Bitkisel kesme sıvılarının bileşim-özellik bağıntılarının modellenmesi
Modeling of the composition-property relationships of vegetable-based metal working fluids
Yazar: FİLİZ DOLAPCI
Danışman: PROF. DR. MAHMUT RAHİM BAYRAMOĞLU
Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü / Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Kimya Mühendisliği = Chemical Engineering
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Metal işleme = Metal processing ; Modelleme = Modelling ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Zeytinyağı = Olive oil

Özet:
Hızla ilerleyen teknoloji ile insanların talepleri her geçen gün artmaktadır. Daha hızlı ve hassas üretim için geliştirilen CNC tezgâhlarının kullanılmalarında kesme yağlarına gereksinim vardır. Endüstriyel yağların önemli bir bölümü petrol kökenli mineral yağlar ve sentetik yağlar oluşturmaktadır. Ancak, mineral yağların çevreye ve insan sağlığına negatif etkilerinin olmasından dolayı biyolojik olarak geri kazanılabilen bitkisel yağlar üzerindeki çalışmalar artmıştır.Bu tezin konusu; zeytinyağı tabanlı kesme yağlarının değişik fiziksel-kimyasal-ısıl özelliklerinin ölçülerek bileşim-özellik bağıntılarının modellenmesidir. Bu amaçla, ham zeytinyağı degumming işlemiyle fosfolipitlerinden ve yapışkan maddelerden arındırıldı. Bu saflaştırılmış zeytin yağ ile tekli ve ikili sürfaktant karışımları farklı içerik yüzdelerinde kullanılarak metal kesme yağları hazırlandı, daha sonra % 5 kesme yağı ve % 95 su kullanılarak emülsiyon halinde kesme sıvıları hazırlandı. Stabilite testinde başarılı olan emülsiyonların karektarizasyonu için pH, yoğunluk, viskozite, damla büyüklüğü, yüzey gerilimi ve termal iletkenlik ölçümleri yapıldı, ayrıca parlama ve yanma noktaları bulundu.Kesme yağlarının analizi ve modellenmesi, formülasyonlarının geliştirilmesi açısından önemlidir. Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık modelleri; sistem parametrelerinin birbirleriyle ilişkilerini inceleyen parametrik olmayan bir tekniktir. Bu çalışmada 1. sürfaktant yüzdesi, 2. sürfaktant yüzdesi ve 2. sürfaktant kodu incelenen sistemde değişkenler olarak kullanıldı ve pH, yoğunluk, viskozite, yüzey gerilimi, termal iletkenlik, parlama noktası, yanma noktası ve damla çapı olmak üzere sekiz adet özellik Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık metotlarıyla modellendi.

Abstract:
Day by day, demands of people are increasing with rapidly advancing technology. Cutting oils are needed use of CNC machine tools are developed for more rapid and accurate production. A significant section of industrial oils constitute petroleum-based mineral oils and synthetic oils. However, studies based on vegetable oils that can be biologically recycled increased due to negative impact of mineral oils into the environment and human health.The topic of this thesis is modeling of the composition-property relationships of vegetable-based metal working fluids by measuring the different physical-chemical-thermal properties. For this purpose, crude olive oil was cleared of phospholipids and sticky substances with degumming process. Metal cutting oils were prepared using the different contents of percentage single and dual surfactant with this purified olive oil blends. Emulsions of cutting fluids were prepared using 5% cutting oil and 95% water. Stability of metal cutting fluids prepared successful test for emulsions characterization pH, density, viscosity, drop size, surface tension and thermal conductivity were measured, as well as flash and combustion points found.Analysis and modeling of cutting oils hold key for formulation development. Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic models are nonparametric techniques which analyze the relationships of system parameters. In this study, percentage of first surfactant, percentage of second surfactant and code of second surfactant were used as independent variables in the system. Eight properties of system which include pH, density, viscosity, surface tension, thermal conductivity, flash point, fire point and the droplet size modeled with Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic method.