Jeoistatistik analiz, yapay sinir ağları ve bulanık mantık yaklaşımları kullanarak çevresel radyoaktivitenin aradeğerleme modellemesi ve haritalandırılması
Interpolation modeling and mapping of environmental radioactivity using geostatistic methods, artificial neural networks and fuzzy logic approach
Yazar: CAFER MERT YEŞİLKANAT
Danışman: PROF. DR. UĞUR ÇEVİK ; YRD. DOÇ. DR. YAŞAR KOBYA
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Fizik Ana Bilim Dalı / Atom ve Molekül Fiziği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering ; Nükleer Mühendislik = Nuclear Engineering
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Bulanık modelleme = Fuzzy modelling ; Jeoistatistik = Geostatistics ; Radyoaktif elementler = Radioactive elements ; Radyoaktif kirlenme = Radioactive pollution ; Radyoaktivite = Radioactivity ; Radyonüklid = Radionuclide ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu  çalışmada,  çevresel  radyoaktivitenin  dağılımını  araştırmak  ve  görüntülenmesini 
sağlamak  için  jeoistatistik  analiz  yöntemleri  (Kriging  teknikleri)  ve  yapay  zeka 
uygulamalarının  (yapay sinir ağları ve bulanık mantık yaklaşımları)  uygunluğu incelenmiş
ve karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Çalışmada kullanılan her bir yöntem ile ölçüm 
alınmamış ara değer bölgelerinin aktivite tahmini yapılarak çalışma alanı olan  Artvin için 
radyolojik dağılım belirlenmiştir. Çalışmada Artvin'i temsil edecek düzeyde 204 istasyonda 
dış  ortamda  gama  doz  hızı  ölçümü  yapılmış,  117  istasyonda  da  toprak  ve  su  numunesi 
toplanmıştır.  Bu  örneklerden  elde  edilen  aktivite  verilerinin  %70'i  ile  ara  değer  tahmin 
modelleri  oluşturulmuş,  geri  kalan  %30'luk  veri  seti  ise,  yöntemlerin  performanslarını 
belirlemek için test verisi olarak ayrılmıştır. Ayrıca ara değer tahmin yöntemleri kullanılarak
çalışma alanının toprak (Ra-226, Th-232, K-40, Cs-137), su (toplam alfa ve toplam beta) ve hava (dış gama  doz  hızı)  ölçümleri  için  radyolojik  dağılım  haritaları  oluşturulmuştur.  Elde  edilen bulgular,  radyolojik  dağılımı  belirlemek  için  yapay  zeka  yaklaşımlarının  daha  yüksek performans gösterdiğini ortaya koymuştur.

Abstract:
In this study,  appropriateness of geostatistic analysis techniques (Kriging techniques)
and artificial intelligence applications (artificial neural networks and fuzzy logic approach)
were  examined  and  comparatively  evaluated  in  order  to  investigate  the  environmental 
radioactivity distribution and  ensure its monitoring. Radiological dispersion of Artvin was 
determined by estimating activity of interpolation regions through each method used in the 
study. Outdoor gamma dose measurements were performed in 204 outdoor stations, that are 
considered to be representing Artvin, and soil and water samples were collected from 117 
stations. Interpolation estimation models were created with 70% of the activity data obtained 
from these samples and the remaining 30% of the dataset was separated as the test data to be 
used to determine performance of the methods. In addition, radiological  distribution maps 
were created  for soil  (Ra-226, Th-232, K-40, Cs-137),  water (gross alpha and  gross beta)  and  air (outdoor gamma dose rate) measurements by using these interpolation estimation methods. 
The  findings  obtained  indicate  that  artificial  intelligence  approaches  have  shown  better 
performance while determining radiological distribution.