Zeminlerin sıvılaşma potansiyelinin farklı yapay zekâ teknikleri kullanılarak modellenmesi
Modeling the liquefaction potential of soils using different artificial intelligence techniques
Yazar: NERMİN ÜNVER OTÇU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SONER UZUNDURUKAN
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Tarih boyunca depremler yapısal, işlevsel ve mimari yönden büyük hasarlara neden olmuşlardır. Özellikle yapının taşıyıcı sistemini olumsuz yönde etkileyen yapısal hasarlar bu gibi doğal felaketlerde ciddi can ve mal kayıplarına yol açmaktadır.  Hasarın derecesi, depremin büyüklüğü ve deprem parametrelerinin yanında yapıların ve inşa edildikleri zeminlerin davranışları ile de ilişkilidir. Bu nedenle bir yapının güvenilirliği için üzerine oturmuş olduğu zeminin deprem esnasındaki davranışının önceden tahmin edilmesi büyük önem taşımaktadır. Bunun için de zemin özelliklerinin en iyi şekilde araştırılması ve oluşabilecek zararlı etkilerine karşı gerekli mühendislik önlemlerinin alınması gerekir. Yapılarda oluşabilecek zemin kaynaklı en önemli hasar nedenlerinden biri de sıvılaşmadır. Zemin sıvılaşması sırasında deprem hareketi ile sıvılaşan zeminde oluşan küçük kayma gerilmeleri, büyük şekil değiştirmelere yol açarak yani zeminin gerilme-şekil değiştirme davranışını bütünüyle değiştirerek taşıma gücü kayıpları, sismik oturmalar, akma göçmeleri, yanal yayılma, istinat yapısı yenilmeleri ve kum kaynamaları gibi önemli hasarlara sebep olabilmektedir.

Zeminlerin sıvılaşma potansiyelinin değerlendirilmesinde, arazi ve laboratuvar deneylerinden en yaygın olarak kullanılan iki arazi deneyi olan Standart Penetrasyon Deneyi (SPT) ve Koni Penetrasyon Deneyi (CPT) sonuçlarından yararlanılmaktadır. Ancak gerek arazide gerekse laboratuvarda yapılan deneyler hem araziden örselenmemiş numune alınması, numunenin hazırlanması hem de numunenin laboratuvar ortamına getirilerek uygun şartların sağlanması açısından oldukça zor ve pahalı işlemlerdir. Bu nedenle günümüzde kısmen bu güçlükleri aşmak, zamandan tasarruf etmek kısmen de zemin davranışını daha iyi modelleyebilmek için bu tür geleneksel yöntemler yerine daha kolay sonuca ulaştıran nümerik (sayısal) modelleme yöntemleri tercih edilmektedir.

Bu tez çalışmasında da sıvılaşma olayının gözlendiği ve gözlenmediği bazı bölgeler için deprem özelliklerinin, zemin parametrelerinin ve SPT-CPT deney sonuçlarının mevcut olduğu, literatürde yayınlanmış geçmiş vaka kayıtlarından oluşan bir veri seti derlenmiş olup, bu veri setindeki bilgiler baz alınarak Yapay Sinir Ağları (YSA), Uyarlanabilir Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) ve Veri Madenciliği Algoritmaları (VMA) programlarıyla modelleme çalışmaları yapılmış, istatistiksel analiz yöntemlerinden WEKA programında bulunan OneR algoritması ve IBM SPSS yazılımı ile sıvılaşmayla ilişkili en etkin parametreye karar verilmiştir. Analiz sonuçları ise bu modellerden elde edilen verilerden yararlanılarak hesaplanan determinasyon katsayısı (R2) değerleri, sapma açısı S (°), ortalama mutlak hata (MAE) ve kök ortalama karesel hata (RMSE) oranları ile modellerin doğru sınıflandırma yüzdelerine göre karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiş ve kullanılan bu üç yöntem birbiri ile kıyaslandığında VMA'ların, YSA ve ANFIS'e göre sıvılaşma potansiyelinin tahmin edilmesinde daha yüksek başarı oranına sahip olduğu görülmüştür.

Abstract:
Throughout history, earthquakes have caused great structural, functional and architectural damage. Structural damages, especially those that negatively affect the load-bearing system of the structure, lead to serious loss of life and property in such natural disasters. The degree of damage is related to the magnitude of the earthquake and earthquake parameters, as well as the behavior of the structures and the soils on which they are built. Therefore, for the reliability of a structure, it is of great importance to predict the behavior of the soil on which it is based during an earthquake. For this purpose, soil properties must be investigated in the best possible way and necessary engineering precautions must be taken against possible harmful effects. One of the most important causes of soil-related damage that may occur in structures is liquefaction. During soil liquefaction, small shear stresses that occur in the liquefied soil by earthquake action can lead to large deformations, that is, by completely changing the stress-strain behavior of the soil, causing significant damages such as bearing capacity losses, seismic settlements, flow failures, lateral spreading, retaining structure failures and sand boiling.

In evaluating the liquefaction potential of soils, the results of the Standard Penetration Test (SPT) and Cone Penetration Test (CPT), which are the two most commonly used field and laboratory tests, are used. However, experiments both in the field and in the laboratory are very difficult and expensive procedures in terms of both taking undisturbed samples from the field, preparing the sample and bringing the sample to the laboratory environment to provide suitable conditions. For this reason, nowadays, numerical modeling methods, which lead to easier results, are preferred instead of such traditional methods, partly to overcome these difficulties, to save time, and partly to better model the soil behavior.

In this thesis study, a data set consisting of past case records published in the literature, where earthquake characteristics, soil parameters and SPT-CPT test results are available for some regions where liquefaction is observed and not observed, has been compiled, and based on the information in this data set, Artificial Neural Networks (ANN), modeling studies were carried out with Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System (ANFIS) and Data Mining Algorithms (DMA) programs, and the most effective parameter related to liquefaction was decided with the OneR algorithm in WEKA program and IBM SPSS software, which are among the statistical analysis methods. The analysis results were evaluated comparatively according to the coefficient of determination (R2) values, deviation angle D (°), mean absolute error (MAE) and root mean square error (RMSE) rates calculated using the data obtained from these models, and the correct classification percentages of the models when these three methods were compared to each other, it was seen that DMAs had a higher success rate in predicting liquefaction potential than ANN and ANFIS.