Kaya malzemelerinin tek eksenli sıkışma dayanımının çok girdili modellerle araştırılması
Investigation of the estimation of uniaxial compressive strength from multi-input parameter models
Yazar: BURKAN SAEED OTHMAN
Danışman: PROF. DR. HARUN SÖNMEZ
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Jeoloji Mühendisliği = Geological Engineering
Dizin: Disk makaslama dayanım indeksi = Block punch index ; Doğrusal regresyon modelleri = Linear regression models ; Kaya mekaniği = Rock mechanics ; Sıkıştırma dayanımı = Compressive strength ; Çekme dayanım testi = Tensile strength test ; Çekme dayanımı = Tensile strength ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Kaya malzemelerinin tek eksenli sıkışma dayanımı (UCS), kaya mühendisliği uygulamalarında girdi olarak kullanılan önemli bir parametredir. Kaya malzemelerinin UCS değerinin laboratuvar deneyleri ile belirlenebilmesi için yüksek kalitede karot örneklere gereksinim duyulmaktadır. Ancak, özellikle ince tabakalı veya sık eklemli kaya kütlelerinden yüksek kaliteli karot örneklerin hazırlanabilmesi neredeyse olanaksızdır. Bu güçlüğün aşılabilmesi amacıyla, bazı basit indeks deneylerle dayanım arasında ilişkileri konu alan çok sayıda çalışma yapılmıştır. Ancak bu çalışmaların hemen hemen tümü nokta yükü dayanım indeksi gibi tek bir girdi parametresini kullanmaktadır. Bu ampirik ilişkilerden benzer girdi parametresine sahip farklı kaya türleri için benzer UCS değerleri elde edilmektedir. Bu sınırlamanın aşılabilmesi amacıyla tez kapsamında çok girdili tahmin modeller araştırılmıştır. Tez çalışması kapsamında öncelikle geniş bir literatür taraması yapılarak bir veri tabanı oluşturulmuştur. Oluşturulan veri tabanında UCS çıktı parametresi olarak yer alırken, Disk Makaslama Dayanımı İndeksi (BPIc), nokta yükü dayanım indeksi (Is50), çekilme dayanımı (?t) ve Hoek ve Brown yenilme ölçütü mi parametresi, kaya malzemelerinin kuru birim hacim ağırlığı ( ? ) girdi parametreleri olarak seçilmiştir. Ayrıca 14 farklı lokasyondan toplanan blok örnekler üzerinde gerçekleştirilen deneysel çalışmalardan elde edilen veriler de veri tabanına eklenmiş ve toplam 390 veri satırından oluşan veri tabanı hazırlanmıştır. Öncelikle UCS'yi çıktı parametresi kabul eden ve sırasıyla Is50, ? t, BPI ve ? değerlerinin ise girdi parametresi olarak dikkate alındığı basit regresyon analizleri yapılmıtır. Basit regresyon analizlerinde en iyi kesitim modeli BPI'nın kullanıldığı modelde elde edilmiştir. İkinci aşamada ise 8 farklı birleştirilmiş parametre (BP) oluşturulmuş ve bu parametrelerin UCS ile olan ilişkileri yine regresyon analizleriyle belirlenmiştir. Çok girdili modellerde de BPI'nın kullanıldığı modellerin tahmin performansı diğerlerinden daha yüksek elde edilmiştir. Çalışmanın son aşamasında ise Hoek ve Brown yenilme ölçütünde kaya türünün dolaylı bir göstergesi olan ?mi? parametresinin BPI ve Is50 ile ayrı ayrı birlikte dikkate alındığı literatürdeki iki çalışmada önerilen ampirik ilişkilerin tahmin performansları değerlendirilmiştir. ?mi? ve Is50'nin birlikte dikkate alındığı ampirik model bu çalışma kapsamında oluşturulan veri tabanı kullanılarak tekrar değerlendirilmiş ve literatürde önerilen ampirik ilişki modifiye edilmiştir.

Abstract:
Uniaxial compressive strength (UCS) of rock material is an important parameter used as input for rock engineering applications. High quality core samples are needed to determine UCS values of rock material by laboratory experiments. However, preparation of high-quality core samples from thinly bedded or jointed rock masses are almost impossible. In order to overcome this difficulty, a number of studies were performed about relations amoung some simple index experiments. However, almost all of these studies considered a single input parameter such as point load strength index. Similar UCS values are obtained from these empirical equations for rock types having similar input parameter. In this thesis, multi-input predicition models were investigated to overcome this limitation. Firstly an extensive literature review was conducted to establish a data base. While UCS is considered as output parameter, Block Punch Index (BPIc), point load strength index (Is50), tensile strength (?t) and mi value of Hoek and Brown failure criterion, and dry unit weight of rock material ( ? ) used as input parameters in the established data base. In addition, the data obtained from laboratory studies employed on the block samples collected from 14 different sites are added to the data base, and the total a data base composed of 390 lines of data have been prepared. In the first stage, the simple regression analyzes were done by using UCS as output and IS50, mi, ? t, BPI and ? values as input parameters, respectively. The best prediction model was obtained from the model which consider BPI. In the second stage, 8 different combined parameters (BP) was formed, and the relations of these parameters with the UCS was determined by the regression analyzes. The prediction models, which consider BPI in the combined parameters, were obtained better than the other for multi-input models. In the final stage of the study, the prediction performance of empirical equations, which consider mi value of Hoek and Brown failure criterion for rock materials with BPI and Is50 seperately, proposed by two different studies in the literature were evalutated. The empirical model, which consider mi and Is50 as inputs, was modified by using the established data base in this study.