LEE- Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği-Yüksek Lisans
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Son Başvurular
1 - 5 / 6
-
ÖgeTabakalı akımların hidrodinamiği, akım ve karışım parametrelerinin matematik modeli(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-07-21)İnsanlık tarihi boyunca boğazlar önemli bir odak noktası olmuştur. Bu ilginin temel nedeni boğazların okyanuslara, denizlere, göllere kıyasla çok farklı bir yapıya sahip olmasıdır. Boğazlar kabaca iki denizi birbirine bağlayan dar kanallar olarak tanımlanabilir. Tüm bunlara ek olarak boğazların sahip olduğu iki tabakalı akım yapısı, boğazlara karşı olan merak ve ilgiyi daha da arttırmaktadır. Boğaz yapılarındaki tabakalaşma birbirine zıt yönlü akımlardan oluşmaktadır. Boğazlardaki bu zıt yönlü akımı ise boğazın birbirine bağladığı iki büyük su kütlesinin su seviyesi farkı ve yoğunluk farkı oluşturmaktadır. Su seviyesi farkının neden olduğu yüksek potansiyelden düşük potansiyele doğru oluşan, yoğunluk farkından kaynaklanan yüksek yoğunluğa sahip kısımdan düşük yoğunluğa sahip kısıma doğru akan zıt yönlü ikinci bir akım mevcuttur. Aktarılan bu tabakalı sistemin hidrodinamiğinin ve akım koşullarının incelenmesi ve daha iyi anlaşılabilmesi için gerek saha ölçümleri gerekse matematiksel ve sayısal modeller uzun bir süredir kullanılmaktadır. Öncelikle literatürde tabakalı akımların hidrodinamiği ve akım koşulları için yapılan çalışmalar incelenmiştir. Yapılan bu kapsamlı çalışmalar sayesinde tabakalı akımlar derinlemesine incelenmiş ve tabakalı akımların akım mekanizması bu tez kapsamında özetlenmiştir. Özellikle yapılan saha ölçümleri ve matematiksel modellerin birbiri ile kıyaslanması bu konunun ne kadar ilgi çekici ve bir o kadar önemli olduğunun en önemli göstergelerindendir. Yapılan çalışmalar gösteriyor ki oluşan tabakalaşmanın stabilitesinin ölçütü olarak boyutsuz Richardson sayısı kullanılmaktadır. Tabakalar arası karışım Richardson sayısına bağlı bir fonksiyon olarak ifade edilebilmektedir. Farklı akım koşullarına göre, Richardson sayının değerine göre, bu fonksiyon için farklı kasayılar da tercih edilmekte olup bu durum akımın Reynolds sayısı ile ilişkilendirilmektedir. Özellikle Richardson sayısının çarpanı ve üssü olan sabitlerin belirlenebilmesi için birçok farklı yaklaşım söz konusudur. Bu yaklaşım için karışımın Richardson sayısı ile ters orantılı olacağı genellemesini yapmak yanlış olmayacaktır. Yani Richardson sayısı arttıkça ara yüzeydeki karışım miktarı azalırken Richardson sayısı azaldıkça ara yüzeydeki karışım miktarı artmaktadır. Bir diğer önemli nokta ise tabakalar arası hızların zıt yönlü olmasından dolayı hız değerlerinin toplamıyla işlem yapmak gerektiğidir. Tabakalı akımların hidrodinamiği ve akım koşullarını inceleyen disiplininde yapılan birçok çalışmada genellikle tabakalar arası karışım ihmal edilip çözüm mekanizması geliştirilmiştir. Tabakalar arası karışımın ihmal edilmediği çalışmalarda ise çok daha karmaşık sistemlerin çözülmesi zorluluğu ortaya çıkmaktadır. Bu tez kapsamında da tabakalar arası karışım göz ardı edilmeden ve boğazın hidrodinamik koşulları yansıtılarak daha etkin bir çözüme ulaşmak hedeflenmiştir. Bu etkin matematiksel çözümün girdi parametreleri değiştirilerek istenilen herhangi bir boğaz için çözüme ulaşabilmek bu tezin ortaya çıkışında temel yapı taşı olmuştur. Amaçlanan bu hedef doğrultusunda, modelin uygulanması için en uygun boğaz sisteminin ülkemizde bulunan ve Avrupanın da en önemli boğaz sistemlerinden biri olan İstanbul ve Çanakkale Boğazları (Türk Boğazlar Sistemi) olduğu su götürmez bir gerçektir. Gerek tarih boyunca taşıdıkları önem gerekse fiziki özelliklerinden dolayı bir çok kapsamlı çalışmaya konu olan bu boğaz sistemi bu tez kapsamında da incelenmiş ve karışım mekanizması ortaya konulmaya çalışılmıştır. Modelde amaçlanan bir diğer nokta ise girdi parametrelerinin değiştirilerek farklı akım koşulları için sonuçların elde edilebilmesidir. Alt ve üst tabakaların akım debileri ve tabaka derinlikleri daha önce yapılmış olan çalışmalar ışığında alınan ortalama girdi parametreleri değerleri ile hesaplanmıştır. Özellikle boğazlardaki yoğunluk farkına neden olan tuzluluk oranın farklı değerler alması halinde model sonuçlarının nasıl değişeceğinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Daha sonra farklı tuzluluk değerlerinin alt ve üst akımın debi ve derinlik değerlerine etkisinin daha iyi anlaşılabilmesi için model tuzluluk farkına göre parametrik olarak çalıştırılmıştır. Bu aşamada üst ve alt tabaka akımlarının baskılanıp durma seviyesine geldikleri limit su seviyesi farkı değerleri de hem İstanbul Boğazı hem de Çanakkale Boğazı için tuzluluk farkı bir fonksiyonu olarak elde edilmiştir. Bu sonuçlardan açıkça görülmektedir ki, üst ve alt tabakadaki tuzluluk farkı arttıkça akımı durma noktasına getiren limit su seviyesi farkı da hem üst hem de alt tabaka için artmaktadır. Bu matematik model sonuçları, daha önce yapılan çalışmasında elde edilen üst ve alt akım debileri ve net debi farkı değerleri ile karşılaştırıldığında uyumlu sonuçlar elde edilmiştir. Bu yüksek lisans tezi kapsamında uygulanan matematik model ile daha önce ortaya konulmuş olan dört bilinmeyenli dört denklem takımı esas alınarak, bunlara ek olarak dört bilinmeyen ve dört denklem takımı daha eklenerek tabakalı akımların hidrodinamiği ve akım koşulları göz önünde bulundurularak karışım mekanizması çözülmeye çalışılmıştır. İlk denklem takımında bilinmeyenler alt ve üst tabaka debileri ve boğaz yapısının iki ucundaki su seviyesi yükseklikleridir. Bu bilinmeyenlerin çözümünde kullanılan denklem takımları ise iki adet enerji denklemi ve iki adet su kütlesi korunumu denklemi ve Froude Şartı denklemidir. Bu tez kapsamında karışım mekanizmasının da çözümlenebilmesi için eklenen dört bilinmeyen ise alt tabakadan üst tabakaya ve üst tabakadan alt tabakaya geçen karışım debileri ve boğaz yapısının giriş-çıkısındaki tuzluluk değerleridir. Çözüm için kullanılan ek denklemler ise iki adet karışım hızı denklemi ve iki adet tuz kütlesi sürekliliği denklemleridir. Hazırlanan bu denklem takımları neticesinde alt tabakadan üst tabakaya, üst tabakadan alt tabakaya geçen karışım debileri ve tuzluluk değişimleri ortaya konulmaya çalışılmıştır. Çanakkale Boğazı'nın ortalama su seviyesi için karışım içeren matematiksel modelden elde edilen matris incelendiğinde, üretilen bulguların literatürdeki değerlerle örtüşmediği ortaya çıkmaktadır. Bu farklılığın olası nedenini belirlemek için kullanılan denklem setlerinin sonuçları dikkatlice incelenmiştir. Modelde kullanılan Froude durum denklemlerinin Çanakkale Boğazı için istenen sonucu veremeyebileceği, çünkü Çanakkale Boğazı'nın geometrisinin neden olduğu su seviyesi ve akış rejimindeki kademeli değişimin durumu yansıtamayacağı sonucuna varılmıştır. Sonuç olarak İstanbul Boğazı için elde edilen karışım debileri ve tuzluluk değerleri bu güne kadar yapılmış olan modellerle ve saha ölçümleri ile karşılaştırıldığında tutarlı sonuçlar elde edilmiştir. Özellikle oluşturulan modelin tüm tabakalı akımlar için girdi parametrelerini belirleyerek sonuç vermesi ve diğer matematiksel modellere kıyasla işlem yükünün daha az olması bu modelin avantajlarıdır. Unutulmamalıdır ki bu tür matematik model yaklaşımları hem saha ölçümlerine hem de laboratuvar deneylerine ek olarak bu tarz mekanizmaların incelenmesinde ve anlaşılmasında çok önemli rol oynamaktadır. Tüm bunlara ek olarak, modeldeki karışım mekanizmasının daha hassas temsil edilebilmesi için, karışım denklemleri Boğaz boyunca her 100 m aralık için çözülmüş ve matematik modele toplam karışım debisi olarak yansıtılmıştır. Ancak bu yaklaşımla da elde edilen sonuçlarda İstanbul ve Çanakkale Boğazı için aynı sonuçlar elde edilmiş ve işlem yükü çok daha üst seviyelere gelmiştir. Yani bu yüksek lisans tezinin çıkış noktası olan boğazdaki karışım debilerinin etkili ve pratik bir şekilde hesaplanabilmesi ilkesinin dışına çıkılmış olmaktadır.
-
ÖgeYağmur suyu ızgaralarının hidrolik verimliliğinin makine öğrenmesi yöntemleriyle modellenmesi(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-01-30)Kentler geçmişten günümüze insanlığın gelişimi ile paralel bir şekilde gelişmiş bu gelişmeler kentlere dair yeni inovasyonları getirmiştir. Bu inovatif süreçte kentlerin inşasında düşük geçirimli malzeme kullanımının da artması zamanla yoğun yağış durumlarının daha da sorunlu hale gelmesine sebep olmuş, yağış durumlarında gelen su muhtevasının sel gibi sorunlara sebebiyet vermeden daha kontrol edilebilir alanlara aktarılması için kentsel drenaj sistemlerinin tasarımındaki kullanılan ızgara tipinden, kanalizasyon borularına kadar her ayrıntı önemli hale gelmiştir. Yolda bulunan enine ve boyuna eğimlerden, bölgenin iklim ve zemin şartlarına, bölgedeki nüfus yoğunluğundan, kent planlamasındaki ayrıntılara kadar birçok koşul drenaj sisteminin tasarımında önemle dikkate alınır. Bu çalışmada bu ayrıntılar göz önünde bulundurularak yapılan deney çalışmasında drenaj sisteminde kullanılan birbirinden farklı 6 adet ızgara tipinin yakaladığı su muhtevası verilerini elde etmek ve bu verileri Makine öğrenmesi regresyonu ile değerlendirmek amaçlanmıştır. Öncelikle kentsel drenaj sistemleriyle ilgili geçmişten günümüze yapılan tüm deneysel çalışmalar incelenmiş ve bu çalışmaların ayrıntısı hakkında bilgi verecek özetler çıkarılmıştır aynı zamanda bu ayrıntılara daha kolay vakıf olunabilmesi adına bir tablo oluşturulmuş ve tabloda çalışmaların kim veya kimler tarafından ne zaman yapıldığı, teste tabi tutulan giriş tipi, kullanılan ızgara veya konfigürasyon sayısı, oluşturulan deney düzeneği özellikleri, formülasyon tipleri ve önerilen denklemler hakkında bilgiler verilmiştir. Daha sonra kentsel drenaj sistemleriyle ilgili ayrıntılı bir araştırma yapılmış sistemlerin tasarımında önemli olan ayrıntılar incelenmiştir. Kentsel drenaj sistemlerinin tüm bileşenleri hakkında bilgiler verilmiş gerekli olabilecek denklemlerden bahsedilmiştir. Çalışmanın üçüncü kısmında ise deney çalışması için yapılan deney platformu hakkında ayrıntılar verilmiş ve platformun yapımında dikkat edilen noktalara önemle değinilmiştir. Deney platformu, İstanbul Teknik Üniversitesi Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği laboratuvarında oluşturulmuştur. 1,2 m genişliğinde, 6,75 uzunluğunda metal platform kullanılmıştır. Suyun yolun içerisinde kalması için platform kenarları da yine metal plaka ile çevrilmiştir. Yolun enine eğimi, şehir içi yollar için bazı geometrik tasarım kılavuzlarının izin verdiği maksimum enine eğim olan %0 ila %5 arasında değişebilir. Aynı şekilde, dağlık bölgelerdeki yüksek eğimli yolları temsil eden boyuna eğim ise %0 ila %10 arasında değişebilir. Çalışmada da bu kriterleri dikkate alarak %1 ila %5 arasında %1 artarak değişen enine eğim, %1 ila %10 arasında %1 artarak değişen boyuna eğim konfigürasyonları kullanılarak her bir ızgara ve debi koşulu için 50 farklı veri alınmıştır. Deney çalışmasında 6 farklı ızgara girişi için test yapılmıştır. Çalışmada her bir ızgara için 6 farklı debi, 5 farklı enine eğim, 10 farklı boyuna eğim olmak üzere toplamda 300 farklı konfigürasyonda; ızgara girişi başlangıcı akış derinliği (d), ızgara tarafından yakalanan akışın boşaldığı plastik haznenin çıkışında bulunan V çentik savaktaki su yüksekliği (h) ve sisteme bırakılan tüm suyun boşaldığı büyük haznenin çıkışında bulunan V çentik savaktaki su yüksekliği (H) ölçülmüştür. Çalışmanın dördüncü kısmında ise elde edilen verilerin değerlendirilmesi için izlenecek süreçlere değinilmiş ve kullanılan yöntemler hakkında ayrıntılı bilgiler verilmiştir. Bu araştırma kapsamında makine öğrenmesi uygulamasına tabi tutulmak üzere toplam 1800 deneysel veri elde edilmiştir. Elde edilen veriler makine öğrenmesi tekniği ile regresyon uygulamasına tabii tutulmuştur. Makine öğrenmesi için çeşitli algoritmalar geliştirilmiş ve bu algoritmalar birçok parametreye bağlıdır. Bu parametrelerin ayarı doğru sonuçları elde edebilmek adına mühim bir noktadır. Parametrelerin ayarı için optimizasyon algoritmaları kullanılmıştır. Makine öğrenmesi modellerini eğitmek için tüm veri kümesi eğitim (%70) ve test (%30) olmak üzere iki ana bölüme ayırılmıştır; eğitimde ise makine öğrenmesinde yaygın olarak karşılaşılan sıkıntı olan Aşırı Öğrenmeyi (Overfitting) önlemek için 5 kat çapraz doğrulama gerçekleştirilmiştir. Orijinal veri seti sayısal değerler içerdiğinden, bu çalışma K-En Yakın Komşu algoritması (KNN), Rastgele Orman algoritması (RF), Destek Vektör Makinesi algoritması (SVM), Yapay Sinir Ağı (ANN) regresyon uygulamalarını ele almıştır. Ek olarak, bu algoritmaların hiperparametre ayarını gerçekleştirmek için bu algoritmaların modelleri, gelişmiş teknoloji ürünü meta-sezgisel optimizasyon algoritmaları olan Yapay Arı Kolonisi algoritması (ABC), Yerçekimsel Arama algoritması (GSA), Guguk Kuşu Arama (CS) algoritması, Parçacık Sürüsü algoritması (PSO) ve Genetik algoritma (GA) ile hibritleştirilmiştir. Optimizasyon sürecinde parametre aralıkları tanımlanmış ve optimum model parametrelerine ulaşmak için toplam 1.000 konfigürasyon taranmıştır. Son olarak sonuç ve öneriler kısmında elde edilen sonuçların değerlendirilmesi yapılmıştır. Sonuçların değerlendirilmesiyle birlikte gerekli görülen yeni önerilerde sırasıyla ifade edilmiştir.
-
ÖgeHidrolojik model yapısının ve kalibrasyon algoritmasının debi simülasyon performansına etkisi(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-06-22)Dünya genelinde gerek tüketimin artması, gerek küresel ısınma gibi etkenlerden ötürü su kaynaklarının korunması gün geçtikçe önem kazanmaktadır. Bu bağlamda yapılacak her müdahale, alınacak her önlem öncesinde bir hazırlık ve planlama süreci gerektirir. Günümüzde su yönetimi stratejilerine yön veren hidrolojik modeller, farklı yöntemlerle kurdukları yağış-akış ilişkisi ile başta debi olmak üzere hidroloji bilimine katkıda bulunan ve doğal döngüye dahil olan bir çok kavrama dair çıktılar sunmaktadır. Bu çalışmada hidrolojik döngünün devam edebilmesinde en önemli etkenlerden olan DSİ ve EİE kontrolündeki 523 no'lu akım gözlem istasyonuna ait debi değerleri referans alınarak, bu süreçleri üç farklı yapıda işleyen Génie Rural à 4 paramètres Journalier (GR4J), Soil Water Asesessment Tool Plus (SWAT+) ve mesoscale Hydrological Model (mHM) modellerinin ve bu modellere ait parametrelerin kalibrasyonunda kullanılan Levenberg-Marquardt (LM), Shuffled Complex Evolution (SCE) ve Covariance Matrix Adoption Evolution Strategy (CMAES) algoritmalarının performansı Gediz Havzası'nın doğduğu bölge olan Acısu Havzası için değerlendirilmiştir. Hidrolojik modeller kullanım amaçlarına göre farklı parametreler ve farklı mekansal çözünürlükler kullanarak verileri işlemektedir. Temeli bir performans karşılaştırmasına dayanan bu çalışmada modellerin ve algoritmaların birleşiminden çıkacak sonuçların tarafsız bir şekilde değerlendirilebilmesi amacıyla, üç hidrolojik modelde de ortak olan girdiler için (yağış, sıcaklık, potansiyel evapotranspirasyon) European Center for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF) ERA5 kaynağından elde edilen veri setleri kullanılmıştır. 30 km x 30 km çözünürlüğe sahip olan ERA5 verisi, toplu model olan GR4J için tek bir zaman serisi olarak tüm havza ölçeğine, yarı dağılı model olan SWAT+ için alt havzaları temsil edecek ölçeğe ağırlıklı ortalama yöntemi ile indirgenmiştir. mHM modeline ise noktasal veri olarak varsayılan ölçeği ile tanımlanmıştır. Sonrasında modellerin ihtiyaç duyduğu diğer girdiler tanımlanmış (DEM, Arazi Kullanımı, Toprak Haritası vb.) ve kurulum aşaması tamamlanmıştır. Çalışmanın devamında, hidrolojik modellerin kalibrasyonu yapılmıştır. Bu aşamada kalibrasyon aracı olarak Parameter Estimation Tool (PEST) kullanılmıştır. Kurulan hidrolojik model dosyalarının PEST ile entegrasyonu gerçekleştirilmiştir ve kalibre edilecek parametrelerin belirlenmesi için otomatik hassasiyet analizi yapılmıştır. GR4J modelinin 4 parametresinden 3'ü, SWAT+ modelinin debi üzerinde etkili olan 20 parametresinden 10'u ve mHM modelinin 66 parametresinden 15'i belirlenen eşik değer üzerinde kalibrasyon aşamasında kullanılmıştır. Kalibrasyon için PEST'in içerdiği 1 lokal (LM), 2 global (SCE ve CMAES) yöntem kullanılırken, kalibrasyon periyodu için 1991-2000 yılları, validasyon periyodu için ise 2002-2005 yılları arasındaki veriler kullanılmıştır. Bu kapsamda üç farklı mekansal çözünürlüğe sahip hidrolojik model yapısının, bir lokal ve iki farklı global yöntem ile kalibre edilerek karşılaştırıldığı ilk çalışma olma özelliği taşımaktadır. Çalışma sonucunda elde edilen bulgular çerçevesinde hidrolojik model yapılarının ve kalibrasyon algoritmalarının debi çıktısı üzerindeki etkisi incelenmiştir. Dokuz farklı model-algoritma kombinasyonuna ait debi çıktıları 7 farklı istatistiksel gösterge ile değerlendirilmiştir (NSE, KSE, R2, RSR, MSE, RMSE). Amaç fonksiyonu olarak Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) değeri ile kalibre edilen kombinasyonlara ait çıktıların, gözlenmiş değerler ile aralarındaki ilişki incelendiğinde, dağılı model olan mHM modeli ile global yöntemlerden CMAES algoritmasının en yüksek debi performansı gösteren entegrasyon olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ulaşılan sonuçların çalışma alanı kapsamında geçerli olduğu ve genelleştirilebilmesi için farklı özelliklere sahip havzalarda da benzer çalışmanın uygulanması gerektiği belirtilmiştir.
-
ÖgeDam break induced flood analysis by soft computing techniques(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-06-03)Water structures have been one of the basic components that have served the various needs of societies since ancient times. Fresh water resources, which are examples of these structures and have a great impact on the residents in vicinity, are dams. Dams have a variety of purposes such as fresh water supply, waste storage, agricultural irrigation, electricity generation and flood protection. The management of massive structures such as dams is also a critical issue affecting the well-being of societies. The proper management of dams is important not only for the efficient, but also for the safe operation of the water resource. Otherwise, the dams can collapse, as in many examples in the past, causing enormous material and moral damages and losses. The failure of dams can be caused not only by their proper operation, but also by many various reasons such as earthquakes, extreme precipitations, sabotage and aging. Since dams hold large bodies of water, they cause many life losses and material damage in case of their collapse. History has shown this to humanity in a painful way. It is essential that the dams are properly designed and operated in order to prevent them from collapsing. Since these structures are man-made, they can still be demolished, so preparations for this scenario should be done and ready within the scope of risk and disaster management. It is a clear reason that dam operations will become more difficult in rapidly changing climatic conditions. The aging of dams in the coming years is an additional problem to these difficulties. These reasons assurance that dam failure problems will be a hot topic to work on in the years to come. Unfortunately, dam failure problems are inherently complex. The cause of dam failures may not be known because they are very large engineering structures. There can be many different reasons behind a dam collapse. The dam failure process is also difficult to analyze as it involves many variables. Researchers have proposed many different methods and approaches to illuminate this process. As a result of dam failures, a tsunami wave may occur at the downstream, followed by flooding and rising water level over time. In recent years, problems with complex definition and many variables have been analyzed with soft computing methods. Soft computing methods are a very broad field that includes many algorithms and are frequently used in many different branches of science. Their success, especially in the analysis of major nature problems, has been proven by researchers with various studies. Grey relational analysis (GRA), long-short term memory (LSTM) and artificial neural fuzzy inference system (ANFIS), which are used in this study, can be given as example algorithms of soft computing methods. It has been intended to provide a data set to researchers and local governments and aimed to contribute to risk and disaster management in water resources by presenting numerical simulations of some large and aging dams in Turkey and the possible loss of life they will cause. In this context, GRA, LSTM and ANFIS models from soft computing methods were developed and tested for the analysis of dam failure problems and dam break induced flood. In summary, the main purpose of this study is to prove the usability of soft computing techniques in dam break problems and to conduct risk analysis of some aging dams in Turkey within this framework. In the third section titled "Danger level ranking of possible dam failures in Turkey", the 15 aging dams in Turkey which have potential to cause the most dangerous consequences in case of failure were selected intuitively from engineering judgement in order to perform their failure simulation. The selected 15 aging dams are as follows. Seyhan Dam and Hydroelectric Power Plant (HPP), Borçka Dam and HPP, Ürkmez Dam, Eğrekkaya Dam, Tahtalı Dam, Mamasın Dam, Dim Dam and HPP, Kurtboğazı Dam, Atasu Dam, Alibey Dam, Akköprü Dam and HPP, Suat Uğurlu Dam and HPP, Derbent Dam and HPP, Manavgat Dam and HPP, Kirazlıköprü Dam. The failure simulations of the dams were carried out with the worst-case scenario, the sudden collapse failure mode. The simulations performed were made through the HEC-RAS application and the simulation stages were shared step by step. Maximum water depth maps obtained according to the simulation were given for the impact zone of each dam. Using first wave arrival time and affected population values obtained from the simulastions, possible life losses were calculated with the equations of DeKay and Mclelland (1993) and Brown and Graham (1988) and shared for each dam. Accordingly, the collapse of Seyhan Dam and HPP causes the higest life losses among others. The 15 dams were ranked according to the probable loss of life obtained from the DeKay and Mclelland (1993) equation in case of their failure. The GRA model has been developed for the danger level ranking analysis of dams in order to be a more practical solution, since the danger level ranking of dams by numerical analysis is a labor-intensive task that takes a lot of time. The effective attributes of GRA model were chosen as follows. Surrounding population, distance from that population, elevation relative to that population and reservoir size. These selected attributes have been decided from an engineering point of view. The quantitative values of the attributes were determined by engineering evaluation. The output of the model is to rank the dams according to the possible loss of life that may occur in case of failure. According to results produced by the GRA model developed in this frame, the dam that can cause the highest life losses in case of collapse is Adana Dam and HPP. The rankings produced by the GRA model and by the numerical analysis were compared and interpreted. The results indicate that the GRA model and numerical analysis produce similar ordering. Thus, it has been revealed that the GRA method is an effective and useful tool and can produce practical solutions for risk and disaster management studies on water structures. In addition, simulations of failure of 15 aging dams in Turkey and their possible consequences were brought to the literature. The implications of this section will contribute to the risk and disaster management in water structures. In the fourth section titled "Prediction of dam break induced flood parameters by LSTM network and ANFIS", the analysis of the most vital parameters that determine the lethality level of flood disasters caused by dam failure was carried out with LSTM and ANFIS from soft computing methods. Past events don't provide a very adequate data set, as well as experimental studies also remain very fictional. In real situations, every flood event is unique, which has different forces that drive and effect damage level. Therefore, it is necessary to examine such flood events on a case-by-case basis and to carry out special studies for each region. Performing flood simulations of regions with numerical analysis is the most satisfactory method currently available. Data obtained from simulations of sample regions by numerical analysis were selected for feeding and testing LSTM and ANFIS models developed under this title. The main parameters affecting the lethality level of the flood are water depth, flow velocity, wave damping and first wave arrival time. The data set of these parameters was created by simulating the Alibey Dam break and Froehlich (2008) approach from the breach development methods accepted in the literature defined in the HEC-RAS application was chosen as its breach development method. The information about the measurement locations determined in the impact area of Alibey Dam and the data obtained from these points were given in the relevant section. Since flood parameters such as water depth, flow velocity and wave damping are data sets consisting of time and location series, it was preferred to create LSTM models in the analysis of these parameters. On other hand, ANFIS model was found more convenient for the analysis of the first wave arrival time because it was deemed more appropriate to create a multivariate model. Due to the suitability of the data sets of water depth, flow velocity and wave damping, nonlinear autoregressive LSTM models containing the same following structure were created for the analysis of water depth, flow velocity and wave damping parameters, which does not need any external input and takes the previous output as input. The training, validation and testing ratios were chosen as 20%, 5% and 75%, respectively. The training function was selected as bayesian regularization backpropagation and the dataset dividing function was designed as divedeblock so called considering it is prominent to test the last part of the data. In this case, the last 75% of the data set was exposed testing. Coefficient of correlation and root mean squared error values expressing the success of the LSTM models developed for the analysis of water depth in the rezervoir, water depth in downstream, flow velocity and wave damping parameters in the test phase are 0.9988 and 0.5798, 1.0000 and 0.0192, 0.9995 and 0.0018, 0.9986 and 0.1804, respectively. The inputs of the ANFIS model predictor of first wave arrival time were selected as pool elevation at failure, final breach bottom elevation and distance from the dam. The training/testing ratio was determined as 75/25%. The dataset contains 140 samples which was divided as 105 samples for training phase and 35 samples for testing phase. Coefficient of correlation and root mean squared error values expressing the success of the ANFIS model developed for the analysis of first wave arrival time parameter in the test phase are 0.9828 and 3.6216, respectively. The statistical parameters prove that the analysis success of the models are robust. The success of soft computing methods in the analysis of dam failure problem has been shown to be a useful tool in the management of real disaster events. To put it more clearly, some applications that contain algorithms working in real time can be established for such possible disasters. These applications can reduce the extent of the disaster by using them as practical solution tools in such disaster times. It is possible to learn the failure mode of any dam and the mechanism of breach development as soon as the event occurs. However, this is too late for any flood parameters to be analysed. In such events, there are only minutes for the right actions to be taken. For example, when the Manavgat Dam collapses for some reason, how long the first wave will arrive at any location is important for evacuation, or knowing the possible maximum water elavation at any point means the elevation at which people must climb. In such limited times, it takes time to perform numerical analysis according to the emerging flood hydrograph, but algorithms trained before the event according to various scenarios can provide practical solutions at the time of the event and provide information to the relevant people.
-
ÖgeNumerical modelling of wave induced soil liquefaction around buried pipelines and cables(Graduate School, 2022-01-17)In this thesis at first, the concept of soil liquefaction is researched in terms of physics, and the reasons & consequences of this phenomenon are investigated. Besides, the conditions (occurrence in which type of loadings, in which type of soils, and so on.) that cause this phenomenon is mentioned. In short, there are two different types of liquefaction failure of soil; residual and momentary liquefaction. Then, both type of liquefaction is mentioned. However, in this thesis, the residual liquefaction of soil is investigated for the design aspects of submarine pipelines and offshore cables. Besides, the effect of this phenomenon on the structures especially buried objects is scrutinized in many ways. Then generally, it is stated that the buried objects heavier than the liquefied soil sink deeper in the soil, while lighter objects float to the surface when the soil is liquefied. These are called sinking and floatation failures too. In addition, numerous articles and research about this failure are reviewed in the literature. In these researches, the mechanism of the marine soil, the liquefaction/compaction process of the soil (life cycle of the soil), the stress-strain relationship of the soil under loadings, and the relevant conditions (wave or earthquake loading, soil type, so on) are stated in this thesis as theoretical (with analytical & numerical models) and experimental works. Particularly, the disturbance effect on the soil by buried objects such as offshore pipelines/cables is scrutinized comprehensively based on the relevant articles.