Yapay Sinir Ağı Kullanılarak CPT Tabanlı Sıvılaşma Değerlendirme Abağının Geliştirilmesi


Sönmez B., Dağdelenler G. , Tunar Özcan N. , Ercanoğlu M. , Sönmez H.

Yerbilimleri/Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma Merkezi Dergisi, vol.36, no.2, pp.45-60, 2015 (National Refreed University Journal)

  • Publication Type: Article / Article
  • Volume: 36 Issue: 2
  • Publication Date: 2015
  • Doi Number: 10.17824/yrb.47944
  • Title of Journal : Yerbilimleri/Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma Merkezi Dergisi
  • Page Numbers: pp.45-60

Abstract

Depremler sırasında suya doygun kohezyonsuz (veya düşük kohezyonlu) zeminlerde gelişen sıvılaşma olayı etkilediği alanlarda yapısal hasarları arttırarak çok sayıda can ve mal kayıplarına neden olmaktadır. Yeraltı su seviyesinin yüzeye yakın olduğu ve depremselliği yüksek bölgelerdeki suya doygun kumlu ve siltli toprak zeminlerin, sıvılaşmaya olan yatkınlığı bilinmektedir. Bununla birlikte, bu tür zeminlerde zeminin sıkılığını da yansıtan standart penetrasyon testi (SPT) ve/veya konik penetrasyon testi (CPT), makaslama dalgası hızı (Vs ) gibi yerinde uygulanan deney verilerinin de girdi olarak kullanıldığı yöntemlerle zeminlerin sıvılaşmaya karşı güvenlik katsayısı (FL ) hesaplanabilmektedir. SPT, CPT ve Vs verilerini girdi olarak kullanan bu yöntemler ampirik yaklaşımlar olup, her ampirik yöntemde olduğu gibi artan veri sayısına bağlı olarak bu yöntemler de gelişmeye açıktırlar. Bu ampirik yaklaşımların şekillendirilmesinde kullanılan veriler sıvılaşmaya duyarlı alanlarda meydana gelen depremler sonucunda elde edildikleri için, yapay olarak üretilmeleri zor olup, bu nedenle verilerin bilimsel değerleri de oldukça yüksektir. SPT, CPT ve Vs verilerinin girdi olarak kullanıldığı üç yöntemde de sıvılaşmanın varlığı ile yokluğu arasındaki sınır eğrileri mevcut gerçek verilere uydurularak çizilmiş olup, analizlerde kullanılmak üzere bazı eşitliklerle tanımlanmışlardır. Diğer bir ifadeyle, bu eğrisel sınırların çizilmesinde analitik (veya bir hesabı dikkate alan) yaklaşımdan ziyade veriye dayalı uzmanların görüşleri kullanılmıştır. Bu çalışma kapsamında, 1999 yılında Tayvan’daki Chi-Chi depremi sonrasında CPT deneylerinin de yapıldığı, sıvılaşma gözlenen ve gözlenmeyen sahalara ait olan ve Ku vd. (2004) tarafından raporlanan veri tabanı kullanılmıştır. Robertson ve Wride (1998) tarafından önerilen CPT tabanlı yaklaşımdaki normalize edilmiş konik uç direnci (qc1N) ve çevrimsel gerilim oranı (CSR7.5) girdi parametreleri olarak kullanılırken, sıvılaşmanın varlık (1) ve yokluk (0) bilgisi ise çıktı olarak kullanılmıştır. qc1N ve CSR7.5 girdilerine bağlı olarak sıvılaşmanın varlığı (1) veya yokluğu (0) bilgisine analitik olarak ulaşmak için son yıllarda yerbilimleri alanında da başarıyla uygulanan yapay sinir ağı (Artificial Neural Network, ANN) öğrenme yöntemi kullanılmıştır. Öğrenme aşamasının devamında ise CPT tabanlı abaktaki qc1N ve CSR7.5 değerlerinin olası kombinasyonları ANN modelinde girdi parametresi olarak kullanılarak 1 ile 0 arasında çıktı olarak elde edilen sıvılaşma varlığı veya yokluğuna yatkınlık değerleri ile hesaplanmıştır. Öğrenme sonrasında ANN modeliyle tüm abağı kapsayarak üretilen veri seti kullanılarak CPT tabanlı sıvılaşma değerlendirme abağı geliştirilmiştir.