Performance of alternative ground motion models with strong motion data from moderate to large events in different seismotectonic regions in Türkiye
Alternatif yer hareketi modellerinin Türkiye'deki farklı sismotektonik bölgelerden elde edilen orta ve büyük deprem kayıtları ile performansı
- Tez No: 899754
- Danışmanlar: Prof. Dr. AYŞEGÜL ASKAN GÜNDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Yapı Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapı Deprem Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 130
Özet
Orta-yüksek büyüklükteki deprem olayları, nadir olsalar da insan hayatı için önemli riskler taşır ve önemli fiziksel ve ekonomik zararlara yol açabilir. Bu tez, Türkiye için bu tür büyük sismik olaylar altında çeşitli yer hareketi modellerinin (GMM'ler) performansını artık analizleri ve veri-odaklı testler aracılığıyla değerlendirmektedir. Bu amaçla dört GMM seçilmiştir: bir küresel model (BSSA14) ve üç bölgesel model (KAAH15, ITA18 ve BSSA21), her biri farklı veri tabanları ve fonksiyonel formlar kullanılarak geliştirilmiştir. KAAH15 Türkiye ve İran için, ITA18 İtalya için ve BSSA21 ise BSSA14 modelinin Yunan uyarlaması olarak geliştirilmiştir. BSSA14 modeli ise, NGA-West2 projesinin bir parçası olup Türkiye için bölgesel düzeltmeler içermektedir. Bu çalışmada, Sandikkaya v.d. (2023) tarafından Türkiye için derlenen en son veri tabanından 5.5≤M_W≤7.8 büyüklüğündeki depremleri, R_JB≤200 km bandındaki mesafeleri ve 150 m/s ≤V_S30≤1200 m/s aralığındaki zemin koşullarındaki sahaları içeren bir alt küme kullanılmıştır. Öncelikle artık analizleri gerçekleştirilmiştir. Artıklar, gözlemlenen ve tahmin edilen yer hareketi parametreleri (IM'ler) arasındaki farkı temsil eder. Bu analizler, modellerin performansını değerlendirmede yardımcı olan daha nitel sonuçlar ve görseller sağlar. Ek olarak, log-olasılık sıralaması (LLH) ve Öklid mesafesine dayalı sıralama (EDR) yöntemleri kullanılarak veri-odaklı testler gerçekleştirilmiştir. Bu yöntemler, verdikleri nicel sonuçlar ile performansa dayalı olarak modelleri sistematik bir şekilde sıralamaya yardımcı olan faydalı istatistiksel araçlar ve olasılıksal yöntemlerdir. Sonuçlar, seçilen veri tabanı için en iyi performansı BSSA21 modelinin gösterdiğini, ITA18'in ise bu modeli yakından takip ettiğini göstermektedir. KAAH15, bazı farklara ragmen, BSSA21 ve ITA18 ile karşılaştırılabilir bir performans sergilemiştir. BSSA14 ise ilgili veri tabanı için genel olarak en düşük performansı göstermiştir, ancak daha uzun periyot aralıklarında performansında önemli bir iyileşme gözlemlenmiştir. Bu bulgular, sismik tehlike ve risk değerlendirmesi üzerine yapılacak gelecekteki çalışmalarda olası aday GMM'leri değerlendirirken kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Moderate-to-high magnitude earthquake events, though infrequent, pose significant risks to human lives and can cause substantial physical and economic damage. This thesis evaluates the performance of various ground motion models (GMMs) under such large seismic events through residual analysis and data-driven testing for Türkiye. Four GMMs were selected for this purpose: a global model (BSSA14) and three regional models (KAAH15, ITA18, and BSSA21), each developed using different databases and functional forms. KAAH15 was created for Türkiye and Iran, ITA18 for Italy, and BSSA21 as a Greek adaptation of the BSSA14 model, which itself was part of the NGA-West2 project with regional corrections for Türkiye. In this study, the recent database compiled by Sandikkaya et al. (2023) for Türkiye was utilized, with a subset including events with magnitudes 5.5≤M_w≤7.8, distances R_JB≤200 km, and site conditions 150 m/s ≤V_S30≤1200 m/s. Residuals analysis was carried out first. Residuals represent the difference between observed and predicted intensity measures (IMs). They provide more qualitative results and visuals that help assess the performance of the models. Additionally, data-driven testing using log-likelihood ranking (LLH) and Euclidean-distance-based ranking (EDR) methods was conducted. These are useful statistical tools and probabilistic methods that provide more quantitative results which help systematically rank the models based on their performance. Results indicate that BSSA21 is the best-performing model for the selected database, with ITA18 closely following. KAAH15, despite some differences, performed comparably to BSSA21 and ITA18. BSSA14 exhibits the poorest performance overall for the database of interest, though it improves significantly with longer period ranges. These findings could be utilized in future studies on seismic hazard and risk assessment while assessing potential candidate GMMs.
Benzer Tezler
- Mevcut binaların doğrusal olmayan yerdeğiştirme istemleri ile ampirik ifadelerin karşılaştırılması
Comparison of inelastic displacement demands of existing RC buildings and proposed empirical relation
YASEMİN ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEYZA TAŞKIN AKGÜL
- Mevcut betonarme binaların burkulması önlenmiş çaprazlar (BÖÇ) ile davranış kontrollü güçlendirilmesi
Response control retrofit of existing RC buildings using buckling restrained braces (BRB)
AHMET BAL
Doktora
Türkçe
2022
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ CEM ÇELİK
- Development of site specific vertical design spectrum for Turkey
Türkiye'de sahaya özel dikey tasarım eğrilerinin geliştirilmesi
EMRE AKYÜZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Deprem MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZEYNEP GÜLERCE
- Deprem sırasında oluşan geoteknik hasarların atık-lastik kum karışımları kullanılarak azaltılması
Mitigation of earthquake induced geotechnical hazards using tire waste-sand mixtures
KORHAN ADİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Deprem MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE EDİNÇLİLER
- Development of a machine learning based framework for failure forecast and shear strength estimation of conventional RC shear walls
Geleneksel betonarme perde duvarların göçme modu ve kesme kuvveti kapasitesini tahmin eden makine öğrenmesi tabanlı bir yaklaşım geliştirilmesi
MEHMET TAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLŞEN TAŞKIN KAYA