Perovskit materyaller üzerinde CO2 fotokatalitik indirgenmenin yapay öğrenme yöntemler ile analizi
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Bu çalışmanın amacı, yayınlanmış makalelerde bulunan deneysel çalışmalardan perovskit fotokatalizörler üzerinde gerçekleşen CO2 indirgenmesi ile ilgili bir veri seti oluşturmak ve bu veri set yapay öğrenme yöntemleri kullanılarak bilgi çıkarmak, toplam üretim hızını ve perovskitlerin bant aralığı tahmin etmektir. Karar ağacı (DT), rassal orman (RF), gredyan arttırma (XGBoost), birliktelik kural çıkarımı (ARM) ve doğrusal regresyon (LR) gibi yapay öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Web of Science kullanılarak, bu konuyla ilgili tüm makaleler incelenmiş ve 61 makaleden, 29 tanımlayıcı özelliği olan 309 örnek toplanmıştır. Makalelerden, bant aralığı, elementel bilgiler gibi perovskit özellikleri ve reaksiyon sıcaklığı, reaksiyonun gerçekleştiği faz gibi reaksiyon koşulları tanımlayıcı özellik (girdi değişkeni) olarak toplanmıştır. Yapay öğrenme yöntemlerine geçmeden önce veri seti ön analiz adımından geçirilmiş, gereksiz veriler temizlenmiş, eksik bilgiler uygun yöntemlerle doldurulmuştur. Doğrusal regresyon modeli, eksik bant aralıklarını tahmin etmek için kullanılmıştır. Çok sayışa tanımlayıcı özelliği eksin olan veriler çıkartılmış, diğerleri ise ortalama ve mod kullanılarak doldurulmuştur Yapay öğrenme yöntemleri, gaz ve sıvı faz verilerini kapsamak üzere iki farklı veri seti için uygulanmıştır. 309 örnekten 30 tanımlayıcı özellik içeren 133 tanesi gaz fazı için kullanılırken geri kalan 176 veri noktası 29 tanımlayıcı özellikle birlikte sıvı veri setinde yer almıştır. Doğrusal regresyon kullanılarak veri setindeki eksik 17 bant aralığı diğer bant aralığı verilerinden yararlanılarak tahmin edilmiş, modelin kök ortalama hatanın karesi (RMSE) değerleri gaz ve sıvı fazların doğrulama setleri için sırasıyla 0.75 ve 0.36 bulunmuştur. DT ile gaz fazı için test setinde doğruluk oranı 0.75, sıvı fazında ise 0.84 olarak elde edilmiştir. RF ile gaz fazı için test setinde R2 değeri 0.64 ve RMSE değeri 24.5 , sıvı fazı için bu değerler 0.49 ve 221.0 olarak bulunmuş; en önemli özelliğin gaz faz için bant aralığı iken, sıvı faz için ko-katalizör olduğu saptanmıştır. XGBoost ile gaz fazı için test setinde R2 ve RMSE değerleri sırasıyla 0.65 ve 14.75 olarak bulunmuştur ve bu değerler sıvı fazında 0.79 ve 145.6'dır.
Author
İrem Gülçin Zırhlıoğlu
How to Cite
İrem Gülçin Zırhlıoğlu (Yüksek Lisans Tezi). Perovskit materyaller üzerinde CO2 fotokatalitik indirgenmenin yapay öğrenme yöntemler ile analizi, 2023, Boğaziçi University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Boğaziçi University
- İş zekası uygulamalarında üretken yapay zekanın benimsenmesini etkileyen faktörlerin araştırılması(2025)
- Entanglement of labor and environment in an emerging nuclear power landscape: The Akkuyu NPP(2023)
- Darağacının ardında: Türkiye'de idam cezası, hukuk ve yasama performansı (1926-1990)(2025)
- Doğaya atfedilen değerler, doğayla bağ, çevre dostu davranış ve esenlik: İstanbul'daki kent parkları ziyaretçileri üzerine bir vaka çalışması(2025)
- Türkiye'de bölgesel kalkınma ajanslarının çevre yönetişimindeki rolü üzerine bir değerlendirme: Trakya Bölgesi üzerine bir vaka çalışması(2025)
- Türkiye'de süt üretiminin politik ekolojisi: Değişen pratikler, kırsal geçim kaynakları ve süt hayvanları(2025)
