Sediment Taşınımının Bulanık Mantık Ve Dalgacık Analizi Kombinasyonu Metoduyla Tahmin Edilmesi

Abstract

Sediment taşınımı, su mühendisliği için çok önemli bir husustur. Akarsularda kirliliğin belirlenmesi, baraj ömrünün tespiti ve baraj haznesinin hesabı, hidroelektrik tesislerin işletilmesi, su yapılarının teçhizatlarının emniyeti, doğal yaşamın devamı gibi hususlarda sediment miktarının tahmin edilmesi önem arz eder. Sediment taşınımı iki türlü meydana gelmektedir. Bunlardan ilki taban yükü, ikincisi ise askıda sediment yükü olarak isimlendirilir. Bu çalışmada askıda sediment taşınımı çeşitli modeller ile tahmin edilmiştir. Çalışmada ilk olarak, sedimentler ve özellikleri incelendi, sonrasında sedimentlerin verdiği zararlara yer verildi ve sediment hesabında kullanılan ampirik yöntemlere yer verildi. Ardından, Türkiye’de sediment taşınımının hesabı ve hesap adımları incelenmiştir. Daha sonrasında sediment anahtar eğrisi, bulanık mantık ve dalgacık analizi ve bulanık mantık yöntemleri üzerinde çalışılmıştır. Sediment anahtar eğrisi yöntemiyle askıda sediment yükü ve debi arasında ilişki kurularak bağıntı oluşturulmuştur ve buna göre tahminde bulunulmuştur. Bunun yanında, yalnızca bulanık mantık modeli ve önerdiğimiz dalgacık analizi ve bulanık mantık kombinasyon modelinde iki önceki sediment yükü verisi kullanarak bir sonraki sediment yükü tahmininde bulunulmuştur. Bu yöntemlerin hesabında Doğu Karadeniz Havzası ve Çoruh Havzasında, 1999-2005 yılları arasındaki Devlet Su İşleri verilerinden yararlanılmıştır. Bu veriler 12 istasyondan alınmıştır ve bu istasyonların 7’si Doğu Karadeniz havzasından, 5 tanesi Çoruh havzasından alınmıştır. Doğu Karadeniz havzasında İyidere-Şimşirli; Fol Deresi-Bahadırlı; Fırtına Deresi-Topluca; Melet çayı-Arıcılar; Terme Çayı-Gökçeli Köprüsü; Değirmenderesi-Esiroğlu ve Bolaman çayı-Örencik istasyonlarının askıda sediment verileri kullanılmıştır. Çoruh havzasında ise Çoruh nehri-İspir Köprüsü; Oltusuyu-Aşağıkumlu; Oltusuyu-Coşkunlar; Berta suyu-Bağlık ve Çoruh nehri-Çamlıkaya istasyonlarının askıda sediment verileri kullanılmıştır. Sediment taşınımı yükünün hesabı sediment anahtar eğrisi, bulanık mantık, ampirik yöntemler gibi çeşitli yollarla yapılmaktadır. Sediment gözlem istasyonlarından yapılan sediment yükü ölçümleri en güvenilir yol olmasına rağmen zaman ve maliyet bakımından dezavantaj oluşturur. Sediment taşınımının elde edilmesinde diğer bir yol da sediment anahtar eğrisidir. Bu yöntem sıkça başvurulan bir yöntemdir. Genellikle üstel fonksiyonlar yardımıyla, debi ile sediment verimi arasında ilişki kurulur. Çalışmada bu yönteme ile çalışılmıştır. Elde edilen sonuçları incelediğimizde 0,66 ile 0,86 aralığında korelasyon katsayısına ait olduğu görülmüştür. Ortalama mutlak hata sonuçları ise 26,3 ile 3940,7 t/gün aralığında bulunmuştur. Yalnızca bulanık mantık modellemesi ve bu çalışmada önerdiğimiz bulanık mantık ve dalgacık analizi kombinasyonu modeli ile de sediment taşınımı tahmini yapılmıştır. Bulanık mantık modelinde Takagi-Sugeno bulanık sistemi kullanılmıştır. Gauss tipi ve üçgen tipi bulanık üyelik fonksiyonları modelleme için seçilmiştir. Üyelik fonksiyonlarının seçimi modelimiz tarafından deneme-yanılma yoluyla bulunmuştur. Bulanık mantık yönteminin tek başına uygulandığı durumda korelasyon katsayılarının oldukça düşük çıktığı görülmüştür, buna ek olarak ortalama mutlak hatalarda oldukça yüksek çıkmıştır. Sediment taşınımını, dalgacık analizi ve bulanık mantık kombinasyonuyla incelediğimiz durumda, korelasyon katsayılarının oldukça yüksek sonuçlar verdiği görülmüştür. Önerilen yöntemle 0,94 ile 0,99 arasında değişen korelasyon değerleri elde edildiği görülmüştür. Bunun yanı sıra diğer metotlar ile karşılaştırıldığı zaman ortalama mutlak hata değerleri oldukça minimize olduğu görülmüştür. Önerdiğimiz modelin dalgacık dönüşümü kısmında, sürekli dalgacık analizi uygulanmıştır. Sürekli dalgacık dönüşümü, dalgacık formunun kaydırılıp ölçekle çarpılıp, sonrasında zaman alanı boyunca toplanması olarak tanımlanır. Sürekli dalgacık fonksiyonu uygulandığında sinyalin farklı bölgelerinde farklı ölçeklerde katsayı elde ediyor. Bu katsayılar orijinal sediment yükü zaman serisinin regresyon sonucunu gösterir. Dalgacık analizi kısmında, Meksika şapkası dalgacık formu kullanılmıştır. Bulanık mantık kısmı, aynı sadece bulanık mantık modeli oluşturulacak gibi yeniden Gauss ve üçgen tipi üyelik fonksiyonlarından biri seçilmiş, bulanıklaştırma yapılmış ve sonrasında yeniden birleştirme yapılarak sonuçlar elde edilmiştir. Dalgacık analizi ve bulanık mantık kombinasyon modelinin en önemli noktası sinyali homojen olarak alt bantlara ayırmaktır. İyi bir dalgacık analizi ve bulanık mantık kombinasyonu modeli 3 aşamalı olarak uygulanır. İlk adım ayrıştırmadır. Bu adımda araştırma konusu olan sinyal dalgacık analizi yardımıyla bantlara ayrılmıştır. Tüm istasyonlarda 5 adet alt banda ayrıştırma yapılmıştır. Oluşturduğumuz bantların genellikle düşük periodikliğe sahip ilk iki bandı gürültü verilerinden oluşmuştur ve son iki bandı da uzun dönem değişikliklerini göstermektedir. İkinci adım olan tahmin bölümünde ise bu ayrılan bantlar bulanık mantık yardımıyla ayrı ayrı modellenmiştir. Bulanık mantık bölümünde alt küme olarak düşük sediment yükü ve yüksek sediment yükü olarak seçtik. İki önceki ayı girdi olarak kullanıp, bir sonraki ayı tahmin etmeye çalıştık. Bu sayede modelimiz tarafından 4 adet kural tabanı oluşturuldu. Son adım olan tekrar birleştirmede ise, her bir modellenen bant tahmin edilmiş zaman serilerini elde etmek için tersine sürekli dalgacık dönüşümü yardımıyla tek bir sinyal elde edilmiştir. Bu çalışmada görülmüştür ki, sediment taşınımı için önerdiğimiz dalgacık analizi ve bulanık mantık kombinasyonu modeli istatiksel olarak anlamlı sonuçlar vermiştir. Korelasyon katsayıları ve ortalama mutlak hataların sonuçları karşılaştırılarak bulanık mantık ve dalgacık analizi kombinasyon modelinin diğer metotlara göre daha tutarlı sonuçlar verdiğini görülmüştür. Bunun yanında önerdiğimiz model, pik noktaları yakalamakta da oldukça başarılı olmuştur. Literatürde de dalgacık analizi ve bulanık mantık kombinasyon modelinin birçok örneği bulunmaktadır. Bunlar arasında otomotiv sektörü, su mühendisliği, insan bilimi, trafik sistemleri ve elektronik sistemler gibi birçok değişik bölüm vardır. Bu örneklerin yanında bu çalışmada da görüldüğü üzere, önerilen yöntem bulanık mantık ve dalgacık analizi kombinasyon modeli oldukça geniş yelpazeye sahip, geliştirilebilir ve uygulaması rahat bir yöntem olarak önerilebilir.

Sediment transport is one of the most important processes in hydraulic engineering studies. Measurement of pollution in rivers, calculation of reservoir storage volume, determination of hydraulic structure economic life, safety of water structure’s equipment, continuation of natural life, etc. are the some examples of understanding the importance of sediment load. Sediment load prediction is investigated in this study. Firstly, sediments; properties of sediment, disadvantages of sediments, empirical methods and calculation of sediment in Turkey were studied. After that, sediment rating curve, fuzzy logic and fuzzy logic-wavelet analyses methods were applied. Data was provided from General Directorate of State Hydraulic Works of Turkey. Data obtained from 12 measurement stations scattered in Miscellaneous Eastern Blacksea Basin (7 stations) and Coruh Basin (5 stations) are used to predict sediment load for 1999-2005 period. There are many methods that can be applied to predict sediment load such as sediment rating curve (SRC), fuzzy logic method (FL), empirical methods, artificial neural network (ANN) and others. In situ measurement at station is the safest way to determine sediment amount but it is not applicable for most of the time and it is costly. Sediment rating curve is used to predict sediment load generally. Results of this study showed that SRC has a limited capacity for prediction due to its lower correlation coefficient (between 0,66 and 0,86) and requires concurrent discharge measurement. On the other hand, Fuzzy Logic (FL) and Wavelet-Fuzzy Logic combination (WFL) methods were applied to predict one-month ahead sediment load values. Takagi-Sugeno approach was used for fuzzy logic modelling. Gauss and triangular fuzzy membership were chosen for the model. While stand-alone FL approach could not improve the prediction results, a significant improvement is seen in the application of WFL approach. Correlation coefficient is found to be ranging between 0,94 and 0,99 for WFL method. Continuous wavelet transform was employed to decompose original time series into its sub-bands. Mexican Hat wavelet type was used in the wavelet transformation. In the prediction of sub-bands same fuzzy logic approach is used as in the stand-alone FL model. As a final step, reconstruction was applied to obtain the prediction results. In summary, wavelet and fuzzy logic combination method consist of 3 parts. Firstly, the signal is decomposed into sub-bands by using wavelet transform. Modeling of these sub-bands is the second step. Finally, all modelled band are reconstructed to obtain predicted time series. Inverse continuous wavelet transform is used in the final step. It is seen that combination model of wavelet transform and fuzzy logic approach could give statistically significant results. It is believed that better results would be obtained by developing these kind of methods.