به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
مقالات رزومه:

دکتر یدالله یمینی

  • Narges Sabouri, Yadollah Yamini *, .M. R Ehsani, Hossein Bakhoda

    Identification of volatile contaminants migrating from packaging materials that might affect the quality of packaged food and might cause problems to consumer health is great importance. Soft cheeses can undergo such migration and contamination during storage. This study aimed to exclusively identify abnormal volatile compounds in Iranian cheeses that likely originated from contamination and packaging rather than endogenous components using HS-SPME GC-MS. White brine and ultrafiltrated (UF) cheeses in packages were stored for 90 days at 4 degrees Celsius (°C). Headspace-solid phase microextraction (HS-SPME) using polysulfone and mesoporous carbon nitride (MCN/Polysulfone) fiber coupled to gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) was employed to extract and analyze volatile compounds. Migration-based contaminants exclusively present in stored versus fresh cheeses were identified through National Institute of Standards and Technology (NIST) library matching. In total 23 unwanted volatile contaminants originating from contamination/packaging were identified, including 19 compounds in white brine` cheese (phthalates, benzenecarboxylic acids, etc.) and 13 compounds in UF cheese (phthalates, benzenecarboxylic acids, triazenes, oximes, etc.). More migrants were observed in white brine cheese. Compounds also differed based on SPME extraction method. Prolonged storage induced migration of volatile contaminants from probable packaging sources into soft cheeses. Future research should focus on refining volatile organic compound (VOC)-based detection methods to enhance early identification of spoilage and pathogenic microorganisms in cheese production.

    Keywords: Cheese Ripening, Food Safety, Microbial Activity, Secondary Contamination, Volatile Organic Compounds (Vocs)
  • سمانه احسانی، احمد مانی ورنوسفادرانی*، یدالله یمینی

    روغن موتور ها ویژگی های فیزیکی و شیمیایی بسیاری دارند که از آن ها می توان به گرانروی، شاخص گرانروی، نقطه ی اشتعال، نقطه ی ریزش و غیره اشاره کرد. گرانروی یکی از مهم ترین ویژگی های روغن بوده و عامل بسیار مهمی در روغن های صنعتی به حساب می آید، زیرا تمام ویژگی های طراحی شده برای روغن های صنعتی به گرانروی آن ها ارجاع داده می شود. تغییر گرانروی با دما با شاخص گرانروی اندازه گیری و بیان می شود و برای تشخیص نوع روغن، از این شاخص استفاده می شود. هر چه این  شاخص گرانروی بزرگ تر باشد نشان دهنده این است که گرانروی روغن نسبت به تغییرهای دما تغییر کم تری دارد. درنتیجه با توجه به اهمیت این شاخص در روغن های روان کننده، و با توجه به این که شاخص گرانروی در روغن موتور ها تابعی از ترکیب شیمیایی روغن است، در این پژوهش، با استفاده از یک فناوری طیف سنجی ساده مثل فروسرخ تبدیل فوریه (FT-IR)، آنالیز روغن موتور ها صورت گرفت، سپس به وسیله ی روش انتخاب متغیر الگوریتم ژنتیک، GA، عدد موج های مهم و تاثیر گذار بر شاخص گرانروی روغن موتور ها مشخص شد و معلوم شد ترکیب های دارنده ی گروه های عاملی آلکیل هالید، آلکن، نیترو، اسید، آلکان، آلکین و الکل بر شاخص گرانروی روغن موتور ها تاثیر گذار هستند. مدل سازی شاخص گرانروی روغن موتور ها به کمک روش برازش خطی چند متغیره (MLR) صورت گرفت. از روش های پیش پردازش گوناگونی مانند روش متمرکز کردن به میانگین و مقیاس گذاری پیش از روش های MLR وGA-MLR نیز استفاده شد. نتیجه های به دست آمده از مدل سازی با پارامتر های گوناگونی مانند ضریب برازش (R2) و ریشه ی دوم متوسط خطا ها (RMSE) سنجیده شد. مقدارهایR2 و RMSE به دست آمده با استفاده ازGA-MLR، به ترتیب 998/0و 954 /0  به دست آمدند

    کلید واژگان: روغن موتور, شاخص گرانروی, طیف سنجی فروسرخ تبدیل فوریه, الگوریتم ژنتیک, برازش خطی چند متغیره
    Samaneh Ehsani, Mani Varnosfaderani *, Yadollah Yamini

    Motor oils have different physicochemical properties, namely viscosity, viscosity index, flash point, pour point, etc. Viscosity is one of the important properties of motor oils since all the properties of industrial lubricants are referred to as their viscosities. The changes in viscosity with variation in temperature are regarded as the viscosity index. The greater the viscosity index, the lower the chances of the viscosity of motor oil with temperature and vice versa. According to the importance of viscosity index in lubricants and because the viscosity index of lubricants is dependent on the chemical composition of motor oils, thus in this study, a simple spectroscopic technique like Fourier Transform InfraRed (FT-IR) spectroscopy was used to analyze the Behran motor oils. The important wavenumbers that affect the viscosity indices were identified by using the Genetic Algorithm (GA) as a variable selection method. By using this method, some functional groups like Alkyl halides, Alkene, Nitro, Acid, Alkane, Alkyne, and Alcohol were recognized that affect the viscosity index of motor oils. Modeling the viscosity index of motor oils was done by Multivariate Linear Regression (MLR) method. Various data preprocessing techniques like Mean Centering and Auto-scaling were operated before the MLR and GA-MLR techniques. The results of modeling were evaluated by using different parameters like regression coefficients (R2) and Root Mean Square Error (RMSE). The values of R2 and RMSE, obtained by the GA-MLR were 0.998 and 0.954 respectively.

    Keywords: Engine oils, Viscosity Index, FT-IR, Genetic algorithm (GA), Multivariate Linear Regression (MLR)
  • Ali Asghar Rajabi, Yadollah Yamini *, Mohammad Faraji, Farahnaz Nourmohammadian
    This paper reports application of cetyltrimethylammonium bromide (CTAB) coated magnetite nanoparticles (Fe3O4 NPs) as a novel adsorbent for removal of two types of disperse dyes, including disperse red 167, and disperse blue 183, from wastewater of textile companies. The effect of parameters including type of surfactant, pH of solution, surfactant concentration, and amount of salt, was investigated and optimized. The obtained results showed that the ratio of initial dye concentration to CTAB amounts has critical effect on removal processes so that removal efficiencies higher than 95% can be achieved even at high concentration of dyes as high as 500 mg l-1 when the ratio is optimum. Removal of dyes is very fast, and equilibrium is reached at times less than 10 min even for high concentration of the dyes. Very high adsorbent capacity (as high as 2000 mg g-1) was yielded for maximum tested concentration of the dyes (500 mg g-1). The obtained result was confirmed by thermogravimetric analysis data. This study showed that CTAB coated Fe3O4 NPs is a very efficient adsorbent for removal of dyes from wastewater of textile companies and has high capacity under optimum conditions.
    Keywords: Disperse blue 183, Disperse dyes, Removal, Disperse red 167, Magnetite nanoparticles
فهرست مطالب این نویسنده: 3 عنوان
  • دکتر یدالله یمینی
    دکتر یدالله یمینی
    (1376) دکتری شیمی تجزیه، دانشگاه تربیت مدرس
نویسندگان همکار
  • حسین باخدا
    حسین باخدا
    استادیار مهندسی سیستم های کشاورزی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
بدانید!
  • این فهرست شامل مطالبی از ایشان است که در سایت مگیران نمایه شده و توسط نویسنده تایید شده‌است.
  • مگیران تنها مقالات مجلات ایرانی عضو خود را نمایه می‌کند. بدیهی است مقالات منتشر شده نگارنده/پژوهشگر در مجلات خارجی، همایش‌ها و مجلاتی که با مگیران همکاری ندارند در این فهرست نیامده‌است.
  • اسامی نویسندگان همکار در صورت عضویت در مگیران و تایید مقالات نمایش داده می شود.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال