Potansiyel alan verilerinin kesirsel mertebe türevler ile değerlendirilmesi
Evaluation of potential field data using fractional order derivatives
- Tez No: 318208
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÜNAL DİKMEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Jeofizik Mühendisliği, Geophysics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Diğer jeofizik yöntemlerde olduğu gibi gravite ve manyetik problemlerin çözümünde temel amaç belirtiye neden olan yeraltı yapılarının fiziksel ve geometrik özelliklerinin belirlenmesidir. Yeraltı yapılarının yatay yönde kenarlarının belirlenmesi ve görüntülenmesi günümüzde oldukça popüler bir konudur. Bu amaçla 1970'li yıllara kadar verinin yatay ve düşey türevleri kullanılırken, geliştirilen sınır belirleme süzgeçleri yatay ve düşey türevlere göre daha yaygın kullanılır hale gelmiştir. Sınır belirleme süzgeçleri verinin tamsayı mertebeli yatay ve düşey türevlerinin hesaplanmasını gerektirmektedir. Bu süzgeçlerin zayıf yönleri; gürültü varlığını kuvvetlendirmeleri ve derin veya düşük fiziksel özellik sunan yapılara ait sınırların belirlenmesinde yetersiz kalmalarıdır. Bu süzgeçlerin zayıf yönlerinin üstesinden gelebilmek için çeşitli yöntemler önerilmiştir.Bu tez çalışmasında, tamsayı mertebeli yatay ve düşey türevlerin hesaplanmasını gerektiren sınır belirleme süzgeçleri kesirsel mertebeli türevler kullanılarak model ve arazi verileri üzerinde sınanmıştır. Sınır belirleme süzgeçlerinin geleneksel kullanımlarıyla kesirsel mertebeden türevler ile kullanımları kıyaslandığında, kesirsel mertebeden türev kullanımının başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür. Tez çalışması kapsamında yatay yönde kaymayı engellemek için ?faz uyarlanmış kesirsel mertebeli yatay türev süzgeci? adı verilen bir süzgeç önerilmiştir. Bununla birlikte, potansiyel alan verilerinin modellenmesi, süzgeçlenmesi ve görselleştirilmesi amacıyla MATLAB programlama dilinde POTENSOFT adı verilen bir yazılım geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Like the other geophysical methods, the main purpose in solving the gravity and magnetic problems is to identify the physical and geometrical properties of the subsurface structures that cause the magnetic or gravity anomalies. Nowadays, the matter of identification as well visualization of boundaries of the subsurface structures in horizontal directions is popular. For this purpose, the vertical and horizontal derivatives of the gravity or magnetic data have been used till 1970s and since then, the edge detection filters have improved and are preferred rather than the horizontal and vertical derivative schemes. The edge detection filters involve integer order vertical and horizontal derivatives of the data. The main disadvantage of these kinds of filters is that they enrich the noise and hence, fail on detecting the boundaries of the subsurface structures buried deep or with indistinct gravity or magnetic properties. To overcome the troubles with these filters, various techniques were proposed.In this thesis, the filters involving the integer order vertical and horizontal derivatives is tested with fractional order vertical and horizontal derivatives on both synthetic and field data. Comparing the fractional order differentiation with the traditional edge detection filters, successful results are achieved with the fractional order differentiation. In the frame of the thesis, a new type of filter named“phase adapted fractional order horizontal derivative filter”is proposed to overcome the shifting problem in horizontal directions. In addition, a MATLAB based computer code named POTENSOFT is developed for modeling, filtering and visualization of the potential field data.
Benzer Tezler
- Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Çocuk Metabolizma Kliniğinde takipli fenilketonüri hastalarının beyin volümetrik ölçümlerinin ve klinik verilerinin retrospektif olarak incelenmesi
Retrospective examination of brain volumetric measurements and clinical data of phenylketonuria patients followed in Uludağ University Faculty of Medicine Children's Metabolism Clinic
SERKAN TOKER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıBursa Uludağ ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN ERDÖL
- Deep learning approaches for vocal tract boundary segmentation in rtMRI
MRI videolarında ses yolu kontur bölütlemesi için derin öğrenme yaklaşımları
SASAN ASADIABADI
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. ENGİN ERZİN
- Fırın sensör verilerini kullanarak fotovoltaik panel üretim sürecinde zaman serisi ve LSTM yöntemi ile anomali tespiti
Anomaly detection in the photovoltaic panel production process using time series and LSTM method with furnace sensor data
YEŞİM GÖRÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHasan Kalyoncu ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ALİ EMRE ÖZTÜRK
DR. ERKAN KIYMIK
- Taxonomy and visualization of digital architecture knowledge: Proposal for a scientific online encyclopedia
Dijital mimarlık bilgisinin taksonomisi ve görselleştirilmesi: Bilimsel bir çevrim içi ansiklopedi önerisi
ESRANUR KARACİF
- Hafif kognitif bozukluk hastaları ile sağlıklı yaşlılarda işitsel olay ilişkili potansiyeller ve nöropsikolojik testlerin kesitsel olarak incelenmesi
Cross-sectional study of neuropsychological assessment and auditory event-related potentials in elderly healthy controls and mild cognitive impairment patients
SEDA EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
NörolojiDokuz Eylül ÜniversitesiSinir Bilimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖRSEV YENER