Çalışmada ülkemizde en çok yetiştirilen sebzeler arasında yer alan domates bitkisi araştırmanın konusu olarak seçilmiştir. Domates üretiminde Çukurova yöresi son yıllarda giderek artan bir üretim potansiyeline sahiptir. Dolayısıyla çalışma alanı olarak Çukurova yöresi seçilmiştir. Çalışmada araştırma alanındaki illere ait uzun yıllık sıcaklık ve yağış değerleri çalışmanın materyalini oluşturmuştur. Çalışmada Büyüme Derece-Gün (BDG) yöntemi kullanılmıştır. Domates bitkisinin gelişim evreleri için denge sıcaklıkları seçilmiş, gelişim dönemlerindeki denge sıcaklık değerlerine göre BDG değerleri hesaplanmıştır. Hesaplanan bu değerler irdelenerek araştırma alanındaki illerin yetiştiricilik açısından uygunluğu belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışmadan elde edilen veriler doğrultusunda Mersin ilinin ön plana çıktığı kanısına varılmıştır. Bitkisel üretim alanlarının önceden belirlenmesi ve bu alanlara göre üretim yapılması verimi olumlu yönde etkileyecektir. Dolayısıyla üreticinin gelirinin artması ülke ekonomisine de olumlu yönde katkı sağlayacaktır. Ayrıca, domates bitkisinin gelişim evreleri için seçilen temel sıcaklık değerlerine göre çoklu doğrusal olmayan regresyon denklemleri geliştirilmiştir. Sonuç olarak, geliştirilen bu denklemler kullanılarak domates bitkisinin BDG değerlerini etkileyen değişkenler sayesinde domatesin gelişimi hakkında önceden bilgi sahibi olunacağı kanısına varılmıştır.

Drying method is preferred in agricultural products since it provides advantages in many processes such as increasing the strength of products, transporting and storing. It is necessary to estimate the drying behavior of the products in order to achieve the best drying without reducing the product quality. For this reason, many numerical drying models have been developed to estimate the drying kinetics of the products. Recently, artificial neural networks have been widely used for the development of these models. Artificial neural networks are mathematical models that work in a similar way to natural neuron cells. Radial based artificial neural networks are radial based activation functions in the transition to the hidden layer unlike other networks. In this study, modeling of drying kinetics with radial based networks was investigated. For the experiment, red hot pepper (Capsicum annuum L.) was dipped in boiled water and microwave pretreatments and, then dried in the oven at 65°C. The absorbable moisture values were calculated during the drying period. The radial based artificial neural network models were trained with the drying time values as input and the absorbable moisture values as output. The study was carried out with two data sets including all data and only the average. In trainings with all data, R value of the best model was calculated as 0.9566. R was calculated as 0.9998 with average data.

Vitis labrusca L. (İsabella üzümü) dünyada sıkça tüketilen üzüm türleri arasında yer almaktadır. Kuru meyveler, yaş meyvelere oranla son yıllarda özellikle yoğun çalışan ve diyet yapan insanlarca çabuk atıştırma öğünü veya ara öğün olarak sıkça kullanılmaktadır. Bu çalışmada farklı mikrodalga güç seviyelerinde Vitis labrusca L.’nin kurutma karakteristiği incelenmiş, literatürde sıkça kullanılan kurutma modelleri kullanılarak matematiksel modellemesi yapılmış, küresel koordinatlar kullanılarak efektif nem yayılım katsayıları ve aktivasyon enerjisi hesabı yapılmıştır. Vitis labrusca L. 90, 180 ve 360 W güçte sırası ile 20, 6 ve 2 dakikada kurutulmuştur. En iyi kuruma modeli Alibas olarak belirlenmiştir ve R2,  ve hata kareleri ortalaması kare kökü (HKOK) değerleri sırası ile 0,999398 – 0,999715, 0,000182 – 0,000169, 0,010589 – 0,008675 arasında hesaplanmıştır. Kurutma genel olarak azalan hız periyotunda gerçekleşmiştir. Efektif nem yayılım katsayıları 2,11×10-7 ile 6,61×10-8 m2/s arasında aktivasyon enerjisi de 75,464 kW/kg olarak hesaplanmıştır. Enerji tüketim miktarları 90, 180 ve 360 W mikrodalga güç seviyelerinde sırası ile 108, 64,8 ve 43,2 kJ olarak belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Vitis labrusca L., kurutma, modelleme, efektif nem yayılımı, aktivasyon enerjisi.

Bu çalışmada, köpük kurutma yöntemi kullanılarak incirin sıcak hava (60, 70, 80°C) ve mikrodalga (100, 300, 600 W) ile kurutma işlemi gerçekleştirilmiş, kurutma işlem parametrelerinin ve köpük kalınlığının kurutma kinetiğine etkisi incelenmiştir. Kurutma işlemi yalnızca düşen kurutma periyodunda gerçeklemiş ve sabit kurutma periyodu gözlenmemiştir. Mikrodalga ile kurutma, köpük yüzeylerindeki büyük buharlaşma alanına ek olarak hacimsel ısıtma sağlaması nedeniyle sıcak hava ile kurutmaya kıyasla daha kısa sürede tamamlanmıştır. Sıcaklığın ve mikrodalga gücünün artması kuruma sürelerini kısaltırken, köpük kalınlığının artması ile kuruma süreleri uzamıştır. Kinetik parametreleri belirlemek için, deneysel kurutma verileri Fick’in 2. difüzyon denkleminin yarı deneysel modellerine yerleştirilmiştir. Bunlar arasında, Wang ve Singh modeli mikrodalga kurutma için daha iyi bir uyum sağlarken, Logaritmik model sıcak hava ile kurutma için daha uygun bulunmuştur. Mikrodalga ve sıcak hava kurutma için etkili difüzyon katsayısı değerleri sırasıyla 9,94×10-10-405,69×10-10 ve 13,26×10-10-26,65×10-10 m2·s-1 aralığında değişim göstermiştir. Kurutma sıcaklığı, mikrodalga gücü ve köpük kalınlığının artmasıyla etkili difüzyon katsayısı değerleri artmıştır. Kalınlığın artması yapıdaki boşlukların artmasını ve ısı iletiminin konveksiyonla gerçekleşmesini sağlayarak etkili difüzyon yayılımının desteklenmesini sağlamıştır. Aktivasyon enerjisi Arrhenius denklemi kullanılarak mikrodalga kurutma için 2,195-2,379 W·g-1 aralığında, sıcak hava ile kurutma için ise 12,952-21,426 kJ·mol-1 aralığında bulunmuştur.

Bu çalışmanın temel amacı, bitkinin polifenolik profilinde etkin önemli bir bileşen olan ve antioksidan, antibakteriyel ve antiviral özellikleri ile öne çıkan rosmarinik asit (RA) ile diğer antioksidan bileşenlerin hidroalkolik çözücü ekstraksiyonuna dayalı bir yöntem geliştirmek ve optimize etmektir. Ekstraksiyon gibi karmaşık süreçleri modellemek ve optimize etmek için yumuşak bilgi işlem tabanlı kemometrik çalışmalara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu sebeple yapılan çalışmada, değerli bir tıbbi aromatik bitki kaynağı olan Ocimum bacilicum L.’den biyoaktif RA’in yeşil ve basit bir teknikle ekstraksiyon koşullarını, kemometrik yöntemler kullanılarak modellenmesi ve optimizasyonu sağlanmıştır. Bunun yanı sıra O. basilicum’ da bulunan RA’in potansiyelini, Toplam fenolik madde (TFM) miktarı ve Toplam antioksidan aktivite (TAA) ile değerlendirmek de hedeflenmektedir. Yapılan çalışmada RSM-CCD/dar faktöriyel tasarım kullanılmış, çok yanıtlı optimizasyon Pareto çözümleri yardımıyla çözülmüş ve optimum girdi değişkeni değerlerini belirlemek için İstenebilirlik fonksiyonu kullanılmıştır. Sonuç olarak, O. basilicum L. ekstraksiyonun optimum koşulları; %47,7 EtOH konsantrasyonu, 30,0°C sıcaklık, 77,6 dk ekstraksiyon süresi ve 10 mL/g çözücü/katı oranı bulunmuştur. Optimum koşullar altında elde edilen deneysel sonuçlar TFM, TAA ve RA için sırasıyla 171,46±1,87 mg GAE/g, 4,76±0,32 mg Troloks/mL ve 8,93±0,65 mg/g’dır. Matematiksel modelden tahmin edilen sonuçlar sırasıyla (172,26 mg GAE/g), (4,13 mg Troloks/mL) ve (8,89 mg/g) olarak bulunmuştur.

Bu çalışmada çekirdekli ve çekirdeksiz nar taneleri (Punica granatum L.) ince tabaka halinde farklı sürelerde ultrason ön işlemi (US) uygulandıktan sonra 70 °C’de 1,3 m/s hava hızında kurutulmuştur. Nar tanelerinin kuruma kinetiğinin incelenmesi amacıyla literatürde çok kullanılan ancak karmaşık ve verilerin dönüştürülmesini gerektiren çok parametreli modeller yerine en çok iki parametreli modeller kullanılmıştır. Bu modeller Lewis (Newton), Page, Modifiye Page I, Weibull, Weibull I ve Modifiye Çift Terimli III modelleridir. Kurutma işlemlerini en iyi açıklayan modelin seçilmesi amacıyla hata kareleri ortalamasının kare kökü (RMSE) ve belirleme katsayısı (R2) değerleri incelenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre çekirdekli nar tanelerinin kurutulmasını tüm işlem koşullarında en iyi Page modelinin açıkladığı belirlenmiştir. Çekirdeksiz nar tanelerinde ön işlemsiz ve 10 dakika US ön işlemli nar tanelerinin kurutulmasını en iyi açıklayan modelin Page modeli, 20 ve 30 dakika US ön işlemli nar tanelerinin kurutulmasını en iyi açıklayan modelin ise Weibull modeli olduğu belirlenmiştir. Bununla birlikte, kurutma öncesinde uygulanan farklı sürelerdeki US ön işlemlerinin çekirdekli ve çekirdeksiz nar tanelerinin kuruma sürelerini önemli ölçüde azalttığı belirlenmiştir.