Depremlerin magnitüd türü dönüşümü ve maksimum yer hareketi ivmesi (PGA) tahmininde yapay zeka uygulamaları
The applications of artificial intelligence for magnitude types conversion and peak ground acceleration (PGA) prediction of earthquakes
Yazar: KAAN HAKAN ÇOBAN
Danışman: PROF. DR. NİLGÜN LÜTFİYE SAYIL
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Sismoloji Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Jeofizik Mühendisliği = Geophysics Engineering
Dizin: Jeofizik = Geophysics ; Sismik tehlike = Seismic hazard

Özet:
Türkiye, Kuzey Anadolu Fay Zonu, Doğu Anadolu Fay Zonu ve Ege Açılma Sistemi gibi aktif tektonik yapıları içermesinden dolayı yüksek deprem tehlikesine sahiptir. Bu nedenle, sismik tehlike değerlendirme çalışmalarının güvenilir ve doğruluğunun yüksek olması gerekmektedir. Sismoloji ve tehlike değerlendirme çalışmaları içeresinde homojen deprem magnitüd türü için dönüşüm denklemleri ve depremlerin mühendislik yapılarına etkilerini belirlemek için maksimum yer hareketi ivmesi (PGA) değerleri kullanılmaktadır. Bu tez kapsamında depremlerin magnitüd türü dönüşümü ve depremlerin PGA değerlerinin hesaplanması için Yapay Sinir Ağları (YSA), Meta-sezgisel algoritmalar ve Makine Öğrenmesi algoritmaları gibi Yapay Zeka (YZ) teknikleri kullanılarak denklemler, YSA ve regresyon modelleri geliştirilmiştir. Magnitüd türü dönüşümü için, Türkiye ve civarında (1900-2020) meydana gelen (M ≥ 4.0) depremlerin farklı magnitüd türleri ve değerleri kullanılarak regresyon yöntemleriyle 8 denklem ve makine öğrenmesi algoritmalarıyla 3 regresyon modeli oluşturulmuştur. PGA tahmini için, Türkiye ve civarında meydana gelen depremlerin (1976–2020) parametrelerinden oluşan 2 veri setiyle (M ≥ 3.0 ve Mw ≥ 5.0)  6 farklı veri formuna göre YSA ile Meta-sezgisel algoritmalar kullanılarak modeller ve makine öğrenmesi algoritmalarıyla 3 regresyon modeli oluşturulmuştur. Tüm modeller oluşturulan test verileriyle literatürden seçilen magnitüd türü dönüşümü ve PGA tahmin denklemleri ile karşılaştırılmıştır. Magnitüd türü dönüşümü için oluşturulan regresyon modelleri gerçek değerlere daha yakın sonuçlar vermişlerdir. PGA tahmini için oluşturulan YSA ve regresyon modellerinin, literatürden seçilen tahmin denklemlerine göre ölçülen PGA değerlerine daha yakın değerler hesapladığı görülmüştür. Özellikle, YZ teknikleriyle yapılan ölçülen değerlere daha yakın PGA tahminleri sismik tehlike çalışmalarının güvenirliliğini artıracaktır. Ayrıca, sismoloji ve mühendislik sismolojisi alanlarındaki bu önemli değerlendirmelerde YZ tekniklerinin etkin bir şekilde kullanılabileceği görülmüştür.

Abstract:
Turkey has a high seismic hazard due to the inclusion of active tectonic structures such as the North Anatolian Fault Zone, the East Anatolian Fault Zone and the Aegean System. Therefore, seismic hazard assessment must be reliable and have high accuracy. In seismology and hazard assessment, magnitude type conversion equations and peak ground acceleration (PGA) values are used for a homogeneous earthquake magnitude type and for determining the effects of earthquakes on engineering structures. The goal of this thesis, Artificial Neural Networks (ANN) models, regression models and equations have been developed to calculate PGA values of earthquakes and conversion of earthquake magnitude types by using Artificial Intelligence (AI) techniques such as ANN, Meta-heuristic algorithms and Machine Learning (ML) algorithms. For magnitude type conversion 8 equations and 3 regression models were created by using regression methods and ML algorithms by values and magnitude (M ≥ 4.0) types of earthquakes (1900-2020) occurred in Turkey and its surroundings. For PGA prediction, ANN models and 3 regression models were created using ANN with Meta-heuristic algorithms and ML algorithms according to 6 different data forms with 2 data sets consisting of parameters of earthquakes (M ≥ 3.0 and Mw ≥ 5.0). All models were compared with the magnitude type conversion and PGA prediction equations selected from the literature according to the test data. Regression models formed for the magnitude type conversion gave close results to the real values. The formed ANN models and regression models calculated close values to the measured PGA values from the compared PGA prediction equations. In particular, close PGA values to the measured PGA values predicted by AI techniques will increase the reliability of seismic hazard assessments. In addition, it has been observed that AI techniques can be used effectively in seismology and engineering seismology.