The analytical solutions and deep learning assessment of long waves over linear and nonlinear breadth and depth profiles: 30 October 2020 İzmir tsunami case
Doğrusal olan ve olmayan genişlik ve derinlik profilleri üzerinde uzun dalgaların çözümleri ve derin öğrenme ile değerlendirilmesi: 30 Ekim 2020 İzmir tsunamisi örneği
- Tez No: 875839
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CİHAN BAYINDIR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Deniz Bilimleri, Deprem Mühendisliği, İnşaat Mühendisliği, Marine Science, Earthquake Engineering, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kıyı Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kıyı Bilimleri ve Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 138
Özet
Liman mühendisliğinde uzun dalgalar, liman rezonansının önlenmesi gibi bazı zorlukları beraberinde getirmiştir. Benzer sorunlar nedeniyle uzun dalgaların dinamiklerini anlamak ve tahmin etmek önemlidir. Güç yasası formlarına sahip doğrusal olmayan geometriler, dinamikleri literatürde geniş bir geometri yelpazesi için kapsamlı bir şekilde incelenmiş olmasına rağmen, yeterince araştırılmamıştır. Bu tezin danışmanı tarafından yakın zamanda hazırlanan bir makale, h(x)=(c_1)(x^a) ve b(x)=(c_2)(x^c) şeklinde güç yasası formlarıyla uzun dalga denkleminin doğrusal olmayan derinlik ve genişlik profilleri üzerindeki analitik çözümlerini açıklamıştır. Burada c_1, c_2, a ve c parametreleri bazı sabitlerdir. Bundan motive olarak, bu tezde önceki çalışmalarımız genişletilmiş ve uzun dalga denkleminin hem doğrusal hem de doğrusal olmayan kesin analitik çözümleri, katı dikey veya eğimli bir duvarın bulunduğu güç yasası formundaki derinlik ve genişlik geometrilerinde türetilmiştir. Bu tez 5 bölümden oluşmaktadır. Bölüm 1'de Giriş çerçevesinde, farklı genişlik ve derinlik değişimleri üzerinden uzun dalgaların bilinen çözümleri tartışılmıştır. Bessel Fonksiyonu çözümleri anlatılmıştır. Serbest Salınım Periyotları örnekleri sunulmuştur. Laguerre Polinomları ve Gauss Hipergeometrik Serilerinden bahsedilmiştir. Son olarak Uzun Dalga denklemi için Güç Yasası formunun çözümü tanıtılmıştır. Bölüm 2'de 1 Numaralı Yayın çerçevesinde, katı dikey duvarın varlığında, derinlik ve genişlik profillerinin bu özel güç yasası formları için uzun dalga denkleminin Bessel-Z fonksiyonları ve Cauchy-Euler serisi cinsinden çözümleri kabul ettiği gösterilmiştir. Analitik çözümlerin tekil noktaları, liman/körfez geometrisinin orijini katı dikey bir duvar içerdiğinde etki alanından çıkarılmıştır. Sonuç olarak üretilen çözümler Bessel fonksiyonlarının hem birinci hem de ikinci türünü sergilemektedir. Bulgularımız, incelediğimiz katı dikey duvarlara sahip geometrilerin genel kategorisiyle ilgilidir. Ayrıca, katı dikey bir duvarın bulunduğu yukarıdaki geometriler için altı örnek daha analiz edilmiştir. Su yüzeyi dalgalanma fonksiyonları, altı farklı durumun her biri için Bessel-Z fonksiyonları cinsinden elde edilmiştir. Elde edilen bu fonksiyonlar ilgili geometri çizimi ile birlikte grafiksel olarak gösterilmiştir. Daha sonra bu grafikler liman içi rezonans ve dalga enerjisi dönüştürücü gibi alanlara göre yorumlanmıştır. Bölüm 3'te 2 Numaralı Yayın çerçevesinde, daha önce Bölüm 2'de 1 Numaralı Yayın çerçevesinde, tamamladığımız dikey duvarlı durum için uzun dalga denkleminin kesin analitik çözümleri üzerine olan çalışma eğimli duvar durumu için tekrarlanmıştır. İlk olarak, bu konuyla ilgili önceki bölüme ek, eğimli duvar nedeniyle dikkate almamız gereken kısmi yansıma ve onu oluşturan kısımlar (eğim açısı, faz gecikmesi, yansıma katsayısı ve Iribarren sayısı) hakkında genel bir bakış sunulmuştur. Öte yandan yine uzun dalga denklemlerinin çözümlerinin Bessel-Z fonksiyonları ile verildiği ve parabolik derinlik değişimini hesaba katarken bu çözümlerin Cauchy-Euler serisinin biçimini aldığı gösterilmiştir. Bir kez daha bulgularımız ve farklı konfigürasyonlardaki uzun dalgalar için analitik çözümlerimiz sunulmuştur. Önceki bölümde olduğu gibi, altı farklı durumun her biri için su yüzeyi dalgalanma fonksiyonları Bessel-Z fonksiyonları cinsinden elde edilmiştir. Elde edilen bu fonksiyonlar ilgili geometri çizimi ile birlikte grafiksel olarak gösterilmiştir. Daha sonra bu grafikler bir önceki bölümde anlatılan dikey duvar durumu grafikleri ile karşılaştırılarak liman içi rezonans ve dalga enerjisi dönüştürücü gibi alanlara ilişkin yorumlar yapılmıştır. Dikey ve eğimli duvar durumları içeren uzun dalgaların analitik çözümlerini tamamladıktan sonra Bölüm 4'te 3 Numaralı Yayın çerçevesinde, tezimizin özel durumu olan 30 Ekim 2020 İzmir Tsunamisi çalışmasına geçilmiştir. Kıyıya yakın çevrede tsunamiler, diğer doğal afetlerden daha az sıklıkta meydana gelseler bile son derece ölümcül olabilmektedir. Türkiye'nin İzmir ilinin yaklaşık 23 km güneyinde, Yunanistan'ın Samos adası açıklarında, 30 Ekim 2020'de saat 12:51 p.m UTC'de (2:51 GMT+03:00) 6,9 Mw büyüklüğünde bir deprem meydana gelmiştir. Bu depremin yarattığı tsunami olayı, 30 Ekim 2020 İzmir-Samos (Ege) tsunamisi olarak bilinmektedir ve bu tezde, gözlemsel verilere uygulanan bazı yapay zeka (AI) yaklaşımları kullanılarak bu tsunaminin hidrodinamikleri incelenmiştir. LSTM derin öğrenme algoritmasının tarihçesi, yapısı, içeriği ve çalışma prensibi hakkında kapsamlı bilgiler verilmiştir. Veri akışının; unutma, giriş ve çıkış kapılarının yanı sıra girişin dışında, bilginin aktarılıp aktarılmayacağını, saklanacağını veya unutulacağını belirleyen bir bellek hücresi ile mümkün olduğu açıklanmıştır. Daha iyi anlatmak gerekirse UNESCO veri portalından Bodrum, Syros, Kos ve Kos Marina'nın çeşitli yerlerinden elde ettiğimiz tsunami zaman serilerinden yararlanılmıştır. Daha sonra, Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) DL yaklaşımının Fourier spektrumu ve tsunamilerin zaman serisi tahmini için uygulanması ve sınırlamaları incelenmiştir. Daha belirgin olarak, açık deniz su yüzeyi yüksekliği dinamiklerinin öngörülebilirliği, bunların spektral frekans ve genlik özellikleri, tahminler için potansiyel başarı faktörleri ve kesin erken tahmin zaman ölçeklerinin iyileştirilmesi araştırılmıştır. Bunu yapmak için, bu çalışmada kullanılan veriler, astronomik gelgit etkisini ortadan kaldırmak için spektral bir teknik kullanılarak gelgitten arındırılmıştır. Bir FFT-IFFT tekniği bu amaçla kullanılmıştır. Güncellemeli LSTM'nin tsunami zaman serisi için düşük frekanslı bileşenleri tahmin etmede daha başarılı olduğu gösterilmiştir. Sonuçlarımızın uygulamaları ve kullanımıyla birlikte potansiyel çalışma seçenekleri de araştırılmıştır. Bölüm 5'te Sonuç çerçevesinde bulgularımız rapor edilmiştir. Bulgularımız, koylarda ve limanlarda uzun dalga rezonansı ve yükselişinin yanı sıra dalga enerjisi odaklayıcıları ve rezonatörlerin incelenmesinde kullanılabilir. Bu tezde ulaşılan sonuçlar çerçevesinde duvar örülmesi, tarama ve heyelanın oluşturduğu geometri değişikliklerinin uzun dalga hidrodinamiği üzerindeki etkilerinin de araştırılması mümkündür. Ayrıca, bu tez çalışmasının bulgularından yararlanılarak, tsunami erken uyarı sistemlerinde performans kazanımlarına ve dalga tırmanma zaman serileri, yatay ve sapma hızları gibi tsunaminin özelliklerine ilişkin çok sayıda araştırmaya öncülük edilebilir. Laguerre, Chebyshev, Hermite veya Legendre polinomları cinsinden dikey veya eğimli duvar gibi farklı şekillerdeki ek geometriler için uzun dalga denkleminin çözümlerini elde etmek amacıyla çalışmamızın kullanımı önerilmiştir. Aynı şekilde tüm bu parametrelerin 1 Boyutlu yerine 2 Boyutlu olarak da çalışılabileceğinden bahsedilmiştir. Son olarak tez çalışmalarımızın bulgularını kullanarak gelecekte yapmayı planladığımız çalışmalar ve bunları nasıl yapacağımız Sonuç bölümünde detaylı olarak belirtilmiştir.
Özet (Çeviri)
Long waves in harbor engineering present some difficulties, such as preventing harbor resonance. Understanding and forecasting their dynamics is essential due to similar issues. The nonlinear geometries with power-law forms are not well explored, despite the fact that their dynamics have been thoroughly examined in the literature for a wide range of geometries. A recent paper by the advisor of this thesis describes the analytical solutions of the long-wave equation over nonlinear depth and breadth profiles with power-law forms as h(x)=(c_1)(x^a) and b(x)=(c_2)(x^c), where the parameters c_1, c_2, a, and c are some constants. Motivated by this, we expand on our previous work in this thesis and derive the precise analytical solutions of the long-wave equation across both linear and nonlinear in the power-law form depth and breadth geometries in which a solid vertical or inclined wall exists. This thesis consists of 5 chapters. In Chapter 1 within the frame of Introduction, we discuss the known solutions of long waves over different variations in breadth and depth. The solutions for the Bessel Function are expressed. Free Oscillation Period examples are presented. We refer to Laguerre Polynomials and Gauss Hypergeometric Series. Lastly, we introduce the Power-Law form solution to the Long Wave equation. In Chapter 2 within the frame of Publication Number 1, in the presence of the solid vertical wall, we demonstrate that for these specific power-law forms of depth and breadth profiles, the long-wave equation admits solutions in terms of Bessel-Z functions and the Cauchy-Euler series. Analytical solutions' singular points are removed from the domain when the origin of the harbor/bay geometry contains a solid vertical wall. Consequently, the solutions produced exhibit both the first and second kind of the Bessel functions. Our findings pertain to the overall category of geometries that we examine that have solid vertical or inclined walls. Furthermore, six other instances for the above geometries with the presence of a solid vertical wall are analyzed. Water surface fluctuation functions are obtained in terms of Bessel-Z functions for each of the six different cases. These obtained functions are displayed graphically along with the relevant geometry drawing. Afterward, these graphics are interpreted regarding areas such as in-harbor resonance and wave energy converter. In Chapter 3 within the frame of Publication Number 2, the work on the exact analytical solutions of the long-wave equation with vertical wall case, which we had previously completed in Chapter 2 within the frame of Publication Number 1, is repeated, but for the case with inclined walls. First, we provide a general overview of partial reflection and its constituent parts—the slope angle, phase lag, reflection coefficient, and Iribarren number—which we have to consider because of the inclined wall, in addition to the preceding chapter on this subject. On the other hand, we discover that the solutions to the long wave equations are given by Bessel-Z functions; nevertheless, when accounting for a parabolic depth variation, these solutions assume the form of the Cauchy-Euler series. Once more, we present our findings and provide the analytical solution for long waves in different configurations. As in the previous section, water surface fluctuation functions are obtained in terms of Bessel-Z functions for each of the six different cases. These obtained functions are displayed graphically along with the relevant geometry drawing. Afterward, these graphs are compared with the graphs of the vertical wall situation in the previous chapter, and interpretations are made regarding areas such as in-harbor resonance and wave energy converter. After completing the analytical solutions of long waves containing vertical and inclined wall situations, in Chapter 4 within the frame of Publication Number 3, we move on to the study of the 30 October 2020 İzmir Tsunami, which is the special case of our thesis. In the nearshore environment, tsunamis can be exceedingly deadly even if they happen less frequently than certain other natural disasters. Around 23 km south of Turkey's İzmir province, off the Greek island of Samos, an earthquake with a magnitude of 6.9 Mw struck on October 30, 2020, at 12:51 p.m. UTC (2:51 p.m. GMT+03:00). The tsunami event generated by this earthquake is known as the 30 October 2020 İzmir-Samos (Aegean) tsunami, and in this thesis, we examine the hydrodynamics of this tsunami using some of artificial intelligence (AI) approaches applied to observational data. Comprehensive information is given about the history, structure, content, and working principle of the LSTM deep learning algorithm. We explain that data flow is made possible by the forget, input, and output gates as well as a memory cell outside the input that determines whether the information will be transferred, retained, or forgotten. More precisely, we make use of the tsunami time series that we obtained at various sites in Bodrum, Syros, Kos, and Kos Marina from the UNESCO data portal. Next, the application and limitations of the Long Short Term Memory (LSTM) DL approach for the Fourier spectrum and time series prediction of tsunamis are examined. More specifically, we investigate the predictability of the dynamics of offshore water surface elevation, their spectral frequency and amplitude properties, potential success factors for predictions, and the improvement of the precise early prediction time scales. To do this, the data utilized in this study is de-tided using a spectral technique to eliminate the astronomical tidal influence. An FFT-IFFT technique is employed for this. It is shown that LSTM with updates is more successful in predicting the lower frequency components for the tsunami time series. Potential study options are also explored, along with the applications and use of our results. In Chapter 5, within the frame of Conclusion, we report our findings. Our findings can be used in the study of long wave resonance and runup in bays and harbors, as well as wave energy focusers and resonators. It is also possible to investigate the effects on long-wave hydrodynamics of wall building, dredging, and geometry changes generated by landslides within the framework of the conclusions reached in this thesis. Moreover, performance gains in tsunami early warning systems and numerous investigations on tsunami characteristics, such as run-up time series and horizontal and excursion velocities, can be pioneered by utilizing the findings of this thesis study. We propose to use our work to obtain the solutions of the long wave equation for additional geometries with different shapes, such as a vertical or inclined wall, in terms of Laguerre, Chebyshev, Hermite, or Legendre polynomials. Likewise, we state that all these parameters can be studied in 2D instead of 1D as well. Finally, we state in detail the studies we plan to do in the future using the findings of our thesis studies and how we will do them in the Conclusion section.
Benzer Tezler
- Leveraging blockchain for intelligent predictive maintenance frameworks in the industrial internet of things
Endüstriyel nesnelerin internetinde akıllı öngörücü bakım çerçeveleri için blokzincir kullanımı
MONTDHER ALABADI
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADIB HABBAL
- Machine learning based fusion of different segmentation techniques for liver visualization for enhanced accuracy and sensitivity
Karaciğerde başarımı ve duyarlılığı geliştirilmiş bölütleme için farklı yöntemlerin makina öğrenmesi tabanlı en iyilenmiş füzyonu
ALİ EMRE KAVUR
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ALPER SELVER
- Deep learning-based analysis of electrochemical, biomedical, and optical signals
Elektrokimyasal, biyomedikal ve optik sinyallerin derin öğrenme tabanlı analizi
MUHAMMET ÇAĞRI YEKE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDURRAHMAN GÜMÜŞ
PROF. DR. DİLEK ODACI
- Image reconstruction with deep learning and applications in MR images
Derin öğrenme ile görüntü geriçatımı ve MR görüntülerinde uygulamaları
AMIR AGHABIGLOU
Doktora
İngilizce
2022
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- İntegro-diferansiyel denklemlerin makine öğrenmesi ile nümerik çözümleri
Numerical solutions of integro-differential equations with machine learning
KADİR TEKELİ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAydın Adnan Menderes ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RIFAT AŞLIYAN