Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/11951
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorÖzdemir, Durmuşen_US
dc.contributor.authorSakallı, Fatma Nuren_US
dc.date.accessioned2022-02-07T11:20:06Z-
dc.date.available2022-02-07T11:20:06Z-
dc.date.issued2021-12en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11147/11951-
dc.descriptionThesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Chemistry, Izmir, 2021en_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves. 78-81)en_US
dc.descriptionText in English; Abstract: Turkish and Englishen_US
dc.description.abstractIn petroleum refineries, converting the manual gasoline blending system to an automatic inline blending system provides the most economical blending in gasoline production, increasing efficiency, and reliability. The most important requirement for an automatic inline blending system is the determination of gasoline parameters in a short time with high reliability. For this purpose, fast and simple analytical methods have been developed to determine crucial parameters of gasoline blends by using Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR) coupled with multivariate calibration methods which are Partial Least Squares Regression (PLSR) and Genetic Inverse Least Squares Regression (GILS) for this study. Turkey Petroleum Refinery Incorporated Company (TUPRAS) Izmir Refinery collected all gasoline samples and tested them using reference test methods at Quality Control Laboratory. Since commercial product samples were used in this study, the data ranges of the parameters were quite narrow. The Standard Error of Cross-Validation (SECV) and Standard Error of Prediction (SEP) values were acceptable, although the determintion coefficient (R2) value of some parameters was below the expectation. It has been observed that the prediction results of GILS are better in these parameters, whose R2 value is low because the data range is very narrow. In the comparison made with the reproducibility values specified in the reference measurement methods, it was determined that the calibration model results of most parameters were acceptable. Collecting more samples in a longer time interval to expand the data range of the parameters, or preparing a data set with experimental design can improve the prediction performance.en_US
dc.description.abstractPetrol rafinerilerinde verimliliğin ve güvenilirliğin arttırılması için sürekli iyileştirme çalışmaları yapılmaktadır. Benzin üretimindeki verimliliğin ve güvenilirliğin arttırılması için ürünlere ait önemli parametrelerin kısa süre içerisinde tayin edilmesi önemlidir. Bu amaçla, bu çalışmada Fourier Dönüşümü Kızılötesi Spektroskopisi (FTIR) ile çok değişkenli kalibrasyon yöntemleri olan Kısmi En Küçük Kareler Regresyon (PLSR) ve Genetik Ters En Küçük Kareler Regresyon (GILS) kullanılarak benzin karışımlarının önemli parametrelerini belirlemek için hızlı ve basit analitik yöntem geliştirilmiştir. Türkiye Petrol Rafinerileri A.Ş. (TÜPRAŞ) İzmir Rafinerisi, tüm benzin numunelerini toplamış ve Kalite Kontrol Laboratuvarı'nda referans test yöntemleri ile test etmiştir. Bu çalışmada ticari ürün numuneleri kullanıldığı için parametrelerin veri aralıkları dar olmasına bağlı olarak, bu parametrelerde Korelasyon Katsayısı (R2) değeri beklentinin altında olduğu, fakat Standart çapraz doğrulama hatası (SECV) ve standart tahmin hatası (SEP) değerleri kabul edilebilir olduğu tespit edildi. Veri aralığı çok dar olduğu için R2 değeri düşük olan bu parametrelerde GILS model tahmin sonuçlarının daha iyi olduğu gözlemlenmiştir. Referans ölçüm yöntemlerinde belirtilen tekrar üretilebilirlik değerleri ile yapılan karşılaştırmada çoğu parametrenin kalibrasyon modeli tahminlerinin kabul edilebilir olduğu gözlenmiştir. Parametrelerin veri aralığını genişletmek için daha uzun bir zaman aralığında daha fazla örnek toplamak veya deneysel tasarım ile bir veri seti hazırlamak tahmin performansını iyileştirebilir.en_US
dc.format.extentxi, 81 leavesen_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisher01. Izmir Institute of Technologyen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectGasolineen_US
dc.subjectInfrared spectroscopyen_US
dc.subjectGasoline blending systemen_US
dc.subjectPetroleum refineriesen_US
dc.titleDetermination of crucial parameters in gasoline blends by using infrared spectroscopy coupled with multivariate calibration methodsen_US
dc.title.alternativeBenzin karışımlarının önemli parametrelerinin çok değişkenli kalibrasyon metotları ile desteklenmiş kızılötesi spektroskopisi yöntemi ile tayinien_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dc.authorid0000-0001-7772-7564en_US
dc.departmentThesis (Master)--İzmir Institute of Technology, Chemistryen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.contributor.affiliation01. Izmir Institute of Technologyen_US
item.fulltextWith Fulltext-
item.cerifentitytypePublications-
item.openairetypeMaster Thesis-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.grantfulltextopen-
item.languageiso639-1en-
crisitem.author.dept01. Izmir Institute of Technology-
Appears in Collections:Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
10435350.pdfMaster Thesis4.83 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

220
checked on May 20, 2024

Download(s)

462
checked on May 20, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.