FARKLI İŞLEM KOŞULLARINDA AĞARTILAN KENEVİR KUMAŞIN BEYAZLIK DERECESİNİN TAHMİNLENMESİ

In this study, Nm 25 hemp yarn was used to produce 1x1 rib knitted fabric on a 14 gauge flat knitting machine, and the fabric was subjected to a hydrophilization process. The hydrophilized samples were bleached at temperatures of 100°C, 110°C, and 120°C, with pH values of 10, 11, 12, and 13, and hydrogen peroxide concentrations of 2, 4, 6, 8, 10, and 12 g/L. Whiteness levels of the samples were measured using the Berger Whiteness Index. As the temperature increased, the whiteness levels showed the expected increase. At a constant temperature, an overall increasing trend in whiteness levels was observed with increasing pH and hydrogen peroxide concentration, although small deviations were detected. The temperature, pH, and concentration variables used in the bleaching process were considered as independent variables, while the whiteness levels were taken as the dependent variable, and multiple linear regression analysis was applied. The analysis revealed that the effects of these variables on whiteness were statistically significant (p<0.05), and the coefficient of determination (R²) of the model explained 82% of the variance in whiteness levels.

Bu çalışmada, Nm 25 inceliğinde ham kenevir iplik kullanılarak 14 gauge düz örgü makinesinde 1x1 rib ham kumaş üretilmiş ve bu kumaşlara hidrofilleştirme işlemi uygulanmıştır. Hidrofilleştirilen numuneler, 100°C, 110°C ve 120°C sıcaklıklarında, 10, 11, 12 ve 13 pH değerlerinde ve 2, 4, 6, 8, 10, 12 g/L ağartıcı konsantrasyonlarında ağartılmıştır. Numunelerin beyazlık seviyeleri Berger Beyazlık İndeksi ile ölçülmüştür. Sıcaklık arttıkça beyazlık derecelerinde beklenen artış gözlemlenmiş, sabit sıcaklıkta ise pH ve ağartıcı konsantrasyonundaki artışla beyazlık derecelerinde genel bir artış eğilimi görülmüş, ancak küçük sapmalar tespit edilmiştir. Ağartma işlemlerinde kullanılan sıcaklık, pH ve konsantrasyon değişkenleri bağımsız, beyazlık dereceleri ise bağımlı değişken olarak ele alınarak çoklu doğrusal regresyon analizi yapılmıştır. Analiz, bu değişkenlerin beyazlık derecesi üzerindeki etkisinin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu (p<0.05) ve modelin belirleme katsayısı (R²) değerinin, bağımsız değişkenlerin beyazlık derecesindeki varyansı %82 oranında açıkladığını ortaya koymuştur