Tam cephe tünel açma makinasının kazı performansının bulanık mantık yaklaşımıyla tahmini

Ülkemizde ve dünyada artan nüfusla birlikte özellikle şehirleşmenin yoğun olduğu bölgelerde ulaşım amaçlı açılan tünellerin sayısı giderek artmaktadır. Tünel açma işlemlerinde tam cephe tünel açma makinaları (TBM) yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bir TBM'nin kazı performansını önceden belirleyebilmek oldukça karmaşık bir süreçtir. Bunun nedeni, TBM kazı performansını belirleyen gerek kaya kütlesiyle gerekse makineyle ilgili birçok faktörün etkili olmasıdır. Bu nedenle, TBM'lerin kazı performansının belirlenmesi için kullanılan teorik, ampirik ve akıllı modeller sıklıkla başvurulan yöntemlerdir. Bu çalışmada, Halkalı-İstanbul Havalimanı metro tünelinde kullanılan pasa basınçlı tünel açma makinesinin (EPB TBM) kazı performansı (ilerleme hızı, İH) 2 yıl süreyle takip edilmiştir. Ayrıca; kazı sırasında kesici kafa dönüş hızı (KDH), penetrasyon (P), itme kuvveti (İ) gibi makineyle ilgili veriler ölçülerek kayıt altına alınmıştır. Bununla birlikte, kazılan formasyonların kaya kütlesi sınıflama puanı (RMR), kayaçların tek eksenli basınç dayanımı (TEBD) ve ayrışma dereceleri (AD) gibi kaya kütlesi ile ilgili saha verileri de toplanmıştır. Bu veriler kullanılarak, çoklu regresyon analizi yapılmış ve çok değişkenli bir tahmin eşitliği elde edilmiştir. Ayrıca, Mamdani algoritmasını kullanan bir bulanık tahmin modeli oluşturularak EPB TBM'nin ilerleme hızı tahmin edilmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Buna göre; çoklu regresyon analizinden elde edilen tahmin eşitliğinin korelasyon katsayısı r=0.61, bulanık tahmin modelinden elde edilen ilerleme hızı ile gerçek saha ölçümleri arasındaki korelasyon katsayısı r=0.63 olarak bulunmuştur. Bu sonuç, bulanık mantık kavramını kullanan akıllı modellerin TBM kazı performansının tahmininde başarılı bir şekilde kullanılabileceğini ortaya koymaktadır.