Dünya'nın manyetik alanında nükleer manyetik rezonans (EF-NMR) spektrometresi ölçüm verilerinin sinyal işleme ve makine öğrenme teknikleri kullanılarak analizi ile madde tayini ve tespiti
Substance detection and classification by analysis of earth field nuclear magnetic resonance (EF-NMR) spectrometer measurement data using signal processing and machine learning techniques
Yazar: METİN ŞİMŞEK
Danışman: DOÇ. DR. CENGİZ OKAY
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Fizik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering

Özet:
Modern dünyada insanların güvenliği ve emniyeti için tehlikeli, patlayıcı ve yasadışı kimyasal maddelerin tespiti ve bu tehlikeli maddeleri birbirinden ayırt edebilmek son derece önemlidir.
Tehlikeli sıvı ve patlayıcı kimyasal maddelerin tespiti için geri saçılım X-ışını, termal nötron analizi (TNA), iyon mobilite spektrometrisi (IMS) ve gaz kromatografisi (GC), Nükleer manyetik rezonans (NMR) gibi çok çeşitli teknikler bulunmaktadır. Bu teknikler arasında yer alan Nükleer Manyetik Rezonans (NMR), sıvı ve katıların mikroskobik boyutlarda belirlenmesini ve analiz edilmesini sağlayan invazif olmayan (kutu/şişe açmadan)  bir yöntemdir. Bu nedenle malzemelerin kimyasal yapılarının belirlenmesinde ve tıbbi görüntülemede kullanılmaktadır. Ayrıca tıp, güvenlik uygulamaları, tarım ve gıda endüstrisi vb. alanlardaki kalite kontrol süreçlerinde çok verimli sonuçlar alınabilmektedir. NMR tekniğinin bir alt çeşidi olan Dünya'nın Manyetik Alanında Nükleer Manyetik Rezonans (EF-NMR) tekniği uygulama alanı açısından önemli bir yer teşkil etmektedir. Her ne kadar süper güçlü manyetik alan kullanılarak yapılan ölçümler kadar hassas ölçümleme yapılamasa bile, maliyet açısında etkin bir çözüm sağlaması ve dünyanın manyetik alanının kusursuz derecede homojen bir yapı sağlaması bu dezavantajları büyük ölçüde telafi etmektedir.
Hem tehlikeli hem de iyi huylu sıvıların benzer veri setlerine sahip olması nedeniyle, numuneleri doğrudan ölçüm verilerinden ayırt etmek oldukça zordur. Ancak gelişen teknoloji ile birlikte birçok alanda makine öğrenimi teknikleri kullanılmaktadır. Makine öğrenmesi başlığı altında sınıflandırma, regresyon, anomali tespiti, kümeleme, boyutsal indirgeme gibi farklı uygulamalar bulunmakta ve bu uygulamalar altında birçok farklı algoritma kullanılmaktadır. Bu tekniklerden biri olan ve en çok kullanılan sınıflandırma, etiketi bilinmeyen yeni bir gözlemin hangi sınıfa ait olduğunu, etiketi bilinen verilerden oluşan bir veri seti kullanarak belirlemek için kullanılmaktadır.
Bu tez çalışmasında; Dünyanın manyetik alanında nükleer manyetik rezonans (EF-NMR) spektroskopisi tekniği ile tehlikeli sıvı ve kimyasal maddelerden elde edilmiş NMR spektrumlarına ait veriler, kimyasalların birbirinden kolay ve hızlı bir şekilde ayırt edilmesi ve sınıflandırılması için makine öğrenmesi modellerinden Rastgele Orman Sınıflandırma (RFC), k-En Yakın Komşu (kNN) ve Lojistik Regresyon (LR) kullanılacaktır.

Abstract:
For the safety and security of people in the modern world, it is extremely important to detect and distinguish dangerous, explosive and illegal chemical substances. A wide variety of techniques are available for the detection of hazardous liquids and explosive chemicals, such as backscatter X-ray, thermal neutron analysis (TNA), ion mobility spectrometry (IMS), and gas chromatography (GC), Nuclear magnetic resonance (NMR).
Nuclear Magnetic Resonance (NMR) is one of the most important and a non-invasive (without opening the Box/Bottle) method that enables the determination and analysis of liquids and solids at microscopic dimensions. For this reason, it is widely used in medicine, safety applications, agriculture and food industry, etc. It has also very productive results can be obtained in the quality control processes in the fields. Earth's Field Nuclear Magnetic Resonance (EF-NMR) technique is a sub-type of the NMR technique, has an important place in terms of its application area. Thanks to perfectly homogeneous structure of the earth's magnetic field, NMR spectrums can be obtained without using cryogenic system. Although it cannot be measured as precisely as the measurements made using a super strong magnetic field, it provides a cost-effective solution which largely compensates for these disadvantages. Since both hazardous and benign liquids have similar datasets, it is difficult to distinguish samples directly from measurement data. However, with the developing technology, machine learning techniques are used in many areas. Machine learning have many application areas such as classification, regression, anomaly detection, clustering, dimensional reduction with number of different algorithms applied.  One of these techniques, and the most widely used classification, is used to determine which class a new observation with an unknown label belongs to, using a data set of data with known labels.
In this thesis study; The NMR spectrum data of hazardous liquids and chemical substances obtained from the nuclear magnetic resonance (EF-NMR) spectroscopy technique in the earth's magnetic field along with Random Forest Classification (RFC), k Nearest Neighbor (kNN) and Logistic Regression (LR) machine learning models for quick classification and separation of chemicals from each other will be used.