Geri Dön

Kalsit ocaklarında patlatılan kayacın parça boyutunun regresyon analizi ve yapay sinir ağları yöntemiyle tahmin edilebilirliği

The predictability of block size of blasted rock in calcite quarries using regression analysis and artificial neural networks method

  1. Tez No: 386769
  2. Yazar: BURCU AYKAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SAİR KAHRAMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Maden Mühendisliği ve Madencilik, Mining Engineering and Mining
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Niğde Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 147

Özet

Bu çalışmada, Niğde yöresinde bulunan kalsit ocaklarında yapılan patlatma sonrası parça blok boyutunun regresyon analizi ve yapay sinir ağları yöntemiyle tahmin edilebilirliği araştırılmıştır. Bölgede bulunan 6 ocakta toplamda 48 adet atım gözlenmiştir ve gözlemlerde delikler arası mesafe, dilim kalınlığı, basamak yüksekliği, delik çapı, sıkılama mesafesi ve özgül şarj değerleri kaydedilmiştir. Ayrıca, patlatma gözlemi yapılan aynaların resimleri çekilmiş ve bu resimlerden yararlanarak çatlaklar arası mesafeler belirlenmiştir. Patlatılmış yığından çekilen resimler yardımıyla da WipFrag programı kullanılarak ortalama blok boyutu tahmini yapılmıştır. Daha sonra, arazi gözlem verileri ve ortalama blok boyutu verileri regresyon analizi ve yapay sinir ağları yöntemi ile değerlendirilmiştir. Basit ve çoklu regresyon analizi ile elde edilen modellerin düşük korelasyon katsayısına sahip oldukları görülmüştür. Ancak, yapay sinir ağları yöntemiyle parça boyut tahmini için iyi bir korelasyon katsayısına sahip bir model elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, the predictability of block size after blasting in calcite mines in the region of Nigde was investigated by using regression and artificial neural networks analysis , 48 blasts were observed in 6 quarries in the area and the spacing between the holes, burden, hole diameter, stemming and the specific charge values were recorded. In addition, the photos of slopes to be blasted were taken and the distances between the fractures were determined using these photos. The estimation of the median block size of the blasted rock were succeded using the WipFrag program. Then, the median block size and field observation data were evaluated using regression analysis and artificial neural networks method. It was seen that simple and multiple regression models had low correlation coefficients. However, a model having a good correlation coefficient was obtained for the estimation of the median block size using the method of artificial networks.

Benzer Tezler

  1. Burdur ili mermer sektörünün kurumsal ve ekonomik yapısı

    İnstitutional and economic structure of marble sector in burdur

    AHMET SARITAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    EkonomiAkdeniz Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. AYŞE KURUÜZÜM

  2. Gerçek-sonrası dönemde sosyal medya dezenformasyonu ve sahte haberler: Türkiye'de COVİD-19 salgını örneği

    Social media disinformation and fake news in the post-truth era: The case of the COVID-19 outbreak in Turkey

    AYŞEGÜL DAHİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    GazetecilikMarmara Üniversitesi

    Gazetecilik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURŞEN MAZICI

  3. ÇED sürecinde hava kalitesi dağılım modellemesi : Bir taş ocağı için aermod analizi

    Air quality distribution modeling in environmental impact assesment process : Aermod analysis for a stone mine

    ALİ KUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Çevre MühendisliğiNevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN CÜCE

  4. İstanbul Avrupa Yakası agrega ocaklarında açığa çıkan kumtaşı-şeyl artıklarının genleştirilmiş kil agregası olarak değerlendirilmesi

    Assessment of sandstone-shale wastes released in the quarries located in european side of İstanbul as expanded clay aggregates

    ERDİ AVCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATİYE TUĞRUL

    PROF. DR. ABDULKERİM YÖRÜKOĞLU

  5. Yeraltı kömür ocaklarında kömür tozunun karakterizasyonu ve patlayabilirliğinin araştırılması

    Investigation of the characterization and explosability of coal dust in underground coal mining

    EMRE GÜNAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Maden Mühendisliği ve MadencilikZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL BARIŞ