Geri Dön

Seismic hazard model of the region of Iraq and its around using machine learning techniques by python language

Python dili ile makine öğrenimi teknikleri kullanılarak Irak ve çevresinin sismik tehlike modeli

  1. Tez No: 689815
  2. Yazar: SHAHEEN MOHAMMED SALEH AHMED
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN GÜNEYLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeoloji Mühendisliği, Geological Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Bu çalışmada bir ilk uygulama olarak, üç boyutlu makaslama dalga hızı (Vs) ile çalışma alanı ve dolayındaki kıtasal kabuk ve üst manto için sismik tomografi veri-seti modeli kullanılarak Irak ve dolayının sismik tehlike bölgesi için Robust Çok Çıkışlı makine öğrenimi regresyon modeli (Robust Multi-Output machine learning regression model) geliştirilmiştir. Bu çalışmada ilk kez, merkez üssünden itibaren yer kabuğu katmanları boyunca iletilen ilk sismik enerjiyi dikkate alarak, sismik tehlike analizi için Tepe Kabuk İvmesi (Peak Crust Acceleration [PCA]) hesaplanmıştır, ayrıca çalışma alanı için hesaplanan HKA kabuk yoğunluğu ve çalışma alanının sismik aktivitesi arasında ters ilişki olduğu bulunmuştur. Ayrıca, farklı fiziksel kabuk koşullarından büyük bir veri seti hazırlayarak, tomografi verilerinin fiziksel değişkenlere güvenilir bir şekilde anlaşılmasına dayanan nihai makine öğrenme modelimiz için girdi olarak birçok değişkenin çıkarılması için bazı fiziksel denklemler türettik. Bu çalışmadaki tüm makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları, anaconda platformu açık kaynaklı Individual Edition (Distribution) kullanılarak python dili ile yazılmıştır.

Özet (Çeviri)

This study for the first time developed a Robust Multi-Output machine learning regression model for seismic hazard zone of Iraq and around regions using constructed 3-D shear-wave velocity (Vs), seismic tomography dataset model for the crust and uppermost mantle beneath the study area. This work for the first time Calculated Peak Crust Acceleration (PCA) for seismic hazard analysis by Considering the transmitted initial seismic energy through the Earth's crust layers from hypocenter. discovered the inverse relation between calculated PCA and the density of crust and related this relation to seismic activity of study area. We have derived some physical equations for extraction of many variables as inputs for our final machine learning model based on reliable understanding of the tomography data to physical variables by preparing hug dataset from different physical conditions of crust. All machine learning and deep learning algorithms in this study wrote by python language using anaconda platform the open-source Individual Edition (Distribution).

Benzer Tezler

  1. Analysis of the crustal deformation caused by the 1999 Izmıt Düzce earthquakes using synthetic alperture radar interferomentry

    1999 İzmit ve Düzce depremlerinin neden olduğu kabuk deformasyonunun sentetikaçıklık radar interferometrisi ile incelenmesi

    ZİYADİN ÇAKIR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERDAR AKYÜZ

  2. The seismic risk assessment of Tuzla district, Istanbul

    İstanbul'da Tuzla bölgesi için sismik risk analizi

    MELİS ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Deprem MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH CAN ZÜLFİKAR

  3. Collapse fragility analysis of reinforced concrete tall buildings

    Betonarme yüksek binaların göçme kırılganlık analizi

    ERHAN BUDAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Deprem MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OZAN CEM ÇELİK

    PROF. DR. HALUK SUCUOĞLU

  4. Girit-Kıbrıs yayları ve Ölü Deniz fay zonu çevresinde oluşan depremlerin kaynak mekanizması parametreleri, kayma dağılımları ve tarihsel tsunami simülasyonları

    Source mechanism parameters and slip distributions of the Crete-Cyprus arcs, Dead Sea transform fault earthquakes and historical tsunami simulations

    SEDA YOLSAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUNCAY TAYMAZ

  5. Epistemic uncertainties in probabilistic earthquake hazard models and their effects on the results: The case of Marmara Region

    Olasılıksal deprem tehlike modellerinde epistemik belirsizlikler ve sonuçlara etkileri: Marmara Bölgesi örneği

    HÜLYA YÜKSEL PERDIBUKA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Deprem MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Deprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KARİN ŞEŞETYAN