Liquefaction assessment and mapping through machine learning methods and GIS for a case study in Balıkesir
Makine öğrenmesi ve CBS yardımıyla sıvılaşma değerlendirmesi ve haritalamasına yönelik Balıkesir'de bir vaka analizi
- Tez No: 737972
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK EVİRGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sıvılaşma potansiyeli, Makine öğrenmesi, Rastgele Orman, Coğrafi bilgi sistemleri, Standart penetrasyon deneyi, Liquefaction potential, Machine learning, Random Forest, Geographic information systems, Standard penetration test
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Geoteknik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Sıvılaşabilir tabakalardaki geçici taşıma kapasitesi kaybı olarak tanımlanan sıvılaşma, yapı - zemin etkileşimi açısından ciddi sonuçlar doğuran bir zemin problemidir. Her ne kadar çeşitli zemin iyileştirme yöntemleriyle bu sorun çözülebilse de yapı inşası öngörülen bölgede öncelikle sıvılaşma analizinin doğru tespiti gerekmektedir. Bu yüzden, tez kapsamında, zeminin sıvılaşıp sıvılaşmadığını tahmin etmek amacıyla sıvılaşma riski ve sismik özellikleri arasındaki karmaşık ilişkiyi modellemek için yapay sinir ağları, rassal orman ve destek vektör makinesi gibi iyi bilinen üç makine öğrenme modelinin kullanılabilirliği incelenmiştir. Yüksek riskli deprem bölgelerinde yer alan çalışma alanları için sıvılaşma risk haritaları kritik öneme sahiptir. Bu nedenle, tezin ikinci bölümünde Balıkesir Körfezi'ndeki rastgele seçilen çalışma alanının sıvılaşmaya karşı hassasiyeti, proje sahası yakınından alınan 7 adet gerçek sondaj kuyusu verilerine göre jeolojik ve geoteknik açıdan incelenmiştir. Bu bölge yeraltı suyu seviyesinin yüksek olduğu alüvyonlu zemin üzerinde bulunduğundan, sıvılaşma durumunun tespiti hayati önem arz etmektedir. Çalışma alanının sıvılaşma potansiyelinin (FS) SPT tabanlı basitleştirilmiş yönteme göre belirlenmesinin yanı sıra, sıvılaşma potansiyeli indisi (LPI) de hesaplanarak coğrafi bilgi sistemleri (CBS) yardımıyla ilgili mikro haritalar oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlar, çalışma alanının tamamının olası bir deprem sırasında pratik olarak orta düzeyde sıvılaşma potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Liquefaction, which is defined as the loss of bearing capacity in liquefiable layers temporarily, is a soil problem that creates serious results in terms of soil - structure interaction. Although this problem can be solved owing to various soil improvement methods, firstly the liquefaction analysis must be determined correctly in the region where the structure is planned to be built. Therefore, in this thesis, the possibility of using artificial neural networks, random forest, and support vector machine, which are three well-known machine learning models, to model the complex relationship between liquefaction risk and soil seismic features was investigated to assess whether a soil is liquefiable or not. Liquefaction susceptibility mapping is critical for a study area located in high-risk earthquake zones. Hence, the susceptibility against liquefaction for the random study area in Balıkesir bay was investigated in terms of geologic and geotechnical aspect according to 7 actual borehole values were taken from near the study area. A determination of liquefaction status is vital for this region since the area is located on alluvial soil with high level of ground water table. The liquefaction potential (FS) of the study area was determined according to the SPT-based simplified method as well as the liquefaction potential index (LPI) was calculated and related micro zonation maps were created thanks to the geographical information systems. The obtained results show that the entire study area has a moderate level of liquefaction potential during a possible earthquake practically.
Benzer Tezler
- Coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve analitik hiyerarşi yöntemi (AHY) ile üretilen deprem tehlike haritalarının duyarlılık analizi
Sensitivity analysis of earthquake hazard maps produced by geographic information systems (GİS) and analytic hierarchy process (AHP)
MUSTAFA ALİ GÖKKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURAN ERDEN
- Techniques of preparing zoning maps for liquefaction potential
Sıvılaşma potansiyeli haritalarının hazırlanma teknikleri
ZÜHAL ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
İnşaat MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMİH TEZCAN
- Assessment of soil ? structure ? earthquake interaction induced soil liquefaction triggering
Zemin ? yapı ? deprem etkileşimi tarafından tetiklenen zemin sıvılaşmasının belirlenmesi
BERNA UNUTMAZ
Doktora
İngilizce
2008
Deprem MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. KEMAL ÖNDER ÇETİN
- Effective stress based constitutive modelling and assessment of seismic pile-soil interaction in liquefiable soils
Efektif gerilme temelli zemin bünye modellemesi ve sıvılaşabilir zeminler içindeki kazıklarda sismik kazık-zemin etkileşiminin değerlendirilmesi
SEVİNÇ ÜNSAL ORAL
Doktora
İngilizce
2014
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL ÖNDER ÇETİN
- Sıvılaşma potansiyeli ve sıvılaşmaya bağlı oturmaların nümerik analiz ile incelenmesi
Assessment of liquefaction potential and liquefaction based settlements with numerical analysis
SARPER DOĞA ÖNGEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BERRAK TEYMÜR