Anfis Ve Yapay Sınır Ağlarını Kullanarak Sediment Taşımının İncelenmesi

Abstract

Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliğinde Sediment Taşınımının Öneminine Ayrıntılı Bir Şekilde Bakmak Zorunludur ve Bu Çok Büyük Öneme Sahiptir. Her Zaman, Bu Alanın Uzmanları ve Bilim İnsanları İçin Sediment ve Taşınımı Önemli Bir Mesele Haline Geldi. Mesela, 1950’lerden Beri Sediment Taşınımın Davranışını Değerledirmek İçin Çok Çeşitli Çalışmalar Laboratuvarlarda Yürütülmekteydi. Akarsular havzalarından gelen ya da yataklarından söktükleri sediment tanelerini taşırlar. Su ile katı tanelerin birlikte hareket ettikleri iki fazlı akımın hidroliği ve taşınan sediment miktarının belirlenmesi mühendislik açısından büyük önem taşıdığı kadar, incelenmesi çok güç olan problemlerdir. Akarsuların düzenlenmesi, çeşitli maksatlarla kullanılması ve akarsulardan su alma ile ilgili mühendislik problemlerine başarılı çözümler bulabilmek için akarsularda akım ve sediment taşınımı konusunda yeterli bilgilere sahip olmak gerekir. Yüzeysel erozyon, tortu taşınması ve birikmesi, ekonomik ve kültürel gelişimde önem arz etmesi nedeniyle asırlarca jeoloji mühendislerinin araştırma konusu olmuştur. Eski medeniyetler tarafından su kaynakları ve akarsular tarımda ve ulaşım alanlarında kullanılmıştır. Bütün akarsular hem su kaynaklarındaki yüzeysel erozyon hem de kitlesel olarak akarsu kenarlarındaki potansiyel erozyon alanları nedeniyle tortu taşınmasını içlerinde barındırmaktadır. Bizim anlayışımıza göre aşınmanın optimum dengesi konusu membadadır; akarsuyun erozyon taşıma kapasitesi tasarım, yararlanma, onarım ve koruma konusunda önem arz etmektedir. Seddeler akarsu kenarlarında taşkın kontrolü için yapılmaktadır. Ayrıca bu seddeler nedeniyle güvenilir bir şekilde su kaynağı oluşturabilmek için depoların yapılması gereklidir.Kanallar su taşıma ve elde etmek için yapılırlar. Kalıcı olarak bu hidrolik yapıların kullanılması bizim anlayışımıza göre erozyon, tortu süreci ve onları hidrolik projelerde nasıl birleştirebileceğimizle alakalıdır. Artan bulanıklık, su bitkilerin büyümesine sebep olur. Siltin suda olması ışığın girmesine ve sonuç oalrak su bitiklerinin fotosentez ve büyümelerine engel olur. Depolanan sedımentler su altında veya nehir üzerinde olan bitikleri boga bilir. Tarım, bazı sanayi süreçler ve kanalizasyondan gelen sediment ler nitrat ve fosfat oranını arta biler ve sonuç da sedimentin yukselmesine sebep olabilirler. Sediment yönetimi, özellikle sediment hareketinin kontrolü, oyulma-birikme, nehir mühendisliğinde karşılaşılan en zor problemlerden biridir. Nehir yatağındaki hız ve derinliğin zamanla değişmesinin yanı sıra su alma yapısına giren akım miktarı da zamanla değişebilir. Nehir kıyılarında güç santrallerinin soğutma suyu, endüstri su ihtiyacı, sulama vb. Amaçları karşılamak için kullanılan su alma yapılarının etrafı sık sık sediment birikimi dolayısıyla kuşatılır. Bu sebeple nehir tesislerindeki su alma yapılarında aşınma ve birikme problemleri göz önünde bulundurulmalı ve sediment girişini minimum tutacak şekilde tasarlanmalıdır. Akım ve sediment ile ilgili değişkenlerdeki belirsizlikler sebebiyle oyulma ve birikme hakkında kesin bir yargıya varılamamıştır. Bu sebeple sediment kontrol yapılarının tasarımı ve sıralanışı optimum çözümün elde edilebilmesi için fiziksel model çalışmalarına dayandırılmalıdır. Bu ihtiyaç özellikle üç boyutlu akımın olduğu su alma yapıları civarında ortaya çıkmaktadır. Kıvrımlı nehirlerin dış şevindeki yatak oyulması şevlerin zayıflamasına ve toprak kaybına sebep olur. Sediment birikimi nehrin akım taşıma kapasitesini düşürür ve ulaşım için faydalanılan nehirlerde gemi ulaşımına engel olur. Çoklu değişkenler sedimentin doğasına ve akım hidroliğine etki etmekteler. Diğer taraftan tortu taşınması çok karmaşık bir konudur ve genel olarak teorik veya yarı teorik bir şekilde araştırılır. Genel olarak araştırmalar teorik olarak bazı basit tahminlere dayandırılır ve ideal olarak dikkate alınması gereken suyun debisi, akım ortalama hızı, enerji eğimi ve kayma gerilmesi gibi önemli etkenlerden bir veya iki tanesi seçilerek belirlenir. Bilim adamları sayesinde bir takım formüller elde edilmiştir ve bu konu gün geçtikçe gelişmektedir. Bazen bilimadamları birbirlerininkine yakın sonuçlar elde etmektedirler ve bazen de zıtlıklar oluşmaktadır. Sonuç olarak bilim adamları bu konuda evrensel olarak anlaşmaya varamamışlardır. Öte yandan günümüzde teknolojinin gelişmesiyle ve bilgisayarın kullanımıyla Yapay Sınır Ağları (YSA) ve ANFIS gibi bilgisayar programlarının ortaya çıkmasıyla tortu taşınması konusunda güvenilirliği yüksek formüller çeşitli bilimadamları tarafından elde edilmiştir. Bugünlerde MATLAB gibi Bilgisayar Destekli Programların Gelişimi Araştırmacılar İçin Hesaplamaları Hızlı ve Etkin Bir Biçimde Yapmanın Yolunu Açtı. Sediment Taşınımında, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve ANFIS Laboratuvar Verisini Yada Gerçek Bir Nehrin Verisini Değerlendirmek İçin Yoğun Bir Şekilde Kullanıldı. Yang (1983) Araştırmaları Diyagramlar Halinde Sunulmuştur. Bahsi Geçen Diyagramlar Su Akımı, Ortalama Hız, Su Yüzey Eğimi, Kayma Gerilimi, Akış Gücü ve Toplam Sediment Akımlı (TSA) Birim Akış Gücü Arasındaki İlişkiler Hakkında. Giriş Veri Değerlerini Elde Etmek İçin Get Data Graph Digitizer Programı Kullanıldı. Ayrıca, 79 Veri Kümesi Nitelendirilmiştir. Her Biri İçin, Duşey Değerlerinin Ortalaması Hesaplanmış ve Değerlendirme İçin Gözlemlenmiş Çıkış Verisi Olarak Kullanılmıştır. ANN’in İleri Geri Beslemeli Yayılım (İGBY) Türünden, ANFIS’in Sugeno Türüne Dayanan Geri Yayılım (GY) Türlerinden İki Sınıfta Deneme ve Test Olarak Veri Analizinde ve Sonuçlar Vermede Faydalanıldı. Layerların sayılarını 2 ile 4 arası ve nöronların sayılarını 1 ile 4 arası (İGBY)’ye dayanarak genel alternatif senaryolar geliştirerek TSD’yi tahmin etmeye yardımcı oluyor.İlerleme sırasında hataların tipi RMSE ve korelasyonları elde etmede bizim için önemlidir. Böylece TSD modellemesi için en iyi ve en optimum alternatif Yapay Sınır Ağlarının İGBY’ye dayanarak iki gizli layerlı ve her bir layerı iki nöron sayılı bir kombinasyon ile 0.99 R2 ve 0.017 RMSE olacak şekilde öneriliyor. TSD’yi tahmin ederken R2 için yaklaşık 1 değeri ve çok küçük RMSE değeri (<0.04) bu metodun yüksek kapasitesini göstermektedir. Öte yandan ANFIS programıyla girdi üyelik fonksiyonu olarak, Gauss ve Gauss 2; çıktı üyelik fonksiyonu olarak sabit ve lineer tipler kullanıldı. Sonuç olarak ANFIS programıyla hibrit ve BP metotlarına odaklanırken genel kapsamlı TSD tahmin metodolojileri kullanıldı.TSD’yi tahmin etmek için gösterildiği gibi çok büyük R2 değerleri ve çok küçük RMSE değerlerine dayanarak hibrit ve BP metodlarının yüksek kapasitesi sağlanmaktadır. Daha Sonra, Tahmin Edilen ve Gözlenen Değerler Arasındaki İlişki Diyagramlar Halinde Gösterildi. Yapılan Çalışmada 0.99’dan Daha Yüksek Tespit Katsayısı (R2) Bağıntısı ANN ve ANFIS’in Toplam Sediment Akımını Tahmin Etmek İçin Uygunluğunu ve Yeterliliğini Kanıtlamıştır.

With regard to the importance of sediment transportation in Hydraulic and Water Resources Engineering, it is essential to focus on the topic with details and it is a matter of paramount importance. Recently, sediment and its transportation have become an important issue to experts and scientists. Since 1950s, a wide variety of studies have been conducted in laboratories to evaluate the behavior of sediment transportation. Nowadays, improvement of the computer-aided programs such as MATLAB has paved the way for researchers to explore the generation mechanism easily. In sediment transportation, Artificial Neural Networks (ANN) and ANFIS may be intensely used for evaluation of the laboratory data or a definite river’s data. In this study, researches of Yang (1983) have been offered, which are about relationships between water discharge, average velocity, water surface slope, shear stress, stream power and unit stream power with total sediment discharge (TSD). The parameter of unit stream power has been neglected due to the fact that it is very similar to th repetitive manner of other parameters. For getting the input data values, Get Data Graph Digitizer software has been used, where 79 set of data has been considered. For each one, the mean of their output values have been extracted and used as observed output data for evaluation. Feed Forward Back Propagation (FFBP) type of ANN and Hybrid, Back Propagation (BP) types based on Sugeno’s approach of ANFIS have been utilized in analyzing the data and giving the results in two classifications as training and testing stages. Subsequently, the relationship between predicted and observed values have been obtained in the forms of scatter diagrams. Correlation (R2) of higher than 0.99 proves the compatibility and capability of ANN and ANFIS for predicting total sediment discharge. &#8195;