Boyama ve yıkama atık suların özelliklerinden kumaş haslık ve renk performansının tahmin edilmesi
Estimation of fabric fastness and colour performance from the properties of dyeing and washing wastewater
- Tez No: 1010565
- Danışmanlar: PROF. DR. ONUR BALCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Tekstil ve Tekstil Mühendisliği, Textile and Textile Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tekstil endüstrisinde çevreye en çok atık su yükü bırakan ve çevreyi en çok kirleten işletmelerin boyahaneler olduğu bilinmektedir. Günlük 30 ton kumaş boyama kapasitesine sahip bir işletme yaklaşık 60 ton atık su yükünü doğaya bırakmaktadır. Bunun temel sebebi ise boyama adımı sonrasında yapılması gereken yıkamalardır. Pamuklu bir örgü kumaş boyama süreci yaklaşık 3-4 banyo ön terbiye, 1 banyo boyama, 5-8 banyo da yıkama adımı içerir. Bu nedenle örgü boyahaneleri için sürdürülebilir üretime geçişin temel anahtarı yıkama prosesleri üzerine yapılacak iyileştirmelerdir. Bu proseslerin optimize edilmesinin temel yolu da proseslerin çıktılarına göre, neden-sonuç bağlamı içerisinde yönetecek Endüstri 4.0/dijitalleşme çalışmalarını yürütmekten geçmektedir. Tekstil endüstrisinde, büyük miktarda veri üretilir ve depolanır. Bu veriler hammaddeleri, makine ayarlarını ve ürünün kalite parametrelerini gibi önemli bilgiler içermektedir. Bu nedenle verilerin işlenmesi ve bu verilerden değerli, potansiyel olarak kullanılabilir bilgiler için sürekli bir talep oluşmaktadır. Bu talepler doğrultusunda verilerin analizinde birçok makine öğrenimi kullanılır. Makine öğrenimi, büyük veri kümelerini analiz etmek ve verilerden örüntüler çıkartmak için farklı öğrenme teknikleri sunar. Bu durum son dönemlerde tekstil endüstrisinde yapılan birçok yapay zeka projeleri literatürde yer almasına neden olmuştur. Fakat yapay zeka kullanılarak atık su renginden haslık ve renk tahmini ile ilgili herhangi bir çalışmaya rastlanamamıştır. Buna göre bu tez çalışması kapsamında, reaktif boyama ve reaktif boyama sonrası yıkama atık sularının renk, iletkenlik, konsantrasyon parametrelerinin girdi olarak kullanılması ile temel çıktısı ve beklentisi haslık ve renk performansı olan ve bu performanslara bağlı olarak yıkama proseslerini ve yıkama parametrelerini belirleyebilecek bir yapay zekâ modeli geliştirilmesi gerçekleştirilecektir.
Özet (Çeviri)
In the textile industry, it is well known that the companies that discharge the most wastewater and pollute the environment the most are the dye houses. A company with a daily dyeing capacity of 30 tons of fabric releases approximately 60 tons of wastewater into the environment. The main reason for this is the washing that needs to be done after the dyeing step. The dyeing process of a cotton knit comprises approximately 3-4 baths of pre-treatment, 1 bath of dyeing and 5-8 baths of rinsing. Therefore, the main key to sustainable production for knit dye houses is to improve the washing processes. The main way to optimize these processes is to carry out Industry 4.0 / digitalization studies, which will manage the processes in a cause-and-effect context according to their outputs. In the textile industry, large amounts of data are generated and stored. This data contains important information such as raw materials, machine settings and product quality parameters. As a result, there is a constant demand for data processing and the extraction of valuable, potentially actionable information from this data. In line with this demand, many machine learning techniques are used to analyze data. Machine learning provides different learning techniques to analyze large data sets and extract patterns from the data. This has recently led to many artificial intelligence projects in the textile industry. However, there is no study on fastness and color prediction from wastewater color using artificial intelligence. Therefore, this thesis will develop an artificial intelligence model whose main output and expectation is fastness and color performance using color, conductivity and concentration parameters of reactive dyeing and post-reactive dyeing wash effluents as inputs, and which can determine wash processes and wash parameters depending on these performances.
Benzer Tezler
- Polieterimid liflerinin boyanma özelliklerinin araştırılması
Investigation of dyeing properties of polyetherimide fibers
ECE KALAYCI
Doktora
Türkçe
2024
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN OZAN AVİNÇ
- Halloysit nanotüp katkılı ultrafiltrasyon membran üretimi, karakterizasyonu ve boya madde gideriminde uygulaması
Fabrication of additive halloysite nanotube ultrafiltration membrane, characterization and dye removal application
BAŞAK KESKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL KOYUNCU
- Fenton ve foto-fenton oksidasyon yöntemleri ile tekstil endüstrisi atıksularının arıtımı
Treatment of textile industry wastewater by fenton and photo-fenton oxidation methods
ÇAĞLA ÇALIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Çevre MühendisliğiTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ İZLEN ÇİFÇİ
- Reaktif boyama atık sularının dekolarizasyonunda nanobubble teknolojisinin kullanımının incelenmesi
Investigation of the use of nanobubble technology in the decolarization of reactive dyeing wastewater
BİLGE İNCEKARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PERVİN ANİŞ
- Reuse of wastewater in yarn dyeing processes
İplik boya proseslerinde atik suyun yeniden kullanılması
MURAT CAN YAPÇA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiAdana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji ÜniversitesiNanoteknoloji ve Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET REFAH TORUN