LEE- Jeofizik Mühendisliği Lisansüstü Programı
Bu topluluk için Kalıcı Uri
Gözat
Konu "Algorithm modelling, Global optimization method , Geoelectromagnetic analysis , Mathematical modelling , Particle swarm optimization, Data modelling" ile LEE- Jeofizik Mühendisliği Lisansüstü Programı'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeParçacık sürü optimizasyonu ile pareto yaklaşımının birleştirilerek çok amaçlı optimizasyon problemlerinin çözümü ve Çanakkale-Tuzla hidrotermal sistemin manyetotellürik verileri ile modellenmesi(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2020-12-11) Büyük, Ersin ; Karaman, Abdullah ; 505142402 ; Jeofizik Mühendisliği ; Geophysical EngineeringJeofizik modelleme çalışmalarında veri ile model tepkisi arasındaki farkı optimize eden ve temeli optimizasyon algoritmalarına dayanan ters çözüm teknikleri yıllar geçtikçe ihtiyaca göre değişim göstermiştir. 1980'lerden itibaren genel olarak en küçük kareler yöntemi çoğu jeofizik ters çözüm modelleme çalışmalarında uygulanmaya başlanmıştır. Sonrasında temeli en küçük karelere dayanan birçok yöntem modelleme çalışmalarında kullanılmaya devam etmiştir. Ancak bu klasik ters çözüm modelleme yöntemlerinde doğrusal olmayan karmaşık modellerin doğrusallaştırma problemi de meydana gelmektedir. Son yıllarda doğrusallaştırmadan dolayı ortaya çıkan problemleri gidermek üzere türeve bağlı yöntemler ve türeve bağlı olmayan arama yöntemleri olmak üzere iki yöntem üzerinde durulmaktadır. Türeve bağlı yöntemlerin lokal minimumda kalarak global minimuma ulaşamaması ve karmaşık modellerin türevlerini elde etmede yaşanan sıkıntılar modelleme çalışmalarında her zaman zorluk oluşturmuştur. Ayrıca lokal minimumda tuzaklanma durumu şiddetli bir şekilde başlangıç modelinin doğruluğuna bağlıdır. Meta sezgisel ve akıllı global algoritmalardan biri olan parçacık sürü optimizasyonunun (PSO) karmaşık ve doğrusallaştırılması mümkün olmayan jeofizik modelleme çalışmalarında uygulanabilirliğini görmek adına bu tez çalışması gerçekleştirilmiştir. PSO algoritması kuş ve balık sürülerinin hareketlerinden esinlenerek geliştirilmiştir. Sürüdeki her bir birey parçacık olarak tanımlanmakta ve bu parçacıkların her biri birer modeli temsil etmektedir. Parçacıklar temsil ettiği model tepkisi ile veri arasındaki farkı gösteren amaç fonksiyonu uzayında yer almaktadır. Her parçacık diğerleri ile etkileşim halinde kalarak hız ve pozisyonlarını değiştirerek lokalde tuzaklanmadan global minimuma ulaşmaktadır. PSO'nun karmaşık modellerde dahi kullanılabildiğini görmek adına bir test çalışması gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada modeli doğrusallaştırılamayacak bir denklemden hareketle madenlerde ortaya çıkan yer altı su düşüşü ölçümlerinden hidrojeolojik parametrelerin kestirimi gerçekleştirilmiştir. PSO, kendisi gibi global optimizasyon yöntemlerinden biri olan genetik algoritma ile çoğu çalışmada karşılaştırıldığından, test çalışmasından elde edilen sonuçlar her iki yöntemde karşılaştırılmıştır. Bu test çalışması sonucunda her ne kadar model denklemi oldukça karmaşık ve doğrusallaştırılması mümkün olmasa bile PSO ile başarılı bir şekilde sonuca ulaşılmıştır. Ayrıca PSO'dan elde edilen sonuçlar genetik algoritmaya göre daha hızlı yakınsama göstermekte ve parametre kestirimi daha güvenilir bir şekilde sonlandığı görülmektedir. PSO sayesinde başarılı sonuçlar elde ettikten sonra jeofizik birleşik ters çözüm çalışmalarında nasıl bir işlevi olacağı üzerinde durulmuştur. Birleşik ters çözüm modelleme çalışmaları çok çözümlülüğü azaltmak için farklı fiziksel hassasiyetleri olan veri kümelerinden hareketle ortak bir modelin üretilmesine dayanan modelleme yaklaşımıdır. Çok amaçlı optimizasyon olarak da adlandırılan birleşik ters çözümde, birden fazla veri setinin minimizasyonunu sağlanacağından amaç fonksiyonu uzayı da birden fazla eksenle ifade edilmektedir. Bu durumda çözümler arasında ödünleşim denen, bir veri setinde kazanç oluşturan minimizasyon sağlanırken diğerinde kayba sebep olan maksimizasyon durumu gerçekleşir. Bu durumda farklı veri gruplarına uygulanan ağırlıklandırma oldukça sübjektif olmaktadır. Bununla birlikte verilerin kalitesi ile birlikte değişen güvenilirlikten dolayı uygulanacak ağırlıklandırma miktarı da kestirilememektedir. Bu çalışmada Pareto optimalite yaklaşımı ile ağırlıklandırmaya gerek duymadan farklı veri setlerinin hem ortak hem de bireysel en iyi çözümleri elde edilebileceği düşünülmüştür. Bunun için PSO yöntemi Pareto optimalite yaklaşımı ile entegre edilerek Pareto PSO için ikinci bir test çalışması daha gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada farklı hassasiyetleri olan Rayleigh dalgası dispersiyonu ve yatay/düşey spektral oran eğrilerinden oluşan sismolojik veriler kullanılmıştır. Hem sentetik hem de saha verisi üzerinde uygulanan bu çalışmanın sonucunda oldukça uyumlu sonuçlar elde edilmiştir. Ağırlıklandırmaya gerek kalmadan farklı hassasiyetleri olan bu iki veri grubunun hem ortak çözümü hem de veri setlerinin bağımsız en iyi çözümleri başarılı bir şekilde elde edilmiştir. Bu test çalışması literatürde Pareto PSO'nun böyle sismolojik veriler üzerinde uygulandığı ilk çalışma olmuştur. Ayrıca çalışmanın başarılı bir şekilde uygulanması için yeni bir arama uzayı yaklaşımıda tanımlanmıştır. Jeolojisi ve hidrotermal sistemi oldukça karmaşık olan Çanakkale-Tuzla jeotermal sahasında alınan manyetotellürik verilerinin klasik ters çözüm teknikleri ile modellenmenin oldukça sıkıntılı olacağı düşünülmektedir. Çünkü literatürde manyetotellürik verilerinin modellenmesinde kullanılan yöntemler de genellikle türev bazlı, başlangıç modeline bağlı kalan ve lokal minimumda tuzaklanan algoritmalardan oluşmaktadır. Ancak bu çalışma da manyetotellürik saha verisine uygulanacak PSO yöntemi sayesinde de bu sıkıntılardan bağımsız sonuçlar elde edileceği öngörülmüştür. Öncelikle PSO ile bir boyutlu modelleme gerçekleştirilerek çalışma sahasındaki hidrotermal sistemin en iletken yapısı olan örtü kayaç yapısı ortaya koyulmuştur. Sonrasında bir boyutlu PSO modelleme sonuçları referans alınarak Pareto PSO ile farklı hassasiyetlere sahip manyetotellürik TE ve TM modları kullanılarak birleşik ters çözüm ile iki boyutlu modelleme yapılmıştır. Uygulanan iki boyutlu modelleme sonucunda ise çalışma sahasındaki hidrotermal sistemin bir diğer bileşeni olan fay/kontak yapıları belirlenmiştir. Modelleme aşamalarında klasik MT modelleme çalışmalarında kullanılan empedans tensöründen ziyade faz tensörü kullanılmıştır. Böylece empedans tensörlerinde gözlemlenebilen bozunumdan bağımsız faz tensör verileri kullanılarak daha güvenilir model sonuçları elde edilmiştir. Bu tez çalışması sonucunda PSO ve Pareto PSO'nun jeofizik modelleme çalışmalarında rahatlıkla kullanılabileceği görülmektedir. Başlangıç modeline bağlı kalmayarak lokalde tuzaklanmayan, türev ve doğrusallaştırma olmadan global çözüme ulaşan PSO ile tüm jeofizik veriler modellenebilecektir. Ayrıca Pareto PSO sayesinde birleşik ters çözüm çalışmalarında ağırlıklandırmaya gerek kalmadan hem verilerin bağımsız en iyi çözümleri hem de ortak en iyi çözümü güvenilir bir şekilde elde edilebilecektir.