Machine learning analysis of photocatalytic CO2 reduction on perovskite materials
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: İREM GÜLÇİN ZIRHLIOĞLU
Danışman: RAMAZAN YILDIRIM
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu çalışmanın amacı, yayınlanmış makalelerde bulunan deneysel çalışmalardan perovskit fotokatalizörler üzerinde gerçekleşen CO2 indirgenmesi ile ilgili bir veri seti oluşturmak ve bu veri set yapay öğrenme yöntemleri kullanılarak bilgi çıkarmak, toplam üretim hızını ve perovskitlerin bant aralığı tahmin etmektir. Karar ağacı (DT), rassal orman (RF), gredyan arttırma (XGBoost), birliktelik kural çıkarımı (ARM) ve doğrusal regresyon (LR) gibi yapay öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Web of Science kullanılarak, bu konuyla ilgili tüm makaleler incelenmiş ve 61 makaleden, 29 tanımlayıcı özelliği olan 309 örnek toplanmıştır. Makalelerden, bant aralığı, elementel bilgiler gibi perovskit özellikleri ve reaksiyon sıcaklığı, reaksiyonun gerçekleştiği faz gibi reaksiyon koşulları tanımlayıcı özellik (girdi değişkeni) olarak toplanmıştır. Yapay öğrenme yöntemlerine geçmeden önce veri seti ön analiz adımından geçirilmiş, gereksiz veriler temizlenmiş, eksik bilgiler uygun yöntemlerle doldurulmuştur. Doğrusal regresyon modeli, eksik bant aralıklarını tahmin etmek için kullanılmıştır. Çok sayışa tanımlayıcı özelliği eksin olan veriler çıkartılmış, diğerleri ise ortalama ve mod kullanılarak doldurulmuştur Yapay öğrenme yöntemleri, gaz ve sıvı faz verilerini kapsamak üzere iki farklı veri seti için uygulanmıştır. 309 örnekten 30 tanımlayıcı özellik içeren 133 tanesi gaz fazı için kullanılırken geri kalan 176 veri noktası 29 tanımlayıcı özellikle birlikte sıvı veri setinde yer almıştır. Doğrusal regresyon kullanılarak veri setindeki eksik 17 bant aralığı diğer bant aralığı verilerinden yararlanılarak tahmin edilmiş, modelin kök ortalama hatanın karesi (RMSE) değerleri gaz ve sıvı fazların doğrulama setleri için sırasıyla 0.75 ve 0.36 bulunmuştur. DT ile gaz fazı için test setinde doğruluk oranı 0.75, sıvı fazında ise 0.84 olarak elde edilmiştir. RF ile gaz fazı için test setinde R2 değeri 0.64 ve RMSE değeri 24.5 , sıvı fazı için bu değerler 0.49 ve 221.0 olarak bulunmuş; en önemli özelliğin gaz faz için bant aralığı iken, sıvı faz için ko-katalizör olduğu saptanmıştır. XGBoost ile gaz fazı için test setinde R2 ve RMSE değerleri sırasıyla 0.65 ve 14.75 olarak bulunmuştur ve bu değerler sıvı fazında 0.79 ve 145.6'dır.