Cüruf tabanlı geopolimer harçlarda yapay sinir ağı ve regresyon modelleriyle basınç dayanımının tahmin edilmesi
Prediction of compressive strength of slag-based geopolymer mortars by artificial neural network and regression models
Yazar: ATCHADEOU YRANAWA KATATCHAMBO
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞİNASİ BİNGÖL
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
İnşaat mühendisliği alanı, geleneksel çimento bazlı beton gibi inşaat malzemelerine bağlı olarak ortaya çıkan sera gazı emisyonlarının azaltılması gibi büyük çevresel zorluklarla karşı karşıyadır. Bu malzeme, yüksek enerji tüketimi ve yoğun üretim süreci nedeniyle küresel CO2 emisyonlarına önemli ölçüde katkıda bulunmaktadır. 
Bu tezin ana amacı, demir-çelik endüstrisinin bir yan ürünü olan cüruf bazlı geopolimer harçlarının basınç dayanımını tahmin etmek ve iyileştirmektir. Bu amaçla, iki tür cüruf (demir ve yüksek fırın cürufu) kullanılmış, sodyum meta silikat ile aktive edilmiş ve nehir kumu ile karıştırılmıştır. Geopolimer harçlar, belirlenen standartlara uygun olarak 40*40*160 mm prizmatik kalıplarda 1200 g standart kum, 450 g bağlayıcı (DC ve YFC), 225 ml su ve 10 farklı oranda sodyum meta silikat (12 g, 24 g, 36 g, 48 g, 60 g, 72 g, 84 g, 96 g, 108 g ve 120 g) kullanılarak üretilmiştir. Ultrasonik iletim hızı, eğilme dayanımı, basınç dayanımı ve numune ağırlığı 75°C'de 24 saat kürlendikten sonra belirlenmiştir.
Veri analizi, karışım bileşenleri ile basınç dayanımı arasındaki ilişkiyi modellemek için SPSS yazılımında doğrusal regresyon, çoklu doğrusal olmayan regresyon, üstel regresyon ve yapay sinir ağları yöntemi gibi yapay zekâ yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Basınç dayanımını (Cs Ort) tahmin etmek için demir cürufu, yüksek fırın cürufu ve sodyum miktarı, numunelerin ağırlıkları, ultrasonik iletim hızı değerleri bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. Lineer fonksiyon, eğitim örnekleri için %85,67 ve test örnekleri için %81,89 korelasyon katsayıları elde edilmiştir. Üs fonksiyon, test örnekleri için %95,36 R² indeksi ve %94,06 korelasyon katsayısı ile mükemmel bir tahmin performansı göstermiştir. Üstel fonksiyon da %92,93 R² ve %93,66 korelasyon katsayısı ile iyi bir performans ortaya koymuştur. Yapay sinir ağları önemli bir potansiyel göstermiştir, ancak yapılarının hassas bir şekilde optimize edilmesini gerektiren değişken sonuçlar elde edilmiştir. Sonuçlar, optimum geopolimer harç formülasyonlarının belirlenmesinde kullanılmış ve inşaat sektöründe benimsenmelerini desteklemiştir.

Abstract:
The field of civil engineering is facing major environmental challenges, such as reducing greenhouse gas emissions associated with construction materials such as traditional cement-based concrete. This material contributes significantly to global CO2 emissions due to its high energy consumption and intensive production process. 
The main objective of this thesis is to predict and improve the compressive strength of geopolymer mortars based on slag, a by-product of the iron and steel industry. For this purpose, two types of slag (iron and blast furnace slag) were used, activated with sodium meta silicate and mixed with river sand. Geopolymer mortars were produced in 40*40*160 mm prismatic molds using 1200 g of standard sand, 450 g of binder (DC and YFC), 225 ml of water and 10 different proportions of sodium meta silicate (12 g, 24 g, 36 g, 36 g, 48 g, 48 g, 60 g, 72 g, 84 g, 96 g, 108 g and 120 g) in accordance with the specified standards. Ultrasonic transmission rate, flexural strength, compressive strength and specimen weight were determined after curing at 75°C for 24 hours.
Data analysis was performed using artificial intelligence methods such as linear regression, multiple nonlinear regression, exponential regression and neural network method in SPSS software to model the relationship between mix components and compressive strength. To predict the compressive strength (Cs Ort), the amount of iron slag, blast furnace slag and sodium, weights of the samples, ultrasonic transmission velocity values were used as independent variables. The linear function yielded correlation coefficients of 85.67% for training samples and 81.89% for test samples. The exponential function showed an excellent prediction performance with an R² index of  95.36% and a correlation coefficient of  94.06% for the test samples. The exponential function also performed well with an R² of  92.93%  and a correlation coefficient of  93.66%. Artificial neural networks have shown significant potential, but with variable results that require precise optimization of their structure. The results have been used to identify optimal geopolymer mortar formulations and support their adoption in the construction industry.