Sıvılaşmaya karşı güvenlik katsayısının yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi:Denizli-Gümüşler örneği

Abstract

Depremlerin neden olduğu önemli zemin davranışlarından biri de sıvılaşmadır. Sıvılaşma, suya tamamen doygun kohezyonsuz zeminlerin deprem etkisi ile zeminin içindeki boşluk suyu basıncının artması ve zeminin taşıyıcı özelliğini kaybetmesi sonucu meydana gelir. Sıvılaşma Potansiyeli indeksi (SPI), sıvılaşmanm yüzeydeki şiddetini göreceli olarak değerlendirmek amacıyla geliştirilmiştir. Sıvılaşma riskinin belirlenmesi için SPFnin doğru bir şekilde hesaplanması gerekir. Yapay Sinir Ağları (YSA), insan sinir sisteminden esinlenerek geliştirilmiş bir yöntem olup, son yıllarda doğrusal olmayan ve karmaşık mühendislik problemlerinde oldukça başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Denizli ili Gümüşler Belediyesi mücavir alanındaki zeminlerin, sıvılaşma potansiyeli değerlendirilmiş ve YSA yardımı ile sıvılaşmaya karşı Güvenlik Katsayısı (GK) tahmin edilmiştir. GK'nın tahmini için ileri beslemeli sinir ağları kullanılmıştır. Bu amaçla, 7.5 büyüklüğündeki bir deprem için zeminin tekrarlı direnç oranı (CRR7.5), depremin oluşturduğu tekrarlı gerilim oranı (CSR), yeraltı suyu seviyesi, Standart Penetrasyon Deneyi (SPT) derinliği ile darbe sayısı girdi parametreleri olarak seçilmiştir. 21 adet sondaj kuyusuna ait 317 adet verinin 194'ü YSA'nın eğitimi için, 123'ü ise test işlemleri için kullanılmıştır. Test sonuçları ile hesaplanan değerler karşılaştırıldığında, YSA ile elde edilen sonuçların hesaplanan değerlere oldukça yakın çıktığı görülmüştür.