Studying seepage in a body of earth-fill dam by (artificial neural networks) ANNs

Abstract

Adı-Soyadı: Deniz ERSAYINOkul: zmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüAnabilim Dalı: n aat Mühendisli iProgramı: Su Kaynakları Mühendisli i (Yüksek Lisans)Tez Ba lı ı: Toprak Dolgu Baraj Gövdesindeki Sızmanın Yapay Sinir A ları(YSA) ile ncelenmesi.ÖZETBarajlar, özellikle suyu biriktirmek, enerji üretmek ve sulama yapmakiçin kullanılan yapılardır. Barajlar ba lıca dört gruba ayrılır. Bunlar; A ırlıkbarajları, payandalı barajlar, kemer barajlar ve dolgu barajlardır. Dolgubarajlar, toprak dolgu ve kaya dolgu barajlar olmak üzere ikiye ayrılır.Bu çalı mada, bir toprak dolgu baraj gövdesindeki sızma, yapay sinira ları (YSA) metodu kullanılarak yapılan modelleme aracılı ıyla incelenmi tir.Sızmanın incelenme amacı, sızmanın hem baraj gövdesinde hem de temelinaltında do rudan baraj stabilitesine kar ı bir tehdit olu turmasıdır. Buçalı mada spesifik olarak baraj gövdesindeki sızma incelenmi tir. Barajgövdesindeki sızma, freatik çizgi denilen bir hattı takip eder. Sızmanın derecesinianlayabilmek için, freatik çizginin seviyesini ölçmek gereklidir. Bu ölçümpiyezometrik ölçüm olarak adlandırılır.Modellemede kullanılacak, piyezometrik ölçümlerin olu turdu u verigrubu, Polonya'da bulunan Jeziorsko toprak dolgu barajından elde edilmi olup,yapay sinir a ları modellemesinde e itim ve sınama için kullanılmı tır. Bu verigrubu, piyezometrelerdeki su seviyeleriyle, baraj menba ve mansabındaki suseviyelerini kapsamaktadır. Jeziorsko barajı, geçirimsiz zemin üzerine oturmu ,homojen olmayan bir toprak dolgu barajdır.Yapay sinir a ları yapay zeka ile ilgili teknolojilerden biridir ve birçoközelli i vardır.Yapay sinir a ları, örneklerden ö renir ve veriler arasındafonksiyonel bir ili ki yakalarlar. Bu çalı mada barajın menba ve mansabına aitolan su seviyeleri, giri de i kenleri olarak kullanılmı tır; piyezometrelerdeki suseviyeleri ise yapay sinir a ları modellemesinde hedef çıktı verisi olarakkullanılmı tır.Bu çalı manın amacı, bir toprak dolgu barajdaki sızmanın geometrikyerini yapay sinir a ları metodunu kullanarak hesaplamaktır.

Name: Deniz ERSAYINSchool: zmir Institute of TechnologyDepartment: Civil EngineeringMajor: Water Resources Engineering (Master)Title of Thesis: Studying Seepage in a Body of Earth-Fill Dam by (ArtificialNeural Networks) ANNs.ABSTRACTDams are structures that are used especially for water storage , energyproduction, and irrigation. Dams are mainly divided into four parts on the basisof the type and materials of construction as gravity dams, buttress dams, archdams, and embankment dams. There are two types of embankment dams: earthfilldams and rockfill dams.In this study, seepage through an earthfill dam?s body is investigatedusing an artificial neural network model. Seepage is investigated since seepageboth in the dam?s body and under the foundation adversely affects dam?sstability. This study specifically investigated seepage in dam?s body. The seepagein the dam?s body follows a phreatic line. In order to understand the degree ofseepage, it is necessary to measure the level of phreatic line. This measurementis called as piezometric measurement.Piezometric data sets which are collected from Jeziorsko earthfill dam inPoland were used for training and testing the developed ANN model. Jeziorskodam is a non-homogeneous earthfill dam built on the impervious foundation.Artificial Neural Networks are one of the artificial intelligence relatedtechnologies and have many properties. In this study the water levels on theupstream and downstream sides of the dam were input variables and the waterlevels in the piezometers were the target outputs in the artificial neuralnetwork model.In the line of the purpose of this research, the locus of the seepage pathin an earthfill dam is estimated by artificial neural networks. MATLAB 6neural network toolbox is used for this study.