Laboratuar'dan saha ölçeğine katı madde hareketi taşınabilirliğinin araştırılması
Research about trasnsferability of sediment trans-port from laboratory sacle to field scale
Yazar: YASHAR KARİMİZİNDASHTİ
Danışman: PROF. DR. GÖKMEN TAYFUR ; YRD. DOÇ. DR. CAHİT YERDELEN
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Temel bileşenler analizi = Principal components analysis ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Nehirlerde taşınan katı madde miktarının tahmini için birçok model gelişti-rilmiştir. Bu modellerde çeşitli değişkenler ve bu girdi değişkenlerini belirlemek için de farklı metotlar kullanılmaktadır. Bu metotlar, çoklu lineer regresyon, özellik seçim algoritması, tümdengelim ve tümevarım metotları örnek olarak verilebilir. Bu modeller çoğunlukla laboratuar verilerini kullanarak kalibre edilmiştir. Saha verilerini kullanarak bu modellerle taşınan katı madde tahminini yapmak, nitelik açısından tartışmaya yol açmaktadır.Bu tezde, laboratuar ölçeğinde kurulan modelin gerçek şartlardaki durumu nitelik bakımından incelenmiştir. Temel bileşenler analizi kullanılarak, 5 boyutsuz parametre toplam katı madde taşınımı için belirlenmiştir. Belirlenen parametreler yapay sınır ağları (YSA) ve genetik algoritmanın (GA) girdisi olarak kullanılmıştır. YSA ve GA modeli laboratuar verileri kullanılarak kalibre edilmiş ve bu kalibre edilen model sahadaki toplam katı madde taşınım tahmini için kullanılmıştır. Bunun yanı sıra, Bagnold metodu laboratuar toplam katı madde verileri ile, saha toplam katı madde miktarını tahmini için kalibre edilmiştir. YSA modeline ek olarak, belirlenen parametrelerle toplam katı madde taşınımı için doğrusal olmayan denklem kurulmuştur. Bulunan bu denklemin sabit ve üssel katsayıları GA yardımı ile sahadaki toplam katı madde miktarının tahmini için belirlenmiştir. Bu sabit ve üssel katsayıların elde edilmesinde sadece laboratuar verileri kullanılmıştır. YSA ve GA modellerin performansı literatürde mevcut olan ampirik formüller ile yani, Bagnold, Acker & White ve Van Rijin sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Laboratuar askı madde verilerinin olmaması nedeniyle, laboratuardan sahaya genelleme yapılamamıştır. Bu nedenle yalnızca bu model saha verilerine göre kalibre edilerek kullanılmıştır.

Abstract:
Many models are developed to predict sediment transport rate in alluvial channels. These models are based on different range of variables that are identified using several methods such as multiple linear regressions, feature selection algorithm, intuition and deduction, etc.These models are usually calibrated with laboratory studies. The generalization of these methods to field scale studies remains to be qualitatively investigated.This study qualitatively investigates the generalization from laboratory scale to field scale. Five main dimensionless parameters for total load are identified by using the principal component analysis (PCA). These parameters are used in the input vector of artificial neural networks (ANN), calibrated with laboratory data, to predict field total sediment loads. In addition, the genetic algorithm (GA) is employed to find optimal values of the constants and exponents of constructed nonlinear equations based on so-identified dimensionless parameters to predict field sediment loads. Also, Bagnold empirical method is investigated against transferability from laboratory to field scale. In finding the optimal values of the constants and exponents, the GA used only the lab data. The performance of the so-developed ANN and GA based models are compared to those of the existing empirical methods, namely Bagnold, Acker White, and Van Rijin. The results showed that ANN outperforms the other methods. Also, this study shows that although the transferability for suspended load by both the methods (ANNs, GAs) is not possible due to the lack of laboratory data, these methods are able to predict field suspended and total loads, when trained with respected field data.