a review on the flavonoids – a dye source

REVIEW DERLEME

Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 188-200

DOI 107240jeps476514

Sorumlu yazarCorresponding Author Ozan DEVEOGLU Tel +9037621895378054 e-posta ozandeveoglugmailcom

GoumlnderilmeSubmitted 30102018 DuumlzenlemeRevised 08052019 KabulAccepted 24052019

A Review on the Flavonoids ndash A Dye Source

Doğal Boya Kaynağı ndash Flavonoidler Uumlzerine Derleme

Ozan DEVEOGLU1 Recep KARADAG23 1 Cankiri Karatekin University Faculty of Science Department of Chemistry Cankiri Turkey

2 Istanbul Aydin University Faculty of Fine Arts Department of Fashion and Textile Design Istanbul Turkey3 Turkish Cultural Foundation (TCF) Cultural Heritage Preservation and Natural Dyes

Laboratory Istanbul Turkey

Abstract

In this study the short information was given about flavonoids giving yellow colour to plants present in nature In addition to these fla-vones flavonols flavanones and isoflavonoids as subgroups were also reviewed Among these subgroups flavones and flavonols are one of the most important classes of phenolic compounds The information about the most important dye plants including flavonoids was also given in this study The investigated plants are weld (Reseda luteola L) onion (Allium cepa L) young fustic (Cotinus coggygria SCOP) Anatolian buckthorn (Rhamnus petiolaris Boiss) dyerrsquos greenwood (Genista tinctoria L) and Spanish broom (Spartium junceum L) The most important yellow dyestuff and the oldest European dye among these dye sources is known as the luteolin dye The dye plants were used for yellow color dyeing in ancient and historical textile Nowadays flavonoids are reused for sustainable non-toxic green textile and environment friendly textile dyeing In the same time flavonoids have been used for natural lake organic pigment cosmetic pharmaceu-itical industries In recent years it has been suggested to use flavones in textile dyeing cosmetic pharmaceutical etc industries by the World Health Organization (WHO) Therefore we have aimed to contribute to similar studies theoretical and experimental in natural dye-ing studies

Keywords Flavonoid natural dye dye plant

Oumlz

Bu ccedilalışmada doğadaki mevcut bitkilere sarı renk veren flavonoidler hakkında kısa bilgi verilmiş olup ek olarak da bu bileşiklerin alt grupları olan flavonlar flavonollar flavanonlar ve isoflavonoidler hakkında genel bilgiler sunulmuştur Bu alt gruplar arasında flavonlar ve flavonollar fenolik bileşiklerin en oumlnemli sınıflarından birisidirler Flavonoidleri iccedileren en oumlnemli boya bitkileri hakkında bilgiler de bu ccedilalışmada verilmiştir İncelenmiş bitkiler muhabbet ccediliccedileği (Reseda luteola L) soğan (Allium cepa L) boyacı sumağı (Cotinus coggygria SCOP) cehri (Rhamnus petiolaris Boiss) boyacı katırtırnağı (Genista tinctoria L) ve katırtırnağı (Spartium junceum L)rsquodır Bu boya kay-nakları arasında en oumlnemli sarı boyarmaddesi luteolinrsquodir Anadolu ve Avruparsquoya oumlzguuml boyarmaddenin en oumlnemlilerinden birisi olarak bili-nir Bir ccedilok boya bitkisi antik ve tarihi tekstillerde sarı renk boyamacılığı iccedilin kullanılmıştır Guumlnuumlmuumlzde flavonoidler suumlrduumlruumllebilir tok-sik olmayan eko tekstil ve ccedilevre dostu tekstil boyamacılığı iccedilin yeniden kullanılmaya başlanmıştır Aynı zamanda flavonoidlerin doğal lak organik pigment kozmetik ve ilaccedil enduumlstrisi iccedilin kullanımı yeniden artmıştır Son yıllarda Duumlnya Sağlık Oumlrguumltuuml (WHO) tarafından tekstil boyamacılığında kozmetik ve ilaccedil enduumlstrileri ve benzeri alanlarda flavonların kullanımı oumlnerilmiştir Bu nedenle bu ccedilalışmada doğal bo-yarmaddelerin teorik ve deneysel benzer ccedilalışmalara katkı sağlaması amaccedillanmıştır

Anahtar Kelimeler Flavonoid doğal boya boya bitkisi

I INTRODUCTIONFlavonoids have found in nature for over one billion years [12] These compounds were discovered by the Hungarian No-bel laureate Albert Szent-Gyoumlrgyi in 1936 [3] ldquoFlavardquo means yellow in Greek [4] The components of dyes using in textile

A Review on the Flavonoids ndash A Dye Source Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 188-200

189

dyeing are soluble and coloured organic compounds They are mostly applied to fibres from a solution in water [5] Fla-vonoids are usually applied as mordant dyes As a result of this the colours from yellow to greenish yellow and brown are obtained [6] Natural dyes were typically used for the coloring of the food substrate leather and the natural pro-tein fibres such as wool silk and cotton as well as fur since the past [7-9] At the same time they were also used to color cosmetic products and to manufacture inks watercolors and artistrsquos paints [8] Besides they were also used for food bu-ildings and in painting restoration [10] To give an example there are about 450 dye plants including dye in India [11] The use of natural dyes was rapidly reduced after the dis-covery of synthetic dyes in 1856 [1213] Natural dyes in comparison with synthetic dyes are generally environment friendly anti-allergenic biodegradable and less toxic [14 15] Flavonoids first appeared in green algae 500 million years ago [16] Flavonoid dyes giving yellow colour to the flowers are important sources of dyes and pigments [17-19] There are more than 4000 known flavonoids in nature [20] Flavonoids are abundant in Polygonaceae Rutaceae Le-guminosae Umbelliferae and Compositae [21] Flavonoid compounds consist of a C6-C3-C6 carbon skeleton [22-27] In Figure 1 the basic chemical structure of flavonoids is given

Figure 1 Basic chemical structure of flavonoids

A few nonplant sources also include flavonoids For example these compounds are present in the wings and bo-dies of butterflies in the Satyridae Lycaenidae and Papilio-nidae families Besides the only reported mammalian flavo-noid source is also obtained from the scent of glands of the Canadian beaver This flavonoid compound is 4rsquo-methoxyf-lavan Besides flavonoids cannot be synthesized by humans [28]

Most of flavonoids are present in plants as glycoside com-pounds Mostly these flavonoid compounds split into to an aglycon and sugar during natural dyeing The basic structure of the flavonoids is the colourless flavone [29]

Flavones and flavonols (3-hydroxyflavones) are the main chromophores in flavonoids giving yellow colour [30]

Flavonoids occur as aglycones glycosides and methyla-ted derivatives [3132] Flavonoids are often hydroxylated in positions 3 5 7 3rsquo 4rsquo and or 5rsquo [1233] 90 of all yel-low dyes approximately form flavonoids [34] The hydroxy and methoxy derivatives of flavones and isoflavones include most of naturally occuring yellow colours [35] The colour index disclosed that nearly 50 of all natural dyes used in the colouring of textiles are flavonoids [36] Flavonoids can solubilize commonly in water [1037]

The possible sugar groups present in the flavonoid mole-cules increase the water solubility of the hydrophobic flavo-noid molecules [18] However flavonoids obtain lipophilic feature with metyl groups and isopentyl units [38] Flavono-ids may also help plants living on soils that are rich in metals such as aluminium [39] Flavonoid derivatives were used in paintings as lake pigments and in historical textiles as mor-dant dyes until the late nineteenth century [40-42] Accor-ding to ancient recipes the most commonly used mordant material in the natural dyeing giving colour the historical textiles was an aluminium salt in a form of KAl(SO4)2 also called potash alum [43] Flavonoids give colour flowers and also protect the plants from microbes and insects [38] While the less polar solvents are especially important for the ext-raction of flavonoid aglycones the more polar solvents are used for flavonoid glycosides or anthocyanins The less po-lar aglycones such as isoflavones flavanones and dihydrof-lavonols or flavones and flavonols which are largely met-hylated are usually extracted with solvents such as benzene chloroform ether or ethyl acetate [44] Acylation of flavo-noids can effect the solubility of the flavonoids and this situ-ation cause a shift in their absorption spectra [45]

II SOME SELECTED FLAVONOID CLASSES

21 FlavonesThe name ldquoflavonerdquo was first suggested by von Kostanecki and Tambor [46] Flavones have not a 3-hydroxyl group at the C ring but flavonols have this group [20] Naturally for-ming flavones show the most distribution in the plants Ne-arly the flavones are spreaded in the region to be until the bract from the root of a plant [47]

The flavone ndash based dyes are known to generate stable complexes with metal cations such as aluminium (III) iron(II) and tin (II) [48] Flavones are colourless organic compounds [49] These compounds are common in angios-perms [50] Flavone compound is insoluble in water and it melts at 100degC At the same time this compound fluoresces

Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 188-200 A Review on the Flavonoids ndash A Dye Source

190

violet in concentrated sulfuric acid At the resulting of treat-ment with alcoholic alkali flavanone is obtained from fla-vone Flavones are responsible for ivory and yellow colours in plants and flowers [51]

Nowadays more than 300 flavone aglycones have been isolated from the plants [52] The most important flavone ndash luteolin is mainly present in vegetables such as artichoke basil celery and parsley [53]

22 FlavonolsFlavonols contain widely quercetin kaempferol rhamne-tin morin myricetin and fisetin etc flavonoids which are known having antioxidant features [54] Quercetin dye rela-ting to flavonol class was firstly isolated from oak tree (Qu-ercus rubra) Interestingly it can be said that the yellow dye present in the wings of Melanargea gelatea butterfly be-longs to flavonol class [55] Kaempferol (3574rsquo-tetrahyd-roxyflavone) shows wide distribution both in free form and in itrsquos glycoside form Quercetin is a compound which have the most widely distribution among all phenolics present in the nature It has 135 different glycosides identified The qu-ercetin-3-rutinosid known as rutin from these compounds is the most common [56] The most studied flavonols are ka-empferol quercetin myricetin and fisetin [57]

It can be said that first flavonol dye was obtained from a species of tamarisk (Tamarix sp) The second flavonol dye was determined in both yellow and green yarns This plant source is not identified until now [58] The chemical structu-res of flavone and flavonol are presented in Figure 2

Figure 2 Chemical structures of flavone and flavonol

23 FlavanonesFlavanones have not the double bond between the positions 2 and 3 and have a chiral center at the position 2 [59] Linden tea and lemon contain hesperidin and eriocitrin compounds with respect flavanone [60] Flavanones are extremely re-agent compounds and easily to expose hydroxylation gly-cosylation and methylation reactions They are especially found in the crust of the citrus at high concentrations [61]

These compounds are rare and normally present in the form of their glycosides [37]

24 IsoflavonoidsIsoflavonoids differ with binding to carbon atom at position 3 of the B ndash ring from other flavonoid classes as the main structure feature [59] Isoflavonoids have potentially antiba-cterial activity [62] Some isoflavonoids have also been re-ported to be present in microbes [57] More than 300 kinds of plants contain isoflavones especially localized in roots and seeds [63] Isoflavone compounds are only synthesized in legumes such as soy [64]

Dyerrsquos greenweed (Genista tinctoria L) contains genis-tein (4rsquo57-trihydroxyisoflavone) dye which a main isofla-vone [65] Isoflavonoids are isomeric with flavones These compounds are more limited compared to flavones and fla-vonols [66] In Figure 3 the chemical structures of flava-none and isoflavonoid are given

Figure 3 Chemical structures of flavanone and isoflavonoid

25 AnthocyanidinsIn Greek ldquoanthordquo means flower and ldquokyanosrdquo also means blue [67] Anthocyanins are responsible for most red purple and blue colours They were introduced as a term by Marqu-art in 1835 However the fundamental chemistry of these compounds and flavones were studied about in the ninete-enth century by von Kostanecki and Willsaumltter [68]

Anthocyanidins are basic structures of anthocyanins These compounds (or aglycones) consist of an aromatic ring (A) connected to one heterocyclic ring (C) including oxygen bonded via C-C bond to an aromatic (B) ring They are known as anthocyanins if they are found in glycoside forms (bonded to a sugar piece) [69] Besides anthocya-nins can make complex with metal cations but it is not clear that wheather or not the chelation can effect the the color of fruit [70] Teas honey fruits vegetables nuts olive oil co-coa and cereals contain anthocyanidins Above 500 different anthocyanidins have been known and identified in literature


191

[71] The dry weight (up to 30 ) of some flowers includes anthocyanins [37]

Anthocyanins are water soluble plant compounds The common anthocyanidin aglycones are cyanidin delphini-din petunidin peonidin pelargonidin and malvidin These anthocyanidins differ with the 3rsquo and 5rsquo-positions [72] Ant-hocyanins are partially polar molecules The polar solvents such as water methanol ethanol or acetone are used for ext-raction to a degree [73] The structure of this compound is derived from flavonol [74] Generally anthocyanins have colour diversity because of pH or metal chelation changes [75] These compounds are also used as natural food colou-rants [76] So far more than 630 anthocyanins have been identified in nature [77] Anthocyanin molecule contains an ionic site at the charged oxygen This site increases the po-lar character of the molecule and supports their water-so-lubility [78] As glycosylation increases water solubility acylation decreases water solubility [79] Anthocyanin com-pounds are more stable under acidic conditions [80] Most of red purple and blue-coloured flowers contain anthocya-nins [74] The chemical structures of anthocyanidin and ant-hocyanin are presented in Figure 4

Figure 4 Chemical structures of anthocyanidin and anthocyanin

26 FlavanolsGrape and wine contain abundantly flavanols Flavanols present in grape are found both in the core and the skin [81] Flavanols are the centre of attraction that due to the impor-tant as the units formed proanthocyanins of late years [82] As examined structurally flavanols are the most complex flavonoids [61] In Figure 5 the chemical structure of fla-vanol is shown

Figure 5 Chemical structure of flavanol

III DYE PLANTS INCLUDING SOME FLAVONOIDS

31 Weld (Reseda luteola L)Weld (Reseda luteola L) is called as ldquoMuhabbet cicegirdquo in Turkey [83] It is also called ldquodyerrsquos-weedrdquo [84]

The plant is an annual plant belonging Resedaceae fa-mily [85] The seeds of the plant were found in dye waste in places such as York and Scotland (in twelfth century) [86] Weld (containing luteolin and apigenin) plant was likely the oldest flavonoid dye source which exhibits the most com-mon distribution in the vegetable kingdom and this plant was known by the African tribes in the Neolithic period In the coptic textiles this plant was also used by Egyptians [17] The dyes (mainly luteolin) present in the plant are at the highest level in the blooming season [87] The seeds re-lated to this plant were found in a lake excavation concer-ning the Neolithic period in Switzerland In dye and mor-dant analyses of the Nubia textiles in the 6th century BC weld aluminium (Al) and iron (Fe) salts were determined the used According to the dye analysis results of the coptic textiles relating the third century and the tenth century the weld plant was widely used in the Egypt In the carpet group known as Lotto carpets of XVI century Usak carpets ndash one of the periods of the most brigtness of the Turkish carpet art weld was determined in the yellow coloured parts The weld plant which is the dye plant quite popular in the Ottoman Empire was frequently used both in the dyeing of wool and silk Until to the middle of XXcentury the weld was used in the yellow and green parts in the Morocco carpets [83] The plant was also used by the Gauls in the time of Julius Cae-sar [88] The fastness of a mordant dye depends on both the mordant and the mordanting method [89]

Weld lakes were obtained with the adding of the soluti-ons of metal salts to the weld extract prepared with water Also the medium relating to the flavonoid-metal complexes was made the alkaline by a base solution which is a sample ndash K2CO3 The lake pigments precipitated with using this met-hod are insoluble metal-dye complexes They do not solu-bilize in water These pigments were prepared and analyzed with HPLC-DAD by Karadag et al in 2011 [90]

The flavonoid content of weld dye plant was known to average 2 by weight (2 g dye 100 g plant) The plant grows as wild in most places of Europe but was also culti-vated [3091] The luteolin (3rsquo4rsquo57-tetrahydroxyflavone) present in weld plant which is mainly a weld flavone is known as the oldest European dye [92-95]This was mentio-ned in traditional European recipes [96]This dye compound has antibacterial and anti-inflammatory properties [97] Lu-teolin has been commonly known to be used as a natural


192

dyeing agent in colouring of natural fibers since prehistoric times [439899]

Weld plant was also used together with indigo to obtain green colour in North Africa In addition to the luteolin and apigenin present in weld plant there are also luteolin-7-glu-coside and 37-glucoside in the plant [100]

The aluminium-luteolin complex stoichiometry was de-termined as 12 For the extraction from the above ground parts of weld plant the most suitable solvent was methanol The optimal methanol luteolin extraction was determined to be 86 g kg plant material [101]

The plant was the best-known yellow dye source from Roman times up to recent years [102] The chemical struc-ture of luteolin compound is given in Figure 6

Figure 6 The chemical structure of luteolin compound

Many gut organisms are known to produce extracellular flavonoid compound that can be reduced azo bonds in food colourants [103] The principal flavonoid component in weld plant is luteolin and apigenin (about 91 ratio at 255 nm) [104]

32 Onion (Allium cepa L)Onion is an edible vegetable apart from its skin [105] The onion skin contains mainly quercetin (33rsquo 4rsquo 56-pentahyd-roxyflavone) which is a flavonol compound The cultivation of onion (Allium cepa L) has been performed since about 3000 years This is a plant which belongs to probably the Central Asia In the pictures of Egyptian graves this plant was picturized more of other plants The onion was also used as a herbal medicine in the past According to many referen-ces the onion skin was also used in the colouring of eggs in the Eastern ceremony relating to the Christians as a yellow dye source plant [83]

Flavonols (3-hydroxyflavones) can readily undergo pho-to-oxidation resulting in fading or discoloration Unlike it if

the flavonol is substituted eg with a glycosyl group the pre-sent flavonol derivative is comparatively stable [58] Quercetin compound produces from yellow to brown tones for the natural fibers such as silk and wool [106] Quercetin is found in abun-dance in the products such as onions broccoli apples and berries [31] These foods may protect against certain forms of lung can-cer [107] Over 450000 tonnes of onion wastes are annually pro-duced in the European Union (mainly in UK Holland and Spain) [108] Skin of Allium cepa L which is a kitchen waste material has dyeing potential on different textile materials [109]

In Anatolia onion skins have been used for the dyeing of wool since past [110]

The cultivated onion Allium cepa includes about 89 water 4 sugar 1 protein and 2 fiber Besides it also contains the compounds like vitamin B1 vitamin B2 vita-min B3 and vitamin C In addition to these it also contains phenolics flavonoids as well as elements (for example iron calcium magnesium manganese and zinc) [111] Electronic transitions appear in the spectrum as individual bands desc-ribed by three basic parameters (position intensity and wi-dth) which can be used for estimations of the characteristics as well as for qualitative and quantitative analysis Table 1 shows the UV absorption bands of some flavonoids

Table 1 UV absorption bands of some flavonoids [55]Flavonoid Structure Band I Band IIFlavones 240-285 304

Flavonols 240-285 352

Flavanone 270-295 300

Dihydroflavonol 270-295 300-320

Anthocyanidin 270-280 465-550

Figure 7 The division of bands I and II related to UVndashVIS absorption bands


193

Flavones and flavonols have generally two primary ab-sorption bands While band II (250-285 nm) related to the A ring absorption band I (320-385 nm) represents the B ring absorption The lack of a 3-hydroxyl group in flavones di-vorces from flavonols Functional groups can effect a shift in absorption For example this shift suites to 367 nm in ka-empferol 371 nm in quercetin and 374 nm in myricetin Fla-vanones show a very strong band II absorption maximum between 270 and 295 nm The following sample compounds can be given that 288 nm (naringenin) 285 nm (taxifolin) and it has only a shoulder for band I at 326 and 327 nm [112113] Flavonoids absorb light in the visible spectrum between 400 and 700 nm [54] Figure 7 shows the division of bands I and II related to UVndashVIS absorption bands

33 Young fustic (Cotinus coggygria SCOP)Young fustic (Cotinus coggygria SCOP) is also known as ldquoDuman Agacirdquo and ldquoPeruk calisirdquo This plant can be mostly seen at maquis areas in the Mediterranean coasts in Turkey The plant is bise and China origin Young fustic is a shrub that grows to a height of 2-5 m and is a beardless and defolia-tes in the winter It has leaves in a length of 2 and 3 centimet-res The seeded watery fruits are like a awry pear In form of kidney inside the fruits there is only a seed The upper sur-face of the plantrsquos leaves is beardless The lower surface of the plantrsquos leaves is also purple green In its leaves it is appeared a staining such as dark red close to violet purple in the au-tumn In plant of the petalled flowers the blooming takes a very short time They are found in the case of fibrous-branc-hed flossy and clusters Itrsquos fruits are shiny green and blue-g-reen appearance similar to wig In the fall the fruits hang off on the feathery stems We see a view the coloured fledged when we looks it from a distance

This plant is known as a dye source since the Roman Empire It was commonly used in Europe at medieval ti-mes and has economically an important location According to Roman Pilinus living between 1923 and 1979 years the plant was also used for the dyeing of leather at the old ti-mes In Europe especially for the dyeing of silk the plant was used to obtain yellow colour at 19th century The leaves and twigs related to this plant were used to dye the Turkish soldiersrsquos uniforms and tents in World War I The plant was also used to dye the yellow yarns in the carpets at 19th cen-tury Especially the yellow colours present in Taspinar car-pets were obtained with using this plant [83]

Cotinus coggygria Scop (young fustic) was a flavonoid source and also an important source of tannin [17] The plant inc-ludes a flavonol compound fisetin and a flavanonol compound fustin yellow flavonoids [114115] The dye components present in young fustic dye plant are given in Figure 8 This plant is also

known as ldquosmoke treerdquo in English [116] The plant was probably an important dye plant in the past We can see that to be used in the dyeing of ecclesiasticalliturgical garments [117]

Figure 8 Dye components of young fustic dye plant

The main fisetin colourant present in the plant was isola-ted by Michel-Eugegravene Chevreul (the French chemist) at the beginning of the 19th century During the same time this compound was called as fustin by his But this dye was gi-ven to a flavanone present in the plant An orange colorant as a sulfuretin relating to a group of aurones was recently iden-tified in the plant The wood concerning the plant also conta-ins tannin compounds (3 on average) Also the branches and leaves of the plant contain fisetin myricetin querce-tin kaempferol and some flavonol glycosides anthocyanins and tannins (from an average of 18-20 up to 35 ) [118]

Fisetin dye is easily soluble in the solutions such as ethyl alcohol acetone and acetic acid But it is almost insoluble in water ethyl ether benzene and chloroform [119] The plantrsquos leaves include mainly tannins They were used to ob-tain brown gray and black with using iron mordant salt [85] The plant grows largely in central and southern Europe and Turkey Besides it was also used for tanning of leather [86]

The lightfasness of dyeing with this dye plant is poor [120]

34 Anatolian buckthorn (Rhamnus petiolaris Boiss)Anatolian buckthorn (Rhamnus petiolaris Boiss) is also known as altın agaci alacehir boyaci dikeni and akdiken in Turkey It is a thorny or bush plant growing up to 3 m in hei-ght The plant grows on mountainy hilly rocky sunny braes and in the sides or under of the rare forest at 1000 and 1300 m in height There is twenty ndash two kinds of the plant Alt-hough Rhamnus petiolaris defoliates some of these kinds does not defoliate The plant blooms the small yellow-green coloured in the months of May and June These blooms form the seeds (fruits) After the seeds have been green for a long time itrsquos fruits convert into brown or black colour The outer


194

shell of the fruits at 6 and 7 mm in diameter is brown co-lour and the interior of fruitrsquos is also yellow colour Rham-nus petiolaris grows as endemic in Central Anatolian The plant was used to obtain yellow colours of a lot of carpets weaved in the 15th and 17th centuries Also until the begin-ning of 20th century it was exported from the Anatolian to many countries of the world for the dyeing of silk and wool The plant was used to obtain the yellow colour in the com-position of yellow and green colour in 16th century Ottoman textilesIn the first samples of Hereke carpets the plant was generally used in the part of yellow [83] Buckthorn berries are an old Turkish dye source [121] The obtaining dye from Rhamnus is known since ancient time This dye was exten-sively used for dyeing textiles from middle age to 19th cen-tury as a lake pigment [122] The dye components of Anato-lian buckthorn dye plant were presented in Figure 9

Figure 9 Flavonoid dye components of Anatolian buckthorn dye plant [123]

A flavonol quercetin and rhamnetin were determined in the Anatolian buckthorn aqueous extract and together with rhamnetin and emodin were identified in the natural pig-ments precipitated by Al(III) only emodin was determi-ned in the natural pigments precipitated by Sn(II) and Fe(II) [121]

Rhamnetin is slightly soluble in water and soluble in concentrated sulphuric acid This dye is freely soluble in so-dium hydroxide 10 In addition to this it is sparingly so-luble in acetic acid and alcohol [119]

According to the work published in 2012 Deveoglu et al determined quercetin-3-arabinosid and possible querce-tin glucosides in the non-hydrolysed Rhamnus petiolaris extract In the acid hydrolysed extract rhamnetin isorham-netin (flavonoids) and emodin (anthraquinone) were iden-tified In the acid hydrolysed alum-mordanted buckthorn dyed wool fibre rhamnetin and isorhamnetin were determi-ned [124]

In 2013 the according to the work of the examination on dyeing of silk with buckthorn and walloon oak Deveoglu et al identified quercetin kaempferol or isorhamnetin rham-netin rhamnazin (dimetylquercetin) and emodin in the acid hydrolysed buckhtorn extract [125]

35 Dyerrsquos greenwood (Genista tinctoria L)Dyerrsquos greenwood (Genista tinctoria L) is a perennial and bushy plant that has yellow flowers The plant grows up to 1 and 15 m in hight It is sparse branch and thornless The young twigs are petite light green colour and it is longitu-dinal grooved The plant blooms in the months of June and August The flowers were gathered in the peak of the bran-chs and they are golden blond Itrsquos fruits are in the form of the broad bean and 2 cm in the length The homeland of this plant is the South and Central Europe the Caucasus the Anatolian and the North Iran The plant is widely seen in the north of the Anatolian in Turkey Also it is frequently coin-cied in the thrace and the black sea region At the digs ma-king in the city of Bristol relating to the 13th and 14th cen-turies and in the some archeological digs relating to the 9th and 11th centuries in the city of York in the England dyerrsquos greenwood seeds weld and other plant seeds were found together The plant was used as a dye plant in Europe during the Middle Ages At the time of Edward III (1312-1377) in England the plant was used together with woad in the dye-ings of green colour The dyeing was become famous as Ken-del green The one of dye components of dyerrsquos greenweed dye plant was given in Figure 10

Figure 10 One of dye components of dyerrsquos greenwood dye plant


195

Effective dyes including the plant are the flavone lute-olin (03 by weight of plant material) and the isoflavone genistein dyes [3083] The branches of the plant contain lu-teolin dye Genistein is soluble in water alcohol and ether [119] Apart from luteolin and genistein dyes the flavone apigenin and the glycosides of these flavonoid compounds are known as dye components present in Genista species [126] Genistein (4rsquo57-trihydroxyisoflavone) is a polyphe-nolic isoflavone and was mainly obtained from Genista tin-ctoria L in 1899 [127] Genistein is also present in the form of the glucoside genistin [119] The glycoside (7-D-gluco-side) is called as genistin [115] (Figure 11)


36 Spanish Broom (Spartium junceum L)

Spanish Broom (Spartium junceum L) is known as ldquoKatir-tirnagirdquo in Turkey It is a without thorns perennial and sylin-dirical shrub and 1 and 3 m in height Itrsquos leaves are simple Itrsquos flowers exist together 5 and 20 pieces They have a gold colour This plant is spread over a wide area in the Black Sea the Aegean the Mediterranean regions Especially it shows a wide distribution in the shrubberries close to the sea This plant is known as a good dye plant due to the hi-ght fastnesses of the dyes present it It was also used for the wool dyeing in the past The plantrsquos dried flowers contain luteolin and quercetin dyes [83] Spanish broom (Spartium junceum L) is a plant relating to a member of Leguminosae family [128] The plant has been known in the all of Medi-terranean since the ancient times The Greeks Romans and Carthagians have been used the plant for manufacturing ro-pes nets bags sails clothing and for covering roofs [129]

The flavonoids were used for many application areas (textile dyeing food painting leather dyeing cosmetic etc) In Table 2 some application areas of flavonoids are sum-marized

Table 2 Some application areas of flavonoids as a dye source

Application area ReferenceHistorical textiles [17] [30] [94] [130-137]Textile dyeing [5] [7-9] [14] [26] [42] [87] [89]

[106][111] [124] [125] [138-141]

Natural lake pigment [41] [90] [95] [97] [121] [142-145]

Medieval manuscript easel pa-inting

[18] [146]

Mural painting icons [83]Cosmetic [8] [57]Food [10] [31]Leather [7-9]Ink watercolors artistrsquos paints [8] [147]Medicine [57]Solar cell [148]

Conclusion

Generally flavonoids are yellow coloring compounds and their application fields are quite common In other words flavonoids have been used as coloring agent for food tex-tile painting leather cosmetic etc Many flavonoids are known as antioxidant substances and many vegetables and fruits contain flavonoid or flavonoids Approximately 90 of the yellow natural dyes contains flavonoid molecu-les The flavonoids have been also used for textile dyeing of art objects (carpet kilim fabrics etc) since ancient ti-mes In this sence we can say that the most used natural dye compounds are probably flavonoids in the natural dyeing The another chemical properties of flavonoids are the metal chelating of metal ions With greatest probability the dyes containing flavonoids are commonly used for the dyeing of mordanted silk and wool etc after pre-operation of dyeing procedure on textile materials The flavonoids are one of the most common dye family of polyphenolic compounds pro-duced in nature The dyeing spectrum of flavonoids on tex-tile can be in the range from yellow to brown

Nowadays flavonoids are used for sustainable and envi-ronment friendly textile dyeing Besides they are also being used in pharmaceutical and cosmetic industries In addition many flavonoids have been utilized for solar cells in recent years The yellow colors of the textile in art works in all mu-seums are based on the flavones Flavonoids were used for coloring of painting mural painting icon etc in the ancient times

As a result we can come across flavonoid molecules and flavonoid-based dyes in everywhere at all times from the an-cient times to now


196

REFERENCES

[1] Ebadi M (2007) Pharmacodynamic basis of herbal medi-cine Second Edition CRC Press USA s 331

[2] Ren W Qiao Z Wang H Zhu L Zhang L (2003) Fla-vonoids promising anticancer agents Med Res Rev 23(4) 519-534

[3] Malešev D Kuntić V (2007) Investigation of metal-fla-vonoid chelates and the determination of flavonoids via me-tal-flavonoid complexing reactions J Serb Chem Soc 72 (10) 921-939

[4] Brand-Garnys E E Denzer H Meijer H Brand HM (2007) Flavonoids A Review Application Part I J Appl Cosmetol 25 93-109

[5] Mahapatra NN (2016) Textile Dyes Woodhead Publishing India in Textiles New Delhi s 1

[6] Balaacutezsy AacuteT Eastop D (2011) Chemical Principles of Tex-tile Conservation Routledge USA s 77

[7] Samanta AK Agarwal P (2009) Application of natural dyes on textiles Indian J Fibre Text 34 384-399

[8] Cristea D Vilarem G (2006) Improving light fastness of natural dyes on cotton yarn Dyes Pigm 70 238-245

[9] Dias CB Miranda M Manhita A Candeias A Ferreira T Teixeira D (2013) Identification of onion dye chromop-hores in the dye bath and dyed wool by HPLC-DAD An edu-cational approach J Chem Educ 90 1498-1500

[10] Arraiza MP Coloma AG Burillo J Guerrero CC (2017) Medicinal and aromatic plants the basics of indust-rial application Frontiers in Horticulture Vol 1 Bentham eBooks s 21 77

[11] Chengaiah B Rao K M Kumar KM Alagusundaram M Chetty C M (2010) Medicinal importance of natural dyes ndash a review Int J PharmTech Res 2(1) 144-154

[12] Deveoglu O Karadag R (2011) Genel Bir Bakış Doğal Boyarmaddeler Marmara Uumlniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 23(1) 21-32

[13] Waring DR Hallas G (1990) The chemistry and appli-cation of dyes Topics in Applied Chemistry Plenum Press New York s 165

[14] Ali S Nisar N Hussain T (2007) Dyeing properties of na-tural dyes extracted from eucalyptus The Journal of the Tex-tile Institute 98(6) 559-562

[15] Muthu SS (2014) Roadmap to sustainable textiles and clo-thing ndash ecofriendly raw materials technologies and proces-sing methods Springer Singapore s 38

[16] Nasreen Z Muqadas H Begum A (2017) Flavonoids in Plants of Pakistan A Review J Microbiol Biotechnol Food Sci 7(1) 83-91

[17] Petroviciu I Creţu I Berghe IV Wouters J Medvedo-vici A Albu F (2014) Flavonoid Dyes Detected in Histori-cal Textiles from Romanian Collections e-PS 11 84-90

[18] Kasprzak M M Erxleben A Ochocki J (2015) Proper-ties and applications of flavonoid metal complexes RSC Ad-vances 5 45853-45877

[19] Mills JS White R (2011) The organic chemistry of mu-seum objects Second Edition Routledge USA s 146

[20] Miller NJ Ruiz-Larrea MB (2002) Flavonoids and Other Plant Phenols in the Diet Their Significance as Antioxidants J Nutr Environ Med 12 39ndash51

[21] Kesarkar S Bhandage A Deshmukh S Shevkar K Abh-yankar M (2009) Flavonoids An Overview Journal of Pharmacy Research 2(6) 1148-1154

[22] Narayan MR (2012) Review Dye sensitized solar cells ba-sed on natural photosensitizers Renew Sust Energ Rev 16 208ndash215

[23] Klein K (1997) The unbroken thread conserving the textile traditions of Oaxaca The Getty Conservation Institute Sin-gapore s 73

[24] Sun G (2016) Antimicrobial textiles Woodhead Publishing Series in Textiles Number 180 Elsevier UK s 161

[25] Seacutequin-Frey M (1981) The chemistry of plant and animal dyes J Chem Educ 58(4) 301-305

[26] Alkan R Torgan E Aydın C Karadag R (2015) De-termination of antimicrobial activity of the dyed silk fabrics with some natural dyes Tekstil ve Muumlhendis 22(97) 37-43

[27] De La Rosa LA Alvarez-Parrilla E Gonzaacutelez-Aguilar GA (2010) Fruit and vegetable phytochemicals ndash chemistry nutritional value and stability Blackwell Publishing USA s 131

[28] Watson RR Preedy VR (2004) Nutrition and Heart Dise-ase Causation and Prevention CRC Press Boca Raton USA s 165 166

[29] Freeman HS Peters AT (2000) Colorants for Non-Textile Applications Elsevier Amsterdam The Netherlands s 431

[30] Ferreira ESB Hulme AN McNab H Quye A (2004) The natural constituents of historical textile dyes Chem Soc Rev 33 329ndash336

[31] Lakhanpal P Rai DK (2007) Quercetin A Versatile Fla-vonoid Internet J Med Update 2(2) 22-37

[32] Tapas AR Sakarkar DM Kakde RB (2008) Flavono-ids as Nutraceuticals A Review Trop J Pharm Res 7(3) 1089-1099

[33] Rijke E D Out P Niessen WMA Ariese F Gooijer C Brinkman UAT (2006) Analytical separation and dete-ction methods for flavonoids J Chromatogr A 1112 31ndash63

[34] Vankar P S (2016) Handbook on natural dyes for industrial applications (extraction of dyestuff from flowers leaves ve-getables 2nd Revised Edition India s 308

[35] Vankar PS (2000) Chemistry of natural dyes Resonance 73-80

[36] Crews PC (1987) The fading rates of some natural dyes Stud Conserv 32(2) 65-72


197

[37] Kaufman P B Cseke L J Warber S Duke J A Briel-mann H L (1999) Natural Products from Plants CRC Press USA s 22 23

[38] Samanta A Das G Das SK (2011) Roles of Flavonoids in Plants Int J Pharm Sci Tech 6(1) 12-35

[39] Treutter D (2006) Significance of flavonoids in plant resis-tance a review Environ Chem Lett 4 147ndash157

[40] McNab H Ferreira ESB Hulme AN Quye A (2009) Negative ion ESIndashMS analysis of natural yellow dye flavono-idsmdashAn isotopic labelling study Int J Mass Spectrom 284 (1-3) 57ndash65

[41] Perry JJ Brown L Jurneczko E Ludkin E Singer BW (2011) Identifying the plant origin of Artistsrsquo yellow lake pigments by electrospray mass spectrometry Archaeometry Vol 53 (1) 164-177

[42] Peggie DA Hulme AN McNab H Quye A (2008) Towards the identification of characteristic minor compo-nents from textiles dyed weld (Reseda luteola L) and those dyed with Mexican cochineal (Dactylopius coccus Costa) Microchim Acta 162 371-380

[43] Rygula A Wrobel TP Szklarzewicz J Baranska M (2013) Raman and UVndashvis spectroscopy studies on luteolinndashAl(III) complexes Vib Spectrosc 64 21ndash26

[44] Harborne JB Mabry H Mabry TJ (1975) The Flavono-ids Springer Boston USA s 3

[45] Gleason FK Chollet R (2012) Plant Biochemistry Jones and Barlett Learning USA s 139

[46] Bohm B A (1998) Introduction to Flavonoids Chemistry and Biochemistry of Organic Natural Products Harwood Academic Publishers Singapore s 4

[47] Joule JA Mills K (2010) Heterocyclic Chemistry ndash Fifth Edition Wiley Blackwell Publishing Ltd United Kingdom s 642

[48] Septhum C Rattanaphani V Rattanaphani S (2007) Uv-vis spectroscopic study of natural dyes with alum as a mor-dant Suranaree J Sci Technol 14(1) 91-97

[49] Chakraborty J N (2014) Fundamentals and Practices in Co-louration of Textiles Second Edition Woodhead Publishing India in Textiles CRC Press New Delhi India s 237

[50] Vermerris W Nicholson R (2008) Phenolic Compound Bi-ochemistry Springer s 12

[51] Larrantildeaga MD Lewis RJ Lewis RA (2016) Hawleyrsquos condensed chemical dictionary Sixteenth Edition Wiley USA s 627

[52] Bilaloğlu GV Harmandar M (1999) Flavonoidler ndash Mole-kuumll yapıları kimyasal oumlzellikleri belirleme teknikleri ve bi-yolojik aktiviteleri Aktif Yayınevi İstanbul s 15

[53] Ramešovaacute Š Sokolovaacute R Taraacutebek J Degano I (2013) The oxidation of luteolin the natural flavonoid dye Electro-chim Acta 110 646-654

[54] Bechtold T Mussak R (2009) Handbook of Natural Colo-rants Wiley United Kingdom s 15 16 259

[55] Bhat SV Nagasampagi B A Sivakumar M (2005) Che-mistry of natural products Springer Narosa Publishing House India s 594 620

[56] Hoffman D (2003) Medical Herbalism ndash The Science and Practice of Herbal Medicine Healing Arts Press s 103

[57] Panche AN Diwan AD Chandra SR (2016) Flavono-ids An overview J Nutr Sci 5 1-15

[58] Fink JK (2017) Chemicals and Methods for Conservation and Restoration Paints Textiles Fossils Wood Stones Me-tals and Glass Wiley Scrivener Publishing USA s 98 109

[59] Iwashina T (2000) The Structure and Distribution of the Flavonoids in Plants J Plant Res 113(3) 287-299

[60] Peterson JJ Beecher GR Bhagwat SA Dwyer J T Gebhardt S E Haytowitz D B Holden J M (2006) Fla-vanones in grapefruit lemons and limes A compilation and review of the data from the analytical literature J Food Com-post Anal 19 S74ndashS80

[61] Giardi M T Rea G Berra B (2010) Bio-Farms for Nut-raceuticals ndash Functional Food and Safety Control by Biosen-sors Advances in Experimental Medicine and Biology 698 Landes Bioscience Springer USA s 39 40

[62] Tiwari SC Husain N (2017) Biological activities and role of flavonoids in human healthndasha review Indian J Sci Res 12(2) 193-196

[63] Ko KP (2014) Isoflavones Chemistry Analysis Functions and Effects on Health and Cancer Asian Pac J Cancer Prev 15 7001-7010

[64] Gould K Davies K Winefield C (2009) Anthocyanins Biosynthesis Functions and Applications Springer New York USA s 195

[65] Ellis L (2000) Archaelogical method and theory an encyc-lopedia Garland Publishing New York USA s 159

[66] Harborne JB Baxter H Moss GP (1999) Phytochemi-cal dictionary ndash A handbook of bioactive compounds from plants Second edition Taylor and Francis UK s 458

[67] Prabhu KH Bhute AS (2012) Plant based natural dyes and mordnats A Review J Nat Prod Plant Resour 2(6) 649-664

[68] Krieger TM Verpoorte R (1994) Anthocyanins as flower pigments ndash Feasibilities for flower colour modification Kluwer Academic Publishers USA s 1 4

[69] Castantildeeda-Ovando A Pacheco-Hernaacutendez M D L Paacuteez-Hernaacutendez M E Rodriacuteguez JA Galaacuten-Vidal CA (2009) Chemical Studies of Anthocyanins A review Food Chem 113 860

[70] Coultate T (2009) Food the chemistry of its components 5th Edition RSC Publishing s 232

[71] Brodowska KM (2017) Natural flavonoids classification potential role and application of flavonoid analogues Eur J Biol Res 7(2) 108-123


198

[72] Meskin MS Bidlack WR Davies AJ Lewis DS Ran-dolph RK (2004) Phytochemicals ndash Mechanisms of Action CRC Press Boca Raton Florida s 2

[73] Wallace TC Giusti MM (2014) Antocyanins in health and disease CRC Press Boca Raton USA s 122

[74] Khoo HE Azlan A Tang ST Lim SM (2017) Ant-hocyanidins and anthocyanins colored pigments as food pharmaceutical ingredients and the potential health benefits Food Nutr Res 61(1) 1-21

[75] Wang H Li P Zhou W (2014) Dyeing of silk with antho-cyanins dyes extract from Liriope platyphylla fruits J Text Vol 2014 1-9

[76] Cserhaacuteti T (2007) Liquid chromatography of natural pig-ments and synthetic dyes Journal of Chromatography Lib-rary Vol 71 Elsevier The Netherlands s 239

[77] Brewer S (2013) Nutrition-A beginnerrsquos guide Oneworld UK s 126

[78] Seacutequin M (2012) The chemistry of plants ndash perfumes pig-ments and poisons RSC Publishing UK s 103

[79] Rahman AU Chaudhary MI (2016) Applications of NMR Spectroscopy Vol 4 Applications in food sciences Bentham eBooks s 100

[80] Hui YH (2006) Handbook of food science technology and engineering Vol 3 CRC Press USA s 114-5

[81] Cadenas E Packer L (2002) Handbook of Antioxidant ndash Second Edition Revised and Expanded Marcel Dekker Inc USA s 408

[82] Grotewold E (2008) The Science of Flavonoids Springer USA s 17

[83] Karadag R (2007) Doğal Boyamacılık Geleneksel El Sa-natları ve Mağazalar Muumlduumlrluumlğuuml Yayınları No3 TC Kuumlltuumlr ve Turizm Bakanlığı Ankara s 28 30 34 35 62 82 83 99

[84] Boumlhmer H (2002) Koekboya ndash Natural Dyes and Textiles ndash A Colour Journey from Turkey to India and Beyond Rem-houmlb-Verlag Ganderkesee Germany s 130

[85] Brunello F (1973) The Art of Dyeing in the History of Man-kind Italy s 380 382

[86] Glick T Livesey SJ Wallis F (2005) Medieval Science Technology and Medicine An Encyclopedia Routledge s 380 381

[87] Kızıl S Kayabaşı N (2005) Muhabbet ccediliccedileğinin (Reseda lutea L) boyama oumlzelliklerinin belirlenmesi uumlzerine bir ccedila-lışma Akdeniz Uumlniversitesi Ziraat Fakuumlltesi Dergisi 18(2) 195-200

[88] Robinson R Perkin AG (1939) Obituary Notices of Fel-lows of the Royal Society JSTOR 2(7) 444-450

[89] Deveoglu O Sahinbaskan BY Torgan E Karadag R (2011) Dyeing Properties and Analysis by RP-HPLC-DAD of Silk Fibers Dyed with Weld (Reseda luteola L) and Wal-loon Oak (Quercus ithaburensis Decaisne) Asian J Chem 23(12) 5441-5446

[90] Karadag R Cucen E Yildiz Y (2011) Formation and HPLC analysis of the natural lake pigments obtained from weld (Reseda luteola L) Asian J Chem 23(10) 4403-4406

[91] Yusuf M (2016) Green Dyes And Pigments Classes And Applications Laxmi Book Publication Solapur s 94

[92] NIIR Board of Consultants amp Engineers (2015) The comp-lete book on natural dyes and pigments Asia Pasific Business Press Inc National Institute of Industrial Research India s 218

[93] Anandjiwala R Hunter L Kozlowski R Zaikov G (2007) Textiles for sustainable development Nova Science Publisher Inc New York s 267

[94] Karadag R (2014) Some non-destructive and micro-analyti-cal methods for the conservation on textiles from cultural he-ritage Proceedings of the 19th International Conference on Cultural Heritage and New Technologies Vienna 1-12

[95] Deveoglu O Torgan E Karadag R (2018) Investigation of natural lake pigments prepared with a mixture of hemp (Datisca cannabina L) and weld (Reseda luteola L) Jordan J Chem 13(2) 103-114

[96] Manhita A Ferreira T Candeias A Dias CB (2011) Extracting natural dyes from woolmdashan evaluation of extra-ction methods Anal Bioanal Chem 400(5) 1501-14

[97] Deveoglu O Torgan E Karadag R (2012) Identification by RP-HPLC-DAD of Natural Dyestuffs from Lake Pigments prepared with a Mixture of Weld and Dyerrsquos Oak Dye Plants J Liq Chromatogr Relat Technol 35(3) 331-342

[98] Angelini LG Bertoli A Rolandelli S Pistelli L (2003) Agronomic potential of Reseda luteola L as new crop for natural dyes in textiles production Ind Crops Prod 17(3) 199-207

[99] Cerrato A Santis DD Moresi M (2002) Production of luteolin extracts from Reseda luteola and assessment of their dyeing properties J Sci Food Agric 82 1189-1199

[100] Gilbert KG Cooke DT (2001) Dyes from plants Past usage present understanding and potential J Plant Growth Regul 34 57-69

[101] Vankar PS Shukla D (2018) Spectrum of colors from re-seda luteola and other natural yellow dyes J Textile Eng Fashion Technol 4(2) 107-120

[102] Liles JN (2006) The art and craft of natural dyeing ndash Tra-ditional recipes for modern use The University of Tennessee Press Knoxville USA s 33

[103] Willmott N Guthrie J Nelson G (1998) The biotechno-logy approach to colour removal from textile effluent Color Technol 114(2) 38ndash41

[104] Wouters J Chirinos NR (1992) Dye Analysis of Pre-Co-lumbian Peruvian Textiles With High-Performance Liquid Chromatography and Diode-Array Detection J Am Inst Conserv 31(2) 237-255

[105] Kwak JH Seo JM Kim NH Arasu MV Kim S Yoon MK Kim SJ (2017) Variation of quercetin


199

glycoside derivatives in three onion (Allium cepa L) varie-ties Saudi J Biol Sci 24 1387ndash1391

[106] Silva AB Silva MG Arroyo PA Barros M A S D (2013) Dyeing Mechanism of Wool and Silk with Extract of Allium Cepa Chem Eng Trans 32 715-720

[107] Delgado-Vargas F Paredes-Loacutepez O (2003) Natural Colo-rants for Food and Nutraceutical Uses CRC Press USA s 273

[108] Roldaacuten E Moreno CS Ancos BD Cano MP (2008) Characterisation of onion (Allium cepa L) by-products as food ingredients with antioxidant and antibrowning proper-ties Food Chem 108 907ndash916

[109] Şapcı H Yılmaz F Vural C Bahtiyari Mİ Benli H (2017) Antimicrobial and Antifungal Activity of Fabrics Dyed with Viburnum opulus and Onion Skins Int J Sec Metabolite 4(3) 280-284

[110] Sinem SH (2015) Dyeing the silk fabric with some colour plants and comparing the light fastness and breaking resis-tance of the acquired colours J Plant Sci 3(4) 171-175

[111] Nurunnesa M Hossain A Rahman M (2018) Extraction of Natural Dye Collected from Outer Skin of Onion and itrsquos Application on Silk Fabric Global Journal of Researches in Engineering 18(3) 1-6

[112] Kumar S Pandey AK (2013) Chemistry and biological activities of flavonoids An overview Hindawi Publishing Corporation Sci World J 2013 1-16

[113] Campos MDG Markham KR (2007) Structure informa-tion from HPLC and on-line measured absorption spectra flavones flavonols and phenolic acids Coimbra University Press Coimbra s 19

[114] Muthu SS (2017) Textiles and Clothing Sustainability ndash Sus-tainable Textile Chemical Processes Springer Singapore s 12

[115] Eastaugh N Walsh V Chaplin T Siddall R (2008) Pig-ment Compendium A dictionary and optical microscopy of historical pigments Elsevier Butterworth-Heinemann Italy s 172 408

[116] Matić S Stanić S Mihailović M Bogojević D (2016) Co-tinus coggygria Scop An overview of its chemical consti-tuents pharmacological and toxicological potential Saudi J Biol Sci 23 452ndash461

[117] Valianou L Stathopoulou K Karapanagiotis I Magiatis P Pavlidou E Skaltsounis AL Chryssoulakis Y (2009) Ph-ytochemical analysis of young fustic (Cotinus coggygria he-artwood) and identification of isolated colourants in histori-cal textiles Anal Bioanal Chem 394(3) 871ndash882

[118] Cardon D (2007) Natural Dyes ndash Sources Tradition Tech-nology and Science Archetype Publications London s 192

[119] De Graaff JHH Roelofs WG Bommel MV (2004) The colourful past ndash origins chemistry and identification of na-tural dyestuffs Archetype publications London s 176 195 222

[120] Rosenberg E (2008) Characterisation of historical organic dyestuffs by liquid chromatography-mass spectrometry Anal Bional Chem 391 33-57

[121] Deveoglu O Karadag R Yurdun T (2009) Preparation and HPLC Analysis of the Natural Pigments Obtained from Bu-ckthorn (Rhamnus petiolaris Boiss) Dye Plants Jordan J Chem 4(4) 377-385

[122] Romani A Zuccaccia C Clementi C (2006) An NMR and UVndashvisible spectroscopic study of the principal colored com-ponent of Stil de grain lake Dyes Pigm 71 218-223

[123] Degani L Riedo C Gulmini M Chiantore O (2014) From Plant Extracts to Historical Textiles Characterization of Dyestuffs by GCndashMS Chromatographia 77 1683ndash1696

[124] Deveoglu O Torgan E Karadag R (2012) High-perfor-mance liquid chromatography of some natural dyes analysis of plant extracts and dyed textiles Color Technol 128(2) 133-138

[125] Deveoglu O Erkan G Torgan E Karadag R (2013) The evaluation of procedures for dyeing silk with buckthorn and walloon oak on the basis of colour changes and fastness cha-racteristics Color Technol 129(3) 223-231

[126] Troalen LG Phillips AS Peggie DA Barran PE Hulme AN (2014) Historical textile dyeing with Ge-nista tinctoria L a comprehensive study by UPLC-MSMS analysis Anal Methods 6 8915-8923

[127] Rashid S (2017) Cancer and Chemoprevention An Over-view Springer Singapore s 115

[128] Angelini LG Tavarini S Foschi L (2013) Spanish broom (Spartium junceum L) as new fiber for biocomposi-tes the effect of crop age and microbial retting on fiber qua-lity Conference papers in Material Science Vol 2013 Hin-dawi Publishing Corporation 1-5

[129] Katović D Katović A Antonović A (2011) Extraction methods of Spanish Broom (Spartium junceum L) Drvna Ind 62(4) 255-261

[130] Karadag R Torgan E (2016) Advantages and importance of natural dyes in the restoration of textile cultural heritage International Journal of Conservation Science 7(1) 357-366

[131] Karapanagiotis I Karadag R (2015) Dyes in Post-Byzan-tine and Ottoman Textiles A Comparative HPLC Study Me-diterranean Archaeology and Archaeometry 15(1) 177-189

[132] Karadag R Torgan E Taskopru T Yildiz Y (2015) Characterization of Dyestuffs and Metals from Selected 16ndash17th-Century Ottoman Silk Brocades by RP-HPLC-DAD and FESEM-EDX J Liq Chromatogr Relat Technol38(5) 591-599

[133] Yildiz Y Karadag R (2015) Periodic Comparison of Two Selected Historical Caftans by Non-destructive and Micro Analysis Methods International Journal of Engineering Sciences amp Research Technology 4(7) 285-294

[134] Karadag R Torgan E (2012) Analyses of Dye Wea-ving and Metal Thread in Ottoman Silk Brocades and their


200

Reproduction Textile Society of America Symposium Procee-dings 1-13

[135] Yurdun T Karadag R Dolen E Mubarak MS (2011) Identification of natural yellow blue green and black dyes in 15th ndash 17th centuries Ottoman silk and wool textiles by HPLC with diode array detection Rev Anal Chem 30 153ndash164

[136] Karadag R Doumllen E (1997) Examination of historical tex-tiles with dyestuff analyses by TLC and derivative spectrop-hotometry Tr J of Chemistry 21 126-133

[137] Kahraman N Karadag R (2017) Characterization of Sixte-enth to Nineteenth Century Ottoman Silk Brocades by Scan-ning Electron MicroscopyndashEnergy Dispersive X-Ray Spe-ctroscopy and High-Performance Liquid Chromatography Analytical Letters 50(10) 1553-1567

[138] Torgan E Ozer LM Karadag R (2015) Colorimetric and fastness studies and analysis by reversed-phase high-perfor-mance liquid chromatography with diode-array detection of the dyeing of silk fabric with natural dye Helichrysum arena-rium Coloration Technology 131(3) 200-205

[139] Erdogan G Karadag R Dolen E (2005) Potentiomet-ric and Spectrophotometric Determination of the Stability Constants of Quercetin (33rsquo4rsquo57-penta-hydroxy-flavone) Complexes with Aluminium(III) and Iron(II) Reviews in Analytical Chemistry 24(4) 247-261

[140] Karadag R (2003) Potentiometric and spectrophotometric determination of the stability constants of luteolin (3rsquo 4rsquo 5 7-tetrahydroxyflavone) complexes with aluminium(III) and iron(III) Chem Anal (Warsaw) 48 931-937

[141] Karadag R Erdogan G Bayar M Dolen E (2007) De-termining stability constants of naringenin (4rsquo 5 7-trihyd-roxy flavanone) complexes with aluminium(III) and iron(II)

by potentiometric and spectrophotometric methods Reviews in Analytical Chemistry 26(3) 169-185

[142] Deveoglu O Torgan E Karadag R (2012) The characte-risation by liquid chromatography of lake pigments prepared from European buckthorn (Rhamnus cathartica L) Pigment amp Resin Technology 41(6) 331-338

[143] Cakmakci E Deveoglu O Muhammed A Fouad A Tor-gan E Karadag R (2014) HPLC-DAD analysis of Thymus serpyllum based natural pigments and investigation of their antimicrobial properties Pigment amp Resin Technology 43(1) 19ndash25

[144] Deveoglu O Cakmakcı E Taskopru T Torgan E Ka-radag R (2012) Identification by RP-HPLC-DAD FTIR TGA and FESEM-EDAX of natural pigments prepared from Datisca cannabina L Dyes and Pigments 94 437-442

[145] Deveoglu O Muhammed A Fouad A Torgan E Kara-dag R (2012) Chromatographic Analysis of Natural Pig-ments Produced from Datisca cannabina L and Quercus infectoria Oliv Plants and their Antimicrobial Activity J Chem Soc Pak 34(4) 890-895

[146] Amat A Clementi C Miliani C Romani A Sgamellotti A Fantacci S (2010) Complexation of apigenin and lute-olin in weld lake a DFTTDDFT investigation PhysChemChemPhys 12 6672-6684

[147] Cristea D Bareau I Vilarem G (2003) Identification and quantitative HPLC analysis of the main flavonoids present in weld (Reseda luteola L) Dyes and Pigments 57(3) 267-272

[148] Zdyb A Krawczyk S (2019) Natural flavonoids as po-tential photosensitizers for dye-sensitized solar cells Ecol Chem Eng S 26(1) 29-36

RESEARCH ARTICLE ARAŞTIRMA MAKALESİ


DOI 107240jeps482395

Sorumlu yazarCorresponding Author İlker Turgut YILMAZ Tel 0 216 33657701468 e-posta ilkeryilmazmarmaraedutr


Sıkıştırma ile Ateşlemeli Motorlarda Bilgisayar Destekli Enerji ve Ekserji Analizi

Computer Aided Energy and Exergy Analysis in Compression Ignition Engines

İlker Turgut YILMAZ1

1Marmara Uumlniversitesi Teknoloji Fakuumlltesi Makine Muumlhendisliği Boumlluumlmuuml 34722 İstanbul Tuumlrkiye

Oumlz

Kaynakları daha verimli kullanmanın en iyi yolu enerji ve ekserji arasındaki ilişkiyi anlamaktır Termodinamiğin birinci kanunu enerji ana-lizi ile ilişkilidir Bu kanun enerjinin niceliği ile alakalıdır Enerji analizi sistemin enerji ve entalpi transferlerini accedilıklamaya yardımcı olur Enerji yok edilemezken ekserji yok edilebilir Ekserji bir sistemden elde edilebilecek maksimum teorik iş olarak tanımlanır Diğer taraf-tan ekserji analizi termodinamiğin ikinci yasasına dayanır Termodinamiğin ikinci kanunu enerjinin niteliği ile alakalıdır Bir sistemin kul-lanılabilirliği ekserji analizi ile belirlenebilir Bir sistemin termodinamik detaylarının belirlenmesi istenildiğinde hem enerji hem de ek-serji analizi yapılmalıdır

Ekserji ve enerji analizleri ccedileşitli alanlara uygulanabilir Ekserji analizi iccedilten yanmalı motorlar konusunda oumlnemli bir rol oynamaktadır Bu ccedilalışmada enerji ve ekserji analizi yapabilen bir programın tanıtımı ve yapısı goumlsterilmiştir Program sayesinde hızlı ve guumlvenilir so-nuccedillar elde edilebilecektir

Anahtar Kelimeler Enerji analizi Ekserji analizi İccedilten yanmalı motor Bilgisayar destekli analiz

Abstract

The best way of using the resources more efficiently is understanding the relationship between energy and exergy The first law of thermo-dynamics associates with the energy analysis This law of thermodynamics is about quantity of energy Energy analysis helps explaining the energy and enthalpy transfers of the system Energy cannot be destroyed but exergy can be destroyed Exergy is defined as the maximum theoretical work obtained from a system On the other hand the exergy analysis is based on the second law of thermodynamic The second law of thermodynamics is about quality of energy The availability of the system can be described by the exergy analysis If the thermody-namic details of a system want to be known both energy and exergy analysis have to be applied to system

Energy and exergy analyses are applied in different fields Exergy analysis has an important role in internal combustion engines In this study introduction and structure of an energy and exergy analysis program will be showed This program will provide fast and reliable re-sults

Keywords Energy analysis Exergy analysis Internal combustion engine Computer aided analysis

I GİRİŞEkserji bir sistemin referans ccedilevreyle denge haline gelene dek o sistemden alınabilecek maksimum teorik iş olarak tanım-lanabilir Enerji ekserji ve entropi analizleri tuumlm bilimsel ve muumlhendislik alanlara uygulanabilir Entropi uumlretimi suumlrecin ve performansın optimize edilmesi iccedilin aşılması gereken engellerden bir tanesidir [1]

Bir enerji kaynağının ekserjisi kaynağın ve ccedilevrenin birbirleriyle olan potansiyel etkileşimlerinin sonucudur Bu nedenle ekserji enerji kaynağının hal değişimleri ve ccedilevrenin sıcaklık basınccedil kimyasal bileşim gibi hal parametrelerinin bir fonksi-yonudur [2]

Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 201-207 Enerji ve Ekserji

202

İccedilten yanmalı motorda ekserji uygulamaları oumlnemli bir yere sahiptir İccedilten yanmalı motorlar kara ve deniz araccedilla-rında kullanıldığı gibi sabit guumlccedil istasyonlarında da kullanıl-maktadırlar Farklı sistemlerde kullanılan iccedilten yanmalı mo-torlara ekserji analizi uygulanabilir [1]

Bir iccedilten yanmalı motorun birinci ve ikinci kanun ve-rimliliklerini iyileştirebilmek iccedilin enerji ve ekserji yıkımı azaltılmalıdır Bu nedenle enerji ve ekserji analizinin temel amacı olan enerji ve ekserji yıkımlarını belirlemek oumlnemli-dir [3]

Motor performansının ve ccedileşitli suumlreccedillere bağlı verim-sizliklerin nicelik bakımından değerlendirilmesi soumlz konusu olduğunda en iyi seccedilim ikinci kanun analizidir İkinci ka-nun analizi ekserji ile ilgilidir Ekserji sistemin faydalı iş uumlretme potansiyeli olarak accedilıklanabilir Enerjinin aksine ek-serji yok edilebilir Ekserji yıkımı iccedilten yanmalı bir motorda faydalı mekanik iş uumlretmek iccedilin yakıt ekserjisinin yetersiz kullanımından kaynaklanmaktadır Ekserji yıkımının azaltı-labilmesi iccedilin yakıtın daha verimli kullanılarak motor per-formansının iyileştirilmesi gereklidir [4]

Silindir iccedilerisindeki dolgu kuumltlesine etkisinden oumltuumlruuml vo-luumlmetrik verim motor performansı accedilısından oumlnemli bir pa-rametredir Dolgu kuumltlesi doğrudan motorun tork ve guumlccedil uumlretimini etkiler Ayrıca yakıt oumlzellikleri de voluumlmetrik ve-rimi etkileyebilir Oumlrneğin benzinin yuumlksek buharlaşma gizli ısısı yakıtın buharlaşması esnasında emme dolgusunu soğu-tucu bir etki goumlsterir Bu nedenle havayakıt karışımının yo-ğunluğu ve voluumlmetrik verimi artar [3] İccedilten yanmalı mo-torlarda kullanılan yakıtlar farklılaştıkccedila performans ve verimdeki değişiklikleri belirlemek iccedilin termodinamiğin ikinci kanununa bağlı olarak bir termodinamik analiz yapıl-masına ihtiyaccedil duyulur [5]

Silindir iccedilindeki yanma ve ısı transferi olaylarının temel parametreleri kayıpların ve ekserji yıkımının dacirchil edildiği termodinamiğin ikinci kanunu ile belirlenebilir Bu yakla-şımda yakıtın temel bileşenlerine dayanılarak yakıtın ek-serjisi belirlenir İccedilten yanmalı motorlar ccedileşitli yakıt ve yakıt karışımları ile ccedilalıştırılabilirler Bununla birlikte aynı alt ısıl değere fakat farklı oumlzelliklere sahip yakıtların kimyasal ek-serjileri farklılık goumlsterebilir Yakıtın viskozite ve yoğunluk gibi oumlzellikleri silindir iccedilindeki havayakıt karışımını değiş-tirebilir Bu durumunda yanma verimi de değişecektir Mo-torlarda kullanılan farklı yakıtlar uluslararası kalite standart-larını yakalamak zorundadır Bu nedenle motora goumlnderilen yakıtın ekserjik değerlendirilmesi yapılmalıdır Ekserji ana-lizi yakıtın kullanılabilirliğinin değerlendirilmesinde kulla-nılan etkili bir youmlntemdir [6]

Bir iccedilten yanmalı motorda yakıt ve havanın bir yanma odasına girdiği ve yanma sonucu oluşan uumlruumlnlerin egzoz

gazı olarak atmosfere atıldığı kabul edilir Soğutma suyu sis-teme girer ve ccedilıkar Yağlama yağı ise kontrol hacminin ccedilev-resindedir Isı değişiminin motor ve ccedilevre arasında olduğu varsayılmaktadır [7]

İccedilten yanmalı bir motorda yanma işlemi ile yakıtın kim-yasal enerjisi ısı enerjisine ccedilevrilir Termodinamiğin birinci kanununa goumlre enerjinin bir kısmı işe doumlnuumlştuumlruumlluumlrken bir kısmı egzoz gazı ve soğutma suyu ile ccedilevreye bırakılır Geri kalan kısmı ise motorda meydana gelen ısı yayınımı ve suumlr-tuumlnme kayıpları nedeni ile kaybolur Termodinamiğin ikinci kanununa goumlre ccedilevreye atılması gerekli atık ısı dışında ener-jinin geri kalanı iccedilten yanmalı motorların verimliliğinin art-tırılması iccedilin değerlendirilmelidir [8]

Oumlzkan [1] doumlrt silindirli doumlrt zamanlı direkt puumlskuumlrtmeli bir dizel motorda farklı puumlskuumlrtme basınccedillarının enerji ve ekserji analizini gerccedilekleştirmiştir Artan puumlskuumlrtme basın-cına bağlı olarak yanma verimi artarken ısıl verim azalmış-tır Yanma sıcaklıklarının artması ile soğutma kayıpları yuumlk-selmiş ve ekserjik verim azalmıştır Ekserji yıkımının ise puumlskuumlrtme basıncından bağımsız olduğu goumlruumllmuumlştuumlr

Doğal gaz-dizel ccedilift yakıtlı 188 kW guumlccedil uumlretebilen bir motorda yapılan ccedilalışmada ekserjik verim tek yakıtlı ccedilalış-mada 146 ila 354 arasında olurken ccedilift yakıtlı ccedilalış-mada 957 ile 5238 arasında olmuştur Tek yakıtlı ccedilalış-mada yıkılan ekserji 62 ile 206 kW arasında olurken egzoz gazı ekserjisi 8 ila 62 kW olmuştur Ccedilevreye atılan ısı ise 17 ile 48 kW arasında olmuştur Ccedilift yakıtlı ccedilalışmada ise yıkı-lan ekserji 104 ile 986 kW arasında olurken egzoz gazı ek-serjisi 151 ila 364 kW olmuştur Ccedilevreye atılan ısı ise 17 ile 29 kW arasında olmuştur [9]

Biyoetanol katkılı dizel ve biyodizel yakıtlarıyla ccedilalıştı-rılan bir sıkıştırma ateşlemeli motorda yakıtların enerjik ve ekserjik analizleri yapılmıştır Ccedilalışmanın sonucunda dizel yakıtın ısıl ve ekserjik verimlerinin karışım yakıtlara goumlre yuumlksek ccedilıktığı verimlerin karışımlardaki biyodizel mikta-rına bağlı olarak azaldığı goumlruumllmuumlştuumlr [10]

Tek silindirli homojen dolgulu sıkıştırma ile ateşlemeli motorda yapılan ccedilalışma sonucunda emme havasının sıcak-lığının arttırılması durumunda maksimum basıncın faydalı işin ve entropi uumlretiminin duumlşeceği silindir iccedili sıcaklıkların ısı transferiyle meydana gelen ekserji kaybının ve toplam ekserjinin artacağı goumlruumllmuumlştuumlr Motor hızına bağlı olarak toplam ekserjinin artacağı ısı transferiyle meydana gelen ekserji kaybının ise azalacağı bildirilmiştir [11]

Doumlrt silindirli doumlrt zamanlı su soğutmalı direkt puumlskuumlrt-meli doğal emişli bir sıkıştırma ile ateşlemeli motorda si-lindir iccediline hava jeti uygulanmasının sonuccedillarının veril-diği ccedilalışmada hava jeti uygulamasının yakıt ekserjisini ısı transferiyle meydana gelen ekserji kaybını egzoz gazının

Enerji ve Ekserji Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 201-207

203

kimyasal ve termomekanik ekserjilerini arttırdığı goumlruumllmuumlş-tuumlr Hava jeti uygulamaması tersinmezliği arttırırken ekser-jik verimi duumlşuumlrmuumlştuumlr [12]

Jafarmadar ve Nemati yaptıkları ccedilalışmada Fortran te-melli bir yazılım ile dizelbiyodizel karışımlarıyla ccedilalıştırı-lan homojen dolgulu sıkıştırma ile ateşlemeli bir motorda enerji ve ekserji analizleri yapmışlardır Karışımdaki biyo-dizel oranının artmasına bağlı olarak ekserjik verim artarken ısı transferiyle meydana gelen ekserji kaybının azaldığı bil-dirilmiştir [13]

Guumlmuumlş ve Atmaca [14] doğalgaz-dizel ccedilift yakıtlı sıkış-tırma ile ateşlemeli bir motorda yaptıkları ccedilalışmada yakıt karışımlarının motor yuumlklerinin ve hızlarının motorun ener-jik ve ekserjik verimleri uumlzerine etkilerini incelemişlerdir Ccedilalışmaya goumlre yuumlksek hızlarda ccedilift yakıtlı ccedilalışmalarda meydana gelen tersinmezlikler ile dizel yakıtlı ccedilalışmada meydana gelen tersinmezlikler arasında oumlnemli farklar oluş-madığı duumlşuumlk hızlarda ise ccedilift yakıtlı ccedilalışmalarda meydana gelen tersinmezliklerin dizel yakıtlı ccedilalışmaya goumlre daha yuumlksek olduğu goumlruumllmuumlştuumlr

Doumlrt silindirli doumlrt zamanlı buji ile ateşlemeli bir mo-torda farklı yuumlk ve devir şartlarında kullanılan farklı oktan sayılı (91 93 ve 953) yakıtların enerji ve ekserji analizi ya-pılmıştır Ccedilalışmada kullanılan deney motoru 91 oktan ya-kıtla ccedilalışacak şeklide tasarlanmıştır Ccedilalışmaya goumlre 91 ok-tanlı yakıtın enerjik ve ekserjik verimleri diğer yakıtlara goumlre daha yuumlksek ccedilıkmıştır [15]

Khaliq [16] organik Rankine ccedilevrimi ile kombine edilmiş homojen dolgulu sıkıştırma ile ateşlemeli bir mo-toru hidrojen ve etanol ile ccedilalıştırmıştır Yazar hidroje-nin enerjik ve ekserjik verimlerinin etanoluumln enerjik ve ekserjik verimlerine goumlre daha yuumlksek olduklarını soumlyle-miştir

İccedilten yanmalı motora goumlnderilen yakıttan sağlanan ısının bir kısmı faydalı mekanik işe ccedilevrilirken buumlyuumlk bir kısmı ise egzoz gazı soğutma suyu ve diğer kayıplar ile ccedilevreye atılır Atık ısının geri kazanılması hem motorun ısıl verimini art-tırır hem de yakıt tuumlketimini ve zararlı egzoz emisyonlarını azaltır Bu nedenle farklı işletme koşullarında ccedilalışan iccedilten yanmalı motorlara uygulanacak enerji ve ekserji analizleri-nin oumlnemi accedilıktır [8]

Bu ccedilalışmada biyodizel ve dizel yakıtlı dizel motorların ekserji analizine yardımcı olmak uumlzere Visual Basic prog-ramlama dili kullanılarak bir bilgisayar programı geliştiril-miştir Bu bilgisayar programı geliştirilirken matematiksel hesaplamalardan kaynaklanan hataların giderilmesi ve za-man tasarrufu goumlz oumlnuumlne alınmıştır

II ANALİZ YOumlNTEMLERİ VE PROGRAM

21 Enerji AnaliziBirinci kanun hesaplamalarının basitleştirilmesi iccedilin aşağı-daki kabuller yapılmıştır

bull Motor kararlı durumda ccedilalışmaktadır

bull Yanma havası ve egzoz gazının her biri ideal gaz karışımıdır

bull Analizlerde kullanılacak yakıt dizel ve biyodizeldir

bull Yanma sabit basınccedilta gerccedilekleşmektedir

bull Yanma uumlruumlnleri kimyasal dengededir

bull Yanma havasının yakıt ve egzoz gazının potansiyel ve kinetik enerjileri ihmal edilecektir

Motora yakıt sayesinde giren enerji Eşitlik (1) kullanı-larak hesaplanabilir Bu denklemde yakıt enerjisini

yakıtın alt ısıl değerini ise yakıtın kuumltlesel debi-sini tanımlamaktadır

(1)

Motor guumlcuumlnuumln hesaplanması iccedilin Eşitlik (2) kullanı-lır Denklemde motor guumlcuumlnuuml (kW) motor torkunu (Nm) motor devrini (dd) goumlstermektedir

(2)

İccedilten yanmalı bir motorun birinci kanun verimi ya da bir başka değişle ısıl verimi ( Eşitlik (3) ile hesaplanır

(3)

İccedilten yanmalı motorlarda yakıtın yanması sonucu oluşan enerjinin bir kısmı kayıplar nedeniyle kullanılamamaktadır Bu enerji kayıpları ( termodinamiğin birinci kanu-nundan yararlanılarak Eşitlik (4) yardımıyla hesaplanır

(4)

22 Ekserji AnaliziEkserji sistemin ccedilevre ile mekanik ısıl ve kimyasal olarak dengeye ulaşana dek her motor ccedilevriminde elde edilebilen yararlı iş olarak tanımlanabilir İccedilten yanmalı motorlarda ya-kıt tarafından sağlanan ekserji efektif guumlccedil ekserjisi (faydalı iş) egzoz ekserjisi ısı transferi ile meydana gelen ekserji ve yanma sonucu yıkılan ekserji olarak farklı tuumlrlere ayrı-lır [17]


204

Yanma havasının ve yakıtın silindirlere referans halde girdiği kabul edildiğinden yanma havasının hem kimyasal hem de termomekanik ekserjisi yakıtın ise termomekanik ekserjisi ihmal edilmiştir Yakıtın kimyasal ekserjisi hesaplanmak istenildiğinde Eşitlik (5) kullanılabilir [18] Denklemdeki h c o ve s sırasıyla hidrojenin karbonun ok-sijenin ve kuumlkuumlrtuumln kuumltle kesirleridir Yakıtın kimyasal ek-serjisi Eşitlik (6)rsquoda verildiği uumlzere yakıt kuumltlesel debisi (

ile ccedilarpılarak bulunur

(5)

(6)

Efektif guumlccedil ekserjisi ( aynı zamanda faydalı işe eşit-tir Motorun efektif guumlcuuml de faydalı işe eşittir Bu durumda Eşitlik (7) aşağıdaki gibi yazılabilir

(7)

Bu ccedilalışmada ekserji hesaplamaları 1 atm (Po) basınccedil al-tında ve 29815 K (To) sıcaklıkta bulunan referans ccedilevreyle bağıntılı olarak yapılmıştır Bu referans ccedilevrenin molar ola-rak 7567rsquosi N2 2035rsquoi O2 003rsquouuml CO2 312rsquosi H2O ve 083rsquouuml diğer gazlardan oluşan ideal bir gaz karı-şımı kabul edilmiştir Egzoz gazı ideal gazların bir karışımı olarak kabul edilebilir Egzoz ekserjisi Eşitlik (8) gouml-ruumllen egzoz gazlarının termomekanik ekserjileri ile kimyasal ekserjilerinin toplamlarıyla egzoz kuumltlesi-nin ccedilarpımına eşittir

(8)

Egzoz gazının termomekanik ekserjisi rsquonin egzoz gazındaki i bileşenin oumlzguumll entalpisini rsquonin egzoz gazın-daki i bileşenin oumlzguumll entropisini rsquonin ve rsquonin egzoz gazındaki i bileşenin referans haldeki oumlzguumll entalpisini ve oumlzguumll entropisini rsquoın referans sıcaklığını rsquonin i bile-şeninin molar miktarını temsil ettiği Eşitlik (9) ile bulu-nabilir

(9)Egzoz gazının kimyasal ekserjisi rsquonin referans ccedilev-

redeki i bilişenin molar oranı rsquonin egzoz gazındaki i

bileşenin molar oranı ve rsquonin evrensel gaz sabiti olduğu aşağıdaki goumlsterilen Eşitlik (10) ile bulunabilir

(10)

Isı transferi ile meydana gelen ekserji kaybı rsquoun soğutma suyu sıcaklığı olduğu Eşitlik (11) ile bulunabilir

(11)

Yanma sonucu yıkılan ekserji ( ) Eşitlik (12) yar-dımı ile bulunur

(12)

Motorda uumlretilen toplam entropinin bulunması iccedilin Eşit-lik (13) kullanılabilir

(13)

Motorun ekserjik verimi aşağıda verilen Eşitlik (14) ile bulunur

(14)

23 Programın YapısıYakıt olarak dizel ya da biyodizel kullanan iccedilten yanmalı motorların enerji ve ekserji analizlerinin daha hızlı ve guumlve-nilir olarak yapılması iccedilin hazırlanan program Visual Ba-sic 60 kullanılarak yazılmıştır Program beş aşamadan oluş-maktadır Kolay kullanılabilen arayuumlz sayesinde programın ihtiyacı olan verileri programa girilebilmekte ve son aşa-mada analiz sonuccedilları goumlruumllebilmektedir

Programın birinci aşaması olan enerji analizi Şekil 1rsquode goumlruumllebilir Bu aşamada kullanıcı motor torku mo-tor devri yakıt debisi ve yakıtın alt ısıl değeri bilgilerini girmelidir Eğer kullanıcı bu verileriden bir ya da birden fazlasını eksik bırakırsa hesapla ve sayfayı değiştir buton-ları aktif olmayacaktır Butonların aktif hale gelmesi iccedilin tuumlm verilerin eksiksiz girilmesi gereklidir Ayrıca yapılan hesaplamalar sonucunda toplam ısı kaybının eksi değerde ccedilıkması halinde ekranda kullanıcıyı uyaran bir mesaj gouml-ruumllecektir


205

Şekil 1 Enerji analizi

Programın ikinci adımını yakıtın kimyasal ekserjisinin bulunması oluşturmaktadır Şekil 2rsquode goumlruumllen bu adımda yakıtın iccedileriğinde bulunan molekuumlllerin kuumltlesel olarak bir-birlerine olan oranları girilmelidir

Şekil 2 Yakıtın kimyasal ekserjisinin bulunması

Eğer kullanıcı herhangi bir değeri eksik girerse program uyarı mesajı verecek ve sayfayı değiştir butonu pasif hale gelecektir Sayfayı değiştir butonunun aktif hale gelebilmesi iccedilin tuumlm değerlerin girilmiş olması gereklidir Yakıt oksijen ya da kuumlkuumlrt iccedilermiyorsa oc ve sc oranları iccedilin sıfır (0) ya-zılmalıdır

Egzoz gazı iccedilerisindeki yanma uumlruumlnlerinin gerccedilek kuumlt-lelerinin bulunması egzoz ekserjisinin hesaplanması iccedilin gerekli bir işlemdir Şekil 3rsquote goumlruumlleceği uumlzere oumlncelikle

yakıtın yanması sonucunda ortaya ccedilıkan emisyonlar belirle-nir Bu ccedilalışmada egzoz gazının oksijen karbondioksit kar-bonmonoksit ve azottan oluştuğu kabul edilmiştir Hidrokar-bon azot oksit ve azot dioksit gazlarının emisyonları ccedilok duumlşuumlk olduğundan gerccedilek yanma denkleminde yer almamış-lardır Denklem oluşturulurken egzoz emisyon cihazından oumllccediluumllen değerler kulanılmıştır

Şekil 3 Egzoz gazı iccedilerisindeki uumlruumlnlerin gerccedilek kuumltlelerinin bulunması

Bununla birlikte program kullanıcının isteğine bağlı olarak hidrokarbon azot oksit ve azot dioksit gazlarının analize dahil edilmesine olanak sağlamaktadır Yanma odasından ccedilıkan egzoz gazının kaybı sisteme girilerek emme havası ve yakıt debilerine bağlı egzoz debisi he-saplanır

Şekil 4rsquote egzoz gazlarının entalpi ve entropi değerleri goumlruumllmektedir Doumlrt numaralı adımda değerlerin hesaplana-bilmesi iccedilin referans ccedilevre sıcaklığının programa girilmesi gereklidir Referans sıcaklık değeri 25 oC olarak belirlen-miştir Bununla birlikte kullanıcı isterse farklı bir referans sıcaklık değeri girebilir

Şekil 4 Egzoz entalpi ve entropi değerlerinin hesaplanması


206

Uumlccedil numaralı adımda seccedililen egzoz gazı bileşenleri-nin entalpileri ve entropileri hesaplanırken seccedililmeyen bileşenlerin entalpileri ve entropileri hesaplanmayarak pa-sif durumda kalacaktır Entalpilerin ve entropilerin bulun-masında Janaf tabloları [19] kullanılmıştır Hidrokarbonun entalpi ve entropisi Janaf tablolarınında bulunmadığından hesaplama yapmak istenildiğinde bu değerler literatuumlrden alınabilir Ayrıca doumlrduumlncuuml adımda motorun soğutma suyu girilerek ısı transferi ile meydana gelen ekserji kaybı he-saplanabilir

Şekil 5 Değerler ve hesaplamalar

Şekil 5rsquote programın son aşaması goumlruumllmektedir Bu aşamada programa diğer aşamalarda girilen veriler ve analiz sonuccedilları incelenebilir

III SONUCcedilEnerji ve ekserji analizlerinde ccedilok sayıda bileşene ihtiyaccedil duyulmakta ve bu bileşenlerin dahil olduğu matematiksel hesaplamalar yapılmaktadır Bu ccedilalışmada dizel veya bi-yodizel yakıtlı bir iccedilten yanmalı motor iccedilin Visual Basic Programı kullanılarak enerji ve ekserji analizi yapabilen bir programın yapısı ve uygulaması goumlsterilmiştir Prog-ramın kolay kullanımı ve etkileşimli ara yuumlzuuml sayesinde kullanıcıların matematiksel işlemlerde hata yapma olası-lıkları en aza indirilirken hızlı ve guumlvenilir sonuccedillar elde edilebilecektir

KAYNAKLAR[1] Ozkan M (2015) A Comparative Study on Energy and

Exergy Analyses of a CI Engine Performed with Different Multiple Injection Strategies at Part Load Effect of Injection Pressure Entropy 17(1) p 244-263

[2] Tsatsaronis G (1993) Thermoeconomic Analysis and Opti-mization of Energy-Systems Progress in Energy and Com-bustion Science 19(3) p 227-257

[3] Gharehghani A Hosseini R Mirsalima M amp Yusaf T F (2015) A comparative study on the first and second law analysis and performance characteristics of a spark ignition engine using either natural gas or gasoline Fuel 158 p 488-493

[4] Jena J amp Misra R D (2014) Effect of fuel oxygen on the energetic and exergetic efficiency of a compression ignition engine fuelled separately with palm and karanja biodiesels Energy 68 p 411-419

[5] Nieminen J ve Dincer I (2010) Comparative exergy analy-ses of gasoline and hydrogen fuelled ICEs International Journal of Hydrogen Energy 35(10) p 5124-5132

[6] Loacutepez I Quintana C E Ruiz JJ Cruz-Peragoacuten F amp Do-rado MP (2014) Effect of the use of olive-pomace oil bi-odieseldiesel fuel blends in a compression ignition engine Preliminary exergy analysis Energy Conversion and Mana-gement 85 p 227-233

[7] Goumlkalp B Soyhan H S Saraccedil H İ Bostan D amp Şen-guumln Y (2009) Biodiesel Addition to Standard Diesel Fuels and Marine Fuels Used in a Diesel Engine Effects on Emis-sion Characteristics and First ndash and Second-Law Efficiencies Energy amp Fuels 23 p 1849-1857

[8] Magno A Mancaruso E amp Vaglieco B M (2015) Effects of a biodiesel blend on energy distribution and exhaust emis-sions of a small CI engine Energy Conversion and Manage-ment 96 p 72-80

[9] da Costa Y J R de Lima A G B Filho C R B amp Lima LA (2012) Renewable amp Sustainable Energy Reviews 16(7) p 4651-4660

[10] Kul B S amp Kahraman A (2016) Energy and Exergy Analy-ses of a Diesel Engine Fuelled with Biodiesel-Diesel Blends Containing 5 Bioethanol Entropy 18(11)

[11] Ghahfarokhi R F Khalilarya S amp Ebrahimi R (2013) Energy and Exergy Analyses of Homogeneous Charge Com-pression Ignition Engine Thermal Science 17(1) p 107-117

[12] Jafarmadar S amp Mansoury M (2015) Exergy analysis of air injection at various loads in a natural aspirated direct injec-tion diesel engine using multidimensional model Fuel 154 p 123-131

[13] Jafarmadar S amp Nemati P (2016) Exergy analysis of die-selbiodiesel combustion in a homogenous charge compres-sion ignition (HCCI) engine using three-dimensional model Renewable Energy 99 p 514-523


207

[14] Guumlmuumlş M amp Atmaca M (2013) Energy and exergy analy-ses applied to a CI engine fueled with diesel and natural gas Energy Sources Part a-Recovery Utilization and Environ-mental Effects 35(11) p 1017-1027

[15] Sayın C Hosoumlz M Ccedilanakccedilı M amp Kilicaslan I (2007) Energy and exergy analyses of a gasoline engine Internatio-nal Journal of Energy Research 31(3) p 259-273

[16] Khaliq A (2015) Energy and exergy analyses of a hydrogen fuelled HCCI combustion engine combined with organic Ran-kine cycle International Journal of Exergy 17(2) p 240-265

[17] Javaheri A Esfahanian V Salavati-Zadeh A amp Darzi M (2014) Energetic and exergetic analyses of a variable com-pression ratio spark ignition gas engine Energy Conversion and Management 88 p 739-748

[18] Kotas TJ (1986) Exergy Method of Thermal and Chemi-cal-Plant Analysis Chemical Engineering Research amp De-sign 64(3) p 212-229

[19] Ccedilengel Y amp M A Boles (2012) Muumlhendislik Yaklaşımıyla Temodinamik İstanbul Guumlven Bilimsel 946



DOI 107240jeps508952

Sorumlu yazarCorresponding Author Burcu YILMAZ ŞAHİNBAŞKAN Tel 0 216 3365770 e-posta burcuyilmazmarmaraedutr


Kenevir Dokuma Kumaşa Enzimatik Oumln İşlemlerin Etkisi

Effect of Enzymatic Pre-treatments on Hemp Woven Fabrics

Burcu YILMAZ ŞAHİNBAŞKAN

Marmara Uumlniversitesi Teknoloji Fakuumlltesi Tekstil Muumlhendisliği Boumlluumlmuuml 34722 İstanbulTuumlrkiye

OumlzKenevir lifi tarih boyunca tekstil materyallerinde doğal elyaf olarak kullanılmış zaman iccedilinde oumlnemini kaybetmiştir Ancak son yıllarda tekstilde biyobozunurluğun ve suumlrduumlruumllebilirliğin oumlnem kazanması ile alternatif doğal liflerin oumlnemi de oldukccedila artmıştır Kenevir bitkisi-nin kontrolluuml ekiminin serbest bırakılması ile bu lifin tekstilde kullanım olanakları yeniden araştırılmaya başlanmıştır Bu ccedilalışmada ke-nevir dokuma kumaşın enzimlerle oumln işlem olanakları araştırılmıştır NaOH H2O2 ve α-amilaz pektinaz lakkaz enzimleri uygulanarak uumlccedil farklı youmlnteme goumlre oumln terbiye sonrası kumaş performans oumlzellikleri karşılaştırılmıştır Youmlntem 1rsquode amilaz ile haşılı soumlkuumllen kumaş NaOH ile hidrofilleştirilip ardından H2O2 ile ağartılmıştır Youmlntem 2rsquode haşılı soumlkuumllen kumaş pektinazla hidrofilleştirilip ardından H2O2 ile ağartıl-mıştır Youmlntem 3rsquode kumaş Youmlntem 2rsquoye goumlre hidrofilleştirilip ardından lakkazla işleme tabi tutulmuştur Kumaşların hidrofiliteleri renk koordinatları sarılık indeksleri mukavemetleri uzamaları ve buruşmazlık accedilıları değerlendirilmiştir En iyi hidrofilite (146 s) Youmlntem 2 sonrası elde edilmiştir Enzimatik işlemler sonrası renklendirme oumlncesi uygun kumaş zemin renginin elde edilebilmesi iccedilin optimizasyon gerekliliği ortaya ccedilıkmıştır İşlemler kumaşların kopma mukavemetinde ve uzamasında oumlnemli bir değişim meydana getirmemiştir Youmlntem 1rsquoe goumlre işlem goumlren kumaşların en yuumlksek buruşmazlık accedilısına (78deg) sahip olduğu goumlruumllmuumlştuumlr Sonuccedil olarak kenevir elyafın yakın gele-cekte oumlneminin tekrar artacağı ve enduumlstriyel tekstil uygulamalarında kullanım potansiyelinin olduğu soumlylenebilir

Anahtar kelimeler Kenevir Dokuma kumaş Enzim Oumln işlem Suumlrduumlruumllebilirlik

AbstractHemp fibre was used as a natural fiber for textiles in ancient times and lost its importance over time In recent years due to the importance of biodegrability and sustainability the importance of alternative natural fibers has also increased The use of hemp as a textile fiber has been re-investigated with the release of controlled cultivation of cannabis plants In this work treatment possibilities of hemp woven fab-rics with enzymes were investigated Performance of treated fabrics by three different methods with NaOH H2O2 and α-amylase pecti-nase laccase enzymes was compared In Method 1 desized fabric with amylase was scoured with NaOH and than bleached with H2O2 In Method 2 desized fabric was scoured with pectinase and bleached with H2O2 In Method 3 scoured fabric by Method 2 was treated with laccase Hydrophility colour coordinates yellowness index tensile strength elongation and wrinkle recovery of all woven were evalu-ated The highest hydrophility (146 s) was obtained by Method 2 The optimization of the process was necessary for coloration in light co-lours Treatments did not cause a significant change in strength and elongation of fabrics The highest recovery angle (78deg) was obtained by Method 1 Finally hemp has potential to use for industrial applications

Keywods Hemp Woven fabric Enzyme Pre-treatment Sustanability

I GİRİŞKenevir insanlık tarihi boyunca yetiştirilen ilk kuumlltuumlr bitkilerinden olup saplarından lif tohumlarından ise yağ elde edil-

mektedir Isırgangilere yakın cannabinacea familyasına mensuptur Cannabis sativa ve canabis indica olmak uumlzere iki tuumlruuml bulunmaktadır Cannabis sativa lif uumlretimi iccedilin kullanılırken canabis indica narkotik oumlzellikleri nedeni ile duumlnya ccedilapında ya-saklanmıştır [1-3]

Kenevirin ana vatanı Orta Asya olarak kabul edilmiştir Tarihi kaynaklar incelendiğinde MOuml 2800 yıllarında Ccedilinrsquode ke-nevir bitkisinin tarımının yapılmış olduğu ve lifinin kullanıldığı goumlruumllmektedir Gerccedilekleştirilmiş arkeolojik kazılar sonrası

Kenevir Dokuma Kumaşa Oumln İşlemler Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 208-213

209

ise MOuml 8000 yıllarında kenevirden uumlretilmiş kumaş kalın-tılarına rastlanmıştır Kenevirden elde edilen tekstiller 19 yyrsquoın sonlarına kadar oumlnemini koruyarak uumllkelerin ekono-milerini şekillendirmiş ancak 20 yyrsquoda gelişen teknolojiyle beraber pamuk lifinden daha ince ipliklerin elde edilmesi daha hafif kumaşların uumlretimine geccedililmesi ile oumlnemini kay-betmeye başlamıştır Yine aynı yuumlzyıl ilk ccedileyreğinde esrar karşıtı yasaların ccedilıkarılması ile kenevir tarımı buumlyuumlk sekteye uğramıştır Sanayi devrimine paralel olarak sentetik liflerin uumlretiminin başlaması da kenevir tekstillerin eski değerinin yitirmesinin bir başka sebebi olmuştur [2-3]

Son yıllarda doğal biyobozunur ve suumlrduumlruumllebilir mater-yallerin oldukccedila oumlnem kazanmaya başlamasıyla kenevir lifi de petrol tuumlrevi sentetik liflerle karşılaştırıldığında yuumlksek ekolojik oumlzellikleri ve organik uumlretim potansiyeli ile oumln plana ccedilıkmıştır [1-4] Ekolojik bilincin artması ve suumlrduumlruumllebilirli-ğin buumlyuumlk oumlnem kazanması ile duumlnyada ve uumllkemizde kene-vir lifi uumlretiminde oumlnemli miktarda artış goumlze ccedilarpmaktadır Kenevir bitkisi yetiştirilmesi esnasında pamuk ve ketenden farklı olarak guumlbre ve tarım ilacına ihtiyaccedil duymadığından suumlrduumlruumllebilir ve ccedilevre dostu olarak uumlretilebilmektedir [1-3] Guumlnuumlmuumlz itibariyle uumllkemizde Amasya Antalya Bar-tın Burdur Ccedilorum İzmir Kastamonu Kayseri Karabuumlk Kuumltahya Malatya Ordu Rize Samsun Sinop Tokat Uşak Şanlıurfa Yozgat ve Zonguldak olmak uumlzere 20 ilde izne ve denetime bağlı olarak enduumlstriyel kenevir yetiştiriciliği ya-pılabilmektedir Ccedileşitli araştırmalar ve projeler kapsamında kenevirden uumlretilen tekstil uumlruumlnlerinin geliştirilmesi katma değeri yuumlksek uumlruumlnler elde edilmesi ve uumlretimin suumlrduumlruumlle-bilmesi konusunda ccedilalışmalar devam etmektedir [23]

Goumlmlek pantolon etek vb iccedildış giyim uumlruumlnleri havlu perde halı doumlşemelik kumaş vb ev tekstil uumlruumlnleri şapka ccedilanta cuumlzdan vb aksesuarlar 100 kenevir lifinden veveya kenevir lifi ile farklı oranlarda ccedileşitli liflerin karışımları ile uumlretilebilmektedir Ayrıca kompozit malzeme uumlretiminde de kenevir lifi kullanılabilmekte olup son yıllarda otomo-tiv sektoumlruumlnde ccedileşitli kompozit malzemeler olarak ve inşaat sektoumlruumlnde izolasyon malzemesi olarak kullanım alanı bul-maktadır [1-6]

Doğal bir seluumllozik lif olan kenevir yapısından seluumllo-zun yanı sıra hemiseluumlloz lignin ve pektin gibi safsızlıklar iccedilermektedir Lignin seluumllozdan sonra ikinci en ccedilok bulunan biyopolimerdir Bu biyopolimer liflerin reaktivitesini arttı-rırken life sert bir tutum vermektedir Kenevir elyafı 20plusmn2 degC 65 bağıl nemde 12 nem almaktadır [2]

Kenevir lifleri yuumlksek mukavemet yuumlksek nem ccedilekme nefes alabilirlik kabiliyeti boncuklanma oluşturmama anti bakteriyellik UV koruma anti alerjik ve iyi elektros-tatik oumlzellik goumlstermesi ile katma değeri yuumlksek uumlruumlnlerin

uumlretiminde tercih edilmektedir [236] Bu liflerin yuumlzey oumlzellikleri alkali işlemler ile geliştirilebilmektedir 6 Sodyum hidroksit ile 40 degCrsquode 24 saat 120 oranında iş-lem goumlren kenevir lifi kullanıldığı kompozit yapının muka-vemetini yaklaşık 20 oranında arttırmaktadır [7] Tekstil elyafının yuumlzey oumlzelliklerini geliştirmek amacı ile uygula-nabilecek bir diğer alkali madde olan sodyum karbonatla gerccedilekleştirilen işlemlerle kenevirin seluumlloz oranında her-hangi bir kayıp olmadan yapısındaki safsızlıklar giderilerek 15-17 oranında ağırlık kayıpları ile yuumlzey modifikasyonu sağlanmıştır Sonrasında sodyum karbonat ile işlem goumlrmuumlş kenevir ile yuumlksek performansta kompozit malzemeler ge-liştirilmiştir [8] Yine farklı kompozit malzemelerin gelişti-rilmesi iccedilin gerccedilekleştirilen bir diğer araştırmada kenevir el-yafı lakkaz enzimi ile oumln işleme tabi tutulmuştur Enzimatik işlem sonrası termal ve mukavemet oumlzelliklerinde oumlnemli ar-tışların meydana geldiği rapor edilmiştir [9]

Bu deneysel ccedilalışmada 100 kenevir dokuma kumaşa boyama veveya baskı işlemleri oumlncesi uygulanabilecek ha-şıl soumlkme hidrofilleştirme ve ağartma olmak uumlzere bir dizi oumln terbiye işlemi uygulanmıştır Oumln terbiye işlemi sonra-sında kumaşların hidrofiliteleri renk koordinatları sarılık indeksleri kopma mukavemeti ve uzama () test sonuccedilları ile buruşmazlık accedilısı tayini sonrası performansları değerlen-dirilmiştir

II MATERYAL VE YOumlNTEM

21 Materyal ve Kimyasal MaddelerGerccedilekleştirilen deneysel ccedilalışmalarda Nm 4 kenevir iplik-lerinden bezayağı dokunmuş 100 kenevir ham kumaş kul-lanılmıştır Uygulamalarda ham kumaştan hazırlanan 5 g ağırlığında oumlrnekler ile ccedilalışılmıştır Deneysel ccedilalışmalarda kullanılan tuumlm kimyasal maddeler maddelerin ticari isimleri ve uumlretici firmaları Tablo 1rsquode oumlzetlenmiştir

Islatıcı olarak kullanılan Uniwett HGA hızlı ıslatma yı-kama emuumllsifiye ve dispersiyon guumlcuumlne sahiptir Alkaliye dayanıklı olması ve koumlpuumlk yapmaması nedeniyle her tuumlrluuml elyafın oumln işlemlerinde kullanılabilmektedir

Prestogen P hidrojen peroksit ile tekstil materyalinin ağartılması sırasında hidrojen peroksidin parccedilalanmasını azaltarak stabilize eden organik bileşiklerden oluşmuş bir tekstil yardımcı kimyasalıdır

Aquazym Ultra 1200 L haşıl soumlkme işlemi iccedilin kulla-nılan duumlşuumlk sıcaklıkta etkin α-amilaz enzimidir Bu enzim iccedilin optimum ccedilalışma şartları pH 6-7 025-13 gL enzim miktarı 30-70 degC sıcaklık aralığında 20-60 dakika ola-rak oumlnerilmektedir Aquazym Ultra 1200 L kumaş uumlzerin-deki nişasta haşılını elyafa zarar vermeden hidroliz ederek

Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 208-213 Kenevir Dokuma Kumaşa Oumln İşlemler

210

ccediloumlzebilmekte ve dekstirine doumlnuumlştuumlrmektedir Guumlccedilluuml etkisi ve yuumlksek stabilizetesi sayesinde ccedileşitli haşıl soumlkme maki-naları ve işlemleri ile uyum goumlstermektedir

Scourzym L 50-60 degC sıcaklık aralığında kullanılan pH 8-9 iken aktif olan bir pektinaz enzimidir Novalite IIS pH 45-55 aralığında 45-55 degC sıcaklıkta 25-35 dakikada 1-2 konsantrasyonda kullanıldığında etkili sonuccedillar sağla-yan bir lakkaz enzimidir

Tablo 1 Deneysel ccedilalışmalarda kullanılan kimyasal maddelerKullanılan Kimya-sal Madde

Ticari İsim Uumlretici Firma

Sodyum hidroksit (NaOH)

- Merck

Hidrojen peroksit 35 (H2O2)

- Merck

Sodyum kloruumlr (NaCl)

- Merck

Kalsiyum kloruumlr (CaCl22H2O)

- Panreac Quimica Sa

Asetik asit 100 - MerckIslatıcı Uniwet HGA Alfa KimyaOrganik stabilizatoumlr Prestogen P BASFSabunlama maddesi Perlavin OSV DrPetryAmilaz enzimi Aquazym ultra 1200 L NovozymesPektinaz enzimi Scourzym L NovozymesLakkaz enzimi Novalite IIS Novozymes

22 Oumln İşlemler100 kenevir dokuma kumaş numunlerine Youmlntem 1 2 ve 3 olmak uumlzere isimlendirilen uumlccedil farklı youmlnteme goumlre bir dizi oumln işlem uygulanmıştır Youmlntem 1rsquode numuneler enzimatik olarak haşıl soumlkme işlemine uygulandıktan sonra sodyum

hidroksitle hidrofilleştirilmiş ardından hidrojen peroksit ile ağartılmıştır Youmlntem 2rsquode enzimatik olarak haşılı soumlkuumllen kumaş numuneleri pektinaz enzimi ile hidrofilleştirilmiş Youmlntem 1 ile aynı şartlarda hidrojen peroksit ile ağartılmış-tır Youmlntem 3rsquode ise Youmlntem 2rsquode uygulanan şekilde enzi-matik olarak haşılı soumlkuumllen ve yine enzimatik olarak hidro-filleştirilen kumaş numuneleri lakkaz enzimi ile işleme tabi tutulmuştur Tuumlm youmlntemlerde uygulanan kimyasal madde-lerin miktarları uygulama sıcaklık ve zamanları her bir iş-lem adımı sonrası uygulanan yıkama ve kurutma koşulları Tablo 2rsquode sunulmuştur

23 Kullanılan Teccedilhizat Standartlar ve Test Metotları

Tuumlm kumaş numunelerinin hidrofiliteleri AATCC-79-2007 standardına goumlre oumllccediluumllmuumlştuumlr KS değerleri CIELab renk koordinatları ve sarılık indeksleri X-rite Ci6xBT taşınabi-lir spektrofotometresi ile D65 guumln ışığı altında 10deg standart goumlzlemci ile gerccedilekleştirilen oumllccediluumlmler yardımı ile hesap-lanmıştır Uygulamalar sonucunda farklı youmlntemlere goumlre oumln işlem goumlren kumaş numunlerinin ipliklerine ait kopma mukavemeti ve uzama oranları lsquoInstron 4411rsquo marka ve modelde iplik mukavemeti oumllccedilme cihazı ile TS 245 EN ISO 2062 standardına goumlre incelenmiştir Oumllccediluumlmler sırasında ccedilene kuvveti 5 kgf ccedileneler arası mesafe 250 mm ve ccedilene hızı 250 mmdak olarak alınmıştır Her bir test kumaşın atkı ve ccediloumlzguuml youmlnuuml aynı iplik olmasından dolayı ham ve işlem goumlrmuumlş kumaş numunlerinin ccediloumlzguuml youmlnuumlnden soumlkuumllen ip-likelere beş tekrarlı uygulanmıştır Buruşmazlık accedilıları ise AATCC 66-2003 (Dokuma Kumaşlarda Buruşmazlık Accedilısı Oumllccediluumlmuuml) standardına goumlre James HHeal marka Buruşmaz-lık Accedilısı Oumllccediluumlm Cihazı ile tayin edilmiştir

Tablo 2 Uygulama youmlntemleri

Youmlntemler İşlemler Uygulama Miktarları Sıcaklık(degC)

Zaman(dak)

Yıkama Koşullarıa Kurutma Koşulları

Youmlntem 1

Haşıl Soumlkme 1 gL ıslatıcı1 gL α-amilaz enzimi05 gL CaCl22H2O6 gL NaCl

65 60 Yıkama 1 Oda koşulları

Hidrofilleştirme 02 mLL ıslatıcı10 gL NaOH


Ağartma 02 mLL ıslatıcı114 mLL H2O2 ( 35)1 gL NaOH2 gL Organik stabilizatoumlr



211

a Yıkama 1 Uygulama yapılan kumaş numuneleri 80 degC sıcaklıkta 10 dakika yıkama işlemine tabi tutulmuştur

Yıkama 2 Uygulama yapılan kumaş numuneleri 80 degC sıcaklıkta 10 dakika ardından 50 degC sıcaklıkta 10 dakika ve son olarak soğuk suda

10 dakika olmak uumlzere uumlccedil adımlı yıkama işlemine tabi tutulmuştur

Yıkama 3 Uygulama yapılan kumaş numuneleri 70 degC sıcaklıkta iki kez 10rsquoar dakika yıkanmış asetik asit ile noumlt-ralize edilmiş 1 gL

Perlavin OSV ile kaynar sabunlanmış 70 degC sıcaklıkta ikişer kez daha10rsquoar dakika yıkanmış ve son olarak soğuk su ile taşar durulanmıştır

III BULGULAR VE TARTIŞMAHer uumlccedil youmlnteme goumlre oumln ilem goumlren kenevir kumaşların hid-rofiliteleri kopma mukavemetleri ve buruşmazlık accedilıları test edilmiş renk oumllccediluumlmleri gerccedilekleştirilmiş ve uzama değerleri hesaplanmıştır Gerccedilekleştirilen testler oumllccediluumlmler ve hesaplamalar ham kumaştan başlamak uumlzere her bir iş-lem adımında uygulanmış ve kumaş numuneleri Tablo 3rsquode goumlruumllduumlğuuml şekilde kodlanmıştır

Tablo 3 Kumaş numunelerine ait kodlarKumaş Numunesi KodHam Kumaş AHaşılı Soumlkuumllmuumlş Kumaş BNaOH ile Hidrofilleştirilmiş Kumaş CNaOH ile Hidrofilleştirme Sonrası H2O2 ile Ağartılmış Kumaş DPektinaz ile Hidrofilleştirilmiş Kumaş EPektinaz ile Hidrofilleştirilme Sonrası H2O2 ile Ağartılmış Kumaş FPektinaz ile Hidrofilleştirilme Sonrası Lakkaz Enzimiyle İşlem Goumlrmuumlş Kumaş

G

31 Hidrofilite Test Sonuccedilları

Ham ve işlem goumlrmuumlş kenevir kumaş numunelerine uygu-lanan hidrofilite testi sonucu elde edilen değerler Şekil 1rsquode goumlruumllmektedir

Şekil 1 Hidrofilite test sonuccedilları

Uygulanan tuumlm oumln işlemler sonrasında numuneler ham kumaş ile karşılaştırıldığında hidrofilite artışı soumlz konusu-dur Kenevir kumaş numunesini pektinaz enzimi ile hidrofil-leştirmenin sodyum hidroksit ile hidrofilleştirmeden daha et-kili olduğu Şekil 1rsquode accedilıkccedila goumlruumllmektedir Hidrofilitesi en yuumlksek kenevir kumaşlar hidrofilleştirme işleminden sonra hidrojen peroksit ile ağartılandır Lakkaz enzimi ile gerccedilek-leştirilen uygulama sonrasında ise sodyum hidroksit ile hid-rofilleştirmeden daha etkili fakat pektinaz enzimi ile hidro-filleştirilen ve hidrofilleştirme işlemleri sonrasında hidrojen peroksit ile ağartılan numunelerden daha duumlşuumlk hidrofilite sonuccedilları elde edilmiştir

Youmlntem 2 Haşıl Soumlkme 1 gL ıslatıcı1 gL α-amilaz enzimi05 gL CaCl22H2O6 gL NaCl


Hidrofilleştirme 02 mLL ıslatıcı18 (eauuml)b pektinaz en-zimi






Hidrofilleştirme 02 mLL ıslatıcı18 (eauuml) pektinaz enzimi


Ağartma 02 mLL ıslatıcı 05 (eauuml) lakkaz enzimi



212

32 Renk Oumllccediluumlmuuml Sonuccedilları

Kenevir kumaşlara ait spektrofotometrik oumllccediluumlm yolu ile elde edilen KS CIELab renk koordinatları ve sarılık indeksleri Şekil 2 ve Tablo 4rsquode sunulmuştur

Şekil 2 Kenevir kumaş numunelerine ait KS değerleri

Ham kenevir kumaşın rengi oldukccedila koyudur Gerccedilek-leştirilen enzimatik haşıl soumlkme işlemi kumaş numuneleri-nin renginde oumlnemli bir değişime sebep olmamıştır Sodyum hidroksit ile hidrofilleştirme işlemi ise kenevir kumaşın ren-gini daha da koyulaştırmıştır Hidrojen peroksit ile ağartma sonrası kumaş zemin renklerinde olumlu youmlnde değişim meydana gelmiştir Ancak bu ağartma işlemi sonrasında ku-maş zemin renkleri beyaz değil accedilık sarı olarak elde edil-miştir Lakkaz ile enzimatik işlem ise kumaş zemin renginde değişikliğe sebep olmamıştır Diğer bir ifade ile Youmlntem 3 sonrası kenevir kumaşın zemin rengi ham kenevir kumaş ile neredeyse aynıdır

Renk oumllccediluumlmuuml sonucu elde edilen bulgular 100 kenevir dokuma kumaşa uygulanan her uumlccedil oumln işlem youmlntemi sonu-cunda ortaya ccedilıkan zemin rengin accedilık tonlarda boyamabaskı ile renklendirmeye uygun olmadığını goumlstermektedir Ancak koyu renklerde boyanacakbasılacak kenevir kumaşların oumln işlemlerinde her uumlccedil youmlnteminde tercih edilerek uygulanabi-leceği goumlruumllmektedir

33 Kopma Mukavemeti Test Sonuccedilları

Kenevir kumaşların ccediloumlzguuml youmlnuumlndeki ipliklerinden soumlkuumlle-rek hazırlanan numunelerin kopma mukavemeti testi ve uzama sonuccedilları Tablo 5rsquode verilmektedir

Tablo 4 Kumaş numunelerine ait CIELab renk koordinatları ve sarılık indeksleri (YI98)

Kumaş Numuneleri L a b C hdegSarılık Indeksi (YI98)

A 5914 697 1849 1976 6935 5373

B 5692 684 1749 1878 6864 5290

C 5040 947 1979 2194 6443 6622

D 8608 -111 1795 1798 9354 3310

E 5810 746 1762 1913 6705 5317

F 8002 166 1841 1848 8485 3824

G 5984 712 1777 1914 6817 5208

Tablo 5 Kumaş numunelerine ait kopma mukavemeti ve uzama () test sonuccedilları

Kumaşlar Numuneleri Kopma Mukavemeti (cNtex) Uzama()

A 913 423B 761 456C 981 601D 423 497E 803 417F 776 400G 766 453

Youmlntem 2rsquoye oumln işlem goumlren numunelerin en duumlşuumlk kopma mukavemetine (423) sahip olduğu goumlruumllmektedir Bu youmlntemde enzimatik haşıl soumlkme sonrası sodyum hid-roksit ile işlem goumlren kumaşlar ardından hidrojen peroksit ile ağartıldığında kopma mukavemeti sonucunda bu duumlşme beklenen bir sonuccediltur Youmlntem 3rsquoe goumlre enzimatik işlem gouml-ren kumaş numunelerinin ipliklerine ait kopma mukavemeti (766 cNtex) ve uzama ( 453) değerlerinde oumlnemli bir değişim meydana gelmemiştir Enzimatik işlemlerin daha ılıman şartlarda uygulanıyor olması nedeni ile beklenen lif hasarının az olması elde edilen bu sonuccedil ile oumlrtuumlşmektedir


213

34 Buruşmazlık Testi SonuccedillarıHam ve oumln işlem goumlrmuumlş kenevir kumaşlar 65 bağıl nem ve 20plusmn5 degC sıcaklıkta bir guumln dinlenmeye bırakılmış buruş-mazlık accedilıları oumllccediluumllmuumlştuumlr Kuru buruşmazlık accedilısı oumllccediluumlmleri hem atkı hem de ccediloumlzguuml youmlnuumlnde gerccedilekleştirilmiş ve ortala-maları alınmıştır Kumaşların atkı ve ccediloumlzguuml youmlnuumlnde buruş-mazlık accedilıları benzer bulunduğundan her bir kumaş iccedilin tek sonuccedil verilerek tuumlm sonuccedillar Şekil 3rsquode sunulmuştur

Kenevir Dokuma Kumaşa Oumln İşlemler Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3215-222

Youmlntem 2rsquoye oumln işlem goumlren numunelerin en duumlşuumlk kopma mukavemetine (423) sahip olduğu goumlruumllmektedir Bu youmlntemde enzimatik haşıl soumlkme sonrası sodyum hidroksit ile işlem goumlren kumaşlar ardından hidrojen peroksit ile ağartıldığında kopma mukavemeti sonucunda bu duumlşme beklenen bir sonuccediltur Youmlntem 3rsquoe goumlre enzimatik işlem goumlren kumaş numunelerinin ipliklerine ait kopma mukavemeti (766 cNtex) ve uzama ( 453) değerlerinde oumlnemli bir değişim meydana gelmemiştir Enzimatik işlemlerin daha ılıman şartlarda uygulanıyor olması nedeni ile beklenen lif hasarının az olması elde edilen bu sonuccedil ile oumlrtuumlşmektedir

34 Buruşmazlık Testi Sonuccedilları Ham ve oumln işlem goumlrmuumlş kenevir kumaşlar 65 bağıl nem ve 20plusmn5 C sıcaklıkta bir guumln dinlenmeye bırakılmış buruşmazlık accedilıları oumllccediluumllmuumlştuumlr Kuru buruşmazlık accedilısı oumllccediluumlmleri hem atkı hem de ccediloumlzguuml youmlnuumlnde gerccedilekleştirilmiş ve ortalamaları alınmıştır Kumaşların atkı ve ccediloumlzguuml youmlnuumlnde buruşmazlık accedilıları benzer bulunduğundan her bir kumaş iccedilin tek sonuccedil verilerek tuumlm sonuccedillar Şekil 3rsquode sunulmuştur

Şekil 3 Buruşmazlık accedilısı test sonuccedilları

Enzimatik haşıl soumlkme işlemi sonrası buruşmazlık accedilısı bir miktar duumlşmuumlş ancak bu işlem sonrası uygulanan hidrofilleştirme ve ağartma (78) ile ham kumaştan (65) daha yuumlksek değerlere ulaşmıştır En yuumlksek buruşmazlık accedilısı haşılı soumlkuumllduumlkten sonra pektinaz enzimi ile hidrofilleştirilen numunelerde elde edilmiştir Kenevir kumaşın en yuumlksek buruşmazlık accedilısına sahip olduğu oumln işlem Youmlntem 1 (78)rsquodir Genel olarak her uumlccedil youmlntem sonrası elde edilen numunelerin buruşmazlık accedilıları hem ham kumaştan hem de enzimatik haşıl soumlkme (53) sonrası elde edilen sonuccedillardan yuumlksektir

IV GENEL DEĞERLENDİRME

Biyobozunur ve suumlrduumlruumllebilir bir lif olan kenevirden elde edilen tekstil materyallerinin renklendirme oumlncesi enzimatik oumln işlem goumlrmesi hidrofilite ve buruşmazlık oumlzelliklerini geliştirmekte mukavemet kaybını en aza indirmektedir Oumln işlemlerde gerccedilekleştirilecek optimizasyonlarla sarılık indeksinin duumlşuumlruumlluumlp uygun zemin renkte boyama veveya baskı yolu ile renklendirilecek kenevir tekstil materyallerinin elde edilmesi muumlmkuumln goumlzuumlkmektedir Gelecek ccedilalışmalarda kenevir lifinin farklı oranlarda başka tekstil lifleri ile karıştırılması sonucu oumln işlemlerin etkisinin geliştirebileceği duumlşuumlnuumllmektedir En eski doğal liflerden biri olan kenevirin diğer doğal lifler gibi oumlnuumlmuumlzdeki yakın gelecekte oumlneminin artacağı ve alternatif olarak enduumlstriyel uygulamalarda kullanım potansiyelinin var olduğu accedilıktır


Enzimatik haşıl soumlkme işlemi sonrası buruşmazlık accedilısı bir miktar duumlşmuumlş ancak bu işlem sonrası uygulanan hidro-filleştirme ve ağartma (78deg) ile ham kumaştan (65deg) daha yuumlksek değerlere ulaşmıştır En yuumlksek buruşmazlık accedilısı haşılı soumlkuumllduumlkten sonra pektinaz enzimi ile hidrofilleştiri-len numunelerde elde edilmiştir Kenevir kumaşın en yuumlk-sek buruşmazlık accedilısına sahip olduğu oumln işlem Youmlntem 1 (78deg)rsquodir Genel olarak her uumlccedil youmlntem sonrası elde edilen numunelerin buruşmazlık accedilıları hem ham kumaştan hem de enzimatik haşıl soumlkme (53deg) sonrası elde edilen sonuccedillar-dan yuumlksektir

IV GENEL DEĞERLENDİRMEBiyobozunur ve suumlrduumlruumllebilir bir lif olan kenevirden elde edilen tekstil materyallerinin renklendirme oumlncesi enzimatik oumln işlem goumlrmesi hidrofilite ve buruşmazlık oumlzelliklerini ge-liştirmekte mukavemet kaybını en aza indirmektedir Oumln iş-lemlerde gerccedilekleştirilecek optimizasyonlarla sarılık indek-sinin duumlşuumlruumlluumlp uygun zemin renkte boyama veveya baskı yolu ile renklendirilecek kenevir tekstil materyallerinin elde edilmesi muumlmkuumln goumlzuumlkmektedir Gelecek ccedilalışmalarda kenevir lifinin farklı oranlarda başka tekstil lifleri ile karıştı-rılması sonucu oumln işlemlerin etkisinin geliştirebileceği duumlşuuml-nuumllmektedir En eski doğal liflerden biri olan kenevirin di-ğer doğal lifler gibi oumlnuumlmuumlzdeki yakın gelecekte oumlneminin

artacağı ve alternatif olarak enduumlstriyel uygulamalarda kul-lanım potansiyelinin var olduğu accedilıktır

KAYNAKLAR[1] Vantreese VL (2002) Hemp Support Evolution in EU Re-

gulation Journal of International Hemp Association 7(12) 1-23

[2] Gedik G Avinccedil OO Yavaş A (2010) Kenevir Lifinin Oumlzellikleri ve Tekstil Enduumlstrisinde Kullanımıyla Sağladığı Avantajlar Tekstil Teknolojisi ve Elektronik Dergisi 4(3) 39-48 httptekstiltekstilcomkenevir-2 Erişim Tarihi 04062018

[4] Gedik G (2010) Kenevir Liflerinden Uumlretilen Kumaşların Optimum Ağartma Koşullarının ve Youmlntemlerinin Belirlen-mesi Yuumlksek Lisans Tezi Pamukkale Uumlniversitesi Fen Bilim-leri Enstituumlsuuml

[5] Mwaikambo LY amp Ansell MP (2002) Chemical Modifi-cation of Hemp Sisal Jute and Kapok Fibers by Alkalization Journal of Polymer Science 84 2222-2234

[6] Ebskamp MJM (2002) Engineering Flax and Hemp For An Alternative to Cotton Trends in Biotechnology 20(6) 229-230

[7] Hu R amp Lim JK (2007) Fabrication And Mechanical Pro-perties of Completely Biodegradable Hemp Fiber Reinforced Polylactic Acid Composites Journal of Composite Materials 41(13) 1655-1669

[8] Thomsen AB Thygesen A Bohn B Nielsen KV Palle-sen B amp Jorgensen MS (2006) Effects of Chemical-Phy-sical Pre-treatment Processes on Hemp Fibres For Reinforce-ment of Composites and For Textiles Industrial Crops and Products 24 (2) 113-118

[9] Ming L (2016) Pretreatment of Hemp Fibers For Utiliza-tion in Strong Biocomposite Materials PhD Thesis Techni-cal University of Denmark Centre of Bioproses and Enginee-ring Department of Chemical and Biochemical Engineering (Supervised by Prof AS Meyer)



DOI 107240jeps512278

Sorumlu yazarCorresponding Author Fatih KIZILASLAN Tel 0 216 345 1186 (1347) e-posta fatihkizilaslanmarmaraedutr


Stress-Strength Reliability Estimation for the Type I Extreme-Value Distribution Based on Records

ITip Uccedildeğer Dağılımından Gelen Rekor Değerler İccedilin Stres Dayanıklılık Modelinin Guumlvenilirliğinin Tahmini

Fatih KIZILASLAN

Marmara University Faculty of Arts and Sciences Department of Statistics Kadıkoumly 34722 İstanbul Turkey

Abstract

In this paper we consider the stress-strength reliability for record data when the distribution of random stress and strength have the type I extreme-value distribution First classical inference methods namely uniformly minimum variance unbiased estimate (UMVUE) and maximum likelihood estimate (MLE) are used for Second Bayesian inference of are considered for gamma priors assumption When the common parameter of stress and strength variables is known the exact Bayes estimate and Bayesian credible interval of are obtained Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method are used to derive the Bayes estimate and highest probability density (HPD) credible interval of when the common parameter is unknown Finally Monte Carlo simulations are performed to compare the performance of the obtained estimates A real data set about the weather temperature is analyzed to illustrate the performances of the derived estimators in the paper

Keywords Stress-strength model Record values Extreme-value distribution Bayesian estimation

Oumlz

Bu ccedilalışmada stres Y ve dayanıklılık X rastgele değişkenleri I Tip uccedildeğer dağılımına sahip olduğunda rekor değerler iccedilin stres dayanıklılık modelinin guumlvenilirliği ele alınmıştır İlk olarak iccedilin klasik yaklaşım yani değişmez en kuumlccediluumlk varyanslı yansz minimum varyans tahmin edici ve en ccedilok olabilirlik tahmin edicisi kullanılmıştır Sonra oumlnsellerin gamma dağılımına sahip olması varsayımı altın

iccedilin Bayes yaklaşımı ele alınmıştır Stres ve dayanıklılık değişkenlerinin ortak parametresi biliniyorken nin kesin Bayes tahmin edicisi ve Bayes guumlven aralığı elde edilmiştir Stres ve dayanıklılık değişkenlerinin ortak parametresi bilinmiyorken rsquonin Bayes tahmin edicisi ve en yuumlksek olasılık yoğunluklu Bayes guumlven aralığı Markov Zinciri Monte Carlo (MCMC) metodu ile elde edilmiştir Son olarak elde edilen tahmin edicilerin performanslarını karşılaştırmak iccedilin Monte Carlo simuumllasyonu gerccedilekleştirildi Elde edilen tahmin edicilerin performanslarını goumlstermek iccedilin hava sıcaklıkları ile ilgili gerccedilek veri seti analiz edilmiştir

Anahtar Kelimeler Stres dayanıklılık modeli Rekor değerler Uccedildeğer dağılımı Bayes tahmini

I INTRODUCTION

In the literature there are many lifetime distributions exist It is known that to introduce new distributions or distribution families are also popular topic in recent years The exponential and Weibull distributions are commonly used in many diffe-rent areas and applications see Murthy et al [1] The hazard rate function of the exponential distribution is constant and it is increasing or decreasing or constant for Weibull distribution Hence these distributions cannot be used to modelling for some data That is why some extension and modified versions of Weibull distribution are proposed Lai and Xie [2] introdu-ced the new modified Weibull distribution (NMWD) with cumulative distribution function (cdf) and probability density fun-ction (pdf) are given by respectively

Reliability Estimation for Type I Extreme-Value Distribution Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 214-222

215

(1)

(2)

with parameters and When in (1) the NVWD reduces to

(3)which is a type I extreme-value distribution and is also

known as a log-gamma distribution The pdf of type I extre-me-value distribution is

(4)

and it is denoted by

Let be a sequence of independent and identically distributed random variables An observation is called an upper record value if its value exceeds all previous observations ie

for Using this analogous the definition of lower record values can be given similarly People are interested records such as weather records sports records etc in the real life Also records can be seen in life testing if one wants to observe only the minimum or maximum value of testing materials The main concept of the record values was first introduced by Chandler [3] Since then the statistical inferences of the records are considered by many researchers for detailed references see Arnold et al [4] and Ahsanullah and Nevzorov [5]

In the reliability literature the probability of the random strength of a component exceeds the random stress experienced by

the system is called stress ndash strength reliability and defined as This problem was first introduced by Birnabum

[6] Since then statistical inference of has been considerably studied by many researchers under different distributional assumptions and data types Kotz et al [7] present a great review for the development of the stress-strength reliability Some recent contributions about the statistical inferences of reliability can be found the following papers Tavirdizade and Gharehchobogh [8] Basirat et al [9] Kızılaslan and Nadar [10] Rasethuntsa and Nadar

[11] and Ccediletinkaya and Genccedil [12]

In this paper the statistical inference of reliability is considered in stress-strength setup when the underlying random variables are independent and follow the type I extreme-value distribution with parameters and respectively When the common parameter is unknown Bayes estimate and HPD credible interval of have been developed by using MCMC method When the common parameter is known the MLE UMVUE and exact Bayes estimates as well as exact confidence and Bayesian credible intervals of are derived In this case we also obtain Bayes estimates using MCMC to see the performance of the exact Bayes estimate

The paper is organized as follows In Section 2 classical inference of is considered for both is known and unknown cases In Section 3 Bayes estimate and HPD credible interval of are developed in exactly and approximately when the parameters have independent gamma priors In Section 4 the performance of the obtained point estimates and intervals of are compared by using Monte Carlo simulations Some plots are presented to see the difference of estimates performance Furthermore a temperature data set is used to illustrate the findings Finally the paper is concluded in Section 5

II CLASSICAL INFERENCE OF

When the common parameter λ is known and unknown the ML and UMVU estimates of are obtained Also the exact confidence interval of is constructed for λ is known case

Let the strength and stress be independent random variables from the type I extreme-value distribution with parameters and respectively Then the stress-strength reliability is

(5)

In this study we assume that the stress and strength random variables follow from the type I extreme value distribution Let

and are independent set of upper records from and respectively Then joint pdf of based on

is obtained as using Arnold et el [4]

(7)

Then the MLE of is given by

If the common parameter is known ie we can find the distribution of and It is readily obtained that and Using simple transformations the pdf of is derived as

where and and are the pdf

and cdf of stress variables from and and are the pdf

and cdf of strength variables from Then we have

(6)

The ML estimates of and have a closed forms and are given by

Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 214-222 Reliability Estimation for Type I Extreme-Value Distribution

216

Since the exact confidence interval of is derived as

(8)

where is the th percentile points of a distribution with degrees of freedom

Moreover the UMVUE of can be derived In this case the joint likelihood function is

and are the complete sufficient

statistics for and follow Gamma distributions with parameters and respectively Let

where and are the first record values Since and follow exponential distributions with means and we can obtain that It is easily seen that the conditional distributions are derived by using Lemma 1 in Basirat et al [13]

Then the UMVUE of is obtained by using Lehmann-Scheffersquos Therorem

(9)

III BAYESIAN INFERENCE OF

In this section it is assumed that the parameters and are statistically independent random variables and follow gamma priors with parameters respectively If the random variable follows gamma distribution ie by

then its pdf is given as

We obtain the joint posterior density of and given data as follows

(10)

where is the normalizing constant Then under the squared

error loss (SEL) function the Bayes estimate of is given by

(11)

Since the integral in Equation (11) cannot be obtained explicitly we use the MCMC method to obtain the point estimate and HPD credible interval of In the MCMC method samples are generated from the posterior distributions and then Bayes estimates are computed by using these samples The marginal posterior density functions of and given data are obtained as

(12)

and

(13)

It is clear that samples from and are generated easily from the Gamma distributions However the posterior distribution of is not well known distribution Normal distribution can be used to approximate the posterior density function when it is unimodal and

roughly symmetric (see Gelman et al [14]) Since is log-concave function of the hybrid Metropolis-Hastings and Gibbs sampling algorithm can be used in our case In this algorithm the Metropolis-Hastings scheme is combined with the Gibbs sampling scheme under the Gaussian proposal distribution The following algorithm is used


217

Step 1 Start with initial point

Step 2 Set

Step 3 th value of ie is generated from


Step 5 is generated from using the Metropolis-Hastings algorithm under the proposal distribution follows

It is given as follows

(a) Let

(b) is generated from the proposal distribution

(c) Let

(d) Generate from If

then accept the proposal and set otherwise set

Step 6 The stress-strength reliability is computed as

Step 7 Set

Step 8 Repeat Steps 2 through ndash 7 times and obtain the posterior

sample

Then the Bayes estimate of under the SEL function is given by

(14)

where is the burn-in period Using the method in Chen and Shao [15] the HPD credible interval of is constructed by using these samples

If the common parameter is known ie then the Bayes estimate of is derived explicitly in terms of Gauss hypergeometric function In this case it is assumed that and are statistically independent random variables and follow gamma priors with parameters respectively Then the

joint posterior density of given data and posterior density of are derived as

and

where and Under the SEL function the exact Bayes

estimate of is obtained as

(16)

(15)

where is the Gauss hypergeometric function and

We also use MCMC method to evaluate the Bayes estimate of Hence we can compare the alternative method results with the

exact results

For the MCMC case using the Gibbs sampling algorithm we

generate the samples of and from

and Then Bayes estimate and HPD credible interval of are computed similar to is unknown case

Moreover we can easily obtain the Bayesian credible interval of using

the relations and

Then we have Hence the Bayesian credible interval for is obtained as

where and are the th and percentile points of a distribution with degrees of freedom


218

IV SIMULATION STUDY

In this section some numerical results are presented for the obtained estimates of type I extreme-value distribution based on upper records The MSEs of the classic estimates (ie MLE and UMVUE) and estimated risks (ERs) of Bayesian estimate are listed in tables The performance of the point estimates is compared by using MSE and ER values The confidence and credible intervals and their corresponding coverage probabilities (cps) are also listed in tables The performance of the interval estimates is compared by using average lengths and cps When is estimated by the ER of under the SEL function is given by All the simulations results are based 2500 replications

For the common parameter is known ( ) the ML UMVU and Bayes estimates of and their MSEs and ERs are given by using Equations (5) (7) (9) and (15) in Table 1 The point and interval estimates are evaluated for and when and respectively In the Bayesian case Prior 1 Prior 2 and Prior 3 are used for

and respectively In the MCMC case 5000 samples are generated for each step and using these samples Bayes estimate and HPD credible interval of are computed The Bayesian credible interval of is also computed by using Equation (16) From Table 1 we observe that when

approaches to tails the MLE and UMVUE have similar performance When is around 05 the MLE has good performance with respect to UMVUE The ERs of Bayes estimates has smaller than that of MLE and UMVUE in all cases The estimate and ER

of Bayes estimate which is obtained by using MCMC method are very close to the exact Bayes estimate The average lengths of the HPD credible intervals are smaller than other intervals but its cp values are close to nominal value as the sample size increases However the exact confidence intervals can be preferable to the other intervals with respect to the cp values

Moreover some graphs of vs MSEs and ERs (for exact Bayes estimate) and vs Biases are presented in Figures (1)-(6) to see the performance of the obtained estimates when These graphs are plotted based on the ML UMVU and exact Bayes estimates of for and

In these figures the true values of are taken from to and Monte Carlo simulation is carried for each

value based on 2500 replications As the sample size increases the MSEs ERs and Biases of the estimates decrease When is near to tails the MSEs ERs and Biases of the estimates are small However these values are large when is near to 05 The ERs of the Bayes estimates are smaller than that of MLE and UMVUE in all cases In addition the MLE has good performance with respect to UMVUE when is around 05 and their performances are similar when is near to tails The similar outcomes are also observed in Table 1

For the common parameter is unknown the ML and Bayes estimates using MCMC method and their MSE and ERs are tabulated in Table 2 The point and interval estimates are evaluated for and

when and respectively In the Bayesian case Prior 4

Table 1 Estimates of when (Note 1st row estimates (interval) 2nd row MSE or ER (lengthcp))

(55) 02308 02481 02294 02456 02457 (0087505229) (0105804371) (0093304151)00141 00147 00039 00039 0435709528 0331309964 0321809928

(88) 02419 02301 02433 02433 (0107104550) (0120004064) (0110103897)00085 00087 00036 00036 0347909508 0286409876 0279609828

(1010) 02400 02305 02422 02423 (0116204284) (0126903920) (0118203777)00066 00067 00033 00033 0312209540 0265109828 0259509740

(1212) 02371 02291 02400 02399 (0122604068) (0131803789) (0123703659)00054 00055 00030 00030 0284309544 0247109764 0242209700

(1515) 02353 02289 02384 02384 (0130903846) (0138403646) (0131503537)00045 00045 00027 00027 0253709504 0226309764 0222309700

(55) 06000 05884 05970 05919 05919 (030208273) (0380707840) (0389207888)00221 00262 00050 00050 0525309424 0403209960 0399609932

(88) 05913 05968 05923 05923 (0357207915) (0406607624) (0413307663)00139 00155 00049 00049 0434309496 0355809912 0352909856

(1010) 06003 06051 05979 05978 (0388707810) (0424907560) (0431307598)00111 00121 00046 00046 0392309480 0331109884 0328509820

(1212) 05939 05977 05936 05936 (0399607633) (0430707438) (0436207469)00094 00101 00044 00044 0363709524 0313009844 0310709788

(1515) 05945 05976 05941 05942 (0419607488) (0443707334) (0448607863)


219

Prior 5 Prior 6 and Prior 7 are used for and respectively In the MCMC case two MCMC chains are used with different initial points and 6000 iterations are generated for each chain The first 1000 draws is discarded and focus on the other 5000 iterations for diminishing the effect of the starting distribution In computing of Bayes estimates we use only every 5th sample values after discarding the first 1000 iterations because of breaking the dependency in the Markov chains Gelman et al [12] proposed the scale reduction factor estimate for the convergence of MCMC simulations This index is used in our MCMC part for more details see Gelman et al [12] The scale factor of the MCMC Bayes estimates are smaller than 11 in our simulation studies It means

the MCMC method is converged From Table 2 it is observed that the Bayes estimate has good performance with respect to the MLE The MSE and ER of estimates and average lengths decrease when the sample size increases

As a real data analysis we use the monthly average temperatures (in Celsius) Reykjavik Iceland which is located close to the North Pole It is observed that the monthly average temperatures of February and March are ndash 03 and 04 respectively from 1870 to

2011 The data sets of February and March months from 1970 to 2011 are considered (it can be downloaded from httpscrudataueaacukcrudatatemperature) and their corresponding upper records data are listed in Table 3 We have checked to see whether type I extreme-value distribution is adequate to fit these two data sets or not The Kolmogorov-Smirnov (K-S) distances between fitted and the empirical distribution functions and corresponding -values the estimates of the parameters and stress-

00073 00077 00039 00039 0329209576 0289809836 0287709744(55) 09231 09078 09214 09400 09400 (0741009725) (0867509809) (0881709864)

00036 00028 00006 00006 0231609468 0113309624 0104709192(88) 09159 09239 09353 09353 (0802609673) (0871809741) (0882709791)

00017 00015 00005 00005 0164709568 0102309648 0096409196(1010) 09167 09230 09327 09327 (0820109641) (0873409705) (0882909750)

00013 00012 00004 00004 0144009520 0097109676 0092209336(1212) 09184 09236 09316 09316 (0834409620) (0876209678) (0884509720)

00011 00010 00004 00004 0127609468 0091609644 0087509372(1515) 09185 09227 09294 09294 (0846009588) (0878209641) (0885309679)

00008 00007 00004 00004 0112809512 0085909624 0082609324

Table 2 Estimates of when is unknown (Note 1st row estimates (interval) 2nd row MSE or ER (lengthcp))

(55) 02500 02226 02805 (0139104335 06250 06478 06255 (0413008273)00238 00025 0294409988 00341 00069 0414309916

(88) 02324 02744 (0143704150) 06370 06245 (0438108033)00140 00025 0271409952 00187 00065 0365209832

(1010) 02340 02704 (0145904038) 06361 06262 (0453207922)00104 00023 0257909940 00154 00065 0339009684

(1212) 02345 02671 (0148303941) 06367 06279 (0465607838)00086 00022 0245809900 00118 00057 0318109664

(1515) 02353 02634 (0152203822) 06332 06265 (0476907705)00065 00020 0230009896 00092 00051 0293609568

(55) 04444 04502 04504 (0240806635) 09000 09192 08927 (0773709831)00407 00078 0422709944 00064 00017 0209309928

(88) 04405 04449 (0260106329) 09167 08971 (0794209779)00202 00067 0372709820 00040 00016 0183809776

(1010) 04377 04425 (0270406177) 09110 08959 (0799509735)00160 00064 0347209736 00034 00016 0174009648

(1212) 04434 04461 (0284506103) 09110 08975 (0807609709)00130 00060 0325809648 00027 00013 0163209636

(1515) 04433 04457 (0296505971) 09080 08974 (0815009663)00096 00051 0300609668 00023 00013 0151209524


220

strength reliability are computed and listed in Table 4 It is

observed that the type I extreme-value distribution provides an

adequate fit for both data sets and The MLE of is found as

04244 The Bayes estimate and HPD credible interval are found by

using MCMC method of as 04301 and (01548 06979) when all

the prior parameters are

Figure 1 MSE and Bias against for and


Table 3 Upper record values from February and March1 2 3 4 5

(February)-22 06 24 29 33

(March)-17 13 21 37 39

Table 4 Real data analysisKolmogorov-Smirnov test results Parameter and reliability estimatesData set K-S ( -value) Parameter MLE Bayes (MCMC)

05578(gt005) (093640690605076) -

05371(gt005) 04244 04301


221





222


V CONCLUSIONIn this study the stress-strength reliability estimation for the type I extreme-value distribution is considered based on upper records As expected the MSEs and ERs of estima-tes and average length of the intervals decrease when the sample size increases The performance of the Bayes esti-mates is superior to the ML and UMVU (when it is avai-lable) estimates in all cases MCMC method is a good al-ternative to obtain the Bayes estimates when it cannot be obtained analytically

REFERENCES[1] Murthy DNP Xie M amp Jiang R (2003) Weibull Models

Wiley New York[2] Lai CD amp Xie M (2003) A modified Weibull distribu-

tion IEEE Transactions on Reliability 52 33-37[3] Chandler KN (1952) The distribution and frequency of re-

cord values Journal of the Royal Statistical Society Series B 14 220-228

[4] Arnold BC Balakrishnan N amp Nagaraja HN (1998) Records John Wiley amp Sons New York

[5] Ahsanullah M amp Nevzorov V (2015) Records via proba-bility theory Atlantis Press

[6] Birnbaum ZW (1956) On a use of Mann-Whitney statis-tics In Proceedings of 3rd Berkeley Symposium on Mathema-tical Statistics and Probability 1 13-17

[7] Kotz S Lumelskii Y amp Pensky M (2003) The Stress-Strength Model and its Generalizations Theory and Applications World Scientific Singapore

[8] Tarvirdizade B amp Gharehchobogh HK (2015) Inference on based on record values from the Burr Type X distribution Hacettepe Journal of Mathematics and Statis-tics 45 267-278

[9] Basirat M Baratpour S amp Ahmadi J (2016) On estima-tion of stressndashstrength parameter using record values from proportional hazard rate models Communications in Statis-tics ndash Theory and Methods 45 5787-5801

[10] Kızılaslan F amp Nadar M (2017) Statistical inference of for the Burr Type XII distribution based on re-

cords Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics 46 713-742

[11] Rasethuntsa TR amp Nadar M (2018) Stressndashstrength reli-ability of a non-identical-component-strengths system based on upper record values from the family of Kumaraswamy ge-neralized distributions Statistics 52 684-716

[12] Ccediletinkaya Ccedil amp Genccedil Aİ (2019) Stressndashstrength reliabi-lity estimation under the standard two-sided power distribu-tion Applied Mathematical Modelling 65 72-88

[13] Basirat M Baratpour S amp Ahmadi J (2015) Statistical inferences for stress-strength in the proportional hazard mo-dels based on progressive type-ii censored samples Journal of Statistical Computational and Simulation 85 431-449

[14] Gelman A Carlin JB Stern HS amp Rubin DB (2003) Bayesian Data Analysis Chapman amp Hall London

[15] Chen MH amp Shao QM (1999) Monte carlo estimation of Bayesian credible and hpd intervals Journal of Computa-tional Graphical and Statistics 8 69-92



DOI 107240jeps512479

Sorumlu yazarCorresponding Author Osman KAYA Tel 0 506 2947187 e-posta osmankayamarunedutr


Yuumlksek Kamu Binalarında Duman Tahliyesinin Simuumllasyon Metoduyla İncelenmesi

Investigation of Smoke Evacuation with Simulation Method in High Public Buildings

Mustafa Osman ISIKAN1 Osman KAYA2

1 Marmara Uumlniversitesi Teknoloji Fakuumlltesi Makine Muumlhendisliği Termodinamik Ana Bilim DalıMarmara Uumlniversitesi Goumlztepe Yerleşkesi 34722 KadıkoumlyİSTANBUL

2 Marmara Uumlniversitesi Teknoloji Fakuumlltesi Makine Muumlhendisliği Ana Bilim Dalı Marmara Uumlniversitesi Goumlztepe Yerleşkesi 34722 KadıkoumlyİSTANBUL

Oumlz

Guumlnuumlmuumlzde nuumlfusun hızla artmasına paralel olarak kalabalık şehirler ortaya ccedilıkmakta ve bu şehirlere hizmet etmek iccedilin arsa problemlerin-den kaynaklı olarak dikey mimarinin bir uumlruumlnuuml olan yuumlksek binalar yaygınlaşmaktadır Her geccedilen guumln değişen ve gelişim goumlsteren farklı mimari tasarımların uumlruumlnuuml olan bu yuumlksek binalar karmaşık ve kompleks yapılardan dolayı her hangi bir yangın anında iccedilerisindeki canlılar accedilısından hayati tehlike ndash mal ticari uumlruumln kıymetli eşyalar vs accedilısından ise oumlnemli maddi zarar ve kayıp risklerini fazlaca taşımaktadırlar

Bu ccedilalışmamızda İstanbulrsquoun İlccedilelerinden olan Sancaktepe Belediyesi Hizmet Binası iki boyutlu AUTOCAD ccedilizimi referans alınarak Py-roSim duman tahliye simuumllasyonu programıyla tuumlm bina katları ccedilizilip binanın uumlccedil boyutlu modeli oluşturulmuştur Oluşturulan uumlccedil boyutlu modelde yangın ccedilıkma olasılığı yuumlksek olan otopark ve mutfak boumlluumlmlerinde sırasıyla araccedil ve yağ yangını olmak uumlzere iki farklı yangın tipi iccedilin doumlrt farklı yangın senaryosu planlanmıştır PyroSim programı yardımı ile bu doumlrt senaryo iccedilin meydana gelecek duman tahliyesine ilişkin uumlccedil boyutlu hız sıcaklık ve duman yayılımı analiz edilerek incelenmiş olup gerekli değerlendirmeler yapılmıştır

Anahtar Kelimeler Yuumlksek Bina Duman Tahliyesi Simuumllasyon Senaryo

Abstract

Today with the rapid increase in population crowded cities are emerging and high buildings which are the product of vertical architecture are becoming widespread due to land problems to serve these cities These high buildings are the products of different architectural designs that are changing and developing day by day due to complex and complex structures life-threatening goods commercial products valu-able goods etc In terms of significant financial loss and loss risks

In this study three-dimensional model of the building was constructed by PyroSim smoke evacuation simulation program with reference to two-dimensional AUTOCAD drawing of Sancaktepe Municipality Service Building which is one of the Istanbul districts In the three-di-mensional model four different fire scenarios were planned for two different types of fire namely car and oil fire respectively With the help of the PyroSim program three-dimensional velocity temperature and smoke emission related to smoke evacuation for these four sce-narios were analyzed and the necessary evaluations were made

Keywords High Building Smoke Evacuation Simulation Scenario

I GİRİŞUumllkemizde her ne kadar genccedil nuumlfus oranında azalma da olsa uumllke nuumlfusumuz her geccedilen guumln artmaktadır Bu artışa paralel bir şekilde kırsal kesimlerden şehir merkezlerine ndash kentlere doğru da bir goumlccedil hareketi olduğundan oumlzellikle şehir merkezlerinde nuumlfus aşırı şekilde yoğunlaşmakta ve oldukccedila kalabalık şehirler ortaya ccedilıkmaktadır Şehirlerdeki bu hızlı nuumlfus artışı ve aşırı nuumlfus yoğunluğu kadastral ve imari accedilıdan planlanan şehirlerde alanı

Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 223-231 Yuumlksek Kamu Binalarında Duman Tahliyesi Analizi

224

buumlyuumlkluumlğuuml accedilısından ccedilok da buumlyuumlk olmayan imarlı arsa-ların ortaya ccedilıkmasına bir nevi sebep oluyor diyebiliriz İşte alan buumlyuumlkluumlğuuml accedilısından ccedilok da elverişli olmayan bu imarlı arsalarda kalabalık şehir nuumlfusuna hitap etmesi iccedilin uumlretile-cek okul hastane belediye hizmet binası gibi kamu kurum-ları ve otel oumlzel hastane şirket binaları vs gibi oumlzel sektoumlr kuruluş binaları iccedilin dikey mimarı kullanımı bir bakıma zo-runlu hale geldiğinden guumlnuumlmuumlzde yuumlksek bina veya yuumlksek yapı inşaatları giderek yaygınlaşmaktadır

Buumlnyesinde bir veya birden fazla kullanım amacına hiz-met verilmesi doğrultusunda inşa edilen ve yuumlzlerce hatta binlerce insan veya canlıyı iccedilinde bulundurabilen bu yuumlk-sek binalar mimari accedilıdan her ne kadar ihtişamlı ve estetik goumlruumlnseler de oumlzellikle bu makalede ele almış olduğumuz şekilde herhangi bir yangın olayı esnasında ccedilok katlı ve karmaşık-kompleks yapıda olmaları farklı kullanım sınıf-larının bir arada olmasından kaynaklı yuumlksek yangın yuumlk-lerine sahip olmaları ve iccedilerisinde her yaştan ve kuumlltuumlrden farklı insanların veya diğer canlıların olması gibi sebepler-den dolayı ccedilok daha fazla insan veya canlı oumlluumlmuuml zehir-lenmesi yaralanması ya da buumlyuumlk maddi kayıp riskleri ta-şımaktadırlar

Hiccedil şuumlphe yoktur ki bir yangın olayında insan veya di-ğer canlıların oumllmelerine zehirlenmelerine yaralanma-larına ya da başka şekillerde ciddi zararlar goumlrerek etki-lenmelerine sebep olan ana etken yangın esnasında oluşan dumandır Bu nedenden dolayı yangın olayının olduğu yerde oluşan dumanın olay yerinde bulunmaları muhte-mel insan veya diğer canlıları zararlı bir şekilde etkile-memesi iccedilin hızlı bir şekilde tahliye edilmesi hayati oumlnem arz etmektedir Guumlnuumlmuumlzde soumlz konusu duman tahliye sis-temleri ve diğer yangın algılama ve soumlnduumlrme sistemleri konusunda duumlnyada ve uumllkemizde teknolojik gelişmeler anlamında ilerlemeler goumlruumllmektedir Ancak yapıları ve tasarımları itibariyle ccedilok karmaşık olan bu yuumlksek bina-larda soumlz konusu duman tahliye ve yangın algılama ve soumln-duumlrme sistemlerinin herhangi bir yangın olayı esnasında en etkin şekilde ccedilalışabilmesi iccedilin bu sistemlerin hem ge-rekli teknik hesaplar yapılarak teknik oumlzelliklerinin belir-lenmesi konusu hem de binaya yerleştirilmelerinde mimari olarak en etkili en optimum ccediloumlzuumlmlerin bulunması konu-ları oldukccedila oumlnemlidir Mimari tasarımlarda bu bahsi ge-ccedilen ccediloumlzuumlmlere ışık tutması iccedilin guumlnuumlmuumlzde oldukccedila kul-lanışlı simuumllasyon programları mevcuttur ki bunlardan en yaygın olanı FDS (Fire Dynamics Simulator) iccedilin gelişti-rilmiş olan PyroSim programıdır [1]

Bu ccedilalışmamızda İstanbul İlccedilelerinden olan Sancak-tepe Belediyesi Hizmet Binası iki boyutlu AUTOCAD ccedili-zimi referans alınarak PyroSim duman tahliye simuumllasyonu

programıyla tuumlm bina katları ccedilizilip binanın uumlccedil boyutlu mo-deli oluşturulmuştur Oluşturulan uumlccedil boyutlu modelde yan-gın ccedilıkma olasılığı yuumlksek olan otopark ve mutfak boumlluumlm-lerinde sırasıyla araccedil ve yağ yangını olmak uumlzere iki farklı yangın tipi iccedilin doumlrt farklı yangın senaryosu tasarlanmıştır PyroSim programı yardımı ile bu doumlrt senaryo iccedilin meydana gelecek duman tahliyesine ilişkin uumlccedil boyutlu hız sıcaklık ve duman yayılımı analiz edilerek incelenmiş olup gerekli de-ğerlendirmeler yapılmıştır

Literatuumlr taramaları ise gelişmiş duman kontrol sistem-leri dumanların yangın ccedilıkan yerden tamamen dışarı taşın-masını veya soumlnduumlruumllmesini değil insanların yapıdan ra-hat bir şekilde tahliye edilmesini iccedilin tasarlanmaktadır Bir bina yaygınında asıl oumlluumlme yol accedilan unsurun duman-dan kaynaklanan zehirlenmelerden olduğu anlaşıldıktan sonra mimarlar muumllk sahipleri ve bu tuumlzuumlklerini oluştu-ran resmi kurumlar duman youmlnetim ve kontrol sistemleri-nin uumlzerinde ccedilalışmalar yapmışlardır Duman youmlnetim sis-teminin amacı binada insan tahliyesi tamamlanana kadar geccedilen suumlreyi uzatarak ccedilıkış iccedilin uygun bir iccedil ortam sağla-maktır Yani duman yoğunluğu ile dumanın olduğu yerdeki insanların kolayca yangın boumllgesinden tahliyesini sağlaya-cak nitelikte olmalıdır

Boumlylelikle imar aşamasında olan binaların duman tahliye simuumllasyonları yapılarak dumanın doğru bir şekilde youmlnlen-mesini sağlanmaktadır

Senveli ve ark yaptıkları ccedilalışmada Şekil 11 de goumls-terilen İstanbulrsquodaki oumlnemli bir ticaret merkezinin 8 katlı kapalı otoparkında jet fanlarla dumanın kontroluuml iccedilin CFD (Computational fluid dynamics) ile analizini yapmışlardır Ccedilalışma ile jet fanlarının konumunun ve seccediliminin uygun-luğunu Şekil 12 de goumlsterildiği gibi CFD analizi ile ccedilouml-zuumlmleyerek uygun youmlntemi ekonomik ve işlevsel yolla elde etmişlerdir Ccedilalışmalarını yaparken Autodesk Simulation CFD programını kullanmıştır [2]

Şekil 11 Binanın uumlccedil boyutlu goumlruumlnuumlmuuml

Yuumlksek Kamu Binalarında Duman Tahliyesi Analizi Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 223-231

225

Şekil 12 Jet fan taze hava ve egzoz menfezleri yerleşimlerinin goumlsterimi

Şekil 13 Yangın ccedilıkan boumllge

Ticaret merkezinde duman senaryosu iccedilin 3 boumllgeye ay-rılmış ve yangın kaynağı Şekil 13 te goumlsterildiği gibi 14 metre uzunlukta 2x5 m oumllccediluumlsuumlnde gerccedilekleştirilmiştir Yan-gın 123 saniye sonra 4 MWrsquolık bir guumlce ulaşmış ve 550 sn sonra jet fanların yerleşimlerine goumlre yangın bittiğindeki sı-caklık hız ve duman yayılımı incelemişlerdir

Şekil 14 Ticaret merkezindeki yangından hava akış hızı (17m)

Yaptıkları farklı analizler sonucunda gerccedilekleştirdik-leri jet fan konumlandırmalarının uygun olduğunu Şekil 14rsquode goumlruumllduumlğuuml gibi ortaya koyulmuştur Duman akış hızının 01 msrsquonin altına duumlşmemesi akışın durmadığı-nın bir kanıtıdır Boumlylelikle senaryosu gerccedilekleştirilen kat iccedilinde oumlluuml hacim kalmadığını analizler sonucu goumlrmuumlş-lerdir

Şekil 15 te Londonrsquos Kingrsquos Cross metro istasyonu iccedilin yapılmış hesaplamalı akışkanlar dinamiği (CFD) si-muumllasyon sonuccedillarından elde edilen veriler eşliğinde tipik bir metro istasyonu olan ve modern metro istasyonu tasa-rımında mekanik kontrol sistemleri standart olan Gong-Guan metro istasyonunun duman kontrol şemasının etkin-liğini araştırılmıştır Uumlccedil boyutlu duman akış alanları ccedileşitli yangın tuumlrleri altında hesaplamalı akışkanlar dinamiği tek-nikleri kullanılarak hesaplanmış ve sonuccedillar ccedileşitli duumlz-lemlerde goumlsterilmiştir [3]


226

Şekil 15 Gung-Guan metro istasyonunun şematik ccedilizimi

Şekil 16 Gung-Guan metro istasyonunun a)sıcaklık b) hız goumlsterimi

Yapılan farklı analizler sonucunda fanların yerleşimi ve yangına etkileri doğru konumlandırmada ne kadar oumlnemli ol-duğunu goumlrmuumlşlerdir Şekil 16 da goumlruumllduumlğuuml uumlzere lobi katı-nın iki uccedilundaki ccedilıkacak bir yangında merdiven boşluklarından hızlı bir şekilde duman tahliyesi yapıldığını ikinci bir senaryo ise istasyon merkezinde ccedilıkacak bir yangında duman tavana doğru ilerledikten sonra kenarlara yayılmaya başladığında

fanların dumanı emmesi sayesinde insanların tahliye kolaylaş-tığını goumlrmuumlşlerdir Modern metro istasyonlarında duman kont-rol sistemleri standart olduğundan yapılan analizlerin olumlu sonuccedillar vermesi ccedilıkabilecek yangınların buumlyuumlk oumllccediluumlde ben-zer konfiguumlrasyonda olacağı duumlşuumlnuumllerek metro istasyonu iccedilin standartların yeterli olduğunu goumlrmuumlşlerdir

II TANIMLAR

bull Kamu Binası Bir ccedilevrede ya da boumllgede yaşayan halka topluluğa insanlığa hizmet maksadıyla inşa edilmiş olan okul hastane belediye hizmet binaları havaalanı terminal binaları camiler vb gibi binalardır

bull Yuumlksek Bina Uumllkemizde yuumlruumlrluumlkte olan Binaların Yangından Korunması Hakkında Youmlnetmelikrsquote yuumlksek bina yuumlksekliğin ilgili binaya ilişkin zemin kotundan ccedilatı seviyesine kadar olan bina yuumlksekliğinin 2150 mrsquoden daha fazla olduğu veya yuumlksekliğin ilgili binanın en alt bodrum katından alınıp ccedilatıdaki saccedilak seviyesine kadar aradaki mesafe olarak tanımlanan yapı yuumlksekliğinin 3050 mrsquoden fazla olan binalar olarak tanımlanmaktadır [4]

bull Duman Tahliyesi Yangın olayı esnasında oluşan ve insan ve diğer canlıların sağlığı accedilısından olumsuz sonuccedilların ortaya ccedilıkmasına sebep olabilecek olan dumanın ilgili mahalden veya ortamlardan uzaklaştırılmasıdır

bull Simuumllasyon Gerccedilek ya da herhangi bir araştırma konusu uumlzerine tasarlanan bir sistemin bilgisayar ortamında ccedileşitli programlar vasıtasıyla modellendikten sonra oluşturulan modelle sistemin ccedilalıştırılması gayesine youmlnelik olarak sistemin davranışını tespit edebilmek veya değişik olasılıkları değerlendirebilmek iccedilin deneyler yuumlruumltuumllmesi bu sistemlerin oumlzelliklerini ve davranışlarını bilgisayar aracılığıyla değerlendiren bir tekniktir

III DUMANIN ZARARLI ETKİLERİDumanı yangın olayı esnasında accedilığa ccedilıkan katı sıvı ve gaz tanecikleri ile dışarıdan taze havanın katılımıyla oluşan karı-şım olarak tanımlayabiliriz Duman iccedileriğinde bulunan ze-hirli gazlar ve maddelerden kaynaklı insan ve diğer canlı-ların hayatını ciddi şekilde doğrudan etkilemekte ve buumlyuumlk zararlar verebilmektedir Dumanın iccedilinde ihtiva ettiği bazı gazlardan kaynaklı zehirleyici ve boğucu etki yarattığı ve bu durumun da solunum sistemlerine ciddi şekilde zarar vere-rek hayati tehlikelere yol accediltığı bilinen bir gerccedilektir Duman ayrıca iccedilinde ihtiva ettiği bu zararlı gaz ve taneciklerden do-layı goumlzlerde ve deri tabakasında da aşırı tahriş edici etkiler ortaya ccedilıkarabilmekte ve yanıklara sebebiyet verebilmekte-dir Aşağıdaki tabloda dumanın iccedilinde ihtiva ettiği bazı ze-hirli gazların tehlike sınırları belirtilmiştir [5]


227

Tablo 31 Bazı zehirli gazların tehlike sınırları [67]

Zehirli Gazlar Tehlike Sınırı (ppm)Karbonmonoksit 50-100Formaldehit 2Formikasit 5Metil Alkol 200Asetik asit 10Hidrojen Kloruumlr 5Hidrojen Siyanuumlr 10Azot oksit (ler) 5Kuumlkuumlrt Dioksit 5Kuumlkuumlrtluuml Oksijen 10Amonyak 25

IV DUMAN KONTROL VE YANGIN SOumlNDUumlRME SİSTEMLERİ

Yangının erken algılanması ve bu algılama neticesinde yan-gına erken tepki verebilmek yangının soumlnduumlruumllmesi ve sonuccedil-larının her accedilıdan daha az zarar veya kayıp accedilısından oldukccedila oumlnemlidir Buna paralel olarak yangın olayında insan ve di-ğer canlıların hayatına birinci derecede olumsuz etki eden du-manın hızlı bir şekilde tahliyesi de hayati oumlnem taşımaktadır Aşağıda yangına erken tepki verilmesi hızlı bir şekilde so-ğutulması amacıyla kullanılan otomatik yağmurlama sistemi (sprinkler sistemi) ve oumlzellikle otopark tuumlnel vs gibi kapalı alanlarda kullanımı oldukccedila yaygın olan mekanik duman tah-liye (jet fan) sistemleri hakkında bilgiler verilmiştir

41 Otomatik Yağmurlama Sistemi (Sprinkler Sistemi)

Otomatik yağmurlama (sprinkler) sistemi Şekil 41 de goumlr-seli sunulduğu şekilde yangına erken muumldahale edebilmesi yangını bastırma boumllgesel soğutmayı ve soumlnduumlrme ekipleri olay yerine ulaşıncaya kadar yangını sınırlamak amacı ile kurulan ve su puumlskuumlrtmesi yapan otomatik sistemdir Yağ-murlama sistemi yağmurlama başlıkları bağlantı ekipman-ları borular ve askılar tesisat kontrol vanaları akış goumlster-geleri uyarı zilleri su pompaları ve acil durum guumlccedil kaynağı gibi elemanlardan oluşmaktadır Yağmurlama sistemlerinde uyulması gereken standart TS EN 12259 olmalıdır [8]

Şekil 41 Otomatik yağmurlama sistemi

42 Mekanik Duman Tahliye (Jet fan) SistemleriMekanik duman tahliye sistemleri Şekil 42 de oumlrneği su-nulduğu şekilde yangın esnasında oluşan dumanın hızlı bir şekilde tahliyesini sağlayan mekanik sistemlerdir Pratikte en bilinen uygulaması jet fanlardır Jet fanlar yarattıkları itme kuvveti ile ortamdaki hava kuumltlesine hızlı bir şekilde vurarak geniş bir alandaki havayı iterek ve suumlruumlkleyerek ha-rekete geccedilirmektedirler [9]

Şekil 42 Jet fan sistemi

V MALZEME VE YOumlNTEM

51 Boyutlu CAD Modeli İccedilin Kullanılan YazılımlarUumlccedil boyutlu CAD modeli oluşturmak iccedilin AutoCad ve Py-roSim programlarından faydalanılmıştır AutoCad progra-mıyla hazırlanmış Sancaktepe Belediye Binası tuumlm katların ayrıntılı oumllccediluumlleri 2 boyutlu olarak bulunmaktadır PyroSim programı yardımı ile tuumlm bina katları ccedilizilip 3 boyutlu bina modeli oluşturulmuştur Bina 2 farklı boumllgede ikişer durum iccedilin analize hazırlanmıştır

Mutfakta ccedilıkabilecek bir yağ yangının sprinkler aktif ol-duğunda ve sprinkler aktif olmadığındaki duman dağılımı incelenmiştir

Bodrumda ccedilıkabilecek bir araccedil yangınında jet fanlar ak-tif olduğundaki durum ve jet fanlar aktif olmadığı durum-daki duman dağılımı incelenmiştir

52 PyroSim YazılımıKullanılan PyroSim programı Fire Dynamics Simulator (FDS) iccedilin geliştirilmiş bir grafik ara yuumlz programıdır Kar-maşık yangın modellerinin tuumlm detaylarının hızlı bir şekilde oluşturulabilmesi ve youmlnetilebilmesini sağlar

PyroSim de ccediloklu ağ yapısı ve bu yapının doğruluğunu teyit etmek iccedilin araccedillar bulunur PyroSim FDSrsquo te kullanı-labilen birccedilok oumlzelliğin kişiselleştirilebilir ve oluşturulan modele hazır olarak aktarılabilir reaksiyon sıcaklık dedek-toumlrleri malzeme parccedilacık yuumlzey parametreleri gibi model


228

parametreleri iccedilin geliştirilmiş kuumltuumlphaneleri bulunmakta-dır Bu oumlzelliklerinden dolayı model oluşturma suumlreci daha hızlı ve daha az hata ile yuumlruumltuumllmektedir Bu ara yuumlz model oluştururken aşamaların hepsi 3 boyutlu olarak goumlruumlntuumlle-nebileceği iccedilin hatalar minimize edilmiş olur PyroSim ara yuumlzuuml FDS programının mevcut tuumlm oumlzelliklerini kısıtlama olmaksızın kullanımına imkacircn verdiğinden dolayı kullanı-cıya daha kolay daha hızlı ve minimum hata ile modelleme yapma imkacircnı ve 3 boyutlu simuumllasyon imkanı sunmaktadır

53 Ağ Yapısı (Mesh)PyroSim programı ağ yapısını arka planda HAD ccediloumlzuumlcuumlsuuml olarak ccedilalıştırmaktadır HAD yazılımında akış ccediloumlzuumlmuuml Large Eddy Simılation (LES) tuumlrbuumllans modeli yapıldığı iccedilin katı modeli akış hacminden ayırarak doumlrtgensel ağ ya-pısı oluşturmaktadır Boumlylelikle modeldeki kıvrımlı yuumlzey-ler ağ yapısının buumlyuumlkluumlğuumlne goumlre doumlrtgensel olarak boumlluumln-mektedir

PyroSimrsquode yangının simuumllasyon hassasiyetinin iyi ol-ması iccedilin boyutsuz bir ifade olan karakteristik yangın ccedilapı tanımlanır Alevin oumlzelliği aşağıdaki boyutsuz sayı olan formuumlluumlne direkt bağlantılıdır

(51)

D Karakteristik Yangın Ccedilapı (m)Q Yangın Yuumlkuuml (kW)

Gaz Yoğunluğu (kgm3)

Kirli Gazların Oumlzguumll Isısı (JkgdegC)

Duman Ortam Sıcaklığı (Kelvin)Farklı senaryolarda hassas ve yuumlksek doğrulukla ccediloumlzuuml-

lebilmesi iccedilin oranının 4 ile 16 arasında olması tavsiye edilmektedir [10]

Pyrosim Fire Dynamics Simulator (FDS) iccedilin geliştiril-miş karmaşık yangın modellerinin tuumlm detaylarının oluştu-rulabilmesini ve tanımlanan model doğrultusunda yangının analiz edilmesini sağlayan bir grafik ara yuumlz programıdır PyroSim programı dahilinde yangın olayı iccedilin herhangi bir mekan 3 boyutlu olarak oluşturulabileceği gibi AutoCAD DXF ve DWG veya mevcut olan FDS uzantılı dosyaların programa aktarılması ile de model oluşturulması muumlmkuumln-duumlr Tuumlm bunların yanında GIF JPG veya PNG uzantılı dos-yaların PyroSimrsquoe aktarılıp oluşturulan modelde arka plan goumlrseli olarak kullanmak da muumlmkuumlnduumlr [11]

54 Analizler

Yangın modellememiz yuumlksek bina sınıfına giren iccedilerisinde atriumlu alana sahip olan Sancaktepe Belediye Binasırsquonda 2 farklı boumllgede 4 farklı senaryo şeklinde tasarlanarak ccediloumlzuumlm-leme yapılmıştır

Binanın teknik oumllccediluumlleri AutoCad programında ccedilizilmiş mimarı projeden alınmıştır Bu oumllccediluumller kullanılarak Şekil 51 de goumlsterildiği gibi PyroSim programında uumlccedil boyutlu hale getirilmiştir Uumlccedil boyutlu halde olan binanın yangın ccedilıkma olasılığı yuumlksek olan mutfak ve otopark boumllgesine yangının ccedilıkabileceği yer ccedilizilmiştir Binanın yangının jet fanların ve sprinklerin oumlzellikleri bu kısımda oluşturulmuş olup aşağıda goumlrselleri sunulmaktadır

Şekil 51 Belediye binası goumlruumlnuumlşuuml

Uumlccedil boyutlu halde modellenen binada sprinkler başlığı-mız Şekil 52 de goumlsterildiği gibi tanımlanmıştır

Şekil 52 Bina iccedilerisindeki sprinkler goumlsterimi


229

Jetfanlar ise Şekil 53 de goumlsterildiği şekilde otopark boumllgesinde konumlandırılmışlardır

Şekil 53 Bina iccedilerisindeki jet fan goumlsterimi

Analiz ccedilalışmalarına başlamadan yapılan varsayımlar

bull Ccedilizilen projede duman sızıntısı olmayacak şekilde bina tasarımı uumlccedil boyutlu şekilde modellenmiştir

bull Ortam sıcaklığı 20 degC olduğu kabul edilmiştir

bull Dış ortam basıncı ve ruumlzgar ihmal edilmiştir

bull Duman tahliyesi yapan 9 jet fanın aynı anda sorunsuz ccedilalıştığı varsayılmıştır

bull Mutfakta bulunan sprinkler sisteminin ilgili sensoumlrler ile boumllgesel ccedilalıştığı kabul edilmiştir

Analiz 300 saniye iccedilin 2 Farklı boumllge iccedilin 4 farklı senaryo tekrardan duumlzenlenmiştir Bu senaryolar şunlardır

bull Binanın mutfak katında ccedilıkacak bir yağ yangınında sprinkler sistemi aktif değilken

bull Binanın mutfak katında ccedilıkacak bir yağ yangınında sprinkler sistemi aktifken

bull Binanın otopark katında ccedilıkacak bir araccedil yangınında hiccedilbir sistem aktif değilken

bull Binanın otopark katında ccedilıkacak bir araccedil yangınında jet fanlar aktifken

PyroSim programı yardımı ile bu doumlrt senaryo iccedilin mey-dana gelecek duman tahliyesine ilişkin uumlccedil boyutlu hız sıcaklık ve duman yayılımı analiz edilerek incelenmiş incelemelere ilişkin bazı analiz durumları aşağıdaki şekillerle sunulmuş devamında da gerekli değerlendirmeler yapılmıştır

Şekil 54 0-300 saniyede bina iccedilerisindeki duman da-ğılımı

Şekil 55 0-300 saniyede bina iccedilerisindeki 3D sıcaklık goumlruumlnuumlmuuml


230

Şekil 56 0-300 saniyede bina iccedilerisinde 3D hız goumlruumlnuumlmuuml

Belediye binasında duman analizleri incelendiğinde ilk senaryo olan mutfakta yağ yangını durumunda sprinklerin aktif olmadığı zaman dumanın 40 saniye sonra yemek ye-nilen boumllgeye ulaştığı goumlruumllmuumlştuumlr Dumanın 120 saniyede ise otopark kısmına geccediltiği ve 166 saniyede yemek masa-larının olduğu personel yemek yeme alanının tamamen du-manla dolmakta olduğu goumlruumllmuumlştuumlr

Belediye binasında duman analizleri incelendiğinde ikinci senaryo olan mutfakta yağ yangını durumunda sprink-lerin aktif olduğu zaman dumanın 52 saniyede yemek yeme alanına ulaştığı goumlruumllmektedir Duman 140 saniye sonunda otoparka ccedilıkmaya başlamış ve 181 saniye sonunda personel yemek yeme alanının tamamen dumanla kaplandığı goumlruumll-mektedir 253 saniyede otopark yaya girişi iccedilin accedilılmış olan 3 girişinden biri olan sağdaki girişinden ccedilevreye duman ccedilı-kışı ve bina iccedilindeki atriumlu alana dumanın dolmaya başla-dığı goumlruumllmektedir

Belediye binasında duman analizleri incelendiğinde uumlccediluumlncuuml senaryo olan otoparkta araccedil yangını durumunda jet fanlar aktif olmadığı zaman duman yangının 50 saniyesinde zemin kata otopark yaya girişi iccedilin accedilılmış olan 3 girişten sağ taraftaki girişten de ccedilevreye (dışarıya) ulaştığı goumlruumll-mektedir Dumanın 140 saniye sonunda binadaki atriumlu alana dolduğu goumlruumllmektedir

Belediye binasında duman analizleri incelendiğinde doumlr-duumlncuuml senaryo olan otoparkta araccedil yangını durumu jet fanlar aktif olduğu zaman dumanın yangının 56 saniyesinde oto-park yaya girişi iccedilin accedilılmış olan 3 girişinden biri olan sağ-daki girişten ccedilevreye (dışarıya) ccedilıktığı goumlruumllmektedir 300

saniye sonunda dumanın bina iccedilindeki atriumlu alana sira-yet etmediği otopark ccedilıkışlarından tahliye edildiği goumlruumll-mektedir

VI SONUCcedil VE DEĞERLENDİRMELERFarklı senaryolar iccedilin duumlzenlenmiş yangın analizlerinde du-manın nasıl yayıldığı hangi yolları kullandığı goumlruumllmuumlştuumlr Yangın durumlarında sprinklerin ccedilalışarak dumanı baskıla-ması ve yangını yavaşlatması sayesinde insan tahliyesi iccedilin 15rsquolik zaman kazanımı olduğu goumlruumllmektedir Jet fanlı yangın durumlarında 9 fanın eş zamanlı ccedilalışmasıyla bina iccedilerisindeki atriumlu alana duman dolmadığı ve insan tahli-yesi iccedilin 254rsquoluumlk zaman kazanımı olduğu goumlruumllmektedir

Mutfakta yağ kaynaklı ccedilıkacak yangın iccedilin mutfağın ye-mekhane ve otoparkla bağlantısını sağlayan kapılar yangına karşı korunaklı hale getirilip olası insan yoğunluğundan do-layı oumlzellikle yemekhane ve yuumlksek yangın yuumlkuumlnden do-layı otoparka yangının sirayet etmesinin geciktirilerek yan-gın guumlvenliği accedilısından iyileştirmeler sağlanmalıdır

Gerek bodrum kattaki otopark boumlluumlmuumlnde araccedillardan kaynaklı gerekse yine bodrum kattaki mutfak boumlluumlmuumlnde (yağ yangını) ccedilıkacak yangınların binanın zemin katına (at-riumlu alan) ulaşmaması iccedilin binanın bodrum kattan zemine geccedilişleri sağlayan merdivenlerinin olduğu boumlluumlmde binanın merkezi yangın sistemiyle irtibatlı sadece yangın halinde al-dığı elektronik sinyaller doğrultusunda kapanan elektroman-yetik yangın kapıları takılmalıdır

Otopark araccedil yangınında jet fanlar aktif olmadığı zaman atriumlu boumlluumlme dolan dumanın hızlı ve guumlvenli şekilde tah-liyesini sağlamak iccedilin atriumlu alanın uumlst kısmındaki cam ccedilatı boumlluumlmuumlnde binanın merkezi yangın kontrol sistemine elektronik sinyallerle bağlı uygun ebatlarda duman tahliye kapakları yerleştirilmelidir

Otoparkta jet fanlı veya jet fan olmadığı durumlarda meydana gelebilecek herhangi bir yangın esnasında yangı-nın (dumanın) binanın iccedil kısımlarına sirayet etmemesi veya suumlrenin geciktirilmesi adına otoparktan binaya geccediliş nokta-larındaki kapılar yangına karşı korunaklı hale getirilmeli-dir ayrıca bu boumlluumlmlerde bina iccedilini koruma adına basınccedillan-dırma uygulamaları da yapılmalıdır

Yangın başlı başına insan ve diğer canlıları maddi ve manevi accedilıdan buumlyuumlk zararlara uğratabilen olumsuz bir olayken her yaştan her kesimden ve her kuumlltuumlrden insanla-rın ve insanlarla birlikte diğer canlıların da iccedilinde bulunabi-leceği yuumlksek kamu binalarında meydana gelecek karmaşa ve kaostan oumltuumlruuml ccedilok daha felaketlere ve vahim sonuccedillara yol accedilma riskini fazlaca taşımaktadır PyroSim programı veya literatuumlrde bilinen diğer simuumllasyon programlarının


231

kullanılması vasıtasıyla bu tarz yuumlksek binalar daha tasarım aşamasındayken yangın senaryoları dahilinde analiz edilme-leri imkanıyla gerektiğinde mimari detaylar revize edilerek binanın yangın guumlvenliği konusunda iyileştirmeler yapıla-bilmekte binaya uygulanacak olan tuumlm yangın guumlvenlik sis-temlerinin hem konumlandırılmaları hem de en etkin şekilde ccedilalışmalarına youmlnelik teknik oumlzellikleri noktasında optimum ccediloumlzuumlmler elde edilebilmektedir

TEŞEKKUumlRBu ccedilalışmada desteğini ve kıymetli olurlarını bizden esir-gemeyen ccedilok değerli Sancaktepe Belediye Başkanımız Sn Av Şeyma DOumlĞUumlCUuml Hanımefendiye teşekkuumlr ve şuumlkranla-rımızı arz ederiz

KAYNAKLAR[1] ARPACIOĞLU Uuml Ericcedil M Ekim 2005 Yangın Olgusu ve

Yuumlksek Yapılarda Yangın Guumlvenliği Yangın Guumlvenlik Der-gisi (90) 62-75

[2] Nuumlkleer Guumlccedil Santralı Uygulamalarında Seccedililen Yangın Mo-dellerinin Doğrulanması ve Onaylanması NUREG 1824 ABD Nuumlkleer Duumlzenleme Komisyonu 2007

[3] Chow TT Zhang L and Tsang CF Building Energy amp Environmental Technology Research Unit International Journal on Architectural ScienceVolume 7 2006

[4] KILICcedil M (2003) Yapılarda Yangın Guumlvenliği ve Soumlnduumlrme Sistemleri Uludağ Uumlniversitesi Muumlhendislik-Mimarlık Fa-kuumlltesi Dergisi Cilt 8 (1) s 59 ndash 70

[5] Ccedilebi F (2013) Atrium İccedileren Ccedilok Katlı Binalarda Duman Dağılımının Sayısal İncelenmesi Yuumlksek Lisans Tezi İstan-bul Teknik Uumlniversitesi Fen Bilimleri Enstituumlsuuml Tuumlrkiye s 17

[6] Kuumlccediluumlk SldquoYanma Sırasında Oluşan Yanma Uumlruumlnleri ve İn-san Sağlığı Uumlzerindeki Olumsuz Etkilerirdquo Yuumlksek Lisans Tezi Marmara Uumlniversitesi Sağlık Bilimleri Enstituumlsuuml İstan-bul 7-69 (2001)

[7] NFPA-720 ldquoCarbonmonoxide Risks at Homerdquo National Fire Protection Association Denver USA (1988)

[8] BYKHY 2009 Binaların Yangından Korunması Hakkında Youmlnetmelik

[9] Cvsair Car Park Ventilation System Jet Fan Sistemi httpscvsaircomtrwp contentuploads201805JETFANLI-OTO-PARK-HAVALANDIRMA-SICC87STEMICC87pdf (Ocak2019)

[10] İnternet httpswwwthunderheadengcoms=mesh (Ocak2019)

[11] Altay M (2016) Tuumlnel Yangınlarının Modellenmesi Ve Etkin Parametrelerin Modellemedeki Gerccedilekccedililiğinin İncelenmesi Yuumlksek Lisans Tezi Bursa Teknik Uumlniversitesi Fen Bilimleri Enstituumlsuuml Tuumlrkiye s 22-23



DOI 107240jeps521082

Sorumlu yazarCorresponding Author Seval GENCcedil Tel 0 (216) 348 02 92 1601 e-posta sgencmarmaraedutr

GoumlnderilmeSubmitted 01022019 KabulAccepted 23072019

Manyetoreolojik (MR) Akışkanların Kapalı Durum Viskozitesinin İncelenmesi

Investigation of Off-State Viscosity of Magnetorheological (MR) Fluids

Seval GENCcedil

Marmara Uumlniversitesi Muumlhendislik Fakuumlltesi Metalurji ve Malzeme Muumlhendisliği Boumlluumlmuuml 34722 İstanbul Tuumlrkiye

Oumlz

Bu ccedilalışmada silikon yağ ve demir (Fe) bazlı manyetoreolojik (MR) akışkanlarının kapalı durum (off-state) viskozite oumlzellikleri incelen-miştir Farklı oranlardaki manyetik faz miktarı (hacmen 5 10 20 30 ve 40) ile hazırlanan MR akışkanlarının roumllatif viskozitesinin (ηrel) ndash manyetik faz miktarına (φ) olan ilişkisi deneysel olarak tespit edilmiştir Elde edilen veriler Mooney ve Krieger-Dougherty modelleriyle karşılaştırılmıştır Deneysel sonuccedillar MR akışkanın viskozitesinin manyetik faz miktarı ile oumlnemli oumllccediluumlde arttığını goumlstermiştir Ayrıca vis-kozite profilleri Mooney modeli ile uyumlu bulunmuştur

Anahtar Kelimeler Manyetoreolojik (MR) akışkanlar viskozite

Abstract

In this study the off-state viscosity characteristics of silicone oil and iron (Fe) based magnetorheological (MR) fluids were investigated The relationship between relative viscosity (ηrel) and the amount of magnetic phase (φ) of MR fluids that were prepared with various concentra-tions of magnetic phase (5 10 20 30 40 vol) was determined experimentally The data obtained from experimental study were compared with Mooney and Krieger-Dougherty models The experimental results showed that the viscosity had a shear thinning behavior and it in-creased significantly with increasing magnetic phase Besides the viscosity profile was found to be in good agreement with Mooney model

Keywords Magnetorheological (MR) Fluids viscosity

I GİRİŞManyetoreolojik (MR) akışkanlar manyetik alan altında hızla değişen reolojik oumlzellikleri sebebiyle akıllı malzemeler sınıfına girmektedir Manyetik alanın sıfır olduğu kapalı durumda serbest bir şekilde akarken manyetik alanın uygulanması ile bir-likte akma gerilmesi birkaccedil milisaniye iccedilinde oumlnemli oumllccediluumlde artar (~106 kez) Bu değişim manyetik alanın sıfırlandığı anda tersinir ve MR akışkanı tekrar sıvı hale geccediler Manyetik alan uygulandığı zaman mikro boyuttaki partikuumlller manyetik akı youml-nuumlnde sıralanırlar İki kutup arasında (genellikle 05-3 mm aralık) oluşan zincir akışkanın hareketini manyetik alan youmlnuumlnde engeller ve sonuccedil olarak viskozitesi ve akma gerilmesinde artışa sebep olur Genc ve Phule 40 demir tozu iccedileren MR akış-kanında akma gerilimini 100 kPa olarak oumllccedilmuumlşlerdir [1]

MR akışkanları tane boyutu 005-10 μm arasında değişen manyetik olarak yumuşak ccedilok domainli manyetik partikuumllle-rin taşıyıcı bir sıvı iccedilerisine dağıtılması ile elde edilirler Kullanılan manyetik tozlar genellikle demir kobalt nikel demir-ko-balt alaşımı mangan-ccedilinko ferrit kobalt ferrit nikel ferrit gibi manyetik seramik malzemeler olarak sayılabilir Doygunluk mıknatıslanmasının yuumlksek olmasından dolayı demir en ccedilok tercih edilen manyetik tozdur Taşıyıcı faz manyetik parti-kuumlllere sıvı bir ortam sağlar Bu taşıyıcı fazın kaynama noktası yuumlksek olmalı reaktif ve toksik olmamalıdır Ayrıca ucuz ve kolay erişilir olmalıdır Sıcaklığa bağlı olarak taşıyıcı sıvının viskozitesinin değişmesi MR akışkanının uygulama alan-ları iccedilin oumlnemli bir faktoumlrduumlr Taşıyıcı sıvı olarak genellikle organik sıvılar kullanılır Silikon yağı ve hidrokarbon yağlar en

MR Akışkan Viskozitesi Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 232-237

233

ccedilok kullanılan taşıyıcı sıvılar arasındadır Amerika Birleşik Devletlerirsquonde bulunan LORD firması MR akışkanlarını ge-nellikle hidrokarbon ve silikon yağı ile sentezlemektedirler

Manyetoreolojik akışkanlar ilk olarak 1949 yılında Ja-cob Rabinow (Rabinow 1948) tarafından geliştirilse de bu konudaki araştırmalar 1990rsquolardan sonra oumlnem ve hız kazan-mıştır MR akışkanların kullanım alanı genel olarak titreşim soumlnuumlmleyiciler uumlzerine olmuştur Bu nedenle MR akışkan-larının birccedilok suumlspansiyon sistemlerinde fren ve kavrama sistemlerinde kullanılma potansiyeli yaygın olarak araştırıl-maktadır

MR akışkanlarının oumlzelliklerini anlamak ve kontrol et-mek cihaz tasarımını geliştirmek uumlretim maliyetini azalt-mak ve uumlruumlnuumln mikro-yapısını koşullara uygun hale ge-tirmek iccedilin birinci derecede oumlnemlidir MR akışkanlarının uygulamaları accedilısından birkaccedil oumlnemli anahtar konu vardır Bu konulardan bir tanesi bu akışkanların manyetik alana du-yarlı kayma gerilimini arttırmak ikinci kritik konu ise ka-palı durumda viskoziteyi duumlşuumlrmektir Manyetik alan altın-daki akma geriliminin kapalı durumdaki viskoziteye oranı ldquoyuumlkseltme oranı (turn-up ratio)rdquo olarak ifade edilir Kontrol edilebilir sıvı aktuumlatoumlrlerin tasarımında amaccedil bu yuumlkseltme oranını belirlenen ccedilalışma koşulları altında maksimuma ccedilı-kartmaktır MR akışkanlarının bu reolojik oumlzellikleri man-yetik suumlspansiyonların optimum uumlretimin koşullarını belirle-mede ccedilok oumlnemlidir

Nano-partikuumll bazlı manyetik akışkanların viskoziteleri ccedileşitli bilim adamlarınca incelenmiştir Duumlşuumlk konsantras-yonlu manyetik sıvıların viskoziteleri topaklanma durum-ları incelenmiş ve Mooney ve Krieger-Dougherty gibi mo-dellerle karşılaştırılmıştır [2 3] Jeon be Koo poliakrilik sıvıların iccedilerisine monodispers manyetik partikuumlllerin da-ğıtılması ile elde edilmiş seyreltik dispersiyonların visko-zite ve dağılabilme durumlarını incelemiştir [4] Sundar ve ccedilalışma arkadaşları Fe3O4 nanopartikuumlllerinin etilen glikol iccedilerisine dağıtılmasıyla elde edilen seyreltik dispersiyonla-rın reolojik oumlzelliklerini incelemişlerdir Yapılan ccedilalışmada viskozitenin manyetik faz miktarının artması ile arttığı gouml-ruumllmuumlştuumlr [5] Nano partikuumll bazlı seyreltik manyetik akış-kanların viskoziteleri ile ilgili birccedilok ccedilalışma yapıldıysa da yuumlksek konsantrasyonlu mikron boyutta manyetik partikuumll-ler ile sentezlenen MR akışkanlarının kapalı durum visko-zite modelleme ccedilalışmaları fazlaca yapılmamıştır MR akış-kanları iccedilin temel araştırma konuları partikuumlllerin manyetik alan altındaki etkileşimleri ve akma gerilimleri ve soumlnuumlm-leme oumlzelliklerinin belirlenmesi konularında olmaktadır [6-9]

Fakat yukarıda da bahsedildiği gibi kapalı durum visko-ziteleri uygulamalarda araştırılması gereken anahtar konu-lardan biridir

MR akışkanlarının suumlspansiyon oumlzelliklerinin değerlen-dirilmesinde accedilık durum akma gerilmesi ve kapalı durum viskozitesi ccedilok yararlı olduğu iccedilin ve ayrıca bir başarı oumllccediluumltuuml olarak kabul edildiği iccedilin bu makalede MR akışkanlarının kapalı durum viskozitesi ile manyetik faz miktarı arasındaki ilişki incelenmiş ve sonuccedillar ccedileşitli modellerle karşılaştırıl-mıştır


21 MR Akışkanının Sentezlenmesi

Bu ccedilalışmada BASF firmasından temin edilen 995 saflık-taki partikuumll boyutu ortalama 30-40 microm olan SQ sınıf kar-bonil demir tozu kullanıldı Şekil 1rsquode demir partikuumlllerinin taramalı elekton mikroskobu (SEM) (JEOL JSM-5910LY) ile elde edilmiş goumlruumlntuumlsuuml yer almaktadır Goumlruumllduumlğuuml uumlzere demir tozu kuumlresel ve polidisperse bir morfolojiye sahiptir Aynı zamanda bir miktar topaklanma da goumlruumllmektedir Ta-şıyıcı sıvı olarak kinematik viskozitesi 100 cSt olan silikon yağı kullanılmıştır Demir tozunun ccediloumlkelmesini engellemek iccedilin yuumlzey aktif madde eklendi

Şekil 1 Demir tozunun morfolojisi

MR akışkanları hacmen 5 10 20 30 ve 40rsquolık demir tozu kullanılarak hazırlandı Bu akışkanlar geleneksel sera-mik uumlretim youmlntemleri kullanılarak uumlretildi Uumlretim akış şe-ması Şekil 2rsquode verilmiştir

Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 232-237 MR Akışkan Viskozitesi

234

MR Akışkan Viskozitesi Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3250-258

Şekil 2 MR akışkanı sentezleme akış şeması

22 Viskozite Oumllccediluumlmleri

Sentezlenen MR akışkanlarının kapalı durum viskoziteleri Şekil 3rsquode fotoğrafı ve ccedilizimi verilen konsantrik silindir geometrisi (Bohlin Gemini Reometre) kullanılarak oumllccediluumllduuml Oumllccediluumlmler 25 0Crsquode ve 01-100 s-1 ve 100-01 s-1 kayma hızı aralığında gerccedilekleştirildi MR akışkanlar oumllccediluumlm yapılacak silindirin iccedilerisine bir şırınga yardımı ile konulduktan sonra homojen ve kararlı hale gelebilmesi iccedilin 50 s-1 hızda 10 saniye karıştırıldı

Şekil 3 (a) Bohlin Gemini Reometre (b) Konsantrik Silindir Geometrisi

III BULGULAR VE TARTIŞMALAR Ccedileşitli seramik suumlspansiyonlar iccedilin konsantrasyona bağlı viskozite modelleri 20 yuumlzyılın başından beri incelenmektedir Einstein aynı boy kuumlresel sert partikuumlllerden oluşan


22 Viskozite OumllccediluumlmleriSentezlenen MR akışkanlarının kapalı durum viskoziteleri Şekil 3rsquode fotoğrafı ve ccedilizimi verilen konsantrik silindir ge-ometrisi (Bohlin Gemini Reometre) kullanılarak oumllccediluumllduuml Oumllccediluumlmler 25 0Crsquode ve 01-100 s-1 ve 100-01 s-1 kayma hızı aralığında gerccedilekleştirildi MR akışkanlar oumllccediluumlm yapılacak silindirin iccedilerisine bir şırınga yardımı ile konulduktan sonra homojen ve kararlı hale gelebilmesi iccedilin 50 s-1 hızda 10 sa-niye karıştırıldı


III BULGULAR VE TARTIŞMALARCcedileşitli seramik suumlspansiyonlar iccedilin konsantrasyona bağlı vis-kozite modelleri 20 yuumlzyılın başından beri incelenmektedir Einstein aynı boy kuumlresel sert partikuumlllerden oluşan suumlspan-siyon iccedilin bir model geliştirdi Lakin bu model seyreltilmiş (hacmen lt2) suumlspansiyonlar iccedilin geccedilerliydi Daha sonra ya-pılan ccedilalışmalarda bu model orta derecedeki konsatrasyonlar iccedilin modifiye edildi Fakat viskozite ile partikuumll konsantras-yonunun arasındaki ilişkinin belirlenmesi yuumlksek konsantras-yonlu suumlspansiyonlar iccedilin ccedilok daha zor olmaktadır Bu uyuş-mazlık da suumlspansiyona yuumlklenebilecek maksimum katı fazın dikkate alınmasıyla giderildi [10] Şekil 4rsquode farklı demir tozu konsantrasyonundaki MR akışkanlarının viskozite eğrileri ve-rilmiştir Tablo 1rsquode ise en duumlşuumlk ve en yuumlksek kayma hızla-rındaki viskoziteler verilmiştir Grafikten de anlaşılacağı gibi kayma hızı ile viskozitenin azaldığı yani kayma incelmesi goumlsterdiği goumlzlendi Kayma incelmesinin derecesi demir kon-santrasyonu azaldıkccedila duumlşuumlş goumlstermiştir Hacmen φ = 005 olan MR akışkanı Newtonian oumlzellik goumlstermiştir

Şekil 4 Farklı Fe konsantrasyondaki bazlı MR akışkanlarının viskozite eğrileri


235

Tablo 1 01 and 100 s-1 kayma hızlarında viskozite değerleriHacim oranı () Viskozite (Pas)

01 s-1 100 s-1

5 0173 01410 524 01820 2636 03830 8840 08240 30579 256

31 Viskozitenin ModellenmesiKatı fazın konsantrasyonu suumlspansiyonun viskozitesini etki-leyen oumlnemli faktoumlrlerden biridir Şekil 5rsquode goumlruumllduumlğuuml gibi demir tozunun konsantrasyonun artması ile viskozite de art-maktadır Bu artışlar 4 farklı kayma hızında verilmiştir

Şekil 5 Farklı kayma hızlarında viskozitenin demir konsantrasyonuyla ilişkisi

Roumllatif viskozite (ηrel) belli bir kayma hızında suumlspansi-yonun viskozitesinin taşıyıcı sıvının viskozitesine (η) oranı olarak tanımlanır Kayma hızı 100 s-1 lsquode 1ηrel lsquonin manyetik faz konsantrasyonuna goumlre değişimi Şekil 6rsquoda verilmiştir Demir yuumlklemesi arttıkccedila 1ηrel deki eksponansiyel azalma Eşitlik 1rsquode goumlsterilmiştir

1ηrel = 14879 exp (minus865 φ) (1)ve korelasyon faktoumlruuml R = 09791rsquodirEksponansiyel eğri φ yaklaşık olarak 07rsquoyi aştığı za-

man asimptotik olarak sıfıra yaklaşmakta bunun sebebi ise partikuumlllerin paketlenme konfiguumlrasyonundan ve bir-birleriyle kontak halde bulunmalarından kaynaklanan di-rencin suumlspansiyonun akmasına engel teşkil etmesidir Boumly-lece maksimum katı faz oranı φm ηrel sonsuza ya da 1ηrel sıfıra yaklaştığı noktadaki katıların hacimsel oranıdır Şekil 6rsquoda 100 s-1 kayma hızında 1ηrel ile φ arasındaki ilişki ve-rilmektedir Aynı boydaki kuumlreler iccedilin en yuumlksek paketlenme faktoumlruuml 074 olduğu iccedilin ve grafikte de 07rsquoyi aştığı zaman asimptotik olarak sıfıra yaklaştığı iccedilin bu ccedilalışmadaki hesap-lamalar sırasında maksimum katı faz yuumlklemesi 074 olarak

belirlendi Her ne kadar kullanılan demir tozu polidispers olsa da tek bir partikuumll buumlyuumlkluumlğuumlnuumln dominant olacağı ve ccedilerccedileveyi oluşturacağı duumlşuumlnuumllduuml

Şekil 6 Roumllatif vizkozitenin tersi ile demir (Fe) partikuumll konsantrasyonunun arasındaki ilişkinin 100 s-1 kayma hızındaki

grafiği

Partikuumll konsantrasyonu arttıkccedila partikuumlller arasındaki mesafe azalmaktadır ve bunun sebebi olarak hidrodina-mik etkileşimler artmaktadır Bizim hesaplarımızda hidro-dinamik etkileşimlerin hesaplanması oldukccedila karmaşık ol-duğu iccedilin suumlspansiyon vizkozitesinin konsantrasyona olan bağımlılığını tanımlamak iccedilin goumlreceli daha basit ilişki-ler uygulandı Daha oumlnce yapılan ccedilalışmalarda yuumlksek kon-santrasyondaki suumlspansiyonların reolojik davranışlarının belirlenmesinde hem teorik hem de emprik denklemler ge-liştirilmiştir Bunların iccedilinde en iyi bilineni Krieger ndashDoug-herty denklemidir ve Eşitlik 2rsquodeki gibi verilir [12]

(2)

Bu denklemde ϕ partikuumlllerin hacimsel oranı ϕm par-tikuumlllerin maksimum hacimsel oranı [η] intrinzik viskozi-tedir Deneysel verilerimizden yola ccedilıkarak [η] değeri ln [η]-ln [1-ϕϕm] grafiğindeki (Şekil 7) doğrusal uyumdan 43 olarak hesaplandı [14]

Şekil 7 ln [η]-ln [1-ϕϕm] grafiğinin doğrusal uyumu


236

Başka bir model de Eşitlik 3rsquode verilen Mooney denk-lemidir

(3)

Bu eşitlikte ϕ partikuumlllerin hacimsel oranı [η] intrinzik viskozite ve K ise ayarlanabilir parametredir Mooney denk-leminin maksimum katı yuumlklemesini iccedilermediği dikkat ccedilek-mektedir [η] değeri iccedilin deneysel veriler kullanılarak Eşitlik 2 ile hesaplanan 43 değeri alınmıştır K değeri ise Eşitlik 3 kullanılarak 16 olarak hesaplanmıştır

Hesaplanan ve deneysel olarak oumllccediluumllen ηrel Şekil 8rsquode ve-rilmiştir Mooney modeli hacmen 5 ndash 40 konsantrasyon aralığında roumllatif viskoziteyi oldukccedila yakın tahmin etmiş-tir Krieger Dougherty Modeli ise hacmen 30 konsantras-yondan duumlşuumlk MR akışkanları iccedilin geccedilerlidir Bu modeldeki uyumsuzluk oumlzellikle konsantrasyonun 30rsquodan buumlyuumlk ol-duğu durumlarda partikuumlllerin aynı boyutta sert kuumlre ola-rak kabul edilmesinden kaynaklanabilir Aynı zamanda po-lidispersite ve hidrodinamik etkileşimler bu tahminlerdeki uyumsuzluklarda rol oynamış olabilirler [14 16]

Şekil 8 Mooney ve Krieger Dougherty Modellerinin deneysel veriler ile karşılaştırılması

IV SONUCcedil VE DEĞERLENDİRMEBu ccedilalışmada hacmen farklı demir konsantrasyonu (ϕ = 005 010 020 030 040) ile sentezlenen MR akışkan-larının kapalı durum viskozitesi incelendi Konsantrasyo-nun hacmen 5den buumlyuumlk olduğu durumlarda kayma hı-zının artması ile suumlspansiyonların viskozitelerinin azaldığı yani akma incelmesi oumlzelliği sergilediği goumlzlendi Hacmen 5rsquolik MR akışkanı ise Newtonian bir akış oumlzelliği goumls-terdi Maksimum katı faz yuumlklemesi ϕ=074 olarak kabul edildi Bu aynı zamanda aynı boydaki kuumlrelerin en sıkı paket

oranıdır İntrinzik viskozite [η] deneysel verilerden 43 ola-rak hesaplandı Viskozitenin partikuumll konsantrasyonuna bağ-lılığı roumllatif viskozite (ηr) ile hacimsel oranın(ϕ) arasındaki ilişki incelenerek tespit edildi ηrel ndash ϕ arasındaki uyum Mo-oney ve Krieger-Dougherty modelleri ile karşılaştırıldı Mo-oney Modeli buumltuumln konsantrasyonlarda deneysel sonuccedillarla uyum iccedilindeydi Krieger-Dougherty Modeli ise sadece hac-men 30rsquoluk (ϕlt030) orandan kuumlccediluumlk oranlar iccedilin geccediler-liydi Bu ccedilalışma sonunda demir ve silikon yağ bazlı MR akışkanlarının kapalı durum viskoziteleri iccedilin en uygun mo-delin Mooney Modeli olduğu belirlendi

REFERANSLAR[1] Genc S ve Phule PP (2002) Rheological properties of

magnetorheological fluids Smart Materials and Structures 11(1) 140-146

[2] Choi H J Taeg M Kwon M Jhon S (2000) Viscosity of Magnetic Particle Suspensions Journal of Magnetism and Magnetic Materials 209 228-230

[3] Smith T L ve Bruce C A(1979) Intrinsic viscosities and other rheological properties of flocculated suspensions of non-magnetic and magnetic ferric oxides Journal of Colloid and Interface Science 72 13-26

[4] Jeon J ve Koo S (2012) Viscosity and dispersion state of magnetic suspensions Journal of Magnetism and Magnetic Materials 324(4) 424-429

[5] Sundar L S Ramana E V Singh M K amp De Sousa A C M (2012) Viscosity of low volume concentrations of mag-netic Fe3O4 nanoparticles disp ersed in ethylene glycol and water mixture Chemical physics letters 554 236-242

[6] Rich J P Doyle PS ve McKinley GH (2012) Magne-torheology in an aging yield stress matrix fluid Rheologica Acta 51(7) 579-593

[7] Jolly MR Bender JW ve Carlson JD (1999) Proper-ties and applications of commercial magnetorheological flu-ids Journal of Intelligent Material Systems and Structures 10(1) 5-13

[8] Ginder J M Davis LC ve Elie LD (1996) Rheology of magnetorheological fluids Models and measurements In-ternational Journal of Modern Physics B 10(23-24) 3293-3303

[9] Carlson JD Catanzarite DMve StClair KA (1996) Commercial magnetorheological fluid devices International Journal of Modern Physics B 10(23-24) 2857-2865

[10] Yuanling S Xiaolin L and Jianfeng C (2004) The maxi-mum solid loading and viscosity estimation of ultra-fine Ba-TiO3 aqueous suspensions Colloids and Surfaces A Physi-cochemical and Engineering Aspects 247(1) 27-34

[11] Falk V ve DrsquoOrtona U A (2002) Polydisperse sedimen-tation and polydisperse packing model Powder technology 128(2) 229-235


237

[12] Krieger IM ve Dougherty TJ (1959) A mechanism for non-Newtonian flow in suspensions of rigid spheres Journal of Rheology 3 137

[13] Liu D M ve Tseng W J (2000) Rheology of injecti-on-molded zirconia-wax mixtures Journal of Materials Science 35(4) 1009-1016

[14] Bergstrm L Shinozaki K Tomiyama H amp Mizutani N (1997) Colloidal processing of a very fine BaTiO3 pow-der-effect of particle interactions on the suspension properties

consolidation and sintering behavior Journal of the Ameri-can Ceramic Society 80(2) 291-300

[15] Mooney M (1951) The viscosity of a concentrated suspen-sion of spherical particles Journal of Colloid Science 6(2) 162-170

[16] Tseng WJve Li SY (2002) Rheology of colloidal BaTiO3 suspension with ammonium polyacrylate as a dispersant Ma-terials Science and Engineering A 333(1) 314-319



DOI 107240jeps523217

Sorumlu yazarCorresponding Author Barış ŞİMŞEK Tel 0 (376) 218 95 00 8316 e-posta barissimsekkaratekinedutr


Grafit ve Oumlmruumlnuuml Tamamlamış Atık Lastikten Elde Edilen Karbon Siyahının İyileştirilmiş Hummers Youmlntemi ile Oksidasyonu

Oxidation of the Graphite and Carbon Black Obtained From Worn Out Waste Tires Using Improved Hummers Method

Recep Berk ALP Oumlmer Faruk DİLMACcedil Barış ŞİMŞEK

Ccedilankırı Karatekin Uumlniversitesi Muumlhendislik Fakuumlltesi Kimya Muumlhendisliği Boumlluumlmuuml 18100 Uluyazı Ccedilankırı Tuumlrkiye

Oumlz

Grafen oksidin kimyasal sentezinde grafitin yuumlksek maliyeti nedeni ile koumlmuumlr veya karbon siyahı gibi duumlşuumlk maliyetli alternatif karbon kaynakları uumlzerindeki ccedilalışmalar yoğunlaşmıştır Bu ccedilalışmada İyileştirilmiş Hummers youmlntemi ile grafit ve oumlmruumlnuuml tamamlamış atık las-tikten piroliz ile karbon siyahının oksidasyonu gerccedilekleştirilmiştir Grafen oksit (GO) ve okside karbon siyahının (CBO) uumlruumln oumlzellikleri ndash yapısal kusurluluğu karbon iccedileriği oumlzguumll ısı kapasitesi ndash belirlenmiş ve kıyaslanmıştır Raman desenleri ile yapılan analiz ile oumlmruumlnuuml ta-mamlamış atık lastikten piroliz ile elde edilen karbon siyahının nano boyutta ve yuumlksek saflıkta karbon siyahına (IDIG=266) ve grafen okside (IDIG=140) karşın daha kusurlu bir yapıya sahip olduğu belirlenmiştir (IDIG=565) Buna karşın X-Ray Saccedilılım analizleri ile ok-side karbon siyahının grafen tabakalarında duumlzeninin grafen okside goumlre daha yuumlksek olduğu goumlzlemlenmiştir Okside karbon siyahının ato-mik karbon iccedileriği 831 iken grafen oksidin atomik karbon iccedileriği 730 olarak belirlenmiştir Bu sonuccedillar okside karbon siyahının daha yuumlksek karbon iccedileriğine sahip olduğu goumlruumllmektedir Ccedilalışmadaki dikkat ccedilekici sonuccedillardan biri okside edilen karbon tabanlı malzemelerin oumlzguumll ısı değerleridir Grafen oksidin ndash 40degC ve 50degC arasında oumllccediluumllen tuumlm oumlzguumll ısı kapasitesi değerleri okside karbon siyahından yuumlksek olarak bulunmuştur İyileştirilmiş Hummers youmlnteminde grafit yerine karbon siyahının belli miktarlarda kullanılmasının uumlruumln oumlzellikleri-nin grafen oksitten ccedilok uzaklaşmaması iccedilin gerekli olduğu sonucuna varılmıştır Ayrıca okside karbon siyahının grafen oksit ile su arıtma ve elektronik uygulamalar gibi potansiyel enduumlstriyel uygulamalar bakımından kıyaslanması gerektiği sonucuna varılmıştır

Anahtar kelimeler İyileştirilmiş Hummers Youmlntemi Grafen Oksit Karbon Siyahı Kimyasal Oksidasyon Oumlmruumlnuuml Tamamlamış Atık Lastikler

Abstract

Due to the high cost of graphite in the chemical synthesis of graphene oxide studies on low-cost alternative carbon sources such as coal or carbon black have intensified In this study oxidation of graphite and carbon black obtained by pyrolysis from worn out waste tires was ox-idized using the Improved Hummers method The product properties ndash structural defect carbon content specific heat capacity of graphene oxide (GO) and oxidized carbon black (CBO) was determined and compared each other When the Raman patterns are analysed it was de-termined that carbon black obtained by pyrolysis from worn out waste tires has a more defective structure (ID IG = 565) than nano-sized and high-purity carbon black (ID IG = 266) and graphene oxide (ID IG = 140) However X-Ray Diffraction analyses showed that ox-idized carbon black had higher regular graphene layer content than graphene oxide While the atomic carbon content of oxidized carbon black was found as 8310 the atomic carbon content of graphene oxide was determined as 7310 These results show that carbon black has higher carbon content even if oxidized One of the remarkable results in the study is the specific heat values of oxidized carbon based materials All specific heat capacity values of graphene oxide measured between ndash 40 deg C and 50 deg C were found to be higher than the oxi-dized carbon black In the improved Hummers method it was concluded that the use of certain amounts of carbon black instead of graphite is necessary for the product properties not to be too far away from graphene oxide In addition it was concluded that oxidized carbon black should be compared with graphene oxide in terms of potential industrial applications such as water treatment and electronic applications

Keywords Improved Hummers Method Graphene oxide Carbon Black Chemical Oxidation Worn out Waste Tires

Karbon Siyahının Oksidasyonu Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 238-244

239

I GİRİŞYuumlksek teknoloji ve yoğun enduumlstriyel uumlretim katı atıklar oluşturmakta ve bu atıkların kontrolsuumlz ayrıştırılması ile ccedilok buumlyuumlk oumllccedilekte ccedilevresel problemler ortaya ccedilıkmaktadır [1] Ccediloğu gelişmiş uumllkede dahi katı atıklar oumlzellikle insan sağ-lığını tehdit eden bir noktaya gelmiştir [2] Ccedilevresel prob-lemlere neden olan enduumlstriyel atıkların ccedileşitli alanlarda değerlendirilmesiyle ccedilevre kirliliğine bir miktar ccediloumlzuumlm sağ-lanabileceği gibi uumllke ekonomisine de girdi sağlanacağı duuml-şuumlnuumllmektedir [3] 2030 yılına kadar yılda 5000 milyon lastik duumlzenli olarak atık hale gelecektir [4-6] Oumlmruumlnuuml ta-mamlamış atık lastiklerin toksik ve ccediloumlzuumllebilir iccedileriğe sa-hip olması bu malzemelerin depolanmasını yahut yakılma-sını ccedilevre iccedilin tehdit haline getirmektedir [7 8] Bu nedenle oumlmruumlnuuml tamamlamış atık lastiklerin bertarafı da ccedilevre iccedilin oumlnemli bir problem haline gelmiştir [9 10] Oumlmruumlnuuml tamam-lamış atık lastiklerin oumlrneğin yapı malzemeleri iccedilerisinde kullanılması bu malzemelerin doğadan kaybolmasını engel-lememektedir Oumlmruumlnuuml tamamlamış atık lastiklerin berta-raf youmlntemleri arasında piroliz teknolojisi son yıllarda oumlne ccedilıkmaktadır [11] Yakma ile karşılaştırıldığında atık lasti-ğin pirolizi yanıcı gaz pirolitik yağ ve karbon siyahı gibi uumlccedil değerli uumlruumlnuumln uumlretilmesi ile daha ccedilevre dostu ve ekono-mik accedilıdan daha rekabetccedili bir youmlntem olarak kabul edilebilir [12] Ayrıca kapalı piroliz uumlniteleri ile tehlikeli yan uumlruumlnler azaltılabilir ve emisyon engellenebilir [13] Yanıcı gaz yakıt olarak pirolitik yağ motorin olarak karbon siyahı ise plas-tik ve kablo sanayinde kullanılagelmektedir [13] Karbon si-yahı yuumlksek yuumlzey alanı zengin fonksiyonel grupları ile ab-sorban [14 15] katalizoumlr [16] veya dolgu maddesi olarak sanayinde kullanılmaktadır [17]

Son yıllarda karbon siyahının iletken polimer uumlretimi iccedilin dolgu malzemesi olarak [18] elektrokimyasal oumlzel-likleri artırmada lityum-iyon pillerde [19] ve biyosensoumlr-ler de [20] kullanımı araştırmacıların ilgisini ccedilekmektedir Bununla birlikte karbon siyahının su itici olması topaklaş-maya meyilli olması ve ccediloumlzuumlcuumller iccedilerisinde zayıf ccediloumlzuumlnuumlr-luumlğuuml onun boya ve muumlrekkep gibi sektoumlrlerde kullanımını kısıtlamaktadır [21] Oumlzellikle oksidasyon ile karbon siyahı-nın yuumlzeyindeki oksijenli fonksiyonel gruplar artırabilir 22 Boumlylece karbon siyahının suyu seven oumlzelliği artırılır boya ve muumlrekkep sektoumlrleri iccedilin gerekli olan kararlı dispersiyon-lar elde edilebilir [22] Başta nitrik asit ile olmak uumlzere asi-dik oksidasyon youmlntemleri karbon siyahının oksidasyonu iccedilin en ccedilok kullanılan youmlntemlerden biridir [23] Asidik ok-sidasyon youmlntemlerinde sodyum persuumllfat (Na2S2O8) suumll-fuumlrik asit (H2SO4) potasyum permanganat (KMnO4) sod-yum nitrat (NaNO3) hidrojen peroksit (H2O2) kimyasalları kullanılmıştır [24] Yuan vd [25] nitrik asit (HNO3) ile kar-bon siyahını okside etmişler ve karbonun oksijene ağırlıkccedila

oranının 864rsquoden 266 değerine duumlştuumlğuumlnuuml belirlemişlerdir Numunelerin elementel analizini Taramalı Elektron Mikros-kobu Enerji Yayılımlı X-Işını (SEM-EDX) kullanarak belir-lemişlerdir Amornwachirabodee vd [24] karbon siyahının 125 olan IDIG değerini (D piki yoğunluğunun G piki yo-ğunluğuna oranı) Hummers youmlntemi kullanarak oksidasyon ile 156 değerine ulaştırmışlardır Alfaegrave vd [25] nitrik asit ile okside ettiği karbon siyahının karbonun oksijene ağırlıkccedila oranının 1676 değerinden 122 değerine duumlştuumlğuumlnuuml belirle-mişlerdir Numunelerin elementel analizini ldquoCHNSOrdquo ele-mentel analizoumlr kullanarak belirlemişlerdir IDIG değerinde ise karbon siyahı ile okside karbon siyahı arasında bir fark belirlememişlerdir

Novoselov ve ark [26] tarafından mekanik pullanma youmlntemi ile elde edilen tek tabakalı grafenin uumlstuumln meka-nik elektrik ve optik oumlzellikleri [27] son yıllarda grafeni en ccedilok araştırılan nano malzemelerden biri yapmıştır [28] Di-ğer sentez youmlntemlerine goumlre homojenitesi duumlşuumlk olmasına rağmen buumlyuumlk oumllccedilekte grafen oksidin daha duumlşuumlk maliyetle uumlretimi iccedilin tercih edilen youmlntem oumlncelikle Hummers youmln-temi youmlntemidir [29] Daha sonra NaNO3 yerine (H3PO4) fosforik asit kullanımı ile daha yeşil bir grafen oksit uumlretimi sağlanmış ve iyileştirilmiş Hummers youmlntemi olarak anıl-mıştır [30] İyileştirilmiş Hummers youmlntemi ile grafen oksit uumlretiminde maliyeti yuumlkselten malzeme grafittir [31] Uumlre-tim maliyetini duumlşuumlrmek iccedili araştırmacılar grafit yerine al-ternatif karbon kaynakları araştırmaktadır [32] Bu amaccedilla araştırmacılar duumlşuumlk kalite koumlmuumlrden grafen oksidin Hum-mers youmlntemi ile eldesi [33] ve koumlmuumlr katranından alınan kokrsquodan modifiye Hummers youmlntemi ile grafen oksit [34] el-desi uumlzerine ccedilalışmışlardır Fernaacutendez-Garciacutea vd [33] farklı katran iccedileren sıvı haldeki koumlmuumlrden karbonizasyon ve Mo-difiye Hummers youmlntemini iccedileren iki aşamalı bir youmlntembi-lim ile grafen oksit elde etmişler ve IDIG değerini (D piki yoğunluğunun G piki yoğunluğuna oranı) lt090 olarak kar-bonun oksijene ağırlıkccedila oranı ise 088 olarak belirlemişler-dir Sierra vd [34] kokrsquodan elde ettikleri grafen oksidin IDIG değerini 093 olarak CO değerini (Karbonun oksijene atomik oranı) ise 35 olarak belirlemişlerdir

Bu amaccedilla ccedilalışmada İyileştirilmiş Hummers youmlntemi ile okside edilen karbon siyahının Raman spektroskopisi ile IDIG değeri X-Ray Saccedilılım (XRD) cihazı ile mikro yapısı SEM-EDX analizi ile CO değeri ve son olarak termal ana-liz cihazı ile oumlzguumll ısı değerleri belirlenmiştir Ccedilalışmanın ilk katkısı İyileştirilmiş Hummers youmlntemi ile okside edi-len atık lastik kaynaklı karbon siyahının karakterizasyonu ve oksidasyon derecesinin analizidir Ccedilalışmanın ikinci katkısı ise oumlmruumlnuuml tamamlamış atık lastiklerden edilen karbon si-yahının İyileştirilmiş Hummers youmlntemi ile okside edilmesi durumunda uumlruumln oumlzelliklerinin grafitten elde edilen grafen

Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 238-244 Karbon Siyahının Oksidasyonu

240

oksit oumlzellikleri ile ne kadar benzeştiğinin saptanmasıdır Boumlylece grafen oksit elde etmede grafit yerine oumlmruumlnuuml ta-mamlamış atık lastiklerden edilen karbon siyahının kullanı-labilirliğinin ortaya ccedilıkarılması amaccedillanmıştır

II MALZEME VE METOT

21 MalzemeDeneylerde karbon kaynağı olarak Merck firmasından temin edilen ekstra saf grafit (gt99) ve Marmore Yeşil Kimya fir-masından temin edilen karbon siyahı kullanılmıştır (Tablo 1) Deney sırasında sıcaklığın 5Cdegrsquonin aşağısında tutulması iccedilin deneylerin her aşamasında Polyscience 15L soğutmalı su sirkuumllatoumlruuml kullanılmıştır Merck firmasından temin edi-len suumllfuumlrik asit H2SO4 (95-98) orto-fosforik asit H3PO4 (85) ve potasyum permanganat KMnO4 (99) grafitin ok-sidasyonu iccedilin kullanılmıştır Metal iyonlarının uzaklaştırıl-ması iccedilin hidroklorik ait HCl (37 Sigma Aldrich) ve re-aksiyonun sonlandırılması iccedilin hidrojen peroksit (H2O2 30 wt ) kullanılmıştır Numunelerin termal analizi TA Ins-truments Q200 cihazı ile yapılmıştır Raman spektrosko-pisi SEM-EDX ve XRD analizi Namık Kemal Uumlniversitesi Merkez Laboratuvarı (NABİLTEM) Afyon Kocatepe Uumlni-versitesi Teknoloji Uygulama ve Araştırma Merkezi ve Bay-burt Uumlniversitesi Merkezi Araştırma Laboratuvarında yapıl-mıştır

Tablo 1 Karbon siyahı oumlzellikleriOumlZELLİK DEĞERLERKaynak Oumlmruumlnuuml tamamlamış atık lastikParccedilacık boyutu lt50micromYuumlzey alanı lt90 m2gDoumlkme yoğunluğu ~400kgm3

pH 5-9Suumllfuumlr iccedileriği lt10Kuumll iccedileriği lt05

22 Karbon siyahı ve grafitin oksidasyonu120 ml H2SO4 ve 13 ml H3PO4 ccediloumlzeltisine 1 g karbon tabanlı malzeme (grafit veya karbon siyahı) ilave edilerek manyetik karıştırıcı ile 5degCrsquode karıştırılmıştır Daha sonra 6 g potas-yum permanganat (KMnO4) yavaşccedila reaktoumlre eklenmiş ve reaktoumlr sıcaklığı soğutmalı su sirkuumllatoumlruuml ile 5degCrsquonin altında tutulmuştur Ccediloumlzelti sıcaklığı oumlnce 35 degCrsquoye ccedilıkarılmış ve 2 saat daha karıştırılmıştır Ardından ultra saf su yavaşccedila re-aktoumlre eklenmiştir Daha sonra ccediloumlzelti sıcaklığı 85degC ye ccedilı-karılmıştır ve 12 saat daha karıştırılan ccediloumlzeltiye reaksiyonu durdurmak iccedilin 30rsquoluk 10 mL hidrojen peroksit (H2O2)

iccedileren 400 mL su ccediloumlzeltiye eklenmiştir Son olarak metal iyonlarının uzaklaştırılması amacı ile 100 ml HCl ccediloumlzeltisi (110 vv) ilave edilmiş ve numune 3 defa yıkanarak etuumlvde 50degCrsquode 24 saat kurutulmuştur Elde edilen okside karbon siyahı (CBO) ve grafen oksit (GO) 200 ml distile su iccedileri-sinde 3 saat ultrasonik banyoda dispers edilmiş daha sonra filtre santrifuumlj işlemlerine tabi tutulmuştur [30 35 ve 36] Karbon siyahı (CB) ve grafit oksidasyonu iccedilin aşağıda yer alan youmlntembilim uygulanmıştır (Şekil 1)

Şekil 1 Akış diyagramı

III BULGULAR VE TARTIŞMA

31 Spektral AnalizlerCBO ve GO numunelerin Raman spektrumları sırasıyla 1350 cm-1rsquode D bandı ve 1590 cm-1rsquode G bandı goumlstermek-tedir [24 25 35-37] Uyarı dalga boyu ve uyarı lazer ener-jisi 532nm ve 10mV olarak seccedililmiştir Raman deseninde D ve G bandı şiddeti GOrsquonun başarılı bir şekilde sentezlendi-ğini goumlstermektedir [38] GO iccedilin IDIG değeri 140 olarak belirlenmiştir ve D pikindeki artış nispeten uumlruumlnuumln kusurlu-luğunun fazla olduğunu goumlstermektedir Beklendiği gibi GO Raman deseninde 2D piki goumlruumlnmemektedir (2D piki yo-ğunluğunun G piki yoğunluğuna oranı I2DIG değeri 0005) Oumlzellikle kullanılan oksidanların miktarca ccedilok olması D piki şiddetini artırmıştır (Şekil 2) CBO ile GO Raman desenleri D ve G bandı şiddeti arasında pek bir fark bulunmamakta-dır [25] Bununla birlikte karbon siyahının başarılı bir şe-kilde okside olduğunu goumlsteren pik 2D pikidir Karbon si-yahının Raman deseninde goumlruumllmeyen bu pik oksidasyon sırasında yayvanlaşır ve şiddeti artar [24] CBO Raman de-senindeki I2DIG değeri 590 olarak belirlenmiştir ve oksi-dasyonun başarılı bir şekilde gerccedilekleştiğinin goumlstergesidir (Şekil 2) Ayrıca yuumlksek oksidasyonun goumlstergesi uumlruumln ku-surluluğu yani D piki şiddetidir ve CBO Raman desenindeki IDIG değeri 565 olarak belirlenmiştir


241

Şekil 2 CBO ve GO numunelerin Raman analizi

GO numunelerin X-Işını kırınım desenleri (XRD) ince-lendiğinde (002) duumlzlemini 10o civarında oldukccedila şiddetli bir pik ve (100) duumlzlemini 42o civarında zayıf bir pik goumlster-mektedir [39] (Şekil 3) 10o ve 42 o civarında yer alan pik-ler GO sentezinin başarılı olduğunu goumlstermektedir [35 36] CBO numunelerin XRD desenleri incelendiğinde (002) duumlz-lemini 23o civarında yer alan yayvan pik ise şekilsiz karbon yapısına işaret etmektedir Bu pikin şiddetindeki duumlşuumlkluumlk grafen tabakalarının daha az duumlzenli yığıldığını goumlstermek-tedir [21] CBO numunelerin XRD desenlerinde yer alan 43o

civarındaki ccedilok şiddetli ve yayvan pik uumlruumln kusurluluğuna işaret eder ve oksidasyonun beklenen bir sonucudur [21] XRD desenleri hem grafit hem de karbon siyahının başarılı bir şekilde okside edildiğinin goumlstergesidir (Şekil 3)

Şekil 3 CBO ve GO numunelerin XRD analizi

CBO ve GO iccedilin SEM-EDX analizleri yapılmış ve CO değeri 20 ve 50 microm iccedilin elementel analiz yapılarak belirlen-miştir CO değeri GO iccedilin 275 ve CBO iccedilin ise 615 olarak belirlenmiştir Bu sonuccedillar literatuumlr ile uyumludur ve CBO

EDX analizinde yer alan 3rsquoluumlk silisyum karbon siyahının

yapısında bulunmaktadır


242

Şekil 4 GO ve CBO numunelerin SEM-EDX analizi

Oumlzguumll ısı kapasitesi enerji depolama yeteneğinin bir oumll-ccediluumlsuumlduumlr [40] GO ve CBO numunelerin termal analizleri yapılmış ve oumlzguumll ısı değerleri belirlenmiştir GO ve CBO numunelerin oda sıcaklığında oumlzguumll ısı değerleri kıyaslan-dığında sırası ile 1351 ve 0833 JgdegC değerleri elde edil-miştir (Şekil 5)

Şekil 5 GO ve CBO numunelerin ısı kapasiteleri

32 Oksidasyon Performansının KıyaslanmasıCBO numunesinin IDIG değeri GO numunesinin IDIG de-ğerinden yaklaşık 303 daha yuumlksek bulunmuştur Karbon kaynağı olarak seccedililen karbon siyahının daha yuumlksek IDIG değerine sebep olduğu bu nedenle CBOrsquonun daha ccedilok yapı-sal kusur iccedilerdiği soumlylenebilir İki uumlruumlnuumln Raman desenleri incelendiğinde GOrsquodan farklı olarak CBO Raman deseninde 1200 cm-1 civarında zayıf bir pik goumlruumllmektedir ve yine ya-pısal kusura işaret eder XRD spektrumları kıyaslandığında CBO numunelerin (002) duumlzlemini 23o civarında yer alan

pikin GO numunelerin (002) duumlzlemini 23o civarında yer alan pike goumlre daha yayvan ve şiddetli olduğu goumlruumllmekte-dir GOrsquodan farklı olarak CBO numunelerinde 38o civarında goumlzlenen şiddetli pikin karbonizasyon sonucu oluşan silis-yum karbuumlrden (SiC) kaynaklandığı soumlylenebilir CBOrsquonun SEM-EDX analizinde silisyumun yer alması yine uumlruumln iccedilin istenmeyen bir durumdur GO ve CBO oumlzguumll ısı değerleri kıyaslandığında GOrsquonun daha yuumlksek oumlzguumll ısı kapasitesine sahip olduğu goumlruumllmektedir

Ccedilalışma sonuccedilları literatuumlr ile kıyaslandığında karbon kaynağının karbon siyahı olarak tercih edildiği ccedilalışma-lara kıyasla daha kusurlu CBO elde edilmiştir Bunun se-bebi bu ccedilalışmalarda kullanılan karbon siyahının daha saf olması ve nano boyutta olmasıdır Bu ccedilalışmada kullanı-lan oumlmruumlnuuml tamamlamış atık lastiklerden elde edilen kar-bon siyahının IDIG değerinin literatuumlrdeki ccedilalışmalara ya-kınlığı dikkat ccedilekicidir (Şekil 6) Benzer şekilde kullanılan oumlmruumlnuuml tamamlamış atık lastiklerden elde edilen karbon si-yahının CO değeri karbon siyahı kullanılan diğer ccedilalışma-lara goumlre yuumlksektir ve sebebinin karbon siyahı saflığı olduğu duumlşuumlnuumllmektedir Oumlzguumll ısı kapasitesi grafit iccedilin literatuumlrde 20degCrsquode 071 JgdegC civarında yer almaktadır [41] GO ve CBO numunelerin oda sıcaklığında oumlzguumll ısı değerleri sırası ile 1351 ve 0833 JgdegC belirlenmiştir

Şekil 6 IDIG ve CO değerleri (IDIG and CO values)

IV SONUCcedilLAR

İyileştirilmiş Hummers youmlntemi ile okside edilen karbon si-yahının ve grafitin Raman spektroskopisi XRD SEM-EDX ve termal analizinin yapıldığı bu ccedilalışmada aşağıda yer alan sonuccedillar elde edilmiştir


243

1 Literatuumlrde karbon siyahının okside edildiği ccedilalışmalar dikkate alındığında bu ccedilalışmada oumlmruumlnuuml tamamlamış atık lastikten piroliz ile elde edilen karbon siyahının başarılı bir şekilde okside edildiği belirlenmiştir Ancak diğer ccedilalışmalarda kullanılan nano boyutta ve saf karbon siyahına (Yuan et al [21] IDIG=266) karşın daha kusurlu bir yapıya sahip olduğu belirlenmiştir (IDIG=565)

2 Ccedilalışmadaki dikkat ccedilekici sonuccedillardan biri oumlzguumll ısı değerleridir Grafen oksidin ndash 40degC ve 50degC arasında oumllccediluumllen tuumlm oumlzguumll ısı kapasitesi değerleri okside karbon siyahından yuumlksektir ve bu nedenle enerji depolama ccedilalışmalarında karbon kaynağı olarak grafitin tercih edilmesi oumlnerilmektedir

3 Oumlmruumlnuuml tamamlamış atık lastikten piroliz ile elde edilen karbon siyahının kusurlu yapıya sahip olması nedeni ile tek başına karbon kaynağı olarak grafit yerine grafen oksit uumlretiminde kullanılmasının yararlı olmadığı sonucuna varılmıştır İyileştirilmiş Hummers youmlnteminde grafit yerine karbon siyahının belli miktarlarda kullanılmasının uumlruumln oumlzelliklerinin grafen oksitten ccedilok uzaklaşmaması iccedilin gerekli olduğu sonucuna varılmıştır

4 Oumlmruumlnuuml tamamlamış atık lastikten piroliz ile elde edilen karbon siyahının okside halinin hem grafit (Bu ccedilalışma CO=275) hem de koumlmuumlr katranından elde edilen kokun (Sierra et al [34] CO=35) okside haline goumlre daha yuumlksek karbon iccedileriğine sahip olması nedeni ile ilerideki ccedilalışmalarda CBOrsquonun diğer oumlzelliklerinin de analiz edilmesi gerektiği sonucuna varılmıştır

5 Grafen oksit ve grafenin Brodie Hummers Modifiye Hummers İyileştirilmiş Hummers veya Tour metodu gibi kimyasal youmlntemler ile elde edilmesinde en yuumlksek maliyete sahip girdi grafit olarak goumlruumlnmektedir Elbette farklı koşullarda uumlretilen karbon siyahı farklı oumlzelliklere sahip olacaktır Oksidasyon prosesinin farklılığı da yine okside edilmiş karbon siyahı oumlzelliklerini değiştirecektir Bununla birlikte grafit yerine farklı karbon kaynaklarının araştırılması bu maliyetin azaltılmasında oumlnemli bir rol oynayacaktır

KAYNAKLAR[1] Garciacutea-Gen S Sousbie P Rangaraj G Lema J M Rodriacute-

guez J Steyer J-P and Torrijos M (2015) Kinetic model-ling of anaerobic hydrolysis of solid wastes including disin-tegration processes Waste Management 35 96-104

[2] Wilson D C Rodic L Cowing M J Velis C A Whi-teman A D Scheinberg A Vilches R Masterson D Stretz J and Oelz B (2015) lsquoWasteawarersquo benchmark indi-cators for integrated sustainable waste management in cities Waste Management 35 329-342

[3] Murathan A Asan A and Abdulkarem T A (2013) Ccedilevre-sel Atıkların Yapı Malzemesinde Değerlendirilmesi Journal of the Faculty of Engineering amp Architecture of Gazi Univer-sity 28

[4] Thomas B S Gupta R C and Panicker V J (2016) Re-cycling of waste tire rubber as aggregate in concrete durabi-lity-related performance Journal of Cleaner Production 112 504-513

[5] Azevedo F Pacheco-Torgal F Jesus C Barroso de Agu-iar J L and Camotildees A F (2012) Properties and durability of HPC with tyre rubber wastes Construction and Building Materials 34 186-191

[6] Eiras J N Segovia F Borrachero M V Monzoacute J Bo-nilla M and Payaacute J (2014) Physical and mechanical pro-perties of foamed Portland cement composite containing crumb rubber from worn tires Materials amp Design 59 550-557

[7] Wang W-C Bai C-J Lin C-T and Prakash S (2016) Alternative fuel produced from thermal pyrolysis of waste ti-res and its use in a DI diesel engine Applied Thermal Engi-neering 93 330-338

[8] Thomas B S Gupta R C Mehra P and Kumar S (2015) Performance of high strength rubberized concrete in aggressive environment Construction and Building Materials 83 320-326

[9] Shu X and Huang B (2014) Recycling of waste tire rubber in asphalt and portland cement concrete An overview Cons-truction and Building Materials 67 217-224

[10] Abbaspour M Aflaki E and Moghadas Nejad F (2019) Reuse of waste tire textile fibers as soil reinforcement Jour-nal of Cleaner Production 207 1059-1071

[11] Wang M Zhang L Li A Irfan M Du Y and Di W (2019) Comparative pyrolysis behaviors of tire tread and side wall from waste tire and characterization of the resulting chars Journal of Environmental Management 232 364-371

[12] Dai M Xu H Yu Z Fang S Chen L Gu W and Ma X (2018) Microwave-assisted fast co-pyrolysis behaviors and products between microalgae and polyvinyl chloride Applied Thermal Engineering 136 9-15

[13] Moulin L Da Silva S Bounaceur A Herblot M and Soudais Y (2017) Assessment of Recovered Carbon Black Obtained by Waste Tires Steam Water Thermolysis An In-dustrial Application Waste and Biomass Valorization 8 2757-2770

[14] Saleh T A and Gupta V K (2014) Processing methods cha-racteristics and adsorption behavior of tire derived carbons a review Advances in colloid and interface science 211 93-101

[15] Trubetskaya A Kling J Ershag O Attard T M and Sch-roumlder E (2019) Removal of phenol and chlorine from was-tewater using steam activated biomass soot and tire carbon black Journal of Hazardous Materials 365 846-856

[16] Saacutenchez‐Olmos L Medina‐Valtierra J Sathish‐Kumar K and Saacutenchez Cardenas M (2017) Sulfonated char from waste tire rubber used as strong acid catalyst for biodiesel


244

production Environmental Progress amp Sustainable Energy 36 619-626

[17] Feng Z-g Rao W-y Chen C Tian B Li X-j Li P-l and Guo Q-l (2016) Performance evaluation of bitumen modified with pyrolysis carbon black made from waste tyres Construction and Building Materials 111 495-501

[18] Du X Zhang Y Pan X Meng F You J and Wang Z (2019) Preparation and properties of modified porous starchcarbon blacknatural rubber composites Composites Part B Engineering 156 1-7

[19] Wang R Li W Liu L Qian Y Liu F Chen M Guo Y and Liu L (2019) Carbon blackgraphene-modified alu-minum foil cathode current collectors for lithium ion batteries with enhanced electrochemical performances Journal of Ele-ctroanalytical Chemistry 833 63-69

[20] dos Santos Pereira T Mauruto de Oliveira G C Santos F A Raymundo-Pereira P A Oliveira O N and Janegitz B C (2019) Use of zein microspheres to anchor carbon black and hemoglobin in electrochemical biosensors to detect hyd-rogen peroxide in cosmetic products food and biological flu-ids Talanta 194 737-744

[21] Yuan J J Hong R Y Wang Y Q and Feng W G (2014) Low-temperature plasma preparation and application of car-bon black nanoparticles Chemical Engineering Journal 253 107-120

[22] Zhu L Lu Y Wang Y Zhang L and Wang W (2012) Pre-paration and characterization of dopamine-decorated hydrop-hilic carbon black Applied Surface Science 258 5387-5393

[23] Razdyakonova G I Kokhanovskaya O A and Likholo-bov V A (2015) Influence of Environmental Conditions on Carbon Black Oxidation by Reactive Oxygen Intermediates Procedia Engineering 113 43-50

[24] Amornwachirabodee K Tantimekin N Pan-In P Palaga T Pienpinijtham P Pipattanaboon C Sukmanee T Ritp-rajak P Charoenpat P and Pitaksajjakul P (2018) Oxidi-zed Carbon Black Preparation Characterization and Appli-cation in Antibody Delivery across Cell Membrane Scientific reports 8 2489

[25] Alfegrave M Gargiulo V Di Capua R Chiarella F Rouzaud J-N Vergara A and Ciajolo A (2012) Wet Chemical Met-hod for Making Graphene-like Films from Carbon Black ACS Applied Materials amp Interfaces 4 4491-4498

[26] Novoselov K S Geim A K Morozov S V Jiang D Zhang Y Dubonos S V Grigorieva I V and Firsov A A (2004) Electric field in atomically thin carbon films Science 306 666-669

[27] Brycht M Leniart A Zavašnik J NosalndashWiercińska A Wasiński K Poacutełrolniczak P Skrzypek S and Kalcher K (2018) Synthesis and characterization of the thermally redu-ced graphene oxide in argon atmosphere and its application to construct graphene paste electrode as a naptalam electroc-hemical sensor Analytica Chimica Acta

[28] Abdolhosseinzadeh S Asgharzadeh H and Seop Kim H (2015) Fast and fully-scalable synthesis of reduced graphene oxide Scientific Reports 5 10160

[29] Chen J Yao B Li C and Shi G (2013) An improved Hummers method for eco-friendly synthesis of graphene oxide Carbon 64 225-229

[30] Marcano D C Kosynkin D V Berlin J M Sinitskii A Sun Z Slesarev A Alemany L B Lu W and Tour J M (2010) Improved Synthesis of Graphene Oxide ACS Nano 4 4806-4814

[31] Korucu H Şimşek B and Yartaşı A (2018) A TOPSIS-Ba-sed Taguchi Design to Investigate Optimum Mixture Propor-tions of Graphene Oxide Powder Synthesized by Hummers Method Arabian Journal for Science and Engineering 43 6033-6055

[32] Hoang V C Hassan M and Gomes V G (2018) Coal deri-ved carbon nanomaterials ndash Recent advances in synthesis and applications Applied Materials Today 12 342-358

[33] Fernaacutendez-Garciacutea L Aacutelvarez P Peacuterez-Mas A M Blanco C Santamariacutea R Meneacutendez R and Granda M (2017) Pe-culiarities of the production of graphene oxides with control-led properties from industrial coal liquids Fuel 203 253-260

[34] Sierra U Aacutelvarez P Blanco C Granda M Santamariacutea R and Meneacutendez R (2016) Cokes of different origin as pre-cursors of graphene oxide Fuel 166 400-403

[35] Korucu H Şimşek B and Yartaşı A (2018) A TOPSIS-Ba-sed Taguchi Design to Investigate Optimum Mixture Propor-tions of Graphene Oxide Powder Synthesized by Hummers Method Arabian Journal for Science and Engineering

[36] Şimşek B Ultav G Korucu H and Yartaşı A (2018) Im-provement of the graphene oxide dispersion properties with the use of TOPSIS based Taguchi application Periodica Pol-ytechnica Chemical Engineering 62 323-335

[37] Ferrari A C Meyer J C Scardaci V Casiraghi C Lazzeri M Mauri F Piscanec S Jiang D Novoselov K S Roth S and Geim A K (2006) Raman Spectrum of Graphene and Graphene Layers Physical Review Letters 97 187401

[38] Skaacutekalovaacute V Kotrusz P Jergel M Susi T Mittelberger A Vretenaacuter V Šiffalovič P Kotakoski J Meyer J C and Hulman M (2018) Chemical Oxidation of Graphite Evolu-tion of the Structure and Properties The Journal of Physical Chemistry C 122 929-935

[39] Guerrero-Contreras J and Caballero-Briones F (2015) Graphene oxide powders with different oxidation degree pre-pared by synthesis variations of the Hummers method Mater Chem Phys 153 209-220

[40] Ferrer G Barreneche C Soleacute A Martorell I and Cabeza L F (2017) New proposed methodology for specific heat ca-pacity determination of materials for thermal energy storage (TES) by DSC Journal of Energy Storage 11 1-6

[41] Susanne P David T B and Philippe R (2007) Determina-tion of the specific heat capacity of a graphite sample using absolute and differential methods Metrologia 44 294



DOI 107240jeps536218

Sorumlu yazarCorresponding Author Esra GOumlV Tel 0 322 455 00 00 2195 e-posta egovatuedutr


İnsan Protein Etkileşim Ağı Kullanarak Tiroid Karsinomu İle İlgili Molekuumller Hedef ve Biyoişaretccedili Adayların Belirlenmesi

Identification of Thyroid Carcinoma Related Molecular Targets and Signatures Using Human Protein Interaction Network

Esra GOumlV

Adana Alparslan Tuumlrkeş Bilim ve Teknoloji Uumlniversitesi Biyomuumlhendislik Boumlluumlmuuml 01250 Adana Tuumlrkiye

Oumlz

Tiroid kanseri goumlruumllme sıklığı yuumlksek olan ve oumlluumlmcuumll bir kanser tuumlruumlduumlr Dolayısıyla tiroid kanserinde etkin rol alan molekuumlllerin belir-lenmesi hastalığın erken tanı ve tedavi stratejilerinin oluşturulması iccedilin ccedilok oumlnemlidir Bu ccedilalışmada yuumlksek boyutlu işlevsel genomiks ve-rilerinin sistem biyolojisi araccedilları ile buumltuumlnleştirilerek analizi sonucu tiroid kanserine oumlzguuml molekuumller hedefler ve biyoişaretccedili adaylar be-lirlenmiştir Zenginleştirme analizi sonucunda oumlnemli kanser yolaklarının metabolik yolakların ve immun sistem ilgili yolların aktifleştiği belirlenmiştir İleri istatistiksel analizler ile belirlenen gen anlatımı farklılık goumlsteren genlerin protein etkileşim ağı oluşturulmuş ve tiroid kanserine oumlzguuml molekuumller hedefler ve biyoişaretccedili adaylar JUN LRRK2 BCL2 CCND1 TLE1 MET ICAM1 DDB2 ve RXRG olarak belirlenmiştir Bağımsız bir veri setinin analizi ile bu genlerin tuumlmoumlr ve normal dokuları ayırt edebileceği belirlenmiştir Bu proteinler ara-sından JUN TLE1 ve DBB2rsquonin yeni molekuumller hedef ve biyoişaretccedili aday olabileceği bulunmuştur Belirlenen hedeflerin papiller tiroid kanserinin teşhis ve tedavi stratejilerinin oluşturulmasında kullanılabileceği oumlngoumlruumllmektedir Ancak soumlz konusu adayların eş zamanlı PCR ile deneysel ccedilalışmalarının yapılması gerekmektedir

Anahtar kelimeler Sistem biyotıbbı istatiksel analiz kanser biyobelirteccedil

Abstract

Thyroid cancer is a fatal disease has a high incidence Therefore the determination of molecules involved in thyroid cancer is very crucial for early diagnosis and treatment strategies of the disease In this study high-dimensional functional genomic data were integrated with system biology tools and the molecular targets and signatures in thyroid cancer were determined As a result of enrichment analysis it was determined that important cancer pathways metabolic pathways and immune system related pathways were activated The protein ndash pro-tein interaction network was reconstructed using differential gene expression is determined by advanced statistical analysis and the molec-ular targets and signatures in thyroid cancer were determined as JUN LRRK2 BCL2 CCND1 TLE1 MET ICAM1 DDB2 and RXRG It was determined that these genes can differentiate tumor samples and normal thyroid tissues via independent data analysis Among these proteins JUN TLE1 and DBB2 were found to be novel molecular targets It is predicted that these molecular targets can be used in the di-agnosis and treatment strategies of papillary thyroid cancer However it is necessary to perform experimental studies with real time-PCR

Keywords Sytems Biomedicine statistical analysis cancer biomarker

I GİRİŞTiroid kanserleri duumlnyada sıklıkla goumlruumllen endokrin maliğnitedir ve bu tuumlmorler farklı klinik ve histolojik oumlzelliklere sahiptir Tiroid bezinde kansere neden olabilecek huumlcreler folikuumller parafolikuumller bağ dokusu ve bağışıklık sistemi huumlcreleridir Foli-kuumller huumlcrelerden papiller tiroid karsinomu folikuler tiroid karsinomu ve anaplastik tiroid karsinomu parafolikuler huumlcreler-den meduumlller tiroid karsinomu bağ dokusu huumlcrelerinden sarkomlar bağışıklık sistemi huumlcrelerinden ise lenfoma gelişir [1] Tiroid kanserlerinin 90-95rsquoi folikuumll huumlcrelerinden koumlken alır Folikuumll huumlcrelerinden kaynaklanan tiroid kanserlerinin yakla-şık 80rsquoi papiller tiroid kanseridir (PTK) Dolayısıyla PTK en sık goumlruumllen tiroid kanseridir [2]

Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 245-254 Tiroid Kanserinde Biyoişaretccedili Adaylar

246

PTK genetik analizinde RETPTC ve RAS-BRAF gibi tanı koydurucu ve hedefe youmlnelik tedavi ajanlarının geliş-tirilmesine yol goumlsterici pek ccedilok mutasyon tespit edilmiştir RET proto onkogeni MAP kinaz yolağını aktive eder ve bir-ccedilok buumlyuumlme faktoumlruumlnuumln reseptoumlre bağlanmasından sorumlu-dur Bu mutasyon ve beliteccedillerin uumlzerinde en ccedilok ccedilalışılan en iyi bilineni BRAFV600E mutasyonudur [34] Ayrıca te-davi iccedilin bu yolakları hedef alan tirozin kinaz inhibitoumlrleri kısmen hastalık kontroluuml sağlarken hastalığın teşhisine youml-nelik bilinenler kısıtlıdır Bu yuumlzden tanı prognoz ve tedavi iccedilin yol goumlsterici daha iyi hasta youmlnetimi sağlayacak yeni bi-yoişaretccedili adaylara ihtiyaccedil vardır

Yuumlksek giriş ccedilıkışlı molekuumller etkileşim verileri ve ge-nomik veri setleri bir hastalığa bağlı olan aday genlerin tuumlm genom metilom transkriptom proteom ve metabolom duuml-zeyinde değerlendirilmesi iccedilin etkin olarak kullanılabilir Bu veriler biyolojik sistemi bir buumltuumln iccedilinde anlayabilme-miz iccedilin buumlyuumlk bir potansiyel taşır Tiroid kanserinin ccediloğul transkriptom analizlerinin buumltuumlncuumll bakış accedilısı ile değerlen-dirilmesi ve hedef genlerinin işlevsel analizi hala nadirdir

Literatuumlrde buguumlne kadar gerccedilekleştirilen PTK ile ilişkili RNA duumlzeyindeki Sistem Biyolojisi temelli ccedilalışmaların ge-neli değerlendirildiğinde transkriptomik duumlzeyindeki ccedilalış-maların kısıtlı sayıda olduğu goumlruumllmektedir Yuumlksek yoğun-luklu sentetik oligonuumlkleotid mikroarrayleri kullanılarak normal ve kanserli oumlrnekler karşılaştırılmış ve anlatımı ar-tan ve azalan genler belirlenmiştir [56] PTKrsquonin invazyon mekanizmasını anlamaya ilişkin gerccedilekleştirilen ccedilalışmada ccedileşitli invazyon boumllgeleri ve normal dokulardan oumlrnekler alınarak mikroccedilip ile anlatımı değişen genler araştırılmış-tır [7] Diğer az sayıdaki ccedilalışmalarda ise mutant sıccedilanlar kanser modeli olarak kullanılarak anlatımı değişen gen ifa-deleri belirlenmiştir [89] Son zamanlarda yayınlanan bir-kaccedil makalede bu ccedilalışmaya benzer yaklaşımlar kullanılmış-tır Zhao ve Li beş veri setinin INMEX denilen bir program ile meta analizini yapmışlar sonuccedilta FN1 ve TRAF6 yı hub protein olarak sunmuşlardır [10] Diğer makalede ise bir veri setinin analizi yapılarak C3 PPARG PAX8 JUN and MMP9 hedef biyobelirteccedil olarak belirlenmiştir [11] Bir di-ğer yakın zamanda gerccedilekleştirilen ccedilalışmada doumlrt veri seti-nin analizini yapılarak normalize merkezi oumllccediluumlm adında bir metod ile belirlenen anlatımı değişen genlerinin etkileşim ağı kurulmuştur [12] Literatuumlrde bulunan ccedilalışmalar değer-lendirildiğinde bu ccedilalışmada kullanılan doumlrt veri setinin bir arada ccedilalışıldığı ve protein etkileşim ağının oluşturulduğu bir ccedilalışmaya rastlanmamıştır Hastalığın oluşum ve sey-rinde oumlnemli olabilecek yeni gen adaylarının tespit edilmesi accedilısından bu ccedilalışma literatuumlre katkı sağlayacaktır

Bu makale de farklı populasyon gruplarından elde edilen 100rsquouumln uumlzerinde hastayı kapsayan yuumlksek sayıda veri setleri buumltuumlnleştirilmiştir Tiroid dokusuna ait yuumlksek boyutlu işlev-sel genomiks verilerin ileri istatiksel analizi gerccedilekleştirilerek elde edilen sonuccedillar insan protein etkileşim ağı ile buumltuumlnleşti-rilmiştir Her bir veri setinin zenginleştirme analizleri yapıla-rak hastalıkla ilgili yolaklar belirlenmiş hedef molekuumlller ve biyoişaretccedili adaylar belirlenmiştir Analizlerde kullanılan veri setlerinden bağımsız bir veri seti ile belirlenen genlerin biyoi-şaretccedili olabilme potansiyeli araştırılmıştır


21 MateryalPTK hastalarının transkriptom profilleri ile ilgili veri setleri (GSE35570 GSE29265 GSE3467 GSE6004) National Cen-ter for Biotechnology Information Gene Expression Omnibus (NCBI-GEO) [13] veri bankasından elde edildi (Tablo 1) Pa-piller tiroid kanserine ait tuumlmoumlr dokuları kanser oumlrnekleri ola-rak seccedililmiş ve normal doku grupları ise genellikle tuumlmoumlruumln ccedilevresinden alınan sağlıklı dokular seccedililmiştir Veri setleri iccedile-risinde GSE35550 de direkt radyasyona maruz kalmış tiroid kanseri dokuları ccedilalışmaya dahil edilmemiştir Radyasyonun direkt etkisi incelenmediği iccedilin oumlrneklemden ccedilıkarılmıştır Ccedilernobil sonrası gelişen tiroid kanseri oumlrnekleri ya da spora-dik tiroid kanseri dokuları oumlrneklem iccedilerisinde yer almaktadır Ccediluumlnkuuml ccedilalışmanın amacı tuumlmoumlr ve tuumlmoumlr ccedilevresinde bulunan normal dokularının incelenmesidir Dolayısıyla tuumlmoumlruumln rad-yasyon sonucu oluştuğu veya sporadik tuumlmoumlr muuml olduğu ile bilgiler bu ccedilalışmada dikkate alınmamıştır Toplamda 68 tuuml-moumlr dokusu ve 54 sağlıklı tiroid dokuları ile ccedilalışma gerccedilek-leştirilmiştir Bu veri setleri Affymetrix İnsan Genomu U133 Plus 2 Array platformunda yapılmış deneylerin sonuccedillarıdır Dizin farklılığından oluşabilecek yanlışları azaltmak ama-cıyla aynı platformda gerccedilekleştirilen ccedilalışmalar kullanılmış-tır Toplanan veri setlerinin iccedilerdiği ham veriler oumln istatistik testleri ile aykırı değerler tespit edilerek ileri analize uygun formata getirilmiştir

Tablo 1 Ccedilalışmada kullanılan veri setleri

Veri set-leri Oumlrnekler Oumlrnek sa-

yısı Array tipiKay-nak-lar

GSE35570

Radyasyona uğramayan PTC dokuları ve normal ti-roid dokuları

32 kanser ve 21 nor-mal tiroid dokusu

Affymetrix İnsan Genomu U133-20 Array

[14]

GSE29265

PTC ve tumoumlr ccedilevresinden alınan normal dokular

20 kanser ve 20 nor-mal doku


-

Tiroid Kanserinde Biyoişaretccedili Adaylar Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 245-254

247

GSE3467


9 kanser ve 9 normal doku


[15]

GSE6004

PTCrsquonin mer-kezinden alı-nan dokular ve tumoumlr ccedilev-resinden alı-nan normal dokular



[16]

22 Youmlntem

221 Anlatımı farklılık goumlsteren genlerin belirlenmesiAnlatımı farklılık goumlsteren genlerin bulunması iccedilin her veri seti bağımsız olarak Bioconductor yazılım platformu altında yer alan ldquolimmardquo metodu ile [17] istatistiksel olarak analiz edildi Gen anlatımı değişiklik goumlsteren genler hesaplanmış p-değerlerine (plt005) goumlre ve değişikliğin youmlnuuml (gen an-latımı artanazalan) ve kat değişimlerine (FC) goumlre hesap-landı Gen anlatım duumlzeyi artan genler FCgt2 azalan genler FClt05 olarak alındı

222 Biyolojik proses ve yolakların belirlenmesiAnlatımı değişen genlerin hangi biyolojik proses ve yolak-larda yer aldığını belirlemek iccedilin zenginleştirme analizleri yapıldı Bu analizler iccedilin DAVID [18] programı kullanıldı P değeri 005 den kuumlccediluumlk olan terimler belirlendi ve sonuccedil-lar goumlrselleştirildi

223 Tiroid kanseri ile ilgili protein-protein etkileşim (PPI) ağı oluşturulmasıDaha oumlnceden kurulan 21052 protein arasında 288033 fizik-sel etkileşim goumlsteren detaylı insan protein-protein etkileşim ağı (PPI) ağı kullanıldı [19] Ortak anlatımı değişen genlerin ve birincil komşularıyla zenginleştirilen ortak anlatımı deği-şen genlerin PPI ağı ccedilizildi Ağın goumlrselleştirilmesi ve topolo-jik oumlzelliklerin hesaplanması Cytoscape v36 [20] ile yapıldı

224 Biyoişaretccedili adayların belirlenmesiOrtak anlatımı değişen genlerin ve birincil komşularıyla zen-ginleştirilen ortak anlatımı değişen genlerin protein etkile-şim ağı oluşturulmuştur Bu etkileşim ağında topolojik olarak oumln plana ccedilıkan proteinler belirlenmiştir Ağdaki diğer prote-inlerle etkileşim sayısına bakılarak daha oumlnceki ccedilalışmaları-mızda da kullandığımız bir metodla [21] diğer proteinler ile etkileşim sayısı ve bilgi akışı skoru olarak adlandırılan lsquodeg-ree ve betweennes centralityrsquo değerlerine goumlre belirlenen pro-teinler biyoişaretccedili aday olarak sunulmuştur

225 Biyoişaretccedili aday olma potansiyelinin araştırılmasıGene ifadesi analizinde kullanılan veri setlerinden bağım-sız olarak seccedililen GSE3678 veri seti kullanılarak belirlenen biyoişaretccedili adayların tuumlmoumlr ve sağlıklı dokuları birbirin-den ayırma potansiyelleri incelenmiştir Gen ifadesi değer-leri ham verilerden alınan biyoişaretccedili adayların CIMminer programı ile oumlklit mesafesine goumlre ısı haritası ccedilizdirilmiştir (httpsdiscoverncinihgovcimminerhomedo)

III BULGULAR ve TARTIŞMA

31 Anlatımı Değişen GenlerHer bir veri setinin tek tek istatiksel analizi yapılarak anla-tımı azalan ve artan genler belirlenmiştir (Şekil 1) Anlatımı değişen gen sayısı en fazla olan veri setinde GSE35570 1011 artan 887 azalan gen tespit edilmiştir Anlatımı değişen gen saysısı en az olan veri setinde GSE6004 139 artan 197 aza-lan gen tespit edilmiştir Diğer 2 veri setinin gen sayıları bir-birine yakın bulunmuştur GSE29265 veri setinde artan 453 gen azalan 492 gen belirlenirken GSE3467 veri setinde 414 artan 433 azalan gen belirlenmiştir Buumltuumln veri setleri ince-lendiğinde anlatımı artan ve azalan gen oranlarının her bir veri seti iccedilerisindeki dağılımlarının birbirine yakın olduğu goumlruumllmuumlştuumlr (Şekil 1A) Ayrıca anlatımı değişen ortak gen-ler de tespit edilmiş ve venn diagram ile bu sonuccedillar goumlrsel-leştirilmiştir Anlatımı artan 85 gen ve anlatımı azalan 86 gen ortak bulunmuştur (Şekil 1B C) Bu genler doumlrt farklı veri setinin analizi sonucunda bulunduğu iccedilin bu gen setleri has-talıkla ilgili guumlccedilluuml bilgiler verecektir

Şekil 1 İstatiksel analizler sonucunda A) anlatımı artan azalan ve toplam değişen genler B) anlatımı artan genlerin veri setlerinde

dağılımları C) anlatımı azalan genlerin veri setlerinde dağılımları


248

32 Tiroid Kanserinde Aktifleşen Sinyal YolaklarıPapiller tiroid kanserinde aktifleşen yolakları belirlemek amacıyla DAVID biyoinformatik programı kullanılarak her bir veri setinde anlatımı değişen genlerin rol aldığı yolak-lar belirlenmiştir Anlatımı azalan ve artan genlerin zengin-leştirme analizleri ayrı ayrı yapılmış ve sonuccedillar ısı haritası ile goumlrselleştirilmiştir (Şekil 2) Anlatımı artan genlerin zen-ginleştirme analizleri sonucunda huumlcrelerin yapışma oumlzellik-leri ve reseptoumlr huumlcre etkileşimi ile ilgili yolaklar oumln plana ccedilıkmaktadır Mesela fokal adezyon huumlcre yapışma molekuumll-leri ECM ndash reseptoumlr etkileşimi sitokin sitokin reseptoumlr etki-leşim yolakları tiroid kanser dokularında huumlcreler arasındaki sinyal iletişiminin arttığını goumlstermektedir Ayrıca kanserle ilgili yolakların hem azalan hem de artan genlerin zengin-leştirme analizlerinde bulunduğu belirlenmiştir Ccediluumlnkuuml huumlc-rede meydana gelen sinyalizasyon olayında goumlrev alan olası proteinlerin miktarı hem artacak hem de azalacaktır Dola-yısıyla bir yolağın proteinlerinin ifadesinin sadece azalması veya sadece artması soumlz konusu değildir Isı haritası buumlyuumlk oranda artan veya azalan proteinlerin analizi sonucunu ver-mektedir Kanser yolağı ve kanserde transkripsiyonel yanlış duumlzenleme yolakları tuumlm veri setlerinde anlamlı olarak de-ğişmiş ve kanserde mikroRNArsquolar yolağının 3 veri setinde anlamlı olarak değiştiği tespit edilmiştir Bunun yanında kanserle ilişkili oumlnemli sinyal yolaklarının mesela p53 sin-yal yolağı PI3K-Akt sinyal yolağı TGF-beta sinyal yolağı ve Hippo sinyal yolağının tiroid kanseri zenginleştirme analiz-lerinde oumlnemli olduğu bulunmuştur Diğer yolakların bağı-şıklık sistemi ile ilgili ve metabolizma ilişkili olduğu tespit edilmiştir Analiz edilen veri setleri kanser oumlrnekleri olması sebebi ile kuumlccediluumlk huumlcreli akciğer kanseri ve pankreas kanseri yolaklarının ccedilıkması şaşırtıcı değildir Ayrıca viral miyokar-dit sıtma hepatit B gibi hastalıkların sonuccedilların iccedilerisinde yer alması bu hastalıklarla tiroid kanseri arasında ilişki olabi-leceği sonucunu sunmaktadır Anlatımı azalan genlerin zen-ginleştirme analizi sonuccedillarında retinol metabolizması ste-roid hormon metabolizması aminoasit metabolizması gibi ccediloğunlukla metabolizma ile ilişkili yolakların oumln plana ccedilık-tığı belirlenmiştir

Anlatımı değişen ortak genlerin (171 gen) biyolojik ola-rak anlamlandırılabilmesi iccedilin zenginleştirme analizleri ya-pılmıştır KEGG biyoinformatik veri tabanı kullanılarak p değeri 005 den kuumlccediluumlk olan sonuccedillar değerlendirmeye alın-mıştır Anlatımı artan genlerin genellikle kanserde oumlnemli olan yolaklarla ilgili olduğu bulunmuştur Bu yolaklar p53 sinyal yolağı kanserde transkripsiyonel yanlış duumlzenleme kanser yolağı PI3K-Akt sinyal yolağı kuumlccediluumlk huumlcreli akciğer kanseri huumlcre yapışma molekuumllleri ve glioma olarak tespit edilmiştir

Anlatımı azalan genlerin zenginleştirme analizleri so-nuccedilları ilginccedil olup enfeksiyon ile ilintili hastalıklarla iliş-kili ccedilıkmıştır (Afrikan trypanosomiasis ve sıtma) Gen sayı-larının az olduğundan dolayı kanserden farklı hastalıklarla ilişkili sonuccedil vermiş olabilir ama her bir veri setinin tek tek zenginleştirme analiz sonuccedillarında da bu tarz hastalıkların ccedilıkması tiroid kanseri ile aralarında bir ilişki olabileceği so-nucunu ccedilıkarmaktadır

Anlatımı değişen 171 genin zenginleştirme analizleri yapıldığında benzer sonuccedillar elde edilmiştir Bu sonuccedillar sıtma Afrikan trypanosomiasis ksenobiyotiklerin sitokrom P450 ile metabolizması kanser yolağı kanserde mikroR-NArsquolar ve p53 sinyal yolağı olarak belirlenmiştir Enfeksiyon hastalıklar ve kanser ile ilişkili yolakların aktifleştiğine dik-kat ccedilekmektedir

Şekil 2 Zenginleştirme analizi sonuccedillarına goumlre her bir veri seti iccedilin anlatımı artan azalan ve hem artıp hem azalan biyolojik

yolaklar

33 Tiroid Kanseri İlintili Protein Etkileşim Ağı

Metot kısmında belirtilen guumlvenilir insan protein ndash protein etkileşim ağı kullanılarak ortak 171 genin protein etkileşim ağı incelendi Bu proteinler arasında etkileşim sayısı duumlşuumlk


249

ccedilıkmıştır (Şekil 3) NRCAM ANK2 TNIK arasında iletişim ve JUN ile MAFB arasında iletişim olduğu bulunmuştur

Şekil 3 Anlatımı değişen ortak proteinlerin etkileşim ağı

Protein-protein etkileşim ağları sinyalizasyon ve huumlc-resel proseslerin gerccedilekleşmesi iccedilin oumlnemli işlemlerdir Bu accedilıdan geniş ağların olması beklenmektedir Ortak olan 171 proteinin etkileşimde olduğu ilk proteinler alınarak daha ge-niş hastalığa oumlzel protein etkileşim ağı oluşturulmuştur (Şe-kil 4) Bu tiroid kanserine oumlzguuml ağda 904 protein ve bu pro-teinler arasında 1698 etkileşim olduğu tespit edilmiştir

Şekil 4 Tiroid kanserine oumlzel geniş protein protein etkileşim ağı

Bu etkileşim ağında ccedilok sayıda proteinle etkileşimde olan hub diye adlandırılan proteinler belirlenmiştir Ağ Bi-yotıbbı ccedilalışmalarında hub proteinler belirlenirken genel-likle 2 tip metrik kullanılır Birisi ağdaki diğer proteinlerle etkileşim sayısına bakılarak hesaplanan lsquodegree centralityrsquo

diğeri ise bir proteinin ağdaki bilgi akışı uumlzerindeki etkisinin miktarının saptanması yani bir boumlluumlmuumlnden diğerine koumlpruuml goumlrevi goumlren proteinleri bulmak iccedilin kullanılan lsquobetween-nes centralityrsquodir Etkileşimi en yuumlksek olandan aza doğru belirlenen hub proteinler JUN LRRK2 BCL2 CCND1 TLE1 MET ICAM1 DDB2 ve RXRG olarak bulunmuştur Bu proteinlerin tiroid kanserine oumlzguuml PPI ağındaki topolojik oumlzellikleri ve biyolojik proses ve yolaklardaki rolleri Gene-Cards [22] veri tabanı aracılığıyla belirlenmiştir (Tablo 2) Bu proteinlerin genellikle transkripsiyon faktoumlruuml oldukları veya transferaz aktivitesine sahip oldukları belirlenmiştir Rol aldıkları yolaklara bakıldığında 3 tanesinin apoptozla ilişkili yolaklarda bulunduğu ve diğer bir ccediloğununda kan-serle ilişkili mesela MAPK Wnt NOTCH1 gibi sinyal ile-timinden sorumlu yolaklarda ve protein hormon metaboliz-ması ile ilgili yolaklarda yer aldıkları belirlenmiştir

Tablo 2 Hub proteinlerin protein etkileşim ağındaki topolojik oumlzellikleri ve biyolojik rolleri

Diğer protein-lerle et-kileşim sayısı

Bilgi akışı skoru

Gen ontolojisi accedilıklaması İlişkili yolak

JUN 318 0379Transkripsiyon faktoumlruuml DNA ya bağlanma

Apoptoz Moduumllasyonu ve Farmakodinamik

LRRK2 210 0264

Protein homo-dimerizasyon ve transferaz aktivitesi

MAPK sinyal yolağı ve Wnt Sinyal Yolağı (plu-ripotensi ilişkili)

BCL2 151 0163

Protein homo-dimerizasyon ve oumlzdeş pro-tein bağlan-ması

Apoptozis Moduumllasyon ve HGF sinyal yolağı

CCND1 149 0148

Protein kinaz aktivitesi ve enzim bağlan-ması

Glioma ve CDK ara-cılı fosforilasyon ve Cdc6rsquonın ccedilıkarılması

TLE1 139 0181

Oumlzdeş protein bağlanması ve transkripsiyon faktoumlruuml bağ-lanması

NOTCH1 sinyal yo-lağı veNotch ve Wnt sinyalle-rinde Presenilin eylemi

MET 82 0109

Transferaz ak-tivitesi ve pro-tein tirozin ki-naz aktivitesi

Sinovyal fibroblastlarda apoptotik yolaklarve TCPTPrsquonin aracılık ettiği sinyal yolakları

ICAM1 57 0095

Huumlcre iccedili adez-yon molekuumlluuml transmembran molekuumlluuml

Tromboksan A2 resep-toumlruuml sinyali ve İnterlouml-kin-10 sinyal yolağı


250

DDB2 45 0044

Ubiquitin-pro-tein transferaz aktivitesi ve hasarlı DNA bağlanması

Glioma ve proteinlerin metabolizması

RXRG 45 0043

Transkripsi-yon faktoumlruuml ve RNA polime-raz II duumlzenle-yici boumllge di-zisine oumlzguuml DNA bağlan-ması

Paratiroid hormon sen-tezi sekresyon ve Gli-oma

Bağımsız bir veri seti kullanılarak tuumlmoumlr ile normal do-kudaki hub genlerin ifadeleri oumlklit mesafesi ile hesaplanarak ısı haritası olarak ccedilizdirilmiştir (Şekil 5) Tuumlmoumlr ve sağlıklı dokuların 2 ana gruba ayrıldığı belirlenmiş ve bu dokuz ge-nin tuumlmoumlr ve normal tiroid dokularını ayırt edebileceği belir-lenmiştir Soumlz konusu genlerin biyoişaretccedili aday olarak kul-lanılabileceği sonucuna varılmıştır

Şekil 5 Biyoişaretccedili adayların gen ifadelerinin oumlklit mesafesine goumlre kuumlmelenme sonucu

34 TartışmaTiroid kanseri goumlruumllme sıklığı yuumlksek olan ve oumlluumlmcuumll bir kanser tuumlruumlduumlr Tiroid kanseri insidansı oumlzellikle PTK vaka-ları olarak son birkaccedil on yılda hızla artmıştır Oumlzellikle bu insidansın artış nedeni sigara iccedilme ve obezite olarak belir-tilmektedir [23] 2013 Tuumlrkiye halk sağlığı verilerine goumlre kadınlarda en sık tanı konulan 2 maliğnitedir [24] Dolayı-sıyla tiroid kanserinde etkin rol alan molekuumlllerin belirlen-mesi hastalığın erken tanı ve tedavi stratejilerinin oluşturul-ması iccedilin ccedilok oumlnemlidir

Sistem biyotıp (systems biomedicine) insanlarda hay-vanlarda ve huumlcresel modellerde gelişimsel ve patolojik suuml-reccedillerin anlaşılması iccedilin sistem biyolojisi veri araccedil youmlntem uygulama ve yaklaşımlarının kullanılması olarak tanımlan-maktadır [25] Farklı seviyelerden hiyerarşik yapıya ait (mo-lekuumll organel huumlcre doku mikroccedilevre organ organizma ccedilevresel faktoumlrler popuumllasyon ekosistem) verilerin keşfi ve buumltuumlnleştirilmesi neticesinde incelenmekte olan biyolo-jik suumlreccedillerin buumltuumlnsel bir yaklaşım iccedilinde anlaşılmasını he-defler Bu kapsamda temel araccedilları huumlcresel ağlardır (meta-bolizma ağı protein-protein etkileşim ağı gen ekspresyon duumlzenleme ağı vb) Bu ccedilalışmada anlatımı azalan ve artan genler benzer oumlzelliklere sahip oumlrnekleri iccedileren 4 farklı ccedila-lışmanın analizi sonucunda belirlenmiştir Meta analiz diye adlandırılan veri birleştirilmesi işlemi gerccedilekleştirilmiştir Boumlylelikle daha yuumlksek populasyon sayısına ulaşılarak is-tatistiksel testlerin doğruluğu guumlccedillendirilmiştir İnsan pro-tein-protein etkileşim ağı oluşturmak uumlzere protein-protein etkileşim bilgileri halka accedilık ccedileşitli veri bankalarında sunul-maktadır Veri bankalarından elde edilen etkileşim verilerin-den insan protein-protein etkileşim ağı daha oumlnceden oluş-turulmuş ve tip 2 diyabet [26] polikistik over sendromu endometriyosis [21] ve over kanseri [27] gibi hastalıkların incelenmesinde kullanılmıştır Bu ccedilalışmada ise veri ban-kalarında mevcut mRNA ekspresyon verilerinin ileri ista-tiksel analizleri yapılarak sonuccedillar buumltuumlnleştirilmiş ve in-teraktom (protein-protein etkileşim ağı) oluşturulmuştur Hastalıkta oumlnemli olabilecek bir takım molekuumller hedefler ve biyoişaretccedili adaylar belirlenmiştir Literatuumlrde yapılan diğer ccedilalışmalardan farklı olarak farklı deneysel ccedilalışma-lardan elde edilen yuumlksek sayıda veri setlerinin buumltuumlnleşti-rilmesi 100rsquouumln uumlzerinde hastayı kapsayacak genişlikte bir ccedilalışma olması farklı doku oumlrneklerini iccedilermesi insan pro-tein etkileşim ağı ile sonuccedilların birleştirilmesi ve veri setle-rinin sistem biyolojisi bakış accedilısından buumltuumlnleştirilerek de-ğerlendirilmesi accedilılarından oumlnemlidir

Buumltuumln veri setleri incelendiğinde anlatımı artan ve aza-lan gen oranlarının her bir veri seti iccedilerisindeki dağılımları-nın birbirine yakın olduğu goumlruumllmuumlştuumlr Ayrıca her biri veri setinin ayrı ayrı zenginleştirme analizleri sonucu bize hasta-lıkla aktifleşen ilgili yolaklar hakkında oumlnemli bilgiler vere-cektir Anlatımı artan genlerin zenginleştirme analizleri so-nucunda tuumlm veri setlerinde huumlcrelerin yapışma oumlzellikleri ve aralarındaki sinyal iletimi ile ilgili yolaklar oumln plana ccedilı-karken anlatımı azalan genlerin zenginleştirme analizi so-nucunda metabolizma ile ilişkili yolakların oumln plana ccedilıktığı belirlenmiştir Kanser ile ilişkili yolaklar hem azalan hem de artan genlerin zenginleştirme analizi sonucunda ccedilıkmış-tır Oumlnemli sinyal yolakları olan p53 sinyal yolağı PI3K-Akt sinyal yolağı TGF-beta sinyal yolağı ve Hippo sinyal


251

yolağının tiroid kanserinde etkin yolaklar olabileceği bulun-muştur P53 proteinin ve etkileşimde bulunduğu uumlyelerinin (p63 p73) tiroid kanserinin gelişmesinde etkin olduğu bi-linmektedir [28] Birccedilok ccedilalışmada PI3K-Akt sinyal yola-ğının tiroid kanserinin aktifleşmesinde etkin olduğu rapor edilmiş hatta son zamanlarda bu yolakları duumlzenleyen miR-NArsquolar sunulmuştur [2930] TGF-beta nın BRAF mutasyo-nuna sahip tiroid kanserinde epitelyal mezenkimal geccedilişi (EMT) etkileştirdiği sunulmuştur [31] Zenginleştirme ana-lizi sonuccedillarına goumlre Afrikan trypanosomiasis sıtma hepa-tit b ve viral miyokardit gibi hastalıklarla tiroid kanseri ara-sında ilişki olabileceği soumlylenebilir ancak literatuumlrde tiroid kanserinin bu hastalıklarla ilişkisine dair ccedilalışmaya rastlan-mamıştır Sadece anti-maleryal bir ilacın tuumlmoumlr hipoksisini azaltarak radyosensitiviteyi arttırdığı rapor edilmiştir [32]

Anlatımı değişen ortak genlerin protein etkileşim ağında NRCAM ANK2 TNIK arasında iletişim ve JUN ile MAFB arasında iletişim olduğu bulunmuştur Papillary tiroid kan-serinde NrCAM ın anlatımının attığı ve diyagnostik biyoişa-retccedili olabileceği raporlanmıştır Ayrıca NrCAM anlatımının azaltılması ile farelerde kanser huumlcrelerinin buumlyuumlme invasiv ve tuumlmorojenik potansiyellerinin azaldığı sunulmuştur [33] ANK2 sıklıkla anlatımı değişen genler arasında rapor edil-mektedir [34] ancak direkt tiroid kanseri ile ilişkili ccedilalış-maya rastlanmamıştır Traf2 ve Nck‐ etkileşime giren pro-tein kinaz (TNIK) ‐β katenin ve T huumlcre faktoumlruuml 4 (TCF‐4) transkripsiyon kompleksinin duumlzenleyici bir bileşeni olarak tanımlanmaktadır Bu protein kinazı hedef alan bazı kuumlccediluumlk molekuumlllerin ccedileşitli kanserlere karşı anti-tuumlmoumlr etkileri ol-duğu goumlsterilmiştir [35] Tuumlmoumlruumln gelişimi ve devamında AP1 (JUN) transkripsiyon faktoumlruumlnuumln oumlnemli rol aldığı be-lirlenmiştir [36] MAFB transkripsiyon faktoumlruuml olup tiroid kanseriyle ilgili rapor edilmiş bir bilgiye rastlanmamıştır

Ortak olan 171 proteinin etkileşimde olduğu ilk prote-inler alınarak daha geniş tiroid kanserine oumlzel protein etki-leşim ağında hub proteinler JUN LRRK2 BCL2 CCND1 TLE1 MET ICAM1 DDB2 ve RXRG olarak bulunmuştur LRRK2rsquonin PTK dokularında anlatımının arttığı ve kuumlltuumlr-deki tuumlmoumlr huumlcrelerinde LRRK2rsquonin anlatımının azaltılması ile MET aktivasyonunun azaldığı ve MET sinyalinin mTOR ve STAT3rsquoe geccedilişinin azaldığı bildirilmiştir [37] BLC2 ise anti-apoptotik oumlzelliklere sahip iyi bilinen bir apoptoz duuml-zenleyicisidir Koreli insanların dokuları alınarak gerccedilekleş-tirilen ccedilalışmada BLC2rsquonin tek nuumlkleotid polimorfizmleri-nin (SNP) PTKrsquode etkin olduğu belirlenmiştir [38] Benzer şekilde CCND1 geni polimorfizmi Tuumlrk insanlarında oumlzel-likle daha yaşlı veveya kadın olan deneklerde PTKrsquode belir-lenmiştir [39] TLE ailesi proteinleri birccedilok transkripsiyon faktoumlruumlnuumln ortak baskılayıcıları olarak goumlrev yapar ve anah-tar sinyalizasyon yolaklarına katılırlar Ccedilalışmalar TLE1rsquoin

tanısal bir belirteccedil olarak kullanılabileceğini ve ccedileşitli ma-lignitelerde olası bir terapoumltik hedef olduğunu goumlstermek-tedir [40] Ancak PTK ile ilişkisine dair bir ccedilalışmaya rast-lanmamıştır bu nedenle TLE1 potansiyel yeni biyoişaretccedili aday olabilir MET proto-onkogen ve reseptoumlr tirozin kinaz-dır kanser sinyal yolaklarında etkin rol alan bir proteindir Tiroid tuumlmoumlrlerinde XL184rsquouumln METrsquoi inhibe etmesiyle ile ilişkili birccedilok ccedilalışma mevcuttur [41 42] Papiller tiroid kar-sinomunda ICAM-1rsquoin anlatımının artığı belirlenmiş Ay-rıca ICAM-1rsquo in anlatımının artması BRAF V600E mutas-yonu ve lenf nodu metastazı gibi agresif tuumlmoumlr oumlzellikleri ile korele olduğu bulunmuştur ICAM-1 in tiroid kanserinin ilerlenmesinde etkin olduğu raporlanmıştır [43] DDB2rsquo nin birccedilok kanser ccedileşidinde anlatımının değiştiği belirlenmiş ve malignansi uumlzerinde duumlzenleyici etkilerinin olduğu belirlen-miştir oumlrnek olarak meme kanseri [44] over kanseri [45] mide kanseri [46] ve kolon kanseri [47] veriebilir Ancak ti-roid kanserinde etkinliği ile ilgili ccedilalışmaya rastlanmamıştır DDB2 yeni biyoişaretccedili aday olabilir RXRGrsquonin ise PTK oumlrneklerinde anlatımının arttığı eş zamanlı-PCR ile belirlen-miş ve de-diferensiyasyon ve metastazla ilişkili olabileceği rapor edilmiştir [48]

35 Sonuccedil ve DeğerlendirmelerPTKrsquode pek ccedilok mutasyon ve biyoişaretccedili aday ccedilalışılma-sına rağmen henuumlz tam anlamıyla tanı koydurucu ve tedavi hedefi olabilecek bir belirteccedil ya da mutasyon bulunama-mıştır Bu ccedilalışmada tiroid dokusuna ait farklı yuumlksek bo-yutlu işlevsel genomik verilerin analizi ile elde edilen so-nuccedillar buumltuumlnleştirilmiştir Zenginleştirme analizleri ile p53 PI3K-Akt TGF-beta ve Hippo sinyal yolağının tiroid kan-serinde etkin yolaklar olabileceği bulunmuştur Tiroid kan-serine oumlzguuml protein etkileşim ağı kurularak JUN LRRK2 BCL2 CCND1 TLE1 MET ICAM1 DDB2 ve RXRG he-def molekuumlller ve biyoişaretccedili adaylar olarak belirlenmiştir Bağımsız bir veri setinden alınan bu genlerin ifadelerinin tuumlmoumlr ve sağlıklı dokuları ayırabildiği belirlenmiştir Ayrıca JUN TLE1 ve DBB2rsquonin yeni molekuumller hedefler ve biyo-işaretccedili adaylar olabileceği bulunmuştur Bu molekuumller he-deflerin PTKrsquonin teşhis ve tedavi stratejilerinin oluşturulma-sında kullanılabileceği oumlngoumlruumllmektedir Ancak soumlzkonusu adayların validasyonu iccedilin deneysel ccedilalışmaların yapılması gerekmektedir

TEŞEKKUumlRBu ccedilalışma 17103030 numaralı Adana Alparslan Tuumlrkeş Bi-lim ve Teknoloji Uumlniversitesi BAP Araştırma projesi kapsa-mında desteklenmiştir


252

KAYNAKLAR[1] Carling T amp Udelsman R (2005) Thyroid tumors Annual

Review of Medicine 9 1457-1472[2] Xing M (2013) Molecular pathogenesis and mechanisms of

thyroid cancer Nature Reviews Cancer 13(3) 184[3] Elisei R Ugolini C Viola D Lupi C Biagini A Gi-

annini R Romei C Miccoli P Pinchera A amp Basolo F (2008) BRAF(V600E) mutation and outcome of patients with papillary thyroid carcinoma a 15-year median fol-low-up study The Journal of Clinical Endocrinology amp Me-tabolism 93 3943ndash3949

[4] Yip L Nikiforova MN Carty SE Yim JH Stang MT Tublin MJ Lebeau SO Hodak SP Ogilvie JB amp Nikiforov YE (2009) Optimizing surgical treatment of papillary thyroid carcinoma associated with BRAF mutation Surgery 1461215ndash1223

[5] Handkiewicz-Junak D Swierniak M Rusinek D Ocz-ko-Wojciechowska M Dom G Maenhaut C Unger K Detours V Bogdanova TThomas GLikhtarov I Jaksik RKowalska M Chmielik E Jarzab M amp Swierniak A (2016) Gene signature of the post-Chernobyl papillary thy-roid cancer European journal of nuclear medicine and mole-cular imaging 43(7) 1267-1277

[6] Chien M N Yang P S Lee J J Wang T Y Hsu Y C amp Cheng S P (2017) Recurrence-associated genes in papillary thyroid cancer An analysis of data from The Cancer Genome Atlas Surgery 161(6) 1642-1650

[7] Vasko V Espinosa A V Scouten W He H Auer H Li-yanarachchi S Larin A Savchenko V Francis G L de la Chapelle A Saji M amp Ringel MD (2007) Gene expression and functional evidence of epithelial-to-mesenchymal transi-tion in papillary thyroid carcinoma invasion Proceedings of the National Academy of Sciences 104(8) 2803-2808

[8] Burniat A Jin L Detours V Driessens N Goffard J C Santoro M Rothstein J Dumont J E Miot F amp Corvilain B (2008) Gene expression in RETPTC3 and E7 transgenic mouse thyroids RETPTC3 but not E7 tumors are partial and transient models of human papillary thyroid cancers Endoc-rinology 149(10) 5107-5117

[9] McFadden D G Vernon A Santiago P M Martinez-M-cFaline R Bhutkar A Crowley D M McMahon M Sa-dow P M amp Jacks T (2014) p53 constrains progression to anaplastic thyroid carcinoma in a Braf-mutant mouse model of papillary thyroid cancer Proceedings of the National Aca-demy of Sciences 111(16) E1600-E1609

[10] Zhao H amp Li H (2018) Network-based meta-analysis in the identification of biomarkers for papillary thyroid cancer Gene 661 160-168

[11] Yu J Mai W Cui Y amp Kong L (2016) Key genes and pathways predicted in papillary thyroid carcinoma based on bioinformatics analysis Journal of endocrinological investi-gation 39(11) 1285-1293

[12] Shang J Ding Q Yuan S Liu JX Li F amp Zhang H (2019) Network Analyses of Integrated Differentially Exp-ressed Genes in Papillary Thyroid Carcinoma to Identify Characteristic Genes Genes 10 (11) 45

[13] Barrett T Troup DB Wilhite SE Ledoux P Evange-lista C Kim I F Tomashevsky M Marshall KA Phil-lippy KH Sherman PM Muertter RN Holko M Ayan-bule O Yefanov A amp Soboleva A (2011) NCBI GEO archive for functional genomics data sets-10 years on Nuc-leic Acids Research 39(Database issue) D1005mdashD1010

[14] Handkiewicz-Junak D Swierniak M Rusinek D Ocz-ko-Wojciechowska M Dom G Maenhaut C Unger K Detours V Bogdanova T Thomas G Likhtarov I Jaksik R Kowalska M Chmielik E Jarzab M Swierniak A amp Jarzab B (2016) Gene signature of the post-Chernobyl pa-pillary thyroid cancer European journal of nuclear medicine and molecular imaging 43(7) 1267-1277

[15] He H Jazdzewski K Li W Liyanarachchi S Nagy R Volinia S amp Kloos R T (2005) The role of microRNA ge-nes in papillary thyroid carcinoma Proceedings of the Natio-nal Academy of Sciences 102(52) 19075-19080

[16] Vasko V Espinosa A V Scouten W He H Auer H Liyanarachchi S Larin A Savchenko V Francis G L Chapelle A Saji M amp Ringel MD (2007) Gene expres-sion and functional evidence of epithelial-to-mesenchymal transition in papillary thyroid carcinoma invasion Proce-edings of the National Academy of Sciences 104(8) 2803-2808

[17] Smyth GK (2005) Limma linear models for microarray data In Bioinformatics and Computational Biology Soluti-ons using R and Bioconductor R Gentleman V Carey S Dudoit R Irizarry W Huber (eds) Springer New York 397-420

[18] Huang DW Sherman BT Tan Q Kir J Liu D Br-yant D Guo Y Stephens R Baseler M W Lane H C amp Lempicki RA (2007) DAVID Bioinformatics Resources expanded annotation database and novel algorithms to better extract biology from large gene lists Nucleic Acids Research 35(Web Server issue) W169mdashW175

[19] Karagoz K Sevimoglu T amp Arga K Y (2016) Integration of multiple biological features yields high confidence human protein interactome Journal of theoretical biology 403 85-96

[20] Shannon P Markiel A Ozier O Baliga NS Wang JT Ramage D Amin N Schwikowski B amp Ideker T (2003) Cytoscape a software environment for integrated models of biomolecular interaction networks Genome Research 13(11) 2498-504

[21] Kori M Gov E amp Arga K Y (2016) Molecular signatures of ovarian diseases Insights from network medicine perspe-ctive Systems biology in reproductive medicine 62(4) 266-282


253

[22] Stelzer G Rosen R Plaschkes I Zimmerman S Twik M Fishilevich S Iny Stein T Nudel R Lieder I Mazor Y Kaplan S Dahary D Warshawsky D Guan ndash Golan Y Kohn A Rappaport N Safran M amp Lancet D (2016) The GeneCards Suite From Gene Data Mining to Disease Genome Sequence Analysis Current Protocols in Bioinfor-matics 54 1301

[23] Kitahara C M amp Sosa J A (2016) The changing incidence of thyroid cancer Nature Reviews Endocrinology 12(11) 646

[24] TC Sağlık Bakanlığı Tuumlrkiye Halk Sağlığı Kurumu Kanser istatistikleri (2016)

[25] Liu E T (2010) Foundations for Systems Biomedicine an Introduction In Systems Biomedicine Academic Press Sin-gapur 1-13

[26] Calimlioglu B Karagoz K Sevimoglu T Kilic E Gov E amp Arga K Y (2015) Tissue-specific molecular biomar-ker signatures of type 2 diabetes an integrative analysis of transcriptomics and proteinndashprotein interaction data Omics a journal of integrative biology 19(9) 563-573

[27] Gov E Kori M amp Arga K Y (2017) Multiomics analy-sis of tumor microenvironment reveals Gata2 and miR-NA-124-3p as potential novel biomarkers in ovarian cancer Omics a journal of integrative biology 21(10) 603-615

[28] Manzella L Stella S Pennisi M Tirrograve E Massimino M Romano C amp Vigneri P (2017) New insights in thy-roid cancer and p53 family proteins International journal of molecular sciences 18(6) 1325

[29] Ramiacuterez-Moya J Wert-Lamas L amp Santisteban P (2018) MicroRNA-146b promotes PI3KAKT pathway hyperactiva-tion and thyroid cancer progression by targeting PTEN On-cogene 37(25) 3369

[30] Zhao J Li Z Chen Y Zhang S Guo L Gao B amp Zhang X (2019) MicroRNA 766 inhibits papillary thy-roid cancer progression by directly targeting insulin receptor substrate 2 and regulating the PI3KAkt pathway Internatio-nal journal of oncology 54(1) 315-325

[31] Knauf J A Sartor M A Medvedovic M Lundsmith E Ryder M Salzano M amp Fagin J A (2011) Progression of BRAF-induced thyroid cancer is associated with epithelialndashmesenchymal transition requiring concomitant MAP kinase and TGFβ signaling Oncogene 30(28) 3153

[32] Ashton T M Fokas E Kunz-Schughart L A Folkes L K Anbalagan S Huether M amp Stratford M (2016) The anti-malarial atovaquone increases radiosensitivity by allevi-ating tumour hypoxia Nature communications 7 12308

[33] Zhang Y Sui F Ma J Ren X Guan H Yang Q amp Hou P (2016) Positive feedback loops between NrCAM and major signaling pathways contribute to thyroid tumorigene-sis The Journal of Clinical Endocrinology amp Metabolism 102(2) 613-624

[34] Liang W amp Sun F (2018) Identification of key genes of papillary thyroid cancer using integrated bioinformatics

analysis Journal of endocrinological investigation 41(10) 1237-1245

[35] Yamada T amp Masuda M (2017) Emergence of TNIK in-hibitors in cancer therapeutics Cancer science 108(5) 818-823

[36] Lopez-Bergami P Lau E amp Ronai Z E (2010) Emerging roles of ATF2 and the dynamic AP1 network in cancer Na-ture Reviews Cancer 10(1) 65

[37] Looyenga B D Furge K A Dykema K J Koeman J Swiatek P J Giordano T J amp MacKeigan J P (2011) Chromosomal amplification of leucine-rich repeat kinase-2 (LRRK2) is required for oncogenic MET signaling in papil-lary renal and thyroid carcinomas Proceedings of the Natio-nal Academy of Sciences 108(4) 1439-1444

[38] Eun Y G Hong I K Kim S K Park H K Kwon S Chung D H amp Kwon K H (2011) A polymorphism (rs1801018 Thr7Thr) of BCL2 is associated with papillary thyroid cancer in Korean population Clinical and experimen-tal otorhinolaryngology 4(3) 149

[39] Aytekin T Aytekin A Maralcan G Gokalp M A Ozen D Borazan E amp Yilmaz L (2014) A cyclin D1 (CCND1) gene polymorphism contributes to susceptibility to papillary thyroid cancer in the Turkish population Asian Pac J Can-cer Prev 15 7181-7185

[40] Da Yuan X Y Yuan Z Zhao Y amp Guo J (2017) TLE1 func-tion and therapeutic potential in cancer Oncotarget 8(9) 15971

[41] Salgia R Sherman S Hong D S Ng C S Frye J Ja-nisch L amp Kurzrock R (2008) A phase I study of XL184 a RET VEGFR2 and MET kinase inhibitor in patients (pts) with advanced malignancies including pts with medullary th-yroid cancer (MTC) Journal of Clinical Oncology 26(15_suppl) 3522-3522

[42] Bentzien F Zuzow M Heald N Gibson A Shi Y Goon L amp Zhao L (2013) In vitro and in vivo activity of cabozantinib (XL184) an inhibitor of RET MET and VEGFR2 in a model of medullary thyroid cancer Thyroid 23(12) 1569-1577

[43] Buitrago D Keutgen X M Crowley M Filicori F Al-dailami H Hoda R amp Fahey T J (2012) Intercellular ad-hesion molecule-1 (ICAM-1) is upregulated in aggressive pa-pillary thyroid carcinoma Annals of surgical oncology 19(3) 973-980

[44] Ennen M Klotz R Touche N Pinel S Barbieux C Be-sancenot V amp Domenjoud L (2013) DDB2 a novel regu-lator of NF-κB and breast tumor invasion Cancer research 73(16) 5040-5052

[45] Han C Zhao R Liu X Srivastava A Gong L Mao H amp Wang Q E (2014) DDB2 suppresses tumorigenicity by limiting the cancer stem cell population in ovarian cancer Molecular Cancer Research 12(5) 784-794

[46] Qiao S Guo W Liao L Wang L Wang Z Zhang R amp Chen Y (2015) DDB2 is involved in ubiquitination and degradation of PAQR3 and regulates tumorigenesis of gastric cancer cells Biochemical Journal 469(3) 469-480


254

[47] Huang S Fantini D Merrill B J Bagchi S Guzman

G amp Raychaudhuri P (2017) DDB2 is a novel regulator

of Wnt signaling in colon cancer Cancer research 77(23)

6562-6575

[48] Liu Z Zhou G Nakamura M Bai Y Li Y Ozaki T amp Kakudo K (2011) Retinoid X receptor γ up‐regulation is correlated with dedifferentiation of tumor cells and lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma Pathology in-ternational 61(3) 109-115



DOI 107240jeps560040

Sorumlu yazarCorresponding Author Adil GUumlLER Tel 0 532 765 28 66 e-posta adilgulermarmaraedutr


Structure and Magnetic Properties Zn096Cu001Ni003O Nanoparticles

Zn096Cu001Ni003O Nanoparccedilacıkların Yapısal ve Manyetik Oumlzellikleri

Adil GUumlLER

Marmara University Ataturk Faculty of Education Department of Computer and Instructive Technology Teacher 34722 Goztepe Istanbul Turkey

Abstract

Zn096Cu001Ni003O nanoparticles were prepared by sol-gel technique and annealed under wide temperature range (450 500 550 600 700 800 and 900 0C) To figure out the possible structural phases X-ray diffraction technique (XRD) was used The lattice parameters were cal-culated by Rietveld analysis and correlated by annealing temperatures For the synthesized nanoparticles the optimum annealing tempera-tures were achieved at 450 500 and 550 degC and further annealing temperature increment gave rise to secondary NiO peaks The Scanning Electron Microscope (SEM) images show random ball-shaped particle distribution Energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX) showed only the peaks belong to the composition Magnetic measurements were performed using Quantum Design Vibrating Sample Magnetom-eter (QDVSM) tool for Zn096Cu001Ni003O nanosystems From the DC magnetic field dependent magnetization curves clear paramagnetic behavior was revealed for all Cu-Ni co-doped ZnO nanoparticles

Keywords Sol-gel method Cu Ni and ZnO nanosystems Magnetic properties

Oumlz

Zn096Cu001Ni003O nanoparccedilacıkları sol-gel tekniği ile hazırlanıp geniş sıcaklık aralığında (450 500 550 600 700 800 900 deg C) tavlandı Olası yapısal fazları belirlemek iccedilin X-ışını kırınım tekniği (XRD) kullanılmıştır Kafes parametreleri Rietveld analizi ile hesaplanmış ve tavlama sıcaklıkları ile ilişkilendirilmiştir Sentezlenen nanoparccedilacıklar iccedilin optimum tavlama sıcaklıkları 450 500 ve 550 deg Crsquode elde edildi ve ayrıca tavlama sıcaklığı artışı ikincil NiO fazlarına yol accedilmıştır Taramalı Elektron Mikroskobu (SEM) goumlruumlntuumlleri rastgele kuumlre şeklindeki parccedilacık dağılımını goumlstermektedir Enerji dağıtıcı X-ışını spektroskopisi (EDX) sadece kompozisyona ait pikleri goumlstermekte-dir Zn096Cu001Ni003O nanoparccedilacıkları iccedilin manyetik oumllccediluumlmler Kuantum Dizayn Titreşen Oumlrnek Manyetometresi (QDVSM) kullanılarak yapıldı DC manyetik alana bağlı mıknatıslanma eğrilerinden tuumlm Cu-Ni ortak katkılı ZnO nanoparccedilacıklarının net paramanyetik davra-nışı goumlsterildi

Anahtar Kelimeler Sol-gel metot Cu Ni ve ZnO nanosistemleri Manyetik oumlzellikler

I IntroductionThe application and the researches on Zinc oxide (ZnO) and its doped forms have an increasing interest due to offering

controllable varying physical properties [1-6] The usage of ZnO and its doped forms exhibit board range industrial applicati-ons in biomaterials spintronics optoelectronics and cosmetics ZnO and its doped forms also offer an extra opportunity with the property of adjusting size and band gap [4-12] ZnO is in the one of the dilute magnetic semiconductor (DMS) materialsrsquo family with a wide band-gap (337 eV) and a large exciton binding energy (60 meV) The magnetic and the optical properties of ZnO and its doped forms strongly depends on the defects and impurities in the synthesized matrix of ZnO and to optimize the desired physical properties some certain elements especially transition metals (TM) (Fe Co Cu Ni and Mn) are needed to be introduced into ZnO Adding TM into the ZnO matrix is also used in adjusting band gaps [3] The reports in the litera-ture show the significance of Ni and Cu elemental dopes into ZnO due to observing the room temperature (RT) ferromagne-tism [13 14] Due to the property of near radius to ZnO (074 Aring) Cupper (073 Aring) and Nickel (069 Aring) elements are known

Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 255-260 Structure and Magnetic Properties of Nanoparticles

256

both affecting magnetic properties and not to distort hexago-nal Wurtzite structure [15-17] It is known in the literature that Ni exhibits RT ferromagnetism and Cu has the property of deep level impurity [18 19]

In this presented study the effect of annealing tempera-ture on structural morphological and the magnetic proper-ties were revealed for Zn096Cu001Ni003O nanosystems and the correlations between the obtained physical results were established

II Materials and MethodsSol-gel synthesizing technique was used to obtain Zn0

96Cu001Ni003O nanoparticles annealed at a wide range from 450 to 900 degC In the synthesizing stage the chemicals as precursor materials nickel acetate tetra hydrate copper ace-tate tetra hydrate and zinc acetate dehydrate For homoge-nous and clear solutions methanol and acetyl acetone were added into the final mixture The obtained final solution was stirred at RT by means of a magnetic stirrer The solvents in the stirred solutions were then removed and preheated at 200ndash350 degC for 10 min under air [1 4] Heat treatment was applied for each Zn096Cu001Ni003O sample separately using a wide temperature range (450 500 550 600 700 800 and 900 0C) To reveal the structural phases and indexes of Zn0

96Cu001Ni003O samples X-Ray diffraction measurement (Ri-gaku diffractometer with Cu Ka radiation source) together with Rietveld analysis was provided The morphology pro-perties were determined for Zn096Cu001Ni003O nanosystems my means of JEOL JSM-5910LV model SEM tool The pre-sented magnetic properties were obtained by using QDVSM tool for Zn096Cu001Ni003O nanosystems

III Results and discussionsTo reveal the possible phases XRD studies were per-

formed and exhibited in Fig 1 (a) (b) and (c) for Zn0

96Cu001Ni003O nanosystems As seen in Fig 1 (a) the me-asurement was taken between 20deg and 80deg region and the maximum peak was indexed as (101) almost at the position of ϴ=36693deg The samples annealed at different temperatu-res depicted almost the same XRD pattern with a small ig-norable NiO peak revealed at ϴ=43061deg and the rest of the peaks belong to the pure ZnO peaks with the space group of P63mc To figure out the possible peak shifts and toget-her with structural distortion in Zn096Cu001Ni003O samples Fig 1 (b) was presented and figured out that except for the sample annealed at 450 degC the peak position are at the same 2 ϴ angle position and the shift in the sample annealed at 450 degC is almost 002deg which is small enough to be ignored

These results were also confirmed by ca rates which are al-most 16 for all samples As given in Table 1 Rietveld re-finement was provided by means of GSAS program for the sample annealed at 700 degC to clarify the possible phases and lattice parameters in Fig 1 (c) As shown in Fig 1 (c) the difference patternsrsquo peaks given by blue colour is small enough and the observed (black colour) and the calculated (red colour) peaks match well with the other peaks This re-sult is an indication of the well-prepared and refined sample

Table 1 Average particle size cell volumes ca rates and lattice parameters

Tempera-ture (degC)

D (nm) a(Aring) c(Aring) ca Volume V (Aring3)

450 22894 3242 5198 1603 54634500 23522 3248 5205 1602 54910550 24133 3244 5213 1607 54860600 24758 3250 5207 1602 54998700 24864 3249 5202 1601 54912800 26891 3247 5203 1602 54890900 28182 3241 5187 1600 54484

The temperature-dependent particle size lattice parame-ters ca rates and cell volume variations were demonstrated in Table 1 As seen in Table 1 and Fig 2 while the maximum value was obtained at 600 degC annealing temperature for in-plane lattice parameter out of plane lattice parameter c and the cell volume V values exhibited the maximum at 550 degC annealing temperature After the reached maximums c a and V parameters showed a decrement with increasing an-nealing temperature The decrement in V values might be an indication of increasing chemical pressure in the unit cell The average particle size (D) in Table 1 was calculated by Debye-Sherrer formula

qb

l

CosKD = (1)

Where 09 and 015406 nm are the constants attributed to K and X-ray wavelength l b is the intensity of the full width at the half-maximum (FWHM) at the q position and the Bragg diffraction angle is q The average particle size variations due to annealing temperature were exhibited in Table 1

Structure and Magnetic Properties of Nanoparticles Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 255-260

257

Structure and magnetic properties of nanoparticles Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3281-289

parameters showed a decrement with increasing annealing temperature The decrement in V values might be an indication of increasing chemical pressure in the unit cell The average particle size (D) in Table 1 was calculated by Debye-Sherrer formula

CosKD (1)

Where 09 and 015406 nm are the constants attributed to K and X-ray wavelength is the intensity of the full

width at the half-maximum (FWHM) at the position and the Bragg diffraction angle is The average particle

size variations due to annealing temperature were exhibited in Table 1

Fig 1 X-ray diffraction of Zn096Cu001Ni003O samples in (a) the demonstration of the peak positions in (b) and Rietveld analysis of Zn096Cu001Ni003O sample annealed at 700 degC in (c)

Fig 1 X-ray diffraction of Zn096Cu001Ni003O samples in (a) the demonstration of the peak positions in (b) and Rietveld analysis

of Zn096Cu001Ni003O sample annealed at 700 degC in (c)


Fig 2 The variation of annealing temperature-dependent a and c lattice parameters and cell volume variations for Zn096Cu001Ni003O samples in (a) (b) and (c) respectively

Fig 2 The variation of annealing temperature-dependent a and c lattice parameters and cell volume variations for Zn096Cu001Ni003O

samples in (a) (b) and (c) respectively


258

To figure out the particle distribution SEM study was performed for Zn096Cu001Ni003O samples annealed at 500 550 600 700 800 and 900 degC which was demonstrated in Fig 3 (a) (c) (e) (g) (k) and (m) respectively All SEM images were presented in 1 μm magnifications As seen in all SEM images in Fig 3 cluster type random particle agg-lomeration is dominant with spherical type particle shapes The elemental compositions of the Zn096Cu001Ni003O na-nosystems annealed at varying temperatures were provided by EDX measurements in Fig 3 (b) (d) (f) (h) (l) and (n) All peaks belonged to the Zn Ni Cu and O elements and no other elemental contribution was detected in EDX mea-surements The desired stoichiometry was provided for Zn0

96Cu001Ni003O samples and presented in Table 2

Table 2 The atomic percentages of all Zn096Cu001Ni003O nanoparticles provided by EDX system

Zn096Cu001Ni003OAnnealling Temp (degC)

Elements and Atomic Ratios ()ZnK CuK NiK OK

500 7442 459 238 1861550 7389 343 271 1997600 7402 389 267 1942700 7150 554 299 1997800 7257 432 308 2003900 7091 257 781 1871

-15 -10 -5 0 5 10 15

-0030

-0015

0000

0015

0030

-2 0 2-0005

0000

0005

Mag

netiz

atio

n (e

mu

g)

Magnetic Field (kOe)

450 C 550 C 600 C 700 C 800 C 900 C

Fig 4 M-H curves at 300 K for Zn096Cu001Ni003O samples annealed at different temperatures

According to the literature the magnetic properties of any system greatly depend on doping elements and synthesis methods [19 20] The DC magnetic field-dependent mag-netization curves (M vs H) exhibited a clear paramagne-tic behavior for all Cu-Ni co-doped ZnO nanoparticles ZnO is diamagnetic Copper is non-magnetic and it can generate

Fig 3 SEM images in (a) (c) (e) (g)(k) and (m) and EDX figures in (b) (d) (f) (h)(I) and (n) for Zn096Cu001Ni003O samples


259

ferromagnetism in ZnO [21] Otherwise it is also known that the magnetic properties of NiO nanoparticles are very sensitive to size crystal structure and morphology [22] For instance the bulk NiO was found antiferromagnetic [23] but pure and Fe doped NiO nanoparticles and NiO nano-tube were found ferromagnetic [22] The origin of paramag-netism in Ni-Cu doped ZnO has a number of possibilities which are the oxygen vacancies impurities and zinc inters-titial in the crystal structure Actually the main source of the paramagnetic curve in this system is the paramagnetic ZnO [24]

Table 3 Annealing temperature-dependent magnetic parameter variations

Magne-ticparame-ters

Annealing Temperature (0C)

450 550 600 700 800 900

Satura-tionMagne-tization(emug)

00154 0025 0027 0032 0016 0018

Rema-nentMagne-tization(emug)

1310-5 0710-5 510-5 4510-5 1810-5 12510-5

Coerci-vity Field (Oe)

8 3 20 11 7 3

Magnetic properties of samples were demonstrated in Table 3 The samples cannot reach saturation even in the presence of 15 kOe magnetic field It is obvious that the hi-ghest magnetization value is observed in the case of 700 0C annealing temperature While the saturation magnetization value is changing between 057-0052 emug As can be seen in Table 3 there is no correlation variation between satura-tion magnetization remanent magnetization and coercivity field with annealing temperature

ConclusionZn096Cu001Ni003O nanoparticles were synthesized in nano-particle form by sol-gel technique and annealed at a wide temperature range (450 500 550 600 700 and 900 degC) While there was no trace of secondary peaks in Zn096Cu0

01Ni003O nanoparticles annealed at 450 500 and 550degC we observed ignorable secondary NiO peaks further increasing the annealing temperatures From the light of this result we figured out that up to 550 degC there is an optimum annea-ling temperature for Zn096Cu001Ni003O nanoparticles In and

out of plane lattice parameters were calculated using Riet-veld refinement and ca rate showed that there was no struc-tural deformation because of annealing effect In all frames of SEM images we observed random cluster shape particle distributions The EDX results emphasized that the desired stoichiometry was achieved and all peaks in the EDX frames belonged to Zn096Cu001Ni003O samples A clear paramagne-tic behavior was observed for all Cu-Ni co-doped ZnO na-noparticles from the DC magnetic field dependent magne-tization curves (M vs H) The origin of paramagnetism in Ni-Cu doped ZnO has a number of possibilities which are the oxygen vacancies impurities and zinc interstitial in the crystal structure

References[1] Boyraz C Doğan N Arda L (2017) Microstructure and

magnetic behavior of (MgNi) co-doped ZnO nanoparticles Ceramics International 43 15986-15991

[2] Korbecka A Majewski J A (2009) Nickel Sub-lattice Ef-fects on the Optical Properties of ZnO Nanocrystals Low Temp Phys 35(53) 28-32

[3] Arda L Dogan N Boyraz C (2018) Effects of Annea-ling Temperature on Microstructure and Magnetic Properties of Ni005Zn095Fe2O4 Nanoparticles J Supercond Nov Mag 31(2) 365-371

[4] Prater J T Ramachandran S Tiwari A Narayan J J (2006) Co-doped ZnO dilute magnetic magnetic semicon-ductor Electron Mater 35 852

[5] Boyraz C Yesilbas B Arda L (2017) The temperature ef-fect on structural and magnetic properties of Zn095Fe005O na-noparticles Journ of Supercon Nov Mag 30(6) 1691ndash1698

[6] Karmakar D Mandal S K Kadam R M Paulose P L Ra-jarajan A K Nath T K Das A K Dasgupta I Das G P (2007) Ferromagnetism in Fe-doped ZnO nanocrystals Ex-periment and theory Phys Rev B 75 144404

[7] Senol S D Boyraz C Ozugurlu E Gungor A Arda L (2019) Band Gap Engineering of Mg Doped ZnO Nanorods Prepared by a Hydrothermal Method Crystal Research and Technology 54 (3) 1800233

[8] Dorpe P V Motsnyi V F Nijboer M Goovaerts E Safa-rov V I Das J Das et al (2003) Highly efficient room tem-perature spin injection in a metal-insulator-semiconductor li-ght emitting diode Jpn J Appl Phys 42(5B) 502 ndash L504

[9] Guler A Arda L Dogan N Boyraz C Ozugurlu E (2019) The annealing effect on microstructure and ESR properties of (CuNi) co-doped ZnO nanoparticles Ceramics Internatio-nal 45(2) 1737-1745

[10] Goano M Bertazzi F Penna M Bellotti E (2007) Ele-ctronic structure of wurtzite ZnO Nonlocal pseudopotential and ab initio calculations Journal of Applied Physics 102 083709


260

[11] Senol S D Guler A Boyraz C Arda L (2019) Prepara-tion Structure and Magnetic Properties of Mn-Doped ZnO Nanoparticles Prepared by Hydrothermal Method Journal of Superconductivity and Novel Magnetism DOI 101007s109480195030-7

[12] Guler A Tosun M Gungor A Boyraz C Arda L (2019) Effect of Annealing Temperature on Structure and Magne-tic Properties of Zn094Mg001Mn005O Nanoparticles Journal of Superconductivity and Novel Magnetism DOI 101007s109480195024-5

[13] Venkatesan M Fizgerald C B Lunney J G J M Coey D (2004) Anisotropic Ferromagnetism in Substituted Zinc Oxide Phys Rev Lett 93 177206

[14] Liu X X Lin F T Sun L L Cheng W J Ma X M Shi W Z (2206) Doping concentration dependence of room-tempe-rature ferromagnetism for Ni-doped ZnO thin films prepared by pulsed-laser deposition Appl Phys Lett 88 062508

[15] Cheng C W Xu G Y Zhang H Luo Q Y (2008) Hydrot-hermal synthesis Ni-doped ZnO nanorods with room-tempe-rature ferromagnetism Mater Lett 62 1617

[16] Wu D W Yang M Z Huang B G Yin F Liao X M Y Kang Q X Chen F Wang H (2009) Preparation and pro-perties of Ni-doped ZnO rod arrays from aqueous solution J Colloid Interface Sci 330 380

[17] Ghosh S Srivastava P Pandey B Saurav M Bharadwaj P Avasthi D K Kabiraj D Shivaprasad S M (2008) Study of ZnO and Ni-doped ZnO synthesized by atom beam sputte-ring technique Appl Phys A 90 765

[18] Arda L Accedilıkgoumlz M Doğan N Akcan D Ccedilakıroğlu O (2014) Synthesis characaterization and ESR studies of Zn1-xCox O nanoparticles J Supercond Nov Magn 27 799-804

[19] Tang G Shi X Huo C Wang Z (2013) Room temperature ferromagnetism in hydrothermally grown Ni and Cu co-do-ped ZnO nanorods Ceramics International 39 4825-4829

[20] Zhu M Zhang Z Zhong M Tariq M Li Y Li W Jin H Skotnicova K Li Y (2017) Oxygen vacancy induced ferro-magnetism in Cu-doped ZnO Ceramics International 43(3) 3166-3170

[21] Srinivasan G Seehra M S (1984) Magnetic susceptibili-ties their temperature variation and exchange constants of NiO Physica Review B 29 6295-6298

[22] Ponnusamy P M Agilan S Muthukumarasamy N Sent-hil T S Rajesh G M Venkatraman R Velauthapillai D (2016) Structural optical and magnetic properties of undo-ped NiO and Fe-doped NiO nanoparticles synthesized by wet-chemical process Materials Characterization 114 166-171

[23] Tadic M Nikolic D Patjan M Blake G R (2015) Magne-tic properties of NiO (nickel oxide) nanoparticles Journal of Alloys and Compounds 647 1061-1068

[24] Dinesha M L Jayanna H S Ashoka S Chandrappa G T (2009) Effect of Fe doping concentration on electrical and magnetic properties of ZnO nanoparticles prepared by solu-tion combustion method Journal of Optoelectronics and Ad-vanced Materials11 964-969



DOI 107240jeps589186

Sorumlu yazarCorresponding Author Hatice Aysun MERCİMEK TAKCI Tel 0 348 822 23 50 1452 e-posta mersimekhotmailcom


Kilis Devlet Hastanesi Kanalizasyon Suyundan İzole Edilen Enterobacteriacea Suşlarının Antibiyotik Direnccedillilik Profilleri

Antibiotic Resistance Profiles of Enterobacteriacea Strains Isolated from Kilis State Hospital Sewage Water

Hatice Aysun MERCİMEK TAKCI1 Pemra BAKIRHAN2 Melike KAPTANOĞLU3 Sema GENCcedil1 1 Kilis 7 Aralık Uumlniversitesi Molekuumller Biyoloji ve Genetik Boumlluumlmuuml 79000 Kilis Tuumlrkiye

2Kilis 7 Aralık Uumlniversitesi Molekuumller Biyoloji ve Genetik Anabilim Dalı 79000 Kilis Tuumlrkiye3Kahramanmaraş Suumltccediluuml İmam Uumlniversitesi Biyoloji Anabilim Dalı 46040 Maraş Tuumlrkiye

Oumlz

Kilis Devlet Hastanesi kanalizasyon suyundan MacConkey besi ortamı kullanılarak Enterobacteria familyasına ait suşlar izole edilmiş-tir Laktozu parccedilalama oumlzelliklerine goumlre toplamda 30 bakteri suşu seccedililmiştir Seccedililen suşlar morfolojik karakterleri ve biyokimyasal akti-vitelerine goumlre tanımlanmıştır Biyokimyasal test sonucuna goumlre Escherichia coli (Biyotip I ve II)-(Ara tip I ve II) Klebsiella spp ve Cit-robacter spp suşları iccedileren 20 suşun kısmi tiplendirilmesi yapılmıştır Tiplendirilen 20 suştan farklı aktiviteler goumlsteren 8 suş seccedililerek antibiyotik direnccedillilik profilleri belirlenmiştir Seccedililen 8 bakteri suşu iccedilin farklı etki mekanizmalarına sahip 11 antibiyotik test edilmiştir (klindamisin trimethoprim kloramfenikol eritromisin tetrasiklin streptomisin amfisilin sefotaksim vankomisin gentamisin ve sefope-razon) Test tuumlm suşlar iccedilin MAR indeksi 02rsquonin uumlzerinde olduğu bulunmuş olup en yuumlksek CcedilAD indeksi Escherichia coli Biyotip I ve Citrobacter spp suşlarında 075 olarak hesaplanmıştır

Anahtar Kelimeler Kanalizasyon suyu Antibiyotik direnccedillilik CcedilAD indeksi Enterobacteriaceae

Abstract

Enterobacteria strains were isolated from the sewage water of Kilis State Hospital by using MacConkey medium A total of 30 bacterial strains were selected according to their lactose degradation properties The selected strains were identified by their morphological charac-teristics and biochemical activities Association with the biochemical tests 20 strains including Escherichia coli (Biotype I II) Klebsiella spp and Citrobacter spp strains were partially identified Antibiotic resistance profiles were determined by selecting 8 strains with differ-ent activities from 20 isolates 11 antibiotics with different effect mechanisms were tested against the selected 8 bacterial strains (clindamy-cin trimethoprim chloramphenicol erythromycin tetracycline streptomycin ampicillin cefotaxime vancomycin gentamicin and cefop-erazone) The MAR index for all tested strains was found to be over 02 and the highest MAR index was 075 for Escherichia coli Biotype I and Citrobacter spp

Keywords Sewage water Antibiotic resistance MAR index Enterobacteriaceae

1 GİRİŞBakteriler boumlluumlnmelerine devam edebilmeleri iccedilin ekolojik niş accedilısından oldukccedila geniş yelpazeye sahip mikroorganizmalar-dır Hayatımızın bir parccedilası haline gelen bu mikroorganizmalar ccediloğu zaman yararlı halde bulunurken bazen ise zararlı bir hal alabilmektedirler Topraklarda denizlerde sıcak su kaynakları gibi doğal ortamlarda bulunan bu mikroorganizmaların ka-nalizasyon suyunda da bulunma olasılıkları oldukccedila yuumlksektir Kanalizasyon sularında bulunan katı atıklar oumlnemli miktarda inorganik maddeyle birlikte biyolojik olarak ccediloumlzuumlnebilir organik maddeleri iccedilermelerinden dolayı bakteri suşlarının buumlyuumlyuumlp gelişmesi iccedilin oumlnemli bir ortam oumlzelliği taşımaktadır [1] Bu kadar organik inorganik madde ve patojen mikroorganizmanın

Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 261-266 Antibiyotik Direnci

262

bol olduğu ortam insan ve diğer canlıların sağlığı accedilısın-dan buumlyuumlk bir tehdit oluşturmaktadır Sadece bunlarla sınırlı kalmayıp iccedilerisinde bulundurduğu bakterilerin bazı toksik maddeleri uumlretmesiyle de ccedileşitli hastalıklara sebebiyet ve-rebilmektedir [2]

Enterobacteriacea kanalizasyon suyunda insan ve hay-vanların intestinal florasında sıkccedila rastlanan klinik oumlrnek-lerden de enfeksiyon etkeni olarak sıkccedila izole edilmektedir [3] Gram negatif (-) ccedilomak şeklinde ccedilok geniş olan bu aile grubunda yer alan bazı suşlar zararsız olabilecekleri gibi ya-tan hastalarda immuumln sistemi baskılanmış kişilerde geriat-rik gruplarda ya da invaziv işlem geccediliren kişilerde ciddi en-feksiyonlara yol accedilabilirler [4] Ayrıca Enterobacteriacea tuumlrleri fakuumlltatif aneorob olup şekeri fermente edebilen kata-laz pozitif oksidaz negatif ve nitratı nitrite indirgeme kapa-sitelerine sahip bakterilerdir [5] Enterobacteriacea ailesine ait E coli ilk kez 1885 yılında keşfedilmiş olup guumlnuumlmuumlzde hala birccedilok ccedilalışmada kullanılan bakteri suşudur Fakuumlltatif aerobik gram negatif E colirsquonin yanı sıra idrar yolu enfek-siyonuna neden olan Salmonella ve Klebsiella spp aynı ai-lenin farklı grupları olarak oumlrnek goumlsterilebilir Birccedilok tuumlruuml beta laktamaz uumlreticisi olan bu bakteriler klinik accedilıdan ve la-boratuar araştırmaları accedilısından sıklıkla tercih edilmektedir-ler Bu bakterilerin genişlemiş spektrumlu beta laktamaz ve metallo-beta laktamaz uumlretimi hastalıkların tedavi suumlrecini yavaşlatarak ccediloklu antibiyotik direnccedilli suşların ortaya ccedilık-masına sebep olmaktadır

Bu ccedilalışmada Kilis Devlet hastanesi kanalizasyon su-yundan izole edilen Enterobacteriacea suşlarının ccedileşitli etki mekanizmalarına sahip antibiyotiklere karşı direnccedillilikleri-nin araştırılması amaccedillanmıştır

2 MATERYAL METODKilis Devlet Hastanesinden steril koşullarda alınan kanali-zasyon suyu oumlrneği bakteri izolasyonu iccedilin laboratuvara ge-tirilmiştir Kanalizasyon suyundan fizyolojik tuzlu su (09 NaCl) kullanılarak bir seri sulandırmalar hazırlanmış ve 10-

1 10-3 10-5 ve 10-7 sulandırmaların 100 microLrsquosi MacConkey ve EMB besiyerlerine steril drigalski oumlzesi ile inokuumlle edi-lip 37˚Crsquode 12-24 saat inkuumlbasyona bırakılmıştır İnkuumlbas-yon sonra MacConkey besiyerinde laktozu fermente eden tek duumlşmuumlş koloniler seccedililmiştir Bakteri suşları gram bo-yanma metil kırmızı voges proskauer sitrat 4-Methylum-belliferyl-β-D-Glucuronide (MUG) ve Triple Sugar Iron (TSI) testi gibi biyokimyasal testlerine tabii tutularak tanım-lanmıştır

Antibiyotik direnccedillilik testleri Kirby-Bayer disk difuumlz-yon youmlntemi kullanılarak suumlrduumlruumllmuumlştuumlr Luria Bertani be-siyerinde geliştirilen 24 saatlik kuumlltuumlrlerin optik yoğunluğu

steril fizyolojik tuzlu su ile 05 Mac Farland standard bula-nıklığına ayarlanmıştır Bu suumlspansiyon steril ekuumlvyon ccedilu-buğu ile Mueller Hinton agar besiyerine inokuumlle edilmiştir Klindamisin (CD) (2 mcgdisk) Trimethoprim (TR) (5 mcgdisk) Kloramfenikol (C) (30 mcgdisk) Eritromisin (E) (15 mcgdisk) Tetrasiklin (TE) (30 mcgdisk) Streptomisin (S) (10 mcgdisk) Ampisilin (AMP) (10-mcgdisk) Sefotak-sim (CTX) (30-mcgdisk) Vankomisin (VA) (30-mcgdisk) Gentamisin (GEN) (10-mcgdisk) Sefaparazom (CPZ) (75-mcgdisk) antibiyotik diskleri eşit aralıklarla besiyerine yer-leştirilmiştir 37˚Crsquode 18-24 saat inkuumlbasyonu takiben disk-lerin etrafında bakterilerin uumlremediği şeffaf zonların varlığı incelenmiştir

European Committee on Antimicrobial Susceptibility Testing (EUCAST) tarafından ifade edilen hassasiyetdirenccedil zon ccedilaplarına goumlre kullanılan antibiyotiklerin soumlz konusu klinik izolat uumlzerindeki etkileri değerlendirilmiştir (Tablo 1)

Tablo 1 Antibiyotik direnccedillilik test sistemi iccedilin EUCAST referans değerleriDuyarlılık(S)

Orta Direnccedilli(I)

Direnccedillilik(R)

Kloramfenikol (30 mcgdisk) ge18 13-17 le12Klindamisin (2 mcgdisk) ge21 15-20 le14Sefotaksim (30 mcgdisk) ge26 23-25 le22Sefaparozom (75 mcgdisk) ge21 16-20 le15Amfisilin (10 mcgdisk) ge17 14-16 le13Vankomisin (30 mcgdisk) ge17 15-16 le14Streptomisin (10 mcgdisk) ge15 12-14 le11Tetrasiklin (30 mcgdisk) ge15 12-14 le11Trimethoprim (5 mcgdisk) ge18 16-17 le15Gentamisin (10 mcgdisk) ge17 15-16 le14Eritromisin (15 mcgdisk) ge23 14-22 le13

3 BULGULAR ve TARTIŞMAMacConkey besi yerinde koloni goumlruumlnuumlmuuml renksiz ya-rı-saydam olanlar Salmonella Shigella buumlyuumlk kırmızı et-rafı bulanık zon ile ccedilevrili olanlar Escherichia coli buumlyuumlk pembe mukozlu olanlar Enterobacter Klebsiella ccedilok kuuml-ccediluumlk opak tek koloniler ise Enterococci olarak değerlendi-rilmiştir Laktozu kullanan bakteriler asidik uumlruumlnler nede-niyle besiyeri pHrsquosının duumlşmesine ve pH indikatoumlruumlnuumln renk değiştirmesine bağlı olarak koyu renkli koloniler oluştur-muştur Bu koloniler laktoz pozitif koloniler olarak değer-lendirilmiştir Laktozu kullanmayan bakteriler ise bu besi-yerlerinde renksiz şeffaf koloniler oluştururlar ve laktoz negatif olarak tanımlanmıştır Laktozu parccedilalayan 30 kana-lizasyon izolatı seccedililmiş ve nutrient agar ccedilizgi ekim şeklinde

Antibiyotik Direnci Int J Adv Eng Pure Sci 2019 3 261-266

263

stoklanmıştır Bakteri suşlarının gram boyanma davranışları test edilmiş ve gram negatif (-) basil oldukları belirlenmiştir

IMVIC (Indol Metil kırmızısı Voges Proskauer ve Sit-rat) testi sonuccedillarına goumlre benzer biyokimyasal aktivite goumls-teren izolatlardan 20rsquosi seccedililmiş ve TSI testi uygulanmıştır İzolatların karbonhidratı parccedilalayıp ortamın pHrsquosını asitleş-tirerek sarı renk oluştururken besiyerinde parccedilalanma gouml-ruumllmesi gaz oluşumunu goumlstermiştir TSI sonuccedillarına goumlre M1 M14 M15 M24 M25 M34 K35 OS51 OS54 OS55 ve OS57 olarak isimlendirilen izolatlar TSI agarda karbon kaynağını parccedilalamış ve oluşturduğu asit uumlruumlnleri ile fenol kırmızısı indikatoumlruumlnuumln rengini değiştirerek besiyerini sarı renge ccedilevirmiştir M16 M17 M21 M26 M27 K31 ve K36 izolatları ise besiyerindeki karbon kaynağını parccedilalamış fa-kat oluşturdukları noumltral uumlruumln sebebiyle besiyerinde renk de-ğişimi goumlzlenmemiştir

TSI agarda karbohidrat fermantasyonu incelenmiş 20 izolata MUGaz testi uygulanmıştır MUG enzimi subst-ratı MUG (4-Methyleumbelliferyl-β-D-glucuronide) tran-similatoumlrde 365-366 nm dalga boyuna sahip UV ışığı al-tında floresan ışığı veren bir bileşiğe (methylumbelliferone) parccedilalamaktadır MUGaz aktivitesi izolatlar arasında E co-lirsquonin tanımlanması amacıyla test edilmiştir MUG sonuccedil-larına goumlre M1 M2 M14 M15 M23 M24 M25 K34 K35 OS51 OS54 OS55 ve OS57 izolatlarının kuumlltuumlrleri uv ışığı altında floresan ışıma vermiştir M16 M17 M21 M26 M27 K31 ve K36 suşlarının kuumlltuumlrleri ise uv ışığı altında floresans renk vermemiştir

Gr boyanma IMVIC TSI ve MUG testlerinden elde edilen sonuccedillara goumlre kanalizasyon izolatları kısmi olarak tiplendirilmiştir Buna goumlre M1 M24 M25 OS54 OS55 OS57 ve K34 E coli (Biyotip I) M2 ve M15 E coli (Biyo-tip II) K35 ve OS51 E coli (Aratip II) M14 E coli (Aratip І) M16 M17 ve M27 Klebsiella spp M21 M26 K31 ve K36 ise Citrobacter spp olarak tanımlanmıştır

M16 M17 ve M27 izolatlarının nigrosin ccediloumlzeltisi ile kapsuumll boyaması yapılmıştır Boyama sonrası M16 M17 M27 izolatlar da siyah zemin uumlzeri parlak zon şeklinde gouml-ruumlntuumllenmiştir Bu izolatlar besi ortamında mukoid koloni oluşturmaları ve kapsuumllluuml olmaları sebebiyle Klebsiella spp olarak tanımlanmıştır

Tarımsal ve enduumlstriyel uygulamalardan elde edilen atık sular kanalizasyon patojenleri arasındaki koliform bakterile-rin yayılması iccedilin oumlnemli bir kaynaktır Bu nedenle literatuumlrde de belirtildiği gibi soumlz konusu ccedilalışmalar genelde şebeke su-ları veya enduumlstriyel atık suların mikrobiyal kalitesinin belir-lenmesine youmlnlenmiştir Muş ve Ccediletinkaya tarafından (2015) yapılan ccedilalışmada Bursa ili ve ilccedilelerinde tuumlketim ve kullanım sularının mikrobiyolojik yuumlkuuml belirlenmiştir Toplam 200 adet

su oumlrneğinden fekal indikatoumlr bakterilerin varlığı tespit edil-miştir Kurt ve ark (2009) 7132 adet iccedilme-kullanma suyu oumlr-neklerinden 844rsquouumlnuumln koliform bakteri iccedilerdiğini bildirmiştir 2495 iccedilme suyu oumlrneğinin incelendiği diğer bir ccedilalışmada ise 119 oumlrnekte E coli (fekal koliform) ve 223 oumlrnekte ise total koliform tespit edilmiştir [8] Behesheti Maal ve ark (2015) Isfahan belediye atık su uygulama tesisinde E coli varlığına işaret etmektedir Farklı arıtma tesislerinden alınan oumlrneklerde Zwenger ve Gillock (2009) molekuumller teknikler kullanarak koliform ve fekal koliform bakterilerin varlığını ortaya koy-muşlardır [2] Nandyal Kurnool belediye atık sularında gram negatif basil ve kok gram pozitif kok ve basil bakterileri izole etmişlerdir

Biyokimyasal test sonuccedillarına goumlre benzer metabolik ak-tivite goumlsteren 20 izolattan M14 M15 M16 M21 M26 K36 OS51 ve OS57 olarak isimlendirilen izotlar seccedililmiş ve bu izolatlar ile antibiyogram analizi suumlrduumlruumllmuumlştuumlr Antibiyotik zon ccedilapları Tablo 1rsquode verilen EUCAST verilerine goumlre de-ğerlendirilmiştir Suşların test edilen standart antibiyotiklere karşı goumlsterdiği davranışlar Şekil 1 ve Tablo 2rsquode verilmiştir

Tablo 2 Standart antibiyotiklerin suşlara karşı antibakteriyel aktivitesi (mm cinsinden zon ccedilapı)

S E TR C CPZ GEN VA TE AMP CTX CDM14 18S -R -R 23S 18R 15R 30S 23S -R 15R -R

M15 15S 18R 28S 23S 18R 2R 13R 2R -R 15R -R

M16 19S 31S 28S 7R 28S 7R 7R 6R 18S -R -R

M21 3R 5R 5R 28S 3R 22S 9R 2R -R -R 3R

M26 15S 15R 5R 3R 2R 3R 11R 12R -R -R 6R

K36 15S 8S -R 32S 18R 2R 12R 18S -R 18R -R

OS51 25S -R 25S 27S -R 15R 15R 2R -R -R -R

OS57 11R 7R -R -R -R 17S 18S 2R -R -R -R

Zon ccedilapı goumlzlemlenmemiştirS Europan Commitee on Antimicrobial Susceptibility Testing (EU-CAST)rsquoa goumlre belirlenmiş hassasiyetR Europan Commitee on Antimicrobial Susceptibility Testing (EU-CAST)rsquoa goumlre belirlenmiş direnccedillilik

Tablo 2rsquode goumlzlendiği gibi amfisiline karşı M16 hariccedil diğer test bakterileri direnccedillilik goumlsterirken sefotaksim ve klindamisinrsquoe karşı tuumlm bakteriler direnccedil goumlstermektedir Kloramfenikolrsquoe karşı M16 M26 OS57 izolatları direnccedil-lilik goumlsterirken diğer test bakterileri hassasiyet goumlstermiş-tir Sefaparozomrsquoa M14 M15 M21 M26 OS51 ve OS57 suşları direnccedillilik goumlstermiş M16 suşu ise hassasiyet goumls-termiştir Vankomisinrsquoe M14 ve OS57 suşları hassasiyet goumlsterirken diğerleri direnccedillilik goumlstermiştir Tetrasiklinrsquoe karşı M14 ve K36 izolatları hassasiyet goumlstermiştir Diğer test organizmaları ise direnccedillidir Streptomisinrsquoe karşı M21 ve OS57 suşları direnccedillilik goumlsterirken diğer test organiz-maları antibiyotiğe karşı hassastır Eritromisine karşı M16 hariccedil tuumlm bakteriler direnccedillidir Trimetropimrsquoe karşı M15


264

M16 ve OS51 suşları Gentamisinrsquoe karşı ise M21 ve OS57 suşları hassastır (Şekil 1)

Test bakterilerinin direnccedilli olduğu antibiyotik sayısının total incelenen antibiyotik sayısına oranlanması ile belirle-nen MAR (multiple antibiotic resistance) indeksi hesaplan-mıştır (Tablo 3)

MAR indeksi en yuumlksek bakteriler OS57 ve M21 olup kanalizasyon izolatlarının MAR indeksi 02 referans değe-rinin uumlzerindedir MAR indeksinin 02rsquonin uumlzerinde olması kanalizasyon izolatlarının ccediloklu antibiyotik direnci goumlster-diklerini ifade etmektedir

Tablo 3 İzolatların MAR indeksiMAR indeksi

M14 041M15 050M16 050M21 075M26 067K36 058OS51 058OS57 075

Şekil 1 Kanalizasyon izolatların antibiyotik direnccedillilik profilleri


265

Reinthaler ve ark (2003) atık su arıtım tesislerinden izole ettikleri 767 E coli suşunun 26 farklı antibiyotiğe karşı direnccedillilik profillerini belirlemişlerdir Test edilen antibiyo-tikler arasında en yuumlksek direnccedil oranı ccedilalışmamıza benzer şekilde amfisiline karşı goumlzlenmiştir 2004-2005 kış peri-yodu suumlresince hastane atık sularından Klebsiella spp Cit-robacter spp ve E coli suşlarını iccedileren 69 enterik bakteri izole edilmiş ve 51 enterik suşun sonuccedillarımızı destekler nitelikte amfisiline karşı direnccedilli olduğu ortaya konmuştur [12] Ccedilalışmamızın sonuccedillarına benzer olarak diğer bir ccedila-lışmada ise 13 atık su arıtım tesisinde tetrasiklin ve beta-lak-tam direnccedilli E coli popuumllasyonuna rastlanmıştır [13]

Bolaji ve ark (2011) Nijeryarsquoda seccedililen hastane atık su-larından izole ettikleri enterik bakterilerin kloramfenikol streptomisin ve gentamisin antibiyotiklerine karşı direnccedilli olduklarını goumlzlemlemişlerdir Benzer sonuccedillar Nikara-guarsquoda hastane atık sularından amfisilin kloramfenikol ve trimetropimin test edildiği ccedilalışmada kaydedilmiş olup yuumlk-sek seviyede antibiyotik direnccedilliliği goumlsteren E coli suşları izole edilmiştir [15] Tayvanrsquoda suumlrduumlruumllen diğer bir ccedilalış-mada ise hastane atık suyu ve klinik izolatların direnccedillilik profilleri karşılaştırılmış ve atık su izolatlarının daha yuumlksek antibiyotik direnccedil oranına sahip olduğu ortaya konmuştur Ccedilalışmamıza benzer şekilde amfisilin antibiyotiğine karşı yuumlksek dirence işaret edilmiştir [16] Moges ve ark (2014) Kuzeybatı Etiyopyarsquodaki hastane atık sularından Klebsiella spp Pseudomonas spp E coli Citrobacter spp ve Staphy-lococcus spp suşlarını iccedileren 65 izolatın antibiyotik direnccedil-lilik profillerini araştırmıştır Ccedilalışmamıza benzer olarak test edilen antibiyotiklere karşı ccediloklu ilaccedil direncine işaret edilmiştir Hastane atık sularından izole edilen 3 adet suşun amoksisilin amfisilin tetrasiklin ofloksasin kloramfenikol ve siprofloksasin antibiyotiklerinin tuumlmuumlne karşı direnccedilli ol-duğu tespit edilmiştir [18] Akkan ve ark (2011) hastane atık sularının deşarj edildiği deniz suyundan izole ettikleri 85 gram negatif bakterinin sefalosporin grubu antibiyotiklere karşı direnccedil duumlzeylerini sefazoline 85 sefuroksime 28 sefotaksime 8 ve sefepime 5 oranında rapor etmişlerdir

Bu ccedilalışmada Kilis ili Devlet Hastanesi hastane atık su-larından E coli (Biyotip I-II ve Aratip I-II) Klebsiella spp ve Citrobacter spp suşlarını iccedileren 8 izolatın antibiyotik di-renccedillilik profilleri test edilmiştir Test edilen klindamisin trimethoprim kloramfenikol eritromisin tetrasiklin strep-tomisin amfisilin sefotaksim vankomisin gentamisin ve sefaparazom antibiyotiklere karşı suşlar direnccedil goumlstermiş ve ccediloklu antibiyotik direncine sahip oldukları ortaya konmuş-tur İnsan ve enduumlstriyel kaynaklı atık suların ccedilevreye ve-rilmesi ve yer altı sularına karışması sonucu ccedilalışmamızda elde edilen ccediloklu ilaccedil direncine sahip bakterilerin iccedilme suyu

olarak değerlendirilen kuyu suları ile etkileşimi mikrobiyal kirliliğin yayılmasına sebep olacaktır

KAYNAKLAR[1] Wan Ishak WMF Jamek S Jalanni NA amp Mohd Jama-

ludin NF (2011) Isolation and Identification of Bacte-ria from Activated Sludge and Compostfor Municipal Solid Waste Treatment System International Proceedings of Che-mical Biological and Environmental Engineering 24 450-454

[2] Mahesh S Aleem Basha P amp Kavitha B (2017) Isola-tion and Characterization of Bacteria Izolated From Muni-cipal Sewage Water of Nandyal Kurnool AP India Asian Journal of Microbiology Biotechnology and Environmental Sciences 19(3) 772-777

[3] Kılıccedil Uuml (2018) Karbapenemaz Uumlreten Enterobactericea Koumlkenlerinde Ccedileşitli Antibiyotik Kombinasyonlarının in vitro Etkinliklerinin Araştırılması Uzmanlık tezi Sakarya Uumlniversitesi Tuumlrkiye 81

[4] Halipccedili Topsakal HN (2018) İnvazif Enfeksiyonlara Ne-den Olan Genişlemiş Spektrumlu Beta-Laktamaz (GSBL) Oluşturan Enterobacteriaceae İzolatlarının Hızlı Teşhisi iccedilin DNA Aptamerlerinin Geliştirilmesi Doktora tezi Kahraman-maraş Suumltccediluuml İmam Uumlniversitesi Tuumlrkiye 106

[5] Abduumlnnur V (2016) İstanbulrsquoda Satışa Sunulan Dondurma-ların Listeria monocytogenes ve Enterobacteriaceae Varlığı Youmlnuumlnden İncelenmesi Yuumlksek Lisans Tezi İstanbul Aydın Uumlniversitesi Tuumlrkiye 107

[6] Elal Mus T amp Cetinkaya F (2015) Investigation of the Presence of Indicator and Some Pathogenic Bacteria in Drin-king and Usage Waters in Bursa Soil Water Journal 6(1) 1-6

[7] Kurt AOuml Şaşmaz Tccedil Buğdaycı R Oumlner S amp Kızılok A (2009) Mersin ili iccedilme kullanma suyu numunelerinin bakteriyolojik youmlnden değerlendirilmesi Tuumlrkiye Halk Sağ-lığı Dergisi 7(1) 23-31

[8] Avcı S Bakıcı MZ amp Erandaccedil M (2016) A Research on Drinking Water in Tokat in Terms of Coliform Bacteria Cum-huriyet Uumlniversitesi Tıp Fakuumlltesi Dergisi 28(4) 107-112

[9] Behesheti Maal K Soleimani Delfan A amp Salmanizadeh S (2015) Isolation and Identification of Two Novel Esc-herichia coli Bacteriophages and Their Application in Was-tewater Treatment and Coliformrsquos Phage Therapy Jundisha-pur Journal of Microbiology 8(3) e14945

[10] Zwenger SR amp Gillock ET (2009) Bacteria Isolated from Sewage Influent Resistant to Ciprofloxacin Chloram-phenicol and Tetracycline Journal of Environmental Science and Health Part A 44 123-129

[11] Reinthaller FF Posch J Feierl G Wuumlst G Haas D Ru-ckenbauer G Mascher F amp Marth E (2003) Antibiotic resistance of E coli in sewage and sludge Water Research 37 1685-1690


266

[12] Alam MZ Aqil F Ahmad I amp Ahmad S (2013) Inci-dence and Transferability of AntibioticRresistance in the En-teric Bacteria Isolated from Hospital Waste Water Brazilian Journal of Microbiology 44(3) 799-806

[13] Osińska A Korzeniewska E Harnisz M amp Nestҿpski S (2019) Quantitative Occurrence of Antibiotic Resistance Ge-nes among Bacterial Populations from Wastewater Treatment Plants Using Activated Sludge Applied Sciences 9(387) 1-15

[14] Bolaji AS Akande IO Iromini FA Adewoye SO amp Opasola OA (2011) Antibiotic resistance pattern of bacte-ria spp isolated from hospital waste water in Ede South Wes-tern Nigeria European Journal of Experimental Biology 1(4) 66-71

[15] Amaya E Reyes D Paniagua M Calderόn S Ras-hid MU Colque P Kuumlhn I Moumlllby R Weintraub A amp Nord CE (2012) Antibiotic Resistance Patterns of Esc-herichia Coli Isolates from Different Aquatic Environmental Sources in Leόn Nicaragua Clinical Microbiology and Infe-ction E347ndashE354

[16] Yang CM Lin MF Liao PC Yeh HW Chang BV Tang TK Cheng C Sung CH amp Liou ML (2009) Comparison of Antimicrobial Resistance Patterns Between Clinical and Sewage Isolates in a Regional Hospital in Ta-iwan Letters in Applied Microbiology 48 560-565

[17] Moges F Endris M Belyhun Y amp Worku W (2014) Isolation and characterization of multiple drug resistance ba-cterial pathogens from waste water in hospital and non-hos-pital environments Northwest Ethiopia BMC Research No-tes 7(215) 1-6

[18] Pandey A Afsheen Ara F amp Tiwari SK (2011) Isola-tion and Characterization of Multi Drug Resistance Cultures from Waste Water Journal of Pharmaceutical and Biomedi-cal Sciences (JPBMS) 13(14) 1-15

[19] Akkan T Kaya A amp Dinccediler S (2011) Rate of Cepha-losporin Resistance in Gram-Negative Bacteria Isolated from Hospital Sewage Contaminated Seawater Tuumlrk Mikrobiyoloji Cemiyeti Dergisi 41(1) 18-21 doi105222TMCD2011018

baep-author-id6

baep-author-id7

OLE_LINK73

OLE_LINK74

OLE_LINK1

OLE_LINK2

_Hlk4942121

_ENREF_1

_ENREF_2

_ENREF_3

_ENREF_4

_ENREF_5

_ENREF_6

_ENREF_7

_ENREF_8

_ENREF_9

_ENREF_10

_ENREF_11

_ENREF_12

_ENREF_13

_ENREF_14

_ENREF_15


189

dyeing are soluble and coloured organic compounds They are mostly applied to fibres from a solution in water [5] Fla-vonoids are usually applied as mordant dyes As a result of this the colours from yellow to greenish yellow and brown are obtained [6] Natural dyes were typically used for the coloring of the food substrate leather and the natural pro-tein fibres such as wool silk and cotton as well as fur since the past [7-9] At the same time they were also used to color cosmetic products and to manufacture inks watercolors and artistrsquos paints [8] Besides they were also used for food bu-ildings and in painting restoration [10] To give an example there are about 450 dye plants including dye in India [11] The use of natural dyes was rapidly reduced after the dis-covery of synthetic dyes in 1856 [1213] Natural dyes in comparison with synthetic dyes are generally environment friendly anti-allergenic biodegradable and less toxic [14 15] Flavonoids first appeared in green algae 500 million years ago [16] Flavonoid dyes giving yellow colour to the flowers are important sources of dyes and pigments [17-19] There are more than 4000 known flavonoids in nature [20] Flavonoids are abundant in Polygonaceae Rutaceae Le-guminosae Umbelliferae and Compositae [21] Flavonoid compounds consist of a C6-C3-C6 carbon skeleton [22-27] In Figure 1 the basic chemical structure of flavonoids is given

Figure 1 Basic chemical structure of flavonoids

A few nonplant sources also include flavonoids For example these compounds are present in the wings and bo-dies of butterflies in the Satyridae Lycaenidae and Papilio-nidae families Besides the only reported mammalian flavo-noid source is also obtained from the scent of glands of the Canadian beaver This flavonoid compound is 4rsquo-methoxyf-lavan Besides flavonoids cannot be synthesized by humans [28]

Most of flavonoids are present in plants as glycoside com-pounds Mostly these flavonoid compounds split into to an aglycon and sugar during natural dyeing The basic structure of the flavonoids is the colourless flavone [29]

Flavones and flavonols (3-hydroxyflavones) are the main chromophores in flavonoids giving yellow colour [30]

Flavonoids occur as aglycones glycosides and methyla-ted derivatives [3132] Flavonoids are often hydroxylated in positions 3 5 7 3rsquo 4rsquo and or 5rsquo [1233] 90 of all yel-low dyes approximately form flavonoids [34] The hydroxy and methoxy derivatives of flavones and isoflavones include most of naturally occuring yellow colours [35] The colour index disclosed that nearly 50 of all natural dyes used in the colouring of textiles are flavonoids [36] Flavonoids can solubilize commonly in water [1037]

The possible sugar groups present in the flavonoid mole-cules increase the water solubility of the hydrophobic flavo-noid molecules [18] However flavonoids obtain lipophilic feature with metyl groups and isopentyl units [38] Flavono-ids may also help plants living on soils that are rich in metals such as aluminium [39] Flavonoid derivatives were used in paintings as lake pigments and in historical textiles as mor-dant dyes until the late nineteenth century [40-42] Accor-ding to ancient recipes the most commonly used mordant material in the natural dyeing giving colour the historical textiles was an aluminium salt in a form of KAl(SO4)2 also called potash alum [43] Flavonoids give colour flowers and also protect the plants from microbes and insects [38] While the less polar solvents are especially important for the ext-raction of flavonoid aglycones the more polar solvents are used for flavonoid glycosides or anthocyanins The less po-lar aglycones such as isoflavones flavanones and dihydrof-lavonols or flavones and flavonols which are largely met-hylated are usually extracted with solvents such as benzene chloroform ether or ethyl acetate [44] Acylation of flavo-noids can effect the solubility of the flavonoids and this situ-ation cause a shift in their absorption spectra [45]

II SOME SELECTED FLAVONOID CLASSES

21 FlavonesThe name ldquoflavonerdquo was first suggested by von Kostanecki and Tambor [46] Flavones have not a 3-hydroxyl group at the C ring but flavonols have this group [20] Naturally for-ming flavones show the most distribution in the plants Ne-arly the flavones are spreaded in the region to be until the bract from the root of a plant [47]

The flavone ndash based dyes are known to generate stable complexes with metal cations such as aluminium (III) iron(II) and tin (II) [48] Flavones are colourless organic compounds [49] These compounds are common in angios-perms [50] Flavone compound is insoluble in water and it melts at 100degC At the same time this compound fluoresces


190














191












192



















193












194










195








[106][111] [124] [125] [138-141]



[18] [146]


Conclusion





196

REFERENCES






































197





































198




































199
































200



















DOI 107240jeps482395







Oumlz




Abstract







202















203


















(1)


(2)


(3)


(4)



204



(5)

(6)


(7)


(8)





(10)


(11)


(12)


(13)


(14)




205












206




















207









DOI 107240jeps508952















209














210






- Merck


- Merck


- Merck










Zaman(dak)


Youmlntem 1








211








G


















212










A 5914 697 1849 1976 6935 5373

B 5692 684 1749 1878 6864 5290

C 5040 947 1979 2194 6443 6622

D 8608 -111 1795 1798 9354 3310

E 5810 746 1762 1913 6705 5317

F 8002 166 1841 1848 8485 3824

G 5984 712 1777 1914 6817 5208



A 913 423B 761 456C 981 601D 423 497E 803 417F 776 400G 766 453



213
























DOI 107240jeps512278





Fatih KIZILASLAN


Abstract



Oumlz




I INTRODUCTION



215

(1)

(2)




(4)













(5)




(7)






(6)



216


(8)







(9)





(10)



(11)


(12)

and

(13)




217


Step 2 Set





(a) Let


(c) Let




Step 7 Set


sample


(14)




and



(16)

(15)



exact results





the relations and




218

IV SIMULATION STUDY












(55) 02308 02481 02294 02456 02457 (0087505229) (0105804371) (0093304151)00141 00147 00039 00039 0435709528 0331309964 0321809928

(88) 02419 02301 02433 02433 (0107104550) (0120004064) (0110103897)00085 00087 00036 00036 0347909508 0286409876 0279609828

(1010) 02400 02305 02422 02423 (0116204284) (0126903920) (0118203777)00066 00067 00033 00033 0312209540 0265109828 0259509740

(1212) 02371 02291 02400 02399 (0122604068) (0131803789) (0123703659)00054 00055 00030 00030 0284309544 0247109764 0242209700

(1515) 02353 02289 02384 02384 (0130903846) (0138403646) (0131503537)00045 00045 00027 00027 0253709504 0226309764 0222309700

(55) 06000 05884 05970 05919 05919 (030208273) (0380707840) (0389207888)00221 00262 00050 00050 0525309424 0403209960 0399609932

(88) 05913 05968 05923 05923 (0357207915) (0406607624) (0413307663)00139 00155 00049 00049 0434309496 0355809912 0352909856

(1010) 06003 06051 05979 05978 (0388707810) (0424907560) (0431307598)00111 00121 00046 00046 0392309480 0331109884 0328509820

(1212) 05939 05977 05936 05936 (0399607633) (0430707438) (0436207469)00094 00101 00044 00044 0363709524 0313009844 0310709788

(1515) 05945 05976 05941 05942 (0419607488) (0443707334) (0448607863)


219





00073 00077 00039 00039 0329209576 0289809836 0287709744(55) 09231 09078 09214 09400 09400 (0741009725) (0867509809) (0881709864)

00036 00028 00006 00006 0231609468 0113309624 0104709192(88) 09159 09239 09353 09353 (0802609673) (0871809741) (0882709791)

00017 00015 00005 00005 0164709568 0102309648 0096409196(1010) 09167 09230 09327 09327 (0820109641) (0873409705) (0882909750)

00013 00012 00004 00004 0144009520 0097109676 0092209336(1212) 09184 09236 09316 09316 (0834409620) (0876209678) (0884509720)

00011 00010 00004 00004 0127609468 0091609644 0087509372(1515) 09185 09227 09294 09294 (0846009588) (0878209641) (0885309679)

00008 00007 00004 00004 0112809512 0085909624 0082609324


(55) 02500 02226 02805 (0139104335 06250 06478 06255 (0413008273)00238 00025 0294409988 00341 00069 0414309916

(88) 02324 02744 (0143704150) 06370 06245 (0438108033)00140 00025 0271409952 00187 00065 0365209832

(1010) 02340 02704 (0145904038) 06361 06262 (0453207922)00104 00023 0257909940 00154 00065 0339009684

(1212) 02345 02671 (0148303941) 06367 06279 (0465607838)00086 00022 0245809900 00118 00057 0318109664

(1515) 02353 02634 (0152203822) 06332 06265 (0476907705)00065 00020 0230009896 00092 00051 0293609568

(55) 04444 04502 04504 (0240806635) 09000 09192 08927 (0773709831)00407 00078 0422709944 00064 00017 0209309928

(88) 04405 04449 (0260106329) 09167 08971 (0794209779)00202 00067 0372709820 00040 00016 0183809776

(1010) 04377 04425 (0270406177) 09110 08959 (0799509735)00160 00064 0347209736 00034 00016 0174009648

(1212) 04434 04461 (0284506103) 09110 08975 (0807609709)00130 00060 0325809648 00027 00013 0163209636

(1515) 04433 04457 (0296505971) 09080 08974 (0815009663)00096 00051 0300609668 00023 00013 0151209524


220










(February)-22 06 24 29 33

(March)-17 13 21 37 39


05578(gt005) (093640690605076) -

05371(gt005) 04244 04301


221





222






















DOI 107240jeps512479








Oumlz




Abstract






224











225








226





II TANIMLAR







227

















228




(51)







54 Analizler







229


















230














231

















DOI 107240jeps521082





Seval GENCcedil


Oumlz



Abstract






233













234













235


01 s-1 100 s-1

5 0173 01410 524 01820 2636 03830 8840 08240 30579 256








grafiği


(2)




236


(3)



















237









DOI 107240jeps523217







Oumlz



Abstract




239







240


II MALZEME VE METOT










241









242








IV SONUCcedilLAR



243
























244





























DOI 107240jeps536218





Esra GOumlV


Oumlz



Abstract





246










GSE35570




[14]

GSE29265




-


247

GSE3467




[15]

GSE6004




[16]

22 Youmlntem











248






yolaklar




249













LRRK2 210 0264



BCL2 151 0163



CCND1 149 0148



TLE1 139 0181



MET 82 0109



ICAM1 57 0095




250

DDB2 45 0044



RXRG 45 0043









251








252
























253




























254




6562-6575




DOI 107240jeps560040





Adil GUumlLER


Abstract



Oumlz






256











Tempera-ture (degC)


450 22894 3242 5198 1603 54634500 23522 3248 5205 1602 54910550 24133 3244 5213 1607 54860600 24758 3250 5207 1602 54998700 24864 3249 5202 1601 54912800 26891 3247 5203 1602 54890900 28182 3241 5187 1600 54484


qb

l

CosKD = (1)



257



CosKD (1)












258






500 7442 459 238 1861550 7389 343 271 1997600 7402 389 267 1942700 7150 554 299 1997800 7257 432 308 2003900 7091 257 781 1871

-15 -10 -5 0 5 10 15

-0030

-0015

0000

0015

0030

-2 0 2-0005

0000

0005

Mag

netiz

atio

n (e

mu

g)


450 C 550 C 600 C 700 C 800 C 900 C





259





450 550 600 700 800 900


00154 0025 0027 0032 0016 0018


1310-5 0710-5 510-5 4510-5 1810-5 12510-5


8 3 20 11 7 3

















260

















DOI 107240jeps589186







Oumlz



Abstract





262











Direnccedillilik(R)




263











M15 15S 18R 28S 23S 18R 2R 13R 2R -R 15R -R

M16 19S 31S 28S 7R 28S 7R 7R 6R 18S -R -R

M21 3R 5R 5R 28S 3R 22S 9R 2R -R -R 3R

M26 15S 15R 5R 3R 2R 3R 11R 12R -R -R 6R

K36 15S 8S -R 32S 18R 2R 12R 18S -R 18R -R

OS51 25S -R 25S 27S -R 15R 15R 2R -R -R -R

OS57 11R 7R -R -R -R 17S 18S 2R -R -R -R




264





M14 041M15 050M16 050M21 075M26 067K36 058OS51 058OS57 075



265


















266









baep-author-id6

baep-author-id7

OLE_LINK73

OLE_LINK74

OLE_LINK1

OLE_LINK2

_Hlk4942121

_ENREF_1

_ENREF_2

_ENREF_3

_ENREF_4

_ENREF_5

_ENREF_6

_ENREF_7

_ENREF_8

_ENREF_9

_ENREF_10

_ENREF_11

_ENREF_12

_ENREF_13

_ENREF_14

_ENREF_15


190














191












192



















193












194










195








[106][111] [124] [125] [138-141]



[18] [146]


Conclusion





196

REFERENCES






































197





































198




































199
































200



















DOI 107240jeps482395







Oumlz




Abstract







202















203


















(1)


(2)


(3)


(4)



204



(5)

(6)


(7)


(8)





(10)


(11)


(12)


(13)


(14)




205












206




















207









DOI 107240jeps508952















209














210






- Merck


- Merck


- Merck










Zaman(dak)


Youmlntem 1








211








G


















212










A 5914 697 1849 1976 6935 5373

B 5692 684 1749 1878 6864 5290

C 5040 947 1979 2194 6443 6622

D 8608 -111 1795 1798 9354 3310

E 5810 746 1762 1913 6705 5317

F 8002 166 1841 1848 8485 3824

G 5984 712 1777 1914 6817 5208



A 913 423B 761 456C 981 601D 423 497E 803 417F 776 400G 766 453



213
























DOI 107240jeps512278





Fatih KIZILASLAN


Abstract



Oumlz




I INTRODUCTION



215

(1)

(2)




(4)













(5)




(7)






(6)



216


(8)







(9)





(10)



(11)


(12)

and

(13)




217


Step 2 Set





(a) Let


(c) Let




Step 7 Set


sample


(14)




and



(16)

(15)



exact results





the relations and




218

IV SIMULATION STUDY












(55) 02308 02481 02294 02456 02457 (0087505229) (0105804371) (0093304151)00141 00147 00039 00039 0435709528 0331309964 0321809928

(88) 02419 02301 02433 02433 (0107104550) (0120004064) (0110103897)00085 00087 00036 00036 0347909508 0286409876 0279609828

(1010) 02400 02305 02422 02423 (0116204284) (0126903920) (0118203777)00066 00067 00033 00033 0312209540 0265109828 0259509740

(1212) 02371 02291 02400 02399 (0122604068) (0131803789) (0123703659)00054 00055 00030 00030 0284309544 0247109764 0242209700

(1515) 02353 02289 02384 02384 (0130903846) (0138403646) (0131503537)00045 00045 00027 00027 0253709504 0226309764 0222309700

(55) 06000 05884 05970 05919 05919 (030208273) (0380707840) (0389207888)00221 00262 00050 00050 0525309424 0403209960 0399609932

(88) 05913 05968 05923 05923 (0357207915) (0406607624) (0413307663)00139 00155 00049 00049 0434309496 0355809912 0352909856

(1010) 06003 06051 05979 05978 (0388707810) (0424907560) (0431307598)00111 00121 00046 00046 0392309480 0331109884 0328509820

(1212) 05939 05977 05936 05936 (0399607633) (0430707438) (0436207469)00094 00101 00044 00044 0363709524 0313009844 0310709788

(1515) 05945 05976 05941 05942 (0419607488) (0443707334) (0448607863)


219





00073 00077 00039 00039 0329209576 0289809836 0287709744(55) 09231 09078 09214 09400 09400 (0741009725) (0867509809) (0881709864)

00036 00028 00006 00006 0231609468 0113309624 0104709192(88) 09159 09239 09353 09353 (0802609673) (0871809741) (0882709791)

00017 00015 00005 00005 0164709568 0102309648 0096409196(1010) 09167 09230 09327 09327 (0820109641) (0873409705) (0882909750)

00013 00012 00004 00004 0144009520 0097109676 0092209336(1212) 09184 09236 09316 09316 (0834409620) (0876209678) (0884509720)

00011 00010 00004 00004 0127609468 0091609644 0087509372(1515) 09185 09227 09294 09294 (0846009588) (0878209641) (0885309679)

00008 00007 00004 00004 0112809512 0085909624 0082609324


(55) 02500 02226 02805 (0139104335 06250 06478 06255 (0413008273)00238 00025 0294409988 00341 00069 0414309916

(88) 02324 02744 (0143704150) 06370 06245 (0438108033)00140 00025 0271409952 00187 00065 0365209832

(1010) 02340 02704 (0145904038) 06361 06262 (0453207922)00104 00023 0257909940 00154 00065 0339009684

(1212) 02345 02671 (0148303941) 06367 06279 (0465607838)00086 00022 0245809900 00118 00057 0318109664

(1515) 02353 02634 (0152203822) 06332 06265 (0476907705)00065 00020 0230009896 00092 00051 0293609568

(55) 04444 04502 04504 (0240806635) 09000 09192 08927 (0773709831)00407 00078 0422709944 00064 00017 0209309928

(88) 04405 04449 (0260106329) 09167 08971 (0794209779)00202 00067 0372709820 00040 00016 0183809776

(1010) 04377 04425 (0270406177) 09110 08959 (0799509735)00160 00064 0347209736 00034 00016 0174009648

(1212) 04434 04461 (0284506103) 09110 08975 (0807609709)00130 00060 0325809648 00027 00013 0163209636

(1515) 04433 04457 (0296505971) 09080 08974 (0815009663)00096 00051 0300609668 00023 00013 0151209524


220










(February)-22 06 24 29 33

(March)-17 13 21 37 39


05578(gt005) (093640690605076) -

05371(gt005) 04244 04301


221





222






















DOI 107240jeps512479








Oumlz




Abstract






224











225








226





II TANIMLAR







227

















228




(51)







54 Analizler







229


















230














231

















DOI 107240jeps521082





Seval GENCcedil


Oumlz



Abstract






233













234













235


01 s-1 100 s-1

5 0173 01410 524 01820 2636 03830 8840 08240 30579 256








grafiği


(2)




236


(3)



















237









DOI 107240jeps523217







Oumlz



Abstract




239







240


II MALZEME VE METOT










241









242








IV SONUCcedilLAR



243
























244





























DOI 107240jeps536218





Esra GOumlV


Oumlz



Abstract





246










GSE35570




[14]

GSE29265




-


247

GSE3467




[15]

GSE6004




[16]

22 Youmlntem











248






yolaklar




249













LRRK2 210 0264



BCL2 151 0163



CCND1 149 0148



TLE1 139 0181



MET 82 0109



ICAM1 57 0095




250

DDB2 45 0044



RXRG 45 0043









251








252
























253




























254




6562-6575




DOI 107240jeps560040





Adil GUumlLER


Abstract



Oumlz






256











Tempera-ture (degC)


450 22894 3242 5198 1603 54634500 23522 3248 5205 1602 54910550 24133 3244 5213 1607 54860600 24758 3250 5207 1602 54998700 24864 3249 5202 1601 54912800 26891 3247 5203 1602 54890900 28182 3241 5187 1600 54484


qb

l

CosKD = (1)



257



CosKD (1)












258






500 7442 459 238 1861550 7389 343 271 1997600 7402 389 267 1942700 7150 554 299 1997800 7257 432 308 2003900 7091 257 781 1871

-15 -10 -5 0 5 10 15

-0030

-0015

0000

0015

0030

-2 0 2-0005

0000

0005

Mag

netiz

atio

n (e

mu

g)


450 C 550 C 600 C 700 C 800 C 900 C





259





450 550 600 700 800 900


00154 0025 0027 0032 0016 0018


1310-5 0710-5 510-5 4510-5 1810-5 12510-5


8 3 20 11 7 3

















260

















DOI 107240jeps589186







Oumlz



Abstract





262











Direnccedillilik(R)




263











M15 15S 18R 28S 23S 18R 2R 13R 2R -R 15R -R

M16 19S 31S 28S 7R 28S 7R 7R 6R 18S -R -R

M21 3R 5R 5R 28S 3R 22S 9R 2R -R -R 3R

M26 15S 15R 5R 3R 2R 3R 11R 12R -R -R 6R

K36 15S 8S -R 32S 18R 2R 12R 18S -R 18R -R

OS51 25S -R 25S 27S -R 15R 15R 2R -R -R -R

OS57 11R 7R -R -R -R 17S 18S 2R -R -R -R




264





M14 041M15 050M16 050M21 075M26 067K36 058OS51 058OS57 075



265


















266









baep-author-id6

baep-author-id7

OLE_LINK73

OLE_LINK74

OLE_LINK1

OLE_LINK2

_Hlk4942121

_ENREF_1

_ENREF_2

_ENREF_3

_ENREF_4

_ENREF_5

_ENREF_6

_ENREF_7

_ENREF_8

_ENREF_9

_ENREF_10

_ENREF_11

_ENREF_12

_ENREF_13

_ENREF_14

_ENREF_15


191












192



















193












194










195








[106][111] [124] [125] [138-141]



[18] [146]


Conclusion





196

REFERENCES






































197





































198




































199
































200



















DOI 107240jeps482395







Oumlz




Abstract







202















203


















(1)


(2)


(3)


(4)



204



(5)

(6)


(7)


(8)





(10)


(11)


(12)


(13)


(14)




205












206




















207









DOI 107240jeps508952















209














210






- Merck


- Merck


- Merck










Zaman(dak)


Youmlntem 1








211








G


















212










A 5914 697 1849 1976 6935 5373

B 5692 684 1749 1878 6864 5290

C 5040 947 1979 2194 6443 6622

D 8608 -111 1795 1798 9354 3310

E 5810 746 1762 1913 6705 5317

F 8002 166 1841 1848 8485 3824

G 5984 712 1777 1914 6817 5208



A 913 423B 761 456C 981 601D 423 497E 803 417F 776 400G 766 453



213
























DOI 107240jeps512278





Fatih KIZILASLAN


Abstract



Oumlz




I INTRODUCTION



215

(1)

(2)




(4)













(5)




(7)






(6)



216


(8)







(9)





(10)



(11)


(12)

and

(13)




217


Step 2 Set





(a) Let


(c) Let




Step 7 Set


sample


(14)




and



(16)

(15)



exact results





the relations and




218

IV SIMULATION STUDY












(55) 02308 02481 02294 02456 02457 (0087505229) (0105804371) (0093304151)00141 00147 00039 00039 0435709528 0331309964 0321809928

(88) 02419 02301 02433 02433 (0107104550) (0120004064) (0110103897)00085 00087 00036 00036 0347909508 0286409876 0279609828

(1010) 02400 02305 02422 02423 (0116204284) (0126903920) (0118203777)00066 00067 00033 00033 0312209540 0265109828 0259509740

(1212) 02371 02291 02400 02399 (0122604068) (0131803789) (0123703659)00054 00055 00030 00030 0284309544 0247109764 0242209700

(1515) 02353 02289 02384 02384 (0130903846) (0138403646) (0131503537)00045 00045 00027 00027 0253709504 0226309764 0222309700

(55) 06000 05884 05970 05919 05919 (030208273) (0380707840) (0389207888)00221 00262 00050 00050 0525309424 0403209960 0399609932

(88) 05913 05968 05923 05923 (0357207915) (0406607624) (0413307663)00139 00155 00049 00049 0434309496 0355809912 0352909856

(1010) 06003 06051 05979 05978 (0388707810) (0424907560) (0431307598)00111 00121 00046 00046 0392309480 0331109884 0328509820

(1212) 05939 05977 05936 05936 (0399607633) (0430707438) (0436207469)00094 00101 00044 00044 0363709524 0313009844 0310709788

(1515) 05945 05976 05941 05942 (0419607488) (0443707334) (0448607863)


219





00073 00077 00039 00039 0329209576 0289809836 0287709744(55) 09231 09078 09214 09400 09400 (0741009725) (0867509809) (0881709864)

00036 00028 00006 00006 0231609468 0113309624 0104709192(88) 09159 09239 09353 09353 (0802609673) (0871809741) (0882709791)

00017 00015 00005 00005 0164709568 0102309648 0096409196(1010) 09167 09230 09327 09327 (0820109641) (0873409705) (0882909750)

00013 00012 00004 00004 0144009520 0097109676 0092209336(1212) 09184 09236 09316 09316 (0834409620) (0876209678) (0884509720)

00011 00010 00004 00004 0127609468 0091609644 0087509372(1515) 09185 09227 09294 09294 (0846009588) (0878209641) (0885309679)

00008 00007 00004 00004 0112809512 0085909624 0082609324


(55) 02500 02226 02805 (0139104335 06250 06478 06255 (0413008273)00238 00025 0294409988 00341 00069 0414309916

(88) 02324 02744 (0143704150) 06370 06245 (0438108033)00140 00025 0271409952 00187 00065 0365209832

(1010) 02340 02704 (0145904038) 06361 06262 (0453207922)00104 00023 0257909940 00154 00065 0339009684

(1212) 02345 02671 (0148303941) 06367 06279 (0465607838)00086 00022 0245809900 00118 00057 0318109664

(1515) 02353 02634 (0152203822) 06332 06265 (0476907705)00065 00020 0230009896 00092 00051 0293609568

(55) 04444 04502 04504 (0240806635) 09000 09192 08927 (0773709831)00407 00078 0422709944 00064 00017 0209309928

(88) 04405 04449 (0260106329) 09167 08971 (0794209779)00202 00067 0372709820 00040 00016 0183809776

(1010) 04377 04425 (0270406177) 09110 08959 (0799509735)00160 00064 0347209736 00034 00016 0174009648

(1212) 04434 04461 (0284506103) 09110 08975 (0807609709)00130 00060 0325809648 00027 00013 0163209636

(1515) 04433 04457 (0296505971) 09080 08974 (0815009663)00096 00051 0300609668 00023 00013 0151209524


220










(February)-22 06 24 29 33

(March)-17 13 21 37 39


05578(gt005) (093640690605076) -

05371(gt005) 04244 04301


221





222






















DOI 107240jeps512479








Oumlz




Abstract






224











225








226





II TANIMLAR







227

















228




(51)







54 Analizler







229


















230














231

















DOI 107240jeps521082





Seval GENCcedil


Oumlz



Abstract






233













234













235


01 s-1 100 s-1

5 0173 01410 524 01820 2636 03830 8840 08240 30579 256








grafiği


(2)




236


(3)



















237









DOI 107240jeps523217







Oumlz



Abstract




239







240


II MALZEME VE METOT










241









242








IV SONUCcedilLAR



243
























244





























DOI 107240jeps536218





Esra GOumlV


Oumlz



Abstract





246










GSE35570




[14]

GSE29265




-


247

GSE3467




[15]

GSE6004




[16]

22 Youmlntem











248






yolaklar




249













LRRK2 210 0264



BCL2 151 0163



CCND1 149 0148



TLE1 139 0181



MET 82 0109



ICAM1 57 0095




250

DDB2 45 0044



RXRG 45 0043









251








252
























253




























254




6562-6575




DOI 107240jeps560040





Adil GUumlLER


Abstract



Oumlz






256











Tempera-ture (degC)


450 22894 3242 5198 1603 54634500 23522 3248 5205 1602 54910550 24133 3244 5213 1607 54860600 24758 3250 5207 1602 54998700 24864 3249 5202 1601 54912800 26891 3247 5203 1602 54890900 28182 3241 5187 1600 54484


qb

l

CosKD = (1)



257



CosKD (1)












258






500 7442 459 238 1861550 7389 343 271 1997600 7402 389 267 1942700 7150 554 299 1997800 7257 432 308 2003900 7091 257 781 1871

-15 -10 -5 0 5 10 15

-0030

-0015

0000

0015

0030

-2 0 2-0005

0000

0005

Mag

netiz

atio

n (e

mu

g)


450 C 550 C 600 C 700 C 800 C 900 C





259





450 550 600 700 800 900


00154 0025 0027 0032 0016 0018


1310-5 0710-5 510-5 4510-5 1810-5 12510-5


8 3 20 11 7 3

















260

















DOI 107240jeps589186







Oumlz



Abstract





262











Direnccedillilik(R)




263











M15 15S 18R 28S 23S 18R 2R 13R 2R -R 15R -R

M16 19S 31S 28S 7R 28S 7R 7R 6R 18S -R -R

M21 3R 5R 5R 28S 3R 22S 9R 2R -R -R 3R

M26 15S 15R 5R 3R 2R 3R 11R 12R -R -R 6R

K36 15S 8S -R 32S 18R 2R 12R 18S -R 18R -R

OS51 25S -R 25S 27S -R 15R 15R 2R -R -R -R

OS57 11R 7R -R -R -R 17S 18S 2R -R -R -R




264





M14 041M15 050M16 050M21 075M26 067K36 058OS51 058OS57 075



265


















266









baep-author-id6

baep-author-id7

OLE_LINK73

OLE_LINK74

OLE_LINK1

OLE_LINK2

_Hlk4942121

_ENREF_1

_ENREF_2

_ENREF_3

_ENREF_4

_ENREF_5

_ENREF_6

_ENREF_7

_ENREF_8

_ENREF_9

_ENREF_10

_ENREF_11

_ENREF_12

_ENREF_13

_ENREF_14

_ENREF_15


192



















193












194










195








[106][111] [124] [125] [138-141]



[18] [146]


Conclusion





196

REFERENCES






































197





































198




































199
































200



















DOI 107240jeps482395







Oumlz




Abstract







202















203


















(1)


(2)


(3)


(4)



204



(5)

(6)


(7)


(8)





(10)


(11)


(12)


(13)


(14)




205












206




















207









DOI 107240jeps508952















209














210






- Merck


- Merck


- Merck










Zaman(dak)


Youmlntem 1








211








G


















212










A 5914 697 1849 1976 6935 5373

B 5692 684 1749 1878 6864 5290

C 5040 947 1979 2194 6443 6622

D 8608 -111 1795 1798 9354 3310

E 5810 746 1762 1913 6705 5317

F 8002 166 1841 1848 8485 3824

G 5984 712 1777 1914 6817 5208



A 913 423B 761 456C 981 601D 423 497E 803 417F 776 400G 766 453



213
























DOI 107240jeps512278





Fatih KIZILASLAN


Abstract



Oumlz




I INTRODUCTION



215

(1)

(2)




(4)













(5)




(7)






(6)



216


(8)







(9)





(10)



(11)


(12)

and

(13)




217


Step 2 Set





(a) Let


(c) Let




Step 7 Set


sample


(14)




and



(16)

(15)



exact results





the relations and




218

IV SIMULATION STUDY












(55) 02308 02481 02294 02456 02457 (0087505229) (0105804371) (0093304151)00141 00147 00039 00039 0435709528 0331309964 0321809928

(88) 02419 02301 02433 02433 (0107104550) (0120004064) (0110103897)00085 00087 00036 00036 0347909508 0286409876 0279609828

(1010) 02400 02305 02422 02423 (0116204284) (0126903920) (0118203777)00066 00067 00033 00033 0312209540 0265109828 0259509740

(1212) 02371 02291 02400 02399 (0122604068) (0131803789) (0123703659)00054 00055 00030 00030 0284309544 0247109764 0242209700

(1515) 02353 02289 02384 02384 (0130903846) (0138403646) (0131503537)00045 00045 00027 00027 0253709504 0226309764 0222309700

(55) 06000 05884 05970 05919 05919 (030208273) (0380707840) (0389207888)00221 00262 00050 00050 0525309424 0403209960 0399609932

(88) 05913 05968 05923 05923 (0357207915) (0406607624) (0413307663)00139 00155 00049 00049 0434309496 0355809912 0352909856

(1010) 06003 06051 05979 05978 (0388707810) (0424907560) (0431307598)00111 00121 00046 00046 0392309480 0331109884 0328509820

(1212) 05939 05977 05936 05936 (0399607633) (0430707438) (0436207469)00094 00101 00044 00044 0363709524 0313009844 0310709788

(1515) 05945 05976 05941 05942 (0419607488) (0443707334) (0448607863)


219





00073 00077 00039 00039 0329209576 0289809836 0287709744(55) 09231 09078 09214 09400 09400 (0741009725) (0867509809) (0881709864)

00036 00028 00006 00006 0231609468 0113309624 0104709192(88) 09159 09239 09353 09353 (0802609673) (0871809741) (0882709791)

00017 00015 00005 00005 0164709568 0102309648 0096409196(1010) 09167 09230 09327 09327 (0820109641) (0873409705) (0882909750)

00013 00012 00004 00004 0144009520 0097109676 0092209336(1212) 09184 09236 09316 09316 (0834409620) (0876209678) (0884509720)

00011 00010 00004 00004 0127609468 0091609644 0087509372(1515) 09185 09227 09294 09294 (0846009588) (0878209641) (0885309679)

00008 00007 00004 00004 0112809512 0085909624 0082609324


(55) 02500 02226 02805 (0139104335 06250 06478 06255 (0413008273)00238 00025 0294409988 00341 00069 0414309916

(88) 02324 02744 (0143704150) 06370 06245 (0438108033)00140 00025 0271409952 00187 00065 0365209832

(1010) 02340 02704 (0145904038) 06361 06262 (0453207922)00104 00023 0257909940 00154 00065 0339009684

(1212) 02345 02671 (0148303941) 06367 06279 (0465607838)00086 00022 0245809900 00118 00057 0318109664

(1515) 02353 02634 (0152203822) 06332 06265 (0476907705)00065 00020 0230009896 00092 00051 0293609568

(55) 04444 04502 04504 (0240806635) 09000 09192 08927 (0773709831)00407 00078 0422709944 00064 00017 0209309928

(88) 04405 04449 (0260106329) 09167 08971 (0794209779)00202 00067 0372709820 00040 00016 0183809776

(1010) 04377 04425 (0270406177) 09110 08959 (0799509735)00160 00064 0347209736 00034 00016 0174009648

(1212) 04434 04461 (0284506103) 09110 08975 (0807609709)00130 00060 0325809648 00027 00013 0163209636

(1515) 04433 04457 (0296505971) 09080 08974 (0815009663)00096 00051 0300609668 00023 00013 0151209524


220










(February)-22 06 24 29 33

(March)-17 13 21 37 39


05578(gt005) (093640690605076) -

05371(gt005) 04244 04301


221





222






















DOI 107240jeps512479








Oumlz




Abstract






224











225








226





II TANIMLAR







227

















228




(51)







54 Analizler







229


















230














231

















DOI 107240jeps521082





Seval GENCcedil


Oumlz



Abstract






233













234













235


01 s-1 100 s-1

5 0173 01410 524 01820 2636 03830 8840 08240 30579 256








grafiği


(2)




236


(3)



















237









DOI 107240jeps523217







Oumlz



Abstract




239







240


II MALZEME VE METOT










241









242








IV SONUCcedilLAR



243
























244





























DOI 107240jeps536218





Esra GOumlV


Oumlz



Abstract





246










GSE35570




[14]

GSE29265




-


247

GSE3467




[15]

GSE6004




[16]

22 Youmlntem











248






yolaklar




249













LRRK2 210 0264



BCL2 151 0163



CCND1 149 0148



TLE1 139 0181



MET 82 0109



ICAM1 57 0095




250

DDB2 45 0044



RXRG 45 0043









251








252
























253




























254




6562-6575




DOI 107240jeps560040





Adil GUumlLER


Abstract



Oumlz






256











Tempera-ture (degC)


450 22894 3242 5198 1603 54634500 23522 3248 5205 1602 54910550 24133 3244 5213 1607 54860600 24758 3250 5207 1602 54998700 24864 3249 5202 1601 54912800 26891 3247 5203 1602 54890900 28182 3241 5187 1600 54484


qb

l

CosKD = (1)



257



CosKD (1)












258






500 7442 459 238 1861550 7389 343 271 1997600 7402 389 267 1942700 7150 554 299 1997800 7257 432 308 2003900 7091 257 781 1871

-15 -10 -5 0 5 10 15

-0030

-0015

0000

0015

0030

-2 0 2-0005

0000

0005

Mag

netiz

atio

n (e

mu

g)


450 C 550 C 600 C 700 C 800 C 900 C





259





450 550 600 700 800 900


00154 0025 0027 0032 0016 0018


1310-5 0710-5 510-5 4510-5 1810-5 12510-5


8 3 20 11 7 3

















260

















DOI 107240jeps589186







Oumlz



Abstract





262











Direnccedillilik(R)




263











M15 15S 18R 28S 23S 18R 2R 13R 2R -R 15R -R

M16 19S 31S 28S 7R 28S 7R 7R 6R 18S -R -R

M21 3R 5R 5R 28S 3R 22S 9R 2R -R -R 3R

M26 15S 15R 5R 3R 2R 3R 11R 12R -R -R 6R

K36 15S 8S -R 32S 18R 2R 12R 18S -R 18R -R

OS51 25S -R 25S 27S -R 15R 15R 2R -R -R -R

OS57 11R 7R -R -R -R 17S 18S 2R -R -R -R




264





M14 041M15 050M16 050M21 075M26 067K36 058OS51 058OS57 075



265


















266









baep-author-id6

baep-author-id7

OLE_LINK73

OLE_LINK74

OLE_LINK1

OLE_LINK2

_Hlk4942121

_ENREF_1

_ENREF_2

_ENREF_3

_ENREF_4

_ENREF_5

_ENREF_6

_ENREF_7

_ENREF_8

_ENREF_9

_ENREF_10

_ENREF_11

_ENREF_12

_ENREF_13

_ENREF_14

_ENREF_15


193












194










195








[106][111] [124] [125] [138-141]



[18] [146]


Conclusion





196

REFERENCES






































197





































198




































199
































200



















DOI 107240jeps482395







Oumlz




Abstract







202















203


















(1)


(2)


(3)


(4)



204



(5)

(6)


(7)


(8)





(10)


(11)


(12)


(13)


(14)




205












206




















207









DOI 107240jeps508952















209














210






- Merck


- Merck


- Merck










Zaman(dak)


Youmlntem 1








211








G


















212










A 5914 697 1849 1976 6935 5373

B 5692 684 1749 1878 6864 5290

C 5040 947 1979 2194 6443 6622

D 8608 -111 1795 1798 9354 3310

E 5810 746 1762 1913 6705 5317

F 8002 166 1841 1848 8485 3824

G 5984 712 1777 1914 6817 5208



A 913 423B 761 456C 981 601D 423 497E 803 417F 776 400G 766 453



213
























DOI 107240jeps512278





Fatih KIZILASLAN


Abstract



Oumlz




I INTRODUCTION



215

(1)

(2)




(4)













(5)




(7)






(6)



216


(8)







(9)





(10)



(11)


(12)

and

(13)




217


Step 2 Set





(a) Let


(c) Let




Step 7 Set


sample


(14)




and



(16)

(15)



exact results





the relations and




218

IV SIMULATION STUDY












(55) 02308 02481 02294 02456 02457 (0087505229) (0105804371) (0093304151)00141 00147 00039 00039 0435709528 0331309964 0321809928

(88) 02419 02301 02433 02433 (0107104550) (0120004064) (0110103897)00085 00087 00036 00036 0347909508 0286409876 0279609828

(1010) 02400 02305 02422 02423 (0116204284) (0126903920) (0118203777)00066 00067 00033 00033 0312209540 0265109828 0259509740

(1212) 02371 02291 02400 02399 (0122604068) (0131803789) (0123703659)00054 00055 00030 00030 0284309544 0247109764 0242209700

(1515) 02353 02289 02384 02384 (0130903846) (0138403646) (0131503537)00045 00045 00027 00027 0253709504 0226309764 0222309700

(55) 06000 05884 05970 05919 05919 (030208273) (0380707840) (0389207888)00221 00262 00050 00050 0525309424 0403209960 0399609932

(88) 05913 05968 05923 05923 (0357207915) (0406607624) (0413307663)00139 00155 00049 00049 0434309496 0355809912 0352909856

(1010) 06003 06051 05979 05978 (0388707810) (0424907560) (0431307598)00111 00121 00046 00046 0392309480 0331109884 0328509820

(1212) 05939 05977 05936 05936 (0399607633) (0430707438) (0436207469)00094 00101 00044 00044 0363709524 0313009844 0310709788

(1515) 05945 05976 05941 05942 (0419607488) (0443707334) (0448607863)


219





00073 00077 00039 00039 0329209576 0289809836 0287709744(55) 09231 09078 09214 09400 09400 (0741009725) (0867509809) (0881709864)

00036 00028 00006 00006 0231609468 0113309624 0104709192(88) 09159 09239 09353 09353 (0802609673) (0871809741) (0882709791)

00017 00015 00005 00005 0164709568 0102309648 0096409196(1010) 09167 09230 09327 09327 (0820109641) (0873409705) (0882909750)

00013 00012 00004 00004 0144009520 0097109676 0092209336(1212) 09184 09236 09316 09316 (0834409620) (0876209678) (0884509720)

00011 00010 00004 00004 0127609468 0091609644 0087509372(1515) 09185 09227 09294 09294 (0846009588) (0878209641) (0885309679)

00008 00007 00004 00004 0112809512 0085909624 0082609324


(55) 02500 02226 02805 (0139104335 06250 06478 06255 (0413008273)00238 00025 0294409988 00341 00069 0414309916

(88) 02324 02744 (0143704150) 06370 06245 (0438108033)00140 00025 0271409952 00187 00065 0365209832

(1010) 02340 02704 (0145904038) 06361 06262 (0453207922)00104 00023 0257909940 00154 00065 0339009684

(1212) 02345 02671 (0148303941) 06367 06279 (0465607838)00086 00022 0245809900 00118 00057 0318109664

(1515) 02353 02634 (0152203822) 06332 06265 (0476907705)00065 00020 0230009896 00092 00051 0293609568

(55) 04444 04502 04504 (0240806635) 09000 09192 08927 (0773709831)00407 00078 0422709944 00064 00017 0209309928

(88) 04405 04449 (0260106329) 09167 08971 (0794209779)00202 00067 0372709820 00040 00016 0183809776

(1010) 04377 04425 (0270406177) 09110 08959 (0799509735)00160 00064 0347209736 00034 00016 0174009648

(1212) 04434 04461 (0284506103) 09110 08975 (0807609709)00130 00060 0325809648 00027 00013 0163209636

(1515) 04433 04457 (0296505971) 09080 08974 (0815009663)00096 00051 0300609668 00023 00013 0151209524


220










(February)-22 06 24 29 33

(March)-17 13 21 37 39


05578(gt005) (093640690605076) -

05371(gt005) 04244 04301


221





222






















DOI 107240jeps512479








Oumlz




Abstract






224











225








226





II TANIMLAR







227

















228




(51)







54 Analizler







229


















230














231

















DOI 107240jeps521082





Seval GENCcedil


Oumlz



Abstract






233













234













235


01 s-1 100 s-1

5 0173 01410 524 01820 2636 03830 8840 08240 30579 256








grafiği


(2)




236


(3)



















237









DOI 107240jeps523217







Oumlz



Abstract




239







240


II MALZEME VE METOT










241









242








IV SONUCcedilLAR



243
























244





























DOI 107240jeps536218





Esra GOumlV


Oumlz



Abstract





246










GSE35570




[14]

GSE29265




-


247

GSE3467




[15]

GSE6004




[16]

22 Youmlntem











248






yolaklar




249













LRRK2 210 0264



BCL2 151 0163



CCND1 149 0148



TLE1 139 0181



MET 82 0109



ICAM1 57 0095




250

DDB2 45 0044



RXRG 45 0043









251








252
























253




























254




6562-6575




DOI 107240jeps560040





Adil GUumlLER


Abstract



Oumlz






256











Tempera-ture (degC)


450 22894 3242 5198 1603 54634500 23522 3248 5205 1602 54910550 24133 3244 5213 1607 54860600 24758 3250 5207 1602 54998700 24864 3249 5202 1601 54912800 26891 3247 5203 1602 54890900 28182 3241 5187 1600 54484


qb

l

CosKD = (1)



257



CosKD (1)












258






500 7442 459 238 1861550 7389 343 271 1997600 7402 389 267 1942700 7150 554 299 1997800 7257 432 308 2003900 7091 257 781 1871

-15 -10 -5 0 5 10 15

-0030

-0015

0000

0015

0030

-2 0 2-0005

0000

0005

Mag

netiz

atio

n (e

mu

g)


450 C 550 C 600 C 700 C 800 C 900 C





259





450 550 600 700 800 900


00154 0025 0027 0032 0016 0018


1310-5 0710-5 510-5 4510-5 1810-5 12510-5


8 3 20 11 7 3

















260

















DOI 107240jeps589186







Oumlz



Abstract





262











Direnccedillilik(R)




263











M15 15S 18R 28S 23S 18R 2R 13R 2R -R 15R -R

M16 19S 31S 28S 7R 28S 7R 7R 6R 18S -R -R

M21 3R 5R 5R 28S 3R 22S 9R 2R -R -R 3R

M26 15S 15R 5R 3R 2R 3R 11R 12R -R -R 6R

K36 15S 8S -R 32S 18R 2R 12R 18S -R 18R -R

OS51 25S -R 25S 27S -R 15R 15R 2R -R -R -R

OS57 11R 7R -R -R -R 17S 18S 2R -R -R -R




264





M14 041M15 050M16 050M21 075M26 067K36 058OS51 058OS57 075



265


















266









baep-author-id6

baep-author-id7

OLE_LINK73

OLE_LINK74

OLE_LINK1

OLE_LINK2

_Hlk4942121

_ENREF_1

_ENREF_2

_ENREF_3

_ENREF_4

_ENREF_5

_ENREF_6

_ENREF_7

_ENREF_8

_ENREF_9

_ENREF_10

_ENREF_11

_ENREF_12

_ENREF_13

_ENREF_14

_ENREF_15


194










195








[106][111] [124] [125] [138-141]



[18] [146]


Conclusion





196

REFERENCES






































197





































198




































199
































200



















DOI 107240jeps482395







Oumlz




Abstract







202















203


















(1)


(2)


(3)


(4)



204



(5)

(6)


(7)


(8)





(10)


(11)


(12)


(13)


(14)




205












206




















207









DOI 107240jeps508952















209














210






- Merck


- Merck


- Merck










Zaman(dak)


Youmlntem 1








211








G


















212










A 5914 697 1849 1976 6935 5373

B 5692 684 1749 1878 6864 5290

C 5040 947 1979 2194 6443 6622

D 8608 -111 1795 1798 9354 3310

E 5810 746 1762 1913 6705 5317

F 8002 166 1841 1848 8485 3824

G 5984 712 1777 1914 6817 5208



A 913 423B 761 456C 981 601D 423 497E 803 417F 776 400G 766 453



213
























DOI 107240jeps512278





Fatih KIZILASLAN


Abstract



Oumlz




I INTRODUCTION



215

(1)

(2)




(4)













(5)




(7)






(6)



216


(8)







(9)





(10)



(11)


(12)

and

(13)




217


Step 2 Set





(a) Let


(c) Let




Step 7 Set


sample


(14)




and



(16)

(15)



exact results





the relations and




218

IV SIMULATION STUDY












(55) 02308 02481 02294 02456 02457 (0087505229) (0105804371) (0093304151)00141 00147 00039 00039 0435709528 0331309964 0321809928

(88) 02419 02301 02433 02433 (0107104550) (0120004064) (0110103897)00085 00087 00036 00036 0347909508 0286409876 0279609828

(1010) 02400 02305 02422 02423 (0116204284) (0126903920) (0118203777)00066 00067 00033 00033 0312209540 0265109828 0259509740

(1212) 02371 02291 02400 02399 (0122604068) (0131803789) (0123703659)00054 00055 00030 00030 0284309544 0247109764 0242209700

(1515) 02353 02289 02384 02384 (0130903846) (0138403646) (0131503537)00045 00045 00027 00027 0253709504 0226309764 0222309700

(55) 06000 05884 05970 05919 05919 (030208273) (0380707840) (0389207888)00221 00262 00050 00050 0525309424 0403209960 0399609932

(88) 05913 05968 05923 05923 (0357207915) (0406607624) (0413307663)00139 00155 00049 00049 0434309496 0355809912 0352909856

(1010) 06003 06051 05979 05978 (0388707810) (0424907560) (0431307598)00111 00121 00046 00046 0392309480 0331109884 0328509820

(1212) 05939 05977 05936 05936 (0399607633) (0430707438) (0436207469)00094 00101 00044 00044 0363709524 0313009844 0310709788

(1515) 05945 05976 05941 05942 (0419607488) (0443707334) (0448607863)


219





00073 00077 00039 00039 0329209576 0289809836 0287709744(55) 09231 09078 09214 09400 09400 (0741009725) (0867509809) (0881709864)

00036 00028 00006 00006 0231609468 0113309624 0104709192(88) 09159 09239 09353 09353 (0802609673) (0871809741) (0882709791)

00017 00015 00005 00005 0164709568 0102309648 0096409196(1010) 09167 09230 09327 09327 (0820109641) (0873409705) (0882909750)

00013 00012 00004 00004 0144009520 0097109676 0092209336(1212) 09184 09236 09316 09316 (0834409620) (0876209678) (0884509720)

00011 00010 00004 00004 0127609468 0091609644 0087509372(1515) 09185 09227 09294 09294 (0846009588) (0878209641) (0885309679)

00008 00007 00004 00004 0112809512 0085909624 0082609324


(55) 02500 02226 02805 (0139104335 06250 06478 06255 (0413008273)00238 00025 0294409988 00341 00069 0414309916

(88) 02324 02744 (0143704150) 06370 06245 (0438108033)00140 00025 0271409952 00187 00065 0365209832

(1010) 02340 02704 (0145904038) 06361 06262 (0453207922)00104 00023 0257909940 00154 00065 0339009684

(1212) 02345 02671 (0148303941) 06367 06279 (0465607838)00086 00022 0245809900 00118 00057 0318109664

(1515) 02353 02634 (0152203822) 06332 06265 (0476907705)00065 00020 0230009896 00092 00051 0293609568

(55) 04444 04502 04504 (0240806635) 09000 09192 08927 (0773709831)00407 00078 0422709944 00064 00017 0209309928

(88) 04405 04449 (0260106329) 09167 08971 (0794209779)00202 00067 0372709820 00040 00016 0183809776

(1010) 04377 04425 (0270406177) 09110 08959 (0799509735)00160 00064 0347209736 00034 00016 0174009648

(1212) 04434 04461 (0284506103) 09110 08975 (0807609709)00130 00060 0325809648 00027 00013 0163209636

(1515) 04433 04457 (0296505971) 09080 08974 (0815009663)00096 00051 0300609668 00023 00013 0151209524


220










(February)-22 06 24 29 33

(March)-17 13 21 37 39


05578(gt005) (093640690605076) -

05371(gt005) 04244 04301


221





222






















DOI 107240jeps512479








Oumlz




Abstract






224











225








226





II TANIMLAR







227

















228




(51)







54 Analizler







229


















230














231

















DOI 107240jeps521082





Seval GENCcedil


Oumlz



Abstract






233













234













235


01 s-1 100 s-1

5 0173 01410 524 01820 2636 03830 8840 08240 30579 256








grafiği


(2)




236


(3)



















237









DOI 107240jeps523217







Oumlz



Abstract




239







240


II MALZEME VE METOT










241









242








IV SONUCcedilLAR



243
























244





























DOI 107240jeps536218





Esra GOumlV


Oumlz



Abstract





246










GSE35570




[14]

GSE29265




-


247

GSE3467




[15]

GSE6004




[16]

22 Youmlntem











248






yolaklar




249













LRRK2 210 0264



BCL2 151 0163



CCND1 149 0148



TLE1 139 0181



MET 82 0109



ICAM1 57 0095




250

DDB2 45 0044



RXRG 45 0043









251








252
























253




























254




6562-6575




DOI 107240jeps560040





Adil GUumlLER


Abstract



Oumlz






256











Tempera-ture (degC)


450 22894 3242 5198 1603 54634500 23522 3248 5205 1602 54910550 24133 3244 5213 1607 54860600 24758 3250 5207 1602 54998700 24864 3249 5202 1601 54912800 26891 3247 5203 1602 54890900 28182 3241 5187 1600 54484


qb

l

CosKD = (1)



257



CosKD (1)












258






500 7442 459 238 1861550 7389 343 271 1997600 7402 389 267 1942700 7150 554 299 1997800 7257 432 308 2003900 7091 257 781 1871

-15 -10 -5 0 5 10 15

-0030

-0015

0000

0015

0030

-2 0 2-0005

0000

0005

Mag

netiz

atio

n (e

mu

g)


450 C 550 C 600 C 700 C 800 C 900 C





259





450 550 600 700 800 900


00154 0025 0027 0032 0016 0018


1310-5 0710-5 510-5 4510-5 1810-5 12510-5


8 3 20 11 7 3

















260

















DOI 107240jeps589186







Oumlz



Abstract





262











Direnccedillilik(R)




263











M15 15S 18R 28S 23S 18R 2R 13R 2R -R 15R -R

M16 19S 31S 28S 7R 28S 7R 7R 6R 18S -R -R

M21 3R 5R 5R 28S 3R 22S 9R 2R -R -R 3R

M26 15S 15R 5R 3R 2R 3R 11R 12R -R -R 6R

K36 15S 8S -R 32S 18R 2R 12R 18S -R 18R -R

OS51 25S -R 25S 27S -R 15R 15R 2R -R -R -R

OS57 11R 7R -R -R -R 17S 18S 2R -R -R -R




264





M14 041M15 050M16 050M21 075M26 067K36 058OS51 058OS57 075



265


















266









baep-author-id6

baep-author-id7

OLE_LINK73

OLE_LINK74

OLE_LINK1

OLE_LINK2

_Hlk4942121

_ENREF_1

_ENREF_2

_ENREF_3

_ENREF_4

_ENREF_5

_ENREF_6

_ENREF_7

_ENREF_8

_ENREF_9

_ENREF_10

_ENREF_11

_ENREF_12

_ENREF_13

_ENREF_14

_ENREF_15

a review on the flavonoids – a dye source

Documents