Niyobyum'un mor ötesi bölgede spektral çizgilerinin sınıflandırılması ve aşırı ince yapısının incelenmesi
2019
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Doç. Dr. Alev Er
Özet (TR)
Bu çalışmada niyobyum (Nb) elementinin, mor ötesi bölgede ( 27922.789 cm-1 - 49261.172 cm-1 ) Fourier Transform Spektroskopi (FTS) yöntemi kullanılarak incelenen spektral çizgileri sınıflandırıldı ve enerji seviyelerinin aşırı ince yapısı incelendi. Atomik niyobyuma (Nb I) ait 517 spektral çizgi, niyobyum elementinin birinci iyonuna (Nb II) ait 726 spektral çizgi ve Nb veya Ne'na ait 491 spektral çizgi gözlendi. 517 Nb I spektral çizgisinden 127'si ilk kez bu çalışmada gözlendi. Sınıflandırılan 473 Nb I spektral çizgisinden 126'sı ilk kez bu çalışmada sınıflandırıldı. 726 Nb II spektral çizgisinden 260'ı ilk kez bu çalışmada gözlendi. Sınıflandırılan 722 Nb II spektral çizgisinden 292'si ilk kez bu çalışmada sınıflandırıldı. Ayrıca aşırı ince yapı analizi ile Nb I elementine ait 8 spektral çizgi incelendi. 6'sı ilk kez bu çalışmada olmak üzere 7 enerji seviyesinin A manyetik dipol aşırı ince yapı sabiti belirlendi. Nb II elementine ait 8 spektral çizgi incelendi. 6 enerji seviyesinin A manyetik dipol aşırı ince yapı sabiti belirlendi ve literatürdeki değerlerle karşılaştırıldı.
Yazar
Dr. Yasemin Şengül
Kurum
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Yasemin Şengül (Yüksek Lisans Tezi). Niyobyum'un mor ötesi bölgede spektral çizgilerinin sınıflandırılması ve aşırı ince yapısının incelenmesi, 2019, İstanbul University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
İstanbul University tezlerinden daha fazlası
- In the covid 19 pandemic of female employees at a university hospital attitudes and affecting factors in nutrition of 9 months-6 years old children(2022)
- Türkiye'de sağ akımların 27 Mayıs Darbesi'ne dair algısı: 1960-1980(2020)
- La Turquie Gazetesi'nin 1890 yılı haberlerine göre: Osmanlı Devleti'nde iktisadi ve sosyal hayat (Fihrist-çeviri-değerlendirme)(2022)
- Emevîler döneminde toprak rejimi(2022)
- Merkel hücreli karsinomda tanısal ve prognostik belirteçler(2022)
- Solunum sistemi hastalıklarının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı(2021)