Endüstriyel lignoselülozik atıkların karakterizasyonu ve sınıflandırmasında kemometrik yöntemlerin uygulanması
Application of chemometric methods in characterization and classification of industrial lignocellulosic wastes
Yazar: MEHTAP ERDİL
Danışman: PROF. DR. NURAL YILGÖR ; PROF. DR. OZAN KOCADAĞLI
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Orman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Orman Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ağaç İşleri = Wood Products ; Çevre Mühendisliği = Environmental Engineering ; İstatistik = Statistics
Dizin: Algoritma modelleme = Algorithm modelling ; FTIR = FTIR ; ICP-AES = ICP-AES ; ICP-MS = ICP-MS ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; İstatistiksel modelleme = Statistical modelling

Özet:
Ahşap malzeme, insanlık tarihi boyunca kolay elde edilebilmesi, kolay işlenebilmesi, sıcak görünümü, sağlıklı bir malzeme olması ve en önemlisi çevre dostu olması nedeniyle önemini hiçbir zaman yitirmeyen bir malzemedir. Günümüzde hammadde kaynaklarının hızlı bir şekilde tüketilmesinden ötürü sürdürülebilir kaynaklardan elde edilmesi nedeniyle ahşabın ve elde edildiği odun hammaddesinin önemi daha da artmıştır. Ahşap (lignoselülozik) atıklar, gerek ahşap malzemelerin üretimleri sırasında gerekse kullanım amaç ve ömürlerini tamamlamaları sonucunda atık olarak ortaya çıkmaktadır. Ancak bu atıkların değerlendirilebilmesi için içeriklerinin bilinmesi ve sınıflandırmalarının doğru şekilde yapılması büyük önem arz etmektedir. Ormanlar, odun işleyen endüstrilerin giderek artan taleplerini karşılamakta gün geçtikçe zorlanmakta ve arz talep dengesi ormanlar aleyhine bozulmaktadır. Ahşap atıkların doğru sınıflandırılmaları, odun işleyen endüstriler için önemli ölçüde hammadde sağlayabilir ve bu şekilde sürdürülebilirliğe katkıda bulunabilir. Öte yandan enerji konusunun gündemdeki yerinin önemini koruması nedeniyle, ahşap endüstrisi için hammadde vasfına sahip olmayan atıkların enerji elde etme konusunda değerlendirilmesi yine doğru bir sınıflandırma yapmak ile mümkün olacaktır. Bir şekilde oluşan ahşap atıkların tehlikelilik sınıflandırılmasının yapılabilmesi için kimyasal içeriklerinin bilinmesi gerekir. Çünkü ahşap malzemeler üretimleri sırasında ve kullanım yerlerinde çeşitli kimyasal ve fiziksel işlemlere maruz kalmaktadırlar. Ahşap atıkların içeriğinde bulunan ağır metaller ve halojenürler,  TS EN ISO 17225-1 (2021) Katı biyo yakıtlar standardına göre değerlendirilir.  Atık örneklerdeki değerler standartdaki değerlerden daha yüksek ise tehlikeli atık olarak tanımlanarak bertaraf edilmeleri yönünde karar verilir veya özel yöntemlerle yakılmaları gerekir. 
Yapılan çalışma ile endüstriyel lignoselülozik atıkların kimyasal içeriğinin belirlenmesi amacı ile Endüktif eşleşmiş plazma-Kütle Spektroskopisi (ICP-MS) ve Endüktif eşleşmiş plazma-Optik Emisyon Spektroskopisi (ICP-OES) ve Fourier dönüşümlü kızılötesi-zayıflatılmış toplam yansıma spektroskopisi ( FTIR-ATR)  cihazları ile analizler gerçekleştirilmiştir.  ICP analizleri ile atıkların ilgili standartta belirtilen değerlere uygunluğu incelenmiştir. Bu çalışmada 200 adet dört farklı kökenden gelen ahşap atık örneği, bu tür atıklarda uygulanan işlemler nedeniyle ilgili standarda göre üst limitleri aşma olasılığı yüksek olan 11 elementin (Pb (Kurşun), Cd (Kadmiyum), Al (Alüminyum), Fe (Demir), Zn (Çinko), Cu (Bakır), Cr (Krom), Ni (Nikel) ve S (Kükürt)) analizlerinin ICP-MS ve ICP-OES cihazlarında yapılması ile belirlenmiştir. Örneklerin FTIR-ATR spektofotometre cihazı yardımı ile ölçümleri yapılarak elde edilen spektrumları, yapay sinir ağları (YSA), rasgele orman (RF), çoklu lojistik regresyon (ÇLR) gibi makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak   atık içeriğini otomatik olarak sınıflandıracak hibrit yapay zekâ tabanlı bir karar destek sistemi geliştirilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmanın amacı, ahşap atıkların kimyasal açıdan karakterizasyonunu ICP ve FTIR-ATR enstrümental analiz yöntemleri ile yaparak, FTIR-ATR spektrum verilerinin kullanımıyla makine öğrenmesi yöntemleri ile ahşap atıkların sınıflandırılmasına yönelik en uygun modelin tespit edilmesidir. Böylece, gerek insan ve çevre sağlığı açısından gerekse bu atıkların üretim döngüsüne girerek ülke ekonomisine ciddi bir katkı sağlayacak şekilde kullanılabilmelerinin sağlanması amacıyla tehlikeli ve tehlikesiz şeklinde sınıflandırılmaları hedeflenmiştir.  Çalışmada RF analizi ile hem iki kategorik hem de dört kategorik sınıflar için % 100 sınıflandırma başarı düzeyine ulaşılmıştır.

Abstract:
Wood material is a material that has never lost its importance throughout the history of mankind due to its easy availability, easy processing, warm appearance, being a healthy material and most importantly being environmentally friendly. Today, due to the rapid consumption of raw material resources, the importance of wood and the raw material from which it is obtained has increased even more due to the fact that it is obtained from sustainable sources. Wood (lignocellulosic) wastes arise as waste both during the production of wood materials and as a result of the completion of their intended use and life cycle. However, in order to utilize these wastes, it is of great importance to know their contents and to classify them correctly. Forests are having difficulty day by day in meeting the increasing demands of wood processing industries and the balance of supply and demand is deteriorating to the detriment of forests. The correct classification of wood waste can provide important raw materials for wood processing industries and thus contribute to sustainability. On the other hand, due to the continuing importance of the energy issue on the agenda, it will be possible to utilize wastes that do not qualify as raw materials for the wood industry in terms of energy generation by making a correct classification. In order to classify the hazardousness of wood wastes in some way, their chemical contents should be known, because wood materials are exposed to various chemical and physical processes during their production and at their places of use. Heavy metals and halides contained in wood wastes are evaluated according to TS EN ISO 17225-1 (2021) Solid biofuels standard.   If the values in the waste samples are higher than the values in the standard, they are defined as hazardous waste and should be disposed of, or incinerated by, special methods. 
Inductively coupled plasma-Mass Spectroscopy (ICP-MS) and Inductively coupled plasma-Optical Emission Spectroscopy (ICP-OES) and Fourier transform infrared-attenuated total reflectance spectroscopy (FTIR-ATR) devices were used to determine the chemical content of industrial lignocellulosic wastes. The compliance of the wastes with the values specified in the relevant standard was examined by ICP analyses. In this study, 200 wood waste samples from four different origins were analyzed by ICP-MS and ICP-OES for 11 elements (Pb (Lead), Cd (Cadmium), Al (Aluminum), Fe (Iron), Zn (Zinc), Cu (Copper), Cr (Chromium), Ni (Nickel) and S (Sulphur)) which are likely to exceed the upper limits according to the relevant standard due to the processes in such wastes. An attempt was made to develop a hybrid artificial intelligence-based decision support system that will automatically classify the waste content by using machine learning methods such as artificial neural networks (ANN), random forest (RF), and multiple logistic regression (MLR) by using the spectra obtained by measuring the samples with the help of FTIR-ATR spectrophotometer device. The aim of this study is to perform chemical characterization of wood wastes by ICP and FTIR-ATR instrumental analysis methods and to determine the most appropriate model for the classification of wood wastes by machine learning methods using FTIR-ATR spectrum data. Thus, it is aimed to classify these wastes as hazardous and non-hazardous, both in terms of human and environmental health and in order to ensure that these wastes can be used in a way that will make a significant contribution to the national economy by entering the production cycle. In the study, 100% true classification achievement is reached for both two categorical and four categorical classes with RF analysis.