Suggestion of performance prediction models for impact hammer used in Levent-Hisarüstü metro tunnel

Hidrolik kırıcılar ilk yatırım maliyetleri düşük ve hızlı bir üretim yöntemi olarak kullanılabilir. Delme patlatma yöntemiyle kıyaslandığında, daha güvenli ve kontrol edilebilir çalışma imkanı sunmaktadır. En iyi kazı metodunun seçimi, detaylı fizibilite çalışmaları, karşılaşılacak problemlerin analizi, zor zemin şartlarının önceden belirlenmesi, toplam maliyet analizlerin detaylıca yapılması ile tespit edilebilir. Böylece, makine ilerleme hızı ve performansı istenmeyen her koşul göz önüne alınarak tahmin edilebilir. Darbeli kırıcılar, özellikle madencilik ve inşaat sektörlerinde 1960'lı yıllardan buyana çok yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu makineler, ilk yatırım maliyetleri yüksek olan Tam Cepheli Tünel Açma Makineleri (TBM) ve Kollu Galeri Açma Makineleri (Roadheader) ile kıyaslandığında kendilerine önemli bir kullanım alanı edinmiştir. Diğer bir önemli avantajı ise, bir yerden bir yere kolay olarak nakil edilerek hızlıca kullanıma imkan sağlamasıdır. Ayrıca bu makinelerin, yataklanma ve tabakalanma yönünde kazı yapması da diğer bir avantajıdır. Bu özellikleri madencilik alanındaki kullanımlarını önemli ölçüde arttırmaktadır. Darbeli kırıcıların performans tahmini ile ilgili bu güne kadar birçok araştırma yapılmıştır, bu çalışmaların çoğu kaya kütlesinin özelliklerinin performansa etkisi üzerinedir. Geliştirilmiş modellerin sınırlı sayıdaki uygulama ve veri ile yapıldığı söylenebilir. Bu çalışmanın amacı ise kayaçların fiziksel ve mekanik özelliklerinden yola çıkarak güvenilir bir performans tahmin modellerinin oluşturulmasıdır. Doğru ve güvenilir performans tahmin modelleri, fizibilite ve planlama aşamalarında proje yüklenicilerine kazı süresi tahmini için önemli bilgiler verir. Bu amaca ulaşabilmek için darbeli kırıcının çalıştığı Levent-Hisarüstü metrosundan numuneler laboratuara getirilerek fiziksel ve mekanik özelliklerini belirlenmiş ve geçilen birimler yerinde tanımlanmıştır. Şekilsiz kayaç örnekleri tünel kazısından toplanmıştır. Daha sonra ise laboratuarda küçük çaplı testere ve sondaj makinesi ile numuneler deneyler için uygun boyutlara getirilmiştir. Fiziksel ve mekanik özellikler; tek eksenli basınç dayanımı, Brezilyan çekme dayanımı, Shore Scleroscope sertliği, Schmidt çekici sertliği, Cerchar aşındırıcılık indeksi, nokta yük dayanımı ve yoğunluk deneyleri ile belirlenmiştir. Bu deneyler, 60 numunenin üzerinde uygulanmıştır. Her numune, tünel güzergahı boyunca her bir ringin kazısından elde edilmiştir. Ek olarak, Levent-Hisarüstü metro tünelinde kullanılan darbeli kırıcıların performansı m3/saat cinsinden kayıt altına alınmıştır. Ayrıca, RQD değerleri, Brown (1981) yöntemi kullanılarak hesaplanmıştır. Yapılan arazi incelemelerinde tünel boyunca kumtaşı birimi % 60 olarak gözlemlenmiş ve basınç dayanımı 68,6 ile 145 MPa arasında, RQD değeri ise %40 ile 60 olarak belirlenmiştir. Silttaşı tünelin % 20'sinde gözlemlenmiş ve basınç dayanımı 45 ile 123,3 MPa arasında, RQD değeri ise % 38 ile 44 olarak belirlenmiştir. Tünel güzergahı boyunca % 10 olarak karşılaşılan diyabaz biriminin basınç dayanımı 158,7 MPa ile 195,6 MPa arasında, RQD değeri ise 45 ile 60 arası değişmektedir. Tünelin % 10'un da görünen çamurtaşı ve shale'in basınç dayanımı ise 8,9 MPa ile 40,1 MPa arasında, RQD değeri ise 10 ile 40 arası değişmektedir. Tekli regresyon analizleri; anlık kırma oranı (IBR) ile kayaçların fiziksel ve mekanik özellikleri arasındaki ilişkileri bulmak için yapılmıştır. Trend analizinde kullanılan belirleme katsayısı (R2), karşılaştırması yapılan iki parametrenin güvenilirliğinin belirlenmesinde kullanılmıştır. Yanıt ve belirleyicisi arasındaki korelasyonun yüksekliği iyi bir ilişki olduğu fikrini vermektedir. Bazı karşılaştırmalarda, yanıt ve belirleyicisi arasındaki korelasyon tatmin edici bulunamamıştır, daha iyi sonuçlar için belirleyicilerin dönüşümü yapılmıştır. Veri dönüşümünün hedefi; tepki ve yanıt arasında daha anlamlı bir ilişki kurmaktır. Dönüştürülmemiş belirleyicisi ve tepki ile dönüştürülmüş belirleyici arasındaki ilişki karşılaştırıldığında, kararlılığının daha yüksek katsayısına sahip olduğu gözlenmiştir. Her bir belirleyicinin uygun dönüşümünü bulmak için, belirleyici ile Microsoft Excel'de ölçülen IBR karşılıklı olarak çizilmiştir. En uygun trend çizgisini belirlemek için mevcut tüm seçenekler kullanılmış ve böylelikle en uygun trend belirlenmiştir. Denklem ilişkini belirlemek için bir dönüşüm olarak kullanılmak üzere en iyi uyan hat seçilmiştir. Ayrıca, darbeli kırıcının her ring kazısındaki performansı yerinde incelenmiş ve kayıt altına alınmıştır. Daha sonrasında, istatistiksel model oluşturabilmek için regresyon analizleri yapılmıştır. Kayaçların fiziksel ve mekanik özellikleri modellerin girdi parametresi olarak, makine performansı (IBR) ise çıktı parametresi olarak belirlenmiştir. Çoklu regresyon analizleri sonucunda bir model elde edilmiştir. Bu modelin istatistiksel olarak güvenilirlikleri F-test ve t-test istatistiksel test yöntemleri kullanılarak araştırılmıştır. Yapılan çift kuyruk testler sonucunda istatistiksel olarak güvenilir bir model elde edildiği görülmüştür. Performans tahmininin güvenilirliğinin artırabilmek için Yapay Sinir Ağı (YSA) modeli geliştirilmiştir. Bu yöntem, gerçekleşen ve tahmin edilen değerler arasında oldukça yüksek bir ilişki ortaya koymuştur. Böylece, oldukça düşük ortalama karesel hata elde edilmiştir. Yapay sinir ağı (YSA) ve çoklu regresyon modelleri (MLR) oldukça düşük karesel hata (MSE) değerleriyle birlikte mevcut tüm verilerle daha iyi korelasyonlar sağlamaktadır. Verilerin testi için, Bilgin et al. (1997) modeli ile karşılaştırma yapılmıştır. Bu model, YSA ve MLR modellerine göre oldukça yüksek MSE değerine sahiptir ve şaşırtıcı derecede iyi bir korelasyon göstermektedir. Nedeni hem son yirmi yıl içinde teknolojik gelişimler hem de bu modellerde RQD değerlerinin 38 ile 78 arasında olmaması olabilir. Geliştirilen öngörü modelleri, daha güvenilir ve doğru performans tahminine yol açmıştır. Bu çalışmada elde edilen MLR modeline göre RQD ve UCS arttıkça IBR'nin azaldığı görünmüştür. Sonuç olarak, söz konusu olan faktörler daha düşük değerlere sahip olduğunda IBR oranlarının daha yüksek olduğunu söyleyebiliriz. Bu çalışmada IBR (tahmin değeri olarak) ile CAI ve SSH (belirleyici) arasında anlamlı bir ilişki olmadığı gözlenlenmiştir. Böylelikle bu çalışma CAI ve SSH değerlerinin hidrolik kırıcı performansının belirlenmesine katkıda bulunmadığını göstermiştir. Bu araştırmada, numunelerin sayısının artırılması ile modellerin doğruluğu artmaktadır. Bu çalışmada makine gücünün darbeli kırıcı performansı üzerindeki etkisi araştırılmamıştır, dolayısıyla gelecek çalışmalarda bu konu üzerinde incelemeler yapılması tavsiye edilmektedir. Ek olarak, daha fazla veri toplanarak bu modellerin güvenilirliği gelecekte artırılmalıdır. Operatör etkisinin araştırılması da gelecekte oluşturulacak olan modellerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artıracaktır. Kayıt altına alınan veriler arasından, kolineer (doğrudaş) çiftler belirlenmesi gelecekteki çalışmalar içinde yapılmalıdır. Böylelikle, lineer olarak paralel olan parametrelerin bilinmesi daha sonraki çalışmalar için daha iyi test dizaynının yapılmasına imkan sunacaktır.