| dc.creator |
Özer, Ümran,
1988-
author
171630 |
|
| dc.creator |
Aktaş, Ahmet Hakan,
1962-
thesis advisor
13707 |
|
| dc.creator |
Süleyman Demirel Üniversitesi.
Fen Bilimleri Enstitüsü.
Kimya Anabilim Dalı.
9868
issuing body |
|
| dc.date |
2017. |
|
| dc.identifier |
http://tez.sdu.edu.tr/Tezler/TF03815.pdf |
|
| dc.description |
Bu çalışmada, ticari bir toz içecek numunesinde bulunan ve renklendirici olarak kullanılan tartrazine (TAR), allura red (ALL) ve sunset yellow (SUN) konsantrasyonları spektrofotometrik metotla ve kemometrik kalibrasyonlar kullanılarak tayin edildi. Tartrazine, allura red ve sunset yellow maddeleri piyasada bulunan bazı içecek tozlarında, ilaç ve kozmetik gibi çok kullanılan preparatlarda ve bazı gıdalarda ticari olarak kullanılan azo renklendiricilerdir. Bu renklendiricilerin kullanılan miktarları kanun ve yönetmeliklerle belirlenen sınırları aşacak olursa, insan sağlığında istenmeyen toksik etkilere neden olur. Bu nedenlerden dolayı, özellikle sıcak mevsimlerde oldukça çok tüketilen içecek tozlarında ve sentetik karışımlarında TAR, ALL ve SUN'ın kantitatif tayini, araştırılması gereken ilginç bir konu olarak karşımıza çıkmaktadır. Çalışmanın deneysel aşamasında, tartrazine, allura red ve sunset yellow karışımının spektrofotometrik verilerine, geriye yayılım öğrenmesiyle eğitilmiş bağımsız bileşen analizi -yapay sinir ağı (ICA-ANN) uygulandı. Ağ yapısını optimize ederek çalışmanın doğruluğu geliştirilmiştir. Bu çalışmanın amacı, katı faz spektrofotometri kullanarak ticari ürünlerdeki renk verici karışımlarını tayin etmek için yeni gelişmekte bir yöntem olan ICA-ANN yöntemlerinin uygulanmasını önermektir. Bu yöntemler, TAR, ALL ve SUN içeren ticari içme tozu numunelerine uygulanmıştır. Önerilen yöntemler hızlı, kolay uygulanabilir, ucuzdur ve ticari ürünlerdeki renklendiricilerin analizi için uygundur. Yöntem hassasiyet ve seçicilikten yararlanır. Bu spektrofotometrik çok değişkenli tekniklerden elde edilen sonuçlar, alternatif olarak Kısmi en küçük kareler (PLS) yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Anahtar kelimeler: Spektrofotometri, azo renklendiriciler, ICA, ANN. |
|
| dc.description |
The concentrations of tartrazine (TAR), allura red (ALL) and sunset yellow (SUN) in ternary mixtures and commercial preparation were determined by the combined use of chemometric calibrations and spectrophotometric method. Tartrazine, allura red and sunset yellow are azo colorants used commercially in some coloring foods, such as soft drinks powders, drugs and cosmetics in order to make them attractive. These colorants cause toxic effects an human health if their quantities exceed the limits set by the laws and regulations. Therefore, the quantitative determination of TAR, ALL and SUN in synthetic mixtures and commercial soft drink powder is an interesting issue to be investigated. The Independent component analysis - Artificial neural network (ICA-ANN) trained by back-propagation learning was applied to process spectrophotometric data of mixed tartrazine, allura red and sunset yellow. By optimizing the network structure, accuracy was enhanced. The aim of this study is to propose the application of ICA-ANN methods to resolve mixtures of colorants in commercial products by using solid phase spectrophotometry. These methods were applied to the commercial soft drinking powder samples containing TAR, ALL and SUN. The proposed methods are rapid, easy to apply, inexpensive and suitable for analyzing the colorants in commercial products. The method takes advantage of sensitivity and selectivity. The results from these spectrophotometric multivariate techniques were compared with each other as well as obtained by alternative Partial least squares (PLS) method. Keywords: Spectrophotometry, azo colorants, ICA, ANN. |
|
| dc.description |
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kimya Anabilim Dalı, 2017. |
|
| dc.description |
Kaynakça var. |
|
| dc.description |
Bu çalışmada, ticari bir toz içecek numunesinde bulunan ve renklendirici olarak kullanılan tartrazine (TAR), allura red (ALL) ve sunset yellow (SUN) konsantrasyonları spektrofotometrik metotla ve kemometrik kalibrasyonlar kullanılarak tayin edildi. Tartrazine, allura red ve sunset yellow maddeleri piyasada bulunan bazı içecek tozlarında, ilaç ve kozmetik gibi çok kullanılan preparatlarda ve bazı gıdalarda ticari olarak kullanılan azo renklendiricilerdir. Bu renklendiricilerin kullanılan miktarları kanun ve yönetmeliklerle belirlenen sınırları aşacak olursa, insan sağlığında istenmeyen toksik etkilere neden olur. Bu nedenlerden dolayı, özellikle sıcak mevsimlerde oldukça çok tüketilen içecek tozlarında ve sentetik karışımlarında TAR, ALL ve SUN'ın kantitatif tayini, araştırılması gereken ilginç bir konu olarak karşımıza çıkmaktadır. Çalışmanın deneysel aşamasında, tartrazine, allura red ve sunset yellow karışımının spektrofotometrik verilerine, geriye yayılım öğrenmesiyle eğitilmiş bağımsız bileşen analizi -yapay sinir ağı (ICA-ANN) uygulandı. Ağ yapısını optimize ederek çalışmanın doğruluğu geliştirilmiştir. Bu çalışmanın amacı, katı faz spektrofotometri kullanarak ticari ürünlerdeki renk verici karışımlarını tayin etmek için yeni gelişmekte bir yöntem olan ICA-ANN yöntemlerinin uygulanmasını önermektir. Bu yöntemler, TAR, ALL ve SUN içeren ticari içme tozu numunelerine uygulanmıştır. Önerilen yöntemler hızlı, kolay uygulanabilir, ucuzdur ve ticari ürünlerdeki renklendiricilerin analizi için uygundur. Yöntem hassasiyet ve seçicilikten yararlanır. Bu spektrofotometrik çok değişkenli tekniklerden elde edilen sonuçlar, alternatif olarak Kısmi en küçük kareler (PLS) yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Anahtar kelimeler: Spektrofotometri, azo renklendiriciler, ICA, ANN. |
|
| dc.description |
The concentrations of tartrazine (TAR), allura red (ALL) and sunset yellow (SUN) in ternary mixtures and commercial preparation were determined by the combined use of chemometric calibrations and spectrophotometric method. Tartrazine, allura red and sunset yellow are azo colorants used commercially in some coloring foods, such as soft drinks powders, drugs and cosmetics in order to make them attractive. These colorants cause toxic effects an human health if their quantities exceed the limits set by the laws and regulations. Therefore, the quantitative determination of TAR, ALL and SUN in synthetic mixtures and commercial soft drink powder is an interesting issue to be investigated. The Independent component analysis - Artificial neural network (ICA-ANN) trained by back-propagation learning was applied to process spectrophotometric data of mixed tartrazine, allura red and sunset yellow. By optimizing the network structure, accuracy was enhanced. The aim of this study is to propose the application of ICA-ANN methods to resolve mixtures of colorants in commercial products by using solid phase spectrophotometry. These methods were applied to the commercial soft drinking powder samples containing TAR, ALL and SUN. The proposed methods are rapid, easy to apply, inexpensive and suitable for analyzing the colorants in commercial products. The method takes advantage of sensitivity and selectivity. The results from these spectrophotometric multivariate techniques were compared with each other as well as obtained by alternative Partial least squares (PLS) method. Keywords: Spectrophotometry, azo colorants, ICA, ANN. |
|
| dc.language |
tur |
|
| dc.publisher |
Isparta : Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, |
|
| dc.subject |
Süleyman Demirel Üniversitesi |
|
| dc.title |
Toz içecek numunelerinde bulunan bazı renklendirici maddelerin ICA-ANN yöntemi yardımıyla kemometrik olarak tayinleri = Determination of some coloring substances in powdered beverage samples by ICA-ANN method / |
|
| dc.type |
text |
|