Jet Grout Yöntemi ile Zemin İyileştirme ve Deplasman Tahmini: Vaka Analizi

Ground Improvement with Jet Grout Method and Displacement Prediction: A Case Study

Özet

Konya ili Meram ilçesinde kohezif bir zemin üzerinde inşa edilecek bir yaşam kompleksi için Jet Grout yöntemi ile temel zeminigüçlendirme çalışması yapılmıştır. İlgili sahada taşıma gücü ve oturma problemi nedeni ile 3351 adet 60 cm çapında ve 15 muzunluğunda 1.6x1.6 m karelaj ile Jet Grout kolonları imal edilmiştir. Sahada süreklilik ve yükleme testleri yapılarak, imalatlarınkalite kontrolleri gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada, deplasman tahmini için rastgele seçilen 25 jet grout kolonu üzerindegerçekleştirilen yükleme test sonuçları kullanılmıştır. Sonuç olarak, önerilen güçlendirme projesinin, emniyetli bir şekilde proje yüküaltında sorunsuz olarak çalıştığı tespit edilmiştir. Arazi çalışmaları yanında, yükleme-boşaltma çevrimine uygun olarak meydanagelecek deplasmanların öngörülmesi de önem arz etmektedir. Zeminde meydana gelecek oturmaların tahmini ve değerlendirmesi,sınırlı miktardaki uygulanabilir veri nedeniyle inşaat mühendisliği uygulamalarında önemli sorunlardan biri olmaya devametmektedir. Bu araştırmada, deplasman değerlerini irdelemek için Quasi-Newton eğitim algoritması tabanlı yapay sinir ağıönerilmiştir. YSA modelleri, gradyan bilgileri kullanılarak her bir yinelemede ters Hessianın yaklaşımı ile tasarlanmıştır. Jet groutuzunluğu, çapı ve uygulanan kuvvetler girdi parametresi olarak alınmıştır. Sonuçlar, önerilen algoritmanın özellikle incelenen zeminalanları için yer değiştirmeyi tahmin etmede etkili olduğunu göstermiştir.

Abstract

Jet Grout application project has been carried out as a soil improvement technique for a living complex to be built on a cohesive soil in Meram district of Konya. Due to the bearing capacity and settlement problems in the related area, a total number of 3351 pieces of Jet Grout columns were implemented in a 1.6 x 1.6 m configuration with a diameter of 60 cm and a length of 15 m. At the site quality controls of the implementations were carried out by conducting integrity and in-situ loading tests. In this study, in-situ loading test results that has been obtained from 25 randomly selected jet grout columns been used to predict the displacements. According to the test results, it was determined that the proposed improvement project operates safely performance under the project load without any problems. In addition to the field studies, it is also important to predict displacements that will occur in accordance with the loadingunloading cycle. Displacement prediction and evaluation remains as one of the significant problems in the civil engineering applications due to very limited applicable data. In this research, Quasi-Newton training algorithm based artificial neural network was proposed for evaluating the displacement values. ANN models were designed with the approximation of the inverse Hessian at each iteration by using gradient information. Jet grout length, diameter and applied forces were taken as input parameters. The results showed that the proposed algorithm is efficient in predicting the displacement especially for the examined ground areas.