EPS Daneciklerinin ve/veya Cam Tozunun Killi Zeminlerin Kıvam Limitlerine Etkisi ve Limitlerin YSA ve Regresyon ile Tahmin Edilmesi

Zeminlerin kıvam özellikleri, zeminlerin sınıflandırmasında ve parametrelerinin tahmin edilmesinde önemli bir araçtır. Bu çalışmanın ilk bölümünde atık malzeme ile iyileştirilen killi zeminin kıvam limitlerinde meydana gelen değişiklikler deneysel olarak incelenmiştir. Çalışmada birleştirilmiş zemin sınıflamasına göre yüksek plastisiteli kil olan bentonit kullanılmıştır. Bentonit, yalnız atık cam tozu, yalnız atık genleştirilmiş polistiren (EPS) daneleri ve her iki katkı malzemesinin farklı oranlarda kullanılmasıyla iyileştirilmiş ve likit limit ve plastik limit deneyleri yapılmıştır. Çalışmanın ikinci bölümünde ise bu çalışmada elde edilen sonuçlar ile literatürdeki benzer çalışmaların deney sonuçları kullanılarak cam tozu ve/veya EPS daneleriyle iyileştirilen zeminlerin kıvam limitleri için 65 veri derlenmiştir. Bu verilerin %80’i eğitim veri seti, %20’si doğrulama veri seti olarak kullanılmak üzere düzenlenmiştir. Çoklu lineer regresyon yöntemiyle ampirik bağıntılar, eğitim veri seti kullanılarak elde edilmiştir. Yine, aynı veri seti yapay sinir ağları yönteminde kullanılmış ve algoritma eğitilmiştir. Her iki yöntem, doğrulama veri seti ile çalıştırılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Her iki yöntemde de eğitim ve doğrulama veri setlerinden elde edilen determinasyon katsayıları oldukça yüksek olup iyileştirilmiş killerin kıvam limitlerinin gerçeğe yakın tahmin edileceği düşünülmektedir. Ayrıca, yapay sinir ağları yöntemi ile elde edilen sonuçların seçilen veri setlerinden bağımsız olduğunu kontrol etmek amacıyla, öğrenme yöntemlerinde genellikle uygulanan bir yaklaşım olan çapraz geçerlilik testi yapılarak çalışmada kullanılan algoritmanın geçerliliği test edilmiştir. Bu çalışma sonucunda, atık cam tozu ve/veya atık EPS daneleriyle iyileştirilen killi zeminlerin kıvam limitlerinin tahmin edilmesinde kullanılmak üzere ampirik bağıntılar ve yapay sinir ağları yöntemi önerilmektedir

The Effect of EPS Beads and/or Glass Powder on Consistency Limits of Clayey Soils and The Prediction of Limits by ANN and Regression Methods

The consistency of fine soils is an essential tool in the classification and estimation of their parameters. Firstly, the changes in the consistency limits of the clayey soil improved with the waste material were investigated experimentally. Bentonite, which was classified as a high plasticity clay according to the unified soil classification system, was improved by using only waste glass powder, only waste EPS beads and both additives at different rates. Liquid limit and plastic limit tests were carried out. Secondly, a dataset (65 data) was gathered for the consistency limits of treated soils with similar waste materials in this study and literature. 80% of the data was selected to be used as training and 20% as a test dataset. Empirical correlations were obtained with the multiple linear regression method. The same dataset was used in the artificial neural network method (ANN) and the algorithm was trained. Both methods were run with the testing dataset and the results were compared. In both methods, the determination coefficients obtained from the training and testing data sets are satisfactorily high, and it is thought that the consistency limits of the treated clays will be estimated close to the actual values. In order to check that the results obtained by the ANN method are independent of the selected data sets, cross-validation tests were performed. As a result of this study, empirical correlations and ANN methods are proposed to be used in estimating the consistency limits of clayey soils improved with mentioned waste materials.

___

  • Ackerman, F. (2010). Waste Management and Climate Change. Local Enviroment: The International Journal of Justice and Sustainability. 5(2), 223-229.
  • Akis, E., Guven, G., Lotfsadigh, B. (2022). Predictive Models for Mechanical Properties of Expanded Polystyrene (EPS) Geofoam Using Regression Analysis and Artificial Neural Networks. Neural Computing & Applications:34, 10845–10884.
  • Al-Kaki, A.K. (2016). Clay Soil Stabilization with Waste Soda Lime Glass Powder. Gaziantep Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, (Basılmış).
  • Al-Neami, M.A., Alsoundany, K.Y.H., Dawod, A.A., Ehsan, E.A. (2016). Remediation of Cohesive Soils Using Waste Glass. Conference of the International Journal of Arts & Sciences, 09(01):125-138.
  • Alpar, R. (2010). Basit Doğrusal Regresyon Çözümlemesi Spor, Sağlık ve Eğitim Bilimlerinden Örneklerle Uygulamalı İstatistik ve Geçerlik Güvenirlik. Detay Yayıncılık, Ankara, 285-304.
  • Arama, Z.A., Akın, M.S., Nuray, S.E., Dalyan, İ. (2020). Estimation of Consistency Limits of Fine-Grained Soils via Regression Analysis: A Special Case for High and Very High Plastic Clayey Soils in İstanbul. International Advanced Researches and Engineering Journal: 04(03), 255-266.
  • ASTM D4318-17, 2017. Standard Test Methods for Liquid Limit, Plastic Limit, and Plasticity Index of Soils. ASTM International, West Conshohocken, PA, USA.
  • Baziar M.H., Nilipour, N. (2003). Evaluation of Liquefaction Potential Using Neural-Networs and CPT Results. Soil Dynamics and Eartquake Engineering: 23, 631-636.
  • Bilgen, G. (2020a). Utilization of Powdered Glass as an Additive in Clayey Soils. Geotechnical and Geological Engineering:38, 3163-3173.
  • Bilgen, G. (2020b). Geri Dönüştürülmüş Beton Agregasının Düşük Plastisiteli Bir Kilin Mekanik Özelliklerine Etkisi. Journal of the Institute of Science and Technology , 10 (3) , 1714-1719.
  • Bjerrum, L., Simons, N.E. (1960). Comparison of Shear Strength Characteristics of Normally Consolidated Clays. In: Proceedings of research conference on the shear strength of cohesive soils, ASCE, Colorado:711–726.
  • BS 1337: Part 2, (1990). Methods of Test for Soils for Civil Engineering Purposes: Part 2 Classification Test. Cal Y. (1995). Soil Classification by Neuralnetwork. Advances in Engineering Software: 22(2), 95-97. Cozzolino, V.M. (1961). Statistical Forecasting of Compression Index. In: Proceedings of the 5th ICSMFE, Paris: 51–53.
  • Çakıcı, M., Oğuzhan, A.T., Özdil, T. (2015). İstatistik. Ekin Yayınları, Bursa.
  • Dawson, B., Trapp, R.G. (2001). Statistical Methods for Multiple Variables. Basic & Clinical Biostatistics. Lange Medical books/McGraw Hill Medical Publishing Division, USA: 236-242.
  • Doğan, E., Işık, S., Sandalcı, M. (2007). Günlük Buharlaşmanın Yapay Sinir Ağları Kullanarak Tahmin Edilmesi. İMO Teknik Dergi: 4119 -4131.
  • Duncan, J.M., Wright, S.G. (2005). Zemin Şevlerin Duraylılığı. Çeviren Kamil Kayabalı, Gazi Kitapevi.
  • Fauzi, A., Djauhari, Z., Fauzi, U.J. (2016). Soil Engineering Properties Improvement by Utilization of Cut Waste Glass as Additive. IACSIT International Journal of Engineering and Technology, 8:15-18.
  • Goh, A.T.C. (1996). Pile Driving Records Reanalyzed Using Neural Networks. Journal of Geotech. Eng. ASCE: 122(6), 492-495.
  • Hanna, A.M., Ural, D., Saygılı, G. (2007). Neural Network Model for Liquefaction Potential in Soil Deposits Using Turkey and Taiwan Earthquake Data. Soil Dynamics and Earthquake Engineering, Elsevier, 27:521-540.
  • Holtz, R.D., Kovacs, W.D. (1981). Geoteknik Mühendisliğine Giriş. Çeviren Kamil Kayabalı, Gazi Kitapevi.
  • Hutchinson, P.J., Rosenman, M.A., Gero, J.S. (1987). RETWALL: An Expert System for the Selection and Preliminary Design of Earth Retaining Structures. Knowledge-based Systems: 1(1), 11- 23.
  • Ibrahim, H.H., Mawlood, Y.I., Alshkane, Y.M. (2019). Using Waste Glass Powder for Stabilizing High-Plasticity Clay in Erbil City-Iraq. International Journal of Geotechnical Engineering: 7, 496-503.
  • Işık, F., Akbulut, R.K. (2018). Geri Dönüştürülmüş Karbon Karasının Killi Zeminlerin Kıvam Limitlerine Etkisi. Journal of the Institute of Science and Technology: 8 (2), 123-130.
  • James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning : with Applications in R, Springer, New York.
  • Juang, C.H., Chen, C.J., Tien, Y. (1999). Appraising Cone Penetration Test Based Liquefaction Resistance Evaluation Methods: Artificial Neural Network Approach. Can. Geotech. Journal: 36(3), 443–454.
  • Kenney, T.C. (1959). Discussion of “Geotechnical properties of glacial lake clays,” by T.H. Wu.J Soil Mech Found Div ASCE 85(SM3):67–79.
  • Kılıç, S. (2013). Doğrusal Regresyon Analizi. Journal Of Mood Disorders:3(2), 90-92.
  • Kirkwood, B.R., Sterne, J.A.C. (2003). Regression Modelling. Medical Statistics. Blackwell Science, Australia, 315-342.
  • Köksal, B.A. (1985). İstatistik Analiz Metodları. Çağlayan Kitabevi, İstanbul.
  • Kurup, P.U., Griffin, E.P. (2006). Prediction of Soil Composition from CPT Data Using General Regression Neural Network. Journal of Computing in Civil Engineering, ASCE: 20(4), 281-289.
  • Ladd, C.C., Foott, R., Ishihara, K. Schlosser, F. Poulos, H.G. (1977). Stress-deformation and Strength Characteristics. In: Proceedings of 9th ICSMFE, Tokyo, 2: 421–494.
  • Lee, I.M., Lee, J.H. (1996). Prediction of Pile Bearing Capacity Using Artificial Neural Networks. Computers and Geotechnics: 18(3), 189-200.
  • Liu, B., Ye, M., Xiao, M., Miao, S., (2006). Artificial Neural Network Methodology for Soil Liquefaction Evaluation Using CPT Values. ICIC, 329-336.
  • Mujtaba, H., Khalid, U., Farooq, K.M., Elahi, M., Rehman, Z., Shahzad, H.M. (2020). Sustainable Utilization of Powdered Glass Improve the Mechanical Behavior of Fat Clay. Geotechnical Engineering:12, 3628-3639.
  • Nguyen, H., Bui, X.N., Bui, H.B., Mai, N.L. (2020). A Comparative Study of Artificial Neural Networks in Predicting Blast-Induced Air-Blast Overpressure at Deo Nai Open-Pit Coal Mine, Vietnam. Neural Computing & Applications. 32(8): 3939-3955.
  • Önalp, A., Arel, E. (2011). Geoteknik Mühendisliğinde Yapay Sinir Ağları Uygulamaları ve Bir Örnek: Zemin Profilinin Tamni Edilmesi. İTÜ Mühendislik Dergisi: 10(4), 3-14.
  • Pagano, M., Gauvreau, K. (1993). Simple Linear Regression. Principles of Biostatistics. Duxbury Press, USA: 379-424.
  • Russel, S., Norvig, P. (2009). Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3rd edn. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, USA.
  • Salkind, N.J. (2016). Statics for People Who (Think They) Hate Statistics. LA, London, New Delhi, Singapore, Washington D.C., Melbourne: SAGE.
  • Secretariat of Pacific Regional Environmental Programme, (2009). “Factsheet: Waste & Climate Change”. Pacific Year of Climate Change.
  • Shahin, M.A., Maier, H.B., Jaksa, M.B. (2002). Predicting Settlement of Shallow Foundations Using Neural Networks. Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, ASCE: 128(9), 785-793.
  • Sinha, S.K., Wang, M.C. (2008). Artificial Neural Network Prediction Models for Soil Compaction and Permeability. Geotech Geol Eng: 26, 47-64.
  • Sivakugan, N., Eckersley, J.D., Li, H. (1998). Settlement Predictions Using Neural Networks. Australian Civil Engineering Transactions: CE40,49-52.
  • Skempton, A.W. (1944). Notes on the Compressibility of Clays. Q J Geol Soc Lond: 100, 119–135.
  • Skempton, A.W. (1957). Discussion on “The planning and design of the new Hong Kong airport. Proc Inst Civil Eng Lond 7:305–307.
  • Sorensen, K.K., Okkels, N. (2013). Correlation Between Drained Shear Strength and Plasticity Index of Undisturbed Overconsolidated Clays. In: Proceedings of the 18th International Conference on Soil Mechanics and Geotechnical Engineering, Paris: 1,423–428.
  • Swaidani, A., Hammoud, I., Meziab, A. (2016). Effect of Adding Natural Pozzolana on Geotechnical Properties of Lime-stabilized Clayey Soil. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering, 8 (5): 714-725.
  • Terzaghi, K., Peck, R., (1948). Soil Mechanics in Engineering Practice. Wiley, New York.
  • Tektaş, A., Karataş, A. (2010). Yapay Sinir Ağları ve Finans Alanına Uygulanması: Hisse Senedi Fiyat Tahminlenmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi: 18, 3-4.
  • U.S. Navy. (1982). Soil Mechanics–Design Manual 7.1, Department of the Navy, Naval Facilities Engineering Command, U.S. Government Printing Office, Washington, DC.
  • Verbeek, M. (2017). Using Linear Regression to Establish Empirical Relationships. IZA World of Labor: 336.
  • Wankhande, S.R., Rajukar, V.J., Dahale, P. (2014). Improvement of Swelling-Shrinkage Behaviour of Expansive Soil Using EPS Beads. International Journal of Applied Engineering Research: 9(2), 223-228.
  • Yaguo, L. (2017). Individual Intelligent Method-Based Fault Diagnosis. In Yaguo Lei Intelligent Fault Diagnosis and Remaining Useful Life Prediction of Rotating Machinery: 67-174.
  • Yavuz, S., Deveci, M. (2015). İstatistiksel Normalizasyon Tekniklerinin Yapay Sinir Ağın Performansına Etkisi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi: 0 (40), 167-187.
  • Zaimoğlu, A.Ş., Altun, F., Işık, F., Akbulut, R.K. (2020). Nano-CuO ile Hazırlanan Kompozit Kil Karışımlarının Kıvam Limitleri, pH ve Elektrik İletkenlik Özelliklerinin İncelenmesi. Journal of the Institute of Science and Techology: 10 (1) , 290-298.
Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi-Cover
  • ISSN: 2146-0574
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 2011
  • Yayıncı: -
Sayıdaki Diğer Makaleler

The Effects of Different Gamma-Ray Doses on Safflower (Carthamus Tinctorius L.) Varieties on Agricultural Features Observed in M1 and M2 Plants

Hümeyra YAMAN, Nilgün BAYRAKTAR

Nar Posasından Üretilen Manyetik Hidrokömür Kompozitin Sulu Çözeltiden Pb(II) İyonlarını Uzaklaştırma Potansiyeli

Hasan SAYĞILI, Gülbahar AKKAYA SAYĞILI

Arap Zamkı, Karboksimetil Selüloz ve Maltodekstrin ile Stabilize Edilmiş Su İçinde Yağ Bazlı Emülsiyon Sistemlerinin Stabilite Davranışları

Bülent BAŞYİĞİT

Geopolimer Beton Atıklarından Elde Edilen Agregaların Geopolimer Betonda Kullanılabilirliğinin Araştırılması

Kadriye ERYILMAZ, Rıza POLAT, Derya TURHAN, Fatma KARAGÖL

Türkiye’nin Bingöl ili Bal Arı Kolonilerinde Deforme kanat virüsü ve Kronik arı felci virüsü’nün Prevalansı

Adnan BALKAYA, Abdullah GÜLLER, Mustafa USTA, Zeynelabidin KURT

Electrochemical Synthesis, Characterization and Antibacterial Properties of Silver Nanobranch on Orthodontic Braces

Fatma BAYRAKÇEKEN NİŞANCI

Bazı Bakteriyel Yaş Çürüklük Etmenlerine Karşı Saturaje hortensis L. Uçucu Yağının Antibakteriyel Etkisi

Nasibe TEKİNER, Fatih DADAŞOĞLU, Recep KOTAN

Uçucu Yağlar İçeren Kitosan Bazlı Filmlerin Antimikrobiyal Aktivitelerinin İncelenmesi

Sevim Feyza ERDOĞMUŞ, Özlem ERDAL ALTINTAŞ

EPS Daneciklerinin ve/veya Cam Tozunun Killi Zeminlerin Kıvam Limitlerine Etkisi ve Limitlerin YSA ve Regresyon ile Tahmin Edilmesi

Ebru AKIS, Öykü Yağmur ÇİĞDEM

Evaluation of an Edibleİinsect (Locusta migratoria) as a Substrate for Microbial β-fructofuranosidase Production

Özden CANLI TAŞAR, Gani Erhan TAŞAR