Fourıer dönüşümlü kızılötesi spektroskopisi ve makine öğrenmesi kullanılarak poliollerde bazı karakteristik özelliklerin öngörülmesi
Prediction of some characteristic features in polyols using fourier transformed infrared spectroscopy and machine learning
Yazar: YUSUF SERDAR BEKDAŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜN YÜCEL
Gebze Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Kimya Mühendisliği = Chemical Engineering

Özet:
Günlük hayatta poliüreatanları birçok alanda kullanmaktayız. Bu poliüretanların ve 
diğer bir çok ürünün hammaddesi olan poliol ürünlerinin bazı ana karakteristiklerini 
bulunmaktadır. Bu çalışma, bu karakteristikleri belirlemek amacıyla çeşitli makine 
öğrenme yöntemlerini incelemektedir. 
Poliol ürünleri, endüstriyel süreçlerde yaygın olarak kullanılan bir kimyasal 
bileşenlerdir ve bu ürünlerin ana karakteristiklerinin doğru bir şekilde tahmin 
edilmesi, üretim süreçlerinin yönetimi, kalite kontrolü ve ürün geliştirmenin temelini 
oluşturur.
Çalışma, poliol ürünlerinin ana karakteristiklerini etkileyebilecek faktörleri 
belirlemek amacıyla derinlemesine bir literatür taraması yapar. Daha sonra, çeşitli 
kaynaklardan elde edilen geniş veri setlerini kullanarak, dört farklı makine öğrenme 
yöntemi olan lineer regresyon, Gaussian Process Regresyon (GPR), Destek Vektör
Makinesi (SVM) ve Yapay Sinir Ağları (ANN) ile poliol karakteristiklerini tahmin 
etmek için kapsamlı analizler gerçekleştirir.
Her bir modelin performansı, kök-kare ortalama hatası (RMSE), R-kare değeri ve 
diğer metrikler kullanılarak ayrıntılı bir şekilde değerlendirilir. Sonuçlar, hangi 
makine öğrenme yönteminin poliol ürünlerinin ana karakteristiklerini en iyi tahmin 
ettiğini belirlemeye yardımcı olacaktır.
Ayrıca, bu tez, endüstriyel süreçlerin verimliliğini artırmayı hedefleyen mühendisler 
ve endüstri profesyonelleri için değerli bir kaynak oluşturacaktır. Poliol ürünlerinin 
kalite kontrolü ve süreç iyileştirmesi için gelişmiş veri analitiği tekniklerinin nasıl 
kullanılabileceğini vurgulayarak, gelecekteki çalışmalar için temel oluşturacaktır.
Sadece poliollerin değil tüm kimyasalların birçok karakteristik özelliğini (Derişim, 
pH, mol kütlesi, bağ yapısı, öz ısı, öz kütle, ışık geçirgenlik vb.) tahmin etmek için 
de kaynak olacaktır.
Sonuç olarak, bu çalışma, makine öğrenme yöntemlerinin poliol ürünlerinin ana 
karakteristiklerini tahmin etmek için nasıl kullanılabileceğini ve endüstriyel 
süreçlerin geliştirilmesine nasıl katkı sağlayabileceğini inceliyor. Bu çalışma, 
endüstriyel uygulamalar ve araştırma alanlarında değerli bir bilgi kaynağı olacaktır.

Abstract:
We use polyureathane in many areas in daily life. Polyol products, which are the raw 
materials of these polyurethanes and many other products, have some main 
characteristics. This study examines various machine learning methods to identify 
these characteristics. Polyol products are commonly used chemical components in 
industrial processes, and accurately predicting their key characteristics is crucial for 
process management, quality control, and product development.
The study commences with an in-depth literature review to identify the factors that 
may influence the key characteristics of polyol products. Subsequently, by utilizing 
extensive datasets from various sources, the research employs four different machine 
learning methods linear regression, Gaussian Process Regression (GPR), Support 
Vector Machines (SVM), and Artificial Neural Networks (ANN) - to predict the key 
characteristics of polyol products, conducting comprehensive analyses in the process.
Each model's performance is assessed in detail using metrics such as Root Mean 
Square Error (RMSE), R-squared value, and others. The results provide valuable 
insights into which machine learning method offers the most accurate predictions for 
the key characteristics of polyol products.
Furthermore, this thesis serves as a valuable resource for engineers and industry 
professionals aiming to enhance industrial processes. By highlighting how advanced 
data analytics techniques can be applied for quality control and process improvement 
of polyol products, it paves the way for future research. It will also be a resource for 
estimating many characteristic properties (concentration, pH, molar mass, bond 
structure, specific heat, specific mass, light transmittance, etc.) not only of polyols 
but of all chemicals.
In conclusion, this study delves into the application of machine learning methods to 
predict the key characteristics of polyol products and how they can contribute to the 
enhancement of industrial processes. It stands as an invaluable source of knowledge 
for industrial applications and research fields.