Trakya bölgesi jeofizik verilerinin hücresel yapay sinir ağları kullanılarak modellenmesi
Modelling of geophysical data in thrace region by using cellular neural network
Yazar: FARUK ÇAĞLAK
Danışman: PROF. DR. ALİ MUHİTTİN ALBORA
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Jeofizik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Jeofizik Mühendisliği = Geophysics Engineering

Özet:
Bu tezde, çalışma bölgesi olarak Türkiye'nin yeraltı enerji kaynakları açısından büyük potansiyele sahip Trakya Bölgesi seçilmiştir. Trakya Bölgesi'nde TPAO tarafından petrol ve doğalgaz çalışmaları kapsamında yapılan çalışmalardan elde edilen gravite ve sismik verilerin yanı sıra, özel şirketler tarafından yapılan sondaj verileri de çalışmada kullanılmıştır. Hücresel Yapay Sinir Ağları yöntemi öncelikle sentetik verilere, sonrasında bölgeye ait Bouguer anomali haritasına uygulanmış, sismik ve sondaj verileri ile korele edilerek bölgeye ait jeolojik yapı sınırlarının ortaya çıkartılması amaçlanmıştır. 
Hücresel Yapay Sinir Ağları yöntemi kullanılarak yer altındaki yapıların sınırları tespit edilebilmektedir. Bu yöntem kullanılarak bölgeye ait yapı sınırları tespit edilmiş olup, Jeofizikte kullanılan sınır saptama tekniklerinden daha iyi neticeler verdiği belirlenmiştir. Yöntem ile elde edilen yapı sınırları, bölgede bilinen Trakya-Eskişehir Fay Zonunun sınırları ile uyum içerisindedir. Yönteme ek olarak WIL CO. Şirketine ait sondaj verileri ve TPAO'ya ait sismik veriler değerlendirilmeye alınmış, bölgenin jeolojisi de dikkate alınarak yapı sınırları tespit edilmiştir. Ayrıca sismik kesitlerden zamansal kalınlık haritaları elde edilmiştir. Bu kalınlık haritaları ile sismik veriler ve gravite verileri bir arada değerlendirilerek gömülü durumdaki fayların geçtiği hatlar belirlenmiştir.   
Gravite verisi olarak Türkiye Petrolleri Anonim Ortaklığı (TPAO) tarafından 1986 yılında Trakya Bölgesine ait Bouguer anomali haritası kullanılmıştır. Trakya bölgesine ait gravite verileri Surfer Programında dijital hale getirilmiştir. Bu verilere görüntü işleme tekniklerinden Hücresel Yapay Sinir Ağları yöntemi uygulanmış ve bölgede yer alan yapı sınırları tespit edilmiştir.

Abstract:
In this thesis, the Thrace Region, which has great potential for Turkey's customers in terms of energy resources, has been chosen as the study region. In addition to the gravity and seismic data obtained from the studies carried out by TPAO within the scope of oil and natural gas studies in the Thrace Region, drilling data made by private companies were also used in the study. The Cellular Neural Networks method was first applied to the syntetic data and then the Bouguer anomaly  map of the region, and it was aimed to reveal and model the geological structures of the region by correlating them with seismic and drilling data.
By using the Cellular Neural Networks method, the boundaries of the underground structures can be determined. By using this method, the discontinuities of the region were determined and it was determined that it gave better results than the boundary detection techniques used in geophysics. The discontinuity boundaries obtained by the method are in harmony with the boundaries of the Thrace-Eskişehir Fault Zone. In addition to the method, the drilling data of WIL CO company and the seismic data of TPAO were evaluated, and the accuracy of the discontinuity boundaries was proved by considering the geology of the region. Temporal thickness maps were obtained from seismic sections. By evaluating these thickness maps, seismic data and gravity data together, the lines through which the buried faults pass were determined. 
Bouguer anomaly map prepared by TPAO in Thrace Region was used. Gravity data of the Thrace region has been digitized in the Surfer Program. The Cellular Neural Networks method, one of the image processing techniques, was applied to these data and the structure boundaries were determined by determining the discontinuities in the region.