Jet Grout Yöntemi İle Zemin İyileştirme ve Deplasman Tahmini: Vaka Analizi
Ground Improvement with Jet Grout Method and Displacement Prediction: A Case Study
Yazar: Mısır, Gizem
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 18, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Jet Grout Yöntemi,Arazi Kazık Yükleme Deneyi,Yapay Sinir Ağları,Zemin İyileştirme ; Jet Grout Method,In-Situ Pile Loading Test,Artificial Neural Networks,Soil Improvement

Konya ili Meram ilçesinde kohezif bir zemin üzerinde inşa edilecek bir yaşam kompleksi için Jet Grout yöntemi ile temel zemini güçlendirme çalışması yapılmıştır. İlgili sahada taşıma gücü ve oturma problemi nedeni ile 3351 adet 60 cm çapında ve 15 m uzunluğunda 1.6x1.6 m karelaj ile Jet Grout kolonları imal edilmiştir. Sahada süreklilik ve yükleme testleri yapılarak, imalatların kalite kontrolleri gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada, deplasman tahmini için rastgele seçilen 25 jet grout kolonu üzerinde gerçekleştirilen yükleme test sonuçları kullanılmıştır. Sonuç olarak, önerilen güçlendirme projesinin, emniyetli bir şekilde proje yükü altında sorunsuz olarak çalıştığı tespit edilmiştir. Arazi çalışmaları yanında, yükleme-boşaltma çevrimine uygun olarak meydana gelecek deplasmanların öngörülmesi de önem arz etmektedir. Zeminde meydana gelecek oturmaların tahmini ve değerlendirmesi, sınırlı miktardaki uygulanabilir veri nedeniyle inşaat mühendisliği uygulamalarında önemli sorunlardan biri olmaya devam etmektedir. Bu araştırmada, deplasman değerlerini irdelemek için Quasi-Newton eğitim algoritması tabanlı yapay sinir ağı önerilmiştir. YSA modelleri, gradyan bilgileri kullanılarak her bir yinelemede ters Hessianın yaklaşımı ile tasarlanmıştır. Jet grout uzunluğu, çapı ve uygulanan kuvvetler girdi parametresi olarak alınmıştır. Sonuçlar, önerilen algoritmanın özellikle incelenen zemin alanları için yer değiştirmeyi tahmin etmede etkili olduğunu göstermiştir.

Jet Grout application project has been carried out as a soil improvement technique for a living complex to be built on a cohesive soil in Meram district of Konya. Due to the bearing capacity and settlement problems in the related area, a total number of 3351 pieces of Jet Grout columns were implemented in a 1.6 x 1.6 m configuration with a diameter of 60 cm and a length of 15 m. At the site quality controls of the implementations were carried out by conducting integrity and in-situ loading tests. In this study, in-situ loading test results that has been obtained from 25 randomly selected jet grout columns been used to predict the displacements. According to the test results, it was determined that the proposed improvement project operates safely performance under the project load without any problems. In addition to the field studies, it is also important to predict displacements that will occur in accordance with the loading-unloading cycle. Displacement prediction and evaluation remains as one of the significant problems in the civil engineering applications due to very limited applicable data. In this research, Quasi-Newton training algorithm based artificial neural network was proposed for evaluating the displacement values. ANN models were designed with the approximation of the inverse Hessian at each iteration by using gradient information. Jet grout length, diameter and applied forces were taken as input parameters. The results showed that the proposed algorithm is efficient in predicting the displacement especially for the examined ground areas.