Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Yazarlar
Yayınlar
- MakaleAçık Erişim2024Scopus SJRQ2Bioethanol Production from Mulberry Molasses Waste with Ohmic-Assisted Hydrodistillation
Tunç, Merve Tuğçe; Genç, Berna; Karataş, Şeyda Merve
In this study, the fermentation process of bioethanol production conditions were optimized by response surface methodology. Mulberry molasses production waste was used as the only carbon source for yeast fermentation to produce bioethanol. Hydrodistillation (HD) and ohmic-assisted hydrodistillation (OAHD) methods were employed to concentrate the bioethanol. Fermentation time (48–168 h), waste matter rate (5–45%) and pH (5–7) were selected as independent variables. Alcohol concentration was treated as the response. Optimum fermentation conditions were determined as 96.894 h fermentation time, 45% waste ratio and pH 7. At these optimum conditions, alcohol concentration was determined as 3.77 ± 0.33%. While the distillate obtained in the HD method contained 22.50 ± 1.89% alcohol, it showed 27.72 ± 0.24% in the OAHD method. The energy consumption values for OAHD and HD was 2.92 ± 0.51 and 53.24 ± 1.74 Wh/mL bioethanol, respectively. Results of study showed that the OAHD could be a cost-effective and green method to distillation of bioethanol from mulberry molasses waste.
AtıfScopus3WoS1OpenAlex3İncele - MakaleAçık Erişim2023Scopus SJRQ1Machine learning and domain adaptation to monitor yoghurt fermentation using ultrasonic measurements
Bowler, Alexander; Ozturk, Samet; di Bari, Vincenzo; Glover, Zachary J.; Watson, Nicholas J.
In manufacturing environments, real-time monitoring of yoghurt fermentation is required to maintain an optimal production schedule, ensure product quality, and prevent the growth of pathogenic bacteria. Ultrasonic sensors combined with machine learning models offer the potential for non-invasive process monitoring. However, methods are required to ensure the models are robust to changing ultrasonic measurement distributions as a result of changing process conditions. As it is unknown when these changes in distribution will occur, domain adaptation methods are needed that can be applied to newly acquired data in real-time. In this work, yoghurt fermentation processes are monitored using non-invasive ultrasonic sensors. Furthermore, a transmission based method is compared to an industrially-relevant non-transmission method which does not require the sound wave to travel through the fermenting yoghurt. Three machine learning algorithms were investigated including fully-connected neural networks, fully-connected neural networks with long short-term memory layers, and convolutional neural networks with long short-term memory layers. Three real-time domain adaptation strategies were also evaluated, namely; feature alignment, prediction alignment, and feature removal. The most accurate method (mean squared error of 0.008 to predict pH during fermentation) was non-transmission based and used convolutional neural networks with long short-term memory layers, and a combination of all three domain adaption methods.
AtıfScopus28WoS26OpenAlex33İncele - Yüksek Lisans TeziAçık Erişim2022Farklı ekmeklik buğday unları kullanılarak üretilen Tokat kırmızı biber tarhana örneklerinin fiziksel, kimyasal, fonksiyonel ve mikrobiyolojik özelliklerinin araştırılması
Sevil Gençer Özyılmaz
Bu çalışmada, beş farklı ekmeklik buğday çeşidinden (Altınöz, Candaş, Gökkan, Şahika ve Yakamoz) elde edilen unlardan, spontan kademeli fermantasyon yöntemine dayanarak geleneksel tarhana yapım metodu ile elde üretilen tarhana örneklerine açık havada, hava akımlı etüvde ve vakum altında kurutma yöntemleri uygulanmıştır. Elde edilen tarhanalarda fiziksel, kimyasal, fonksiyonel ve mikrobiyolojik özellikler incelenmiştir. Bu kapsamda, rutubet, kül, protein, yağ, pH, tuz, fitik asit ve mineral içerikleri ile yağ asitleri kompozisyonu, toplam titrasyon asitliği, su tutma kapasitesi, yağ tutma kapasitesi, su aktivitesi, renk analizleri, antioksidan analizleri (DPPH giderme-troloks eşdeğeri, DPPH giderme-askorbik asit eşdeğeri, DPPH inhibisyonu, toplam antioksidan kapasitesi, toplam flavonoid kapasitesi, toplam fenolik kapasitesi, FRAP indirgeme kapasitesi, ABTS, viskozite değerleri ve aktik asit bakterileri incelenmiştir. Elde edilen bulgular; tarhana örneklerine uygulanan kurutma tekniklerinin, bazı antioksidan özellikler (toplam fenolik kapasitesi ve ABTS giderme aktivitesi) hariç, tüm özellikler bakımından önemli farklılıklar gösterdiğini ortaya koymaktadır. Çeşitler ise, su aktivitesi, renk analizleri ve ABTS giderme aktivitesi hariç tüm özellikler bakımından önemli değişimler göstermiştir. Ayrıca, kurutma tekniği×çeşit interaksiyonlarının tüm özellikler yönünden önemli bulunduğu anlaşılmıştır. Açık havada kurutulan tarhanalarda 2.6x103-3.5x104 kob/g laktik asit bakterisi (LAB) belirlenirken; etüvde ve vakum altında kurutma yöntemlerinde LAB'ye rastlanmamıştır. Açık havada kurutma (AHK) metodu, LAB ve antioksidan özellik açısından tüketim için daha uygun bulunmuştur. Ayrıca, enerji maliyetleri düşünüldüğünde; bu yöntem öne çıkmaktadır. Daha yüksek kül, protein, yağ, toplam titrasyon asitliği ve çoğu antioksidan aktiviteleri ile kalsiyum, çinko, bakır ve mangan içerikleri bakımından Gökkan ekmeklik buğday çeşidi, Tokat kırmızı biber ve benzeri tarhanalar için önerilmektedir.