

geçişini sağlayan valf mevcuttur. Ayrıca, her bir tank için

sistemden sıvı çıkışını sağlayan birer adet valf mevcuttur.

Üçlü tank sistemi Şekil 1’de gösterilmektedir [8].

Üçlü tank sisteminde amaç, tank-2 ile etkileşim halinde

olan tank-1 ve tank-3’e ait pompa ve valfleri

denetleyerek tank-2’deki sıvı seviyesini istenilen

düzeyde tutmaktır. Üçlü tank sisteminde kullanılan

denge denklemlerinin matematiksel modeli [9]; S1 tank-

1’in taban alanı ( -38.107 10 m2), S2 tank-2’nin taban

alanı ( -34.560 10 m2), S3 tank-3’ün taban alanı (-38.107 10 m2), sıvı yoğunluğu (su için, 31 10

kg/m3), Hi tank-i’nin su seviyesi (m), Qin,i pompa-i’den

sıvı akış oranı (m3/sn), Qi,0 tank-i’den dışarı sıvı akış

oranı (m3/sn), Qi,j tank-i ve j arasındaki sıvı akış oranı

(m3/sn), Ri valf-i deki drenaj direnci (kg/m5) ve Ri,j tank-

i ve tank-j arasındaki akış direnci (kg/m5) olmak üzere

Denklem 1-4 ile ifade edilmektedir.

,11 1 121 1 2 1 2

1 1 1

- ( ) - sgn( ( ) - ( )) ( ) - ( )inQdH k k

gH t H t H t g H t H tdt S S S

(1)

Şekil 1. Üçlü tank sistemi yapısı

Veri Madenciliği Kümeleme Algoritmaları Kullanarak Arıza


U. Altınışık, M. Yıldırım

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 9-16, 2013 11

2 2 122 1 2 1 2

2 2

232 3 2 3

2

- ( ) sgn( ( ) - ( )) ( ) - ( )

- sgn( ( ) - ( )) ( ) - ( )

dH k kgH t H t H t g H t H t

dt S S

kH t H t g H t H t

S

(2)

,33 3 233 2 3 2 3

3 3 3

- ( ) sgn( ( ) - ( )) ( ) - ( )inQdH k k

gH t H t H t g H t H tdt S S S

(3)

1

1

kR

, 2

2

kR

, 3

3

kR

, 12

12

kR

, 23

23

kR

(4)

Üçlü tank sisteminde, tank-2 sıvı seviyesi bir denetleyici

ile istenilen seviyede tutulurken, tank-1 ve tank-3’e

pompalanan veya valflerle bu tanklardan dışarı atılan sıvı

akış oranları eşit kabul edilmektedir. Sıvı seviyesi, kapalı

çevrim bir denetim sisteminde, tank valflerinin PID

denetleyici ile kontrol edilmesiyle gerçekleştirilmektedir.

Benzetim çalışmalarının gerçekleştirildiği üçlü tank

sisteminin kapalı çevrim denetimi Şekil 2’de

gösterilmektedir. Sistem üzerinde kullanılan PID

denetleyicinin transfer fonksiyonu Denklem 5’de

gösterilmektedir.

Şekil 2. Üçlü tank sisteminin kapalı çevrim denetimi.

s.s

..C(s) 50

02084 (5)

Bu çalışma ile önerilen ADD sisteminin genel yapısı

Şekil 3’te gösterilmektedir. Kapalı çevrim ADD sistemi

PID denetleyici, üçlü tank sistemi ve arıza teşhis

bölümlerinden oluşmaktadır. Üçlü tank sistemindeki

tank seviye algılayıcılarından elde edilen h1, h2 ve h3

işaretleri arıza teşhis bölümünde işlenmektedir.

Şekil 3. Tasarlanan kapalı çevrim arıza dayanımlı denetim sistemi.

Bu çalışmada kullanılan arıza teşhis sisteminin genel

yapısı Şekil 4’te gösterilmektedir. Arıza teşhis bölümü,

ATT ve bilgi tabanı kısımlarından oluşmaktadır. ATT da

kendi içerisinde, istatistiksel analiz ve kümeleme olmak

üzere iki aşamaya ayrılmaktadır. Geçmiş sistem verileri

üzerinde istatistiksel teknikler kullanılarak sistemin

normal durumlardan sapması tespit edilmektedir. Bu

bölümde; kayan pencere yöntemi ile sinyal pencerelere

ayrıldıktan sonra, pencere içerisindeki verilerin

ortalamadan ne kadar uzaklaştığı varyans değişim oranı

ile hesaplanarak özellik çıkartımı işlemi

gerçekleştirilmektedir.

Sistem üzerinde arıza tespit edildikten sonra, arızanın

tanılanma ve büyüklüğünü belirleme işlevi

gerçekleştirilmektedir. ATT tarafından çevrimdışı olarak

elde edilmiş tank verileri kümeleme algoritmaları ile

işlenerek bilgi tabanı oluşturulmaktadır. Burada, k-

means ve EUEÖTA’nın kullanım amacı, normal ve

arızalı geçmiş tank verilerinin kümelendirilmesidir.

Sistemin çalışmasının normal veya anormal olduğu

verilerin farklı kümelere ayrılması ile ortaya

çıkarılmaktadır. Kümeleme aşamasında, her bir tank

seviyesi için varyans değişim oranları göz önünde

tutularak kümeleme işlemi gerçekleştirilir. Önceden

tanımlanmış tüm arızalar için, tank seviyelerine göre

belirlenen özellik vektörleri bilgi tabanına küme

merkezleri olarak kaydedilmektedir.

Şekil 4. Tasarlanan ATT sistemi genel yapısı.

ATT sistemi çevrimiçi çalışırken tank seviyelerinden

gelen verilerin özellik çıkarımı ile elde edilen varyans

değerleri, bilgi tabanındaki veriler ile Öklid uzaklığı

hesaplanarak karşılaştırır. Böylece sistemin çevrimiçi

çalışırken normal veya arızalı olduğu kararı verilir. Eğer

arıza tespit edilirse, arızanın hangi kümeye ait olduğu,

bilgi tabanında yer alan arıza küme merkezlerine olan

uzaklıklara göre karar verilir. Arızanın tipinin



12 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 9-16, 2013

belirlenmesi işine arızanın tanılanması veya izolasyonu

adı verilmektedir. Arıza bir kez tanılandıktan sonra, o

kümedeki arızaları gidermek için önceden belirlenmiş

denetim değişikliği veya düzenlemesi işleme sokulur. Bu

aşamada genellikle anahtarlamalı denetim

kullanılmaktadır.

ATT sisteminde hem çevrimiçi hem de çevrimdışı olarak

gerçekleştirilen özellik çıkartımı, sisteminin genel

performansı üzerinde çok önemli bir role ve etkiye

sahiptir. Özellik çıkartımı kullanılarak normal ve arızalı

sistem durumlarının özellik vektörleri oluşturulur.

Özellik vektörleri çevrimdışı süreçte geçmiş sistem

verilerinin kullanılması ile elde edilirken, çevrimiçinde

ise gerçek zamanlı ölçümlerden elde edildiği dikkat

edilmesi gereken önemli bir husustur.

3. ÖZELLİK ÇIKARTIMI

Özellik çıkartımının gerçekleştirilmesinde ilk adım

olarak kayan pencere yöntemi kullanılmaktadır. Kayan

pencere yöntemi ile olası hataya bağlı geçici sinyal

değişimleri tespit edilmektedir. Bu yöntemde, sinyal

örnekleri önceden belirlenmiş boyutta pencerelere ayrılır

ve pencere içerisindeki sinyalde meydana gelen

değişiklikler gözlemlenir. Bu işlem bir süreç içerisinde

gerçekleştirilir iken, zaman ilerledikçe her bir pencere

önceden belirlenmiş boyutta kaydırılır ve yeni pencere ile

eski pencere içerisindeki özellikler karşılaştırılarak

arızalı durumlar tespit edilir. Kayan pencere yönteminin

çevrimiçi ve gerçek zamanlı uygulamalardaki kullanımı

Şekil 5’de gösterilmiştir.

Önceki pencere

Aktif pencere

Örnek veri

En son

veri bölgesi

Şekil 5. Kayan pencere tekniği.

Şekilde görüldüğü gibi, aynı uzunlukta ve birbiri ile

örtüşen iki adet veri penceresi bulunmaktadır. Bunlar,

önceki pencere ve aktif pencere olarak

isimlendirilmişlerdir. Önceki pencerede geçmiş zamanda

elde edilmiş olan veriler bulunurken, aktif pencerede son

zamanda elde edilen veriler bulunmaktadır. Kayan

pencere yönteminde, sinyalin en son örneklerinde

meydana gelen değişiklikleri içeren en güncel bilgiler,

aktif penceredeki en son veri bölgesinde barınmaktadır

[8].

Özellik çıkartımında, kayan pencere yöntemi ile sinyal

pencerelere ayrıldıktan sonra, pencere içerisindeki

verilerin ortalamadan ne kadar uzaklaştığı varyans ile

hesaplanır. Her iki pencere için de varyansların

belirlenmesinin ardından, varyansların değişim oranı (r)

Denklem 6’da gösterildiği gibi hesaplanarak özellik

çıkartımı gerçekleştirilmiş olunur. Denklemde, bölme

işleminin sonsuza gitmemesi için ε ile ifade edilen

küçük bir pozitif sayı denkleme eklenmektedir.

var var

var

Aktif pencere Önceki pencere

Önceki pencere

( ) - ( )r

( )=

+ (6)

4. ARIZALARIN KÜMELENMESİ

Bilgi tabanlı yöntemlerin, model tabanlı yönlerin yerine

kullanılması ile birlikte sistem üzerindeki geçmiş

verilerden maksimum oranda bilgi elde edilmektedir.

Veritabanlarında muhafaza edilmekte olan bu verilerden

faydalanarak her hangi bir konuda anlamlı sonuçlara

ulaşmak çok önemli bir süreçtir. Bu süreç içinde veri

madenciliği en önemli safhalardan birisidir. Veri

madenciliği, büyük ölçekli veriler arasından anlamlı

örüntülerin keşif ve analiz edilmesi süreci olarak

tanımlanmaktadır [10]. Veri madenciliği, çeşitli veri

analiz araçları kullanarak, veriler üzerinde gelecek ile

ilgili geçerli tahminler yapmamız için kullanılacak

örüntü ve ilişkilerin keşfedilmesi süreci olarak da

tanımlanmıştır [11].

Arıza tespit ve tanılamada, kümeleme yöntemleri ile veri

madenciliği yapılarak, arızanın meydana gelip gelmediği

saptanabilmektedir [12]. K-means ve türevleri yaygın

olarak kullanılan kümeleme algoritmalarıdır. Diğer

taraftan, kümeleme problemleri olan k-center ve k-

median problemlerinin çözümü için başka algoritmalar

da mevcuttur [13].

K-means algoritmasının işlem basamakları şöyledir:

1. Başlangıç küme merkezleri belirlenir. Bunun için iki

farklı yol vardır. Birinci yol nesneler arasından küme

sayısı olan k adet rasgele nokta seçilmesidir. İkinci

yol ise merkez noktaların tüm nesnelerin ortalaması

alınarak belirlenmesidir,

2. Her nesnenin seçilen küme merkez noktalarına olan

uzaklığı hesaplanır. Elde edilen sonuçlara göre tüm

nesneler k adet kümeden kendilerine en yakın olan

kümeye yerleştirilirler,

3. Oluşan kümelerin yeni merkez noktaları, o

kümedeki tüm nesnelerin ortalama değeri ile

değiştirilir,

4. Küme merkez noktaları sabitlenene kadar 2. ve 3.

adımlar tekrarlanır.

Gonzáles [14], k-center probleminin çözümü için

EUEÖTA adı verilen bir algoritma geliştirmiştir. Bu




SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 9-16, 2013 13

algoritma, maksimum küme yarıçapları maliyet

fonksiyonunu kullanarak, k adet optimum kümeyi

bulabilmektedir. EUEÖTA ile problem çözümü iki

aşamada gerçekleştirilir:

1. Herhangi bir veri noktası başlangıç noktası olarak

alınır ve bu noktaya en uzak nokta seçilir. Daha

sonra, ilk iki noktaya en uzak olan nokta seçilir ve

bu işlem k adet nokta seçilinceye kadar devam

ettirilir. Böylece, EUEÖTA k adet veri noktasını

sıralı küme merkezleri (μ1,…,μn) olarak

yapılandırmış olur.

2. Kalan diğer noktalar kendilerine en yakın k adet

seçilmiş küme merkezlerinden birine atanır. Şekil

6’da rasgele olarak belirlenmiş olan on noktanın

EUEÖTA kullanılarak üç kümeye ayrılmasının

sonucu gösterilmektedir.

Şekil 6. EUEÖTA ile on adet noktanın üç kümeye ayrıştırılması.

K-means veya EUEÖTA ile kümeleme aşamasında, her

bir tank seviyesi için varyans değişim oranları göz

önünde tutularak kümeleme işlemi gerçekleştirilir.

Önceden tanımlanmış tüm arızalar için, tank seviyelerine

göre belirlenen özellik vektörleri bilgi tabanına küme

merkezleri olarak kaydedilmektedir. ATT sistemi

çevrimiçi çalışırken, tank seviyelerinden gelen verilerin

özellik çıkarımı ile elde edilen varyans değerleri, bilgi

tabanındaki veriler ile Öklid uzaklığı hesaplanarak

karşılaştırır. Böylece sistemin çevrimiçi çalışırken

normal veya arızalı olduğu kararı verilir. Eğer arıza tespit

edilirse, arızanın hangi kümeye ait olduğu, bilgi

tabanında yer alan arıza küme merkezlerine olan

uzaklıklara göre belirlenir. Arızanın tipinin belirlenmesi

işine arızanın tanılanması veya izolasyonu adı

verilmektedir. Arıza bir kez tanılandıktan sonra, o

kümedeki arızaları gidermek için önceden belirlenmiş

denetim değişikliği veya düzenlemesi işleme sokulur.

5. ÜÇLÜ TANK SİSTEMİ İÇİN DENEYSEL

ÇALIŞMA

Üçlü tank sistem modeline, Tablo 1’de yer alan, yapay

algılayıcı arızaları [9] uygulanarak, arızaların sistem

üzerindeki etkileri gözlemlenmiş ve bilgi tabanı

oluşturmak üzere, her bir arıza durumuna ait sistemin

verileri elde edilmiştir. Tablodaki yapay algılayıcı

arızaları 30. saniyede birer birer üçlü tank sistemine

uygulanmış; her bir arıza durumunda tank-1, tank-2 ve

tank-3’ün gerçek seviyeleri, algılayıcılar vasıtasıyla

ölçülen seviyeleri ve PID denetleyicisinin ürettiği

denetim işaretleri 60 saniye süresince 6000 örnek olarak

sistemden alınmış ve analizleri yapılmıştır.

Tablo 1. Algılayıcı arızaları ve özellikleri

Tablo 1’deki tüm arıza durumları için benzetim çalışması

sonuçlarında elde edilen veriler pencerelenerek

gözlemleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Pencereleme

safhasında, pencerelenen işaretin genişliği 60, son veri

bölgesi genişliği ise 20 örnek olarak alınmıştır.

Pencereleme işlemi gerçekleştirilirken, her bir pencere

son veri bölgesi genişliği kadar kaydırılmaktadır. Şekil

7’de, normal ve tüm arıza durumları için arızanın

görüldüğü pencereler gösterilmektedir.

Şekil 7. Tanklara ait seviye algılayıcılarından alınan işaretlerin

pencerelenmesi

Özellik çıkartımı yapılmasının ardından, kümeleme

yöntemi kullanılarak, sistemden alınan geçmiş veriler

kümelere ayrıştırılmakta ve küme merkezleri

bulunmaktadır. Tablo 1 ile verilen algılayıcı arızalarına

ait küme merkezleri k-means ve EUEÖTA ile sırasıyla



14 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 9-16, 2013

Tablo 2 ve Tablo 3’deki gibi belirlenmiştir. Sistem

üzerinde arızanın hangi kümeye ait olduğu, en kısa Öklid

uzaklığına göre tespit edildikten sonra, ilgili kümeye ait

önceden belirlenmiş arızanın düzeltilmesi işlemi

gerçekleştirilmektedir

Tablo 2. K-means ile bulunan arıza küme merkezleri.

Tablo 3. EUEÖTA ile bulunan arıza küme merkezleri.

Tasarlanan ADD sistemi ile tank-1, tank-2 ve tank-3

algılayıcı arızaları ile ilgili olarak; arızanın tipi,

büyüklüğü ve hangi tankta meydana geldiği tam olarak

tespit edilebilmektedir. Tablo 1’de verilmiş olan A2, A4,

A5 ve A6 numaralı arızalar tank-1 ve tank-3

algılayıcılarında meydana geldiği için, arıza öncesi ve

sonrası tankların gerçek seviyeleri değişmemektedir.

Bunun sebebi, üçlü tank sisteminde amaç tank-2’nin

seviyesini sabit tutmak olduğundan, tank-2 ölçülen

seviyesinde herhangi bir değişme olmadığı sürece

denetleyici tank-2 seviyesine müdahale etmek

maksadıyla tank-1 ve tank-3 seviyelerini

değiştirmemektedir.

Bu nedenle, tank-1 ve tank-3 algılayıcı arızaları tespit

edildiğinde, herhangi bir arıza düzeltme işlemi

yapılmamaktadır. Bu arızaların tümünde, sistemin arıza

dayanımlı ve dayanımsız olarak vermiş olduğu cevaplar

aynı olduğundan, örnek olarak sadece A5 numaralı tank-

3 arızası Şekil 8’de gösterilmektedir.

Şekil 8 (a). A5 numaralı arıza için arıza dayanımsız denetim.

(b). A5 numaralı arıza için arıza dayanımlı denetim.

Tablo 1’de verilmiş olan A1, A3 ve A7 numaralı tank-2

arızaları uygulandığında ise, tank-2 seviyesini korumak

amacıyla PID denetleyicisinin devreye girmesi

sonucunda, arıza dayanımsız denetimde tankların

tümünün gerçek seviyelerinin değiştiği

gözlemlenmektedir. Arıza dayanımlı denetimde ise, bu

arızalar, kümeleme algoritması ile tespit edilen arıza

kümelerine göre düzeltilmekte ve tankların seviyeleri

referans değeri ile aynı seviyede, doğru olarak

ölçülmektedir. A1 numaralı tank-2 arızasında, sistemin

arıza dayanımsız denetim ve arıza dayanımlı denetim

koşullarında vermiş olduğu cevaplar Şekil 9’da

gösterilmektedir.

Örnek olarak; Tank-2 üzerinde, A1 numaralı toplamsal -

0.1 arızası 30. saniyede uygulandığında, arıza

dayanımsız sistemde, Şekil 9.a’da görüldüğü gibi, gerçek

seviyede herhangi bir değişim olmamasına rağmen, tank-

2 algılayıcısı arıza sonrasında 0.2m ölçüm

göstermektedir. PID denetleyicisi arızalı 0.2m’lik ölçüm

değerini yeniden referans girişi ile aynı seviyeye

getirebilmek için tank-1 ve tank-3 seviyelerini dolayısı

ile de tank-2 seviyesini 0.1m artırmaktadır. Hatalı

düzeltme işleminden sonra, her üç tankın da gerçek

seviyeleri 0.4m olmasına rağmen, tank-1 ve tank-3

algılayıcıları 0.4m ölçüm gösterirken tank-2 algılayıcısı

0.3m ölçüm göstermektedir. Şekil 9.b’de ise, arıza

dayanımlı denetim ile arızanın tank-2 toplamsal -0.1

arıza kümesine ait olduğu yaklaşık 0.2 saniye içerisinde

tespit edilebilmektedir. Arıza sonrasında, tank-2 seviye

algılayıcısı 0.2m’lik hatalı ölçümü sürdürür iken, tank-1,

tank-2 ve tank-3 gerçek seviyeleri arıza düzeltme işlemi

sonucunda 0.3m’lik referans girişi ile aynı değerde ve

doğru olarak gözlenmektedir.




SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 9-16, 2013 15

Şekil 9 (a). A1 numaralı arıza için arıza dayanımsız denetim. (b). A1 numaralı arıza için arıza dayanımlı denetim.

Tablo 1’deki A1-A7 arızalarının tümü ADD sistemine

uygulanmış ve iki farklı kümeleme algoritması ile

arızalar tanılanmaya çalışılmıştır. K-means ile yapılan

kümelemede A4, A6, ve A7 arızaları doğru olarak

tanılanamamış; bunların yerlerine sırası ile A1, A1, ve

A3 arızaları tanılanmıştır (Tablo 4). Bu yanlış tanılama

sonucunda, arıza düzeltme işlemleri de yanlış yapılmış,

kalıcı hal hataları (ing. integral square error - ISE) çok

büyük çıkmıştır. EUEÖTA ile yapılan kümeleme de ise

tüm arızalar doğru olarak tanılanmıştır (Tablo 5). Bunun

sonucunda yapılan arıza düzeltme işlemlerinde yine

doğru düzeltmeler yapılmış ve ISE değerleri beklendiği

gibi küçük çıkmıştır. Karşılaştırmalar göstermiştir ki,

arıza tespit ve tanılamada, hiyerarşik kümeleme

algoritması olan EUEÖTA, diğer alanlarda yaygın olarak

kullanılan k-means algoritmasından daha başarılı

sonuçlar vermektedir. K-means algoritması arızayı doğru

tanılayamayıp yanlış alarm verebilmekte, fakat

EUEÖTA tüm arızaları doğru tanılayabilmektedir.

Tablo 4. K-means ile kümeleme sonuçları.

Tablo 5. EUEÖTA ile kümeleme sonuçları.



16 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 9-16, 2013

6. SONUÇLAR VE TARTIŞMA

Bu çalışmada, üçlü tank sıvı seviyesi denetim

sistemindeki algılayıcı arızaların tespiti ve tanılanması

yapılarak, arıza dayanımlı denetim gerçekleştirilmiştir.

Üçlü tank sisteminin benzetimini yapabilmek ve ihtiyaç

duyulan arıza verilerini elde edebilmek için, PID

denetleyicili üçlü tank seviye denetim sisteminin

MatLab-Simulink modeli yapılmıştır. Çalışmada

kullanılmış olan ADD sisteminin genel yapısı PID

denetleyici, üçlü tank sistemi ve arıza teşhis

bölümlerinden oluşmaktadır. Arıza teşhis sistemi ATT ve

bilgi tabanı kısımlarını içermektedir. Geçmiş sistem

verileri üzerinde istatistiksel teknikler kullanılarak

özellik çıkartımı yapılmaktadır. ATT tarafından

çevrimdışı olarak elde edilmiş tank verileri, k-means ve

hiyerarşik bir kümeleme yöntemi olan EUEÖTA ile

kümelenerek bilgi tabanı oluşturulmuştur. ATT sistemi

çevrimiçi çalışırken, tank algılayıcılarından gelen

verilerin varyans değişim oranları ile bilgi tabanında yer

alan küme merkezleri arasındaki Öklid uzaklıkları

karşılaştırılarak, arıza tespit edilmekte ve

tanılanmaktadır. Çalışmada, farklı özelliklerde 7 adet

arıza üretilerek, ADD sistemine uygulanmış ve

kümeleme algoritmalarının başarımı belirlenmeye

çalışılmıştır. EUEÖTA, arıza tespit ve tanılamada,

yaygın olarak kullanılan k-means algoritmasından daha

başarılı sonuçlar vermiştir. K-means yanlış alarm

verebilmiş, fakat EUEÖTA tüm arızaları doğru

tanılayabilmiştir. Uygulamalar sonucunda, EUEÖTA ile

her bir arızanın yaklaşık olarak 0.2 saniye içerisinde

tespit edildiği gözlenmiştir.

Her bir arıza için özellik vektörünü oluşturan varyans

değişim oranları küme merkezi olarak kabul

edilmektedir. Ancak, k-means sabit kalması gereken

küme merkezlerini doğası gereği her iterasyonda

değiştirerek güncellemektedir. Bu nedenle, k-means

çevrimiçi olarak elde edilen özellik vektörlerini

güncellenmiş küme merkezleri ile karşılaştırdığı için

arızaları yanlış kümeleyebilmektedir.

KAYNAKLAR

[1] Zhang, Y., Jiang, J., “Bibliographical review on

reconfigurable fault-tolerant control systems”, Annual

Reviews in Control, Vol. 32-2, 229-252, (2008).

[2] Stengel, R., F., “Intelligent failure-tolerant control”,

IEEE Control Systems Magazine , Vol. 11-4, 14-23,

(1991).

[3] Patwardhan, S., C., Manuja, S., Narasimhan, S., Shah,

S., L., “From data to diagnosis and control using

generalized orthonormal basis filters, Part II: model

predictive and fault tolerant control”, Journal of Process

Control, Vol 16, 157-175, (2006).

[4] Prakash, J., Patwardhan, S., C., Narasimhan, S., “A

supervisory approach to fault tolerant control of linear

multivariable systems”, Industrial Engineering.

Chemistry Research, Vol 41, 2270–2281, (2002).

[5] Zhang, X., Parisini, T., Polycarpou, M., M.,

“Adaptive fault-tolerant control of nonlinear uncertain

systems: An information-based diagnostic approach”,

IEEE Transactions on automatic Control, Vol 49,

1259–1274, (2004).

[6] Deshpande, A., P., Patwardhan, S., C., Narasimhan,

S., “Intelligent state estimation for fault tolerant

nonlinear predictive control”, Journal of Process

Control, Vol 19, 187-204, (2009).

[7] Isermann, R., “On fuzzy logic applications for

automatic control, supervision, and fault diagnosis”,

IEEE Transactions on Systems, Man, and

Cybernetics- Part A: Systems and Humans, Vol. 28-2,

221-235, (1998).

[8] Xu, Z., “Design of Knowledge-based Fault Detection

and Identification for Dynamical Systems” Yüksek

Lisans Tezi, University of Alberta, Canada, (2002).

[9] Postalcioğlu, S., “İşaret İşleme ve Yapay Zeka

Tabanlı Arıza Dayanımlı Denetleyici Tasarımı”, Doktora

Tezi, Kocaeli Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü,

İzmit, (2007).

[10] Berry, M., J., A., Linoff, G.,. Data Mining

Techniques: For Marketing, Sales and Customer

Support, Second Edition, Wiley Publishing, ,165-209,

(1997).

[11] Introduction to Data Mining and Knowledge

Discovery [online], Third Edition, Two Crows

Corporation, USA, http://www.twocrows.com/intro-

dm.pdf, (Ziyaret Tarihi: 30 Mayıs 2011).

[12] Detroja, K., P., Gudi, R., D., Patwardhan, S., C., “A

possibilistic clustering approach to novel fault detection

and isolation”, Journal of Process Control, Vol. 16,

1055-73, (2006).

[13] Dasgupta, S., Long, P., M., “Performance

guarantees for hierarchical clustering”, Journal of

Computer System Sciences , Vol. 70, 555-569, (2005).

[14] Gonzalez, T., F., “Clustering to minimize the

maximum intercluster distance”, Theoretical Computer

Sciences , Vol. 38, 293-306, (1985).


17

Oyuk (hollow) fiber sıvı faz mikroekstraksiyon

Erol ALVER1*, Ayla DEMİRCİ2, Mustafa ÖZCİMDER2

1*Hitit Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü 19030 ÇORUM

2Kırıkkale Üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi, Kimya Bölümü, 71450, Yahşihan, KIRIKKALE,

[email protected]


ÖZET

Matriks örneklerdeki (biyolojik, çevresel, gıda vb.) madde veya maddelerin kalitatif veya kantitatif tayinlerinde yüksek

hassasiyetli analitik cihazlar geliştirilmesine rağmen, analitik cihaz çoğunlukla matriks ortamında tayinde başarısız

olmaktadır. Bundan dolayı matriks ortamdan maddenin alınması (saflaştırma) ve deriştirilmesi (zenginleştirme) için

genellikle ön işlem uygulanması gerekmektedir. Sıvı-sıvı ekstraksiyon (LLE) örnek hazırlamada yaygın bir şekilde

kullanılmaktadır. Son yıllarda sıvı-sıvı ekstraksiyonda kullanılan organik çözücü miktarını minimize eden, sıvı faz

mikroekstraksiyon (LPME) yöntemleri geliştirilmiştir. Bu yöntemlerden oyuk (hollow) fiber sıvı faz

mikroekstraksiyon (HF–LPME) yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Oyuk (hollow)fiber sıvı faz mikroekstraksiyon, HF–LPME, Örnek hazırlama, Organik kirleticiler

Hollow fiber liquid phase microextraction

ABSTRACT

Even though high precision analytical devices are developed in qualitative and quantitative determination of substance

or substances in matrix samples (biological, environmental, food etc.), analytical devices mostly fail determining in

matrix environment. Due to such reasons, clean-up process is needed to take (purification) and concentrate

(enrichment) the substance in matrix environment. Liquid-liquid (LLE) extraction is commonly used in preparation of

the samples. In recent years, liquid phase micro extraction (LPME) methods minimizing organic solvent used in liquid-

liquid extraction are developed. Of these methods, hollow fiber liquid phase micro extraction (HF–LPME) is widely

used.

Keywords: Hollow fiber liquid phase microextraction, HF–LPME, Sample preparation, Organic pollutants

1. GİRİŞ

Gaz kromatograf (GC), yüksek basınç sıvı kromatograf

(HPLC) ve kapiler elektroforez (CE) gibi hassas analitik

cihazlar ile analiz öncesi örneğin hazırlanması önemli bir

basamaktır. Çoğu zaman örnek içindeki maddelerin

analiz öncesi saflaştırılması ve zenginleştirilmesi

gerekmektedir. Sıvı-sıvı ekstraksiyon (LLE) yöntemi

maddelerin bulundukları ortamdan geri kazanılmasında


(zenginleştirme) ve saflaştırılmasında yaygın bir şekilde

kullanılmaktadır [1,2]. Yöntem, maddelerin sulu

örneklerden, su ile

karışmayan organik çözücü yardımı ile ekstrakte

edilmesine dayanır. Örneğin ve toksik organik

çözücünün fazla kullanılması, çevre dostu olmaması,

zaman alıcı ve çok basamaklı olması gibi dezavantajlara

sahiptir [2,3]. Bir diğer örnek hazırlama yöntemi katı faz


E. Alver, A. Demirci, M. Özcimder Oyuk (Hollow) Fiber Sıvı Faz Mikroekstraksiyon

18 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 17-26, 2013

ekstraksiyondur (SPE). Katı bir adsorban üzerinde hedef

maddelerin alıkonması, ardından bu maddelerin uygun

bir çözücü yardımı ile geri alınması temeline dayanır.

Adsorban olarak silika, alumina, florosil, C8 ve C18 gibi

adsorbanlar kullanılır. SPE, LLE’ ye göre daha az çözücü

gerektirmesine rağmen kullanılan toksik çözücü yinede

önemli miktardadır. Ekstrakt hacmini azaltmak için ek

bir basamak gerekmektedir gereklidir. SPE ve LLE’ de

fazla kullanılan örnek ve organik çözücü miktarlarını

minimize etmek için yeni yöntemler geliştirilmiştir [4,5].

Bu amaçla 1990 yılında Pawliszyn ve arkadaşları

tarafından örneğin ekstraksiyonunda çözücü

gerektirmeyen, mikro düzeyde çözücü veya çözücü

kullanmadan desorpsiyona imkân sağlayan katı faz

mikroekstraksiyon (SPME) yöntemi geliştirilmiştir [6].

1993 yılında ise ticari olarak üretilmeye başlanmıştır [7].

SPME’de maddeler gaz veya sulu örneklerden “fused”

silika üzerine kaplı polimer fibere ekstrakte edilir. Fiber

olarak polidimetilsiloksan (PDMS), divinilbenzen

(DVB), poliakrilat (PA), carboxen (CAR) ve carbowax

(CW) gibi polimerler ya da bunların farklı bileşimlerdeki

karışımları kullanılabilir [7-9].

Yöntem basit, taşınabilir, hızlı, çözücüden bağımsız ve

otomasyona uygundur. Ancak fiberin kırılması,

kaplamasının sıyrılması, iğnesinin eğilmesi, pahalı oluşu

[10], kullanım sayısındaki sınırlama [11], termal

desorpsiyonda (GC) nispeten düşük sıcaklık aralığında

çalışma (genellikle 240–280˚C) gerektirmesi, HPLC ile

kullanımda fiberlerin organik çözücü ile temasta

kararsızlıkları, düşük tekrarlanabilirlik (repeatability) ve

seçicilik gibi dezavantajlara sahiptir [9].

Örnek hazırlamada yeni bir alternatif oluşturmak için

hızlı, ucuz, uygulaması basit, toksik ve pahalı organik

çözücü kullanımını minimize eden, sıvı faz

mikroekstraksiyon (LPME) yöntemleri geliştirilmiştir.

Sıvı faz mikroekstraksiyon yöntemlerinin ilk uygulaması

asılı damla mikroekstraksiyon (single drop

microextraction, SDME) şeklinde olmuştur [4,12-16].

SDME yöntemi ekstraksiyon fazının tek bir damla

olduğu LPME yöntemidir. Sıvı veya gaz fazdaki

maddeler mikro enjektör ucunda asılı duran ve su ile

karışmayan damla (1–10 µL) formundaki ekstraksiyon

fazına alınır. Ekstraksiyon sonrası organik damla mikro

enjektöre geri çekilerek GC, HPLC ve CE gibi analitik

cihazlar ile analiz edilir [4,12,14,17]. SDME;

Doğrudan Daldırma-Asılı Damla Mikroekstraksiyon

(Direct Immersion-Single Drop Microextraction, DI–

SDME), [12,18],

Tepede-Asılı Damla Mikroekstraksiyon (Headspace

Single Drop Microextraction HS–SDME) [19],

Üçlü Faz-Asılı Damla Mikroekstraksiyon (Three

Phase-Single Drop Microextraction, Three Phase–

SDME) [20],

Sürekli-Akış Mikroekstraksiyon (Continuous

Flow Microextraction, CFME) [21] olarak isimlendirilen

yöntemler şeklinde uygulanmaktadır.

SDME, uygulaması kolay, mikro düzeyde organik

çözücü kullanan düşük maliyetli ve hızlı bir ekstraksiyon

tekniği olmasına rağmen yüksek karıştırma hızlarında

damlanın kopması önemli bir dezavantajdır [13,22-24].

2. OYUK (HOLLOW) FİBER SIVI FAZ

MİKROEKSTRAKSİYON ( HF–LPME)

Oyuk (Hollow) Fiber Sıvı Faz Mikroekstraksiyon (HF–

LPME) yöntemi 1999 yılında Pedersen-Bjergaard and

Rasmussen tarafından geliştirilmiştir [25]. Yöntemde

sulu çözelti içerisindeki hedef maddeler, gözenekli

polipropilen hollow fiberin duvarlarına emdirilmiş

organik çözücü yardımıyla fiberin içerisindeki alıcı faza

ekstrakte edilir. Ekstraksiyon çözeltisi fiber içersine

hapsedilerek ekstraksiyon süresince ekstraksiyon

sıvısının kararlılığı artırılmıştır. Ekstraksiyon

işlemlerinde fiber olarak büyük çoğunlukla polipropilen

hollow fiber kullanılır. Literatürde fiber olarak

poliviniliden diflorürün de (PVDF) kullanıldığı

çalışmalar da bulunmaktadır[26-28]. Şekil 1’de

polipropilen fiberin duvar kesiti görülmektedir. Fiberin

çapı 600 µm, duvar kalınlığı 200 µm dir. % 70 oranında

gözenekli olan fiberin gözenek çapı 200µm dir.

Şekil 1. Polipropilen Hollow Fiberin Duvar Kesiti [29].

Ekstraksiyonda kullanılan fiber, ya çubuk şeklinde (Şekil

2) bir ucu kapalı, diğer ucu mikro enjektöre takılı ya da

her iki ucu mikro enjektör ile bağlantılı “U” şeklinde

(Şekil 3) hazırlanarak örnek içerisine yerleştirilebilir

[25,26].

Oyuk (Hollow) Fiber Sıvı Faz Mikroekstraksiyon E. Alver, A. Demirci, M. Özcimder

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 17-26, 2013 19

Şekil 2. Oyuk (Hollow) Fiber Sıvı Faz

Mikroekstraksiyon (HF–LPME) Sistemi

Kapiler etki ile fiberin gözenekleri düşük polariteli

(toluen, oktanol, diheksileter vb.) organik çözücünün

içerisine 30 saniye kadar daldırılarak doldurulur.

Gözeneklerdeki organik çözücü fiber duvarlarında ince

bir film tabakası oluşturarak, fiber içerisindeki alıcı fazın

verici faz ile karışmasını engeller. Fiber, alıcı faz

çekilmiş mikro enjektörün ucuna takılır. Ardından alıcı

faz, mikro enjektörden fiberin içersine doldurulur ve

hedef maddelerin analizi için sulu örnek çözeltisine

daldırılır. Ekstraksiyon sonrasında maddeler fiberin

içerisinde hapsolan alıcı faza ekstrakte edilir. Ardından

alıcı fazdaki maddeler doğrudan HPLC, GC, CE gibi

analitik cihazlarla tayin edilir. Alıcı faz organik

çözücünün kendisi ile doldurulduğunda ikili faz sistem,

asidik veya bazik sulu çözelti ile doldurulduğunda üçlü

faz sistem olarak isimlendirilir. Alıcı faz hacmi 2–30 µL

arasında değişirken, verici faz hacmi 50 µL ile 1 L

arasında değişir [2,22,29].

Şekil 3. “U” Şeklinde HF–LPME Sistemi

2.1. İkili Faz HF-LPME

İkili faz sistemde gözenekli hollow fiberin hem

gözenekleri hem de içerisi organik çözücü (alıcı faz) ile

doldurulur. Böylelikle, maddeler fiberin hem

gözeneklerinde hem de içerisinde bulunan organik

çözücüye ekstrakte edilir [2,29]. Maddeler verici fazdan

alıcı faza transfer olur. Fazlar arasında dağılıma uğrayan,

örneğin bir “A” maddesi aşağıdaki dengeyi oluşturur

[13,22].

Averici(örnek) Aalıcı (1)

A’nın dengede alıcı faz ve verici faz arasındaki dağılma

katsayısı, Kd(a/v);

Kd(a/v) = (Cd)a / (Cd)v şeklindedir. (2)

(Cd)a : A’nın dengede alıcı fazdaki (organik faz)

derişimi

(Cd)v : A’nın dengede verici fazdaki derişimidir.

İkili faz sistemde geri alınabilirlik (R) aşağıdaki şekilde

hesaplanabilir [30].

Kd(a/v) x Vorg

% R = x100 (3)

Kd(a/v) x Vorg + Vv

“U” Şeklinde

Polipropilen

Hollow Fiber

Gözenekli Polipropilen

Oyuk (Hollow) Fiber

Alıcı (Acceptor)

Faz

Magnetik

Karıştırıcı

Mikro Enjektör

Vial

Magnetik Balık

Verici (Donor)

Faz


20 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 17-26, 2013

Vorg, fiberin içerisinde ve gözeneklerindeki toplam alıcı

faz hacmi, Vv ise verici faz hacmini göstermektedir.

Eşitlik 3’den de görüldüğü gibi geri alınabilirlik dağılma

katsayısı (K), verici faz hacmi ve alıcı faz hacmine

bağlıdır. Yüksek dağılma katsayısı ile yüksek geri

alınabilirlik elde edilebilir.

İkili faz sistemin ekstraksiyon kinetiği aşağıdaki gibi

tanımlanabilir [14].

Calıcı = Cd,alıcı(1 – e-kt) (4)

k (s-1) sabit bir oran olarak tanımlanır.

Ai

k = βo (Kalıcı/verici x Vorg/Vverici + 1) (5)

Vorganik

Calıcı : t zamanda A’nın alıcı fazdaki konsantrasyonu;

Cd,alıcı : Dengedeki konsantrasyon

Ai : Arayüzey alanı

βo : Organik fazla ilgili kütle transfer katsayısı

Burada hızlı bir ekstraksiyon için Ai, βo, maksimum

Vverici ise minimum olmalıdır. Ayrıca hızlı bir karıştırma

işlemi ile kütle transfer katsayısı maksimum yapılmalıdır

[29,31] İkili faz LPME’de alıcı faz olarak n-oktanol, toluen, gibi

organik çözücüler yaygın bir şekilde kullanılmaktadır

[14,22,29]. Organik faz fiber ile uyumlu olmalıdır.

Ayrıca hedef maddelere karşı duyarlı olmalı, su ile

karışmamalı ve uçuculuğu düşük olmalıdır [22]. İkili faz

sistemlerde, sudaki çözünürlükleri çok az, organik

çözücüde (ekstraksiyon çözücüsü) çözünen bileşikler

tayin edilebilir. Örneğin, sulu örneklerden insektisitlerin

[32], PAH’ların [33,34], pestisitlerin [35,36] tayininde

kullanılmaktadır.

Şekil 4. İkili Faz HF–LPME Sistemi

2.2. Üçlü Faz HF-LPME

Üçlü faz sistemde, fiberin gözenekleri organik sıvı ile

doldurulurken, içerisi asidik veya bazik sulu çözelti ile

doldurulur. Örneğin “A” maddesinin transferi, sulu

örnekten fiberin gözeneklerindeki organik sıvıya, oradan

da fiberin içerisindeki sulu alıcı faza olur. Denge, eşitlik

6’da gösterilmiştir [13,22].

Averici(örnek) Aorganik Aalıcı (6)

Geri alınabilirlikler hesaplanırken, denge kurulduktan

sonra verici faz ile organik faz arasında (Kd(org/v) ) ve alıcı

faz ile organik faz arasındaki (Kd(a/org) ) dağılma

katsayıları dikkate alınır.

Kd(org/v) = (Cd)org / (Cd)v (7)

Kd(a/org) = (Cd)a / (Cd)org (8)

(Cd)org: A’nın dengede organik fazdaki derişimini

gösterir.

Üçlü faz sistemde toplam kütle dengesi dikkate alınarak

geri alınabilirlik aşağıdaki gibi hesaplanır [30].

Kd(org/v) x Kd(a/org) x Va

%R= x100 (9)

(Kd(org/v) xKd(a/org) xVa)+(Kd(org/v)xVorg)+Vv

Va, fiber içerisindeki sulu alıcı faz miktarını, Vorg ise

fiberin gözeneklerindeki organik çözücü miktarını

gösterir.

Üçlü faz LPME’de fiberin gözeneklerini doldurmak için

n-oktanol, dihekzileter yaygın bir şekilde kullanılırken,

hekzan, oktan, diklorometan, nonan gibi çözücüler de

kullanılmaktadır 13,22,29]. Üçlü faz sistem, iyonlaşabilir

asidik ve bazik bileşikler ile sınırlıdır. Bazik bileşiklerin

ekstraksiyonunda, analitlerin çözünürlüğünü artırmak

için alıcı fazın pH’ı düşük tutulurken, sulu örnek

çözeltisinde çözünürlüğü baskılamak için, pH alkali

olarak ayarlanır. Bu şekilde organik fazdan geri ekstrakte

olmadan bileşikler organik faza oradan da alıcı faza

ekstrakte edilir. Asidik bileşik analizlerinde ise, alıcı faz

alkali yapılırken örnek çözeltisi asidik olarak ayarlanır.

Ekstraksiyon sonrası alıcı faz HPLC, CE gibi cihazlar ile

doğrudan kullanılabilir [13,22]. Üçlü faz HF-LPME

yöntemi ile biyolojik örneklerden alkaloidlerin [37],

ilaçların [38,39,40], florokinolonların [41], çevresel

örneklerden sülfonamidlerin [42], ilaçların [43,44],

meyve sularından fenolik asitlerin [45] ve fungusidlerin

[46] tayini yapılabilmektedir.

Gözenekli

Hollow Fiber

Organik Çözücü Emdirilmiş

Fiber Duvarları

Fiber İçerisi, Organik Faz

Doldurulmuş Alıcı Faz

Verici Faz

(Sulu örnek)


SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 17-26, 2013 21

Şekil 5. Üçlü Faz HF–LPME Sistemi

Hidrofobik analitler, organik çözücülerde çok iyi

çözünürler. Hidrofobik iyonlaşabilen analitler ise sulu

çözeltilerde farklı pH’ larda yüksek çözünürlüğe sahip

olurlar. Ancak metal iyonları gibi hidrofilik bileşiklerin

organik çözücülerde çözünürlüğü çok azdır ve sulu

çözeltinin farklı pH’larında da çözünürlük değişimleri

çok düşüktür. Bu bileşiklerin analizinde örnek çözeltisine

taşıyıcı eklenerek aktif taşıyıcı metot kullanılır. Taşıyıcı

kısmen hidrofobik, su ile karışabilen ve hedef madde ile

iyon çifti oluşturabilen bir reaktiftir. Maddeler taşıyıcı ile

iyon çifti veya kompleks oluşturarak hidrofobik hale

gelirler ve fiberin gözeneklerindeki organik faza

ekstrakte edilirler. [22,23]. Yöntem, çevresel ve biyolojik

örneklerdeki metalik bileşiklerin tayininde

kullanılmaktadır [47-49].

2.3. Statik ve Dinamik HF-LPME

HF–LPME statik ve dinamik metot olmak üzere iki

şekilde de uygulanabilir [35,50]. Statik metotta örnek

karıştırılarak maddelerin mikro enjektörün ucunda takılı

fiber içerisindeki alıcı faza difüzyonu sağlanır. Statik

metotta karıştırma hızı ve zaman ekstraksiyon veriminde

önemli etkiye sahiptir. Dinamik metotta ise mikro

şırınganın pistonu da maddelerin ekstraksiyonunda

etkilidir. Ekstraksiyon boyunca mikro enjektörün pistonu

hareket ettirilerek fiber içerisindeki alıcı faz enjektöre

geri çekilip tekrar fibere aktarılır. Böylece fiber içersine

giren verici fazdaki maddeler hızlı bir şekilde fiberin

yüzeyinde tabaka oluşturan alıcı faza ekstrakte olur.

Dinamik HF-LPME ikili faz ve üçlü faz sistemin her

ikisine de uygulanabilmektedir [13,33,35,51-54]. Statik

yöntem ile karşılaştırıldığında dinamik yöntem, daha iyi

ekstraksiyon etkinliği ve yinelenebilirlik sağlar

[13,29,51].

HF-LPME yönteminde fiber ekstraksiyon için doğrudan

örnek çözeltisine daldırılabildiği gibi örnek çözeltisi

üzerinde asılı tutularak uçucu bileşiklerin analizi

yapılabilir. Bu uygulama tepede asılı hollow fiber sıvı faz

mikroekstraksiyon (HS-HF-LPME) olarak isimlendirilir

[34,55,56].

HF–LPME yöntemi ile genellikle sulu örneklerden

maddelerin ekstraksiyonu yapılmaktadır. Ancak bazı

matriks ortamlarda, verici faz ortamının sadece su olması

yeterli olmamaktadır. Örneğin S. King vd. (2002)

toprakta PAH’ların analizinde [57], N. Ratola vd. (2008)

ise çam iğnelerinde PAH’ların analizinde [58] verici faz

olarak, aseton/su karışımını kullanmışlardır.

Verici Faz

(Sulu örnek)

Organik Çözücü Emdirilmiş

Fiber Duvarları

Fiber İçerisi, Sulu Çözeltili

Doldurulmuş Alıcı Faz

Gözenekli

Hollow Fiber


22 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 17-26, 2013

Çizelge1. HF-LPME İle Yapılan Çalışmalar

Madde Matriks Ortam HF-LPME Sistemi Analitik Cihaz Kaynaklar

Pestisit Su İkili Faz GC-MS1 [35]

Pestisit Deniz suyu İkili Faz GC-MS [36]

Pestisit Sebze Üçlü Faz LC-MS2 [68]

İnsektisit Su İkili Sistem GC-FTD3 [32]

PAH Su İkili Faz GC-MS [33]

PAH Su Tepe Boşluklu GC-MS [34]

PAH Su, Toprak Üçlü Faz GC-FID4 [51]

PAH Toprak İkili Faz GC-FID [57]

PAH Çam İğnesi İkili Faz GC-MS [58]

PAH Atık Su İkili faz GC-MS [66]

Fenoksi Herbisit İnek Sütü Üçlü Faz HPLC-UV5 [61]

Triazin Herbisit Toprak İkili faz GC-MS [67]

Fungusit Portakal Suyu Üçlü Faz LC-MS [46]

Fenolik Asit Meyve Suyu Üçlü Faz HPLC-DAD6 [45]

Nitrofenol Deniz Suyu Üçlü Faz LC-UV [60]

Fenol Su Üçlü Faz CE(MEKC)7 [59]

Fenol Deniz suyu İkili faz GC-MS [65]

Aromatik amin Su Üçlü Faz CE [53]

Aromatik amin Su Üçlü Faz HPLC [64]

Florokinolon Su, Hayvan İdrarı Üçlü Faz HPLC-DAD/FD8 [41]

Sülfonamit Su Üçlü Faz HPLC-DAD/FD [42]

İlaç İdrar, Plazma Üçlü Faz HPLC-UV [38]

İlaç İdrar, Plazma Üçlü Faz ESI-IMS9 [39]

İlaç Kan Üçlü Faz LC-MS [40]

İlaç Arıtma Çamuru Üçlü Faz LC-MS [43]

İlaç Atık Su Üçlü Faz LC-MS-MS [44]

İlaç Su, Plazma Üçlü Faz CE [62]

İlaç İdrar, Plazma Üçlü Faz CE [63]

İlaç İdrar,Su Üçlü Faz CE-DAD/UV10 [70]

Pb, Ni Su İkili Faz ETAAS11 [47]

Cu, Zn, Pd, Cd,

Hg, Pb, Bi

Nehir Suyu, Göl Suyu,

Serum

İkili Faz ETV-ICP-MS12

[48]

As(III), As(V) İçme Suyu, Saç İkili Faz ETAAS [49]

Uçuçu Selenyum

Bileşikleri

Süt, yoğurt, meyve suyu,

Su, toprak Tepe Boşluklu GC-MS [55]

Metil-Hg Saç, Çamur İkili Faz GFAAS13 [69]

1) GC-MS: Gaz Kromatograf- Kütle Spektrometresi

2) LC-MS: Sıvı Kromatograf- Kütle Spektrometresi

3) GC-FTD: Gaz Kromatograf-Termiyonik Detektör (Nitrojen-Fosfor Detektör, NPD)

4) GC-FID: Gaz Kromatograf-Alev İyonlaşma Detektörü

5) HPLC-UV: Yüksek Basınç Sıvı Kromatograf-UV Detektör

6) HPLC-DAD: Yüksek Basınç Sıvı Kromatograf-Diode Array Detektör

7) MEKC: Misel Elektrokinetik Kromatografi

8) HPLC-DAD/FD: Yüksek Basınç Sıvı Kromatograf-Diode Array/Floresan Detektör

9) ESI-IMS: Elektrosprey İyonizasyon-İyon Mobilite Spektrometresi

10) CE-DAD/Kapiler Elektroforez- Diode Array/UV Detektör

11) ETAAS: Elektrotermal Atomik Absorpsion Spektrometresi

12) ETV-ICP/MS: Elektrotermal Buharlaşma-İndüktif Optik Plazma Kütle Spektrometresi

13) GFAAS: Grafit Fırınlı Atomik Absorpsion Spektrometresi


SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 17-26, 2013 23

3. SONUÇ

HF–LPME basit, hızlı, ucuz ve yüksek oranda seçici ve

yüksek zenginleştirme faktörüne sahip bir yöntemdir.

Oyuk fiber mikroekstraksiyon yöntemi çevresel,

biyolojik, gıda örneklerinde ve asidik ve bazik ilaç

analizlerinde zenginleştirmenin yanı sıra ön temizleme

işlemini de aynı anda yaparak kullanılabilir. Fiber, alıcı

fazın örnek çözelti ile doğrudan temasnı kestiğinden

dolayı, şiddetli karıştırma hızlarında ekstraksiyon

çözücüsü kaybını en az düzeylere indirir. Polipropilen

fiber çok ucuz bir maliyete sahiptir. Bu nedenle, her

analizde bir kez kullanılır. Fiberin her analizde bir kez

kullanılması, önceki analizlerden kirlilik gelmesini

engeller. Polipropilen hollow fiber küçük gözeneklere

sahip olduğu için, matriks ortamdaki büyük molekül

ağırlıklı kirliliklerin alıcı faza girmesini engelleyerek iyi

bir ön temizleme işlemi yapar [2,13,22,29,67,71].

Yöntem, alıcı faz ile verici faz arasındaki membran

bariyerin ekstraksiyon etkinliğini azaltması ve

ekstraksiyon süresini uzatması, fiberin yüzeyinde hava

kabarcıklarının oluşması ile ekstraksiyon etkinliği ve

yinelenebilirliğin azaltması, gerçek örnek analizlerinde

matriksin (kan, plazma, atık su) fiber üzerindeki

gözenekleri tıkayabilmesi gibi dezavantajlara sahiptir

[22,72,73].

KAYNAKLAR

[1] Krylov, V.A., Krylov, A.V, Mosyagin, P.V.,

Matkivskaya, Y.O., “Liquid–Phase

Microextraction Preconcentration of Impurities”,

Journal of Analytical Chemistry, 66, 331–350,

(2011).

[2] Psillakis, E., Kalogerakis, N., “Developments in

liquid-phase microextraction”, Trends Anal.

Chem., 22, 565–574, (2003).

[3] Pena-Pereira, F., Lavilla, I., Bendicho, C.,

“Miniaturized preconcentration methods based on

liquid-liquid extraction and their application in

inorganic ultratrace analysis and speciation”, A

review. Spectrochim. Acta, Part B 64, 1–15, (2009).

[4] Mahugo-Santana, C., Sosa-Ferrera, Z., , Torres-

Padrón, M.E., Santana-Rodríguez, J.J.,

“Application of new approaches to liquid-phase

microextraction for the determination of emerging

pollutants”, Trends Anal. Chem, 30, 731–748,

2011.

[5] C.F. Poole, “New trends in solid-phase extraction”,

Trends Anal. Chem. 22, 362–373, (2003).

[6] Arthur, C.L., Pawliszyn, J., “Solid phase

microextraction with thermal desorption using

fused silica optical fibers”, Anal. Chem., 62, 2145–

2148, (1990).

[7] Malik, A. K., Kaur, V., Verma, N., “A review on solid

phase microextraction—High performance liquid

chromatography as a novel tool for the analysis of

toxic metal ions”, Talanta, 68, 842–849, (2006).

[8] Olariu, R-I., Vione, D., Grinberg, N., Arsene, C.,

“Sample preparation for trace analysis by

chromatographic methods”, J. Liquid

Chromatography & Related Technologies, 33,

1174–1207, (2010).

[9] Dietz, C., Sanz, J., C´amara C., “Recent

developments in solid-phase microextraction

coatings and related techniques”, J. Chromatogr.

A, 1103, 183–192, (2006).

[10] Kumar, A., Gaurav, Malik, A.K., Tewary, D.K.,

Singh, . B., “A review on development of solid

phase microextraction fibers by sol-gel methods

and their applications” Anal. Chim. Acta, 610, 1–14

(2008).

[11] Psillakis, E., Kalogerakis, N., “Solid-phase

microextraction versus single-drop microextraction

for the analysis of nitroaromatic explosives in water

samples”, J. Chromatogr. A, 938, 113–120, (2001).

[12] H. Liu, P.K. Dasgupta, “Analytical Chemistry in a

Drop. Solvent Extraction in a Microdrop”, Anal.

Chem., 68, 1817-1826, (1996).

[13] Rasmussen, K.E., Pedersen-Bjergaard, S.,

“Developments in hollow fibre based, liquid-phase

microextraction”, Trends Anal. Chem., 23, 1–10,

(2004).

[14] Jeannot, M.A., Cantwell, F.F., “Solvent

microextraction into a single drop”, Anal. Chem.,

68, 2236-2240, (1996).

[15] He, Y., Lee, H.K., “Liquid phase microextraction in

a single drop of organic solvent by using a

conventional microsyringe”, Anal. Chem., 69,

4634–4640, (1997),

[16] L. Zhao, H.K. Lee, “Application of static liquid-

phase microextraction to the analysis of

organochlorine pesticides in water”, J.

Chromatogr. A, 919, 381–388, (2001).

[17] Pedersen-Bjergaard, S., Rasmussen, K.E., “Liquid-

phase microextraction with porous hollow fibers, a

miniaturized and highly flexible format for liquid-

liquid extraction”, J. Chromatogr. A, 1184, 132–

142, (2008).

[18] Jeannot, M.A., Cantwell, F.F., “Mass transfer

characteristics of solvent extraction into a single

drop at the tip of a syringe needle”, Anal. Chem.,

69, 235–239, (1997).

[19] Theis, A.L., Waldack, A.J., Hansen, S.M., Jeannot,

M.A., “Headspace solvent microextraction”, Anal.

Chem. 73, 5651–5654, (2001).

[20] Ma, M.H., Cantwell, F.F., “Solvent microextraction

with simultaneous back-extraction for sample

cleanup and preconcentration: Preconcentration

into a single microdrop”, Anal. Chem., 71, 388–

393, (1999).

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165993603006058?_rdoc=6&_fmt=high&_origin=browse&_srch=doc-info(%23toc%235787%232003%23999779993%23433866%23FLA%23display%23Volume)&_docanchor=&_ct=9&_refLink=Y&_zone=rslt_list_item&md5=84e8deb33e2689188e4accf52f24f014

http://apps.isiknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=Refine&qid=22&SID=S2IJHnCGdPJ53EmK@aj&page=1&doc=4







http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ac960145h

http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ac960145h






http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0021967301008160?_rdoc=18&_fmt=high&_origin=browse&_srch=doc-info(%23toc%235248%232001%23990809997%23252005%23FLA%23display%23Volume)&_docanchor=&_ct=27&_refLink=Y&_zone=rslt_list_item&md5=79f7b15f8258c1e1af48f0ea54166e46










http://apps.isiknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=Refine&qid=14&SID=U2B@f8kh9mc6kPD545G&page=1&doc=1

http://apps.isiknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=22&SID=U2B@f8kh9mc6kPD545G&page=1&doc=8





24 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 17-26, 2013

[21] Liu, W.P., Lee, H.K., “Continuous-flow

microextraction exceeding 1000-fold concentration

of dilute analytes”, Anal. Chem., 72, 4462–4467,

(2000).

[22] Sarafraz-Yazdi, A., Amiri, A., “Liquid-phase

microextraction”, Trends Anal. Chem., 29, 1–14,

(2010).

[23] Dadfarnia, S., Shabani, A.M.H., “Recent

development in liquid phase microextraction for

determination of trace level concentration of

metals—A review”, Anal. Chim. Acta, 658, 107–

119, (2010).

[24] K.E. Kramer, A.R.J. Andrews, “Screening method

for 11-nor-Δ9-tetrahydrocannabinol-9-carboxylic

acid in urine using hollow fiber membrane solvent

microextraction with in-tube derivatization”, J.

Chromatogr. B, 760, 27-36, (2001).


liquid-liquid microextraction for sample

preparation of biological fluids prior to capillary

electrophoresis”, Anal. Chem. 71, 2650–2656,

(1999).

[26] De Jager, L.S., Andrews, A.R.J., “Preliminary

studies of a fast screening method for cocaine and

cocaine metabolites in urine using hollow fibre

membrane solvent microextraction (HFMSME)”,

Analyst, 126, 1298–1303, (2001).

[27] Cuia, S., Tanb, S., Ouyang, G., Pawliszyn, J.,

“Automated polyvinylidene difluoride hollow fiber

liquid-phase microextraction of flunitrazepam in

plasma and urine samples for gas

chromatography/tandem mass spectrometry”, J.

Chromatogr. A, 1216, 2241–2247, (2009).

[28] Li,Y., Xiong, Y., Fang, J., Wang, L., Liang, Q.,

“Application of hollow fiber liquid-phase

microextraction in identification of oil spill

sources”, J. Chromatogr. A, 1216, 6155–6161,

(2009).


phase microextraction with porous hollow fibers, a

miniaturized and highly flexible format for liquid–

liquid extraction”, J. Chromatogr. A, 1184, 132–

142, (2008).

[30] Ho, T.S., Pedersen-Bjergaard, S., Rasmussen, K.E.,

“Recovery, enrichment and selectivity in liquid-

phase microextraction - Comparison with

conventional liquid-liquid extraction”, J.

Chromatogr. A, 963, 3-17, (2002).

[31] Pena-Pereira, F., Lavilla, I., Bendicho, C., “Liquid-

phase microextraction approaches combined with

atomic detection”, Anal. Chim. Acta, 669, 1–16,

(2010).

[32] Lambropoulou, D.A., Albanis, T.A., “Application

of hollow fiber liquid phase microextraction for the

determination of insecticides in water”, J.

Chromatogr. A, 1072, 55–61, (2005).

[33] Zhao, L., Lee, H.K., “Liquid-Phase Microextraction

Combined with Hollow Fiber as a Sample

Preparation Technique Prior to Gas

Chromatography/Mass Spectrometry”, Anal.

Chem., 74, 2486-2492, (2002).

[34] Jiang, X., Basheer, C., Zhang, J., Lee, H.K.,

“Dynamic hollow fiber-supported headspace

liquid-phase microextraction”, J. Chromatogr. A,

1087, 289–294, (2005).

[35] Hou, L., Shen, G., Lee, H.K., “Automated hollow

fiber-protected dynamic liquid-phase

microextraction of pesticides for gas

chromatography - Mass spectrometric analysis”, J.

Chromatogr. A, 985, 107–116, (2003).

[36] Basheer, C., Lee, H.K., Obbard, J.P.,

“Determination of organochlorine pesticides in

seawater using liquid-phase hollow fibre membrane

microextraction and gas chromatography–mass

spectrometry”, J. Chromatogr. A, 968, 191-199,

(2002).

[37] Yanga, Y., Chena, J., , Shia, Y.P., “Determination

of aconitine, hypaconitine and mesaconitine in

urine using hollow fiber liquid-phase

microextraction combined with high-performance

liquid chromatography”, J. Chromatogr. B, 878,

2811–2816, (2010).

[38] Ebrahimzadeh, H., Yamini, Y., Firozjaei, H.A.,

Kamarei, F., Tavassoli,N., Rouini, M.R., “Hollow

fiber-based liquid phase microextraction combined

with high-performance liquid chromatography for

the analysis of gabapentin in biological samples”,

Anal. Chim. Acta 665, 221–226, (2010).

[39] Saraji, M., Jafari, M.T., Sherafatmand, H., “Hollow

fiber-based liquid–liquid–liquid microextraction

combined with electrospray ionization-ion mobility

spectrometry for the determination of pentazocine

in biological samples”, J. Chromatogr. A, 1217,

5173–5178, (2010).

[40] Ugland, H.G., Krogh, M., Reubsaet, L., “Three-

phase liquid-phase microextraction of weakly basic

drugs from whole blood”, J. Chromatogr. B, 798,

127–135, (2003).

[41] Payẚn, M.R., Lὀpez, M.A.B.,Fernẚndez-Torres, R.,

Gonzẚlez, J.A.O., Mochὀn, M.C., “Hollow fiber-

based liquid phase microextraction (HF-LPME) as

a new approach for the HPLC determination of

fluoroquinolones in biological and environmental

matrices”, J. Pharmaceutical and Biomedical

Analysis, 55, 332–341, (2011).


Navarro, M.V., Mochὀn, M.C., “Hollow fiber-

based liquid phase microextraction (HF-LPME) for

a highly sensitive HPLC determination of

sulfonamides and their main metabolites”, J.

Chromatogr. B, 879, 197–204, (2011).

[43] Saleh, A., Larsson, E., Yamini, Y., Jonsson, J.A.,

http://apps.isiknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=Refine&qid=5&SID=R15@B3IofB2o6@M5nKk&page=1&doc=20



http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378434701002328?_alid=1787502076&_rdoc=1&_fmt=high&_origin=search&_docanchor=&_ct=1&_zone=rslt_list_item&md5=f9182c811fa8099ce661ffd0d2a33c8d




http://apps.isiknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=35&SID=R15@B3IofB2o6@M5nKk&page=2&doc=52















http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0021967302007938?_rdoc=22&_fmt=high&_origin=browse&_srch=doc-info(%23toc%235248%232002%23990319998%23330635%23FLA%23display%23Volume)&_docanchor=&_ct=33&_refLink=Y&_zone=rslt_list_item&md5=13e17d4ed3a3171b80fa2dfa5225966f





SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 17-26, 2013 25

“Hollow fiber liquid phase microextraction as a

preconcentration and clean-up step after

pressurized hot water extraction for the

determination of non-steroidal anti-inflammatory

drugs in sewage sludge”, J. Chromatogr. A, 1218,

1331–1339, (2011).


Mochὀn, M.C., Ariza, J.L.G., “Application of

hollow fiber-based liquid-phase microextraction

(HF-LPME) for the determination of acidic

pharmaceuticals in wastewaters”, Talanta, 82,

854–858, (2010).

[45] Saraji, M., Mousavi, F., “Use of hollow fibre-based

liquid–liquid–liquid microextraction and high-

performance liquid chromatography–diode array

detection for the determination of phenolic acids in

fruit juices”, Food Chemistry 123, 1310–1317,

(2010).

[46] Barahona, F., Gjelstad, A., Pedersen-Bjergaard, S.,

Rasmussen, K.E., “Hollow fiber-liquid-phase

microextraction of fungicides from orange juices”,

J. Chromatogr. A, 1217, 1989–1994, (2010).

[47] Abulhassani, J., Manzoori, J.L., Amjadi, M.,

“Hollow fiber based-liquid phase microextraction

using ionic liquid solvent for preconcentration of

lead and nickel from environmental and biological

samples prior to determination by electrothermal

atomic absorption spectrometry”, J.Hazardous

Materials, 176, 481–486, (2010).

[48] Xia, L., Wu, Y., Hu, B., “Hollow-fiber liquid-phase

microextraction prior to low-temperature

electrothermal vaporization ICP-MS for trace

element analysis in environmental and biological

samples”, J. Mass Spectrom., 42, 803–810, (2007).

[49] Jiang, H., Hu, B., Chen, B., Xia, L., “Hollow fiber

liquid phase microextraction combined with

electrothermal atomic absorption spectrometry for

the speciation of arsenic (III) and arsenic (V) in

fresh waters and human hair extracts”, Anal. Chim.

Acta, 634, 15-21, (2009).

[49] Li, G., Zhang, L., Zhang, Z., “Determination of

polychlorinated biphenyls in water using dynamic

hollow fiber liquid-phase microextraction and gas

chromatography–mass spectrometry” J.

Chromatogr. A 1204, 119–122, (2008).

[50] Esrafili, A., Yamini, Y., Ghambarian, M., Moradi ,

M., “Dynamic three-phase hollow fiber

microextraction based on two immiscible organic

solvents with automated movement of the acceptor

phase”, J. Sep. Sci., 34, 98–106, (2011).

[51] Hou, L., Wen, X., Tu, C., Lee, H.K., “Combination

of liquid-phase microextraction and on-column

stacking for trace analysis of amino alcohols by

capillary electrophoresis”, J. Chromatogr. A, 979,

163-169, (2002).

[52] Hou, L., Lee, H.K., “Dynamic Three-Phase

Microextraction as a Sample Preparation Technique

Prior to Capillary Electrophoresis”, Anal. Chem.,

75, 2784–2789, (2003).

[53] Hansson, H., Nilsson, U., “Assessment of a

dynamic hollow-fibre liquid phase microextraction

system for human blood plasma samples”, Talanta,

77, 1309–1314, (2009).

[54] Ghasemi, E., Sillanpää, M., Najafi, N.M.,

“Headspace hollow fiber protected liquid-phase

microextraction combined with gas

chromatography–mass spectroscopy for speciation

and determination of volatile organic compounds of

selenium in environmental and biological samples”,

J. Chromatogr. A, 1218, 380–386, (2011).

[55] Huang, S.P., Huang, S.D., “Determination of

organochlorine pesticides in water using solvent

cooling assisted dynamic hollow-fiber-supported

headspace liquid-phase microextraction”, J.

Chromatogr. A, 1176, 19–25, (2007).

[56] King, S., Meyer, S.J., Andrews. A.R.J., “Screening

method for polycyclic aromatic hydrocarbons in

soil using hollow fiber membrane solvent

microextraction”, J. Chromatogr. A, 982, 201–208,

(2002).

[57] Ratola, N., Alvesa, A., Kalogerakisb, N., Psillakis,

E., “Hollow-fibre liquid-phase microextraction: A

simple and fast cleanup step used for PAHs

determination in pine needles”, Anal. Chim. Acta,

618, 70–78, (2008).

[58] Zhu, L., Tu, C., Lee, H.K. “Liquid-Phase

Microextraction of Phenolic Compounds Combined

with On-Line Preconcentration by Field-Amplified

Sample Injection at Low pH in Micellar

Electrokinetic Chromatography”, Anal. Chem., 73,

5655–5660, (2001).

[59] Zhu, L., Zhu, L., Lee, H.K., “Liquid–liquid–liquid

microextraction of nitrophenols with a hollow fiber

membrane prior to capillary liquid

chromatography”, J. Chromatogr. A, 924, 407–417,

(2001).

[60] Zhu, L., Ee, K.H., Zhao, L., L ee, H.K., “Analysis of

phenoxy herbicides in bovine milk by means of

liquid–liquid–liquid microextraction with a hollow-

fiber membrane”, J. Chromatogr. A, 963, 335–343,

(2002).

[61] Pedersen-Bjergaard, S., Rasmussen, K.E., Brekke,

A., Ho, T.S., Halvorsen, T.G., “Liquid-phase

microextraction of basic drugs – Selection of

extraction mode based on computer calculated

solubility data”, J. Sep. Sci., 28, 1195-1203, (2005).

[62] Ho, T.S., Halvorsen, T.G., Pedersen-Bjergaard, S.,

Rasmussen, K.E., “Liquid-phase microextraction of

hydrophilic drugs by carrier-mediated transport”, J.

Chromatogr. A, 998, 61–72, (2003).

[63] Yazdi, A.S., Es’haghi, Z., “Two-step hollow fiber-

based, liquid-phase microextraction combined with

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0003267008020485?_alid=1784855379&_rdoc=7&_fmt=high&_origin=search&_docanchor=&_ct=542&_zone=rslt_list_item&md5=8d6bae8096c5416829ae33aa277877cc




http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0021967302012669?_rdoc=21&_fmt=high&_origin=browse&_srch=doc-info(%23toc%235248%232002%23990209998%23358622%23FLA%23display%23Volume)&_docanchor=&_ct=55&_refLink=Y&_zone=rslt_list_item&md5=7d86f35294a93207cbf71d5df5fc501b




http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0021967301009062?_rdoc=41&_fmt=high&_origin=browse&_srch=doc-info(%23toc%235248%232001%23990759998%23256337%23FLA%23display%23Volume)&_docanchor=&_ct=59&_refLink=Y&_zone=rslt_list_item&md5=092398ae27fa276d26a19371baf19ac7




http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0021967302001383?_rdoc=37&_fmt=high&_origin=browse&_srch=doc-info(%23toc%235248%232002%23990369998%23322693%23FLA%23display%23Volume)&_docanchor=&_ct=50&_refLink=Y&_zone=rslt_list_item&md5=4f8f1b70f0062f4c27da84cbe4c9dd3a




http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0021967303006344?_rdoc=8&_fmt=high&_origin=browse&_srch=doc-info(%23toc%235248%232003%23990019998%23433409%23FLA%23display%23Volume)&_docanchor=&_ct=27&_refLink=Y&_zone=rslt_list_item&md5=aa8a1d466b5f47bb23e5da62f8614746

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0021967303006344?_rdoc=8&_fmt=high&_origin=browse&_srch=doc-info(%23toc%235248%232003%23990019998%23433409%23FLA%23display%23Volume)&_docanchor=&_ct=27&_refLink=Y&_zone=rslt_list_item&md5=aa8a1d466b5f47bb23e5da62f8614746

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0021967305010812?_rdoc=4&_fmt=high&_origin=browse&_srch=doc-info(%23toc%235248%232005%23989179997%23600011%23FLA%23display%23Volume)&_docanchor=&_ct=19&_refLink=Y&_zone=rslt_list_item&md5=d2346dbe62918716608f6658004a1ce2



26 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 17-26, 2013

high-performance liquid chromatography: A new

approach to determination of aromatic amines in

water”, J. Chromatogr. A, 1082, 136–142, (2005).

[64] Basheer, C., Lee, H.K., “Analysis of endocrine

disrupting alkylphenols, chlorophenols and

bisphenol-A using hollow fiber-protected liquid-

phase microextraction coupled with injection port-

derivatization gas chromatography–mass

spectrometry”, J. Chromatogr. A, 1057, 163–169,

(2004).

[65] Charalabaki, M., Psillakis, E., Mantzavinos, D.,

Kalogerakis, N., “Analysis of polycyclic aromatic

hydrocarbons in wastewater treatment plant

effluents using hollow fibre liquid-phase

microextraction”, Chemosphere, 60, 690–698,

(2005).

[66] Shen, G., Lee, H.K., “Hollow fiber-protected liquid-

phase microextraction of triazine herbicides”, Anal.

Chem., 74, 648–654, (2002).

[67] Romero-Gonzẚlez, R., Pastor-Montoro, E.,

Martinez-Vidal, J.L., Garrido-Frenich, A.,

“Application of hollow fiber supported liquid

membrane extraction to the simultaneous

determination of pesticide residues in vegetables by

liquid chromatography/mass spectrometry”, Rapid

Commun. Mass Spectrom., 20, 2701-2708, (2006).

[68] Jiang, H., Hu, B., Chen, B., Zu, W., “Hollow fiber

liquid phase microextraction combined with

graphite furnace atomic absorption spectrometry

for the determination of methylmercury in human

hair and sludge samples”, Spectrochimica Acta

Part B, 63, 770–776, (2008).


phase microextraction and capillary electrophoresis

of acidic drugs”, Electrophoresis, 21, 579–585,

(2000).

[70] Psillakis, E., Kalogerakis, N., “Hollow-fibre liquid-

phase microextraction of phthalate esters from

water”, J. Chromatogr. A, 999, 145–153, (2003).

[71] Zanjani, M.R.K., Yamini, Y., Shariati, S., Jönsson,

J.A., “A new liquid-phase microextraction method

based on solidification of floating organic drop”,

Anal. Chim. Acta, 585, 286–293, (2007).

[72] Alver, E., Demirci, A., Özcimder.,

Mikroestraksiyon Yöntemleri, Sigma, 30, 75-90,

(2012)




http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S002196730401739X?_rdoc=21&_fmt=high&_origin=browse&_srch=doc-info(%23toc%235248%232004%23989429998%23527307%23FLA%23display%23Volume)&_docanchor=&_ct=37&_refLink=Y&_zone=rslt_list_item&md5=48e4486f714f78352e2fc5a602234289








http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/rcm.2653/abstract










27

Investigating the effect of sympathetic skin response parameters on the

psychological test scores in patients with fibromyalgia syndrome by using anns

Murat YILDIZ1*, Özhan ÖZKAN1, Etem KÖKLÜKAYA1

1Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği, Sakarya


ÖZET

Bu çalışmada, Süleyman Demirel Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Bölümü’nde seçilen hasta

ve sağlıklı deneklere Görsel Analog Ağrı Skalası, Verbal Ağrı Skalası, Beck Depresyon Envanteri, Beck Anksiyete

Envanteri, Hamilton Depresyon Değerlendirme Skalası ve Hamilton Anksiyete Değerlendirme Skalası gibi psikolojik

testler uygulandı ve skorları kaydedildi. Sempatik deri cevabı (SSR) ölçümlerinin yapılabilmesi için aynı bölüme bir

ölçüm sistemi kuruldu. SSR ölçümleri yapıldı ve kaydedildi. Kaydedilen SSR verilerinden gecikme süresi, maksimum

genlik ve iki uyartım arası geçen süre gibi parametreler, Matlab yazılımı kullanılarak hesaplandı. Analizde SSR

parametre değerleri psikolojik test skorlarına eklendi ve yapay sinir ağları kullanılarak fibromiyalji sendromu

(FMS)’na ilişkin teşhis doğruluk yüzdeleri hesaplandı. Elde edilen benzetim sonuçları SSR’nin seçilen parametreleri

ile FMS’nin ilişkili olduğunu ve SSR’nin FMS’de bir teşhis metodu olarak kullanılabileceğini göstermiştir.

Anahtar Kelimeler: Sempatik deri cevabı, fibromiyalji sendromu, YSA, fibromiyaljide psikolojik testler

Fibromiyalji hastalarında sempatik deri cevabı parametrelerinin psikolojik

test skorlarına etkisinin ysa kullanılarak incelenmesi

ABSTRACT

In this study, psychological tests such as Visual Analogue Pain Scale, Verbal Pain Scale, Beck Depression Inventory,

Beck Anxiety Inventory, Hamilton Depression Rating Scale and Hamilton Anxiety Scale were applied to the selected

healthy subjects and patients with Fibromyalgia Syndrome (FMS) in Suleyman Demirel University, Faculty of

Medicine, Department of Physical Medicine and Rehabilitation and the scores were recorded. A measurement system

was established in the same department of the university to measure the sympathetic skin response (SSR) from the

subjects. The SSR was measured and recorded. The parameters such as latency time, maximum amplitude and the

elapsed time were calculated by using Matlab software from the recorded SSR data. SSR parameters were added to

the scores and diagnosis accuracy percentages of the FMS calculated by using artificial neural networks. Obtained

results from the simulations showed that the specified parameters of the SSR and FMS were concerned and these

parameters can be used as a diagnostic method in FMS.

Keywords: Sympathetic skin response, fibromyalgia syndrome, ANN, psychological tests in fibromyalgia


M. Yıldız, ,Ö. Özkan, E. Köklükaya Investigating The Effect Of Sympathetic Skin Response Parameters

On The Psychological Test Scores In Patients With Fibromyalgia

Syndrome By Using Anns

28 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 27-32, 2013

1. INTRODUCTION

Fibromyalgia syndrome (FMS) whose symptoms are

appeared as widespread body pains and fatigue is a

chronic disease of the musculoskeletal system [1]. The

most characteristic feature is widespread muscle pain. In

this disease, beside complaints such as weakness, fatigue,

disinclination and sleep disorders, there are important

disease signs such as muscle function disorders, central

nervous system disorders and the neuroendocrine system

changes, immunological disorders and psychological

factors [2,3]. The disease complaints increase with the

seasonal changes, especially with cold weather. Patients

with these complaints, because of the pain which can not

be determined the origin, resort to various branches

doctors and the various treatments are applied to these

patients. However, because of the accurate diagnosis of

the disease can not be done, specific treatment methods

can not be applied to FMS. The complaints of pain

usually ignored with pain relief medications. This

method reduces the symptoms for certain time, but after

a while the symptoms appear again.

FMS is a widespread disease generally seen in women.

Cause of the disease is not fully known yet, but the

autonomic nervous system is significantly affected by the

disease [4]. Specific diagnosis of disease is only consists

of found pain zones and applied psychological tests to the

patient. However, FMS, associated with components of

several parameters. One of the most important of these

parameters is Sympathetic Skin Response (SSR) [5].

SSR is an electrophysiological method used in evaluation

sympathetic sudomotor fibers function by using the skin

resistance change. SSR is an instantaneous and

nonpersistent change given by the internal and/or

external stimulus in the electrical potential of the skin of

palm and sole [5]. Studies shows that latency time

obtained from SSR data of patients with FMS has been

affected dysfunction in the autonomic nervous system

[5,6]. FMS also significantly affects the autonomic

nervous system, a relationship between the SSR and FMS

is clear. Therefore, the use of SSR is very important in

the classification of FMS. In addition, the subsequent

studies in patients with the first symptoms of the disease

- of boundary values -, even prior to the onset of serious

clinical signs the relationships between autonomic

nervous system dysfunction and SSR can be detected.

2. SYMPATHETIC SKIN RESPONSE

SSR which a part of electrical impedance of the body is

defined by arising spontaneously depending on the

body's internal dynamics or by means of a stimulus is

applied externally to the body as a reflex that can occur

temporary electrical potential difference in the skin [5].

Although the SSR parameters that affect in the human

body is unknown exactly in many studies, investigation

the sympathetic nervous system function of SSR may be

a non-invasive approach have been proposed [6-8].

Measurements of SSR is easy, but they are not be safe

enough for diagnostic applications when valid

procedures are taken into account and autonomic and

sudomotor function disorders in particular are not found

an absolute accuracy relationship between the obtained

clinical findings and the measurements of SSR [7, 8].

Though SSR can be obtained easily and non-invasive,

many problems are available in application because of

variation in parameters such as latency time, maximum

amplitude, the elapsed time. As a result of clinical trials

the wave forms of the many parameters in the SSR

content were found.

In some of the studies, it has been determined that

changes were occurred in the SSR values in diseases that

are affected the autonomic nervous system [8]. As a

result of these investigations, it was concluded that

obtained measurement values could be brought more

clearly by using soft-computing techniques [6,9,10].

3. USED PARAMETERS IN SIMULATIONS

The SSR parameters such as latency time (LT),

maximum amplitude (MAXG), elapsed time (TT) and

psychological tests such as visual analogue pain scale

(VAS), verbal pain scale (VRS), Beck depression scale

(BDI), Beck anxiety scale (BAI), Hamilton depression

rating scale (Ham-D) and Hamilton anxiety scale

(HARS) are used as parameters in FMS classification.

Brief descriptions of these parameters are given below.

Obtained these SSR parameters and psychological test

scores were used in classification as a feature.

3.1. SSR Parameters

Latency time (LT): Latency time is used to mean any

delay from the start of the stimulus artifact to the first

deflexion of SSR as shown in figure 1. Latency time also

has the most significant results in SSR waveform analysis

and interpretation.

Maximum amplitude (MAXG): The maximum

amplitude value obtained from the SSR measurement is

taken as maximum potential changes between two

sequential stimulations.

Elapsed time (TT): It is the time between two sequential

stimulations that applied to measure SSR.

Investigating The Effect Of Sympathetic Skin Response Parameters



M. Yıldız, ,Ö. Özkan, E. Köklükaya

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 27-32, 2013 29

Figure 1: Sample SSR waveform

3.2. Psychological Test Scores

Visual Analogue Pain Scale (VAS) score: Widely used

to assess the severity of pain, “0” value if no pain, “10”

indicating that unbearable pain the value of 10 cm with

the intensity scale is used [11].

Verbal pain scale (VRS) score: Widely used to assess the

severity of pain, 0: no pain, 1: mild pain, 2: moderate

pain, 3: severe pain, 4: unbearable pain. A likert-type

scale is also used [12].

Beck Depression Inventory (BDI) score: It is an

inventory measured the emotional, physical, cognitive

and motivational symptoms in depression. It is assessed

by a Likert-type scale and consists of 21 questions. Sum

of the scores obtained from the answers of questions

gives the Beck depression inventory score. Total score

ranges from 0-63. The complains are evaluated as 0-13

points no depression, 14-24 points mild depressive

symptoms, higher than 25 points intensive depressive

symptoms [13].

Beck Anxiety Inventory (BAI) score: An inventory

measures symptoms in the anxiety. It is evaluated by a

Likert-type scale and consists of 21 questions. Sum of the

scores obtained from the answers of questions gives the

Beck Anxiety Inventory score. Total score ranges from

0-63. The higher the total score shows the higher person's

anxiety level [14].

Hamilton Anxiety Rating Scale (HARS): It is a test

consists of 14 question and interrogated mental and

physical symptoms. A total score is obtained between 0-

56 points with 5 item Likert-type scale [15].

Hamilton Depression Rating Scale (Ham-D) score: One

of the scales is commonly used to determine the severity

of depressive symptoms. In the evaluation of 17

questions version of the test the interviewer assesses the

patient by using the structured interview guide and obtain

a score from 0-53 points. According to the obtained total

score is graded as <13: mild, 13-17: normal, > 17: severe

depression [16].

4. MATERIALS AND METHODS

Database used in this study were recorded in Suleyman

Demirel University, Faculty of Medicine, Department of

Physical Medicine and Rehabilitation. Database was

consisted of psychological test scores and SSR

measurements that were measured from 29 healthy

subjects and 57 patients who were diagnosed with FMS

according to the 1990 ACR criteria [17]. When

measurements are taken, it has been noted that the

subjects are lying on his/her back and in comfortable as

possible. The ambient of taken measurement is far from

the noise and electromagnetic environment. Before the

SSR measurements were obtained, some parameters of

the subjects which are more effective on SSR (height,

weight, age) were chosen between the specific limits

[18]. In the study, the measurements were taken of care

to stay the subjects' age, height and weight within these

limits. The boundaries of subjects and the mean of these

features are given in Table 1.

Table 1: Physical characteristics of subjects for patients and controls

Number Age Weight Height

Patients 57 45.5 72.3 161.1

Controls 29 42.8 69.6 158.3

Specified parameters of SSR were recorded from

subjects by using the measurement system consisted of

AD Instruments ML870/P PowerLab8/30, AD

Instruments PowerLab ML116 GSR Amplifier, AD

Instruments MLT116P GSR finger electrodes and

stimulator within 12m2 indoor area. Grounding of the

system was restructured to eliminate the noise factor.

Records were transferred to the computer via Lab Chart

Pro software.

For stimulation, 20μA of current was passed through the

FMS patients and healthy subjects by electrodes,

temporary potential changes as the response of this

current on the skin were measured and recorded. Data

analysis was performed using MATLAB® to determine

the latency time, maximum amplitude and elapsed time

between two stimulations.

5. ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

A multi-layer feed-forward neural network (MLFFNN)

was used in this study. It consists of three basic layers

such as input layer, hidden layer and output layer. A

layer's input is the output of the previous layer. Input

layer forward the input data to hidden layer without any




30 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 27-32, 2013

change. The data is processed only in the hidden layer

and output layer. The mission of input layer is only

multiplexing the input. When the structure of ANN is

created typically one or two hidden layers are sufficient.

This type of ANNs works according to supervised

learning strategy and back propagation learning

algorithm is used efficiently in training of these

networks. Therefore, these networks also referred to as

back propagation networks. Operating procedures of this

type network involve the following steps in generally.

Collecting Samples: Samples are collected for the

training set and test set. During the network training, only

training data are given to ANN. Thus, the learning

process of the network is provided. After learning

process is done the network performance is measured by

giving test data to the network. 100% of the training

results to be consistent in terms of training are important.

- Determining Topological Structure of the Network: The

numbers of input unit, hidden layers and neurons in

layers are determined in this section.

- Determining the training parameters: Parameters such

as learning coefficient of the network, the momentum

coefficient, collecting and activation functions is

determined.

-Training Stage: The test data is given to the network.

The network output corresponds to the given data to

Hidden and output layer is calculated. Until the expected

output value reaches to the acceptable error rate, training

is continued by updating the weight of the layers. The

weights updating process is done in accordance with the

selected learning rule. Training is completed by

calculating the output with an acceptable error.

-Test Stage: After training the network, the network

performance is measured with test data is not given

previously [19].

MLFFNN network which includes an input layer

consisting of 17 neurons and an output layer consisting

of one neuron was used in this study. Tansig activation

function was preferred in the hidden layer and purelin

linear activation function was preferred in the output

layer. The better results were obtained when between 20

and 40 neurons used in the hidden layer. The best result

was obtained when used 35 neurons. A single output is

seen as “0” for diseased subjects input and “1” for healthy

subjects input at the exit part. "Levenberg-Marquardt

(LM)” learning algorithm was chosen as the learning

algorithm.

NH =35Ni=17

-SSRLT(4)

-SSRMAXG(4)

-SSRTT(3)

-VAS(1)

-VRS(1)

-BDI(1)

-BAI(1)

-HAM-D(1)

-HARS(1)

0=Fibromyalgia

1=Healthy

Hidden Layer Output LayerInput Layer

IW 1,1 LW 2,1

b 2b

111

No =1

Figure 2: MLFFNN for SSR associated with the psychological test scores

6. SIMULATION RESULTS

Flow chart of this study was shown in Figure 3 and the

artificial neural network model was shown in Figure 4. In

the input layer, nine features which contain three features

of SSR and six features of psychological tests were used

as inputs.

42 of 57 FMS subjects were chosen to participate in

experiment one that its results to be used as the training

data, remaining 15 reserved for testing procedure and 22

of 29 control subjects were chosen to participate in

experiment one that its results to be used as the training

data, remaining 7 reserved for testing procedure.

The goal was 10-6 for a mean squared error. Levenberg-

Marquardt Algorithms reached the goal at 6 epochs as

seen figure 4.

Figure 3: Flow chart of the study

Investigating The Effect Of Sympathetic Skin Response Parameters



M. Yıldız, ,Ö. Özkan, E. Köklükaya

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 27-32, 2013 31

Figure 4. Training with Trainlm

The best accuracy percentages of data obtained from

results of the ANN by testing and training are given in

Table 2. Accordingly, data of 42 patients and 22 healthy

subjects used in training were trained with 100%

accuracy. Output of 14 patients data used for testing was

calculated correctly. However, output for one patient data

was calculated incorrectly and they were recorded as

healthy. 92.86% accuracy percentage was calculated in

testing of the patient parameters by using ANN. On the

other hand, the output for all of the data, used for testing

and obtained from healthy subjects, was calculated as

target value “1” and one hundred percent accuracy

percentage was reached. Generally, 100% accuracy

percentage was calculated in training of 86 parameter

values. 95% accuracy percentages were calculated in

testing of the same values.

Table 2. Training and test simulation results

Training Test

Patient Control Accuracy (%) Patient Control Accuracy (%)

Patient 42 0 100 14 1 92,86

Control 0 22 100 0 7 100

Average 100 95

7. CONCLUSION

The aim of this study was to investigate the effect of SSR

parameters to the psychological test scores in FMS

patients. In this context, values of the SSR parameters

were added to the psychological test scores. Diagnosis

accuracy percentages of subjects calculated by using

ANN and 100% success was achieved in the training

data, while 95% success was achieved in the test data.

Consequently, accuracy percentages achieved in the

validity of SSR analysis in classification of FMS.

If the study is analyzed from the medical aspects, VAS

scores were obtained between 6 and 8 in FMS patients.

But they were obtained between 0 and 5 in control

subjects. On the other hand, VRS scores were obtained

between 2 (moderate pain) and 4 (unbearable pain) in

patients, while 0 (no pain) - 2 (moderate pain) were

obtained from the control subjects. 12 of the FMS

patients had no depression by looking at the BDI scores.

One of the control subjects might have depression

according to the BDI scores. According to the obtained

psychological test scores, HAM-D supported the BDI in

terms of depression status. Anxiety levels of the FMS

patients were not too high but anxiety predispositions of

them were higher than the control subjects according to

the BAI and HARS scores.

In future researches related to this study, correlation

between the effect of physiological factors such as heart

rate, skin temperature and respiration rate on FMS and

SSR appears as further research topics.

8. ACKNOWLEDGEMENTS

This research was supported by The Scientific and

Technical Research Council of Turkey (TUBITAK)

through The Research Support Programs Directorate

(ARDEB) with project number of 108E036 and by The

Coordination Unit of Scientific Research Projects of

Sakarya University.

REFERENCES

[1] Krypel L.L., “Fibromyalgia: A Review of Its

Pathophysiology and Drug Treatment”, Journal of

Pharmacy Practice, 22(1):6–16, Feb 2009.

[2] Eisinger J., “Dysautonomia, fibromyalgia and reflex

dystrophy”, Arthritis Research & Therapy, 9(4):105,

2007.

[3] Fietta P., Fietta P., Manganelli P., “Fibromyalgia and

psychiatric disorders”, Acta Biomed., 78(2):88-95, Aug.

2007.

[4] Martinez-Lavin, M., “Biology and therapy of

fibromyalgia. Stress, the stress response system, and




32 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 27-32, 2013

fibromyalgia”, Arthritis Research & Therapy, 9(4):216,

2007.

[5] Toyukara, M., “Sympathetic skin responses: the

influence of electrical stimulus intensity and habituation

on the waveform”, Clinical Autonomic Research,

16(2):130-135, 2006.

[6] Özkan Ö., Yildiz M., Köklükaya E., “The Correlation

Of Laboratory Tests And Sympathetic Skin Response

Parameters By Using Artificial Neural Networks In

Fibromyalgia Patients”, Journal of Medical Systems,

36(3):1841-1848, June 2012.

[7] Ahuja N.D., Agarwal A.K., Mahajan N.M., Mehta

N.H., Kapadia H.N., “GSR and HRV:Its Application in

Clinical Diagnosis”, Computer-Based Medical Systems,

2003, Proceedings, 16th IEEE Symposium, 279-283,

India, 26-27 June 2003,.

[8] Martinez-Lavin, M., Vargas, A., “Complex adaptive

systems allostasis in fibromyalgia”, Rheumatic Disease

Clinics of North America, 35(2):285-298, July 2009.

[9] Özkan, Ö., Yildiz, M., Bilgin, S., Köklükaya, E.,

“Measuring the Sympathetic Skin Response on Body and

Using as Diagnosis-Purposed for Lung Cancer Patients

by Artificial Neural Networks”, Journal of Medical

Systems, 34(3):407-412, June 2010.

[10] Özkan, Ö., Yıldız, M., Köklükaya, E., “Fibromiyalji

sendromunun teşhisinde kullanılan laboratuar testlerinin

sempatik deri cevabı parametreleriyle desteklenerek

teşhis doğruluğunun arttırılması", Sakarya Üniversitesi

Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 15(1): 1-7, Haziran

2011.

[11] Ries, A.L., Bauldoff, G.S., Carlin, B.W., Casaburi,

R., Emery, C.F., Mahler, D.A., Make, B., Rochester,

C.L., Zuwallack, R., Herrerias, C., “Pulmonary

rehabilitation: Joint ACCP/AACVPR evidence based

guidelines”, Chest., 131(5):4-42, May 2007.

[12] Perez-Higueras, A., Alvarez, L., Rossi, R.,

Quinones, D., Al-Assir, I., “Percutaneous vertebroplasty:

Long term clinical and radiological outcome”,

Interventional Neuroradiology, 44(11):950-954, 2002.

[13] Çakır, T., Evcik, D., Dündar, Ü., Yiğit, İ., Kavuncu,

V., “Evaluation of sympathetic skin response and F-wave

in fibromyalgia syndrome patients”, Turkish Journal of

Rheumatology, 26(1):38-43, 2011.

[14] Ulusoy M., Şahin N.H., Erkmen H., “Turkish

version of the Beck Anxiety Inventory: Psychometric

properties”, Journal of Cognitive Psychotherapy,

12(2):163-172, 1998

[15] Shear, M.K., Bilt, J.V., Rucci, P., Endicott, J.,

Lydiard, B., Otto, M.W., Pollack, M.H., Chandler, L.,

Williams, J., Ali, A., Frank, D.M., “Reliability and

validity of a structured interview guide for the Hamilton

Anxiety Rating Scale (SIGH-A)”, Depression and

Anxiety, 13(4):166-178, 2001.

[16] Aben, I., Verhey, F., Lousberg, R., Lodder, J.,

Honig, A., “Validity of the Beck depression inventory,

hospital anxiety and depression scale, SCL-90, and

Hamilton depression rating scale as screening

instruments for depression in stroke patients”,

Psychosomatics, 43(5):386-393, 2002.

[17] Wolfe, F., Smythe, H.A., Yunus, M.B., “The

American College of Rheumatology 1990 criteria for the

classification of fibromyalgia”, Report of the Multicenter

Criteria Committee., Arthritis Rheumatology, 33(2):160-

172, Feb. 1990.

[18] Chroni, E., Argyriou, A.A., Polychronopoulos, P.,

Sirrou, V., “The effect of stimulation technique on

sympathetic skin responses in healthy subjects”, Clinical

Autonomic Research, 16(6):96-400, 2006.

[19] Öztemel, E. , “Yapay Sinir Ağları”, Papatya

Yayıncılık, 2003.


33

İnternet ortamındaki tüketici yorumlarından özet bilgi çıkarımı

Kadriye Ergün1*, Cemalettin Kubat2, Gültekin Çağıl2, Raşit Cesur2

1*Balıkesir Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Endüstri Mühendisliği, Balıkesir

2Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği, Sakarya


ÖZET

Bu çalışmada, metin madenciliği tekniklerinden yararlanılarak bir ürün hakkındaki yorumları otomatik olarak

değerlendirip özetlemek için geliştirilmiş bir sistem tanıtılmıştır. İncelenen veriler doğal dilde yazılmış metinler

olduğundan öncelikle morfolojik analiz işleminden geçirilmiştir. Metinler içerisinde ürün özelliğini gösteren

kelimeler ve pozitif-negatif anlamlı sıfatlar belirlenmiştir. Niteleyen ve nitelenen kelimelerin tespiti için ise Türkçe

dilbilgisi kurallarına göre ağaç yapısı oluşturulmuştur. Ağaç yapısı üzerinde Derinlik Öncelikli Arama algoritması

kullanan bir yazılım geliştirilmiştir. Yazılımın çalıştırılması sonucunda elde edilen veriler SQL veritabanında

depolanmaktadır. Bu verilerden ürünün herhangi bir özelliğine göre sorgulama yapıldığında, o özellik hakkında

memnuniyet derecesini ifade eden sayısal bilgiler elde edilerek yorumlanmıştır.

Anahtar Kelimeler: Metin madenciliği, Bilgi çıkarımı, Doğal dil işleme

Abstract information extraction from consumer's comments on internet media

ABSTRACT

In this study, a system developed to summarize by automatically evaluating comments about product with using text

mining techniques will be described. The data has been primarily went through morphological analysis process,

because they are texts written in natural language. Words and adjectives meaning positive or negative are

determined. They show product features in texts. The tree structure is established according to Turkish grammar

rules as subordinate and modified words are designated. The software which uses the depth-first search algorithm on

the tree structure is developed. Data from result of software is stored in the SQL database. When any inquiry is made

from these data depending on any property of product, numerical information which indicates the degree of

satisfaction about this property is obtained. .

Keywords: Text Mining, Information Extraction, Natural Language Processing


K. Ergün, C. Kubat, G. Cağıl R. Cesur İnternet Ortamındaki Tüketici Yorumlarından Özet Bilgi

Çıkarımı

34 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 33-40, 2013

1. GİRİŞ

Teknolojinin gelişmesi tüketicilerin davranışlarında bazı

değişiklikler meydana getirmiştir. Bunlardan birisi de

alışveriş alışkanlıklarının kazandığı yeni boyuttur.

Gelişen teknoloji, tüketicilere internet ortamında da

alışveriş imkanı sağladığından bazı ürün veya

hizmetlerin satın alma işlemleri sanal ortamda daha çok

yapılır hale gelmiştir. Çünkü bu tür bir alışverişlerde

tüketicinin daha fazla bilgiye, daha kolay ulaşabilmesi,

ürün ve firmalar arasındaki karşılaştırmaları daha kolay

yapabilmesi ve coğrafi sınırların kalkması gibi

avantajlar bulunmaktadır [1]. İnternet kullanıcılarının

aynı zamanda potansiyel bir müşteri ya da tüketici

olduğu varsayıldığında satın alma davranışlarını

etkileyen faktörler arasında fiziksel alışverişlerde

olduğu gibi başkalarının görüşleri de yer almaktadır.

Tüketicilerin satın alma davranışlarını etkileyen en

önemli unsurlardan birinin başka tüketicilerin görüşleri

olduğu bilinmektedir. Ürün ve firma bilgileri gibi

tüketici görüşleri de elektronik ortam sayesinde, satın

alma işlemi gerçekleşsin ya da gerçekleşmesin geniş

kitlelere ulaşmaktadır. Ancak bunun başka bir sonucu

da ürün veya hizmetler hakkında yapılan yorumların

sayısının arttığı gerçeğidir. Artan sayıdaki yorumlar

içinde ürün ile ilgili memnuniyet derecesine ulaşmak

oldukça zaman alıcı ve zordur. Bu durum, en kısa

sürede istenilen bilgilere ulaşabilmek için otomatik

olarak özet bilgi çıkarılmasını zorunlu hale getirmiştir.

Bu çalışmada, internet ortamında yer alan ürün

yorumlarından olumlu ve olumsuz görüşlerin metin

madenciliği yöntemleri ile analiz edilmesi sonucu

tüketiciye özet bilgi sunulması amacıyla geliştirilmiş bir

sistem anlatılmıştır.

Çalışmanın devamında metin madenciliği hakkında

bilgi verilmiş olup geliştirilen sistem açıklanmaktadır.

Geliştirilen sistemin beklenen faydaları ve gelecek

çalışmalar sonuç bölümünde yer almaktadır.

2. METİN MADENCİLİĞİ

Veriler nitelikleri bakımından yapısal, yarı yapısal ve

yapısal olmayan olmak üzere üç grupta toplanmaktadır.

Yarı yapısal veriler, metin, resim, grafik vs. olan

belgelerden oluşmaktadır. Günlük hayata bakıldığında

gazeteler, makaleler, raporlar birer belgedirler. Veri

niteliği taşıyan bu belgeler çok önemli bilgiler

içermelerine rağmen çoğu zaman bu bilgilere

ulaşılamaz. Bu tür verilerin incelenmesinde metin

madenciliği teknikleri öne çıkmaktadır [2].

Metin madenciliği, belirli bir formatta olmayan yazı

tipindeki veriler içerisinde gizli olan nitelikli bilginin

çıkarılması, düzensiz haldeki verinin formatlanması

sürecini içermektedir [3].

Metin madenciliğinde veri kaynakları, işletme

dokümanları, müşteri yorumları, web sayfaları ve xml

dosyaları gibi yarı yapısal veya yapısal olmayan

verilerden oluşmaktadır. Buradan elde edilen

bilgilerden, analizi yapılmış metin kaynaklarında açık

olarak görülmeyen ilişkiler, hipotezler veya eğilimler

olduğu anlaşılır [4,5].

Metin madenciliği metotları dört grupta toplanabilir [6].

Bilgiye Erişim (Information Retrieval),

Bilgi Çıkarımı (Information Extraction),

Web Madenciliği (Web Mining),

Kümeleme (Clustering),

Bu yöntemler kısaca açıklanmak istenirse, Bilgiye

Erişim, metin madenciliğinde ilk adım olarak

nitelendirilmektedir. Bilgiye erişimin amacı

kullanıcıların bilgi ihtiyaçlarını karşılayacak olan

belgeleri bulmasına yardımcı olmaktır [7]. Bilgi

Çıkarımı, genellikle bir metin üzerinde doğal dil işleme

kullanılarak belirli kriterdeki bilgileri elde etmeyi

hedefler [8]. Web madenciliği, access log dosyaları,

kullanıcı kayıt bilgileri, oturum ve hareket bilgileri, site

yapısı ve içeriği gibi çeşitli yapıdaki web sayfaları

dokümanlarını ve kayıt bilgilerini incelemek, bunlardaki

kalıpları keşfetmek için veri madenciliği tekniklerinin

kullanılması olarak tanımlanabilir [9]. Kümeleme ise

önceden belirlenmiş bir kategoriler kümesine sahip

olmaksızın birbirine benzer belgelerin gruplandırılması

işlemi olarak tanımlanabilir [10].

Bu metotlara ait girdi kaynakları ve elde edilen çıktılar

Tablo 1.’de gösterilmiştir.

Tablo 1. Metin madenciliği metotlarının girdi kaynakları ve çıktıları [6]

Bilgiye

Erişim

Bilgi Çıkarımı Web

Madenciliği

Kümeleme

Girdi:

Metin Belgesi

Kaynağı,

Kullanıcı

sorgusu (metin tabanlı)

Çıktı:Sorgu ile ilişkili olan

sıralanmış

belgeler kümesi

Girdi:Metinsel belgeler

kaynağı

İyi tanımlanmış sınırlandırılmış sorgu

Çıktı: İlişkili bilgi

cümleleri İlişkili

bilginin çıkarımı ve

ilişkili olmayan bilginin yok sayılması

Önceden

belirlenmiş formatta çıktı ve ilgili bilgi

linki.

Webteki özel

bilginin

çıkarımı ve metinsel

belgelerin

erişimi ve indekslenmesi

Benzer metin

belgelerinin

toplanması

İnternet Ortamındaki Tüketici Yorumlarından Özet Bilgi

Çıkarımı

K. Ergün, C. Kubat, G. Cağıl R. Cesur

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 33-40, 2013 35

Metin madenciliği işlemleri, veri madenciliğine benzer

olarak,

Metin,

Metin Önişleme,

Özellik Üretimi,

Özellik Seçimi,

Veri Madenciliği (Örüntü Keşfi),

Yorum/Değerlendirme,

adımlarından oluşmaktadır [6]. Bu adımların içerdikleri

işlemler Tablo 2.’de gösterilmiştir [6].

Tablo 2.Metin madenciliği işlemleri

M

E T

İ

N

Metin

Önişleme

Metin

Dönüşümü

Özellik

Seçimi

Veri

Madenciliği/

Bilgi Keşfi

Yorum/

Değerlendir

me

Söz dizimsel/

Semantik

analiz

Sözcük türü

etiketleme

Kelime

anlamı belirginleştir

me

Ayrıştırma (parsing)

Kelime

torbası,

Kelimeler

Kök

bulma,

Etkisiz

kelimeler

Basit

hesaplam

a İstatistik

(boyut

azaltma, ilişkisiz

özellikler

)

Sınıflandırma

(Danışmanlı)

Kümeleme

(Danışmansız)

Analiz

Sonuçları

Türkçe metinler için metin madenciliğinin tüm

aşamalarını tek başına uygulayabilen bir program henüz

geliştirilmemiştir. Buna karşın metin madenciliği

kapsamında Türkçe’de yapılan bazı projeler şunlardır.

Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği

Bölümü Kemik Doğal Dil İşleme Grubu tarafından özet

çıkarma, heceleme gibi metin madenciliği çalışmaları

yapılmaktadır. Kelimelerin anlamları ve aralarındaki

ilişkilere odaklanmış büyük ve uzun vadeli Wordnet

projesi ise Sabancı Üniversitesi tarafından

yürütülmektedir [11]. Ayrıca Türkçe’de tümcenin

sözdizimsel ve biçimbirimsel olarak işaretlenmiş olduğu

Türkçe Ağaç Yapılı Derlem çalışması ODTÜ-Sabancı

işbirliğince yapılmıştır [12].

Bu bilgiler kapsamında geliştirilen sistem izleyen

bölümde anlatılmıştır.

3. UYGULAMA

Geliştirilen yazılımda niteleme kuralları için ağaç yapısı

oluşturulmuş, istenilen ürün özelliklerinin tespitinde

Derinlik Öncelikli Arama algoritması uygulanarak elde

edilen sonuçlar değerlendirilmiştir. Yazılım, Zemberek

doğal dil işleme kütüphanesinin de yazıldığı Java’da

gerçeklenmiştir. Yazılımın Java dilinde geliştirilmesi

için NetBeans tercih edilmiştir. Buradan elde edilen

veriler SQL veritabanında saklanmaktadır. Bu veriler

istenilen yapıya göre sorgulandığında ürün özellikleri

hakkında sayısal olarak ifade edilen memnuniyet

dereceleri elde edilmektedir. Tasarlanan sistemin akış

şeması Şekil 1.’de gösterildiği gibidir.

B

Kelimeler Ağaç=yükle(kelimeler)

x=y

y=y+1

Nitelenen Nitelenen

pozisyon

Ağaçdüğüm=Kök düğüm

Nitelenen= “” Niteleyen= “”

Puan=0

Kelime tipi

kök mü?

Ağaçtaki

düğüm

kelimeyi içeriyor mu?

Son

H

E

H

E

H

H

H

E Niteleyen

Niteleyen

pozisyon

Nitelenen ve

Nitelenen

dolu mu?

Kelime

Niteleyen

mi?

Niteleyen

Niteleyen

pozisyon

Veritabanı

Şekil 1. Bilgi çıkarımı sistemi akış şeması


Çıkarımı

36 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 33-40, 2013

Bu akışa göre geliştirilen sistemin aşamaları aşağıdaki

gibi özetlenebilir.

Seçilen telefon ürününe ait 100 adet yorum ve ürün

özellikleri hakkındaki bilgiler www.hepsiburada.com

adresinden hazırlanan özel bir yazılım ile elde

edilmiştir.

Geliştirilen yazılım yardımıyla Zemberek programı

kullanılarak cümlelerin Morfolojik Analizi yapılır.

Morfolojik Analiz sonucunda her bir kelimenin türü,

ekleri, ek türleri ve kökleri tespit edilmiş olur.

Sıfat-isim ilişkileri, Türkçe’nin dilbilgisi kurallarının

ağaç yapısına dönüştürülmesi sonucu ve derinlik

öncelikli arama algoritması yardımıyla otomatik olarak

belirlenir.

Niteleyen (sıfat) kelimeler anlamlarına göre

derecelendirilir. Anlamca olumlu kelimeler daha yüksek

bir puanla derecelendirilirken olumsuzluk içeren

kelimeler düşük puanla temsil edilir. Bu şekilde

niteleyen kelimeler artık rakamsal verilere

dönüştürülmüş olur.

Oluşturulan sıfat sözlüğünden niteleme dereceleri alınır.

Tüm yorumlar incelendiğinde ürünün aynı özelliğine ait

sıfatların olumluluk-olumsuzluk derecelerinin

ortalaması alınarak sayısal bir memnuniyet derecesine

ulaşılır. Bu bilgiler tablo şeklinde sunulur.

Bu çalışmada incelenen ürün telefondur. Telefona

ilişkin ürün özellik isimleri ve bu özellik isimlerini

içeren diğer kelimeler mevcut yorumlardan manuel

olarak tespit edilmiştir. Telefona ait ürün özelliği

tablosu ve bu özellikleri ifade eden eş veya benzer

kelimeler Tablo 3.’de yer almaktadır.

Tablo 3. Ürün Özellik İsimleri ve Eş veya Benzer Kelimeler

özellik eş-benzer içeren anlamlar

batarya şarj pil

tasarım dizayn görünüm ekran dokunmatik telefon ürün görünüş

kullanım kullanılabilirlik telefon tuş takımı renk

ses mp3 müzik kulaklık

kamera fotoğraf resim çekim zoom video Çözünürlük

fiyat fiyat/performans pahalı ucuz para fiyat

boyut ebat ağırlık ince kalın

Hafıza radyo tv video radyo mobil TV hafıza kartı GB Bayt

bağlantı

özellikleri bluetooth GPRS GPS internet wifi Navigasyon 3G

işletim sistemi symbian V30 yazılım sürüm

problem sorun eksi

Bu aşamaların açıklaması ve geliştirilen sisteme ait

kısıtlar ve kabuller izleyen bölümlerde yer almaktadır.

3.1. Uygulamaya Ait Kabuller

Metin madenciliğinin ilk aşaması olan ön işleme

sürecinin uygulanabilmesi için kullanılan dilin

özelliklerinin bilinmesi gerekmektedir. Buna göre,

Türkçe bitişken bir dildir. Her bir kelime, bir kök ve bu

kökün sonuna eklenmiş olan eklerden oluşur. Her ek

kelimeye yeni bir anlam kazandırır. Kelimelerin aldığı

ekler temelde yapım ve çekim ekleri olarak ikiye ayrılır.

Yapım ekleri kelime köklerine bitişerek kelimenin hem

anlamını hem de türünü değiştirirler. Çekim ekleri ise

kelimenin anlamını değiştirmemekle birlikte, türünü

değiştirebilmektedir.

Türkçe’de kelime türleri isim, sıfat, zamir, zarf, edat,

bağlaç, ünlem ve eylem olmak üzere 8 sınıfta

incelenirler. Bu çalışmada değerlendirme için isim ve

sıfatlar kullanıldığından sadece ürün özellik isimlerinin

çekim eki alıp almadığına bakılmıştır.

Geliştirilen sistemde öncelikli sorun, kelime türlerinin

tespitinden sonra hangi kelimenin ürünün hangi

özelliğini nitelediğini bulmaktır. Bir ürünün bir özelliği

hakkında olumlu ya da olumsuz düşünceyi cümle içinde

yer alan sıfatlar belirtmektedir. Sıfatlar, niteleme

sıfatları ve belirtme sıfatları olmak üzere ikiye ayrılır.

Niteleme sıfatları, varlıkların durumlarını biçimlerini

renklerini kısaca nasıl olduklarını bildiren kelimelere

verilen isimdir. Kısaca nasıl sorusunun karşılığı olan

sıfatlardır. Bu çalışmada bir ismin niteliği incelendiği

için niteleme sıfatları ile ilgilenilmiştir.

http://www.hepsiburada.com/


Çıkarımı


SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 33-40, 2013 37

Türkçe’de sıfatların anlamca pozitif ya da negatiflikleri

eşit değildir. Dilimizde fiiller –ma ekiyle olumsuz hale

getirebilirler. Fakat isim veya sıfatların anlamca olumlu

olup olmadıkları aldıkları eke veya kelimenin köküne

bakılarak belirlenemez. Bu nedenle anlamca olumlu ve

olumsuz olan sıfatlar, yazarlar tarafından

belirlenmelidir. Örneğin “iyi” ve “kötü” kelimeleri

sıfattır. (Cümle içinde isim de olabilirler). “İyi” anlamca

olumlu iken “kötü” olumsuzdur. Bu yüzden sıfatlar

derecelendirilmelidir. Bu nedenle niteleme sıfatlarının

temsil ettikleri memnuniyet dereceleri 1 ve 5 arasında

negatiften pozitife doğru artan bir skala ile

puanlanmıştır. Türk Dil Kurumunca hazırlanan

sözlükler kaynak alınıp en çok kullanıldığı düşünülerek

derecelendirilen 500 adet sıfat ile ilgili örnek puanlama,

Tablo 4.’te verilmiştir. Bu tabloda sadece kesin yargı

belirttiği düşünülen sıfatlar derecelendirilmiştir. Bir sıfat

“değil” kelimesi ile birlikte kullanıldığında anlamda

değişim olduğundan değişen puanı da aynı tabloda yer

alarak sisteme dahil edilmiştir.

Tablo 4. Niteleme Sıfatları Puanları

sıfat puan değil

acayip 2 3

acemi 2 3

acı 1 4

adil 5 0

aksak 1 4

başarılı 5 0

başarısız 1 4

basit 3 2

berbat 1 4

beter 1 4

Yazılımdaki diğer bir kabul ise niteleme ilişkilerinin

belirlenmesinde görülmektedir. Buna göre nitelenen

kelime ile niteleyen kelime arasındaki kelime sayısının

ortalama 5 kelime olduğu varsayılmıştır. Bu

sınırlandırma olmadığı takdirde bir cümlede geçen

niteleyen başka bir cümledeki kelimeyi nitelemektedir.

3.2. Ürün Özellik İsimleri ve Niteleme İlişkilerinin

Belirlenmesi

Yorumlar ön işleme yöntemlerinden geçirilip işlenmeye

hazır hale getirilmelidir. Metin ön işleme, Doğal Dil

İşleme yöntemlerinin kullanımını gerektirir. Bu

aşamada Türkçe diline ilişkin çeşitli bilgi işlem

problemlerinin çözümlenmesi için oluşturulmuş açık

kaynak kodlu bağımsız bir kütüphane olan Zemberek

programından faydanılmıştır. Bu adımdan sonra elde

edilen çıktılar şu şekilde olmaktadır.

Sözcüklerin kökleri ve türleri bulunur.

Sözcüklerin aldıkları ekler ve türleri bulunur.

Bu çıktıya ait örnek Tablo 5.’teki gibidir.

Tablo 5. Cümlelerin morfolojik analizinin sonucu örneği

id

metin

_no

kelime

_no kelime incelenen tip tur

0 0 0 BEN ben <kok> ZAMIR

1 0 1 BU bu <kok> ZAMIR

2 0 2

ÜRÜN

Ü ürün <kok> ISIM

3 0 2

ÜRÜN

Ü I <ek>

ISIM_TAM

LAMA_I

4 0 3 BİR bir <kok> SAYI

5 0 4 YIL yıl <kok> FIIL

Bu adımdan sonra isimlerin hangi sıfatlar tarafından

nitelendiğini belirlemek gerekir. Bunu belirleyebilmek

için isme getirilen çekim ekleri göz önüne alınmıştır. Bu

çalışmada Cebiroğlu(2002) tarafından yapılan yüksek

lisans tezinde Sonlu Durum Makineleri ile ifade edilen

ek türleri ve tanımlamalar temel alınmış ve bunlara

Zemberek programında karşılık gelen tanımlamaları

belirlenmiştir [13].

3.3. Ağaç Yapısı ve Arama Algoritması

Bilgi çıkarımı için geliştirilen yazılımda en önemli kısıt,

daha önce de belirtildiği gibi yapılan yorumlarda hangi

ifadenin hangi özelliği nitelediğini bulmaktır. Bu işlemi

otomatik olarak gerçekleştirebilmek için bazı kurallara

ihtiyacımızın olduğu açıktır. Bir dilde herhangi bir

durum hakkındaki görüşü nasıl sorusuna verilen

cevaplar belirlemektedir. Nasıl sorusunun cevabı isim-

sıfat veya zarf-fiil ilişkilerinden oluşan bileşenlerdir. Bu

kelimeler arasındaki ilişkiler, dilin yapısına göre kelime

türü, kelime kökü ve kelimenin aldığı eklerden

faydanılarak oluşturulan kuralların ağaç yapısı haline

getirilmesi ve arama algoritması yardımıyla elde

edilmiştir. Ağaç yapısındaki niteleme kuralları Tablo

6.’da görülmektedir. Bu yapıda aynı sıfatın başka bir

cümledeki ismi nitelemesini engellemek için niteleme

çeşitleri puanlandırılmıştır. Buna göre en yüksek puanda

olan ilişkideki kelimeler niteleyen ve nitelenen olarak

belirlenmiştir. Niteleyen kelimeler 2, Nitelenen

kelimeler 1 ile ifade edilmiştir.


Çıkarımı

38 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 33-40, 2013

Tablo 6. Ağaç Yapısında Niteleme Kuralları ve Puanları

agac tip Tur niteleme puan

1 kok SIFAT 2 1

1 kok ISIM 1 0

2 kok ISIM 1 1

2 ek ISIM_BELIRTME_I 0 0

2 kok SIFAT 2 1

2 ek

ISIM_TANIMLAMA_

DIR 0 0

3 kok ISIM 0 0

3 ek ISIM_TAMLAMA_IN 0 0

3 kok ISIM 1 1

3 ek ISIM_TAMLAMA_I 0 0

3 kok SIFAT 2 1

3 kok SIFAT 2 1

4 kok ISIM 0 0

4 ek ISIM_TAMLAMA_IN 0 0

4 kok SIFAT 2 1

4 kok SIFAT 2 1

4 kok ISIM 1 1

4 ek ISIM_BELIRTME_I 0 0

5 kok ISIM 1 1

5 kok BAGLAC 0 1

5 kok ISIM 1 1

5 kok SIFAT 2 1

6 kok ISIM 1 0

6 ek SIFAT 2 0

6 kok ISIM_BULUNMA_LI 0 1

6 kok ISIM 1 1

6 ek

ISIM_TANIMLAMA_

DIR 0 1

Ağaç yapısının oluşturulmasından sonra bu yapı

üzerinde kurallara uygun kalıpların belirlenebilmesi için

Derinlik Öncelikli Arama Algoritması kullanılmıştır.

Derinlik öncelikli arama (Depth-first search)

algoritmasında en son açılan düğüm takip edilerek yeni

durumlar oluşturulur. Derinlik öncelikli aramada daima

ağacın en derin düğümlerinden biri açılır. Potansiyel

çözümünün çok derinlerde olmadığı durumlarda yaygın

olarak kullanılmaktadır. Derinlik öncelikli aramada eğer

amaçlanmayan düğüme erişilmiş ise veya açılacak

düğüm kalmamış ise açma işlemine daha sığ

seviyelerden devam edilir [14]. Bu yapıya göre elde

edilen örnek çıktı Tablo 7.’de verilmiştir.

Tablo 7. Niteleme-Niteleyen İlişki Puanları

164 163 kötü görüntü 3





165 166 iyi değil 2

165 166 iyi değil 1

171 170 güzel telefon 0

171 174 güzel mesaj 0

177 175 kötü sesi 3

177 175 kötü sesi 1

177 178 kötü Telefonu 1

177 178 kötü Telefonu 1

185 180 güzel hafta 1



Tablo 7.’de son sütunda ilişki durumunun puanı yer

almaktadır. En yüksek puanlı ilişki durumu tespit

edildiğinde sonuç çıktı Tablo 8.’deki gibi olacaktır.

Burada dikkate alınan diğer husus ise sıfatın devamında

“değil” ifadesinin yer alıp almadığıdır. Çünkü değil

ifadesi belirtilen yargı tersine çevirmektedir. “iyi” ve

“iyi değil” kelimeleri aynı sıfatı içermekte fakat anlam

olarak farklılık göstermektedir. “iyi” kelimesi pozitif

olarak değerlendirilirken “değil” ifadesi ile birlikte yer

alması anlamı negatif yapar. Bu nedenle yukarıda da

belirtildiği gibi “değil” ifadesi geliştirilen sistemde

ayrıca tespit edilmiştir.

Tablo 8. Niteleme Durumu

Niteleyen

Id

Nitelenen

Id niteleyen nitelenen puan degil

164 163 kötü

çekimlerinde

görüntü 3 0

177 175 kötü mesaj sesi 3 0

891 889 güzel ve görünüşü 3 0

185 186 güzel telefon 1 0

203 204 güzel ve 1 0

211 212 yeter şarkı 1 0

484 485 iyi telefon 1 0

562 563 çok memnunum 1 0

Bu adımların sonucunda Şekil 2.’deki gibi bir özet bilgi

tablosu elde edilmektedir. Burada belirtilen değerlerden

“batarya” özelliği açıklanmak istenirse değerlendirilen


Çıkarımı


SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 33-40, 2013 39

yorumlar içinde ürünün bataryası hakkındaki

memnuniyet oranının %50 olduğu anlaşılmaktadır.

Şekil 2. Memnuniyet derecesi sonucu durumu

Aynı ürüne ait 10 adet yorumun değerlendirme sonucu

Tablo 9.’da, 100 adet yorumun değerlendirmesi ise

Tablo 10.’da görülmektedir.

Tablo 9. 10 adet yorumun değerlendirilmesi

Ürün özellik

ismi

Ort. Memnuniyet

derecesi(%)

batarya 50

kamera 60

kullanım 0

ses 80

tasarım 0

Tablo 10. 100 adet yorumun değerlendirilmesi

Ürün özellik

ismi

Ort. memnuniyet

derecesi(%)

batarya 75

boyut 100

fiyat 0

kamera 48.57

kullanım 12.86

ses 60

tasarım 27.83

4. SONUÇ VE GELECEK ÇALIŞMALAR

Günümüzde internet işlenmeyi bekleyen verileri içeren

en büyük kaynak haline gelmiştir. Verilerin bilgiye

dönüştürülmesi aşamasında yapılarındaki farklılıklar

nedeniyle geleneksel veri madenciliği yöntemleri

yetersiz kaldığından metin madenciliği tekniklerine

ihtiyaç duyulmuştur. Metin madenciliği teknikleri

kullanılarak yapılan bu çalışmada, internet ortamında

yer alan doğal dilde yazılmış metinsel verilerden

otomatik olarak bilgi çıkarılmasını sağlayan bir sistem

geliştirilmiştir. Söz konusu metinsel veriler,

www.hepsiburada.com adresli web sitesinden alınmıştır.

Seçilen ürününe ait 100 adet tüketici yorumu geliştirilen

sistem yardımıyla değerlendirilerek ürün özellikleri

hakkında olumlu ve olumsuz görüşlerin oranı

belirlenmiş, sonuçlar tablo halinde sunulmuştur. Bu

yapıyı gerçekleştirebilmek için anlamca olumlu yada

olumsuz kelimeler yazarlar tarafından

derecelendirilmiştir. Yorumların sayısı arttıkça ürünün

farklı özelliklerinden de bahsedildiği görülmüş ve

değerlendirme sonucunu değiştirdiği tespit edilmiştir.

Elde edilen sonuçların ürünler hakkında müşterilerin

memnuniyeti ile ilgili yol gösterici bilgiler verdiği

görülmüştür.

Bu değerlendirmeler sonucunda çıkarılan bilginin

faydaları iki boyutlu olacaktır. Tüketici veya internet

kullanıcıları karar verebilmek için zamandan tasarruf

ederken, üreticiler de müşteri öneri ve şikayetlerine göre

ürün veya hizmetlerin tasarımında değişiklik

yapabilecek ya da sorunların giderilmesi için iyileştirme

yollarına gidebileceklerdir. Ayrıca ürünün pazardaki

yeri hakkında fikir sahibi olabileceklerdir. Bu nedenle

gelecek çalışmalarda bu sistemin ürün geliştirme veya

ürün iyileştirme süreci sistemlerine dahil edilmesi

planlanmaktadır.

KAYNAKLAR

[1] TURAN A.H., “Internet Alışverişi Tüketici

Davranışını Belirleyen Etmenler: Geliştirilmiş Teknoloji

Kabul Modeli (E-TAM) İle Bir Model Önerisi”,

Akademik Bilişim, 2008.

[2] GÜVEN, A., Türkçe Belgelerin Anlam Tabanlı

Yöntemlerle Madenciliği, Yıldız Teknik Üniversitesi

FBE, Doktora Tezi, 2007.

[3] ÖZYURT Ö., “Türkçe Tabanlı Diyalog Sistemi ve

İnternet (Chat) Ortamlarından Bilgi Çıkarımı”,

Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü,

Yüksek Lisans Tezi, 2006.

[4] SARAÇOĞLU R., TÜTÜNCÜ K., ALLAHVERDİ

N., A new approach on search for similar documents

with multiple categories using fuzzy clustering, Expert

Systems with Applications 34 (2008) 2545–2554, 2008.

[5] DELEN D., CROSSLAND M.D., Seeding the

survey and analysis of research literature with text

mining, Expert Systems with Applications, 34 (2008)

1707–1720, 2008.

[6] ZOHAR, E.Y., Introduction to Text Mining,

Supercomputing 2002, Automated Learning Group

National Center for Supercomputing Applications,

University of Illinois, 2002.


Çıkarımı

40 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 33-40, 2013

[7] TÜRKEEŞ, M.K., Bilgi Erişiminde Tamlama

Temelli Dizinleme, İstanbul Teknik Üniversitesi FBE,

Yüksek Lisans Tezi, 2007.

[8] DAŞ, R., Web Kullanıcı Erişim Kütüklerinden Bilgi

Çıkarımı, Fırat Üniversitesi FBE, Doktora Tezi, 2008.

[9] BAYKAL A., ÇOŞKUN C., Web Madenciliği

Teknikleri, Akademik Bilişim, 2009.

[10] ÖZKAN, Y., Veri Madenciliği Yöntemleri,

Papatya Yayıncılık, İstanbul, 2008.

[11] OĞUZLAR, A., Temel Metin Madenciliği, Dora

Yayınları, Bursa, 2011.

[12] http://www.ii.metu.edu.tr/tr/category/tags/turkce-

derlem

[13] CEBİROĞLU, G., Sözlüksüz Köke Ulaşma

Yöntemi, Yüksek Lisans Tezi, İ.T.Ü. Fen Bilimleri

Enstitüsü, 2002.

[14] BENZER, A.İ., Yapay Zeka Uygulamalarında

Kullanılan Arama Algoritmalarının Kıyaslanması, Gazi

Üniversitesi Bilişim Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi,

2007.

http://www.ii.metu.edu.tr/tr/category/tags/turkce-derlem

http://www.ii.metu.edu.tr/tr/category/tags/turkce-derlem


41

Çalışma duruşu analiz yöntemleri ve çalışma duruşunun kas-iskelet sistemi

rahatsızlıklarına etkileri

Hatice ESEN1*, Nilgün FIĞLALI1

1Kocaeli Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Kocaeli


ÖZET

Büyük sağlık problemlerine ve sosyal kaynak tüketimine neden olan Kas-İskelet Sistemi Rahatsızlıkları (KİSR),

çalışan nüfusu yaygın olarak etkileyen olumsuzluklardandır. Yaşanan sağlık problemleri, bu rahatsızlıklar için yapılan

harcamalar sıralamasında üst sıralarda yer alan ve çalışanı iş verimi, yaşam kalitesi, fiziksel ve sosyal fonksiyonlar

açısından olumsuz etkileyen KİSR önemli oranda, uygun olmayan çalışma duruşlarından kaynaklanmaktadır. Çalışma

duruşlarını bilimsel yöntemler ile incelemek, analiz etmek ve gerekli iyileştirme ve düzenlemeleri yapmak çalışma

performansının kontrol edilmesi ve KİSR’nin azaltılması konularında önemli katkılar sağlamaktadır. Bu çalışmada,

KİSR’nin ortaya çıkmasına neden olan risk faktörleri, rahatsızlık çeşitleri ve belirtileri özetlenmekte, bu rahatsızlıkları

önlemek için kullanılabilecek ana ilkeler sunulmakta ve risk faktörlerinin tespit edilmesinde kullanılan bilimsel

yöntemler sınıflandırılarak tanıtılmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Ergonomi, Çalışma Duruşu Analizi, Kas-İskelet Sistemi Rahatsızlıkları

Working posture analysis methods and the effects of working posture on

musculoskeletal disorders

ABSTRACT

Musculoskeletal Disorders (MSDs) which cause great health problems and social resource consumption are common

problems which commonly influence working population. MSDs which is at the top of the list in the sense of health

problems, expenses made for these disorders and which has negative influences in the sense of employee labor

efficiency, quality of life, physical and social functions results from poor working postures. Observation, analysis of

working postures with scientific methods, and making necessary recoveries and arrangements bring important

contributions for control of working performance and decrease of MSDs. İn this study, risk factors which cause the

emergence of MSDs, types and symptoms of disorders are summarized, basic principles to be used in preventing these

disorders are presented and scientific methods used in determination of risk factors are classified and presented.

Keywords: Ergonomics, Working Posture Analysis, Musculoskeletal Disorders


H. Esen, N. Fığlalı Çalışma Duruşu Analiz Yöntemleri Ve Çalışma Duruşunun

Kas-İskelet Sistemi Rahatsızlıklarına Etkileri

42 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 41-51, 2013

1. GİRİŞ

İnsanin çalişmasi sirasindaki vücut duruşu ve

hareketlerinin doğruluğu, iş yaşamini ne kadar sağlikli ve

başarili geçirebileceği ile ilgili bir gösterge

oluşturmaktadir. Uygun ve doğru olmayan vücut duruş

ve hareketlerinin tekrarli olarak icra edilmesi neticesinde

KİSR ortaya çikmakta ve hem çalişan, hem işveren hem

de devlet açisindan, maddi ve manevi, ciddi kayiplara

neden olmaktadir.

Hem çalişma hayati boyunca sağliğini koruyarak

çalişanin moralini, motivasyonunu ve performansini

arttirabilmek hem de ülke endüstrisine ve ekonomisine

katkida bulunabilmek açisindan önemli bir yere sahip

olan KİSR’nin önlenmesi konusu; bilimsel yöntemler ile

incelenmesi ve analiz edilmesi gereken bir alan olarak

karşimiza çikmaktadir. KİSR’ye neden olan uygunsuz

çalişma duruşlarini ve bunlarin risk düzeylerini

belirleyebilmek ve bu konularda yapilacak iyileştirme ve

geliştirme planlarina işik tutmak amaciyla literatürde

birçok yöntem yer almaktadir.

Bu çalişma kapsaminda, KİSR’nin ortaya çikmasina

neden olan risk faktörleri, rahatsizlik çeşitleri ve

belirtileri özetlenmekte, bu rahatsizliklari önlemek için

kullanilabilecek ana ilkeler sunulmakta ve KİSR'ye

neden olan, farkli iş gruplarinda ve vücut bölümlerinde

rastlanan farkli çalişma duruşlarina ait risk düzeylerinin

belirlenmesinde kullanilan bilimsel yöntemler

siniflandirilarak tanitilmaktadir. Çalişmada ayrica

KİSR'nin dünyadaki ve ülkemizdeki görülme sikliklari

ile ilgili detayli bilgi verilerek sebep olduğu maliyetlere

değinilmektedir.

2. KAS-İSKELET SİSTEMİ

RAHATSİZLİKLARİ

Kas-İskelet Sistemi Rahatsizliklari (KİSR) Uluslararasi

İş Sağliği ve Güvenliği Komisyonu’nun da tanimladiği

gibi kas-iskelet sisteminde oluşan ve işten kaynaklanan

rahatsizliklar veya hastaliklardir. “İşten kaynaklanan”

terimi Dünya Sağlik Örgütü tarafindan iş performansi ve

iş çevresi gibi iki faktörün etkisiyle başlayan çok etkenli

bir hastaliğin bilimsel nedenini tanimlamak için

kullanilmaktadir [1].

Çalişma hayatinda KİSR; tendon, kas, sinir ve diğer

yumuşak dokularda hasara sebep olan bükme,

gerginleştirme, kavrama, tutma, döndürme, sikiştirma ve

uzanma gibi tekrarlayici fiziksel hareketler nedeniyle

oluşmaktadir [2]. Günlük yaşamin olağan

aktivitelerindeki bu yaygin hareketler zararli hareketler

değildir. Bu hareketleri zararli hale getiren hareketlerin

araliksiz tekrarlari, hizi ve toparlanma için iki hareket

arasindaki zaman yetersizliğidir [3].

KİSR’nin gelişmesinde fiziksel ve psikososyal

faktörlerin önemli rol oynadiği konusunda bilimsel

çalişmalar bulunmaktadir. KİSR’ye sebep olan bu risk

faktörleri aşağidaki gibi siniflandirilabilmektedir:

Vücut pozisyonu: Boynun ve omuzlarin sabit pozisyonda

olmasi kas iskelet sistemi rahatsizliklarinin oluşmasinda

etkili olan bir durumdur. Üst uzuvlarin kontrollü

hareketleri esnasinda çalişanlarin omuz-boyun

bölgesinin dengesini sağlamalari gerekmektedir. Omuz

ve boyundaki kaslar kasilmakta ve görevin gerektirdiği

süre boyunca sabit pozisyonda durabilmek için

kasilmaya devam etmektedir. Kasilan kaslar damarlari

sikiştirmakta bu da rahatsizliklara sebep olmaktadir.

Çalişma istasyonlarinin düzensiz yerleşimi ve uygun

olmayan araç ve ekipman seçimi de bu riskli vücut

hareketlerinin oluşmasinda etkilidir

Tekrar: Çalişanlarin yaptiği çok sayida tekrar içeren

görevler kas iskelet rahatsizliklari için büyük risk

oluşturmaktadir. Bu görevler genellikle sabit vücut

pozisyonu ve güç gibi diğer risk faktörlerini de içeren

tekrarli hareketlerdir. Bilek, dirsek ve omuz eklemlerinin

kabul edilebilir limitler dişindaki tekrarli hareketlerini

içeren görevler, bu bölgelerde ağrilarin oluşmasina sebep

olmaktadir. Tablo 1’de bu tür hareketlerin örnekleri yer

almaktadir.

Tablo 1: Vücut Hareketleri ve Etkiledikleri Bölgeler [3]

Vücut Hareketi Ağri

Bölgesi

Kabul edilebilir limitler dişinda bileğin

tekrarli, yatay veya düşey hareketleri Avuç içi

ve Bilek Bileğin kabul edilebilir limitler

dişindaki pozisyonlarinda parmaklarin

hareketi

Dirseğin nötral pozisyonundan tekrarli

olarak bükülmesi ve düzleştirilmesi Dirsek

Önkol ve bileğin döndürülmesi

Omuz seviyesinin yukarisina uzanma

Omuz ve

Boyun

Gövdenin arkasina uzanma

Vücudun önünde uzağa uzanmak

Kolun döndürülmesi

Mola vermeden uzun süre çalişma: Üst üste tekrarli

hareketleri içeren işler yorucu olmaktadir. Bundan dolayi

çalişan, görevler arasinda verilen kisa molalarda tam

anlamiyla dinlenememektedir. Tekrarli hareketler

minimum güç gerektirse bile bu hareketlerin zaman

içinde sürdürülmesi için gerekli çaba düzenli olarak

artmaktadir. Çalişma aktivitesine artan yorgunluğa

rağmen mola verilmeden devam edilmesi durumunda

incinmeler meydana gelmektedir.

Çalışma Duruşu Analiz Yöntemleri Ve Çalışma Duruşunun


H. Esen, N. Fığlalı

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 41-51, 2013 43

Güç: Elle ağir iş yapma, kaldirma, taşima vb. görevleri

yerine getirmek için gerekli olan güç kas iskelet sistemi

rahatsizliklarinin başlangicinda önemli bir rol

oynamaktadir. Daha fazla güç daha fazla çabaya eşit

olduğundan görevler arasinda dinlenmek için daha uzun

zamana ihtiyaç duyulmaktadir. Tekrarli hareketler içeren

işlerde dinlenmek için yeterli zaman olmadiğinda daha

fazla güç gerektiren hareketler yorgunluğun ve

rahatsizliklarin daha çabuk ortaya çikmasina sebep

olmaktadir.

İşin hizi: Yapilan işin hizi, görevdeki çevrimler arasinda

verilmesi gereken mola zamanini tespit etmekte

belirleyici olmaktadir. İşin yüksek hizlarda yapilmasi

durumunda dinlenmek için daha az zaman kalmakta bu

da stres düzeyini arttirmaktadir. Stres düzeyinin artmasi

ile ortaya çikan kas gerginliği de yorgunluğa sebep olarak

kas iskelet sistemi rahatsizliklarina temel

oluşturmaktadir.

Çalişma ortaminin isisi: Sicaklik ve nem tekrarli işlerde

çalişan performansini etkilemektedir. Eğer çalişma

ortami çok sicak ve çok nemli ise çalişanlar daha çabuk

yorulmakta ve bunun sonucunda da incinmelere daha

duyarli olmaktadirlar. Diğer taraftan düşük sicakliklarda

ise kas ve eklem esnekliği azalmakta bu da incinme

olasiliğini arttirmaktadir.

Tireşim: Tireşim; tendon, kas, eklem ve sinirleri

etkilemektedir. Çalişanlar titreşimli araçlar

kullandiklarinda parmaklarinda uyuşukluk, dokunma ve

kavrama kaybi ve ağri ile karşi karşiya kalmaktadirlar

[3].

Ayrica iş organizasyonunun yetersizliği, yüksek iş

talebi, iş üzerindeki kontrolün azliği, düşük iş

memnuniyeti, zaman baskisi, çalişma arkadaşi ve

yöneticilerden destek görememek, stres, mola vermeden

uzun süre çalişma da KİSR için işyerinde risk oluşturan

diğer faktörlerdir [2], [4].

İşyerindeki risk faktörlerinin yaninda fiziksel kapasite,

yaş, kondisyon yetersizliği, aşiri kilo alimi ve sigara

kullanimi gibi kişisel faktörler de KİSR oluşumda

etkilidir [4], [5].

Bu risk faktörlerinin hiçbiri tek başina kas iskelet sistemi

rahatsizliklarina sebep olmamaktadir. Kas iskelet sistemi

rahatsizliklari genellikle bu faktörlerin kombinasyonu ve

etkileşimi sonucunda meydana gelmektedir. Sayilan bu

risk faktörlerine maruz kalma sonucunda çalişanin

vücudunda kan akiminda azalma veya lokal kas

yorgunluğu gibi etkiler oluşmaktadir. Eğer uygun

dinlenme araliklari verilmez ve bu faktörlere sürekli

maruz kalinirsa kas iskelet sistemi rahatsizliklari

oluşmaktadir [3].

Yukarida sayilan risk faktörleri de dikkate alindiğinda

çiftçilik, ormancilik, balikçilik, madencilik, üretim ve

makine operatörlüğü, terzilik, yükleme ve boşaltma

işçiliği, inşaat işçiliği, bahçivanlik, şoförlük, hemşirelik,

temizlik işçiliği, perakende satiş işçiliği, otel ve restoran

işçiliği,sekreterlik KİSR’nin sik görüldüğü iş gruplaridir

[4].

KİSR; bel, boyun ve üst ekstremite (el bileği, el, dirsek

ve omuz) hastaliklari olarak siniflandirilmaktadir. [2].

Bel ve sirt ağrilari, kas zorlanmasi ve incinmesi, boyun

tutulmasi, boyun fitiği, bel fitiği, karpal tünel sendromu,

gergin boyun sendromu ve kas kuvveti dengesizlikleri

işten kaynaklanan başlica kas iskelet sistemi

rahatsizliklaridir [2], [6]. KİSR’de en sik tutulan bölgeler

bel, boyun, eller, el bilekleri, dirsekler ve omuzlardir [5].

Ağri, kas iskelet sistemi rahatsizliklarinda görülen en

yaygin semptomdur. Bazi durumlarda eklem sertliği, kas

gerginliği, kizariklik ve etkilenen bölgenin şişmesi gibi

semptomlara da rastlanmaktadir. Bazi çalişanlar

karincalanma duygusu, hissizlik, cilt renginde değişme

ve ellerin terlemesinde artiş yaşamaktadirlar. Tablo 2, üst

vücut bölgelerinde görülen bazi kas iskelet sistemi

rahatsizliklardaki mesleki risk faktörlerini ve

semptomlari göstermektedir.

KİSR’nin da içinde yer aldiği kronik hastaliklarin önemli

bir halk sağliği sorunu olmasinin temel nedeni

mortalitelerinin yüksek olmasindan ziyade, iş gücü

kaybina yol açmalari, kişinin yaşam kalitesini bozmalari

ve prevalanslarinin yüksek olmasidir. Bu faktörler

açisindan KİSR tüm dünyada morbiditenin önde gelen

nedenleri arasinda yer almaktadir ve hem kişiye, hem

topluma önemli olumsuz etkileri bulunmaktadir.

Özellikle kişinin yaşam kalitesini ve iş verimini

etkilemekte, sakatliklara yol açmakta ve sağlik sistemine

büyük ölçüde yük getirmektedir.



44 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 41-51, 2013

Tablo 2: Rahatsizliklara ait Mesleki Risk Faktörleri ve Semptomlar

[3]

Rahatsizlik Mesleki Risk

Faktörü Semptomlar

Tendon

İltihabi

Tekrarli bilek

hareketi

Tekrarli omuz

hareketi

Omuzlara uzun

süreli yüklenme

Ağri, güçsüzlük,

şişme, etkilenen

bölgenin

üzerinde yanma

hissi ve aci

Epikondilit

(Dirsek

Tendonu

İltihabi)

Önkolun zorlayici

veya tekrarli

rotasyonu

esnasinda bileğin

bükülmesi

Ağri, güçsüzlük,

şişme, etkilenen

bölgenin

üzerinde yanma

hissi ve aci

Karpal

Tünel

Sendromu

Tekrarli bilek

hareketleri

Ağri, hissizlik,

karincalanma,

yanma hissi,

avuç içinin

kurumasi,

Baş Parmak

Tendon

Sikişmasi

Tekrarli olarak

elin bükülmesi ve

güç sarf ederek

kavrama

Baş parmak

tabaninda ağri

Torasik

Outlet

Sendromu

Omuzlarin sürekli

bükülmesi

Omuz üzerinde

yük taşima

Kollarin omuz

hizasinin üzerine

uzanmasi

Ağri, hissizlik,

ellerde şişme

Gergin

Boyun

Sendromu

Kisitli vücut

duruşunda uzun

süreli bulunma

Ağri

Dünya ölçeğinde saptanan tüm KİSR’nin yaklaşik

%30’unun işe bağli olduğu belirtilmektedir. KİSR,

meslek hastaliklari ve iş kazalarinin neden olduğu tüm

işgünü kayiplarinin yaklaşik %34’ünü oluşturmaktadir

[7]. AB’de 46 bin kişiyle yapilan çalişmada

katilimcilarin %24’ünün sirt ağrisindan ve %22’sinin kas

ağrisindan yakindiği, ağrilarin en yaygin nedeninin %34

ile osteoartrit olduğu bildirilmiştir. Almanya’da KİSR

nedeniyle oluşan kayip gün sayisi, hastalik nedeniyle

kaybedilen tüm çalişma günlerinin nerdeyse % 30’una

karşilik gelirken Hollanda’da bu oran % 46’dir.

İngiltere’de her yil işle ilgili KİSR nedeniyle yaklaşik 10

milyon iş günü kaybedilmekte ve bunlarin, yaklaşik

%50’si sirt şikayetleri, %30’u boyun ve kollarla ilgili

şikayetler ve %20’si de bacaklarda görülen şikayetler

nedeniyle yitirilmektedir [8]. Avustralya’da yapilan

çalişmalarda ise osteoartrit erkeklerde %3,9 ile 9. sirada,

kadinlarda %5,7 ile 3. sirada yer almaktadir. ABD’de

meslek hastaliklarinin %42 gibi büyük bir oranini kas-

iskelet sistemi rahatsizliklari oluşturmakta [6], 45 yaş

üzeri 40 milyondan fazla insani etkilediği ve 2030 yilinda

nüfusun %22’sini etkileyeceği tahmin edilmektedir [9].

Türkiye’de Hacettepe Üniversitesi Sağlik Kontrolü

Ünitesi’nin 2003 Yili Sağlik Merkezleri Çalişma

Raporu’na göre; 40 – 65 yaş arasi akademik ve idari

personele uygulanan “Periyodik Sağlik Kontrolü”

sonuçlarina göre KİSR %13,5 ile ikinci sirada yer

almaktadir. Çimento fabrikasinda çalişan işçilerin sağlik

sorunlarinin belirlenmesi amaciyla yapilan çalişmada da

KİSR %16,3 ile üçüncü sirada bildirilmektedir [10].

Gelişmiş ülkelerde işe bağli KİSR sikliğinin ve

maliyetinin hizla artişi nedeniyle, risk etkenleri, iş günü

kaybi ve maliyeti konusunda çalişmalar son yillarda hiz

kazanmaktadir. Gelişmekte olan ülkelerde ise, travma ve

aşiri yüklenme, ağir ve ergonomik olmayan çalişma

koşullarinin yayginliği bilinmekte olup, KİSR’nin işe

bağli olup olmadiğinin tanisinda büyük güçlükler

yaşandiği gözlenmektedir.

KİSR’nin maliyeti üç grupta incelenmektedir: Bunlar

direk, dolayli ve görünmeyen maliyetlerdir. Direk

maliyetler: hekim muayenesi, tani testleri, ilaç kullanimi,

hastane yatişi gibi tibbi bakim maliyetlerini içermektedir.

ABD’de 1995 yilinda KİSR’ye bağli olarak ortaya çikan

215 milyar dolarlik maliyetin %37’sini de direk

maliyetler oluşturmaktadir. Dolayli maliyetler ise iş gücü

kayiplari ve aktivitelerdeki azalmanin maliyetini

göstermekte ve toplam maliyetin %52’si civarinda

olduğu bildirilmektedir. Görünmeyen maliyetler ise;

yaşam kalitesinin, fiziksel ve sosyal fonksiyonun

azalmasi olarak ifade edilmektedir [9].

İngiltere’de yapilan benzer bir çalişmada ise KİSR’nin

tibbi maliyetinin 84 milyon ile 254 milyon sterlin

arasinda olduğu tahmin edilmektedir. İşle ilgili sirt

problemlerinin maliyetinin 43 milyon ile 127 milyon

sterlin arasinda, kollarda ve boyunda görülen

rahatsizliklarin maliyetinin 32 milyon ile 104 milyon

sterlin arasinda ve alt uzuvlarda görülen işle ilgili

hastaliklarin maliyetinin de 17 milyon ile 55 milyon

sterlin arasinda olduğu düşünülmektedir [8].

Yaşanan sağlik problemleri, bu rahatsizliklar için yapilan

harcamalar siralamasinda üst siralarda yer alan ve

çalişani iş verimi, yaşam kalitesi, fiziksel ve sosyal

fonksiyonlar açisindan olumsuz etkileyen KİSR önemle

ele alinmasi gereken bir konudur.




SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 41-51, 2013 45

3. KİSR’NİN ÖNLENMESİNDE

UYGULANABİLECEK ANA İLKELER VE

BİLİMSEL YÖNTEMLER

Literatürde KİSR’nin oluşmasini önlemek amaciyla

uygun çalişma ortamlarinin tasarlanmasi ve ihtiyaç

duyulan iyileştirmelerin yapilmasinda yararlanilabilecek

ana ilkeler ve KİSR’ye sebep olan uygunsuz çalişma

duruşlarina ait risk düzeylerinin belirlenmesinde

kullanilan bilimsel yöntemler yer almaktadir. Çalişmanin

bu bölümünde hem ana ilkelere değinilmekte hem de

bilimsel yöntemler siniflandirilarak tanitilmaktadir.

3.1. Çalişma Ortamlarinin Tasarimi ve Etkin

Kullaniminda Dikkate Alinmasi Gereken Ana İlkeler

Risklerin kaynağinda yok edilmesi mesleki sağlik ve

güvenlik prensiplerinin temelini oluşturmaktadir.

KİSR’de en önemli risk kaynağini işlerin gereksiz

tekrarlari oluşturmaktadir. Uygulanan güç, sabit vücut

pozisyonlari, benzer hareketlerin defalarca tekrarini

gerektiren iş adimlari da KİSR’ye sebep olan

faktörlerdir. Çalişanlari bu rahatsizliklardan

koruyabilmek için alinacak önlemlerin amaci, uygun iş

tasarimi araciliğiyla işteki tekrarlarin azaltilmasi

olmalidir. İş tasarimlari; makineleştirme, iş rotasyonu, iş

zenginleştirme veya takim çalişmasi dikkate alinarak

yapilabilmektedir.

İş rotasyonu ile çalişanin farkli görevler yapmasi farkli

kas gruplarini çaliştirmasini sağlamaktadir. İş

zenginleştirme ile de işteki görevlerin çeşitliliği artmakta

bu da işteki monotonluğu ortadan kaldirarak vücudun

belli bölgelerindeki aşiri yüklenmeyi azaltmaktadir.

Takim çalişmasi kassal çalişmalarin dengeli bir şekilde

dağilimini ve çalişanlar arasindaki görev değişimleri

araciliğiyla çeşitlilik sağlamaktadir.

Uygun iş tasarimlari ile işteki tekrarlarin azaltilamamasi

durumunda ise işyeri düzenleme, kullanilan araç ve

ekipmanlarin tasarimi ve uygun iş çalişmalari gibi

önleyici stratejiler dikkate alinmalidir.

İş yeri tasarimindaki amaç çalişma yerinin çalişana

uygun hale getirilmesidir. Çalişma yerlerinin

değerlendirilmesi sonucunda KİSR’nin kaynaklari

belirlenebilmektedir. İş istasyonlarinin uygun tasarimi,

çalişma pozisyonu için gerekli olan gücün azaltilmasini

sağlamaktadir. İş istasyonlari; çalişana oturma veya

ayakta durma pozisyonlari için seçenekler sağlamali,

çalişanin vücut ölçülerine ve şekline uygun ve

ayarlanabilir olmalidir.

Araç ve ekipmanin uygun tasarimi görevi tamamlamak

için gerekli olan gücü önemli ölçüde azaltmaktadir.

Çalişanlara, görevleri için uygun bağlama düzenleri ve

şablonlarin sağlanmasi uygunsuz pozisyonlardaki kassal

çabayi azaltmaktadir.

İyi tasarlanmiş çalişma alani ve uygun araçlar ile

desteklenmiş bir iş çalişana gereksiz boyun, omuzlar ve

üst uzuv hareketlerinden korunabilmesini sağlamaktadir.

Tekrarli görevler içeren işleri yapan çalişanlar için eğitim

verilmelidir. Çalişanlarin, görev ve bireysel ihtiyaçlarina

göre iş istasyonlarini nasil ayarlayabileceklerini bilmeleri

gerekmektedir. Çalişanlara verilecek eğitimler, kaslari

rahatlatmak için görevler arasinda verilecek kisa süreli

molalarin ve dinlenme zamanlarinin önemini

vurgulayarak avantajlarini öğretmelidir. Eğitimlerde

ayrica çalişanlara bütün vardiya boyunca oluşabilecek

kas gerginliğini bilinçli bir şekilde nasil kontrol altina

alinabileceklerine dair bilgiler verilmelidir [3].

3.2. Çalişma Duruşu Analizinde Kullanilan Bilimsel

Yöntemler

KİSR’ye sebep olan uygun olmayan çalişma duruşlarini

bilimsel yöntemler ile incelemek, analiz etmek ve gerekli

iyileştirme ve düzenlemeleri yapmak çalişma

performansinin etkili bir şekilde kontrol edilmesi ve

KİSR’nin azaltilmasi konularinda önemli katkilar

sağlamaktadir. KİSR’ye neden olan uygunsuz çalişma

duruşlarini ve bunlarin risk düzeylerini belirleyebilmek

ve bu konularda yapilacak iyileştirme ve geliştirme

planlarina işik tutmak amaciyla literatürde de birçok

yöntem yer almaktadir.

Çalişma sirasinda hangi duruşlarin çalişan sağliği

açisindan daha riskli olduğunun belirlenmesi

Ergonominin önemli bir alanidir [11]. Zaman zaman

çalişanlar; antropometrik karakteristikler dikkate

alinmadan tasarlanmiş iş istasyonlarinda ve/veya

ergonomik prensipler doğrultusunda tasarlanmamiş

görevleri yerine getirmek üzere uygun olmayan vücut

duruşlari ile çalişmak zorunda kalmaktadirlar [12].

Çalişma duruşlarinin uygunluğu, çalişma performansinin

etkili bir şekilde kontrol edilmesini ve KİSR’nin

azaltilmasini sağlamaktadir [13].

En genel tanimiyla duruş; “vücudun, başin, gövdenin, kol

ve bacak bölümlerinin hareket esnasindaki konumlari”

olarak tanimlanmaktadir. Çalişma duruşu ise bu tanima

bağli olarak, vücudun, başin, gövdenin, kol ve bacaklarin

yapilan işe ve işin özelliklerine göre konumlanmasi

şeklinde tanimlanmaktadir [14]. Uygun olmayan

duruşlar ise bir veya birden fazla uzvun, hareketsiz vücut

duruşundan sapmasi olarak tanimlanmaktadir [15]. İyi

bir çalişma duruşunun önemi 18.yy’in başlarinda

Ramazzini’nin düzensiz ve tekrarli çalişma

hareketlerinin ve doğal olmayan vücut duruşlarinin,

çalişanlar için nasil zararli sonuçlar doğurduğunu

açiklamasiyla anlaşilmiştir. Bu çalişma ayrica çeşitli



46 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 41-51, 2013

KİSR’nin, yüksek oranda durağan görevler yapan

operatörlerde ortaya çiktiğini ve bunlarin uzun dönemde

ciddi rahatsizliklara sebep olacağini da belirtmektedir.

Çalişma sirasinda duyulan rahatsizliğin minimize

edilmesi, sağlikli ve güvenli bir çalişma ortami

tasarlanmasi, işin performans değeri kadar önemlidir.

Eğer duruş doğru değilse, bu operatöre yük, yorgunluk

ve ağri olarak geri dönmektedir. Çalişan kaslar kendini

yenileyene kadar çalişmasina ara vermek zorunda

kalmaktadir. Uygun olmayan çalişma duruşlarini

endüstride önemli kilan faktörler KİSR ve bu

rahatsizliklarin verimliliğe, kaliteye ve maliyete

yansimalaridir [16].

Verimlilik, kalite ve maliyet açisindan çeşitli kayiplara

sebep olan KİSR’nin azaltilabilmesi çalişma duruşlarinin

değişik bakiş açilarinda ele alinarak farkli yönlerinin

detayli bir şekilde analiz edilmesi ile mümkündür.

Literatürde bu amaçla kullanilan yöntemleri aşağidaki

gibi siniflandirmak mümkündür:

3.2.1 Yük Kaldirma İle İlgili Olan Yöntemler

Snook’un Tablolari (Snook’s Tables): Snook ve Ciriello

(1991) tarafindan geliştirilen yöntem Snook adi verilen

tablolar yardimiyla maksimum kabul edilebilir yük

ağirliklarini belirlemeye çalişmaktadir. Bu yöntemin

amaci, elle gerçekleştirilen yük kaldirma işleri için

güvenilir kaldirma limitlerini belirlemektir. Yöntem

çalişanlardan, kişisel algilamalarina göre ağirliği,

gerilme ve yorgunluğu belirlemelerini istemektedir.

Literatürde yöntemin; ambulans hizmeti, yemek

dağitimi, çamaşirhane, ev temizliği, hasta bakimi, kargo,

çöp toplama, bakim evleri gibi elle gerçekleştirilen

kaldirma işleri için uygulandiği görülmektedir [17]

Revize Edilmiş NİOSH Kaldirma Eşitliğ: ABD Ulusal

Mesleki Sağlik ve Güvenlik Enstitüsü tarafindan bir seri

değerin (yükün kaldirilmasi esnasinda kaldirmanin

başlangiç ve bitiş yüksekliği, yükün dikey kaldirilma

mesafesi, uzanma mesafesi, açisal yer değiştirme,

kaldirma sikliği, tutma şekli katsayisi) çarpilarak elde

edildiği ‘Önerilen Ağirlik Limiti’ni belirleyen

matematiksel bir eşitlik geliştirilmiştir. Bu eşitlik yük

kaldirma ve indirme işlemi içeren görevlerde, belde

oluşan zorlanmayi belirlemek amaciyla kullanilmaktadir.

Kaldirilan yükün önerilen ağirlik limitine bölümü ile elde

edilen Kaldirma İndeksi farkli görevler için

hesaplanabilmekte ve bu indeks yardimiyla hangi

kaldirma görevlerinin problemli olduğu

belirlenebilmektedir [18].

İndirme, İtme, Çekme ve Taşima Modeli (Lowering,

Pushing, Pulling and Carrying Model): Bu yöntemde

biyomekanik, fizyolojik ve psikofiziksel kriterleri

dikkate alan denklemler araciliğiyla indirme, itme,

çekme ve taşima için kapasiteler hesaplanmaktadir [19].

Yöntemin, eczacilarin ve kalfalarin ilaçlarin bulunduğu

soğuk depolardan girerken kapilari çekmesi,

hemşirelerin, hemşire yardimcilarinin ve hastabakicilarin

hastalari indirmesi, temizlik personelinin çöpleri

taşimasi, depo işçilerinin tibbi malzeme kutularini

taşimasi, çamaşirhane işçilerinin çamaşir arabalarini

itmesi vb. işlerde uygulamalarini görmek mümkündür.

3.2.2 Gözlem veya Ankete Dayali Yöntemler

OWAS (Ovako Working Posture Analysing System):

OWAS, çalişanin kas-iskelet sistemindeki yüklenmeyi

ve sistemin neden olduğu kötü duruşlari belirlemeye

yarayan, gözleme dayali bir çalişma duruşu analiz

metodudur. Ayrica, iş yerinin verimlilik, konfor ve

mesleki sağlik açisindan değerlendirilmesini ve insan

makine ara kesitinin sistematik bir biçimde

incelenmesini sağlamaktadir. Bu metoda göre duruşlar

siniflandirilmakta ve işgöreni rahatsiz edici unsurlari

ortadan kaldirmak amaci ile tasarima yönelik sistematik

iyileştirmeler ve geliştirmeler yapilmaktadir [16].

Literatürde yöntemin İnşaat işlerinde, tamir bakim

işlerinde, sağlik sektöründe, hayvancilikta, taşima ve

dağitim işçiliklerinde, imalat sektöründe ve tarimcilik

işlerinde uygulandiği görülmektedir.

RULA (Rapid Upper Limb Assessment): RULA, görev

için gerekli olan gücü ve tekrarli hareketleri dikkate

alarak işle ilgili üst uzuv rahatsizliklarini ortaya çikarmak

amaciyla geliştirilmiş çalişma duruşlarini analiz eden

subjektif gözlem metotlarindan biridir [20]. Bu metot, üst

uzuv (el-bilek-dirsek-alt kol-üst kol-omuz-boyun)

rahatsizliklarina neden olan kas-iskelet yüklenmelerine

maruz kalan çalişanlari değerlendirmek amaciyla

puanlandirma sistemine dayali olarak tasarlanmiştir.

Metoda göre üst organ, boyun, sirt ve bacak duruşlarinin

önceden belirlenmiş siniflandirmalari ve sayisal değerleri

gözlenen duruşun risk puanini belirlemek için

kullanilmaktadir [21]. Yöntem, az ekipman ve çevre

değişikliği ile hizlica sonuç vermesi amaciyla

tasarlanmiştir. Ayrica yöntemin kullaniminda gözlem

tekniklerine ait önceden kazanilmiş beceri gerekmeyip

yöntemin uygulanmasi kolayca öğrenilebilmektedir [20].

Yöntem; hastabakicilik, onarim işleri, kasiyer hizmetleri,

telefon operatörleri, ultrason teknisyenleri, diş

hekimlerine ait çalişma duruşlarinin

değerlendirilmesinde başarili bir şekilde

uygulanabilmektedir.

REBA (Rapid Entire Body Assessment): REBA yöntemi,

dinamik ve statik duruşlarda söz konusu olan

yüklenmeyi, insan-yük etkileşimini göz önüne alarak

işgörenin tüm vücudunun duruşsal riskini değerlendirir.

Bu analiz ayni zamanda, bir iyileştirme yapildiği zaman,




SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 41-51, 2013 47

iyileştirmenin öncesinde ve sonrasinda rahatsizlik

risklerinin azalip azalmadiğini değerlendirmek için de

kullanilir. REBA yöntemi, RULA yönteminden

türetilmiştir. Ancak REBA yöntemi tüm vücudu göz

önüne alir ve dolayisiyla sirt, bacaklar ve dizleri de

değerlendirir.

Hemşirelik hizmetleri, hastabakicilar, ev temizliği

hizmetleri, ultrason teknisyenleri, diş hekimlerinin

yaptiklari işler REBA yöntemi ile

değerlendirilebilmektedir [22].

İş Zorlanma İndeksi (Job Strain İndex): El, bilek ve

dirsek (Distal üst ekstremite) duruşlarini göz önüne alan

bu yöntem yapilan işleri; duruş şekilleri, hareket

sikliklari ve uygulanan kuvvete göre değerlendirmekte

fakat titreşimi ya da stres faktörlerini dikkate

almamaktadir. Yöntemde göreceli risk durumlari

indekslerle belirlenmektedir. Et paketlemede, küçük

parçalarin montajinda, klavye kullaniminda ve diğer

fazla tekrarli el hareketlerinin söz konusu olduğu işlerde

kullanilmaktadir. Özellikle karpal tünel sendromu gibi

kas-tendon rahatsizliklarinin oluşumunu belirlemek için


Hizli Maruziyet Değerlendirme (Quick Exposure

Check): Hizli Maruziyet Değerlendirme, dört vücut

bölgesinin (bel, omuzlar ve kollar, eller ve el bilekleri ve

boyun) ergonomik girişim yapilmadan önce ve

yapildiktan sonra kas iskelet sistemi risk faktörlerine

maruz kalma sonucundaki değişiklikleri değerlendirmek

için kullanilan bir yöntemdir. Yöntem ayni işi yapan iki

veya daha fazla insan arasinda veya farkli işleri yapan

insanlar arasindaki maruziyeti karşilaştirmaktadir. Hem

çalişan hem de değerlendiren kişi için sorularin yer aldiği

ve bu sorulara verilen cevaplar sonucunda skorlarin

hesaplandiği bir yöntemdir. Yöntem, elle kaldirma

görevlerinin yapildiği birçok işe rahatça

uygulanabilmektedir [5].

OCRA indeksi, görevlerin analiziyle elde edilen mevcut

teknik hareketlerle referans teknik hareketler arasindaki

orana dayalidir. Referans teknik hareket değerleri,

hareketlerin sikliği ve tekrari, uygulanan güç, duruşun

çeşidi ve vibrasyon vb. ek faktörleri de dikkate alarak

elde edilmektedir. OCRA metodu vücudun sağ ve sol

tarafi için iki farkli indeks (omuz ve dirsek/bilek/el)

oluşturmaktadir [24].

3.2.3 Kontrol Listeleri

ACGİH El/Kol Titreşim Eşik Limit Değeri (Hand/Arm

Vibration Threshold Limit Values) : ACGİH yöntemi, iki

eli kullanarak, vücudu sağ ve sol yanlara ayiran sagittal

alandan 30 derece sapma ile gerçekleştirilen tek kişilik

kaldirma hareketlerine odaklanmiştir. ACGİH ayni

zamanda kaldirma hareketleri esnasinda saatte 360’dan

fazla kaldirma hareketi yapildiği, günde 8 saatten daha

fazla sürelerde çalişildiği ve kaldirma görevi yapildiği,

fazla asimetrik çalişildiği (sagital alandan 30 dereceden

fazla sapma ile), tek elle kaldirma yapildiği, oturarak ya

da dizler üzerine çökerek kaldirma hareketi yapildiği,

sivilar gibi dengede olmayan yükler kaldirildiği,

kaldirma hareketlerinde tutamaçlar kullanilmadiği ve

ayaklarin dengede olmadiği koşullar oluştuğu zaman da

profesyonel önerilerde bulunabilmektedir. Bu yöntem,

endüstriyel hijyen ile ilgilenenlerin, çalişma ortamindaki

farkli fiziksel etkenlerle karşi karşiya kalma

durumlarinda, bu etkenlerin güvenilir seviyelerini

belirleyen kararlarin verilebilmesi için bu etkenlerin eşik

limit değerlerini belirler ve bir kilavuz oluşturarak

yayinlar. Bu yöntem sadece el, kol titreşiminin söz

konusu olduğu işler için kullanilmaktadir [25].

Risk Faktör Kontrol Listesi (UAW-GM Risk Factor

Checklist): General Motor Merkezindeki, Oto İşçileri

Birliği tarafindan hazirlanan Ergonomik Risk Faktörü

Kontrol Listesi, tekrar sikliği, güç, uygunsuz duruşlar,

zorlanma, titreşim gibi faktörleri belirlemektedir. Bu

yöntem her ne kadar otomotiv işçileri için geliştirilmiş

olsa da yemek servisinde çalişanlar, çamaşirhane işçileri,

ev temizliğinde çalişanlar, hastabakicilar, depo işçileri,

hemşireler ve ambulans hizmetlerinde çalişanlar için de


Washington Eyaleti Yasalari Ek-B (Washington State

Appendix-B): Bu yöntem, fiziksel risk faktörlerini içeren

tipik işçi aktivitelerini barindiran işler olarak tanimlanan

tehlikeli alanlarda yapilan işlerle ilgili yaralanmalara

sebep olan iş yeri risklerini siniflandirir. Bu işler,

ergonomik farkindalik ve iş kazasi analizi eğitimlerini

gerektirecek derecede riske sahip işlerdir. Her bir iş için

fiziksel risk faktörü bulunur. Bu yöntem, gözlemlenen

işlerde; biçimsiz duruşlar, ellerin maruz kaldiği aşiri

kuvvet, fazla tekrar gerektiren işler, tekrarlanan darbeler,

ağir, sik ve biçimsiz kaldirma gibi risk faktörleri

görüldüğü zaman kullanilabilir [27].

Finlandiya Meslek Sağlik Enstitüsü tarafindan

geliştirilen Ergonomik İşyeri Analiz Metodu; iş

istasyonu tasarimi, fiziksel iş yükü, kaldirma, çalişma

duruş ve hareketleri, kaza riski, görev içerikleri, görev

kisitlamalari, kişisel ilişki ve haberleşme, karar verme,

gereken ilgi, tekrar, aydinlatma, termal çevre ve gürültü

konularinda kapsamli bir ergonomik analiz

sağlamaktadir. Gözlemci her bir maddeyi için dört ya da

beş seviyeli skalada derecelendirmektedir. Skaladaki

yüksek seviyeler çalişan sağliği açisindan risk olduğunu

gösterirken düşük seviyeler kabul edilebilir ve güvenli

çalişma koşullarini ifade etmektedir [24].



48 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 41-51, 2013

3.2.4 Sayisal Biyomekanik Ölçüler

Sayisal biyomekanik ölçüler, diğer metotlara göre daha

güvenilir ve daha kesin sonuçlar vermektedir. Bu ölçüler

araciliğiyla yapilan direk ölçümler ile, farkli görevler

içeren işler için detayli ve kesin değerler elde

edilmektedir. Fakat bu ölçümlerde kullanilan cihazlarin

yapisi karmaşik olup bu cihazlar yapilan görevin

performansini etkileyebilmektedir. Ayrica ölçümler

sonucunda elde edilen verilerin miktari büyük olduğu

için bu bilgilerin yönetimi de zor olmaktadir.

Goniometre, Eğimölçer, Potansiyometrik

Elektrogoniometre ve Esnek Goniometre direk ölçüm

yapabilen cihazlardir. Goniometreler, çalişma duruş ve

hareketlerini ölçebilen en basit cihazlardir. Bu cihazlar

genellikle hareket araliklarini sayisallaştirmak amaciyla

1910 yilindan bu yana kullanilmaktadir. Goniometereler

tüm eklemlerin hareketlerini sayisallaştirabildikleri için

1949 yilinda universal goniometreler olarak

adlandirilmiştir. 1955 yilinda Leighton tarafindan ileri

sürülen Eğimölçer, omurga hareketlerini ölçmek

amaciyla kullanilmaktadir. Tekil veya çoğul eksene sahip

olan Potansiyometrik Elektrogoniometreler ise sürekli

hareketlerin kayit edilmesine olanak tanimaktadir. Esnek

Goniometreler de duruş ve hareketlerin sürekli olarak

kaydedilmesinde kullanilmaktadir. Eksen doğrultulariyla

ilgili biomekanik problemlere meydan vermemeleri için

bu cihazlarin eksenleri bulunmamaktadir. Bu durum

ölçümlerin doğruluğunu arttirmaktadir. Bu üstünlük bu

cihazlarin potansiyometrik goniometrelere tercih

edilmesini sağlamaktadir [28].

Direk ölçüm yapilmasina olanak sağlayan fotoğraf ve

video analiz sistemleri maliyet ve kullanim üstünlükleri

sebebiyle yillardan beri çalişma duruşlarinin analiz

edilmesinde kullanilmaktadir. Günümüzde gelişen

teknoloji ile erişilebilirlikleri ve avantajlari artan bu

araçlar, çalişmada belirtilen diğer tüm çalişma duruş

analiz metotlarinin uygulanmasina destek vermek

amaciyla yaygin bir şekilde kullanilmaktadir.

Çalişma duruşlarinin analizine ve risk düzeylerinin

belirlenmesine yönelik olarak literatürde yer alan ve

yukarida sayilan yöntemleri etkinleştirebilmek veya

çalişma duruşlarini incelemeyi bilgisayar destekli olarak

gerçekleştirmek üzere yapilmiş çalişmalar da aşağida

özetlenmektedir:

Woldstad ve Stewart, 1993 yilinda yaptiklari

çalişmalarinda, ergonomi alaninda kullanilmak üzere,

video çekimlerinden insan vücut duruşlarini 3 boyutlu

kaydetmeye olanak sağlayan bilgisayar tabanli “duruş

kayit metodunu” geliştirmişlerdir. Çalişmada 5 farkli

pozisyonda (oturma, itme, kaldirma, uzanma ve

çömelme) kayitlar alinmiştir. Çalişmalarinin sonuçlari bu

metotla kaydedilen duruşlarin doğruluğunda ve hizinda,

kayit aracinin ortami algilama yeteneğinin bir etkisi

bulunmadiğini göstermektedirler [29].

Wang ve diğerleri (1996), elle taşima yapilan

görevlerdeki risklerin değerlendirmesini bilgisayar

görüntü sistemini kullanarak yapmişlardir. Geliştirilen

sistem, çalişma duruşlarini belirlemek için bilgisayar

görüntü tekniklerini kullanmakta ve sonrasinda belde

oluşan baski kuvvetini hesaplamak için biyomekanik

model ve antropometrik verileri birleştirmektedir.

Sistem, elde edilen sonuçlari belirli standart limitler ile

karşilaştirarak görevin risk seviyesini

belirleyebilmektedir [30].

Murphy ve diğerleri, 2002 yilindaki çalişmalarinda, 11-

14 yaş arasi okul çaği çocuklarinda bel ağrisi görülme

oraninin yüksek olduğunu belirtmekte ve bu amaçla okul

çocuklarinin siniftaki oturma duruşlarinin yoğunluğu,

süresi ve sikliğini gözlemlemektedirler. Çalişmada, 18

çocuğa ait oturma duruşlari 3 farkli metot kullanilarak

kaydedilmekte ve metotlar kiyaslanmaktadir [31].

Van Der Beek ve diğerleri, 1992 yilindaki çalişmalarinda

kamyon şoförlerinin çalişma duruşlari için gözlemciler

arasi güvenilirliği istatistiksel olarak test etmektedirler.

Bu güvenilirlik çalişmasinin sonucunda TRAC (Task

Recording and Analysis on Computer) metodunun

geliştirilmiş uygulamasi önerilmektedir. TRAC metodu,

gözlemciye değişkenleri belirleme ve seçme olanaği

tanimaktadir. Bu metotta iş ortaminda herhangi bir

işaretleyici bulunmaksizin kayit alinmakta ve analizler

kayit sonrasinda yapilabilmektedir [32].

Zhang ve diğerleri, 2010 yilindaki çalişmalarinda ölçülen

vücut verisini, farkli duruşlar arasinda dönüştürmek için

kullanilabilecek bir yaklaşim sunmaktadirlar. Bu

çalişmada belirli vücut duruşlarini tanimlamak için veri

dönüştürücü olarak uygun işaretler seti kullanilmaktadir.

Çalişmada kullanilan Yapay Sinir Ağinin girdi seti,

demografik veri ve verilerin dönüşümünü tanimlayan

işaretlerin koordinatlaridir. Çikti seti ise dönüştürülen

duruşlari tanimlayan işaretlerdir. Çalişmanin sonuçlari

kümelemeye dayali dönüşüm metodunun, tüm vücuda

dayali duruş dönüşüm metoduna göre sayisal olarak daha

etkili olduğunu göstermektedir. Ayrica çalişmada

işaretlerin kümelenmesinin metodun güvenilirliğine de

katkida bulunduğu belirtilmektedir [33].

ERGONOM, Swat ve Krzychowicz’un 1996 yilindaki

çalişmalarinda kullandiklari, Nofer Mesleki Tip

Enstitüsü’nde geliştirilen, çalişma alanindaki duruşlarla

ilişkili ergonomik stres değerlendirme metodudur. Bu

bilgisayar programi önceden var olan yükün, tasarim

aşamasinda tahminine olanak sağlamaktadir.

ERGONOM sistemi 3 bilgisayar programini




SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 41-51, 2013 49

içermektedir: ERGONOM 1, antropometrik ölçüleri

bilinen herhangi bir çalişan grubu için duruş şekline bağli

bölgelerin sinirlarini (yükseklikler) tanimlamaktadir.

ERGONOM 2, tasarimin erken aşamalarinda bir makine

veya diğer bir teknik objenin ergonomik teşhisi için

kullanilan programdir. ERGONOM 3, çalişanin duruşsal

aktivitelerine ait tüm verilerin analizine dayanan, makine

prototiplerinin ergonomik testi için kullanilan çalişma

duruşu değerlendirme sistemidir. Bu sistemde tasarimci,

tatmin edici çözümleri ergonomik olarak elde etmek için

değişik manuel kontrolleri ve çalişma alani

düzenlemelerini test edebilmektedir. Sistem ayrica satin

alinan makinelerin ulusal çalişan nüfusun antropometrik

ölçülerine uygunluğunu test etmeye imkan vermektedir

[34].

Keyserling ve Budnick tarafindan 3 boyutlu vücut

açilarini ölçmek için 1987 yilinda geliştirilen sistem

çalişma duruşlarini analiz etmektedir. Çalişma duruşlari

videoteyp kullanilarak kaydedilmekte ve kaydedilen

duruşlarin vücut açilari bilgisayar destekli

sayisallaştirma sistemi araciliğiyla laboratuar ortaminda

elde edilmektedir. Çalişmanin sonuçlari hesaplanan çoğu

eklem açilari için ölçüm hatalarinin küçük olduğunu

göstermektedir. Ayrica çalişmada kullanilan sistem,

direk ölçümlerin mümkün olmadiği durumlarda 3

boyutlu vücut açilarini belirlemek için yararli bir araç

olarak sunulmaktadir [35].

4. SONUÇLAR

KİSR'de çalişma duruşu çok önemli bir yere sahiptir. Bu

nedenle, bedenin uygunsuz duruşlarinin oluşturduğu risk

seviyesinin ve alinmasi gereken önlemlerin ivedilik

derecelerinin belirlenmesi gerekmektedir. Ayrica tek bir

ideal pozisyon olmadiği da unutulmamalidir. Her

çalişanin yaptiği iş tek tek ele alinarak incelenmeli; işler

çalişanin fizyolojik ve antropometrik karakteristiklerine

uygun olarak tasarlanmalidir. İşle ilişkili KİSR'den

korunabilmek için öncelikle yönetimin bu konuda

duyarli olmasi gerekmektedir.

Gerçek çalişma ortamlarini ergonomik koşullara uygun

tasarlamak ve çalişanlarin daha sağlikli çalişma duruşlari

ile iş yapmalarini sağlamak amaciyla kullanilabilecek

çeşitli ilkeler mevcuttur. Bu ilkelerin işiğinda

gerçekleştirilecek ergonomik bir tasarimin getirebileceği

ek maliyet, bu ana ilkeler işiğinda tasarlanmamiş sağlik

ve güvenlik açisindan yetersiz koşullara sahip çalişma

ortamlarinda iş yapmaktan dolayi ortaya çikacak maliyet

ile karşilaştirildiğinda çok düşük ve önemsiz kalacaktir.

Çalişma ortamlarinda karşilaşilan sorunlarin birçoğu

mevcut sağlik ve güvenlik yönetmelikleriyle ve iyi

uygulama örneklerine ilişkin rehberlerin takip

edilmesiyle önlenebilmektedir. Bu kapsamda,

işyerindeki görevlerin değerlendirilmesi, önleyici

tedbirlerin alinmasi, bu tedbirlerin etkinliğinin ve

sürekliliğinin kontrol edilmesi önemli bir yere sahiptir.

Devlet ve işverenler çalişanlarini korumak için daha çok

çaba göstermeli ve çalişanlar da kendi sağliklarini

yakindan ilgilendiren KİSR'ye ilişkin riskler konusunda

daha bilinçli olmalidir.

KİSR’nin azaltilmasini amaçlayan çalişma duruşu analiz

yöntemlerinin bir kismi uygulamada tek başina

kullanilabildikleri gibi daha detayli ve güvenilir sonuçlar

elde etmek amaciyla bir arada da kullanilabilmektedir.

Ayrica günümüzde bilişim teknolojilerinin gelişimi bu

çalişmada sayilan yöntemlerin etkinlik, güvenilirlik ve

yaygin kullanimina katki sağlamakta gelecek için

potansiyel bir çalişma alani vaat etmektedir.

KAYNAKLAR

[1] COHEN, A.L., Gjessing, C.C., Fine, L.J., Bernard,

B.P., McGlothin, J.D., Elements of Ergonomics: A

Primer Based on Workplace Evaluations of

Musculoskeletal Disorders, DHHS (NİOSH)

Publication, 97-117, 1997.

[2] BERNACKİ, E.J., Guidera, J.A., Schaefer, J.A.,

Lavin,R.A., Tsai, S.P., An Ergonomics Program

Designed to Reduce the İncidence of Upper Extremity

Work Related Musculoskeletal Disorders, Ergonomics

Program for Work Related Musculoskeletal Disorders,

JOEM, 41, 12, 1032-1041, 1999.

[3] Canadian Centre for Occupational Safety and Health

(CCOHS),

http://www.ccohs.ca/oshanswers/diseases/rmirsi.html,

Erişim Tarihi 29 Kasim 2012

[4] Occupational Safety and Health Administration

(OSHA), Musculoskeletal Disorderes,

https://osha.europa.eu/en/topics/msds/index_html,

Erişim Tarihi 29 Kasim 2012

[5] T.C. Çalişma ve Sosyal Güvenlik Bakanliği İş Sağliği

ve Güvenliği Genel Müdürlüğü, “Kas İskelet Sistemi

Hastaliklarinda Risk Değerlendirme Rehberi-Hizli

Maruziyet Değerlendirme Yöntemi”, Yayin No:144,

Ankara, Mayis 2007.

[6] NİOSH, Musculoskeletal Disorders and Workplace

Factors: A Critical Review of Epidemiologic Evidence

for Work-Related Musculoskeletal Disorders of The

Neck, Upper Extremity and Low Back Pain, Cincinnati,

OH: U.S: Department of Health and Human Services,

Public Health Service, Centers for Disease Control and

Prevention, National İnstitute for Occupational Safety

and Health, DHHS, NİOSH Publication, No. 97-141,

1997.

[7] LEİGH J, Macaskill P, Kuosma E, Mandryk J. Global

Burden of Disease and İnjury Due to Occupational

Factors, Epidemiology, 10, 5, 626–630, 1999.

[8] İşle İlgili Kas ve İskelet Sistemi Hastaliklarina Giriş,

http://www.ccohs.ca/oshanswers/diseases/rmirsi.html

https://osha.europa.eu/en/topics/msds/index_html



50 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 41-51, 2013

http://osha.europa.eu/fop/turkey/tr/publications/oshayay

in/cv_fs_71.pdf, Erişim tarihi: 15.04.2012. [9] LUBECK, D.P., The Costs of Musculoskeletal

Disease: Health Needs Assessment and Health

Economics, Best Practice & Research Clinical

Rheumatology, 17, 3, 529–539, 2003.

[10] BUDAKOĞLU, İ., Akgün, H.S., Mesleki Kas

İskelet Hastaliklarindan Korunma ve Ergonomi, İş

Sağliği ve Güvenliği Dergisi, 34, 20-23, 2007.

[11] SANTOS, J., Sarriegi, J.M., Serrano, N., Torres,

J.M., Using Ergonomic Software in Non-Repetitive

Manufacturing Processes: A Case Study, İnternational

Journal of İndustrial Ergonomics, 37, 267-275, 2007.

[12] VEDDER, J., İdentifying Postural Hazards with a

Video-based Occurrence Sampling Method,

İnternational Journal of İndustrial Ergonomics, 22, 373-

380, 1998.

[13] MATTİLA, M., Karwowski, W., Vilkki, M.,

Analysis of Working Postures in Hammering Tasks on

Building Construction Sites Using the Computerized

OWAS Method, Applied Ergonomics, 24, 6, 405-412,

1993.

[14] HASLEGRAVE, C.M., What Do We mean by a

Working Posture?, Ergonomics, 37, 4, 781-799, 1994.

[15] WESTGAARD, R.H., Aaras, A., Postural Muscle

Strain as a Casual Factor in the Development of

Muscolo-Skelatal İllness, Applied Ergonomics, 15, 3,

162-174, 1984.

[16] AKAY, D., Dağdeviren, M., Kurt, M., Çalişma

Duruşlarinin Ergonomik Analizi, Gazi Üniversitesi

Mühendislik Mimarlik Fakültesi Dergisi, 18, 3, 73-84,

2003.

[17] SNOOK, S.H., Ciriello, V.M., The Design of

Manual Handling Tasks: Revised Tables of Maximum

Acceptable Weights and Forces, Ergonomics, 34, 9,

1197-1213, 1991.

[18] WATERS, T.R., Putz-Anderson, V., Garg, A., Fine

L.J. Revised NİOSH Equation for the Design and

Evaluation of Manual Lifting Tasks, Ergonomics,

Vol.36, No.7, 749-776, 1993.

[19] SHOAF, C., Genaidy, A., Karwowski, W., Waters,

T., Christensen, D., Comprehensive Manual Handling

Limits for Lowering, Pushing, Pulling and Carrying

Activities, Ergonomics, 40, 11, 1183-1200, 1997.

[20] DOCKRELL, S., O’Grady, E., Bennett, K.,

Mullarkey, C., Mc Connell, R., Ruddy, R., Twomey, S.,

Flannery, C., An İnvestigation of the Reliability of Rapid

Upper Limb Assessment (RULA) as a Method of

Assessment of Children’s Computing Posture, Applied

Ergonomics, 43, 632-636, 2012

[21] HOY, J., Mubarak, N., Nelson, S., Sweerts de

Landas, M., Magnusson, M., Okunribido, O., Pope, M.,

Whole Body Vibration and Posture As Risk Factors for

Low Back Pain Among Forklift Truck Drivers, Journal

of Sound and Vibration, 284, 933-946, 2005.

[22] HİGNETT, S., Postural Analysis of Nursing Work,

Applied Ergonomics, 27, 3, 171-176, 1996.

[23] MOORE, J.S., Garg, A., The Strain İndex: A

Proposed Method to Analyze Jobs For Risk of Distal

Upper Extremity Disorders, American İndustrial

Hygiene Association Journal, 56, 5, 443-458, 1995.

[24] CHİASSON, M., İmbeau, D., Aubry, K., Delisle,

A., Comparing the Results of Eight Methods Used to

Evaluate Risk Factors Associated with Musculoskeletal

Disorders, İnternational Journal of İndustrial

Ergonomics, 42, 478-488, 2012.

[25] SHERGİLL, A.K., Asundi, K.R., Barr, A., Shah,

J.N., Ryan, J.C., McQuaid, K.R., Rempel, D., Pinch

Force and Forearm-Muscle Load During Routine

Colonoscopy: A Pilot Study, Gastrointestinal

Endoscopy, 69, 1, 142-146, 2009.

[26] LAVENDER, S. A., Oleske, D. M., Nicholson, L.,

Andersson, G. B. J. And Hahn, J., Comparison of Four

Methods Commonly Used to Determine Low-Back

Disorder Risk İn A Manufacturing Environment,

Proceedings of the Human Factors and Ergonomics

Society, 657-660, 1997.

[27]http://www.lni.wa.gov/wisha/ergo/rule_docs/PDFs/

AppendixBfinal5-19-00.PDF, Erişim Tarihi 10 Şubat

2009.

[28] VİEİRA, E. R., Kumar, S., Working Postures: A

Literature Review, Journal of Occupational

Rehabilitation, 14. 2, 2004.

[29] WOLDSTAD, J.C., Stewart, G.B., A Computer-

Based Method for Recording Three-Dimensional Body

Postures, Computers and İndustrial Engineering, 25, 1-4,

405-407, 1993.

[30] WANG, M.J., Huang, G.J, Yeh, W.Y., Lee, C.L.,

Manual Lifting Task Risk Evaluation Using Computer

Vision System, Computers İndustrial Engineering, 31, ¾,

657-660, 1996.

[31] MURPHY, S., Buckle, P., Stubbs, D., The Use of

the Portable Ergonomic Observation Method (PEO) to

Monitor the Sitting Posture of Schoolchildren in the

Classroom, Applied Ergonomics, 33, 365-370, 2002.

[32] VAN DER BEEK, A. J., Van Gaalen, L.C., Frings-

Dresen, M.H.W., Working Postures and Activities of

Lorry Drivers: A Reliability Study of On-site

Observation and Recording on a Pocket Computer,

Applied Ergonomics, 23(5), 331-336, 1992.

[33] ZHANG, B., Horvath, İ., Molenbroek, J.F.M,

Snijders, C., Using Artificial Neural Networks for

Human Body Posture Prediction, İnternational Journal of

İndustrial Ergonomics, 40, 414-424, 2010.

[34] SWAT, K., Krzychowicz, G., ERGONOM:

Computer-Aided Working Posture Analysis System for

Workplace Designers, İnternational Journal of İndustrial

Ergonomics, 18, 15-26, 1996.

http://osha.europa.eu/fop/turkey/tr/publications/oshayayin/cv_fs_71.pdf

http://osha.europa.eu/fop/turkey/tr/publications/oshayayin/cv_fs_71.pdf

http://www.sciencedirect.com/science?_ob=ArticleURL&_udi=B6WFY-4V774VD-R&_user=736726&_coverDate=01%2F31%2F2009&_alid=885783476&_rdoc=2&_fmt=high&_orig=search&_cdi=6807&_sort=d&_st=4&_docanchor=&_ct=35&_acct=C000040919&_version=1&_urlVersion=0&_userid=736726&md5=37a2e7dbc591920f8da46c499297dbe3



http://www.lni.wa.gov/wisha/ergo/rule_docs/PDFs/AppendixBfinal5-19-00.PDF

http://www.lni.wa.gov/wisha/ergo/rule_docs/PDFs/AppendixBfinal5-19-00.PDF




SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 41-51, 2013 51

[35] KEYSERLİNG, W. M., Budnick, P.M., Non-

İnavasive Measurement of Three Dimensional Joint

Angles: Development and Evaluation of a Computer-

Aided System for Measuring Working Postures,

İnternational Journal of İndustrial Ergonomics, 1, 251-

263, 1987.


53

Solution of macroscopic state equations of blume-capel model using nonlinear

dynamics concepts

Asaf Tolga ÜLGEN1*, Naci SÜNEL1

1Department of Physics, Abant Izzet Baysal University, 14280 Bolu, Turkey e-mail:[email protected]


ABSTRACT

The macroscopic state equations of Blume-Capel Model were solved by using the concepts of nonlinear dynamics.

Negative and positive exchange constant values yield bifurcations of pitchfork and subcritical flip types, respectively.

Hence, we obtained bifurcations corresponding to second order phase transitions. The critical values of parameters

were calculated from the neutral stability condition and the 3-dimensional phase diagram was plotted.

Key Words: BC Models, Phase Transitions, Bifurcation, Phase diagram

Blume-capel modelinin mikroskopik durum denklemlerini nonlinear dinamik

kavramları kullanılarak çözümlenmesi

ÖZET

Blume-Capel Modelinin mikroskobik durum denklemleri nonlinear dinamik kavramları kullanılarak çözüldü. Negatif

ve pozitif değiş-tokuş sabitlerinin değeri sırasıyla pitchfork ve subcritical dallanmalarını verir. Böylece dallanmaların

ikinci dereceden faz geçişine karşılık geldiğini elde ettik. Parametrelerin kritik değerleri nötral kararlılık koşuluyla

hesaplandı ve 3-boyutlu faz diyagramları çizildi.

Anahtar Kelimeler: Blume-Capel Model, Faz Geçişleri, Dallanmalar, Faz Diyagramı

1. INTRODUCTION

Different phases of magnetic materials are the

macroscopic states corresponding to various

reorganizations of micro-structures. Hence their

investigation constitutes the cornerstone of the present

technology. Moreover, transitions between different

macroscopic states are important. In the early 1970s,

successive phase transitions were observed

experimentally in magnetic crystals [1, 2]. Blume-Capel

(BC) Ising model has been mainly used to explain these


transitions theoretically [3, 4]. In equilibrium statistics,

the BC model has been solved by means of various

methods, such as the mean-field approximation [3, 4],

effective field theory [5], Bethe approximation [6], series

expansion methods [7], renormalization-group theory

[8], Monte Carlo simulations [9], the constant-coupling

approximation [10] and cluster-variation method (CVM)

[11].

BC model includes a bilinear Ising spin-1 model with

exchange term and biquadratic terms with crystal field

A. T. Ülgen, N. Sünel Solution Of Macroscopic State Equations Of Blume-Capel

Model Using Nonlinear Dynamics Concepts

54 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 53-60, 2013

constant. In the CVM, coupled nonlinear equations

governing the order parameters which define the

macroscopic states were obtained. In the literature, these

equations have been solved by means of Newton-

Raphson (NR) algorithm and the solutions give the

magnetization and quadruple moments in the framework

of equilibrium statistics [12, 13]. These quantities show

different characteristic behaviors with temperature.

Temperature dependence of magnetization gives rise to

paramagnetic or ferromagnetic phases. At the phase

transition temperature, the widespread NR algorithm

cannot give a solution since the derivative of the

function, which gives rise to nonlinearity in the equation

governing the magnetization, vanishes. Therefore,

plotting magnetization curves versus temperature has not

been enough to find the phase transition temperature. In

order to find this phase transition temperature, roots of

Hessian determinant are calculated. Magnetization

solutions which are found from NR algorithm do not give

information whether they are stable or not. To get

information about stability, free energy surface contours

are plotted and from these plots, the stability of solutions

are determined [14, 15]. This way of working is very

cumbersome.

Macroscopic equations, which are found by BC model

and its CVM, have been solved in the literature. Besides,

non-linear dynamic concepts have been developed for 35

years. In this study, instead of NR algorithm, we solve

macroscopic equations by means of mapping and these

solutions are explained through non-linear dynamic

concepts such as attractor, bifurcations 1-cycle and 2-

cycle, neutral stable and super stable. Our method gives

directed results without Hessian determinant and free

energy surface contours.

2. THE MODEL AND ITS SOLUTIONS

2.1 The Model

The BC Ising model is defined by the following

Hamiltonian

𝐻 = 𝐽 ∑ 𝑠𝑖𝑠𝑗 + 𝐷 ∑ 𝑞𝑖

<𝑖𝑗>

,

where 𝑠𝑖 = 0, ±1 at each lattice site, < 𝑖𝑗 > indicates

summation over all pairs of nearest-neighbor sites and

𝑞𝑖 = 𝑠𝑖2. 𝐽 is the exchange constant and 𝐷 denotes the

single-ion crystal-field interaction. We have preferred to

choose the Hamiltonian with plus sign, so 𝐽 < 0

corresponds to ferromagnetic case and 𝐽 > 0 corresponds

to anti-ferromagnetic case and 𝐽 = 0 corresponds to non-

interacting spins, respectively.

According to the Ligand Field Theory (and Crystal Field

Theory), the orientation of wave functions of the guest d-

orbital in the ligand field causes an increase in the energy

of guest electron when it is located in a place with high

host electron density. Contrary to this, the orientation of

wave functions of the guest d-orbital in the ligand field

causes a decrease in its energy when it is located in a

place with low host electron density [16]. This

phenomenon is reflected by the second term in the above

Hamiltonian. Electron paramagnetic resonance

experiments show that 𝐷 < 0 for 𝑍𝑛𝑂: 𝑀𝑛+2 and 𝐷 > 0

for 𝐶𝑑𝑆𝑒: 𝑀𝑛+2 [17]. Numerical values of 𝐷 depend on

whether the ligand is octahedral, tetrahedral or cubic. As

the radius of ligand becomes smaller and its negative

charge becomes higher, 𝐷 receives higher values. 𝐷 can

also be increased by increasing the charge of the metal

(guest) atom and replacing metal atoms having 5dorbital

instead of 3d-orbital[16]. In our calculations we

considered 𝐷 ∈ (-3.0, +3.0)eV. To the lowest order, the CVM gives us [12-15]

𝑀 =2sinh (2𝛽𝐽𝑀)

𝑒−𝛽𝐷+2cosh (2𝛽𝐽𝑀)≡ 𝑓(𝑀) (1a)

and

𝑄 =2cosh (2𝛽𝐽𝑀)

𝑒−𝛽𝐷+2cosh (2𝛽𝐽𝑀) , (1b)

as the equations governing the magnetization and

quadruple moment for spin-1 system. Here 𝛽 = 1/𝑘𝐵𝑇

(𝑘𝐵 the Boltzmann constant), 𝑀 ≡< 𝑠𝑖 > and 𝑄 ≡<𝑠𝑖

2 >. Clearly, −1 ≤ 𝑀 ≤ 1 and 0 ≤ 𝑄 ≤ 1. External

parameters are 𝛽−1, 𝐽 and 𝐷. All of these parameters are

in the unit of eV.

Eq. (1a) has been solved by the NR algorithm which uses

𝑀𝑖 = 𝑀𝑖−1 −𝐹(𝑀𝑖−1)

𝐹′(𝑀𝑖−1) ,

where 𝐹 ≡ 𝑀 − 𝑓(𝑀) and 𝐹′ is the derivative of 𝐹 with

respect to 𝑀. We have already mentioned the deficiency

of this method in the introduction. Hence, in this work

we shall follow another method that is introduced below

[18].

2.2 Solution Technique

In this work, we use nonlinear dynamics; that is we

consider iteration as a map. Eq. (1a) yields the map

𝑀𝑖+1 = 𝑓(𝑀𝑖; 𝛽−1, 𝐽, 𝐷) (1a’)

and

𝑀𝑖+1 ≡ 𝑓(𝑓(… 𝑓(𝑀0, 𝛽−1, 𝐽, 𝐷) … ))

𝑖 = 1, 2, 3, … , 𝑁

constitute the orbit initiating from the arbitrary value 𝑀0

and belonging to the specified values of the control

parameters of Eq. (1a′).

Solution Of Macroscopic State Equations Of Blume-Capel


A. T. Ülgen, N. Sünel

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 53-60, 2013 55

For given values of the control parameters, all orbits

starting from arbitrary initial values may tend a certain

point. This point is called a fixed point, 𝑀∗or 1-cycle.

Some typical examples of 1-cycles are shown in Fig. 1.

For other control parameter values, the same or some

other fixed points might be obtained.

Figure 1. Orbit of the map given by Eq. (1a′). Parameter values are

𝛽−1 = 0.25 eV, 𝐷 = 2.2 eV, 𝐽 = ±2.1 eV. a) and b) for the initial value

0.5; c) and d) for initial value -0.5. The selected initial values are not

important. Any initial value yields the same fixed point. Therefore the whole interval is the attraction domain of the fixed point zero.

If |𝑓′(𝑀∗)| < 1, 𝑀∗ is stable; if |𝑓′(𝑀∗)| > 1, 𝑀∗ is

unstable; if |𝑓′(𝑀∗)| = 0, 𝑀∗ is super-stable and if

|𝑓′(𝑀∗)| = 1, 𝑀∗ is neutral stable [18].

In the BC model, for Eq. (1a)

𝑑𝑓(𝑀)

𝑑𝑀=

4𝛽𝐽cosh(2𝛽𝐽𝑀)

2cosh(2𝛽𝐽𝑀) + exp(−𝛽𝐷)

−8𝛽𝐽sinh2(2𝛽𝐽𝑀)

(2cosh(2𝛽𝐽𝑀) + exp (−𝛽𝐷))2 (2)

is the function that will be used for the stability of fixed

points. For some other values of the control parameters,

a 2-cycle may be obtained. This means that two points

alternatively appear: 𝑀1∗, 𝑀2

∗. Some typical examples of

2-cycles are shown in Fig. 2. These 2-cycles are obtained

from Eq. (1a′) for 𝐽 < 0. However, when we consider 𝐽 >0 with the same 𝛽−1 and 𝐷, we get orbits of different

character. This time, we have 2 fixed points having

different sub-domains, [-1, 0) and (0, +1]. These orbits

are shown in Fig.3. Stable fixed points and 2-cycles

represent the macroscopic states that are the solutions of

the dynamical equations so they determine magnetization

and the quadrupole moment.

Figure 2. Orbit of the map given by Eq. (1a′):

a) initiating from +0.001and b) initiating from -0.001. Values of the

parameters are 𝛽−1 = 0.5 eV, 𝐷 = 2.2 eV, 𝐽 = -2.1 eV. The selected initial values are not important. Now the orbits yield a 2-cycle and the

whole interval is the attraction domain of the 2-cycle.



56 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 53-60, 2013

Figure 3. Orbit of the map given by Eq. (1a′):

a) initiating from +0.001 and b) initiating from -0.001. Parameters

values are 𝛽−1 = 0.5 eV, 𝐷 = 2.2 eV, 𝐽 = +2.1 eV. Orbits initiating

from any point in the interval (-1, 0) yield the fixed point -1. Orbits

initiating from any point in the interval (0, +1) yield the fixed point +1.

Since attraction domains of the fixed points ±1 are different, these points do not form a 2-cycle.

Bifurcation, that is change of behavior of the physical

system governed by the map, may occur when at least

one of the control parameters cross the critical value. The

notation 𝛽𝑐−1, 𝐽𝑐 and 𝐷𝑐 will be used to denote the critical

values. Bifurcation from 1-cycle to 2-cycle happens

when a fixed point becomes neutral stable, i.e. |𝑓′(𝑀∗)| = 1. As we remember, Figs. 1, 2 and 3 depict

the fixed points and two- cycles for a certain temperature

value. By repeating the same procedure for each

temperature value of 𝑘𝐵𝑇 (0.0 − 3.5)eV, we found all

the fixed points and two-cycles belonging to each value

of 𝑘𝐵𝑇. Fig. 4 is obtained by plotting the fixed points and

two-cycles versus 𝑘𝐵𝑇. Thus, Fig. 4 is depicting the

bifurcation diagrams of magnetization and macroscopic

quadruple moment when 𝐽 and 𝐷 are kept constant. These

are the diagrams showing the whole behavior of the

physical system and also the values of the control

parameter at which the system changes its behavior, i.e.,

phase transitions. Stable fixed points (black circles)

represent the states that the system prefers.

On the other hand, the unstable fixed points (dots)

correspond to the states that the system does not prefer.

When all of the spins are up, the magnetization of the

system is1. In the opposite case, the magnetization is -1.

When some of the spins are up and the rest are down, the

magnetization takes any value between 1 and -1. 𝑀∗ = 0

is a trivial solution for all parameter values. However, the

interesting point is that it is a stable solution only in the

A and C phases. At the bifurcation points the system

loses its behavior and reorganizes itself to attain a new

behavior.

Another sign of stability of a fixed point is the cycle

number𝑁∗. This number, as seen from Figs. 1 and 2, is

the number of iteration until the fixed point is reached. In

the A and C phases the stable fixed points are reached

after 10 to 300 cycles; whereas at the bifurcation points

the cycle number 𝑁∗ reaches enormous values, such as at

C-B transition 𝑁∗ ≈ 5000, and B-A transition 𝑁∗ ≫20 000.

In Fig. 4, the unstable solutions are depicted by dotted

curves. At the C-B phase transition, the system quits the




SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 53-60, 2013 57

previous equilibrium and reorganizes itself. If 𝐽 < 0, at a

certain temperature, Eq. (1a′) accepts a 2-cycle solution.

Thus, a 0 < 𝑀∗ < 1 stable solution and a -1 < 𝑀∗ < 0

stable solution of Eq. (1a′) arise for each temperature

value in a certain interval. These solutions exist in the

𝛽−1 (or𝑘𝐵𝑇) range (0.5 − 1.5eV). While 𝛽−1 decreases

𝑀∗ values increase. In Fig. 4a, we mark the increasing

𝑀∗ values. At the first glance, one may fall a

misunderstanding by thinking that the system takes 2

different magnetization at a temperature. This is not so.

The system can prefer one of these two stable solutions.

What we want to show with this figure is only the

temperature dependence of system's magnetization. The

solution preferred by the system depends on the

fluctuations of the control parameters and Figure 4. Bifurcation diagrams for 𝑀∗ and 𝑄∗. a) for 𝐽 = -1.5, 𝐷 =-1.1; b) for 𝐽 = 1.5, 𝐷 = -1.1 in eV units. Bifurcation occurs at 1:4518

eV. The stable 𝑀𝑖∗, 𝑖 = 1, 2 curves are shown. The unstable solution is

the dotted curve. Vertical axis on the left side of the graphs a) and b)

represents magnetization (𝑀∗), and the right side axis represents the

iteration step numbers (𝑁∗) up to fixed points. 𝑄∗ curve deviates from

zero when 𝛽−1 approaches 𝛽𝐶𝐵−1 from below.

the initial conditions. If 𝐽 > 0, Eq. (1a′) does not accept

a 2-cycle stable solutions but 1-cycle (fixed point) stable

solutions (Fig. 3). Therefore in Fig. 4b in the B phase we

have only one curve showing again the 𝛽−1dependence

of 1-cycles. Dotted curves in Figs. 4a and 4b represent

the unstable solutions.

At the bifurcation points, Eq. (2) takes the form

𝑑𝑓(𝑀∗)

𝑑𝑀|

𝑀∗=0=

4𝛽𝐽

2 + exp (-𝛽𝐷) , (3)

which yields the following relations between the control

parameters: For stable 𝑀∗,

4𝛽|𝐽| < 2 + exp(-𝛽𝐷) ; (4a)

for unstable 𝑀∗(beginning of bifurcation),

4𝛽|𝐽| > 2 + exp(-𝛽𝐷) ; (4b)

for super stable 𝑀∗,

4𝛽|𝐽| = 0 (4c)

and for neutral stable 𝑀∗,

4𝛽|𝐽| = 2 + exp(-𝛽𝐷). (4d)

Condition (4c) is satisfied for either 𝛽 = 0, i.e. at the high

temperature limit, the system is super stable (𝑀∗=0) or

𝐽 = 0.

3. NUMERICAL RESULTS AND

DISCUSSION

In the 𝐽 < 0 case, as is seen from bifurcation diagram, the

bifurcation at 𝑇𝐵𝐴 is of pitchfork type. The first term in

the Hamiltonian is negative and the spins force each other

to align. But in 𝐽 > 0 case, the bifurcation at 𝑇𝐵𝐴is

subcritical flip [18], as is seen from Fig. 4b. This is the

ferromagnetism (phase B in Figs. 4a and 4b).

As is well known, the tangent and pitchfork bifurcations

are related to the second-order phase transitions [19].

Therefore the phase transition from phase A to phase B

is of second order. But a first order phase transition

includes discontinuity in magnetization. Therefore the B-

C transition is of first order (Fig. 4). Hence, for 𝐷 < 0,

two successive phase transitions (firstly second order and

secondly first order) appear while for 𝐷 > 0 only a

second order phase transition appears (Fig. 5). In our

work, the phase transition temperatures are the values

where the bifurcations occur. Hence, plotting

magnetization versus temperature using Eq.(1a′) gives us

precisely the phase transition temperatures. Moreover,

Eq. (4d) provides us with a more direct way of finding

the phase transition temperature without solving Eq.(1).

Fig. 4a gives evidence a pitchfork bifurcation in the

magnetization curve at 𝛽𝐵𝐴−1 = 𝑘𝐵𝑇𝐵𝐴. This is the phase

transition temperature from the paramagnetic phase to

the ferromagnetic phase. At 𝛽𝐶𝐵−1 = 𝑘𝐵𝑇𝐶𝐵, the period

doubling ends and we get zero fixed points. Therefore,

we may conclude that at 𝛽𝐶𝐵−1 a discontinuous bifurcation

happens. In Fig. 4b, a subcritical flip bifurcation occurs

just at 𝑇𝐵𝐴. The phase transition corresponding the

bifurcation at 𝑇𝐵𝐴 is a second order while the bifurcation

at 𝑇𝐶𝐵is of first order for both 𝐽 < 0 and 𝐽 > 0. As we

have found the temperature variation of magnetization

we easily deduce the temperature variation of 𝑄∗ by Eq.

(1b). 𝑄∗ bifurcates also at the same critical temperatures.

In Figs. 4a and 4b, the temperature region named A,

where the dipole moment vanishes but the quadruple

moment takes a non-zero value, is interpreted as a

representation of a disordered phase, the paramagnetic

phase. The region named B, where both the dipole and

quadruple moments are non-zero, clearly corresponds to

an ordered ferromagnetic phase. Phase C appears only if

𝐷 < 0. Because 𝑀∗ = 0, phase C is a paramagnetic

phase. However, this paramagnetic phase interpretation

does not seem acceptable since in the near vicinity of

absolute zero a complete disorder cannot be possible. At

the crossing of paramagnetic and ferromagnetic regions,

a second order phase transition is evident from Fig. 4a.

But if the phase C would represent a new magnetic

organization other than paramagnetic one, the transition



58 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 53-60, 2013

at the crossing of ferromagnetic phase to phase C ought

to be of second order. However, because of the

discontinuity, the transition from B to C is of first order

(Fig. 4a). On the other hand, as mentioned above, first

order phase transition from B to C is a contradiction.

𝑄∗ curve has two pieces in region C: Up to 𝑇𝑞 it is zero

and above 𝑇𝑞 it shows a parabolic behavior (Fig. 4c).

Hence below 𝑇𝑞 the system is paramagnetic. However,

we want to repeat here our remarks that were mentioned

earlier: Above 𝑇𝑞, the phase is not paramagnetic because

𝑀∗ = 0 but 𝑄∗ ≠ 0. Fig. 5 shows the bifurcation

diagrams versus 𝐷 for various ±𝐽 values. With increasing

𝐷, the shift to higher values of the critical temperature

belonging to second order phase transition is clear for

both negative and positive 𝐽 interactions. First order

phase transitions occur for only negative values of 𝐷 but

disappear as 𝐷 → 0. Second order phase transitions

always exist independently of 𝐽, even for 𝐷 = 0.

Figure 5. Critical temperature shift as the crystal field increases. a) 𝐽 = ±0.4, b) 𝐽 = ±0.8, c) 𝐽 = ±1.4 and

d) 𝐽 = ±2.4 eV. Each graph consists of curves belonging to 𝐷 = 0.0, ±0.6, ±1.4, ±2.2 and ± 3.0 eV.




SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 53-60, 2013 59

When the critical temperature is used instead of phase

transition 𝛽 value, Eq. (4d) can be rewritten as

𝑘𝐵𝑇𝐶 =4|𝐽|

2 + 𝑒−𝐷/𝑘𝐵𝑇𝐶 . (5)

We solve Eq. (5) using the graphical technique, that is we

plot the curves defined by both sides on the same axes

system and find the intersection points (Fig. 6).

Fig. 6 shows that for 𝐷 > 0, the second order phase

transition temperature increases with increasing 𝐷. But

for 𝐷 < 0 the first order phase transition temperature

reduces and the second order phase transition

temperature increases as 𝐷 → 0. For 𝐷 > 0, the first

order phase transition disappears. Besides, for 𝐷 = 0, a

second order phase transition appears. This last finding is

also supported by the magnetization curve plots in Fig. 5.

On the other hand, when 𝐷 = 0 the Hamiltonian consists

only the Ising term. For spin 1, according to our

investigation, a second order phase transition

theoretically exists (Fig. 5), i.e. spontaneous

magnetization can be observable.

Figure 6. Graphical solution of Eq. (5) for 𝐽 = |1.4| eV. For 𝐷 > 0 we have only one intersection point determining the second order phase

transition temperature; for 𝐷 < 0 we have either two or zero

intersection points depending on 𝐷 values. In the first case, the first intersection point determines the first order phase transition and the second intersection point determines the second order phase transition

temperatures, respectively.

In Fig. 7 we show the phase diagrams obtained by using

the numerical results derived from Fig. 6. In the

literature, the phase diagram is generally plotted in two

dimensions by defining the axes as 𝐷/𝐽 and 𝑘𝐵𝑇/𝐽, the

reduced parameters. In these phenomena, the sign of 𝐷

and 𝐽 play a role. By using 𝐷/𝐽 axis, we lost the signs of

𝐷 and 𝐽, e.g. 𝐷/𝐽 becomes positive for both +/+ and

−/− whereas 𝐷/𝐽 becomes negative for both +/− and

−/+. For this reason, information is partly lost. To

overcome this difficulty, we preferred to plot the phase

diagram in 3-dimensions. Our axes are 𝑘𝐵𝑇, 𝐽 and 𝐷.

Figure 7. Phase diagram obtained for the B-C model with spin 1. a) 𝐽 ∈(0.0, 3.0)eV, D ∈ (−3.0, 0.0)eV and 𝛽 ∈ (0.0, 3.5)eV. Red surface (C-B transition) is the surface on which first order phase transition occurs. Black surface (B-A transition) is the surface on which second order

phase transition occurs. b) 𝐽 ∈ (0.0, 3.0)eV, D ∈ (−3.0, 3.0)eV and

𝛽 ∈ (0.0, 3.5)eV.

In calculations done with reduced quantities, Boltzmann

constant is considered to be 1. One can approach to

absolute zero of temperature without considering the

investigated material. But in experiments, what is

reduced to absolute zero is temperature itself. The

important problem is to observe materials having

interesting magnetic behavior near absolute zero [20, 21].

Therefore we preferred using temperature instead of

reduced temperature.

In our numerical calculations due to the hyperbolic

functions in Eq. (1), we could not approach to absolute

zero and truncated at 40 K although double precision was

used (Real*8) in our fortran code. If the value of

temperature is taken below 40 K, an overflow error



60 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 53-60, 2013

occurs. The temperature limit decreased to 32 K when

Real*16 precision was used. This temperature limit is

due to the numerical calculation of exponential terms.

From Figs. 4 and 5, we see that the phase transition points

remain the same under the 𝐽 → −𝐽 transformation. Using

this symmetry, we have plotted the phase diagram only

for 𝐽 > 0. Fig. 7a is depicting the phase diagram only for

the negative 𝐷 values. Concave upward surface

represents the first order phase transition where the

concave downward surface represents the second order

phase transition.

The left side domain of the concave downward surface

corresponds to paramagnetic state while the right side

domain corresponds to the ferromagnetic state. The

concave upward surface separates both the paramagnetic

and ferromagnetic domains. In the literature, these lower

parts are called as dense and the upper parts are named as

diluted paramagnetic/ferromagnetic domains [12,13].

The intersection curve of the concave upward surface

with the concave downward surface corresponds the

embryo of ferromagnetic phases. In 2-dimensions, this

curve is replaced by a certain point, called tricritical

point. For all values of 𝐷 second order phase transitions

are observed.

4. CONCLUSION

In this work, we propose to use the concepts of nonlinear

dynamics to calculate phase transitions in the spin-1 BC

model. Phase transition temperatures are related to the

bifurcation points. Second order phase transitions

correspond to pitchfork and subcritical flip bifurcations.

Moreover we obtained a simple equation from which we

directly find the phase transitions without using the

Hessian and free energy surfaces. Our method directly

gives both second and first order phase transitions. In the

literature, the second order phase transition can be

calculated from Eq.(1a) but the first order phase

transition is only obtained from free energy surface

contours. The thermodynamical phenomena is invariant

under 𝐽 → −𝐽. Even for 𝐷 = 0 case, a second order

phase transition has been observed at finite temperatures.

The phase C in Figs. 4 and 5 appears for only negative 𝐷

values. In this phase, both 𝑀∗ = 0 and 𝑄∗ → 0. When

both are zero, the phase is completely disordered. Here

we believe that there are three open questions: (a)

Transition from phase B to phase A is of second order. If

phase C is paramagnetic just like phase A, why must

phase C-B transition not be second order? But our

calculations give a first order magnetic phase transition.

(b) Can paramagnetic phase exist near vicinity of

absolute zero? (c) During the numerical solution of Eqs.

(1a) and (4d) at temperatures below 32 K we obtained an

overflow. What is the behavior below this temperature?

In future we hope that these questions will be figured out

at least partially.

ACKNOWLEDGMENTS

With great appreciation, we thank Dr. E. Rızaoğlu for

correcting the manuscript.

REFERENCES

[1] Cooke A H, Martin D and Wells M R, Solid State

Commun 9, 519 (1971).

[2] Sayetat F, Boucherle J X, Belakhovsky M, Kallel

A, Tcheou F and Fuess H, Phys. Letters 35A, 361

(1971).

[3] Capel H W, Physica 32, 966 (1966).

[4] Blume M, Phys. Rev. 141, 517 (1966).

[5] Siqueira A E, Fittipaldi I P, Physica A 138, 599

(1986).

[6] Tanaka Y, Uryˆu N, J. Phys. Soc. Japan 50, 1140

(1981).

[7] Saul D M, Wortis M, Stauffer D, Phys. Rev. B 9,

4964 (1974).

[8] Berker A N, Wortis M, Phys. Rev. B 14, 4946

(1976).

[9] Arora B L, Landau D P, Proc. AIP 5, 352 (1972).

[10]Takanaka M, Takahashi K, Phys. Stat. Sol. B 93,

K85 (1979).

[11]Ng W M, Barry J H, Phys Rev B 17, 3675

(1978).

[12]Ekiz C, Keskin M, Yalçın O, Physica A 293,

215 (2001).

[13]Keskin M, Ekiz C, Yalçın O, Physica A 267,

392 (1999).

[14]Keskin M, Özgan Ş, Physica Scriptia 42, 349

(1990).

[15]Özsoy O, Keskin M, Physica A 319, 404 (2003).

[16]Cotton F A, The Crystal Field Theory.

Chemical Applications of Group Theory, 3nd ed.

(John Wiley& Sons, New York, 1990).

[17]Kuang X Y, Phys. Lett. A 213, 89 (1996).

[18]Thompson J M T, Stewart H B, Nonlinear

Dynamics and Chaos, 2nd ed. (John Wiley&

Sons, 2002).

[19]Schuster H G, Just W, Deterministic Chaos,

(Wiley-VCH Verlag, Weinheim, 2005).

[20]Wigger G A, Felder E, Monnier R, and Ott H R,

Pham L, Fisk Z, Phys. Rev. B, 014419 (2005).

[21]Rößler S, Harikrishnan, Naveen Kumar C M,

Bhat H L, Elizabeth Suja, Rößler U K, Steglich

F, Wirth S, J Supercond Nov Magn 22, 205-

208 (2009).


61

Yapay sinir ağı yaklaşımıyla çinko kalınlığının tahminlenmesi

Tuğçen Hatipoğlu1*, Semra Boran2, Burcu Özcan1, Alpaslan Fığlalı1

1*Kocaeli Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği, Kocaeli 2Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği, Sakarya


ÖZET

İşletmeler arasında artan rekabet nedeniyle müşterinin istediği kalitede ürün üretmek ve maliyetlerin düşürülmesi

öncelikli hedeflerdendir. Galvaniz sektöründe temel hammadde girdisi olan Çinko (Zn), en önemli maliyet kalemini

oluşturmaktadır. Hem müşteri tekliflerinin hazırlanması aşamasında kullanılacak çinko miktarının tahmin edilmesi,

hem de optimum kaplama kalınlığının elde edilebilmesi için uygun imalat koşullarının sağlanması gerekmektedir.

Çalışmada galvaniz sektöründe faaliyet gösteren bir firmada Yapay Sinir Ağı (YSA) yardımıyla galvaniz işlemi

sonucunda elde edilecek kaplama kalınlığı tahmin edilmeye çalışılmıştır. Tahmin edilen değerlerin gerçek verilerle

uygunluğunu test etmek açısından hipotez testi uygulanmış; modelden elde edilen değerlerle gerçek değerlerin

ortalaması arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olmadığı görülmüştür.

Anahtar Kelimeler: Tahminleme, Metasezgisel, Yapay Sinir Ağları, Kaplama Kalınlığı

Forecasting of zinc coating thickness with artificial neural networks

ABSTRACT

Since the competition level among the companies is increasing day by day, meeting customer demands with

qualified products and cost reduction are primary goals of each company. And zinc, the main raw material in

galvanization sector, is the most important cost item. So it is required to forecast the amount of zinc to be spent. In

this study it is tried to forecast the amount of zinc consumption using the artificial neural network (ANN) method. To

evaluate the convenience of values hypothesis tests are done; and the results showed that there is no significant

difference between the predicted and real outputs statistically.

Keywords: Forecasting, Metaheuristics, Artificial Neural Networks, Coating Thickness


1. GİRİŞ

İşletmelerde güvenilir maliyet verilerine ulaşmak,

öncelikle yöneticilerin sağlıklı kararlar verebilmeleri

için bilgi gereksinimlerini karşılamak amacını taşır. Bu

temel amacın dışında doğru verilerin elde edilmesi kısa

dönemde ve uzun dönemde pek çok getiri sağlar.

Yapılan yatırım sonucunda istenen oranda kar elde

edilmesi, teklif fiyatlarının belirlenmesi, işletmede

başarının değerlendirilmesi, maliyet kontrolü vb.

çalışmalar bu getiriler arasında sayılabilir. Böylece her

bir ürün için planlanan başarının sağlanıp sağlanmadığı,

teklif fiyatlarından piyasa durumuna göre ne kadar

indirim yapılabileceği belirsizlikten kurtarılmış olur.

Sipariş maliyet yöntemi farklı malzeme ve işçilik

giderlerini ve farklı üretim yöntemlerini gerektiren

birden çok ürünün üretildiği işletmelerde uygulanır.

Uygulamanın gerçekleştirildiği işletmede bu yöntem

kullanılmakta ve direkt malzeme giderlerinin doğru

hesaplanmasına yönelik verilerin sağlanması çalışmanın

temelini oluşturmaktadır. Bu süreç işletmedeki ilgili

bilgilerin ham veri olarak toplanmasından başlayıp,

yöneticilere nihai işlenmiş verilerin sunulmasıyla sona

erer.

Çalışmada hedef üretim maliyetlerinden olan direkt

çinko maliyetinin hesaplanması için gerekli kaplama

kalınlığı bilgisinin tahmin edilmesidir. Bu maliyet

üretim hacmi ile aynı yönde değişim gösterir, yani

üretim miktarının bir fonksiyonudur. Maliyet

fonksiyonlarının tahmin edilmesinde iş ölçümü

yaklaşımı, en düşük ve en yüksek noktalar yöntemi,

basit ya da çoklu regresyon yöntemleri kullanılırken,

son dönemde yapay sinir ağları modeli de bu yöntemler

arasına katılmıştır. Çoklu regresyon yöntemi ile

yapılmış birçok tahmin etme çalışması vardır, ancak bu

yöntemde bazı koşullar sağlanmazsa sağlıklı maliyet

öngörüsü yapılamaz. Bu koşullardan bazıları bağımlı ve

bağımsız değişkenler arasında ekonomik mantığı olan

bir ilişkinin varlığı, bağımsız değişkenin bağımlı

değişkende gözlemlenen değişmelerin önemli bir

bölümünü açıklıyor olması, doğrusallık varsayımı, hata

terimlerinin bağımsızlığı ve normal dağıldığıdır. Bu

varsayımlar pratikte sağlanmıyorsa ve belirlenen

probleme uymuyorsa bu yöntemi kullanmak yersiz

olacaktır. Ancak yapay sinir ağları yönteminin bu

dezavantajları bulunmamakta, değişkenler arasındaki

belirsiz ilişkileri çözüp, güvenilir bir şekilde analiz

ederek yorumlamaktadır.

Literatürde üretim alanında tahmin etme amacıyla YSA

modeli kullanılan pek çok çalışmaya rastlamak

mümkündür.

Zhang ve Fuh (1998) ürün maliyetlerinin tasarım

aşaması boyunca etkin bir şekilde kontrol edilmesine

odaklanmıştır. Bu da üretimin proses planları tam olarak

netleşmeden ürünün maliyetinin tahmin edilmesini

gerektirir. Bu makalede geri yayılımlı yapay sinir ağı

kullanarak maliyet tahmini amaçlanmış ve yalnızca

tasarım bilgisinden yola çıkılarak ürün maliyetinin

tahmini için bir prototip geliştirilmiştir. Ürün

tasarımında maliyete ilişkin bütün unsurlar belirlenerek,

bu maliyete ilişkin unsurlar arasındaki korelasyon ve

ürünün nihai maliyeti geri yayılımlı sinir ağı eğitilerek

belirlenmiştir. Test örnekleri kullanarak sistemin

performansı da çalışmada verilmiştir[1]. Kermanshahi

ve Iwamiya (2002) Japonyada 2020 yılına kadar olan

elektrik yükünün tahmin edilmesi için 10 faktör ele

almıştır. (yerli ürünler, nüfus, hissedar sayısı, hava

koşulları, CO2 miktarı, endüstri üretim indeksi, benzin

fiyatları, enerji tüketimi ve elektrik fiyatları). Yapay

sinir ağı yaklaşımını kullanarak elektrik yükünü tahmin

etmişlerdir[2]. Benzer bir çalışmada yeni tipte fren diski

üretmeye başlayacak olan bir firmada üretim

maliyetlerinin tahmin edilmesini için yapay sinir ağları

kullanılmış ve yapay sinir ağları teorisinin geçerliliğini

göstermiştir[3]. Qing Wang’ta makalesinde yapay sinir

ağı kullanarak bir maliyet modeli geliştirmiştir[4].

Günaydın ve Doğan (2004) inşaat sektöründe

maliyetlerin tahmin edilmesinde yapay sinir ağları

yönteminden faydalanmışlar ve çalışma sonucunda %

93 başarıya ulaşmışlardır[5]. Pendharkar (2006) kaynak

kod dökümantasyonunu etkileyen faktörleri yapay sinir

ağı tahminleme modeli ve lineer regresyon modeliyle

araştırmıştır. Doğrusal olmayan değişkenlerin çoklu

girdileri ve çoklu çıktıları arasında ölçek ekonomisinin

var olduğu durumlarda yapay sinir ağlarının daha iyi

performans gösterdiği görülmüştür[6]. Bir diğer

uygulama alanı ise Ispanya’daki elektrik üretim

piyasasında enerji fiyatlarının tahmini için Box–Jenkins,

ARIMA ve ANN modeli kullanılmasıdır. Bu makalede

ANN modelinde hem çok katmanlı algılayıcı

kullanılmıştır[7]. Caputo ve Pelagagge (2008) ‘nin

araştırmalarında karmaşık tasarımlı ve büyük ölçekli

basınçlı kazan üretim maliyetlerinin tahmin edilmesi

için YSA ile parametrik yöntemler karşılaştırılmıştır.

Kazanın ölçü değişkenliğinin ve konfigurasyonun çok

olması, önceki siparişlere benzer özellikteki siparişlere

nadir rastlanması imalat maliyetlerinin tahmin

edilmesini zorlaştırmaktadır. Parametrik yöntemlerle

bulunan hata tahmini %12 iken, YSA yaklaşımı ile

bulunan hata yüzdesi %9 olarak bulunmuştur. YSA,

parametrik yaklaşıma göre daha iyi sonuçlar

vermiştir[8]. Artan rekabet koşulları, şirketleri metal

levha sektöründe kısa sürede doğru maliyet tahmini

yapacak yeni araçlar bulmaya zorlamıştır. Verlinden ve

diğerlerinin (2008) çalışmasında regresyon teknikleri ile

yapay sinir ağları teknikleri karşılaştırılmış,

gözlemlenen sonuçlar YSA’nın daha iyi sonuçlar

Yapay Sinir Ağı Yaklaşımıyla Çinko Kalınlığının

Tahminlenmesi

T. Hatipoğlu, S. Boran, B. Özcan, A. Fığlalı

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 61-69, 2013 63

verdiğini göstermiştir[9]. Çinko kaplama ile ilgili

Rešković ve Glavaš bir çalışma yapmış ve YSA

yöntemini tercih etmişlerdir. Girdi faktörleri olarak ise

çinko havuz sıcaklığı, bekleme süresi ve et kalınlığını

almışlardır[10].

2. YAPAY SİNİR AĞLARI

Yapay sinir ağları, insan beyninin özelliklerinden olan

öğrenme yolu ile yeni bilgiler türetebilme, yeni bilgiler

oluşturabilme ve keşfedebilme gibi yetenekleri,

herhangi bir yardım almadan otomatik olarak

gerçekleştirmek amacı ile geliştirilen bilgisayar

sistemleridir[11].

Yapay sinir ağı, basit işlem hücrelerinden oluşan,

bilgileri depolama ve kullanabilme yeteneğine sahip

yoğun paralellikte dağılmış yapıdaki bir işlemcidir. Bu

işlemci iki yönden beyin ile benzer özellik gösterir.

1) Bilgi, öğrenme yoluyla çevreden elde edilir.

2) Bilgi depolamak için, sinaptik ağırlıklar olarak ta

bilinen nöronlar arasındaki bağlantılar kullanılır[12].

Yapay sinir ağı, biyolojik sinir hücreleri ile ortak

performans özelliklerine sahip bir bilgi işleme

sistemidir[13,14].

Tipik olarak, Şekil 1’de görüldüğü üzere bir YSA’nın

mimarisi (veya yapısı) oluşturulur ve çeşitli transfer

fonksiyonları (doğrusal, sigmoid gibi) kullanılarak

üretilen çıktıların doğruluk seviyesinin artırılması için

gerekli olan ağırlık değerleri belirlenir. YSA’nın eğitimi

sayesinde önceki örnekleri kullanılarak ağırlıklar

belirlenir, giriş değişkenleri ile tahmin edilen

değişkenler arasındaki ilişki ortaya çıkartılır. Ağ

eğitildikten sonra, YSA yeni verilerle çalıştırılabilir ve

tahminler üretilebilir. Bir ağın performansı, amaçlanan

sinyal ve hata kriteri ile ölçülür. Ağın çıktısı, amaçlanan

çıktı ile karşılaştırılarak hata payı elde edilir. Geri

Yayılma algoritması ile hata payı azaltılması amaçlanır.

Bu işlem defalarca tekrar edilerek ağ eğitilir. Eğitme

işleminin amacı performans ölçümleri bazında optimum

çözüme ulaşmaktır.

Şekil 1. Yapay sinir ağı modeli

Böylece, örnekler genelleştirilerek daha önceden

görülmemiş örnekler için sonuç üretilmiş olur[15]. Ek

olarak matematiksel modele ihtiyaç duyulmaması en

önemli avantajlarındandır, kendi kendine öğrenme

yeteneğine sahiptir[16].

Yapay sinir ağları, tahmin etme[17-19], sınıflama[20-

22], görüntü tanıma[23] gibi çok çeşitli alanlarda

uygulama olanağı bulmuştur. Bu çalışmada yapay sinir

ağı tahmin etme alanında kullanılmıştır.

3. YAPAY SİNİR AĞI KULLANARAK ÇİNKO

MİKTARININ BELİRLENMESİ

Ürün kalitesinden ödün vermeden galvanizleme

prosesinin en büyük maliyet kalemini oluşturan

çinkonun kaplama kalınlığının tahminine yönelik bir

model kurulmuş ve elde edilen değerler sonuç kısmında

yorumlanmıştır. Sıcak daldırma galvaniz basit anlamda

tasarımı ve kimyasal kompozisyonu galvanizlemeye

uygun demir ve çelik ürünlerinin ergimiş çinko

banyosuna daldırılmasıyla oluşan difüzyon sonucu

meydana gelen metalik tepkimeyle oluşan kaplama

yöntemidir. Bu kaplama yöntemine olan talep her yıl

biraz daha artmaktadır.

Galvanizleme prosesinin adımları özet olarak şu şekilde

açıklanabilir.

a-İlk olarak galvanizlemeye uygun olan ya da

galvanizleme öncesi hazırlık işlemine tabi tutulan

ürünler dik, yatay veya açılı olmak üzere 3 tipte

askılama işlemi uygulanabilir.

b-Askılanan ürünler üzerlerindeki kirlilik, yağ ve

kimyasal artıkların temizlenmesi için alkali havuzuna

daldırılır. Banyoda tutma süresi ortalama olarak 3-7

dakikadır ve bu süre malzeme yüzeyinin temizliğine

bağlı olarak değişir.

c-Yağ alma havuzlarında ürünlerin sadece yüzeyindeki

kolay lekeler temizlenir, ancak ürünlerdeki pası

temizlemek için asit havuzlarında işlem görmeleri

gereklidir. Bu yüzden %18’lik konsantrasyona sahip

HCL asit banyolarına daldırılarak malzeme üzerindeki

pas temizleninceye kadar bekletilir. Ürün yüzeyinde pas

olmasa bile yüzeyin galvaniz için aktifleşmesi için asit

banyolarında tutulur.

d-Asit banyosundan çıkan ürünler su banyosuna

daldırılarak durulanır ve ergimiş çinkonun ürün

yüzeyine yapışması için 50-70 ºC sıcaklıkta %30

NH4CI-ZN CI2’den oluşan flaks banyosuna daldırılır.

e-Son olarak ise yüzeyi temizlenmiş ve flaks kaplanmış

ürünler 445-465 ºC sıcaklıkta “Ocak” denilen ergimiş

çinko banyosuna daldırılarak kaplanır. Galvaniz

ocağından çıkarılan deforme olabilecek ürünler havada

soğutulur, diğer ürünler su banyosunda soğutulur.

Proses sonucu galvaniz kaplanan ürünlerin kaplama

kalınlıkları dijital mikrometre ile ölçülür. Ölçüm

sonuçlarına göre kaplama hataları olan ürünler tamir

edilir veya yeniden işlenir. Varsa çinko akıntıları bir eğe

yardımıyla temizlenir. (Şekil 2)

Şekil 2 Proses Akış Diyagramı

Çalışmada yöntem olarak YSA tercih edilmiştir. Bunun

en önemli sebebi YSA’ların genelleştirme

yeteneklerinin bulunmasıdır. İşletme çok geniş bir ürün

yelpazesine sahiptir ve her ürün için ayrı bir model

kurulması imkânsızdır. Çünkü gerekli verilerin

toplanması hem zahmetli olacaktır, hem de daha sonra

aynı ürünün siparişinin gelmemesi durumu söz

konusudur. Bu nedenle gelen herhangi bir çelik

malzemenin kaplama kalınlığını verecek bir sisteme

ihtiyaç duyulmaktadır. YSA tanımadığı örnekler için de

çözüm üretebilme yeteneğine sahiptirler ve bu nedenle

bu yöntem tercih edilmiştir. Bunun dışında tahmin etme

çalışmalarındaki yüksek başarısı, veriler arasında ki

karmaşık ilişkilere cevap verebilmesi, kullanım

kolaylığı ve hızı da bu yöntemin kullanılmasının diğer

sebepleridir.

a. Kaplama Kalınlığına Etki Eden Faktörler

Bu çalışmada kullanılan ve ürün kaplama kalınlığına

etki eden parametreler konuyla ilgili uzmanlar

tarafından beyin fırtınası yöntemiyle belirlenmiştir. Bu

parametrelerin anlamları ve kurulacak yapay sinir ağı

modeline etkisi sırasıyla açıklanmıştır.

1.Ortalama et kalınlığı (OEK): Ortalama et kalınlığı

çinko sarfiyatını doğrudan etkileyen faktörlerden ilkidir.

Ortalama et kalınlığı artıkça diğer bütün parametrelerin

sabit tutulması durumunda kaplama kalınlığı artarken,%

Zn sarfiyatı düşmektedir. Ortalama et kalınlığı azaldıkça

ise kaplama kalınlığı azalır ve %Zn sarfiyatı artar.

Ancak bu artış ve azalışlar sabit bir oranda olmayıp

çeliğin cinsine göre değişmektedir.

2.Parça geometrisi: Bu parametrede ölçülmeye

çalışılan faktör parçanın sıcak daldırma galvaniz için

uygunluk derecesidir. Parça geometrisi toplanan bütün

verilerde aynı uzman kişi tarafından 1-10 ölçeğinde

takdir edilmiştir. Böylece farklı kişilerin farklı

değerlendirmeler yaparak çalışmanın objektifliğini

etkilemesinin önüne geçilmiştir. Parça geometrisi

değerlendirilirken dikkate alınması gereken alt başlıklar

havuza dalış sayısı, patlama riski, parçanın havuzda

yüzme durumu ve süzülme kolaylığıdır ve açıklamaları

aşağıda yer almaktadır:

- Havuza dalış sayısı: Küçük hacimli sac malzemeler,

boyu çok uzun olmayan borular gibi kimi parçalar

havuza tek dalış ile kaplanabilirken, hacmi çok büyük

profiller gibi kimi malzemeler ise çift dalış

gerektirmektedir. Bu ise hem operatörün işini

zorlaştırmakta hem de malzemenin askıda geçirdiği

süreyi iki katına çıkarmaktadır.

- Patlama riski olan malzemeler: Bu madde sıralanan

parametreler içinde en önemliler arasındadır. Doğrudan

geometriyle ilişkisiz gibi görünse de galvaniz

sektöründe parçanın geometrisinden kaynaklanan

sebepler iş güvenliği açısından tehlike yaratmaktadır.

Malzeme

kabul

Malzeme

Askılama

Yağ Alma

Asitte Yüzey

Temizleme

Durulama

Flaks

Kaplama

Galvanizleme

Defor

me

Olma Riski

Su ile Soğutma

Havada

Soğutma

Bakım ve

Kontrol

Sevkiyat

Ürün

Hatalı

mı?


Tahminlenmesi


SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 61-69, 2013 65

Örneğin birbirine kaynak ile birleştirilmiş 2 sac

malzemeyi ele alalım. Birleşim yerlerinde boşluk olması

durumunda havuza dalış esnasında patlama riski çok

yüksektir. Bu şekilde kapalı hacimli parçalarda kaza

riskini sıfırlamak için muhakkak çapraz konumlu “akar

delik” denilen delikler açılmalıdır. Bu sayede hava

tahliyesi ve çinko akışı sağlanabilir. Alınması gereken

diğer bir önlem olarak da vincin havuza dalış hızının

ayarlanmasıdır. Bu gruptaki parçaların dalışı esnasında

vinç minimum hızına ayarlanmalıdır.

- Parçanın havuz içinde yüzme durumu: Diğer bir zorluk

ise radyatör gibi dar hacimli ve yoğunluğu düşük olan,

havuza daldırıldığında batmak yerine yüzme eğiliminde

olan parçalarda görülmektedir. 2.2 maddesindeki

durumun aksine burada deformasyonu önlemek için

yapılması gereken vincin hızlı hareket ettirilerek havuza

dalış yapılmasıdır. İhtiyaç duyulması halinde parçanın

yüzmesinin önüne geçebilmek için daha ağır

malzemeler ile birlikte askılama işlemi

gerçekleştirilebilir, askılanan parçaların havuzda kalış

sürelerinin yakın olması ve hacimlerinin havuza tek

seferde sığabilecek büyüklükte olması yeterlidir. Yüzme

dışında değerlendirmede dikkat edilmesi gereken diğer

bir husus da geniş yüzeyli metallerdeki çarpılma,

burulma riskidir.

- Süzülme kolaylığı: Çinko havuzundan çıkan parça

askıda bir süre bekletilerek çinkonun akışı, süzülmesi

beklenir. Ek işlem (eğe ile çinko akıntılarının

temizlenmesi) gerektiren süzülmenin zor gerçekleştiği

parçaların geometrisini karmaşık yapılı sayabiliriz.

Bu dört faktörün de birlikte değerlendirilmesi sonucu

ölçekte 1 numara en basit geometriye sahip ürünü

gösterirken, 10 numara ile geometrisi en karmaşık olan

ürün ifade edilmektedir.

Bu skalada:

1-3: Düzgün yüzeye sahip, açık ve küçük hacimli, hafif,

tek parçalı, girinti çıkıntısı olmayan, hazırlık süresi sıfır

ya da çok düşük olan, hiçbir şekilde zarar

verilemeyecek parçalardır. Örnek olarak şase, ızgara,

profil, tek sac parçalar, kolon, çöp konteynırı, köşebent,

kazan vb parçaları gösterebiliriz.

4-7: Üzerinde akar delik bulunmayan ancak kısa sürede

ve kolaylıkla delik açılabilecek, orta hacimde ve

ağırlıkta, çok fazla dikkat gerektirmeyen patlamadan

ziyade sadece çarpma ve burulma riskine göre askılama

işlemi gerektiren parçalardır. Örnek: filtre, korkuluk,

boru, metal kasa, beton kalıbı vb.

8-10: Büyük hacimli ve ağır, düzensiz yapılı, patlama

riski yüksek olan, hazırlık süresi oldukça uzun, çok

fazla dikkat gerektiren, üzerinde akar delik açılması zor

olan ve uzun süren parçalardır. Bu parçalara

radyatörleri, kaynakla birleştirilmiş sac malzemeleri ve

kapalı büyük hacimli parçaları örnek verebiliriz.

Bu parametredeki farklılıklar nihai ürün kalitesini direkt

olarak etkilediğinden ve eğer arzulanan kalite elde

edilemezse yeniden işlemeye gerek duyulacağından ve

bu da çinko sarfını arttıracağından modelde yer almıştır.

3.Parçanın pürüzlülük derecesi: Malzeme yüzeyindeki

pasın neden olduğu girinti çıkıntı durumunun

derecesidir. Yüzey pürüzlülüğü asit havuzunda

giderilmeye çalışılan bir faktördür. Ancak parçanın

asitte deforme olmaması için havuz içerisinde sadece

belirli bir süre tutulabilir. Bu nedenle bazı malzemeler

asit havuzundan çıktıktan sonra bile pürüzlü kalabilir.

Bu parametre de nihai ürünün kalitesini etkiler.

Yüzeydeki pürüzlülük arttıkça çinko parçaya daha kolay

tutunabileceğinden % Zn sarfiyatı da artacaktır.

Derecelendirme için kirlilik parametresi ile aynı olan

1-3 skalası yeterli görülmüştür.

1: Hiç pürüzsüz yüzeyler

2: Pürüzlü ancak asit havuzunda bu problemin

giderilebileceği yüzeyler

3: Çok pürüzlü, paslı parçalar. Bu probleme

malzemenin kendi yapısının sebep olabileceği gibi

imalat sırasında oluşan hadde bozuklukları, çizilmeler

vb. de sebep olabilir.

Yüzey durumunun derecelendirilmesi işleminin

malzeme kabulünden hemen sonra yapılması sağlıklı

olmayacağından flaks banyosunun hemen ardından

yüzey pürüzlülük derecesinin belirlenmesi istenmiştir.

Çünkü çıplak gözle yüzeyinin kusursuz olduğunu

düşündüğümüz bir parçanın asit havuzundan çıktığında

aslında kusurlu olan yapısı ortaya çıkabilir. Gerçekten

yüzeyi pürüzsüz olan bir parça da asit ya da flaks

havuzunda deforme olup yüzeyi bozulabilir ve çinko

sarfı artar. Aksi durum da mümkündür. Yani çok

pürüzlü bir parça asit havuzu çıkışında pürüzsüz hale

gelebilir.

4.Asit banyosu sıcaklığı: Asit banyosunda kimyasal

açıdan en önemli olan faktör sıcaklıktır.

5.Malzemenin asitte bekleme süresi: Asitte bekleme

süresi ise malzeme pürüzlülüğü derecesinin bir

fonksiyonu olarak düşünülebilir ve bu değere göre

değişkenlik gösterir.

6.Flaks banyosu değerleri: Asit banyosunda sadece

sıcaklık değerleri ölçülürken, flaks banyosunda ise pH

değeri ölçülmektedir.

7.Çinko banyosunun sıcaklığı: Çinko banyosunda

çeliğin türüne göre belirli bir değere kadar sıcaklık

arttıkça kaplama kalınlığı da artmakta; o değere

ulaştıktan sonra azalmaya başlamaktadır.

8.Çinko banyosunda bekleme süresi: Çinko havuzunda

bekleme süresi kalınlığa etki eden en önemli

faktörlerden biridir.

9.Askılama tipi: Askılama işlemi ürün üzerine delik

açılarak ya da mapa kaynatılarak yapılır. Ürünler ağırlık

merkezine göre 3 tipte askılama işlemine tabi tutulur.

Aksi takdirde ürün kendi ağırlığından dolayı deforme

olabilir. Askılama tipinde etkili olan diğer faktörler de

havuz boyutları ve süzülme kolaylığıdır.

a)Dik askılama işlemi: Parçalar askıya dik şekilde

yerleştirilir. Çinko akışının en kolay olduğu askılama

tipidir. Havuzdan çıkan parça üzerinden çinko

kolaylıkla ve kısa sürede süzülür. Bu nedenle bu tipte

askılama işlemi modelde 1 değeri ile ifade edilir.

b)Açılı askılama işlemi: Şekil 3’de görüldüğü üzere

parçalar askıyla belirli bir açı yapacak şekilde

yerleştirilirler. Modelde süzülme kolaylığına bakılarak 2

değeri ile ifade edilir.

Şekil 3. Açılı askılama işlemi

c)Yan askılama işlemi: Parçalar askıya paralel şekilde

yerleştirilir. Süzülmenin en zor olduğu ve en fazla

zaman aldığı göz önünde bulundurularak modelde 3

değeri ile temsil edilmiştir.

Kaplama kalınlığı 45 ile 288 mikron arasında değişen

farklı numunelerden veriler rassal zaman aralıklarında

işletmeye gidilerek işletme şefi ile birlikte sistematik

şekilde toplanmıştır. Bu verileri toplamak üzere

işletmede yeni bir veri takip formu oluşturulmuştur.

Toplamda doldurulan form sayısı 230’dur. Verileri en

genel şekilde 2 grupta toplayabiliriz: sayısal ve sözel

veriler. Sayısal olan veriler direk ölçüm yoluyla elde

ettiğimiz nicel değerlerdir. Sayısal veri grubu OEK,

banyo sıcaklığı, banyolarda bekleme süreleri, banyo

bileşimleri( pH, demir oranı, bome değeri) ve kaplama

kalınlığıdır. Sözel veriler ise uzman görüş yardımıyla

sınıflara ayrılmış ve her grubu temsil eden bir sayısal

değer belirlenerek bu verilerin nicel hale gelmesi

sağlanmıştır. Her vardiyada aynı uzman tarafından

veriler yorumlanarak çalışmada objektif bir

değerlendirme sağlanmıştır. Bu veriler ise fiziksel kalite

derecesi, parça geometrisi ve yüzey durumu, çinko

havuzunun kirlilik derecesi, askılama açısıdır.

b. YSA Mimarisinin Kurulması

Modelde değişken sayısının çok olması, değişkenlerin

birbirleriyle olan ilişkileri, bu ilişkilerin hangi dağılıma

ve fonksiyona uygunluk gösterdiği gibi sebepler çoklu

doğrusal regresyon modelinin sağlıklı sonuçlar

vermesine engel teşkil ettiğinden çözümde YSA

yöntemi kullanılmıştır. Uygulamada kullanılan bağımsız

değişkenler OEK, askılama tipi, parça geometrisi,

kirlilik derecesi, pürüzlülük derecesi, yağ banyosunun

sıcaklığı, pH’ı ve süresi, asit banyosunun sıcaklığı,

bomesi (gr/lt) ve süresi, flaksın sıcaklığı, pH’ı, bomesi,

demir oranı(gr/lt) ve süresi, çinko banyosu sıcaklığı,

süresi ve havuz kirlilik derecesidir. Toplanan diğer beş

veri türü ise tamamlayıcı bilgi niteliğindeki ölçüm

numarası, tarih, parti numarası, müşteri firma ve

malzeme cinsi olup sayısal modelde yer almamıştır.

Modelleme yapısı geri yayılım ileri beslemeli ( Back-

Propagation) yapay sinir ağıdır. Bu ağın tercih edilme

sebebi kullanımının kolay olması, üretimde tahmin

çalışmalarında en çok kullanılan model olması ve

doğrusal olmayan modellerdeki yüksek tahmin etme

başarısıdır. Verilerin program tarafından işleme

girmeden önce normalizasyonu gerçekleştirilmiş, veriler

[0,1] aralığına indirgenmiştir. Daha sonra verilerin

eğitimi ve testi için veriler ikiye bölünmüştür. 230

verinin 43’ü test verisi olarak belirlenmiştir.

Uygulamadaki bağımlı değişken ürünün kaplama

kalınlığıdır ve ağ mimarileri Şekil 4'de gösterilmiştir.

Şekil 4. YSA mimarisi

Kaplama kalınlığı için kurulan model; 9 girdi

değişkenli, tek ara katmanı olan, tek çıktıya sahip ileri

beslemeli geri yayılım ağıdır (Şekil 5). Ara katmandaki

işlemci eleman sayısı için çok sayıda deneme yapılarak

en uygun değer 10 olarak belirlenmiştir.

Toplama fonksiyonu modelde de işlemci elemanların

birleştirme fonksiyonu, ara katmandaki ve çıktı

katmanındaki transfer fonksiyonları hiperbolik tanjant

ve performans fonksiyonu da Hataların Kareli


Tahminlenmesi


SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 61-69, 2013 67

Ortalaması (Mean Squared Errors, MSE) olarak

belirlenmiştir.

Modelde kullanılacak fonksiyonlar seçildikten sonra

model eğitilmiştir. Bunun için başlangıç ağırlık

değerleri program tarafından rassal olarak atanmıştır.

Eğitim için 100 iterasyon kullanılmıştır.

Şekil 5 Kaplama kalınlığı için ağ yapısı

c. Modelin Sonuçları

Tahmin edilen değerlerin gerçekleşen değerlere ne

kadar yaklaştığını ölçmek için, aralarındaki sapma e(t)=

x(t) – f(t) şeklinde hesaplanır. Kullanılabilecek diğer bir

ölçüt ise hata yüzdesi p(t)= e(t) / x(t) ‘dir. Doğruluk

ölçütleri ve formülleri Tablo 1'de gösterilmiştir.

Tablo 1. Doğruluk ölçütleri ve formülleri

𝑀𝐸 =1

𝑛∑ 𝑒(𝑡)

Ortalama Hata

𝑀𝑆𝐸=1

𝑛∑[𝑒(𝑡)]

2

Hataların Kareli Ortalaması (MSE),

𝑅𝑀𝑆𝐸 = √1

𝑛∑[𝑒(𝑡)]2

Hataların Kareli Ortalaması Karekökü

(RMSE)

𝑀𝐴𝐸 =1

𝑛∑|𝑒(𝑡)|

Ortalama Mutlak Hata (MAE)

𝑀𝑃𝐸 =1

𝑛∑ 𝑝(𝑡)

Ortalama Yüzde Hata (MPE),

𝑀𝑆𝑃𝐸 =1

𝑛∑[𝑝(𝑡)]2

Ortalama Yüzde Hata Kareleri (MSPE)

𝑅𝑀𝑆𝑃𝐸 = √1

𝑛∑[𝑝(𝑡)]2

Ortalama Yüzde Hata Kareleri Kökü

(RMSPE)

𝑀𝐴𝑃𝐸 =1

𝑛∑|𝑝(𝑡)|

Ortalama Mutlak Yüzde Hata

(MAPE)

Önerilen model için hesaplanan yüzde doğruluk

değerleri aşağıdaki gibidir. (Tablo 2)

Tablo 2. Yüzde Doğruluk Ölçüt Değerleri

MPE MSPE RMSPE MAPE

Kaplama Kalınlığı

Modeli -0,0827 0,059544 0,244017 0,170922

Alınan örneklerin her biri için gerçek ve tahmin

değerleri arasındaki sapma grafik üzerinde

gözlemlenebilmektedir. (Şekil 6)

Şekil 6. Gerçek değerlerle tahmin değerlerinin karşılaştırılması

d. İstatistiksel Analiz

Yapay sinir ağından elde edilen değerler ile gerçek

değerler arasında anlamlı fark bulunup bulunmadığını

ölçmek için hipotez testi yapılmıştır. Bu karşılaştırmayı

yapabilmek için gerekli formüller ve elde edilen

değerler sırasıyla Tablo 3 ve Tablo 4'de verilmiştir.

Tablo 3. Büyük örnekler için Z testi

Boş Hipotez H0: 21

= Boş Hipotez

Test İstatistiği

2

22

1

21

)21(21

n

s

n

s

xxz

Alternatif Hipotez Red Alanı

Ha:21

> Boş Hipotez

eğer z > z kritik değer H0 red

(sağ kuyruk testi)

Ha: 21 < Boş Hipotez

eğer -z < -z kritik değer H0 red

(sol kuyruk testi)

Ha: 21 ≠ Boş Hipotez

Eğer z >z kritik değer veya

–z < -z kritik değer H0 red

Tablo 4. Kaplama kalınlığı için örnek değerleri

Kaplama için test istatistiğinin hesaplaması;

H0 = µ1- µ2 = 0

Ha = µ 1- µ2 ≠ 0

097902,0)2/22()1/

21(/))21()21((z nsnsXX

%95 Güven aralığında H0 kabul edilir. Bu durum,

istatistiksel anlamda gerçek verilerin ve tahmin edilen

verilerin arasında anlamlı bir fark olmadığını, her iki

örnek grubunun aynı yığından geldiğini; dolayısıyla

tahmin edilen verilerin gerçek verileri temsil edebilecek

yeterlilikte olduğunu göstermektedir.

4. SONUÇ

Yapay sinir ağları yöntemi günümüzde pek çok alanda

uygulanmakta ve tahmin modellerinde de başarılı

sonuçlar elde edilmektedir. YSA kullanımının kolay

olması, esnekliği, hızlı ve başarılı sonuçlar elde etme

yeteneğinden dolayı çalışmada bu yöntem tercih

edilmiştir.

Galvaniz sektöründe çinko sarfiyatı en önemli maliyet

kalemleri arasındadır. Bu yüzden bu sektörde

kullanılacak çinko miktarının en az olması gerekmekte,

ancak kalite açısından bakıldığında belli bir değerin

altında olması durumunda galvaniz kaplamadan

beklenen fonksiyonları sağlamadığı da görülmektedir.

Bu hedef değerin öznel değerlendirmeler yerine bilimsel

bir yöntemle belirlenmesi gereklidir. Bu eksikliğin

giderilmesi amacıyla birçok uygulama alanı olan YSA

uygun bir yöntem olarak kullanılmıştır. YSA modelinin

giriş parametrelerinin belirlenmesi amacıyla uzman

kişilerin görüşlerinden yararlanılmıştır. Çinko

kalınlığına etki eden dokuz parametre belirlenmiştir.

Kalite ve maliyet açısından istenilen hedef değerler

çoklu regresyon ve yapay sinir ağıyla tahmin edilmiştir.

Çoklu regresyon modeliyle elde edilen sonuçlar çok

düşük performansla çalıştığı, YSA modelinin ise işletme

için kullanılabilir sonuçlar elde ettiği görülmüştür.

YSA'dan elde edilen sonuçlara göre, gerçek değerler ve

tahmini değerler arasındaki farklar hipotez testiyle

istatistiksel olarak karşılaştırılmış ve %95 güven

aralığında iki değer arasında anlamlı bir fark olmadığı

ortaya konmuştur.

KAYNAKLAR

[1] ZHANG,Y.F.,Fuh,J.Y.H., A Neural Network

Approach For Early Cost Estimation Of

Packaging Products, Computers ind.Engng,

34(2), 433-450, 1998.

[2] KERMANSHAHİ, B., IWAMİYA, H., Up to

year 2020 load forecasting using neural nets,

Electrical power and energy systems, 24, 789-

797, 2002.

[3] CAVALİERİ,S., MACCARRONE,P.,

PİNTO,R., Parametric vs. neural

networkmodels for the estimation of

production costs: A case study in the

automotive industry, Int. J. Production

Economics, 91, 165-177, 2004.

[4] WANG, Q., Artificial neural networks as cost

engineering methods in a collaborative

manufacturing environment , Int. J. Production

Economics, 109, 53-64, 2007.

[5] GUNAYDIN ,H.M., DOGAN ,S.Z., A neural

network approach for early cost estimation of

structural systems of buildings, International

Journal of Project Management, 22, 595–602,

2004.

[6] PARAG C. PENDHARKAR, Scale economies

and production function estimation for object-

oriented software component and source code

documentation size, European Journal of

Operational Research, 172, 1040–1050, 2006.

[7] PİNO, R., PARRENO, J., GOMEZ, A., Priore,

P., Forecasting next-day price of electricity in

the Spanish energy market using artificial

neural Networks, Engineering Applications of

Artificial Intelligence, 21, 53-62, 2008.

[8] CAPUTO , A.C., PELAGAGGE, P.M.,

Parametric and neural methods for cost

estimation of process vessels, Int. J. Production

Economics, 112, 934–954, 2008.

[9] VERLINDEN, B.,Duflou, J.R., Collin,P.,

Cattrysse,D., Cost estimation for sheet metal

parts using multiple regression and artificial

neural networks: A case study, Int. J.

Production Economics, 111, 484–492, 2008.

[10] RESKOVIC S., GLAVAS Z., The Applıcatıon

Of An Artıfıcıal Neural Network For

Determınıng The Influence Of The Parameters

For The Deposıtıon Of A Zınc Coatıng On

Steel Tubes, Materıalı In Tehnologıje, 43(4),

201-205, 2009.

[11] ÖZTEMEL, E., Yapay Sinir Ağları, Papatya

Yayıncılık, İstanbul, 2006.

[12] HAYKIN, S., Neural Network a

Comprehensive Foundation, MacMillan

College Publishing, New Jersey, 1999.

Ortalama değer Standart sapma

Gerçek değerler

85,458

40,16832

Tahmin değerleri 84,81288 23,61217


Tahminlenmesi


SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 61-69, 2013 69

[13] FAUSETT, L., Fundamentals of Neural

Networks Architectures, Algorithms, and

Applications, Prentice-Hall, New Jersey, 1994.

[14] NABIYEV, V., Yapay Zeka Problemler-

Yöntemler-Algoritma, Seçkin Yayıncılık,

Ankara, 2005.

[15] TAEHO Jo, The effect of mid-term estimation

on back propagation for time series prediction,

Neural Computing and Applications, 19, 1237-

1250, 2010.

[16] GRAUPE, D., Principles of Artificial Neural

Networks (2ndEdition),World Scientific, 2007.

[17] BADRI, A., AMELI, Z., BIRJANDI, A.M.,

Application of Artificial Neural Networks and

Fuzzy logic Methods for Short Term Load

Forecasting, Energy Procedia, 14, 1883–1888,

2012.

[18] GUO, Z., ZHAO, W., LU, H., WANG, J.,

Multi-step forecasting for wind speed using a

modified EMD-based artificial neural network

model,Renewable Energy, 37(1), 241–249,

2012.

[19] ABHISHEK, K., SINGHA, M.P., GHOSH, S.,

ANAND, A., Weather forecasting model using

Artificial Neural Network, Procedia

Technology 4, 311 – 318, 2212-0173, 2012.

[20] DEHURI, S., ROY, R., CHO, S., Ghosh, A.

,An improved swarm optimized functional link

artificial neural network (ISO-FLANN) for

classification, The Journal of Systems and

Software, 85, 1333– 1345, 2012.

[21] GHIASSI, M., OLSCHIMKE, M., MOON, B.,

ARNAUDO, P., Automated text classification

using a dynamic artificial neural network

model, Expert Systems with Applications, 39(

12), 10967–10976, 2012.

[22] RAEESI, M., MORADZADEH, A.,

ARDEJANI, F.D., RAHIMI, M.,

Classification and identification of

hydrocarbon reservoir lithofacies and their

heterogeneity using seismic attributes, logs

data and artificial neural networks,Journal of

Petroleum Science and Engineering, Volumes

82–83, 151–165, 2012.

[23] EL-MıDANY , T.T., EL-BAZ , M.A., ABD-

ELWAHED, M.S., A proposed framework for

control chart pattern recognition in multivariate

process using artificial neural networks Expert

Systems with Applications, 37, 1035–104,

2010.

http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/journals/nca/nca19.html#Jo10

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1876610211046030


http://www.sciencedirect.com/science/journal/18766102

http://www.sciencedirect.com/science/journal/18766102/14/supp/C






http://www.sciencedirect.com/science/journal/09601481/37/1


















71

Karboksinin gökkuşağı alabalıklarında (oncorhynchus mykiss) gulutatyon

redüktaz enzim aktivitesi üzerine etkisi

Gonca ALAK1*, Muhammed ATAMANALP2, Esat Mahmut KOCAMAN2, Arzu UÇAR2

1Atatürk Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarımsal Biyoteknoloji Bölümü, Erzurum

2Atatürk Üniversitesi, Su Ürünleri Fakültesi, Su Ürünleri Yetiştiriciliği Bölümü, Erzurum


ÖZET

Karboksin tarımsal üretimde sıkça kullanılan bir fungusit olmasına rağmen balıklardaki toksisitesi üzerine yeterli

sayıda çalışma bulunmamaktadır.

Bu çalışmada karboksin gökkuşağı alabalıkları (Oncorhynchus mykiss) antioksidant savunma sistemleri üzerindeki

etkisinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Balıklar 7 gün boyunca bu toksik bileşiğin 3,85 ppm’ lik dozuna maruz

bırakılmış ve karaciğerlerden alınan örneklerde antioksidan parametrelerinden glutatyon redüktaz (GR), enzimi

ölçümü yapılmıştır. Araştırma bulguları; karboksine maruz bırakılan gökkuşağı alabalıklarının karaciğerlerinde GR

aktivitesinin önemli oranda (p< 0.01) artırdığını ve bu türde oksidatif strese neden olduğunu göstermiştir.

Anahtar Kelimeler: karboksin, gökkuşağı alabalığı, toksisite, antioksidan enzim, GR

Effects of carboxın on glutathıone reductase enzyme actıvıty ın raınbow trout

(oncorhynchus mykiss)

ABSTRACT

Carboxin is one of the most widely used fungicides in agriculture, but information about toxicity on fish is limited.

This study assessed the effects of exposure to to carboxin on the antioxidant defence system of rainbow trout

(Oncorhynchus mykiss). The fish were exposed to carboxin (3,85 ppm) for seven days. And antioxidant parameter

(glutathione reductase, (GR)) was measured in hepar. The results indicated that carboxin exposure significantly

affected the activity of GR in fish hepar (p< 0.01). Thus, it was assumed that carboxin caused oxidative stress in

rainbow trout and GR enzyme played a role in protection against carboxin toxicity.

Keywords: carboxin, rainbow trout, toxicity, antioxidant enzyme, GR


G. Alak, M. Atamanalp, E. M. Kocaman, A. Uçar Effects Of Carboxin On Glutathione Reductase Enzyme

Activity İn Rainbow Trout (Oncorhynchus Mykiss)

72 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 71-74, 2013

1. INTRODUCTION

Carboxin (5,6-dihydro-2-methyl-N-phenyl-1,4-oxathiin-

3-Carboxamide) is a member of the oxathiin class of

systemic fungicides. It is applied to seed prior to planting

for control of various fungi that cause seed and seedling

diseases (smut, rot, and blight). Carboxin may be used to

prevent the formation of these diseases or may be used to

cure existing plant diseases. Its mode of action is to

selectively concentrate in fungal cells, where it inhibits

succinic dehydrogenase, a respiratory enzyme in the

mitochondria. It is available in a variety of formulations,

including wettable powder, dust, flowable concentrate,

emulsifiable concentrate, and ready-to-use liquid.

Carboxin is applied both by commercial seed treaters and

on-farm applicators [1].

Many environmental pollutants are capable of inducing

oxidative stress in aquatic animals [2]. Living things are

equipped with an antioxidant defense system (ADS) in

order to be protected against oxidative stress. Chemical

toxic pollutants are important sources of ROS in

biological systems and inhibits the activity of some

enzymes of the antioxidative defense system. Oxidative

stress and damage to fundamental biomolecules and to

antioxidant defenses of organisms are an established field

in environmental toxicology and ecotoxicology[3].

Antioxidant enzymes (Superoxide dismutase (SOD),

Glutathione peroxidase (GSH-Px), Glutathione-S-

Transferase (GST), glutathione reductase (GR), Catalase

(CAT)) play a vital role in the regulation of cellular

balance and their induction is the result of a reaction

against contaminants [4], while antioxidant enzyme

activities and lipid peroxidation are important indicators

in analysing cellular damage in toxicological studies

[5,6,7].

This study was planned with the aim of determining the

effect of carboxin on the antioxidant defense systems of

rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) and contributing to

such studies.

2. MATERIALS AND METHODS

2.1.Fish and Carboxin

The rainbow trout (Oncorhynchus mykiss), were obtained

from Ataturk University, Fisheries Faculty (with an

average weight of 125 ± 15 g). They were acclimatized

for 28 days before the experiments. The spring water

used for the experiments had a temperature of 10±1°C,

total hardness of 102mg as CaCO3/l, dissolved oxygen

8±0.5 ppm and pH 7.8. The research platforms were 780

l fiberglass circular tanks (100cm diameter, 100cm

depth) with a constant and fresh water flow

(1.5L/minute-1) with no recirculation and under natural

light conditions.

The tanks were aerated with air pumps. Twenty-four fish

were placed into three tanks, two tanks for testing the

carboxin (seven fish per tank), and the other one for the

control group with ten fish.

Fish were exposed to a liquid form of carboxin at

concentrations of 3.85 ppm for seven days. Enzyme

measurement and lipid peroxidation assays were carried

out by separate experiments, using three fish in each (n =

6) group.

2.2. Biochemical analysis

Glutathione reductase (GR) activity was analysed from

rainbow trout tissues. Extracts from liver tissue was

prepared from each individual in according to Wiegand

[8] with a little modifications. To prepare the tissue

homogenates, tissues were ground with liquid nitrogen in

a mortar. The samples were homogenized by KH2PO4

(30mM, pH=7,3) buffer. And than homogenates were

centrifuged at 13000 rpm, 2 hours at 4 °C. These

supernatants were used for the determination of the

enzymatic activities. All results were referred to the

protein content in the samples. Protein content of each

homogenate was measured according to Bradford with

Coomassie brilliant blue G-250 using bovine serum

albumin as a standard. All values were analyzed by

Student’s t-test at the p < 0.01 level.

3. RESULTS AND DISCUSSION

In the present study, it was observed that there were

significant differences (p < 0.01) between the enzyme

activities determined in the control group at seven days

for GR enzyme activity. Carboxin increased the GR (EU

mg protein-1) activities in rainbow trout at seven days as

compared to the control values. The GR enzyme activity

of the fish in the treatment group (0,59±0,08EU mg

protein-1) was induced more compared to the control

group (0,26 ±0,03EU mg protein-1). These alterations

were found to be statistically significant (p< 0.01). When

the organism is exposed to oxidative stress, ADS can

react by increasing the synthesis of antioxidant enzymes

in this system. Within the parameters regarding ADS,

GSH level and the activities of GR and GST are useful

indicators for determining the environmental pollution in

aquatic organisms [4].

The result abouth GR activity in present research were

parallel to prior reports [9,10,11]. Nile tilapia

(Oreochromis niloticus), exposed to oxyfluorfen in

different concentrations (0.3 and 0.6 mg/L) and for

different periods (7, 14 and 21 days) and the CAT, SOD,

Effects Of Carboxin On Glutathione Reductase Enzyme


G. Alak, M. Atamanalp, E. M. Kocaman, A. Uçar

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 71-74, 2013 73

GR and GST activities were analysed, and it was reported

that there was an increase in all groups [12]. The other

study with propiconazole (PCZ), rainbow trout (O.

mykiss) were exposed to the aforementioned fungicide

for different periods (7, 20 and 30 days) and at sublethal

concentrations (0.2, 50 and 500 µg/l), the oxidative stress

indicators (LPO and ROS) and antioxidant (SOD, CAT,

GR and GPx) enzyme activities were analyzed, in the 7-

day study, the antioxidant defense system reacted to this

effect with adaptation, and in the 20-day and 30-day

periods, high levels of oxidative stress indicators and

inhibition of the antioxidant enzymes were noticed; long

term exposure caused severe oxidative damage [13].

Figueiredo-Fernandes [14] looked into the effects of

paraquate (PQ), which was applied at different

temperatures 17 and 27 oC) as a single dose (0.5 mg L-

1), on the antioxidant enzymes of Nile tilapia (O.

niloticus) and it was noted that the aforementioned

herbicide increased the activities of SOD, GST and GR.

GR has a crucial role in the maintaining of GSH/GSSG

homeostasis under stress conditions, however it is not

involved in direct antioxidant defence in the same way as

the SOD activity[12].

In the organisms which are chronically exposed to

contaminants, the contaminants may accumulate in the

tissues and organs and in the long term, cause irreversible

molecular changes which have harmful effects. In the

light of the present and prior studies, the parameters

regarding the antioxidant defense system are considered

useful in determining the effects of environmental

pollution on aquatic organisms [15].

In this study, GR enzyme activitie was presented in I.

National Interdisciplinary Environmental Congress, 14 -

16 MAY 2012, SAKARYA

REFERENCES

[1] EPA. Environmental Protection Agency and Toxic

Substances September 2004.

[2] CEYHUN, S.B., ŞENTÜRK, M., EKİNCİ, D.,

ERDOĞAN, O., ÇİLTAŞ, A., KOCAMAN, E.M.,

Deltamethrin attenuates antioxidant defense system and

induces the expression of heat shock protein 70 in

rainbow trout, Comp. Biochem. Physiol., 152, 215, 2010.

[3] TALAS, Z.S., ORUN, I., OZDEMİR, İ.,

ERDOĞAN, K., ALKAN, A., YILMAZ, I.,

Antioxidative role of selenium against the toxic effect of

heavy metals (Cd+2, Cr+3) on liver of rainbow trout

(Oncorhynchus mykiss Walbaum 1792), Fish. Physiol.

Biochem., 34, 217, 2008.

[4]DOYOTTE, A., COSSU, C., JACQUIN, M.C.,

BABUTB, M., VASEURAL, P., Antioxidant enzymes,

glutathione and lipid peroxidation as relevant biomarkers

of experimental or field exposure in the gills and the

digestive gland of the freshwater bivalve unio tumidus,

Aquat. Toxicol., 39, 93, 1997.

[5]ZWART, L.L.D., MEERMAN, J.H.N.,

COMMANDEUR, J.N.M., VERMEULEN, N.P.E.,

Biomarkers of free radical damage applications in

experimental animals and in humans, Free Radıcal. Bıo.

Med., 27, 202, 1999.

[6] ORUÇ, E.Ö., SEVGİLER, Y., ÜNER, N., Tissue-

specific oxidative stress responses in fish exposed to 2,4-

D and azinphosmethyl, Comp. Biochem. Phys., 137, 43,

2004.

[7] ÇINKILOĞLU, E. Cyprinus carpio’da beyin

dokusunda fenthionun antioksidant savunma sistemi,

lipid peroksidasyonu ve asetilkolinesteraz enzim

aktivitesine n-asetilsistein modülatörlüğünde etkileri.

Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. 2007.

[8] WIEGAND, C., KRAUSE, E., STEINBERG C.,

PFLUGMACHER, S., Toxicokinetics of atrazine in

embryos of the zebrafish (Danio rerio), Ecotoxicol.

Environ. Safe.. 49, 199, 2001.

[9]RAO,J.V.,Sublethaleffectsofanorganophosphorusinse

cticide (RPR- I)onbiochemical parametersoftilapia,

Oreochromis mossambicus, Comp.Biochem. Physiol.,

143,492, 2006.

[10] SETH, V., BANERJEE, B.D., CHAKRAVORTY,

A.K., Lipid peroxidation, free radical scavenging

enzymes, and glutathione redox system in blood rats

exposed to propoxur, Pestıc. Bıochem. Phys., 71, 133,

2001.

[11] JOS, A., PICHARDO, S., PRIETO, A.I.,

REPETTO, G., VAZQUEZ, C.M., MORENO, I.,

CAMEAN, A.M., Toxic cyanobacterial cells containing

microcystins induce oxidative stress in exposed tilapia

fish (Oreochromis sp.) under laboratory conditions,

Aquat. Toxicol., 72, 261, 2005.

[12] PEIXOTO, F., ALVES-FERNANDES, D.,

SANTOS, D., FONTAÍNHASFERNANDES, A.,

Toxicological Effects of Oxyfluorfen on Oxidative Stress

Enzymes in Tilapia Oreochromis niloticus. Pestıc.

Bıochem. Phys., 85, 91, 2006.

[13] LI, Z., ZLABEKA, V., GRABICA, R., LIA, P.,

MACHOVAA, J., VELISEKA, J., RANDAK, T., Effects

of exposure to sublethal propiconazole on the antioxidant

defense system and Na+– K+-ATPase activity in brain of

rainbow trout, Oncorhynchus mykiss, Aquat. Toxicol.,98,

297,2010.

[14]FIGUEIREDO-FERNANDES,A.,FONTAI´NHAS-

FERNANDES, A., PEIXOTO, F., ROCHA, E., REIS-

HENRIQUES, M.A., Effects of gender and temperature

on oxidative stress enzymes in Nile tilapia (Oreochromis

niloticus) exposed to paraquat, Pestıc. Bıochem. Phys.,

85, 97, 2006.

[15] LOPES, P.A., PINHEIRO, T., SANTOS, M.C.,

MATHIAS, M.D.L., COLLARESPEREIRA, M.J.,

VIEGAS-CRESPO, A.M., Response of antioxidant

G. Alak, M. Atamanalp, E. M. Kocaman, A. Uçar Effects Of Carboxin On Glutathione Reductase Enzyme


74 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 71-74, 2013

enzymes in freshwater fish populations (Leuciscus

alburnoides) to inorganic pollutants exposure, Sci. Total

Environ., 280, 153, 2001.


75

Bulanık çok yanıtlı deneyler için bulanık pareto çözüm kümesinin bulanık

ilişkiye dayalı siniflandirma yaklaşimi ile değerlendirilmesi

Özlem Türkşen1*, Ayşen Apaydın1

1Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, İstatistik Bölümü, 06100, Tandoğan, Ankara


ÖZET

Çok yanıtlı bir deneyin çözüm kümesi Pareto çözüm kümesi ile karakterize edilir. Bu çalışmada, çok yanıtlı deney

bulanık çerçevede ele alınmıştır. Yanıtlar ve model parametreleri, veri setindeki belirsizliği tanımlayan üçgensel

bulanık sayılar olarak göz önünde bulundurulmuştur. Modelleme ve optimizasyon için sırasıyla bulanık en küçük

kareler yaklaşımı ve bulanık uyarlanmış BSGA-II (BBSGA-II) kullanılmıştır. Elde edilen bulanık Pareto çözüm

kümesi, bulanık ilişkili sınıflandırma yaklaşımı kullanılarak gruplandırılmıştır. Böylece, daha iyi karar verebilmek

için alternatif çözümlerin seçimi kolaylaştırılmıştır. Bulanık yanıt değerlerinden oluşan gerçek bir veri seti uygulama

olarak kullanılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Bulanık çok yanıtlı problem, bulanık modelleme, bulanık BSGA-II, bulanık Pareto çözüm

kümesi, bulanık ilişkili sınıflandırma.

Evaluatıon of fuzzy pareto solutıon set by usıng fuzzy relatıon based clusterıng

approach for fuzzy multı-response experıments

ABSTRACT

The solution set of a multi-response experiment is characterized by Pareto solution set. In this paper, the multi-

response experiment is dealed in a fuzzy framework. The responses and model parameters are considered as

triangular fuzzy numbers which indicate the uncertainty of the data set. Fuzzy least square approach and fuzzy

modified NSGA-II (FNSGA-II) are used for modeling and optimization, respectively. The obtained fuzzy Pareto

solution set is grouped by using fuzzy relational clustering approach. Therefore, it could be easier to choose the

alternative solutions to make better decision. A fuzzy response valued real data set is used as an application.

Keywords: Fuzzy multi-response problem, fuzzy modeling, fuzzy NSGA-II, fuzzy Pareto solution set, fuzzy

relational clustering.


Ö. Türkşen, A. Apaydın Evaluation Of Fuzzy Pareto Solution Set By Using Fuzzy Relation

Based Clustering Approach For Fuzzy Multi-Response Experiments

76 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 75-84, 2013

1. INTRODUCTION

The analysis of data from a multi-response experiment,

in which a number of responses are measured

simultaneously, requires a careful consideration because

of the multiple response nature of the data. It is often

hard to find an optimal setting of the input variables that

provide the best compromise of the multiple responses

simultaneously which is called multi-response problem.

In general, a multi-response problem is evaluated in two

stages which are modeling and optimization. Response

surface methodology (RSM) is widely used for

modeling and optimizing the multi-response problems

[1-3]. The optimization stage is specifically called

multi-response optimization (MRO). In order to obtain

compromise solution set for multi-response problems,

the decision making stage can be considered as the third

stage to make better decision for the process.

The solutions of multi-response problems are mainly

depend on an approximating model of the unknown

responses. The approximating model is based on an

observed data from the process or system collected via a

multi-response experiment. Sometimes, however, it is

not possible to get exact numerical data because of the

complexity of the process. In fact, there are many cases

where observations cannot be known or quantified

exactly, and thus, it is possible to provide an

approximate description of them, or interval as close

them. And also, it can be difficult to find a probability

distribution of the responses in some situations. In

recent years, fuzzy sets, firstly introduced in [4], has

been used for modeling systems which are non-linear,

complex, ill-defined and not well understood due to its

ease of implementation, flexibility, tolerant nature to

imprecise data, and ability to model non-linear behavior

of arbitrary complexity [5]. The fuzzy set theory has

found many applications in multi-response problems. In

the studies of [6-9], fuzzy models are generated using if-

then fuzzy-rule based reasoning for tackling MRO. A

fuzzy modeling approach is proposed to optimize dual

response systems in [10]. In [11-12], fuzzy regression

models based on replicates of responses are constituted

and a fuzzy programming method is expressed to solve

the problem. In [13], a fuzzy regression model based on

possibility distribution is used and a fuzzy MRO

procedure is proposed to search an appropriate

combination of process parameter setting. In [14],

second order response surface model in fuzzy setting

has been derived for the modeling of the responses.

In this paper, the uncertainties of the collected data are

inserted into the modeling of the unknown responses by

means of fuzzy model coefficients. Firstly, fuzzy least

square method with Diamond’s distance metric is used

to compose the fuzzy response models in which the

response values and model coefficients are assumed as

triangular fuzzy numbers and input variables are

considered crisp. Secondly, multi-response problem

with fuzzy responses is considered as a multi-objective

optimization (MOO) problem with fuzzy objectives. In

order to achieve the optimization, without

dimensionality reduction of the objectives, a well-

known multi-objective algorithm, Non-dominated

Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II), is used with

the modification of centroid index based fuzzy ranking

approach which makes easier to decide the domination

status between the fuzzy solutions. As a result, fuzzy

Pareto solution set is obtained by using proposed fuzzy

NSGA-II (FNSGA-II) which is firstly introduced in [15-

17]. Hence, a bigger objective space could be provided

with the fuzzy response values which bring flexibility to

the decision maker.

The evaluation of the solutions can be considered as a

final stage to make decision for the process. Since the

fuzzy Pareto solution set can have extremely large

number of solutions, the analysis of the fuzzy Pareto

solution set can provide better decision process. This

method is based on clustering methods. Recently, fuzzy

clustering approach is used for the evaluation of Pareto

solutions in the multi-objective framework. In [18],

NSGA-II is used to obtain Pareto solution set and the

solution set is clustered by using Fuzzy C-Means

(FCM), a fuzzy clustering approach, on a calibration

problem. Similarly in [19], NSGA-II is used for

optimization and two fuzzy clustering methods, FCM

and FLVQ (Fuzzy Learning Vector Quantization), are

used for clustering of the Pareto solution set of an

economic emission dispatch problem. In this work,

since there are some difficulties to define the optimal

cluster numbers, fuzzy relation based clustering

approach [20] is used to cluster the fuzzy Pareto

solution set. A case study in food engineering is used as

an application.

This paper is organized as follows. Section 2 presents a

brief description about fuzzy modeling, fuzzy MOO

problem and some explanations about fuzzy set theory.

Section 3 contains fuzzy clustering definitions and

information about fuzzy relational clustering approach

for fuzzy Pareto solution set. In Section 4, modeling,

optimization and clustering approaches are applied on a

fuzzy response valued data set in food engineering field

and the results are given. Some conclusions are

presented in Section 5.

Evaluation Of Fuzzy Pareto Solution Set By Using Fuzzy Relation

Based Clustering Approach For Fuzzy Multi-Response Experiments Ö. Türkşen, A. Apaydın

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 75-84, 2013 77

2.MODELING AND OPTIMIZING OF A FUZZY

MULTI-RESPONSE PROBLEM

Assume that the multi-response problem involves fuzzy

responses , 1,2,...,jY j r which depend on the given

k input variables 1 2, ,...., kX X X . Each fuzzy

response variable is considered as a triangular fuzzy

number and denoted as , ,t t t t t tY Y Y Y Y Y ,

1,2,...,t n , in which tY and tY are left and right

spreads, respectively. The input variables are considered

crisp numbers and n denotes the number of

experiments.

The relation between inputs and responses can be

defined with a polynomial regression model which is

used as an approximation function to an unknown

response surface. Taking into account that the response

surface problems have non-linear structure, second

order polynomial models have an important place in the

modeling strategy of the responses [2]. The second

order predicted fuzzy response surface model can be

written in the form

20 1 1 1

ˆ,

1,2,..., , 1,2,..., 1

k k k kt t t tt i i ii i ij i ji i i i j

Y X X X X

t n s r

where 0 , , ,i ii and ij are triangular fuzzy numbers,

denoting , ,i i i i i i and

, ,ij ij ij ij ij ij where ,i ij are center

values with left spreads ,i ij and right spreads

,i ij . The modeling error is incorporated into the

fuzzy model coefficients, 0 , , ,i ii ij β instead of

random error term. The main aim of the fitting is to

determine the fuzzy coefficients with the minimization

of the distances, d , between the observed and predicted

fuzzy response values. Hence, the minimization

problem can be defined as

2

1

ˆmin min , .

n

t ttd Y Y

β (2)

The fuzzy least square (FLS) method with the

Diamond’s distance metric [21] is used and the

optimization problem is transformed into

2

1

2 ' ' '

1

22 '

1

22

' ' ' '

ˆmin min ,

min , , , , ,

min 3

n

D t tt

n

D t t t t t tt

n

D t tt

t t t t t t t t

d Y Y

d Y Y Y

d Y

Y Y Y Y

β

X β X β X β

X β

X β X β X β X β

in which fuzzy parameters are defined in a vector form,

, , β β β β β β . Assuming '

1

n

t tt X X

is non-

singular, the parameter values are given by

1'

1 1

1'

1 1

1'

1 1.

n n

t t t tt t

n n

t t t tt t

n n

t t t tt t

Y

Y

Y

β X X X

β X X X

β X X X

(4)

The parameter vector, 0 , , ,i ii ij β , can be

easily obtained by using (4). Hence, a multi-response

problem is converted to a fuzzy multi-response problem

with fuzzy response functions.

Since the multi-response problems often involve

incommensurate and conflicting responses, it is

necessary to take into account all responses

simultaneously to obtain satisfactory compromise

solution set. Therefore, a fuzzy MRO problem can be

formulated as following

1 2ˆ ˆ ˆ

, ,...,

. .

roptimize Y Y Y

s t S

X X X

X (5)

where ˆjY X denotes the j th fuzzy response,

1,2,...,j r , X is an input vector, and S is an

experimental region. By using (5), a fuzzy MOO

problem can be formulated as

1 2, ,...,

. . .roptimize f f f

s t S

X X X

X (6)

where each , 1,2,...,jf j r represents fuzzy response

function as a fuzzy objective function. In order to

optimize the fuzzy MOO given in (6), fuzzy modified

NSGA-II (FNSGA-II) is used. The FNSGA-II is created



78 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 75-84, 2013

by the modification of NSGA-II with centroid index

based fuzzy ranking approach. The detailed explanation

and algorithmic steps of the FNSGA-II are given in

[15]. The solution set of the (6) is composed of fuzzy

non-dominated solutions which are represented by

triangular fuzzy numbers denoted as , ,l c uf f f f

shown in Figure 1.

The fuzzy number is a subset of the real line R with the

membership function f

is defined as

,

1 ,

,

0 ,

L l ct tf

ct

f R c ut tf

x f x f

x fx

x f x f

otherwise

(7)

where l

l

c lf

x fx

f f

and

uu

u cf

f xx

f f

.

A fuzzy number can be represented as a family of sets

called -level set. Let f denotes the -level set

defined as

:f

f x R x (8)

where f

x is given in (7). Every -cut of a fuzzy

number is a closed interval, defined as ,L Uf f f

where inf :L

ff x R x and

sup :U

ff x R x

[22]. Assume that the

fuzzy MOO problem involves two fuzzy objective

functions. The -cut representation of a fuzzy non-

dominated solution for this problem will be a

rectangular as in Figure 2. The Figure 2 shows a

triangular fuzzy solution, obtained for several -cut

values, e.g. 0;0.80;1 . It is clear from the Figure 2

that if the -cut values gets closer to 1, the fuzzy non-

dominated solution becomes crisp valued.

3. EVALUATING OF THE FUZZY PARETO

SOLUTION SET WITH A FUZZY CLUSTERING

APPROACH

The fuzzy Pareto set consists of many fuzzy non-

dominated solutions. Each solution can be considered an

important element of fuzzy set since it gives a different

solution options for the decision making analysis. It is

most common that the fuzzy Pareto set can be

composed of similar valued fuzzy solutions. A decision

maker can need to determine the reasonable Pareto

solution groups which have the similar fuzzy values.

Hence, a grouped set will have some alternative

solutions and the dimension of solution set will be

reduced which helps for decision making. It can be

easily said that the grouping of fuzzy Pareto solutions

can be derived as a fuzzy clustering problem.

3.1 Fuzzy Clustering

In a clustering problem, the main goal is determining

the optimal number of clusters. The fuzzy clusterings

can be roughly divided into two categories. One

category, based on objective functions, is an effective

and studied popularly in the literature. Fuzzy C-Means

(FCM) algorithm is one of the most popular objective

function based fuzzy clustering algorithm which is first

developed by [20] and improved by [23]. The FCM

algorithm has many assumptions for the data set. It can

perform well only when the clusters in the data have

approximately the same size and shape. It has difficulty

in discovering small clusters. Many algorithms have

been developed to solve these problems which are

Gustafson-Kessel (GK) algorithm [24], adaptive fuzzy

c-varieties (AFC) algorithm [25], and fuzzy clustering

with volume prototypes algorithm [26] which extends

f

1

x lf cf uf

Figure 1. A triangular fuzzy number f

0.80

1f

1f

x 1

0

Figure 2. Representation of a triangular fuzzy solution on an objective

space with the -cut values



SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 75-84, 2013 79

FCM and GK algorithm with volume prototypes [27].

Most of the proposed algorithms use cluster validity

measure such as the compactness of the clusters [28].

Since in different data set clusters can be of different

shapes, sizes and densities, it is difficult to devise a

unique measure that is suitable for all different cases.

Moreover, these procedures are computationally

expensive because they require solving the optimization

problems repeatedly for different values of the number

of clusters over a pre-specified range.

Another category is based on a relation matrix such as

correlation coefficient, equivalence relation, similarity

relation, and fuzzy relation, etc. [29]. In this type of

fuzzy clustering, the clustering starts with a large number of clusters and the compatible clusters are

iteratively merged until the correct number of clusters

are determined [26]. Clusters can be merged in several

ways.

One of the merging method is based on fuzzy relational

clustering which is used in this study. In fuzzy relational

clustering method, a matrix of similarity measures is

converged to a solution by employing the well-known

max-min composition several times. A threshold value

is used for merging the clusters. After cluster merging

one has obtained the optimal number of clusters [20,

30].

3.2 Fuzzy Relational Clustering for Fuzzy Pareto

Solution Set

Assume that the fuzzy Pareto solution set contains n

number of fuzzy non-dominated solutions. A similarity

relation between the fuzzy solutions is obtained in two

steps: First, a n n fuzzy compatibility relation matrix

S is calculated. The elements ijS of S are given by

,

0 ,

i j

ij i j

s A Bi j

S s A B

i j

(9)

where , 1,2,...,i j n ; iA and jB are the fuzzy solutions

in the fuzzy Pareto set defined by -cut values shown

with rectangular in Figure 3. The and operators,

given in Equation (9), are the intersection and the union,

respectively.

The i js A B , , 1,2,...,i j n denotes the similarity

between two fuzzy solutions by the calculation of

intersection area. Hence, ijS reflects the closeness

amount between the two fuzzy solutions. The similarity

value 0,1ijS . The compatibility matrix S is

symmetric and diagonal elements of S are equal to 1

by definition. The next step is to determine which

solutions one to be merged, given the similarity matrix

S . This is done by using the fuzzy relational clustering

method. In this method, the matrix S is converged to a

solution by employing the max-min composition several

times. When max-min composition and the max

operator for set union are used, the resulting matrix is

called transitive max-min closure. The transitive closure

of a fuzzy relation S is the smallest relation that is

transitive and contains S . Given a fuzzy relation S , its

max-min transitive closure TS can be calculated by

using the following iterative algorithm.

1. Let 0

TS S

2. Repeat for iteration number 1,2,...l

1 1 1l l l l

TS S S S

until 1l l

T TS S

where denotes the max-min composition of fuzzy

relations [31]. The transitive matrix, TS , indicates the

groups of solutions that are similar at least to the degree

denoted by the matrix elements. The matrix TS is

thresholded with pre-determined and problem

dependent threshold value 0,1 . Hence, the

groups of solutions that need to be merged are

identified.

2y

2t

1y

1t

1f

B

A

1x 1z 2x 2z

2f

Figure 3. Representation of two fuzzy non-dominated solutions with

rectangulars



80 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 75-84, 2013

4. NUMERICAL EXAMPLE

In this section, a well-known whey protein concentrate

(WPC) problem, mentioned before in the studies of [1,

3], is used to illustrate the application of the proposed

fuzzy approaches. In the problem, it is aimed to define

the effects of calcium chloride and cysteine on the

textural and water-holding characteristics of dialyzed

WPC gel systems. Table 1 shows the actual levels (in

mM ) and the coded levels of two input variables

cysteine ( 1X ) and calcium chloride ( 2X ) used in multi

response experiment to determine their effects on four

properties of a food gelatin. These properties are

considered as response variables which are hardness

( 1Y kg ), cohesiveness ( 2Y ), springiness ( 3Y mm ),

and compressible water ( 4Y g ).

Table 1. Input variable levels and their coded values [1]

Cystein 2.6 8 21 34 39.4

Calcium Chloride 2.5 6.5 16.2 25.9 29.9

Coded level -1.414 -1 0 1 1.414

Coding: 1X = (Cystein-21)/13; 2X = (Calcium Chloride-16.2)/9.7

After the checking of the correlation structure of the

responses by some statistical analysis, it is decided to

focus on 2Y and 4Y responses which are uncorrelated.

Hence, the original problem is reduced to two response

variables which are wanted to be maximized and

minimized, respectively. Fuzzy response valued data set

with a central composite design (CCD) was given in

Table 2 in which the response values are fuzzified

according to the confidence interval limits for each

observed responses.

Table 2. Experimental coded values of input variables and observed

fuzzy response variables for design points

The fuzzy response functions are obtained by applying

FLS method to the experimental data set given in Table

2. The fuzzy response functions are given in (10). By

considering the each predicted fuzzy response function

as a fuzzy objective function, the fuzzy MOO problem

can be defined as

1

2

max

min[ 1.414,1.414]

f

f

X

XX

(10)

where and represent the fuzzy objective function

form of predicted fuzzy response functions and ,

respectively. In order to optimize the problem given in

(11), FNSGA-II is applied with the specific parameters

as 50popn , 50genn , Pr 0.90c , Pr 1/m ,

20c where denotes the number of input variables

The obtained fuzzy non-dominated solutions are given

in Table 3. The -cut calculations of fuzzy solutions

are presented by rectangular for 0 in Figure 4.

The compatibility matrix S is calculated to evaluate the

fuzzy Pareto solution set with the fuzzy relational

clustering approach. The symmetric S matrix is given

in Table 4. The iterative algorithm, given in Section 3.2,

is used to obtain transitive matrix which indicates the

groups of fuzzy solutions. The transitive matrix of the

fuzzy Pareto solution set is given in Table 5. It can be

easily seen from the Table 4-5 that both compatibility

and transitive matrixes are symmetric.

1f 2f

2ˆ

Y 4ˆ

Y

0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.90.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

f1 fuzzy

f2 f

uzzy

No 1X

2X 2Y 4Y

1

2

3

4

5

6 7

8

9 10

11

12 13

-1

1

-1

1

-1.414

1.414 0

0

0 0

0

0 0

-1

-1

1

1

0

0 -1.414

1.414

0 0

0

0 0

0.50 0.55 0.58

0.46 0.52 0.54

0.62 0.67 0.70

0.29 0.36 0.37

0.56 0.59 0.64

0.30 0.31 0.38 0.52 0.54 0.60

0.49 0.51 0.57

0.64 0.66 0.68 0.64 0.66 0.68

0.64 0.66 0.68

0.64 0.66 0.68 0.64 0.66 0.68

0.16 0.22 0.31

0.58 0.67 0.74

0.47 0.57 0.62

0.56 0.69 0.72

0.26 0.33 0.41

0.63 0.67 0.78 0.34 0.42 0.49

0.54 0.57 0.69

0.43 0.44 0.51 0.43 0.50 0.51

0.43 0.50 0.51

0.43 0.43 0.51 0.43 0.47 0.51

Figure 4. Fuzzy non-dominated solution set obtained by

FNSGA-II ( 0 )



SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 75-84, 2013 81

2 1 2

2 21 2 1 2

4

ˆ( ) (0.6373,0.6600,0.6826) ( 0.092, 0.092, 0.092) ( 0.0103, 0.0103, 0.0103)

( 0.0956, 0.0956, 0.0956) ( 0.0581, 0.0581, 0.0581) ( 0.07, 0.07, 0.07)

ˆ( ) (0.4250,0.4680,0.5110) (0.1

Y X X

X X X X

Y

X

X 1 2

2 21 2 1 2

294,0.1314,0.1354) (0.0727,0.0728,0.0729)

(0.0095,0.0260,0.0425) (0.007,0.0235,0.04) ( 0.0825, 0.0825, 0.0825) .

X X

X X X X

(11)

Table 3. The fuzzy non-dominated solution set obtained by FNSGA-II and input variable values

Number 1f 2f x

1

2 3

4

5

6

7

8 9

10

11 12

13 14

15

16 17

18

19 20

21

22 23

24

25 26

27

28 29

30

31 32

33

34 35

36

37 38

39

40 41

42

43 44

45

46 47

48

49 50

0.2749 0.3574 0.4517

0.2898 0.3723 0.4666 0.2945 0.3770 0.4713

0.3161 0.3986 0.4929

0.3225 0.4050 0.4993

0.3286 0.4111 0.5054

0.3345 0.4170 0.5113

0.3522 0.4347 0.5290 0.3549 0.4374 0.5317

0.3675 0.4500 0.5443

0.3725 0.4550 0.5493 0.3810 0.4635 0.5578

0.3863 0.4688 0.5631 0.3946 0.4771 0.5714

0.4014 0.4839 0.5782

0.4115 0.4940 0.5883 0.4135 0.4960 0.5903

0.4209 0.5034 0.5977

0.4232 0.5057 0.6000 0.4319 0.5144 0.6087

0.4378 0.5203 0.6146

0.4428 0.5253 0.6196 0.4510 0.5335 0.6278

0.4582 0.5407 0.6350

0.4642 0.5467 0.6410 0.4672 0.5497 0.6440

0.4761 0.5586 0.6529

0.4829 0.5654 0.6597 0.4892 0.5717 0.6660

0.5036 0.5861 0.6804

0.5062 0.5887 0.6830 0.5142 0.5967 0.6910

0.5203 0.6028 0.6971

0.5296 0.6121 0.7064 0.5372 0.6197 0.7140

0.5511 0.6336 0.7279

0.5531 0.6356 0.7299 0.5582 0.6407 0.7350

0.5639 0.6464 0.7407

0.5718 0.6543 0.7486 0.5769 0.6594 0.7537

0.5805 0.6630 0.7573

0.5860 0.6685 0.7628 0.5936 0.6761 0.7704

0.5962 0.6787 0.7730

0.5987 0.6812 0.7755 0.6016 0.6841 0.7784

0.6016 0.6841 0.7784

0.6026 0.6851 0.7794 0.6027 0.6852 0.7795

0.0788 0.1133 0.1532

0.0863 0.1210 0.1610 0.0892 0.1239 0.1641

0.1001 0.1348 0.1750

0.1045 0.1396 0.1803

0.1080 0.1432 0.1839

0.1117 0.1472 0.1881

0.1213 0.1569 0.1981 0.1225 0.1579 0.1987

0.1301 0.1657 0.2068

0.1341 0.1696 0.2105 0.1389 0.1746 0.2159

0.1416 0.1777 0.2193 0.1470 0.1832 0.2249

0.1518 0.1880 0.2299

0.1583 0.1948 0.2370 0.1598 0.1970 0.2399

0.1639 0.2010 0.2438

0.1655 0.2028 0.2457 0.1715 0.2088 0.2517

0.1756 0.2130 0.2561

0.1809 0.2183 0.2613 0.1846 0.2227 0.2666

0.1901 0.2286 0.2730

0.1985 0.2365 0.2803 0.2020 0.2401 0.2840

0.2033 0.2425 0.2875

0.2090 0.2480 0.2929 0.2141 0.2534 0.2986

0.2281 0.2679 0.3137

0.2312 0.2711 0.3170 0.2383 0.2786 0.3250

0.2398 0.2810 0.3284

0.2485 0.2904 0.3384 0.2560 0.2980 0.3463

0.2704 0.3136 0.3631

0.2727 0.3161 0.3659 0.2789 0.3228 0.3733

0.2858 0.3299 0.3806

0.2961 0.3412 0.3928 0.3036 0.3492 0.4015

0.3094 0.3554 0.4082

0.3189 0.3661 0.4202 0.3353 0.3835 0.4389

0.3436 0.3925 0.4484

0.3519 0.4015 0.4584 0.3653 0.4166 0.4754

0.3650 0.4162 0.4749

0.3809 0.4336 0.4939 0.3810 0.4336 0.4939

2.6180 2.4842

2.7220 2.9779 2.9469 2.9770

2.6180 4.1274

3.4409 3.7074

3.5683 3.8567

3.8777 3.8558

3.9245 4.5765 3.2017 5.3059

3.4968 5.6251

2.8871 6.3904 3.3369 6.3991

4.0129 6.0674 4.0363 6.4496

3.8569 6.9433

4.1637 7.1897 5.7809 5.9442

5.2882 6.7202

5.5261 6.6436 4.9697 7.5641

5.1179 7.7600

4.4796 8.6020 6.3256 7.4875

6.8677 7.4661

4.6395 9.7320 4.5017 10.0560

7.3214 8.1665

6.3698 9.3644 6.5518 9.6234

6.3503 10.7990

6.2736 11.0648 6.5401 11.4218

8.8645 9.9328

9.3390 10.2917 8.9841 11.1890

9.9526 11.6759

10.2139 11.6759 10.8171 11.7409

10.1879 12.7924

10.8782 13.1872 11.0641 13.6916

11.1746 14.1038

12.5136 14.0272 12.1600 15.6578

11.9884 16.4270

12.3459 16.9071 13.5562 17.4096

13.5237 17.3941

13.6680 18.6328 13.5094 18.7084



82 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 75-84, 2013

Table 4. Compatibility matrix of fuzzy non-dominated solutions

Number of

solutions

1 2 3 4 5 6 ... 48 49 50

1 1 0.69744 0.61589 0.3751 0.31051 0.26485 ... 0 0 0

2 1 0.87683 0.53029 0.44088 0.37873 ... 0 0 0

3 1 0.6001 0.49892 0.42911 ... 0 0 0

4 1 0.8211 0.70324 ... 0 0 0

5 1 0.85238 ... 0 0 0

6 1 ... 0 0 0

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

48 1 0.72214 0.72067

49 1 0.99799

50 1

Table 5. Transitive matrix of fuzzy non-dominated solutions

Number of

solutions

1 2 3 4 5 6 ... 48 49 50

1 1 0.69744 0.69744 0.6001 0.6001 0.6001 ... 0.6001 0.6001 0.6001

2 1 0.87683 0.6001 0.6001 0.6001 ... 0.6001 0.6001 0.6001

3 1 0.6001 0.6001 0.6001 ... 0.6001 0.6001 0.6001

4 1 0.8211 0.8211 ... 0.61474 0.61474 0.61474

5 1 0.85238 ... 0.61474 0.61474 0.61474

6 1 ... 0.61474 0.61474 0.61474

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

48 1 0.72766 0.72766

49 1 0.99799

50 1

Table 6. Clustering results of the fuzzy non-dominated solutions for different threshold values

No 0.6 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 1

1

2

3

4

5

6

7

{1,2,…,50} {1}

{2,3}

{4,5,6,7}

{8,9,…,29}

{30,31,…,35}

{36,37,…,43}

{44,45,…,50}

{1}

{2,3}

{4,5,6,7}

{8,9}

{10,11,…,29}

{30,31,32,33}

{34,35}

{36,37,38,39}

{40,41,42,43}

{44,45,46}

{47,48}

{49,50}

{1}

{2,3}

{4,5,6,7}

{8,9},

{10,11},

{12,13}, {14,15},

{16,17,18,19},

{20,21,…,24},

{25,26,…,29}

{30,31},{32,33},

{34},{35}

{36,37,38,39}

{40,41,42},{43}

{44,45,46}

{47,48}

{49,50}

{1}

{2,3}

{4},{5,6},{7}

{8,9},

{10,11},

{12,13}, {14},

{15},

{16,17}, {18,19},

{20},{21},

{22},{23},{24}, {25,26,27},{28},{29}

{30,31},{32,33},

{34},{35}

{36,37},{38},{39},

{40},{41},{42},{43}

{44},{45},{46},

{47,48}

{49,50}

{1}

{2},{3}

{4},…,{7}

{8,9},

{10},

{11}, {14},

{15},

{16,17}, {18,19},

{20},{21},

{22},{23},{24}, {25},{26},{27},

{28},

{29}

{30,31},{32},{33},

{34},{35}

{36,37},{38},{39},

{40},{41},{42},{43}

{44},{45},{46},

{47,48}

{49,50}

{1}

{2},{3}

{4},…,{7}

{8},…,{29}

{30},…,{35}

{36},…,{43}

{44},…,{48}

{49},{50}



SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 75-84, 2013 83

Merging of the solutions depend on the threshold values

. In order to see the fuzzy relation clusters, by using

the transitive matrix given in Table 5, different

threshold values are chosen for the clustering of fuzzy

non-dominated solutions such as

0.60;0.70;0.75;0.80;0.85;0.90;1. The obtained

clustering results are given in Table 6.

It can be seen from the Table 6 that if the threshold

value is chosen equal to 0.70, basically the fuzzy Pareto

solution set can be divided into seven clusters. The

clustering results are shown in Figure 5 with different

colours for 0.70 . Hence, it is clear to see from

Figure 5 that 50 fuzzy non-dominated solutions are

reduced into the solution groups which are represented

with 7 clusters for 0.70 . If the threshold value is

chosen equal to 0.80, the fourth group of the fuzzy non-

dominated solutions, which is shown with the sub-figure

of Figure 5, can divide different clusters, too.

5. CONCLUSION AND DISCUSSION

In this study, a multi-response experiment is considered

as a fuzzy response valued experiment with crisp

experiment conditions. The fuzzy response values are

represented as triangular fuzzy numbers. The fuzzy

responses are modeled by using fuzzy least squares

method and triangular fuzzy model parameters are

estimated. The problem with fuzzy response functions is

considered as a fuzzy MOO problem where the fuzzy

objective functions are conflicting. In order to optimize

the fuzzy MOO problem, FNSGA-II is used and fuzzy

non-dominated solutions are obtained. Each fuzzy non-

dominated solution is represented with rectangulars by

using - cut calculations where many of the fuzzy

response values are covered by the rectangulars.

Therefore, it could be possible to say that the fuzzy

Pareto set brings flexibility for the evaluation of the

fuzzy responses.

Decision making is an important step to obtain

compromise solution set among many of the fuzzy

alternative solutions. Clustering of the fuzzy non-

dominated solutions can be considered as a final stage

for the evaluation of the fuzzy multi-response problem.

In this work, fuzzy non-dominated solutions are

clustered by using fuzzy relational clustering approach.

The clustering of the fuzzy non-dominated solutions

makes easy to choose the similar fuzzy response values.

Therefore, each cluster, composed with alternative

solutions, can be used as a solution group of the

problem. Hence, it becomes easier to decide the

experimental conditions for the multi-response

experiment.

REFERENCES

[1] KHURI, A.I., CORNELL, M., Response Surfaces,

Marcel Dekker Inc., New-York, 1996.

[2] MYERS, R.H., MONTGOMERY, D.C., Response

Surface Methodology: Process and Product

Optimization Using Designed Experiments, John Wiley

and Sons, New York, 2002.

[3] BOX, G.E.P., DRAPER, N.R., Response Surface

Mixtures and Ridge Analysis, John Wiley and Sons,

New Jersey, 2007.

[4] ZADEH, L.A., Fuzzy Sets, Information and Control,

Vol.8, 338-353, 1965.

[5] SILVA, R.C., YAMAKAMI, A., Definition of fuzzy

Pareto-optimality by using possibility theory, IFSA-

EUSFLAT 2009, 1234-1239, 2009.

[6] XIE, H., LEE, Y.C., Process Optimization Using a

Fuzzy Logic Response Surface Method, IEEE

Transactions on Components, Packaging, and

Manufacturing Technology-Part A, Vol.17, No.2, 1994.

[7] PRASAD, K., NATH, N., Comparison of Sugarcane

Juice Based Beverage Optimisation Using Response

Surface Methodology with Fuzzy Method, Sugar Tech,

Vol.4, No.3-4, 109-115, 2002.

[8] LU, D., ANTONY, J., Optimization of multiple

responses using a fuzzy-rule based inference system,

International Journal of Production Research, Vol.40,

No.7, 1613-1625, 2002.

[9] SHARMA, V., Multi Response Optimization of

Process Parameters Based on Taguchi-Fuzzy Model for

Coal Cutting by Water Jet Technology, International

Journal on Design and Manufacturing Technologies,

Vol.4, No.1, 10-14, 2010.

0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8

f1 fuzzy

f2 f

uzzy

Figure 5. Clustering results of fuzzy non-dominated solutions for

0.70



84 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 75-84, 2013

[10] KIM, K.J., LIN, D.K.J., Dual response surface

optimization: A Fuzzy modeling approach, Journal of

Quality Technology, Vol.30, No.1, 1-10, 1998.

[11] BASHIRI, M., HOSSEININEZHAD, S.J., A Fuzzy

Programming for Optimizing Multi Response Surface in

Robust Designs, Journal of Uncertain Systems, Vol.3,

No.3, 163-173, 2009.

[12] BASHIRI, M., RAMEZANI, M., An interactive

fuzzy group decision making approach to multiple

response problems considering least significant

difference, International Journal of Management

Science and Engineering Management, Vol.5, No.4,

243-251, 2010.

[13] LAI, Y.J., CHANG, S., A fuzzy approach for

multiresponse optimization: An off-line quality

engineering problem, Fuzzy Sets and Systems, Vol.63,

117-129, 1994.

[14] XU, R., DONG, Z., Fuzzy Modeling in Response

Surface Method for Complex Computer Model Based

Design Optimization, Mechatronic and Embedded

Systems and Applications Proceedings of the 2nd

IEEE/ASME International Conference, 1-6, 2006.

[15] TÜRKŞEN, Ö., Fuzzy and Heuristic Approach to

the Solution of Multi-Response Surface Problems, PhD

Thesis, Ankara University, Ankara, 2011.

[16] APAYDIN, A., TÜRKŞEN, Ö., Evaluation of the

Fuzzy Pareto Solution Set by Fuzzy Decision Making

Approach in Multi-Response Surface Problems, 12.

EYİ, Proceedings of the 12th International Symposium

on Econometrics Statistics and Operational Research,

70-81, 2011.

[17] TÜRKŞEN, Ö., APAYDIN, A., Modeling and

Optimization of Multi-Response Surface Problems with

Fuzzy Approach, Anadolu University Journal of

Science and Technology, Vol.13, No.1, 65-79, 2012.

[18] NAZEMI, A., CHAN, A.H., YAO, X., Selecting

representative parameters of rainfall-runoff models

using multi-objective calibration results and a fuzzy

clustering algorithm, BHS 10th National Hydrology

Symposium, Exeter, 13-20, 2008.

[19] BUDITJAHJANTO, I.G.P.A., Fuzzy Clustering

Based on Multi-Objective Optimization Problem for

Design an Intelligent Agent in Serious Game, Journal of

Theoretical and Applied Information Technology,

Vol.28, No.1, 54-62, 2011.

[20] DUNN, J.C., A graph theoretic analysis for

pattern classification via tamura’s fuzzy relation,

IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics,

Vol.4, No.3, 10-313, 1974.

[21] DİAMOND, P., Fuzzy least squares, Information

Sciences, Vol.46, 214-219, 1988.

[22] LAI, Y.J., HWANG, C.L., Fuzzy Mathematical

Programming, Springer-Verlag, Berlin, 1992.

[23] BEZDEK, J.C., Pattern Recognition With Fuzzy

Objective Function, New York, Plenum, 1981.

[24] GUSTAFSON, D.E., KESSEL, W.C., Fuzzy

clustering with a fuzzy covariance matrix, IEEE Conf.

Decision Contr. in Proc., San Diego, CA, 1979.

[25] DAVE, R.N., Use of the adaptive fuzzy clustering

algorithm to detect lines in digital images, Intell. Robots

Comput. Vision VIII, Vol.1192, No.2, 600-611, 1989.

[26] KAYMAK, U., SETNES, M., Fuzzy clustering

with volume prototypes and adaptive cluster merging,

IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol.10, No.6,

2002.

[27] ZHANG, H., A Note on Fuzzy Clustering, Paper

Review Report, Department of Computer Science and

Engineering, 1-19, 2005.

[28] XIE, X.L., BENI, G., A validity measure for fuzzy

clustering, IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell.,

Vol.13, 841–847, 1991.

[29] YANG, M.S., SHİH, H.M., Cluster analysis based

on fuzzy relations, Fuzzy Sets and Systems, Vol.120,

197-212, 2001.

[30] YANG, M.S., A Survey of Fuzzy Clustering,

Mathematical Computing and Modeling, Vol.18, No.11,

1-16, 1993.

[31] SOUSA, J.M.C., KAYMAK, U., Fuzzy Decision

Making in Modeling and Control, World Scientific,

2002.


85

Farklı özellikteki malzemelerin tozaltı ark kaynak yöntemi ile birleştirilmesi

ve birleştirmelerin tahribatlı ve tahribatsız muayenesi

Ali Akın AKAY1, Yakup KAYA2*, Nizamettin KAHRAMAN2

1Emek Boru Makine Sanayi ve Ticaret A.Ş., Ankara

2Karabük Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, İmalat Mühendisliği, Karabük *[email protected]

27.12.2012 Geliş/Received,s 26.01.2013 Kabul/Accepted

ÖZET

Bu çalışmada, petrol ve doğal gaz hatlarında kullanılan, X60, X65 ve X70 çelikleri, tozaltı ark kaynak yöntemi ile

farklı tel (S1 ve S2Mo) ve tozlar (LN761 ve P223) kullanılarak birleştirilmiştir. Kaynaklı birleştirmelere, öncelikle

yüzey ve yüzey altı kusurların belirlenebilmesi için tahribatsız muayene yöntemlerinden gözle ve radyografik

muayeneye teknikleri uygulanmış, sonrasında kaynaklı bölgede tel-toz-ana malzeme kompozisyonlarını belirlemek

için, spektral analiz çalışmaları yapılmıştır. Kaynaklı birleştirmelerin tokluk özelliklerini belirlemek amacıyla, çentik

darbe testi yapılmıştır. Ayrıca numuneler üzerinde sertlik ve mikroyapı çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Kaynaklı

numuneler üzerinde yapılan gözle ve radyografik muayeneler sonucunda, kaynak bölgesinde herhangi bir kaynak

hatasına rastlanılmamıştır. Spektral analiz sonuçlarına göre, kaynak metali kimyasal bileşimi içerisindeki C oranının,

ana malzemeden yüksek, ilave metalden daha düşük olduğu belirlenmiştir. Çentik darbe test sonuçlarına göre, S2Mo

teli ve P223 tozu ile birleştirilen numuneler, S1 teli ve LN 761 tozu kullanılan birleştirmelere göre daha iyi tokluk

dayanımına sahip oldukları görülmüştür. Yapılan sertlik testleri sonucunda, en yüksek sertlik değerleri kaynak

metalinden ölçülmüştür. Mikroyapı görüntüleri incelendiğinde, tüm birleştirmelerde, ısı girdisi sabit olduğundan,

kaynak metalleri, ITAB’lar ve kaynak ergime sınırına bitişik bölgelerin birbirlerine benzer görüntüler sergilediği

belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler: Tozaltı ark kaynak, X60-X65-X70 çeliği, radyografik muayene, çentik darbe testi

Joınıng of materıals wıth dıferent propertıes through submerged arc weldıng

process and destructıve and non-destructıve testıng of the joınts

ABSTRACT

In this study, X60, X65 and X70 steels used in petroleum and natural gas pipeline were joined with Submerged Arc

Welding by using different type of welding fluxes (LN761 and P223) and wires (S1 and S2Mo). Initially, visual and

radiographic inspection techniques were subjected to welded joints for determining surface and subsurface defects.

After that, spectral analyses were carried out in order to determine the compositions of wire-flux-base metal on the

joints. Impact toughness test were performed for determining toughness properties the joints. Furthermore, hardness

and microstructure studies were also


mailto:*[email protected]

A. A. Akay, Y. Kaya, N. Kahraman Farklı Özellikteki Malzemelerin Tozaltı Ark Kaynak Yöntemi İle

Birleştirilmesi Ve Birleştirmelerin Tahribatlı Ve Tahribatsız Muayenesi

86 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 85-96, 2013

carried out on the samples. As a result of the visual and radiographic inspection on the welded samples, there were

no weld defects on joints were observed. It was clearly understood that carbon ratio in the compositions of weld

metal higher than base metal but lower than filler metal in terms of spectral analyses results. According to impact

toughness test results, the joints obtained by using S2Mo welding wire and P223 welding flux had better impact

toughness value than the joints obtained by S1 welding wire and LN 761 welding flux. With respect to hardness test,

the highest hardness values were measured on weld metal. When the microstructure images were examined, it is

clearly understood that similar images for all the joints were shown adjacent zones to weld metals heat affected

zones and welding boundary, due to heat input constant.

Keywords: Submerged arc welding, X60-X65-X70 steels, radiographic inspection, impact toughness test

1. GİRİŞ

Gelişmiş boru hattı sistemleri dünyanın her yerinde

üretim alanlarından tüketicilere petrol, petrol ürünleri ve

doğal gaz taşımaktadır. Uzak mesafelere petrol ve gaz

ürünlerini taşımak için faydalanılabilmek en kolay ve en

ucuz yolun boru hatlarını kullanmak olduğu herkes

tarafından bilinmektedir. Boru hatlarının uzunluğunun

ve boru çaplarının artması kaynak teknolojisine olan

ihtiyacı arttırmaktadır [1]. Gaz ve petrol iletim

hatlarında çoğunlukla tozaltı kaynak yöntemi ile

üretilen spiral veya düz dikişli borular kullanılmaktadır

[1,2].

Tozaltı kaynağı, kaynak için gerekli ısının, eriyen

elektrod (veya elektrodlar) ile iş parçası arasında oluşan

ark (veya arklar) sayesinde ortaya çıktığı bir ark kaynak

yöntemidir. Ark bölgesi kaynak tozu tabakası ile kaynak

metali ve kaynağa yakın ana metal de ergiyen kaynak

tozu (cüruf) ve kaynak dikişi tarafından korunur.

Koruyucu görevi yapan kaynak tozu ayrıca kaynak

banyosu ile reaksiyona girerek kaynak metalini

deokside eder. Alaşımlı çelikleri kaynak yaparken

kullanılan kaynak tozlarında, kaynak metalinin

kimyasal kompozisyonunu dengeleyen alaşım

elementleri bulunabilir [2,3].

Bu çalışmada; petrol ve doğal gaz hatları için üretilmiş

API 5L (American Petroleum Institue) standardında,

X60, X65 ve X70 kalitesindeki çelik malzemeler, tozaltı

ark kaynak yöntemi ile farklı kimyasal kompozisyona

sahip iki ayrı tel (S1 ve S2Mo) ve toz (LN761 ve P223)

kullanılarak birleştirilmiştir. Kaynak işlemi tamamlanan

numunelere, öncelikle gözle muayene ve radyografik

muayene teknikleri uygulanmış, daha sonra ise spektral

analiz çalışmaları yapılmıştır. Kaynaklı birleştirmelerin

tokluk özelliklerini belirlemek amacıyla, çentik darbe

testi yapılmıştır. Ayrıca numuneler üzerinde sertlik ve

mikroyapı çalışmaları gerçekleştirilmiştir.

2. DENEYSEL ÇALIŞMALAR

Bu çalışmada, API 5L standardında, petrol ve doğalgaz

boru hatlarında kullanılan, düşük alaşımlı, ince taneli,

yüksek mukavemetli X60, X65 ve X70 malzemeler

kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan malzemelerin

kimyasal bileşimleri Tablo 1’de verilmiştir. Birleştirme

işlemlerinde, S1 ve S2Mo (Tablo 2) olmak üzere iki

farklı kaynak teli ile LN 761 ve P223 (Tablo 3) kaynak

tozu kullanılmıştır.

Tablo 1. Deneylerde kullanılan malzemelerin kimyasal analizleri

Malzeme Kimyasal Bileşim

C Si Mn P S Cr Ni Mo Cu Al Ti V Nb Fe

X60 0,065 0,191 1,260 0,009 0,005 0,032 0,011 0,034 0,013 0,039 0,019 0,045 0,044

Kalan X65 0,073 0,161 1,265 0,011 0,005 0,100 0,013 0,077 0,019 0,036 0,017 0,037 0,042

X70 0,074 0,188 1,413 0,009 0,003 0,172 0,169 <0,0001 0,012 0,027 0,012 0,044 0,034

Tablo 2. Deneylerde kullanılan tellerin kimyasal analizleri

Kullanılan t e l Kimyasal Bileşim

C Mn Si P S Cr Ni Mo Cu Sn Al V Fe

OE S1 0,075 0,56 0,05 0,007 0,003 0,08 0,02 0,009 0,05 0,001 0,002 0,02 Kalan

OE S2Mo 0,09 1,115 0,12 0,006 0,007 0,07 0,05 0,48 0,08 0,003 0,003 0,01

Farklı Özellikteki Malzemelerin Tozaltı Ark Kaynak Yöntemi İle

Birleştirilmesi Ve Birleştirmelerin Tahribatlı Ve Tahribatsız Muayenesi A. A. Akay, Y. Kaya, N. Kahraman

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 85-96, 2013 87

Tablo 3. Deneylerde kullanılan kaynak tozlarının kimyasal kompozisyonu

Kullanılan toz Kimyasal Bileşim (%)

LN 761 SiO2 MnO MgO CaF2 Na2O Al2O3 TiO2 FeO Metal Alaşımı

45 19 22 5 2 2 2 1 6 max

P 223 SiO2 MnO MgO CaF2 Al2O3 CaO TiO2 K2O FeO NaO Metal Alaşımı

23 4 21 21 20 4 2 1 1 2 3 max.

500x175x14.3 mm boyutlarında kesilen X60, X65 ve

X70 malzemelere 45º kaynak ağzı açılmıştır. Parçalar,

aralarında 2 mm boşluk bırakılarak, örtülü elektrik ark

kaynak yöntemi ile puntalanmıştır. Birleştirme

işlemlerinde kullanılan kaynak parametreleri Tablo 4’te

verilmiştir. Kaynak esnasında, kaynaklı parçalara

verilen ısı girdisinin sabit olması için, tel ve tozlar hariç

diğer kaynak parametreleri sabit tutulmuştur. Kaynak

işlemlerinde bakır altlık kullanılmış ve birleştirilen

numuneler, kaynak sonrasında açık havada soğumaya

bırakılmıştır.

Tablo 4. Kaynak esnasında kullanılan kaynak parametreleri

Malzeme Akımı

(A) Voltaj

(V) Kaynak Hızı

(cm/dk) Tel çapı

(mm) Akım

tipi

İlave

tel

Kaynak

tozu

Isı girdisi

(KJ/mm)

X60

800 29.5 15 4.0 DC + S1 LN 761 9.44 X65

X70

X60

800 29.5 15 4.0 DC + S2Mo P 223 9.44 X65

X70

Kaynak işlemleri tamamlanan numunelerin, öncelikle

uzman bir personel tarafından gözle muayenesi

yapılmıştır. Ayrıca kaynaklı numunelerin tümü,

radyografik teste tabi tutulmuştur. Parçaların

radyografik muayenesinde, YXLON marka floroskopik

muayene sistemi (Şekil 1) kullanılmıştır. Muayene,

Emek Boru AŞ’de APL 5L normları gözetilerek, konu

hakkında gerekli belgeye sahip (NDT Level 2)

radyografik muayene uzmanı tarafından yapılmış ve

değerlendirilmiştir. Tahribatsız muayenesi tamamlanan

numunelerden, her parametreden 18 adet çentik darbe (9

adet ITAB ve 9 adet kaynak dikişi) test numunesi

hazırlanmıştır. Ayrıca sertlik ve mikroyapı çalışmaları

ile elementel analiz çalışmaları için, her bir numuneden

1’er adet olmak üzere toplam 6 numune alınmıştır.

Şekil 1. Floroskopik muayene sistemi

Tozaltı ark kaynak yöntemi ile farklı tel ve tozlar

kullanılarak yapılan birleştirmelerin kaynak metalinden

elementel analizler yapılmış ve kaynak esnasında

kullanılan tel ve toz kompozisyonunun kaynak metaline

etkileri belirlenmeye çalışılmıştır. Çentik darbe

numuneleri charpy olarak 300 J, izod olarak 165 J test

yapabilme kapasitesine sahip Heckert marka cihaz ile

charpy yöntemi kullanılarak, -20°C, 0°C ve 20°C

sıcaklarında gerçekleştirilmiştir. Şekil 2’de çentik darbe

numune örneği ve deneyin yapıldığı cihaz verilmiştir.



88 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 85-96, 2013

Şekil 2. Çentik darbe numune örneği ve cihazın görüntüsü

Sertlik deneyleri, Struers marka Duramin A300 model,

Vickers, Brinell, Rockwell cinsinden makro ve mikro

ölçümler yapabilen bir cihaz yardımıyla yapılmıştır.

Sertlik ölçme işleminde Vickers sertlik ölçme metodu

kullanılmış ve ölçme esnasında 10 kg yük

uygulanmıştır. Kaynaklı numunelerin sertlik ölçümleri,

kaynak metali, ITAB ve ana malzemeyi kapsayacak

şekilde, kaynak kesitinden gerçekleştirilmiştir. Sertlik

ölçümleri çift yönlü olarak (kaynak metali ve kaynak

bölgesi), Şekil 3’de gösterilen noktalardan alınmıştır.

Şekil 3. Sertlik ölçme testine ait numune şekli ve sertlik ölçüm noktaları

Mikroyapı fotoğrafları için alınan numuneler standart

metalografik numune hazırlanma kurallarına uygun

olarak sırasıyla 200, 400, 600, 800, 1000 ve 1200 gritlik

zımparalarla zımparalanmış, 3 mikron elmas solüsyonu

ile parlatılmış daha sonra % 3 Nital çözeltisiyle

dağlanmıştır. Numunelerin mikro yapıların

görüntülenmesinde Leica DFC320 dijital kamera

bağlantılı Leica DM4000M optik mikroskop

kullanılmıştır.

3. DENEYSEL SONUÇLAR VE TARTIŞMA

3.1. Gözle Muayene

Tozaltı ark kaynak yöntemi ile farklı tel ve tozlar

kullanılarak yapılan birleştirmeler, yüzey kusurlarının

tespiti için gözle muayeneye tabi tutulmuşlardır. Gözle

muayene işlemleri, standartlar için gerekli şartları

sağlayan bir ortamda ve uzman bir personel tarafından

yapılmıştır. Muayene sonucunda, kaynak yüzeyinde

çatlak, yetersiz nüfuziyet ve kökte çökme gibi kaynak

hatalarının bulunmadığı tespit edilmiştir. Kaynaklarda,

kısmen yanma oluklarının oluştuğu, ancak bu hataların

kabul standardının izin verdiği sınırlar içinde olduğu

belirlenmiştir.

3.2. Radyografik Muayene

Şekil 4’te radyografik film görüntüleri verilmiştir.

Ayrıca, Şekil 5’de radyografik muayene protokolü (film

parametreleri) ve tüm numuneler için hazırlanmış NDT

uzman raporu verilmiştir. Radyografik muayene

sonucunda, tozaltı ark kaynağında oluşabilecek

nüfuziyet yetersizliği, yanma olukları, gözenek

oluşumu, kalıntılar, çatlaklar vb. hatalar

gözlemlenmemiş ve gözetilen normlar dâhilinde kabul

edilmiştir.



SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 85-96, 2013 89

Şekil 4. Radyografik filmler

Şekil 5. Radyografik muayene a) protokolü b) sertifikası

3.3. Kimyasal Analiz

Kaynaklı numunelerdeki, kaynak dikişinden alınan

spektral analiz sonuçları Tablo 5’de verilmiştir. Ayrıca,

analiz sonuçlarının daha anlaşılabilir olması açısından,

elementlerden sadece C (karbon) ve Mn (mangan) için

ayrı ayrı grafikler çizilmiştir. Şekil 6.a’da C

elementinin, kaynak metali içerisindeki miktarı, Şekil

6.b’de ise Mn elementinin kaynak metali içerisindeki

miktarını göstermektedir.

Analiz sonuçlarına göre % C oranı genel olarak ana

malzemeye göre kaynak metalinde artmıştır. X60

malzemede C oranı % 0.065, S1 ilave metalinde C oranı

a) b)



90 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 85-96, 2013

% 0.075 iken, kaynak sonrasında bu bileşim % 0,068

olarak ölçülmüştür. Buradan, kaynak metali kimyasal

bileşimi içerisindeki C oranının, ana malzemeden

yüksek, ilave metalden daha düşük olduğu

anlaşılmaktadır. Kaynak metalinin, ana malzeme ile

ilave metalin karışımından oluştuğu düşünüldüğünde,

bulunan sonuç ile beklenen sonucun, uyum içerisinde

olduğu görülmüştür. Aynı durum, X65 ve X70

malzemelerin kaynak metalleri içinde geçerlidir.

Kaynak metali içerisindeki Mn oranı incelendiğinde %

1.019 olduğu görülmektedir. Mn oranı X60 ana

malzemede %1.26 (Tablo1), ilave metalde ise % 0.56

olarak verilmiştir (Tablo 2). Bu durumda, C için geçerli

olan durum, Mn için de geçerli olmuştur.

% Mn oranı ise S1 teli ve LN 761 tozu kullanılan

numunelerde azalma, S2Mo teli ve P223 tozu kullanılan

numuneler de ise artma eğilimi göstermiştir. Kullanılan

tellerin kimyasal yapısındaki % Mn oranları Tablo 2’de

görüldüğü gibi farklılık göstermektedir. S2Mo teli %

Mn açısından S1 teline göre oldukça zengin bir bileşime

sahiptir. Ayrıca P223 tozunun kaynak metaline, LN 761

tozuna nazaran çok daha yüksek oranlarda Mn

elementini ihtiva ettiği bilinmektedir. Göze çarpan bir

diğer element ise Mo’dir. S2Mo telinin yüksek oranda

Mo elementi içermesi, kullanıldığı kaynaklı

birleştirmelerin kimyasal bileşiminde % Mo oranını

önemli ölçüde arttırmıştır.

Tablo 5. Kaynak dikişinden alınan kimyasal bileşim analizleri (Ağırlıkça %)

C Mn Si P S Cr Ni Mo Cu Al Ti V Nb Fe

X60-S1 0,068 1,019 0,231 0,009 0,007 0,022 0,014 0,020 0,064 0,008 0,005 0,024 0,015

Kalan

X65-S1 0,074 1,061 0,273 0,011 0,007 0,062 0,025 0,044 0,062 0,010 0,006 0,020 0,016

X70-S1 0,079 1,112 0,223 0,010 0,006 0,095 0,106 0,002 0,041 0,005 0,003 0,023 0,011

X60-S2Mo 0,072 1,313 0,261 0,015 0,007 0,021 0,027 0,204 0,054 0,014 0,006 0,027 0,019

X65-S2Mo 0,078 1,321 0,228 0,015 0,006 0,025 0,030 0,195 0,060 0,012 0,005 0,019 0,014

X70-S2Mo 0,084 1,331 0,234 0,016 0,007 0,026 0,033 0,198 0,062 0,012 0,005 0,020 0,016

Şekil 6. Kaynak metalindeki a) % C oranı b) % Mn oranı grafiği (ağırlıkça %)

3.4. Sertlik Testi

Düşük karbonlu, az alaşımlı çeliklerin kaynağında

ITAB’da çatlamaya karşı emniyet için sertliğin 350 HV

sertlik değerini geçmemesi tavsiye edilmektedir. Tüm

kaynaklı numunelerden, bu kritik değerin altında sertlik

değerleri ölçülmüştür. Sertlik ölçümleri, Şekil 3’de

belirtilen noktalardan alınmıştır. Şekil 7’deki kaynaklı

numunelerin sertlik grafikleri incelendiğinde, genel

olarak kaynak metalinin ITAB ve ana malzemeden daha

sert olduğu görülmektedir. Ana malzemede en yüksek

sertlik X70 malzemesinde 222 HV olarak ölçülmüştür.

En düşük sertlik ise X60 malzemesinde 186 HV olarak

ölçülmüştür. Kaynak metalinde ise en yüksek sertlik

değeri S2Mo teli ile kaynatılan X70 malzemesinde 246

HV, en düşük sertlik değer ise S1 teli ile kaynatılan X60

malzemesinde 200 HV olarak ölçülmüştür. Tablo 5’de,

kaynak metalinden ölçülen % C oranının, ana

malzemeye ait olan ITAB ve ana malzemeden yüksek

olması bu sonucu doğrulamaktadır.

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

X60-S1

X65-S1

X70-S1

X60-S2

X65-S2

X70-S2

Ma

ng

an

(%

)

Numuneler

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

X60-S1

X65-S1

X70-S1

X60-S2

X65-S2

X70-S2

Ka

rbo

n (

%)

Numuneler a) b)



SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 85-96, 2013 91

Şekil 7. Kaynaklı numunelerden alınan sertlik ölçüm sonuçları a) dikey doğrultuda ve b) yatay doğrultuda

Literatürde [1,4-6], tozaltı ark kaynağı ile yapılan

çalışmalarda, ark kaynağı ile birleştirilmiş numunelerde

en yüksek sertliğin kaynak metalinde olduğunu ve onu

sırasıyla ITAB ve ana malzemenin takip ettiğini

belirtmişlerdir. Kılınçer [7], farklı karbon oranına sahip

çelikleri tozaltı ark kaynağı ile birleştirmiş ve %

0,22’den az karbon oranına sahip kaynaklı bağlantıların

en sert bölgesinin kaynak metali olduğunu ve kaynak

metalinden ana malzemeye doğru gidildikçe sertliğin

azaldığını tespit etmiştir. Ayrıca, kaynaklı

numunelerdeki kaynak metalinin sertliğinin ana

malzemeden daha yüksek olması, kaynak esnasında

kullanılan ilave metaldeki karbon ve diğer alaşım

elementlerinin oranıyla ilişkilidir. ITAB’dan ölçülen

sertlik değerlerinin, ana malzemeden daha yüksek

olmasının sebebi ise bu bölgede meydana gelen tane

irileşmesidir.

3.5. Çentik Darbe Testi

Çentik darbe testi, tozaltı ark kaynağı ile farklı tel ve

tozlar kullanılarak birleştirilmiş numunelerin, hem

kaynak metallerinin, hem de ITAB’larının üç farklı

ortam sıcaklığında tokluk değerlerini belirlemek için

yapılmıştır. Tablo 6’da test yapılan üç deney sonucunun

ortalamalarını tablo olarak, Şekil 8’de ise tabloda

verilen değerler neticesinde oluşturulan grafikleri

göstermektedir. Ana malzemelerden oda sıcaklığında

ölçülen tokluk değerleri X60=213 J, X65=226 J ve

X70=215 J’dür.

Tablo 6. Kaynak metali ve ITAB’dan ölçülen tokluk değerleri (J)

KAYNAK METALİ ITAB

Numuneler Sıcaklıklar (oC)

Numuneler Sıcaklıklar (oC)

-20 0 20 -20 0 20

X60-S1 17 37 43 X60-S1 34 52 60

X65-S1 26 42 43 X65-S1 49 60 62

X70-S1 28 34 42 X70-S1 57 61 73

X60-S2Mo 65 123 152 X60-S2Mo 118 156 170

X65-S2Mo 58 117 128 X65-S2Mo 98 140 166

X70-S2Mo 99 127 138 X70-S2Mo 125 151 154

Tablo 6 incelendiğinde, en yüksek tokluk değerlerinin

oda sıcaklında (20oC), en düşük tokluk değerlerinin ise -

20oC’de ölçüldüğü görülmektedir. Genel olarak sıcaklık

düştükçe malzemelerin darbe direncinin de düştüğü

bilinmektedir. Malzemelerin sıcaklığa bağlı olarak,

darbe direncindeki düşme, aniden olabileceği gibi belirli

bir sıcaklık aralığında da olabilmektedir.

Kurt [8], DH 36 gemi sacını farklı kaynak yöntemleriyle

(elektrik ark, MIG-MAG ve tozaltı) birleştirmiş ve

bağlantı dayanımlarını, çentik darbe testiyle, farklı

sıcaklık ortamlarında (-40oC, -20oC, 0oC, 20oC, 40oC)

belirlemeye çalışmıştır. Çalışmalar sonucunda, darbe

deney test sıcaklığın düşmesiyle, tüm yöntemlerde

tokluk değerlerinin düştüğünü rapor etmiştir. Kaçar ve

Kökemli [9], düşük karbonlu çelik çiftleri, klasik

GMAK yöntemiyle argon koruyucu gazı kullanarak ve

kontrollü atmosfer ünitesinde aynı kaynak parametreleri

kullanılarak birleştirmişler ve bağlantıların mekanik ve

metalurjik özellikleri araştırmışlardır. Çalışma

sonucunda altı farklı sıcaklıkta (-100oC, -50oC, 0oC,

25oC, 50oC, 100oC) çentik darbe testleri yapılmış ve

sıcaklığın azalmasıyla, kaynak metallerinden ölçülen

darbe tokluklarının düştüğünü rapor etmişlerdir.

(a) (b)



92 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 85-96, 2013

Şekil 8. Çentik darbe test grafikleri a)Kaynak metali b) ITAB

Grafikler incelendiğinde, S2Mo teli ve P223 tozu

kullanılarak birleştirilen numunelerden alınan değerler,

S1 teli ve LN 761 tozu kullanılarak birleştirilen

numunelerden alınan değerlerden daha yüksek

bulunmuştur. Çentik darbe test sonuçlarında S2Mo tel

ve P223 toz kullanılan kaynaklı numunelerin

değerlerinin yüksek çıkmasının sebeplerinden biriside

P223 tozunun bazik karakterli olması ile ilgili olduğu

düşünülmektedir. P223 tozunun bazik karakterli olması,

kaynak esnasında kaynak banyosundaki serbest haldeki

oksijen elementini yüksek oranda redüklemesini

sağlamaktadır [10]. LN 761 tozu ise rutil karakterli

olması sebebiyle oksijen elementini P223 tozu kadar

redükleyememektedir. Bilindiği üzere oksijen elementi

kaynaklı bölgede istenmeyen bir elementtir. Oksijen

elementinin kaynaklı bölgede yüzde oran olarak düşük

olması çentik darbe dayanımını arttırmaktadır. Durgutlu

vd. yaptıkları çalışmada, tozaltı ark kaynağı ile düşük

karbonlu çelik malzemeleri farklı özelliğe sahip kaynak

tozları ile birleştirmiş, yapılan birleştirmelerin

incelenmesi sonucunda en iyi tokluk değerlerinin P223

tozu ile kaynaklanmış numunelerde olduğu saptanmıştır

[5].

Çentik darbe test sonuçları incelendiğinde, en yüksek

çentik darbe enerjilerini ana malzeme gösterirken, bunu

sırayla ITAB ve kaynak metalinin takip ettiği

görülmektedir. Buradan anlaşılmaktadır ki, ana

malzeme, ITAB ve kaynak metalinden ölçülen tokluk

değerleri, aynı bölgelerden ölçülen sertlik değerleriyle

paralellik göstermektedir. Yani sertlik arttıkça, tokluk

azalmaktadır. Çetinkaya [11] yaptığı bir araştırmada,

sertliğin artmasıyla tokluğun azaldığını rapor

etmektedir. Burada kaynak metalinden elde edilen

çentik darbe mukavemetleri ITAB’den elde edilen

değerlerden daha düşük bulunmuştur. Düşük karbonlu

çeliklerin kaynağında ITAB’nin kırılma davranışları

üzerine yapılan bir araştırmada [12] ITAB’daki iri taneli

bölgenin tokluğunun, kaynak metalinden daha yüksek

olduğu belirtilmiştir. Ayrıca ITAB’ın sertliğinin kaynak

metali sertliğinden düşük olmasının bu sonucu

doğruladığı belirtilmiştir.

Kaya ve arkadaşları [4], tozaltı ark kaynağı ile

birleştirilen farklı kalınlıktaki Grade A gemi saclarının

mekanik özellikleri üzerine yaptıkları çalışmada

ITAB’ın tokluğunun kaynak metalinden daha yüksek

olduğu ve ITAB’ın sertliğinin kaynak metalinden daha

düşük olmasının bu sonucu doğurduğunu

belirtmişlerdir. Elde edilen çentik darbe sonuçları,

sertlik sonuçları ile kıyaslandığında, sertliğin yüksek

olduğu kaynak metallerinde tokluk değerleri düşük,

sertliğin düşük olduğu ITAB’da ise tokluk değerleri

yüksek çıkmıştır. Ayrıca çalışmada, özellikle tozaltı ark

kaynağı gibi yüksek ısı girdisine sahip bir yöntemde,

kaynak metali gevrek bir davranış gösterirken, ITAB’ın,

kaynak metaline nazaran daha tok yapıda olduğu

vurgulanmıştır.

Karbon miktarı malzeme sertliğini arttırıcı

mekanizmaların en önemlilerinden biridir. Karbon

miktarı arttıkça malzemenin sertliği artar, çentik darbe

dayanımı ise düşer [1]. Kimyasal analiz sonuçlarından

da anlaşılacağı üzere kaynak metalinde karbon oranı ana

malzemeye göre artmıştır. Bu da kaynak metalinde

sertliğin artmasına ve çentik darbe dayanımının ITAB’a

göre düşük olmasına neden olmuştur. Tozaltı kaynak

metalinde tokluğun yüksek olması için mangan oranının

%1,2'den fazla olması gerektiği önerilmektedir. Bu

oranın üzerine çıkıldığında asiküler ferrit hacim oranı

arttığından tokluk artmaktadır. Tokluktaki artış

manganın optimum değerine ulaşmasına kadar devam

etmektedir [10]. S1 tel ve LN 761 toz kullanılan

numunelerde ana malzemeye göre % Mn oranı azalmış

ve S2Mo tel ve P223 toz kullanılan numunelerde ise %

Mn oranı artmıştır (Tablo 5). S2Mo tel kullanılan

numunelerde tokluğun yüksek çıkmasının sebeplerinden

birinin de kaynak metali bileşimindeki yüksek % Mn

oranı olduğu düşünülmektedir.

Molibdenin örtülü elektrot kaynak metaline ilave

edilmesinin ana amacı, kaynak mukavemetini

arttırmaktır. Molibden östenit dönüşümünü önler ve

dönüşüm sıcaklığını biraz düşürür. Molibden

karbürlerin çökelmesi östenit tane sınırlarında ferrit

0

40

80

120

160

200

X60-S1 X65-S1 X70-S1 X60-S2Mo X65-S2Mo X70-S2Mo

-20 0 20

0

40

80

120

160

X60-S1 X65-S1 X70-S1 X60-S2Mo X65-S2Mo X70-S2Mo

-20 0 20

a) b)

Da

rbe

da

ya

nım

ı (J

)

Numuneler

Da

rbe

da

ya

nım

ı (J

)

Numuneler



SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 85-96, 2013 93

dönüşümünü engeller. Bu nedenle asiküler ferrit hacim

oranında artışa sebep olur [10]. Tablo 5’de kaynak

metalinden alınan kimyasal analiz sonuçlarında S2Mo

tel kullanılan numunelerde % Mo oranın, S1 tel

kullanılan numunelerden fazla olduğu görülmektedir.

Sonuç olarak % Mo oranın, S2Mo teli kullanılan

numunelerde yüksek olması asiküler ferrit hacim

oranında artışa ve darbe çentik testlerinde yüksek tokluk

elde edilmesine neden olmuştur.

3.6. Mikroyapı İncelemeleri

Şekil 9’da kaynak işlemlerinde kullanılan ana

malzemelerin (X60, X65 ve X70) mikroyapı fotoğrafları

verilmiştir. Ana malzeme mikro yapı fotoğraflarına

bakıldığında malzemelerin tipik eş eksenli, perlit ve

ferritten oluşan, ince taneli bir yapıya sahip olduğu

gözlenmektedir. Ayrıca, kaynak için seçilen

malzemelerden X70 malzemesi en ince tane yapısına

sahip iken, bu malzemeyi sırasıyla X65 ve X60

malzemeleri takip etmektedir.

Şekil 9. Ana malzeme mikro yapı görüntüleri a) X60, b) X65 ve c) X70

Şekil 10-15’da ITAB, kaynak metali ve ITAB-kaynak

metali geçiş bölgelerinin mikroyapı görüntüleri

verilmiştir. Görüntüler genel olarak

değerlendirildiğinde, tüm birleştirmelerde kaynak

metalleri, ITAB’lar ve kaynak ergime sınırına bitişik

bölgelerin birbirlerine benzer görüntüler sergilediği

belirlenmiştir. Ayrıca, tel ve toz bileşimi etkileri hariç,

tüm numunelerdeki ısı girdisi sabit olduğundan, gerek

kaynak metalleri, gerekse ITAB tane boyutlarının

birbirlerine yakın olduğu tespit edilmiştir. Numunelerin

(a) ve (b) kodlu ITAB ve kaynak metali görüntüleri

incelendiğinde kaynak metaline doğru incelen ferritik ve

perlitik yapılar görülmektedir. Görülen beyaz alanlar

“ferrit”, siyah olarak görülen alanlar ise ince taneli

“perlitik” yapılardır. Ayrıca (a) ve (b) kodlu ITAB ve

kaynak metali mikroyapı fotoğraflarında değişik

oranlarda görülen ötektoid öncesi ferrit fazı, tane

sınırlarında uzun ve/veya geniş boyutlarda

widmanstatten yapılar ile tane içi widmanstatten yapılar

görülmektedir

.

Şekil 10. X60-S1 numunenin mikro yapı fotoğrafları a) ITAB b) kaynak metali c) ITAB–kaynak metali geçiş bölgesi

(a) (b) (c)

(a) (b) (c)

https://www.google.com.tr/search?q=widmanstatten&hl=tr&biw=1366&bih=571&prmd=imvns&tbm=isch&tbo=u&source=univ&sa=X&ei=dREIUKjMCsnA0QW6qsSCBQ&sqi=2&ved=0CFoQsAQ



94 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 85-96, 2013



Şekil 13. X60-S2Mo numunenin mikro yapı fotoğrafları a) ITAB b) kaynak metali c) ITAB–kaynak metali geçiş bölgesi


(a) (b) (c)

(a) (b) (c)

(a) (b) (c)

(a) (b) (c)



SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 85-96, 2013 95


Numunelerin (c) kodlu mikroyapı görüntüleri genel

olarak incelendiğinde, ısı tesiri altında kalan bölgede,

tane boyutunun büyüdüğü, kolonsal formda olduğu ve

ana metale doğru uzadığı görülmektedir. Literatürde [5],

tozaltı ark kaynak yönteminde düşük hızlarda kaba ve

kolonsal taneler elde edilirken, yüksek hızlarda daha

düzensiz ve ince yapılı taneler elde edilmesinden söz

edilmiştir. Ayrıca yapılan araştırmalarda [13,14],

yüksek enerji girişinin soğumayı ve katılaşmayı

yeterince yavaşlattığı, bu durumda oluşan yapıların daha

fazla kabalaşmasına neden olduğu belirtilmiştir. Bütün

numunelerde kaynak hızı 15 cm/dk olduğu için kaynak

metalinde kaba ve kolonsal taneler oluşmuştur. Ayrıca

kaynak metalinde oluşan tanelerin kaynak metali

merkezine doğru yönlendikleri görülmektedir.

Literatürde [10], düşük karbonlu ve düşük alaşımlı

kaynak metalinde soğuma hızına bağlı olarak oluşan

yapılar, tane sınırı ferriti, widmanstatten ferrit, asiküler

ferrit ve perlit olabileceği belirtilmektedir. Çalışma

sonucunda ağırlıklı olarak kaynak metalinde asiküler

ferrit ve perlit taneleri oluştuğu gözlemlenmiştir.

4. SONUÇLAR

Düşük alaşımlı, ince taneli, yüksek mukavemetli X60,

X65 ve X70 çeliklerin, tozaltı ark kaynak yöntemi ile

farklı tel ve toz çeşitleri kullanılarak birleştirildiği bu

çalışma sonucunda;

1) Kaynaklı numunelere gözle yapılan muayene

sonucunda, kaynak yüzey hatalarına (eksik veya

fazla kaynak kepi, kökte çökme vb)

rastlanılmamıştır.

2) Radyografik muayene sonucunda, kaynak

bölgesinde, çatlak, gözenek, gaz boşluğu vb kaynak

hatalarının bulunmadığı tespit edilmiştir.

3) Çentik darbe testlerinde, kaynak metali tokluk

değerleri, ITAB tokluk değerlerinden düşük

bulunmuştur.

4) Kaynak metaline ilave edilen Mn elementinin,

çentik darbe dayanımını yüksek ölçüde arttırdığı

sonucuna varılmıştır.

5) API 5L standardındaki X60, X65 ve X70

malzemelerinin petrol ve doğalgaz iletim hatlarında

kullanımı için -20 °C, 0 °C ve 20 °C sıcaklıklarında

çalışma şartlarına uygun olduğu tespit edilmiştir.

6) Tüm numunelerde sertlik değerleri, ana

malzemeden kaynak metaline doğru artış

göstermektedir.

7) Tüm birleştirmelerde, ısı girdisi sabit olduğundan,

kaynak metalleri, ITAB’lar ve kaynak ergime

sınırına bitişik bölgelerin birbirlerine benzer

mikroyapılar sergilemiştir.

8) Tozaltı ark kaynağı ile gerçekleştirilen kaynak

işlemlerinde kaynak esnasında kullanılan, S2Mo ve

P223 tel-toz kombinasyonunun, S1 ve LN 761 tel-

toz kombinasyonundan, mekanik özellik

bakımından daha üstün olduğu tespit edilmiştir.

KAYNAKLAR

[1] ADA, H., Petrol ve doğalgaz boru hatları için

üretilen boruların Tozaltı ve spiral kaynak yöntemiyle

kaynaklanabilirliği ve mekanik özelliklerinin

incelenmesi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü

Yüksek Lisans Tezi, Ankara, 2006.

[2] AKAY, A. A., Farklı özellikteki malzemelerin

tozaltı ark kaynak yöntemi ile birleştirilmesi ve

birleştirmelerin tahribatlı ve tahribatsız muayenesi,

Karabük Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek

Lisans Tezi, Karabük, 2012.

[3] ERENGİN, A., Ark esaslı kaynak yöntemleriyle

yapılan uygulamalarda, kutuplama durumu ile ilave

malzeme-ergime verimi ilişkisinin incelenmesi, Yıldız

Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek

Lisans Tezi, İstanbul, 2009.

[4] KAYA, Y., KAHRAMAN, N., DURGUTLU, A.,

GÜLENÇ, B., Ferritik paslanmaz çelik ile düşük

karbonlu çelik malzemelerin farklı kaynak

yöntemleriyle birleştirilebilirliğinin araştırılması,

(a) (b) (c)

https://www.google.com.tr/search?q=widmanstatten&hl=tr&biw=1366&bih=571&prmd=imvns&tbm=isch&tbo=u&source=univ&sa=X&ei=dREIUKjMCsnA0QW6qsSCBQ&sqi=2&ved=0CFoQsAQ



96 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 85-96, 2013

International Iron & Steel Symposium, 2-4 Nisan 2012,

779-788, Karabük, Türkiye.

[5] DURGUTLU., A, KAHRAMAN., N, GÜLENÇ, B.,

Tozaltı ark kaynağında kaynak tozunun mikroyapı ve

mekanik özelliklere etkisinin incelenmesi, Gazi

Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi

Dergisi, 10, 11, 1-8, 2002.

[6] ASARKAYA, M., Gemi inşasında kullanılan

kaynak yöntemlerinin mekanik özelliklere etkisi,

Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek

Lisans Tezi, Sakarya, 54-86, 2006.

[7] KILINÇER, S., Düşük karbonlu çeliklerin tozaltı ark

kaynak yöntemi ile kaynak edilebilirliğinin ve mekanik

özelliklerinin incelenmesi, Gazi Üniversitesi, Fen

Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 1998.

[8] KURT, K., DH 36 gemi sacının farklı kaynak

yöntemleri ile mekanik özelliklerinin incelenmesi,

Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek

Lisans Tezi, Sakarya, 21-32, 2008.

[9] KAÇAR, R., KÖKEMLİ, K., Effect of controlled

atmosphere on the Mig-Mag arc weldment properties,

Materials & Design, 26, 6, 508-516, 2005.

[10] YÜKLER, İ., Kaynak Metali, Marmara

Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi Matbaası,

İstanbul, 52-64, 1994.

[11] ÇETİNKAYA, C., Düşük karbonlu çeliklerin

tozaltı ark kaynak yöntemi ile kaynak edilebilirliği ve

mekanik özelliklerinin incelenmesi, Gazi Üniversitesi,

Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 12, 2, 279-293, 1999.

[12] KİM, J. H., OH, Y. J., HWANG, II S., KİM, D. J.,

KİM, JEONG T., Fracture behavior of heat-affected

zone in low alloy steels, Journal of Nuclear Materials,

299, 132-139, 2001.

[13] EROĞLU, M., AKSOY M., Enerji girişinin kaynak

metali mikroyapısı ve mekanik özellikleri üzerine etkisi,

Bilim Günleri Bildiriler Kitabı Makine Mühendisleri

Odası, Denizli, 434-439, 1999.

[14] KILINÇER, S., KAHRAMAN, N., AISI 409 ve

Ç1010 çeliğin östenitik elektrod kullanarak MIG

kaynak yöntemi ile birleştirilmesi ve mekanik

özelliklerinin araştırılması, Gazi Üniversitesi

Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 24, 1, 23-31,

2009.


97

İşçi sağlığı ve güvenliği yönetimi ile toplam kalite yönetimi sistemleri veri

analizi incelemesi

Ahmet YAKUT1*, Rıfat AKBIYIKLI1

1Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği, Yapı A.B.D., Sakarya

[email protected]


ÖZET

Çalışmamızda İşçi Sağlığı ve Güvenliği ile Toplam Kalite Yönetiminin inşaat sektörü üzerinde etkileri, İstanbul ili

şantiyelerinde yapılan 25 adet firma anketi sonuçları ile değerlendirilmiştir. İşçi Sağlığı ve Güvenliği programının

sağlıklı yürüyebilmesi; eğitimin artması ve çalışanların aktif rol almasıyla önemini arttıracaktır. Ülkemizde İSG

sisteminin yeterince uygulanmamasından ötürü, iş kazaları ve söz konusu kazalar sonucu meydana gelen ölüm ve

yaralanmalar oldukça fazladır. Yapılan analizler sonucunda firmalar, sağlık ve güvenlik sorumluluklarını yerine

getirebilmeleri için etkili bir yönetim sistemine ihtiyaç duymaktadır. Bu sistem OHSAS 18001 İş Sağlığı ve

Güvenliği Yönetim Sistemi olarak belirlenmiş ve inşaat sektörünün olmazsa olmazlarından olduğu kanısına

varılmıştır.

Anahtar Kelimeler: İSG, TKY, OHSAS 18001

Data analysis of occupational health and safety management and total quality

management systems

ABSTRACT

In our study, Total Quality Management, Occupational Health and Safety on the effects of the construction industry,

building sites of Istanbul evaluated with the results of the survey of 25 firms. For Occupational Health and Safety

program, walked healthy, active employees in her role increased and will increase the importance of education. Due

to non-implementation of the OHS system in our country enough, work-related accidents and deaths and injuries

resulting from these accidents is very high. Firms as a result of the analysis, an effective health and safety

management system needs to be able to fulfill their responsibilities. This system is designated as OHSAS 18001

Occupational Health and Safety Management System and the construction industry can be regarded as the

imperatives.

Keywords: OHSAS, TQM, OHSAS 18001


A. Yakut, R. Akbıyıklı İşçi Sağlığı Ve Güvenliği Yönetimi İle Toplam Kalite Yönetimi

Sistemleri Veri Analizi İncelemesi

98 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 97-103, 2013

1.GİRİŞ

Şantiyelerde çalışmaların aksamadan devam edebilmesi,

tehlikelerin arındırılması ve sağlığı olumsuz yönde

etkileyen nedenlerden korunmak amacıyla İşçi Sağlığı

ve İşçi Güvenliği ve bu sistemin yönetim süreci Toplam

Kalite Yönetimi geliştirilmiştir. İSG nin genel amacı

kazaların önlenmesinin yanı sıra oluşabilecek kaza ve

meslek hastalığı sonucu maddi manevi zarar gören

işçinin tazminatı ile de ilgilenir. Bunu SGK (Sosyal

Güvenlik Kurumu) yüklenmektedir.

Günümüzde şantiyelerde yüksek oranda yaralanma ve

ölümle sonuçlanan iş kazaları olmaktadır. Bu SGK’yı

doğal olarak ülke ekonomisini olumsuz etkileyecektir.

İş Sağlığı ve İş Güvenliği; işçiyi, işçi yakınlarını ve

işvereni doğabilecek kazalardan, OHSAS 18001 kalite

yönetim sisteminin gelişmesiyle güvence altına almıştır.

İşçi Sağlığı ve Güvenliği Yönetimi’nin sitemli işlemesi,

çevresel ve diğer faktörlerin kontrol altında

tutulmasında büyük önem arz etmektedir. Bazı

durumlarda çevresel nedenlerin kontrolü, yönetimin

kazaları önlemeye olan isteğini iş görenlere kanıtlaması

açısından çok yararlıdır. Çünkü bir işletmede kaza

önlemeye yönelik yapılacak çalışmalar, üst yönetimin

tutumu ile alakalıdır. İşçi Sağlığı ve Güvenliği sistemi

Toplam Kalite Yönetimi sistemi ile ilişkilidir. Toplam

kalite yönetimi, üretim verimliliğini arttırmak amacıyla

kullanılan yaklaşımdır. Belirtildiği gibi toplam kalite

yönetimi verimliliği, memnuniyeti arttırmak için

yapılmış bir teknik olmakla beraber İşçi Sağlığı ve İş

Güvenliği yönetimi amacıyla da uygulanmaktadır.

Toplam kalite yönetimi yöntemi iş sağlığı ve

güvenliğine hem destek hem dayanak hem de ikisini bir

arada sunarak kalitenin artmasını amaçlamaktadır.

2. İŞÇİ SAĞLIĞI ve İŞ GÜVENLİĞİ İLE İLGİLİ

TEMEL KAVRAMLAR

2.1. İşçi Sağlığı ve İş Güvenliği

İş sağlığı ve güvenliği; işin yapılması sırasında

işyerindeki fiziki çevre şartları sebebiyle işçilerin maruz

kaldıkları sağlık sorunları ve mesleki risklerin ortadan

kaldırılması veya azaltılması ile ilgilenen bilim dalıdır.

2.2. İş Kazası

İş kazaları için zamanı tahmin edilemeyen durumlarda,

önlemlerin alınmaması sonucunda gerek maddi gerekse

manevi hasarlar oluşturabilen kazaların tümüdür

diyebiliriz. Bedensel ve manevi hasar oluşturan

durumlarda zararı karşılamak üzere kusurlu taraflardan

tazmini konusu ilerleyen başlıklarda detaylı bir şekilde

incelenip analiz edilmiştir.

2.3. İş Kazalarının Temel Nedenleri

Bir kaza beş adet temel nedenin arka arkaya dizilmesi

sonucu meydana gelir. Bunlardan biri olmadıkça bir

sonraki meydana gelmez ve dizi tamamlanmadıkça kaza

ve yaralanma olmaz. Bu beş faktöre "kaza zinciri" denir

[3].

1. İnsanın doğa ya da sosyal yapı içindeki

zayıflığı

2. Kişisel özürler

3. Güvensiz hareketler ve şartlar

4. Kaza olayı

5. Yaralanma [1]

İlk üç faktörün arka arkaya dizilmesi de kazanın olması

için yeterli olmaz. Önceden planlanmayan ve

bilinmeyen, zarar vermesi muhtemel bir olayın da

meydana gelmesi gereklidir. Şu halde yaralanma ya da

zararın meydana gelmesi, yani kazanın bütün unsurları

ile gerçekleşmesi için "bir kaza olayı" da mevcut

olmalıdır.

2.4. İş Kazalarının Önlenmesi

Kaza önleme çalışmaları tanım olarak iş gücü

performansının, alet, cihaz, makine performansının ve

fiziki çevrenin kontrol altında tutulabilmesi anlamına

gelmektedir. Kontrol sözcüğünün kullanılmasındaki

amaç; Onun, önleme ve güvenli olmayan koşulların ve

olayların düzeltilmesi olgularının her ikisini de içeriyor

olmasıdır. Kaza önleme, her inşaat firması ve

endüstriyel kuruluş için yaşamsal bir öneme sahiptir.

Kazalarla yeterince ilgilenilmemesi halinde yaralanma,

ölüm ve maddi kayıplara yol açacağından işletmeyi

olumsuz yönde etkileyecektir. Ayrıca kaza önleme

çalışmaları; Üretim ya da hizmetin sürekliliği, üretimin

artırılması, verimliliğin iyileştirilmesi ve işçi-işveren

arasındaki ilişkilerin İyileştirilmesi konularında olumlu

ve yararlı sonuçları beraberinde getirmektedir [4].

İş kazalarını önleme teknikleri:

1. Emniyetsiz Durumları Ortadan Kaldırma :

2. Emniyetsiz Davranışları Önlemek :

3. Çalışmada İyi Yöntemlerin Uygulanması :

4. Kişisel Koruyucular Kullanma [5].

Kazaları önlemek için İşçi Sağlığı ve Güvenliği sistemi

çevresel ve diğer faktörlerin kontrol altında

tutulmasında büyük önem teşkil etmektedir. Bazı

durumlarda çevresel nedenlerin kontrolü, yönetimin

kazaları önlemeye olan isteğini iş görenlere kanıtlaması

açısından çok yararlıdır. Çünkü bir işletmede kaza

önlemeye yönelik yapılacak çalışmalar, üst yönetimin

tutumu ile alakalıdır.

İşçi Sağlığı Ve Güvenliği Yönetimi İle Toplam Kalite Yönetimi


A. Yakut, R. Akbıyıklı

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 97-103, 2013 99

2.5. İş Güvenliği

İş güvenliği, iş yerlerinde iş kazaları ve meslek

hastalıklarının önlenmesi, çalışma ortam ve şartlarının

sağlığa uygun hale getirilmesi, insan kaynaklarının

değerlendirilmesi, geliştirilmesi ve güvensiz

hareketlerin önlenmesi amacıyla bir plan dahilinde yapı

sürekli çalışmaların metodik ve sürekli çalışmaların

tümüdür.

3. OHSAS 18001 ISG YÖNETİM SİSTEMİ VE

TOPLAM KALİTE KALİTE YÖNETİM SİSTEMİ

3.1. OHSAS 18001

OHSAS 18001, BSI (British Standards Institute)

tarafından yayınlanmış olan "İş Sağlığı ve Güvenliği"

standardıdır. OHSAS 18001; ISO 9000 ve ISO 14000

gibi diğer uluslararası standartlardan farklı olarak bazı

ulusal standart kuruluşları ve belgelendirme

kuruluşlarının birlikte çalışmasıyla gerçekleştirilmiştir

ve bir ISO standardı değildir. OHSAS 18001, bir işçi

sağlığı ve iş güvenliği yönetim sisteminin içerisinde

bulunması gereken kritik yönetim elemanlarını

tanımlayan ve Avrupa’da Nisan 1999’dan beri

kullanılan bir spesifikasyondur. OHSAS 18001

kuruluşların ürün ve hizmetlerinin güvenliğinden çok

çalışanın sağlığına ve işin güvenliğine yönelik bir

standarttır.

OHSAS 18001 ve TS 18001 iş güvenliği denetim serisi

standartları, organizasyonun işçi sağlığı ve iş güvenliği

risklerini kontrol etmesi ve performansını geliştirmesini

sağlamak için; işçi sağlığı ve iş güvenliği yönetim

sistemi şartlarını verir. Bu standartlar iş güvenliği

performans kriterleri veya bir yönetim sisteminin

tasarlanması için gerekli ayrıntılı maddeleri kapsamaz

[6].

3.1.1. OHSAS 18000'in yararları

OHSAS18001 İş Sağlığı ve Güvenliği Yönetim

Sistemi'nin sağladığı yararlar şunlardır:

1. Çalışanları işyerinin olumsuz etkilerinden ve

kazalardan koruyarak, rahat ve güvenli bir

ortamda çalışmalarını sağlamak,

2. Çalışan motivasyonu ve çalışan katılımını

arttırmak,

3. İş kazaları ve meslek hastalıkları sebebiyle

oluşabilecek iş ve iş gücü kayıplarını en aza

indirgeyerek, iş veriminde artışın sağlanması ve

maliyetlerin düşürülmesi, Çalışma ortamlarında

alınan tedbirlerle, işletmeyi tehlikeye

sokabilecek yangın, patlama, makine arızaları

vb. durumların ortadan kaldırılması neticesinde

işletme güvenliğinin sağlanması,

4. Ulusal ve uluslararası yasa ve standartlara uyum

sağlamak,

5. İş performansını arttırmak [2].

3.2. Toplam Kalite Yönetimi

Toplam kalite yönetimi verimliliği, memnuniyeti

arttırmak için yapılmış bir teknik olmakla beraber işçi

sağlığı ve iş güvenliği yönetimi amacıyla

uygulanmaktadır. Toplam kalite yönetimi yöntemi iş

sağlığı ve güvenliğine hem destek hem dayanak hem de

ikisini bir arada sunarak kalitenin artmasını

amaçlamaktadır.

İş güvenliği kimilerine göre işverenin tek başına

sağlamak zorunda olduğu güvenli bir çalışma ortamı,

kimilerine göre ise uyulmadığı takdirde işvereni sadece

maddi zarara uğratacak bir yasaklar zinciri olarak

görülmüştür. Bu nedenlerdir ki iş güvenliği uzunca bir

süre yalnızca devletin yasal düzenlemeleri kadar

gelişebilmiştir. Oysaki çağdaş işletmelerde “Toplam

Kalite Yönetimi’’ ilkelerine entegre olmuş İş güvenliği

kavramı kalite ve Verimlilik ilkeleri ile birlikte

işletmeyi başarıya götüren üçlü sac ayağını

oluşturmuştur. Böylece müşterinin, iş görenin ve

toplumun beklentilerini hep bir arada karşılamayı

hedefleyen Toplam Kalite felsefesinin en önemli

unsurlarından birisi haline gelen iş güvenliği; ölçme ve

sürekli iyileştirme yaklaşımları sonucu, kayda değer

ilerlemeler göstermiştir.

TKY’de verimlilik kavramı genelde elde edilen üretim

ile bu üretimi sağlayan üretim faktörleri arasındaki

oransal ilişkidir şeklinde tanımlanmaktadırlar. Bu tanım

olayın sadece ekonomik boyutunu dikkate almaktadır.

Konuya Toplam Kalite yönetimi esprisi içinde

bakılacak olursa verimlilik, bir düşünce biçimi bir hayat

tarzı ve bir tutum olarak düşünülmelidir. Buna uygun

bir ortamı yaratan işletmeler sonuçta insan faktörünün

işe devamını arttıracak, iş kazaları en aza inecek ve

insanın daha verimli çalışması sağlanacaktır. Sonuçta

uluslararası rekabette söz sahibi olma şansı artacak,

maliyetlerin düşürülmesiyle kar maksimizasyonu

sağlanarak üretimin kısa sürede ve kaliteli olması

gerçekleşecektir.

Toplam kalite yönetimi çerçevesinde kalite yönetimi

fonksiyonunun geniş bir yelpazeye dağıldığı herhangi

bir sınır ve kısıtlamaya uğramadığı tespit edilmiştir.

Kalite yönetim amacı müşteri odaklı olup sıkıntı halinde

müdahale etme, sorunları çözme ve memnuniyet amacı

gütmektedir.



100 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 97-103, 2013

4. İSTANBUL İLİ ŞANTİYELERİNDE İŞÇİ

SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ İLE TOPLAM

KALİTE YÖNETİMİ SİSTEMİ ANKET

ÇALIŞMASI SONUÇLARI

4.1. Araştırmanın amacı

Türkiye şantiyelerinde İşçi Sağlığı ve Güvenliği ile ilgili

kapsamlı çalışmada, toplam 81 soru üzerinden anket

yapılmıştır. İstanbul ili pilot bölge seçilerek; tamamı

uygulama ortamında gözlemlenmesi amacıyla toplam

25 şantiyede teknik personellerle birebir yapılmıştır. Bu

çalışmada; İş sağlığı ve Güvenliği ile ilgili plan ve

programların ne şekilde uygulandığı, kazaların

önlenmesinde bu sistemlerin önemi, kural ve

prosedürlerden çalışanların ne derece haberdar olduğu

araştırılmıştır. Söz konusu şantiyeler 2008’ den itibaren

başlamış ve bazıları halen devam etmektedir.

4.2. Araştırma Sonuçları

Söz konusu şantiyelerde Projenin Teknik açıdan türü

ağırlıklı olarak Tek bina olarak hizmet sunmaktadır. Bu

şantiyelerin % 40’ı Tek bina, % 32’si Toplu konut, %

16’sı Karayolu, %4’ü Kanalizasyon ve % 8’i Diğer

projeler olduğu belirlenmiştir. Projenin İdari açıdan

Türü % 48’i Yap-Sat, % 40’ı Taahhüt, % 12’si Öz

Yatırım olarak belirlenmiştir.

Yapılan çalışmada şantiyelerde kalite standartları

çerçevesinde İstanbul’daki büyük ölçekli firmaların

hemen hemen hepsinde yeterlilikler mevcuttur. Bu

şantiyelerin % 68’lik bölümünde ISO 9001-ISO 14001-

ISO 18001, % 24’lük bölümünde ISO 9001 ve % 8’lik

bölümünde ise hem ISO 9001 hem de ISO 14001 kalite

belgeleri bulunmaktadır (Şekil 4.1).

Şekil 4.1. Ankete Katılan 25 Şirketin Sahip olduğu ISO Belgeleri

Yüzdeleri

25 firmanın 8’inde İSG kurulu ayda bir, 5’ inde haftada

bir, 4 ünde iki haftada bir ve diğer bir 4’ünde seyrek

toplanmaktadır.

İşçi Sağlığı ve İş Güvenliği ile ilgili eğitim ve

seminerlere gönderilen teknik elemanların % 20’si

şantiyelerinde diğer çalışanlarına 15 günde bir eğitim

programı uygulamaktadır. Bu eğitim programları söz

konusu şantiyelerin % 32’sinde iki ayda bir, % 32’sinde

ise seyrek uygulamaktadır. İstenilen ve olması gereken

sonuç şirketlerin en az ayda bir çalışanlarına eğitim

verilmesini sağlaması ve gerekli görüldüğü zamanlarda

eğitimlerin sıklaştırılmasıdır.

Bu çalışmamalara çalışanların ilgisi % 52’lik bir oranla

orta seviye olarak görülmektedir. Diğer çalışanların

ilgileri % 24’ü iyi seviyede kalan % 48’i ise ilgisiz veya

az ilgili olarak görülmektedir.

Anket yapılan 25 şirketten 15’inde kaza oluşturabilecek

tehlikeli durumların raporlanması için bir sistemi

olduğu görülmektedir.

Şantiye içi denetimlerin önemsenmediği yapılan

anketten anlaşılmıştır. 25 şirkettin denetim sıklığı;

9’unda seyrek, 6’sında iki haftada bir, 5’inde haftada bir

ve diğer 5’inde de ayda bir yapılmaktadır (Şekil 4.2).

Halbuki denetimlerin sıklığı gözlemlenen çalışanların

performansında artış sağlayacaktır bu da işin kalitesinde

doğru orantılı olarak yükselmeye akabinde ekonomik

olarak da yarar sağlayacaktır.

Şekil 4.2. Şantiye İçi Yapılan Denetim Sıklığı

Çalışanlara tehlikeli durum ve davranışlar karşısında

genel olarak uyarı cezası verilmektedir bu firmaların %

76’lık kısmını kapsamaktadır.

Şantiyelerin % 32’si İSG kural ve şartlarına orta

seviyede uymaktadır.

Şantiyelerin % 48’i Çalışma ve Sosyal Güvenlik

bakanlığının İş Teftiş Kurulu tarafından denetlenmiştir.

Firma Dağılım Oranları




SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 97-103, 2013 101

Bu şantiyelerin % 32’si rutin tarama sonucu

denetlenmiştir, % 16’sı kaza sonucu denetlenmiştir, %

52’si ise hiç denetlenmediğini belirtmektedir.

Şantiyelerin çoğunluğu kendi İSG kurul yönetimleri

tarafından denetlenmektedir. Devlet tarafından yapılan

denetimler tam randımanlı değildir. Geçmiş yılara göre

artan denetimler ve bu denetimlerin getirdiği

sorumluluklar firmaları İSG konusunda kaliteli ve daha

dikkatli olmaya yöneltmektedir.

Şantiyeler; İSG kurallarına uymanın temel nedenlerine

% 16 acelecilik, %52 eğitimsizlik, % 8 maliyet, % 20

hepsi olarak cevaplandırmışlardır (Şekil 4.3).

Şekil 4.3. İSG Kurallarına Uymama Nedeni

Yapılan anket sonuçlarına göre İstanbul ilindeki büyük,

orta ve küçük ölçekli inşaat firmalarının %8'i İSG

yönetim sistemini hukuki nedenlerden, %68'i etik ve

ahlaki nedenlerden, %24'ü ise diğer nedenlerden dolayı

uygulamaktadır (Şekil 4.4).

Şekil 4.4. Firma Yetkililerine Göre İSG Yönetimi Sistemi Uygulanma Nedeni

5. SONUÇLAR VE ÖNERİLER

Tarihten bu yana iş kazaları ve meslek hastalıkları hep

gündem konusu olmuştur. İş kazaları ve meslek

hastalıkları nedeniyle her gün binlerce insanın yaşamını

yitirdiği, binlercesinin de sakatlandığı gerçeği ile karşı

karşıya kalınmaktadır. Bilimsel ve teknolojik gelişmeler

de işçi sağlığı ve güvenliğinin sağlanması için tek

başına yeterli olmamaktadır. İş yaşamına kolaylık ve hız

katan bilimsel gelişmeler, daha ölümcül kazaları da

beraberinde getirmektedir. Çünkü kapitalist sistemin iş

koşullarında bilim ve teknolojiye sermayeyi elinde

bulunduran işverenler lehine kullanılmakta, işçi sağlığı

ve güvenliği göz ardı edilmektedir.

Şantiyelerde en üst tabakada ki yöneticilerden en alt

tabakadaki çalışan işçilere kadar tüm çalışanların İşçi

Sağlığı ve Güvenliği bilincinde olması gerekmektedir.

Aralarındaki koordinasyon sayesinde şantiye içi

denetimler aktif olacaktır bu ise kaza sıklık oranını

minimize edecektir. Bu bağlamda koordinasyon İSG

yönetim sisteminin kendiliğinden yürümesini

sağlayacaktır. Amaç kontrol mekanizmasının şantiyede

olası kaza risklerini önceden tespit etmek ve bunların

önlenmesi adına çalışmalar yapmaktır. Böylelikle

şantiyelerdeki bilinen güvensiz çalışma koşullarının da

önüne geçilmiş olacaktır. Yapılan çalışmalarda da

görüldüğü gibi iş kazalarının % 52’si eğitimsizlik

sonucunda oluşmaktadır (bkz. Şekil 4.3). Eğitimsizlik

ise teknolojinin varlığıyla çözümlenmeye

çalışılmaktadır. Bununla birlikte işçiler eğitim

sıkıntısını az da olsa üzerlerinden atmıştır.

İnşaat sektöründe çalışanlara eğitim veren ve vermeyen

firmalarda; çalışanların memnuniyeti açısından bir fark

çıkmamıştır fakat eğitime katılımının sağlanması

açısından bir fark çıkmıştır.

Çalışma yapılan şantiyelerin genelinde İSG ile ilgili

birim ve bu birimlerin görev ve sorumluluklarının

belirtildiği dokümanlar bulunmaktadır. Resmi olarak

çalışanlar ile yapılan iş sözleşmelerinin çoğunda

sorumluluklarının açıklandığı bilinmektedir.

İncelenen şantiyelerin geneline bakıldığında, İSG ile

ilgili bir plan ve programın hazırlanmış olduğu

saptanmıştır. Ancak bazılarında uygulamaya yönelik

eksiklikler görülmektedir. Sorumluluklarını yerine

getirmeyip kurallara uymayanlara verilen cezaların da

yetersiz olduğu görülmüştür.

Sağlık personeli bulundurması zorunlu şantiyelerin

tümünde sağlık personeli bulunmakta ve haftada 1 veya

2 gün çalışmaktadırlar. Bu çalışmaların yeterli olmadığı

yapılan görüşmelerde saptanmıştır.



102 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 97-103, 2013

Şantiyelerde uyarı levhalarının yeterince bulunduğu,

fakat teknik personelin de uyarmasına rağmen

çalışanların aksi davranışlar sergilediği saptanmıştır.

Teknolojinin gelişimiyle beraber müşterilerin

beklentilerinde de artışlar görülmektedir. Beklentileri

karşılamak, isteklere cevap vermek, geçmişten

günümüze kadar süre gelen rekabet ortamında daha iyi

bir yer edinmek için, Toplam Kalite Yönetim ve İşçi

Sağlığı ve Güvenliği kavramından uzak kalmak bir yana

dursun birçok sektör bu yönetim sistemlerini yaygın

olarak kullanmaktadır. İnşaat sektöründe de artan

rekabet, müşteri memnuniyetini bununla beraber

kaliteyi ön koşul olarak ortaya çıkarmıştır. Dolayısı ile

kaliteye ulaşabilmek için izlenecek yolun iyi bir şekilde

tanımlanması gerekir.

TKY sistemi, firmaların üretim sürecinin kalitesini

arttırmaya yöneliktir. Üretim süreci kalitesinin ürün

kalitesini etkileyeceği aşikârdır. Yaşam alanları inşa

edilirken elde edilen kalite seviyesi, tasarım aşamasında

inşaat aşamasında ve yapım süreçlerindeki kalite ile

ilişkilidir. İSG sistemi, meydana gelebilecek kazaların

nedenlerini bu nedenlerin doğrultusunda alınabilecek

önlemleri, işçiden teknik personele kadar tüm çalışanın

koordineli çalışması gerektiğini şantiyelerde kaza sıklık

oranlarının düşürülmesini amaçlar.

TKY ve İSG sisteminin bir inşaat firmasına

uygulanabilmesi için konuyla ilgili uzaman

danışmanların olması gereklidir. Bu sistemden yeterince

verim alabilmek için firmada çalışan tüm personelin

uzman kişi ile beraber çalışmalara katılması gereklidir.

Kalite artışının proje maliyetini, iş kazalarını ve

bunlardan doğabilecek meslek hastalıklarını aşağıya

çektiği ortadadır.

Bazı bilgiler ve kurallar hemen davranışa

aktarılamazlar. Bu davranışların alışkanlık haline

gelmesi için eğitim gereklidir. Örneğin tehlikeye karşı

kişisel koruyucu kullanılması gerekiyorsa, kişisel

koruyucunun kullanılması uzun bir eğitim gerektirir. Bu

yapılmazsa tehlikeyle temas olacak ve kaza vuku

bulacaktır.

Çalışanların bilgilendirilmesi ve eğitilmesinin

arkasından düzenli saha denetim programlanması

gerekir. Bu denetimlere boyunca güvenli davranışlar ve

güvenli koşullar sorgulanacaktır. Bir yerde kaza

olmuşsa ve daha önce yapılan denetimlerde kazaya

sebepleri tespit edilememişse saha denetimleri etkinliği

sorgulanır. Denetim programının geliştirilmesi veya

daha önceden bilinmeyen tehlikeli koşulların mevcut

denetim kontrol listesine eklenmesi gerekebilir.

Denetimlerin ayrıca daha sık yürütülmesi gerekebilir

ve/veya bozuklukların yok edilmesi veya doğru kontrol

edilmesini sağlayacak bir işlemin zamanında yapılması

gerekir [7].

Türk İnşaat sektöründe sonuçlardan da çıkarıldığı üzere

eksikliklerin giderilebilmesi için İSG Yönetim sistemini

en iyi bir şekilde uygulayarak, asıl öğenin müşteri

olduğunu iyice kavrayıp, çalışanların da birer müşteri

olduğunu kabul ederek, müşteri tatminini en üst

düzeyde tutan kültür değişimi sağlanmalıdır. Çalışanlar

İş yerinde olabilecek kazalardan ötürü kaygı duyup

korku içerisinde olmamalıdırlar.

Türkiye’de İşçi Sağlığı ve Güvenliği hukuki boyutu

düzenlemelerinin hukuki boşluklardan dolayı yeterli

olmadığı aynı zamanda iş kazalarının eğitimsizlik

sonucu ortaya çıkan güvensiz davranışlardan ve

hatalardan kaynaklandığı söylenebilir (bkz. Şekil 4.3).

Sadece kanun çıkarmakla konu çözümlenemez. Kanun

maddelerinin hayata geçirilmesi, denetim fonksiyonu ile

ilgilidir. Denetimi de sadece ceza kesmek olarak

algılamamalı, eğitim, uyarı ve bilinçlendirmeye çaba

sarf edilmeli, toplumda iş sağlığı ve iş emniyeti kültürü

geliştirilmelidir.

Toplumda İş Sağlığı ve İş Güvenliği kültürünün

geliştirilmesi de sadece devletten beklenilmemeli, basın

medya konuya daha duyarlı olmalı, özellikle sendikalar

üyelerine bu konuda yeterli eğitimi vermelidirler, iş

kolu sendikaları, toplu iş sözleşmelerinde bu konuya

dikkat etmelidirler. Önlem almak daha az masraflı ve de

sonuçları itibarı ile daha insancıldır.

Görüldüğü üzere hukuki düzenlemeler tek başına yeterli

olmayıp, bunların İşçi Sağlığı ve Güvenliği ve Toplam

Kalite Yönetimi sistemi ile bir arada ve uyum içerisinde

olması da sağlanmalıdır. Öyle ki bu mekanizmaların

beraber çalışmasıyla arzu edilen iş emniyeti kültürü

yerine oturacaktır. Türkiye’ de bulunan şantiyelerin İşçi

Sağlığı ve Güvenliği hususunu, tam anlamıyla idrak

edebilmeleri ve uygulamaya dökebilmeleri için;

çalışanların kalifiye olması gerekmektedir. Bu ise inşaat

sektörüne yeni bir boyut kazandırılıp, çalışanların belirli

eğitimlerden geçip yeterliliği almasından sonra

alanlarında çalışmalarına müsaade edilmesi ile mümkün

olacaktır. Sonuç olarak, inşaat işkolu, iş güvenliği

açısından bütün dünyada yüksek riskli bir sektördür,

ülkemizin risk seviyesi gelişmiş ülkelere göre çok daha

yüksektir. Bu nedenle, risk seviyesinin kabul edilebilir

seviyelere çekilerek, inşaat iş kolundaki rekabet

gücümüzün arttırabilmesi için, yasal düzenleme ve

bilinçlendirme bağlamında gerekli çalışmalar yapılarak

bunların zaman kaybetmeden hayata geçirilmesi katkı

sağlayacaktır.




SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 97-103, 2013 103

KAYNAKLAR

[1] TMMOB İnşaat Mühendisleri Odası İşçi Sağlığı ve

İş Güvenliği Sempozyumu notları, Çanakkale, 21-

23 Ekim 2011.

[2] İSO kalite Yönetim Sistemleri,

http://www.avrupapatent.com/marka.php?tescili=i

sokaliteyonetimsistemleri / Erişim Tarihi:

10.03.2012.

[3] Akyüz, N. İş Güvenliği, Sakarya D M M

Akademisi Ders Notları, sayı:28, Sakarya, 1982.

[4] Güyagüler, T. Bozkurt, R., İş Kazalarının Modern

Yöntemlerle Önlenmesi İşçi Sağlığı ve İş

Güvenliği Kongresi, Ankara, 1992.

[5] İş Kazalarını Önleme Teknikleri, Erişim Tarihi:

23.11.2012.

[6] Gürcanlı G.E., Müngen U., OHSAS 18001 İş

Sağlığı ve Güvenliği Yönetim Sistemi ve Bir

Uygulama Örneği, 3. Yapı İşletmesi Kongresi,

İzmir, 2005.

[7] Baradan S., Türkiye İnşaat Sektöründe İş

Güvenliğinin Yeri ve Gelişmiş Ülkelerle

Kıyaslanması, Deü Mühendislik Fakültesi Dergisi,

sayı:1, İzmir, 2006.

http://www.avrupapatent.com/marka.php?tescili=isokaliteyonetimsistemleri

http://www.avrupapatent.com/marka.php?tescili=isokaliteyonetimsistemleri


105

Bisfenol a’nın zebra balıklarında (danio rerio) teratolojik etkileri

Cansu AKBULUT1*, Nazan Deniz YÖN1

1Sakarya Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Biyoloji Bölümü SAKARYA, [email protected]


ÖZET

Zebra balığı (Danio rerio), kolay üreme kapasitesine ve şeffaf embriyolara sahip olan ve bu yüzden bilimsel

çalışmalarda sıkca tercih edilen bir omurgalı modelidir. Bisfenol A günümüzde oldukça fazla üretilen ve plastik

yapısında bulunan bir madde olduğu için insanlar da dahil olmak üzere pek çok canlı grubu bu maddeye maruz

kalmaktadır. Bisfenol A östrojenik aktiviteye sahiptir ve bu yüzden üremeyi de yakından etkilemektedir. Bu

bağlamda çalışmamızda düşük dozlardaki (4 mg/L ve 8 mg/L) Bisfenol A’nın zebra balığı embriyo ve larva

gelişimine olan etkisi incelenmiştir.

Anahtar Kelimeler: Bisfenol A, zebra balığı, embriyo

Teratologıc effects of bısphenol a on zebrafısh (danio rerio)

ABSTRACT

Zebrafish (Danio rerio) has easy reproductive capacity and transparent embryos and therefore generally preffered for

scientific studies as a vertebrate model. Because of bisphenol A is produced too much and used for making plastics,

many organisms including human are exposed to this substance. Bisphenol A has estrogenic activity and thus it

effects fertility. So, in our study, effects of low doses of bisphenol A (4mg/L and 8 mg/L) on embryo and larva

development was investigated.

Key words: Bisphenol A, zebrafish, embryo



C. Akbulut, N. D. Yön Bisfenol A’nın Zebra Balıklarında (Danio Rerio) Teratolojik

Etkileri

106 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 105-111, 2013

1. GİRİŞ

Cyprinidae familyasına ait olan zebra balığı, doğal

yaşama ortamı Hindistan, Pakistan, Bangladeş ve

Güneydoğu Himalayalar olan tropikal bir balıktır.

Genellikle durgun ve temiz ve bol oksijenli sularda

yaşarlar. Gövdelerinde 7-9 adet gümüş rengi ve mavi

çizgiler vardır. Zebra balıkları su sıcaklığı bakımından

geniş bir yelpazede yaşayabilir. 18-30°C aralığında bir

sorun olmadan hayatını sürdürebilmektedir. Zebra

balıklarının üremeleri oldukça kolaydır. Üremeleri için

ideal sıcaklık 26-28°C’dir.

Zebra balığında embriyo gelişimi; zigot, segmentasyon

(yarıklanma), blastula, gastrula, faringula (geçiş evresi)

ile kuluçka ve larval evreler olmak üzere 7 evredir.

Polilesital tipteki zebra balığı yumurtası döllendikten

sonra 45. dakikaya kadar olan evre zigot evresidir.

Zigottaki ilk bölünme 45. dakika itibariyle gerçekleşir.

Bölünme gerçekleştikten sonra blastomerler her 15

dakikada bir bölünürler. Yani fertilizasyondan 1 saat

sonra 4 blastomer vardır. Bölünmeler meroblastik

tiptedir [1].

Blastula, blastodiskin top gibi küre halinde gözüktüğü

aşamada embriyoya verilen isimdir. Bu aşama,

embriyonun 128 blastomerli aşaması ya da diğer bir

değişle 8. zigotik hücre döngüsünün gerçekleştiği

aşamadır. Blastula aşaması gastrula başlangıcına kadar

devam eder. Gastrula evresi, döllenmeden sonra 5. ve

24. saatler arasında gerçekleşen evredir. Gastrula

evresinde epiboli şeklinde gastrulasyon gözlenir.

İnvolüsyon, gastrulasyonun başlangıcı olarak kabul

edilir. Gastrulasyonda gerçekleşen en önemli olaylar

kuyruk tomurcuğu ve germ halkasının oluşmasıdır.

Gastrulasyonda baş bölgesi belirginleşir ve vitellus

küçülmeye başlar. Bu evre sonunda somitlerin oluşumu

tamamlanır. Döllenmenin gerçekleşmesinden sonraki

24. ve 48. saatler arasındaki evre faringula evresidir. Bu

evrede yüzgeçler şekillenmeye başlar, pigment hücreleri

farklılaşır, beyin taslağı oluşur. Dolaşım sistemi oluşur

ve kalp atmaya başlar. Zebra balığında kuluçka evresi

48. saatten itibaren başlar. Gittikçe gelişimini

tamamlayan embriyoda vitellus kesesi küçülür [1].

Zebra balığı embriyoları 3. günden itibaren koryondan

çıkar ve bu evre larval evre olarak adlandırılır. Zebra

balığı, gelişiminin 3. ayında ergin döneme ulaşır.

Endokrin bozucu kimyasallar (EDCs); sağlıklı bir

organizmada veya onun gelecekteki neslinde endokrin

sistemine dahil olarak ve onun çalışmasını değiştirerek

endokrin sistemin fonksiyonunu bozan, gelişim, üreme,

sinir ve immün sistem üzerine olumsuz etkilere sebep

olup sağlık sorunlarına neden olan dışarıdan alınan

madde veya madde karışımlarıdır.

Endokrin bozucu bileşikler, doğal hormonlar ve yapay

endokrin bozucular olmak üzere 2 başlık altında

incelenebilir. Doğal endokrin bozucular, yarı ömürleri

kısa olduğundan organizmadan kolayca atılabilen ve

genellikle önemli yan etkilere sahip olmayan

bileşiklerdir. Doğal endokrin bozuculara fitoöstrojenler

örnek verilebilir. Yapay endokrin bozucular ise tarım ve

endüstride oldukça fazla kullanılan bileşiklerdir.

Bunlara örnek olarak dietilstilbesterol (DES), bisfenol A

(2,2-bis(4-hidroksifenil) propan) (BPA), oktilfenol,

fitalatlar, dioksin ve dioksin benzeri bileşikler,

poliklorine bifeniller, DDT ve bazı pestisitler örnek

verilebilir. Bu kimyasallar evsel ve endüstriyel atıklarla

sucul ortama katılmaktadır [2,3].

Endokrin bozucular, her zaman aynı etkiye neden

olmamaktadır. Örneğin düşük dozda östrojen

reseptörlerine bağlanarak etki gösteren bir bozucu,

yüksek dozda ise androjen reseptörlerine bağlanarak

antiandrojenik etki gösterebilir [4]. Endokrin bozucu ile

karşılaşma süresine, miktarına, tek veya karışım

maddeler ile karşılaşma durumuna göre endokrin

bozucuların etkileri değişebilmektedir. Bu açıdan en

hassas dönemler gebelik, çocukluk ve ergenliktir.

Gebelikte endokrin sistemin işlevini bozan çeşitli

kimyasal maddelerle karşılaşma; fetusun endokrin

sistemini etkileyerek, çok sayıda gelişme bozukluğuna

sebep olmaktadır. Bu kimyasal maddelerin çoğu

plasentada etkisiz hale getirilemezler. Kimyasal

maddelerin miktarı ne kadar fazla olursa, ortaya çıkan

gelişim bozukluğunun derecesi de o kadar ağır

olmaktadır [5].

Bisfenol A’daki “A” harfi asetondan gelir [6]. İlk olarak

Dodds ve Lawson tarafından 1930’lu yıllarda pek çok

organik bileşik ratlara subkutanöz (cilt altı) enjeksiyon

uygulamasıyla verilmiş ve böylece BPA’nın sentetik

östrojen olduğu belirlenmiştir. Bu çalışma sonucunda

araştırıcılar alifatik bir grupla bağlı 2 fenolik halka

içeren kimyasalların östrojenik aktiviteye sahip

olduğunu (Şekil 1.) tespit etmişlerdir [7].

Şekil 1. Bisfenol A’nın yapısı

Bisfenol A’nın Zebra Balıklarında (Danio Rerio) Teratolojik

Etkileri

C. Akbulut, N. D. Yön

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 105-111, 2013 107

En önemli endokrin bozuculardan biri olan 2,2 bis(4-

hidroksifenil) propan yani Bisfenol A (BPA), 2 mol

fenol ve 1 mol asetonun asit kataliz reaksiyonu sonucu

oluşan ve 2 tane doymamış fenol halkasına sahip olan

bir bileşiktir (Şekil 2.) [8].

Şekil 2. Bisfenol A’nın fenol ve asetondan kondensasyonu

BPA, katı, beyaz renkte kristal yapıda fenolik bir

maddedir. Molekül formülü C15H16O2’dir.

Dimetilsülfoksit (DMSO), etanol ve aseton gibi

çözücülerde iyi çözünür. 25ºC’deki suda 120 mg/L

oranında çözünür [9,10].

BPA, konserve ve plastik ürünlerde bulunan, epoksi ve

polistiren reçine üretiminde ve kimyasal endüstride

oldukça fazla kullanılan endokrin bozucu bir maddedir.

BPA, endüstriyel olarak, polimer, epoksi rezin,

polisülfon, kauçuk, fungusit, antioksidan ve boya

imalatında ara bileşik olarak kullanılmaktadır ve bu

amaçla üretilen BPA’nın %95’i polikarbonat

plastiklerin imalatında kullanılmaktadır [11]. Artan

polikarbonat üretimine paralel olarak BPA üretimi de

günümüzde hızla artmaktadır. BPA, polikarbonatın

hidrolizi sonucu ortama salınmaktadır. Diğer bir değişle

BPA, bir polikarbonat monomeridir. polikarbonat ve

rezinlerde BPA monomerleri birbirine ester bağı ile

bağlıdır. Epoksi rezinler, metal maddeleri kaplamada,

konservelerde ve diş dolgularında bulunmaktadır.

Bunun yanı sıra BPA, konservelerin iç yüzeylerinde,

bebek biberonlarında, plastik su şişelerinde ve

damacanalarda, bebek şampuan ve kremlerinde, çoğu

oyuncakların yapısında, parfümeri ve kozmetik

ürünlerde, optik lenslerde, CD’lerin dış film

kaplamasında, baskılı kıyafetlerde ve oda parfümlerinde

bulunmaktadır. [8,12,13].

BPA günümüzde oldukça fazla üretilen ve plastik

yapısında bulunan bir madde olduğu için insanlar da

dahil olmak üzere pek çok canlı grubu bu maddeye

maruz kalmaktadır. Buna bağlı olarak sucul sisteme

BPA girişi de hızla artmakta ve pek çok sucul

organizma bu östrojenik maddeden etkilenmektedir.

Çalışmamızda düşük dozlardaki BPA’nın zebra balığı

embriyo ve larvaları üzerine olan teratolojik etkilerinin

incelenmesi hedeflenmiştir.

2. MATERYAL VE METOD

2.1 Zebra balığı (Danio rerio)

Zebra balığı, gelişim biyolojisi çalışmalarında

kullanılan önemli bir omurgalı modelidir ve zebra balığı

ile çalışmanın pek çok avantajı vardır. Bu organizmaları

laboratuvar ortamında üretmek ve üretimlerini devam

ettirmek kolaydır ve dikkate değer deneysel avantajlar

sunar. Ayrıca bu organizmaların üretimi de ucuzdur. Bir

zebra balığı 50 ila 200 arasında yumurta bırakır.

Döllendikten sonra hızlı bir şekilde gelişen embriyo

şeffaf olduğundan gelişimin her aşamasını mikroskop

altında görmek mümkündür. Ayrıca insanla pek çok

ortak gene sahip olan zebra balıklarının erginleşme

süreleri de diğer omurgalılara göre oldukça kısadır.

Yumurtalar elverişli ortam şartlarında 3 ayda cinsel

olgunluğa erişirler [14]. Model organizmalar, üzerinde

çalışılması zor olan diğer türler hakkında (insan da

dahil) biyolojik olayların araştırılması ve bilgi edinmek

için kullanılır. Bu yüzden çalışmada model organizma

olarak zebra balığı seçilmiştir.

2.2 Ortam Koşulları

Sakarya Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Biyoloji

Bölümü Araştırma Laboratuvarı içerisine zebra balığı

ile yapılacak deneyler için 10x20x35 cm boyutlarında

akvaryumlar kuruldu. Akvaryumların içerisine içme

suyu konulup sıcaklık, termostatlar ile 26 - 28 ºC ’ye

sabitlendi. Akvaryum içerisindeki sular, hava motorları

ile oksijenlendirildi. Ayrıca oda içerisine 14 saat

aydınlık, 10 saat karanlık olacak şekilde aydınlatma

sistemi kurularak balıkların üremesi için gereken

sirkadien ritm oluşturuldu. Üreyebilecek olgunluğa

ulaşan balıklar akşam yumurtlama kaplarına alındı ve

sabah embriyolar toplanarak stereo mikroskop altında

incelendi.

2.3 BPA Uygulaması

Döllenmiş olan zebra balığı yumurtaları, yumurtlama

kaplarından alınarak kontrol, çözücü kontrol ve deney

grupları oluşturuldu. Kontrol grubuna hiçbir uygulama

yapılmazken, çözücü kontrol grubuna BPA’nın

çözücüsü olan dimetilsülfoksit (DMSO) %1 oranında

embriyoların bulunduğu 25x45x15 cm boyutlarındaki

yavrular için kullanılan akvaryum ortamına eklendi. 4

mg/L ve 8 mg/L BPA olmak üzere 2 deney grubu

oluşturuldu. 4 mg/L ve 8 mg/L oranındaki BPA dozları

%1 DMSO içerisinde çözülerek akvaryum ortamına

verildi. Tüm bu DMSO ve BPA uygulamaları

embriyolara gelişimin ilk 1 saatlik periyodu içerisinde

uygulandı. Embriyoların gelişimi her gün stereo

mikroskop altında gözlenerek fotoğraflandı.


Etkileri

108 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 105-111, 2013

3. SONUÇLAR

3.1 Kontrol Grubu

Döllenmiş yumurtalar stereo mikroskop altında şeffaf

görünürken, döllenmemiş yumurtalar opak bir

görünüme sahipti (Şekil 3a). Döllenmiş zebra balığı

embriyolarında koryon kolaylıkla seçilebiliyordu. Zebra

balığı embriyolarında döllenmeden sonra ilk yarım saat

içerisinde blastodisk oluşum gözlendi. (Şekil 3b.) İlk

bölünme döllenmeden sonra 45. dakikada izlendi. İlk

bölünmeden sonra blastomerlerin 15 dakikada bir

bölündüğü gözlendi. Blastomerler bu şekilde

bölünmelerine devam ettiler. Segmentasyon

aşamalarından sonra gastrulasyonun epiboli şeklinde

gerçekleştiği gözlendi. Gelişimin 1. Gününde somit

oluşumunun tamamlandığı, baş ve kuyruk bölgelerinin

oluştuğu gözlendi (Şekil 4). Döllenmeden sonra 2.

günde pigmentasyon oluşumu gözlendi. Embriyonun

kalp atışları stereo mikroskop altında izlendi (Şekil 5).

Şekil 3. a) Döllenmemiş zebra balığı yumurtası b) Döllenmiş zebra

balığı yumurtası

Şekil 4. a) Kontrol grubu, dekoryonize edilmemiş 1 günlük zebra

balığı embriyosu; b: baş bölgesi s: somitler, k: kuyruk, ko: koryon v:

vitellüs b) Bouin ile fikse edilip dekoryonize edilmiş 1 günlük zebra

balığı embriyosu; b: baş bölgesi, k: kuyruk, v: vitellüs

Şekil 5. 2 günlük zebra balığı embriyosu

3.2 Çözücü Kontrol Grubu

Morfolojik açıdan incelendiğinde gelişim sürecinde

kontrol ve çözücü kontrol grupları arasında fark

gözlenmedi. Çözücü kontrol grubunda da kontrol

grubundaki gibi normal bir gelişim izlendi (Şekil 6).

Şekil 6. Çözücü kontrol grubu, a) 1 günlük embriyo (Bouin ile fiske

edilip fotoğraflanmıştır) b) 2 günlük embriyo (Bouin ile fiske edilip

fotoğraflanmıştır) c) 3 günlük embriyo (Bouin ile fiske edilip fotoğraflanmıştır) d) 6 günlük prelarva

3.3 4 mg/L BPA Uygulaması Yapılmış Grup

Kontrol grupları gelişimlerini normal bir şekilde

sürdürürken 4 mg/L BPA uygulaması yapılan gruptaki

embriyo ve larvalar ancak 13 gün boyunca yaşadı. 4

mg/L BPA uygulaması yapılmış zebra balığı

embriyoları kontrol ve çözücü kontrol grupları ile

karşılaştırıldığında gelişimin 1. gününde baş ve kuyruk

oluşumunda gecikmeler (Şekil 7a), 2. gününde

pigmentasyon oluşumunda gecikmeler görüldü (Şekil

7b). Aynı zamanda bu embriyoların koryondan çıkış

zamanlarında da gecikmeler görüldü (Şekil 7c). Bazı

embriyoların gelişimin 5.ve 6. günlerinde koryondan

çıkabildikleri tespit edildi. Bunun yanında birçok

larvada anormal kuyruk oluşumları gözlendi (Şekil 7d).

Buna paralel olarak kuyruk şeklinde kıvrılmalar olduğu


Etkileri


SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 105-111, 2013 109

için larvaların sirküler şekilde yüzdükleri tespit edildi.

Pek çok larvada kalp çevresinde ödem oluşumları ve

kan birikimi görüldü (Şekil 7 g). Bu ödem oluşumu

sonucunda larvaların yüzerken dengelerini

sağlayamadıkları ve bir yana yatık şekilde

yüzebildikleri tespit edildi (Şekil 7e, f, g).

Şekil 7. 4 mg/L BPA uygulaması yapılmış zebra balığı embriyo ve

larvaları a) Bouin ile fikse edilip fotoğraflanmış 24 saatlik zebra balığı embriyosu, baş ve kuyruk oluşumunda gecikme. b) Bouin ile fikse

edilip fotoğraflanmış 2 günlük zebra balığı embriyosu, baş ve kuyruk

oluşumunda gecikme. c) Bouin ile fikse edilip fotoğraflanmış 3 günlük zebra balığı embriyosu, koryondan çıkmada gecikme d) 5

günlük zebra balığı prelarvası, kuyrukta oluşan deformasyonlardan

(ok ile gösterilmiştir) dolayı sirküler hareketle yüzüş e) 5 günlük zebra balığı prelarvası, kalp çevresinde oluşan ödemden (ok ile

gösterilmiştir) dolayı denge kaybının oluşumu ve yan yüzüş f) 6

günlük zebra balığı prelarvası, yüzme kesesi çevresinde yoğun ödem oluşumu (ok ile gösterilmiştir) g) 8 günlük zebra balığı larvası yüzme

kesesi çevresinde ağır ödem oluşumu ve kan birikimi (ok ile

gösterilmiştir)

3.4 8 mg/L BPA Uygulaması Yapılmış Grup

Kontrol grupları gelişimlerini normal bir şekilde

sürdürürken 8 mg/L BPA uygulaması yapılan gruptaki

embriyo ve larvalar ancak 8 gün boyunca yaşadı. 8

mg/L BPA uygulaması yapılmış grupta da 4 mg/L BPA

uygulaması yapılmış embriyolardaki etkiler biraz daha

belirgin şekilde gözlendi. Bu gruptaki embriyolar, 4

mg/L BPA uygulaması yapılmış gruptaki embriyolara

göre daha az yaşayabildi ve oluşan morfolojik

anormallikler 4 mg/L BPA grubundaki embriyolara

göre daha fazla gözlendi. Gelişimin ilk iki gününde

gelişim gerilikleri görüldü. Özellikle gelişimin ilk

gününde baş ve kuyruk bölgeleri gelişmemiş

embriyolara rastlandı (Şekil 8 a,b) Bu grupta da 4mg/L

BPA grubunda olduğu gibi pigmentasyon oluşumunda

(Şekil 8c) ve koryondan çıkış zamanında gecikmeler

izlendi. 3-4 günlük prelarvalarda pigment oluşmadığı ve

bu süreç içerisinde koryondan çıkamadıkları gözlendi

(Şekil 8c, d). Buna ek olarak bu gruptaki larvalarda

kuyrukta anormal gelişimler (Şekil 8 e, g, h) ve kalp

çevresinde 4mg/L BPA grubuna göre daha büyük

oranda ödem oluşumları (Şekil 8 f, g, h) izlendi. Buna

ek olarak, kuyrukta oluşan şekil bozukluklarından

dolayı sirküler yüzme şekilleri, yine oluşan büyük

ödemden dolayı denge bozuklukları ve bir yana yatarak

yüzme şekilleri görüldü (Şekil 8 e, f, g, h).

Şekil 8. 8 mg/L BPA uygulaması yapılmış zebra balığı embriyo ve larvaları a) Bouin ile fikse edilip fotoğraflanmış 24 saatlik zebra balığı

embriyosu, baş ve kuyruk oluşumunda gecikme. b) Bouin ile fikse

edilip fotoğraflanmış 2 günlük zebra balığı embriyosu, gelişim geriliği ve pigmentasyon oluşumunda gecikme. c) Bouin ile fikse edilip

fotoğraflanmış 3 günlük zebra balığı embriyosu, pigmentasyon

oluşumunda ve koryondan çıkmada gecikme, kalp çevresinde ödem


Etkileri

110 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 105-111, 2013

oluşumu (ok ile gösterilmiştir) d) Bouin ile fikse edilip fotoğraflanmış

4 günlük zebra balığı prelarvası, kalp çevresinde ödem oluşumu (ok

ile gösterilmiştir) e) 5 günlük zebra balığı prelarvası, kuyrukta

bükülmeler (ok ile gösterilmiştir) f) 5 günlük zebra balığı prelarvası, kalp çevresinde oluşan ödem (ok ile gösterilmiştir) g) 6 günlük zebra

balığı prelarvası, kalp çevresinde oluşan ödem (ok ile gösterilmiştir h)

7 günlük zebra balığı prelarvası, kalp çevresinde oluşan ödem (ok ile gösterilmiştir)ve kuyrukta bükülme (ok ile gösterilmiştir)

4. TARTIŞMA

Bu çalışmada çevresel östrojenlerden BPA’nın zebra

balığı embriyo ve larvalarındaki teratolojik etkileri

incelenmiştir. Laboratuvar koşullarında yetiştirilip anaç

balıklardan elde edilen embriyolara düşük dozlarda

BPA uygulanmıştır. BPA uygulaması zigotlara ilk 1

saatlik zaman diliminde uygulanmıştır. Embriyo

gelişimleri her gün stereo mikroskop altında

gözlemlenerek fotoğraflanmıştır.

Duan ve Zhu [15] tarafından yapılan çalışmada 2, 4, 6,

8, 10, 15, 18, 22 ve 25 mg/L lik dozlarda BPA zebra

balığı embriyolarına uygulanmış ve embriyolar 72 saat

boyunca gözlemlenerek toksik etkileri saptanmıştır.

Çalışma 3 kısma bölünmüş ve BPA uygulaması 0. saat,

8. saat ve 24. saatte yapılmıştır. 0. ve 8. saat itibari ile

BPA uygulaması yapılan gruplar arasında toksik etki

olarak bir fark bulunmazken 24. saat itibariyle BPA

uygulaması yapılan gruplarda 0. ve 8. saatte uygulama

yapılan gruplara göre toksik etkinin daha az olduğu

gözlenmiştir. Bu çalışmada BPA, etanol içerisinde

çözülerek embriyo ortamına uygulanmıştır. Bu çalışma

sonucunda 24 saatlik zebra balığı embriyoları için letal

konsantrasyon (LC50) değeri 16,36 ± 0,60 mg/L olarak

tespit edilmiştir. Düşük dozlarda koryondan çıkmada

gecikmeler ve kan birikimleri gözlemlenirken, yüksek

dozlarda kist oluşumları, eksen eğirlikleri, kuyruk

malformasyonları ve ölümler gözlenmiştir. Bizim

çalışmamızda düşük doz olan 4 ve 8 mg/L lik dozlar

seçilmiş ve bu çalışmadan farklı olarak BPA etanol

içerisinde değil %1 oranında DMSO içerisinde

çözülerek embriyo ortamına verilmiştir. Bizim

çalışmamızda düşük doz uygulanmasına rağmen Duan

ve Zhu [15]’ nun yaptığı çalışmadan farklı olarak 4

mg/L ve 8 mg/L BPA uygulanmış dozlarda kuyrukta

deformasyonlar, ölümler, kalp çevresinde ve vitellus

kesesinde ödem oluşumları, koryondan çıkma

sürelerinde gecikmeler ve pigmentasyon oluşumlarında

gecikmeler tespit edilmiştir.

BPA’nın gelişim ve üreme üzerine olan toksik etkileri

uzun yıllar boyunca bilim insanlarının en çok merak

ettiği araştırma konuları arasında yerini almıştır ve

farklı canlılarda da BPA’nın gelişim üzerine etkisi

incelenmiştir. BPA’nın östrojen reseptörüne bağlanma

afinitesi estradiole göre 1000-5000 kez daha düşüktür

[16]. Bu nedenle BPA, in vitro koşullarda zayıf bir

östrojen olarak davranır. BPA’nın in vivo etkileri

üzerine de araştırmalar yapılmıştır. F344 ratlara 3 gün

boyunca 0,3 mg/kg BPA içeren tabletler verilmiş ve 3

gün sonunda bu ratlarda aşırı büyüme, uterusta

hiperplazi ve mukus salgısında artış ve vajina epitelinde

keratinleşme tespit etmişlerdir [17]. Lawson ve

arkadaşlarının [18] yaptığı çalışmada C57BL/6J ırkı

hamile farelere, hamileliğin 11. gününden itibaren her

gün 20 ng BPA/g ağız yoluyla verilmiştir. BPA’nın 12.,

12,5., 13,5. ve 14,5. günlerdeki fetal ovaryuma olan

etkilerini gözlemlemek için hamile fareler BPA

uygulamasının 1., 1,5., 2,5., ve 3,5. günlerinde

öldürülmüş, fetüsler uterustan alınmış ve fetal

ovaryumlar izole edilmiştir. Bu çalışma sonucunda

hamile bireylere BPA uygulamasının gelişmekte olan

fetal ovaryumunda oogenezi etkilediği, mayotik

hasarlara ve kromozom anomalilerine sebep olduğu

bulunmuştur.

2,3,7,8-Tetraklorodibenzo-p-dioksinin (TCDD) zebra

balığı embriyoları üzerine oluşturduğu etkiyi araştıran

bir araştırmada 24 saatlik zebra balığı embriyolarına

0.1, 0.3, 0.5 ve 1.0 ppb oranında TCDD uygulaması

yapılmış ve TCDD uygulamasının beyin damarlarında

kan akışını ciddi ölçüde yavaşlattığı tespit edilmiştir.

Yapılan TUNEL deneyleriyle TCDD’nin 24 saatlik

zebra balığı embriyolarının orta beyin kısmında

apoptoza sebep olduğu gösterilmiştir [19].

Willey ve Krone [20] tarafından yapılan çalışmada

zebra balığı embriyolarına yüksek dozda (10-7 M)

endosülfan ve nonilfenol uygulaması yapılarak zebra

balığı embriyo ve prelarvalarındaki değişimler

gözlenmiştir. Endosülfan ve nonilfenol uygulamaları

döllenmeden sonraki 2. saatte yapılmıştır. Endosülfan

uygulaması sonucunda 3-4 günlük zebra balığı

prelarvalarında anormal dairesel yüzüş, omurgada

anormallikler ve gövde ekseninde eğrilmeler tespit

edilmiştir. Hem endosülfan hem nonilfenol uygulaması

sonucunda prelarvalarda ödem oluşumları, mikrosephali

(baş oluşumunun normalden küçük olması) ve harekette

yavaşlama tespit edilmiştir. Bu çalışmada görülen ödem

oluşumları, dairesel yüzüş şekilleri, omurgada

anormallikler ve gövde ekseninde eğrilmeler bizim

çalışmamızda elde ettiğimiz bulgularla benzerlik

göstermektedir.

Sonuç olarak, endokrin bozucuların düşük dozlarının

bile canlılarda üreme üzerine olan olumsuz etkileri

çeşitli çalışmalarla ispatlanmıştır. Düşük dozlarda olsa

bile BPA’nın ekosisteme girmesi pek çok canlıya zarar

vermektedir. Bu bağlamda BPA maruziyetinden

mümkün olduğunca kaçınılmalıdır.


Etkileri


SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 105-111, 2013 111

KAYNAKLAR

[1] KIMMEL, C.B., BALLARD W.W., KIMMEL S.R.,

ULLMANN B., SCHILLING T.F., Stages of

Embryonic Development of Zebrafish, Developmental

Dynamics, 203: 253-310, 1995.

[2] GOLDMAN, JM., LAWS, SC., BALCHAK, SK.,

COOPER, RL., KAVLOCK, RJ., Endocrine-disrupting

Chemicals: Pre-pubertal Exposures and Effects on

Sexual Maturation and Thyroid Activity in the Female

Rat. A Focus on the Edstac Recommendations, Critical

Reviews in Toxicology, 30: 135-196, 2000.

[3] STOKER, TE., PARKS, LG., GRAY,

LE., COOPER, RL., Endocrine-disrupting chemicals:

Prepubertal exposures and effects on sexual maturation

and thyroid function in the male rat, A focus on the

EDSTAC recommendations, Endocrine Disrupter

Screening and Testing Advisory Committee, Critical

Reviews in Toxicology, 30: 197–252, 2000.

[4] LEE, MM., Endocrine Disrupters, A Current Review

of Pediatric Endocrinology, 109-118, 2007.

[5] DURMAZ, E., ÖZMERT, EN., Fitalatlar ve Çocuk

Sağlığı, Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Dergisi, 53: 305-

317, 2010.

[6] DIANIN, AP., Zhurnal russkogo fiziko-

khimicheskogo obshchestva. 23, 492, 1891.

[7] DODDS, E., LAWSON, W., Synthetic, oestrogenic

agents without the phenanthrene nucleus, Nature, 137:

996, 1936.

[8] STAPLES, CA., DORN, PB., KLECKA, GM.,

O’BLOCK, ST., A Review of The Environmental Fate,

Effects and Exposures of Bisphenol A, Chemosphere,

36(10): 2149- 2173, 1998.

[9] JOHNSON, I., HARVEY, P., Study on The

Scientific Evaluation of 12 Substances In The Context

of Endocrine Disrupter Priority List of Actions

European Commission, Wrc-Nsf Ref: Uc 6052, 2002.

[10] KOSKY, P.E., GUGGENHEİM, E.K., The

Aqueous Phase in the Interfacial Sythesis of

Polycarbonates. 1. Ionic Equilibra and Experhnental

Solubilities in the BPA-NaOH-H2O System Industrial

and. Engineering. Chemistry. Research. 30(3): 462-467,

1991.

[11] MIHAICH, E.M., FRIDERICH, U., CASPERS, N.,

HALL, A.T., KLECKA, G.M., DIMOND, S.S,

STAPLES, C.A., ORTEGO, L.S., HENTGES, S.G.,

Acute and chronic toxicity testing of bisphenol A with

aquatic invertebratas and plants, Ecotoxicology and

Environmental Safety, 72: 1392-1399, 2009.

[12] HENGSTLER, J G., FOTH, H., GEBEL, T.,

KRAMER, PJ., LILIENBLUM, W.,

SCHWEINFURTH, H., VÖLKEL, W., WOLLIN, KM.,

GUNDERT-REMY, U., Critical Evaluation of Eey

evidence on The Human Health Hazards of Exposure to

Bisphenol A, Critical Reviews in Toxicology, 41(4):

263-291,2011.

[13] WELSHONS, WV., NAGEL, SC., VOM SAAL,

FS., Large Effects from Small Exposures. III. Endocrine

Mechanisms Mediating Effects of Bisphenol A at

Levels of Human Exposure, Endocrinology 147(6): 56-

69, 2006.

[14] MILLS, D., Akvaryum Bakımı, İnkılap Kitabevi,

İstanbul, Türkiye, 1994.

[15] DUAN, ZH., ZHU, L., Toxicity of Bisphenol A on

the Growth of zebrafish Embryos, Acta Hydrobiologica

Sinica, 30:6, 638-642, 2006.

[16] DODGE, JA., GLASEBROOK, AL., MAGEE,

DE., ve ark., Environmental estrogens: effects on

cholesterol lowering and bone in the ovariectomized rat,

The Journal of Steroid Biochemistry and Molecular

Biology, 59: 155-161, 1996.

[17] COLERANGLE, JB., ROY, D., Profound effects

of the weak environmental estrogen-like chemical

bisphenol a on the growth of the mammary gland of

Noble rats, The Journal of Steroid Biochemistry and

Molecular Biology, 60: 153-160, 1997.

[18] LAWSON, C., GIESKE, M., MURDOCH, B., YE,

P., LI, Y., HASSOLD, T., HUNT, P., Gene expression

in the fetal Mouse ovary is altered by exposure to low

doses of bisphenol A, Biology of Reproduction, 84(1):

79-86, 2010.

[19] DONG, W., TERAOKA, H., YAMAZAKİ, K.,

TSUKİYAMA, S., IMANİ, S., IMAGAWA, T.,

STEGEMAN, JJ., PETERSON, RE., HİRAGA, T.,

2,3,7,8-Tetrachlorodibenzo-p-dioxin Toxicity in the

Zebrafish Embryo: Local Circulation Failure in the

Dorsal Midbrain Is Associated with Increased

Apoptosis, Toxicological Sciences, 69(1): 191-201,

2002.

[20] WILLEY, JB., KRONE PH., Effects of endosulfan

and nonylphenol on the primordial germ cell population

in pre-larval zebrafish embryos, Aquatic Toxicology,

54(1-2): 113-123, 2001.


113

Sabit olmayan ortalama eğrilikli timelike bonnet yüzeyler

Soley ERSOY*, Kemal EREN2

1*Sakarya Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi,Matematik Bölümü, SAKARYA

2Kabataş Lisesi, ORDU


ÖZET

Bu çalışmada, 3-boyutlu Minkowski uzayında [11]’de verilen bir timelike yüzeyin Bonnet yüzey olma kriteri göz

önüne alındı ve [6]’da I. M. Roussos’un Öklid uzayında yaptığı sınıflandırmaya benzer şekilde Minkowski uzayında

Bonnet yüzey olan timelike yüzeyler 1C , 2C ve 3C olmak üzere üç farklı sınıfta incelendi. 1C de verilen timelike

yüzeyler sabit ortalama eğrilikli olup bu durum [11]’de ayrıntılı olarak incelenmiştir. Bu çalışmada ise 2C ve 3C

durumları incelerek sabit olmayan ortalama eğrilikli timelike yüzeylerin Bonnet yüzey olma kriteri belirlendi.

Anahtar Kelimeler: Timelike Bonnet yüzeyler, ortalama eğrilik, Gauss eğriliği, izometri

Timelike bonnet surfaces with non-constant curvature

ABSTRACT

In this study, the criterion of a timelike surface being Bonnet surface in 3-dimensional Minkowski space given by

[11] is taken into consideration and by a similar manner of the classification of surfaces in Euclidean space done by

I. M. Roussos in [6], timelike surfaces as Bonnet surfaces are investigated in three class as 1C , 2C and 3C . Timelike

surfaces given in the case of 1C have constant mean curvature and were investigated by a detailed way in [11]. In the

present study, by investigating the cases of 2C and 3C , a criterion of the timelike surfaces with non-constant mean

curvature being Bonnet surfaces is determined.

Keywords: Timelike Bonnet surfaces, mean curvature, Gaussian curvature, isometry


S. Ersoy, K. Eren Sabit Olmayan Ortalama Eğrilikli Timelike Bonnet Yüzeyler

114 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 113-118, 2013

1. GİRİŞ

3-boyutlu Öklid uzayında ortalama eğriliği koruyan bir

izometrik deformasyon kabul eden yüzeye Bonnet

yüzey adı verilir. Literatürde konu ile ilgili pek çok

çalışma var olup ilk çalışma 1987 de O. Bonnet

tarafından yapılmıştır. O. Bonnet, [1] de yüzeyin

ortalama eğrilik korunarak izometrik olarak tasvir

edilmesi probleminin genel halde çözülebilir olmadığını

sabit ortalama eğrilikli yüzeylerin birbirine izometrik

olarak tasvir edilebildiğini göstermiştir. Bu nitelikteki

yüzeylerle ilgili daha detaylı sonuçları ise E.Cartan [2]

çalışmasında elde etmiştir.

B. H. Lawson, Bonnet’in sonuçlarını sabit eğrilikli

Riemann uzayında sabit ortalama eğrilikli yüzeylere

genişletmiş ve sabit olmayan ortalama eğrilikli Bonnet

yüzeylerin altı keyfi sabite bağlı olduğunu göstermiştir

[3].

S. S. Chern asli eğrilikleri koruyan yüzeylerin izometrik

deformasyonu için diferansiyel formlar yardımıyla bir

karakterizasyon elde etmiştir [4].

Konu ile ilgili pek çok çalışması olan I. M. Roussos,

sırasıyla, [5], [6] ve [7] çalışmalarında helikodial yüzey

olan Bonnet yüzeyleri, tanjant açılabilir olan Bonnet

yüzeyleri ve Bonnet yüzeyler üzerinde global sonuçları

araştırmıştır. I. M. Roussos, Chern’in yöntemini

kullanarak ortalama eğriliği koruyan izometri için bir

karakterizasyon verilmiştir.

Z. Soyuçok bir yüzeyin Bonnet yüzey olması için özel

bir izotermal parametreli sisteme sahip olmasının gerek

ve yeter koşul olduğunu göstermiştir [8].

Ayrıca Z. Soyuçok bir diğer çalışmasında 4-boyutlu

Öklid uzayında 3-boyutlu bir hiperyüzeyin Bonnet

yüzeyi olması için gerek ve yeter koşulun ortogonal

şebekeye sahip olması gerektiğini kanıtlamıştır [9].

Z. Soyuçok danışmanlığında H. Bağdatlı, bir

hiperyüzeyin ortalama eğriliğini koruyan izometrisi

problemini [10] doktora tezinde ele almıştır ve 1n

de

bir hiperyüzeyin bir Bonnet hiperyüzeyi olması için

gerek ve yeter koşulun A-şebekesi adı verilen özel bir

ortogonal şebekeye sahip olması gerektiğini

göstermiştir.

2. TEMEL KAVRAMLAR

i3

1, 3-boyutlu Minkowski uzayı ve M de umbilik nokta

içermeyen timelike yüzey olsun. p M noktasında

1 2 3{ , , }e e e ortonormal vektörler olmak üzere 1e

timelike vektör, 2e spacelike vektör ve 3e yüzeyin

normal vektörü olsun. i3

1,, 3-boyutlu Minkowski

uzayında 1 2 3, , e e e çatı alanının bağ formları i

jw ,

1 , 3i j ve dual 1-formları iw , 1 3i , olmak

üzere

1 2

1 2

2 3

1 1 2 1 3

1 3

2 2 1 2 3

1 2

3 3 1 3 2

dx w e w e

de w e w e

de w e w e

de w e w e

(2.1)

dır öyle ki 3 1 3 2 2 1

1 3 2 3 1 2, ,w w w w w w eşitlikleri vardır

[11].

M timelike yüzeyinin şekil operatörü : p pA T M T M

şeklinde verilsin. Bu durumda 1 1 2Ae ae be ,

2 1 2Ae be ce yazılabilir. M timelike yüzeyin şekil

operatörüne karşılık gelen matrisin reel öz vektörlerinin

var olması için gerek ve yeter şart

22( )

( ) 04

a cac b

ve

22 2( )

04

a cH K b

olmasıdır, öyle ki 2

a cH

ve

2K ac b , sırasıyla,

ortalama eğrilik ve Gauss eğriliğidir [11].

Çalışmamızda aksi belirtilmedikçe 2H K ve 1 2,e e

asli vektörler kabul edeceğiz. Dolayısıyla b 0 ve

2 1 2

1

3 1

1

3 2

2

w hw kw

w aw

w cw

(2.2)

olur. Burada açıkça görebiliriz ki 1e ve 2e boyunca a

ve c asli eğriliklerdir.

02

a cJ

olsun. Ayrıca M

yüzeyinin ortalama ve Gauss eğrilikleri, sırasıyla,

ve2

a cH K ac

(2.3)

dir. i3

1, de 1 2 3, ,e e e çatı alanının bağ formları

i

jw ve

dual 1-formları iw olmak üzere birinci ve ikinci tür

Cartan yapı denklemleri

Sabit Olmayan Ortalama Eğrilikli Timelike Bonnet Yüzeyler S. Ersoy, K. Eren

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 113-118, 2013 115

1 2 1

2

2 1 2

1

dw w w

dw w w

(2.4)

ve

2 3 2 1 2

1 1 3dw w w Kw w (2.5)

3 2 3 3 1 3

1 1 2 2 2 1,dw w w dw w w (2.6)

dir. Bu denklemler, sırasıyla, Gauss ve Codazzi

denklemleri olarak adlandırılır [11].

Codazzi denklemlerinde (2.2) denklemleri yerine

yazılırsa

3 1 2

1dw hcw w (2.7)

elde edilir. Ayrıca (2.2) nin ikinci denkleminin dış

türevinde (2.2) ve (2.4) ün ilk eşitlikleri yerine

yazıldığında

3 1 2 1

1dw da w ahw w (2.8)

bulunur. Benzer şekilde

3 2 1

2dw akw w (2.9)

ve

3 2 1 2

2dw dc w ckw w

(2.10)

elde edilir. Sırasıyla (2.7) ile (2.8) ve (2.9) ile (2.10)

denklemleri eşitlenerek

2 1

1 2

0,

0

da a c hw w

dc c a kw w

(2.11)

bulunur. Bu son denklem düzenlenirse

1 2

1 2

,

( )

da c a pw hw

dc a c kw qw

(2.12)

eşitlikleri elde edilir. 2

da dcdH

olduğu göz önüne

alınarak son iki eşitlikten

1 22 ( ) ( )dH a c k p w q h w

elde edilir. Burada u ve v fonksiyonları u k p ve

v q h şeklinde tanımlanırsa

1 22 ( )dH a c uw vw (2.13)

veya 1 2( )dH J uw vw bulunur. Ayrıca (2.12) de

verilen eşitlikler

1 2

1 2( )

,da

u k w hwa c

dckw v h w

a c

(2.14)

olarak düzenlenebilir. Böylece son iki eşitlik yardımıyla

1 2ln 2 ( 2 )d a c u k w v h w

(2.15)

bulunur. (2.13) denklemi dikkate alınırsa ve H nin

gradiyenti

1 2( )2

a cH gradH ue ve

olur. Buradan

2

2 2, ( )2

a cH H u v

elde edilir, öyle ki

2 2 24 , ( )H H a c u v (2.16)

veya

2 2 2, ( )H H H K u v

yazılabilir. Burada u v olsun yani, H null

olmasın. , 1sgn H H olmak üzere

2 2 2

2

,H Hu v A

H K

şeklinde yazılabilir. Hodge operatörü

2 11 2 2 1, ,w w w w (2.17)

olarak tanımlıdır. Böylece (2.2) de verilen 2

1w bağ

formuna Hodge operatörü uygulanırsa


116 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 113-118, 2013

2 1 2 1 2

1w h w k w kw hw

(2.18)

bulunur.

1 1 2

2 1 2

,uw vw

vw uw

(2.19)

1 1 2

2 1 2

,uw vw

vw uw

(2.20)

olmak üzere

1 1 2 1 2 2

2 1 2 1 2 1

,u w v w vw uw

v w u w uw vw

(2.21)

ve

1 1 2 1 2 2

2 1 2 1 2 1

,u w v w vw uw

v w u w uw vw

(2.22)

eşitlikleri elde edilir. (2.21) nin ikinci eşitliği göz önüne

alınarak (2.13) denklemi yeniden düzenlenirse

12dH a c (2.23)

olarak yazılabilir. Benzer şekilde (2.18) ve (2.20)

yardımıyla (2.15) denklemi de

1 2 1 2ln 2( )d a c uw vw kw hw

olarak düzenlenir. Dolayısıyla

1 2

1ln 2d a c w (2.24)

elde edilir.

3. MİNKOWSKİ UZAYINDA TİMELİKE

BONNET YÜZEYLER

i3

1, , Minkowski uzayında asli doğrultulara sahip olan

bir diğer timelike yüzey M olsun öyle ki M , M nin

asli eğriliklerini koruyan bir izometrik deformasyonu

olduğunu kabul edelim. M üzerinde ortonormal asli

çatı alanı 1 2 3, , e e e ve 1 2, e e çatı alanına karşılık

gelen dual asli çatı 1 2,w w olmak üzere M nin

birinci temel formu

2 2 2 2

1 2 1 2w ww w (3.1)

dır. 1e ve

2e boyunca asli eğrilikler, sırasıyla

,a a c c (3.2)

olup 0b dır. (3.1) denklemi ile verilen birinci temel

formdan görülür ki M üzerinde

1 1 2

2 1 2

cosh sinh ,

sinh cosh

w w w

w w w

(3.3)

olacak şekilde bir dönüşümü vardır. (3.3)

denkleminin dış türevi alındığında

1 2 2

1( )dw w d w

ve

2 1 2

1( )dw w d w

elde edilir. Birinci tür Cartan yapı denklemleri

yardımıyla

2 1 2

1 2 1w w w d (3.4)

elde edilir. (2.24) denkleminden

1 2

1ln 2d a c w

yazılabilir. (3.2) denkleminden a a ve c c

olduğundan (2.24) ve son denklem yardımıyla 1 2 1 2

1 12 2w w elde edilmiş olur. Bu son

eşitliğe operatörü uygulandığında

1 2 1 2

1 12 2w w

elde edilir. Burada 1 2 2 1 2*, 1, ,

olduğundan 2 2 2 2

1 12 2w w bulunur. Gerekli

düzenlemeler yapılırsa 2 2 2 2

1 1 2 w w yani

2 2 2 2

1 1

1

2w w eşitliği elde edilir. Buradan

(3.4) göz önüne alınırsa

2 21

2d (3.5)

bulunur. (2.23) denklemine benzer şekilde M için 12 ( )cdH verilebilir. (3.2) de göz önüne

alınarak bu son eşitlik ile (2.23) karşılaştırılırsa 1 1

Sabit Olmayan Ortalama Eğrilikli Timelike Bonnet Yüzeyler S. Ersoy, K. Eren

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 113-118, 2013 117

bulunur. Böylece 1 2 1 2u w ww uwv v yazılabilir.

(3.3) denklemi dikkate alınarak

cosh sinh ,

sinh cosh

u u v

v u v

(3.6)

bulunur. (2.20) eşitliği dikkate alınarak 2 1 2v w u w denkleminde (3.3) ve (3.6)

denklemleri yerine yazılırsa

2 1 2sinh 2 cosh 2 (3.7)

elde edilir. cothT olsun. T nin diferansiyeli

alınırsa

1 2dT T (3.8)

bulunur. Bu toplam diferansiyel denklem izometrik

deformasyonlar sonucu asli doğrultuların açısı kadar

hiperbolik dönmesiyle sağlanır. Deformasyonun aşikâr

olmaması için gerek ve yeter şart (3.8) denkleminin tam

olarak integrallenebilir olmasıdır [11].

[11] de W. Chen ve H. Li tarafından timelike yüzeyin

ortalama eğriliğini sabit kabul edilerek böyle bir

yüzeyin timelike Bonnet yüzey olması ile ilgili

aşağıdaki teoremi vermiştir.

Teorem 3.1. i3

1, de

2H K olmak üzere sabit

ortalama eğrilikli tüm timelike yüzeyler bir parametreli

aşikâr olmayan izometrik deformasyon ailesi altında

ortalama eğriliği koruyorsa bu yüzeyler timelike Bonnet

yüzey olur [11].

Şimdi H nin sabit olma ve olmama durumlarını ayrı

ayrı incelemek üzere

1 1 2

2 1 2

,d P

d Q

(3.9)

olacak şekilde P ve Q tanımlayalım. (3.8)

denkleminin dış türevinde (3.9) eşitlikleri yazılırsa

1 21 0TP Q

(3.10)

bulunur. Böylece yüzeyler

1 :C H sabit olma durumu,

2 :C H sabit, 0P ve 1Q olma durumu,

3 :C H sabit, 0P ve 1Q olma durumu,

olacak şekilde sınıflandırmalar yapılarak üç farklı

kategoride incelenebilir. Bu durumla ayrı ayrı

incelenirse 1 ,C 2C

ve 3C

de durum aşağıdaki gibi olur.

1C

de ortalama eğrilik sabit olduğundan (2.13)

denkleminden 0u v olduğu açıktır.

Dolayısıyla (2.20) dan 1 2 0 dır. Sonuç olarak

(3.8) denkleminden T nin sabit olduğu görülür. H nin

sabit olması durumunda Bonnet’in 3E de verdiği

Bonnet teoreminin benzeri timelike Bonnet yüzeyler

için [11] de incelenmiştir.

2C de ortalama eğriliğin sabitten farklı olup eğer,

0P ve 1Q ise (3.10) denklemi her T için

sağlanır.

3C de ise ortalama eğrilik sabitten farklı iken 0P ve

1Q ise (3.10) denkleminde

1 QT

P

(3.11)

elde edilir. Böylece (3.8) denkleminin bir tek çözümü

vardır.

Şimdi sabit olmayan ortalama eğrilikli ve gradH null

olmayan timelike yüzeyleri incelemek üzere 3C

durumunu göz önüne alalım. (3.11) denklemindeki T ,

umbilik nokta olmayan yani 2H K olan herhangi

timelike yüzey için tam anlamıyla hesaplanabilir. Ancak

ortalama eğriliği koruyan Φ non-trivial izometriyi elde

etmek için T nin (3.8) denklemini sağlaması gerekir.

Şöyle ki (3.11) denklemi (3.8) de yerine yazılırsa

1 21 1Q Q

dP P

(3.12)

elde edilir. Bu denklem 3C deki timelike Bonnet

yüzeyler için bir kriter oluşturur.


118 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 113-118, 2013

KAYNAKLAR

[1] BONNET, O., Mémoire sur la théorie des surfaces

applicables, J. École Polytech. 42 (1867), 72-92.

[2] CARTAN, E., Sur les couples de surfaces

applicables avec conservation des courbures principales,

Bull. Sc. Math. 66 (1942), 1-30; reprinted in: Oeuvres

Completes, Partie III, vol.2, 1591-1620.

[3] LAWSON, H. B., Complete minimal surface in S3,

Ann. of Math. (2), 92 (1970), 335-374.

[4] CHERN, S. S., Deformation of surfaces preserving

principal curvature, Differ. Geo. and Complex Anal., H.

E. Rauch Memorial volume, Springer-Verlag (1985)

155-163.

[5] ROUSSOS, I. M., The helicoidal surfaces as Bonnet

surfaces, Tohoku Math. J. (2) 40 (1988), no. 3, 485–

490.

[6] ROUSSOS, I. M., Tangent developable surfaces as

Bonnet surfaces, Acta Math. Sin. (Engl. Ser.) 15 (1999),

no. 2, 269–276.

[7] ROUSSOS, I. M., Global results on Bonnet surfaces,

J. Geom. 65 (1999), no. 1-2, 151–168.

[8] SOYUÇOK, Z., The problem of non-trivial

isometries of surfaces preserving principal curvatures, J.

Geom. 52 (1995), no. 1-2, 173–188.

[9] SOYUÇOK, Z., The problem of isometric

deformations of a Euclidean hypersurface preserving

mean curvature, Bull. Tech. Univ. 49 (1996), no. 3-4,

551–562.

[10] BAĞDATLI, H., SOYUÇOK, Z., On the problem

of isometry of a hypersurface preserving mean

curvature, Proc. Indian Acad. Sci. Math. Sci. 117

(2007), no. 1, 49–59.

[11] CHEN, W., LI, H., On the classification of the

timelike Bonnet surfaces, in: Geometry and Topology of

Submanifolds, 10, Chern, S. Chen, W., Shelton Street,

Covent Garden, London, (1999), 18-31.

http://www.ams.org/mathscinet/search/journaldoc.html?cn=Tohoku_Math_J_2

http://www.ams.org/mathscinet/search/publications.html?pg1=ISSI&s1=28543


http://www.ams.org/mathscinet/search/journaldoc.html?cn=Acta_Math_Sin_Engl_Ser



http://www.ams.org/mathscinet/search/journaldoc.html?cn=J_Geom










119

3.3 ghz mikroşerit anten tasarımı ve farklı besleme yöntemleri için analizi

Haydar KÜTÜK1, Ahmet Y. TEŞNELİ1, N. Berna TEŞNELİ2*

1 Sakarya Üniversitesi , Mühendislik Fakültesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, Sakarya

2 İstanbul Büyükşehir Belediyesi, Bilgi İşlem Müdürlüğü, İstanbul


ÖZET

Bu çalışmada yakın gelecekte yaygınlaşması beklenen WiMax ve benzeri yeni nesil kablosuz haberleşme

teknolojisinde kullanılabilecek 3.3 GHz frekanslı mikroşerit anten tasarlanmış ve beş temel besleme yöntemi için bu

antenin analizi yapılmıştır. Tasarımda antenin yama boyutları, dielektrik malzeme ve alt tabaka kalınlığı sabit

tutularak sadece besleme yöntemleri ve besleme hattı boyutları değiştirilmiştir. Böylece besleme yöntemlerinin

performansları karşılaştırılarak geniş bantlı mikroşerit anten tasarımı gerçekleştirilmiştir. Ansoft-HFSS programı

kullanılarak antenlerin simülasyonları yapılmış ve bant genişliği %60’lara ulaşan antenler tasarlanmıştır.

Anahtar Kelimeler: Mikroşerit anten, Dikdörtgensel yama, Geniş bant, Besleme yöntemleri

3.3 ghz microstrip antenna design and analysis for different feeding methods

ABSTRACT

This work presents design of microstrip patch antenna for operation at 3.3 GHz using five basic feeding techniques.

The antenna was intended for use next generation wireless application such as WiMax. When the proposed antenna

design, patch size, dielectric material and thickness of substrate were fixed, only feeding techniques and dimensions

of transmission line were changed. In this way, performance of feeding techniques was compared and was tried to

design of wideband microstrip antenna. Ansoft – HFSS was used for the simulation of antenna and up to %60

wideband microstrip antennas were designed.

Keywords: Microstrip antenna, Rectangular patch, Wideband, Feeding methods


H. Kütük, A. Y. Teşneli, N. B. Teşneli 3.3 Ghz Mikroşerit Anten Tasarımı Ve Farklı Besleme

Yöntemleri İçin Analizi

120 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 119-124, 2013

1. GİRİŞ

Kablosuz iletişim ihtiyacı, özellikle kablosuz veri

hizmetleri için, yüksek talep nedeniyle çok hızlı bir

şekilde artmaktadır. 2G/3G, WiFi ve WiMax gibi çeşitli

teknolojilerin gelişmesiyle birlikte, haberleşme

dünyasında farklı frekans bantlarına ihtiyaç

duyulacaktır. Yakın gelecekte WiMax teknolojisine (3.3

GHz frekans bandı), kablosuz veri haberleşmesinde

önemli bir aday olması gözüyle bakılmaktadır. Bu

nedenle 3.3 GHz frekanslı, yüksek bant genişlikli

antenlere ihtiyaç vardır [1].

Mikroşerit antenler, hafifliği, uygulandığı yüzeye

kolayca uyum sağlamaları, üretim kolaylığı, maliyetinin

düşük olması gibi özellikleri sayesinde son yıllarda daha

popüler hale gelmiş ve daha çok alanda kullanılmaya

başlanmıştır. Bunun yanında dar bant genişliği, düşük

kazanç, düşük güç kapasitesi gibi dezavantajları anten

performansını düşürmekte ve kullanım alanlarını

kısıtlamaktadır. Son yıllarda yapılan çalışmalar bu

dezavantajları azaltmaya yönelik olmuş ve bunda da

önemli ölçüde başarı sağlanmıştır [2]. Mikroşerit

antenlerin en büyük dezavantajlarından olan dar bant

genişliği probleminin belli oranlarda üstesinden

gelinmiş ve Defense Advanced Research Project

Agency (DARPA)’ ya göre %25, Federal

Communication Commission (FCC)’ ye göre %20

olarak kabul edilen geniş bant sınırı, mikroşerit antenler

için de aşılmaya başlanmıştır [3].

Mikroşerit antenlerle ilgili ilk fikir 1953’de Deschamp

tarafından ortaya atılmıştır [4]. 1955 yılında, Fransa’da

Gutton ve Baissinot tarafından patent çalışmaları

yapılmıştır [5]. 1970’li yıllarda, kullanılabilir, düşük

kayıp tanjantına sahip, iyi alt tabaka ve cazip termal ve

mekanik özelliklere sahip anten çalışmaları hız

kazanmıştır [4]. Pratikte ilk anten Howel ve Munson

tarafından üretilmiştir [6]. Bütün bu çalışmalar

neticesinde düşük maliyetli, çok hafif, düşük hacimli,

bulundukları yüzeylere kolayca entegre olabilen,

uyumlu görünüşe sahip mikroşerit antenler üretilmeye

başlanmıştır.

Şekil 1’de ışıma tabakası, dielektrik tabaka ve toprak

plakadan oluşan temel mikroşerit yapısı gösterilmiştir.

Alttaki toprak tabakası iletkendir ve mikroşerit

antenlerin tek yönlü ışıma yapmasını sağlar. Orta tabaka

dielektrik malzemeden oluşur ve idealde dielektrik

sabiti 2.5’den küçük olmalıdır. Dielektrik malzeme

kalınlığı genellikle 0.05 mm ile 6.35 mm arasında

değişmektedir [7]. Bu tabakanın kalınlığı ve dielektrik

sabiti, ışınım değerleri ve bant genişliği gibi anten

parametrelerini doğrudan etkilemektedir. Anten

performansını artırmak için, düşük dielektrik sabitine

sahip, kalın dielektrik tabaka seçilmelidir [3]. Üst

tabaka ise genelde altın, gümüş ya da bakırdan

yapılabilen, antenin ışıma yaptığı iletken tabakadır.

Kalınlığı 0.035 mm ile 0.070 mm arasında değişir [7].

Antenin beslendiği bu tabaka dikdörtgen, üçgen, daire,

çember dilimi gibi farklı geometrilere sahip olabilir.

İletken tabakanın alacağı şekil ve besleme farklılıkları,

anten parametrelerini doğrudan etkiler ve analiz için

farklı varyasyonlar sunar [8].

Mikroşerit antenlerin besleme düzenleri, bant genişliği,

anten kazancı, geri dönüş kaybı gibi anten

parametrelerini ve anten performansını büyük ölçüde

etkilemektedir. Bundan dolayı birçok besleme yöntemi

geliştirilmiştir. Temel olarak; mikroşerit besleme,

koaksiyel besleme, koplanar dalga kılavuzlu besleme,

yakınlık bağlantılı besleme ve açıklık bağlantılı besleme

olmak üzere beş çeşit besleme yönteminden

bahsedilebilir [9].

Şekil 1. Mikroşerit anten genel yapısı

2. MİKROŞERİT ANTEN TASARIMI

Tasarlanan antenin 3.3 GHz rezonans frekansında

çalışması istenmektedir. Bunun için uygun alt tabaka

malzemesi olarak, bağıl dielektrik sabiti ℰ𝑟 = 4.4, kayıp

tanjantı tanδ =0.019≅0.02 olan FR-4 seçilmiş ve

dielektrik malzeme kalınlığı 1.588 mm olarak

belirlenmiştir. Tasarımın bundan sonraki aşaması,

malzemenin dielektrik sabitini, kalınlığını ve kayıp

tanjantını kullanarak yama boyutlarını hesaplamaktır.

Yama genişliği W, eşitlik (1) kullanılarak aşağıdaki gibi

hesaplanır;

𝑊 =𝑐

2𝑓0√

2

ℰ 𝑟+1 (1)

Burada c ışık hızı ve 𝑓0 merkez frekanstır. f0 =3.3GHz

merkez frekans için W = 27.6 mm olarak hesaplanır.

Eğer 𝑊

ℎ≥ 1 ise, efektif dielektrik sabiti (ℰ𝑟𝑒𝑓) eşitlik

(2) ile verilir [10];

Dielektrik

Tabaka (𝜀𝑟)

Toprak Plaka

W

L Yama

h

t

3.3 Ghz Mikroşerit Anten Tasarımı Ve Farklı Besleme


H. Kütük, A. Y. Teşneli, N. B. Teşneli

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 119-124, 2013 121

ℰ𝑟𝑒𝑓 = ℰ𝑟+1

2+

ℰ𝑟−1

2[

1

√1+12ℎ

𝑊

] (2)

ℰ𝑟 = 4.4, h=1.588 mm ve W = 27.6 mm değerleri için

ℰ𝑟𝑒𝑓 = 4.008 olarak elde edilir.

𝐿𝑒𝑓𝑓 = c

2fo√ℰref (3)

Eşitlik (3) ile verilen efektif uzunluk (Leff ) c =3x108

m/s, ℰ𝑟𝑒𝑓 = 4.008 ve 𝑓𝑜 =3.3 GHz değerleri kullanılarak,

22.7 mm bulunur. Saçak değeri ΔL ve yama boyu L ise

eşitlik (4) ve (5) yardımıyla sırasıyla 0.72 mm ve 21.3

mm şeklinde elde edilir.

L = 0.412ℎ(ℰ𝑟𝑒𝑓+0,3)(

𝑊

ℎ+0,264)

(ℰ𝑟𝑒𝑓−0,258)(𝑊

ℎ+0,8)

(4)

L = Leff -2ΔL (5)

Sonuç olarak yama boyutları W =27.6 mm ve L = 21.3

mm olarak belirlenir.

3. BESLEME YÖNTEMLERİ VE ANALİZLERİ

Bu çalışmada tasarlanan anten mikroşerit, koplanar

dalga kılavuzlu, koaksiyel, açıklık bağlantılı ve yakınlık

bağlantılı besleme olmak üzere beş farklı yöntem ile

beslenerek analizler yapılmıştır. Mikroşerit antenler için

dielektrik sabiti (ℰ𝑟=4.4), alt tabaka kalınlığı (h=1.588

mm) ve yama boyutları (W=27.6 mm, L= 21.3 mm) gibi

parametreler sabit tutulup sadece besleme çeşidi ve

beslemeyle ilgili parametreler değiştirilerek elde edilen

sonuçlar değerlendirilmiştir. Antenin besleme

düzenlerine ait besleme hattı boyutları, açıklık boyutları,

ikinci alt tabaka kalınlığı ve ikinci tabakaya ait

dielektrik sabiti gibi parametreler belirlenirken

simülasyon programında denemeler yapılarak elde

edilen en uygun değerler kullanılmıştır.

3.1. Mikroşerit Besleme

İlk uygulanan yöntem mikroşerit beslemedir. HFSS

programı kullanılarak tasarlanan anten şekil 2’de

gösterilmiştir. Anten için iletim hattı uzunluğu 17 mm

ve eni 1 mm olarak belirlenmiştir. S11 parametresi

grafiği şekil 3’deki gibi elde edilir. Şekilde açıkça

görüldüğü gibi, anten 3.3 GHz frekansında rezonansa

girmekte olup 2.7-3.74 GHz frekans aralığında

çalışmaktadır. %25.5 bant genişliği ile mikroşerit

besleme için iyi bir sonuç elde edilmiştir. Antenin geri

dönüş kaybı -22.94 dB ve kazancı -4.6 dB olarak

ölçülmüştür.

Şekil 3 Tasarlanan yama antenin S11 parametresi grafiği

3.1.1. Yamanın Beslendiği Noktadan Yarıklar Açma

Mikroşerit antenin bant genişliğini artırmak için Şekil

4’te görüldüğü gibi yama ile besleme hattının birleştiği

noktadan simetrik olarak yama üzerinde yarıklar

açılmıştır. Yarık eni 0.1 mm, yarık boyu 0.5 mm

hassasiyetle değiştirilerek anten parametrelerindeki

değişim gözlenmiştir. Yarık boyutları 0.5 mm x 8 mm

olduğunda, bant genişliğinde artış görülmüş ve bant

genişliğinin %28 seviyesine çıktığı gözlenmiştir.

Rezonans frekansında ise bir değişiklik olmamış ve

anten 3.3 GHz frekansında rezonansa girmiştir. Antende

yarık olmadığı duruma göre daha iyi bir geri dönüş

kaybı elde edilmiş ve değerin -24.27 dB seviyesine

düştüğü görülmüştür.

Şekil 4. Besleme noktasından yarık açılmış yama anten

2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50 5.00Freq [GHz]

-25.00

-20.00

-15.00

-10.00

-5.00

0.00

dB

(S(W

av

eP

ort

1,W

av

eP

ort

1))

Ansoft Corporation HFSSDesign1XY Plot 1

m1 m2

m3

Curve Info

dB(S(WavePort1,WavePort1))

Setup1 : Sw eep1

Name X Y

m1 2.9200 -10.1760

m2 3.7600 -9.9803

m3 3.3000 -23.8084

Şekil 2. Tasarlanan antenin HFSS görüntüsü



122 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 119-124, 2013

3.2. Koplanar Dalga Kılavuzlu Besleme

Tasarlanan anten için ikinci olarak koplanar dalga

kılavuzlu besleme yöntemi incelenmiştir. Koplanar

dalga kılavuzu için taban düzlemi kare olarak seçilmiş

ve kenar uzunluğu 72 mm olarak belirlenmiştir. Kare

düzlem içindeki boşluğun boyutu ise 44 mm olarak

belirlenmiştir. Tasarlanan antenin geometrisi şekil 5’de

verilmektedir. İletim hattı ile koplanar dalga kılavuzu

arasındaki boşluk 0.25 mm olarak seçilmiştir. Antenin

S11 parametre grafiği şekil 6’daki gibidir. Anten tasarlandığı gibi 3.3 GHz’ de rezonansa girmekte ve

2.4-3.9 GHz frekans aralığında çalışmaktadır. Buna

göre bant genişliği %45.6 olarak ölçülmüştür. Bu da

yama antenler için çok iyi bir sonuçtur. Tasarlanan

anten için sadece besleme yapısı değiştirildiğinde, bant

genişliğinin önemli ölçüde değiştiği ve neredeyse iki

katına çıktığı görülmektedir. Bu sonuca göre koplanar

beslemenin mikroşerit beslemeye göre daha iyi olduğu

yorumu yapılabilir. Antenin geri dönüş kaybı -18.93 dB,

antenin kazancı ise 4.9 dB olarak ölçülmüştür.

Şekil 5. Koplanar dalga kılavuzlu beslenmiş mikroşerit anten

Şekil 6. Tasarlanan antenin S11 parametresi grafiği

3.2.2. İletim Hattı ile Düzlem Arasındaki Boşluğu

Değiştirme

Bu bölümde tasarladığımız antenin iletim hattı ile

koplanar dalga kılavuzu arasındaki boşluk değiştirilerek,

anten parametrelerindeki değişim gözlenmiştir. Boşluk

0.1 mm hassasiyetle arttırılarak yapılan simülasyon

sonuçları tablo 1’de sunulmaktadır. Boşluktaki küçük

değişiklikler anten parametrelerinde önemli değişimlere

sebep olmaktadır. Bu sonuç anten üretim sürecinde

hassas davranılması ve antenin sıcaklık değerlerinin

sabit tutulması gerektiğini göstermektedir. Bunun

dışında söz konusu boşluk toleransı kullanılarak, anten

rezonans frekansında değişiklikler yapılabilir ve anten

istenilen çalışma frekansına ayarlanabilir. Yapılan

simülasyon sonuçlarına göre Tablo 1’de görülen en

önemli değer %60’lık bant genişliği değeridir. Antende

boşluk ayarı yapılarak, bant genişliğinin önemli ölçüde

değiştirilebileceği görülmektedir.

Tablo 1. Boşluk boyutu değişen antenin parametre değişim tablosu

Boşluk 𝑓1 𝑓2 𝑓0

Bant

Genişliği

Kazanç

Geri

Dönüş Kaybı

0.25 2.40 3.90 3.29 45.6 4.90 -18.93

0.1 3.14 3.92 3.56 21.9 4.83 -29.62

0.2 2,50 3,94 3,46 41.6 4.86 -21,66

0.3 2.36 3.84 3.16 46.8 4.88 -20.09

0.4 2.28 3.96 2.80 60 4.92 -17.73

0.5 2.30 3.48 3.02 39.1 4.96 -53.14

0.6 2.22 3.52 2.88 45.1 5.01 -33.21

0.7 2.32 3.30 3.02 32.5 4.92 -18.03

0.8 2.26 3.28 2.98 34.2 4.92 -17.32

0.9 2.34 3.22 3.00 29.3 4.99 -14.33

1 2.18 3.18 2.48 40.3 5.02 -17.96

3.3. Koaksiyel Besleme

Koaksiyel besleme yöntemi kullanıldığında anteni

besleyen sondanın çapı 2.4 mm, uzunluğu 26.5 mm,

sondayı saran koaksiyel kablonun çapı 3 mm, boyu ise

26.5 mm olarak seçilmiştir.

Şekil 7. Koaksiyel beslemeli 3.3 GHz mikroşerit anten geometrisi

Antenin geometrisinin verildiği Şekil 7’de görüldüğü

gibi, toprak plaka ile alt taban arası 10 mm boyunca

hava ile doldurulmuştur. Şekil 8’de antenin S11

parametresi grafiği verilmiştir. Buradan da görüldüğü

gibi anten 3.3 GHz merkez frekansta ve 3.04-3.64 GHz

arasında çalışmaktadır. Bant genişliği %18.2 olarak

bulunmuştur. Ancak besleme noktaları değiştirilerek

bant genişliği izlenmiş ve bu yolla bant genişliğinin

2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50 5.00Freq [GHz]

-20.00

-18.00

-16.00

-14.00

-12.00

-10.00

-8.00

-6.00

-4.00

-2.00

dB

(S(W

av

eP

ort

1,W

av

eP

ort

1))


m1 m2

m3

Curve Info


Setup1 : Sw eep1Name X Y

m1 2.4200 -10.0211

m2 3.9000 -9.8384

m3 3.2800 -19.5493

3.3 Ghz Mikroşerit Anten Tasarımı Ve Farklı Besleme


H. Kütük, A. Y. Teşneli, N. B. Teşneli

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 119-124, 2013 123

artması sağlanmıştır. Besleme noktası değiştirilerek elde

edilebilen en iyi bant genişliği değeri %25.7 olarak

belirlenmiştir. Geri dönüş kaybı -15.22 dB, kazancı ise

7.7 dB olarak ölçülmüştür. Mikroşerit anten için

optimum besleme noktası belirlenerek ulaşılan

%25.7’lik bant genişliğinin iyi bir sonuç olduğu

görülmektedir. Bunun yanında mikroşerit antenlerin

genel bir eksikliği olan düşük kazanç problemi burada

da mevcuttur.

Şekil 8. Tasarlanan antenin S11 parametresi grafiği

3.4. Açıklık Bağlantılı Besleme

Tasarlanan anten için sonuçları incelenen dördüncü

besleme yöntemi açıklık bağlantılı beslemedir. Bu

yöntemde ihtiyaç duyulan ikinci taban için de FR-4

malzemesi kullanılmış ve malzeme kalınlığı 17.42 mm

olarak seçilmiştir. Kullanılan besleme yöntemi besleme

hattının boyutlarının değiştirilmesini gerektirdiğinden

Şekil 9. Açıklık Bağlantılı Mikroşerit Anten Geometrisi

besleme hattı boyutları 50 mm ve 3.2 mm olarak

yeniden düzenlenmiştir. Toprak plaka üzerinde açılan

açıklığın boyutları ise 40-6 mm olarak belirlenmiştir.

HFSS ile tasarlanan antenin geometrisi Şekil 9’da,

antenin S11 parametresi grafiği ise Şekil 10’da

verilmektedir. Anten 3.16 GHz ile 3.40 GHz bandında

çalışmakta ve merkez frekansı 3.30 GHz’tedir. Burada

kullanılan besleme yöntemi ile istenilen merkez

frekansına sahip anten tasarlanmış, fakat bant genişliği

%8 civarında elde edilmiştir. Bu değer daha önce

uygulanan besleme yöntemlerinde ulaşılan bant

genişliklerine göre oldukça düşüktür. Burada da

koaksiyel besleme yönteminde yapıldığı gibi besleme

noktaları değiştirilerek bant genişliği artırılmaya

çalışılmış ve elde edilen %13’lük en iyi bant genişliği

değeri için geri dönüş kaybı -21.27 dB ve anten kazancı

2.26 dB olmuştur.

Şekil 10. Tasarlanan antenin S11 parametresi grafiği (Açıklık

Bağlantılı Besleme)

3.5. Yakınlık Bağlantılı Besleme

Tasarlanan anten için son olarak yakınlık bağlantılı

besleme yöntemi incelenmiştir. İletim hattı boyutları

için 1 mm ve 13.385 mm değerleri seçilmiş ve ikinci alt

tabaka için yine kalınlığı 1.588 mm ve dielektrik sabiti

4.4 olan FR-4 malzemesi kullanılmıştır. Yama, besleme

hattının 5 mm noktasından itibaren konumlandırılmıştır.

Şekil 12’deki S11 parametresi grafiğinde görüldüğü gibi

anten 2.68 GHz ve 3.32 GHz olmak üzere iki merkez

frekansta çalışmaktadır ve bant genişliği % 28.3’tür.

Bant genişliği besleme noktaları değiştirilerek % 37.5’e

kadar çıkartılmıştır. Burada elde edilen bant genişliği

değeri, uluslararası kriterlere göre oldukça iyidir. Geri

dönüş kaybı -27 dB civarı olup anten kazancı ise -3.5

dB civarındadır.

Şekil 11. Yakınlık bağlantılı mikroşerit anten geometrisi

2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50Freq [GHz]

-16.00

-14.00

-12.00

-10.00

-8.00

-6.00

-4.00

-2.00

0.00

dB

(S(W

aveP

ort

1,W

aveP

ort

1))


m3m4

m5

Curve Info


Setup1 : Sw eep1Name X Y

m3 3.0400 -10.1548

m4 3.6400 -9.8788

m5 3.3000 -15.2202

1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00Freq [GHz]

-25.00

-20.00

-15.00

-10.00

-5.00

0.00

dB

(St(

Feed

_T

1,F

eed

_T

1))


m2

m3

m1

Curve Info

dB(St(Feed_T1,Feed_T1))

Setup1 : Sw eep1

Name X Y

m1 3.1500 -9.9746

m2 3.4000 -10.0003

m3 3.3000 -21.2719



124 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 119-124, 2013

Şekil 12. Antenin S11 parametresi grafiği (yakınlık bağlantılı)

4. SONUÇ VE DEĞERLENDİRME

Mikroşerit antenler için dielektrik sabiti, alt tabaka

boyutları ve yama boyutları gibi parametreler sabit

tutulup sadece besleme çeşidi ve beslemeyle ilgili

parametreler değiştirilerek elde edilen sonuçlar

değerlendirilmiştir. Şekil 13’de besleme yöntemleri için

bant genişliği karşılaştırma grafiği verilmiştir. En

yüksek bant genişliği %60 ile koplanar dalga kılavuzlu

(CPW) beslemeye aittir. Yakınlık bağlantılı besleme

için elde edilen %37.52 ’lik band genişliği oranı da

DARPA’ın ve FCC’nin geniş bant kabul ettiği

uluslararası standartlarla kıyaslandığında oldukça iyi bir

sonuçtur.

Şekil 13. Besleme çeşitleri bant genişliği karşılaştırması

Bu çalışmada analizi yapılan 5 farklı besleme

yönteminden dördünde uluslar arası kriterlere göre geniş

band kabul edilen değerlere ulaşılmıştır. Bu kriterler

altında kalan tek değer açıklık bağlantılı besleme

yöntemi ile ulaşılan %13’lük band genişliği değeridir.

Ancak bu değer de geniş bant olmamasına karşın

mikroşerit antenler için kabul edilebilir bir bant

genişliği değeridir.

Bant genişliğinde olduğu gibi, kazanç değerlerinde de

en iyi sonuca 4.92 dB değeri ile koplanar dalga

kılavuzlu besleme yönteminde ulaşılmıştır. İkinci olarak

ulaşılan en iyi sonuç ise açıklık bağlantılı besleme

yöntemi ile elde edilen 1.24 dB kazanç değeridir. Giriş

bölümünde belirtildiği gibi mikroşerit antenler -6 dB

gibi düşük bir kazanca sahiptirler. Koaksiyel besleme

yöntemi dışında kullanılan tüm besleme yöntemleri için

tasarlanan antenler, -6 dB’nin üzerinde kazançlara

sahiptir. Geri dönüş kaybı için ise tüm besleme

yöntemleri ile elde edilen değerler oldukça düşük kabul

edilebilir. En iyi değer yine koplanar dalga kılavuzlu

besleme ile elde edilmiştir.

Sonuç olarak, en iyi performansı koplanar dalga

kılavuzlu besleme göstermiştir. Yeni nesil haberleşme

için bu besleme yöntemi önerilebilir. Mikroşerit

antenlerin dar bant genişliği problemi, büyük oranda

aşılmış ve gelecekte daha geniş bantlı antenler

üretilebileceği görülmüştür. Ayrıca anten boyutlarındaki

küçük değişimlerin, anten performansında önemli

değişikliklere neden olduğu gözlenmiştir. Bu nedenle

mikroşerit antenler için üretim toleransının çok hassas

olması gerektiği görülmüştür. Ayrıca antenin, çalışma

ortamındaki sıcaklık ve basınç gibi dış etkenlerden

etkilenmemesine dikkat edilmelidir.

TEŞEKKÜR

Bu çalışma SAÜ Bilimsel Araştırma Projeleri

Komisyonu tarafından desteklenmiştir. (Proje no: 2012-

50-01-029)

KAYNAKLAR

[1] KURNIAWAN, A., MUKTI, P.H., A 2.3/3.3 dual

band microstrip antenna design for WiMax

Applications, ITB J. ICT, Vol. 4, No. 2, 67-78, 2011.

[2] GARG, R., PRAKASH, B., INDER B., APİSAK, I.,

Microstrip Antenna Design Handbook, Artech House;

pages: 1-2, 11.2000.

[3] SAFRAN, M.I., K, AYDIN, E., Pek Geniş Bant

Anten Tasarımı ve İmalatı, Atılım Üniversitesi, Ankara.

[4] BAZAN, G. A. S., Design of a Circularly Polarized

Patch Antenna for Satellite Mobile Communications in

l-Band, Polytechnic University of Cataluña, December

2010.

[5] H. GUTTON AND G. BAISSINOT, Flat Aerial for

Ultra High Frequencies, French Patent No. 703113,

1995.

[6] YILDIRIM, A., YAĞCI, H. B., PAKER S., 2.4 GHz

High Power Microstrip Patch Antenna Design and

Realization, Telenetronics n.p.sh, Mbreti Zog 61,

Prizren, Kosova, 2000.

[7] BALANIS C.A., Antenna Theory Analysis and

Design, John Wiley and Sons , Arizona State University

,pages: 4-6, 1982.

[8] SAINATI, R. A., CAD of Microstrip Antenna for

Wireless Application, Artech House, London, 1996.

[9] REDDY, C.V.V., RANA, R., Design of Linearly

Polarized Rectangular Microstrip Patch Antenna Using

IE3D/PSO, National Institute of Technology, Rourkela,

2009.

[10] SCHNEIDER, M., Microstrip Lines for Microwave

Integrated Circuits, Bell. Syst. Tech. J., 48.,1968.

1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50Freq [GHz]

-30.00

-25.00

-20.00

-15.00

-10.00

-5.00

0.00dB

(S(W

aveP

ort1

,Wav

ePor

t1))


m2

m3m4

m5

m1

Curve Info


Setup1 : Sw eep1

Name X Y

m1 2.8800 -10.3466

m2 3.3200 -27.7507

m3 3.9000 -9.7947

m4 2.0600 -9.9712

m5 2.6400 -17.4599

27,8

60

25,713

37,5

0

20

40

60

80

Mikroşerit CPW Koaksiyel Açıklık Yakınlık

Ban

t G

eniş

liği

(%

)

Besleme Yöntemleri


125

Bazı pell denklemlerinin temel çözümleri

Merve GÜNEY1*, Refik KESKİN1

1Sakarya Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Matematik Bölümü, Sakarya


ÖZET

𝑎, 𝑏 pozitif tamsayılar olsun. Makalede, 𝑑 = 𝑎2𝑏2 + 2𝑏, 𝑎2𝑏2 + 𝑏, 𝑎2 ± 2, 𝑎2 ± 𝑎 olmak üzere √d′ nin sürekli kesir

açılımı bulundu. 𝑑 = 𝑎2𝑏2 + 2𝑏, 𝑎2𝑏2 + 𝑏, 𝑎2 ± 2, 𝑎2 ± 𝑎 olmak üzere √d′ nin sürekli kesir yaklaşımları kullanılarak

𝑥² − 𝑑𝑦² = ±1 denklemlerinin fundamental çözümleri elde edildi.

Anahtar Kelimeler: Diofant Denklemleri, Pell Denklemleri, Sürekli Kesirler.

Fundamental solutions to some pell equations

ABSTRACT

Let 𝒂, 𝒃 be positive integers. In this paper, we find continued fraction expansion of √𝐝 when 𝒅 = 𝒂𝟐𝒃𝟐 + 𝟐𝒃, 𝒂𝟐𝒃𝟐 +

𝒃, 𝒂𝟐 ± 𝟐, 𝒂𝟐 ± 𝒂. We will use continued fraction expansion of √𝐝 in order to get the fundamental solutions of the

equations 𝒙² − 𝒅𝒚² = ±𝟏 when 𝒅 = 𝒂𝟐𝒃𝟐 + 𝟐𝒃, 𝒂𝟐𝒃𝟐 + 𝒃, 𝒂𝟐 ± 𝟐, 𝒂𝟐 ± 𝒂.

Keywords: Diophantine Equations, Pell Equations, Continued Fractions.

1. INTRODUCTİON

Let 𝑑 be a positive integer which is not a perfect square

and 𝑁 be any nonzero fixed integer. Then the equation

𝑥² − 𝑑𝑦² = 𝑁 is known as Pell equation. For 𝑁 = ±1,

the equations 𝑥² − 𝑑𝑦² = 1 and 𝑥² − 𝑑𝑦² = −1 are

known as classical Pell equations. If 𝑎² − 𝑑𝑏² = 𝑁, we

say that (𝑎, 𝑏) is a solution to the Pell equation 𝑥² −

𝑑𝑦² = 𝑁. We use the notations (𝑎, 𝑏) and 𝑎 + 𝑏√𝑑

interchangeably to denote solutions of the equation 𝑥² −

𝑑𝑦² = 𝑁. Also, if 𝑎 and 𝑏 are both positive, then 𝑎 + 𝑏√d

is a positive solution to the equation 𝑥² − 𝑑𝑦² = 𝑁.

The Pell equation 𝑥² − 𝑑𝑦² = 1 has always positive

integer solutions. When 𝑁 ≠ 1, the Pell equation 𝑥² −


𝑑𝑦² = 𝑁 may not have any positive integer solutions. It

can be seen that the equations 𝑥² − 3𝑦² = −1 and 𝑥² −7𝑦² = −4 have no positive integer solutions. Whether or

not there exists a positive integer solution to the equation

𝑥² − 𝑑𝑦² = −1 depends on the period length of the

continued fraction expansion of √d (See section 2 for

more detailed information).

In the next section, we give some well known theorems

and then we give main theorems in the third section.

2. PRELIMINARIES

If we know fundamental solution to the equations 𝑥² −𝑑𝑦² = ±1, then we can give all positive integer solutions

to these equations. Our theorems are as follows. For more

M. Güney, R. Keskin Fundamental Solutions To Some Pell Equations

126 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 125-129, 2013

information about Pell equation, one can consult [1], [2]

and [3].

Let 𝑥1 + 𝑦1√𝑑 be a positive solution to the equation

𝑥² − 𝑑𝑦² = 𝑁. We say that 𝑥1 + 𝑦1√𝑑 is the

fundamental solution to the equation 𝑥² − 𝑑𝑦² = 𝑁, if

𝑥2 + 𝑦2√𝑑 is a different solution to the equation 𝑥² −

𝑑𝑦² = 𝑁, then 𝑥1 + 𝑦1√𝑑 < 𝑥2 + 𝑦2√𝑑.

Recall that if 𝑎 + 𝑏√d and 𝑟 + 𝑠√d are two solutions to

the equation 𝑥² − 𝑑𝑦² = 𝑁, then 𝑎 = 𝑟 if and only if 𝑏 =

𝑠, and 𝑎 + 𝑏√d < 𝑟 + 𝑠√d if and only if 𝑎 < 𝑟 and 𝑏 <𝑠.

Theorem 2.1: Let 𝑑 be a positive integer that is not a

perfect square. Then there is a continued fraction

expansion of √d such that

√𝑑 = [𝑎0, 𝑎1, 𝑎2, . . 𝑎𝑛−1, 2𝑎0 ]

where 𝑙 is the period length and for 0 ≤ 𝑛 ≤ 𝑛 − 1, 𝑎𝑗 is

given by the recussion formulas;

α0 = √d, 𝑎𝑘 = ⟦𝛼𝑘⟧ and 𝛼𝑘+1 =1

𝛼𝑘−𝑎𝑘 ,

𝑘 = 0,1,2,3, …

Recall that 𝑎𝑙 = 2𝑎0 and 𝑎𝑙+𝑘 = 𝑎𝑘 for 𝑘 ≥ 1. The 𝑛𝑡ℎ

convergence of √𝑑 for 𝑛 ≥ 0 is given by 𝑝𝑛

𝑞𝑛= [𝑎0, 𝑎1, … , 𝑎𝑛] = 𝑎0 +

1

𝑎1+1

1+⋱

𝑎𝑛

.

By means of the 𝑘𝑡ℎ convergence of √d, we can give the

fundamental solution to the equations 𝑥² − 𝑑𝑦² = 1 and

𝑥² − 𝑑𝑦² = −1.

Now we give the fundamental solution to the equations

𝑥² − 𝑑𝑦² = ±1 by means of the period length of the

continued fraction expansion of √𝑑.

Lemma 2.2 Let 𝑙 be the period length of continued

fraction expansion of √d. If 𝑙 is even, then the

fundamental solution to the equation 𝑥² − 𝑑𝑦² = 1 is

given by

𝑥1 + 𝑦1√𝑑 = 𝑝𝑙−1 + 𝑞𝑙−1√d

and the equation 𝑥² − 𝑑𝑦² = −1 has no positive integer

solutions. If 𝑙 is odd, then the fundamental solution to the

equation 𝑥² − 𝑑𝑦² = 1 is given by

𝑥1 + 𝑦1√𝑑 = 𝑝2𝑙−1 + 𝑞2𝑙−1√𝑑

and the fundamental solution to the equation 𝑥² − 𝑑𝑦² =−1 is given by

𝑥1 + 𝑦1√𝑑 = 𝑝𝑙−1 + 𝑞𝑙−1√𝑑.

Theorem 2.3: Let 𝑥1 + 𝑦1√𝑑 be the fundamental

solution to the equation 𝑥² − 𝑑𝑦² = 1. Then all positive

integer solutions of the equation 𝑥² − 𝑑𝑦² = 1 are given

by

𝑥𝑛 + 𝑦𝑛√𝑑 = (𝑥1 + 𝑦1√𝑑)𝑛

with 𝑛 ≥ 1.

Theorem 2.4: Let 𝑥1 + 𝑦1√𝑑 be the fundamental

solution to the equation 𝑥² − 𝑑𝑦² = −1. Then all

positive integer solutions of the equation 𝑥² − 𝑑𝑦² = −1

are given by

𝑥𝑛 + 𝑦𝑛√𝑑 = (𝑥1 + 𝑦1√𝑑)2𝑛−1

with 𝑛 ≥ 1.

3. MAIN THEOREMS

From now on, we will assume that 𝑎 and 𝑏 are positive

integers. We give continued fraction expansion of √𝑑 for

𝑑 = 𝑎2𝑏2 + 2𝑏, 𝑎2𝑏2 + 𝑏, 𝑎2 ± 2, 𝑎2 ± 𝑎.

Theorem 3.1: Let 𝑑 = 𝑎2𝑏2 + 2𝑏. Then

√𝑑 = [𝑎𝑏, 𝑎, 2𝑎𝑏 ].

Proof: Let 𝛼0 = 𝑎2𝑏2 + 2𝑏. It can be seen that

(𝑎𝑏)2 < 𝑎2𝑏2 + 2𝑏 < (𝑎𝑏 + 1)2.

Then, by Theorem 2.1, we get

𝑎0 = ⟦√𝑎2𝑏2 + 2𝑏⟧ = 𝑎𝑏

and therefore

𝛼1 =1

√𝑎2𝑏2+2𝑏−𝑎𝑏=

√𝑎2𝑏2+2𝑏+𝑎𝑏

2𝑏.

On the other hand, since 𝑎𝑏 < √𝑎2𝑏2 + 2𝑏, it follows

that

𝑎𝑏 + 𝑎𝑏

2𝑏= 𝑎 <

√𝑎2𝑏2 + 2𝑏 + 𝑎𝑏

2𝑏< 𝑎 + 1.


𝑎1 = ⟦𝛼1⟧ = ⟦√𝑎2𝑏2+2𝑏+𝑎𝑏

2𝑏⟧ = 𝑎.

It can be seen that

𝛼2 =1

√𝑎2𝑏2+2𝑏+𝑎𝑏

2𝑏−𝑎

= √𝑎2𝑏2 + 2𝑏 + 𝑎𝑏

and therefore

𝑎2 = ⟦𝛼2⟧ = ⟦√𝑎2𝑏2 + 2𝑏 + 𝑎𝑏⟧ = 2𝑎𝑏

= 2𝑎0.

Thus, by Theorem 2.1, it follows that

Fundamental Solutions To Some Pell Equations M. Güney, R. Keskin

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 125-129, 2013 127

√𝑎2𝑏2 + 2𝑏 = [𝑎𝑏, 𝑎, 2𝑎𝑏 ].

Then the proof follows.

Theorem 3.2: Let 𝑑 = 𝑎2𝑏2 + 𝑏. Then

√𝑑 = [𝑎𝑏, 2𝑎, 2𝑎𝑏 ].

Proof: Let 𝛼0 = 𝑎2𝑏2 + 𝑏. It can be seen that

(𝑎𝑏)2 < 𝑎2𝑏2 + 𝑏 < (𝑎𝑏 + 1)2.

Then by Theorem 2.1, we get

𝑎0 = ⟦√𝑎2𝑏2 + 𝑏⟧ = 𝑎𝑏,

and therefore

𝛼1 =1

√𝑎2𝑏2+𝑏−𝑎𝑏=

√𝑎2𝑏2+𝑏+𝑎𝑏

𝑏.

On the other hand, since 𝑎𝑏 < √𝑎2𝑏2 + 𝑏, it follows that

𝑎𝑏+𝑎𝑏

𝑏= 2𝑎 <


𝑏< 2𝑎 + 1.


𝑎1 = ⟦𝛼1⟧ = ⟦√𝑎2𝑏2 + 𝑏 + 𝑎𝑏

𝑏⟧ = 2𝑎

and therefore

𝛼2 =1


𝑏− 2𝑎

= √𝑎2𝑏2 + 𝑏 + 𝑎𝑏.

Since 2𝑎𝑏 < √𝑎2𝑏2 + 𝑏 + 𝑎𝑏 < 2𝑎𝑏 + 1, it follows

that

𝑎2 = ⟦𝛼2⟧ = ⟦√𝑎2𝑏2 + 𝑏 + 𝑎𝑏⟧

= 2𝑎𝑏 = 2𝑎0.

Thus, by Theorem 2.1, we get.

√𝑎2𝑏2 + 𝑏 = [𝑎𝑏, 2𝑎, 2𝑎𝑏 ]

This completes the proof.

Theorem 3.3: Let 𝑑 = 𝑎2 + 𝑎. Then

√𝑑 = [𝑎, 2,2𝑎 ].

Proof: Let 𝛼0 = 𝑎2 + 𝑎. Since 𝑎2 < 𝑎2 + 𝑎 < (𝑎 +1)2, it follows that

𝑎0 = ⟦𝛼0⟧ = ⟦√𝑎2 + 𝑎⟧ = 𝑎,

and therefore

𝛼1 =1

√𝑎2 + 𝑎 − 𝑎=

√𝑎2 + 𝑎 + 𝑎

𝑎.

Since 𝑎+𝑎

𝑎= 2 <

√𝑎2+𝑎+𝑎

𝑎< 3, it follows that

𝑎1 = ⟦√𝑎2 + 𝑎 + 𝑎

𝑎⟧ = 2

and therefore

𝛼2 =1

√𝑎2+𝑎+𝑎

𝑎− 2

= √𝑎2 + 𝑎 + 𝑎.

Since 2𝑎 < √𝑎2 + 𝑎 + 𝑎 < 2𝑎 + 1, we get

𝑎2 = ⟦√𝑎2 + 𝑎 + 𝑎⟧ = 2𝑎 = 2𝑎0.

Thus, by Theorem 2.1, we get

√𝑎2 + 𝑎 = [𝑎, 2,2𝑎 ].


Theorem 3.4: Let 𝑑 = 𝑎2 − 𝑎. Then

√𝑎2 − 𝑎 = [𝑎 − 1, 2,2(𝑎 − 1) ].

Proof: Let 𝛼0 = 𝑎2 − 𝑎. It can be seen that

(𝑎 − 1)2 < (𝑎2 − 𝑎) < 𝑎2.


𝑎0 = ⟦√𝑎2 − 𝑎⟧ = 𝑎 − 1

and therefore

𝛼1 =1

√𝑎2−𝑎−(𝑎−1)=

√𝑎2−𝑎+(𝑎−1)

𝑎−1.

Since 𝑎−1+𝑎−1

𝑎−1= 2 <

√𝑎2−𝑎+𝑎−1

𝑎−1< 3, it follows that

𝑎1 = ⟦√𝑎2 − 𝑎 + 𝑎 − 1

𝑎 − 1⟧ = 2

M. Güney, R. Keskin Fundamental Solutions To Some Pell Equations

128 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 125-129, 2013

and therefore

𝛼2 =1

√𝑎2−𝑎+𝑎−1

𝑎−1− 2

= √𝑎2 − 𝑎 + (𝑎 − 1).

Since 2(𝑎 − 1) < √𝑎2 − 𝑎 + 𝑎 − 1 < 2𝑎 − 1, it

follows that

𝑎2 = ⟦√𝑎2 − 𝑎 + 𝑎 − 1⟧

= 2(𝑎 − 1) = 2𝑎0.


√𝑎2 − 𝑎 = [𝑎 − 1, 2,2(𝑎 − 1) ].


Theorem 3.5: Let 𝑑 = 𝑎2 + 2. Then

√𝑎2 + 2 = [𝑎, 𝑎, 2𝑎 ].

Proof: Let 𝛼0 = 𝑎2 + 2. It can be seen that

𝑎2 < (𝑎2 + 2) < (𝑎 + 1)2 .


𝑎0 = ⟦√𝑎2 + 2⟧ = 𝑎

and therefore

𝛼1 =1

√𝑎2+2−𝑎=

√𝑎2+2+𝑎

2.

Since 𝑎 <√𝑎2+2+𝑎

2< 𝑎 + 1, it follows that

𝑎1 = ⟦√𝑎2 + 2 + 𝑎

2⟧ = 𝑎

and therefore

𝛼2 =1

√𝑎2+2+𝑎

2− 𝑎

= √𝑎2 + 2 + 𝑎.

Thus 𝑎2 = ⟦√𝑎2 + 2 + 𝑎⟧ = 2𝑎 = 2𝑎0. Then, by Theorem 2.1, it follows that

√𝑎2 + 2 = [𝑎, 𝑎, 2𝑎 ].


Theorem 3.6: Let 𝑑 = 𝑎2 − 2. Then

√𝑎2 − 2 = [𝑎 − 1, 1, 𝑎 − 2,1,2(𝑎 − 1) ].

Proof: Let 𝛼0 = 𝑎2 − 2. It can be seen that

(𝑎 − 1)2 < (𝑎2 − 2) < 𝑎2.


𝑎0 = ⟦√𝑎2 − 2⟧ = 𝑎 − 1

and therefore

𝛼1 =1

√𝑎2−2−(𝑎−1)=

√𝑎−2+(𝑎−1)

2𝑎−3.

Since 1 +1

2𝑎−3<

√𝑎2−2+(𝑎−1)

2𝑎−3< 1 +

2

2𝑎−3 , it follows

that

𝑎1 = ⟦√𝑎2 − 2 + (𝑎 − 1)

2𝑎 − 3⟧ = 1

and therefore

𝛼2 =1

√𝑎2−2+(𝑎−1)

2𝑎−3− 1

=√𝑎2−2+(𝑎−2)

2.

Since 𝑎 − 2 +1

2<

√𝑎2−2+(𝑎−2)

2< 𝑎 − 1, it follows that

𝑎2 = ⟦√𝑎2 − 2 + 𝑎 − 2

2⟧ = 𝑎 − 2

and therefore

𝛼3 =1

√𝑎2−2+(𝑎−2)

2− (𝑎 − 2)

=√𝑎2−2+(𝑎−2)

2𝑎−3.

Since 1 <√𝑎2−2+(𝑎−2)

2𝑎−3< 1 +

1

2𝑎−3, we get

𝑎3 = ⟦√𝑎 − 2 + (𝑎 − 2)

2𝑎 − 3⟧ = 1

Fundamental Solutions To Some Pell Equations M. Güney, R. Keskin

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 125-129, 2013 129

and therefore

𝛼3 = √𝑎2 − 2 + (𝑎 − 1).

Since 2(𝑎 − 1) < √𝑎2 − 2 + (𝑎 − 1) < 2𝑎 − 1, it

follows that

𝑎3 = ⟦√𝑎2 − 2 + (𝑎 − 1)⟧ = 2(𝑎 − 1)

= 2𝑎𝑜


√𝑎2 − 2 = [𝑎 − 1, 1, 𝑎 − 2,1,2(𝑎 − 1) ].


Now we give the fundamental solution to the equation

𝑥² − 𝑑𝑦² = 1 when 𝑑 ∈ {𝑎2𝑏2 + 2𝑏, 𝑎2𝑏2 + 𝑏, 𝑎2 ±2, 𝑎2 ± 𝑎}.

Corollary 1: Let 𝑑 = 𝑎2𝑏2 + 2𝑏. Then the fundamental

solution to the equation 𝑥² − 𝑑𝑦² = 1 is

𝑥1 + 𝑦1√𝑑 = 𝑎2𝑏 + 1 + 𝑎 √𝑑.

Proof: The period of length of continued fraction of

√𝑎2𝑏2 + 2𝑏 is 2 by Theorem 3.1. Therefore the

fundamental solution to the equation 𝑥² − 𝑑𝑦² = 1 is

𝑝1 + 𝑞1√𝑑 by Lemma 2.2. Since

𝑝1

𝑞1

= 𝑎0 +1

𝑎1

= 𝑎𝑏 +1

𝑎=

𝑎2𝑏 + 1

𝑎,

the proof follows.

Since the proofs of the following corollaries are similar,

we omit them.

Corollary 2: Let 𝑑 = 𝑎2𝑏2 + 𝑏. Then the fundamental


𝑥1 + 𝑦1√𝑑 = 2𝑎2𝑏 + 1 + 2𝑎 √𝑑.

Corollary 3: Let 𝑑 = 𝑎2 + 2. Then the fundamental


𝑥1 + 𝑦1√𝑑 = 𝑎2 + 1 + 𝑎 √𝑑.

Corollary 4: Let 𝑑 = 𝑎2 + 𝑎. Then the fundamental


𝑥1 + 𝑦1√𝑑 = 2𝑎 + 1 + 2 √𝑑.

Corollary 5: Let 𝑑 = 𝑎2 − 𝑎. Then the fundamental


𝑥1 + 𝑦1√𝑑 = 2𝑎 − 1 + 2 √𝑑.

Corollary 6: Let 𝑑 = 𝑎2 − 2. Then the fundamental


𝑥1 + 𝑦1√𝑑 = 𝑎2 − 1 + 𝑎 √𝑑.

Proof: The period of length of continued fraction of

√𝑎2 − 2 is 4 by Theorem 3.6. Therefore the fundamental

solution to the equation 𝑥² − 𝑑𝑦² = 1 is 𝑝3 + 𝑞3√𝑑 by

Lemma 2.2. Since

𝑝𝟑

𝑞𝟑= (𝑎 − 1) +

1

1+1

(𝑎−2)+11

=𝑎2−1

𝑎,

the proof follows.

From Lemma 2.2, we can give the following corollary.

Corollary 7: Let 𝑑 ∈ {𝑎2𝑏2 + 2𝑏, 𝑎2𝑏2 + 𝑏, 𝑎2 ±2, 𝑎2 ± 𝑎}. Then the equation 𝑥² − 𝑑𝑦² = −1 has no

integer solutions.

REFERENCES

[1] Adler, A. and Coury, J. E., The Theory of Numbers:

A Text and Source Book of Problems, Jones and Bartlett

Publishers, Boston, MA, 1995.

[2] R. Mollin, Fundamental Number Theory with

Applications, Crc Press, 1998.

[3] T. Nagell, Introduction to Number Theory, Chelsea

Publishing Company, New York, 1981.

[4] Don Redmond, Number Theory: An Introduction,

Markel Dekker, Inc, 1996.

[5] John P. Robertson, Solving the generalized Pell

equation 𝑥2 − 𝐷𝑦2 = 𝑁, http://hometown.aol.com/jpr2718/pell .pdf, May 2003.

http://hometown.aol.com/jpr2718/pell%20.pdf


131

Bulanık yapay sinir ağıyla dört serbestlik dereceli bir robot kolunun kontrolü

Şinasi ARSLAN1*, Mehmet KORKMAZ1 1Sakarya Üniversitesi, Makine Mühendisliği Bölümü, SAKARYA


ÖZET

Bu çalışmada, dört serbestlik dereceli bir robot kolu için bulanık yapay sinir ağ tabanlı hesaplanan tork kontrolü

önerilmiştir. Bu tür dört mafsallı robot kolları çoğunlukla endüstriyel uygulamalarda kullanıldığından yüksek hareket

ve hassasiyetlik kabiliyetlerine sahip olup yüksek performanslı olmaları istenir. Bunun yanı sıra yüksek hızda

çalışma ve robot kollarına uygulanan dış yükler, robot kontrolünde önemli bir rol oynamaktadır. Bu amaçla, robotun

verilen yörüngeleri en iyi şekilde takip edebilmesi için hesaplanan tork yöntemi geliştirilmiş ve bu yöntemin bulanık

yapay sinir ağıyla birleşimi olan kontrolörün geri beslemeli kontrolünün iyileştirilmesi sağlanmıştır. Elde edilen

simülasyon sonuçları, önerilen kontrol yönteminin oldukça başarılı olduğunu ispatlamıştır.

Anahtar kelimeler: Bulanık yapay sinir ağları, dört serbestlik dereceli robot kolu, hesaplanan tork yöntemi, düz ve

ters kinematik, geri beslemeli kontrol.

Four degree freedom robot arm with fuzzy neural network control

ABSTRACT

In this study, the control of four degree freedom robot arm has been realized with the computed torque control

method.. It is usually required that the four jointed robot arm has high precision capability and good maneuverability

for using in industrial applications. Besides, high speed working and external applied loads have been acting as

important roles. For those purposes, the computed torque control method has been developed in a good manner that

the robot arm can track the given trajectory, which has been able to enhance the feedback control together with fuzzy

neural network control. The simulation results have proved that the computed torque control with the neural network

has been so successful in robot control.

Key words: Fuzzy neural networks, four degree freedom robot arm, computed torque control, forward and inverse

kinematics, feedback control.


Ş. Arslan, M. Korkmaz Bulanık Yapay Sinir Ağıyla Dört Serbestlik Dereceli Bir Robot

Kolunun Kontrolü

132 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 131-138, 2013

1. GİRİŞ

Robot kolları, endüstriyel uygulamalarda, malzeme

taşımada ve sürekli imalat sistemlerinde sık olarak

kullanılmaktadırlar. Robot kolu sabit bir düzleme bağlı

dönel mafsallardan oluşan açık bir kinematik zincirdir.

Mafsallı robot kollarının avantajları, yüksek hareket

kabiliyetlerine ve diğer robot manipülatör yapılarına

oranla daha geniş bir çalışma uzayına sahip olmalarıdır

[1]. Literatürde uygulanan robot yapıları incelendiğinde

çoğunlukla iki veya üç serbestlik dereceli robot

manipülatörlerinin kullanıldığı görülmektedir. Dört

serbestlik dereceli robot kol uygulamaları literatürde

mevcut olmasına rağmen [2] çok yaygın bir uygulama

alanına sahip değildir. Bunun sebebi, robot kollarında

kol sayısı arttıkça kinematik ve dinamik hesaplamaların

daha da karmaşık hale gelmesidir.

Hesaplanan tork yöntemi, robot kontrolünde sık olarak

kullanılan bir kontrol yöntemidir. Pfeiffer ve ark. [3],

Puma 500 tipi manipülatöre hesaplanan tork yöntemi

uygulamışlardır. Robot kolu dinamiğinin

hesaplanmasında ve kontrolünde karşılaşılan zorluklar,

araştırmacıları daha yüksek performanslı kontrol

yöntemlerinin araştırılmasına yöneltmiştir.

Son yıllarda yapay sinir ağları bilim ve endüstri

alanlarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bulanık

mantık ve sinir ağları aynı uygulama içinde birlikte

kullanıldığında bulanık sinirsel sistem (FNN) olarak

adlandırılır. Takagi ve Hayashi 1988’li yıllarda böyle

sistemleri ilk olarak tanımlamışlardır [4].Birbirinin

tamamlayıcısı olan bulanık mantık ve sinir ağlarının

başarılı birleşimleri araştırmacılar için cazip hale

gelmiştir. Farklı araştırmacılar yaptıkları çalışmalarda

FNN’nin başarısının onu oluşturan bileşenlerin tek

başına kullanıldığı uygulamalardan daha başarılı

olduğunu göstermişlerdir [5].

Hesaplanan tork yöntemi ile yapılan robot kontrol

çalışmaları incelendiğinde, geri besleme kontrolünün

çoğunlukla geleneksel PID kontrolü ile gerçekleştiği

görülmektedir [4,6-8]. Bu çalışmada, hesaplanan tork

kontrol yöntemi ve verilen referans modeline ilaveten

bulanık yapay sinir ağı ile oluşturulan (FNNCTC)

kontrolör tanıtılmıştır. Yapılan simülasyon

çalışmalarıyla, FNNCTC’nın performans sonuçları

irdelenmiştir.

2. FİZİKSEL SİSTEMİN MODELLENMESİ

Bu çalışmada kullanılan bir taban eklemi üzerine üç

kolun yerleştirilmesiyle oluşturulmuş dört serbestlik

derecesine sahip bir robot kolu yapısı Şekil 1’de

gösterilmektedir. Bu robotun bütün eklemleri dönel

olduğundan, mafsallı robot kolu özelliğini taşımaktadır.

Şekil 1’de verilen modelde;{m1, m2, m3, m4} kol

kütlelerini, { L1, L2, L3, L4} kol uzunluklarını ve { θ1, θ2

, θ3, θ4} ise kolların dönme açılarını (bir önceki kola

göre) ifade etmektedir. Robot koluna ait fiziksel

özellikler Tablo 1’de verilmiştir.

Şekil 1. Dört serbestlik dereceli robot kolunun fiziksel modeli.

Robot kol hareketlerinin modellenebilmesi amacıyla

öncelikle düz ve ters kinematik denklemlerinin

çıkarılması gerekmektedir. Düz kinematik işlemi, eklem

açıları verilen bir robotun uç noktasına ait konum ve

oryantasyonun sabit bir referans sistemine göre

belirlenmesi işlemidir. Robot kolunun (Px, Py, Pz) uç

noktasının konumu Şekil 2’de gösterildiği gibi {θ1,θ2

,θ3,θ4} açı seti ile hesaplanır. Ters kinematik işlemi ise

bir robot kolunun uç noktasına ait koordinatların

verilmesi durumunda robot kolunun gerekli konuma ve

oryantasyona ulaşmasını sağlayacak olan eklem

açılarının bulunması işlemidir.

Tablo 1. Robot kolunun fiziksel özellikleri.

Fiziksel Özellikler Sembol Değeri

1. Kolun yarıçapı R 0.05 m

1. Kolun kütlesi m1 1 kg




1. Kolun uzunluğu L1 0,5 m




1. Kolun sürtünme katsayısı b1 0,5 N/m/s




Yer çekimi ivmesi g 9,81 m/s2

1. Kolun atalet momenti I1 2

1

1m R

2


2 2

1m L

12


3 3

1m L

12


4 4

1m L

12

Açıların başlangıç değerleri [θ1, θ2, θ3, θ4]

[0, 0, 0, 0]0

θ1

θ2

θ3

m3,L3

m4,L4

m2,L2

m1,L1

1. kol

2. kol

3. kol

4. kol

(Px, Py, Pz)

y

x

z

Bulanık Yapay Sinir Ağıyla Dört Serbestlik Dereceli Bir Robot

Kolunun Kontrolü

Ş. Arslan, M. Korkmaz

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 131-138, 2013 133

Şekil 2’de verilen robot kolu aşırı serbestlik dereceli bir

robot kolu olduğundan verilen bir P(x,y,z) konumu için

sonsuz sayıda çözüm üretilebilir. Bu sebeple, kollardan

birinin kontrol kolu olarak seçilmesi ve açısal

değerlerinin kullanıcı tarafından yerine getirilmek

istenen göreve göre tayin edilmesi gerekmektedir. Bu

çalışmada 4. kol, kontrol kolu olarak seçilmiştir.

Şekil 2. Dört serbestlik dereceli robot kolunun verilen noktaya

ulaşması.

Dört serbestlik dereceli robot kolunun dinamik

modelinin çıkarılmasında Lagrange-Euler yöntemi

kullanılmıştır. Bu yöntem, bir sistemin toplam

enerjisinden yola çıkarak hareket denklemlerinin elde

edilmesini amaçlar [13]. Lagrange-Euler denklemi,

i

i i i

d L L DQ = - + , i=1, 2, ... ,n ;

dt q q q

L K P

(1)

ifade edilir. Burada; iq (i) inci eklemin genelleştirilmiş

koordinatları, iq (i) inci eklemin genelleştirilmiş hızları,

iQ genelleştirilmiş (i) inci kuvvet, L Lagrange

fonksiyonu, K toplam kinetik enerjiyi, P toplam

potansiyel enerjiyi ve D toplam kayıp enerjiyi gösterir.

Robotun toplam kinetik enerjisi, 4

2 2

i i i

i=1

1 1K= m v + Iω

2 2

(2)

denklemi ile elde edilir. Burada; i (i) inci eklemin

açısal hızı, iv (i) inci eklemin ağırlık merkezinin

doğrusal hızı ve im (i) inci eklemin kütlesidir. Robot

kolunun toplam potansiyel enerjisi,

22 1 2 3 1 2 2

33 4 1 2 2

43 3 4

LP=m g(L + sinθ )+m g(L +L sinθ

2

L + sinθ )+m g(L +L sinθ +

2

LL sinθ + sinθ )

2

(3)

denklemi ile bulunur. Robot kolunun toplam sürtünme

kayıp enerjisi,

2 2 2 2

1 1 2 2 3 3 4 4

1 1 1 1D= b θ + b θ + b θ + b θ

2 2 2 2

(4)

denklem takımı ile ifade edilir. Burada; ib (i) inci

eklemin sürtünme katsayısıdır. Elde edilen enerji

ifadeler Denklem 1’de kullanarak,

dτ=M(q)q+H(q,q)q+F(q)+G(q)+τ ;

dN(q,q)=H(q,q)q+F(q)+G(q)+τ ;

τ=M(q)q+N(q,q)q;

(5)

doğrusal olmayan bir diferansiyel denklem takımı elde

edilir. Burada; M(q) nxn boyutlu kütle matrisini,

H(q,q) nx1 boyutlu merkezkaç ve Coriolis matrisini,

F(q) nx1 boyutlu sürtünme matrisini, G(q) nx1

boyutlu yerçekimi matrisini, d bozucu etkileri ve

kollara uygulanan torku ifade etmektedir.

3. HESAPLANAN TORK KONTROL YÖNTEMİ

Tasarlanan kontrolör, kolun hareketi boyunca referans

modelden gelen her bir dönel mafsala ait referans

yörüngeleri takip edecek mafsallara ait torkları

üretmektedir. Kontrolörler, referans yörünge ve robot

kolu dinamik modelinden elde edilen mafsal açı

değerlerini girdi olarak alır ve mafsallara uygulanacak

tork değerlerini çıktı olarak üretir.

Hesaplanan tork kontrol (CTC) bir model tabanlı

kontrol sistemidir. Robot kolunun her bir mafsalı için

gerekli olan torklar Denklem 5’den hesaplanır. Sistemin

ters kinematiğinden elde edilen dq istenen ivmenin

kontrolör ile düzetilmesi sonucu uq birim atalet ivmesi

oluşur. Her bir mafsala uygulanan torklar bu kontrol

sinyali ile ayarlanan hesaplanan tork sistemine giriş

sinyali olarak verilir.

Burada strateji iki kademelidir. İlk olarak doğrusal

sistem tasarım teknikleri kullanılarak takip hatasını

Hedef konum

(Px, Py, Pz)

x

Ѳ1

Ѳ2

Ѳ3 Ѳ4


Kolunun Kontrolü

134 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 131-138, 2013

iyileştirecek bir u t bulunacak ve daha sonra gerekli

kol torkları hesaplanacaktır. Bu durum,

dτ=M q q +u +N q,q

(6)

ifade edilir. Bu arzu edilen yörüngenin takibini

garantileyen, doğrusal olmayan bir kontrol kuralıdır.

Robot kolunun takip etmesi istenen yörüngenin önceden

tanımlanacağı gerçeğinden yola çıkarak takip hatası,

de t =q t -q t

(7)

hesaplanır. Denklem 7’de verilen ifadenin iki kere

türevi alınırsa, Brunovsky kanonik formu [8], T

T Tx e e ifadesine bağlı olarak,

e 0 1 e 0d= + u

e 0 0 e 1dt

(8)

elde edilebilir. Denklem 6’dan yola çıkarak kontrol

sinyali,

-1

du=q +M q N q,q -τ

(9)

yazılabilir. Denklem5’de verilen ve doğrusal olmayan

ifadenin, Denklem8’de verilen doğrusal dinamik

denkleme eşdeğer kılan ( ) torkun hesaplanmasına

dayanır.

3.1 PID Tabanlı Hesaplanan Tork Yöntemi

u t kontrol sinyalinin hesaplanması için PID tabanlı

hesaplanan tork kontrol (PIDCTC) yöntemi

kullanılırsa, kol torkları,

d v p iτ=M q q +K e+K e+K edt +N q,q ;

d v p iτ'=M q q +K e+K e+K edt

(10)

ifade edilebilir. Buradan yola çıkarak takip hatası,

v p iu= K e+K e+K edt

(11)

elde edilir.

PIDCTC yöntemi üzerine yapılan bazı çalışmalar[6],

PID kontrolünün yüksek hata takibinde yüksek kazanç

değerleri gerektirdiğini ve sistemi zorladığını

göstermiştir. Bu sebeple, PID dışında robot kontrolünde

sık olarak tercih edilen bulanık sinirsel ağ tabanlı

kontrol yöntemi uygulanacaktır.

3.2. Bulanık Sinirsel Ağ Tabanlı Hesaplanan Tork

Kontrol Yöntemi

Bu çalışmada, bulanık yapay sinirsel ağ tabanlı

hesaplanan tork kontrol yönteminde bulanık mantık ve

yapay sinir ağların birleşimine referans model yapısı [8]

ilavesi ile dörtlü yeni bir (FNNCTC) kontrolör

önerilmiştir. Robot kolu kontrolünde bu dörtlü

birleşimin, kendi aralarındaki etkileşim ile birbirlerinin

eksiklerini tamamlamaları sayesinde daha yetenekli yeni

bir kontrolör yaklaşımı getireceği düşünülmektedir.

Sinir ağları ile sunulan bilgideki anlaşılma zorluğu,

bulanık mantığın sözel terimleri ve eğer–o halde

kuralları ile ortadan kaldırılabilir. Bu sayede anlaşılırlığı

kolay, sözel dille ifade edilebilen çıktılar elde edilerek

bulanık mantık yardımıyla sinirsel ağlara öğrenme

yeteneği kazandırılabilir[9].Özetle, FNNCTC’de

bulanık mantık kavramları ile klasik sinir ağlarının bilgi

sunum yetenekleri zenginleştirilmektedir.

Sadece robot dinamiğine bağlı olan hesaplanan tork

kontrol yöntemi (CTC) ile geleneksel kontrolörün

istenen performansı yakalaması zordur. Bu çalışmada,

FNN ile CTC birleşiminden ortaya çıkan sinerjiyle Şekil

3’de gösterilen bir FNNCTC kontrolörü ile robot

kolunun yörünge kontrolü gerçekleştirilmiştir. FNN gibi

öğrenebilen kontrolörün yörünge takibinde kullanımı

giderek artmaktadır [10].

Şekil 3. Hesaplanan tork kontrol sistemi.

q

FNN

+

N q,q

q M(q) Robot Sistemi

Referans Model

dq

dq

q

+

uq

+

+

+

e

-

u

TersKinematik

d/dt

d/dt

rq

+ -


Kolunun Kontrolü


SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 131-138, 2013 135

Bulanık mantık sisteminin yapay sinir ağı kullanılarak

ifade edilmesi, yapay sinir ağının öğrenme yeteneği

sayesinde bulanık mantık parametrelerinin otomatik

olarak ayarlanması avantajını sağlar. Robot kolu

kontrolü amacı ile referans model ve CTC yapısı

altındaki FNN kontrolörü, sistemin ters

kinematiğinden ve ters dinamiğinden robot kolunun

her bir mafsalına ait dönme açısının hatasını ve hata

değişimini giriş olarak alıp u(t) düzeltici kontrol

çıktısını oluşturmaktadır. Bu önerilen FNN yaklaşımı

Şekil 4’de verilmektedir.

Şekilde görüldüğü gibi burada bir giriş, bir çıkış ve

iki gizli katman mevcuttur. İlk katmanda giriş değeri

bulanıklaştırılır. Bulanıklaştırma işlemi için

bulanıklaştırıcı sinirsel bulanık ağ yapısı

kullanılmaktadır. Daha sonra bulanık girişler sinirsel

bulanık ağa uygulanmaktadır. İkinci katman kural

katmanı olarak kullanılmaktadır. Üçüncü katman

kural sonuç katmanıdır. Dördüncü katman ise

durulaştırma katmanıdır. Önerilen FNN yaklaşımının

açıklanması her bir katman için aşağıdaki gibidir:

1. Katman: Robotun her bir mafsalı için {e}

konum hatası ve {e} konum hatası değişimi olmak

üzere hem CTC hem de referans modele ait dört

tane düğüm (nöron) vardır. Her düğüm bir giriş

değerine karşılık gelmektedir. Bu katmanda alınan

veriler herhangi bir işleme veya değişikliğe tabi

tutulmaksızın ikinci katmana iletilirler. Bu

katmana giriş katmanı adı verilir.

2. Katman: Her bir düğüm, katman 1’deki her bir

giriş değerinin sözel ifadesine karşılık

gelmektedir. Çıkış bağlantıları her bir giriş

değerinin bulanık kümedeki derecesi olan üyelik

değerlerini temsil etmektedir. Her bir bulanık

verinin hangi kümeye ait olduğunu belirler. Her

bir düğüm için bulanık işlevci olarak,

2

i ji

2ji

ji

x -m

σ

Aμ =e

(12)

Gauss tipi üyelik fonksiyonu seçilmiştir. Burada; 2.

katmandaki( i ) inci düğümün i d d m mx e ,e ,e ,e

giriş değişkeni ile 3. Katmandaki ( j) inci düğümün

jim Gauss fonksiyonunun merkezini ve ij Gauss

fonksiyonunun genişliğini ifade eder. jim ve ij

terimleri değiştirilerek aynı düğüm için farklı sayıda

üyelik fonksiyonu elde etmek mümkündür. Bu

katman bulanıklaştırma katmanıdır.

Şekil 4. Bulanık mantık tabanlı yapay sinir ağı yapısı.

3. Katman:Her bir düğüm bir bulanık mantık

kuralının ön koşul kısmını temsil eder. Girişlerine

gelen işaretleri çarpıp çarpım sonuçlarını bir veri

seti içerisinde en küçük olanı,

ji

j iAO =min μ x

(13)

ile bulunur. j ’inci düğümünün çıkışını temsil

etmek şartıyla kuralın ateşleme gücü,

ji

j iAi

O = μ x

(14)

ile ifade edilir. Bu katman kural çıkış katmanıdır.

4. Katman:Tek düğüme gelen işaretler

toplanarak kontrol işareti oluşturulur. İşlevi

durulamadır. FNN çıkışı,

n

k jk j

j=1

O = w O

(15)

ile ifade edilir. Burada; jkw bağlantı ağırlığını j inci

kuralın çıkış etki gücüdür. Bu katman kural sonuç

katmanıdır.

Giriş Katmanı

1

1

A

de

Gizli Katman Çıkış Katmanı

me

me

de

1

n 1

A

4

1

A

1

n

A

4

n

A

4

2

A

4

n 1

A

1O

4w

nO

k

i

j

kOu

1w

2w

3w


Kolunun Kontrolü

136 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 131-138, 2013

FNN’deki her katmandaki işlem ağırlık katsayıları

çıkış başarımına bağlı olarak giriş katmanlarına doğru

geriye yayılma öğrenme kuralı ile yapılır. Gözlemcili

eğim düşüşü yöntemi kullanarak yapılan geriye

yayılma öğrenmesi için önce performans ölçütü,

2

m m

1J = θ -θ ;

2

2

d d

1J = θ -θ

2

(16)

tanımlanır. Burada; m dθ ,θ ,θ herhangi bir mafsala

ait mθ referans modelden, dθ ters kinematikten ve

θ ters dinamikten gelen dönme açıları seti;

m de ,e referans modelden ve ters kinematikten gelen

dönme açılarının hataları seti, m dJ ,J referans

modeli ve ters kinematik için performans ölçütü

setleridir. Genel olarak performans ölçütü J ve

mafsal açılarındaki hata e ile gösterilirse, FNN’de

gerçek zamanda parametre güncelleme algoritmasını

elde etmek için performans ölçütü,

21J= e

2

(17)

olarak tanımlanabilir. 4. katmanda hatanın geriye

doğru yayılımı,

4

k

k k k

J J e J e θ=- =- =-

O e O e θ O

(18)

ile ifade edilir. 4. katmandan başlayarak her

defasında bir katman geriye giderek ilk katmana

doğru işlem tekrarlanır. Bu durumda ağırlıklar,

4

jw k+1 =w k -ηδ O

(19)

ile güncellenebilir. Denklem 19’da verilen; öğrenme

oranı olarak ifade edilir. 3.katmanda hata,

3 4kj j

j k j

OJ J=- =- = w

O O O

(20)

hesaplanır ve yayılır. 2.katmanda ise hata,

(21)

ile hesaplanır. Üyelik işlevinin sırasıyla, jim

merkezini ve ji genişliğini belirleyen parametreleri,

2

i ji2

ji ji m ji 2

ji

x -mm k+1 =m k -η δ

2 σ

(22)

2

i ji2

ji ji σ ji 2

ji

x -mσ k+1 =σ k -η δ

2 σ

(23)

ile güncellenerek alacağı yeni değerler hesaplanabilir.

Burada; m öğrenme oranı,jim parametreleri ve

öğrenme oranı,ji

parametreleri için tayin edilir.

Dördüncü katmandaki hata delta uyarlama kuralı ile

bulunur. Bu çalışmada hatanın,

4 eAe B

t

(24)

ile bulunması önerilmiştir [8]. Burada; A ve B kazanç

katsayıları, {e} hatadır.

Giriş katmanında her bir mafsal için giriş işareti

olarak { e, e} mafsal açı hatası ve hatasının türevini

alan FNN, çıkış katmanında {u } kontrol sinyalini

üretir. Ağırlık değiştirme denklemleri ağdaki ortalama

hata karesini en küçük yapacak şekilde ayarlanır. Bu

çalışmada eğim düşüşü hesabında tanjant hiperbolik

fonksiyonu kullanılmıştır.

4. SİMÜLASYON ÇALIŞMALARI

Robot kolu için önerilen kontrolörlerin performans

değerlendirmeleri tek nokta hedef ve çember yörünge

takipleri ile gerçekleştirilmiştir. Yapılan hareket

analizleri, MATLAB Simulink ortamında

gerçekleştirilmiştir. Şekil 5 ve 6’da tek nokta hedef

hareketleri ve Şekil 7 ve 8’de çember yörünge

takipleri verilmiştir.

Şekil 5. PIDCTC-tek nokta hedef hareketi.


Kolunun Kontrolü


SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 131-138, 2013 137

Şekil 6. FNNCTC-tek nokta hedef hareketi.

Şekil 7. PIDCTC-çember yörünge takibi.

Şekil 8. FNNCTC-çember yörünge takibi.

Robot kolunun dördüncü mafsalına Şekil 9 ve 10’da

görüldüğü gibi bozucu beyaz gürültü tork ve 4,5 uncu

saniyede dördüncü kola 1 kg kütle ilavesi

uygulanmıştır.

Şekil 9. PIDCTC-çember yörünge takibinde bozucu sinyal.

Şekil 10. FNNCTC-çember yörünge takibinde bozucu sinyal.

Kontrolörlerin bozucu sinyallerin altında

dayanıklıkları ve performansları Şekil 11 ile 14

arasında gözlenmiştir.

Şekil 11. PIDCTC-beyaz gürültüye karşı performansı.

Şekil 12. FNNCTC- beyaz gürültüye karşı performansı.

Şekil 13. PIDCTC-kütle değişimine karşı performansı.

Şekil 14. FNNCTC-kütle değişimine karşı performansı.

Tasarlanan kontrolörlerin, Pi(1.5,0,0.5) hareket

başlangıç noktasından, Pf (0.9,0.7,1.3) verilen bitiş

noktasına doğru harekette robot kolunun uç

işlevcisinin yörünge takip performans ölçüleri; tr

cevap verme zamanı, Mp aşım oranı, ts oturma

zamanı ve ess kalıcı rejim hataları Tablo 2’deki gibi

elde edilmiştir.


Kolunun Kontrolü

138 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 131-138, 2013

Tablo 2. Tek noktaya ulaşmada kontrolörlerin performansı.

Kontrolör tr [s] Mp (%) ts [s] ess [m]

PIDCTC 1.036 0.0016 2.866 4x10-4

FNNCTC 0.463 0.0004 0.654 0

5. SONUÇLAR

Simülasyon şekillerinden görüldüğü gibi, hesaplanan

tork yönteminde geri besleme doğrusallaştırmasında

uygulanan iki farklı kontrol yönteminde, FNNCTC

yöntemi daha başarılı performans göstermiştir.

PIDCTC’nin geri besleme kontrol uygulamasında,

hedefin başarılı bir şekilde takip edildiği, ancak

referans yörünge ile çıkan sonuçlar arasında kısmi

farklar oluştuğu tespit edilmiştir. Ayrıca, tek nokta

takibi performans tablosundan da görüldüğü gibi

PIDCTC’de oturma zamanı, FNNCTC’ne göre

oldukça uzundur. Bozucu sinyalsiz yapılan geri

besleme kontrolünde, FNNCTC’nin PID kontrolüne

oranla daha başarılı bir hata takibi sergilediği ve

oturma zamanının PID kontrolüne oranla çok daha

kısa olduğu, simülasyon sonuçlarından ve performans

tablosundan anlaşılmaktadır.

FNNCTC uygulamasında takip hatasının sıfıra daha

çok yaklaştırılabildiği ve bu sebeple PID kontrolörüne

oranla daha düşük olması da FNNCTC’nü daha

kullanışlı hale getirmektedir.

FNNCTC öğrenebilme yetenekleri, hata takibinin

minimize edilmesinde önemli bir avantajdır. Ancak

hareketin başlangıcında yapay sinir ağı nöronlarını

birbirine bağlayan ağırlıkların güncellenmesi sistemin

kısmi bir salınıma maruz kalmasına sebep olmaktadır.

Bu da yapay sinir ağlarının, gerçekleştirilecek olan

harekete göre kendini adapte etmesine kadar geçen

süreye bağlı olarak beklenen performansı

gerçekleştirmesini zorlaştırmaktadır. Sürekli değişken

yörüngeli sistemlerde ise bu durum, performansın

düşmesine sebep olmakta ve hata takibinin sıfıra

indirgenmesini daha da zorlaştırmaktadır.

Elde edilen sonuçlar, geleneksel kontrolör olan

PID’ye alternatif olarak, FNNCTC yöntemiyle robot

kolu kontrolü gibi önceden bilinen referans

yörüngelerinin uygulamalarında daha başarılı ve

dayanıklı olacağı düşünülmektedir.

KAYNAKLAR

[1]

N-Nagy, F., and Siegler, A., “Engineering

Foundations of Robotics”, Prentice-Hall

International, 1987.

[2]

Chen K., Zhang L., and Zhang Y., “Cyclic Motion

Generation of Multi-Link Planar Robot Performing

Square End-Effector Trajectory Analyzed via

Gradient-Descent and Zhang et al.’s Neural-

Dynamic Methods”, Sun Vat-Sen University,

Guangzhou, China, 2008.

[3] Pfeiffer L.E., Khatib O., and Hake. J., “'Joint

Torque Sensory Feedback in the Control of a Puma

Manipulator." IEEE Transactions Robotics and

Automation, vol. 5, no. 4, 1989.

[4] Takagi, H., “Fusion Technology of Neural

Networks and Fuzzy Systems: A Chronicled

Progression from the Laboratory to Our daily

Lives”, International Journal of Applied

Mathematics and Computer Science, Vol. 10, No.

4, pp. 647-673, 2000.

[5] Pedrycz, W., “Computational Intelligence: An

Introduction”, CRC-Press, 1999.

[6]

Sankaran J., “Real-Time Computed Torque

Control of Flexible-Joint Robots”, Master of

Applied Sicence, Department of Mechanical,

University of Toronto, 1997.

[7] Asada H., Kanade T., and Takeyama I., “Control of

a Direct Drive Arm”, Transactions of ASME, vol.

105, 1983.

[8] Canberi, O., ve Kuzucu, A., “Bulanık Yapay Sinir

Ağıyla Model Referans Robot Denetimi”, İTÜ

Makine Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü,

Gümüşsuyu, İstanbul, 2005.

[9] Baykal, N., Beyan, T., “Bulanık Mantık Uzman

Sistemler ve Denetleyiciler”, Bıçaklar kitapevi,

Ankara, 2004.

[10] Koo, T. J., “Stable model reference adaptive fuzzy

control of a class of nonlinear systems”, IEEE

Transactions on Fuzzy Systems, Vol. 9, No. 4,

2001.


139

The fine structure levels for ground states of negative ions of nitrogen and

phosphorus

Leyla ÖZDEMİR1*, Nurgül ATİK1, Gülay GÜNDAY KONAN1

1Sakarya University, Department of Physics, 54187, Sakarya, Turkey

E mail: [email protected]


ABSTRACT

The fine structure levels for negative ions (anions) of nitrogen and phosphorus have been investigated using

multiconfiguration Hartree-Fock method within the framework of Breit-Pauli Hamiltonian (MCHF+BP). Nitrogen

and phosphorus have half-filled outer shell in ground state 1s22s22p3 4S and 1s22s22p33s23p3 4S, respectively. It has

been stated in most works that the negative ion of nitrogen is instable whereas the negative ion of phosphorus is

stable. The results obtained have been compared with other works.

Key words: MCHF method, Breit-Pauli Hamiltonian, electron affinity, fine structure levels

Azot ve fosfor’un negatif iyonlarinin temel hallerinin ince yapi seviyeleri

ÖZET

Azot ve Fosfor’un negatif iyonları için ince yapı seviyeleri, Breit-Pauli Hamiltonyenini içeren çok konfigürasyonlu

Hartree-Fock yöntemi (MCHF+BP) kullanılarak incelendi. Azot ve fosfor temel halde (azot için 1s22s22p3 4S ve

fosfor için 1s22s22p33s23p3 4S) yarı dolu dış tabakaya sahiptirler. Çoğu çalışmalarda azotun negatif iyonunun kararsız

fosforun ise kararlı olduğu belirtilmektedir. Elde edilen sonuçlar diğer çalışmalarla karşılaştırılmaktadır.

Anahtar Kelimeler: MCHF yöntemi, Breit-Pauli Hamiltonyeni, elektron ilgisi, ince yapı seviyeleri


L. Özdemir, N. Atik, G. G. Konan The Fine Structure Levels For Ground States Of Negative İons

Of Nitrogen And Phosphorus

140 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 139-146, 2013

1. INTRODUCTION

Investigations for the level structures of negative ions

provide valuable insight into the fundamental problem

of many-body. Negative ions are ideal systems for

studies of electron correlation effects. Structural

differences between a negative ion and an atom or

positive ion originate from the nature of the force

binding extra electron due to the polarization and

exchange [1]. The electron affinity (EA) is often the

difference in the correlation energies of the atom and its

negative ion,

( ) ( )EA E neutral E anion (1)

Electron affinity has been regarded as one of the hardest

atomic or molecular property to produce an ab initio

quantum mechanical calculation.

The electron affinity of an atom is a measure of the

stability of the corresponding negative ion [1].

The data for half-filled subshell negative ions can be

found in NIST website [2]. Some of these works for the

negative nitrogen and negative phosphorus are given.

Binding energy and fine-structure splitting in atomic

negative nitrogen ion was reported by Hotop and

Lineberger [3]. Davidson et al [4] presented ground-

state correlation energy of nitrogen. A theoretical study

of N- ion of interest to accelerator mass spectrometry

was reported by Wijesundera and Litherland [5].

Atomic ionization potential and electron affinity with

relativistic and mass corrections of N- ion was

calculated by Koga et al [6]. Cowan et al [7] calculated

energy levels and lifetimes of negative nitrogen ion.

Gutsev et al [8] calculated electron affinity of nitrogen

with coupled-cluster method. The electron affinity of

nitrogen was reported with the density function theory

(DFT) by Chen et al [9]. Wijesundera and Parpia [10]

estimated the electron affinity of negative nitrogen

using the multi-configuration Dirac-Fock method.

Piangos and Nicolaides [11] presented very highly

excited bound states of N- ion. Biémont et al [12]

calculated ionization energy of N with the relativistic

multi-configuration Hartree-Fock method. Binding

energy and electron affinity of negative nitrogen was

presented by Andersen et al [13]. Klopper et al [14]

computed the ionization potentials and electron

affinities of the atoms H through Ne including N using

coupled-cluster method. The electron affinity of

phosphorus was performed with multireference single

and double excitation configuration interaction

calculations (MRSD-Cl) by Woon and Dunning [15].

Wang and Smith [16] reported the electron affinity of

phosphorus. Atomic ionization potential and electron

affinity with relativistic and mass corrections of P- ion

were calculated by Koga et al [6]. Gutsev et al [8]

computed the electron affinity of phosphorus using

coupled-cluster method. The electron affinity results of

phosphorus were reported using density function theory

(DFT) by Chen et al [9]. The electron affinity of

negative phosphorus ion was calculated using multi-

configuration Dirac-Fock method by Wijesundera and

Parpia [10]. Biémont et al [12] calculated the ionization

energy of phosphorus using relativistic multi-

configuration Hartree-Fock method. Binding energy and

electron affinity of negative phosphorus ion were

presented by Andersen et al [13]. Andersson et al [1]

measured the energies of fine structure components of

negative phosphorus ion using laser photodetachment

threshold spectroscopy. Peláez et al [17] studied the

electron affinity and an excited spectral term of

phosphorus with the photodetachment microscope.

In this work we have investigated the electron affinities

of nitrogen and phosphorus, and the fine structure of

negative ions of these atoms. It is known that the

negative ion of nitrogen is instable while the negative

ion of phosphorus is stable. Nitrogen and phosphorus

have half-filled outer shell in ground state (1s22s22p3

and 1s22s22p33s23p3, respectively). An extra electron is

bound to 2p and 3p subshell of nitrogen and

phosphorus, respectively, in their anions. The

calculations on electron affinities and fine structure of

ground state of negative ions of nitrogen and

phosphorus have been performed using

multiconfiguration Hartree-Fock (MCHF) method

developed by Fischer [18]. We have previously

investigated the electron affinities for nitrogen and

phosphorus. We have also considered correlation and

relativistic effects within the framework of the Breit-

Pauli approximation. For considering correlation effects

we have taken various configuration sets. A set of

orbitals (or active set) determines the set of all possible

configuration state functions (CSFs). The CSFs grow

rapidly with the number of electrons and with the size

of active set. For these reasons most MCHF expansions

are limited to restricted active space (RAS). In this work

we have taken the configurations according to single

and double excitations together (sd replacements).

2. CALCULATION METHOD

In the multiconfiguration Hartree-Fock (MCHF)

approximation [18], Hamiltonian is used for obtaining

the best radial functions for the set of non-relativistic

energies of the interacting terms. The wave function is

expressed as a linear combination of orthonormal

configuration state functions (CSFs) so that

, 2

1

1M

ii

c

. (2)

1

( ) ( )M

i ii

LS c LS

The Fine Structure Levels For Ground States Of Negative İons


L. Özdemir, N. Atik, G. G. Konan

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 139-146, 2013 141

In this expansion )( LSi , i , and ic represent

configuration state function in LS coupling,

configurations, and mixing coefficients of

configurations, respectively. Then the non-relativistic

energy expression becomes

1 1

( ) ( ) ( )M M

i j i j

i j

LS c c LS LS

H

M

j

ijji

M

i

Hcc11

M

i

M

ji

ijjiiii HccHc1

2 2 . (3)

If the interaction matrix ( )ijHH and a column

vector of the expansion coefficients (or mixing

coefficients) 1( ,..., )tMc cc , the energy of system is

tE c Hc (4)

The energy functional will depend on both P (the

column vector of radial functions) and c, since Hij

depends on the radial functions. A solution of the

MCHF problem requires simultaneously the solution of

the secular equation and variational radial equations.

Only if the secular problem is solved, it is called a

configuration interaction (CI) calculation. If any radial

function is optimized, it is called a multiconfiguration

Hartree-Fock calculation. Therefore it is taken into

account in the correlation effects.

The Breit-Pauli Hamiltonian includes relativistic effects.

This Hamiltonian can be written as

FSRSNRBP HHHH , (5)

where HNR is the non-relativistic many-electron

Hamiltonian, and HRS is the relativistic shift operator

including mass correction, one-and two-body Darwin

terms, spin-spin contact term and orbit-orbit term and is

given by

1 2RS MC D D OO SSCH H H H H H . (6)

Fine structure Hamiltonian HFS consists of the spin-

orbit, spin-other-orbit, and spin-spin terms,

FS SO SOO SSH H H H . (7)

The Breit-Pauli wavefunctions are obtained as a linear

combination of the form

1

( ) ( )M

i i i i

i

JM c L S JM

(8)

where ( )LSJM are LSJ coupled configuration

state functions (CSFs), that is,

( ) ( )L S

L S L S

M M

LSJM LM SM LSJM LM SM , (9)

and i denotes configurations; the orbital Li and the

spin Si angular momenta are coupled to give the total

angular momentum J. The mixing (or expansion)

coefficients ci are obtained by diagonalizing the Breit-

Pauli Hamiltonian. The radial functions building the

CSFs are taken from a previous non-relativistic MCHF

calculation and only the expansion coefficients are

optimized. The matrix eigenvalue problem becomes

Hc Ec, (10)

where H is the Hamiltonian matrix with elements

ij i i i BP j j jH L S JM H L S JM (11)

and t

Mccc ),...,( 1 is the column vector of the

expansion coefficients. The Breit-Pauli Hamiltonian is a

first-order perturbation correction to the non-relativistic

Hamiltonian.

3. RESULTS AND DISCUSSION

We have here studied the fine structure levels of ground

state of nitrogen and phosphorus anions (N- and P-)

using the MCHF atomic structure code [19] based on

multiconfiguration Hartree-Fock method within the

framework of Breit-Pauli Hamiltonian for relativistic

effects in addition to the correlation effects. It is noted

in [5] that the relativity must be included in theoretical

calculations, especially for negative ions. The electron

affinity of a neutral atom is the difference between the

binding energy of the neutral atom and the negative ion.

We have here reported the fine structure levels

including both correlation and relativistic effects.

Different calculations according to various

configuration sets have been presented in tables. The

excited states of negative nitrogen ion were studied by

Cowan et al [7] with different configuration set using

MCHF method. They also applied to the study of the

electron affinities of the 2p4 1D and 1S states of N-

relative to the 2p3 2D neutral nitrogen parent state. We

have here considered the state 2p4 3P for N- and 2p3 4S

for N; in similar 3p4 3P for P- and 3p3 4S for P.



142 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 139-146, 2013

In Table 1, the ground state energies (in au) for the

neutral nitrogen (N) and negative ion of nitrogen (N-),

and electron affinity (in eV) are reported. Energies have

been presented as nonrelativistic, EMCHF, and in addition

to Breit-Pauli relativistic effects, EMCHF+BP. The

superscripts A, B, C and D, and 1, 2, 3, 4 and 5

represent the calculations performed according to four

different configuration set for N and N-, respectively.

All of the configuration sets have been selected as

single (s) and double (d) excitations from subshells. We

have taken 2s, 2p, 3s, 3p, 3d in calculation A, +4s, 4p,

4d, 4f in calculation B, +5s, 5p, 5d, 5f in calculation C

as virtual orbitals. In calculation D the configurations

have been produced as active set approach. In this

calculation 2s, 2p, 3s, 3p, 3d virtual orbitals have been

selected. In the calculations on N, 1s2 have been fixed.

In same way 2s, 2p, 2d, 3s, 3p, 4p, 4f, in calculation 1;

active set approach in calculation 3 with same orbitals

in 1; 2s, 2p, 3p, 4p, 5p, 4f, 5f active set orbitals in

calculation 4; 2s, 2p, 3s, 3p, 3d, 4s, 4p, 4d, 4f virtual set

orbitals in calculation 5 have been selected for nitrogen

anion. In calculation 2 we have only taken the

excitations from 1s core. There are no more differences

between EMCHF and EMCHF+BP. For the atoms with lower

Z, it is known that the relativistic effects are not

essentially important. Although so, the electron affinity

values have been given according to different

configuration sets in last column include the correlation

and in addition to the relativistic corrections. In

literature the electron affinity values for nitrogen are

very scarce and generally negative. For this reason

negative ion of nitrogen has been determined as

instable. As seen Table 1, we also obtained some

negative values besides the positive ones in some

calculations. Good agreement has been obtained when

compared to the other works [3, 9, 20, 21].

Table 2 exhibits the ground state energy levels and

electron affinity values for phosphorus. Same

systematic calculations have been made for this atom

and its anion. The configurations have been performed

by the virtual sets 3s, 3p, 3d, 4s, 4p in calculation A;

+4d in calculation B; 2p, 3s, 3p, 3d in calculation C; 3s,

3p, 4s, 4p, 5s, 5p, 6s in calculation D for neutral

phosphorus. The 1s22s22p6 have been taken core in all

calculations except calculation C because of the

investigation core correlation. In same way, considering

1s22s22p6 as core (except calculation 3 and calculation

4), the virtual sets 3s, 3p, 3d, 4s, 4p in calculation 1,

+4f, 5s, 5p in calculation 2, 2p, 3s, 3p, 3d, 4s in

calculation 3, and +2p, 4p in calculation 4 have been

selected for phosphorus anion. In calculations 3 and 4

core is 1s22s2. The electron affinity values obtained

from different configuration sets for phosphorus show

good agreement according to nitrogen. In neutral

phosphorus and its anion the relativistic energies are

somewhat different according to the nitrogen and its

anion.

Table 3 shows the transition energies from fine structure

levels for negative ions of nitrogen and phosphorus. We

have only compared the fine structure levels of negative

ion of phosphorus. As stressed before, there are no data

on fine structure levels on negative ion of nitrogen. For

phosphorus, transition energies in the levels of ground

state show good agreement with other work [1, 13, 17,

24].




SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 139-146, 2013 143

Table 1. Ground state energies, EMCHF and EMCHF+BP (in au) of N and N- and electron affinity, EA (in eV). The total energies of the 1s22s22p3 4So 3/2

ground ( first lowest) state for N and the 1s22s22p4 3Pe 2 ground (first lowest) state for N- are taken.

N N- EA (eV)

EMCHF EMCHF+BP EMCHF EMCHF+BP MCHF MCHF+BP

-54.4496357A -54.4496373A -54.35642751 -54.35655141 -2.535A-1 -2.532A-1

-54.39580492 -54.39591472 -1.464A-2 -1.461A-2

-54.39410603 -54.39423003 -1.510A-3 -1.507A-3

-54.39406414 -54.39418824 -1.512A-4 -1.508A-4

-54.52127595 -54.52127595 1.949A-5 1.949A-5

-54.52007486 -54.52007486 1.916A-6 1.916A-6

-54.4856334B -54.4856343B -54.35642751 -54.35655141 -3.514B-1 -3.511B-1

-54.39580492 -54.39591472 -2.443B-2 -2.440B-2

-54.39410603 -54.39423003 -2.490B-3 -2.486B-3

-54.39406414 -54.39418824 -2.491B-4 -2.487B-4

-54.52127595 -54.52127595 0.969B-5 0.969B-5

-54.52007486 -54.52007486 0.937B-6 0.938B-6

-54.4851636C -54.4851647C -54.35642751 -54.35655141 -3.502C-1 -3.498C-1

-54.39580492 -54.39591472 -2.431C-2 -2.428C-2

-54.39410603 -54.39423003 -2.477C-3 -2.473C-3

-54.39406414 -54.39418824 -2.478C-4 -2.475C-4

-54.52127595 -54.52127595 0.982C-5 0.982C-5

-54.52007486 -54.52007486 0.950C-6 0.950C-6

-54.4248177D -54.4248186D -54.35642751 -54.35655141 -1.860D-1 -1.857D-1

-54.39580492 -54.39591472 -0.789D-2 -0.786D-2

-54.39410603 -54.39423003 -0.835D-3 -0.832D-3

-54.39406414 -54.39418824 -0.836D-4 -0.833D-4

-54.52127595 -54.52127595 2.624D-5 2.624D-5

Diğer Çalışmalar EA (eV) -0.067a; -0.27b; -0.07c; 0.05d

aChen et al [9]; bPekeris[20]; c Hotop and Lineberger [3]; dEdlén[21]



144 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 139-146, 2013

Table 2. Ground state energies, EMCHF and EMCHF+BP (in au) of P and P- and electron affinity, EA (in eV). The total energies of the 1s22s22p43s23p3

4So3/2 ground ( first lowest) state for P and the 1s22s22p43s23p4 3Pe 2 ground (first lowest) state for P- are taken.

P P- EA (eV)

EMCHF EMCHF+BP EMCHF EMCHF+BP MCHF MCHF+BP

-341.5953742A -341.5953742A -341.61627291 -341.61663511 0.568A-1 0.578A-1

-341.62089662 -341.62126912 0.694A-2 0.704A-2

-341.59171563 -341.59212543 -0.099A-3 -0.088A-3

-341.56066684 -341.56114494 -0.944A-4 -0.931A-4

-341.5947962B -341.5947962B -341.61627291 -341.61663511 0.584B-1 0.94B-1

-341.62089662 -341.62126912 0.710B-2 0.720B-2

-341.59171563 -341.59212543 -0.084B-3 -0,073B-3

-341.56066684 -341.56114494 -0.928B-4 -0.915B-4

-341.6052196C -341.6052196C -341.61627291 -341.61663511 0.301C-1 0.311C-1

-341.62089662 -341.62126912 0.426C-2 0.437C-2

-341.59171563 -341.59212543 -0.367C-3 -0.356C-3

-341.56066684 -341.56114494 -1.212C-4 -1.199C-4

-341.5729046D -341.5729229D -341.61627291 -341.61663511 1.180D-1 1.189D-1

-341.62089662 -341.62126912 1.305D-2 1.315D-2

-341.59171563 -341.59212543 0.512D-3 0.522D-3

-341.56066684 -341.56114494 -0.333D-4 -0.320D-4

Diğer Çalışmalar EA (eV)

0.748a; 0.7465b; 0.7468c; 0.7464d; 0.7465e; 0.7467f

aChen et al [9]; bHotop and Lineberger [3]; c Feldman [22] ; d Slater ve Lineberger [23]; e

Andersen et al [13]; f Andersson et al [1]

Table 3. The transition energies, E (meV), in fine structure levels for ground state of nitrogen anion (N-) and phosphorus anion (P-).

aOliveria et al[24]; bAndersson et al[1]; cPelaez et al[17]; dAndersen et al [13]

Term

N- P-

E This work E Other works E This work E Other works

3P0 − 3P1 2.931 − 9.711 12.29a

2.562 10.062 10.25b

2.933 11.023 10.29c

2.924 10.964 3P1 − 3P2 6.821 − 19.691 24.57a

6.032 20.242 22.48b

6.803 22.303 22.43c

6.814 25.054 22.40d

3P0 − 3P2 9.751 − 29.401 36.86a

8.592 30.302 32.73b

9.733 33.323 32.72c

9.734 36.014 32.60d




SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 139-146, 2013 145

4. CONCLUSION

In this work it is aimed to investigate the correlation and

relativistic effects on the behavior of electron affinities

of nitrogen and phosphorus. We also worked the ground

state fine structure levels of the nitrogen and

phosphorus anions. The ground state configuration of

neutral nitrogen is 2p3 half-filled shell and highest

multiplicity from this configuration is 4So. The ground

state of nitrogen anion is 2p4 and highest multiplicity

from this configuration is 3Pe. Generally the ground

state energy of N- ion in our calculations is larger than

that in N. The reason for this case can be explained as

larger the Coulomb repulsion between four outer

electrons in nitrogen anion (for example, in [5]). This

case is different in phosphorus which also occupies the

same column of Periodic Table. The electron affinity of

phosphorus is higher than that of nitrogen. The neutral

phosphorus has eight more electrons relative to the

nitrogen. It is supposed that three outer electrons (3p3)

reduced the screening effect due to the inner electrons.

And the effective additional attraction of electrons in

different orbits is well explained in [25]. The 2p shell in

neutral nitrogen unlike 3p shell in neutral phosphorus is

compact. In addition the transition energies in ground

state fine structure levels of N- ion are very small than

those in P-.

REFERENCES

[1] ANDERSSON, P., LINDAHL, A.O.,

ALFREDSSON, C., ROGSTRÖM, L., DIEHL, C.,

PEGG, D.J., HANSTORP, D., The electron affinity of

phosphorus, J. Phys. B: At. Mol. Opt. Phys., 40. 4097–

4107, 2007

[2]NIST(http://physics.nist.gov/PhysRefData/ASD/inde

x.html)

[3] HOTOP, H., LINEBERGER, W.C., Binding

energies in atomic negative ions, J. Phys. Chem. Ref.

Data, 4, 539–576, 1975

[4] DAVIDSON, E.R., HAGSTROM, S.A.,

CHAKRAVORTY, S.J., UMAR, V.M., FISCHER,

C.F., Ground-state correlation energies for two- to ten-

electron atomic ions, Phys. Rev. A, 44, 7071–7083,

1991

[5] WIJUSUNDERA, W.P., LITHERLAND, A.E., A

theoretical study of some negative ions of interest to

accelerator mass spectrometry, Nuclear Instruments and

Methods in Physics Research B, 123, 527-531,1997

[6] KOGA, T., AOKI, H., DE LA VEGA, G., J.M.,

TATEWAKI, H., Atomic ionization potentials and

electron affinities with relativistic and mass corrections,

Theor. Chem. Acc., 96, 248-255, 1997

[7] COWAN, R.D., FISCHER, C.F., HANSEN, J.E.,

KEMPTER V., Excited states of the negative nitrogen

ion: energies and lifetimes, J. Phys. B: At. Mol. Opt.

Phys. 30, 1457–1466, 1997

[8] GUTSEV, G.L., JENA, P., BARLETT, R.J., Electric

quadrupole moments and electron affinities of atoms

from H to Cl: a coupled-cluster study, Chemical Physics

Letters, 291, 547–552, 1998

[9] CHEN, G., ONG, P.P., TING,L., DFT approach for

electron affinity of negative atomic ions, Chemical

Physics Letters, 290, 211–215,1998

[10] WIJESUNDERA, W. P., PARPIA, F. A., Negative

ions of carbon, nitrogen, and phosphorus, Phys. Rev. A,

57, 3462–3468, 1998

[11] PIANGOS, N.A., NICOLAIDESY, C.A., Very

highly excited bound states of atomic negative ions

having all their electrons with unpaired spins, J. Phys.

B: At. Mol. Opt. Phys., 31, L147–L154, 1998

[12] BIÉMONT, E. , FRÉMAT, Y. , QUINET, P. ,

Ionization potentials of atoms and ions from lithium to

tin (Z=50), Atomic Data and Nuclear Data Tables, 71,

117–146 ,1999

[13] ANDERSEN, T., HAUGEN, H.K., HOTOP, H.,

Binding Energies in Atomic Negative Ions: III, J. Phys.

Chem. Ref. Data, 28, 1511-1533, 1999

[14] KLOPPER, W. , BACHORZ, R.A., Sub-meV

accuracy in first-principles computations of the

ionization potentials and electron affinities of the atoms

H to Ne, Physical Review A, 81, 022503, 2010

[15] WOON, D.E., DUNNING,JR, T.H., Calculation of

the Electron Affinities of the Second Row Atoms: Al–

Cl, J. Chem. Phys. 99, 3730–3737, 1993

[16] WANG, J., SMITH, JR,V.H., 1/Z Expansions for

isoelectronic systems from He through Ar, Phys. Rev.

A, 52, 1060–1066, 1995

[17] PELÁEZ, R.J., BLONDEL, C., VANDEVRAYE,

M., DRAG, C., DELSART, C., Photodetachment

microscopy to an excited spectral term and the electron

affinity of phosphorus, J. Phys. B: At. Mol. Opt. Phys.,

44, 195009, 2011

[18] FISCHER, C.F., BRAGE, T., JÖNSSON, P.,

Computational atomic structure-an MCHF approach,

(Bristol and Philadelphia), 1997

[19] FISCHER, C.F., The atomic structure package,

Comp.Phy. Commun., 128,635-636, 2000

[20] PEKERIS C.L., Ground state of two-electron

atoms, Phys. Rev., 112, 1649-1658, 1958

[21] EDLEN, B., Isoelectronic extrapolation of electron

affinities, J. Chem. Phys. 33, 98-105, 1960

[22] FELDMAN, D., Infrared photodetachment

thereshold measurements: Li- and P-, Z. Phys. A:

Hadrons and Nuclei, 277, 19-25, 1976

[23] SLATER , J., LINEBERGER, W.C., High-

resolution photodetachment studies of P- and Te-, Phys.

Rev. A, 15, 22772282, 1977

[24] OLIVERIA, DE G., MARTIN, J.M.L., PRAFT,

D.E. F., GEERLINGS, P., Electron affinities of the first

http://scitation.aip.org/dbt/dbt.jsp?KEY=JPCRBU

http://scitation.aip.org/dbt/dbt.jsp?KEY=JPCRBU

http://prola.aps.org/

http://link.aip.org/link/?JPCRBU/28/1511/1

http://link.aip.org/link/?JCPSA6/99/3730/1



http://scitation.aip.org/dbt/dbt.jsp?KEY=JCPSA6

http://prola.aps.org/abstract/PRA/v52/i2/p1060_1

http://prola.aps.org/abstract/PRA/v52/i2/p1060_1





146 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 139-146, 2013

and second-row atoms: benchmark ab initio and

density-functional calculations, Phys., Rev. A, 60,

1034-1045, 1999

[25] LINDGREN, L., MORRISON, J., Atomic Many-

body Theory. (Springer-Verlag, Berlin), 1982


147

Fonksiyonel özelliklere sahip probiyotik incir uyutması tatlısı üretimi

Meryem HUT1*, Ahmet AYAR1

1Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Gıda Mühendisliği Bölümü, Sakarya

E mail: [email protected]


ÖZET

Bu çalışmada, yöresel bir süt tatlısı olan “İncir Uyutması” farklı probiyotik kültür kombinasyonları ve prebiyotik

olarak da inülin ilave edilerek üretilmiştir. Üretilen tatlılar 5ºC’ de 20 gün süreyle depolanmış, depolama esnasında

fiziksel, kimyasal ve mikrobiyolojik özelliklerinde meydana gelen değişiklikler belirlenmiştir. Mikrobiyolojik sayım

sonuçlarına göre kültür ilave edilen bütün tatlı örnekleri probiyotik özellik kazanmış ve bu özellikler depolama

süresince korunmuştur. Depolama süresince süt tatlılarının kurumadde, serum ayrılması ve viskozitesinde önemli bir

değişiklik olmazken, pH’sında ise önemli azalma meydana gelmiştir. Elde edilen sonuçlara göre; İncir uyutmasına

nitelik kazandırmak amacıyla kullanılan probiyotik kültürler, tatlıların fiziksel, kimyasal ve mikrobiyolojik

özelliklerini olumlu yönde etkilemiştir.

Anahtar Kelimeler: İncir uyutması, probiyotik, prebiyotik, reolojik özellik.

Production of probiotic “incir uyutması” dessert which has functional

properties

ABSTRACT

In this research, traditional dairy dessert “İncir Uyutması” was produced with different probiotic culture

combinations and adding inülin as prebiotic. Produced dessert samples were stored at 5°C for 20 days and

determined physical, chemical and microbiological changes during storage. All of the dairy dessert samples had

probiotic properties according to microbiological count results and those properties were preserved during storage.

During storage, while an important difference didn’t become in the dry matter, whey separation and viscosity,

important decrease occured in pH. According to the results in this research, probiotic cultures affected physical,

chemical and microbiological properties of desserts as positive.

Keywords: İncir uyutması, probiotic, prebiotic, rheological properties



M. Hut, A. Ayar Fonksiyonel Özelliklere Sahip Probiyotik İncir Uyutması

Tatlısı Üretimi

148 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 147-153, 2013

1. GİRİŞ

Türkiye’de değişik hammadde, katkı, proses ve

depolama koşulları uygulanarak üretilen pek çok tatlı

çeşidi bulunmaktadır. Bunlar arasında sütlü tatlılar en

önemli yeri tutmaktadır. Türk mutfağının zengin

çeşitlerinden olan sütlü tatlılar hamur ve şuruplu

tatlılara göre daha hafif, sindirimi kolay ve besin değeri

daha yüksek olan tatlılardır. Bunlar içerisinde dikkat

çeken ve henüz ticari olarak üretimi gerçekleştirilmeyen

tatlılardan biri de İncir uyutmasıdır. İncir uyutması,

Anadolu ve Orta Asya’daki Türkler tarafından üretilen

bir süt tatlısıdır. Bileşimini yoğunluklu olarak süt ve

incir oluşturmaktadır. [1].

İncir uyutmasının geleneksel üretiminde: İncir önce ince

dilimlere parçalanır, süt ise ayrı bir kapta kaynatılır,

parçalanan incirler yayvan bir kap içerisinde az bir

miktar kaynamış süt ile birlikte iyice ezilir, ezme

işleminin ortalarında isteğe bağlı olarak bir miktar şeker

ilave edilir. Şeker ve incirlerin süt içerisinde homojen

bir şekilde dağılmasını sağlamak için karıştırma

işlemine devam edilir. Sonra kalan süt ilave edilir ve

karışım yaklaşık 40 ºC’de 60 dk kadar bekletilir. Bu

süre sonunda kıvamlı bir yapı kazanmış olan süt tatlısı

buzdolabında soğumaya bırakılır. Yaklaşık 4-5 saatlik

soğumadan sonra İncir uyutması servis yapmaya hazır

hale gelir.

Bilindiği gibi, süt beslenme ve sağlık yönünden önemli

bir gıda maddesidir. Ancak, tek başına bir insanın tüm

besin ihtiyaçlarını karşılayabilecek yeterlilikte değildir.

İncir uyutmasına ilave edilen incirler sütün bu eksik

besin elementlerini tamamlayıcı rol oynamaktadır. Yani

İncir uyutması tatlısı süte göre daha besleyicidir.

Sağlıklı beslenmedeki yeri nedeniyle, doğal gıdaların

her geçen gün önem kazandığı günümüzde, besin değeri

yüksek olan kuru incirden değişik şekillerde

yararlanmak önemli bir husustur. Hele de incirin süt

gibi diğer bir değerli besin maddesi ile birlikte

değerlendirilmesi elde edilen ürünü çok daha

fonksiyonel hale getirmektedir.

Sağlıklı beslenme bilincinin giderek artması, bireylerin

fonksiyonel besinlere ve besin desteklerine yönelmesine

neden olmuştur. Fonksiyonel besinler içerisinde

probiyotikler ve prebiyotik önemli yer tutmaktadır.

Probiyotikler, endojen mikrofloranın özelliklerini

geliştirerek konakçı sağlığını olumlu yönde etkileyen

canlı mikroorganizmalardır. Probiyotik gıdalar da bu

mikroorganizmaları yeterli sayıda içeren besinlerdir.

Prebiyotikler ise mikroorganizma niteliğinde olmayan

ve probiyotik mikroorganizmaların gelişmesine destek

olan organik komponentlerdir. Genellikle

sindirilemeyen karbonhidrat türündeki ajanlar olan

prebiyotikler kalın bağırsakta bulunan bir veya sınırlı

sayıdaki bakterilerin gelişimini ve aktivitesini uyarmak

suretiyle sağlığı koruyucu ve hastalıkları önleyici etki

gösterirler. Probiyotik ve prebiyotiklerden elde edilen

gıdalar ise gün geçtikçe dünya fonksiyonel gıda

pazarındaki yerini sağlamlaştırmaktadır. [2,3].

Bu bilgiler ışığında, bu çalışmanın amacı; yüksek

besleyicilik özelliğine sahip yöresel bir süt tatlısı olan

İncir uyutmasının probiyotik bakteriler ilave edilerek

fonksiyonel bir gıda özelliği kazanmasını sağlamaktır.

Bu amaçla bu tatlıya değişik kombinasyonlarda

probiyotik kültürler ile bunların gelişmesini teşvik

edecek inülin ilave edilmiş ve bu kültürlerin tatlıdaki

gelişme durumu ile tatlıların bazı özellikleri üzerine

olan etkileri araştırılmıştır.

2. MATERYAL VE METOT

2.1. Materyal

“İncir uyutması” üretiminde, Adamenekşe Süt

İşletmesinden temin edilen çiğ inek sütü kullanılmıştır.

Kullanılan süt %3.79 yağ, %8.79 yağsız kurumadde,

kurumaddede %28.7 protein içermektedir. Yoğunluğu

ise 1.033 g/cm³’tür. Kuru incir Simbat Firmasından

temin edilmiş olup, kullanılan incirler 100 gr

kurumaddede; 4 gr protein, 55.3 gr şeker, 1.2 gr yağ, 6.7

gr diyet lifi, 138 mg kalsiyum 163 mg fosfor, 91.5 mg

magnezyum, 4.2 mg demir, 0.072 mg vitamin B1 ve

0.072 mg vitamin B2 içermektedir. Prebiyotik olarak

Orafti HPX Firmasından temin edilen inülin

kullanılmıştır. Kullanılan inulinin saflığı %99.5’tir.

Sütlü tatlı üretiminde kültür olarak kullanılan

Lactobacillus acidophilus Sakarya Üniversitesi

Mühendislik Fakültesi Gıda Mühendisliği Bölümü Gıda

mikrobiyoloji laboratuarından, Streptococcus

thermophilus- Lactobacillus lactis (Yo-mıxtmyogurt

cultures 204), S.thermophilus-Lactobacillus bulgaricus-

L. acidophilus-Bifidobacterium lactis (Yo-mıxtmyogurt

cultures 205) suşları Danisco firmasının İstanbul’da

bulunan yetkili distribütöründen temin edilmiştir.

2.2. Metot

2.2.1. İncir uyutması tatlısı üretimi

İncir uyutması üretimi için çiğ sütten 6 litre alınmış

başlangıçta 90 °C de 10 dk ısıl işleme tabi tutulmuştur.

İncirler ise iyice temizlenip ayıklanmış ve küçük

dilimlere parçalanmıştır. Sütün bir kısmı yayvan bir

tepsiye aktarılmış ve % 10 oranında olacak şekilde

tepsiye incir ilave edilmiştir. Ağaçtan yapılmış geniş bir

kaşık ile incirler süt içerinde iyice ezilmiştir. Daha sonra

da sütün kalanı tepsiye aktarılmış ve formülasyona

uygun oranlarda şeker ve inülin ilave edilip sütle

karıştırılmıştır. Probiyotik kültür veya kültür karışımları

Fonksiyonel Özelliklere Sahip Probiyotik İncir Uyutması

Tatlısı Üretimi

M. Hut, A. Ayar

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 147-153, 2013 149

ilave edildikten sonra örnekler alüminyum folyodan

yapılmış sup kaselere alınıp 40ºC’de 1 saat bekletilmiş,

oda koşullarında yarım saat dinlendirildikten sonra 5ºC’

deki buzdolabına konmuştur. Üretilen İncir uyutması

örneklerine ilave edilen probiyotik kültürler ve diğer

katkıların miktarları Tablo 1’de verilmiştir. Üretilen süt

tatlısı örnekleri 1, 10 ve 20 günlük 3 farklı depolama

aşamasında 2 tekerrürlü olarak fiziksel, kimyasal ve

mikrobiyolojik analizlere tabi tutulmuştur.

2.3. Fiziksel ve Kimyasal Analiz Metotları

2.3.1. Viskozite tayini

Tatlı örneklerinin viskoziteleri RVT Brookfield

Viscometer kullanılarak ölçülmüştür. Okumalarda 7

numaralı spindle kullanılmış, okuma işlemi 100 rpm’de

30. saniyelerde gerçekleştirilmiştir.

2.3.2. Serum ayrılması tayini

25 gram tatlı örneği alınarak 4±1 º C’de 2 saat süreyle

basit filtre kâğıdından süzülmüş ve elde edilen serum

miktarı volumetrik olarak ölçülmüştür. [4].

2.3.3. pH tayini

pH ölçümü dijital pH metre ile (Hanna Instruments pH

Meter 211 microprocessor pH meter)

gerçekleştirilmiştir. [5].

2.3.4. Kurumadde tayini

Tatlıların nemi, yaklaşık 1 g örnekte AND MX-50 nem

tayin cihazı kullanılarak ölçülmüştür. Aşağıdaki

formülle kurumadde hesaplanmıştır.

% Kurumadde miktarı = % 100 - % nem miktarı

(Cihazda okunan değer)

Tablo 1. İncir uyutması tatlısı üretiminde kullanılan deneme deseni

Örnek Probiyotik kültür

çeşidi Şeker İncir Prebiyotik

(inülin)

1 L.acidophilus 5 15 3 2 L.acidophilus 5 15 -

3 S. thermophilus L. lactis 5 15 3

4 S. thermophilus L. lactis 5 15 -

5 L. acidophilus S.thermophilus L. lactis

5 15 3

6 L. acidophilus S.thermophilus L. lactis

5 15 -

7

L. acidophilus B. lactis L.bulgaricus S.thermophilus

5 15 3

8

L.acidophilus B.lactis L.bulgaricus S.thermophilus

5 15 -

2.4. Mikrobiyolojik Analiz Metotları

2.4.1. Dilüsyon hazırlama

Seyreltme sıvısı olarak %0.85 NaCl ve % 0.1 pepton

içeren steril fizyolojik çözelti kullanılmıştır. Başlangıçta

örneklerden 10 g alınıp 90 ml’lik fizyolojik çözelti

içerisinde homojenize edilerek ilk dilüsyon (10–1) ve bu

dilüsyondan desimal seyreltmelerle diğer dilüsyonlar

hazırlanmıştır. Daha sonra uygun dilüsyonlardan ekim

gerçekleştirilmiştir. Sayım sonuçları dilüsyon faktörü ve

seyreltme sıvısı miktarı göz önünde tutularak

hesaplanmıştır.

2.4.2. Streptococcus thermophilus sayımı

S. thermophilus sayımında M 17 agar (Merck)

kullanılmıştır. M17 agar içerisine thermophilus için

seçicilik sağlayan laktozdan 1000 ml de 10 gr olacak

şekilde ilave edilmiştir. Dökme plak yöntemi

uygulanarak, uygun dilüsyonlardan 1’er ml çift petri

plağına ilave edilmiş ve rotasyon hareketi ile besiyeri ve

sıvı karıştırılmıştır. Petriler 40 ºC’ de 48 saat inkübe

edilmiş ve inkübasyon sonrası oluşan koloniler

sayılmıştır. [6, 7].

2.4.3. Lactobacillus acidophilus sayımı

L. acidophilus sayımında MRS agar (Merck)

kullanılmış ve hazırlanırken L.acidophilus için seçicilik

sağlayan her 1000 mL de 10 gr olacak şekilde glikoz

ilave edilmiştir. Dökme plak yöntemi uygulanarak,

uygun dilüsyonlardan 1’er ml çift petri plağına eklenmiş

ve rotasyon hareketi ile besiyeri ve sıvı karıştırılmıştır.

Petri plakları, Anaerocult A (Merck) ile birlikte

anaerobik jarlara (Merck) konularak oluşturulan

anaerobik ortamda 40 ºC’de 48 saat inkübe edilmiş ve

inkübasyon sonrası oluşan koloniler sayılmıştır.[8].

2.4.4. Lactobacillus bulgaricus sayımı

L. bulgaricus sayımı için 1.0 M HCl ile pH’sı 5.2’ye

ayarlanmış MRS-Agar (Merck, Germany)

kullanılmıştır. Dökme plak yöntemi uygulanarak, uygun

dilüsyonlardan 1’er ml çift petri plağına ilave edilmiş ve

rotasyon hareketi ile besiyeri ve sıvı karıştırılmıştır.

Besiyeri katılaştıktan sonra petri kutuları ters çevrilmiş,

40 ºC’ de 3 gün anaerobik inkübasyona tabi tutulmuştur.

Anaerobik inkübasyonu sağlamak için Anaerobentopf

(Merck, Germany) adı verilen 2.5 L’lik plastik

kavanozlar ve oksijeni uzaklaştırmak amacıyla da

AnaeroGen (Oxoid, England) adı verilen sistem

kullanılmıştır. İnkübasyondan sonra oluşan düzensiz

beyaz renkteki koloniler (30-300) sayılarak gramda

L.bulgaricus sayısı adet olarak saptanmıştır. İstatistiksel


Tatlısı Üretimi

150 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 147-153, 2013

değerlendirmede sonuçlar logaritmik olarak

verilmiştir.[9].

2.4.5. Lactobacillus lactis sayımı

Bu sayımda M17 Agar hazırlanıp 121 ºC’de 15 dakika

sterilize edilmiş daha sonra dökme plak yöntemine göre

ekim yapılmıştır. Dökme plak yöntemi uygulanarak,

uygun dilüsyonlardan 1’er ml çift petri plağına ilave

edilmiş ve rotasyon hareketi ile besiyeri ve sıvı

karıştırılmıştır. Daha sonra karışım petri kapları ters

çevrilerek 40 ºC’ de 3 gün Anaerobentopf (Merck,

Germany) adı verilen 2.5 L’lik plastik kavanozlar ve

oksijeni uzaklaştırmak amacıyla da AnaeroGen (Oxoid,

England) adı verilen sistem kullanılarak anaerobik

inkübasyona bırakılmıştır. İnkübasyondan sonra oluşan

düzensiz sarımsı koloniler (30-300) sayılarak gramda L.

lactis sayısı adet olarak saptanmıştır. Değerlendirmede

sonuçlar logaritmik olarak verilmiştir.[10].

2.4.6. Bifidobacterium lactis sayımı

B. lactis sayımı için BSM-agar tartılıp saf suda

çözündürüldükten sonra 121 ºC’de 15 dakika sterilize

edilmiş ve 40 – 45 ºC’ye soğutulmuştur. Daha sonra bu

besiyerinden, önceden hazırlanarak homojen hale

getirilmiş dilüsyonların 1’er mL halinde inoküle edildiği

paralel steril petri kaplarına yaklaşık 15 - 20 mL

dökülmüş ve 37 ºC’de 3 gün Anaerobentopf 2.5 L’ lik

plastik kavanozlar ve oksijeni uzaklaştırmak amacıyla

da AnaeroGen sistem kullanılarak anaerobik

inkübasyona bırakıldıktan sonra, oluşan küçük kremsi

renkteki kolonilerin sayımı (30-300) yapılmıştır.

Değerlendirmede sonuçlar logaritmik olarak verilmiştir.

[8,11].

2.4.7. Maya ve küf sayımı

Süt tatlısı örneklerinde maya ve küf sayımı için Potato

Dextrose Agar besiyeri kullanılmıştır. pH'sı, steril

%10'luk tartarik asit ile 3.5'e ayarlanmış PDA

besiyerine yayma yöntemiyle ekim yapılmıştır. 22-25

°C de 4-5 günlük inkübasyondan sonra kolonileri

sayılmıştır. [12].

2.5. İstatistiksel Analiz Metotları

Araştırmada, probiyotik İncir uyutması üzerinde yapılan

fizikokimyasal ve mikrobiyolojik analiz sonuçlarına,

kullanılan probiyotik kültür farklılığının, prebiyotik

varlığının ve depolama süresinin etkilerini belirlemek

amacıyla varyans analizi (ANOVA) uygulanmıştır.

ANOVA sonucunda önemli çıkan veriler Duncan Çoklu

Karşılaştırma testine göre p<0.01 düzeyinde test edilmiş

ve uygulamalar arasındaki farklılıklar tespit edilmiştir.

3. SONUÇLAR VE TARTIŞMA

3.1. Süt Tatlılarının Fiziksel ve Kimyasal Özellikleri

Tatlı örneklerine ait bazı fiziksel ve kimyasal özellikler

ve bu özellikler üzerine kültür, prebiyotik ve depolama

süresinin etkisi sırasıyla Tablo 2, 3 ve 4’de verilmiştir.

Tablo 2. Kullanılan farklı kültürlerin süt tatlılarının bazı

fizikokimyasal özellikleri üzerine etkisi

Kültür

Kurumadde

(%)

pH

Serum

ayrılması

(ml/25

g)

Viskozite

(Poise)

L.acidophilus 27.92±2.60

a

5.92±0.14

c

2.12±0.37

b

3.78±0.39

a

S. thermophilus

L. lactis

27.13±2.29

a

6.15±0.07

a

2.75±0.39

a

2.58±0.23

c

L.acidophilus

S. thermophilus

L. lactis

27.50±1.87

a

6.11±0.03

b

2.50±0.63

a

2.59±1.41

c

L.acidophilus

B.lactis

L.bulgaricus

S.thermophilus

27.18±2.26

a

6.15±0.12

a

2.16±0.53

b

3.34±0.72

b

Farklı kültür kombinasyonlarının kullanılması süt

tatlılarının kurumadde miktarını etkilememiş (P>0.01),

pH, serum ayrılması ve viskozite değerlerinde ise

önemli değişikliklere sebep olmuştur (P<0.01). En

düşük pH’ya 5.92 ile L.acidophilus ilaveli tatlı örneği

sahip olurken en yüksek pH 6.15 ile S. thermophilus-L.

lactis ve L.acidophilus-B.lactis-L.bulgaricus-

S.thermophilus kültür kombinasyonu içeren süt tatlısı

örneklerinde belirlenmiştir. Serum ayrılması değerleri

acidophilus ilaveli yoğurtlarda daha düşük bulunmuştur.

Bu da serum ayrılmasının pH ile doğrudan ilişkili

olmadığını göstermektedir. Çünkü L.acidophilus ilaveli

örneklerde viskozite de diğer örneklere göre önemli

oranda daha yüksektir. Bunun L. acidophilus’un

tatlılarda gerçekleştirdiği metabolik olaylarla ilgili

olduğu söylenebilir. Yapılan bir araştırmada, yoğurtta

bulunan L. acidophilus exopolisakkarit salgılamış ve

depolama esnasında su salmaya olan eğilimin

azalmasıyla pıhtıda daha iyi bir tekstür sağlamış, S.

thermophilus ise böyle özellik göstermemiştir. [13].

İnülin ilavesi kurumadde miktarında önemli değişime

neden olmuştur (P<0.01). İnülinli süt tatlısı örneklerinde

kurumadde miktarı %28.66 iken inülinsiz örneklerde bu

değer %26.19’dur. pH, serum ayrılması ve viskozite

değerlerinde de inülin ilavesine bağlı olarak önemli

değişiklikler meydana gelmiştir (P<0.01). Viskozite ve

pH artarken serum ayrılmasında azalma meydana

gelmiştir. Meyvelerde bulunan pektinin şişerek

viskoziteyi arttırdığı bilinmektedir. [14]. Çalışmamızda

elde edilen sonuçlar bu görüşü destekler şekildedir. Süt

tatlısı üretiminde kullandığımız incir de içerdiği pektin

nedeniyle viskozite üzerine olumlu etkide bulunmuştur.

Yapılan bir çalışmada, inülinin dondurma örneklerinde

laktik asit bakterilerinin gelişimi üzerine etkisi


Tatlısı Üretimi

M. Hut, A. Ayar

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 147-153, 2013 151

araştırılmış, bu çalışmada %3 inülin miktarının

viskoziteyi önemli ölçüde arttırdığı saptamıştır [15].

İnülinli süt tatlısı örneklerinde kurumadde miktarı

%28.66 iken inülinsiz örneklerde bu değer %26.19

olarak tespit edilmiştir.

Probiyotik süt tatlısı içerisindeki başta kuru incir olmak

üzere şeker ve inülin varlığı kurumadde oranının önemli

ölçüde artmasına neden olmuştur. Yapılan bir İncir

uyutması çalışmasında aynı oranda (%5) şeker ve incir

kullanılmış ve kurumadde değerlerinin %22.79-25.42

arasında değiştiği gözlenmiştir.[1]. Bizim çalışmamızda

elde edilen değerler daha yüksek olup bu farklılık da

kullanılan hammaddelerden ve inülinden

kaynaklanmaktadır. Bir diğer araştırmacı çalışmasında,

serum ayrılmasını muzlu probiyotik yoğurtlarda 3.45–

4.95 mL/25 g, sade probiyotik yoğurtta ise 5.27 ile 5.88

mL/25 g arasında tespit etmiştir.[16]. Kuşburnu

marmelatlı ve muzlu yoğurtlarda belirlenen değerlerin

bizim değerlerimizden daha yüksek olduğu

görülmektedir. Bunun sebebi süt tatlısı örneklerimizde

bulunan kuru incirin pektince zengin olması ve tatlıya

ilave edilen meyve oranının yüksek olmasıdır. Nitekim

bazı meyvelerin ilavesinin serum ayrılmasını azalttığı,

yüksek oranda starter kültür ilavesi ve yağsız süt

kullanımı gibi faktörlerin serum ayrılmasını

hızlandırabildiği bazı araştırıcılar tarafından

bildirilmektedir. [17, 18].

Tablo 3. İnülin ilavesinin süt tatlısının bazı fizikokimyasal özellikleri üzerine etkisi

Prebiyotik

Kurumadde

(%)

pH

Serum

ayrılması

(ml/25 gr)

Viskozite

(Poise)

İnülinsiz 26.19±2.08 b 6.05±0.15

b 2.66±0.40 b

2.53±0.97

b

İnülinli 28.66±1.59 a 6.11±0.11

a 2.10±0.53 a

3.62±0.50

a

Depolama süresince süt tatlılarının kurumadde, serum

ayrılması ve viskozitesinde önemli değişiklikler

meydana gelmezken (P>0.01), pH’da ise önemli azalma

meydana gelmiştir (P<0.01) (Tablo 4). Yani süt

tatlılarının depolama süresi ile kurumadde arasında

doğru; pH değerleri ve viskozite ile ters orantı vardır.

pH değerlerinin ortalama 1. gün ortalama 6.16; 10. gün

6.06 ve 20. gün 6.02 olduğu belirlenmiştir. Yani,

depolama süresi pH değerlerinde önemli bir azalmaya

sebep olmuştur (P<0.01). Bu azalma genel olarak

probiyotik kültürlerin laktozu laktik aside

dönüştürmelerinden kaynaklanmaktadır.

Tablo 4. Depolama süresinin süt tatlısının bazı fizikokimyasal

özellikleri üzerine etkisi

Depolama

süresi

Kurumadde

(%) Ph

Serum

ayrılması

(ml/25 gr)

Viskozite

(Poise)

1.Gün 27.00±2.30

a

6.16±0.08

a

2.31±0.51

a

3.09±0.99

a

10.Gün 27.53±1.54

a

6.06±0.14

b

2.46±0.59

a -

20.Gün 27.77±2.72

a

6.02±0.14

c

2.37±0.56

a

3.06±0.91

a

3.2. Süt tatlılarının mikrobiyolojik özellikleri

Tatlı örneklerine ait mikrobiyolojik özellikler üzerine

kültür, prebiyotik ilavesi ve depolama süresinin etkisi

sırasıyla Tablo 5,6 ve 7’de verilmiştir. Farklı kültür

kombinasyonları ilave edilen tatlılar incelendiğinde

L.acidophilus, L.lactis ve S. thermophilus’un birlikte

kullanıldığı tatlılarda acidophilus’un daha düşük sayıda

geliştiği görülmüştür. Farklı kültür

kombinasyonlarından oluşan örneklerde

L.acidophilus’un aktivitesi incelendiğinde canlılığını en

fazla L.acidophilus-B.lactis-L.bulgaricus-

S.thermophilus kültür kombinasyonunu içeren örnekte

sürdürdüğü saptanırken bunu sırasıyla L.acidophilus ve

L.acidophilus-S. thermophilus-L. lactis içeren örnekler

izlemiştir. L.acidophilus’un, B.lactis, L.bulgaricus,

S.thermophilus kültür kombinasyonu ile üretilen tatlıda

canlılığını en fazla koruması, kültür kombinasyonunda

yer alan B. lactis’in L. acidophilus’un gelişmesi üzerine

sinerjist etkide bulunması ile açıklanabilir.

S. thermophilus, L.lactis kombinasyonu ile oluşturulan

tatlı örneklerinde, S. thermophilus diğer bakterilere göre

ortama daha fazla uyum sağlamıştır ve probiyotik

bakteri sayısı daha fazladır. S. thermophilus, L.lactis’in

birlikte kullanıldıkları tatlı örneğinde en yüksek

probiyotik aktivite gözlenmiştir. Bu durum ortam

pH’sının S. thermophilus ve L.lactis’un optimum

gelişme pH’sına yakın olmasından kaynaklanmaktadır.

B.lactis ve L.bulgaricus birlikte kullanıldıkları tatlı

örneğinde benzer sayıda aktivite göstermişlerdir. Maya

ve küf sayısı acidophilus’un tek başına kullanıldığı

örnekte en yüksek olmuş, çoklu kombinasyon

uygulanan örnekte ise en düşük kalmıştır (Tablo 5).


Tatlısı Üretimi

152 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 147-153, 2013

İnülin ilavesi S.thermophilus, B.lactis, L.bulgaricus ile

küf ve maya sayısında önemli değişikliğe sebep

olmamıştır (P>0.01). Ancak, L.acidophilus ve L.lactis

sayısında önemli oranda azalma görülmüştür (P<0.01).

Tablo 6. İnülin ilavesinin süt tatlılarının mikrobiyolojik özellikleri

üzerine etkisi (log kob/g)

Prebiyotik

L.acid

ophilu

s

S.ther

mophi

lus

L.lacti

s

B.lacti

s

L.bulg

aricus

Küf ve

Maya

İnülinsiz 6.73±0

.21 a

6.97±0

.31 a

7.03±0

.05 a

6.58±0

.19 a

6.69±0

.27 a

2.29±0

.84 a

İnülinli 6.66±0

.12 b

6.92±0

.28 a

6.94±0

.17 b

6.62±0

.08 a

6.73±0

.28 a

2.38±0

.80 a

İnülinin probiyotik dondurma üretimi üzerine etkisi ile

ilgili yapılan bir araştırmada. %1.5 ve %3 inülin

kullanılan dondurma örneklerindeki laktik asit

bakterilerinin sayısında önemli bir değişiklik tespit

edilmemiştir.[15]. Çalışmamızda probiyotik süt tatlısı

örneklerinde benzer sonuç elde edilmiştir (Tablo 6).

Tablo 7’de de görüldüğü gibi tatlıların depolama

süresine bağlı olarak tüm probiyotik bakteri türlerinde

önemli azalmalar meydana gelmiştir (P<0.01). Bu

azalma L.lactis ve L. bulgaricus’da daha düşük

olmuştur. Yapılan bir çalışmada yoğurt benzeri

fermente süt ürünlerinin üretiminde farklı kültür

kombinasyonları kullanılmış ve çalışmada ortalama L.

acidophilus sayılarının depolama esnasında 8.13 log

kob/g’dan 6.28 log kob/g’a azaldığı saptanmıştır.[19].

Depolama esnasında küf ve maya sayısında önemli artış

meydana gelmiştir (P<0.01). Küf ve maya sayısı, 1.gün

1.26 log kob/g, 10. gün 2.62 log kob/g iken en yüksek

küf maya sayısına 20. günde ulaşılmıştır.

Tablo 7. Depolama süresinin süt tatlısının mikrobiyolojik özellikleri

üzerine etkisi (log kob/g)

Depola

ma

süresi

L.acid

ophilus

S.ther

mophil

us

L.lactis B.lacti

s

L.bulg

aricus

Küf ve

Maya

1.gün 6.80±0.

22 a

7.27±0.

17 a

7.06±0.

05 a

6.77±0.

07 a

7.07±0.

04 a

1.26±0.

17 a

10.gün 6.69±0.

07 b

6.89±0.

23 b

7.00±0.

11 a

6.57±0.

06 b

6.55±0.

05 b

2.62±0.

20 b

20.gün 6.60±0.

15 c

6.68±0.

06 c

6.90±0.

17 b

6.47±0.

07 c

6.51±0.

02 b

3.13±0.

12 c

Üretilen süt tatlısı örneklerinde probiyotik

mikroorganizma sayısı probiyotik ürünler için sınır

değer olan 6 log kob/g’ın üzerinde bulunmuştur. Bu

yönüyle bütün tatlı örnekleri probiyotik özellik

taşımaktadır. Ürünlerdeki kültür kombinasyonuna bağlı

olarak probiyotik bakteri sayısı 6.55-7.03 log kob/g

arasında değişmiştir. İnülin ilavesi bakteri sayısında

önemli bir artışa sebep olmazken, depolama süresince

tatlı örneklerindeki bakteri sayısında önemli azalma

meydana gelmiştir.

4. SONUÇLAR

Üretilen tatlı örneklerinde probiyotik mikroorganizma

sayısı probiyotik ürünler için sınır değer olan 6 log

kob/g’ın üzerinde bulunmuştur. Bu yönüyle bütün tatlı

örnekleri probiyotik özellik taşımaktadır. İnülin ilavesi

probiyotik bakteri sayısında önemli bir artışa sebep

olmazken, depolama süresi tatlı örneklerindeki bakteri

sayısında önemli oranda azalmaya sebep olmuştur.

Depolama süresince süt tatlılarının kurumadde, serum

ayrılması ve viskozitesinde önemli bir değişiklik

olmazken, pH’sında ise önemli azalma meydana

gelmiştir. Elde edilen sonuçlara göre; incir uyutmasına

nitelik kazandırmak amacıyla kullanılan probiyotik

kültürler, tatlıların fiziksel, kimyasal ve mikrobiyolojik

özelliklerini olumlu yönde etkilemiştir.

Türkiye’de geleneksel olarak üretilen ve henüz ticari

üretime dahil olmamış pek çok fonksiyonel ürün

mevcuttur ve yöresel gıdalara ilgi sürekli artmaktadır.

Genel olarak bileşim bakımından zengin bir besin

içeriğine sahip olmanın yanında, farklı bir damak tadı

vermesi de ilgi çekici özellikleri arasında olan İncir

uyutması da bunlardan biridir. Çalışmamızda probiyotik

Tablo 5. Kullanılan farklı kültürlerin süt tatlılarının mikrobiyolojik özellikleri üzerine etkisi (log kob/g)

Kültür L.acidophilus S.thermophilus L.lactis B.lactis L.bulgaricus Küf ve Maya

L.acidophilus 6.76±0.06 a - - - - 2.34±0.86 a

S. thermophilus

L. lactis

-

6.98±0.3 a

7.03±0.06 a

-

-

2.45±0.76 ab

L.acidophilus

S. thermophilus

L. lactis

6.55±0.11 b

6.92±0.28 a

6.94±0.18 b

-

-

2.27±0.85 b

L.acidophilus

B.lactis

L.bulgaricus

S.thermophilus

6.78±0.22 a

6.93±0.31 a

-

6.60±0.14

6.71±0.26

2.26±0.86 b


Tatlısı Üretimi

M. Hut, A. Ayar

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 147-153, 2013 153

kültür ilave edilerek üretilen İncir uyutması tatlıları

probiyotik özellik kazanmıştır. Bu özellik sayesinde

hem tatlıya fonksiyonel özellik kazandırılmış hem de

üründe çeşitlilik artmıştır. Yöresel bir ürüne böyle bir

özellik kazandırmak ürünün ticari olarak

değerlendirilmesinde de önemli rol oynayacaktır.

KAYNAKLAR

[1] AYAR, A., SERT, D., AKBULUT, M., Effect of

salep as a hydrocolloid on strorage stability of “İncir

uyutması” dessert. Food Hydrocolloids, 23, 62-71,

2008.

[2] ISOLAURI, E., Probiotics in human diseases. Am.

J. Clin. Nutr., 73 (Suppl):1142-1146, 2001.

[3] RENARD,A.C., Ultra-fresh yoghurt or dessert.

Reveu Laitiere Francaise, 555, 12-14, 1996.

[4] ATAMER, M., SEZGİN, E., Yoğurtlarda

kurumadde artımının pıhtının fiziksel özellikleri üzerine

etkisi. Gıda, 11 (6), 327–331,1986.

[5] DAVE, R.I.,SHAH, N.P., Viability of yoghurt and

probiotic bacteria in yoghurts made from commercial

starter cultures. Int. Dairy J., 7, 31–41, 1997.

[6] DAVE, R.I., SHAH, N.P., Evaluation of media for

selective enumeration of Streptococcus thermophilus,

Lactobacillus delbrueckii, ssp. bulgaricus,

Lactobacillus acidophilus and Bifidobacteria. J. Dairy

Sci., 79:1529-1536, 1996.

[7] DONKOR, O. N., HENRIKSSON, A.,

VASILJEVIC, T., SHAH, N. P., Effect of acidification

on the activity of probiotics in yoghurt during cold

storage. Int. Dairy J., 16:1181-1189, 2006.

[8] VINDEROLA, C.G., BAILO, N., REINHEIMER,

J.A., Culture media for the enumaration of

Bifidobacterium bifidum and Lactobacillus acidophilus

in the presence of yoghurt bacteria. Int. Dairy J., 9, 497–

505, 1999.

[9] THARMARAJ, N., SHAH, N. P., Selective

Enumeration of Lactobacillus delburueckii ssp.

vulgaricus, Streptococcus thermophilus, Lactobacillus

acidophilus, Bifidobacteria, Lactobacillus casei,

Lactobacillus rhamnosus and Propionibacteria. J. Dairy

Sci., 86:2288-2296, 2003.

[10] ZIMBRO, M. J., POWER, D. A., Difco & BBL

Manual. Manual of Microbiological Culture Media.

205-206, 2003.

[11] LAPIERRE, L., UNDELAND, P., COX, L. J.,

Lithium chloride-sodium propionate agar for the

enumeration of bifidobacteria in fermented dairy

products. J. Dairy Sci., 75:1192-1196, 1992.

[12] ÖZKAYA, D.F., KULEASAN, H., Maya ve Küf.

Gıda Mikrobiyolojisi ve Uygulamaları. Sim Matbaacılık

Ltd. Sti., 522 s., Ankara, 2000.

[13] HADDADIN, J.S.Y., Kinetic studies and sensory

analysis of lactic acid bacteria isolated from white

cheese made from sheep raw milk. Pak. J. Nutr., 4:78 -

84. 2005.

[14] YAYGIN, H., Yoğurt Teknolojisi. Akdeniz

Üniversitesi Basımevi, Antalya, 331s, 1999.

[15] BOUGHIDA, N., Effect of ınulin on the survival of

lactic acid and probiotic bacteria in ıcecream. university

of wisconsin, MS Food and Nutritional Sciences,

Master of Science Degree, Stout, 2011.

[16] KAVAZ, A., Ticari Probiyotik Kültür ile Üretilen

Muzlu Yoğurtların Depolama Süresince Çeşitli

Niteliklerinin İncelenmesi. Yüksek Lisans Tezi. Atatürk

Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Gıda Mühendisliği

Anabilim Dalı, Erzurum, 2006.

[17] LUCEY, J.A., SINGH, H., Formation and

physical properties of acid milk gels: A Review. Food

Res. Int., 30 (7), 529-542, 1998.

[18] ÇELİK, Ş., BAKIRCI, İ., Some properties of

yoghurt produced by adding mulberry pekmez

(concentrated juice). Int. J. Dairy Tech., 56 (1), 26–29,

2003.

[19] YILMAZ, L., Yoğurt Benzeri Fermente Süt

Ürünleri Üretiminde Farklı Probiyotik Kültür

Kombinasyonlarının Kullanımı. Doktora Tezi, Uludağ

Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bursa, 2006.


155

5 serbestlik dereceli robot kolunun modellenmesi ve kontrolü

Nurettin Gökhan ADAR1, Hüseyin ÖREN1, Recep KOZAN1*

1Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği, Sakarya


ÖZET

Bu çalışmada 5 serbestlik dereceli bir robot kolunun dinamik modellenmesi gerçekleştirilmiştir. Modellemesi

yapılacak robot kolu 3 uzuvlu her biri dönel 5 eklemli toplam 5 serbestlik derecesine sahip uzaysal bir koldur.

Dinamik modelleme için Lagrange-Euler denklemlerinden yardım alınarak hareket denklemleri çıkarılmıştır.

Çıkarılan bu denklemler matris-vektör formuna çevrilmiştir.

Elde edilen hareket denklemlerinin doğruluğunu görmek için uzuvların serbest düşme hareketi yapması sağlanarak

her bir eklemin konum grafikleri elde edilmiştir. Gerçekleştirilmesi istenen senaryoya karşılık gelen eklem

konumlarının elde edilebilmesi için bir kontrol algoritması tasarlanmıştır. Bu çalışmada PID tip kontrol algoritması

kullanılmıştır. Yapılan simülasyon çalışmaları sonucunda verilen kübik eklem konum yörüngelerinin gayet başarılı

bir şekilde takip edildiği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler: Robot kolu, Dinamik denklemler, Yörünge, Konum kontrölü, PID kontrol

Modelling and control of 5 dof robotic arm

ABSTRACT

In this paper, dynamic modeling of a 5 DOF Robotic Arm was carried out. The Robotic Arm totally had 5 DOF

spatial articulated arm which consist of 3 parts. The modeling of dynamic equations of motion were based on

Lagrange-Euler equations. The equations were taked into matrix-vector form. The parts of Robotic Arm had been in

free fall to see the accuracy of the equations of motion and each joint graphs were obtained. A control algorithm was

designed to achieve the position of the joint corresponding to the desired scenario. PID control algorithm is used in

this study. As a result of the simulation of the orbits of the cubic joint position had been followed up successfully.

Keywords: Robotic arm, Dynamic Equations, Trajectory, Position Control, PID control


N. G. Adar, H. Ören, R. Kozan 5 Serbestlik Dereceli Robot Kolunun Modellenmesi Ve

Kontrolü

156 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 155-160, 2013

1. GİRİŞ

İnsansı robotlar ve bu robotlara ait uzuvların tasarımı,

imalatı ve kontrolü son yılların önemli araştırma

konularını oluşturmaktadır. İnsan için tehlike arz eden

yerlerde, zor koşullarda ve ağır görevleri yerine

getirebilmek için insan kol ve bacak yapısına benzer

yapıya sahip insansı kol ve bacak ile ilgili çalışmalar hız

kazanmıştır. Daha önceleri sanayide kullanılmak üzere

alt platformu sabit manipülatörler kullanılıyordu. Ancak

insan, bacakları sayesinde hareket edebilen ve kol-

eklem yapısı sayesinde birçok hareketi rahatlıkla yerine

getirebilen bir canlıdır. Sabit platformlu

manipülatörlerdeki bu kısıtları ortadan kaldırabilmek

için insansı robot tasarımları gerçekleştirmeye

başlanmıştır. Bu çalışmada alt platformu paletli üst

kısmı insan üst gövdesine benzer bir robot platforma ait

olan kolun dinamiği üzerine durulmuş olup kontrol

algoritması geliştirilmiştir.

Literatüre baktığımızda birçok başarılı insansı robot

tasarımı bulunmaktadır. Özelikle insan kol hareket

kabiliyetine yakın olduğundan dolayı 5 serbestlik ve 7

serbestlik dereceli insansı robot kol tasarımı üzerine

durulmuştur. Waseda Üniversitesi (Japonya) tarafından

Wabian insansı robotu ve Wendy mobil robotu tasarımı

gerçekleştirilmiştir. Arnold isimli Ruhr Üniversitesi

tarafından 1997 yılında tek kolla sahip mobil insansı

robot tasarımı gerçekleştirmiştir. 1999 yılında Hermes

isimli mobil robot platformu tasarlanmıştır. Michigan

Üniversitesi (ABD) tarafından 2002 yılında “DAV”

isimli gezgin insansı robot geliştirilmiştir. Bu robot

tasarım ve maliyet göz önünde tutularak tasarlanmıştır

[1]. İmalatı gerçekleştirilen bu robotun ana boyutları

750(l) x 750 (w) x 1700(h) (mm) şeklindedir. Robot

toplam 43 serbestlik derecesine sahiptir. Bunlardan 4

adedi gövdenin hareketini sağlayan tekerleklere, 2 adedi

gövdeye, 7 adedi kollara, 8 adedi ellere ve 8 adedi başa

aittir. Ayrıca robot birbirinden bağımsız çalışan 2 adet

kameraya sahiptir [1]. Wakayama Üniversitesi

(Japonya) tarafında 2002 yılında “Robovie” isimli

gezgin insansı robot geliştirilmiştir. Üst bedeni insana

benzeyen görüntüye sahip olan bu robot insanlarla

iletişim amacıyla tasarlanmıştır. İşitme, görme ve

dokunma gibi insana ait olan duyuların fonksiyonlarını

yerine getirmek için değişik algılayıcılara sahiptir [2].

Shenyang Üniversitesi (Çin) tarafından 2005 yılında

“YIREN” isimli gezgin insansı robot geliştirilmiştir [3].

Gezgin insansı robotun tekerlekleri karışık alanda tüm

yönlü hareketini sağlamak için tasarlanmıştır. Robot

toplam 23 serbestlik derecesine sahiptir. Bunlardan 3

adedi gövdenin hareketini sağlayan tekerleklere (2 adedi

sürücü teker, 1 adedi gezgin teker), 7 adedi kollara, 1

adedi el, 2 adedi bel ve 2 adedi boyun bölgesine aittir

[3]. 2000-2006 yılları arasında Forschungszentrum

Informatik Karlsruhe (Almanya) tarafından “ARMAR”

isimli 3 adet gezgin insansı robot geliştirilmiştir [4-5-6].

Bu çalışmada geniş çalışma uzayına sahip bir robot

kolunun tasarımı, analizi ve simülasyonu

gerçekleştirmektir. Dinamik analiz ve simülasyonlarını

gerçekleştirmek için Matlab/Simulink programından

yararlanılmıştır.

2. ROBOT KOLUNUN KİNEMATİĞİ

Bu çalışmada beş serbestlik dereceli insansı robot kolu

kinematik ve dinamik acıdan incelenmiştir. beş

serbestlik dereceli insansı robot kolu birçok değişik

tasarıma sahiplerdir. Bunlardan en çok kullanılanları

şekil-1‘de verilmiştir [7].

Şekil 1 Beş serbestlik dereceli kolun değişik tasarımları

Bu çalışmada şekil-1b’deki kol yapısı seçilmiştir.

Seçilen kol yapısına uygun olarak referans koordinat

sistemi ve her bir uzva ait referans sistemi şekil-2’de

gösterilmiştir. Hareket zenginliğini ve çalışma uzayını

artırmak için uzuvlara döner eklem yerleştirilmiştir.

Mekanizmanın eksen takımları aynı olacak şekilde

yerleştirilerek kinematik çözümü kolaylaştırılmıştır.

Şekil 2 Seçilen kol yapısı ve referans eksen takımı

5 Serbestlik Dereceli Robot Kolunun Modellenmesi Ve

Kontrolü

N. G. Adar, H. Ören, R. Kozan

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 155-160, 2013 157

Şekil-2 de gösterilen mekanizmada θ’lar (theta) her bir

eklemin açısal yer değiştirmesini göstermektedir.

İnsansı robot kolumuz beş serbestlik dereceli

olduğundan beş farklı θ açısı vardır. C_m’ler de

uzuvların ağırlık merkezini göstermektedir. Her bir

uzuv kare kesitli dikdörtgen prizma olarak seçilmiştir.

Robot kolunun referans koordinat sistemine göre i

eklemi ile i-1 eklemi arasındaki koordinat dönüşümü

homojen dönüşüm matrisleriyle temsil edilmiştir.

Homojen dönüşüm matrisi;

𝜏𝑖𝑖−1 = [

𝑐𝜃𝑖 −𝑐𝛼𝑖𝑠𝜃𝑖 𝑠𝛼𝑖𝑠𝜃𝑖 𝛼𝑖𝑐𝜃𝑖

𝑠𝜃𝑖 𝑐𝛼𝑖𝑐𝜃𝑖 −𝑠𝛼𝑖𝑐𝜃𝑖 𝛼𝑖𝑠𝜃𝑖

0 𝑠𝛼𝑖 𝑐𝛼𝑖 𝑑𝑖

0 0 0 1

] (1)

şeklinde tanımlanmıştır.

Robot kolunun uç noktasının yönelimi ve pozisyonu her

bir ilişkili eklemin homojen dönüşüm matrislerinin sıra

ile çarpımı sonucu elde edilir.

𝑇(𝜃) = ∏ 𝑇𝑖(𝜃𝑖)7𝑖=1 = [

�� 0 0 0 1

] (2)

3. ROBOT KOLUNUN DİNAMİĞİ

Bir robot kolun dinamik modeli, robot kolun dinamik

davranışların belirleyen hareket denklemlerinden oluşur.

Bu denklemlerin bilgisayar yardım ile çözümü robot ve

robot kontrol tasarım açısından büyük kolaylık sağlar.

Robot kolunun dinamik analizi, eklemlere tahrik

elemanlar tarafından uygulanan moment veya kuvvet

büyüklükleri ile robot kolunun zamana göre konumu,

hız ve ivmesi arasındaki ilişkilerin incelenmesi

demektir. Böyle bir analiz için, robot kolun dinamik

davranışların tanımlayan lineer olmayan diferansiyel

denklem takımlarının elde edilmesi ve çözülmesi

gerekmektedir.

Robot kolunun dinamik denklemlerini elde etmek için

bilinen birçok metot vardır. Bunlar Lagrange-Euler (L-

E), Recursive Lagrange (R-L), Newton-Euler (N-E),

Genelleştirilmiş D'Alambert (G-D) prensibi gibi

yaklaşımlardır. Bu yöntemlerden en çok kullanılanlar L-

E ve N-E yaklaşımlarıdır [8]. Bu çalışmada robot kolun

dinamik modelinin çıkarılmasında, iyi planlanmış bir

yapıya sahip ve çıkarılması N-E yaklaşımındakinden

daha basit ve sistematik olan L-E yaklaşım ile elde

edilmiş denklemler kullanılmıştır [9].

𝐾𝑖 =1

2(𝑚𝑖𝜈𝐶𝑖

𝑇 𝜈𝐶𝑖+ i T

iCi

iIi

i ) (3)

𝐾 = ∑ 𝐾𝑖

𝑛𝑖 (4)

𝑈𝑖 = −𝑚𝑖0 Tg 0

CiP + 𝑈𝑟𝑒𝑓 (5)

𝑈 = ∑ 𝑈𝑖

𝑛𝑖 (6)

L=K-P (7)

şeklinde yazılır.

Burada

U=Robot kolunun toplam potansiyel enerjisi

K= Robot kolunun toplam kinetik enerjisi

L= Langrange fonksiyonu tanımlamaktadır.

sistemin tork/kuvvet ifadesini bulmak için

𝜏 =𝑑

𝑑𝑡(

𝜕𝐿

𝜕��) −

𝜕𝐿

𝜕𝜃 (8)

ifadesi kullanılır.

Robot kolunun dinamik davranışını analiz etmek için

kullanılan Euler-Lagrange denklemleri matris-vektör

formunda aşağıdaki şekilde yazılır.

𝜏 = 𝑀(𝜃)�� + 𝑉(𝜃, ��) + 𝐺(𝜃) (9)

𝜏 = 𝑀(𝜃)�� + 𝐵(𝜃)[��] + 𝐶(𝜃)[��2] + 𝐺(𝜃) (10)

Burada B coriolis matrisidir ve [nx n(n-1)/2]

boyutundadır. , hızların ortak vektörü olup boyutu [n(n-

1)/2x1] dir.

[��] = [��1��2 ��1��3 …… …… … . ��𝑛−1��𝑛]𝑇 (11)

C merkezkaç matrisidir ve [nxn] boyutundadır. , [nx1]

boyutunda vektördür.

[��12��2

2 …… . ��𝑛

2]𝑇 (12)

τ: Tork/kuvvet vektörü[n×1]

M: Kütle matrisi[n×n]

G:Ağırlık vektörü[n×1]

[ 𝜏1

𝜏2

𝜏3

𝜏4

𝜏5]

= 𝑀5×5.

[ 𝛼1

𝛼2

𝛼3

𝛼4

𝛼5]

+ 𝐵5×10.

[ ��1��2

��1��3

��1��4

��1��5

��2��3

��2��4

��2��5

��3��4

��3��5

��4��5]

+

[ ��1

2

��2

2

��3

2

��4

2

��5

2]

+ 𝐺5×1(13)


Kontrolü

158 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 155-160, 2013

Modellenmesi yapılan robotik kolun teknik özellikleri

aşağıdaki Tablo 2’de verilmiştir.

Tablo 1 Kolun teknik özellikleri

uzuv 1.uzuv 2.uzuv 3.uzuv

Ağırlık[kg] 1.9625 6.86875 6.86875

Uzunluk[m] 0.1 0.35 0.35

Genişlik[m] 0.05 0.05 0.05

Yükseklik[m] 0.05 0.05 0.05

Euler-Lagrange denklemleri ile elde edilen dinamik

denklemlerin sağlamasını yapmak için her bir uzva

serbest düşme hareketi verilmiştir. Robot kolunun

dinamik denklemlerinin yazılması ve her bir eklemin

dinamik davranışını gözlemleyebilmek için

Matlab/Simulink programından yararlanılmıştır. Robot

kolunun Matlab/Simulink blok diyagramı şekil-3’de

gösterilmiştir.

Şekil 3 Matlab/Simulink blok diyagramı

Her bir eklemin serbest düşme hareketi sonucu elde

edilen eklem konum grafikleri aşağıda verilmiştir.

a) θ1 grafiği

b) θ2 grafiği

c) θ3 grafiği

d) θ4 grafiği

e) θ5 grafiği

Şekil 4 Serbest düşme hareketi sonucu elde edilen eklem konum

grafikleri

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15-0.7

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0

zaman[sn]

thet

a-1[

rad]

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 150

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

zaman[sn]

thet

a-2[

rad]

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15-0.4

-0.35

-0.3

-0.25

-0.2

-0.15

-0.1

-0.05

0

zaman[sn]

theta

-3[r

ad]

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15-0.35

-0.3

-0.25

-0.2

-0.15

-0.1

-0.05

0

zaman[sn]

theta

-4[r

ad]

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15-0.4

-0.35

-0.3

-0.25

-0.2

-0.15

-0.1

-0.05

0

0.05

0.1

zaman[sn]

theta

-5[r

ad]

5 Serbestlik Dereceli Robot Kolunun Modellenmesi Ve

Kontrolü

N. G. Adar, H. Ören, R. Kozan

SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 155-160, 2013 159

4. ROBOT KOLUNUN KONTROLÜ

Robot kontrol probleminde amaç, robotun uç noktasının

verilen yörüngeyi en uygun şekilde izlemesini

sağlamaktır. Bunun için sistemin matematiksel olarak

ifadesi elde edilmeli ve sistem için uygun bir kontrolcü

dizayn edilmelidir. Bugünkü robot kolu kontrol

sistemlerinde genel yaklaşım, her bir kolun birbirinden

bağımsız servo mekanizmalar olarak düşünülmesi

üzerine yapılmaktadır [10]. Robot kollarının kontrolüyle

ilgili hız kontrolü, tork kontrolü gibi çeşitli yaklaşımlar

üzerinde çalışmalar yapılmaktadır.

Endüstriyel çevrelerde PID kontrolcü hala en çok

kullanılan geri beslemeli kontrolcüdür. Pratikte edinilen

tecrübeler bu kontrolcünün bir çok proses kontrol

problemi ile son derece iyi bir şekilde baş edebildiğini

göstermiştir. PID yönteminin diğer avantajları ise az

sayıdaki tasarım parametresinin olması ve bunların

performans ölçüleri ile kolayca ilişkilendirilebilmesidir.

Şekil 5 Yörünge planlama blok diyagramı

PID kontrolcü lineer bir kontrolcüdür. Hata sinyali e(t),

kontrol sinyali u(t)' ye çevirir. Lineer bir kontrolcü

olduğundan zaman ve frekans domenlerinde

incelenebilir. Zaman domeninde kontrol sinyali şu

şekildedir:

𝑢(𝑡) = 𝐾𝑝 ( 𝑒(𝑡) +1

𝑇𝑖∫𝑒(𝑡)𝑑𝑡 + 𝑇𝑑

𝑑

𝑑𝑡𝑒(𝑡)) (14)

PID kontrolde en önemli nokta kontrolcü katsayıları

olan orantı kazancını (Kp), integral zamanını (Ti) ve

türev zamanını (Td ) ayarlamaktır. Bunun için deneysel

ve teorik birçok yöntem geliştirilmiştir.

Robot kolunun kontrolü için herbir eklemi kontrol

edebilmek için PID kontrol kullanılmıştır. Elde edilen

matematiksel denklemler ile PID kontrolleri Matlab-

Simulink ortamına uygun şekilde aktarılmıştır (Şekil

10).

Şekil 6 PID kontrol blok diyagramı

Burada sitemin çıkışları her bir eklemin açısal yer

değiştirmesi θ1, θ2, θ3, θ4, θ5 ve sistem girişi bu

eklemlere uygulanması gereken moment değeridir.

Robot kolunun her bir ekleminin açısal yer değiştirmesi

için 3. mertebe polinomlardan yararlanılmış ve her bir

eklem yörüngesi aşağıda verilmiştir.

𝜃(𝑡) = 𝑎 + 𝑏 𝑡 + 𝑐 𝑡2 + 𝑑 𝑡3 (15)

Kullanılan her bir eklem yörünge katsayıları aşağıdaki

başlangıç ve bitiş şartları kullanılarak hesaplanmıştır.

θ1 0 π

2

θ2 0 π

4

θ3 0 π

3

θ4 0 π

2

θ5 0 π

6

Hesapla bulunan katsayılar aşağıdaki şekildedir.

θ1 a=0, b=0, c=0.0209, d=-9.3084x10-4

θ2 a=0, b=0, c=0.0105, d=-4.6542x10-4 θ3 a=0, b=0, c=0.0140, d=-6.2056x10-4 θ4 a=0, b=0, c=0.0209, d=-9.3084x10-4 θ5 a=0, b=0, c=0.0070, d=-3.1028x10-4

Her bir eklemin PID kontrolü sonucu elde edilen eklem

yörüngesi referans ve gerçekleştrilen değer grafikleri

aşağıda verilmiştir.

a) θ1 grafiği

0 5 10 150

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

zaman [sn]

teta

2 [

rad]


Kontrolü

160 SAU J. Sci. Vol 17, No 1, p. 155-160, 2013

b) θ2 grafiği

c) θ3 grafiği

d) θ4 grafiği

e) θ5 grafiği

Şekil 7 Eklem konum referansları ve kontrol sonucu gerçekleştirilen

değerleri

5. SONUÇ

Bu çalışmada beş eklemli bir robot kolunun

eklemlerinin PID algoritması ile konum kontrolü

gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla her bir eklem için farklı

senaryolar hazırlanmıştır. 15 saniyelik bir çalışma süresi

içerisinde her bir eklemin konum yörüngelerinin

gerçekleştirilmesi istenmiştir. Şekil-7’den de görüldüğü

gibi başlangıçtaki küçük bir salınımdan sonra eklem

konum yörüngelerinin gayet kapalı bir şekilde takip

edildiği anlaşılmaktadır. Klasik bir kontrol algoritması

olan PID ile kontrol işlemi başarılı bir şekilde

gerçekleştirilmektedir.

KAYNAKLAR

[1] Han J.D., Zeng S.Q., Tham K.Y., Badgero M.,

Weng J.Y., Dav: A Humanoid Robot Platform for

Autonomous Mental Development, ICDL, 2002.

[2] Kanda T., Ishiguro H., Ono T., Imai M., Nakatsu R.,

Development and Evaluation of an Interactive

Humanoid Robot “Robovie”, IEEE International

Conference on Robotics Automation, 2002.

[3] Tiejun Z., Dalong T., Mingyang Z., The

Development of a Mobile Humanoid Robot with

Varying Joint Stiffness Waist, IEEE International

Conference on Robotics Automation , 2005.

[4] Asfour T., Berns K., Dillmann R., The Humanoid

Robot ARMAR Design and Control, IEEE, 2000.

[5] Ly D.N., Regenstein K., Asfour T., Dillmann R., A

Modular and Distributed Embedded Control

Architecture for Humanoid Robots, IEEE International

Conference on Robotics Automation, 2004.

[6] Albers A., Brudniok S., Ottnad J., Sauter C.,

Sedchaicharn K., Armar III – Design of the uper body.

[7] Zhao T., Yuan J., Zhao M., Tan D., Research on the

Kinematics and Dynamics of a 7-DOF Arm of

Humanoid Robot, International Conference on Robotics

and Biomimetics, 2006.

[8] Eğrisöğüt A., Kozan R., Scara Robot Dinamiğinin

Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Modellenmesi,

Mühendis ve Makina Dergisi, cilt 46, Sayı 550.

[9] John J. Craig, Introduction to Robotics Mechanics

and Control, 2004

[10] Fu, K.S., González, R.C.; Lee, C.S.G., Robótica:

Control, detección, visión e inteligencia", Ed. McGraw-

Hill, Madrid, 1998.

0 5 10 150

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

zaman [sn]

teta

2 [

rad]

0 5 10 15-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

zaman [sn]

teta

3 [

rad]

0 5 10 15-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

zaman [sn]

teta

4 [

rad]

0 5 10 15-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

zaman [sn]

teta

5 [

rad]

saufbe 17. cilt 1. sayı

Documents