Geri Dön

Liquefaction assessment and mapping through machine learning methods and GIS for a case study in Balıkesir

Makine öğrenmesi ve CBS yardımıyla sıvılaşma değerlendirmesi ve haritalamasına yönelik Balıkesir'de bir vaka analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 737972
  2. Yazar: MOHAMED OUNISSI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK EVİRGEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Sıvılaşma potansiyeli, Makine öğrenmesi, Rastgele Orman, Coğrafi bilgi sistemleri, Standart penetrasyon deneyi, Rastgele ormanlar, Standart penetrasyon testi, Sıvılaşma, Liquefaction potential, Machine learning, Random Forest, Geographic information systems, Standard penetration test, Geographical information systems, Random forests, Liquefaction
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Geoteknik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Sıvılaşabilir tabakalardaki geçici taşıma kapasitesi kaybı olarak tanımlanan sıvılaşma, yapı - zemin etkileşimi açısından ciddi sonuçlar doğuran bir zemin problemidir. Her ne kadar çeşitli zemin iyileştirme yöntemleriyle bu sorun çözülebilse de yapı inşası öngörülen bölgede öncelikle sıvılaşma analizinin doğru tespiti gerekmektedir. Bu yüzden, tez kapsamında, zeminin sıvılaşıp sıvılaşmadığını tahmin etmek amacıyla sıvılaşma riski ve sismik özellikleri arasındaki karmaşık ilişkiyi modellemek için yapay sinir ağları, rassal orman ve destek vektör makinesi gibi iyi bilinen üç makine öğrenme modelinin kullanılabilirliği incelenmiştir. Yüksek riskli deprem bölgelerinde yer alan çalışma alanları için sıvılaşma risk haritaları kritik öneme sahiptir. Bu nedenle, tezin ikinci bölümünde Balıkesir Körfezi'ndeki rastgele seçilen çalışma alanının sıvılaşmaya karşı hassasiyeti, proje sahası yakınından alınan 7 adet gerçek sondaj kuyusu verilerine göre jeolojik ve geoteknik açıdan incelenmiştir. Bu bölge yeraltı suyu seviyesinin yüksek olduğu alüvyonlu zemin üzerinde bulunduğundan, sıvılaşma durumunun tespiti hayati önem arz etmektedir. Çalışma alanının sıvılaşma potansiyelinin (FS) SPT tabanlı basitleştirilmiş yönteme göre belirlenmesinin yanı sıra, sıvılaşma potansiyeli indisi (LPI) de hesaplanarak coğrafi bilgi sistemleri (CBS) yardımıyla ilgili mikro haritalar oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlar, çalışma alanının tamamının olası bir deprem sırasında pratik olarak orta düzeyde sıvılaşma potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Liquefaction, which is defined as the loss of bearing capacity in liquefiable layers temporarily, is a soil problem that creates serious results in terms of soil - structure interaction. Although this problem can be solved owing to various soil improvement methods, firstly the liquefaction analysis must be determined correctly in the region where the structure is planned to be built. Therefore, in this thesis, the possibility of using artificial neural networks, random forest, and support vector machine, which are three well-known machine learning models, to model the complex relationship between liquefaction risk and soil seismic features was investigated to assess whether a soil is liquefiable or not. Liquefaction susceptibility mapping is critical for a study area located in high-risk earthquake zones. Hence, the susceptibility against liquefaction for the random study area in Balıkesir bay was investigated in terms of geologic and geotechnical aspect according to 7 actual borehole values were taken from near the study area. A determination of liquefaction status is vital for this region since the area is located on alluvial soil with high level of ground water table. The liquefaction potential (FS) of the study area was determined according to the SPT-based simplified method as well as the liquefaction potential index (LPI) was calculated and related micro zonation maps were created thanks to the geographical information systems. The obtained results show that the entire study area has a moderate level of liquefaction potential during a possible earthquake practically.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1007490

    Seismic performance of water distribution networks: Event-based damage analysis in Kahramanmaraş and scenario-based risk assessment for Yalova

    İçme suyu dağıtım şebekelerinin sismik performansı: Kahramanmaraş'ta deprem sonrası hasar değerlendirmesi ve Yalova için senaryo bazlı risk analizi

    ŞEYHMUS CAN TUNÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İnşaat MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELÇUK TOPRAK

  2. Tez No

    953616

    Earthquake risk evaluation in drinking water systems: Example of Teki̇rdağ Marmaraereğli̇si̇ province

    İçme suyu sistemlerinde deprem riski değerlendirmesi: Tekirdağ Marmaraereğlisi ilçesi örneği

    MUSTAFA BURAK HIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ FUAT AYDIN

  3. Tez No

    356077

    Coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve analitik hiyerarşi yöntemi (AHY) ile üretilen deprem tehlike haritalarının duyarlılık analizi

    Sensitivity analysis of earthquake hazard maps produced by geographic information systems (GİS) and analytic hierarchy process (AHP)

    MUSTAFA ALİ GÖKKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TURAN ERDEN

  4. Tez No

    1016026

    Muğla ili Dalaman, Ortaca ve Köyceğiz ilçelerinde zemin özelliklerinin haritalandırılması: Taşıma gücü,oturma ve sıvılaşma risklerinin değerlendirilmesi ve iyileştirme stratejileri

    Mapping of ground characteristics in Dalaman, Ortaca, and Köyceğiz districts of Muğla province: Evaluation of bearing capacity, settlement, and liquefaction risks, and improvement strategies

    BURAK TURGUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    İnşaat MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET RİFAT KAHYAOĞLU

  5. Tez No

    139369

    Techniques of preparing zoning maps for liquefaction potential

    Sıvılaşma potansiyeli haritalarının hazırlanma teknikleri

    ZÜHAL ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    İnşaat MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMİH TEZCAN

Geri Dön