Akademik Veri Yönetim Sistemi
Akbay Arama Z. (Yürütücü), Akın M. S., Yücel M., Nuray S. E., Alten O.
Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, BAP Diğer, 2020 - 2021
Bu
proje çalışması kapsamında İstanbul İli Avrupa yakası ilçelerinden sırasıyla,
Bağcılar, Bahçelievler, Bakırköy, Bayrampaşa, Beylikdüzü, Büyükçekmece,
Çatalca, Esenler, Esenyurt, Eyüp, Fatih, Gaziosmanpaşa, Güngören, Kâğıthane,
Küçükçekmece olmak üzere elde edilen zemin etüt ve arazi karakterizasyon
çalışmaları (İstanbul Valiliği YİKOB’dan özel izin yazısı ile temin edilen ve
İÜC ve İKÜ geoteknik laboratuvarlarında yapılmış ve halen yapılmakta olan
deneylerin) kullanımı ve yapılan laboratuvar deneyleri ile bir veri tabanı
oluşturulmaktadır. İlgili veri tabanında etütlerin kapsamında bulunan bütün
arazi ve laboratuvar deneylerine yer verilecek olup amaçlanan basit kıvam
limitleri deneylerinden faydalanarak İstanbul İli Avrupa Yakasında bulunan kil
zeminlerin mühendislik özelliklerinin belirlenmesidir. Bu çalışma, özellikle
aynı formasyona ait kil zeminlerin hakim olduğu Haliç’in batı yakasından
itibaren başlayan ve Fatih, Güngören, Bakırköy, Küçükçekmece, Büyükçekmece,
Beylikdüzü ilçelerini tarayan bir güzergahta yoğunlaşacak olup tüm ilçeler elde
bulunan veri adedine bağlı olarak incelenecektir.
Genel anlamda, bu proje çalışmasında İstanbul’un
Avrupa yakasında bulunan kil zeminlerin kıvam özelliklerinden faydalanılarak
mühendislik özelliklerinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Yapısal eleman olarak
veya yapıların mesnetlendiği temel olarak kullanılacak zeminlerin
karakteristiklerinin belirlenmesi zemin etütlerinin yapılmasını zorunlu
kılmaktadır. Zemin etütlerinde uygulanan arazi ve laboratuvar deneylerinin zahmetli
olması, uygulamada ve değerlendirmede kalifiye eleman gerektirmesi, parametre
belirleme sürecinde tekrarlı işlemler gerektirmesi nedeni ile çok uzun süreler
alabilmektedir ve aynı zamanda büyük maliyetlere neden olmaktadır. Tüm bu
sebeplerden dolayı zeminlerin mühendislik özelliklerinin
belirlenmesinde yapılan tekrarlı testlerin yerine kolay uygulanabilen
deneylerden yola çıkarak tahminde bulunan ampirik ifadeler veya korelasyonlar
tercih edilebilmektedir. Ancak bu ifadelerin ve eşitliklerin proje sahasında
mevcut bulunan zeminlerin karakteristiklerini temsil etme derecesi ve ilgili
zemin formasyonlarına uygunluğunun denetlenmesi önem arz etmektedir. Günümüze
kadar yapılmış olan çalışmalarda İstanbul İli’nde yer alan zeminlerin jeolojik
özelliklerinin belirlenmesine dair veri tabanlı birçok çalışma yapılmasına
rağmen, geoteknik mühendisliği projelendirmelerinde uygulamacıların
kullanabileceği spesifik eşitlikler mevcut değildir ve tahmin yöntemi ile
geliştirilen ifadelerin veya farklı ülkelerin standartlarından alınarak
uygulanan prosedürlerin Ülkemizde yer alan zemin formasyonlarına uygunluğunun
denetlenmesi her projede yapılamamaktadır. Bu proje çalışması Ülkemizde bulunan
zemin formasyonlarına ait geoteknik parametrelerin ve mühendislik özelliklerin
tahminine yönelik öncül bir çalışma niteliğinde olup, ilk olarak İstanbul İli
Avrupa yakasında bulunan kil zeminlerin mühendislik özelliklerinin tahminine
yönelik araştırmaları ve analizleri içermektedir. Bu bağlamda günümüz
uygulamalarından sıklıkla kullanılan regresyon analizleri, makine öğrenmesi teknolojisi ve sahip olduğu
zeki yöntemler/algoritmalar sayesinde parametre değerlerinin tahmin edilmesi
yöntemi çalışma kapsamında kullanılan teknik olarak seçilmiştir. Bu doğrultuda
söz konusu çalışmada zaman, çaba ve maliyet kaybının önüne geçilebilmesi; aynı
zamanda ele alınan zemin yapısının ve zemin parametrelerinin gerçek değerlere
en yakın, kesin ve en kısa sürede belirlenmesi amaçlanmaktadır. Proje
kapsamında İstanbul İli Avrupa Yakasında yer alan tüm zeminlerin özellikleri,
yapılan arazi ve laboratuvar deneyleri Microsoft Excel formatında düzenlenmiş
olan veri tabanına işlenecek ve ayrıca farklı zemin sınıflandırma sistemlerine
göre karakteristikleri ayrılan yüksek ve düşük plastisite özelliklerine sahip
olan kil zeminlerin Atterberg limitleri değerlendirilerek çok katmanlı yapay
sinir ağları yapısı Matlab R2018a programında yer alan araç kutusu kullanılarak
verilerin %70’inin eğitim süreci, %15’inin ağ yapısının genellenmesi ve
%15’inin ise test aşamasında kullanılması ile öğrenme sürecini
gerçekleştirecektir. Projenin amaçlanan ve hali hazırda değerlendirmesi
yapılarak elde edilen ilk sonucunda, yüksek plastisiteli kil zeminler (CH) için
plastik limit (PL) ve plastisite indeksi (PI) gibi parametrelerin değerleri ile
bu zeminlere ait gerçek test verilerinden elde edilen likit limit (LL)
değerleri kullanılarak oluşturulan veri yapısının makine öğrenmesi
yöntemlerinden yapay sinir ağlarında modellenmesi ile parametrelere ait en
doğru ve gerçeğe en yakın tahmin değerlerinin elde edilmesi (tahmin başarısının
yüksek olması sayesinde) ve böylece parametre değerlerinin doğrudan
bulunabileceği çeşitli formülasyonlar geliştirilmesi hedeflenmektedir. Ayrıca
elde edilen korelasyonların İstanbul ilinde bahsi geçen araştırma bölgelerinde
uygulanabilirliğinin denetlenmesi amacı ile önerilen proje kapsamında gerçek
saha ve laboratuvar verileri ile karşılaştırılması ve literatürde önerilen bazı
eşitlikler ile çözümleme yapılarak denetlenmesi yoluna başvurulacaktır. Projenin
tamamlanması durumunda gerek kamu gerekse özel sektör için İstanbul İli Avrupa
yakasında uygulanan proje çalışmalarında tasarım aşamasında yol gösterecek,
deney yapmanın mümkün olmadığı saha koşulları için parametre tahmininde
yardımcı olacak, uygulanan deneyler sonucunda güvenilir olmadığı düşünülen
verilerin kontrolünün sağlanmasında faydalı olacak bağıntıların elde edileceği
ve bu çalışmanın birçok tez ve araştırma konusunun ortaya çıkmasını sağlayacağı
ve aynı zamanda geliştirilebilir bir nitelikte olduğu düşünülmektedir.