Tam cephe tünel açma makinasının kazı performansının bulanık mantık yaklaşımıyla tahmini
Excavation performance estimation of tunnel boring machine by fuzzy logic approach
Yazar: MEHMET ALPHAN BAYRAKTAR
Danışman: PROF. DR. MELİH İPHAR
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Maden İşletme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Maden Mühendisliği ve Madencilik = Mining Engineering and Mining

Özet:
Ülkemizde ve dünyada artan nüfusla birlikte özellikle şehirleşmenin yoğun olduğu
bölgelerde ulaşım amaçlı açılan tünellerin sayısı giderek artmaktadır. Tünel açma
işlemlerinde tam cephe tünel açma makinaları (TBM) yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.
Bir TBM'nin kazı performansını önceden belirleyebilmek oldukça karmaşık bir süreçtir.
Bunun nedeni, TBM kazı performansını belirleyen gerek kaya kütlesiyle gerekse makineyle
ilgili birçok faktörün etkili olmasıdır. Bu nedenle, TBM'lerin kazı performansının
belirlenmesi için kullanılan teorik, ampirik ve akıllı modeller sıklıkla başvurulan
yöntemlerdir. Bu çalışmada, Halkalı-İstanbul Havalimanı metro tünelinde kullanılan pasa
basınçlı tünel açma makinesinin (EPB TBM) kazı performansı (ilerleme hızı, İH) 2 yıl
süreyle takip edilmiştir. Ayrıca; kazı sırasında kesici kafa dönüş hızı (KDH), penetrasyon
(P), itme kuvveti (İ) gibi makineyle ilgili veriler ölçülerek kayıt altına alınmıştır. Bununla
birlikte, kazılan formasyonların kaya kütlesi sınıflama puanı (RMR), kayaçların tek eksenli
basınç dayanımı (TEBD) ve ayrışma dereceleri (AD) gibi kaya kütlesi ile ilgili saha verileri
de toplanmıştır. Bu veriler kullanılarak, çoklu regresyon analizi yapılmış ve çok değişkenli
bir tahmin eşitliği elde edilmiştir. Ayrıca, Mamdani algoritmasını kullanan bir bulanık
tahmin modeli oluşturularak EPB TBM'nin ilerleme hızı tahmin edilmiş ve elde edilen
sonuçlar karşılaştırılmıştır. Buna göre; çoklu regresyon analizinden elde edilen tahmin
eşitliğinin korelasyon katsayısı r=0.61, bulanık tahmin modelinden elde edilen ilerleme hızı
ile gerçek saha ölçümleri arasındaki korelasyon katsayısı r=0.63 olarak bulunmuştur. Bu
sonuç, bulanık mantık kavramını kullanan akıllı modellerin TBM kazı performansının
tahmininde başarılı bir şekilde kullanılabileceğini ortaya koymaktadır.

Abstract:
With the increasing population in our country and the world, the number of tunnels
bored for transportation purposes has been increased, especially in the regions where
urbanization is intense. Full-face tunnel boring machines (TBM) are widely used in tunnel
boring operations. It is a very complex process to determine the excavation performance of
a TBM in advance. The reason for this is that many factors related to both the rock mass and
the machine are effective in determining the excavation performance of TBMs. Therefore,
theoretical, empirical and intelligent models used to determine the excavation performance
of TBMs are frequently used methods. In this study, the excavation performance (rate of
penetration, İH) of the earth pressure tunnel boring machine (EPB TBM) used in Halkalıİstanbul
Havalimanı metro tunnel was monitored for 2 years. In addition, machine-related
data such as the cutter head rotation speed (KDH), penetration (P), and thrust force (İ) were
measured and recorded during excavation. In addition, field data related to rock mass such
as rock mass rating (RMR), uniaxial compressive strength (TEBD) and weathering degree
(AD) of the excavated formations were also gathered. Using these data, multiple regression
analysis was performed, and a multivariate prediction equation was obtained. In addition, a
fuzzy logic-based prediction model which uses Mamdani algorithm was created to estimate
the penetration rate of the EPB-TBM and the obtained results were compared. Accordingly,
the correlation coefficient of the prediction equation obtained from the multiple regression
analysis was found to be r=0.61, and the correlation coefficient between the penetration rate
obtained from the fuzzy prediction model and the actual field measurements was found to
be r=0.63. This result reveals that intelligent models using fuzzy logic concept can be
successfully used in the prediction of TBM excavation performance.