Geri Dön

A bayesian belief network based delay risk assessment tool for tunnel projects – BBN tunnel

Tünel projeleri için bayes ağı tabanlı bir gecikme riski değerlendirme aracı – BBN tunnel

PDF İndir

  1. Tez No: 587436
  2. Yazar: GÜLSÜM ÇAĞIL KÖSEOĞLU BALTA
  3. Danışmanlar: PROF. MUSTAFA TALAT BİRGÖNÜL, PROF. DR. İREM DİKMEN TOKER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 286

Özet

Tünel inşaatları temel olarak iki ana nedenden dolayı yüksek belirsizliğe sahip olup, bunlar tam ve kesin olarak belirlenemeyen zemin koşulları ve inşa yönteminin makine ve işçilik performansına büyük ölçüde bağlı olması nedeniyle yöntemin kendinden kaynaklanan belirsizlikler olarak tanımlanmaktadır. Bu nedenle, tünel projelerinin doğrusal ve kendine özgü özellikleri nedeniyle bu tür projelerdeki risklerin sistematik olarak değerlendirilip yönetilmesi büyük önem taşımaktadır. İlk olarak, tünel projelerindeki risklerin belirlenmesi ve risk belirleme yöntemleri hakkında kapsamlı bir literatür araştırması yapılmıştır. Daha sonra, sektörde uygulanmakta olan risk değerlendirme yöntemleri hakkında bilgi sahibi olabilmek amacıyla, bir inşaat firmasındaki uygulamalar incelenmiş ve araştırma gereksinimleri belirlenmiştir. Bu kapsamda, tezin temel amaçları; gecikme ile bağlantılı bir risk taksonomisinin oluşturulması, bir risk değerlendirme metodu ve gecikmeyi minimize edecek risk azaltma stratejilerinin belirlenebileceği bir aracının geliştirilmesi olarak belirlenmiştir. Bir inşaat firmasının görüşleri doğrultusunda, önce temel risk olayları, hassasiyet ve risk faktörleri belirlenmiş ve taksonomi oluşturulmuştur. Daha sonra, Bayes İnanç Ağı (BİA) tabanlı bağımlılık bazlı olasılıksal bir risk analiz modeli öngörülmüştür. BİA modeli, birçok uzman bilgi edinme yöntemi kullanılarak oluşturulmuş ve doğrulanmıştır. Son olarak, gecikme süresini ve farklı stratejilerin maliyet-süre etkilerini tahmin edebilen bir karar destek aracı, BBN Tunnel, oluşturulmuştur. BBN Tunnel, test edilmiş, doğrulanmış ve örnek bir çalışma ile gerçek bir proje üzerinde uygulanmıştır. Bu çalışmalar neticesinde, geliştirilen metot ve aracın çeşitli risk faktörlerini entegre etmek, kapsamlı bir risk haritası çizmek, gecikmeyi tahmin etmek ve karar vericilerin gecikme riskini azaltmaya yönelik risk yönetme stratejileri oluşturmalarına yardımcı olmak amaçlarıyla kullanılabileceğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Tunnel constructions are characterized by high degrees of uncertainty, due to two major factors; -geologic conditions, which can seldom be exactly known and -uncertainties in construction process itself as it highly depends on the performance of the equipment and workmanship. Therefore, due to the specific properties of tunnel construction projects, there is an increasing urgency to assess and manage the risks systematically. Initially, an extensive literature review was carried out to identify risks and proposed methods for risk identification in tunneling projects. Then, to gain insight into the practice of risk assessment of tunneling projects within the industry, current practices in a construction company are investigated and research needs are determined. In the light of these findings, major aims of the thesis are identified as; construction of a risk taxonomy that links risk with delay, development of a methodology for risk assessment and a tool that can be used to identify risk mitigation strategies to minimize delay. In collaboration with a construction company, first, major risk events, vulnerability and risk factors were determined, and a taxonomy was developed. Then, a dependency based probabilistic risk analysis method based on Bayesian Belief Networks (BBNs) was proposed. BBN model was developed and validated by utilizing several expert knowledge elicitation techniques. Finally, a decision support tool, BBN Tunnel, that can predict delay and estimate the cost-time impact of utilizing different strategies was developed. BBN Tunnel was tested, validated and its utilization in a real project was demonstrated by a case study. Results demonstrate that the methodology and tool may be used to integrate several risk factors, draw a comprehensive risk map, predict delay and help decision-makers to formulate risk management strategies to mitigate delay.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    401517

    Iterative algorithms for trust and reputation management and recommender systems

    Başlık çevirisi yok

    ERMAN AYDAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGeorgia Institute of Technology

    PROF. FARAMARZ FEKRİ

  2. Tez No

    830495

    Bayesian belief network-based contractor profitability risk assessment for PPP hospital projects in Turkey

    Türkiye'deki KÖİ hastane projeleri için Bayesian inanç ağı tabanlı müteahhit karlılık risk değerlendirmesi

    ALPER ASLANTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TALAT BİRGÖNÜL

    PROF. DR. İREM DİKMEN TOKER

  3. Tez No

    874193

    Ar-ge projelerinin karmaşıklığının değerlendirilmesi: Bayes inanç ağı yaklaşımı

    Assessing r&d project complexity: A bayesian belief network approach

    ZÜLFİYE DERİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYBERK SOYER

  4. Tez No

    840831

    A decision support model based on Bayesian belief network to evaluate urban vibrancy

    Kentsel canlılığı değerlendirmek amacıyla geliştirilen Bayes inanç ağlarına dayalı karar destek modeli

    GÜLCE KIRDAR BAKRAÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

  5. Tez No

    315271

    Değer akış haritalarında belirlenen darboğazların çözümü için Bayes ağları ile senaryo üretimi: Çamaşır makinesi fabrikasında bir uygulama

    Bayesian network approach for solving bottlenecks exposed by value stream maps: Case study in washing machine manufacturing

    ÖZCAN AKÇAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU

Geri Dön