A comparative numerical analysis for liquefaction

Abstract

Zemin sıvılasması, deprem sebebiyle olusan titresimlerin doymus kohezyonsuzzeminlerde tasıma gücünün geçici olarak kaybedilmesi seklinde tanımlanmaktadır.Sıvılasma olgusunun neden olduğu can kayıpları ve altyapı sistemlerinde meydana gelenhasarlar, bölgelere ait sıvılasma potansiyellerinin önceden belirlenipdeğerlendirilmesinde güçlü ve güvenilir metotlara ihtiyaç duyulmasına neden olmustur.Bu sebeple, standart penetrasyon testi (SPT) ile iliskilendirilen bir parametre olandeprem esnasında zemine etkiyen sismik kuvvet sıvılasma potansiyelinin gelenekselyöntemler ile değerlendirilmesinde kullanılmaktadır. Bu çalısmada sıvılasmapotansiyelinin tahmin edilmesinde en iyi modelin gelistirilmesi amacı ile sonlu farklarmetoduna dayalı model ile yapay sinir ağları metoduna dayalı modellerin sonuçlarıkarsılastırılmıstır. Bu modellerde, eğitme ve test etme asamalarında SPT testlerindenelde edilmis datalar kullanılmıstır. Çesitli modeller denenmis ve en yüksek basarıoranının elde edildiği modeller gelistirilmistir. Çalısmanın ana amacı, seçilmis bölgeyeait üç boyutlu sonlu farklar metoduna bağlı sıvılasma potansiyelinin tahmini için modelgelistirilmesi, yapay sinir ağları yöntemine dayalı model gelistirilmesi, yapay sinirağlarına bağlı modelin performansının arttırılması, sonlu farklar yöntemi tabanlı modelsonuçları ve sinir ağı algoritması tabanlı model sonuçları ve basitlestirilmis yöntemsonuçlarının karsılastırılması, bir boyutlu, iki boyutlu ve üç boyutlu sonlu farklarmetodundaki modellerin sonuçlarının karsılastırılması, ve son olarak sıvılasmapotansiyelinde deprem etkisi parametresinin diğer etkin parametreler ilekarsılastırılması amaçlanmıstır. Özetle, zeminlerin sıvılasma potansiyelinin tahminindekullanılan bu farklı metotların karsılastırılması için gelistirilen bu iki model ilezeminlerde sıvılasma potansiyeli olasılıklarında kullanılabilecek ve uygulamanın baskaarastırmalar ve çalısmalarda tahmin aracı olarak kullanılmasını sağlayan sonuçlaravarılmıstır.

Soil liquefaction is phenomenon of temporary loss of shear in saturated cohesionlesssoils under influence of vibrations caused by earthquakes. Due to complexity ofliquefaction problems, such as nonlinearity of responses, sudden phase transition fromsolid to liquid behavior, material instability, interaction and relative movement betweenporous soil skeleton and interstitial water, limitations on experimental and numericaltechniques, material model formulation and so on reliable and accurate predictivemethods have to be developed. The extensive loss of lives and civil infrastructure systemcaused by liquefaction emphasize the need for strong and reliable methods forevaluating the liquefaction potential of sites. For this reason, conventional methods forevaluating liquefaction potential are based on correlating data from soil StandardPenetration Test (SPT) with a parameter that represents seismic loading on soil duringan earthquake. This study aims to explore the best model by comparing Finite differencemodel and neural network model for prediction of liquefaction potential for chosen casestudy area. These models use SPT data for training and testing. Various models areexamined and model with highest success rate is presented. Specific objectives ofresearch are to develop finite difference model in 3D to predict liquefaction potential ofsite, to develop neural network model to predict liquefaction potential, to enhanceperformance of artificial neural network model of liquefaction analysis, to comparesimplified methods results with finite difference method based model results and neuralnetwork algorithm based model results, to compare 1D, 2D and 3D finite differencemethod based model results and to calculate the importance of the earthquakemagnitude by comparing the other parameters that affect liquefaction potential of sites.As a summary, results obtained by two proposed models demonstrate potentialliquefaction probability and encourage use of this application for forecasting studies.