T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ

Transkript

1 T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ KONYA ġehġr MERKEZĠNĠN KUZEY BATISINDA YER ALAN KĠREÇTAġLARININ KESĠLEBĠLĠRLĠĞĠ Arif Emre DURSUN DOKTORA TEZĠ Maden Mühendisliği Anabilim Dalı Aralık-2012 KONYA Her Hakkı Saklıdır

2

3 TEZ BĠLDĠRĠMĠ Bu tezdeki bütün bilgilerin etik davranıģ ve akademik kurallar çerçevesinde elde edildiğini ve tez yazım kurallarına uygun olarak hazırlanan bu çalıģmada bana ait olmayan her türlü ifade ve bilginin kaynağına eksiksiz atıf yapıldığını bildiririm. DECLARATION PAGE I hereby declare that all information in this document has been obtained and presented in accordance with academic rules and ethical conduct. I also declare that, as required by these rules and conduct, I have fully cited and referenced all material and results that are not original to this work. Arif Emre DURSUN 18/12/2012

4 ÖZET DOKTORA TEZĠ KONYA ġehġr MERKEZĠNĠN KUZEY BATISINDA YER ALAN KĠREÇTAġLARININ KESĠLEBĠLĠRLĠĞĠ Arif Emre DURSUN Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Maden Mühendisliği Anabilim Dalı DanıĢman: Prof. Dr. Mehmet Kemal GÖKAY 2012, 284 Sayfa Jüri Prof. Dr. Mehmet Kemal GÖKAY Prof. Dr. Lütfullah GÜNDÜZ Prof. Dr. Veysel ZEDEF Doç. Dr. Ġhsan ÖZKAN Doç. Dr. Niyazi BĠLĠM Son yıllarda ülkemizde madencilik ve inģaat amaçlı kilometrelerce uzunlukta galeri/tünel açılmaktadır. ġehirleģmenin hızla artmasıyla hem ulaģım hem de alt yapı amaçlı tünellere ihtiyaç artmıģtır. Bu tünellerin hızlı ve güvenli bir Ģekilde açılması gerekmektedir. Madencilikte ise yeryüzüne yakın maden kaynaklarının azalması ve çevre ile ilgili kısıtlamalardan dolayı üreticiler hızla yeraltı madenciliğine yönlenmektedir. Bu durumda yeraltı iģletmeciliğinde üretime erken baģlamak için galeri açma iģleminin hızlı olması istenmektedir. Bu istek, kazı iģleminde mekanize yöntemlerini daha fazla tercih edilir duruma getirmiģtir. Mekanize kazı sistemlerinde kazı performansının güvenli bir Ģekilde kestirimi çok önemlidir. Kazı performansının kestirimi; teknik, ekonomik olarak uygulanabilirliğin ve kazı hızlarının kestirimi olarak tanımlanabilir ve kazı iģlerinin ekonomikliğini hayati derecede etkilemektedir. Bu kestirim mekanize kazı sistemlerinde kullanılacak makinelerin seçimini kayaç özelliklerine uygun olarak yapılmasını ve bu tür makinelerin verimli çalıģmasını sağlamaktadır. Bu durum mekanize kazıyı diğer kazı sistemlerine göre daha avantajlı duruma getirmektedir. Doktora araģtırmasını içeren bu çalıģma Konya bölgesi ve civarından temin edilen kayaçların kesilebilirlik özelliklerini belirmek için yapılmıģtır. Bu amaçla Konya bölgesi ve civarından temin edilen 24 çeģit kayaç numunesi üzerinde kesme ve kaya mekaniği deneyleri yapılmıģtır. Bu araģtırmanın ana içeriğini; kesme deney setinin oluģturulması, laboratuar çalıģmaları ve spesifik enerji tahmin modellerinin oluģturulması teģkil etmektedir. AraĢtırmada kullanılmak üzere özel olarak düzenlenen Kesme deney seti (planya makinesi) ; yük hücreleri, akım-gerilim dönüģtürücüler, motor hız kontrol sistemi, sinyal dönüģtürücüler ve veri toplama kartı gibi mekanik ve elektronik donanımlardan oluģmaktadır. Bu kaya v

5 kesme deney seti sayesinde buna benzer daha önce yapılan benzer çalıģmalardan farklı olarak spesifik enerji değeri iki farklı yöntemle hesaplanmıģtır. Bu yöntemler kesme kuvvetinden hareketle hesaplanan mekaniksel spesifik enerji değeri ile akım ve gerilim değerlerinden hareketle hesaplanan elektriksel spesifik enerji değeridir. Laboratuar çalıģmaları kaya mekaniği deneyleri ile kesme deneylerinden oluģmaktadır. Kayaçların fiziksel ve mekanik özelliklerini belirlemek için yoğunluk, tek eksenli basınç, sonik hız, schmidt çekici, nokta yükleme, brazilian ve kırılganlık gibi kaya mekaniği deneyleri yapılarak kesilebilirlik deneylerinde kullanılacak kayaçların mekanik değerleri belirlenmiģtir. Yapılan kaya mekaniği deneyleri sonucunda ele alınan kayaçların yoğunluk değerleri 1,43-2,77 g/cm 3, tek eksenli basınç dayanımları 4,44-80,73 MPa, P dalga hızları 1,88-6,58 km/sn, Schmidt çekici sertlik değerleri 25,95-80,26, nokta yükleme dayanımları 0,76-6,95 MPa, dolaylı çekme dayanımları 1,05-6,88 MPa ve kırılganlık değerleri % 57,64-89,14 arasında değiģmektedir. Kesme deneylerinde küçük boyutlu doğrusal kazı seti kullanılarak kesme deneyleri yapılmıģ ve birim hacimdeki kayayı kesmek için gereken spesifik enerji değeri hesaplanmıģtır. Kesme deneyleri değiģik keskiler arası mesafe (s) ve 2 mm kesme derinliği (d) uygulanarak yapılmıģtır. Optimum spesifik enerji değerleri ise s/d nin belli değerlerinden bulunur. Bu değer mekanik kazıcıların perfomans tahmininde kullanılır. Kesme esnasında yük hücreleri kesme kuvvetini, akım-gerilim dönüģtürücülerde akım ve gerilim değerlerini ölçmekte bu değerler veri toplama kartı ve Matlab programı vasıtasıyla bilgisayara kaydedilerek yardımsız ve optimum s/d deki elektriksel ve mekaniksel spesifik enerji değerleri hesaplanmıģtır. Yardımsız kesme deneyleri sonucunda ele alınan kayaçların mekaniksel spesifik enerji değerleri 5,68-63,45 MJ/m 3, elektriksel spesifik enerji değerlerleri 8,22-60,13 MJ/m 3 arasında değiģmektedir. Optimum s/d deki mekaniksel spesifik enerji değerleri 5,41-61,37 MJ/m 3, elektriksel spesifik enerji değerleri ise 7,49-56,27 MJ/m 3 arasında değiģmektedir. Spesifik enerji tahmini için kayaç özellikleri, elektriksel ve mekaniksel spesifik enerji değerleri, akım-gerilim değerleri, kesme esnasındaki güç değerleri kullanılmıģ, istatistiksel ve yapay sinir ağları analiz yöntemleri ile çeģitli tahmin modelleri geliģtirilmiģtir. Bu tahmin modelleri, uygulayıcı mühendisler tarafından spesifik enerjiye en kolay ve ucuz bir Ģekilde ulaģılabilecek parametrelerden seçilerek geliģtirilmiģtir. Ġstatistiksel modeller kayaç özelikleri kullanılarak SPSS 15.0 istatistiksel paket programı ile ikili ve çoklu regresyon analizi yapılarak geliģtirilmiģtir. Yapay sinir ağları uygulamasında ise kayaç özellikleri ile kesme sonuçlarından elde edilen kesme kuvveti, akım-gerilim değerleri, güç değerleri gibi birçok parametre kullanılarak modeller geliģtirilmiģtir. Ayrıca bazı araģtırmacıların önerdiği performans tahmin yöntemleri kullanılarak ilgili kayaçlarda açılacak bir tünelde yapılabilecek mekanize kazı iģleminin performans değerlendirilmesi yapılmıģtır. Bu tez çalıģması ile elde edilen sonuçlar, spesifik enerji değerinin kayaç özelliklerinden, kesme sonucu elde edilen çeģitli parametrelerden ve küçük boyutlu kesme deney seti kullanılarak, tahmin edilebileceğini göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Ġstatistiksel yaklaģım, Kayaç özellikleri, Küçük boyutlu kesme deneyleri, Mekanize kazı, Performans tahmini, Spesifik enerji, Yapay sinir ağları. vi

6 ABSTRACT Ph.D THESIS CUTTABILITY OF LIMESTONE STRATA AT NORTH - WEST OF KONYA CITY Arif Emre DURSUN THE GRADUATE SCHOOL OF NATURAL AND APPLIED SCIENCE OF SELÇUK UNIVERSITY THE DEGREE OF DOCTOR OF PHILOSOPHY IN MINING ENGINEERING Advisor: Prof. Dr. Mehmet Kemal GÖKAY 2012, 284 Pages Jury Prof. Dr. Mehmet Kemal GÖKAY Prof. Dr. Lütfullah GÜNDÜZ Prof. Dr. Veysel ZEDEF Assoc. Prof. Dr. Ġhsan ÖZKAN Assoc. Prof. Dr. Niyazi BĠLĠM In recent years, several tunnels/galleries have been excavated for the purpose of civil and mining in Turkey. Due to the rapid increase of urbanization, requiremend of underground tunnel connections have been increased for the purpose of both transportation and substructure. These tunnels are also asked to be excavated safely and rapidly. In mining industry, miners have been obligated to underground mining methods additionally due to decrease of ore deposits near earth surface. There are also several constrains related with environmental land usage in open cast mining which promote underground mining operations. In underground mining operations however, development and ore production mining activities have been required to be performed rapidly to produce ore for world mineral markets. Because of these operational requirements in recent mining industry, mine companies have been preferred mechanized excavation methods. In mechanized excavation systems, secure prediction of excavation performance is very important. The prediction of excavation performance can be defined as a technique based on economic feasibility and estimation of excavation rate. It is vital for the economic efficiency of excavation works. This technique enables appropriate selection of excavation machines according to rock characteristics and efficient working of these machines. Thus mechanized excavation techniques have been more advantageous compared to other excavation systems. In this research study, determination of cuttability properties of rocks obtained from North-West of Konya city carried out. For this purpose rock cutting and rock mechanic experiments were performed on 24 different rock samples obtained from Konya region. This study includes, uniting the rock cutting test equipment parts for fine performance, laboratory studies and modelling prediction of specific energy. Cutting test equipment includes mechanic and electronic parts such as a shaping machine, load cells, electrical current and voltage transducer, AC vii

7 motor drive, signal convertor and data acquisition card. Through the rock cutting tests performed in this study, specific energies of tested rock samples have been calculated by two different methods. These methods are mechanical specific energy calculated from cutting forces and electrical specific energy calculated from electrical current and voltage values. This is one of the differentiating research activities performed in this research study from the similar work done in the past. Laboratory tests consisted of rock mechanics and rock cutting tests. The rock mechanics tests such as, uniaxial compressive strenght, tensile (Brazilian) strenght, P wave velocity, Schmidt hammer rebound, point load strenght, density and brittleness experiments were performed on rock samples to determine their physical and mechanical properties. The rock mechanics tests carried out on rock samples showed that the density values changed between g/cm 3, uniaxial compressive strength tests between MPa, P wave velocities between km/s, Schmidt hammer rebound values between , point load strength between MPa, brazilian tensile strenght between and brittleness tests between %. The cutting experiments were performed using small-scale linear rock cutting test equipment and amount of energy equired to cut a unit volume of rock was calculated. Cutting tests were used to measure the cutting forces of cutting tool and evaluate specific energy values of the rocks for different cutter spacing (s) and depth of cut. Optimum specific energy values are obtained for specific value of s/d ratio. Optimum specific energy values are used in estimating the cutting performance of mechanical excavators. During the cutting tests, cutting forces measured by load cells, electrical current and voltage values of cutting machine had been measured by current-voltage transducer. While measuring these test outputs, they had been automatically saved on computer safely by uisng digital data acquisition card. After the tests, Matlab software programs were facilited to calculate mechanical and electrical spesific energy values of unrelieved and s/d ratio by using those computer saved test outputs. The unrelieved rock cutting tests on different rock samples showed that the mechanical specific energy values changed between MJ/m 3, the electrical specific energy values between MJ/m 3. The optimum s/d mechanical specific energy values changed between MJ/m 3, the electrical specific energy values between MJ/m 3. Properties of the tested rock samples, electrical current, voltage and power values were used to predict purposed specific energy of the samples. Various prediction models were tested and developed here by using statistical and artificial neural network analyses methods. These prediction models were developed by using the parameters which responsible mine engineers in the field can facilitate easily. Statistical models were also developed in this research by using properties of rocks based on binary and multiple regression analyses with SPSS software (Version 15.0). In artificial neural network application the models were developed by using properties of rock and cutting results such as cutting force, electrical current, voltage and power values. Excavation performance values were also determine for the tested rock samples which had been collected around the Konya region in case of mechanized excavation systems will be selected for these rocks in future. The results of this thesis study showed that specific energy values can be predicted from the rock properties and cutting test results. These studies showed also that using small-scale linear cutting machine directly influence the selection of most efficient mechanical excavators in mining and civil engineering applications. Keywords: Statistical method, Properties of rock, Small-scale cutting experiments, Mechanical excavation, Cutting performance prediction, Specific energy, Artifical neural networks. viii

8 ÖNSÖZ Ülkelerin geliģmesi ve kalkınmasında yer altı maden kaynaklarının bilimsel metotlarla iģletmeye alınması hayati önem taģımaktadır. GeliĢmiĢ ülkelerin kalkınmasında, bu kaynakların verimli olarak iģletilmesi yatmaktadır. Çünkü hayatı aktif hale getiren unsurların çoğunu madenler oluģturmaktadır. Ülkemizde son yıllarda madenciliğe doğru artan talepler nedeniyle dünya da diğer madencilik Ģirketleri ile rekabet edebilmek ve madencilik faaliyetlerini daha verimli daha ucuz ve kolay yapabilmek için insan gücünü en aza indiren mekanize kazı sistemlerini kullanmak kaçınılmaz olmuģtur. Bu çalıģmada bu düģünceden yola çıkarak ülkemizde inģaat ve madencilik alanında hızlı ve ekonomik kazı tekniklerinin geliģtirilebilmesi ve uygulanabilmesi için Konya bölgesinde mevcut bazı kayaçların mekanize kazı ile kazısı için mekanik kazıcıların uygunluğu araģtırılmıģtır. ÇalıĢmalarım sırasında danıģmanlığımı yapan, bugüne kadar sahip olduğum mühendislik alt yapısını oluģturmamda hiçbir yardımı esirgemeyen, yönlendirmeleriyle ufkumu açan Sayın Prof.Dr. M. Kemal GÖKAY a özellikle teģekkürlerimi sunarım. Tez izleme komitesi üyeleri olarak fikirleriyle daima bana yol gösteren Sayın Prof. Dr. Lütfullah GÜNDÜZ ve Sayın Prof. Dr. Veysel ZEDEF e teģekkürlerimi sunarım. Tez çalıģmamda kullandığımız kesme deney setinin elektronik ve mekanik donanımlarının tasarımında bana yardımcı olan Selçuk Üniversitesi Teknik Bilimler M.Y.O. Makine Bölümü öğretim üyesi Sayın Prof. Dr. Hacı SAĞLAM ve Elektrik Bölümü öğretim üyesi Sayın Öğr.Gör. Hakan TERZĠOĞLU na sonsuz teģekkürlerimi sunarım. Ayrıca bu çalıģma hakkında yapmıģ oldukları katkı ve eleģtirilerden dolayı jüri üyeleri Sayın Doç. Dr. Niyazi BĠLĠM ve Sayın Doç. Dr. Ġhsan ÖZKAN a teģekkürlerimi belirtmek isterim. Tez çalıģmamda ekipman alımında yapmıģ olduğu maddi katkıdan dolayı Selçuk Üniversitesi Bilimsel AraĢtırmalar Koordinatörlüğüne teģekkür ederim (BAP, Proje no: ). ÇalıĢmamda her türlü konuda bana yardımcı olan, beni anlayıģla karģılayan Selçuk Üniversitesi Maden Mühendisliği Bölümü üyelerine teģekkürlerimi sunarım. Tez çalıģmam sırasında ve hayatımın her anında yardımlarını esirgemeyen ve bugünlere gelmemi borçlu olduğum babam Hüseyin DURSUN a, annem Gülcan DURSUN a ve kardeģim Tuğba DURSUN a sonsuz teģekkürlerimi sunarım. Arif Emre DURSUN KONYA-2012 ix

9 ĠÇĠNDEKĠLER TEZ BĠLDĠRĠMĠ... v ÖZET... v ABSTRACT... vii ÖNSÖZ... ix SĠMGELER VE KISALTMALAR... xiv 1. GĠRĠġ ÇalıĢmanın Amacı KAYNAK ARAġTIRMASI Madencilikte Kullanılan Kazı Yöntemleri Mekanize Kazı Tarihsel geliģim Mekanize kazının seçimi Madencilikte Kullanılan Kazı Makineleri Tam cephe kazı yapan kazı makineleri Kademeli kazı yapan kazı makineleri Kollu galeri açma makineleri Kollu makinelerin sınıflandırılması Ağırlığına göre sınıflandırma Kesici kafa tipine göre sınıflandırma Kazı Makinelerinde Kullanılan Keski Tipleri Kama tipi keskiler Radyal keskiler Öne eğimli keskiler Kalem uçlu keskiler Kesme Teorileri Kama uçlu keskilerle ilgili kesme teorileri Kalem uçlu keskiler ile ilgili kesme teorileri Keskilerde AĢınmaya Etki Eden Faktörler Mekanik Kazı Makinelerinde Kazı Performansını Etkileyen Faktörler Kazı Esnasında Keskilerin Kayacı Parçalama Mekanizması Kesme kuvvetleri Spesifik enerji Keski açıları ve keski hızı Kesme derinliği ve keskiler arası mesafe Kayaçların Kesilebilirliği Konu Ġle Ġlgili Önceki ÇalıĢmalar Kazılabilirlik Tahmininde Kullanılan Yöntemler Dolaylı deneyler ile kazılabilirlik tahmini Nokta yükleme deneyi N. C. B. koni delici x

10 Darbe dayanımı deneyi Schmidt çekici deneyi Shore scholoroscope sertliği deneyi Shore schloroscope ile plastik sertlik deneyi Cerchar sertlik deneyi Cerchar aģındırıcılık deneyi Schimazek aģınma indeksi Tek eksenli basınç dayanımı Kırılganlık deneyi Yerinde (Arazide) Yapılan Deneyler MRDE penetrometre GeniĢleyen civata deney sistemi GeniĢleyen kama testi Yerinde kayaç kesme aleti Delinebilirlik Testi Laboratuar Kesme Deneyleri Küçük boyutlu kazı deneyi Tam boyutlu doğrusal kazı seti deneyi MATERYAL VE YÖNTEM Kazı mekaniği deney örnekleri ve kullanılan deney aletleri Kayaç kesme deneyleri için kullanılan kesme seti Planya makinesi Kesme kuvvetlerini ölçmek için kullanılan yük hücresi ve ölçüm sistematiği Yük hücresinin montajı Yük hücresinin kalibrasyonu Keski ve keski tutucunun yük hücresine montajı Veri toplama ünitesi Üst panoyu oluģturan donanımlar Ġzolasyon trafosu Güç kaynağı Yükselteçler (amplifikatörler) Veri aktarıcı Alt panoyu oluģturan donanımlar Akım ve gerilim dönüģtürücüler Motor hız kontrol cihazı Lazer algılayıcı ve bağlantısı Veri toplama kartı Simulink te simülasyon programı Simulink te oluģturulan devreler Doğrusal kayaç kesme deneyleri Spesifik enerji değerinin belirlenmesi Kaya Mekaniği Deneylerinde Kullanılan Deney Aletleri Kaya mekaniği deney örneklerinin hazırlanması Yoğunluk ve gözeneklilik (porozite) belirleme deneyi Tek eksenli basınç dayanımı deneyi Nokta yükleme dayanımı indeksi deneyi Dolaylı çekme (Brazilian) dayanımı deneyi xi

11 Schmidt çekici deneyi Sonik hız deneyi Kayaçların kırılganlık (S 20 ) değerlerinin belirlenmesi Spesifik Enerji Değerlerinin Tahmini için Kullanılan Veri Analiz Yöntemleri Verilerin SPSS ile istatistiksel değerlendirmesi Yapay sinir ağları yöntemi Yapay sinir ağlarını oluģturan temel elemanlar Yapay sinir ağlarında katmanlar Yapay sinir ağlarında öğrenme (eğitme) prensipleri Denetimli (Öğretmenli) öğrenme Destekleyici öğrenme Denetimsiz (Öğretmensiz) öğrenme Karma stratejiler Temel yapay sinir ağı modelleri Çok katmanlı ağlar Hızlı algoritmalar Geriye yayılım algoritması ARAġTIRMA SONUÇLARI VE TARTIġMA Kaya Mekaniği Deney Sonuçları Yoğunluk ve porozite deneyi sonuçları Dolaylı çekme (Brazilian) dayanımı deneyi sonuçları Tek eksenli basınç dayanımı deneyi sonuçları Sonik hız deneyi sonuçları Nokta yükleme dayanımı deneyi sonuçları Schmidt sertlik deneyi sonuçları Kırılganlık deney sonuçları Kaya mekaniği deneylerinin toplu sonuçları Doğrusal Kayaç Kesme Deneyi Sonuçları Spesifik Enerji Değerlerinin Tahmini Ġçin Verilerin Ġstatistiksel Değerlendirmesi ve Sonuçları SPSS 15.0 ile korelasyon analizi SPPS 15.0 ile ikili regresyon analizi ve tahmin modelleri Spesifik enerji değerleri kullanılarak regresyon modeli kurulması ve tahmini Kayaçların fiziksel ve mekanik özellikleri kullanılarak regresyon modeli kurulması ve tahmini SPSS 15.0 ile çoklu regresyon modeli Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile Verilerin Analizi ve Spesifik Enerji Tahmin Modelleri Sonuçların Değerlendirilmesi ve Kollu Galeri Açma Makinelerinin Performans Tahmini SONUÇLAR VE ÖNERĠLER Sonuçlar Öneriler KAYNAKLAR xii

12 EKLER ÖZGEÇMĠġ xiii

13 SĠMGELER VE KISALTMALAR Simgeler Co : Kobalt (%) d : Kesme derinliği (mm) FC : Kesme kuvveti (kn) I : Akım (A) Is (50) : Nokta yükleme dayanımı (MPa) N : Schmidt çekici değeri R : Direnç (ohm) s : Keskiler arası mesafe (mm) SE : Spesifik enerji değeri (MJ/m 3 ) SE Mek : Mekaniksel spesifik enerji değeri (MJ/m 3 ) SE Elek : Elektriksel spesifik enerji değeri (MJ/m 3 ) sig : Anlamlılık değeri s/d : Keskiler arası mesafe / kesme derinliği oranı S 20 : Kırılganlık değeri (%) Vp : P dalga hızı (km/sn) W : Keski geniģliği (mm) WC : Tungsten karbid σ c : Tek eksenli basınç dayanımı (MPa) σ t : Çekme dayanımı (MPa) α : Kesme açısı ( ) β : Temizleme açısı ( ) ρ : Yoğunluk (g/cm 3 ) Kısaltmalar A DÇD ISRM ICR KGAM kw NYD RQD RMR SE1 Mek SE1 Elek SE2 Mek SE2 Elek TBM TEBD V YSA : Akım : Dolaylı çekme dayanımı : Uluslararası Kaya Mekaniği Derneği : Net kazı hızı : Kollu galeri açma makinesi : Kilowatt : Nokta yükleme dayanımı : Kaya kalite değeri : Kaya kütlesi değelendirme indeksi : Yardımsız kesme koģullarında elde edilen mekaniksel spesifik enerji : Yardımsız kesme koģullarında elde edilen elektriksel spesifik enerji : Optimum s/d deki mekaniksel spesifik enerji : Optimum s/d deki elektriksel spesifik enerji : Tam cepheli tünel açma makinesi : Tek eksenli basınç dayanımı : Gerilim : Yapay sinir ağları xiv

14 1 1. GĠRĠġ Son yıllarda yüzeye yakın maden rezervlerinin azalması üreticileri daha derinlerdeki rezervlere, yeraltı madenciliğine, yönlendirmektedir. Yeraltı madenciliğinde teknolojinin geliģmesi, daha ekonomik ve güvenli olması nedeniyle mekanize kazı sistemlerinin kullanımı artmaktadır. Ayrıca kentleģmenin hızla artmasıyla da metro, karayolu tüneli, su tüneli ve yeraltı deposu gibi uygulamaların hızla artması mekanize kazı sistemlerinin kullanılmasını zorunlu hale getirmektedir. Bu nedenle mekanize kazı sistemlerinde kazı performansının güvenli bir Ģekilde kestirimi çok önemlidir. Kazı performansının kestirimi; teknik, ekonomik olarak uygulanabilirliğin ve kazı hızlarının kestirimi olarak tanımlanabilir ve kazı iģlerinin ekonomikliğini hayati derecede etkilemektedir. Bu da mekanize kazı sistemlerinde kullanılacak makinenin seçiminin kayaç özelliklerine uygun olarak yapılmasını ve bu tür makinelerin verimli çalıģmasını sağlamakta ve mekanize kazıyı diğer kazı sistemlerine göre daha avantajlı duruma getirmektedir. Makine, kazı yapılacak formasyonun özelliklerine göre seçilmez ve tasarlanamaz ise; birçok sorunlarla karģılaģılır hatta bazen kazı sisteminin değiģtirilmesi gerekebilir. Bunun için kullanılacak makinelerin ve keskilerin seçimi çok önemli olmakta ve iģe baģlamadan önce kesilecek formasyonun kazılabilirlik özelliklerinin belirlenmesi gerekmektedir. Mekanize kazı, kayacı kazı makineleri ile çeģitli keskiler yardımıyla mekanik olarak kesip parçalama esasına dayanan bir kazı yöntemidir. Mevcut mekanize kazı makinelerinde kullanılan ileri teknoloji sayesinde mekanik kazıcılar çok aģındırıcı formasyonlar dıģında hemen hemen tüm formasyonlarda kazı yapabilecek tiplere sahiptir ve bu tiplerin geliģtirilmesi konusunda özellikle son yıllarda önemli ilerlemeler sağlanmıģtır. Teknolojik geliģmelere bağlı olarak yüksek yatırımlar gerektiren madencilik sektöründe, en uygun verimlilik düzeyini yakalamak ve iģletme maliyetlerini düģürmek için hazırlık ve üretim gibi her aģamada mekanize kazı kaçınılmaz olmaktadır. Bu görüģ ıģığı altında son yıllarda; metro kazıları, su tünelleri, demiryolu tünelleri, karayolu tünelleri, yeraltı depolama projelerinde tünel açma makinelerinin kullanımı; yeraltı kömür madenciliğinin hazırlık aģamasında kollu galeri açma makinelerinin, üretim aģamasında da tamburlu kesici-yükleyicilerin ve sürekli kazıcıların kullanımı artmaktadır. Bu artıģa bağlı olarak mekanize kazı yöntemlerinin önemi de artmıģtır. Kazıcı makine alacak firmaların alacakları makineleri kullanarak kazı yapacakları kayaç türlerini bilmeleri ve bu kayaçların özelliklerine göre kazıcı

15 2 makine seçmeleri beklenir. Bu duruma özen göstermeyen Ģirketler, aldıkları kazıcı makineden yeterli verim sağlayamadıkları için firmalarının zarar etmesine neden olabilirler. Mekanize kazının kullanımını sınırlayan önemli noktalar arasında kazıcı makinelerin ilk yatırımının yüksek olması sayılabilir. Bunun dıģında sert ve dayanımı yüksek olan kayaçlarda istenilen kazı hızına ulaģılamaması, çok aģındırıcı kayaçlarda da keski giderlerinin kazı harcamaları içinde büyük bir yer tutması sayılabilir. Eğer kazı sistemi kazılacak formasyona göre seçilmezse (uygun tasarım yapılmazsa) kazı ekonomik olmaktan uzaklaģır. Bu nedenle kullanılacak makineyi seçmeden önce kayaçların kazılabilirliğine etki eden faktörlerin araģtırılması büyük önem taģır. Günümüzde bu konuda tam olarak kabul görmüģ bir kazılabilirlik tayin yöntemi bulunmamaktadır. Uygulamalardan elde edilen tecrübelerin ortaya konulması ve bu tür makinelerden daha verimli sonuçlar alınabilmesi için yapılması gerekenler hakkında, konunun uzmanları tarafından, ISRM (Uluslararası Kaya Mekaniği Derneği) 1987 de bir toplantı düzenlemiģtir. Konunun uzmanlarını komisyon halinde bir araya getiren bu toplantı, mekanize kazı uygulamalarının detaylı olarak görüģülmesini sağlamıģtır. Bu toplantıda bazı tavsiye kararları alınmıģtır. Bu tavsiye kararlarından bazıları aģağıdaki gibi sıralanabilir (Bamford, 1987); 1- Kayaçların dayanım özelliklerini irdeleyen testlerin (Tek eksenli basınç dayanımı, çekme dayanımı ve kesme dayanımı) yapılması, 2- Kayaçların aģındırıcılık özelliklerini inceleyen testlerin (Cerchar, Schimazek aģındırıcılık testleri) yapılması, 3- Kırılganlık ve dayanım özelliklerini inceleyen testlerin (Koni delici, darbe dayanımı, uç batırma, Shore scleroscope testleri) yapılması, 4- Yerinde yapılan kazılabilirlik deneylerinin yapılması 5- Laboratuar kesme deneylerinin yapılması. ISRM tarafından önerilen yukarıdaki maddelerden ilk üçünde geçen deneyleri kullanarak kazı makinelerinin kazı performansını tahmin etmeye çalıģan birçok araģtırma yapılmıģ ve modeller geliģtirilmiģtir. Fakat kayaç kazılabilirliğinin en gerçekçi tahmini laboratuar kesme deneyleri ile yapılabilmektedir (Bamford, 1987).

16 ÇalıĢmanın Amacı Ülkelerin geliģmesi ve kalkınmasında yer altı maden kaynaklarının bilimsel metotlarla iģletmeye alınması hayati önem taģımaktadır. GeliĢmiĢ ülkelerin kalkınmasının temelinde, bu kaynakların verimli olarak iģletilmesi bulunmaktadır. Çünkü yaģamı aktif hale getiren unsurların çoğunu madenler oluģturmaktadır. Ülkemizde son yıllarda madenciliğe doğru artan talepler nedeniyle dünya da diğer madencilik Ģirketleri ile rekabet edebilmek ve madencilik faaliyetlerini daha verimli daha ucuz ve kolay yapabilmek için insan gücünü en aza indiren mekanize kazı sistemlerini kullanmak kaçınılmaz olmuģtur. Ülkemizde artan nüfus nedeniyle kentlerde belediyelerin ulaģım, doğalgaz, elektrik, su ve kanalizasyon gibi hizmetlerini yeraltına indirmesi, karayolu, demiryolu ve su tüneli ile yeraltı deposu gibi hizmetlerin artması mekanize kazı sistemlerinin kullanılmasını zorunlu ve gerekli hale getirmektedir. Bu talepler ıģığında son yıllarda ülkemizde kazı makinelerinin kullanımı artmıģtır. Kazıcı makineyi kullanacak olan firmanın daha verimli ve ekonomik bir kazı yapabilmeleri için bilimsel metotlara dayanarak kazıcı makine seçimini yapmaları gerekmektedir. Çünkü ilk yatırım maliyeti çok yüksek olan bu tür projelerde yatırımcı firmanın proje maliyetlerini önceden tahmin edebilmesi bu firmaların ileriye dönük sağlıklı bir üretim ve finans planlamasını yapabilmesini sağlaması açısından hayati önem taģımaktadır. Bu nedenle mekanize kazı sistemlerinde kazı performansının güvenli ve doğru Ģekilde önceden kestirimi çok önemli olmaktadır. Verimli ve ekonomik bir maden veya tünel çalıģmasında karģılaģılan kayaç ve cevher kazısında oluģan maliyetlerin mümkün olduğu kadar azaltılması, emniyet sınırları içinde yeni bir mekanize kazı sisteminin geliģtirilmesi ve uygulanması gerekmektedir. Mekanik kazı makinelerinden beklenen yararlara ulaģabilmek için, bu makinelerin kazılacak kayaçların özelliklerine uygun olarak seçilmeleri gerekmektedir. Mekanize kazıda ekonomikliği ve kapasiteyi belirleyen diğer önemli bir faktör ise formasyonla direk temas halinde olan keskilerin performansıdır. Bu nedenle, mekanik kazı makinelerinin ve keskilerin seçiminden önce, kayaçların kesilebilirlik özelliklerinin belirlenmesi gerekmektedir. Kazılacak formasyonun özelliklerine uygun makine ve keski seçildiği taktirde kazı için en uygun parametreler belirlenmiģ olduğu için hem kayaç kazısı verimli bir Ģekilde yapılacak hem de harcanan enerji sarfiyatı önemli miktarlarda azalacaktır.

17 4 Bu çalıģmada bütün bu talepler ve öngörülerden yola çıkarak Konya bölgesi ve civarından temin edilen kayaçlar üzerinde doğrusal kesme deney seti kullanılarak kesme deneyleri yapılmıģtır. ÇalıĢmada ilk hedef kayaçların kesilebilirliğini belirlemek olmuģtur. Kayaçların kesilmeleri esnasında harcanan enerjinin belirlenmesi için iki ayrı metotla spesifik enerji değerleri (birim zamanda harcanan enerji) belirlenmiģtir. Bu yöntemlerden ilki mekaniksel yaklaģım; spesifik enerji değerinin kesme kuvvetinden hareketle hesaplandığı yöntem, ikincisi ise elektriksel yaklaģım spesifik enerji değerinin elektriksel parametrelerden hareketle hesaplandığı yöntemdir. Daha sonra fiziksel, mekanik ve kırılganlık gibi kayaç özellikleri kullanılarak spesifik enerji tahmin modeli oluģturmak çalıģmanın ikinci hedefi olmuģtur. Yapılan bu araģtırmadan sonra özellikle kama tip keski kullanılan mekanize kazı makinelerinin (kollu galeri açma makineleri, sürekli kazı makineleri, tamburlu kesici yükleyici vb.) üzerinde laboratuar kesme deneyleri yapılan ilgili kayaçlar için kullanıldığı takdirde performans tahmininde kullanılmak üzere kazı performans tahmini oluģturmak hedeflenmiģtir. Bu sistem, kayaçları kesme iģlemi benzer mekaniksel dayanımlara bağlı olarak çalıģan kazı makineleri için de geçerli olacaktır. Günümüzde kazıcı makine ve kesici uç seçimleri genelde bu ekipmanları üreten firmaların görüģleri doğrultusunda olmaktadır. Bu uygulama ise büyük problemlere neden olabilmektedir. Çünkü bu ekipmanları üreten bir firma ekipmanların kullanılacağı maden için kendi portföyünde mevcut olan ekipmanlar içinden öneri yapabilecektir, diğer firmaların ürünleri hakkında herhangi bir fikir beyan edemeyecektir. Hâlbuki doğru olan bütün marka ve modeller içerisinden seçimin yapılmasıdır. Kazıcı ekipmanları üreten firmaların büyük bir oranının yurtdıģı kaynaklı firmaların olduğu da düģünülürse yanlıģ bir ekipman seçiminde hem firmanın hem de ülkemizin döviz kaybedeceği de önemli bir gerçektir. Ayrıca kazıcı makinelerin performanslarının önceden tahmin edilebilmesi de üretim kapasitesi açısından büyük önem taģımaktadır. Kısaca bu çalıģmada kazıcı ekipmanların seçiminde kullanılabilecek bilimsel bir altyapı oluģturarak hem kazı makinesi satın alacak firmalara hem de araģtırmacılara kolaylıklar sağlanması hedeflenmektedir.

18 5 2. KAYNAK ARAġTIRMASI 2.1. Madencilikte Kullanılan Kazı Yöntemleri Madencilikteki kazı iģlemlerinin amacı, maden yatağındaki değerli minerallerin bulunduğu yerden çıkarılmasını sağlamaktır. Ayrıca kazı yan kayaçların kazılması iģlerinde de uygulanmaktadır. Madencilik birbirini takip eden iģlerin veya eģ zamanlı birçok temel iģlemin yapılmasını gerektirir. Son yıllarda teknolojinin geliģmesiyle birlikte, özellikle galeri açma ve kuyu açmada mekanize kazı uygulamasının arttığı görülmektedir. Fakat kazı iģlerinde mekanizasyon durumu yalnızca teknolojinin bugünkü imkânlarına bağlı olmayıp, aynı zamanda maden yatağının jeolojik yapısına da bağlı olmaktadır. Günümüzde kullanılan baģlıca kazı yöntemlerini Ģöyle sıralayabiliriz (Saltoğlu, 1976); Mekanik kazı Delme-patlatma ile kazı Hidromekanik kazı Isıtma ile kazı GazlaĢtırma yoluyla kazı Ergitme yoluyla kazı Suda çözünme yoluyla kazı Henüz tamamlanmamıģ halen üzerinde araģtırmalar yapılan yeni kazı teknikleri de bulunmaktadır. Bu teknikler; lazer, plazma jetleri, kıvılcım erozyonu ve termal kazı gibi tekniklerdir (Bilgin, 1989) Mekanize Kazı Tarihsel geliģim Alman kömür sabanlarının ilk olarak 1948 de Ġngiltere ye giriģi ve Anderson kesici yükleyicilerinin 1948 de imali ile kazı mekaniğinde geliģim yeni bir aģamaya girmiģ ve karģılaģılan büyük zorluklar Ġngiliz kömür idarelerine bağlı bir kazı mekaniği grubunun kurulmasına sebep olmuģtur. Bu grup çalıģmalarını bugüne kadar devam ettirmiģ ve kazı mekaniği biliminin geliģmesine büyük katkı sağlanmıģtır.

19 6 Serbest dönen keskiler ise J. S. Robbins in çalıģmalarına dayanarak ilk olarak 1955 yılında Goodman Manufacturing Company tarafından imal edilmiģ ve bu keskilerle donatılan 3 adet tünel açma makinesi ABD deki Oahe baraj tünelinde baģarı ile kullanılmıģtır (Muirhead ve Glassop, 1968). Mekanize kazının, 1818 de Brunel in Ġngiltere deki Thames nehrinin altından tünel açabilmek için geliģtirdiği kalkana aldığı patent ile baģladığı kabul edilebilir. GeliĢtirilen bu kalkanın ana amacı aynada ve gerisinde kalkan boyunca stabilitenin sağlanabilmesidir. Kazı iģlemini ise madenciler yapmaktaydı (Megaw ve Bartlett, 1981). Kömürün diğer formasyonlara göre daha zayıf bir dayanıma sahip olması, aģındırıcı da olmamasından dolayı dökme demir kesici uçlarla donatılmıģ kömür kesici makineler, basınçlı hava ile birlikte 1850 yıllarında Ġskoçya (Ġngiltere) deki kömür ocaklarında kullanılmaya baģlanmıģtır. Bu tarihten sonra kömür kesme makinelerinin geliģmesi ve uygulanması hızla artmıģ ve 1900 den sonra elektrik enerjisinin yeraltına giriģi ile de bu geliģim hız kazanmıģtır (Shepherd ve Withers, 1960). Diskli ve zincirli potkabaç makinelerinin devreye girmesi Ġngiltere de 1800 yılındaki yıllık 10 milyon tonluk kömür üretim hızını 1865 yılında 100 milyon tona çıkarmıģtır. ĠnĢaat sektöründe, kaya ortamında tünel açmak için geliģtirilen ilk makine 1881 de Ġngiltere Folkstone da kullanılmıģtır. Bu makine dönen 2 kolu ve bu kollar üzerine monte edilmiģ tırnakları ile kayayı kazmaya çalıģmıģtır (Megaw ve Bartlett, 1981). Beaumont un 1884 yılında ManĢ denizinin Fransız tarafında 2,14 metre çapında tam cepheli bir kazı makinesiyle pilot tünel açması, yine tünelcilik sektöründe varsayılan ilk modern geliģmelerdendir (Robbins, 1976). Amerika BirleĢik Devletlerinde (ABD) 1910 ile 1920 yılları arasında, malzeme alanındaki geliģmeler özellikle yeni darbeli delicilerin ve kömür kazı makinelerinin yapılmasına neden olmuģ ve bugünkü modern kazı makinelerinin tasarım temelleri atılmıģtır. Ülkemizde mekanik kesme yapan kazı makinelerinin kullanımı ise ilk olarak 1970 li yıllarda Güneydoğu Anadolu Projesi (GAP) çerçevesindeki Urfa sulama tünellerinin açılması sırasında kullanılmıģ ve bugüne kadar baģta kömür madenciliği olmak üzere çeģitli sektörlere uzanan yayılım göstermiģtir (Hekimoğlu ve ark., 1998).

20 Mekanize kazının seçimi Madencilikte kazı iģleri genel olarak klasik kazı (delme-patlatma) ve mekanize kazı olmak üzere ikiye ayrılır. Laboratuarda ve arazide uzun süreden beri denenmelerine rağmen diğer yöntemler (termal parçalama, füzyon, buharlaģtırma, kimyasal parçalama) bugüne kadar ticari veya endüstriyel ölçekte kullanılmamıģtır. Bunun ana nedeni büyük enerji gereksinimleri ve çevresel sorunlardır. Dünyada enerji ihtiyacının artmasından dolayı, kazı teknolojisinin geliģimi de hızlanmıģtır. Delme-patlatma ile kazı iģlemleri yerine birçok avantajı bulunan mekanize kazı artık daha çok kullanılmaya baģlanmıģtır. Delme-patlatma yöntemi ile mekanize kazı sistemleri karģılaģtırıldığında, delme-patlatma yönteminin ilk yatırım maliyeti daha düģük olduğu bilinmektedir. Fakat bu tek baģına yöntem seçimini belirlememektedir. ġekil 2.1 de görüldüğü gibi açılan tünel uzunluğu arttıkça tüm iģletme maliyetleri (iģçilik, tamir bakım, tahkimat, havalandırma gibi) göz önünde alındığında tam cepheli tünel açma makinesi ve kollu galeri açma makineleri daha verimli kazı yaparlar. Bu yüzden uzun tünel veya galeri kazılarında tercih edilirler. ġekil 2.1. Tünel uzunluğuna bağlı olarak kazı maliyetinin değiģimi (Pakes, 1991) ġekil 2.2 de klasik kazı ile mekanize kazıyı karģılaģtırmak için, en önemli mekanize kazı iģletme parametreleri olan spesifik enerji (SE), keskiler arası mesafe (s) ile kesme derinliği (d) arasındaki oran (s/d) ve hem mekanize kazı hem de klasik kazı parametresi olan parça boyutu (cm) ve pasa hacmi (m 3 /km) arasındaki iliģki görülmektedir (Tunçdemir, 2002).

21 8 ġekil 2.2 de I. bölgede A noktası mekanize kazıda en düģük enerji harcanarak kazı yapılan optimum s/d noktasının yerini göstermektedir. Yani herhangi bir kayaç kazısı için dizayn edilen bir kesici kafada keskiler arası mesafenin en uygun olduğu aralık ve kesme derinliğinin en uygun olduğu derinlik değerlerinde, en düģük spesifik enerji değeri elde edilmektedir (A noktası). Çünkü bu değerde keskinin kayaç üzerinde oluģturduğu mikro çatlaklar birleģerek iki keski arasındaki köprüyü koparır ve en büyük miktarda kayaç kazısı yapılmıģ olur. Keskiler arası mesafe artarsa kazı için harcanan enerji A noktasına doğru artar; bu durumda mikro çatlaklar birleģemeyecek ve keskiler arasında kalan köprü koparılamayacaktır. Keza keskiler arası mesafe azalırsa kazı için harcanan enerji A noktasına doğru artar; bu durumda keskiler, kazı için harcaması gereken enerjiyi kayacı ufalama iģine harcayarak enerji sarfiyatına neden olur ve en iyi kazı bölgesinden uzaklaģır. Bu nedenle test edilen kayacı kazmak için seçilecek bir makinenin kesici kafa tasarımı A noktasındaki SE ve s/d değerlerine göre yapılmalıdır. A noktasının altında kalan alan klasik kazı bölgesi olarak tanımlanabilir. Ancak tüm maliyetler göz önüne alınırsa kazı uzunluğu arttıkça mekanize kazının klasik kazıya oranla daha ekonomik kazı yaptığı unutulmamalıdır. ġekil 2.2. Klasik kazı-mekanize kazı karģılaģtırması (Tunçdemir, 2002) ġekil 2.2 de II. bölge mekanize yada klasik kazı sırasında elde edilen pasaların parça boyutu arttıkça, bu pasayı parçalamak için harcanan spesifik enerjinin de azaldığını gösteren bir bölgedir. Yani klasik yöntem ile kazıda daha büyük parçalar elde

22 9 edilirken mekanize kazı yönteminde elde edilecek parçaların büyüklüğü ancak, optimum s/d noktasında oluģan spesifik enerjinin meydana gelmesinde rol oynayan pasa parça büyüklüğü B noktasının apsisinden daha büyük olamaz. Bu yüzden B noktasının solunda kalan bölge klasik kazı bölgesi, sağında kalan bölge de mekanize kazı bölgesi olacaktır. ġekil 2.2 de III. bölge parça boyutunun arttıkça pasa hacminin de arttığını göstermektedir. Ancak mekanize kazıda pasa hacmini sınırlayan faktörler vardır; teorik olarak pasa hacmi keskiler arası mesafe (s) ile kesme derinliği (d) nin oluģturduğu köprü alanı ve kazı uzunluğunun (kağıt yüzeyine dik yönde) oluģturduğu pasa hacim geometrisinden daha büyük olamaz (ġekil 2.3). Bu yüzden C noktasında bir sabitleģme söz konusudur. Ancak bu noktadan sonra klasik yöntem ile kazı bölgesine geçildiğinden parça boyutu da büyüyecek pasa hacmi de artacaktır. ġekil 2.3. Ġki keski arasında kalan köprü (Tunçdemir, 2002) ġekil 2.2 de IV. bölge pasa hacmi ile optimum s/d arasındaki iliģkiyi göstermektedir. Mekanize kazıda en düģük spesifik enerjinin harcandığı optimum s/d noktasında, en yüksek pasa hacmi elde edilir (D noktası). Elde edilen bu pasanın parça boyutları da mekanize kazı için en büyük parça boyutları olacaktır. Klasik kazıda s patlayıcı madde delikleri arası mesafeyi d de deliklerin derinliği olarak düģünülürse; patlatma sonrası oluģacak pasa hacmi kesikli çizgi boyunca artacak, yine parça boyutu da bu kesikli çizgi boyunca büyüyecektir. Kayaç kazısında klasik kazı yöntemi kullanıldığında delme patlatma iģleminin istenildiği seviyede olması için; gevģetilen kayanın kaldırılması, taģınması, depolanması ve iģlenmesi kolay olan iyi parçalanmıģ bir cevher veya pasa yığını vermesi, aynı

23 10 zamanda tahkimat için geçen süre ve maliyetleri en aza indirmek amacıyla galeri cidarının mümkün olduğu kadar az hasara uğramıģ olması gereklidir. Ancak bu uygulamada mümkün olmayıp ek önlemler alınması gerektiği zaman kazı maliyetleri artar. Uygun Ģartlarda klasik yöntemden mekanize yönteme geçiģle büyük ekonomik kazançlar sağlanmaktadır. Nitekim Almanya daki bir kömür madeninde aynı formasyonda sürülen 20 m 2 kesitli hazırlık galerileri, 1983 fiyatlarıyla klasik yöntemle taģta 9153 DM/m, kömürde ise 5340 DM/m fiyatına mal olurken mekanize yöntemde bu rakamlar sırasıyla 6287 DM/m ve 4215 DM/m fiyatına inmiģtir (Moritz, 1985). Mekanize kazı ile tünel ya da galeri açmanın avantajlarını Ģu Ģekilde sıralayabiliriz; a) Ġlerleme hızları klasik yönteme göre 4-5 kat daha fazla olabilmektedir. b) Klasik yöntemde, ateģlemeden dolayı oluģan Ģoklar çevre kayaçları olumsuz bir Ģekilde etkiler ve kayacın zayıflamasına neden olur. Buna bağlı olarak, aģırı sökülme oranı yüksektir (% civarında). Hâlbuki makine ile kazıda aģırı sökülme %5 civarındadır. Bunun da tahkimat performansı üzerinde büyük etkisi vardır. c) Daha az insan gücüne ihtiyaç vardır. d) Kaza ve meslek hastalığı oranı daha düģüktür. Aynı uzunluktaki bir tünelde (1000 m ilerleme için) klasik yöntemde 4,28 olan bu oran, mekanize yöntemde 2,69 a inmiģtir (Moritz, 1985). Yukarıda sözü edilen faydalara karģın makinelerin kullanımında, bazı sınırlamalar mevcuttur. Bunlar; a) Kayaç dayanımı ve aģındırıcılığı bu makinelerin ekonomik olarak kullanımlarını etkiler. Tam cephe makinelerin hemen hemen her sertlikteki kayaçta kazı yapabilmelerine karģın, kollu galeri açma makineleri tek eksenli basınç dayanımı 150 MPa a kadar olan kayaçlarda kazı yapabilmektedir. b) Makine ile kazıda bir defada sürülecek tünel uzunluğunun belli bir miktarın üzerinde olması gerekir. Bu minimum uzunluk tam cephe tünel açma makinelerinde 3000 m civarındayken (Howarth, 1986), kollu galeri açma makinelerinde birkaç yüz metreye kadar iner. Kuzey Amerika da, bir kural olarak makine ağırlığının beher 8-10 tonuna karģılık en az 91 m uzunluk öngörülmektedir. Yani ton ağırlığındaki bir kollu makinenin, bir defada açması gereken minimum tünel uzunluğu 910 m civarındadır (Kolegman, 1983). Minimum kazı uzunluğunu belirleyen diğer bir etken makinelerin taģıma ve montajlarının maliyeti ve süresidir. c) Ġlk yatırım masrafları yüksektir.

24 11 Kazı sistemleri arasındaki iliģki ile ilgili olarak ġekil 2.4 de görüldüğü gibi spesifik enerji, kazı sistemlerinin oluģturduğu parçalanmıģ kayaç parça boyutuna doğrudan bağlıdır. Parça boyutu büyüdükçe spesifik enerji değeri düģmektedir. Patlayıcı madde ile kazıda çok iri parça açığa çıktığından, yöntem diğerlerine göre daha verimli olarak tanımlanabilir. Fakat ilerleme hızının sınırlı oluģu, titreģimlerin açığa çıkması, aģırı söküm yaparak tahkimat ve emniyet problemleri çıkarması bu yöntemin uygulanıģını sınırlamaktadır (Özdemir, 1994). ġekil 2.4. Spesifik enerji-parça boyutu açısından kazı sistemleri arasındaki iliģki (Özdemir, 1994) Yıllar boyunca yapılan araģtırmalar sayesinde yararlı olduğu ortaya konulan bazı metotlarla, kazı sistemleri için mühendislik ve araģtırma faaliyetleri yürütülmektedir. Elde edilen bu bilgi birikimi, kazılacak bölge için en iyi mekanik kazıcı tasarımının yapılmasına ve iģletme gereksinimlerinin ne olduğunun tespit edilmesine yardımcı olmaktadır. Uygulama sonucu elde edilen veriler de bu yöntemlerin verimliliğini artırdığını ve maliyetleri düģürdüğünü doğrulamaktadır. Buna göre bir mekanik kazı projesi belli aģamalardan geçmektedir. Bu aģamalar Çizelge 2.1 de verilmektedir (Tunçdemir, 2002). Çizelge 2.1 e göre kazı yapılacak kayacın ve çalıģma ortamının koģullarına göre bu faaliyetlerde değiģiklik olabilir, bunların yanı sıra çeģitli ekler yapılabilir.

25 12 Çizelge 2.1. Kazı sistemleri için geliģtirilen çalıģma metodu (Tunçdemir, 2002) 2.3. Madencilikte Kullanılan Kazı Makineleri Klasik yöntemin pahalı, düģük hızlı ve emniyet bakımından fazla güvenilir olmaması tünel/galeri açma makinelerinin geliģmesine yardımcı olmuģtur. Gerek madencilik, gerekse sanayide meydana gelen üretim artıģlarının en önemli faktörlerinden biri mekanizasyonun sağlanmasıdır. Bu nedenle hem madencilik sektöründe hem de kazı ile uğraģan diğer sektörlerde kazı iģleri mekanik kazıcılarla yapılmaya yönlenmektedir. Bu nedenle günümüzde kazı makinelerinin kullanımı artmıģtır. Tünel açma yöntemlerinin hangi kayaç dayanımı aralığında kullanıldıkları ġekil 2.5 de verilmiģtir (Acaroğlu, 2004).

26 13 ġekil 2.5. ÇeĢitli tünel açma yöntemlerinin kayaçların tek eksenli basınç dayanımına (TEBD) göre kullanım aralığı (Acaroğlu, 2004) Galeri/tünel açma makineleri çeģitli kriterlere göre sınıflandırılmaktadır. Ancak literatürde en çok kullanılan sınıflandırma kazı cephesine göre yapılan sınıflandırmadır. Buna göre tünel ya da galeri açan mekanize kazı makineleri iki ana gruba ayrılmaktadır. 1) Tam cephe kazı yapan makineler 2) Kademeli kazı yapan makineler Tam cephe kazı yapan kazı makineleri Adlarından da anlaģılacağı üzere, bu makineler galeri ya da tünel aynasını bir bütün olarak kazarlar. Daha ziyade inģaat sektöründe özellikle metro, karayolu ve su tüneli gibi yapıların açımında kullanım alanı bulmuģtur. Bu tip makineler dairesel kesitli kazı yapmak üzere tasarlanmıģlardır. Ġlk yatırım maliyeti yüksek olduğundan kısa mesafeli tünellerin açılmasında ekonomik değillerdir. Ekonomik bir uygulama için tünel çapı 2-6 m, eğimi arasında olmalı, dönüģ yarıçapı ise 100 m den büyüktür. Bu makineler çok pahalı ve ağırlardır. Tipik bir tam cephe kazı makinesi ġekil 2.6 de gösterilmiģtir.

27 14 ġekil 2.6. Bir tam cephe tünel açma makinesi ( ) Kademeli kazı yapan kazı makineleri Tarama makineleri ve kollu makineler olarak ikiye ayrılırlar. Kollu galeri açma makinesi, tamburlu kesici, sürekli kazı makinesi ve hidrolik kırıcılar bu sınıfa girmektedir Kollu galeri açma makineleri Bu makineler kazı arınını kademeli olarak kazarlar. Kesme kafaları tünel kesitine göre çok küçüktür. Mantar, yarım küre veya konik Ģekilli kesici kafa bir kol ucunda dönerek kazı yapar, ayrıca bu kafalar çalıģacakları ortama göre çeģitli tip keskilerle donatılırlar. Kol (Bum) aģağı, yukarı, sağ, sol ve ileri-geri hareket edebilir. Kol kesme kafasına kuvvet iletimine yaradığı gibi, makine ve operatörün aynadan uzakta daha emniyetli bir Ģekilde çalıģmasına olanak sağlar. Ayrıca tahkimatın kurulmasına ve bazı makine tipleri pasa yüklemesine yardımcı olur.

28 15 Bu makinelerin tam cepheli tünel açma makinelerinden bazı üstünlükleri vardır. Bunlar diğerlerine göre daha hafiftirler, taģınma, montaj ve demontajları daha kolaydır. Dolayısıyla ekonomik olarak sürülecek minimum tünel uzunluğu diğer makinelere göre daha azdır ve seçmeli kazıya elveriģlidirler. Bu da özellikle cevherli formasyonlarda önemlidir (Shahriar, 1988). ÇalıĢmaları kesite bağlı değildir. Çok keskin dönüģleri (kurbaları 90 ) rahatlıkla dönebilirler. Aynayı gözlemek ve ona eriģmek daha kolaydır. Formasyonun yumuģaklığı bunlar için bir engel olmamakla beraber, ekonomik olarak kazı yapmaları kayaç sertliği ve dayanımıyla sınırlanır. Kazılabilirliği güç olan kayaçlarda, daha güçlü ve daha ağır tipleri kullanılır. Buna paralel olarak maliyetleri de artar. Bu makinelerin çalıģtırıldığı kazı lokasyonlarının dar olması nedeniyle makinenin çalıģma yerine taģınması güçtür. Bu nedenle bu makineler parçalar halinde sökülerek yeni çalıģma lokasyonlarına nakledilirler. Bir kollu makine 5 genel bölümden oluģur (ġekil 2.7). 1) Kol (Bum) ünitesi (bum gövdesi ve kesici kafa) 2) YürüyüĢ ünitesi (paletler) 3) Malzeme yükleme ünitesi (besleyici tabla ve toplayıcılar) 4) Malzeme aktarma ünitesi (zincirli ve köprülü konveyör) 5) Hidrolik ve elektrik aksamlar ġekil 2.7. Bir kollu galeri açma makinesi ve üniteleri (Tunçdemir, 2002) Bu ünitelerin yanı sıra seçimli olarak kullanılabilen bazı ek donanımlar da bulunabilir. Bunlar stabilite sağlayan yan mahmuzlar, kırıklı çatlaklı formasyonda

29 16 kullanılan Ģiltler (koruma kalkanları), tahkimat için boyunduruk kaldırma veya tavan saplama tertibatları olabilir. Kesme kafalarında tozu bastımak, sürtünme sonucu oluģabilecek kıvılcımların etkisini azaltmak ve kesici uçların aģırı ısınmasını önlemek amacıyla su püskürtme düzenekleri vardır. Bu tip makineler, kazılması istenen formasyon için en fazla kazıyı yapabilecek taģıma ve yükleme kapasitesinde olmalıdırlar Kollu makinelerin sınıflandırılması Genellikle ağırlığına ve kesici kafa tiplerine göre sınıflandırılırlar Ağırlığına göre sınıflandırma Makinenin fiyatı, boyutu ve uygulama alanı hakkında fikir verdiğinden en çok kullanılan sistem, ağırlığına göre sınıflandırmadır (Çizelge 2.2). I. sınıf makineler 22 m 2 ye kadar kesitli galeriler açabilirler MPa orta basınç dayanımındaki kayaçlarda ilerleme hızları 25 m/gün den fazladır. II. ve III. sınıfları orta ağırlıktadırlar ve hem madencilik hem de inģaat sektöründe kullanılmaktadırlar. III. sınıfı kollu makineler, tuz potas, fosfat, boksit, alçıtaģı, kireçtaģı ve diğer yumuģak minerallerin kazısında yüksek verimde çalıģırlar. IV. sınıf makineler daha yüksek basınç dayanımındaki kayaçları kazabilme kabiliyetine sahiptir. Ayrıca yön kontrol sistemlerine sahiptirler (Schneider, 1988). Çizelge 2.2. Kollu makinelerin ağırlığına göre sınıflandırılması (Schneider, 1988) Sınıf 0 I II III Ağırlık (ton) Hafif Orta IV 75 + Ağır Kesici kafa tipine göre sınıflandırma Kesici kafanın makine üzerindeki konumu ve tasarım Ģekli, o makineye etkiyen çeģitli kuvvetlerin büyüklüğünü ve etkileme yönünü tayin etmesi nedeniyle kazı

30 17 performansı açısından önemlidir. Pratikte kollu makineler kesici kafaların bum eksenine göre dönüģ yönleri temel alınarak sınıflandırılırlar; Dönme ekseni kol eksenine paralel olan kesici kafalı kollu makineler (Spiral Tip), (ġekil 2.8). Dönme ekseni kol eksenine dik olan kesici kafalı kollu makineler (Tambur Tip), (ġekil 2.9). ġekil 2.8. Spiral tip kollu galeri açma makinesi ( 2012) ġekil 2.9. Tambur tip kollu galeri açma makinesi ( 2012)

31 18 Spiral tip kollu makinelerde 1 adet kesici kafa, tambur tipte ise 2 adet kesici kafa mevcuttur. Her iki tip kesici kafaya sahip makinenin birbirine göre üstünlükleri vardır. Dünyada kullanılan makinelerin dörtte üçü spiral tipi makinelerdir. Tüm koģullar aynı olduğunda tambur tipi kesici kafaya sahip makinelerin 130 MPa a kadar basınç dayanımına sahip kayaçları kazabildiği; spiral tipli makinelerin ise daha yumuģak kayaçlarda baģarılı olduğu tespit edilmiģtir (Schneider, 1988). Makinenin kesici kafa tipi ve kazılacak kayanın tek eksenli basınç dayanımı, çekme dayanımı, spesifik kesme enerjisi ve aģındırıcılığı gibi bazı temel özellikleri, kesici kafa tasarımı yapılırken en önemli parametrelerdir. Tek eksenli basınç dayanımı kesme ve çekme dayanımlarından daha büyük olduğundan kayaç kesilirken keskinin uyguladığı kuvvet kayacın kesme ve çekme dayanımını yenecek Ģekilde tasarlanmalıdır. Yani kayaç serbest bir yüzeye doğru kesilmeli, baģka bir deyiģle keskilerin kazı sırasında oluģturduğu mikro çatlaklar birbirine ulaģacak Ģekilde kesici kafa tasarımı yapılmalıdır (McDermott, 1988). Makineye gelen kuvvetler, kesici kafanın hareketlerinden kaynaklandığı için kesici kafanın en uygun konumda kazı yapması gerekir. Tersi durumda makineye aģırı yük geleceğinden metal yorulmaları meydana gelir ve makine ömrü azalır, bu da iģletme maliyetini artıracaktır. Dolayısıyla kesici kafanın kazı Ģeklinin yanında keskilerin kafa üzerindeki yerleģimleri yani kesici kafanın tasarımı da önemlidir (Hekimoğlu ve Fowell, 1988). Kollu galeri açma makineleri ile tünel açmanın avantajları ise Ģu Ģekilde sıralanabilir (Heiniö, 1999; Çomaklı, 2010); Delme-Patlatma yöntemine göre daha az iģçiye ihtiyaç gösterdiğinden kaza oranı da aynı oranda azalır, Ġlerleme süresince yardımcı iģlemler gerektirmediğinden boģta geçen zaman azdır, Nispeten düzgün bir kazı yüzeyi elde edilir, Tüneli çevreleyen kayada gevģeme olmadığından daha az tahkimat gerekir. Böylece gereken tahkimat daha az olur, Tam cepheli tünel açma makinesinde olduğu gibi dar bir jeolojik sınır içinde çalıģmaz. Daha kötü kaya Ģartlarına uyum sağlayabilir. Çünkü aynaya yaklaģmak her zaman kolay olduğundan gerektiğinde tahkimat yapmak mümkündür, Tam cepheli tünel açma makinelerinden daha düģük bir enerjiye ihtiyaç gösterir, Makine ve gerekli malzeme pahalı olmasına rağmen yine de tam cepheli tünel açma makinesinin maliyetinden birkaç defa aģağıdadır.

32 Kazı Makinelerinde Kullanılan Keski Tipleri Mekanize kazıda, ekonomikliği ve kapasiteyi belirleyen en önemli faktörlerden biri formasyonla direk temas halinde olan keskilerdir. Kazı makinelerinde çeģitli tip keskiler kullanılmaktadır. Bunların çalıģma prensipleri ve Ģekilleri birbirinden farklıdır. Genel anlamda iki ana gruba ayırmak mümkündür. Bunlar döner ve kama tipi keskilerdir (ġekil 2.10). Döner keskiler bazı istisnalar dıģında tam cephe kazı makinelerinde kullanılmaktadır. Kama tipi keskiler ise kollu makineler, kesici yükleyiciler, potkabaç makineleri ve sürekli kazıcılar da (Continous Miner) kullanılır. Ayrıca yumuģak kayaçlar için imal edilmiģ bazı tam cephe makinelerinde de kullanıldıkları bilinmektedir (Shahriar, 1988). ġekil Kazı makinelerinde kullanılan çeģitli keski tipleri (Bilgin, 1989) Kama tipi keskiler Bu keskiler diğerlerine nazaran ucuz olduklarından ve bazı Ģartlarda daha verimli kazı yaptıklarından büyük kullanım alanı bulmuģlardır. Çok sert ve aģındırıcı

33 20 formasyonlarda fazla verimli olmayan bu keskiler sert çelikten yapılmıģ bir gövde ve buna çeģitli yöntemlerle yapıģtırılmıģ tungsten karbid (WC) ve kobalt (Co) karıģımı sert uçtan meydana gelmiģtir. Sert tungsten karbid uç, toz metalürjisi esasına göre, presleme ve sinterleme yöntemi ile imal edilir. Yapılan ucun kalitesi bakımından, WC ve Co tozları eģit tane ebadına sahip olmalıdır (Roxborough, 1973). Sert uç üretiminde WC ve Co oranları uygun seçilmelidir. Bu malzemenin en önemli fiziksel özelliği sertlik ve darbeye karģı dayanıklılığıdır. KarıĢımda Co içerik yüzdesi artınca malzeme sertliği düģerken aksine darbeye karģı dayanıklılığı artar. Sert uç üretiminde en uygun Co yüzdesi; % dir. Kama tipi keskiler genelde 3 ana gruba ayrılırlar. Radyal, öne eğimli ve kalem uçlu keskiler (ġekil 2.11). Radyal keskiler, kömür ve yumuģak kayaçlarda; öne eğimli (ileri atımlı) keskiler, kömür ve orta sertlikteki kayaçlarda (genellikle kesici yükleyicilerde); kalem uçlu keskiler ise orta sertlikteki ve aģındırıcı kayaçlarda (orta ve ağır tip kollu makinelerde) kullanılır. Keskiler kesici kafalara yerleģtiriliģlerine göre radyal ve tanjansiyel (öne eğimli, dalma açılı) olmak üzere ikiye ayrılır. Point attack (kalem uçlu) ve forward attack keskiler tanjansiyel keskilerdir. Kalem uçlu keski bir tür konik uca sahip forward attack keskidir (Tiryaki, 1994). ġekil Kama tipi keskiler (Tiryaki, 1994)

34 21 (a) (b) ġekil Kama tipi keskilerin geometrisi a) Kama Uç b) Kalem Uç (Bilgin, 1989) Kama tipi keskilerin performansına; bunların kalitesi yanında, geometrik boyutları da büyük etki eder. Bu keskilere ait uç geometrisi ġekil 2.12 de gösterilmiģtir. ġekil 2.12 de gösterilen geometrik parametrelerin keski performansı üzerindeki etkileri aģağıda özetlenmiģtir; a) Kesme açısı arttıkça keskiye gelen kuvvetler ve spesifik enerji azalır (Roxborough, 1973; Roxborough ve Rispin, 1973; Roxborough and Phillips, 1975; Bilgin, 1989). Bu etki küçük kesme derinlikleri ve körlenmiģ keskilerde pek açık değildir. Ayrıca bu açının fazla büyümesi keski mukavemetini ters yönde etkilemektedir. Dolayısıyla bu ikisi arasında bir denge kurulmalıdır. Radyal keskilerde bu açı 90 derecedir. Öteki keskilerde ise kömürde ve yumuģak kayaçlarda 20, orta sert kayaçlarda 10 ve sert, çok sert kayaçlarda negatif kesme açısı uygulanır.

35 22 b) Temizleme açısı 6 nin altına düģtüğünde, keskiye gelen kuvvetlerde çok büyük artıģ meydana gelmektedir. Pratikte bu açı 10 civarındadır (Hekimoğlu, 1987). Bu keskilerin çalıģma prensipleri ve performansları ile ilgili Ģimdiye kadar birçok çalıģma yapılmıģtır (Hekimoğlu, 1987; Roxborough ve Rispin, 1973; Bartholomao, 1983; Demou, 1983; Larson, 1983; Hanson, 1983; Evans, 1982; Roxborough ve Pedroncelli, 1982). Bu kaynaklardan elde edilen bilgilere göre, keski tasarım parametrelerinin kazı performansı üzerine yaptığı etkiler Ģöyle özetlenebilir; a) Keskiye etki eden kuvvetler kesme derinliğinin artmasıyla yükselir. b) Spesifik enerji kesme derinliğinin artmasıyla azalır bu düģüģ belli bir derinlikten sonra hızını kaybeder. c) Keskiye etki eden kuvvetler, keski geniģliğinin artmasıyla yükselir, spesifik enerji ise bu değiģimden etkilenmemektedir. d) Gerek kesme, gerekse normal kuvvetler keskinin körlenmesiyle hızlı bir Ģekilde artar. Bu artıģ normal kuvvette 3 kata kadar çıkar (Roxborough ve Rispin, 1973; Inch, 1980). e) Birim kesme mesafesinde açığa çıkan pasa miktarı keski geniģliğiyle ve kesme derinliğinin karesiyle doğru orantılı olarak artar. f) Spesifik enerji kayaç sökülme açısının artmasıyla azalır. g) Kesme hızının, kesme parametreleri üzerine bir etkisi yoktur. h) Her kayaç türü için belli bir optimum s/d (keski mesafesi/kesme derinliği) oranı vardır. i) Fc/Fn (Kesme kuvveti/normal kuvvet) oranı, kesme derinliğiyle artar. j) Keskilerin birbiri izinden hareket etmesi kesme verimini düģürmektedir Radyal keskiler Bu keskiler, kesme kafası yüzeyine dik doğrultuda yerleģtirilirler, yani kesme açıları 90 dir. Bunun bir sonucu olarak dayanımları düģüktür. Kömür ve yumuģak kayaçların kazılmasında kullanılmakta olup, ekonomik olarak kesebilecekleri kayaç basınç dayanımı en çok 60 MPa dır. Radyal keskilerin verimleri öteki keskilere göre yüksek olup, bunlara etkiyen kesme ve normal kuvvetler daha azdır. Körlendikçe bu avantajları kaybolur. Ayrıca, bu keskilerde oluģan toz miktarı, ötekilere nazaran daha fazladır (Roepke, 1983). ġekil 2.13 de radyal keski gösterilmiģtir.

36 23 ġekil Radyal keski ( 2012) Öne eğimli keskiler Bu keskilerin iģleyiģi, radyal keskilere benzemektedir. Eksenleri kesme kafası yüzeyine teğet olacak Ģekilde yerleģtirilir. Diğer bir deyiģle; gelen kuvvetler keski ekseniyle aynı doğrultuda olduğundan, gerek keski gerekse yuva kayıpları azalır. Öne eğimli keskiler daha çok kesici yükleyicilerde kullanılır. Kollu makineler için pek elveriģli olmadıkları belirtilmektedir (Hekimoğlu, 1987). ġekil 2.14 de öne eğimli keski gösterilmiģtir. ġekil Öne eğimli keski ( 2012) Kalem uçlu keskiler Ucu konik olup, bir kalemi andırdığı için bu isimle tanımlanan keskiler, 1970 yılında AEC Inc. ile Kennametal firmalarının iģbirliğiyle yapılmıģtır (Kolegman, 1983). Daha sonra diğer firmalarca da benimsenmiģtir.

37 24 Bu keskilerin baģlıca özellikleri kendi kendini bileyleme özelliklerine sahip olmasıdır. Bu özellik; keski yuvasında (soket) serbest bir Ģekilde dönebilmesiyle sağlanmıģtır. Bu da ancak onun kendi ekseni etrafında keski yuvasında rahatça dönmesiyle sağlanır. Dolayısıyla körlenmeden daha az etkilenirler ve ekonomik ömürleri daha uzundur. Kalem uçlu keskilere etki eden kuvvetler diğer keskilere göre daha fazladır fakat gelen kuvvet ile keski ekseni aynı doğrultuda olduğundan, kırılmaya karģı mukavemetleri yüksektir. Bu keskilerin yapılmasıyla, galeri açma makinesi performansında büyük aģama kaydedilmiģ, çatlaklı formasyonlarda kazı sınırları 150 MPa a kadar çıkmıģtır. Kalem uçlu keskilerin sert tungsten karbid uç kısmı konik Ģekilli olup, keski gövdesiyle aynı doğrultudadır. Kalem uçlu keskilerin kesme performanslarını belirlemek amacıyla çeģitli araģtırmalar yapılmıģtır (Hurt ve Evans, 1982; Evans, 1984; Wallace, 1976; Kelly, 1975; Fallace, 1983; Sundee, 1986). Bu araģtırmalardan elde edilen baģlıca sonuçlar aģağıdaki gibi özetlenebilir. a) Bu keskilerde oluģan kesme ve normal kuvvetler radyal uçlara göre daha fazladır. b) Körlenmeye karģı daha az hassaslardır. c) Kesme sırasında oluģan toz oranı daha fazladır. d) Kesme sırasında, sürtünmeden dolayı kıvılcım oluģma ihtimali daha fazladır. e) Minimum kesme kuvveti, kesme açısının olması durumunda elde edilir. Bunların dıģında radyal uçlar için söylenenler bu keskiler için de geçerlidir. ÇeĢitli kalem uçlu keskiler ġekil 2.15 de gösterilmiģtir. ġekil ÇeĢitli kalem uçlu keskiler ( 2012)

38 25 Kalem ve Kama uçlu keskilerin karģılaģtırılmasını Ģöyle sıralayabiliriz; Kama uçlu keskiler daha ucuzdur. Kama uçlu keskiler kalem uçlu keskilere göre daha yumuģak formasyonlarda kullanılırlar (Kalem uçlu keskilerin 150 MPa formasyonlarda bile kullanılabilecek tipleri son yıllarda üretilmiģtir). Kalem uçlu keskilerin kendi kendilerini bilemeleri sebebiyle daha uzun ömürlü olmaktadırlar. Kalem uçlu keskilerde oluģan kesme kuvveti daha fazladır. Kalem uçlu keskiler kesme esnasında daha fazla toz oluģtururlar Kalem uçlu keskilerde kesme esnasında, sürtünmeden dolayı kıvılcım oluģma ihtimali daha fazladır. ġekil 2.16 da kalem ve kama uçlu keskilerin keski tutuculara yerleģtirilmiģ hali gösterilmiģtir. (a) (b) ġekil Keski tutuculara yerleģtirilmiģ Kalem (a) ve Kama (b) Uçlu Keskiler Yukarıda anlatılan kazı makinelerinde kullanılan keskilerin uygulama sınırları Çizelge 2.3 de verilmiģtir (Bilgin, 1989). Çizelge 2.3. Keskilerin uygulama sınırları (Bilgin 1989) Formasyon Basınç Dayanımı (MPa) Tipik Kayaç YumuĢak <50 ġeyl, Kömür, KumtaĢı Orta Sert KireçtaĢı, Gnays Sert Granit, Kuvarsit Çok Sert >200 Hornblent Kama ve Kalem Uçlu Keski Tipleri Yıldız Keski Disk Keski Kabaralı keski

39 Kesme Teorileri Kama uçlu keskilerle ilgili kesme teorileri Bu tip keskiler ile ilgili ilk teori, metallerin planya makinesinde kesilmesi üzerine 1945 yılında Merchant (Merchant, 1945) tarafından geliģtirilmiģtir. Merchant teorisinde, kesme sırasında oluģan talaģ önem kazanmaktadır. Kesme dayanımı σ s olan bir malzemeyi keserken, keskiye gelen kesme kuvveti ġekil 2.17 üzerinde gösterilmiģtir. ġekil Merchant a göre kesme sırasında oluģan kuvvetler FC 2 s d tan 2 i (2.1) Burada; FC : Keskiye gelen kesme kuvveti σ s : Kayaç (metal) kesme dayanımı d : Kesme derinliği α : Keski açısı Ø i : Keski ile kesilen malzeme arasındaki sürtünme açısı Merchant teorisi aslında malzemenin yalnız kesme dayanımı göz önüne alınarak çıkarılmıģtır. Fakat bu formülü, gerek kesme dayanımı, gerekse kayaç iç sürtünme açısına (ϕ) dayanarak aģağıdaki EĢitlik (2.2) deki gibi geliģtirmek mümkündür. Bu teori daha ziyade yumuģak kömürlerin kesilmesi için geçerli olup, sert kömürlerde çok iyi bir sonuç vermemektedir (Gottlieb ve Moore, 1981).

40 27 FC 2 d S sin i 1 cos cos 1 tan tan i 2 i (2.2) Evans (1962) yılında Ġngiliz kömür dairesi araģtırma merkezinde kömürlerin kesilebilmesi üzerine kendi teorisini açıklamıģtır. Merchant teorisinde çok önemli bir yer tutan talaģ kaldırma olayı, kömürün kırılgan bir malzeme olmasından dolayı Evans ın teorisinde önemini kaybetmiģtir. Evans a göre, buradaki çatlamalar kömürün çekme gerilmesinin yenilmesi ile meydana gelmekte ve keskinin kömüre batması sırasında keski ucundan baģlayarak serbest yüzeye doğru geliģmektedir. Bu teori ayrıca keskinin konik kafası etrafında oluģan gerilmelerden dolayı keski kayaç içerisinde ilerlemeye baģladığı andan itibaren kırılmaların baģladığını kabul eder (Evans, 1984). Daha sonra yapılan çalıģmalar, kayaç ile keski arasındaki sürtünme katsayısı dikkate alınmadığında, bu teorinin kömür ve orta sert kayaçlarda gerçeğe yakın sonuçlar verdiğini göstermiģtir. Evans kömür veya kayaca saplanan keskinin çekme dayanımını yenerek dairesel bir kırılma yüzeyi oluģturduğunu ifade etmiģtir (EĢitlik 2.3). F' C 2 Wd t 1 sin 1 sin (2.3) W k 2 s (2.4) Burada; F C : Maksimum kesme kuvveti t d W s k : Kayacın çekme dayanımı : Kesme derinliği : Keski geniģliği : Kesme açısı : Keskiler arası optimum mesafe : W/d

41 28 Roxborough ve Rispin (1973) Evans ın teorisini geliģtirilerek sundukları bir yaklaģımın kayaçlar için de geçerli olduğunu ileri sürmüģlerdir. Bu yaklaģımın tebeģir tozu gibi su aldığında plastik özellik gösteren kayaçlarda daha doğru sonuçlar verdiğini iddia etmiģlerdir. Buna göre keskiye gelen kesme kuvveti EĢitlik (2.5) ile hesaplanabilmektedir (Bilgin, 1989); dw s cos i F' C (2.5) sin cos i Burada; F C : Maksimum kesme kuvveti s : Kayacın kesme dayanımı i : Kayaç ile keski arasındaki sürtünme açısı : Kayacın içsel sürtünme açısı Nishimatsu (1972) Mohr kırılma prensibini göz önüne alarak, Merchant teorisine benzer bir teori ileri sürmüģtür. Bu teoriye göre, kesme sırasında taģtan kopan parçaların oluģumunda kayacın kesme dayanımı etkendir (EĢitlik 2.6). 2 sdw cos i n 1 1 sin F' C (2.6) i Burada; F C : Keskiye gelen maksimum kesme kuvvetleri s d W i : Kayacın kesme dayanımı : Kesme derinliği : Keski geniģliği : Kayaç ile keski arasındaki sürtünme açısı : Kayacın içsel sürtünme açısı : Kesme açısı n= 12-( /5) dir.

42 Kalem uçlu keskiler ile ilgili kesme teorileri Konik bir ucun kayaçlara batması ile ilgili ilk teori 1974 yılında Lundberg tarafından ortaya konulmuģtur. Lundberg e göre konik uç kayaca batarken oluģan radyal çatlaklar, çekme gerilmesinin yenilmesi sonucudur. Kırılma yüzeyi ise keski ucundan itibaren baģlayarak yüzeyle bir ( ) açısı yapmaktadır. Buna göre kalem uçlu keskilerle kazı esnasında oluģan parça oluģumu EĢitlik (2.7) ile hesaplanır. 1/ 3 Cotg / 2 Tg / 2 1/ 3 Arctg (2.7) i < /2 : Meydana gelen kırılma çatlağı ile yüzey arasındaki açı : Kayacın içsel sürtünme açısı 2 : Keski tepe açısı i : Kayaç ile keski arasındaki sürtünme açısı c : Kayacın tek eksenli basınç dayanımı Burada keskinin kayaca batması için uygulanan kuvvet F ile batma derinliği d arasında EĢitlik (2.8) deki bağıntı vardır. Buna göre kayacın tek eksenli basınç dayanımı yenilerek batma iģlemi gerçekleģir. 1 sin sin i 2 2sin cos 2 cos F cd (2.8) Bu konudaki ikinci teori Evans tarafından 1984 yılında açıklanmıģtır. Keskiye etki eden kesme kuvveti EĢitlik (2.9) daki bağıntıdan hesaplanır. Buna göre kayacı kesmek için gerekli olan kuvvet, kayacın çekme dayanımı ve kesme derinliğinin karesi ile doğru orantılı, tek eksenli basınç dayanımı ile ters orantılı olarak değiģir (Evans, 1984) t d F' C 2 (2.9) cos c

43 30 Burada; F C : Maksimum kesme kuvveti t : Kayacın çekme dayanımı c : Kayacın tek eksenli basınç dayanımı d : Kesme derinliği 2 : Keski uç açısı Evans teorisi büyük kesme derinliklerinde yapılan kesmelerde iyi sonuçlar vermemektedir. Göktan, 1997 de bu teorinin üzerinde çalıģarak daha gerçekçi sonuçlar bulmak için kullanılabilecek bir EĢitlik (2.10) önermiģtir. F' C 2 4 td sin cos 2 (2.10) 2.6. Keskilerde AĢınmaya Etki Eden Faktörler Keskilerde kayaç kazısı sırasında, kayacın dayanımına, sert ve aģındırıcı mineral içeriğine, kazı süresine, keski kalitesine ve cinsine bağlı olarak aģınma veya metal yorulmalarının sebep olduğu yıpranmalar meydana gelir. Keskiler aģındıkları zaman kesme kuvvetlerinin artmasıyla harcanan enerji de artar. Uçların kayaca girmesi zorlaģır, kesme derinliği azalır, makine titreģimi artar ve sonuçta kazı verimi düģer, keski sarfiyatında artıģ meydana gelir. Keskilerde birkaç çeģit aģınma mekanizması görülebilir: Sürtünme, sıcaklık, darbe ve titreģim (Deketh, 1995). Bununla beraber keskilerde değiģik tip aģınma mekanizmaları da etkili olabilir. Pratikte en çok sürtünme aģınmasına rastlanır. Uç aģınmalarına etki eden faktörler çok çeģitlidir. Bunlar (Altınoluk, 1989); Tungsten karbürün metalürjik bileģimi Keski geometrisi Kazı hızı Kazılan kayacın özellikleri Kazı Ģartları ve iģletme faktörleri Diğer faktörler

44 31 Tungsten karbür bileģiminin aģınmaya etkisi uç davranıģlarını etkileyen imalat değiģkenleri olarak ele alınmalıdır. Bunlar (Bilgin, 1989): Tungsten tozunun tane boyutu Bağlayıcı olarak kullanılan kobalt tozunun miktarı Tungsten karbürdeki karbon tozu miktarı Tungsten karbit ucun porozitesi Yapılan çalıģmalar aģınmayı en çok etkileyen faktörün kobalt miktarı olduğunu göstermektedir (Bilgin, 1989). Madencilikte kullanılan kesici uçlarda, genellikle % 10 kobalt miktarı kullanılmaktadır. Kuvars miktarı fazla, basınç dayanımı 80 MPa dan az olan aģındırıcı kayaçlarda, kobalt miktarı az (% 6) ve tane boyu küçük (3,6 mikron ve altı), sertliği yüksek (1600 Hv, vickers sertliği) tungsten karbür bileģimi seçilmelidir. Ancak dayanımı yüksek kayaçlarda bu bileģim kırılgan olacağından, küçük tane boyu (1,2 mikron) fakat yüksek kobalt (% 10) olmalıdır. KireçtaĢı gibi sert fakat kuvars içermeyen kayaçlarda ise karbür tane boyu bir miktar arttırılmalıdır. Bütün bu kompozisyonlarda karbon % 6-6,1 arasında olmalıdır. (Altınoluk, 1989). AĢınma üzerinde en çok etkisi olan geometrik faktör uç alt yüzeyi ile kayaç arasındaki temizleme açısıdır. Bu açı 5 den fazla olmalıdır. Kesme açısı aģınma üzerine fazla etkili değildir (Fowell ve ark., 1987) Kazılan kayacın fiziksel, mekanik ve mineralojik özellikleri aģınmayı önemli Ģekilde etkilemektedir. Etkili olan kayaç özellikleri önem sırasına göre Ģöyledir (Altınoluk, 1989); Kuvars ve diğer sert mineral içeriği Kuvars tanelerinin ortalama tane boyu Sert minerallerin tane Ģekilleri Tanelerin birbirleri ile bağlantı Ģekilleri ve dolgu Kayacın mukavemeti (tek eksenli basınç ve çekme dayanımı) Bu faktörlerin tek tek etkilerinden çok birlikte yaptıkları etkileri önemlidir. En önemli faktör kayacın yapısındaki kuvars ve diğer sert mineral içeriği ve bunların tane boylarıdır. Her iki faktör arttıkça uç aģınmalarıda artar. Kayaç mukavemetinin tek baģına etkisi azdır. Ġçinde kuvars olmayan kireçtaģı gibi mukavemeti fazla kayaçlarda sürtünme aģınmasına pek fazla rastlanmaz. Kayacın içinde kuvars varsa ancak o zaman aģınma, mukavemetle birlikte artar. Yapılan çalıģmalar kuvars miktarının özellikle % 60 tan büyük olması durumunda aģınma miktarı önemli derecede artacağını göstermektedir (Altınoluk, 1989).

45 32 Kazı Ģartları ve iģletmeye bağlı faktörler de aģınmayı etkileyen önemli parametredir. Bunlar da Ģöyle sıralanabilir (Altınoluk, 1989); Kesme Hızı: Kazı sırasında kazıcı ucun kayaç üzerindeki hızına kesme hızı denir. Hız arttıkça uç aģınması artar. Kesme hızı uçta sıcaklığın artmasına neden olur. Sıcaklık arttıkça metal yumuģar ve aģınma hızlanır. AĢınmayı azaltmak amacıyla kesici kafa hızı azaltılabilir. Bu amaçla kesici kafalar birden fazla kesme hızında tasarlanırlar. Kesme Derinliği: Ucun kayaca batma derinliğidir. Genelde aģınma üzerine bir etkisi yoktur. Çok küçük kesme derinliklerinde sürtünme arttığı için aģınma artar. Bu nedenle kesme derinliği mümkün olduğunca artırılmalıdır. Kesme Uzunluğu: Ucun kazı boyunca katettiği yol kesme uzunluğudur. Kesme uzunluğu arttıkça aģınma da doğal olarak artar. Uçların Soğutulması: Uçların su ile soğutulması kazılan kayaç kırıntılarını ortamdan hızla uzaklaģtırıldığı ve sıcaklığın etkisini azalttığı için aģınmayı azaltır (Tecen, 1987). Diğer Faktörler: Kesici kafa üzerindeki uçların dizaynı, kazı verimini düģürme ve aģınmayı artırma gibi etkileri olduğundan çok önemlidir. Operatörün makineyi kullanmadaki baģarısı da aģınmada önemli bir faktördür. Kazıcı kafa aynada formasyonu en kolay kazacak Ģekilde hareket etmelidir Mekanik Kazı Makinelerinde Kazı Performansını Etkileyen Faktörler Bir kazı iģlemini en verimli Ģekilde gerçekleģtirmek için, kazılacak formasyona en uygun olan kazı makinesi seçilmelidir. Bunun için mekanize kazı performansını etkileyen faktörler bilinmelidir. Performansı etkileyen faktörler genel olarak 3 gruba ayrılır; Makine ile ilgili faktörler (Mekanik Faktörler) (Çizelge 2.4, ġekil 2.17) Kayaç ile ilgili faktörler (Jeoteknik Faktörler) (Çizelge 2.5, ġekil 2.17) ĠĢletme faktörleri (Çizelge 2.6, ġekil 2.17) Her Ģeyden önce kazı performansı, kesici kafa tasarımı, keski tipi ve makine gücü gibi makine parametreleri tarafından etkilenir. Ġkinci olarak, jeoteknik parametreler keski aģınması ve kesme performansını etkiler. Bunlar porozite ve çimentolaģma derecesi, kuvars miktarı gibi parametreleri içeren mineral özellikleri; tek

46 33 eksenli basınç dayanımı, çekme dayanımı, elastik modüller gibi parametreleri içeren kaya mekaniği özellikleri; süreksizlik aralığı ve sıklığı gibi parametreleri içeren kayaç kütlesi özellikleridir. Son olarak kazı performansını etkileyen en önemli faktörlerden biri de çalıģma yöntemidir. Kazı boyunca bakım onarımın aksatılmaması, seçilen kazı yönteminin baģarıyla uygulanması için gerekli olan iģ planlarının yapılması ve lojistik desteğin gerçekleģtirilmesi de kazı performansını etkiler (ġekil 2.17). ġekil Bir kazı makinesi uygulamasında kazı performansını etkileyen parametreler (Thuro ve Plinninger, 1999a) Çizelge 2.4. Kazıcı makinenin performansını etkileyen mekanik faktörler (Fowell ve ark., 1984) Kesici Kafa Stabilite ĠĢletme özellikleri Kesici uç sayısı Kesici uç tipi Kesici kafa dizaynı Bum silindirlerin itme kuvveti Kesici kafanın dönme hızı Kesici kafanın motor gücü Makinenin sağlamlığı Kazını Ģekli Operatör tecrübesi Radyal/ileri atımlı/kalem uçlu Kesici uç geometrisi Uç bileģimi

47 34 Çizelge 2.5. Kazıcı makinenin performansını etkileyen jeoteknik faktörler (Fowell ve ark., 1984) Malzeme Özellikleri Kesilebilirlik AĢındırma Sürtünme etkisi Darbe etkisi Isı etkisi Dağılma özelliği ġlam oluģturma Kütle Özellikleri Süreksizlikler Hacimsel sıklık Yönlenme Kesme Dayanımı KarıĢık arın Formasyon değiģimi Çevre Özellikleri Su Yeraltından gelen Makinelerden gelen Galeri Geometrisi Boyut ġekil Eğim Yerinde Gerilmeler Çizelge 2.6. Kazıcı makinenin performansını etkileyen iģletme faktörleri (Hekimoğlu ve Fowell, 1988) Tahkimat Kazılan malzemenin nakliyatı Yardımcı ekipmanlar ĠĢçilik Tipi, miktarı Bağ atım Ģekli Mekanizasyon Diğer Arında Arın gerisinde Havalandırma Toz bastırma Hat ve kablo uzatımı Bulunabilirlik Deneyim, yetenek Arına ulaģım Çimentolama Kamalama Makine önünde Makine çevresinde Ġkincil kırma Konveyör Kamyon Vagon Su/pompa Vantüp Enerji kablosu HaberleĢme kablosu Konveyör Ray Arına uzaklık/ulaģım süresi UlaĢım yöntemi Organizasyon Yönetim Prim sistemi ĠletiĢim Vardiya Toplam süre Verimli süre Son kullanım Mühendislik toleransı Galeri eğimi Galeri istikameti ĠĢ önceliği Kazının ortamdaki diğer iģlerle iliģkisi Su Su atımı ve drenaj

48 35 Bir kollu makine uygulamasında karģılaģılan problemler kazı, yükleme ve destekleme aģamalarında meydana gelen problemler olarak üç ana baģlıkta toplanabilir. Kazı anında oluģan problemler; düģük ilerleme hızı, yüksek keski sarfiyatı dolayısıyla keski aģınması ve kesici kafanın ilerleyememesidir. Yükleme anında oluģan problemler; kazılan blokların çok ağır olması ya da su etkisiyle çamurlaģan malzemenin taģıma elemanlarını kilitlemesidir. Destekleme problemleri; makinenin yumuģak zeminde batması ya da makine sabitleme elemanlarının zemine batarak iģlevlerini gerçekleģtirememesi olarak tanımlanabilir Kazı Esnasında Keskilerin Kayacı Parçalama Mekanizması Mekanize kazı sistemlerinde kazı iģlemi makine tarafından sağlanan itme ve dönme kuvvetlerinin keskiler tarafından kayaca iletilmesi ile sağlanmaktadır. Hurt ve Evans ın (1981) keskinin kayaç içerisinde hareketini açıklamak için ileri sürdüğü hipoteze göre, keskinin kayaçta ilerlemesi iki aģamada gerçekleģir. Önce keskinin ucundaki kayaç kırılmaya baģlar. OluĢan çatlaklar keskinin iki yanından ve önünden parçaların kopmasını sağlar. Ġkinci aģama ise, kesilen parçaların temizlenmesidir. Bu Ģekilde açılan kanalın yan yüzeyleri bir eğime sahip olup bu açıyı kırılma açısı (breakout angle) denir. Kazı sırasında keskiler belli bir kesme açısıyla kayaca girerek parçalama iģlemini gerçekleģtirirler. Bu iģlem sırasında keski batma geometrisinde bir gerilme zonu oluģur ve tanelere gelen hidrolik etkiler kayaç dokusunda minik çatlaklar oluģmasına yol açar. Verimli bir kesme iģleminde keskiler arası mesafenin en uygun olduğu mesafe bu çatlakların birbirine ulaģabildiği en büyük mesafedir. Bu durumda en büyük parça boyutlu pasalar elde edilerek verimli bir kazı gerçekleģtirilmiģ olur. Fakat ne yazık ki bumlu makinelerde, kayaç içinde bulunan safsızlıklar ve süreksizlikler yüzünden titreģim oluģarak aģırı sarsıntı problemleri meydana gelir. Bu da keskinin kayaç ile istenildiği derinliklerde temas etmesini zorlaģtırdığından istenilen oranda çatlak oluģumu engellenmiģ olur. Dolayısıyla bir sonraki turda keskinin parçalama etkisi daha az olacaktır Kesme kuvvetleri Bir keski, kesme yaparken üç kuvvet bileģeninin etkisine uğrar. Bunlar; kesme doğrultusunda etkiyen kesme kuvveti (FC), kesme doğrultusuna dik yönde etkiyen

49 36 normal kuvvet (FN), ve FC ile FN in bulunduğu düzleme dik olarak etkiyen yanal kuvvet (FS) dir (Bilgin, 1989). Yanal kuvvet genellikle küçüktür. Küçük keski aralığı / kesme derinliği oranlarında yanal kuvvet keskiyi yana doğru itecek Ģekilde geliģir. Normal kuvvet ise keskiyi istenilen derinlikte tutmak için gerekli itme kuvvetine karģılık gelir. ġekil 2.18 de keski kuvvet bileģenleri gösterilmiģtir. ġekil Keski kuvvet bileģenleri (Tiryaki, 1994) Spesifik enerji Kesme verimliliğinin belirlenmesinde önemli ölçütlerden biri olan spesifik enerji birim hacim kayacı kesmek için gerekli olan enerji olarak tanımlanır. Spesifik enerji ortalama kesme kuvvetinin elde edilen kayaç miktarına oranıdır ve aģağıdaki eģitlikle ifade edilir (Roxborough, 1973). FcL SE 10 1 (2.11) V Burada; SE : Spesifik enerji (MJ/m 3 ) Fc : Kesme kuvveti (kn) L : Kesme uzunluğu (cm) V : Kesilen kayacın hacmi (cm 3 ) (V= Y/D) Y : Pasa miktarı (g) D : Yoğunluk (g/cm 3 )

50 37 Verilen kesme Ģartları ve makine gücü için yüksek spesifik enerji birim hacim kayacı kesmek için fazla enerji harcamasından dolayı düģük üretim demektir. Roxborough a göre keski tarafından kazılan kayaç miktarı için birkaç referans parametre kullanılmazsa, keski üzerine etkiyen kuvvet ölçümleri kesme sisteminde çok az önem taģır. Bu nedenle spesifik enerjinin kesme verimliliğinin belirlenmesinde önemi büyüktür (Tiryaki, 1994) Keski açıları ve keski hızı Kleinert (1985), keskilerin performansını etkileyen açıların kesme açısı, temizleme açısı, koniklik açısı (uç açısı) ve dalma açısı olduğunu belirtmiģtir. Bu açılar ġekil 2.19 da gösterilmiģtir. Kesme açısı ( ), keskinin ön yüzeyi ile kömür veya kayaç yüzeyine dik düzlem arasındaki açıdır. Temizleme açısı ( ), keskinin alt yüzeyi ile kesme doğrultusuna paralel bir düzlem arasındaki açıdır. Dalma açısı ( ) ise keski ekseni ile kesme yörüngesine keski ucundan çizilen teğet arasındaki açıdır (Tiryaki, 1994). ġekil Keski açıları Kesme açısı arttıkça gerek keski kuvvetleri gerekse de spesifik enerji değeri azalmaktadır. Kesme açısının artıģı keskinin mekanik dayanımı azaltacağından yumuģak formasyonlarda 20, orta sert formasyonlarda ise 10 ile sınırlandırılır. Sert ve çok sert formasyonlarda ise negatif kesme açıları kullanılır (Bilgin, 1989). ġekil 2.20 de negatif ve pozitif açılı keskiler gösterilmiģtir.

51 38 ġekil Negatif ve pozitif açılı keskiler (Bilgin, 1989) Temizleme açısı, 5 den 0 ye düģünce keski kuvvetlerinde ve spesifik enerjide birkaç misli artıģ olmaktadır. 5 üzerindeki değerler ise keski performansını etkiler. Pratikte temizleme açısı keski dayanımı göz önüne alınarak 6 alınır (Bilgin, 1989). Kalem uçlu keskilerde koniklik açısı ve dalma açısı kesme performansı açısından son derece önemlidir. Hurt ve Evans (1981) koniklik açısı 75 ve dalma açısı 50 de minimum kesme kuvveti bulmuģlardır. Werner ve Kleinert sert kayaçlarda keski aģınmasını önlemek için koniklik açısının büyük alınması gerektiğini belirtmiģlerdir. Keski hızının keski kuvvetleri ve spesifik enerji üzerine etkisi olmadığı yapılan araģtırmalar sonucunda görülmüģtür. Bununla birlikte keski hızının düģük tutulması durumunda metan patlama potansiyeli azalmakta, daha sonra az solunabilir toz oluģmakta ve keski ömrü artmaktadır (Bilgin, 1989) Kesme derinliği ve keskiler arası mesafe Keskilerle yapılan kesme çalıģmalarında birçok araģtırmacı deneylerini önce tek keski ile kesme, ardından yan yana kanallar açarak yardımlı kesme Ģeklinde yapmıģlardır. Burada bahsedilen araģtırmaların ilk önce tek keski ile yapılan kesmelere ait sonuçları ardından yardımlı kesme sonuçları verilmiģtir. Evans ve Pomeroy (1966) yaptıkları çalıģmada, kömürde yaptıkları kesme çalıģmalarında maksimum kesme derinliği (d) ile doğrusal, ortalama kesme kuvvetlerinin ise yaklaģık d 1.3 veya d 1.4 orantısıyla arttığı gözlemlenmiģtir. Kesme

52 39 derinliği arttıkça kazılan kömür miktarındaki artıģ, ortalama kesme kuvvetindeki artıģtan daha fazladır. Bu durumda birim kömür üretmek için gerekli olan enerji derinlik arttıkça düģecek ve kesme verimliliği artacaktır. Kesme derinliği arttıkça ürünün boyutu artarken ince ve solunabilir toz miktarı da azalır (Tiryaki, 1994). Pomeroy ve Brown (1968) yaptıkları çalıģmada, kama tipli keskilerle bir kömür bloğunun üst yüzeyinde yaptıkları tek keski deneyleri sonucunda kesilen toplam hacmin keski tarafından süpürülen hacim ve yanal kırılma gibi iki bileģenden oluģtuğu ve yanal kırılma nedeniyle oluģtuğu düģünülen kesme kuvvetinin kesme derinliği ile arttığı bulunmuģtur. Uygulanan kesme derinliği sınırı içinde (13 mm-102 mm) keski tarafından süpürülen alan için gereken enerji, yanal kırılma için harcanandan daha azdır. Ayrıca keski ucundan baģlayan çatlaklar baģlangıçta serbest yüzeye dönmeden önce kömürün içinde ilerleyerek, yanal kırılmaya ek olarak, belirlenen derinliklerden daha derinde kömürün kırılmasına neden olur. Çıkarılan kömür miktarına katkı yapan bu üçüncü bileģene keski altında kesme denir (Tiryaki, 1994). Evans ve Pomeroy (1966) yaptıkları çalıģmada, bir kömür bloğunun üst yüzeyinde tek kanal açmak, bu kanalı aynı kesme derinliğinde derinleģtirmek, belirli bir aralıkta birbirine paralel açılmıģ iki kanalın arasında aynı kesme derinliğinde bir kanal açmak ve açılan bu kanalı derinleģtirmek için gereken ortalama kuvvetleri karģılaģtırmıģlardır. Buna göre; en fazla kuvvet tek bir kanalı derinleģtirmek için gerekmektedir. Ġki kanal arasındaki bir kanalı derinleģtirmek ise yan kanallardan az da olsa yardım gördüğü için tek kanalı derinleģtirmekten daha kolay fakat tek kanal açmaktan daha zordur. Ġki kanal arasında aynı kesme derinliğinde bir kanal açmak için gereken kuvvet tek kanal açmak için gereken kuvvetten daha azdır ve bu kuvvetin değeri kesme derinliği ve kanallar arasındaki uzaklığa bağlıdır. Bu kuvvet değerinin tek kanal açmak için gerekenden daha düģük olması yardımlı kesmeyi ifade eder. Yardımlı kesmede komģu keskiler arasındaki uzaklık kesme derinliğinin 2-3 katı olmuģtur. Kesme derinliği hat aralığının 1/3 ünden daha küçükse; keskiler arasında tam bir çatlak oluģumu gözlenemez. Yardımsız kesme veya sığ kesme olarak tanımlanan bu durum keski hatları arasında kömür sırtları oluģturmaya eğilimlidir. Pratikte keski yuvalarına zarar veren bu sırtları kaldırmak zordur.

53 40 ġekil Kazı sırasında konik bir keskiye gelen kuvvetler ile yardımlı ve yardımsız kesme durumu (Speight, 1997) Keskiler arası mesafe, kesme kuvvetlerinde önemli bir etkiye sahiptir. Kısa keskiler arası mesafe verimsiz bir kesme, öğütme ve toz oluģumuna neden olur. Keskiler arası mesafe artırıldığında, uygulanan basma kuvvetinin oluģturduğu minik çatlakların birbiriyle kesiģebildiği, belli bir noktaya kadar kesme verimi artar, parça boyutu büyür, dolayısıyla toz oranı düģer. Keskiler arası mesafe fazlasıyla artırıldığında keskilerin birbirine etkisi olmadığından çatlaklar birbirine ulaģamayarak aradaki köprüyü kopartamayacak ve kesici kafaya aģırı yükler gelerek verimli bir kesme iģlemi gerçekleģtirilemeyecektir. Bu durumuda bir kazı iģleminde en önemli nokta, uygulanan en az kuvvetle en fazla pasanın elde edileceği kazı Ģartlarının belirlenmesidir. Bu da birim hacimdeki kayacı kazmak için gerekli olan kuvvetin oluģturduğu enerji olarak tanımlanan spesifik enerjidir ve kazı verimliliğini etkileyen ana faktördür. Bir kazı sırasında oluģan spesifik enerji ne kadar küçük ise kesme verimliliğide o kadar artacaktır. Kazı enerjisinin en küçük olduğu durumda keskiler arası mesafe ile kazı derinliği arasında (s/d) en iyi oran elde edilmiģ demektir (ġekil 2.21). Bu oran değiģik özelliklerde ki her kayaç için farklı olup kollu makine kesici kafa tasarımında ve kesme geometrisinin belirlenmesinde kullanılır. Konik keskiler için bu oran genellikle 2-4 arasında değiģir. Kırılgan bir kayaç için bu oran 4 den daha fazla olabilir (Özdemir ve

54 41 Miller, 1978). Keski geometrisi de ilerleme hızını ve verimli kazı uygulanabilirliğini etkiler. Roxborough (1973) çalıģmasında, komģu keskiler arasındaki etkileģimin her bir keski tarafından üretilen yanal kırılmaların karģılaģmaları halinde veya üst üste geldiklerinde olduğunu belirtmiģtir. Kırılma açısı ( ) sabitse, keskiler arasında etkileģimin baģlayacağı uzaklık (s) kesme derinliği arttıkça artar. Buna göre: s/d < tan olduğundan etkileģim baģlar. Anhidrit, sert ve dayanımı yüksek kireçtaģı, ince taneli orta dayanımlı kumtaģı gibi üç farklı sedimanter kayaç üzerinde yapılan yardımlı kesme deneylerinde, her üç kayaç üzerinde değiģik s/d oranlarında spesifik enerji değerleri belirlenmiģtir ve her üç kayaç içinde spesifik enerjinin s/d oranı ile bir minimuma kadar azaldığı, bu minimumdan sonra artarak sabit bir değere ulaģtığı görülmüģtür (ġekil 2.22). Anhidritte s/d oranı sıfır iken spesifik enerji değeri tek derin kesmelerde ölçülenlerden daha yüksek çıkmıģtır. Burada s/d oranı yaklaģık 1,5 olduğunda minimum spesifik enerji Ģartları elde edilmiģtir. KireçtaĢı ve kumtaģı deneylerinin sonuçları da anhidritle aynı eğilimi göstermiģtir. ġekil Keskiler arası mesafenin spesifik enerjiye etkisi (Roxborough, 1973)

55 42 Laboratuar çalıģmalarının büyük çoğunluğu düz kayaçlar üzerinde yapılmıģtır. Hurt, (1982) çeģitli keskiler kullanarak deneylerinde pratikteki gibi kesme yapan yani bir önceki dizinin kesmeleri arasından bir sonraki dizinin kesmeler yaptığı kesici kafa hareketini temsil etmiģtir. Düz kayaçta olduğu gibi spesifik enerji değeri sabit bir s/d değerinde minimum göstermeyip, eğrinin önce hızla sonra yavaģlayarak azaldığını gözlemlemiģtir. Bu sonuçlar göz önüne alınarak Hurt ve Evans (1981) çalıģmalarında, sert ve dayanımlı kayaçlarda verimli kesmenin, büyük derinlikler alabilecek yüksek kapasiteli makine ve bunlara dayanıklı keskilerle sağlanabileceğini belirtmiģlerdir. Bu durumda keskilerin dayanımı oldukça önem kazanmaktadır. Hurt (1980) çalıģmasında, sert ve dayanımlı kayaçlarda verimli kazıyı araģtırmak amacıyla kireçtaģında beģ adet kesici kafayı karģılaģtırmıģtır. Her kesici kafaya ait kesme diyagramları çıkarılarak kafaların gerçek hareketlerini temsil edecek kesme deneyleri yapılmıģtır. Kesme diyagramlarından kesme tipleri belirlenmiģ ve kesme tiplerine göre belirlenen kesme faktörleri ile deney sonuçları kullanılarak her bir keskiye düģen yük hesaplanmıģtır. Kesme tipleri s/d oranına göre belirlenmektedir. Fakat kesme derinliği sıfırdan maksimuma değiģtiğinden (eksenel kesici kafalarda dönme eksenine dik ilerleme yönünde) s/d oranı sürekli değiģir. Bu nedenle bütün kesme tiplerini belirlemek zordur. Hurt (1980), genel olarak kesme tiplerini kesmenin en derin parçasını göz önüne alarak sınıflandırmıģtır. Hurt (1980) tarafından ilk olarak, düz bir kayaç üzerinde yapılan yardımsız kesme, tek yalıtılmıģ keskinin kesmesi olarak ele alınmıģtır. Burada kırılma açısını ( ), kırılma düzlemi ile yatay düzlem arasındaki açı olarak tanımlamıģtır. ġekil 2.23a da yardımsız kesme tipi görülmektedir. u yardımsız kesmenin kırılma açısı olup, kireçtaģı ve kumtaģında 22 olarak bulunmuģtur. Kesme ġekil 2.23b de görüldüğü gibi önden giden bir keskiden belirli bir s uzaklığında yapılıyorsa, komģu keski tarafındaki kesmeye yardımlı kesme adı verilir. KumtaĢında yardımlı kesme, keskinin merkezinden itibaren derinliği 5 katına kadar ki s aralığında etkili olmaktadır. Yardımlı kesmenin kırılma açısı ( ), u (yani s/d>4) ile sıfır (yani s/d<1,5) arasında değiģir.

56 43 ġekil Düz kayaç yüzeyinde yapılan (a) yardımsız (b) yardımlı kesme (Hurt, 1980) 2.9. Kayaçların Kesilebilirliği Kesilebilirlik, mekanik kazı iģleminin performansını belirleyen birincil kayaç özelliğidir. Kesilebilirlik deneyleri, geniģ laboratuar olanakları dâhilinde, doğrusal kayaç kesme düzeneği kullanılarak, karot ya da blok Ģeklindeki kayaç örneklerinin standart keskilerle kesilmesi yoluyla gerçekleģtirilmektedir. Bu özellik temel olarak, keskilere kazı sırasında etkiyen keski kuvvetleri ve spesifik kesme enerjisi parametreleri ile ifade edilmektedir. Mekanik kazı makinelerinden beklenen yararlara ulaģabilmek için, bu makinelerin kazılacak kayaçların özelliklerine uygun olarak seçilmeleri gerekmektedir. Bu nedenle mekanik kazı makinelerinin seçilmesinden ve uygulamasından önce, kayaçların kesilebilirlik özelliklerinin belirlenmesi gereklidir. Kesilebilirliğin tahmini için, kesme iģlevinin, aģınma modunu ve tasarım parametrelerini, bu parametrelerin kaya özellikleriyle iliģkilerini anlamak gerekmektedir. Kesicilerin ömrü ve verimliliği birçok karmaģık faktör tarafından etkilenmektedir. Bu faktörlerin en önemlileri kesici tasarımı, kesici düzenekleri, kesilen kaya özellikleri ve diğer tasarım parametreleridir.

57 44 Spesifik enerji değeri, mekanize kazı makinelerinin verimliliğinin tahmin edilmesinde, en geçerli metotlardan biridir. Bu metotta, mekanize kazı makinelerinin kurulu gücü, toplam sistemin verimliliği ve optimum koģullarda belirli kayaç ve keski tipine göre elde edilen spesifik enerji değeri kullanılır. Doğrusal kayaç kesme deneylerinde, birim hacimdeki kayayı kesmek için gereken spesifik enerji değeri gerçeğe yakın bir Ģekilde bulunabilmektedir. Bu değer mekanize kazı makinelerinin kazı hızı tahmininde kullanılır. Mekanize kazı sistemlerinin seçimi ve tasarımı aģamasında, kullanılacak olan formasyonlardan kaya blokları alınmakta ve laboratuarda doğrusal kazı setinde kesme deneylerine tabi tutulmaktadır. Kayaçların kesilebilirliği konusunda genellikle tek eksenli basınç ve çekme dayanımları dikkate alınmaktadır. Bunun yanında, sadece bu iki mekanik özelliğin kayacın kesilebilirliği konusunda bir fikir elde etmek için kullanılması yeterli görülmemiģtir. Genel görüģ bu iki parametrenin bu amaçla kullanılması durumunda yetersiz kalabilecekleri doğrultusundadır. Bu yüzden kayaçların kesilebilirliğinin yanı sıra kesici uç tipi ve keski aģınmaları da tasarımlarda hesaba katılması gereklidir. Çünkü keskiler aģındıkları zaman, yeni bir keskiye göre kazı yapabilmesi için daha fazla bir kesme kuvvetine ihtiyaç duyduklarından kazı sırasında makinenin zorlanmasına sebep olmaktadırlar (Hekimoğlu ve Fowell, 1988) Konu Ġle Ġlgili Önceki ÇalıĢmalar Kazı iģinin mekaniğini anlamak ve çeģitli keski tiplerine (özellikle pik keskilere) etkiyen kuvvetlerin tahminine yönelik olarak yapılan teorik çalıģmalar, Evans (1962, 1965, 1972, 1984); Pomeroy (1964); Dalziel ve Davies (1964); Nishimatsu (1972); Ranman (1985); Göktan (1992) ve Roxborough ve Liu, (1995) tarafından yayınlanmıģtır. Bu çalıģmalarda, keski performansını etkileyen en önemli kaya öğelerinin tek eksenli basınç, çekme ve kesme dayanımları olduğu ortaya konmuģtur. Kazı mekaniğinde yapılan deneysel çalıģmalar ve ampirik performans modelleme çalıģmaları, Whittaker (1962); Fowell ve McFeat-Smith (1976); Fowell ve McFeat-Smith (1977); Roxborough (1973, 1988); Roepke ve ark. (1983); Farmer ve Garrity (1986); Bilgin ve ark. (1988, 1990, 1996, 1997); Rostami ve Özdemir (1993) Rostami ve ark., (1994); Verhoef ve ark. (1996); Deketh ve ark. (1998); Copur ve ark., (2001) ve Kel ve ark. (2001) tarafından yayınlanmıģtır. Bu deneysel çalıģmalar sonucunda teorik çalıģmalar desteklenmiģ ve kazı mekaniğinin temel prensipleri ortaya

58 45 konmuģtur. Bu çalıģmalarda keski tasarım parametrelerinin kesme performansına olan etkileri detaylı olarak incelenmiģtir. ÇeĢitli kazı makinelerinin kazı hızlarının ve keski aģınmalarının tahminine yönelik olarak istatistiksel modeller geliģtirilmiģtir. Kazı mekaniğinde çeģitli kazı makinelerinin keski dizilim tasarımı ve performans tahmini için geliģtirilen deterministik bilgisayar modelleri, Hurt ve Morris (1985); Hurt (1988); Hekimoğlu ve Fowell (1990, 1991) ve Cıgla ve Ozdemir (2000) tarafından yayınlanmıģtır. Bu çalıģmalarda, deterministik modellerin kazı makinesi ve kesici kafa-keski dizilimi tasarımında ve performans tahmininde en etkin ve ekonomik yöntem olduğu ortaya konmuģtur. Küçük boyutlu doğrusal kesme deneylerinde spesifik enerjinin belirlenmesi ve kayaç özellikleri ile olan iliģkisini irdeleyen önceki çalıģmalar aģağıda kısaca özetlenmiģtir. Kesilebilirlik ile kayaç özellikleri arasındaki iliģki konusunda en iyi bilinen çalıģma, McFeat-Smith ve Fowell in (1977) çeģitli sedimanter kayaçlar kullanarak gerçekleģtirdikleri çalıģmadır. Bu çalıģmada küçük boyutlu kesme deney seti kullanılarak kesme deneyleri yapılmıģtır. Bu model uzun yıllarda laboratuar ve yerinde deney sonuçlarına dayanarak geliģtirilmiģtir. Bu araģtırmacılar yerinde yapılan çalıģmalarda kademeli kollu galeri açma makinelerinin net kazı hızlarını, tükettiği gücü, keski tüketimini ve duraklamaları ölçerek kademeli kollu galeri açma makinelerinin performanslarını yerinde tespit etmiģlerdir. Buralardan aldıkları karot veya blok numuneleri, laboratuarda sabit Ģartlarda küçük boyutlu kesme deneyine tabi tutarak, bir keskiye gelen kesme ve normal kuvvetleri ölçmüģ ve birim hacimdeki kayacı kesmek için gerekli olan spesifik enerjiyi (MJ/m 3 ) ve birim mesafedeki keski tüketimini belirlemiģlerdir (McFeat-Smith ve Fowell, 1977; Bilgin ve Shariar, 1988). Bu çalıģmada küçük boyutlu kaya kesme deneyleri yapılırken, aģağıdaki sabit kesme koģulları kullanılmıģtır. Kesme derinliği (d) : 5 mm Kesme açısı ( ) : -5 Temizleme açısı ( ) : 5 Keski geniģliği (W) : 12,5 mm Keski ucu : Tungsten karbür, %10 kobalt

59 46 Bu çalıģmada, farklı özelliklere sahip 72 kayaç numunesi üzerinde bir seri kazı mekaniği deneyleri yapılmıģtır. EĢitlik 2.12 deki bağıntı dikkate alınırsa, spesifik enerji değerinin, formasyonların N.C.B koni delici değeri, tek eksenli basınç dayanımı, Shore sertliği ve kayacın çimentolanma derecesine bağlı olarak değiģtiği görülmektedir. Bununla beraber kademeli kollu makinelerin kesebileceği sınırda olan 21 kayaç numunesi kullanılarak oluģturulan EĢitlik 2.13 e sadece N.C.B koni delici değeri ile plastisite indeksi değerlerinin girdiği bulunmuģtur (McFeat-Smith ve Fowell, 1977; Mc- Feat-Smith, 1977). Bu eģitlikler Ģöyledir; 1/ c 3 SE = -4,38 + 0,14 CI 2 + 3,3 + 0, SH 2 + 0,0057 CC 2 (2.12) SE = -0,65 + 0,41 CI 2 + 1,81 k 1/3 +2,6 (2.13) Burada; SE : Spesifik enerji, MJ/m 3 CI : Koni delici değeri c : Tek eksenli basınç dayanımı, kg/cm 2 SH : Shore scleroscope sertliği CC : Numunenin çimentolanma derecesi, % k : Plastisite indeksi Ġngiltere deki Newcastle Upon Tyne Üniversitesinde geçmiģte gerçekleģtirilen araģtırmaların verileri değerlendirilmiģ ve Çizelge 2.7 ve 2.8 de verilen bilgiler türetilmiģtir. Bu çizelgeler kullanılarak kademeli kollu galeri açma makinelerinin seçimleri rasyonel bir Ģekilde yapılabilmektedir. Ayrıca bu araģtırmada kazının maliyetini ve performansını etkileyen önemli bir parametrenin de keski sarfiyatı olduğunu ortaya çıkarmıģ ve Newcastle Aşınma İndeksini geliģtirmiģlerdir. Bu indekste küçük boyutlu kesme deneyleri yapılırken; keskinin birim kazı mesafesinde ağırlığından kaybetmesi, Newcastle AĢınma Ġndeksi olarak tanımlamaktadır. Bu aģınma değeri kademeli kollu galeri açma makinelerinin keski tüketiminin önceden kestirilmesinde kullanılabilmektedir (McFeat-Smith ve Fowell, 1979).

60 47 Çizelge 2.7. Orta ağırlıktaki kollu galeri açma makinelerinin laboratuar spesifik enerji değerine göre seçilmesi (McFeat-Smith ve Fowell, 1979) Spesifik Enerji MJ / m Orta ağırlıktaki kollu galeri açma makinelerinin kullanılabilirliği Aynada 0.3 m ve daha ince tabakalar halinde kaya kütlesi var ise makine ekonomik kazı yapabilir. TitreĢimlerin fazla olmasından makine parçaları çabuk aģınır. Kalem keskiler ve düģük hızlı kesme uygundur. Kesme verimi iyi değildir. Saatte 5 m 3 kazı imkanı vardır. Makine kazı hızı 9-10 m 3 /saat. Kazı verimi orta-iyi olacak Ģekilde değiģir. AĢındırıcı formasyonlarda keski değiģimine dikkat edilmelidir. Makine kazı hızı m 3 /saat. Kazı verimi orta-iyi olacak Ģekilde değiģir. AĢındırıcı formasyonlarda keski değiģimine dikkat edilmelidir. En kolay kazının yapılabileceği formasyondur. Kazı hızı 20 m 3/ saat e kadar çıkabilir Çizelge 2.8. Ağır kollu galeri açma makinelerinin laboratuar spesifik enerji değerine göre seçilmesi (McFeat-Smith ve Fowell, 1979) Spesifik Enerji MJ/m Ağır kollu galeri açma makinelerinin kullanılabilirliği Aynada ince tabakalar halinde kaya kütlesi var ise makine kazı yapabilir. Kazı verimi düģük ve keski sarfiyatının fazla olması beklenir. Ayna masif ise kesme verimi düģüktür. Kalem keskiler ve düģük hızlı kesme uygundur. Kesme verimi iyi değildir m 3 /saat kazı hızına ulaģılabilir. Makine kazı hızı m 3 /saat. Kazı verimi orta-iyi olacak Ģekilde değiģir. AĢındırıcı formasyonlarda keski değiģimine dikkat edilmelidir. Makine kazı hızı 30 m 3 /saat e ulaģabilir. Çamur taģlarında kesme iģleminden çok riperleme gerçekleģmektedir Fowell ve McFeat-Smith (1976) çalıģmalarında kesme performans tahmini için hem arazide hem de laboratuarda çeģitli deneyler yapmıģlardır. Arazide bazı kaya kütle özelliklerini, kayacın Schmidt sertliği ve koni delici değerini, makinenin güç tüketimini ölçerek ilerleme oranı ile spesifik enerji değerini ve makine karakteristiğini belirlemiģlerdir. Laboratuarda ise, kayaçların mineralojik ve petrografik özellikleri ile dayanım özelliklerini ve blok kesme makinesi ile keski kuvvetlerini, keski aģınmasını ve spesifik enerji değerini belirlemiģlerdir. Bütün bu hem arazide hem de labotuarda belirlemiģ oldukları özellikleri karģılaģtırarak bir kesme performansı ve makine seçimi için tahmin modeli oluģturmaya ve bu değerlerin hangisinin makine seçimine ve performansa daha etkili olacağını belirlemeye çalıģmıģlardır. Kollu galeri açma makineleri, tam cepheli kazı makineleri ve sürekli kazı yapan makinelerin üretim kapasitesi ve performanslarının kestirilmesinde en çok kullanılan ve kabul gören yöntemlerden biri laboratuar spesifik enerji değeridir (Copur ve ark., 2001).

61 48 Hughes (1972) ve Mellor (1972) ye göre spesifik enerji değeri, tek eksenli basınç dayanımı ve elastik modülü kullanılarak EĢitlik 2.14 den bulunabileceğini göstermiģlerdir. 2 c SE (2.14) 2E Farmer ve Garritty (1986) ve Poole (1987), kollu galeri açma makinelerinin kesici kafa gücü için kazı oranını (m 3 /h), EĢitlik 2.14 de verilen spesifik enerji değeri kullanılarak tahmin edilebileceğini göstermiģlerdir. Krupa ve ark. (1993a, b, 1994) ve çalıģmalarında, TBM nin gücü için ilerleme oranının 2.14 deki eģitlikten hesaplanan spesifik enerji değeri ile doğrudan iliģkili olduğunu belirtmiģlerdir. Roxborough ve Rispin (1973) çalıģmalarında Ġngiltere nin kuzeydoğusunda kireçtaģlarının hakim olduğu bir bölgede bir tünel projesi için hızlı ve etkili bir mekanize kazı sistemi seçimi için çalıģmalar yapmıģlardır. Ġlk önce kayaçların tek eksenli basınç, çekme ve kesme dayanımı gibi özelliklerini, ve çeģitli kesme teorilerini kullanarak teorik spesifik enerji ve kesme kuvvetini belirlemiģlerdir. Daha sonra bu mekanize kazı sisteminin seçimi için büyük boyutlu kaya blokları üzerinde küçük boyutlu kesme deney seti kullanarak kesme deneyleri yapmıģlardır. Kesme deneylerinde bir planya makinesi kullanarak kesme koģulları olarak 2 farklı kesme açısı, 3 farklı keski geniģliği, 3 farklı derinlik ve 6 farklı keskiler arası mesafe kullanarak en etkili değerleri bulmaya çalıģmıģlardır. Kesme deneyleri sonucunda etkili kesme kuvveti, kesme açısı, kesme derinliği, keski geniģliği, spesifik enerji ve keskiler arası mesafeyi belirleyerek bu kireçtaģlarında açılacak tünel için en etkili kesici kafa tasarımı ve kazı için makinenin ihtiyacı olan gücü belirlemiģlerdir. Tarkoy (1973) çalıģmasında, Schmidt çekici değeri ile kayaç aģındırıcılığına bağlı olarak net kazı hızının tahmini için bir model geliģtirmiģtir. Bu modelin en büyük dezavantajı tam cepheli tünel açma makinelerinin performansı üzerinde çok büyük etkisi olan kaya kütlesi özelliklerini ve kazıcı makine özelliklerini dikkate almaması olmuģtur. Graham (1976) çalıģmasında, geliģtirdiği modelde net kazı hızını keski baģına düģen baskı (normal) kuvvet, kesici kafa devri, formasyondan alınan kayaç numunesinin tek eksenli basınç dayanımına göre formüle etmiģtir.

62 49 Roxborough ve Phillips (1975) yaptıkları çalıģmalarında, kazı hızının tahmini için tünel çapı, keski baģına düģen baskı (normal) kuvveti, kayaç tek eksenli basınç dayanımı ve keski uç açısını dikkate alarak bir model geliģtirmiģtir. Bu model Graham ın geliģtirdiği modele benzemektedir fakat fazladan keski uç açısı dahil edilmiģtir. Rostami ve ark., (1994) çalıģmalarında, mekanize sert ve dayanımlı kayaç kazısı için EĢitlik 2.15 i önermiģtir: CR = k(p/se opt ) (2.15) Burada; CR : Kazı hızı, m 3 /h k : Toplam sistem verimi P : Kazıcı (Roadheader) gücü, kw SE opt : Spesifik enerji, kwh/m 3 Bilgin ve ark., (1988; 1990) yaptıkları çalıģmalarında, kollu galeri açma makineleri ve hidrolik kırıcılar için bazı formüller geliģtirmiģtir (EĢitlik 2.16). Kollu galeri açma makineleri ve hidrolik kırıcıların performans tahmininde kullanılan Kaya Kütle Kazılabilirlik Ġndeksi (RMCI) aģağıda verilmiģtir; RMCI = UCS(RQD / 100) 2/3 (ġekil 2.24) (2.16) Burada; UCS : Tek eksenli basınç dayanımı, MPa RQD : Kayaç kalite katsayısı, % edilebilir: RMCI yi kullanarak kazıcı (roadheader) ın performansı EĢitlik 2.17 ile tahmin ICR = 0,28P(0,974) RMCI (2.17) Burada; ICR : Kazı hızı, m 3 /h P : Makine gücü, kw

63 50 RMCI yi kullanarak bir hidrolik kırıcının performansı ise EĢitlik (2.18) ile tahmin edilebilir: IBR = 4,26P(RMCI) 0.57 (2.18) ġekil Kaya kütlesi kazılabilirlik indeksi ile kademeli kazı yapan makinelerin ilerleme hızının değiģimi (Bilgin ve ark., 1988) Rostami ve ark. (1994) yaptıkları çalıģmada önerdikleri EĢitlik 2.19 ve 2.20 de spesifik enerji değeri kullanılarak, kollu galeri açma makinelerinin performanslarının tahmin edilebileceğini belirtmiģlerdir. V ph = (HPn) / (SE) (2.19) Wph = V ph γ (2.20) Burada; V ph HP η : Üretim miktarı, m 3 / h : Kesici kafa gücü, kw veya HP : Toplam sistem verimliliği (kollu kazıcılar için genelde alınır) SE : Spesifik enerji, kwh/m 3 W ph : Üretim miktarı, ton/h γ : Kazılacak malzemenin yoğunluğu, t/m 3

64 51 Aleman (1983) çalıģmasında, kademeli kollu galeri açma makinelerinin performansını önemli derecede etkileyen parametrelerin baģında formasyonların çatlak yapısı, tabakalaģma düzlemleri ve süreksizlikler gelmektedir demiģtir. Bu amaçla Aleman, kayacın tek eksenli basınç dayanımı, aģındırıcılık özellikleri ve kaya kütlesinin özellikleri ile makine çalıģma parametrelerini dikkate alarak bir model geliģtirmiģtir. Bu çalıģmada makinenin kazı sırasında, birim alana uygulanan itme kuvveti ile ilerleme arasındaki iliģkiyi matematiksel olarak tanımlanmıģ ve aģağıdaki EĢitlik 2.21, 2.22, 2,23, 2.24 ve 2.25 e ulaģılmıģtır. p = nt + c (2.21) Burada; p : Kesici kafanın bir devirdeki ilerleme miktarı, cm/devir T : Birim alana uygulanan itme kuvveti, kn/m 2 n ve c zemin özelliklerine bağlı sabitler olup, T ve p nin bir fonksiyonudur. 2 1,7 c n 3,9 (2.22) 0,68 2 T 5 T 5 5,88 0,35 p n (m 3 /kn) (2.23) 2,94 A= Metre baģına mikroçatlak sıklığı + (100-RQD) (2.24) Net Kazı Hızı (m 3 /h)= 0,6.p.A.DönüĢ Hızı (2.25) Sandbak ın (1985) verdiği bir baģka yaklaģımında ise, birçok kademeli kazı makinesinin çalıģtığı yerden toplanan makine karakteristik özellikleri ile jeoteknik kaya parametrelerinin arasındaki iliģki kullanılmıģtır. Bu yaklaģımda asıl amaç madencilik uygulamaları için geliģtirilen kaya sınıflama parametrelerinin, kademeli kollu galeri açma makinelerinin performansını kestirmek için kullanılabilirliğini araģtırmaktır. GeliĢtirilen bu yöntemde kayacın tek eksenli basınç dayanımı, RQD (Kaya kalite değeri), çatlak aralığı, çatlakların durumu ve yönelimi ve yeraltı suyunun etkileri incelenerek arasında değiģen kaya kütlesi sınıflama indeksi (RMR) kullanılmıģtır. Bu derecelendirmeye bağlı olarak kaya sınıflamasının tanımı yapılmıģ ve kendi içinde 5 ayrı kategoride sınıflandırılmıģtır. Bu çalıģmaya göre kaya kütle sınıflama sistemi

65 52 (RMR) ile makine performansı ve keski tüketimi arasında çok iyi iliģki vardır. Kesme hızı sağlam kaya da yüksek RMR a bağlı olarak daha düģük iken, süreksizliklerin ve çatlakların olduğu düģük RMR değerlerinde daha yüksek çıkmaktadır (ġekil 2.25). ġekil Kaya kütlesi sınıflama sistemine göre kademeli kollu galeri açma makinesinin performansı (Sandbak, 1985) Gehring (1989) çalıģmasında arına dik (spiral Ģekilli, kesme gücü 250 kw) ve paralel (tambur Ģekilli, kesme gücü 230 kw) hareket eden kademeli kollu galeri açma makinelerinin performanslarını incelenmiģtir. Arına dik ve paralel kazı yapan iki farklı kademeli kollu galeri açma makinesi, yerinde kazı yaparken, keski aģınması ve performansları ölçülmüģtür. Bu çalıģmada kayaların hem tek eksenli basınç dayanımına hem de petrografik özelliklerine bağlı olarak her iki tip makine için performans kestirimi geliģtirilmiģtir. Kayaların tek eksenli basınç dayanımına ve keski tüketimine karģılık, kazı hızının nasıl değiģtiğini gösteren grafikler ġekil 2.26 da görülmektedir.

66 53 ġekil Gehring e göre kesme güçleri farklı iki tip kademeli kazı makinesinin kazı performansının değiģimi (Gehring, 1989) Matsui ve Shimada (1993), kayaların kesilebilirliği ve makine performansını kestirmek için darbe dayanımı deney (RIHN) sonuçlarını kullanmıģlardır. Bu deneyde; 25 mm çapında ve 50 mm uzunluğundaki karot numune bir çelik silindir içerisine konularak, 2,4 kg ağırlığındaki çelik silindir 640 mm yükseklikten numunenin üzerine düģürülmektedir. Silindirden boģaltılan numune 0,5 mm lik elekten elenerek elenir ve RIHN olarak tanımlanan darbe dayanımı indeksi bulunur. Bulunan bu değer ile kaya kalite değeri (RQD) iliģkilendirilerek, makine performansını kestirimi yapılır (ġekil 2.27). ġekil Matsui ve Shimada ya göre kesme performansının bulunması (Matsui ve Shimada, 1993)

67 54 Schneider (1988), dört farklı gruptaki kayacın tek eksenli basınç dayanımını kesme enerjisi ile iliģkilendirerek, kademeli kollu galeri açma makinelerinin performansını kestirmiģtir (ġekil 2.28). ġekil Schneider e göre performans kestirimi (Schneider, 1988) Schimazek ve Knatz (1970) yaptıkları çalıģmada, çok sert ve aģındırıcı formasyonlarda yapılan kazılardaki keski sarfiyatının, kazı maliyetini ve kazı performansını önemli derecede etkilediğini belirtmiģlerdir. Schimazek, kayaların petrografik analizlerine ve kaya çekme dayanımına dayanarak EĢitlik 2.26 da verilen bir aģınma indeksi tarif etmiģtir. F a qd a t (2.26) 100 Burada; Fa : Schimazek aģındırıcılık indeksi, kg/cm q : AĢındırıcı minerallerin eģdeğer kuvars yüzdesi, % t : Kayacın çekme dayanımı, kg/cm 2 d a : AĢındırıcı minerallerin ortalama tane çapı, cm

68 55 Schimazek e göre kademeli kollu galeri açma makinelerinin uygulama sınırı F<1 kg/cm dir. Ayrıca Schimazek keskilerin aģırı aģınmalarının önlenmesi için EĢitlik 2.27 de verildiği gibi bir kritik hız tanımlamıģtır. Bu hızın üzerindeki kesme hızlarında, keski uçlarında sürtünmeden dolayı ısı artmakta bunun sonucunda da, kesici uçların sertliği düģmektedir. k Vkr (2.27) Fa e Burada; Vkr :Kritik hız, m/sn k :Keski geometrisine ve metalürjik özelliğine bağlı bir sabir, ortalama 8.4 tür. e : Fa :Schimazek aģındırıcılık indeksi Thuro ve Plinninger (1999a;b; 2003), Thuro (2003), Plinninger ve ark., (2002) çalıģmalarında, kademeli kazı yapan makinelerin ilerleme hızlarını önceden kestirebilmek için, kazı esnasında ve laboratuarda birçok veri toplamıģlardır. Yaptıkları çalıģmada, ilgili kayaçların tek eksenli basınç dayanımını, 132 kw gücündeki kademeli kazı makinesinin ilerleme hız farklılıklarını ve incelenen kazı makinesinin keski tüketimini düzenli olarak kaydederek bir veri bankası oluģturmuģlardır. Kayaçların tek eksenli basınç dayanımı ile ilerleme hızı arasındaki iliģki korelasyona tabi tutulmuģ ve EĢitlik 2.28 bulunmuģtur. Ġlerleme hızı ile tek eksenli basınç dayanımı arasındaki iliģki ġekil 2.29 da görülmektedir. Ġlerleme hızı= 75,7-14,3ln( ) ; n= 26, R 2 = 0,62 (2.28) c EĢitlik 2.28 den görüleceği gibi bu eģitliğin korelasyon katsayısı % 62 olarak bulunmuģ ve ilerleme hızı ile tek eksenli basınç dayanımı arasındaki iliģkinin anlamlılık düzeyi istatistiksel açıdan düģük bulunmuģtur. Kayaçların tek basınç dayanımı tek baģına, kademeli kazı yapan makinelerin ilerleme hızının kestiriminde yeterli olmadığı görülmüģ ve spesifik kırılma enerjisi (kj/m 3 ) adı altında yeni bir kavram geliģtirilmiģtir.

69 56 ġekil kw gücündeki kademeli kazıcıda tek eksenli basınç dayanımı ile ilerleme hızı arasındaki iliģki (Thuro ve Spaun, 1996) ġekil 2.30 da spesifik kırılma enerjisi (tek eksenli basınç dayanımı testinde, deformasyon-gerilme eğrisinin altında kalan alan), kayacı parçalayabilecek yada kaya içerisinde yeni çatlaklar oluģturarak yenilmesini sağlayacak iģ olarak tanımlanmıģtır (Thuro ve Spaun, 1996). Buradan yola çıkılarak kayaçların tek eksenli basınç dayanımı yerine, spesifik kırılma enerjisi kullanılarak bir korelasyon kurulduğunda daha yüksek korelasyon katsayısı bulunmuģtur. ġekil Spesifik kırılma enerjisinin bulunması (Thuro ve Spaun, 1996)

70 57 Ġlerleme hızı= 107,6 19,5 ln(wz); n= 26, R 2 = 0,89 (2.29) EĢitlik 2.29 da görüldüğü gibi korelasyon katsayısı, % 89 olarak bulunmuģ ve ilerleme hızı ile spesifik kırılma enerjisi arasındaki iliģkinin anlamlılık düzeyi istatistiksel açıdan daha anlamlı hale gelmiģtir. Ġlerleme hızı ile spesifik kırılma enerjisi arasındaki iliģki ġekil 2.31 de görülmektedir. ġekil kw gücündeki kademeli kazıcıda spesifik kırılma enerjisi ile ilerleme hızı arasındaki iliģki (Thuro ve Spaun, 1996) Copur, (1999;2000) çalıģmalarında, arına dik kazı yapan kademeli kazı makinelerinin net kazı hızı ve keski tüketimi arasında anlamlı bir iliģkinin olup olmadığını, evaporitik (tuz, potasyum, trona, jips vd.) kayalar için incelemiģlerdir. Bu araģtırmada birçok projeden elde edilen veriler istatistiksel olarak değerlendirilmiģ ve aģağıda verilen EĢitlik 2.30 ve 2.31 de görüleceği gibi, net kazı hızı ve keski tüketiminin tahmini yapılmıģtır. ġekil 2.32 de evaporitik kayalar için geliģtirilen, RPI indeksi ile arına dik kazıcının kazı hızı arasındaki iliģki grafiksel olarak görülmektedir. Ayrıca ġekil 2.33 de de, keski tüketim indeksi (RCI) ile arına dik kazıcının keski tüketimi arasındaki iliģkisi gösterilmektedir (Copur ve ark. 1998; Copur, 1999;2000). ICR RPI 27,511e (2.30) RPI W P c (2.31)

71 58 Burada; ICR : Net kazı hızı, m 3 /h RPI : Kademeli kazıcı ilerleme indeksi P W : Kesici kafa gücü, kw : Kademeli kazı makinesinin ağırlığı, ton c : Tek eksenli basınç dayanımı, kg/cm 2 e : Doğal logaritma ġekil RPI ile arına dik kazıcının kazı hızı arasındaki iliģki (Copur ve ark., 1998) ġekil RCI indeksi ile arına dik kazıcının keski tüketimi arasındaki iliģki (Copur ve ark., 1998)

72 59 BCR= 897,06 (RCI) 2 + 6,1769 (RCI) (2.32) RCI c PWCHD Burada; BCR : Keski tüketim oranı, keski/m 3 RCI : Kademeli kazıcı keski tüketim indeksi CHD : Kesici kafa çapı, m Bilgin ve Shariar (1988) yaptıkları bir çalıģmada madenlerde mekanize kazı için bir planya tezgahı ve ölçme sisteminden oluģan bir kazı seti oluģturarak Bartın ilindeki Amasra karbonifer havzasında karot ve blok numuneleri üzerinde kesme deneyleri ile fiziksel ve mekanik deneyler yapmıģlardır. Kesme deneyleri sonucunda formasyonu kendi aralarında kazılabilirlik özelliğine göre sınıflandırmıģlardır. Daha sonra bu formasyonlar için en uygun mekanize kazı sistemlerini tavsiye etmiģlerdir. Bilgin (1982) daha önce yaptığı bir baģka çalıģmasında evaporitlerin (anhidrit ve jips) üzerinde, bir planya makinesinde kullandığı tungsten karbid uç ile evaporitlerin kesilebilirlik özelliğini belirlemiģtir. Bu çalıģmada Bilgin, bir dinamometre kullanarak kayaçlara gelen kesme ve normal kuvvetleri ölçerek spesifik enerji değerini hesaplamıģtır. Bu çalıģmada hem kama uçlu keski hem de disk keski kullanılırken, ayrıca kayaçların fiziksel ve mekanik özellikleri de belirlenmiģtir. Çopur (1991), ELĠ-Eynez Linyit ocağında marn üzerinde bir çalıģma yapmıģtır. Bu çalıģmada, marnın fiziksel ve mekanik özellikleri mekanize kazı bakımından incelenmiģ olup, kazılabilirlik ve galeri kesit büyüklüğü birlikte dikkate alındığında, ağırlığı 50 ton civarında olan spiral veya tambur tipi kesici kafalı kollu makinelerin kazı iģleminde kullanılabileceği sonucuna varılmıģtır. Makine seçiminde göz önünde bulundurulması gereken parametrelerden biriside kayaç kırılganlık değeridir. Chisel tip keski kullanılarak yapılan kesme deneylerinden elde edilen spesifik enerji değeri ile kırılganlık değeri arasındaki iliģkiyi irdeleyen çalıģmada iki değer arasında tam olarak bir iliģki bulunamasa da kayaç kazısında kırılganlığın hesaba katılması gerektiği vurgulanmaktadır (Göktan, 1991). Beypazarı (Ankara) bölgesindeki kayaçlar üzerinde yapılan bir baģka araģtırmada (BölükbaĢı, 1984), kazılabilirlik tayini için çeģitli deneyler yapılarak en uygun galeri açma makinesi seçimi ve kazılabilirlik performansı tahmininde

73 60 bulunulmuģtur. Bu kararı vermek için; laboratuarda tek eksenli basınç ve çekme dayanımı, Schmidt sertliği, Shore sertliği, koni delici değeri, kuvars miktarı ve çimentolaģma değeri gibi kayaç özellikleri belirlenerek, kayaçların kazılabilirlik tayini için kesme spesifik enerjisi ile aģınma miktarı hesaplanmıģtır. Böylelikle söz konusu kayaçlar için ağır ve orta ağır kısmi cepheli galeri açma makinelerinin performans tahminlerinin yapılmasının mümkün olduğu gösterilmiģtir (BölükbaĢı, 1984). Balcı ve Bilgin (2005) yaptıkları bir çalıģmada, farklı fiziksel ve mekanik özelliklere sahip kayaç, mineral ve cevher numuneleri üzerinde, hem küçük (planya makinesi) hem de tam boyutlu kazı seti kullanarak, kaya kesme deneyleri yapmıģlardır. Bu deneyler sırasında, keskilere gelen kuvvetleri ve spesifik enerji değerlerini belirlemiģlerdir. Ayrıca, kayaçların mekanik ve fiziksel özelliklerini belirleyerek elde edilen spesifik enerji değerleri ile olan iliģkilerini istatistiksel olarak analiz etmiģlerdir. Bu çalıģma sonucunda elde ettikleri sonuçlar yardımıyla tam boyutlu kaya kesme setinin kullanılamadığı durumlarda spesifik enerji değerinin daha ucuz ve pratik olan küçük boyutlu kaya kesme deneyi kullanılarak elde edileceğini göstermiģlerdir. Tiryaki ve Dikmen (2006) çalıģmalarında altı adet farklı kumtaģı kullanarak spesifik enerji ile doku katsayısı yaklaģımı ve diğer kayaç özellikleri arasındaki iliģkiyi araģtırmıģlardır. Bu çalıģmada kayaç içerisindeki mineral taneleri göz önüne alınarak bir araģtırma yapmıģlar ve doku katsayısının kesilebilirlik üzerindeki etkisini ve spesifik enerjinin doku katsayısı yaklaģımı ve diğer kayaç özellikleri ile tahmininin mümkün olduğunu ortaya koymuģlardır. Yılmaz ve ark. (2007) kesme kuvveti ile kayaç özellikleri (makaslama dayanımı ve tek eksenli basınç dayanımı) arasındaki iliģkiyi araģtırmıģlardır. Bu araģtırmada farklı kesme koģulları için (kesme derinliği, keskiler arası mesafe) regresyon analizi ile bir modelleme yapılmıģtır. Bu araģtırmacılar ölçülen kesme kuvveti ile kesme teorilerinden elde edilen kesme kuvveti arasındaki iliģki konusunda bir modelleme geliģtirmiģlerdir. Tiryaki (2008) kayaç özelliklerinden kesilebilirlik tahmini için yapay sinir ağları uygulamasını kullanarak bir çalıģma yapmıģtır. Bu çalıģmada spesifik enerji ile tek eksenli basınç dayanımı, çekme dayanımı, statik elastik modülü değeri ve koni delici değeri arasındaki iliģkiyi araģtırmıģtır. Bu çalıģmada yapay sinir ağları ile kayaç kesilebilirliğinin tahmin edilebileceğini göstermiģtir. Acaroğlu ve ark. (2008) yaptıkları çalıģmalarında, tünel açma makinelerinin performans tahmini için gereken spesifik enerjinin bulanık mantık yöntemiyle tahmin edilmesi üzerinde bir araģtırma yapmıģlardır. AraĢtırmacılar, disk keskilerin spesifik

74 61 enerji gereksinimlerinin tahmini için kayaçların tek eksenli basınç ve çekme dayanımı ile disk çapı ve geniģliği, keskiler arası mesafe ve batma oranı gibi özelliklerini kullanarak bir tahmin modeli oluģturmuģlardır. Öztürk, Nasuf ve Bilgin, (2004) yaptıkları çalıģmada kayaçların mekaniksel ve kesilebilirlik özellikleri ile yapısal özellikleri arasındaki iliģkiyi araģtırmıģlardır. Bu nedenle çalıģmalarında bir planya makinesi ile kesme deneyleri yaparak kayaçların kesilebilirlik özelliklerini belirlemiģlerdir. Ayrıca kayaçların tek eksenli basınç dayanımı, çekme dayanımı, koni delici, nokta yükleme, birim hacim ağırlık, porozite, spesifik enerji, normal ve kesme kuvveti değerleri ile yapısal özellikleri arasındaki iliģkiyi incelemiģlerdir. Bilim (2007) çalıģmasında, Çayırhan (Beypazarı-Ankara) kömür havzasında kullanılan kazıcı makinaların performans analizleri için arazi ve laboratuvar çalıģmaları yaparak gerçekleģtirilen kazı çalıģmalarıyla spesifik enerji (kwh/m³), net kazı hızı (m³/h) ve ilerleme hızı (m/dk) değerlerini hesaplamıģtır. Daha sonra belirlenen bu değerler ile kazı arınlardan tespit edilen kayaç-kömür dayanımı deney sonuçları karģılaģtırılmıģtır. Parametrik değerlendirmeler dikkate alınarak spesifik enerjinin, tahmininde kullanılacak bir matematiksel yaklaģım geliģtirilmiģtir. Bu yaklaģımda girdi parametreleri olarak nokta yükleme dayanımı, Schmidt sertliği, doğal yoğunluk ve kömür damarı içerisindeki süreksizlik sayısı (#/m³) kullanılmıģtır. Uygulayıcı mühendislerin kazıcı makina seçimlerine birinci derecede yardımcı olacak net kazı hızı (m³/h) ve ilerleme hızı (m/dk) değerlerinin hesaplanabilmesi için de ayrıca matematiksel yaklaģımlar geliģtirilmiģtir Çomaklı, (2010) yılında yaptığı bir çalıģmasında, Niğde ve Kayseri yöresindeki metalik cevherlerin mekanize kazıcılar ile kazılabilirliği için 3 kromit, 3 demir ve 2 kurģun-çinko cevheri üzerinde küçük boyutlu kesme deneyleri yapmıģtır. Bu çalıģmada yapılan kesme deneyleri sonucunda, spesifik enerji değerleri hesaplanarak her bir cevher de çalıģabilecek kollu galeri açma makinası için kazı performans değerleri hesaplanmıģtır. Ayrıca cevherlerin fiziko-mekanik özellikleri belirlenerek spesifik enerji değeri ile fiziko-mekanik özelliklere bağlı formüller geliģtirilmiģtir. Dursun ve ark., (2011a) yaptığı araģtırma da; kayaç kırılganlığı ile spesifik enerji arasındaki iliģkiyi incelemiģtir. Bu çalıģmada 7 adet doğal taģ numunesi üzerinde doğrusal kesme deneyleri yaparak, keskiye gelen kesme kuvvetlerini ölçerek bir spesifik enerji değerleri hesaplamıģtır. Bu çalıģmada kesme deneylerine tabi tuttuğu kayaç numunelerinin kırılganlık değerlerini (S 20 ) ve kayaç özelliklerini belirlemiģ ve bu

75 62 değerler ile spesifik enerji değerleri arasındaki iliģkiden yola çıkarak bir spesifik enerji tahmin modeli oluģturmuģtur Dursun ve ark. (2011b) yaptığı bir baģka çalıģmada, 7 farklı doğal taģ numunesi kullanarak spesifik enerji değerinin belirlenmesi için numuneler üzerinde küçük boyutlu doğrusal kesme seti kullanılarak kesme deneyleri yapılmıģ ve kesme esnasında makinenin çektiği akım gerilim değerlerini akım-gerilim dönüģtürücüler yardımıyla ölçülerek makinenin kayacı kesmek için ihtiyaç duyduğu elektrik enerjisi belirlenmiģtir. Kesme deneyleri sonucunda elde edilen veriler kullanılarak elektriksel spesifik enerji değeri hesaplanmıģtır. Ayrıca kayaçların mekanik ve fiziksel özellikleri belirlenmiģ ve elde edilen elektriksel spesifik enerji değerleri ile; yoğunluk, tek eksenli basınç dayanımı, dolaylı çekme (Brazilian) dayanımı, nokta yükleme dayanımı, Schmidt sertliği ve sismik hız verileri arasındaki iliģkiler incelenmiģ ve yeni bir spesifik enerji tahmin modeli oluģturmaya çalıģılmıģtır. Ġstanbul Teknik Üniversitesi (ĠTÜ), mekanizasyon laboratuarında mevcut küçük boyutlu kesme seti kullanılarak yapılan kesme deneylerinde çeģitli doğal taģ ocaklarından alınan blok mermer numuneleri üzerinde kazılabilirliği belirlemek ve zincir ile kesme iģlemini simüle etmek amacıyla bir seri kesme deneyleri yapılmıģtır. Bu çalıģmada köģe kesme deneyleri üzerine araģtırma yaparak, köģe kesme deneyleri sonucunda keskilere gelen kuvvetler ve birim hacimdeki kayayı kesmek için gereken spesifik enerji değerleri belirlenmiģtir. Kesme deneylerinde kama tipi keski (chisel tip) kullanılmıģ olup, kesme parametreleri ise temizleme açısı 5º, kesme açısı -5º, keski geniģliği 12,7 mm olarak belirlenmiģtir. Sonuçta, küçük boyutlu kazı setinde doğrusal kesme deneyleri yapılarak bir zincir kesme makinesindeki köģe keskiler simüle edilmiģtir. Bu çalıģmada planya makinesi kesme seti olarak kullanılmıģtır (Çopur ve ark., 2009). Copur (2009) çalıģmasında, doğal taģ numuneleri üzerinde doğrusal kesme deney seti kullanarak kesme deneyleri yapmıģtır. Bu çalıģmada numuneler doğrusal kesme setinde kama (chisel) tip keski kullanılarak farklı yanal açı ( 0º, 15º, 30º ve 45º), kesme derinliği ve keskiler arası mesafelerde kesme deneyleri gerçekleģtirilmiģtir. Bu çalıģmada kayaçların kesilebilirliği, zincir kollu kesme makinesinin kesme karakteristiği, simetrik ve simetrik olmayan yanal açıların ve farklı kesme modellerinin kesme performansına etkileri araģtırılmıģtır. Sonuç olarak zincir kollu kesme makinesinin performans tahmini; doğrusal kayaç kesme deneylerinin sonuçları ve kinematiğin kanunları kullanılarak tahmin edilmiģtir. Deneysel çalıģmaların sonuçları ve

76 63 yerinde yapılan araģtırmalar, zincir kollu kesme makinelerinin kesme iģlemlerinin doğrusal kesme deneyleri ile temsili olarak baģarılı bir Ģekilde belirlenebileceğini göstermiģtir. Tumac ve ark. (2007) çalıģmalarında, kayaç kesilebilirliğini tahmin etmek için bazı kayaç özelliklerini kullanmıģlardır. Bu çalıģmada kesme deneyleri yaparak spesifik enerji değerini belirlemiģlerdir. Daha sonra kayaçları fiziksel ve mekanik özelliklerini belirleyerek spesifik enerji değeri ile karģılaģtırmıģlardır. Buna göre kayaçların Shore sertliği ile basınç dayanımının optimum spesifik enerji ile iliģkili olduğunu ve kayaç kesilebilirliğinin tahmini için kullanılabileceklerini belirlemiģlerdir. Ayrıca Ġstanbul da Küçüksu tünelinde kullanılan kollu galeri açma makinesi (roadheader) ın performans detaylarını kaydederek ani kazı oranını belirlemiģlerdir Kazılabilirlik Tahmininde Kullanılan Yöntemler Makine ile kazının baģarılı olmasını baģlıca iki ana faktör etkilemektedir. Bunlar kayaç özelliği ile makine karakteristiğidir. GeliĢmekte olan ülkelerde bunlara insanmakine iliģkisini de bir faktör olarak eklemek gerekebilir. Yeraltı kazıları ekonomik yönden riskli giriģimlerdir. Bu riski azaltmak için kazı maliyetlerinin doğru hesaplanması dolayısıyla geçilecek formasyonların kazılabilirliklerinin önceden bilinmesi Ģart olmaktadır. Bu bilgiler tüneli yapana en iyi makine seçimi imkânı tanırken, üretici firmalara da daha iyi makine yapımı fırsatını vermektedir. Kazıcı makine üreten yapımcı firmalar, kazılabilirliğin tayini için çeģitli yöntemler kullanmaktadır. Bunlar özet olarak Çizelge 2.9 da verilmiģtir. Çizelge 2.9. ÇeĢitli firmalarca uygulanan kazılabilirlik test yöntemleri (Ghose, 1982) Yapımcı Firma Atlas Copco Caldweld Dresser Javra Lawrance Reed Robbins Voest Alpine Dosco Anderson Stratchclyde Kullandığı Deney Yöntemi Büyük bloklar üzerinde kesme, tek eksenli basınç dayanımı ve Mohs sertlik deneyleri, çimentolanma, klivaj ve süreksizliklerin tespiti Mikro uç delinebilirlik testi, uç batırma deneyi Uç batırma deneyi Reedtool firması testleri, kayanın sertlik indeksi özellikleri Uç batırma deneyi Uç batırma deneyi, bazı darbe testleri Basınç dayanımı, darbe dayanımı, aģınma dayanımı çizilme dayanımı, klorik aside karģı reaksiyon deneyleri Dayanım, kırılganlık, aģınma, küçük numune üzerinde kesme deneyleri Dayanım, aģınma, kesme deneyleri Dayanım ve kesme deneyleri

77 64 Roxborough (1986) yaptığı çalıģmada kömür ve kayaçların kazılabilirliğinin mutlak bir değer olmadığını ileri sürmüģ ve aģağıdaki Çizelge 2.10 da verilen test yöntemlerini belirli Ģartlar için önermiģtir. Çizelge Kömür ve kayaçların kazılabilirliğinde kullanılan deney sistemleri (Roxborough, 1986) Kömür/Kayaç Özelliği Dolaysız Dayanım Dolaylı Dayanım Kaya Kütle Özellikleri AĢındırıcılık Kesilebilirlik Deney Metodu Tek eksenli basınç Çekme dayanımı Kesme dayanımı Nokta yük indeksi Darbe dayanım indeksi Shore sertliği N. C. B. Konik delici Schmidt çekici Brazilian deneyi Hardgrove öğütme indeksi Damar dilinim ve petrografisi Çatlak sistemi RQD Kaya kütle kalitesi Mohs sertliği Kuvars yüzdesi Cerchar aģındırma indeksi N. C. B. AĢınma N. C. B. Penetrometresi (arazi) C. O. M. Penetrometresi (arazi) Karot kesme deneyi (laboratuar deneyi) Kömür kırılganlık indeksi Kaya numarası Parametre Nokta yük indeksi AĢındırıcılık Çizelge Ghose ve Chand sınıflanmasında makine seçimi (Ghose, 1982) AĢındırıcı olmayan 20 Parametre Değeri ve Puanlama Az Orta Çok aģındırıcı aģındırıcı aģındırıcı Kuru Nemli DüĢük basınçlı su Oldukça aģındırıcı 1 Kırılganlık Kiruna Faktörü 15 Yer altı Oldukça kuru Suyu Sınıflandırma Parametreleri ve Puanlama Puan Sınıf Tanım Çok iyi kayaç Ġyi kayaç Uygun Makine Tamburlu makine ve Sürekli kazıcı(continous Miner) Hafif kollu makine Orta kayaç Orta ağırlıklı kollu makine Kötü kayaç Ağır kollu makine Yüksek basınçlı su 8 Oldukça kötü kayaç Tam cephe makine

78 Nokta Yük (MN/m 2 ) Nokta Yük (MN/m 2 ) 65 Ghose, (1982) çalıģmalarında, kömür yan kayaçlarının kazılabilirliğe göre sınıflandırmasını bunlara ait 5 çeģit parametreyi esas alarak yapmıģlardır. Ele alınan parametreler; nokta yükleme indeksi, aģınma faktörü, kırılganlık, Kiruna faktörü ve yeraltı suyudur. Sınıflamaya esas olan parametreler, puanlama sistemi ve bunlara bağlı olarak yapılan makine seçimi aģağıdaki Çizelge 2.11 de verilmiģtir Dolaylı deneyler ile kazılabilirlik tahmini Nokta yükleme deneyi Nokta yükleme deney sonuçlarını, kazı hızı ve keski sarfiyatı ile de doğrudan iliģkilendirmek mümkündür. McFeat Smith ve Tarkoy (1979) un tam cephe tünel açma makineleri ile ilgili olarak ġekil 2.34 ve 2.35 de bu iliģkiler çok iyi bir Ģekilde gösterilmiģtir. Kazı hızı (m/h) ġekil Kazı hızının nokta yükleme dayanımı ile değiģimi (McFeat-Smith ve Tarkoy, 1979) Keski sarfiyatı ġekil Keski sarfiyatının nokta yük dayanımı ile değiģimi (McFeat-Smith ve Tarkoy, 1979) N. C. B. koni delici N.C.B. koni delici deneyi, değiģik araģtırmacılar tarafından, tünel ve galeri açma makinelerinin seçiminde güvenilebilir olarak nitelendirilmektedir. Ġngiliz kömür iģletmelerinde, kömür ve kömür yan kayaçları üzerinde yapılan uzun çalıģmalar, koni delici değeri ile tek eksenli basınç dayanımı arasında aģağıdaki lineer iliģkinin (EĢitlik 2.33) bulunduğunu göstermiģtir. KDD248 c (2.33)

79 66 Burada; KDD : Koni delici değeri c : Tek eksenli basınç dayanımı değeri, kg/cm 3 Tam cephe tünel açma makineleri ve kollu galeri açma makinelerinin kazı performanslarının koni delici değeri ile nasıl değiģtiği ġekil 2.36 (a,b) da verilmiģtir. (a) (b) ġekil Kazı hızının koni delici değeri ile değiģimi (Stimpson ve Acott, 1983) Darbe dayanımı deneyi Deney ilk olarak Rus araģtırmacı Prodotyakanov tarafından geliģtirilmiģ, daha sonraları Evans tarafından Ġngiltere deki kömür damarlarının sınıflandırılmasında kullanılmıģtır. Bazı araģtırmacılar değiģik boyutlarda deney cihazları kullanarak bu yöntemi kayaçların delinebilirliklerinin tayini için uygulamıģlardır. Eğer kayaçlar kendi aralarında sınıflandırılırsa, örneğin volkanik kayaçlar için darbe dayanımı değeri ile tek eksenli basınç dayanımı arasında istatistiksel olarak anlamlı bir bağıntı ortaya çıkmaktadır (Bilgin, 1989) Schmidt çekici deneyi Yerinde yapılan ölçümlerle, jeolojik süreksizliklerin az olduğu formasyonlarda, tam cephe tünel açma makinesi kazı hızının, Schmidt çekici sertliğine bağlı olarak değiģtiği gözlenmiģtir ve bu kazı hızının kestiriminde indeks değer olarak tavsiye edilmiģtir.

80 İlerleme hızı (m/saat) 67 Hawkins (1976) da yaptığı bir çalıģmada, Dosco tipi bir galeri açma makinesinin ilerlemesi ile aynanın ortalama Schmidt sertliği arasında aģağıda ġekil 2.37 de gösterilen iliģki tesbit edilmiģtir. Schmidt çekici değeri ġekil Makinenin ilerleme hızı ve arının ortalama Schmidt çekici değeri arasındaki iliģki (Hawkins, 1976) Shore scholoroscope sertliği deneyi Shore sertliği, Shore scholoroscope ile bulunan bir indeks değeridir. Shore sertliği yüksek olan kayaçların kazılabilirliğinin az olduğu, ayrıca belli bir kazı makinesi ile çalıģırken yüksek Shore sertliğine sahip zonlardan geçerken ilerleme hızının azaldığı saptanmıģtır (Rabia ve Brook, 1980) Shore schloroscope ile plastik sertlik deneyi Bu test de Shore sertliği testi gibi Shore skeleroskobu ile yapılır. Bu test kazılabilirliğe etkiyen kırılganlık özelliğini irdelediği için diğer deneylerin yanında kullanılması gerekir. Burada yüksek plastiklik katsayısı güç kazılabilirliğe eģdeğer olmaktadır (Yazıcı, 1984).

81 Cerchar sertlik deneyi Deney, dönüģ hızı 190 devir/dakika ya ayarlanabilir sütunlu ağır tip bir matkapla, 20 kg baskı kuvveti altında 1 cm lik deliğin delinmesi için gerekli sürenin tespitinden ibarettir. Avusturya lı Voest-Alpine Ģirketi yetkilileri ürettikleri AM5 ve AM100 serisindeki kollu galeri açma makinelerinin kazı hızlarının kayaçların Cerchar sertliğine bağlı olarak önceden kestirilebileceğini savunmaktadırlar (ġekil 2.38). Coder ise tam cepheli tünel açma makinelerinin davranıģları üzerine yaptığı araģtırma da bu sertlik değerinin kayaçlarının kazılabilirliklerinin tayininde çok önemli bir rol oynadığını göstermiģtir. Ayrıca Cerchar sertlik değeri kömür yan kayaçlarının jeoteknik özellikleri açısından sınıflandırılmasında da kullanılmaktadır. ġekil Voest-Alpine kollu makinelerinde kazı hızının Cerchar sertliği ile değiģimi (Coder, 1973) Cerchar aģındırıcılık deneyi Cerchar aģındırıcılık deneyi kolay yapılabilirliği nedeni ile çok geniģ uygulama alanı bulmuģtur. ġekil 2.39 da görüldüğü gibi, bu deney yardımı ile kayacın kuvars içeriği kestirilebilir. Nizamoğlu (1978), yerinde yaptıkları ölçmelerle keski sarfiyatının, formasyonların Cerchar aģındırıcılık indeksleriyle doğrudan ilgili olduğunu göstermiģtir (ġekil 2.40 a, b).

82 69 ġekil Cerchar aģındırıcılık indeksi ile kuvars miktarının değiģimi (a) (b) ġekil Cerchar aģınma indeksi ile keski sarfiyatı iliģkisi (Nizamoğlu, 1978) Schimazek aģınma indeksi Alman Maden AraĢtırma Kurumu'nda (Bergbau - Forschung GmbH) Schimazek ve Knatz (1970) tarafından geliģtirilen aģınma deneyinde; St 50 çeliğinden imal edilmiģ, uçları 90 derece konik ve 3 mm'ye kadar köreltilmiģ keskiler kullanılır. Özel bir makinede numuneler 45 N'luk kesme kuvvetiyle 16 metre Archimed Spirali çizilir. Uçlarda meydana gelen ağırlık farkı, aģınma indeksinin fonksiyonu olarak kabul edilir. AĢınma indeksi ise, aģağıdaki EĢitlik 2.34 ile elde edilir. Fs = Qdσ t (2.34)

83 70 Burada; Q : Kayacın kuvars içeriği, % d : Ortalama kuvars tane boyutu, mm σ t : Kayacın çekme dayanımı, N/mm 2 Fs : AĢınma indeksi, N/mm Keski ucunda meydana gelen aģınma miktarı ile aģınma indeksleri arasında doğrusal bir iliģkinin olduğu saptanmıģtır (ġekil 2.41). Bu nedenle bu indeks, kazılabilirlik tayininde ölçüt olarak kullanılmaktadır. Keski aģınmasını temel alan bu ölçüt, kazı makineleri ile galeri sürmede güvenilir bir kıstas olarak kabul edilmektedir. Almanya da, aģınma indeksi 0,5 N/mm nin altında olan kayaçların kollu galeri açma makineleri ile ekonomik olarak kazıldığı ileri sürülmektedir. ġekil AĢınma miktarı (G) ile aģınma indeksi (F) arasındaki iliģki (Schimazek ve Knatz, 1970) Ayrıca ġekil 2.42 de görüldüğü gibi F S değeri kayacın tek eksenli basınç dayanımı ile kullanıldığında kollu galeri açma makinelerinin keski sarfiyatı önceden kestirilebilmektedir.

84 71 ġekil Kollu galeri açma makinelerinde Schimazek aģınma indeksi, tek eksenli basınç dayanımı ve keski sarfiyatı iliģki (Schimazek ve Knatz, 1970) Tek eksenli basınç dayanımı Kazılabilirliğin saptanmasında en yaygın olarak kullanılan yöntemlerden birisi kayaçların tek eksenli basınç dayanımlarına göre yorum yapmaktır. Laboratuarda silindirik numunelerin preste kırılmasından elde edilen kayacın tek eksenli basınç dayanım değeri temel alınarak kazılabilirliği hakkında fikir yürütülür Kırılganlık deneyi Kayaç kırılganlığı kayaç özelliklerinin kombinasyonu olarak veya direk test yöntemleriyle belirlenen ve özellikle yeraltı tünel, galeri, metro vb. yapılarının tasarımında kullanılan önemli bir parametredir. Mekanize kazı makinelerinin performans tahmininde ISRM (1987) nin belirlediği kayaç özelliklerinden biri olan kırılganlık için birçok araģtırmacı farklı yöntem veya hesaplamalar kullanmıģlardır. Çizelge 2.12 de kayaç kırılganlığı için önerilen çeģitli eģitlikler ve test yöntemleri verilmiģtir. Kırılganlık testi 1943 yılında Ġsviçre de Von Matern ve Hielmer tarafından geliģtirilmiģtir. Kayaçların kazılabilirliğinin tespiti için kullanılan testlerden biride kırılganlık testidir. Bu test sonucunda elde ettiğimiz değerlerle birlikte diğer uyguladığımız testlerin sonuçları karģılaģtırılıp yorumlanmaktadır. Bunun sonucunda da çalıģtığımız kayacın kazılabilirliği hakkında bilgi sahibi olunmaktadır.

85 72 Çizelge Kayaç kırılganlığı için önerilen çeģitli eģitlikler ve test yöntemleri (Yagiz ve Gokceoglu, 2010) Referans EĢitlikler Yöntemin açıklaması ĠliĢkilerin Temeli Prodotyakonov (1963) B1=q.σ c q prodotyakonov darbe testi yüzdesi Hucka ve Das (1974) B 2=DE/OE Tersinir Gerilme / Toplam Gerilme Oranından Gerilime Bağlı Olarak Hesaplanabilir Hucka ve Das (1974) B 3=Alan(OAC)/Alan(OABCE) Geri dönüģümlü enerji/ toplam enerji oranından gerilime dayalı olarak hesaplanabilir Hucka ve Das (1974) Hucka ve Das (1974) Hucka ve Das (1974) B6=sin( ) = B 4= σ c/σ t B 5=(σ c-σ t)/ σ c+σ t) / George (1995) B 7= i.100 % Blindheim ve Bruland (1998) Yağız (2002, 2009) n 2 1 / 1/ 2 B 8=S 20 B 9= F max/p Altındağ (2002) B 10=(σ c-σ t)/ 2 Çopur ve ark., (2003) B 11=P dec/p inc n Tek eksenli basınç dayanımının Brazilian dayanımına oranı Tek eksenli basınç dayanımının Brazilian dayanımına oranı Kırılganlığı mohr zarfından belirlenebilir (σ n = 0 ve = Kayacın içsel sürtünme açısı) Ɛ li < %3 kırılgan, %3< Ɛ li < %5 kırılganyumuģak, Ɛ li > %5 yumuģak, mutlak indeks yenilmedeki geri dönüģümsüz boyuna gerilmeye bağlıdır S 20 NTNU modeli için darbe testinde oluģan hataların yüzdesidir. F max kaya üzerine uygulanan maksimum gücü P ise ilgili nüfuzu ifade eder Brazilian çekme dayanımı için tek eksenli basınç dayanımı P inc ve P dec sırasıyla testte kuvvet arttırma ve eksiltmeyi ifade eder Dayanım Oranı Dayanım Oranı Mohr Zarfı Gerilim esaslı Özel test (Kırılganlık Testi) Özel Test (Delme batma testi) Dayanım Oranı Özel Test (Delme batma testi) Yerinde (Arazide) Yapılan Deneyler Bir önceki bölümde anlattığımız tahmin yöntemlerinde kullanılan deneyler laboratuarda kayaç numuneleri üzerinde gerçekleģtirilmektedir. Bunlar kayaç içindeki süreksizlik etkilerini tam olarak içermedikleri için sonuçları hep tartıģılmıģtır. Bu belirsizlikleri ortadan kaldırmak için de arazide kullanılmak üzere yeni deney setleri geliģtirilmiģtir. Bu deney setlerinin temel mantığı arındaki bir delikten veya yarıktan kesici ucun çekilmesi veya bastırılması prensibine dayanan deneylerden oluģmaktadır MRDE penetrometre MRDE Penetrometre cihazı Evans ve Pomeroy (1986) tarafından geliģtirilmiģtir. Deney ġekil 2.43 de görüldüğü gibi 14,3 mm çaplı bir kamanın 125 mm derinliğe kadar kömüre batarken oluģturduğu basma kuvvetinin ölçülmesinden ibarettir.

86 73 ġekil MRDE Penetrometre GeniĢleyen civata deney sistemi Bu cihaz da Evans ve Pomeroy (1986) tarafından geliģtirilmiģtir. Önceden kömür damarında açılan bir deliğe bir tavan civatası sokularak sıkılmakta, daha sonra bu civata üç ayaklı bir çerçeve yardımıyla dıģa doğru çekilmektedir. Çekilen civata, koni Ģeklinde bir kömür parçasının kopmasına sebep olmaktadır. Burada bu iģ için harcanan kuvvet ölçülür. Bu cihaz ġekil 2.44 de gösterilmiģtir. ġekil GeniĢleyen civata test aleti Bu deney sonucu formasyonun yerindeki dayanımını temsil eden bir ( ) değeri bulunmaktadır. Bu değer EĢitlik 2.35 ile hesaplanabilmektedir. 3Fb b hb Rb 2rb (2.35) Burada; Fb : Uygulanan kırılma kuvveti, N hb : OluĢan koninin yüksekliği, m Rb : Koni taban çapı, m rb : Civata için açılan delik çapı, m b

87 GeniĢleyen kama testi Bu cihaz MRDE tarafından kayaçların kazılabilirliğinin tayini ve kollu galeri açma makinelerinin performansını önceden kestirmek için geliģtirilmiģtir. GeniĢleyen kamanın maksimum çekme kuvveti 9 ton olduğundan, deney sert formasyonlar için yetersiz kalmaktadır (Aleman, 1981). Bu deney sonucu kayaç kütle kazılabilirliği olarak bir indeks değer tarif edilmektedir. Bu değer EĢitlik 2.36 daki gibi hesaplanmaktadır. ISSI F d2 r. d (2.36) Burada; ISSI : Kayaç kütlesinin kazılabilirliği, N/m 2 d : Delik boyu, m r : Delik çapı, m F : Kamayı dıģarı çekmek için gerekli kuvvet, N Ayrıca, formasyonun birim hacmini kesmek için gerekli enerji olarak tarif edilen spesifik enerji ile ISSI arasında da bir istatistiksel iliģki bulunmaktadır Yerinde kayaç kesme aleti Bu alet Nishimatsu (1979) tarafından tünel açma makinelerinin performansını önceden kestirmek için yapılmıģtır. Laboratuarda yapılan kesme deneyleri, süreksizlik, nem ve tabakalaģma gibi faktörlerin etkisini yansıtmamaktadır. Bu eksikliği gidermek için bu cihaz geliģtirilmiģtir. Bu cihaz biraz karmaģık olduğundan, deney yapılırken özel ölçme ekibi gerektiğinden ve sonuçların bazen zor yorumlanabilmesi nedeniyle sınırlı uygulama alanı bulmuģtur. Bunun yanında yerinde yapılan deneylerle laboratuar deneyleri arasındaki iliģkileri de araģtırmak amacıyla çalıģmalar yapılmıģtır. Örneğin ġekil 2.45 de Dosco marka tünel açma makinesi ile yerinde yapılan deneylerden elde edilen spesifik enerji ile laboratuar deneylerinden elde edilen spesifik enerji değerlerinin karģılaģtırılması gösterilmiģtir (Bilgin, 1989).

88 75 ġekil Yerinde spesifik enerji ile laboratuar spesifik enerji arasındaki iliģki (Bilgin, 1989) Delinebilirlik Testi Arazide, darbeli delicilerle belli Ģartlar altında delikler delinir ve delme hızı tespit edilir. Önceden laboratuarda yapılan kesme deneylerinden elde edilen spesifik enerji ile delme hızı arasında EĢitlik 2.37 deki gibi bir bağıntı bulunmuģtur (Bilgin, 1983). SE PR 157e (2.37) Burada; SE : Spesifik enerji, MJ/m 3 PR : Delme hızı, cm/dk Buradan da görüldüğü gibi orta ağırlıktaki kollu galeri açma makinelerinin kazı hızları ile darbeli delicilerin delme hızları arasında üstel bir istatistik bağıntı vardır. Yalnız burada, delme deneylerinin aģağıda verilen sabit Ģartlarda yapılması gerekir. Zonguldak kömür havzasında ve diğer ocaklarda kullanılan birçok delici bu özelliktedir. ġekil 2.46 da bu iliģki gösterilmektedir. Delme Cihazı Ağırlığı : 25 kg Burgu ġekli : WC Balta Ağzı 110 o ÇalıĢma ġartları : 45 kpa Darbe Tekrarı : 3200 darbe/dak. Piston Çapı : 80 mm Norminal Strok : 40 mm

89 76 ġekil Delme hızı ile kollu galeri açma makinelerinin ilerleme hızları arasındaki iliģki (Bilgin, 1983) Laboratuar Kesme Deneyleri Küçük boyutlu kazı deneyi Bu tahmin yöntemi; 1977 de McFeat-Smith ve Fowell tarafından detaylı bir Ģekilde tartıģılmıģtır. Bu yöntem arazide ve laboratuarda birçok kayaç üzerinde yapılan deneyler ve gözlemler sonucunda oluģturulmuģ, en yaygın olarak kullanılan yöntemdir ( McFeat-Smith ve Fowell, 1977; 1979 Fowell ve Johnson, 1982). Bu deneyde; 7,6 cm çaplı karot ya da 20x10x10 cm boyutlarında küçük kaya numuneleri bir planya makinesinde tablaya oturtulur ve kesme açısı (-5 ), keski geniģliği 12,5 mm, temizleme açısı (5 ), kesme derinliği 9 mm olan bir kama uç ile kesilir. Üç yönde geliģen kesme, dikey ve yanal kuvvetler bir dinamometre kullanılarak kaydedilir. Bu deneyden alınan ortalama kesme kuvvetlerinin birim mesafede kesilen pasa hacmine bölünmesiyle spesifik enerji MJ/m 3 (veya kwh/m 3 ) değeri ve birim mesafedeki keski tüketimini belirlemiģtir (McFeat-Smith ve Fowell, 1977; Bilgin ve Shariar, 1988). ġekil 2.47 de küçük boyutlu kesme deneyinin karot numuneler üzerinde yapılıģı gösterilmiģtir.

90 77 ġekil Küçük boyutlu kesme deney setinde karot numunesinin kesilmesi (Bilgin ve Shariar, 1988) Bu çalıģmada McFeat-Smith ve Fowell, belirli bir değere kadar spesifik enerji düģtükçe, kademeli kollu galeri açma makinesinin ilerleme hızının arttığını göstermiģtir (ġekil 2.48). Bu konu ile ilgili detaylar Bölüm 2.9 de de verilmiģtir. Bu modelin temel avantajı kesme deneylerine tabi tutulacak numunelerin kolay teminidir. En büyük eksiği ise modelde kullanılan keskilerin endüstriyel olmayıģı, hafif ve orta ağırlıktaki kazı makineleri için geliģtirilmiģ olmasıdır. Günümüzde kullanılan kazı makineleri geliģen teknoloji sayesinde çok daha ilerlemiģ ve değiģmiģtir. Bu kazı performansını etkilemiģ ve bu yöntemin günümüzde kullanılan kazı makinelerini de dikkate alması için geliģtirilmesi gerekmektedir.

91 78 ġekil Kademeli kollu galeri açma makinelerinin ilerleme hızlarının SE ile değiģimi (McFeat-Smith ve Fowell, 1979) Tam boyutlu doğrusal kazı seti deneyi ABD deki Maden Mühendisliği bölümlerinden birisi olan, Colarado School of Mines bölümünde, Özdemir ve ark., (1978) tarafından geliģtirilen bu yöntemin amacı gerçek boyutlu bir keski ile kaya bloğunun kesilmesi ve gerekli spesifik enerjinin hesaplaması esasına dayanmaktadır. Bu tahmin yöntemi; kaya ortamını temsil eden 70x50x50 cm boyutlarındaki bir kayaç numunesinin, gerçek boyuttaki konik, kama ya da disk keskilerle laboratuar ortamında kesilmesini içeren oldukça hassas yöntemdir. Doğrusal kazı seti ile bir kayaç numunesi keserken pratikte kullanılan bir keskiye etkiyen tam boyutlu keski kuvvetleri ölçülür. Tam boyutlu testler, boyuttan ve bilinmeyen kayaç davranıģlarından kaynaklanan belirsizlikleri en aza indirir. Ölçülen kuvvetler, mekanize kazıcı ve keski seçiminde, kesme geometrisinin belirlenmesinde, performans ve maliyet tayininde kullanılır. Ġlgili kayacı parçalamak için gerekli olan kesme, normal kuvvetler ve spesifik enerji değerleri farklı kesme derinliği ve keskiler arası mesafelerde belirlenir ve daha sonra EĢitlik 2.38 deki bağıntıda verilen mekanik bir kazıcı için üretim hızı hesaplanabilir (Rostami ve ark., 1994). P ICR k (2.38) SE opt. Burada; ICR : Net kazı hızı, m 3 /h k : arasında değiģen enerji transfer katsayısı P : Kesici kafa gücü, kw SE opt : Optimum spesifik enerji, kwh/m 3

92 79 3. MATERYAL VE YÖNTEM Bu çalıģmada üzerinde inceleme yapılacak mermer ve traverten örnekleri Konya civarından sağlanırken, tüffitik kayaçlar ise NevĢehir civarından sağlanmıģtır. Model olarak seçilen toplam 24 farklı örnek üzerinde kaya mekaniği ve kazı mekaniği deneyleri yapılmıģtır. Bu kayaçların sağlandığı bölgeler EK-1 de verilmiģtir. Bu kaya birimlerinin seçilmesinin en önemli nedeni, seçilen kayaç örneklerinin mekanik özellikleri ele alındığında, bunların geniģ bir değer aralığını temsil etmesi gerekliliğidir. Böylece oluģturulan tahmin modellerinin (spesifik enerji tahmin modeli) daha kapsamlı olacağı düģüncesiyle bu kayaç birimlerinin seçimi yapılmıģtır. Konya ve civarından seçilen kayaçların orta dayanımlı (travertenler), NevĢehir bölgesinden seçilen kayaçların düģük dayanımlı ve diğer bölgelerden seçilen kayaçlarında yüksek dayanımlı olması, oluģturulan tahmin modellerinin daha uygulanabilir olmasını sağlamıģtır. Araziden blok veya düzensiz Ģekilde laboratuara getirilen kayaç numuneleri önce deneyler için istenilen Ģekil ve boyutlarda (karot veya blok Ģeklinde) hazırlanmıģ daha sonra deneylere tabi tutulmuģtur. Ġlk aģamada; kayaç bloklarından alınan karot örnekleri kullanılarak kayaçların fiziksel ve mekanik özellikleri belirlenmiģtir. Ġkinci aģamada ise; yaklaģık 30x30x10 cm boyutlarında hazırlanan kayaç blokları üzerinde kazı mekaniği deneyleri yapılarak birim hacimdeki kayayı kesmek için gereken spesifik enerji değerleri belirlenmiģtir. Bu bölümde deney örnekleri, kullanılan alet ve ekipmanların özellikleri tanıtılarak, ölçme sistemi ve elde edilen verilerin istatistiksel değerlendirme yönteminden bahsedilmiģtir Kazı mekaniği deney örnekleri ve kullanılan deney aletleri AraĢtırmanın amacına yönelik olarak yapılan kesme deneyleri için kullanılan kayaç örnekleri, kesme deney setinin iģ tablasının boyutları da göz önünde bulundurularak, yaklaģık olarak 30x30x10 cm boyutlarında blok/karot düzeltme makinesinde kesilerek hazırlanmıģtır (ġekil 3.1). Kesilebilirlik için hazırlanan deney örneklerinin kesilecek yüzeyi kesme deneylerinden önce tıraģlanarak düzeltilir ve yeni bir yüzey oluģturulduktan sonra kesilebilirlik deneyleri yapılır (ġekil 3.2). Bu çalıģmada, kesme deneylerinde McFeat-Smith ve Fowell (1977) tarafından ilk olarak kullanılan ve uluslararası standartlarda kabul görmüģ küçük boyutlu kesme deney seti kullanılarak kesme deneyleri yapılmıģtır. Bu deney setinde kama tipi keski

93 80 kullanılarak, baģta kollu galeri açma makineleri, sürekli kazıcılar ve kesici yükleyiciler sınıfına giren makinelerin performans tahmini ekonomik ve kolay bir Ģekilde yapılabilmektedir. ġekil 3.1. Kesme deneylerinde kullanılan kayaç numuneleri ġekil 3.2. Kesme deneylerinden önce yapılan kayaç düzeltme iģlemi

94 Kayaç kesme deneyleri için kullanılan kesme seti Bu çalıģmada laboratuarda doğrusal kayaç kesme deneyleri yapılmıģ ve birim hacim kayacı kesmek için gereken spesifik enerji değeri belirlenmiģtir. Bunun için Selçuk Üniversitesi, Maden Mühendisliği Bölümü laboratuarında, bir kesme deney seti hazırlanmıģtır. Bu kesme deney seti 3 ana bölümden oluģmaktadır. Bunlar; planya makinesi, yük hücreleri ve veri toplama ünitesidir. Kesme setinin genel görünüģü ġekil 3.3 de gösterilmiģtir. Veri Toplama Ünitesi Planya Makinesi Yük Hücreleri ġekil 3.3. Kesme deney seti görünüģü Planya makinesi Küçük boyutlu kazı deneylerinin yapılabildiği laboratuar kesme setini oluģturan ana elemanlarından olan planya makinesi bu araģtırmada kullanılmıģtır. Bu makine kesme iģlemini yapan kama uca hareket veren güçlü kol hareketini sağladığı için, bu hareketin titreģimsiz olduğuna emin olunduktan sonra, düzenlenen makine deneylerde

95 82 kullanılmaya baģlanmıģtır. Ancak deney seti kurulduktan sonra setin kullanılabilirliğinin belirlenmesi amacıyla dayanımı farklı kayaçlarda ön kesme deneyleri yapılarak, deney setinin ayarlamaları yapılmıģtır. Bu araģtırmada kesme deneyleri için kullanılan planya makinesi Kloop marka olup 4 kw lık bir elektrik motoruyla tahrik edilen, 450 mm stroke (sehpası üzerinde kolunun hareket sınırı) boyuna sahip, kaya kesme kafasının hareketi bir kayıģ kasnak mekanizması ile olan mekanik bir torna tezgâhıdır. Bu planya makinesi fonksiyonel olarak 3 ana kısımdan oluģmaktadır. Ana gövde, hareketli baģlık ve hareketli iģ tablasıdır (ġekil 3.4). Kesme deneyleri sırasında kayaç numunesi planyanın iģ tablasına yerleģtirildikten sonra, planya makinesinin baģlık kısmının var-gel hareketi baģlatılmaktadır. Makine var-gel kolunun ucuna özel olarak takılan kesici kama ucun planya makinesi iģ tablasına yerleģtirilen kayaç numunesi üzerine oluk açmasıyla kesme iģlemi gerçekleģtirilmektedir. Deneylerde planya makinesinin tablasına yerleģtirilen kayaç numunesi, bu makinenin bir özelliği olarak, aģağı-yukarı ve sağa-sola hareket ettirilebildiğinden, kesme deneyinde kesme derinliği ve keskiler arası mesafe gibi parametreler kolayca ayarlanabilmektedir. ġekil 3.4. Planya makinesinin Ģematik görünüģü

96 Kesme kuvvetlerini ölçmek için kullanılan yük hücresi ve ölçüm sistematiği Mekaniğin temel büyüklüğü olan kuvvet, türetilmiģ vektörel bir ölçüm büyüklüğüdür. Newton'un ikinci kanununa göre kuvvet, bir cismin kütlesi (m) ile o cisme etkiyen kuvvetin oluģturduğu ivmenin (a) çarpımı olarak EĢitlik (3.1) ile ifade edilmektedir. F = ma (3.1) Burada, kütlenin skalar, ivmenin vektörel birer büyüklük oldukları unutulmamalıdır. Uluslararası Birimler Sistemi, SI'daki kuvvet birimi Newton'dur ve sembolü N'dir. Bir Newton, tanım olarak 1 kg'lık kütleye 1 m/s 2 'lik ivme veren kuvvettir. 1 N = [1 kg] [1 m/s 2 ] = 1 kg m / s 2 (3.2) Burada açıkça görüldüğü üzere Newton, Uluslararası Birimler Sistemi, SI da tümleģik (koherent) ölçüm birimidir. Kuvvetin özel bir türevi olan ağırlık W, kütle üzerindeki yerçekimi ivmesinin etkisi olarak tanımlanır ve EĢitlik (3.1) ile benzeri olarak vakum ortamında EĢitlik (3.3) ile ifade edilir. W = mf (3.3) Ağırlık, cismin ağırlık merkezinden yeryüzü merkezine doğru yönlenmiģtir. Yerçekiminden dolayı oluģan kuvvetlere yaygın olarak "yük" denilmektedir. Bir noktaya kuvvet uygulamak, o noktayı yüklemek Ģeklinde de ifade edilebilir. KonuĢma dilinde kullanılan kuvvet ve yük tanımları aynı fiziksel büyüklüğü ifade ederler. Uluslararası Birimler Sistemi SI dan önce ülkemizde de kuvvet birimi olarak kilogramkuvvet (kgf) kullanılmaktaydı. 1 kgf, standart yerçekimi ivmesinin vakum ortamında 1 kg'lık kütle üzerinde oluģturduğu etki olarak tanımlanmıģtır. Sanayide halen kullanılmakta olan bu birim, çoğu zaman kısaca kilogram olarak ifade edilmektedir. Bu durumda, kg'ın kütle birimi olduğu, ancak kastedilenin kgf olduğu unutulmamalıdır (Özbay ve Fank, 1997). Kuvvetin belli bir malzeme üzerine uygulanması sonucu bu malzemede oluģan deformasyonlar çok hassas deformasyon ölçerler tarafından izlenmektedir. Bu amaçla,

97 84 ölçüm sistemlerinde malzemelere yapıģtırılan gerinim ölçerler strain gage kullanılır. Gerinim ölçerli sistemlerde kuvvetlerin algılanabilmesi için, malzemelerin elastik deformasyonundan faydalanılmıģtır. Gerinim(strain), cisim üzerine yük uygulandığında, birim uzunlukta oluģan deformasyon miktarı olarak tanımlanır. Temel olarak tüm gerinim ölçerler mekanik hareketi elektriksel sinyale çevirmek için tasarlanmıģlardır. Gerinim ölçerler mekanik gerinimin fonksiyonu olarak değiģen bir dirence sahiptir. Dirençteki değiģim ohm-metre birimi cinsinden ölçülebildiği halde, birim uzama ölçüm cihazları, direnç değiģimini voltaj birimine çevirir. GiriĢ gerinimi ile çıkıģ voltajı arasındaki iliģki, sistem hassasiyetinin saptanmasında kullanılabilir. Bir parça telin elektriksel direnci, telin boyu ile orantılı ve kesit alanı ile ters orantılıdır. Gerinim ölçümü için gerinim ölçerler ölçümde kullanılacak yapının yüzeyine yapıģtırılır. Direnç kesit alanı ve/veya uzunluğa bağlı olarak değiģir. Dirençteki bu değiģim, elektrik direncindeki değiģimleri çok hassas olarak ölçebilen Ohmmetrelerle ölçülür ve sonuç gerinim birimine dönüģtürülerek görüntülenir. Her bir gerinim ölçer, üreticisi olan firma tarafından belirlenmiģ gerinim-direnç uygunluk katsayısına sahiptir. Hassasiyeti sağlayan bu faktör metalik gerinim ölçerlerde genel olarak 2 civarındadır (Turgut ve Korkut, 2009). Gerinim ölçerler dönüģtürücüler özel olarak hazırlanmıģtır ve genellikle Wheatstone köprü devresi formunda, elektriksel olarak bağlı dört adet gerinim ölçer elemana sahiptir (ġekil 3.5.). Wheatstone köprüsü, statik veya dinamik elektriksel direnç ölçmek için kullanılan bir köprü devresidir. ġekil 3.5 teki devrede, Rx ölçülmek istenen dirençtir; R1, R2 ve R3 direnci bilinen rezistanslardır ve R2 direnci ayarlanabilir. Eğer bilinen iki koldaki iki direncin oranı (R2/R1) bilinmeyen iki koldaki direncin oranına (Rx/R3) eģitse, o zaman iki orta nokta arasındaki elektriksel potansiyel farkı (voltaj) sıfır olacaktır ve Vg galvanometresinden hiç akım geçmeyecektir. Bu koģula ulaģana kadar R2 değiģtirilebilir. Bu noktaya ulaģıldığında, kesinlik en üst seviyeye ulaģır. Bu yüzden, eğer R1, R2 ve R3 yüksek kesinlikli olarak biliniyorsa, o zaman Rx de yüksek kesinlikle ölçülebilir. Rx direncindeki çok küçük değiģiklikler bile dengeyi bozar ve kolaylıkla bu değiģim elektriksel direnç farklılığı olarak saptanabilir (Turgut ve Korkut, 2009).

98 ġekil 3.5. Örnek Wheatstone köprü bağlantısı (Turgut ve Korkut, 2009) Kesme deneylerinde kesme kuvvetlerini algılamak için genellikle, bu kuvvetlerin kesici keskiyi tutan ekipman parçaları üzerindeki birim deformasyon etkileri (gerinimler) ölçülür. Gerinim ölçer modülleri kullanımında, gerinim ölçerler direk olarak kesici takım tutucusunun üzerine yapıģtırılmıģ veya takım tutucusunun bağlandığı bir bağlama elemanın üzerine yapıģtırılarak kullanılır. Gerinim ölçerlerden gelen elektriksel direnç değiģim sinyallerini, bunların temsil ettiği kuvvet değerine dönüģtürmek ve bu kuvvet değerlerini bilgisayara kaydetmek için bu sistemlerde, amplifikatör (yükselteç), Analog/Dijital (A/D) dönüģtürücü kart, veri okuma kartı, bilginin iģleneceği bir bilgisayar, ilgili verileri iģlemek için kullanılan yazılım ve hassas bir güç kaynağı kullanılır. Yük hücrelerinin (Load cell) ve dinamometrelerin kullanıldığı sistemlerde direkt olarak gerinim ölçerler kullanılmaz bunların yerine yük hücreleri ve dinamometreler dönüģtürücü olarak kullanılmaktadır. Yük hücreleri ve dinamometrelerin içeriğini strain gage veya piezo elektrik kristalleri oluģturmaktadır. Yük hücrelerinin kullanıldığı sistemlerde, kaç yönde kuvvet ölçülecekse o sayıda yük hücresi sisteme monte edilerek ölçme sistemleri oluģturulmuģtur. Yük hücrelerinden alınan sinyaller milivolt düzeyindedir. Bu verileri, veri okuma kartı ile almak için değiģim sinyallerinin volt düzeyine çıkarılması gerekmektedir. Bu amaçla, kurulan sistemlerde amplifikatörler (yükselteçler) kullanılmıģtır. Birçok çalıģmada yükselteç olarak ADAM-3016 izole edilmiģ gerinim ölçer girdi modülü kullanılmıģtır. Gerilim yükseltilmesi için bir adaptör vasıtasıyla 1-10 V (maksimum 60 ma) doğru akım uygulanmıģtır. Sistemin temelini

99 86 oluģturan yük hücresinin analog girdisi kuvvet (N) olup analog çıktısı da gerilim (V) cinsindedir. Alınan bu elektriksel değiģim sinyalleri (kesme kuvveti değerleri) veri okuma kartları sayesinde bilgisayara aktarılmıģtır. Aktarılan bu sinyal verileri bir program vasıtası ile bilgisayarda kayıt edilmiģ veya grafikleri oluģturulmuģtur. Verileri kayıt etmek veya grafiklerini oluģturmak için hazır paket programlar kullanılmıģ yada paket programlar sayesinde araģtırmacılar kendi veri alma programlarını oluģturmuģlardır. Yük hücreleri imal edildikten sonra kuvvet, yüklenme, basınç, tork ve ağırlık ölçümünde kullanılmak üzere uygun metal çubuk ve diyaframlarla monte edilirler. Bu çubuklar transducer olarak adlandırılırlar. ġekil 3.6 da ağırlık ölçümünde kullanılan bir yük hücresi montajı görülmektedir. ġekil 3.6. Ağırlık ölçümünde kullanılan bir yük hücresi montajı Bu çalıģmada kayaç kesme deneylerinde keskiye gelen kesme kuvvetlerini ölçmek için HBM marka 750 kg kapasiteli alüminyum malzemeden imal edilmiģ, 2 mv/v ± %0.1 hassasiyetinde, uyarılma voltajı 15 V, çalıģtığı sıcaklık aralığı C PW12C model 800x800 mm boyutlarında platform tipi bir yük hücresi kullanılmıģtır (ġekil 3.7).

100 87 ġekil 3.7. Kesme kuvvetlerini ölçmek için kullanılan PW12C yük hücresi Yük hücresinin montajı PW12C yük hücresinin planya makinesine montajı kırlangıç bağlantı diye adlandırılan 2 adet kızaktan oluģan bir bağlantı aparatı ile planya makinesinin baģlık kısmına monte edilmiģtir (ġekil 3.8). Burada yukarıdaki ġekil 3.6 da görülen montaj Ģekline benzer bir Ģekilde yük hücresi baģlık kısmına monte edilmiģtir. Bu araģtırmada kesme kuvvetlerini ölçmek için seçilen yük hücresi planya makinesinin baģlık kısmına dikey bir Ģekilde yerleģtirilmiģtir (ġekil 3.8). Buradaki amaç yük hücresini doğru olarak yerleģtirerek, kuvvetin doğru yönde uygulanmasını sağlamaktır. Yük hücresi planya makinesinin hareketli kızak parçasına sabitlenir, bu parça ile makinenin sabit kızak parçası, kırlangıç bağlantı aparatını oluģturan iki parçadır.

101 88 Z6 (Normal kuvvet)yük hücresi Vidalama Sistemi Koruma Kolları Kırlangıç Bağlantı Kızakları PW12C (Kesme kuvveti) Yük hücresi ġekil 3.8. Yük hücrelerinin montajı Bu kızaklardan birisi sabit diğeri ise hareketlidir. Hareketli kızağa yük hücresi monte edilmiģtir (ġekil 3.9a). Bu hareketli kızak ise planya makinesinin baģlığına monte edilmiģ diğer sabit kızağa yerleģtirilmiģtir (ġekil 3.9b). Her iki kızağın kesme esnasında yanlara ve aģağıya doğru kaymasını engellemek için yanlardan koruma kolları ile desteklenmiģtir. ġekil 3.9c de her iki kızakda gösterilmiģtir. Hareketli kızak kesme esnasında keskiye gelen normal kuvveti üstteki yük hücresine aktarmaktadır. Böylelikle PW12C kesme yönündeki kuvveti ölçerken hareketli kızak vasıtasıyla dikey yöndeki kuvveti de yukarıdaki yük hücresi ölçmektedir. Kesme yönündeki kuvveti ölçmek için kullandığımız PW12C yük hücresi hareketli kızağa taçlı somun, kopilya ve çelik vidalardan oluģan vidalama sistemi ile sıkı bir Ģekilde monte edilmiģtir. Bu vidalama sistemi sayesinde yük hücresinin kesme esnasında öne doğru ilerlemesi ve vidanın dönmesi engellenmiģ ve de kesme kuvveti verilerinin doğru bir Ģekilde elde edilmesi sağlanmıģtır (ġekil 3.8).

102 89 (a) (b) (c) ġekil 3.9. Yük hücrelerinin montajı için kullanılan bağlantı kızakları a) Sabit kızak, b) Hareketli kızak, c) Her iki kızak ve montaj Ģekli Yük hücresinin kalibrasyonu Yük hücresinin kalibrasyonu 2 kn basma kapasiteli ELE marka bir yük ölçme ringi (yük halkası) ile yapılmıģtır (ġekil 3.10). Selçuk Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu, ĠnĢaat Programı Laboratuarına ait bu ring 2004 yılında, Selçuk Üniversitesi, DiĢ Hekimliği Fakültesinde mevcut ELĠSTA çekme deney cihazının kalibrasyonunda da kullanılmıģ ve kalibre edilmiģtir.

103 90 ġekil Yük ölçme ringi Çizelge 3.1 de bu ölçme ringinin çekme deney cihazıyla kalibre edildiği değerler verilmiģtir. Burada her komperatör değeri bölüntü sayısına karģı bir yük okuması yapılarak çekme cihazıyla yük ölçme ringi karģılaģtırılmıģ ve ölçme ringi kalibre edilmiģtir. Çizelge 3.1 de yük hem kn hem de kgf cinsinden verilmektedir. Yük hücresini kalibre ederken kgf cinsinden değerler kalibre edilmiģtir. Bu sayede, PW12C yük hücresi kalibre edilip kesme deneylerinden önce yük hücresinin kuvvet okumalarının doğruluğu denenmiģtir. Yük (kn) Komparatör değeri bölüntü sayısı Çizelge 3.1. Yük ölçme ringi kalibrasyon değerleri Çekme deney cihazı değeri (mm) Yük (kgf) Komparatör değeri bölüntü sayısı Çekme deney cihazı değeri (mm) 0,0 0,0 0,00 0,0 0,0 0,00 0,2 142,0 0, ,3 0,31 0,4 286,7 0, ,6 0,61 0,6 429,9 0, ,5 0,94 0,8 719,6 1, ,5 1,24 1,0 866,8 1, ,57 1, , ,87 1,4 1162,4 2, ,6 2,20 1,6 1310,8 2, ,56 1,8 1460,9 2, ,2 2,90 2,0 1459, ,2 3, ,9 3, ,7 3,20

104 91 Çizelge 3.2 de PW12C yük hücresine ait yük halkası kullanılarak elde edilen kalibrasyon değerleri verilmiģtir. Burada her komparatör bölüntü sayısına karģılık gelen yük değerleri yük hücresi ile ölçülerek PW12C nin kalibresi yapılmıģtır. Bu iģlem sırasında; Ġlk önce yük ölçme ringi planya makinesi baģlığına monte edilmiģ yük hücresi ile sıkıģtırma paletleri arasına yerleģtirilir (ġekil 3.11). Planya baģlığı el ile hareket ettirilerek Çizelge 3.1 deki kgf cinsinden olan komparatör saati değeri ayarlanır. Komparatör değeri ayarlandıktan sonra baģlık durdurulur ve yük hücresinden kuvvet okuması yapılır. Böylece her komparatör değeri için kuvvet okuması yapılmıģ ve PW12C yük hücresi kalibre edilmiģtir. ġekil PW12C yük hücresinin kalibre ediliģi

105 92 Çizelge 3.2. PW12C yük hücresine ait kalibrasyon değerleri Yük (kgf) Komparatör değeri Bölüntü sayısı PW12C Okuma Değerleri (kgf) 0,0 0,0 0, ,3 20, ,6 40, ,5 60, ,5 80, , , ,6 141, , ,2 181, ,2 201, , Keski ve keski tutucunun yük hücresine montajı Kesme deneylerinde kayaçları kesmek için kullandığımız kama uçlu keski yük hücresine bir keski tutucu sayesinde monte edilmiģtir. Keski tutucu 2 ana kısımdan oluģmaktadır. Bu kısımlardan ilki keskinin yerleģtirildiği keski yuvasıdır. Bu yuva 12 mm geniģliğindeki tungsten karbid keskinin yerleģeceği boyutlarda olup keskinin kuvveti yük hücresine direk aktarması için yük hücresine 4 adet vida ile sabitlenmektedir. Ġkinci kısım ise keskiyi koruyan kapak kısmıdır. Bu kısım keskinin yuvadan çıkmasını engellemek ve keskiyi korumak için tasarlanmıģtır. Keski tungsten karbid malzemeden yapılmıģ olup geniģliği 12 mm dir. Keskiye gerekli açılar verildikten sonra keski tutucuya yerleģtirilerek kesme deneyleri yapılmıģtır. ġekil 3.12 de keski ve keski tutucu gösterilmiģtir.

106 93 Yük Hücresi Keski Tutucu Kama Keski ġekil Keski ve keski tutucu görünüģü Veri toplama ünitesi Kesme deney setini oluģturan en önemli bölümdür. Veri toplama ünitesi 2 pano, veri toplama kartı ve bilgisayardan oluģmaktadır. Bu panolardan üst panoda izolasyon trafosu, ADAM 3016 yükselteçler (amplifikatör), veri aktarıcı (terminal bağlantı boardı) ve güç kaynağı yer almaktadır (ġekil 3.13). Veri toplama ünitesini oluģturan donanımlar ile hem kuvvet hem de elektriksel veriler ölçülüp bilgisayara aktarılmaktadır. Ayrıca planya makinesinin kontrolü de buradan sağlanmaktadır.

107 94 Güç Kaynağı Ġzolasyon trafosu Yükselteçler (amplifikatör) Veri Aktarıcı ġekil Veri toplama ünitesinde üst panoyu oluģturan donanımlar Üst panoyu oluģturan donanımlar Ġzolasyon trafosu Veri aktarıcı giriģine bağlanan izolasyon trafosu Ģebeke geriliminde oluģan dalgalanmaları, hassas bir Ģekilde düzenleyerek cihazlarda oluģacak arıza riskini en aza indirmek için kullanılmıģtır. Bu elektriksel donanım sisteminde izolasyon trafosunun kullanılma nedeni, düģük AC-voltajla çalıģan Ģebekelerde bulunan manyetik gürültülerin, sistemdeki elektriksel parazitlerin, hassas olan endüstriyel cihazlara yansımasını önlemektir. Ġzolasyon trafo bağlantısı, giriģ voltajı 380/ veya 220/ olan Ģebekelerde oluģan manyetik gürültülerin, ölçülen yüke yansımaması için kullanılır. Bu trafolar primer ve sekonder sargıları arasında irtibatın olmadığı trafolardır. Primerde meydana gelen faz, nötr, toprak hatlarındaki elektrik sıçramalarını ve trafodaki elektrik gürültülerini, sekondere yansıtmaması bu trafoların en önemli özelliğidir. Türlü sebeplerle oluģan elektriksel parazitler izolasyon

108 95 trafosundan geçmez ve böylelikle ölçülen yük değerlerini etkilemez. Bu sebeplerden dolayı bu araģtırmada özellikle veri toplama için kullanılan veri aktarıcı, ölçülen verileri hassas bir Ģekilde veri toplama kartına aktarmasını sağlamak için 3 fazlı bir izole trafo kullanılmıģtır. Böylece ana elektrik Ģebekesinde meydana gelecek ani voltaj değiģimlerinin, kesme deneyi sırasında ölçülen kuvvet ve elektrik okumalarını etkilememesi sağlanmıģtır (ġekil 3.13) Güç kaynağı Veri aktarıcı ve yükselteçlerin çalıģmasını sağlamak için Lambda marka DPP30-24 tip 30 W güç, 1,3 A akım ve 24 volt çıkıģı olan raylı bir güç kaynağı kullanılmıģtır (ġekil 3.13) Yükselteçler (amplifikatörler) Yük hücrelerinin içeriğini gerinim ölçerler oluģturmaktadır. Gerinim ölçerler deformasyonu elektriksel direnç değiģim sinyallerine çevirmek için tasarlanmıģlardır. Bu nedenle yük hücrelerinden okunan çok düģük direnç değiģikliklerinin ölçü aletleri tarafından algılanabilmesi için yükselticilere ihtiyaç vardır. Yük hücrelerinden alınan sinyaller milivolt düzeyindedir. Bu verileri, veri toplama kartı ile almak için sinyallerin volt düzeyine yükseltilmesi gerekmektedir. Bu amaçla bu çalıģmada yükselteç olarak ADAM 3016 izole edilmiģ gerinim ölçer girdi modülü kullanılmıģtır (ġekil 3.13). Bu araģtırmada kesme esnasında milivolt seviyesinde oluģan farklılıkların temsil ettiği kuvvet değiģimlerini anlamlandırabilmek için, milivoltluk bu değiģim sinyalleri ADAM 3016 ile 0-10 Volt düzeyine yükseltilmektedir. Elde edilen bu yükseltilmiģ voltaj değerleri daha sonra, Matlab yazılımı vasıtasıyla bilgisayara kaydedilmektedir. ADAM 3016 nın terminal yerleģtirilme diyagramı ġekil 3.14 de verilmiģtir. Bu Ģekilde görüldüğü gibi pozitif güç terminali 9. ve 7. no lu kanallara negatif terminaller ise 12. ve 10. kanallara içten bağlanmaktadır. Güç kaynağı bitiģikteki modüle bağlanarak elektrik kaynağına bağlamayı kolaylaģtırmaktadır. Veri toplama kartından gelen çıkıģ modülün içerisine yerleģtirilmektedir. ADAM 3016 da +24 V DC (60 ma) doğru akım uygulanmaktadır ve 0 20 ma akım ve 0-10 volt çıkıģ değerlerine sahiptir.

109 96 ġekil ADAM 3016 yükseltecine ait terminal yerleģim diyagramı (Advantech, 1997) Veri aktarıcı Veri toplama kartı ile alınan ve verilen bilgilerin bilgisayar ve sistem arasındaki iletiģimini sağlayan veri aktarıcı olarak Advantech firmasının PCLD-8710 Terminal Board kullanılmıģtır. Bağlantı kablosu olarak board ile birlikte alınan 20 pin bağlantı kablosu kullanılmıģtır (ġekil 3.13). 68 pinli SCSI-II tipi bu bağlantı terminali ile tüm analog, digital ve sayıcı birimlerinin tamamına giriģ veya çıkıģ yapılabilmektedir. PLCD-8710 dağıtım kartı ile tüm giriģ ve çıkıģlara klemensler ve 20 pinli iki soket ile ulaģılabilmektedir. ġekil 3.15 de PCLD-8710 dağıtım kartına ait bağlantı terminalleri ve jumperlerinin görüntüsü verilmektedir.

110 97 ġekil PCLD-8710 terminal yerleģim planı (Advantech, 1997) Alt panoyu oluģturan donanımlar Alt panoda ise, motor hız kontrol cihazı (motor sürücü), akım ve gerilim dönüģtürücüler, lazer algılayıcı bağlantısı bulunmaktadır. Burada ayrıca akım-gerilim dönüģtürücülere ve lazer algılayıcıya güç sağlayan güç kaynakları bulunurken, ayrıca motor hız kontrol cihazının her besleme gerilim fazını korumak için konulan sigortalar yeralmaktadır (ġekil 3.16).

111 98 Sigortalar Güç Kaynakları Akım DönüĢtürücü Gerilim DönüĢtürücü Motor Hız Kontrol Cihazı Lazer Algılayıcı Bağlantısı ġekil Veri toplama ünitesinde alt panoyu oluģturan donanımlar Akım ve gerilim dönüģtürücüler Kesme deneyleri esnasında planya makinesinin çektiği akım ve gerilim değerleri Klemsan marka CT35-VCD tip gerçek RMS akım ve gerilim dönüģtürücüler yardımıyla elde edilmiģtir (ġekil 3.16). Bu dönüģtürücülerin giriģlerine uygulanan alternatif akımın ve gerilimin RMS değerleri ile orantılı endüstriyel standartta bir DC çıkıģ üretilirler bu özelliklerinden dolayı veri toplama kartına bağlanıp rahatlıkla akım ve gerilim değerleri elde edilebilmektedir. Akım dönüģtürücünün giriģ sinyali 0-1A (AC), gerilim dönüģtürücünün ise V (AC) olup ikisinin de çıkıģ sinyali 0-10 V (DC) değerlerine sahiptirler. Besleme gerilimleri V DC olup, 2500V RMS izolasyon değerine sahiptirler. Bağlantıları vidalı klemens terminali ile yapılmaktadır. Yüksek dönüģüm hassasiyeti, geniģ besleme gerilim aralığı ve geniģ çalıģma sıcaklık aralığı bu dönüģtürücülerin diğer önemli özellikleridir. Kesme esnasında makinenin çektiği akım ve gerilim değerleri bu dönüģtürücüler yardımıyla veri toplama kartına aktarılıp Matlab

112 99 Simulink diyagramı ile de bilgisayara aktarılmaktadır. ġekil 3.17 de akım ve gerilim dönüģtürücülerinin bağlantı Ģekilleri gösterilmiģtir. (a) (b) ġekil Akım (a) ve Gerilim (b) dönüģtürücülere ait bağlantı Ģeması Motor hız kontrol cihazı Planya makinesini tahrik eden 4 kw lık motor, DELTA marka VFD-E serisinden olan üç faz 380V AC beslemesi olan 5,5 kw gücünde bir AC tip motor sürücüyle kontrol edilmiģtir (ġekil 3.16). Motor sürücüsü kullanmamızın sebebi hem planya makinesini otomatik olarak panodan kontrol etmek hem de kayaç kesme deneylerinde kayaç keserken ani duruģ ve kalkıģ iģlemlerinde kolaylık sağlamaktır. Bu tip sürücülerin genel özellikleri kısaca Ģöyledir; V/F ve vektör kontrolü 0-10 V, 4~20 ma analog giriģ 0-10 V analog çıkıģ Ayarlanabilir V/F eğrisi Dahili EMI filtre Toprak hatası, harici hata, aģırı ısı, düģük voltaj ve akım koruma fonksiyonları 0.4 ~ 22 kw güç aralığı 0 ~ 600 Hz çıkıģ frekansı RS-485 haberleģme portu Esnek opsiyonel kartlar (I/O kartı, Röle kartı, Enconder kartı)

113 Lazer algılayıcı ve bağlantısı Kayaç kesme deneylerinde kesme iģlemi (kesici ucun numune üzerinde kazı yapması) yaklaģık olarak 0,5-1 sn gibi çok kısa bir sürede gerçekleģmektedir. Bu kadar kısa sürede çok sayıda veri alma iģlemi çok önemlidir. Veri alma iģlemi için Matlab programında hazırladığımız simulink blokları ve veri toplama kartı vasıtasıyla saniyede 1000 veri alınmaktadır. Veri alma iģlemi için 6 saniye gibi bir süre ayarlanarak veriler kayıt edilmektedir. Çünkü kayaç kesme iģleminde planya makinesinin baģlığı belli bir mesafeden hareket ederek kayaca girmekte ve kayaçta kesme iģlemi gerçekleģtikten sonra keski kayaçtan çıktıktan sonra planya makinesi durdurulmaktadır. Bu sürede veri toplama ünitesi kuvvet, akım ve gerilim değerlerini kayıt etmektedir. Bu nedenle 6 saniye boyunca alınan örneklerde yalnızca kesmenin gerçekleģtiği 0,5-1 saniye içine sığan kısmı değerlendirilip, diğerleri dikkate alınmamaktadır. Elektriksel parametreleri yani akım-gerilim değerlerini sadece kayacı kesme esnasında kayıt etmek hem de veri ayıklama iģlemlerinden zaman kazanmak amacıyla bir lazer algılayıcı kullanılmıģtır. Bunun için DATALOGIC marka S51 model bir lazer algılayıcı kullanılarak akım ve gerilim değerleri sadece keskinin kayaca girdiği nokta ile çıktığı nokta arasında veri almaktadır. Lazer algılayıcı keski tutucunun yan tarafına keski ile aynı mesafede olacak Ģekilde monte edilmiģtir (ġekil 3.18). Böylece, lazer algılayıcı kayacı gördüğü anda verileri almaya baģlar kayaçtan çıktığı anda veri alma iģini sonlandırır. Böylelikle akımgerilim değerlerini seçerken kolaylık sağlanmaktadır.

114 101 Keski tutucu Lazer algılayıcı sensör Keski ġekil Lazer algılayıcı sensör Lazer algılayıcı ıģığa duyarlı olup kayaç ile belli bir mesafede olması gerekmektedir V DC besleme gerilimi arasında çalıģan 2 V gerilim ve 100 ma akım çıkıģ değerlerine sahiptir. Veri almada tepki süresi 1 ms ve dalgalanma 2 Vpp dir. Lazer algılayıcı ġekil 3.16 de görüldüğü gibi akım ve gerilim dönüģtürücülerine ek bir bağlantı aparatı ile monte edilip buradan veri aktarıcıya bağlanmıģtır Veri toplama kartı Kayaç kesme deneylerinde veri alıģ-veriģ iģlemini sağlamak için veri toplama kartı olarak Advantech firmasının 1710HG serisi olan bu kartı sistemin kalbi olarak nitelendirebiliriz. PCI-1710HG I/O kartı IBM PC/XT/AT bilgisayarlarla uyumlu olarak çalıģabilmektedir. Bilgisayarın ana kart üzerinde PCI kart yuvasına bağlanmıģtır. PCI- 1716HG kartı, veri toplama (DAQ, Data AcQusition), proses kontrol, otomatik test düzenekleri ve fabrika otomasyonu gibi endüstriyel ve laboratuar uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. ġekil 3.19 da bilgisayara bağlanmıģ 1710HG kartın görüntüsü verilmiģtir. PCI-1710HG veri toplama kartı Matlab uyumlu olup kesme deneylerinde Matlab programı kullanılarak bilgisayar ile veri toplama kartı arasında giriģ/çıkıģ veri alıģveriģi bu Ģekilde sağlanmıģtır. PCI-1710HG kartı çok fonksiyonlu bir

115 102 kart olduğu için çok fonksiyonlu devre tasarımlarında yüksek kalitede kazanç sağlar, ayrıca ölçme ve kontrol sistemlerinde istenen bir aygıttır. 12 bit A/D dönüģümü, D/A dönüģümü, dijital giriģ-çıkıģ ve sayıcı/zamanlayıcı özelliğine sahiptir. Bu nedenle yük hücrelerinden gelen yükü -10 volt ile +10 volt arasına çeviren amplifikatör verilerinin 0-10 Volt aralığına gelen + değerli veriler dikkate alınarak hesaplamalar yapılmıģtır. Çizelge 3.3 de PCI-1710HG kartına ait teknik özellikler verilmiģtir. ġekil PCI-1710HG veri toplama kartı Çizelge 3.3. PCI-1710HG kartına ait teknik özellikler PCI-1710HG Temel Özellikleri 100 ks/s, 12 bit çok fonksiyonlu yüksek kazançlı kart 16 tek-sonlu, 8 fark alıcı ya da kombine Analog giriģ 12 bit A/D konvertör, 100kHz in üstünde örnekleme oranı Her bir giriģ kanalı için programlanabilir kazanç Fark ve tek sonlu kombinasyonlar için serbest giriģler Board üzerinde 4 K örnekleme FIFO buffer Ġki adet 12 bit analog çıkıģı 16 Dijital giriģ 16 dijital çıkıģ Programlanabilir pacer/sayıcı BoardID switch Kısa devre koruması

116 103 PCI-1710HG kartı ile veri alıģ-veriģi bilgilerin bilgisayar ve sistem arasında iletiģimini PCLD-8710 terminal boardı (veri aktarıcı) sağlamaktadır. Veri toplama kartları analog ve dijital giriģ-çıkıģ, zamanlama, anahtarlama gibi birçok gerçek zamanlı veri toplama iģleminde kullanılabilmektedir Simulink te simülasyon programı Simulink, sistemlerin modellenmesi ve simülasyonu için Matlab yazılımında kullanılan bloksal gösterimdir. Simulink te sistemler ekrana blok diyagramlar Ģeklinde çizilir. Blok diyagramların transfer fonksiyonu, giriģ ve çıkıģ için kullanılan sistemler (sinyal ve ölçüm), fonksiyon jeneratörü ve osiloskop gibi birçok kaynak ve ölçü aletleri Simulink te mevcuttur. Simulink, Matlab ile bütünleģmiģ ve programları arasında bilgi transferinin kolaylıkla yapıldığı bir programdır (Arifoğlu, 2005) Simulink te oluģturulan devreler Matlab ta hazırlamıģ olduğumuz simülasyon programı kesme kuvveti, akım ve gerilim parametrelerinin ayarlandığı 3 ana bloktan oluģmaktadır (ġekil 3.20, 3.21, 3.22). Simulink devresinde ilk olarak verilen Matlab fonksiyonu geri besleme iģaretini Analog giriģ vasıtasıyla simulink ortamına almaktadır. Ġkinci Matlab fonksiyonu kontrol iģaretini outfc programı vasıtasıyla simulinkten veri toplama kartına göndermektedir. Kesme Kuvveti sinyali (V) Analog GiriĢ 75 PCI-1710HG Gain Devir Kesme Kuvveti (kgf) ġekil Kesme kuvvetine ait simulink blok Ģeması

117 104 Akım sinyali (V) Analog GiriĢ PCI-1710HG 2,5 Gain Devir Akım Değeri (A) ġekil Akım değerine ait simulink blok Ģeması Gerilim sinyali (V) Analog GiriĢ 45 PCI-1710HG Gain Devir Gerilim Değeri (V) ġekil Gerilim değerine ait simulink blok Ģeması Yukarıdaki blok diyagramlarda kesme deneyi sırasında ölçülmesine karar verilen parametreler milivolt cinsinden yükselteçler sayesinde 0-10 V değerine yükseltilerek veri toplama kartıyla bilgisayara aktarılmaktadır. Daha sonra simulink te oluģturulan diyagramlar ile hesaplanarak bir MS-Excel dosyası olarak bilgisayara kaydedilmektedir. Blok diyagramlarda her değer için Gain bloğunda bir kalibrasyon çarpanı vardır bu araģtırmada ilgili çarpanlar, kesme kuvveti için 75, akım için 2,5 ve gerilim için 45 çarpanı uygulanmıģtır. Bu çarpanların ayarlama iģlemi sırasında takip edilen yol Ģu Ģekildedir; veri toplama kartından veri okunması için deney setinden elde edilen ölçüm parametrelerinin değiģim aralığının (sinyaller) 0-10 V düzeyine yükseltilmesi gerektiği daha önce belirtilmiģtir. PW12C yük hücresinde ölçümü yapılabilecek kesme kuvveti, maksimum 750 kg olduğundan, veri toplama kartında bu kuvvet değiģim aralığını 0-10 V arasına ayarlayabilmek için gain çarpanı 75 olarak

118 105 belirlenmiģtir. Yani yük hücresi maximum değere ulaģması halinde (10 V) 75*10=750 kg değerini okumuģ olacaktır (EĢitlik 3.4). Aynı Ģekilde akım ve gerilim dönüģtürücülerde benzer çarpanlar kullanılmıģtır. Ölçme sisteminde kullanılan giriģ besleme akımı için 1/25 amperlik güç trafosu kullanıldığından ve gerilim dönüģtürücüde ise giriģ besleme gerilimi 450 volt olduğundan bu parametrelerin çarpanları aģağıdaki EĢitlik 3.5 ve 3.6 daki gibi hesaplanmıģtır. Kesme kuvveti = (FC.750)/10 Akım değeri = (I.25)/10 Gerilim değeri = (V.450)/10 (3.4) (3.5) (3.6) Doğrusal kayaç kesme deneyleri Selçuk Üniversitesi Maden Mühendisliği Bölümü laboratuarında oluģturulan küçük boyutlu kesme setinde uygulanan kesme deneyleri ISRM kazılabilirlik değerlendirme komisyonu üyeleri tarafından kabul edilen standart kesme deneylerine uygun olarak yapılmıģtır. Bu yöntem laboratuar ve yerinde (arazi, in-sıtu) gerçekleģtirilen deney sonuçlarına dayanılarak geliģtirilmiģtir (McFeat-Smith ve Fowell 1977; Bilgin ve Shariar, 1988; Bilgin, 1989; Balcı ve Bilgin, 2005). Bu deney kayaçların kazılabilirliği ile çok yakın iliģkisi olan spesifik enerjinin tayini için kullanılmaktadır. Kesme deneylerinde Böhler firmasının ürettiği % 10 kobalt içeren tungsten karbid kesici uç kullanılmıģtır. Kesme deneylerinde aģağıdaki sabit Ģartlar altında çalıģılmıģtır. Bu Ģartların seçilmesindeki en önemli etken, önceki kesilebilirlik araģtırmalarında bu parametrelerin makineyle kesme operasyonlarında en verimli kesme parametreleri olarak ortaya çıkmasıdır (McFeat-Smith ve Fowell, 1977; 1979, Fowell ve McFeat-Smith 1976, Bilgin ve Shariar, 1988; Bilgin, 1989; Balcı ve Bilgin, 2005; Tiryaki ve Dikmen, 2006; Çomaklı, 2010). Kesme derinliği : 2 mm Kesme açısı : -5 Temizleme açısı : 5 Keski geniģliği : 12 mm Keski ucu : Tungsten karbid, % 10 Co Veri alma hızı : 1000 Hz Kesme hızı : ~36 cm/sn

119 106 Kesme deneylerinde yaklaģık ebatları 30x30x10 cm olan örnekler kullanılmıģtır. Bu düzgün prizmatik bloklar planya makinesinin iģ tablasına sabitleyici paletler ile sıkıca sabitlenerek kesme iģlemleri yapılmıģtır. Deney sırasında gerçekleģen kesme kuvveti, kesme sırasında makinenin çektiği akımdaki değiģiklikler ve kesme sırasında makinenin bulunduğu hattaki gerilim farklılaģmaları ilgili veri ölçüm sistemiyle ölçüldükten sonra her deney için ayrı isim altında bilgisayara kayıt edilmiģtir. Kesme iģlemi sırasında keskinin keserek kopardığı kayaç parçacıkları (pasa) özenle toplanmıģ ve hassas terazide tartımı yapılarak kayıt altına alınmıģtır. Kesme iģleminden sonra ortaya çıkan kesme izinden kesme uzunluğunun ölçülüp yazılması da ayrıca önemlidir. Kayaç numunesi planyanın sehpasına yerleģtirildikten sonra sehpa sağa-sola ve aģağıyukarı hareket ettirilerek, kesme derinliği ve keskiler arası mesafe gibi parametreler ayarlanabildiği için bu tür makinelerin küçük ölçekli kesme deneylerinde kullanılması kolaylıklar sağlamaktadır. Kesme deneylerinde ölçülen değerlerle doğrudan veya hesaplamalarla bulunabilecek önemli kesme parametreleri Ģunlardır; FC : Ortalama kesme kuvveti, keskiye kesme yönünde etki eden kuvvetin ortalamasıdır, (birimi kn). F C : Ortalama en büyük kesme kuvveti, keskiye kesme yönünde etki eden en büyük kuvvetlerin ortalamasıdır, (birimi kn). Bu değer pik noktaların yüksekliklerinin ortalaması alınarak hesaplanır. FN : Ortalama dikey kuvvetler, kesme yönüne dik olarak etki eden kuvvetlerin ortalamasıdır. F N : Ortalama en büyük dikey kuvvetlerin ortalaması, kesme yönüne dik yönde etki eden en büyük kuvvetlerin ortalamasıdır. Q : Birim kesme mesafesinde açığa çıkan pasa hacmi (m 3 ). SE : Spesifik enerji, birim hacim kayacı kesmek için gereken enerji miktarı, birimi MJ/m 3 veya kwh/m 3 tür Spesifik enerji değerinin belirlenmesi Kollu galeri açma makinelerinin, tam cepheli kazı makinelerinin ve sürekli yüzey kazıyıcıların üretim kapasitesi ve performanslarının kestirilmesinde en çok

120 107 kullanılan ve kabul gören yöntemlerden biri laboratuar spesifik enerjisidir (McFeat- Smith ve Fowell, 1977,1979; Çopur ve ark., 2001). Spesifik enerji birim hacimdeki kayacı kesmek için gerekli enerji miktarı olarak tanımlanmakta genellikle MJ/m 3 veya kwh/m 3 birimleriyle ifade edilmektedir. Bu değer ortalama kesme kuvvetinin (FC) birim kesme mesafesinde açığa çıkan pasa hacmine bölünmesiyle elde edilir (Roxborough, 1973). Bu çalıģmada, benzeri diğer çalıģmalardan farklı olarak spesifik enerji değeri iki yöntemle hesaplanmıģtır. Bu yöntemler mekaniksel yöntem ile elektriksel yöntemdir. Mekaniksel yöntem: Bu yöntemde spesifik enerji keskiye gelen kesme yönündeki kuvvetlerin ortalamasından yola çıkılarak bulunur. Yani yük hücreleriyle elde ettiğimiz kesme kuvvetlerinin ortalamasının pasa hacmine bölünmesiyle hesaplanan spesifik enerji mekaniksel spesifik enerji (SE Mek ) olarak tanımlanmıģ ve birimi MJ/m 3 tür. SE Mek değeri 3.7 eģitliği ile hesaplanmıģtır. FC SE Mek (3.7) Q Burada; SE Mek : Birim hacimdeki kayacı kesmek için gereken enerji (Mekaniksel spesifik enerji değeri), MJ/m 3 FC: Ortalama kesme kuvveti; kesme doğrultusunda keskiye gelen tüm kuvvetlerin ortalamasıdır, kn Kaya kesme deneyleri sırasında keskiye gelen kuvvetler ġekil 3.23 de gösterilmiģtir. Kesme esnasında kayaçtan bir parça kopana kadar keski kuvveti artmakta, kayaç koptuktan sonra kuvvet azalmakta ve tekrar artmaktadır. Maksimum kuvvetlerin ortalaması maksimum pik kuvvetleri, eğrinin altında kalan kuvvetlerin ortalaması ise ortalama kuvvetleri vermektedir. Q (m 3 /km): Birim kesme mesafesinde açığa çıkan pasa hacmidir. Kaya kesme deneyleri esnasında her bir kesme için ortaya çıkan pasa hassas terazide tartılmaktadır. Kayacın yoğunluğu bilindiğine göre pasa hacmi hesaplanabilmektedir.

121 Kesme Kuvveti (kgf) ,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 Örnekleme süresi (sn) ġekil Kaya kesme deneyleri esnasında keskiye gelen kesme kuvvetlerinin tipik bir görünümü Elektriksel yöntem: Bu yöntemde ise spesifik enerji elektriksel parametrelerden hareketle hesaplanmıģtır. Kesme deneyleri esnasında akım ve gerilim dönüģtürücüler yardımıyla alınan akım ve gerilim değerleri ile makinenin kayacı kesmek için harcadığı enerji hesaplanır ve birim mesafede kestiği pasa hacmine bölünmesiyle elektriksel spesifik enerji (SE Elek ) hesaplanmıģtır. ġekil 3.24 ve 3.25 de kesme deneylerinde alınan akım ve gerilim değerleri gösterilmiģtir. SE Elek değeri kesme esnasında kesme sürecinde geçen zamanda yani birim zamanda harcanan elektrik enerjisi miktarının birim mesafede kazılan kayacın hacmine bölünmesiyle bulunan ve birimi MJ/m 3 olarak hesaplanan spesifik enerji değeridir. Sırasıyla EĢitlik 3.8, 3.9 ve 3.10 deki gibi hesaplanmıģtır. SE Elek WİŞ. (3.8) Q W İŞ Pt (3.9) P 3 I V cos (3.10) Burada; SE Elek : Birim hacimdeki kayacı kesmek için harcanan enerji (Elektriksel spesifik enerji değeri), MJ/m 3 W Ġġ : Birim zamanda harcanan elektrik enerjisi, MJ

122 Gerilim değerleri (V) Akım değerleri (A) 109 P : Motorun birim zamanda çektiği güç, kw (3 fazlı sistemler için) t : Kesme süresi, sn cos : Sistemin ya da motorun güç faktörü. (Genelde 0,8 kabul edilir) I : Kesme esnasında motorun çektiği akım, A V : Kesme esnasında motora verilen gerilim, V Q : Birim mesafede açığa çıkan pasa hacmi, m ,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 Örnekleme süresi (sn) ġekil Kesme deneyleri esnasında alınan tipik akım değerleri ,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 Örnekleme süresi (sn) ġekil Kesme deneyleri esnasında alınan tipik gerilim değerleri Bu çalıģmada spesifik enerji değerleri kesme derinliği 2 mm ve keskiler arası mesafeye bağlı olarak hesaplanmıģtır. Kazı makinelerinin kesici kafasındaki keskiler, kayaç kesme esnasında birbirlerini etkileyerek (yardımlı) kazı yapmaktadırlar. Ġki keski

123 110 arasında öyle optimum bir mesafe vardır ki (s) bu mesafede keskiler arasında kalan kayaç kırılmaktadır. Burada kesme derinliğine bağlı olarak optimum bir keskiler arası mesafe vardır ve s/d oranı olarak tanımlanmaktadır. Bu değerde spesifik enerji değeri minimum olmaktadır. Belli bir s/d oranından sonra keskiler birbirlerini etkilememekte (yardımsız) ve spesifik enerji değeri maksimum olmaktadır Kaya Mekaniği Deneylerinde Kullanılan Deney Aletleri Selçuk Üniversitesi Maden Mühendisliği Bölümü laboratuarına getirilen 24 çeģit model kayaç örneğinin fiziksel ve mekanik özelliklerinin belirlenmesi için yoğunluk ve gözeneklilik deneyleri, tek eksenli basınç dayanımı deneyi, nokta yükleme indeks deneyi, dolaylı çekme (Brazilian) dayanımı deneyi, Schmidt sertliği deneyi ve sonik hız deneyleri yapılarak belirlenmiģtir. Blok veya düzensiz Ģeklinde getirilen kaya bloklarından karot alma makinesi ile silindirik 54 mm (NX) boyutunda her bir kayaç biriminden 20 adet karot örnekleri alınarak ISRM (2007) standartlarına göre deneyler yapılmıģtır Kaya mekaniği deney örneklerinin hazırlanması DeğiĢik kaya mekaniği deneylerinden sağlıklı sonuçlar elde edilmesi amacıyla standartlara uygun boyutta ve nitelikte deney örneği hazırlanmıģtır. Laboratuarda silindirik karot örneklerinin alınması, bunların kesilmesi ve belirli standartlara göre yüzeylerinin düzeltilmesi amacıyla, delici, kesici, düzleyici ve parlatıcı gereçler kullanılarak yapılan iģlemlerin tümü, örnek hazırlama iģlemi olarak tanımlanır. Örnek alma aģamasında kullanılan Karot alma makinesi ġekil 3.26 de, Karot kesme ve düzeltme makinesi de ġekil 3.27 de gösterilmektedir. ġekil Karot alma makinesi ġekil Blok ve karot düzeltme makinesi

124 Yoğunluk ve gözeneklilik (porozite) belirleme deneyi Bu araģtırmada kayaç örneklerinin yoğunluğunu ve gözenekliliğini belirlemek için Buoyancy metodu kullanılmıģtır. Buoyancy metodu düzenli ya da düzensiz numunelerin bulk hacmi ArĢimet prensibi kullanılarak bulunabilmektedir. Porozite deneyinde kullandığımız numuneler nokta yükleme için hazırlanmıģ disk Ģeklindeki numuneler olup her kayadan 10 adet örneğin ilk önce doğal ağırlıkları hassas terazide tartılmıģtır. Doğal ağırlıkları ölçülen numuneler daha sonra su dolu geniģ bir kap içerisinde 1 gün boyunca bekletilmiģtir. Suya doymuģ hale gelen örneklerin ilk önce hassas terazide sudaki ağırlığı tartılmıģ daha sonra kuru bir bez veya kâğıtla örneklerin yüzey suyu alınarak suya doymuģ ağırlıkları tartılmıģtır. Daha sonra örnekler 105 C de en az 12 saat boyunca etüve konularak kurutma iģlemine tabi tutulmuģlardır. Kuruyan örneklerin ağırlıkları hassas terazide ölçülerek kuru ağırlıkları tayin edilir. Daha sonra örneklerin bulk hacmi EĢitlik 3.11 ile yoğunluk, gözeneklilik ve porozite değerleri ise EĢitlik 3.12, 3.13 ve 3.14 ile hesaplanarak belirlenmiģtir. B V W W sat sub, cm 3 (3.11) s G, g/cm 3 (3.12) B v P v W G (g) (3.13) sat w Pv Porozite 100, % (3.14) Bv Burada; B v : Bulk hacmi, cm 3 Wsat : YaĢ ağırlık, g Wsub : Sudaki ağırlık, gr s : Suyun yoğunluğu, (1 g/cm 3 )

125 112 : Kayacın Yoğunluğu, g/cm 3 G : Doğal ağırlık, g Pv : Gözenek hacmi, cm 3 Gw : Kuru ağırlık, g Tek eksenli basınç dayanımı deneyi Bu deney, silindirik bir Ģekle sahip kayaç örneklerinin tek eksenli basınç dayanımının tayini amacıyla yapılır. Deneyde boy/çap oranı 2,5-3,0 arasında olacak Ģekilde hazırlanmıģ, alt ve üst yüzeyleri birbirine paralel, yan yüzeyleri pürüzsüz, düz ve herhangi bir kırık ve çatlak içermeyen karot örnekleri kullanılır. Silindirik numunenin alt ve üst yüzeyleri, 0,02 mm duyarlılıkta düzeltilmiģ ve birbirine paralel olmasına dikkat edilir. Deney sırasında numuneye sabit bir hızda ve sürekli olarak eksensel yükleme yapabilecek yeterli kapasitede hidrolik pres kullanılır. Yenilmenin 5 ile 10 dakika arasında gerçekleģebilmesi için yükleme presinin kapasitesinin kayacın dayanımına uygun olarak seçilmesi gerekir. Bu nedenle, dayanımı yüksek olan dayanıklı kayaçlarda (mermer ve granit) düģük yük aralıkları için bölümlendirilmiģ yük göstergelerine sahip yüksek kapasiteli presler kullanılır (ISRM, 2007). Numune 5 ile 10 dakika arasında yenilecek Ģekilde veya alternatif olarak saniyede 0,5-1,0 MPa lık bir yükleme hızıyla presin yükleme hızı grafiğinden bir hız seçilir. Yük göstergesinin altındaki düğmeye basılarak yükleme hız kontrol plakası nın dönmesi için devre açılır. Yükleme kontrol vanası yavaģça döndürülerek yükleme iģlemine baģlanır. Kayaç numunesi yenildiği anda yenilme yükü %1 duyarlılıkta okunur ve hidrolik sistem durdurulur. Kayaç numunesinin tek eksenli basınç dayanımı (σ c ) aģağıdaki EĢitlik 3.15 ile hesaplanır (ISRM, 2007); F c A (3.15) Burada; C F : Kayacın tek eksenli basınç dayanımı, MPa : Yenilme anında kaydedilen yük, MN A : Silindir örneğin kesit alanı, m 2 Bu çalıģmada 24 kayaç örneğine ait her bir kayacı temsil eden 10 adet 54 mm (NX) çapında, L/D oranı 2,5 3,0 olan yaklaģık 240 adet silindirik karot örnekleri

126 113 hazırlanmıģtır (ġekil 3.28). Hazırlanan bu örnekler Selçuk Üniversitesi, Maden Mühendisliği Bölümü laboratuarında bulanan 300 ton kapasiteli hidrolik pres kullanılarak tek eksenli basınç deneyine tabii tutulmuģtur (ġekil 3.29). Bu deneyler sırasında presin yükleme hızı olarak 2 kn/sn olarak seçilmiģtir (ISRM, 2007). ġekil Tek eksenli basınç deneyi için hazırlanmıģ tipik karot numuneleri ġekil Tek eksenli basınç deneylerinde kullanılan hidrolik pres

127 Nokta yükleme dayanımı indeksi deneyi Nokta yükleme dayanım indeksi, tek eksenli basınç ve çekme dayanımı gibi diğer dayanım parametrelerinin dolaylı olarak belirlenmesinde ve bazı kaya kütlesi sınıflaması sistemlerinde kayaç malzemesinin dayanım parametresi olarak kullanılır (ISRM, 2007). Kayaçların nokta yükleme indeksleri genellikle 50 mm çapındaki karot örnekleri için standartlaģtırılarak I s(50) ile ifade edilir. Bu deneyde karot örnekleri eksenel ve çapsal deneye tabi tutuldukları gibi düzensiz ve prizma Ģeklindeki numunelere de kolayca uygulanır. Deney sonucu esas alınarak kayacın nokta yük anizotropi indeksi de hesaplanır. Bu örnekler üzerinde yapılacak nokta yükleme indeks deneyinin standart Ģartları ve indeks hesaplama yöntemleri (ġekil 3.30) ISRM 2007 de verilmiģtir. ġekil Numune Ģekilleri: (a) çapsal, (b) eksenel, (c) blok ve (d) düzensiz Ģekilli örnekler (Ulusay ve ark., 2005) Bu çalıģmada kayaç numunelerinin nokta yükleme indeks değerleri eksenel tipteki karot numuneleri üzerinde belirlenmiģtir (ġekil 3.31). Kesme deneylerinde kullanılan her bir kayacı temsilen 10 adet numune geniģlik/çap oranı 0,5 1,0 olacak Ģekilde hazırlanmıģ ve bunlar üzerinde nokta yükleme indeks deneyi, Selçuk Üniversitesi Maden Mühendisliği Bölümü laboratuarında mevcut nokta yükleme deney aleti kullanılarak yapılmıģtır (ġekil 3.32).

128 115 ġekil Nokta yükleme deneyi için hazırlanmıģ eksenel tipteki tipik örnekleri Nokta yükleme dayanım indeksi sırasıyla EĢitlik 3.16, 3.17, 3.18 ve 3.19 ile hesaplanmıģtır; I s P D 2 e D 2 4A e D 50 F e I s 0.45 F I 50 S (3.16) (3.17) (3.18) (3.19) Burada; P : Yenilme yükü, MN D e : EĢdeğer karot çapı, cm A=WD, Konik baģlıkların temas noktalarından geçen numunenin kesit alanı, m 2 F : Boyut düzeltme faktörü I s : DüzeltilmemiĢ nokta yükü dayanım, MPa I s(50) : DüzeltilmiĢ nokta yükü dayanım indeksi, MPa

129 116 ġekil Nokta yükleme deney aleti Dolaylı çekme (Brazilian) dayanımı deneyi Bu deney, disk Ģeklinde hazırlanmıģ kayaç örneklerinin çapsal yükleme altında çekme dayanımlarının dolaylı yoldan tayini amacıyla yapılır. Disk Ģeklinde hazırlanmıģ örneğin çapsal olarak birbirine zıt konumlu yüzeylerine temas eden, metalden imal edilmiģ yükleme çeneleri ve kılavuz saplamalardan oluģan düzenek kullanılır (ġekil 3.33). ġekil Brazilian deneylerinde kullanılan yükleme çenelerinin Ģematik görünümü

130 117 Deney için yükleme çeneleri (çenelerin yarıçapı örnek yarıçapının 1,5 katı olmalı), ölçüm kumpası (0,1 mm. hassasiyetinde), yükleme presi kullanılır. Deneyde kalınlık/çap oranı 0,5-1,0 arasında olacak Ģekilde (tercihen bu oran 1'e yakın olmalıdır), sağlam ve çatlaksız karot örneğinden kesilerek disk Ģeklinde deney örnekleri hazırlanır. Örneğin kalınlığı ve çapı kumpas kullanılarak birbirine dik ve iki farklı yönde ölçülür ve bu değerlerin ortalaması alınır. Yan yüzeyleri yükleme çenelerinin arasında kalacak biçimde, örnek yükleme baģlığının altına konan çenelerin arasına yerleģtirilir. Yenilme olana kadar örnek sabit bir hızla sürekli yüklenir. Örneğin yenildiği andaki yük (P) presin göstergesinden okunur ve çekilme dayanımı aģağıdaki EĢitlik 3.20 ile hesaplanır (ISRM, 2007). 0,636P 3 t 10 (3.20) Dt Burada; t : Kayaç örneğinin çekme dayanımı, MPa P : Kayacın yenildiği andaki yük değeri, kn D : Örnek çapı, cm t : Örneğin kalınlığı, cm Bu çalıģmada kayaçların çekme dayanımı değerlerini belirlemek için dolaylı çekme (brazilian) deney yöntemi kullanılmıģtır. Her kaya için 10 adet yaklaģık kalınlığı mm olacak Ģekilde numuneler hazırlanmıģtır (ġekil 3.34). Brazilian deneyleri tek eksenli basınç deneylerinin de yapıldığı hidrolik preste yapılmıģtır (ġekil 3.35). Hidrolik pres yükleme hızı olarak 0,2 kn/sn olarak seçilmiģtir (ISRM, 2007).

131 118 ġekil Brazilian deneyi için hazırlanmıģ tipik kayaç örnekleri ġekil Brazilian deneyinin yapılıģı Schmidt çekici deneyi Bu deney Schmidt çekici kullanılarak, kayaçların Schmidt geri sıçrama sertliğinin tayini amacıyla yapılır. Bu çekiç silindirik kaplı bir kutu içinde bulunan yay çekiç ve çekici kurma düzeneğinden oluģmaktadır. Cihazda bulunan yay vasıtasıyla kurulan çelik uç kayaç yüzeyi üzerinde zıplatılır. Zıplama mesafesi çekiç üzerindeki kadrandan okunur ve Schmidt indeksi olarak tanımlanır (ISRM, 2007). GeçmiĢten günümüze kadar Schmidt çekici testi için uygulanmakta olan test metotları Çizelge 3.4 de verilmiģtir.

132 119 Çizelge 3.4. Uygulanmakta olan Schmidt çekici test metotları (Özkan ve Bilim, 2008) Yazar Hucka V (1965) Deere D.U ve Miller R.P (1966) Soiltest (1976) Fowell R.J. ve McFeat Smith I (1976) Young R.P ve Fowell R.J (1978) ISRM (1981) Kazi A ve Al-Mansour Z.R (1980) Poole R.W ve Farmer I.W (1980) Matthews J.A ve Shakesby R.A (1984) Goktan R.M ve Ayday C (1993) USBR (1998) Katz, O ve ark. (2000) Sumner P. ve Nel W. (2002) GBG ASTM (2005) Test Yöntemi Tek bir noktada alınan 10 adet okumanın en büyük değeri alınır. Bu iģlem üç farklı noktada tekrar edilir ve elde edilen en büyük üç değerin ortalaması alınır. NX boyutundaki bir karot üzerinde her seferinde 45º çevirerek üç ölçüm alınır. Hatalı okumalar çıkarıldıktan sonra 24 değerin ortalaması alınır. Farklı noktalardan 15 ölçüm alınır ve bu değerler içerisindeki en büyük 10 değerin ortalaması alınır. Ortalama değerden maksimum sapma 2.5 den az olmalıdır. Tek bir noktada alınan 10 ölçüm içerisindeki en son alınan 5 değerin ortalaması alınır. Kaya kütlesi yüzeyi ızgaralara bölünür, her bir ızgaradan bir ölçüm alınarak, yapılan ölçümlerin ortalaması alınır. Farklı noktalardan toplam 20 adet ölçüm alınır ve bu değerler içerisindeki en büyük 10 değerin ortalaması alınır. En az 35 okuma alınır ve en küçük 10 okuma değeri iptal edilir. Geriye kalan 25 ölçümün okuması alınır. Tek bir noktada uygulanan 5 ölçüm içerisinden en büyük ölçüm değeri seçilir. Bu ölçüm sistematiği farklı üç noktada tekrar edilir ve elde edilen en büyük üç değerin ortalaması alınır. Herhangi bir numuneden 15 ölçüm alınır. Bu değerlerin ortalaması bulunur ve ortalamadan en çok sapan 5 değer çıkarılır. Farklı noktalarda 20 ölçüm alınır. Chauvenet s kriterine uymayan değerler çıkarıldıktan sonra geriye kalan değerlerin ortalaması alınır. Farklı noktalardan 10 okuma alınır. En küçük 5 okuma değeri iptal edilerek geriye kalan en büyük 5 değerin ortalaması alınır arasında ölçüm alınır ve ölçüm sayısının yarısı kadar en büyük ölçümlerin ortalaması alınır. Farklı noktalarda 15 ölçüm alınır ve en kötü 5 değer çıkarılarak geriye kalan 10 değerin ortalaması alınır. Paralel kenar Ģeklindeki bir test alanında 12 okuma alınır. En yüksek ve en küçük değer çıkarılarak geriye kalan değerlerin ortalaması alınır. Farklı noktalardan 10 ölçüm alınır ve ortalama değerden 7 birim sapan değerler çıkarılarak geriye kalan değerlerin ortalaması alınır. Bu çalıģmada kayaçların yüzey sertliğini belirlemek için L tipi dijital Schmidt çekici kullanılmıģtır (ġekil 3.36). Bu deneyde laboratuara getirilen blok veya düzensiz Ģekilli 24 adet kayaç örneği üzerinde farklı noktalara 20 vuruģ yapılmıģ ve en yüksek 10 değerin ortalaması alınarak kayaçların sertlikleri Schmidt çekici ile belirlenmiģtir.

133 120 ġekil Kayaçların sertliklerini belirlemek için kullanılan L tipi Schmidt çekici Sonik hız deneyi Bu deney, kayaç örnekleri içerisinden geçirilen sıkıģma (P) ve makaslama (S) dalgalarının yayılma hızlarından yararlanılarak, kayaç malzemesinin dinamik Young modülü ile dinamik Poisson oranının tayini amacıyla yapılır. Yöntem, homojen ve izotrop veya çok az derecede anizotropiye sahip kayaçlarda uygulanır. Deney yapılırken, özellikle ASTM (1994), ISRM (2007) ve CANMET (1997) tarafından önerilen hususlar dikkate alınmalıdır. Deneyde çapı 31 mm ve daha büyük olan silindirik örnekler kullanılır. Örneklerin gönderici ile temasta olacak alt ve üst yüzeylerinin son derece düz ve birbirine paralel Ģekilde hazırlanmasına dikkat edilir. Yayılma hızı (Vp) ve tane boyu (d) malzemenin içsel özellikleri, buna karģın çevirgeç frekansı ise kullanılan çevirgece özgü olduğu için, örneğin çapı (D) ve boyu (L) koģullara uygun olarak seçilir. ISRM (2007) ye göre ortalama tane boyu < dalga boyu < örneğin en küçük boyutu koģulu sağlanmalı ve dalganın ilerleme yönüne dik konumdaki boyut (D) dalga boyunun 10 katından az olmamalıdır (ISRM, 2007). Karotun yüzeyleri ile gönderici ve alıcı (çevirgeç) arasındaki temas arttırılarak boģluk kalmasını önlemek amacıyla, örneğin alt ve üst yüzeylerine vazelin, gres veya jel sürülür. Sinyal üreticisinin voltaj çıktısı, yükselticinin ve osiloskobun duyarlılığı doğru

134 121 zaman ölçümünün sağlanması için optimum bir seviyeye ayarlanır. Dakikada bir veya iki okuma alacak Ģekilde sinyal gönderilerek sıkıģma dalgasının (P) örnekten geçiģ süresi (t p ) % 1 duyarlılıkta ölçülür. Daha sonra makaslama dalgasının geçiģ süresi (t s ) % 2 duyarlılıkta ölçülür. Yayılma hızlarının 3.21 ve 3.22 eģitlikleri ile hesaplanır. V P L T p (3.21) V s L T s (3.22) Burada; V p : P dalgasının yayılma hızı, m/s V s : S dalgasının yayılma hızı, m/s L : Silindirik kayaç numunesinin boyu, mm T P : (t p -t 0 ); P dalgasının etkin ilerleme zamanı, s T S : (t s -t 0 ); S dalgasının etkin ilerleme zamanı, s t p t s t 0 : P dalgasının ölçülen yayılma zamanı, s : S dalgasının ölçülen yayılma zamanı, s : Ölçülen sıfır(baģlangıç) zamanı, s Bu çalıģmada kayaç numunelerinin P dalga hızı MATEST marka dijital göstergeli 55 khz gönderici ve alıcıya (çevirgeç) sahip sonik test cihazıyla tespit edilmiģtir (ġekil 3.37). Sonik hız deneylerinde tek eksenli basınç deneyi için hazırlanmıģ 54 mm çapında yaklaģık cm uzunluğunda her kaya tipi için 10 ar adet silindirik karot örnekleri kullanılmıģtır. Deney esnasında geçirgenliği daha iyi sağlamak için jel kullanılmıģtır.

135 122 ġekil Kayaçların P dalga hızını belirlemek için kullanılan MATEST sonik cihazı Kayaçların kırılganlık (S 20 ) değerlerinin belirlenmesi Bu çalıģmada kayaçların kırılganlık değerlerini belirlemek için Blindheim ve Bruland (1998) in geliģtirdiği S 20 kırılganlık değeri NTNU modeli kullanılarak belirlenmiģtir. Kırılganlık deneyi (S 20 ) tekrarlanan darbe sonucu kayacın kırılmaya karģı gösterdiği direnci dolaylı olarak ölçen bir deney yöntemidir. Sonraki yıllarda farklı amaçlar için birçok kez modifiye edilen testin prensip Ģeması ġekil 3.39 da verilmiģtir. Kırılganlık deneyinde kullanılacak numuneler çene açıklığı 13,6 mm ayarlanmıģ bir çeneli kırıcıdan geçirilerek kırıldıktan sonra 16 mm ve 11,2 mm lik elekler ile sınıflandırılarak -16 mm + 11,2 mm arasında kalan malzeme kırılganlık testine tabi tutulur. +16 mm boyutundaki malzeme ise kayaç yoğunluğunun belirlenmesinde kullanılır ,2 mm aralığındaki malzemeden alınan ve 2,65 g/cm 3 yoğunluğundaki 500 gr malzeme hacmine karģılık gelen numune hacmi test cihazının havanı içine yerleģtirilir. Havan kısmına yerleģtirilen malzeme üzerine ortalama 25 cm yükseklikten 14 kg kütleye sahip tokmak 20 kez düģürülür. Deney sonunda havan içindeki malzeme 11,2 mm lik elekten tekrar elenerek elekten geçen malzeme ağırlığı belirlenir. 11,2 mm lik elekten geçen malzeme miktarının deney baģlangıcında havan içine konan malzeme miktarına oranı yüzde olarak malzemenin kırılganlık deneyini verir. Bu deneyin sonucu üzerinde çalıģılan kayaçtan alınacak en az 3 farklı örnek üzerinde yapılan deneylerden sonra 3 deneyin ortalaması alınarak verilir.

136 123 ġekil Kırılganlık testinin Ģematik görünüģü (Dahl, 2003) Bu çalıģmada kayaçların S 20 kırılganlık değerlerini belirlemek için kullanılan deney seti kırılganlık test aleti (ġekil 3.40), 2 adet elek (16 mm, 11,2 mm), çeneli kırıcı ve hassas teraziden oluģmaktadır. Çeneli kırıcıda kırılan örnekler 16 mm ve 11,2 mm lik eleklerden geçirilerek -16 mm ve + 11,2 mm boyutundaki örnek kırılganlık testi için hazırlanmıģtır (ġekil 3.41). Deney için istenilen boyutta hazırlanan örnekler kayaçların yoğunluğuna göre havana konulacak miktarlar EĢitlik 3.23 yardımıyla belirlenmiģtir. Daha sonra örnek havana yerleģtirilip 14 kg lık tokmak 20 defa havan içerisindeki örnek üzerine düģürülerek kırılganlık deneyine tabi tutulmuģtur. Deney sonrası havan içerisindeki örnek alınıp 11,2 mm lik elekten geçirilip elek altına geçen miktar hassas terazide tartılmıģ ve havana konulan ilk miktara oranı belirlenerek kırılganlık (S 20 ) değeri belirlenmiģtir. Numune kütlesi = 500 (g/cm 3 ) (3.23) 2,65

137 124 ġekil Kırılganlık test aleti ġekil Kırılganlık testi için hazırlanmıģ numune görünümü

138 Spesifik Enerji Değerlerinin Tahmini için Kullanılan Veri Analiz Yöntemleri Bu çalıģmada spesifik enerji değerini tahmin etmek için iki farklı veri analiz yöntemi kullanılmıģtır. Bunlar, SPSS paket programı yardımıyla istatistiksel tahmin modeli ve Matlab programı yardımıyla yapay sinir ağları yöntemidir. Her iki yöntemde de kesme ve kaya mekaniği deneyleri sonucu elde edilen veriler kullanılmıģ ve spesifik enerji tahmin modelleri oluģturulmaya çalıģılmıģtır Verilerin SPSS ile istatistiksel değerlendirmesi Spesifik enerji tahmin modelini oluģturmak için elde edilen verilerle kapsamlı bir istatistiksel analiz yapılmıģtır. SPSS 15.0 paket programı ile yapılan istatistiksel analiz, korelasyon analizi, ikili ve çoklu doğrusal regresyon analizini içermektedir. Bu istatistiksel tahmin modeli çalıģmasında ilk önce farklı iki yöntemle elde edilen spesifik enerji değerleri ikili regresyon analizine tabi tutularak değerlendirilmiģ ve daha sonra her bir kayaç özelliğinin spesifik enerji değeri üzerine olan etkisi ikili regresyon analizi ile incelenmiģtir. Ayrıca kayaç özellikleri ile spesifik enerji değerleri arasındaki korelasyon katsayısı belirlenerek bu değerler arasındaki doğrusal iliģkinin varlığı tespit edilmiģtir. Daha sonra kayaç özelliklerinin tümü kullanılarak çoklu bir regresyon analizi yapılmıģ ve en etkili kayaç özelliklerinin oluģturduğu çoklu tahmin modeli araģtırılmıģtır. Ayrıca hem ikili hemde çoklu regresyon analizlerinde istatistiksel iliģkinin anlamlılığı ve önem derecesi de belirlenmiģtir Yapay sinir ağları yöntemi Spesifik enerji tahmin modeli için kullanılan ikinci veri analiz yöntemi yapay sinir ağları (YSA) yöntemidir. Yapay sinir ağları yöntemi insan beyninin çalıģma prensibini taklit etmek suretiyle geliģtirilen sistemlerdir. Bu ağlarda birbirlerine belli ağırlıklar ile bağlanmıģ sinir hücreleri bulunmaktadır. Sinir hücreleri kendilerine gelen girdileri basit bir iģleme tutup, kendinden sonra gelen hücreye gönderirler. Hücreleri birbirlerine bağlayan ağırlıklar, çeģitli öğrenme metodlarıyla eğitilmiģ ağlarda sürekli olarak değiģmekte ve genel anlamda ağı en yakın sonuca götürmeye çalıģmaktadır (VerDuin, 1990).

139 126 Haykin (1999) tarafından yılında yapılan tanım Ģu Ģekildedir: Yapay sinir ağı basit iģlemler yapılan birimlerden oluģan, kendisine sunulan örnekleri hafızasına alıp daha sonra kullanan, yoğun olarak paralel dağıtılmıģ bir iģlemcidir. Çevreden edinilen bilgi sinapslar arasındaki ağırlıklar sayesinde korunur. Bir baģka tanımda insan beyninin çalıģmasından esinlenerek bir programlama mantığı ile bu çalıģma sistemini taklit etmeye çalıģmaktır. Yapay sinir ağlarını klasik bilgisayar programlarından ayıran temel özellik; kendisine verilen verileri hafızasına alıp bunları iģlemesi, yorumlaması ve kendisine daha önceden gösterilmemiģ olaylar hakkına fikir yürütebilmesidir. Ezberleme ve yorumlama yeteneği sayesinde insan beyninin çok basit bir taklidi niteliği taģımaktadır. Bilgisayar programlarının doğal sinir sistemlerinden etkilenmesi sonucu ortaya çıkan yapay sinir ağları ile çözümleri analitik olarak mümkün olmayan, bir baģka deyiģle doğadaki fiziksel mekanizmasının matematik modeli tam olarak kurulamayan sistemlerin çözümü kolaylaģmıģtır (Akarslan, 2009). Genel olarak YSA yönteminin uygulama adımlarına bakıldığında, YSA nın basit ama yoğun yapısı ve bazı temel özellikleri daha açık anlaģılabilmektedir. Tipik olarak, bir YSA nın yapısı oluģturulur ve çeģitli matematiksel algoritmalardan bir tanesi kullanılarak üretilen çıktıların doğruluk düzeyinin maksimize edilmesi için gerekli olan ağırlık değerleri belirlenir. YSA lar önceki örnekleri kullanarak ağırlıkları belirlemek yoluyla girdi değiģkenler ile tahmin edilen değiģkenler arasındaki iliģkiyi ortaya çıkartırlar; diğer bir deyiģle YSA lar eğitilir. Bir kez bu iliģkiler ortaya çıkartıldıktan sonra (yani ağ eğitildikten sonra), YSA yeni verilerle çalıģtırılabilir ve tahminler üretilebilir. Bir ağın performansı, amaçlanan sinyal ve hata kriteri ile ölçülür. Ağın çıktısı, amaçlanan çıktı ile karģılaģtırılarak hata payı elde edilir. Geri Yayılma (backpropagation) olarak adlandırılan bir algoritma hata payını azaltacak Ģekilde ağırlıkları ayarlamak için kullanılır. Bu iģlem defalarca tekrar edilerek ağ eğitilir. Eğitme iģleminin amacı performans ölçümleri bazında optimum çözüme ulaģmaktır. YSA lar gerçek hayatta karģılaģılan problemlerde oldukça geniģ bir uygulama alanı kazanmıģlardır. Bugün, birçok endüstride baģarılı Ģekilde kullanılmaktadırlar. Uygulama alanları için bir sınır yoktur fakat öngörü, modelleme ve sınıflandırma gibi bazı alanlarda ağırlıklı olarak kullanılmaktadır. YSA lar 1950 li yıllarda ortaya çıkmalarına rağmen, ancak 1980 li yılların ortalarında genel amaçlı kullanım için yeterli seviyeye gelmiģlerdir. Bugün, YSA lar birçok ciddi problem üzerinde

140 127 uygulanmaktadır ve bu problemlerin sayısı giderek artmaktadır. Verideki eğilim veya yapıyı en iyi tanımlayan yöntem olmaları dolayısıyla, tahmin ve öngörü iģlemleri için çok uygundurlar. YSA ların gerçek hayattaki yaygın uygulama alanlarına Ģu örnekler verilebilir (Yurtoğlu, 2005): Kalite Kontrol Finansal Öngörü Ekonomik Öngörü Kredi Derecelendirme KonuĢma ve Yapı Tanımlama ĠĢlem Modelleme ve Yönetimi Laboratuvar AraĢtırmaları Ġflas Tahmini Petrol ve Gaz Arama Yapay sinir ağlarını oluģturan temel elemanlar Yapay sinir ağlarının genel yapı olarak beyinden esinlenilmiģtir. Doğal olarak, YSA ların temel elemanları da yapay nöronlardır. Bu nöronlar, aralarındaki bağlantılar oluģturularak ve tabakalar halinde gruplandırılarak yapay sinir ağları oluģturulmaktadır. Yapay bir nöron 5 temel öğeden oluģmaktadır. Bunlar girdiler, ağırlıklar, toplama fonksiyonu, transfer fonksiyonu ve çıktılardır (ġekil 3.42).

141 128 ġekil Yapay bir nöronun detaylı yapısı (Yurtoğlu, 2005) Girdiler: Yapay nöronun dıģ ortamdan bilgileri (verileri) alan elemanlarıdır. Veriler bu safhada bir iģleme tabi tutulmadan aynen iletilirler. Ağırlıklar: Bir nörona eģ zamanlı birçok veri giriģi olabilir. Bu veriler nörona gelirken kendine ait olan ağırlık değeriyle çarpılır. Ağırlık değerleri pozitif, negatif ya da sıfır olabilir. Ağırlık değerleri kullanılan birçok öğrenme kurallarına ve ağın mimarisine göre değiģebilmektedir. Girdilerin toplama fonksiyonu üzerindeki etkileri ağırlıkları miktarınca olur. Toplama fonksiyonu: Yapay nöronda girdiler ağırlıklarla çarpıldıktan sonra toplama fonksiyonuna gönderilirler. Girdiler ve ağırlıklar, aktivasyon fonksiyonuna gitmeden önce birçok Ģekilde bütünleģtirilebilirler. Genel olarak girdiler ve ağırlıkların çarpılmasıyla bulunan değerler toplanmak suretiyle aktivasyon fonksiyonuna gönderilir. Kimi zaman kullanıcının tercihine göre bu değerlerin en büyüğü, en küçüğü ya da kümülatif toplamı vb. kullanılabilir. Hangi problemde hangi toplama fonksiyonunun kullanılacağına dair henüz bulunmuģ bir formül yoktur. Her nöron aynı toplama fonksiyonunu kullanabileceği gibi ayrı ayrı fonksiyonlarda kullanabilir. Transfer fonksiyonu (Aktivasyon fonksiyonu): Toplama fonksiyonunun çıktısı aktivasyon formülünde girdi olarak kullanılır. Ancak bu girdileri belirli bir seviyenin üstünde tutmak için bir eģik değeri seçilmelidir. Toplam fonksiyonundan gelen değerler bu eģik değerinden yukarıda ise iģleme tabi olurlar. Aktivasyon fonksiyonu girdileri algoritma ile gerçek bir çıktıya dönüģtürür. Aktivasyon fonksiyonunda genel olarak türevi alınabilen fonksiyonlar kullanılır. Genellikle kullanılan transfer fonksiyonları

142 129 eģik, sigmoid, hiperbolik tanjant vb. fonksiyonlardır. En çok kullanılan sigmoid fonksiyonudur. Sıkça kullanılan aktivasyon fonksiyonları ve Ģekilleri ġekil 3.43 de verilmiģtir. Çıktılar: Yapay nöronlarda da biyolojik nöronlara benzer Ģekilde birçok girdi olmasına rağmen tek bir çıktı değeri vardır. Genel anlamda çıktı, aktivasyon fonksiyonunun çıktısıdır. Bazı ağ yapılarında çıktılar komģu proses elemanlarının çıktılarıyla birleģtirilerek kullanılabilir. Bazılarında ise nöronlar arası yarıģ vardır. YarıĢmayı kazanan nöron çıktı olarak kullanılır. ġekil En çok kullanılan aktivasyon fonksiyonları (Yurtoğlu, 2005) Yapay sinir ağlarında katmanlar Tüm yapay sinir ağları (YSA), yukarıda temel elemanları anlatılan bu temel yapı taģlarından yani nöronlardan oluģturulurlar. Bu yapı taģlarının tasarımı, sinir ağı sanatının, baģka bir deyiģle yapısının oluģturulmasının ilk bölümüdür. Bu sanatın ikinci bölümü ise bu iģlem elemanlarının kümelendirilmesi ve birbirleri arasındaki bağlantıların oluģturulmasını içerir. YSA larda, yapay nöronlar basit bir Ģekilde kümelendirilmektedirler. Bu kümelendirme tabakalar halinde yapılmaktadır ve daha sonra bu tabakalar bir diğerine iliģkilendirilmektedir. Temel olarak, tüm YSA lar benzer yapıya sahiptirler. YSA ların genel yapısını oluģturan katmanlar ġekil 3.44 de gösterilmiģtir. Temelde yapay sinir ağları bir giriģ, bir çıkıģ ve bir ya da daha fazla

143 130 sayıdan oluģabilen gizli katmandan meydana gelmektedir. Nöronlar katmanlarda bulunurlar. DıĢ dünyadan gelen veriler ilk olarak girdi katmanına gelirler. Girdi katmanındaki nöron adedi problemde verilen değiģkenlere bağlı olarak değiģebilmektedir. Yine bu katmanda veriler bir iģleme tabi tutulmadan gizli katmanlara iletilirler. Gizli katmanlar yapay sinir ağlarının iģlem merkezleridir. Bir ağda bir tane gizli katman olabileceği gibi birden fazla sayıda gizli katman da olabilir. Bu sayı kullanıcının sezgilerine ve tecrübelerine bağlı olarak seçilir. En yaklaģık sonuçları veren gizli katman adedini belirleyen bir formülasyon henüz geliģtirilememiģtir. Çıktı katmanı ise iģlemden geçen verilerin sonuçlarının toplandığı katmandır. Girdi katmanında olduğu gibi çıktı katmanında da probleme bağlı olarak bir ya da daha fazla nöron bulunabilir. ġekil YSA ları oluģturan katmanlar (Yurtoğlu, 2005) Yapay sinir ağlarında öğrenme (eğitme) prensipleri Belirli bir uygulamaya yönelik bir ağ yapılandırıldıktan sonra, bu ağ artık eğitilmeye hazır durumdadır. Bu aģama, daha önce değinilmiģ olan deneyim yoluyla öğrenme özelliği için kilit önem taģımaktadır. Çünkü bu, bağlantı ağırlıklarının belirlendiği aģamadır. Genel olarak, baģlangıç ağırlıkları rassal olarak seçilir ve eğitme, ya da diğer bir ifadeyle öğrenme iģlemi baģlar. Yapay sinir ağlarında genel olarak üç çeģit öğrenme Ģekli vardır. Birincisi denetimli (öğretmenli) öğrenme, ikincisi destekleyici öğrenme, üçüncüsü ise denetimsiz (öğretmensiz) öğrenmedir.

144 Denetimli (Öğretmenli) öğrenme Sıkça kullanılan bir öğrenme Ģeklidir. Öğretmenli öğrenme diye de adlandırılabilir. Bu öğrenme Ģeklinde ağın ürettiği çıktı değerleri ile eldeki mevcut çıktı değerleri karģılaģtırılır. Veriler ağa sunuldukça baģlangıçta seçilen ağırlık değerleri iterasyon sonucu değiģerek en yakın sonuca yakınsamaya çalıģır. Toplam hata minimizasyonu (kullanıcı tarafından yeterli görülene kadar) iterasyonlarla sağlanmaya çalıģılır. Eğitim safhası geçtikten sonra ağın kullanılabilirliğinin kontrol edilmesi gerekir. Buna test süreci denir. Test sürecinde eğitim seti içinden ağın eğitiminde kullanılmamıģ veriler alınarak ağa sunulur. Yani eğitim setinin verilerinin tümü ağı eğitmek için kullanılmaz, bir kısmı da ağın yeterli derecede öğrenip öğrenmediğini kontrol etmek için kullanılır. Bu safhada eğitim setinde kullanılmamıģ olan veriler (girdi-çıktı değerleri) ağa gösterilerek performans değerlendirmesi yapılır. Test seti olarak seçilen verilerin geniģ kapsamlı olması gerekir. Yani eğitim setini en iyi Ģekilde temsil etmelidir. Elde edilen sonuçlar kabul edilebilir hata sınırları içindeyse ağın eğitimi tamamlanmıģtır denir ve yeni veriler gösterilerek ağın tahminde bulunması istenir. ġayet deney setine ağın verdiği cevaplar hata sınırlarını aģıyorsa ağ yeni baģtan eğitilmelidir. Farklı sonuçlara ulaģabilmek için nöronlar arası ağırlık değerleri, gizli katman sayısı ya da katmanlardaki nöron sayıları, iterasyon sayısı vb. değiģiklikler yapılabilir (Sağıroğlu vd. 2003) Destekleyici öğrenme Bu tür stratejide de öğrenen sisteme bir öğretmen yardımcı olur. Fakat öğretmen her girdi seti için olması gereken (üretilmesi gereken) çıktı setini sisteme göstermek yerine sistemin kendisine gösterilen girdilere karģılık çıktısını üretmesini bekler ve üretilen çıktının doğru veya yanlıģ olduğunu gösteren bir sinyal üretir. Sistem, öğretmenden gelen bu sinyali dikkate alarak öğrenme sürecini devam ettirir (Öztemel 1993).

145 Denetimsiz (Öğretmensiz) öğrenme Bu tür stratejide sistemin öğrenmesine yardımcı olan herhangi bir öğretmen yoktur. Sisteme sadece girdi değerleri gösterilir. Örneklerdeki parametreler arasındaki iliģkileri sistemin kendi kendisine öğrenmesi beklenir. Bu, daha çok sınıflandırma problemleri için kullanılan bir stratejidir. Yalnız sistemin öğrenmesi bittikten sonra çıktıların ne anlama geldiğini gösteren etiketlendirmenin kullanıcı tarafından yapılması gerekmektedir (Öztemel 1993) Karma stratejiler Yukarıdaki 3 stratejiden birkaçını birlikte kullanarak öğrenme gerçekleģtiren ağlar da vardır. Burada kısmen öğretmenli, kısmen ise öğretmensiz olarak öğrenme yapan ağlar kastedilmektedir. Radial tabanlı yapay sinir ağları (RBN) ve olasılık tabanlı ağlar (PBNN) bunlara örnek olarak verilebilir Temel yapay sinir ağı modelleri Yukarıda yapay sinir ağlari için gereken temel elemanlar ile öğrenme sistemi irdelenmistir. Burada ise varolan yapay sinir ağı modellerinden önem sırasına göre bahsedilmiģtir; 1. Hebb kuralı: Bugün araģtırmacıların kullandığı birçok öğrenme kuralı vardır. En eski ve en iyi bilinen öğrenme kuralı Hebb kuralıdır. Temel çalıģma prensibi Ģudur; Eğer bir nöron diğer bir nörondan bir bilgi alırsa ve ikiside matematiksel olarak aynı iģarete sahipse nöronlar arası bağlantı kuvvetlenir (Hebb, 1949). 2. Kohonen kuralı: Bu kural Teuvo Kohonen tarafından biyolojik sinir ağlarından esinlenerek oluģturulmuģtur. En büyük çıktıya sahip olan hücre çevresindeki rakipleri sınırlama yetkisine sahip olur. Sadece kazanan hücre ve komģu hücreler bağlantı ağırlıklarını düzenleyebilirler (Kohonen, 1982). 3. Hopfield kuralı: Hebb kuralı ile benzerlik göstermektedir. Eğer beklenen girdi ve çıktıların her ikiside aktif ya da pasifse hücreler arası bağlantı öğrenme katsayısı kadar kuvvetlendirilir ya da zayıflatılır. Öğrenme katsayısının belirli bir değeri yoktur, kullanıcı tarafından atanır (Akarslan, 2009).

146 Delta kuralı: Hebb kuralının geliģtirilmiģ halidir. En çok kullanılan öğrenme kurallarından birisidir. Kuralın dayandığı temel düģünce, beklenen değerler ile ağın ürettiği değerler arasındaki farkın (delta) en aza indirilebilmesi için ağırlık değerlerinin değiģtirilmesidir. Bağlantı ağırlıkları değiģtikçe ağın hatası da (ortalama karesel hata) azalmaktadır. Toplam hatanın geri yayılımı aktivasyon fonksiyonunun türevi alınarak yapılmaktadır. Dolayısıyla hata eğimli iniģ adı verilen bir sistemle en aza indirgenmeye çalıģılmaktadır. Her bir nörona belli bir oranda hata paylaģtırılmakta ve bir sonraki iterasyonun katsayıları bulunmaktadır. Bu iģlem giriģ katmanındaki nöronlara kadar tüm ağ boyunca yapılır. Burada yanlıģ anlamaya sebebiyet vermemek için bir açıklama yapmak gerekirse, hatanın geriye doğru yayılması ağın geri-yayılımlı bir ağ olduğunu göstermez. Ağın ileri ya da geri yayılımlı olması nöronlar arası bağlantı geometrisiyle alâkalıdır. Hatanın geri yayılımı ise öğrenme kuralına bağlı olarak geliģmektedir (Elmas, 2003) Çok katmanlı ağlar Çok katmanlı ağlar anlaģılması kolay ve çalıģmasının matematiksel olarak ispatlanabilir olması sebebiyle, mühendislik uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. YSA da katmanlar boyunca bilginin paralel iģlenmesi hesaplama hızını artırır ve çok sayıda bilginin doğmasına sebep olur (Hinton ve Fahlman, 1987). YSA da nöronlara karģılık olarak düğümler (bireysel iģlemciler) ve nöronlar arasındaki bağlantıları sağlayan snapslara karģılık ise, bireysel iģlemciler arasındaki iliģkinin gücünü temsil eden ağırlıklar kullanılır. Bu ağırlıklar (pozitif veya negatif değerli alınabilir) öğrenme parametreleri olup, sistemdeki bilgiyi kotlarlar. Fiziki olarak metodun esası, öğrenme iģlemini sağlayan ağırlık (direnç) değerlerinin değiģimine dayanır. Bunun için programlanabilir dirençlerin uyarlanmasına ihtiyaç vardır. Ayrıca negatif ağırlıklar kullanmak için, negatif dirençleri yerine getiren bir metoda ihtiyaç vardır Hızlı algoritmalar Hızlı algoritmalar genel olarak iki kategoriye ayrılabilirir. Ġlk kategorideki algoritmalar, deneme yanılma tekniklerini kullanarak, standart gradyen azalması yönteminden daha iyi sonuçlar verebilir. Deneme-yanılma iģlemlerini kullanan geriye

147 134 yayılım algoritmaları; momentum terimli geriye yayılım, öğrenme hızı değiģen geriye yayılım ve esnek geriye yayılım algoritmalarıdır. Hızlı algoritmaların ikinci kategorisindeki algoritmalar, standart sayısal optimizasyon yöntemlerini kullanır. Bu algoritmalar: 1- EĢlenik gradyen öğrenme algoritması 2- Newton öğrenme algoritmaları 3- Levenberg Marquardt öğrenme algoritması Geriye yayılım algoritması Geriye yayılım algoritması, yapay sinir ağlarında en çok kullanılan algoritmadır. Geriye yayılım öğrenmesi sırasında ağ, her giriģ örüntüsünü, çıkıģ nöronlarında sonuç üretmek üzere gizli katmanlardaki nöronlardan geçirir. Daha sonra çıkıģ katmanındaki hataları bulabilmek için, beklenen sonuçla, elde edilen sonuç karģılaģtırılır. Bundan sonra, çıkıģ hatalarının türevi çıkıģ katmanından geriye doğru gizli katmanlara geçirilir. Hata değerleri bulunduktan sonra, nöronlar kendi hatalarını azaltmak için ağırlıklarını ayarlar. Ağırlık değiģtirme denklemleri, ağdaki performans fonksiyonunu en küçük yapacak Ģekilde düzenlenir. Ġleri beslemeli ağlarda kullanılan öğrenme algoritmaları, performans fonksiyonunu en küçük yapacak ağırlıkları ayarlayabilmek için, performans fonksiyonunun gradyenini kullanırlar. Geriye yayılım algoritması da, ağ boyunca gradyen hesaplamalarını geriye doğru yapar. En basit geriye yayılım öğrenme algoritması gradyen azalması algoritmasıdır. Bu algoritmada ağırlıklar, performans fonksiyonunun azalması yönünde ayarlanır. Fakat bu yöntem, pek çok problem için çok yavaģ kalmaktadır. Bu algoritmadan daha hızlı, daha yüksek performanslı algoritmalar da vardır.

148 ARAġTIRMA SONUÇLARI VE TARTIġMA Konya ve civarından temin edilen 24 çeģit kayaç örneği üzerinde önce yapılacak deneylere uygun örnekler hazırlanmıģ daha sonra kayaçların fiziksel ve mekanik özelliklerini belirlemek için kaya mekaniği deneyleri, spesifik enerji değerinin belirlenmesi içinde yardımlı ve yardımsız kesme deneyleri yapılarak bu numunelerin mekanize kazıya uygunluğunun araģtırılması yapılmıģtır. Bu bölümde laboratuarda elde edilen deney sonuçları ve bu sonuçların analiz edilmesiyle oluģturulan tahmin modelleri hakkında bilgi verilmiģtir. Bu araģtırmada incelemesi yapılan kayaç numunelerinden birisine ait deneylerin detayları aģağıda verilirken, bu bölüm sonunda üzerinde araģtırma yapılan diğer kayaç numunelerine ait sonuçlar toplu olarak sunulmuģtur Kaya Mekaniği Deney Sonuçları Kaya mekaniği deneyleri ISRM (2007) standartlarına uygun olarak yapılmıģtır. Her kayacı temsilen deneyler için 20 Ģer adet silindirik karot örneği hazırlanmıģtır. Bu 20 karotun 10 tanesinde önce sonik deneyi yapılmıģ sonrada tek eksenli basınç deneyleri yapılmıģtır. Diğer 10 karot numunesi üzerinde; nokta yükleme, yoğunluk ve Brazilian deneyleri yapılmıģtır. Her kayaç türüne ait ilgili deney sonuçları yapılan deney değerlerinin ortalaması alınarak belirlenmiģtir. Bu bölümde örnek amaçlı SeydiĢehir- Kavak travertenine ait detaylı kaya mekaniği deney sonuçları verilmiģtir. Diğer kayaç numunelerine ait deneylerde aynı Ģekilde yapılmıģ, sonuçlar Çizelge 4.8 de toplu olarak verilmiģtir Yoğunluk ve porozite deneyi sonuçları Kayaçların yoğunluk ve porozite özelliklerini belirlemek için hazırlanan 10 ar adet örnekler kullanılmıģtır. Çizelge 4.1 de SeydiĢehir-Kavak travarten örneğine ait yoğunluk ve porozite deney sonuçları verilmiģtir.

149 136 Numune No Çizelge 4.1. SeydiĢehir-Kavak travertenine ait yoğunluk ve porozite deney sonuçları Doğal Ağırlık (g) Sudaki Ağırlık (Wsub) (g) Suya doyurulmuģ Ağırlık (Wsat) (g) Bulk Hacmi Bv (cm 3 ) Kuru Ağırlık Gw Gözenek Hacmi P v (cm 3 ) Porozite (%) Yoğunluk (g/cm 3 ) 1 165,00 101,60 166,60 65,00 164,70 1,90 2,92 2, ,90 98,30 162,30 64,00 160,80 1,50 2,34 2, ,50 98,90 163,90 65,00 162,20 1,70 2,62 2, ,20 96,80 160,50 63,70 159,00 1,50 2,35 2, ,40 98,00 161,70 63,70 160,30 1,40 2,20 2, ,70 88,80 152,50 63,70 150,50 2,00 3,14 2, ,70 97,60 161,60 63,70 158,80 2,50 3,92 2, ,10 98,90 163,60 64,70 161,80 1,80 2,78 2, ,40 90,20 154,80 64,60 152,20 2,60 4,02 2, ,30 96,10 160,00 63,90 158,20 1,80 2,82 2,48 Ort. Std.Sapma 2,91 2,48 ± 0, Dolaylı çekme (Brazilian) dayanımı deneyi sonuçları Kayaçların çekme dayanımı dolaylı çekme (Brazilian) deneyi yöntemi ile belirlenmiģtir. ISRM (2007) standartlarına uygun olarak hazırlanmıģ 10 adet kayaç örneği 300 ton luk hidrolik pres vasıtasıyla deneylere tabi tutulmuģtur. Dolaylı çekme deneyine tabi tutulmuģ örneklere ait görünüm ġekil 4.1 de verilmiģtir. Elde edilen sonuçlar yardımıyla SeydiĢehir-Kavak travertenine ait çekme dayanımı değerleri Çizelge 4.2 de sunulmuģtur. (a) (b) ġekil 4.1. SeydiĢehir-Kavak travertinine ait numunelerin dolaylı çekme deneyi öncesi (a) ve sonrası (b) görünümü

150 137 Çizelge 4.2. SeydiĢehir-Kavak travertenine ait dolaylı çekme deneyi sonuçları Numune No Çap (mm) Kalınlık (mm) Kırılma Yükü (kn) Çekme Dayanımı (MPa) 1 53,72 29,26 7,52 3, ,94 28,75 7,28 2, ,70 29,00 8,01 3, ,70 29,12 6,86 2, ,67 28,80 6,07 2, ,63 28,96 8,44 3, ,73 28,97 Geçersiz deney ,66 28,62 12,02 4, ,71 28,26 10,68 4, ,65 28,65 Geçersiz deney - Ort. Std.Sapma 3,44 ±0, Tek eksenli basınç dayanımı deneyi sonuçları SeydiĢehir-Kavak traverteni için hazırlanan silindir Ģeklindeki karot numuneler, ISRM (2007) standartlarına uygun olarak Boy/Çap oranları 2,5-3 arasında olacak Ģekilde hazırlanmıģtır. Bu silindirik numuneler 300 tonluk preste 0,5-1 MPa/sn yükleme hızında yükleme yapılarak tek eksenli basınç dayanımları belirlenmiģ ve sonuçları Çizelge 4.3 de verilmiģtir. ġekil 4.2 de deney öncesi ve deney sonrası numunelerin görünümü verilmiģtir. (a) (b) ġekil 4.2. SeydiĢehir-Kavak travertenine ait tek eksenli basınç deneyi öncesi (a) ve sonrası (b) numunelerin görünümü

151 138 Numune No Çizelge 4.3. SeydiĢehir-Kavak travertenine ait tek eksenli basınç dayanımı deneyi sonuçları Çap (mm) Boy (mm) Boy/Çap Oranı Alan (m 2 ) Kırılma Yükü (kn) 1 53,91 137,65 2,55 0, ,92 14, ,82 138,06 2,57 0, ,33 19, ,70 137,47 2,56 0, ,31 23, ,82 138,06 2,57 0, ,85 20, ,84 137,49 2,55 0, ,30 18, ,95 138,01 2,56 0, ,72 18, ,71 137,83 2,57 0, ,08 25, ,86 137,67 2,56 0, ,52 32, ,93 137,73 2,55 0, ,76 31, ,68 137,80 2,57 0, ,93 17,64 Ort. Std.Sapma Tek Eksenli Basınç Dayanımı (MPa) 22,45 ±6, Sonik hız deneyi sonuçları Bu deney kayaçların içerisinden geçen P dalgasının yayılma hızını bulmak için yapılmıģtır. Bu deneyde tek eksenli basınç deneyi için hazırlanan silindirik karot örnekleri kullanılarak MATEST sonik cihazı yardımıyla P dalga hızı ölçülmüģtür. ġekil 4.3 de deneyde kullanılan numuneler verilmiģtir. SeydiĢehir-Kavak travertenine ait P dalga hızı değerleri Çizelge 4.4 de verilmiģtir. ġekil 4.3. SeydiĢehir-Kavak travertenine numunelerinde sonik hız deneyinin yapılıģı

152 139 Çizelge 4.4. SeydiĢehir-Kavak travertenine ait P dalga hızı deney sonuçları Numune No Çap (mm) Boy (mm) Dalganın Ġlerleme Zamanı (µs) V p (km/sn) 1 53,91 137,65 32,10 4, ,82 138,06 30,20 4, ,70 137,47 34,50 3, ,82 138,06 33,20 4, ,84 137,49 32,50 4, ,95 138,01 34,50 4, ,71 137,83 34,10 4, ,86 137,67 31,40 4, ,93 137,73 34,20 4, ,68 137,80 32,50 4,24 Ort. Std.Sapma 4,19 ±0, Nokta yükleme dayanımı deneyi sonuçları Nokta yükleme dayanımı deneyi için ISRM (2007) standartlarına uygun eksenel tipte deney örnekleri hazırlanmıģtır. Deneyde kalınlığı arasında olan örnekler kullanılmıģtır. SeydiĢehir-Kavak travertenine ait deney öncesi ve sonrası örnekler ġekil 4.4 de gösterilirken, Çizelge 4.5 de de SeydiĢehir-Kavak travertenine ait nokta yükleme dayanımı sonuçları verilmektedir. (a) (b) ġekil 4.4. SeydiĢehir-Kavak travertenine ait nokta yükleme deneyi için hazırlanan numuneler (a) deney öncesi, (b) deney sonrası

153 140 Numune No Çizelge 4.5. SeydiĢehir-Kavak travertenine ait nokta yükleme dayanım deneyi sonuçları Çap (mm) Boy (mm) Kırılma Yükü (kn) Is (MPa) F Düzelteme katsayısı I s(50) (MPa) 1 53,83 29,42 8,00 3,97 0,953 3, ,74 29,05 8,00 4,02 0,950 3, ,72 29,01 7,00 3,53 0,949 3, ,66 28,57 7,50 3,84 0,946 3, ,79 28,64 8,00 4,08 0,947 3, ,77 28,78 5,00 2,54 0,948 2, ,97 28,72 6,00 3,04 0,948 2, ,93 28,97 7,00 3,52 0,950 3, ,76 29,38 7,00 3,48 0,952 3, ,75 28,57 6,50 3,32 0,946 3,15 Ort. Std.Sapma 3,35 ±0, Schmidt sertlik deneyi sonuçları Kayaçların yüzey sertlikleri L tipi Schmidt çekici ile belirlenmiģtir. Laboratuara blok Ģeklinde getirilen kayaç numuneleri üzerinde 20 farklı noktada ölçüm yapılmıģ ve bu ölçümlerden en yüksek %50 sinin ortalaması alınarak kayaçların yüzey sertlikleri belirlenmiģtir. Çizelge 4.6 da SeydiĢehir-Kavak travertenine ait sertlik ölçümleri verilmiģtir. Çizelge 4.6. SeydiĢehir-Kavak travertenine ait Schmidt sertliği deney sonuçları Numune No Schmidt sertliği değeri 1 53, , , , , , , , , , ,06 Ort. 51,29 Std.Sapma ±1, Kırılganlık deney sonuçları NTNU modelinin geliģtirdiği S 20 kırılganlık değeri için blok örneklerden alınan karot örnekler sonrasında arta kalan kayaç parçaları önce çeneli kırıcıda 13,5 mm açıklığına kadar kırıldıktan sonra örneklerin yoğunluğuna göre havana konacak miktarlar belirlenmiģtir. Daha sonra her kayaç için 3 defa kırılganlık testi yapılmıģtır.

154 141 Bu üç deneyin ortalaması alınarak kayaçların S 20 kırılganlık değerleri belirlenmiģtir. ġekil 4.5 de Kırılganlık deneyi öncesi ve sonrası örrneklerin görünümü verilirken, Çizelge 4.7 de SeydiĢehir-Kavak travertenine ait S 20 kırılganlık deneyi sonuçları verilmiģtir. (a) (b) ġekil 4.5. S 20 Kırılganlık deneyi için kullanılan numuneler a) deney öncesi, b) deney sonrası Çizelge 4.7. SeydiĢehir-Kavak travertenine ait S 20 kırılganlık deney sonuçları Numune No Havana Konulan Miktar 11,2 mm elekten geçen miktar S 20 değeri (%) (g) (g) 1 467,51 345,08 73, ,62 364,09 77, ,05 353,87 75,61 Ort. Std.Sapma 75,76 ±2,03

155 Kaya mekaniği deneylerinin toplu sonuçları Bu araģtırma kapsamında üzerinde deneyler yapılan 24 farklı kayaç örneğinin fiziksel ve mekanik özelliklerini belirlemek için yaptığımız tek eksenli basınç dayanımı, yoğunluk belirleme, nokta yükleme dayanımı, schmidt sertliği, dolaylı çekme dayanımı ve S 20 kırılganlık deneylerine ait sonuçlar ortalama değerler olarak topluca Çizelge 4.8 de verilmiģtir. Çizelge 4.8. Kayaçların kaya mekaniği deneyleri ile belirlenen mekanik ve fiziksel özellikleri Bölge/Kayaç adı Yoğunluk (g/cm 3 ) TEBD (MPa) V p (km/sn) NYD (MPa) DÇD (MPa) N S 20 değeri (%) Ereğli/Beyaz Tra. 2,16 ±0,05 18,56 ±2,57 4,03 ±0,17 2,14 ±0,34 1,75 ±0,23 47,78 ±4,49 74,38 BeyĢehir/Limra 2,26 ±0,08 27,55 ±4,06 4,16 ±0,28 3,68 ±0,37 2,94 ±0,90 45,63 ±2,17 73,54 Karaman/Tra.1 2,36 ±0,10 30,69 ±5,19 4,70 ±0,21 4,30 ±0,01 2,96 ±0,57 53,30 ±2,15 64,05 Karaman/Tra.2 2,40 ±0,09 32,23 ±4,83 5,22 ±0,37 3,94 ±0,56 3,74 ±0,98 61,67 ±1,87 74,41 Karaman/Tra.3 2,33 ±0,03 25,95 ±8,60 4,88 ±0,28 3,61 ±3,61 2,86 ±0,71 52,71 ±3,15 66,05 Güneysınır/S.Light 2,39 ±0,06 28,11 ±10,46 5,38 ±0,14 4,51 ±0,43 3,01 ±0,63 49,16 ±0,82 67,96 Güneysınır/Kırmızı 2,24 ±0,04 14,82 ±3,84 4,57 ±0,18 3,35 ±0,75 2,96 ±0,31 48,05 ±1,02 65,32 Güneysınır/Latte 2,46 ±0,05 19,22 ±6,58 4,31 ±0,36 3,66 ±0,76 2,79 ±0,59 45,52 ±3,42 64,02 SeydiĢehir-Kavak/Tra 2,48 ±0,06 22,45 ±6,02 4,19 ±0,19 3,35 ±0,46 3,44 ±0,86 51,29 ±1,51 75,76 Karaman/Light 2,52 ±0,03 28,19 ±5,47 4,92 ±0,08 4,79 ±0,37 4,24 ±0,65 53,93 ±1,33 68,04 Ayrancı/Trabej 2,48 ±0,06 43,95 ±8,45 4,12 ±0,06 4,57 ±0,39 4,83 ±1,25 53,52 ±1,93 68,52 Konya/Bej mermer 1 2,71 ±0,03 71,98 ±11,41 6,58 ±0,15 5,69 ±0,71 6,51 ±1,29 70,14 ±1,23 60,50 Konya/Bej mermer 2 2,70 ±0,07 80,73 ±25,88 6,54 ±0,03 5,73 ±0,70 4,43 ±0,55 65,49 ±1,80 63,05 Konya/Bej mermer 3 2,66 ±0,01 56,16 ±12,77 5,98 ±0,44 4,95 ±0,70 6,04 ±0,63 69,63 ±2,19 57,64 Esk./Beyaz mermer 2,74 ±0,06 54,63 ±8,61 6,26 ±0,30 3,84 ±0,64 4,22 ±0,89 61,44 ±1,33 59,75 Yoz./Pembe mermer 2,77 ±0,06 58,87 ±12,98 4,22 ±0,34 4,59 ±0,94 4,76 ±1,61 70,5 ±1,95 66,44 Ant./Siyah mermer 2,77 ±0,03 71,18 ±9,79 6,39 ±0,16 6,95 ±1,64 6,88 ±1,21 80,26 ±2,86 62,97 NevĢehir/Tüf 1 1,82 ±0,00 19,67 ±4,94 2,63 ±0,06 3,04 ±0,33 1,96 ±0,61 47,75 ±4,73 80,86 NevĢehir/Tüf 2 1,43 ±0,02 4,44 ±1,18 1,88 ±0,08 0,76 ±0,36 1,05 ±0,09 26,66 ±0,92 86,17 NevĢehir/Tüf 3 1,50 ±0,01 7,86 ±1,27 2,17 ±0,03 1,17 ±0,08 1,39 ±0,12 27,27 ±0,88 89,14 NevĢehir/Tüf 4 1,67 ±0,01 11,86 ±0,79 2,28 ±0,03 1,69 ±0,12 1,52 ±0,14 33,79 ±0,87 84,24 NevĢehir/Tüf 5 1,72 ±0,09 11,23 ±2,10 2,23 ±0,14 1,58 ±0,50 1,59 ±0,35 28,59 ±2,13 86,04 NevĢehir/Tüf 6 1,66 ±0,03 8,23 ±1,72 2,21 ±0,05 1,37 ±0,13 1,19 ±0,46 30,21 ±2,18 88,03 NevĢehir/Tüf 7 1,57 ±0,01 9,35 ±1,17 2,29 ±0,04 1,29 ±0,16 1,78 ±0,36 25,95 ±2,17 86,86 TEBD: Tek eksenli basınç dayanımı, NYD: Nokta yükleme dayanımı, DÇD: Dolaylı çekme dayanımı, ± Standart sapma 4.2. Doğrusal Kayaç Kesme Deneyi Sonuçları Selçuk Üniversitesi Maden Mühendisliği Bölümüne getirilen 24 çeģit kayaç numunesi kesme deney setinde kesme deneylerine tabi tutulmuģtur. Bu kesme deneyleri, kesme derinliği 2 mm olacak Ģekilde yapılmıģtır. Keskiler arası mesafe (s) ile kesme derinliği arasındaki oran (s/d) 1, 2, 3, 4, 5 ve yardımsız olacak Ģekilde değiģtirilip kesme deneyleri yapılarak, birim hacimdeki kayacı kesmek için gerekli olan kuvvetin

156 143 oluģturduğu spesifik enerjinin optimum olduğu s/d oranı tespit edilmiģtir. Kazıcı makinaların kesici kafasındaki keskiler birbirini etkileyerek (yardımlı) kazı yaparlar. Ġki keski arasında öyle bir mesafe vardır ki bu iki keski arasında kalan kayaç koparak en verimli kazı yapılmaktadır. Keskiler arası mesafe çok küçük olursa kayaç gereksiz yere öğütüldüğü için kazı iģlemi verimsiz olur ve spesifik enerji yüksektir. Bu durumda keski ile kayaç arasındaki sürtünme miktarı da artacağından keski aģınmaları da yüksek olur. Keskiler arası mesafe çok büyük olursa keskinin oluģturduğu çekme çatlakları bir önceki keskinin oluģturduğu kanala veya çatlaklara ulaģamadığı için aradaki köprü koparılamaz (keskiler birbirine yardım etmediği, yardımsız veya etkileģimsiz kesme), bu da verimsiz bir kazı anlamına gelir ve bu koģullarda spesifik enerji yüksektir. Minimum spesifik enerji optimum keskiler arası mesafe / kesme derinliği oranında elde edilir. Bu durum en verimli kesme durumudur, optimum keskiler arası mesafe / kesme derinliği oranında en iri boyutta pasa elde edilir ve keski tüketimi minimumdur. Kesme deneylerinde spesifik enerji değeri 2 yöntemle hesaplanarak, daha pratik olduğu belirlenen yeni bir spesifik enerji hesaplama yöntemi ortaya çıkarılmıģtır. Kesme deneylerine tabi tutulmuģ ve keskiler arası mesafe ile kesme yapılan bazı kayaç örnekleri ġekil 4.6 ve 4,7 de gösterilmiģtir. Kesme deneylerinde yaklaģık 30x30x10 cm boyutlarında her kaya birimi için 2 Ģer adet hazırlanan kayaç örneği önce planya makinesinin iģ tablasına sabitleme paletleriyle sıkıca yerleģtirilir. Kesme derinliği ve keskiler arası mesafe ayarlamaları yapıldıktan sonra kayaç örneği kesilir. Kesme iģlemi bittikten sonra çıkan pasa fırçalar yardımıyla hassas bir Ģekilde toplanarak tartılır ve pasa miktarı belirlenir. Kesme uzunluğu da ölçüldükten sonra bir sonraki kesime geçilir. Her kayaçta 2, 4, 6, 8 ve 10 mm keskiler arası mesafe için 3 defa ayrı ayrı kesim yapılarak bunların ortalaması alınmıģtır. Keskilerin birbirini etkilediği durum (yardımlı) ve etkilemediği durum (yardımsız) olacak Ģekilde kesme deneyleri yapılmıģ ve optimum spesifik enerji değerleri ile yardımsız spesifik enerji değerleri belirlenmiģtir. Böylelikle optimum s/d oranı da belirlenmiģ olmaktadır. Çizelge 4.9 da SeydiĢehir-Kavak travertenine ait detaylı kesme deney sonuçları verilmiģtir. Diğer kayaçlara ait kesme sonuçları ise Çizelge 4.10 da toplu olarak verilmiģtir. Bu çizelgede spesifik enerjinin optimum olduğu s/d oranı ile yardımsız kesme sonuçları verilerek spesifik enerji tahmin modeli oluģturulurken bu iki spesifik enerji değeri kullanılarak bir tahmin modeli oluģturulmuģtur.

157 144 (a) Keskiler arası mesafe (s) Kesme derinliği (d) (b) ġekil 4.6 Kesme deneylerine tabi tutulmuģ tipik kayaç örnekleri

158 145 Keskiler arası mesafe (s) Kesme derinliği (d) (a) Keskiler arası mesafe (s) Kesme derinliği (d) (b) ġekil 4.7. Keskiler arası mesafe ile yapılan tipik kesme deneyleri

159 146 Çizelge 4.9. SeydiĢehir-Kavak travertenine ait kesme deney sonuçları Deney Kayaç s/d d(mm) s (mm) L(cm) g (gr) Q (m 3 FC FC ) max Akım Gerilim Güç SE Mek Ort. No Adı (kgf) (kgf) (A) (V) (kw) (MJ/m 3 ) SE Mek SE Elek (MJ/m 3 ). 1 S.Kavak ,567 0, ,85 287,11 3,65 385,78 1,95 33,34 32,63 2 S.Kavak ,498 0, ,11 286,74 3,77 387,60 2,02 37,35 37,31 35,33 3 S.Kavak ,752 0, ,41 281,98 3,92 390,84 2,12 41,24 37,46 1 S.Kavak ,333 0, ,64 274,29 3,56 383,23 1,89 33,79 31,81 2 S.Kavak ,891 0, ,01 277,22 3,80 388,56 2,04 39,46 35,65 34,00 3 S.Kavak ,731 0, ,73 285,28 3,74 386,70 2,00 33,71 35,21 1 S.Kavak ,652 0, ,12 292,97 3,74 387,60 2,01 26,09 20,88 2 S.Kavak ,611 0, ,52 3,62 384,68 2,04 33,47 30,97 29,43 3 S.Kavak ,883 0, ,76 283,45 3,79 387,84 2,04 33,36 28,19 1 S.Kavak ,5 26,365 0, ,14 250,49 2,88 388,30 1,55 33,23 28,24 2 S.Kavak ,5 24,424 0, ,57 241,15 2,55 389,24 1,37 35,93 34,58 26,23 3 S.Kavak Veri alınamadı 1 S.Kavak ,5 25,253 0, ,91 491,64 3,59 390,02 1,93 36,69 33,44 2 S.Kavak ,311 0, ,80 472,60 3,40 389,92 1,83 38,66 36,11 23,72 3 S.Kavak ,272 0, ,12 420,96 3,15 391,80 1,71 32,98 28,92 1 S.Kavak - 2 Yardımsız 30 36,439 0, ,35 540,53 3,27 391,71 1,77 30,11 31,57 2 S.Kavak - 2 Yardımsız 29,5 30,935 0, ,44 563,78 3,63 391,07 1,97 34,90 34,81 34,84 3 S.Kavak - 2 Yardımsız 32 31,064 0, ,22 418,03 3,36 392,14 1,73 39,40 38,13 Koyu yazılan değerler en verimli kesme yapılan değerlerdir. L: Kesme uzunluğu, g: Pasa miktarı, s: Keskiler arası mesafe, d: Kesme derinliği Ort. SE Elek 35,14 33,67 26,17 27,24 28,69 34,85

160 147 Çizelge 4.9 da görüldüğü gibi kesme deneyleri ile belirlenen spesifik enerji değerleri kesme deney setinde kesme derinliği (2 mm) ve keskiler arası mesafeye bağlı olarak hesaplanmıģtır. Kazı makinelerinin kesici kafasındaki keskiler, kayaç kesme esnasında birbirlerini etkileyerek kazı iģlemini yapmaktadırlar. Ġki keski arasında öyle optimum mesafe vardır ki (s) bu mesafede keskiler arasında kalan kayaç kırılmaktadır. Bu kırılma olayında keskilerin ne kadar derinde olduğu da etkilidir. Ġki keski arasındaki mesafenin ve keskilerin kesme derinliklerinin optimum (en iyi olduğu durum) durumunu tarifleyen oran s/d oranı olarak tanımlanmaktadır. Bu değerde spesifik enerji değeri minimum olmaktadır. SeydiĢehir-Kavak travertenine ait s/d oranı ile spesifik enerji değerleri arasındaki iliģki ġekil 4.8 a ve b de verilmiģtir. Burada minimum spesifik enerji değerleri s=6 (s/d=3) olduğu durumda elde edilmiģtir. Yani bu durumda en verimli kesme yapılmıģtır. Diğer kayaçlara ait s/d oranı ile spesifik enerji değerleri arasındaki iliģkiyi gösteren Ģekiller EK-2 de verilmiģtir SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) ġekil 4.8. SeydiĢehir-Kavak travertenine ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasında tipik bir iliģki

161 148 Çizelge Kayaçların kesme deneyi sonuçları Bölge/Kayaç Adı Ereğli/Beyaz Tra. BeyĢehir/Limra Karaman/Tra.1 Karaman/Tra.2 Karaman/Tra.3 Güneysınır/S.Light Güneysınır/Kırmızı Güneysınır/Latte SeydiĢehir- Kavak/Tra d s FC Akım Gerilim s/d (mm) (mm) (kgf) (A) (V) SE Mek (MJ/m 3 ) SE Elek (MJ/m 3 ) ,82 2,38 394,08 27,45 28, ,98 3,48 382,28 21,29 22, ,78 2,39 394,00 28,36 29, ,54 3,96 389,30 26,04 26, ,79 2,63 393,85 29,55 25, yardımsız 114,04 4,00 390,81 29,75 30, ,04 3,21 393,68 25,26 27, ,14 3,79 386,65 25,64 23, ,87 3,90 389,70 26,17 28, ,31 3,82 388,53 26,26 26, ,47 3,51 391,67 23,45 21, yardımsız 103,54 3,64 384,17 28,48 26, ,64 2,48 401,86 42,91 43, ,37 3,59 384,62 33,99 30, ,22 3,75 387,78 32,40 26, ,04 4,04 393,57 34,27 29, ,77 2,82 391,61 46,54 39, yardımsız 150,02 4,04 391,48 36,17 32, ,47 3,25 385,91 45,43 42, ,08 3,23 395,12 42,96 44, ,98 3,90 391,32 41,68 39, ,91 3,89 391,35 40,08 35, ,53 3,28 387,01 43,94 45, yardımsız 176,96 3,42 398,29 43,89 39, ,58 2,85 388,05 38,17 36, ,24 2,40 391,65 33,83 34, ,72 3,11 389,87 39,78 34, ,38 4,19 395,08 26,24 25, ,57 4,01 329,54 33,32 37, yardımsız 153,87 3,86 387,90 28,88 30, ,88 2,97 398,39 42,55 41, ,52 3,03 396,50 42,16 37, ,14 3,56 381,67 51,06 47, ,23 3,69 384,62 52,08 49, ,38 2,93 388,52 38,36 32, yardımsız 127,58 3,21 386,64 38,95 38, ,24 2,70 402,28 33,81 30, ,26 3,53 399,18 32,24 30, ,00 3,88 389,09 31,16 27, ,49 3,82 386,69 31,02 24, ,27 3,81 386,67 32,17 28, yardımsız 141,30 2,52 393,09 32,45 26, ,77 2,97 395,58 30,51 29, ,71 2,61 396,71 28,46 24, ,78 3,03 394,01 27,18 23, ,11 3,08 393,23 31,30 27, ,75 3,75 385,60 33,22 27, yardımsız 101,59 3,92 388,95 31,24 25, ,94 3,35 390,63 36,11 28, ,06 2,71 388,81 34,51 27, ,19 3,72 386,71 30,97 26, ,13 3,70 386,16 35,65 33, ,46 3,78 388,07 37,31 35, yardımsız 152,67 3,36 392,14 34,81 34,85

162 149 Bölge/Kayaç Adı Karaman/Light Karaman- Ayrancı/Trabej Konya/Bej mermer1 Konya/Bej mermer2 Konya/Bej mermer3 EskiĢehir/Beyaz mermer Yozgat/Pembe mermer Antalya/Siyah mermer NevĢehir/Tüf 1 d s FC Akım Gerilim s/d (mm) (mm) (kgf) (A) (V) SE Mek (MJ/m 3 ) SE Elek (MJ/m 3 ) ,13 3,48 396,64 47,00 44, ,27 3,05 398,39 43,78 38, ,19 3,84 389,57 49,86 45, ,02 4,00 393,06 38,30 43, ,90 3,99 393,48 35,99 32, yardımsız 135,42 3,84 388,91 38,65 33, ,85 3,98 391,32 34,86 42, ,61 3,94 391,70 37,66 43, ,95 3,79 387,34 35,34 36, ,06 3,98 391,49 34,83 40, ,04 3,93 391,35 29,36 32, yardımsız 132,27 3,80 387,67 32,40 34, ,00 3,17 390,43 63,06 60, ,17 4,55 403,35 76,51 70, ,33 4,34 401,69 64,95 62, ,14 4,33 401,68 57,96 54, ,07 3,94 386,35 73,08 69, yardımsız 218,92 3,92 392,21 63,45 59, ,94 2,86 389,47 42,10 46, ,46 5,35 386,97 57,77 59, ,45 4,21 398,83 60,33 52, ,16 3,27 384,40 57,44 48, yardımsız 185,01 4,03 393,60 62,19 55, ,01 3,09 388,49 62,97 58, ,58 4,25 397,50 61,37 56, ,87 4,15 395,56 64,66 64, ,01 4,50 398,28 63,35 63, ,51 4,31 387,45 64,36 66, yardımsız 203,06 3,93 391,21 62,68 60, ,63 4,05 390,20 39,10 36, ,93 3,90 391,98 39,02 35, ,59 3,78 387,50 44,49 40, ,29 3,63 385,78 43,95 36, ,65 3,30 390,87 57,82 52, yardımsız 193,62 3,79 388,48 42,15 40, ,99 2,76 389,89 49,75 42, ,05 2,80 393,48 40,93 45, ,29 4,13 398,06 39,24 39, ,72 4,17 397,57 47,41 45, ,43 2,26 392,18 49,71 43, yardımsız 176,96 4,32 399,21 47,75 41, ,49 2,76 385,65 57,92 56, ,71 2,42 386,74 52,37 47, ,90 4,12 395,16 58,52 56, ,52 4,06 395,42 54,63 49, ,54 3,06 385,91 54,52 56, yardımsız 171,73 3,96 392,80 60,08 58, ,47 3,22 399,13 16,78 20, ,13 3,21 376,71 14,18 17, ,64 3,55 378,29 12,92 13, ,42 4,18 378,68 15,18 14, ,89 2,62 395,11 16,35 18, yardımsız 67,72 3,89 383,36 17,42 17,70

163 150 Bölge/Kayaç Adı d s FC Akım Gerilim s/d (mm) (mm) (kgf) (A) (V) SE Mek (MJ/m 3 ) SE Elek (MJ/m 3 ) ,66 2,69 390,40 5,39 11, ,23 3,91 379,85 5,41 9,29 NevĢehir/Tüf ,30 3,82 380,77 6,04 9, ,80 3,91 379,71 6,62 10, ,65 3,60 377,22 6,16 10, yardımsız 20,14 4,09 380,03 5,68 11, ,52 2,86 388,02 5,79 11, ,67 3,12 387,14 5,28 8,08 NevĢehir/Tüf ,90 3,59 381,56 6,11 10, ,72 3,79 376,76 5,71 11, ,63 3,69 380,01 5,91 10, yardımsız 23,28 3,95 381,09 6,15 11, ,95 2,54 390,86 10,88 10, ,69 3,30 376,50 10,82 7,77 NevĢehir/Tüf ,59 3,60 379,86 10,95 8, ,92 3,84 380,27 11,54 8, ,54 2,69 387,43 12,02 11, yardımsız 46,04 3,29 393,24 11,07 11, ,33 3,74 382,80 11,22 11, ,25 3,67 380,63 10,28 10,86 NevĢehir/Tüf ,11 3,64 379,30 9,96 11, ,,46 3,57 378,10 9,82 12, ,41 3,81 377,21 8,19 10, yardımsız 31,56 3,67 380,76 9,84 11, ,24 3,85 377,81 11,45 12, ,73 3,68 379,31 9,59 13,45 NevĢehir/Tüf ,69 3,72 380,64 9,44 13, ,27 3,97 379,41 8,73 11, ,37 3,79 376,57 9,16 12, yardımsız 32,55 3,36 384,99 10,24 12, ,51 3,16 389,76 7,41 11, ,37 3,88 379,43 7,01 7,49 NevĢehir/Tüf ,59 3,79 378,45 7,76 9, ,38 3,74 378,94 8,11 9, ,00 3,95 380,18 8,40 9, yardımsız 27,21 2,21 384,83 7,27 8,22 Koyu yazılan değerler en verimli kesme yapılan değerlerdir Spesifik Enerji Değerlerinin Tahmini Ġçin Verilerin Ġstatistiksel Değerlendirmesi ve Sonuçları Verilerin istatistiksel analizi korelasyon, ikili ve çoklu regresyon analizlerini içermektedir. Korelasyon analizi, iki değiģken arasındaki iliģkinin doğrusal olup olmadığını ve varsa iliģkinin derecesini belirlemek için kullanılan bir yöntemdir. Regresyon analizi, değiģkenler arasındaki neden-sonuç iliģkisinin bulunmasına imkân veren bir analiz yöntemidir. Biri bağımlı, diğeri bağımsız iki değiģkenin arasındaki iliģkiyi matematiksel bir model ile karakterize eden bu yöntemde, üzerinde durulan değiģkenlerden bağımlı değiģken y, bağımsız değiģken x ise, y=f(x) Ģeklindeki

164 151 fonksiyona regresyon denir ve f(x) fonksiyonu EĢitlik 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5 gibi farklı Ģekiller alabilir; Doğrusal: y= ax + b Parabolik: y= ax 2 + b Üstsel: y= ab x, y= ae x Geometrik: y=ax b Hiperbolik: y= (ax+b) -1 log y= b log (ax) (4.1) (4.2) (4.3) (4.4) (4.5) Günümüzde birçok istatistiksel değerlendirme paket programı vardır. Bunlardan SPSS, SAS, MINITAB, SYSTAT ve EXCEL gibi en fazla kullanılanlardan birkaçıdır. Bu çalıģmada sonuçların istatistiksel değerlendirmesi için SPSS 15.0 paket programı kullanılmıģtır. Kesme ve kaya mekaniği deneyleri sonucunda elde edilen veriler SPSS 15.0 programı ile istatistiksel olarak değerlendirilmiģtir. Bu çalıģmada, ilk önce kayaç özellikleri ile spesifik enerji değerleri arasındaki iliģki korelasyon analizi ile incelenmiģtir. Daha sonra ikili regresyon analizi ile mekaniksel (SE Mek ) ve elektriksel (SE Elek ) yöntemle bulunan spesifik enerji değerleri arasında istatistiksel araģtırma yapılmıģtır. Kayaçların fiziksel ve mekanik özellikleri ile kesme deneylerinden yardımsız kesme sonucu elde edilen spesifik enerji değerleri ve optimum s/d deki spesifik enerji değerleri arasında ikili ve çoklu doğrusal regresyon yöntemleri kullanılarak istatistiksel olarak değerlendirmesi yapılmıģ ve spesifik enerji tahmin modeli oluģturulmaya çalıģılmıģtır. Bu istatistiksel veri analizi ile spesifik enerji üzerine en çok etkili olan kayaç özellikleri belirlenmiģtir. Ġstatistiksel değerlendirmede kullanılan spesifik enerji değerleri Çizelge 4.11 de verilmiģtir. Bu değerler Çizelge 4.10 daki en büyük (yardımsız kesme değerleri) ve en küçük (optimum s/d deki değerler) spesifik enerji değerlerinden oluģmuģtur.

165 152 Çizelge Ġstatistiksel tahmin modeli oluģturmak için kullanılan spesifik enerji değerleri Yardımsız kesme sonuçları Yardımlı kesme sonuçları (Optimum s/d oranı) Kayaç Adı SE1 Mek (MJ/m 3 ) SE1 Elek (MJ/m 3 ) SE2 Mek (MJ/m 3 ) SE2 Elek (MJ/m 3 ) Ereğli Beyaz Tra. 29,75 30,06 21,29 22,60 BeyĢehir Limra 28,48 26,15 23,45 21,14 Karaman Tra. 1 36,17 32,52 32,40 26,50 Karaman Tra. 2 43,89 39,70 40,08 35,59 Karaman Tra. 3 28,68 30,13 26,24 25,33 Güneysınır S.Light 38,95 38,70 38,36 32,53 Güneysınır Kırmızı 32,45 26,44 31,02 24,32 Güneysınır Latte 31,24 25,98 27,18 23,71 SeydiĢehir-Kavak 34,81 34,85 30,97 26,17 Karaman Light 38,65 33,10 35,99 32,20 Ayrancı Trabej 32,40 34,54 29,36 32,07 Bej 1 63,45 59,02 57,96 54,50 Bej 2 62,19 55,07 42,10 46,91 Bej 3 62,68 60,13 61,37 56,27 Beyaz mermer 42,15 40,91 39,02 35,12 Pembe mermer 47,75 41,66 39,24 39,74 Siyah mermer 60,08 58,43 52,37 47,82 Tüf 1 17,42 17,70 12,92 13,84 Tüf 2 5,68 11,08 5,41 9,29 Tüf 3 6,15 11,65 5,28 8,08 Tüf 4 11,07 11,20 10,82 7,77 Tüf 5 9,84 11,83 8,19 10,75 Tüf 6 10,24 12,34 8,73 11,41 Tüf 7 7,27 8,22 7,01 7, SPSS 15.0 ile korelasyon analizi Korelasyon analizi, iki değiģken arasındaki doğrusal iliģkiyi veya bir değiģkenin iki veya daha çok değiģken ile olan iliģkisini test etmek, varsa bu iliģkinin derecesini ölçmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir (Kalaycı, 2005). Korelasyon analizinde amaç; bağımsız değiģken (X) değiģtiğinde, bağımlı değiģken (Y) ne yönde değiģeceğini görmektir. Korelasyon analizi sonucunda, doğrusal iliģki olup olmadığı, ve varsa bu iliģkinin derecesi korelasyon katsayısı ile hesaplanır. Korelasyon katsayısı r ile gösterilir ve -1 ile +1 arasında değerler alır (Kalaycı, 2005). Pearson un korelasyon katsayısı: Pearson korelasyon katsayısı, iki sürekli değiģkenin doğrusal iliģkisinin derecesinin ölçümünde kullanılır. BaĢka bir deyiģle, iki değiģken arasında anlamlı bir iliģki var mıdır sorusunun cevabı alınır. Pearson katsayısı r ile gösterilir ve -1 ile +1 arasında değerler alır. Eğer; r = -1 ise tam negatif doğrusal iliģki vardır. r = +1 ise tam pozitif doğrusal iliģki vardır. r = 0 ise iki değiģken arasında iliģki yoktur.

166 153 Ġki değiģken arasında Pearson korelasyon katsayısının yorumu aģağıdaki gibi yapılır (Kalaycı, 2005); r ĠliĢki 0,00-0,25 Çok zayıf 0,26-0,49 Zayıf 0,50-0,69 Orta 0,70-0,89 Yüksek 0,90-1,00 Çok yüksek SPSS de korelasyon 3 farklı yöntem ile yapılmaktadır, bunlar; Bivariate yöntemi, kısmi (partial) yöntem ve uzaklıklar (distances) yöntemidir. Bu çalıģmada spesifik enerji değerleri ile kayaç özellikleri arasındaki doğrusal bir iliģkinin varolup olmadığını belirlemek için SPSS 15.0 yazılım programı kullanılarak korelasyon analizi yapılmıģtır. Bunun için her spesifik enerji değeri, kayaç özellikleri ile iliģkilendirilerek Pearson korelasyon katsayısı belirlenmiģ ve aralarındaki doğrusal iliģkinin derecesi hesaplanmıģtır. Verilerin korelasyon matriksi Çizelge 4.12 de verilmiģtir. Bivariate yöntemi kullanılarak bağımlı değiģken (spesifik enerji değerleri) ile her bir bağımsız değiģken (kayaç özellikleri) arasında doğrusal iliģkinin varolup olmadığının araģtırıldığı bu incelemede, Çizelge 4.12 de görüldüğü gibi kayaç özellikleri ile spesifik enerji değerleri arasında anlamlı ve güçlü bir doğrusal iliģkinin olduğu belirlenmiģtir. Bu incelemede üzerinde test yapılan kayaçların kırılganlık değeri ile spesifik enerji arasında negatif bir korelasyon görülürken diğer tüm kayaç özellikleriyle spesifik enerji arasında pozitif bir korelasyon vardır. Genel olarak bu korelasyon iliģkilerinin anlamlı ve güçlü oldukları görülmektedir. sig.=0,000 değeri bu iliģkinin anlamlı olduğunu göstermektedir.

167 154 Çizelge Verilerin korelasyon analizinin SPSS çıktısı SE1 Mek SE1 Elek SE2 Mek SE2 Elek SE1 Mek TEBD Yoğunluk P dalga Schmidt hızı sertliği NYD DÇD Kırılganlık Pearson Katsayısı 1 0,909 0,930 0,947 0,953 0,930 0,916-0,885 Sig. (2-kuyruklu) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Veri sayısı SE1 Elek TEBD Yoğunluk P dalga Schmidt hızı sertliği NYD DÇD Kırılganlık Pearson Katsayısı 1 0,917 0,907 0,939 0,947 0,915 0,927 0-,860 Sig. (2-kuyruklu) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Veri sayısı SE2 Mek TEBD Yoğunluk P dalga Schmidt hızı sertliği NYD DÇD Kırılganlık Pearson Katsayısı 1 0,850 0,915 0,938 0,933 0,910 0,931-0,894 Sig. (2-kuyruklu) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Veri sayısı SE2 Elek TEBD Yoğunluk P dalga Schmidt hızı sertliği NYD DÇD Kırılganlık Pearson Katsayısı 1 0,912 0,903 0,921 0,936 0,907 0,942-0,864 Sig. (2-kuyruklu) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Veri sayısı SPPS 15.0 ile ikili regresyon analizi ve tahmin modelleri Ġkili regresyonda biri bağımlı diğeri ise bağımsız değiģken olmak üzere iki değer kullanılarak bir tahmin modeli oluģturulmaktadır. Bu çalıģmada değiģkenler arasındaki iliģki doğrusal regresyon analizi ile belirlenmiģtir. Doğrusal regresyon analizinde parametre tahmini en küçük kareler tekniği kullanılarak yapılır. Burada amaç, serpilme diyagramında görülen tüm noktaların doğruya uzaklıklarının bulunması ve bunların toplamının minimize edilmesidir (Kalaycı, 2005). SPSS de regresyon analizi yapılırken önce bağımlı ve bağımsız değiģken verileri girilir ve istenilen metot seçildikten sonra sonuçlar elde edilir. SPSS çıktı olarak 3 çizelge vermektedir. Bu çizelgeler; model özeti, Anova (varyans analizi) ve katsayı (parametre) çizelgesidir Spesifik enerji değerleri kullanılarak regresyon modeli kurulması ve tahmini Kesme deneyleri ile elde edilen SE Mek ve SE Elek değerleri arasındaki iliģki doğrusal regresyon eģitliği kullanılarak yani verilen bir x değeri (SE Elek ) için y nin (SE Mek ) tahmini SPSS de regresyon analizi yapılarak irdelenmiģtir. Bunun için Konya bölgesi ve civarından temin edilen 24 çeģit kayaç numunesi üzerinde kesme deneyleri

168 155 yapılmıģ ve yardımsız kesme sonucu elde edilen değerler ile optimum s/d oranı ile elde edilen spesifik enerji değerleri kullanılarak bir model oluģturulmuģtur. Çizelge 4.13a, 4.13b ve 4.13c de yardımsız kesme sonucu elde edilen SE1 Mek ve SE1 Elek için SPSS çıktıları verilmiģtir. Çizelge 4.14a, 4.14b ve 4.14c de ise optimum s/d oranı sonucu elde edilen SE2 Mek ve SE2 Elek değerleri için SPSS çıktıları verilmiģtir. Çizelge 4.13a da R 2 değeri verilmektedir. Burada bulduğumuz değer 0,98 dir. Bu sonuca göre, bağımlı değiģkendeki (SE1 Mek ) % 98 lik değiģim modele dâhil ettiğimiz bağımsız değiģken (SE1 Elek ) tarafından açıklanmaktadır. Aynı Ģekilde Çizelge 4.14a da ise R 2 değeri 0,96 olarak görülmektedir. Çizelge 4.13b de ise yorumlanması gereken önemli değer modelin anlamlılığını gösteren F istatistiği ve bu değerin anlamlılık düzeyini gösteren (Sig.) değeridir. Bu sig. (p) değeri<0,01 olduğunda bu modelin anlamlı bir model olduğuna ulaģılır. Yani F değeri anlamlı bulunduysa üzerinde çalıģılan modelin tümüyle istatistiksel olarak anlamlı olduğu sonucu çıkmaktadır. Eğer bu değer (Sig.) 0,05 in üzerinde olsaydı iliģkinin anlamsız (rastlantısal) olduğu yorumu yapılacaktır. Bu çizelgedeki SE1 Mek ile SE1 Elek arasındaki iliģki formüle edilecek olursa; F (1,22) = 917,466; p < 0,01 denklemi oluģturulabilir. Aynı durum optimum s/d oranı ile elde edilen spesifik enerji değerleri ile de elde edilmiģ ve Çizelge 4.14b de verilmiģtir. F(1,22)=519,187; p<0,01 denklemi oluģmaktadır. Çizelge 4.13c de ise modelimizdeki katsayıların tahmin değerleri ve bunlara iliģkin t değerleri yer almaktadır. Çizelge 4.13c ye göre SE1 Elek değerindeki 1 birimlik artıģ SE1 Mek değerini 1,131 arttıracaktır. Bu katsayıya iliģkin t değeride her düzeyde anlamlı bulunduğundan (Sig.= 0,000) SE1 Elek değiģkeninin katsayısı istatistiksel olarak anlamlıdır. GerçekleĢtirilen istatistiksel analizler sonucunda yadımsız kesme koģullarında ve yardımlı kesme koģullarında elde edilen mekaniksel spesifik enerji ile elektriksel spesifik enerji arasında aģağıdaki iliģkilerin olduğu belirlenmiģtir. Ayrıca grafiksel sunumları ġekil 4.9 ve 4.10 da verilmiģtir. SE1 Mek = 1,131.SE1 Elek 2,860 SE2 Mek = 1,095.SE2 Elek 1,126

169 156 Model Çizelge SE1 Mek ve SE1 Elek değerlerinin regresyon analizi sonucu SPSS çıktıları (a) Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,988(a) 0,977 0,976 2,89068 a Tahminler: (Sabit değer), SE1 Elek (b) Varyans analizi çizelgesi Kareler Toplamı Sd Kareler Ortalaması F Anlamlılık 1 Regresyon 7666, , ,466 0,000(a) Artan Değerler 183, ,356 Toplam 7850, a Tahminler: (Sabit değer), SE1 Elek b Bağımlı değiģken: SE1 Mek (c) Parametre(katsayı) tahminleri Model Standart Olmayan Katsayılar Standart Katsayılar B Std. Hata Beta t Anlamlılık 1 Sabit -2,860 1,310-2,183 0,040 SE1 Elek 1,131 0,037 0,988 30,290 0,000 a Bağımlı değiģken: SE1 Mek Çizelge SE2 Mek ve SE2 Elek değerlerinin regresyon analizi sonucu SPSS çıktıları (a) Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,979(a) 0,959 0,958 3,38776 a Tahminler: (Sabit değer) SE2 Elek (b) Varyans analizi çizelgesi Kareler Kareler Model Sd F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 5958, , ,187 0,000(a) Artan Değerler 252, ,477 Toplam 6211, a Tahminler: (Sabit değer), SE2 Elek b Bağımlı değiģken: SE2 Mek (c) Parametre (katsayı) tahminleri Model Standart Olmayan Katsayılar Standart Katsayılar B Std. Hata Beta t Anlamlılık 1 (Sabit) -1,126 1,478-0,762 0,454 a: Bağımlı değiģken SE2 Mek SE2 Elek 1,095 0,048 0,979 22,786 0,000

170 SE1 Mek =1,131.SE1 Elek - 2,860 R 2 = 0,98 SE1Mek (MJ/m 3 ) SE1 Elek (MJ/m 3 ) ġekil 4.9. Yardımsız kesme sonuçları elde edilen SE1 Mek ile SE1 Elek değerleri arasındaki iliģki SE2 Mek = 1,095.SE2 Elek 1,126 R 2 = 0,96 SE2Mek (MJ/m 3 ) SE2 Elek (MJ/m 3 ) ġekil Yardımlı kesme sonuçları (Optimum s/d oranı) elde edilen SE2 Mek ile SE2 Elek değerleri arasındaki iliģki

171 Kayaçların fiziksel ve mekanik özellikleri kullanılarak regresyon modeli kurulması ve tahmini Regresyon analizinin ikinci bölümünde, bağımsız değiģkenler kayaç özelliklerinden hareketle bağımlı değiģken spesifik enerji değerleri tahmin edilmeye çalıģılmıģtır. Burada 24 çeģit kayacın kaya mekaniği deneyleri ile belirlediğimiz tek eksenli basınç dayanımı, yoğunluk, P dalga hızı, schmidt sertliği, nokta yükleme dayanımı ve dolaylı çekme dayanımı gibi fiziksel ve mekanik özellikleri ile kırılganlık testi ile belirlenen (S 20 ) değerleri kullanılarak spesifik enerji değerleri tahmin edilmeye çalıģılmıģtır. Bu değerler SPSS 15.0 da bağımsız değiģken girdi parametresi olarak kullanılmıģ bağımlı değiģken olan spesifik enerji değeri için doğrusal regresyon modeli oluģturulmuģtur. Çizelge 4.15 de tek eksenli basınç dayanımı ile SE1 Mek değerlerine ait SPPS çıktıları verilmiģtir. Diğer kayaç özellikleri ile yardımsız ve optimum s/d deki SE Mek ve SE Elek değerlere ait SPSS çıktıları EK-3 ve EK-4 de verilmiģtir. Çizelge SE1 Mek Tek eksenli basınç dayanımı değerlerinin ikili regresyon analizi sonucu SPSS çıktıları (a) Model Özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,909(a) 0,826 0,818 7,87734 a Tahminler: (Sabit değer), TEB (b) Varyans analizi çizelgesi Kareler Kareler Model Sd F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 6485, , ,509 0,000(a) Artan Değerler 1365, ,053 Toplam 7850, a Tahminler: (Sabit değer), TEB b Bağımlı değiģken: SE1 Mek Model (c) Parametre (Katsayılar) çizelgesi Standart Olmayan Katsayılar Standart Katsayılar B Std. Hata Beta t Anlamlılık 1 (Sabit) 9,041 2,807 3,221 0,004 a Bağımlı değiģken: SE1 Mek TEB 0,745 0,073 0,909 10,223 0,000

172 159 Model özeti çizelgesinde R 2 sütunundaki değerlerden bağımsız değiģken durumundaki tek eksenli basınç dayanımının bağımlı değiģken durumundaki spesifik enerji değeri (SE1 Mek ) değiģkenine ait varyansı % 82,6 oranında açıkladığı, diğer bir ifadeyle spesifik enerji değerinin % 82,6 ünün tek eksenli basınç dayanımına bağlı olduğu anlaģılmaktadır (Çizelge 4.15a). ANOVA (varyans analiz çizelgesi) çizelgesinin anlamlılık (sig) sütunundaki değer ise söz konusu değiģkenler arasındaki iliģkinin p<0,01 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı olduğunu göstermektedir. Eğer bu sütundaki değer 0,05 in üzerinde olsaydı iliģkinin anlamsız (rastlantısal) olduğu yorumu yapılacaktır (Çizelge 4.15b). Bu çizelgedeki tek eksenli basınç ile SE1 Mek arasındaki iliģki formüle edilecek olursa; F (1,22) = 104,509; p < 0,01 denklemi oluģturulabilir. Katsayı çizelgesi ise, regresyon denklemi için kullanılan regresyon katsayılarını ve bunların anlamlılık düzeylerini vermektedir. Örneğimizde tek eksenli basınç dayanımı değiģkeninin katsayısı 0,747, denklemin sabit değeri ise 9,041 dir (Çizelge 4.15c). Bu değerleri y = a + bx denklemine yerleģtirdiğimizde karģımıza; SE1 Mek = 9, ,747.σ c eģitliği elde edilmektedir. Bu eģitlik bize spesifik enerji değerinin kayaçların tek eksenli basınç dayanımlarından nasıl etkilendiğini göstermektedir. Diğer kayaç özellikleri ile spesifik enerji değerlerinin regresyon analizi sonucu oluģturulan istatistiksel tahmin modelleri Çizelge 4.16 a ve b de verilmiģtir. Çizelge 4.16a. SPPS ile ikili regresyon analizi sonucu elde edilen spesifik enerji (yardımsız kesme değerleri) tahmin modelleri Yardımsız kesme sonucu elde edilen SE1 Mek ve SE1 Elek değerleri ile kayaç özellikleri arasındaki iliģki ĠliĢki Model R 2 Anova Anlamlılık σ c (MPa) SE1 Mek = 9, ,747.σ c 0,83 F(1,22) = 104,509 p <0,01 ρ (gr/cm 3 ) SE1 Mek = 38,832.ρ 54,489 0,87 F(1,22) = 140,414 p <0,01 Vp (km/sn) SE1 Mek = 11,395.Vp 15,935 0,90 F(1,22) = 192,843 p <0,01 N SE1 Mek = 1,140.N 24,441 0,91 F(1,22) = 219,444 p <0,01 Is (50) (MPa) SE1 Mek = 10,525.Is (50) 4,520 0,86 F(1,22) = 139,761 p <0,01 σ t (MPa) SE1 Mek = 10,072.σ t 0,528 0,84 F(1,22) = 115,286 p <0,01 S 20 (%) SE1 Mek = 149,284 1,616.S 20 0,78 F(1,22) = 79,722 p <0,01 σ c (MPa) SE1 Elek = 0,656.σ c + 10,588 0,84 F(1,22) = 115,794 p <0,01 ρ (gr/cm 3 ) SE1 Elek = 33,078.ρ 42,840 0,82 F(1,22) = 101,663 p <0,01 Vp (km/sn) SE1 Elek = 9,866.Vp 10,678 0,88 F(1,22) = 164,111 p <0,01 N SE1 Elek = 0,990.N 18,171 0,90 F(1,22) = 192,725 p <0,01 Is (50) (MPa) SE1 Elek = 9,052.Is (50) 0,580 0,84 F(1,22) = 113,334 p <0,01 σ t (MPa) SE1 Elek = 8,900.σ t + 2,073 0,86 F(1,22) = 134,227 p <0,01 S 20 (%) SE1 Elek = 130,306 1,370.S 20 0,74 F(1,22) = 62,237 p <0,01

173 160 Çizelge 4.16b. SPPS ile ikili regresyon analizi sonucu elde edilen spesifik enerji (yardımlı kesme değerleri) tahmin modelleri Optimum s/d oranı ile elde edilen SE2 Mek ve SE2 Elek değerleri ile kayaç özellikleri arasındaki iliģki ĠliĢki Model R 2 Anova Anlamlılık σ c (MPa) SE2 Mek = 0,619.σ c + 9,071 0,72 F(1,22) = 57,079 p <0,01 ρ (gr/cm 3 ) SE2 Mek = 33,990.ρ 47,569 0,84 F(1,22) = 113,126 p <0,01 Vp (km/sn) SE2 Mek = 10,039.Vp 14,101 0,88 F(1,22) = 162,273 p <0,01 N SE2 Mek = 0,993.N 20,998 0,87 F(1,22) = 148,032 p <0,01 Is (50) (MPa) SE2 Mek = 9,166.Is (50) 3,664 0,83 F(1,22) = 105,958 p <0,01 σ t (MPa) SE2 Mek = 9,105.σ t 1,282 0,87 F(1,22) = 143,622 p <0,01 S 20 (%) SE2 Mek = 133,431 1,451.S 20 0,80 F(1,22) = 87,223 p <0,01 σ c (MPa) SE2 Elek = 0,595.σ c + 8,389 0,83 F(1,22) = 109,224 p <0,01 ρ (gr/cm 3 ) SE2 Elek = 30,038.ρ 40,081 0,82 F(1,22) = 104,086 p <0,01 Vp (km/sn) SE2 Elek = 8,820.Vp 10,360 0,85 F(1,22) = 123,805 p <0,01 N SE2 Elek = 0,891.N 17,378 0,88 F(1,22) = 156,575 p <0,01 Is (50) (MPa) SE2 Elek = 8,170.Is (50) 1,608 0,82 F(1,22) = 101,651 p <0,01 σ t (MPa) SE2 Elek = 8,236.σ t + 0,122 0,89 F(1,22) = 171,742 p <0,01 S 20 (%) SE2 Elek = 117,875 1,256.S 20 0,75 F(1,22) = 65,020 p <0,01 Çizelge 4.16a ve b deki modellerde elde edilen R 2 değerlerine ve ANOVA çizelgesindeki anlamlılık değerlerine göre kayaçların fiziksel ve mekanik özellikleri ile spesifik enerji değerleri arasında anlamlı iliģkilerin varlığı görülmektedir. Özellikle tek eksenli basınç dayanımı, P dalga hızı, Schmidt sertliği ve çekme dayanımı spesifik enerji tahmininde önemli olmaktadır. ġekil 4.11, 4.12, 4.13, 4.14, 4.15, 4.16 ve 4.17 de kayaç özellikleri ile yardımsız kesme sonucu elde edilen spesifik enerji değerleri arasındaki doğrusal iliģki görülmektedir. Optimum s/d deki spesifik enerji ile kayaç özellikleri arasındaki iliģkiyi gösteren Ģekiller EK-5 de verilmiģtir. Buradan da anlaģılacağı üzere bazı kaya özelliklerinin spesifik enerji üzerinde etkili olduğu anlaģılmaktadır. Bu iliģkilerde kırılganlık değeri hariç diğer kayaç özellikleri ile spesifik enerji değerleri arasında pozitif yönlü doğrusal bir iliģki vardır. Ancak kırılganlık ile negatif yönlü doğrusal bir iliģki olduğu görülmektedir. Bu çalıģmada oluģturulan tahmin modelleri ile spesifik enerjinin önceden kolay ve ekonomik bir Ģekilde tahmin edilmesine yardımcı olacaktır. Bazen uygun Ģartların olmayıģı ve imkânların kısıtlı olması nedeniyle performans tahmininde dolaylı yöntemlerin kullanılması kaçınılmaz olmaktadır. Bu nedenle bu çalıģmada laboratuar imkânları dâhilinde kazı ve kaya mekaniği deneyleri yaparak bunların birbiri ile olan iliģkisi modellenmiģ ve spesifik enerjiyi kullanarak performans tahminin yapılabileceği anlaģılmıģtır.

174 Spesifik Enerji Değerleri (MJ/m 3 ) Spesifik Enerji Değerleri (MJ/m 3 ) SE1 Mek = 9, ,747.σ c R 2 = 0,83 SE1 Elek = 10, ,656.σ c R 2 = 0,84 SE1Mek SE1Elek SE1 Mek 40 SE1 Elek Tek eksenli basınç dayanımı (MPa) ġekil Tek eksenli basınç dayanımı ile yardımsız kesme sonucu elde edilen SE1 Mek ve SE1 Elek arasındaki iliģki 100 SE1 Mek = 38,832. ρ - 54,489 R 2 = 0,87 SE1 Elek = 33,078. ρ - 42,840 R 2 = 0,82 SE1Mek SE1Elek SE1 Mek 40 SE1 Elek ,5 2 2,5 3 Yoğunluk (gr/cm 3 ) ġekil Yoğunluk ile yardımsız kesme sonucu elde edilen SE1 Mek ve SE1 Elek arasındaki iliģki

175 Spesifik Enerji Değerleri (MJ/m 3 ) Spesifik Enerji Değerleri (MJ/m 3 ) SE1 Mek = 11,395.Vp 15,935 R 2 = 0,90 SE1 Elek = 9,866.Vp 10,678 R 2 = 0,88 SE1Mek SE1Elek SE1 Mek 40 SE1 Elek P dalga hızı (km/sn) ġekil P dalga hızı ile yardımsız kesme sonucu elde edilen SE1 Mek ve SE1 Elek arasındaki iliģki 100 SE1 Mek = 1,140.N 24,441 R 2 = 0,91 SE1 Elek = 0,990.N 18,171 R 2 = 0,90 SE1Mek SE1Elek SE1 Mek 40 SE1 Elek Schmidt sertliği ġekil Schmidt sertliği ile yardımsız kesme sonucu elde edilen SE1 Mek ve SE1 Elek arasındaki iliģki

176 Spesifik Enerji Değerleri (MJ/m 3 ) Spesifik Enerji Değerleri (MJ/m 3 ) SE1 Mek = 10,525.Is(50) 4,520 R 2 = 0,86 SE1 Elek = 9,052.Is(50) 0,580 R 2 = 0,84 SE1Mek SE1Elek SE1 Mek SE1 Elek Nokta yükleme dayanımı (MPa) ġekil Nokta yükleme dayanımı ile yardımsız kesme sonucu elde edilen SE1 Mek ve SE1 Elek arasındaki iliģki 100 SE1 Mek = 0,02.σ t 0,528 R 2 = 0,84 SE1 Eek = 8,900.σ t + 2,073 R 2 = 0,86 SE1Mek SE1Elek 80 SE1 Mek SE1 Elek Dolaylı çekme dayanımı (MPa) ġekil Dolaylı çekme dayanımı ile yardımsız kesme sonucu elde edilen SE1 Mek ve SE1 Elek arasındaki iliģki

177 Spesifik Enerji Değerleri (MJ/m 3 ) SE1 Mek =9,284 1,616.S 20 R 2 = 0,78 SE1 Elek = 130,306 1,370.S 20 R 2 = 0,74 SE1Mek SE1Elek SE1 Mek 40 SE1 Elek Kırılganlık değeri (%) ġekil Kırılganlık değeri (S 20 ) ile yardımsız kesme sonucu elde edilen SE1 Mek ve SE1 Elek arasındaki iliģki SPSS 15.0 ile çoklu regresyon modeli Basit doğrusal regresyon modeli birçok durum için elveriģli olabilir ancak gerçek hayatta birçok modelin açıklanması için iki veya daha fazla açıklayıcı değiģkene gerek duyulmaktadır. Birden çok açıklayıcı değiģkenli modeller çoklu regresyon modeli olarak adlandırılmaktadır. Çoklu doğrusal regresyon modelinde H 0 hipotezi tüm regresyon katsayılarının sıfıra eģit olduğu (H 0 : β 1= β 2=..β p= 0) Ģeklinde kurulurken, Ha hipotezi en az bir β i nin sıfırdan farklı olduğu Ģeklinde kurulur. Parametrelerin tek tek istatistiksel olarak anlamlılığı t testi ve modelin bir bütün olarak anlamlı olup olmadığını test etmek için F testine bakılır (Kalaycı, 2005). Belirlilik katsayısı (R 2 ) bağımlı değiģkenin yüzde kaçının modele dâhil edilen bağımsız değiģkenler tarafından açıklandığını gösterir. Yalnız çoklu regresyon modelinde dikkat edilmesi gereken nokta; belirlilik katsayısı modele dâhil edilen değiģken sayısı arttıkça artar. Böyle durumlarda; düzeltilmiģ belirlilik katsayısına (Adjusted R 2 ) bakılmalıdır (Kalaycı, 2005). Ölçüm yapılan bağımsız değiģkenle, bağımlı değiģken arasındaki iliģki, değiģken sayısı arttıkça daha iyi izah edilir duruma gelir. Ancak, değiģken sayısının arttırılması

178 165 ek ölçümleri gerektirdiğinden zahmetli ve masraflı bir iģtir. Bu nedenle toplam varyansı en az sayıda değiģkenle açıklamak esas amaç olmalıdır. Modele eklenmesi ile bağımlı değiģkenin varyansını açıklamada önemli artıģ sağlayan değiģkenleri belirlemek veya seçmek için değiģik yöntemler vardır. DeğiĢken seçimi üç veya daha fazla bağımsız değiģken olduğu durumlarda önem kazanmaktadır. DeğiĢken seçiminde sıkça kullanılan yöntemler (Kalaycı, 2005); 1. GiriĢ metodu 2. DeğiĢken ekleme iģlemi 3. DeğiĢken eleme iģlemi 4. DeğiĢken ekleme ve eleme iģlemi Veriler SPSS e girildikten sonra, SPSS programında yapılan analizler sonunda sonuç çıktıları 5 çizelgede toplanabilmektedir. Bu çizelgeleri kullanarak en uygun bağımsız değiģkenin oluģturduğu model seçimi yapılmaktadır. Bu 5 çizelgenin içerikleri Ģöyledir; Ġlk çizelge, istatistikler bölümünde tanımlayıcı istatistikler kısmının iģaretlenmesiyle elde edilen çizelgedir. Bu çizelge bize modele dâhil edilen değiģkenlerin aritmetik ortalama ve standart sapmalarını göstermektedir. Ġkinci çizelge ise, değiģkenler arasındaki korelasyonları göstermektedir. Bu noktada bağımsız değiģkenler arasında güçlü korelasyon olması istenmez. Çünkü bu durumda bağımsız değiģkenlerin modele katkısı bir birine çok yakın olmakta ve değiģkenlerin modelde olması veya olmaması modelin gücünü etkilememektedir. Bağımsız değiģkenler arasında 0,80 ve üzerinde korelasyon varsa, bu durum çoklu bağıntı probleminin bir göstergesidir. Bu durumda araģtırmacı bazı değiģkenleri modelden çıkarabilir. Üçüncü çizelge, model özeti niteliğindedir ve önemlidir. Bu çizelgede verilen R 2 bize bağımlı değiģkenin hangi oranda (kaçlık kısmının) bağımsız değiģkenler tarafından açıklandığını göstermektedir. Bir baģka deyiģle eklenen bağımsız değiģkenlerden hangilerinin daha etkili olduğunu gösterir. Modeldeki bağımsız değiģken sayısı arttırıldığında (ister ilgili olsun ister ilgisiz) R 2 artar. Buna karģılık düzeltilmiģ R 2 e bakmak gerekir. Çünkü düzeltilmiģ R 2 yalnızca eklenen değiģken modelle iliģkili ise artar. Yine çizelgede önemli bir test de Durbin-Watson testidir. Durbin Watson katsayısı otokorelasyonu test etmede kullanılır. Değer 0 ile 4 arasında değiģir. 0 a yakın olan değerler aģırı pozitif korelasyonu, 4 e yakın değerler aģırı negatif korelâsyonu, 2 e yakın

179 166 olan değerler otokorelasyon olmadığını gösterir. Durbin Watson değerinin 1,5 ile 2,5 arasında olması arzulanır. Dördüncü çizelge, varyans analizi (ANOVA) çizelgesidir. Varyans analizi çizelgesi modelimizin bir bütün olarak anlamlı olup olmadığının test edilmesine yardımcı olur. Anlamlılık (Sig.)<0,05 modelin anlamlı olduğunu gösterir. BeĢinci çizelge, katsayılar çizelgesidir. Modelin tahmini sonucu elde edilen parametre değerleri ve bunlara iliģkin t değerleri gösterilmektedir. Parametrelere ait t istatistik değerinden modele dâhil edilen her bir değiģkenin ayrı ayrı (%5 anlamlılık düzeyinde) anlamlılığı test edilir. Yukarıda bahsedilen F istatistiği modelin bir bütün olarak anlamlılığını test etmek için kullanılırken, t istatistiği değiģkenlerin ayrı ayrı anlamlı olup olmadıklarını test etmek amacıyla kullanılır. Bu çizelgede önemli bir istatistikte, modelde çoklu doğrusal bağlantı sorunu olup olmadığını gösteren tolerans ve VIF değerleridir. DüĢük tolerans ve yüksek VIF değerleri bağımsız değiģkenler arasında çoklu bağlantı olduğunu gösterir. Çizelgede standart katsayılar baģlığı altında yer alan Beta, bağımsız değiģkenlerin önem sırasını gösterir (Betanın iģaretini dikkate almadan değerlendirme yapılmalıdır). En yüksek beta değerine sahip olan değiģken, göreli olarak önemli bağımsız değiģkendir. Model parametreleri tahmin edildikten sonra bağımlı değiģkenin tahmin değerlerini ve hata terimi değerlerini de SPSS te hesaplayabiliriz. Bağımlı değiģken için modelin tahmin ettiği değer (Tahmini değerler), tahmin edilen değerden ortalama tahmin değerinin farkı ve bu farkın tahmini değerlerin standart sapmasına bölümü sonucu elde edilen değer (standartlaģtırılmıģ tahmini değerler), düzeltilmiģ tahmini değerler ve tahmini değerlerin standart hataları gibi değerlerde hesaplanabilmektedir. Çizelge 4.18 de modelimiz ile ilgili tahmin edilen değerler verilmiģtir. Çizelge 4.17 de SE1 Mek değerleri ile kayaç özellikleri arasındaki iliģkinin SPSS de çoklu regresyon analizi verilmiģtir. Burada 7 kayaç özelliği kullanılarak 5 tane tahmin modeli oluģturulmuģtur. Bu modellerden seçim yapılırken en az sayıda ve modeli en iyi yansıtan değiģkenlerden oluģan model seçilmelidir. Çünkü değiģken sayısının artıģı ek ölçümler gerektirdiğinden zahmetli ve masraflı bir iģtir. Bu çalıģmada da spesifik enerji tahmini için en ekonomik ve uygulanabilirliği en kolay olacak modellerin oluģturulması ve spesifik enerji üzerine en etkili kayaç özelliklerinin seçilmesi ile oluģturulacak modellerin seçilmesi daha uygun olacaktır. Çizelge 4.17 deki 5 çizelgeden yararlanarak SE1 Mek değeri için tahmin modelinin 4.model olan tek eksenli basınç dayanımı, P dalga hızı, Schmidt sertliği ve dolaylı çekme dayanımının

180 167 oluģturduğu modelin en uygun olduğu görülmüģtür. Ġlgili 4.Model için oluģturulan denklem aģağıda EĢitlik 4.6 daki gibidir. SE1 Mek = 0,118.σ c + 5,160.Vp + 0,394.N + 1,331.σ t 17,201 (4.6) Bu model için Çizelge 4.17c de R 2 değeri 0,96 ve düzeltilmiģ R 2 değeri 0,95 olarak bulunmuģ ve Durbin-Watson testi değeri 2,208 dir. Çizelge 4.17d de ANOVA çizelgesinde F değeri 121,494, modelimizin bir bütün olarak her düzeyde anlamlı olduğunu göstermektedir (Sig.= 0,000). Çizelge 4.17e de ise değiģkenlerle ilgili katsayılar ile tolerans ve VIF değerlerinin modelimizin uygunluğunu yansıtmaktadır. Çünkü yüksek tolerans ve düģük VIF değerlerinin olması modelin uygunluğunu göstermektedir. Diğer modellerde bu değerler 4.modelin tersidir. Çizelge 4.18 de SE1 Mek için SPSS ile elde edilen tahmini değerler verilmektedir. Diğer spesifik enerji değerleri için aynı Ģekilde çoklu regresyon analizleri yapılmıģ ve modeller Çizelge 4.19 de verilmiģtir. Bu amaçla yapılan diğer analiz sonuçları ise EK-6 de verilmektedir. Çizelge SPSS ile SE1 Mek değerleri ile kayaç özellikleri arasındaki iliģkinin çoklu regresyon analizi sonuçları (a) Tanımlayıcı istatistikler Ortalama Std. Sapma Veri sayısı SE1 Mek 32, , TEB 31, , Yogunluk 2,2417, P dalga hızı 4,2558 1, Schmidt 49, , Nokta Yükleme 3,5229 1, Brazilian 3,2850 1, Kırılganlık 72, ,

181 168 (b) Korelasyon sonuçları Pearson Katsayısı Anlamlılık (1-tailed) SE1 mek TEBD Yoğunluk P dalga hızı Schmidt sertliği Nokta Yükleme Brazilian Kırılganlık SE1 Mek 1,000 0,909 0,930 0,947 0,953 0,930 0,916-0,885 TEBD 0,909 1,000 0,831 0,841 0,896 0,874 0,898-0,764 Yogunluk 0,930 0,831 1,000 0,922 0,928 0,914 0,870-0,927 P dalga hızı 0,947 0,841 0,922 1,000 0,894 0,901 0,847-0,920 Schmidt sertliği 0,953 0,896 0,928 0,894 1,000 0,931 0,918-0,859 Nokta Yükleme 0,930 0,874 0,914 0,901 0,931 1,000 0,916-0,866 Brazilian 0,916 0,898 0,870 0,847 0,918 0,916 1,000-0,806 Kırılganlık -0,885-0,764-0,927-0,920-0,859-0,866-0,806 1,000 SE1 Mek 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 TEBD 0, ,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Yoğunluk 0,000 0, ,000 0,000 0,000 0,000 0,000 P dalga hızı 0,000 0,000 0, ,000 0,000 0,000 0,000 Schmidt sertliği 0,000 0,000 0,000 0, ,000 0,000 0,000 Nokta Yükleme 0,000 0,000 0,000 0,000 0, ,000 0,000 Brazilian 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, ,000 Kırılganlık 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1 SE1 Mek TEBD Veri sayısı Yoğunluk P dalga hızı Schmidt sertliği Nokta Yükleme Brazilian Kıırılganlık (c) Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata R 2 değiģimi DeğiĢim istatistikleri F değiģimi df1 df2 Anlamlılık F değiģimi 1 0,981(a) 0,963 0,946 4, ,963 58, , ,981(b) 0,963 0,949 4, ,000 0, , ,981(c) 0,962 0,952 4, ,000 0, ,877 Durbin-Watson 4 0,981(d) 0,962 0,954 3, ,000 0, , ,980(e) 0,960 0,957 3, ,002 0, ,343 2,208 a Tahminler: (Sabitler), Kırılganlık, TEBD, Brazilian, Nokta, P dalga hızı, Schmidt, Yoğunluk b Tahminler: (Sabitler), Kırılganlık, TEBD, Brazilian, P dalga hızı, Schmidt, Yoğunluk c Tahminler: (Sabitler), Kırılganlık, TEBD, Brazilian, P dalga hızı, Schmidt d Tahminler: (Sabitler), TEBD, Brazilian, P dalga hızı, Schmidt e Tahminler: (Sabitler), TEBD, P dalga hızı, Schmidt f Bağımlı değiģken: SE1 Mek

182 169 (d) Varyans analizi çizelgesi Model Kareler Kareler df Toplamı Ortalaması F Anlamlılık Regresyon 7556, ,472 1 Artan Değerler 293, ,368 58,770 0,000(a) Toplam 7850, Regresyon 7556, ,369 2 Artan Değerler 293, ,293 72,827 0,000(b) Toplam 7850, Regresyon 7555, ,157 3 Artan Değerler 294, ,356 92,394 0,000(c) Toplam 7850, Regresyon 7554, ,704 4 Artan Değerler 295, , ,494 0,000(d) Toplam 7850, Regresyon 7540, ,367 5 Artan Değerler 310, , ,109 0,000(e) Toplam 7850, a Tahminler: (Sabitler), Kırılganlık, TEBD, Brazilian, Nokta, P dalga hızı, Schmidt, Yogunluk b Tahminler: (Sabitler), Kırılganlık, TEBD, Brazilian, P dalga hızı, Schmidt, Yogunluk c Tahminler: (Sabitler), Kırılganlık, TEBD, Brazilian, P dalga hızı, Schmidt d Tahminler: (Sabitler), TEBD, Brazilian, P dalga hızı, Schmidt e Tahminler: (Sabitler), TEBD, P dalga hızı, Schmidt f Bağımlı değiģken: SE1 Mek

183 170 Model (e) Katsayılar çizelgesi Standart Olmayan Standart Doğrusallık B için %95 Güven Aralığı Korelasyonlar Katsayılar Katsayılar t Anlamlılık istatistikleri B Std. Hata Beta Alt değer Üst değer Zero-order Partial Part Tolerance VIF (Sabitler) -23,322 31,804-0,733 0,474-90,744 44,100 TEBD 0,120 0,103 0,146 1,159 0,264-0,099 0,339 0,909 0,278 0,056 0,147 6,789 Yogunluk 2,153 7,644 0,052 0,282 0,782-14,051 18,358 0,930 0,070 0,014 0,070 14,317 P dalga hızı 5,115 1,882 0,425 2,718 0,015 1,126 9,104 0,947 0,562 0,131 0,096 10,461 Schmidt sertliği 0,373 0,214 0,312 1,743 0,100-0,081 0,827 0,953 0,400 0,084 0,073 13,693 Nokta yükleme -0,129 1,842-0,011-0,070 0,945-4,033 3,776 0,930-0,017-0,003 0,088 11,308 Brazilian 1,339 1,601 0,122 0,836 0,415-2,056 4,733 0,916 0,205 0,040 0,110 9,070 Kırılganlık 0,040 0,272 0,022 0,148 0,884-0,536 0,616-0,885 0,037 0,007 0,106 9,469 (Sabitler) -23,271 30,851-0,754 0,461-88,362 41,819 TEBD 0,119 0,100 0,145 1,192 0,250-0,092 0,330 0,909 0,278 0,056 0,148 6,761 Yogunluk 2,078 7,343 0,050 00,283 0,781-13,415 17,572 0,930 0,068 0,013 0,071 14,035 P dalga hızı 5,090 1,794 0,423 2,837 0,011 1,305 8,876 0,947 0,567 0,133 0,099 10,101 Schmidt sertliği 0,370 0,203 0,309 1,826 0,085-0,057 0,797 0,953 0,405 0,086 0,077 13,018 Brazilian 1,299 1,453 0,118 0,894 0,384-1,767 4,365 0,916 0,212 0,042 0,126 7,933 Kırılganlık 0,041 0,263 0,023 0,157 0,877-0,514 0,597-0,885 0,038 0,007 0,106 9,438 (Sabitler) -18,559 6,975-2,661 0,016-33,213-3,904 TEBD 0,122 0,096 0,149 1,271 0,220-0,080 0,323 0,909 0,287 0,058 0,152 6,568 P dalga hızı 1,518 6,243 0,036 0,243 0,811-11,597 14,634 0,930 0,057 0,011 0,093 10,724 Schmidt sertliği 4,952 1,519 0,412 3,260 0,004 1,761 8,143 0,947 0,609 0,149 0,131 7,655 Brazilian 0,371 0,197 0,310 1,885 0,076-0,042 0,785 0,953 0,406 0,086 0,077 13,001 Kırılganlık 1,292 1,412 0,118 0,915 0,372-1,675 4,260 0,916 0,211 0,042 0,126 7,926 (Sabitler) -17,201 4,079-4,217 0,000-25,739-8,664 TEBD 0,118 0,092 0,144 1,280 0,216-00,075 0,311 0,909 0,282 0,057 0,157 6,375 P dalga hızı 5,160 1,224 0,429 4,214 0,000 2,597 7,722 0,947 0,695 0,188 0,191 5,233 Schmidt sertliği 0,394 0,168 0,330 2,349 0,030 0,043 0,745 0,953 0,474 0,105 0,101 9,946 Brazilian 1,331 1,368 0,121 0,973 0,343-1,532 4,195 0,916 0,218 0,043 0,128 7,824 (Sabitler) -18,211 3,940-4,622 0,000-26,429-9,993 TEBD 0,155 0,084 0,189 1,847 0,080-0,020 0,329 0,909 0,382 0,082 0,189 5,293 P dalga hızı 5,245 1,220 0,436 4,300 0,000 2,701 7,789 0,947 0,693 0,191 0,192 5,207 Schmidt sertliği 0,471 0,148 0,394 3,190 0,005 0,163 0,780 0,953 0,581 0,142 0,129 7,729 a Bağımlı değiģken: SE1 Mek

184 171 Çizelge SPSS de SE1 Mek modelini oluģturan bağımlı değiģkene ait hesaplanan tahmini, standartlaģmıģ ve düzeltilmiģ değerler Bölge/Kayaç Adı Bağımlı DeğiĢken (SE1 Mek ) Tahmini Değerler DüzeltilmiĢ Değerler StandartlaĢtırılmıĢ Tahmini Değerler Ereğli/Beyaz Tra. 29,75 26,82 26,05-0,32 BeyĢehir/Limra 28,48 29,41 29,46-0,17 Karaman/Tra.1 36,17 35,62 35,56-0,17 Karaman/Tra.2 43,89 42,82 42,60 0,57 Karaman/Tra.3 28,68 35,62 36,66 0,17 Güneysınır/S.Light 38,95 37,26 36,85 0,26 Güneysınır/Kırmızı 32,45 31,01 30,69-0,09 Güneysınır/Latte 31,24 28,96 28,72-0,20 SeydiĢehir-Kavak/Tra 34,81 31,86 31,51-0,04 Karaman/Light 38,65 38,41 38,36 0,32 Ayrancı/Trabej 32,40 36,76 38,01 0,23 Konya/Bej 1 63,45 61,55 60,78 1,60 Konya/Bej 2 62,19 57,77 49,02 1,39 Konya/Bej 3 62,68 55,76 54,09 1,28 Esk./Beyaz mermer 42,15 51,37 53,63 1,04 Yoz./Pembe mermer 47,75 45,64 43,70 0,72 Ant./Siyah mermer 60,08 64,95 66,87 1,79 NevĢehir/Tüf 1 17,42 20,12 21,33-0,69 NevĢehir/Tüf 2 5,68 4,93 4,79-1,52 NevĢehir/Tüf 3 6,15 7,52 7,78-1,38 NevĢehir/Tüf 4 11,07 11,30 11,34-1,17 NevĢehir/Tüf 5 9,84 9,01 8,85-1,30 NevĢehir/Tüf 6 10,24 8,66 8,43-1,32 NevĢehir/Tüf 7 7,27 8,31 8,63-1,34 Çizelge 4.19 de çoklu regresyon analizi sonucu elde edilen tahmin modelleri verilmektedir. Burada kesme deneyleri sonucu elde edilen spesifik enerji değerleri ile kaya mekaniği deneyleri sonucu elde edilen tüm kayaç özellikleri kullanılarak oluģturulan tahmin modellerinden en uygun olanları Çizelge 4.19 de verilmiģtir. SPSS de çoklu regresyon analizinde bağımlı değiģken spesifik enerji değeri ile bağımsız değiģkenler ise kayaç özellikleri olarak belirlenmiģ ve analiz sonucu elde edilen çizelgelerden (SPSS çıktıları) en uygun model seçilmiģtir. Buna göre tek eksenli basınç dayanımı, P dalga hızı, schmidt sertliği ve dolaylı çekme dayanımının oluģturduğu modeller en uygun modeller olarak belirlenmiģtir. Çizelge 4.19 da her bir spesifik enerji değeri için oluģturulan modeller verilmiģtir. SPSS incelemelerinde; yardımsız kesme deneyleri ile elde edilen spesifik enerji değerleri için 5 farklı modelin, optimum s/d oranı sonucu elde edilen spesifik enerji değerleri için ise 6 farklı modelin oluģtuğu görülmüģtür. Bu modellerden en uygun olanını seçerken ikili regresyon analizlerinde spesifik enerji değeri üzerine en etkili olan kayaç özellikleri de göz önünde bulundurulmuģtur. Her iki kesme Ģartı altında (yardımsız ve yardımlı) elde edilebilecek

185 172 spesifik enerji değerleri için oluģturulan tahmin modellerinde 4 kayaç özelliği kullanılarak oluģturulan modeller kullanılmak üzere seçilmiģtir. Bu modelleri seçerken, modeli oluģturan kayaç özelliklerinin pratik ve kolay elde edilip edilmediği, bu modellerin hem laboratuarda hemde arazide uygulanabilirliği de göz önünde tutulmuģtur. Çizelge Çoklu regresyon analizi sonucu elde edilen tahmin modelleri Model R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Durbin- Watson katsayısı SE1 Mek = 0,118σ c + 5,160Vp + 0,394N + 1,331σ t 17,201 0,962 0,938 2,208 SE1 Elek = 0,131σ c + 4,141Vp + 0,249N + 2,012σ t 9,501 0,958 0,949 2,496 SE2 Mek = -0,163σ c + 5,325Vp + 0,246N + 4,873σ t 17,178 0,957 0,947 2,092 SE2 Elek = 0,100σ c + 3,231Vp + 0,132N + 3,414σ t 7,544 0,948 0,938 2,665 ANOVA F= 121,494 (sig.= 0,000) F=108,699 (sig.= 0,000) F=104,679 (sig.= 0,000) F=87,332 (sig.= 0,000) 4.4. Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile Verilerin Analizi ve Spesifik Enerji Tahmin Modelleri Bu çalıģmada kullanılan ikinci tahmin yöntemi olan YSA yönteminde amaç deneysel verilerden elde edilen spesifik enerjiyi YSA metodu kullanarak tahmin etmektir. Bunun için kaya mekaniği ve kesme deneyleri sonucu elde edilen kayaç özellikleri, kesme kuvveti, akım, gerilim, güç değerleri ve pasa hacmi gibi parametreler giriģ verisi olarak kabul edilmiģ, bu verilerden SE Mek ve SE Elek değerleri tahmin edilmiģtir. Ayrıca kayaç özellikleri kullanılarak kayaç kesme deneylerinde kayayı kesmek için motorun ihtiyacı olan güç değeri ile kazı sonucu oluģan pasa hacmi de YSA metodu ile tahmin edilmiģtir. Bu çalıģmada giriģ ve çıkıģ sayısı değiģtirilerek 3 farklı YSA algoritması uygulanmıģtır. Algoritmalar arasındaki karģılaģtırmayı sağlıklı bir Ģekilde yapabilmek için 3 algoritmada da aynı eğitim sistemi uygulanmıģtır. Her bir model için 10 tane ara katmanlı bir sistem modeli tasarlanmıģtır. YSA modellerini eğitmek için geri yayılım algoritması kullanılmıģ, geri yayılım algoritmasının öğrenme oranı=0,092 seçilmiģtir. Eğitimden çıkıģ kriteri olarak 5000 iterasyon ya da hata değeri belirlenmiģtir. Ġterasyon veya hata parametrelerinden birisi sağlandığında eğitim iģlemi durdurulacaktır. GiriĢ ve çıkıģ değerleri belirlendikten sonra bu verilerin yüzde kaçının

186 173 eğitim ve yüzde kaçının test için kullanılacağı belirlenir. Yapılan uygulamada verilerin % 20 si test için % 80 i eğitim için kullanılmıģtır. Bu verilerin seçimi ise; üzerinde kaya mekaniği ve kesme deneyleri yaptığımız kayaçlar mermer, traverten ve tüflerden oluģan 24 çeģit kayaç numunesinden oluģmasından dolayı her kaya biriminden 2 Ģer örnek olmak üzere 6 kayaç seçilmiģ ve bu kayaçlara ait bütün veriler test için kullanılmıģtır. Diğer 18 adet kayaca ait veriler ise eğitim verileri olarak kullanılmıģtır. YSA ile spesifik enerjinin tahmini için 7 model, güç ve pasa hacmini tahmin etmek için ise 2 model olmak üzere toplam 9 tahmin modeli oluģturulmuģtur. 1. Model Tasarlanan ilk modelde ġekil 4.18 de görüldüğü gibi TEBD, yoğunluk, P dalga hızı, schmidt sertliği, NYD, DÇD ve kırılganlık değerleri girdi parametreleri olarak belirlenmiģ ve çıkıģ parametreleri ise SE1 Mek ve SE2 Mek değeri olarak elde edilmiģtir. Bu modelde amaç kayaçların fiziksel ve mekanik özelliklerini kullanarak SE Mek değerlerini tahmin etmektir. GiriĢ Katmanı Gizli Katman ÇıkıĢ Katmanı σ c ρ V p N SE1 Mek SE2 Mek Is (50) σ t S 20 EĢik değeri ġekil YSA modeli yapısı Çizelge 4.20 de ise bu modelde ağın eğitimi için kullanılan veriler ve YSA sonuçları verilmiģtir. Yapılan çalıģmada hedeflenen hata değeri olduğunda optimum sonuçlar elde edildiğinden bu hata değeri seçilmiģ ve tahmin edilen değerler ile deney sonucu elde edilen değerlerin birebir aynı olduğu gözükse de lik bir hata oranı ile tahmin değerleri belirlenmiģtir. Bu çalıģmada ağın eğitimi sonucu oluģan

187 174 hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği ġekil 4.19 da verilmiģtir. ġekilden de görüleceği gibi 10 iterasyon sonucunda istenen hata değerine ulaģılmıģtır. ġekil 4.20 de kesikli çizgi (Y=T eğrisi), ağın eğitiminde kullanılan verilerin regresyonudur. Düz çizgi ile gösterilen eğri (Fit) ise belirtilen aģamada, YSA nın çıkıģında elde edilen verilerin regresyonudur. Burada Fit eğrisi ile Y=T eğrisinin örtüģdüğü durum en iyi sonucu ifade eder. Kayaç Adı TEBD (MPa) Çizelge Model 1 de kullanılan eğitim verileri ve YSA sonuçları Yoğunluk (g/cm 3 ) P dalga hızı (km/sn) GiriĢ Verileri Deney Sonuçları YSA Sonuçları Schmidt Sertliği NYD (MPa) DÇD (MPa) Kırılganlık (%) SE1 Mek (MJ/m 3 ) SE2 Mek (MJ/m 3 ) SE1 Mek (MJ/m 3 ) SE2 Mek (MJ/m 3 ) Ereğli Beyaz Tra 18,56 2,16 4,03 47,48 2,14 1,75 74,38 29,75 21,29 29,75 21,29 Karaman Tra. 2 32,23 2,4 5,22 61,67 3,94 3,74 74,41 43,89 40,08 43,89 40,08 Karaman Tra.3 25,95 2,33 4,88 52,71 3,61 2,86 66,05 28,68 26,24 28,68 26,24 Bej 2 80,73 2,7 6,54 65,49 5,73 4,43 63,05 62,19 42,10 62,19 42,10 Bej 3 56,16 2,66 5,98 69,63 4,95 6,04 57,64 62,68 61,37 62,68 61,37 Pembe Mermer 58,87 2,77 4,22 70,5 4,59 4,76 66,44 47,75 39,24 47,75 39,24 Siyah Mermer 71,18 2,77 6,39 80,26 6,95 6,88 62,97 60,08 52,37 60,08 52,37 Güneysınır S.Light 28,11 2,39 5,38 49,16 4,51 3,01 67,96 38,95 38,36 38,95 38,36 Güneysınır Kırmızı 14,82 2,24 4,57 48,05 3,35 2,96 65,32 32,45 31,02 32,45 31,02 Güneysınır Latte 19,22 2,46 4,31 45,52 3,66 2,79 64,02 31,24 27,18 31,24 27,18 SeydiĢehir- Kavak 22,45 2,48 4,19 51,29 3,35 3,44 75,76 34,81 30,97 34,81 30,97 Karaman Light 28,19 2,52 4,92 53,93 4,79 4,24 68,04 38,65 35,99 38,65 35,99 Ayrancı Trabej 43,95 2,48 4,12 53,52 4,57 4,83 68,52 32,40 29,36 32,40 29,36 Tüf 1 19,67 1,82 2,63 47,75 3,04 1,96 80,86 17,42 12,92 17,42 12,92 Tüf 3 7,86 1,5 2,17 27,27 1,17 1,39 89,14 6,15 5,28 6,15 5,28 Tüf 5 11,23 1,72 2,23 28,59 1,58 1,59 86,04 9,84 8,45 9,84 8,45 Tüf 6 8,23 1,66 2,21 30,21 1,37 1,19 88,03 10,24 8,73 10,24 8,73 Tüf 7 9,35 1,57 2,29 25,95 1,29 1,78 86,86 7,27 7,01 7,27 7,01

188 Çıktı = 1*Hedef +2e-013 Ort. Kare Hatası 175 En iyi eğitim performans grafiği Ġterasyon (10 epoch) ġekil Hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği Eğitim R=1 Hedef ġekil ÇıkıĢ değerleri ile hedef değerlerinin regresyon analizi

189 176 Çizelge 4.21 de Model 1 de kullanılan test verileri verilmiģtir. Seçilen bu test verileri eğitilen verilerin nekadar doğru eğitildiğini görmek maksadıyla, ağa sunulmuģ ve tahminlerin gerçek değerlere çok yakın olduğu görülmüģtür. Çizelge 4.22 de simülasyon sonucu elde edilen veriler ile e (hata değeri) deney sonucu elde edilen gerçek değer ile tahmin edilen değer arasındaki farkı, % e hatanın gerçek değere oranının yüzde olarak karģılığını ve ortalama hata ortalama R 2 hatası olarak karģılığını veren değerler ile % Doğruluk tahminin doğruluk derecesini gösteren değerler verilmiģtir. Hata değeri, % Hata ve % Doğruluk değerleri aģağıdaki EĢitlik 4.7, 4.8, 4.9 ve 4.10 ile hesaplanmaktadır. Diğer modellerde de aynı Ģekilde hesaplamalar yapılmıģtır. e = Deneysel sonuç Test sonucu (4.7) % e = (Hata değeri / Deneysel sonuç)*100 (4.8) Ortalama Hata = 1 N (4.9) e i N İ 1 % Doğruluk = 100 (Ort. Hata) (4.10) Model 1 de girdi parametreleri olarak kullanılan kayaç özelliklerinden, çıkıģ olarak tahmin edilen SE1 Mek değerlerinin (Çizelge 4.21) doğruluğu % 84,91 SE2 Mek için ise % 86,12 olarak bulunmuģtur. Bu değerlerden de görüldüğü gibi YSA dan alınan değerler, deney sonucu elde edilen değerlere istenilen ölçüde yaklaģmıģtır. Çizelge Model 1 de kullanılan test verileri GiriĢ Verileri Deney Sonuçları Kayaç Adı TEBD Yoğunluk P dalga hızı Schmidt NYD DÇD Kırılganlık (MPa) (g/cm 3 ) (km/sn) Sertliği (MPa) (MPa) (%) SE1 Mek (MJ/m 3 ) SE2 Mek (MJ/m 3 ) BeyĢehir Limra 27,55 2,26 4,16 45,63 3,68 2,94 73,54 28,48 23,45 Karaman Tra 1. 30,69 2,36 4,7 53,3 4,3 2,96 64,05 36,17 32,40 Bej 1 71,98 2,71 6,58 70,14 5,69 6,51 60,50 63,45 57,96 Beyaz mermer 54,63 2,74 6,26 61,44 3,84 4,22 59,75 42,15 39,02 Tüf 4 11,86 1,67 2,28 33,79 1,69 1,52 84,24 11,07 10,82 Tüf 2 4,44 1,43 1,88 26,66 0,76 1,05 86,17 5,68 5,41

190 177 Çizelge Model 1 için YSA test sonuçları YSA Sonuçları SE1 Mek için değerler SE2 Mek için değerler SE1 Mek SE2 Mek e % e % Doğruluk e % e % Doğruluk Kayaç Adı (MJ/m 3 ) (MJ/m 3 ) BeyĢehir Limra 31,86 22,86 3,38 11,87 84,91 0,59 2,50 Karaman Tra 1. 32,25 29,87 3,92 10,83 2,53 7,82 Bej 1 68,04 50,70 4,59 7,24 7,26 12,53 Beyaz mermer 62,31 50,01 20,16 47,84 10,99 28,16 Tüf 4 10,90 9,15 0,17 1,49 1,67 15,42 Tüf 2 5,04 6,32 0,64 11,29 0,91 16,87 86,12 ġekil 4.21 ve 4.22 de Model 1 için YSA ile tahmin edilen SE1 Mek ve SE2 Mek değerleri ile deneysel sonuçların karģılaģtırılması verilmiģtir. Burada görüldüğü gibi YSA dan elde edilen sonuçlar ile deney sonuçlarının birbirine yakın değerlerde çıktığı böylelikle Model 1 in SE Mek değerlerini tahmininde kullanılabileceği görülmüģtür. Sonuç olarak YSA da kayaç özellikleri kullanılarak oluģturulan bu model ile mekanize kazı makinelerinin performans tahmininde en çok kullanılan metot olan spesifik enerjinin tahmin edilebileceği görülmüģtür. SE1Mek değerleri (MJ/m 3 ) Veri sayısı Deney sonuçları YSA sonuçları ġekil Model 1 için SE1 Mek deney sonuçları ile YSA sonuçlarının karģılaģtırılması

191 178 SE2Mek değerleri (MJ/m 3 ) Veri sayısı Deney sonuçları YSA sonuçları ġekil Model 1 için SE2 Mek deney sonuçları ile YSA sonuçlarının karģılaģtırılması 2. Model Tasarlanan 2. modelde ġekil 4.23 de görüldüğü gibi tek eksenli basınç dayanımı (TEBD), yoğunluk, P dalga hızı, schmidt sertliği, nokta yükleme indeks değeri (NYD), dolaylı çekme dayanımı (DÇD) ve kırılganlık değerleri girdi parametreleri olarak belirlenmiģ ve çıkıģ parametreleri ise SE1 Elek ve SE2 Elek değeri olarak elde edilmiģtir. Bu modelde amaç kayaçların fiziksel ve mekanik özelliklerini kullanarak SE Elek değerlerini tahmin etmektir. GiriĢ Katmanı Gizli Katman ÇıkıĢ Katmanı σ c ρ V p N SE1 Elek SE2 Elek Is (50) σ t S 20 EĢik değeri ġekil YSA modeli yapısı

192 179 Kayaç Adı Çizelge 4.23 de ise bu modelde ağın eğitimi için kullanılan veriler ve YSA sonuçları verilmiģtir. Bu model için elde edilen hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği ve çıkıģ değerleri ile hedeflenen değerler arasındaki regresyon grafiği EK-7 da verilmiģtir. TEBD (MPa) Çizelge Model 2 de kullanılan eğitim verileri ve YSA sonuçları Yoğunluk (g/cm 3 ) P dalga hızı (km/sn) GiriĢ Verileri Deney Sonuçları YSA Sonuçları Schmidt Sertliği NYD (MPa) DÇD (MPa) Kırılganlık (%) SE1 Elek (MJ/m 3 ) SE2 Elek (MJ/m 3 ) SE1 Elek (MJ/m 3 ) SE2 Elek (MJ/m 3 ) Ereğli Beyaz Tra 18,56 2,16 4,03 47,48 2,14 1,75 74,38 30,06 22,6 30,06 22,60 Karaman Tra. 2 32,23 2,4 5,22 61,67 3,94 3,74 74,41 39,70 35,59 39,70 35,59 Karaman Tra.3 25,95 2,33 4,88 52,71 3,61 2,86 66,05 30,13 25,33 30,13 25,33 Bej 2 80,73 2,7 6,54 65,49 5,73 4,43 63,05 55,07 46,91 55,07 46,91 Bej 3 56,16 2,66 5,98 69,63 4,95 6,04 57,64 60,13 56,27 60,13 56,27 Pembe Mermer 58,87 2,77 4,22 70,5 4,59 4,76 66,44 41,66 39,74 41,66 39,74 Siyah Mermer 71,18 2,77 6,39 80,26 6,95 6,88 62,97 58,43 47,82 58,43 47,82 Güneysınır 28,11 2,39 5,38 49,16 4,51 3,01 67,96 S.Light 38,70 32,53 38,70 32,53 Güneysınır 14,82 2,24 4,57 48,05 3,35 2,96 65,32 Kırmızı 26,44 24,32 26,44 24,32 Güneysınır Latte 19,22 2,46 4,31 45,52 3,66 2,79 64,02 25,98 23,71 25,98 23,71 SeydiĢehir- 22,45 2,48 4,19 51,29 3,35 3,44 75,76 Kavak 34,85 26,17 34,85 26,17 Karaman Light 28,19 2,52 4,92 53,93 4,79 4,24 68,04 33,10 32,2 33,10 32,20 Ayrancı Trabej 43,95 2,48 4,12 53,52 4,57 4,83 68,52 34,54 32,07 34,54 32,07 Tüf 1 19,67 1,82 2,63 47,75 3,04 1,96 80,86 17,70 13,84 17,70 13,84 Tüf 3 7,86 1,5 2,17 27,27 1,17 1,39 89,14 11,65 8,08 11,65 8,08 Tüf 5 11,23 1,72 2,23 28,59 1,58 1,59 86,04 11,83 11,82 11,83 11,82 Tüf 6 8,23 1,66 2,21 30,21 1,37 1,19 88,03 12,34 11,41 12,34 11,41 Tüf 7 9,35 1,57 2,29 25,95 1,29 1,78 86,86 8,22 7,49 8,22 7,49 Çizelge 4.24 de bu model için kullanılan test verileri, Çizelge 4.25 de ise simülasyon sonucu elde edilen YSA sonuçları verilmiģtir. Çizelge 4.25 de görüldüğü gibi SE1 Elek için doğruluk % 80,17, SE2 Elek için ise % 82,99 olarak bulunmuģtur. Bu değerlerden elektriksel parametreler kullanılarak hesaplanlanan spesifik enerjinin tahmininde YSA ile elde edilen sonuçlar ile deney sonuçlarının birbirine yakın değerlerde olduğu görülmüģtür.

193 SE1 Elek değerleri (MJ/m 3 ) 180 Çizelge Model 2 de kullanılan test verileri GiriĢ Verileri Deney Sonuçları Kayaç Adı TEBD Yoğunluk P dalga hızı Schmidt NYD DÇD Kırılganlık (MPa) (g/cm 3 ) (km/sn) Sertliği (MPa) (MPa) (%) SE1 Elek (MJ/m 3 ) SE2 Elek (MJ/m 3 ) BeyĢehir Limra 27,55 2,26 4,16 45,63 3,68 2,94 73,54 26,15 21,14 Karaman Tra 1. 30,69 2,36 4,7 53,3 4,3 2,96 64,05 32,52 26,5 Bej 1 71,98 2,71 6,58 70,14 5,69 6,51 60,50 59,02 54,5 Beyaz mermer 54,63 2,74 6,26 61,44 3,84 4,22 59,75 40,91 35,12 Tüf 4 11,86 1,67 2,28 33,79 1,69 1,52 84,24 11,20 7,77 Tüf 2 4,44 1,43 1,88 26,66 0,76 1,05 86,17 11,08 9,29 Çizelge Model 2 için YSA test sonuçları YSA Sonuçları SE1 Elek için değerler SE2 Elek için değerler SE1 Elek SE2 Elek e % e % Doğruluk e % e % Doğruluk Kayaç Adı (MJ/m 3 ) (MJ/m 3 ) BeyĢehir Limra 29,43 23,89 3,28 12,53 80,17 2,75 12,99 Karaman Tra 1. 25,24 22,34 7,28 22,40 4,16 15,70 Bej 1 60,39 45,20 1,37 2,33 9,30 17,07 Beyaz mermer 57,35 51,55 16,44 40,20 16,43 46,77 Tüf 4 9,72 7,81 1,48 13,19 0,04 0,51 Tüf 2 14,22 8,45 3,14 28,32 0,84 9,02 82,99 Bu model için YSA yöntemi ile elde edilen tahmin sonuçları ile deneysel sonuçların karģılaģtırılması ġekil 4.24 ve 4.25 de verilmiģtir. Bu değerlerden YSA ile tahmin edilen SE Elek değerleri ile deneysel olarak bulduğumuz SE Elek değerlerinin birbirine yakın değerlerde olduğu ve aralarında anlamlı iliģkilerin mevcut olduğu görülmüģtür. 70 Deney sonuçları YSA sonuçları Veri sayısı ġekil Model 2 için SE1 Elek deney sonuçları ile YSA sonuçlarının karģılaģtırılması

194 SE2 Elek değerleri (MJ/m 3 ) Deney sonuçları YSA sonuçları Veri sayısı ġekil Model 2 için SE2 Elek deney sonuçları ile YSA sonuçlarının karģılaģtırılması 3. Model Tasarlanan 3. modelde yardımsız kesme deneyleri sonucu elde edilen elektriksel parametreler ġekil 4.26 da görüldüğü gibi akım (I), gerilim (V), güç (P) değerleri ve pasa hacmi (Q) girdi parametreleri olarak kabul edilmiģ ve çıkıģ parametreleri ise SE1 Elek değeri olarak elde edilmiģtir. I1 GiriĢ Katmanı Gizli Katman ÇıkıĢ Katmanı V1 P1 Q1 SE1 Elek EĢik değeri ġekil YSA modeli yapısı

195 182 Çizelge Model 3 de kullanılan eğitim verileri ve YSA sonuçları Kayaç Adı Akım (I) Gerilim (V) GiriĢ Verileri Güç (kw) Pasa hacmi (m 3 ) Deney Sonuçları SE1 Elek (MJ/m 3 ) YSA Sonuçları SE1 Elek (MJ/m 3 ) Ereğli Beyaz Tra 4,00 390,81 2,1600 0, ,06 30,06 Karaman Tra. 2 3,42 398,29 1,8833 0, ,70 39,70 Karaman Tra.3 3,86 387,90 2,0800 0, ,13 30,13 Bej 2 4,03 393,60 2,2167 0, ,07 55,07 Bej 3 3,93 391,21 2,1333 0, ,13 60,13 Pembe Mermer 4,32 399,21 2,4000 0, ,66 41,66 Siyah Mermer 3,96 392,80 2,1533 0, ,43 58,43 Güneysınır S.Light 3,21 386,64 1,7200 0, ,70 38,70 Güneysınır Kırmızı 2,52 393,09 1,3700 0, ,44 26,44 Güneysınır Latte 3,92 388,95 2,1100 0, ,98 25,98 SeydiĢehir-Kavak 3,36 392,14 1,8233 0, ,85 34,85 Karaman Light 3,84 389,57 2,0733 0, ,10 33,10 Ayrancı Trabej 3,80 387,67 2,0633 0, ,54 34,54 Tüf 1 3,89 383,36 2,0667 0, ,70 17,70 Tüf 3 3,95 381,09 2,0833 0, ,65 11,65 Tüf 5 3,67 380,76 1,9300 0, ,83 11,83 Tüf 6 3,36 384,99 1,7900 0, ,34 12,34 Tüf 7 2,39 384,83 1,2733 0,0367 8,22 8,22 Çizelge 4.26 da 3.model için kullanılan eğitim verileri ve YSA analizi sonucu elde edilen tahmin sonuçları verilmiģtir. Bu model için elde edilen hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği ve çıkıģ değerleri ile hedeflenen değerler arasındaki regresyon grafiği EK-7 da verilmiģtir. Bu modelde elektriksel parametrelerin SE Elek değerine olan etkisi nedeniyle oluģturulmuģ bir modeldir. Çizelge 4.27 de bu model için kullanılan test verileri ve simülasyon sonucu elde edilen YSA sonuçları verilmiģtir. Bu çizelgede görüldüğü gibi SE1 Elek için doğruluk % 76,17 olarak bulunmuģtur. Bu modelde YSA ile tahmin edilen değerlerin deney sonuçları ile elde edilen değerlerden biraz uzaklaģtığı görülmektedir. ġekil 4.27 de YSA ile tahmin edilen sonuçlar ile deney sonuçları arasındaki karģılaģtırması verilmiģtir Kayaç Adı Çizelge Model 3 de kullanılan test verileri ve elde edilen YSA test sonuçları Deney YSA SE1 GiriĢ Verileri Elek için elde edilen Sonuçları Sonuçları değerler Akım (I) Gerilim (V) Güç (kw) Pasa hacmi (m 3 ) SE1 Elek (MJ/m 3 ) SE1 Elek (MJ/m 3 ) e % e % Doğruluk BeyĢehir Limra 3,64 384,17 1,9333 0, ,15 22,99 3,16 12,07 76,17 Karaman Tra 1. 4,04 391,48 2,2433 0, ,52 44,25 11,73 36,08 Bej 1 3,92 392,21 2,1600 0, ,02 45,28 13,74 23,28 Beyaz mermer 3,79 388,68 2,0400 0, ,91 30,15 10,76 26,30 Tüf 4 3,29 393,24 1,7867 0, ,20 14,86 3,66 32,64 Tüf 2 4,09 380,03 2,1500 0, ,08 9,69 1,39 12,58

196 SE1 Elek değerleri (MJ/m 3 ) Deney sonuçları YSA sonuçları Veri sayısı ġekil Model 3 için SE1 Elek deney sonuçları ile YSA deney sonuçlarının karģılaģtırılması 4. Model Tasarlanan 4. modelde ise optimum s/d deki kesme sonucu elde edilen elektriksel parametreler ġekil 4.28 de görüldüğü gibi akım (I), gerilim (V), güç (P) değerleri ve pasa hacmi (Q) girdi parametreleri olarak kabul edilmiģ ve çıkıģ parametreleri ise SE2 Elek değeri elde edilmiģtir. I2 GiriĢ Katmanı Gizli Katman ÇıkıĢ Katmanı V2 P2 Q2 SE2 Elek EĢik değeri ġekil YSA modeli yapısı

197 184 Çizelge 4.28 de 4.model için kullanılan eğitim verileri ve YSA analizi sonucu elde edilen tahmin sonuçları verilmiģtir. Bu model için elde edilen hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği ve çıkıģ değerleri ile hedeflenen değerler arasındaki regresyon grafiği EK-7 da verilmiģtir. Çizelge 4.29 da bu model için kullanılan test verileri ve simülasyon sonucu elde edilen YSA sonuçları verilmiģtir. Bu model için SE2 Elek tahmin doğruluğu % 83,78 olarak bulunmuģtur. Bu modeldeki tahmin değerleri yardımsız kesme sonucu oluģturduğumuz 3.modele göre gerçek deney değerlerine yakın değerlerde bulunmuģtur. ġekil 4.29 da bu modelin YSA yöntemi ile tahmin sonuçlarının deneysel sonuçları ile karģılaģtırılması verilmiģtir. Çizelge Model 4 de kullanılan eğitim verileri ve YSA sonuçları GiriĢ Verileri Deney YSA Sonuçları Sonuçları Kayaç Adı Akım Gerilim Güç Pasa hacmi (I) (V) (kw) (m 3 ) SE2 Elek (MJ/m 3 ) SE2 Elek (MJ/m 3 ) Ereğli Beyaz Tra 3,48 382,28 1,84 0, ,6 22,60 Karaman Tra. 2 3,89 391,35 2,10 0, ,59 35,59 Karaman Tra.3 4,34 396,92 2,41 0, ,33 25,33 Bej 2 2,86 389,47 1,54 0, ,91 46,91 Bej 3 4,25 397,50 2,38 0, ,27 56,27 Pembe Mermer 4,13 398,06 2,28 0, ,74 39,74 Siyah Mermer 2,42 386,74 1,30 0, ,82 47,82 Güneysınır S.Light 2,94 388,52 1,58 0, ,53 32,53 Güneysınır Kırmızı 3,82 386,69 2,07 0, ,32 24,32 Güneysınır Latte 3,03 394,01 1,65 0, ,71 23,71 SeydiĢehir-Kavak 3,72 386,71 1,99 0, ,17 26,17 Karaman Light 3,84 389,57 2,17 0, ,2 32,20 Ayrancı Trabej 3,93 391,35 2,14 0, ,07 32,07 Tüf 1 3,55 378,29 1,86 0, ,84 13,84 Tüf 3 3,12 387,14 1,67 0,0311 8,08 8,08 Tüf 5 3,81 377,21 1,98 0, ,82 11,82 Tüf 6 3,97 379,41 2,08 0, ,41 11,41 Tüf 7 3,88 379,43 2,04 0,0327 7,49 7,49 Çizelge Model 4 için test verileri ve YSA test sonuçları Kayaç Adı Akım (I) Gerilim (V) GiriĢ Verileri Güç (kw) Pasa hacmi (m 3 ) Deney Sonuçları SE2 Elek (MJ/m 3 ) YSA Sonuçları SE2 Elek (MJ/m 3 ) SE2 Elek için elde edilen değerler e % e % Doğruluk BeyĢehir Limra 3,51 391,67 2,13 0, ,14 20,14 1,00 4,75 83,78 Karaman Tra 1. 3,75 387,78 2,01 0, ,5 27,32 0,82 3,11 Bej 1 4,33 401,68 2,46 0, ,5 37,66 16,84 30,90 Beyaz mermer 3,91 391,98 2,12 0, ,12 15,73 19,39 55,21 Tüf 4 3,30 376,50 1,72 0,0410 7,77 7,54 0,23 3,02 Tüf 2 3,91 379,85 2,06 0,0438 9,29 9,32 0,03 0,32

198 185 SE2Elek değerleri (MJ/m 3 ) Deney sonuçları YSA sonuçları Veri sayısı ġekil Model 4 için SE2 Elek deney sonuçları ile YSA sonuçlarının karģılaģtırılması 5. Model Tasarlanan 5. modelde bazı kayaç özellikleri seçilerek ġekil 4.30 da görüldüğü gibi TEBD, P dalga hızı, schmidt sertliği, DÇD değerleri girdi parametreleri olarak kabul edilmiģ ve çıkıģ parametreleri ise SE1 Mek ve SE2 Mek değeri olarak elde edilmiģtir. Bu modelde kaya mekaniği deneylerinden uygulayıcı mühendislerin kolaylıkla ulaģabileceği ve istatistiksel olarak spesifik enerji üzerine etkisi daha fazla olan 4 deney sonucu seçilerek SE Mek değerlerinin tahmininde kullanılmıģtır. GiriĢ Katmanı Gizli Katman ÇıkıĢ Katmanı σ c V p N σ t SE1 Mek SE2 Mek EĢik değeri ġekil YSA modeli yapısı

199 186 Çizelge 4.30 de 5.model için kullanılan eğitim verileri ve YSA analizi sonucu elde edilen tahmin sonuçları verilmiģtir. Bu model için elde edilen hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği ve çıkıģ değerleri ile hedeflenen değerler arasındaki regresyon grafiği EK-7 da verilmiģtir. Çizelge Model 5 de kullanılan eğitim verileri ve YSA sonuçları Kayaç Adı TEBD (MPa) GiriĢ Verileri Deney Sonuçları YSA Sonuçları P dalga hızı (km/sn) Schmidt Sertliği DÇD (MPa) SE1 Mek (MJ/m 3 ) SE2 Mek (MJ/m 3 ) SE1 Mek (MJ/m 3 ) SE2 Mek (MJ/m 3 ) Ereğli Beyaz Tra 18,56 4,03 47,48 1,75 29,75 21,29 29,75 21,29 Karaman Tra. 2 32,23 5,22 61,67 3,74 43,89 40,08 43,89 40,08 Karaman Tra.3 25,95 4,88 52,71 2,86 28,68 26,24 28,68 26,24 Bej 2 80,73 6,54 65,49 4,43 62,19 42,10 62,19 42,10 Bej 3 56,16 5,98 69,63 6,04 62,68 61,37 62,68 61,37 Pembe Mermer 58,87 4,22 70,5 4,76 47,75 39,24 47,75 39,24 Siyah Mermer 71,18 6,39 80,26 6,88 60,08 52,37 60,08 52,37 Güneysınır S.Light 28,11 5,38 49,16 3,01 38,95 38,36 38,95 38,36 Güneysınır Kırmızı 14,82 4,57 48,05 2,96 32,45 31,02 32,45 31,02 Güneysınır Latte 19,22 4,31 45,52 2,79 31,24 27,18 31,24 27,18 SeydiĢehir-Kavak 22,45 4,19 51,29 3,44 34,81 30,97 34,81 30,97 Karaman Light 28,19 4,92 53,93 4,24 38,65 35,99 38,65 35,99 Ayrancı Trabej 43,95 4,12 53,52 4,83 32,40 29,36 32,40 29,36 Tüf 1 19,67 2,63 47,75 1,96 17,42 12,92 17,42 12,92 Tüf 3 7,86 2,17 27,27 1,39 6,15 5,28 6,15 5,28 Tüf 5 11,23 2,23 28,59 1,59 9,84 8,45 9,84 8,45 Tüf 6 8,23 2,21 30,21 1,19 10,24 8,73 10,24 8,73 Tüf 7 9,35 2,29 25,95 1,78 7,27 7,01 7,27 7,01 Çizelge 4.31 de bu model için kullanılan test verileri verilmiģtir. Çizelge 4.32 de ise simülasyon sonucu elde edilen YSA sonuçları verilmiģtir. Çizelge 4.32 de görüldüğü gibi SE1 Mek için doğruluk % 72,55, SE2 Mek için ise % 74,73 olarak bulunmuģtur. Bu modelde kayaç özelliklerinden bazıları seçilerek YSA ile tahmin modeli oluģturulmuģtur. Çünkü tahmin modeli oluģturulurken en kolay ve uygulanabilir parametreler kullanılması halinde uygulayıcı mühendislere daha da kolaylık sağlanılacağı düģünülmüģtür.

200 187 Kayaç Adı Çizelge Model 5 de kullanılan test verileri TEBD (MPa) GiriĢ Verileri P dalga Schmidt hızı Sertliği (km/sn) DÇD (MPa) Deney Sonuçları SE1 Mek (MJ/m 3 ) SE2 Mek (MJ/m 3 ) BeyĢehir Limra 27,55 4,16 45,63 2,94 28,48 23,45 Karaman Tra 1. 30,69 4,7 53,3 2,96 36,17 32,40 Bej 1 71,98 6,58 70,14 6,51 63,45 57,96 Beyaz mermer 54,63 6,26 61,44 4,22 42,15 39,02 Tüf 4 11,86 2,28 33,79 1,52 11,07 10,82 Tüf 2 4,44 1,88 26,66 1,05 5,68 5,41 Çizelge Model 5 için YSA test sonuçları YSA Sonuçları SE1 Mek için değerler SE2 Mek için değerler SE1 Mek SE2 Mek e % e % Doğruluk e % e % Doğruluk Kayaç Adı (MJ/m 3 ) (MJ/m 3 ) BeyĢehir Limra 27,28 18,46 1,20 4,22 72,55 4,99 21,29 74,73 Karaman Tra 1. 28,37 19,97 7,80 21,56 12,43 38,36 Bej 1 59,41 48,49 4,04 6,36 9,47 16,34 Beyaz mermer 63,07 45,39 20,92 49,62 6,37 16,31 Tüf 4 18,78 15,36 7,71 69,63 4,54 41,92 Tüf 2 4,93 4,47 0,75 13,29 0,94 17,40 Bu model için; YSA yöntemi ile elde edilen tahmin sonuçları ile deneysel sonuçların karģılaģtırılması ġekil 4.31 ve 4.32 de verilmiģtir. Bu modelde YSA ile tahmin edilen SE Mek değerleri ile deneysel olarak bulduğumuz SE Elek değerlerinin birbirine yakın değerlerde olduğu ve aralarında anlamlı iliģkilerin mevcut olduğu görülmüģtür. Böylelikle belli kayaç özellikleri ile oluģturulan YSA modelinin spesifik enerjinin tahmini için uygun bir model olacağı düģünülmektedir. SE1Mek değerleri (MJ/m 3 ) 70 Deney sonuçları YSA sonuçları Veri sayısı ġekil Model 5 için SE1 Mek deney sonuçları ile YSA sonuçlarının karģılaģtırılması

201 188 SE2Mek değerleri (MJ/m 3 ) Deney sonuçları YSA sonuçları Veri sayısı ġekil Model 5 için SE2 Mek deney sonuçları ile YSA sonuçlarının karģılaģtırılması 6. Model Tasarlanan 6. modelde yardımsız kesme deneyleri sonucu elde edilen kesme kuvvetleri (FC) ile pasa hacmi (Q) ġekil 4.33 de görüldüğü gibi girdi parametreleri olarak kabul edilmiģ ve çıkıģ parametreleri ise SE1 Mek değeri olarak elde edilmiģtir. FC1 Q1 GiriĢ Katmanı Gizli Katman ÇıkıĢ Katmanı SE1 Mek EĢik değeri ġekil YSA modeli yapısı Çizelge 4.33 de 6. model için kullanılan eğitim verileri ve YSA analizi sonucu elde edilen tahmin sonuçları verilmiģtir. Bu model için elde edilen hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği ve çıkıģ değerleri ile hedeflenen değerler arasındaki regresyon grafiği EK-7 da verilmiģtir.

202 189 Çizelge 4.34 de bu model için kullanılan test verileri ve simülasyon sonucu elde edilen YSA sonuçları verilmiģtir. Bu çizelgede görüldüğü gibi SE1 Mek için doğruluk % 89,23 olarak bulunmuģtur. Burada kesme deneyleri esnasında keskiye kesme yönünde gelen kesme kuvvetleri ve kesme sonucu açığa çıkan pasa hacmi kullanılarak oluģturulan bu modelin YSA analizi sonucu elde edilen SE1 Mek tahmin değerlerinin, deney sonucu elde edilen değerlere yakın olduğu görülmüģtür. Bu model için; YSA yöntemi ile elde edilen tahmin sonuçları ile deneysel sonuçların karģılaģtırılması ġekil 4.34 de verilmiģtir. Buna göre tahmin edilen değerler ile deney sonucu elde edilen değerler arasında çok yakın iliģkinin olduğu ve birbirine yakın değerlerde bulunduğu görülmektedir. Çizelge Model 6 da kullanılan eğitim verileri ve YSA sonuçları Kayaç Adı Kesme Kuvveti (kg) GiriĢ Verileri Pasa Hacmi (m 3 ) Deney Sonuçları SE1 Mek (MJ/m 3 ) YSA Sonuçları SE1 Mek (MJ/m 3 ) Ereğli Beyaz Tra 114,04 0, ,75 29,75 Karaman Tra ,07 0, ,89 43,89 Karaman Tra.3 153,87 0, ,68 28,68 Bej 2 185,01 0, ,19 62,19 Bej 3 203,06 0, ,68 62,68 Pembe Mermer 176,96 0, ,75 47,75 Siyah Mermer 171,73 0, ,08 60,08 Güneysınır S.Light 127,58 0, ,95 38,95 Güneysınır Kırmızı 141,30 0, ,45 32,45 Güneysınır Latte 101,59 0, ,24 31,24 SeydiĢehir-Kavak 152,67 0, ,81 34,81 Karaman Light 135,42 0, ,65 38,65 Ayrancı Trabej 132,27 0, ,40 32,40 Tüf 1 67,72 0, ,42 17,42 Tüf 3 23,28 0,0371 6,15 6,15 Tüf 5 31,56 0,0315 9,84 9,84 Tüf 6 32,55 0, ,24 10,24 Tüf 7 27,21 0,0367 7,27 7,27

203 190 Kayaç Adı Çizelge Model 6 da kullanılan test verileri ve YSA test sonuçları GiriĢ Verileri Kesme Kuvveti (kg) Pasa Hacmi (m 3 ) Deney Sonuçları SE1 Mek (MJ/m 3 ) YSA Sonuçları SE1 Mek (MJ/m 3 ) SE1 Mek için değerler e % e % Doğruluk BeyĢehir Limra 103,54 0, ,48 30,41 1,93 6,77 89,23 Karaman Tra ,02 0, ,17 32,37 3,80 10,50 Bej 1 218,92 0, ,45 67,38 3,93 6,20 Beyaz mermer 193,62 0, ,15 34,92 7,23 17,15 Tüf 4 46,04 0, ,07 10,02 1,05 9,47 Tüf 2 20,14 0,0348 5,68 6,51 0,83 14,56 SE1Mek değerleri (MJ/m 3 ) Deney sonuçları YSA sonuçları Veri sayısı ġekil Model 6 için SE1 Mek deney sonuçları ile YSA sonuçlarının karģılaģtırılması 7. Model Tasarlanan 7. modelde, optimum s/d Ģartı altında yapılan kesme deneylerinde ölçülen kesme kuvvetleri (FC) ile pasa hacmi (Q) (ġekil 4.35) girdi parametreleri olarak kabul edilmiģ ve çıkıģ parametresi SE2 Mek değeri elde edilmiģtir.

204 191 GiriĢ Katmanı Gizli Katman ÇıkıĢ Katmanı FC2 Q2 SE2 Mek EĢik değeri ġekil YSA modeli yapısı Çizelge 4.35 de 7. model için kullanılan eğitim verileri ve YSA analizi sonucu elde edilen tahmin sonuçları verilmiģtir. Bu model için elde edilen hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği ve çıkıģ değerleri ile hedeflenen değerler arasındaki regresyon grafiği EK-7 da verilmiģtir. Çizelge 4.36 de bu model için kullanılan test verileri ve simülasyon sonucu elde edilen YSA sonuçları verilmiģtir. Bu çizelgede görüldüğü gibi SE2 Mek için doğruluk % 80,73 olarak bulunmuģtur. Burada optimum s/d deki kesme deneyleri esnasında keskiye kesme yönünde gelen kesme kuvvetleri ve kesme sonucu açığa çıkan pasa hacmi kullanılarak YSA analizi sonucu elde edilen SE2 Mek tahmin değerlerinin deney sonucu elde edilen değerlere yakın olduğu görülmüģtür. Bu model için YSA yöntemi ile elde edilen tahmin sonuçları ile deneysel sonuçların karģılaģtırılması ġekil 4.36 de verilmiģtir. Buna göre tahmin edilen değerler ile deney sonucu elde edilen değerler arasında çok yakın iliģkinin olduğu ve birbirine yakın değerler bulunduğu görülmektedir.

205 192 Çizelge Model 7 de kullanılan eğitim verileri ve YSA sonuçları Kayaç Adı Kesme Kuvveti (kg) GiriĢ Verileri Pasa Hacmi (m 3 ) Deney Sonuçları SE2 Mek (MJ/m 3 ) YSA Sonuçları SE2 Mek (MJ/m 3 ) Ereğli Beyaz Tra 93,98 0, ,29 21,29 Karaman Tra ,91 0, ,08 40,08 Karaman Tra.3 131,38 0, ,24 26,24 Bej 2 209,94 0, ,10 42,10 Bej 3 220,58 0, ,37 61,37 Pembe Mermer 207,29 0, ,24 39,24 Siyah Mermer 200,63 0, ,37 52,37 Güneysınır S.Light 140,38 0, ,36 38,36 Güneysınır Kırmızı 122,49 0, ,02 31,02 Güneysınır Latte 97,78 0, ,18 27,18 SeydiĢehir-Kavak 124,73 0, ,97 30,97 Karaman Light 158,75 0, ,99 35,99 Ayrancı Trabej 128,04 0, ,36 29,36 Tüf 1 51,64 0, ,92 12,92 Tüf 3 21,19 0,0311 5,28 5,28 Tüf 5 25,46 0,0295 8,45 8,45 Tüf 6 26,27 0,0295 8,73 8,73 Tüf 7 23,37 0,0327 7,01 7,01 Kayaç Adı Çizelge Model 7 de kullanılan test verileri ve YSA sonuçları GiriĢ Verileri Kesme Kuvveti (kg) Pasa Hacmi (m 3 ) Deney Sonuçları SE2 Mek (MJ/m 3 ) YSA Sonuçları SE2 Mek (MJ/m 3 ) SE2 Mek için değerler e % e % Doğruluk BeyĢehir Limra 103,47 0, ,45 18,80 4,65 19,84 80,73 Karaman Tra ,22 0, ,40 26,26 6,14 18,96 Bej 1 266,14 0, ,96 44,65 13,31 22,96 Beyaz mermer 161,93 0, ,02 30,20 8,82 22,60 Tüf 4 48,41 0, ,82 12,69 1,87 17,26 Tüf 2 24,23 0,0438 5,41 6,17 0,76 13,97

206 193 SE2Mek değerleri (MJ/m 3 ) Deney sonuçları 70 YSA sonuçları Veri sayısı ġekil Model 7 için SE2 Mek deney sonuçları ile YSA sonuçlarının karģılaģtırılması 8. Model Tasarlanan 8. modelde kaya mekaniği deneyleri sonucu elde edilen kayaç özellikleri ġekil 4.37 de görüldüğü gibi TEBD, yoğunluk, P dalga hızı, schmidt sertliği, NYD, DÇD ve kırılganlık değerleri girdi parametreleri olarak belirlenmiģtir. Yardımsız kesme deneyleri sonucunda makinenin kayacı kesmek için harcadığı güç (P) değerleri ile kazı sonucu elde edilen pasa hacmi (Q) ise çıkıģ parametreleri olarak elde edilmiģtir. GiriĢ Katmanı Gizli Katman ÇıkıĢ Katmanı σ c ρ V p N Is (50) P1 Q1 σ t S 20 EĢik değeri ġekil YSA modeli yapısı

207 194 Çizelge 4.37 de 8. model için kullanılan eğitim verileri ve YSA analizi sonucu elde edilen tahmin sonuçları verilmiģtir. Bu model için elde edilen hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği ve çıkıģ değerleri ile hedeflenen değerler arasındaki regresyon grafiği EK-7 da verilmiģtir. Kayaç Adı TEBD (MPa) Çizelge Model 8 de kullanılan eğitim verileri ve YSA sonuçları Yoğunluk (g/cm 3 ) P dalga hızı (km/sn) GiriĢ Verileri Schmidt Sertliği NYD (MPa) DÇD (MPa) Kırılganlık (%) Deney Sonuçları Pasa Güç1 Hacmi1 (kw) (m 3 ) YSA Sonuçları Güç1 (kw) Pasa Hacmi1 (m 3 ) Ereğli Beyaz Tra 18,56 2,16 4,03 47,48 2,14 1,75 74,38 2,16 0,0376 2,16 0,0376 Karaman Tra. 2 32,23 2,4 5,22 61,67 3,94 3,74 74,41 1,88 0,0329 1,88 0,0329 Karaman Tra.3 25,95 2,33 4,88 52,71 3,61 2,86 66,05 2,08 0,0528 2,08 0,0528 Bej 2 80,73 2,7 6,54 65,49 5,73 4,43 63,05 2,22 0,0293 2,22 0,0293 Bej 3 56,16 2,66 5,98 69,63 4,95 6,04 57,64 2,13 0,0318 2,13 0,0318 Pembe Mermer 58,87 2,77 4,22 70,5 4,59 4,76 66,44 2,40 0,0365 2,40 0,0365 Siyah Mermer 71,18 2,77 6,39 80,26 6,95 6,88 62,97 2,15 0,0282 2,15 0,0282 Güneysınır S.Light 28,11 2,39 5,38 49,16 4,51 3,01 67,96 1,72 0,0322 1,72 0,0322 Güneysınır Kırmızı 14,82 2,24 4,57 48,05 3,35 2,96 65,32 1,37 0,0429 1,37 0,0429 Güneysınır Latte 19,22 2,46 4,31 45,52 3,66 2,79 64,02 2,11 0,0320 2,11 0,0320 SeydiĢehir-Kavak 22,45 2,48 4,19 51,29 3,35 3,44 75,76 1,82 0,0435 1,82 0,0435 Karaman Light 28,19 2,52 4,92 53,93 4,79 4,24 68,04 2,07 0,0350 2,07 0,0350 Ayrancı Trabej 43,95 2,48 4,12 53,52 4,57 4,83 68,52 2,06 0,0402 2,06 0,0402 Tüf 1 19,67 1,82 2,63 47,75 3,04 1,96 80,86 2,07 0,0382 2,07 0,0382 Tüf 3 7,86 1,5 2,17 27,27 1,17 1,39 89,14 2,08 0,0371 2,08 0,0371 Tüf 5 11,23 1,72 2,23 28,59 1,58 1,59 86,04 1,93 0,0315 1,93 0,0315 Tüf 6 8,23 1,66 2,21 30,21 1,37 1,19 88,03 1,79 0,0312 1,79 0,0312 Tüf 7 9,35 1,57 2,29 25,95 1,29 1,78 86,86 1,27 0,0367 1,27 0,0367 Çizelge 4.38 de bu model için kullanılan test verileri ve Çizelge 4.39 da simülasyon sonucu elde edilen YSA sonuçları verilmiģtir. Bu çizelgede görüldüğü gibi Güç1 için doğruluk % 95,78, pasa hacmi1 için % 90,44 olarak bulunmuģtur. Kayaç özellikleri ile yardımsız kesme deneyleri esnasında makinenin kayacı kazmak için ihtiyaç duyduğu güç değeri ve kesme sonucu açığa çıkan pasa hacmi kullanılarak YSA analizi sonucu elde edilen tahmin değerlerinin deney sonucu elde edilen değerlere yakın olduğu görülmüģtür. Bu model ile kayaç özelliği belli olan bir formasyonda kazı yapacak makinenin ihtiyacı olan güç değerleri ile kazı sonucu açığa çıkan pasa hacmi üzerine bir tahmin yürütmemize yardımcı olacaktır. Güç1 için YSA yöntemi ile elde edilen tahmin sonuçları ile deneysel sonuçların karģılaģtırılması ġekil 4.38 de verilmiģtir. Pasa hacmi1 değerlerinin tahmini ile deney sonuçlarının karģılaģtırılması ġekil 4.39 da gösterilmiģtir. Bu Ģekillerden de anlaģılacağı üzere tahmin edilen değerler ile deney sonuçlarının birbirine yakın değerlerde çıktığı görülmektedir.

208 Güç 1 (kw) 195 Çizelge Model 8 de kullanılan test verileri GiriĢ Verileri Deney Sonuçları Kayaç Adı TEBD Yoğunluk P dalga hızı Schmidt NYD DÇD Kırılganlık Güç1 Pasa Hacmi1 (MPa) (g/cm 3 ) (km/sn) Sertliği (MPa) (MPa) (%) (kw) (m 3 ) BeyĢehir Limra 27,55 2,26 4,16 45,63 3,68 2,94 73,54 1,93 0,0358 Karaman Tra 1. 30,69 2,36 4,7 53,3 4,3 2,96 64,05 2,24 0,0408 Bej 1 71,98 2,71 6,58 70,14 5,69 6,51 60,50 2,16 0,0338 Beyaz mermer 54,63 2,74 6,26 61,44 3,84 4,22 59,75 2,04 0,0455 Tüf 4 11,86 1,67 2,28 33,79 1,69 1,52 84,24 1,79 0,0408 Tüf 2 4,44 1,43 1,88 26,66 0,76 1,05 86,17 2,15 0,0348 Kayaç Adı YSA Sonuçları Güç1 (kw) Pasa Hacmi1 (m 3 ) Çizelge Model 8 için YSA test sonuçları Güç1 için elde edilen değerler Pasa hacmi1 için elde edilen değerler e % e % Doğruluk e % e % Doğruluk BeyĢehir Limra 2,02 0,0411 0,09 4,48 95,78 0,01 14,93 90,44 Karaman Tra 1. 2,28 0,0414 0,04 1,57 0,00 1,57 Bej 1 2,24 0,0357 0,08 3,60 0,00 5,73 Beyaz mermer 2,24 0,0391 0,20 9,61 0,01 14,07 Tüf 4 1,89 0,0348 0,10 5,81 0,01 14,78 Tüf 2 2,15 0,0370 0,00 0,23 0,00 6,27 4 Deney sonuçları YSA sonuçları Veri sayısı ġekil Model 8 için Güç1 değerinin deney sonuçları ile YSA sonuçlarının karģılaģtırılması

209 Pasa Hacmi 1 (m 3 ) 196 0,050 0,045 Deney sonuçları YSA sonuçları 0,040 0,035 0,030 0,025 0,020 0,015 0,010 0,005 0, Veri sayısı ġekil Model 8 için Pasa hacmi1 değerinin deney sonuçları ile YSA sonuçlarının karģılaģtırılması 9. Model Tasarlanan 9. modelde kaya mekaniği deneyleri sonucu elde edilen kayaç özellikleri ġekil 4.40 da görüldüğü gibi TEBD, yoğunluk, P dalga hızı, schmidt sertliği, NYD, DÇD ve kırılganlık değerleri girdi parametreleri olarak kabul edilmiģ. Optimum s/d deki kesme sonucunda makinenin kayacı kesmek için harcadığı güç (P) değerleri ile kazı sonucu elde edilen pasa hacmi (Q) ise çıkıģ parametreleri olarak elde edilmiģtir. GiriĢ Katmanı Gizli Katman ÇıkıĢ Katmanı σ c ρ V p N Is (50) P2 Q2 σ t S 20 EĢik değeri ġekil YSA modeli yapısı

210 197 Çizelge 4.40 da 9. model için kullanılan eğitim verileri ve YSA analizi sonucu elde edilen tahmin sonuçları verilmiģtir. Bu model için elde edilen hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği ve çıkıģ değerleri ile hedeflenen değerler arasındaki regresyon grafiği EK-7 da verilmiģtir. Çizelge 4.41 ve 4.42 de bu modelde kullanılan test verileri ile test sonuçları verilmiģtir. YSA analizi sonucu Güç2 için doğruluk % 80,88 Pasa hacmi2 için % olarak bulunmuģtur. Bu değerlerden de görüldüğü gibi tahmin edilen Güç2 ile Pasa hacmi2 değerlerinin gerçek değerlere yakın olarak bulunduğu görülmektedir. ġekil 4.41 ve 4.42 de bu değerlerin birbiriyle olan karģılaģtırılması verilmiģtir. Burada YSA ile tahmin edilen değerler ile deney sonuçları birbirinden uzaklaģmaktadır. Kayaç Adı Çizelge Model 9 da kullanılan eğitim verileri ve YSA sonuçları TEBD (MPa) Yoğunluk (g/cm 3 ) P dalga hızı (km/sn) GiriĢ Verileri Schmidt Sertliği NYD (MPa) DÇD (MPa) Kırılganlık (%) Deney Sonuçları Güç2 (kw) Pasa Hacmi2 (m 3 ) YSA Sonuçları Güç2 (kw) Pasa Hacmi2 (m 3 ) Ereğli Beyaz Tra 18,56 2,16 4,03 47,48 2,14 1,75 74,38 1,84 0,0436 1,84 0,0436 Karaman Tra. 2 32,23 2,4 5,22 61,67 3,94 3,74 74,41 2,10 0,0406 2,1 0,0406 Karaman Tra.3 25,95 2,33 4,88 52,71 3,61 2,86 66,05 2,41 0,0491 2,41 0,0491 Bej 2 80,73 2,7 6,54 65,49 5,73 4,43 63,05 1,54 0,0432 1,54 0,0432 Bej 3 56,16 2,66 5,98 69,63 4,95 6,04 57,64 2,38 0,0355 2,38 0,0355 Pembe Mermer 58,87 2,77 4,22 70,5 4,59 4,76 66,44 2,28 0,0518 2,28 0,0518 Siyah Mermer 71,18 2,77 6,39 80,26 6,95 6,88 62,97 1,30 0,0362 1,3 0,0362 Güneysınır 28,11 2,39 5,38 49,16 4,51 3,01 67,96 S.Light 1,58 0,0359 1,58 0,0359 Güneysınır 14,82 2,24 4,57 48,05 3,35 2,96 65,32 Kırmızı 2,07 0,0388 2,07 0,0388 Güneysınır Latte 19,22 2,46 4,31 45,52 3,66 2,79 64,02 1,65 0,0353 1,65 0,0353 SeydiĢehir-Kavak 22,45 2,48 4,19 51,29 3,35 3,44 75,76 1,99 0,0316 1,99 0,0316 Karaman Light 28,19 2,52 4,92 53,93 4,79 4,24 68,04 2,17 0,0313 2,17 0,0313 Ayrancı Trabej 43,95 2,48 4,12 53,52 4,57 4,83 68,52 2,14 0,0428 2,14 0,0428 Tüf 1 19,67 1,82 2,63 47,75 3,04 1,96 80,86 1,86 0,0368 1,86 0,0368 Tüf 3 7,86 1,5 2,17 27,27 1,17 1,39 89,14 1,67 0,0311 1,67 0,0311 Tüf 5 11,23 1,72 2,23 28,59 1,58 1,59 86,04 1,98 0,0295 1,98 0,0295 Tüf 6 8,23 1,66 2,21 30,21 1,37 1,19 88,03 2,08 0,0295 2,08 0,0295 Tüf 7 9,35 1,57 2,29 25,95 1,29 1,78 86,86 2,04 0,0327 2,04 0,0327 Çizelge Model 9 da kullanılan test verileri GiriĢ Verileri Deney Sonuçları Kayaç Adı TEBD Yoğunluk P dalga hızı Schmidt NYD DÇD Kırılganlık Güç2 Pasa Hacmi2 (MPa) (g/cm 3 ) (km/sn) Sertliği (MPa) (MPa) (%) (kw) (m 3 ) BeyĢehir Limra 27,55 2,26 4,16 45,63 3,68 2,94 73,54 2,13 0,0434 Karaman Tra 1. 30,69 2,36 4,7 53,3 4,3 2,96 64,05 2,01 0,0462 Bej 1 71,98 2,71 6,58 70,14 5,69 6,51 60,50 2,46 0,0452 Beyaz mermer 54,63 2,74 6,26 61,44 3,84 4,22 59,75 2,12 0,0414 Tüf 4 11,86 1,67 2,28 33,79 1,69 1,52 84,24 1,72 0,0410 Tüf 2 4,44 1,43 1,88 26,66 0,76 1,05 86,17 2,06 0,0438

211 Pasa hacmi 2 (m 3 ) Güç 2 (kw) 198 Kayaç Adı YSA Sonuçları Güç2 (kw) Pasa Hacmi2 (m 3 ) Çizelge Model 9 için YSA test sonuçları Güç2 için elde edilen değerler Pasa hacmi2 için elde edilen değerler e % e % Doğruluk e % e % Doğruluk BeyĢehir Limra 1,34 0,0439 0,79 36,91 80,88 0, ,15 Karaman Tra 1. 2,07 0,0447 0,05 2,58 0, ,22 96,99 Bej 1 1,72 0,0437 0,74 29,98 0, ,29 Beyaz mermer 2,30 0,0436 0,18 8,46 0, ,28 Tüf 4 2,27 0,0409 0,55 31,89 0, ,31 Tüf 2 1,96 0,0417 0,10 4,92 0, ,79 4 Deney sonuçları YSA sonuçları Veri sayısı ġekil Model 9 için Güç 2 değerinin deney sonuçları ile YSA sonuçlarının karģılaģtırılması 0,050 0,045 0,040 0,035 0,030 0,025 0,020 0,015 0,010 0,005 0, Veri sayısı Deney sonuçları YSA sonuçları ġekil Model 9 için Pasa hacmi 2 değerinin deney sonuçları ile YSA sonuçlarının karģılaģtırılması

212 Sonuçların Değerlendirilmesi ve Kollu Galeri Açma Makinelerinin Performans Tahmini Mekanize kazı performansının tahmini için birçok araģtırmacı amprik ya da yarıamprik performans tahmin modelleri önermiģtir. Bu modellerden günümüzde en çok kullanılan dört araģtırmacının önerdiği performans tahmin modelleri kullanılarak analizler yapılmıģtır. Konya, Karaman, NevĢehir, Antalya, EskiĢehir ve Yozgat bölgelerinden seçilen ilgili test kayaçlarını yerinde kesmek için mekanize kazı yöntemlerinden birisinin seçilmesi durumunda, bu kazının performans durumu değerlendirilmiģtir. Önerilen bu dört tahmin yöntemi ve bu yöntemlerde kullanılan formüller Çizelge 4.43 de verilmiģtir. Bu modellerde genelde tek eksenli basınç dayanımı ortak değiģken olarak kullanılmıģtır. Çizelge Kademeli kollu galeri açma makineleri için kazı hızı tahmin yöntemleri Bilgin modeli (1988;1990) Rostami modeli (1994) Thuro modeli (1999a,b;2003;2002) RMCI = UCS(RQD / 100) 2/3 ICR = 0,28P(0,974) RMCI V ph = (HPn) / (SE) Wph = V ph γ ICR = 75,7 14.3ln(UCS) Gehring modeli (1989) ICR = 719 / UCS 0.78 (Arına dik) ICR = 1739 / UCS 1.13 (Arına paralel) Burada; ICR : Kazı makinesi ilerleme hızı, m 3 /h UCS : Tek eksenli basınç direnci, MPa RQD : Kaya kalite katsayısıdır, %. RMCI : Kayaç kütlesi kazılabilirlik indeksi P : Kademeli kazı makinesinin gücü, kw V ph HP η : Üretim miktarı, m 3 / h : Kesici kafa gücü, kw veya HP : Toplam sistem verimliliği (kollu kazıcılar için genelde alınır) SE : Spesifik enerji, kwh/m 3 W ph : Üretim miktarı, ton/h γ : Kazılacak malzemenin yoğunluğu, t/m 3

213 200 Yukarıda verilen modeller kullanılarak her kayaç için ayrı ayrı performans tahmin iģlemleri yapılmıģtır. Buna göre bütün kayaçlar için 100 kw gücünde bir kollu galeri açma makinesi kullanılacağı ve performans tahmininde en kötü kazı durumunun düģünülmesi gerektiğinden RQD 100 olarak ve η değeride 0,50 kabul edilmiģtir. Ayrıca kazı performans tahmininde kayaçların optimum s/d deki spesifik enerji değerleri kazı performansı için kullanılmıģtır. AĢağıda Ereğli beyaz traverten için iģlemler açık bir Ģekilde yapılmıģ diğer kayaçlar içinde aynı hesaplamalar yapılmıģ ve Çizelge 4.44 de verilmiģtir. Ereğli beyaz traverten için girdi verilerine göre hesaplamalar; UCS: 18,56 MPa SE Mek : 5,91 kwh/m 3 RQD: %100 P: 100 kw η : 0,50 γ: 2,16 g/cm 3 Bilgin modeli için; RMCI= UCS(RQD/100) 2/3 = 18,56(100/100) 2/3 = 18,56 ICR= 0,28P0,974 RMCI = 0,28*100*0,974 18,56 = 17,17 m 3 /h Rostami modeli için; V ph = HPn 100*0,5 = = 8,46 m 3 /h SE 5, 91 W ph = V ph γ = 8,46*2,16 = 18,27 ton/h Thuro modeli için; ICR= 75,7 14,3ln(UCS) = 75,7 14,3*ln(18,56) = 33,93 m 3 /h Gehring modeli için; ICR = 719 / UCS 0.78 = 719 / (18, ) = 73,66 m 3 /h (Arına dik) ICR = 1739 / UCS 1.13 = 1739 / (18, ) = 64,09 m 3 /h (Arına paralel)

214 201 Kayaç Adı Çizelge Bazı araģtırmacıların önerdiği yöntemlere göre elde edilen performans tahmin sonuçları Yoğunluk (g/cm 3 ) UCS (MPa) SE Mek (kwh/m 3 ) SE Elek (kwh/m 3 ) Thuro (m 3 /h) Gehring (Dik) (m 3 /h) Gehring (Paralel) (m 3 /h) Bilgin (m 3 /h) Rostami (ton/h) Ereğli Beyaz Tra. 2,16 18,56 5,91 6,28 33,93 73,66 64,09 17,17 18,26 17,20 BeyĢehir Limra 2,26 27,55 6,51 5,87 28,28 54,13 41,02 13,55 17,35 19,24 Karaman Tra. 1 2,36 30,69 9,00 7,36 26,74 49,76 36,31 12,48 13,11 16,03 Karaman Tra. 2 2,40 32,23 11,13 9,89 26,04 47,89 34,35 11,98 10,78 12,14 Karaman Tra. 3 2,33 25,95 7,29 7,04 29,14 56,72 43,89 14,13 15,98 16,56 Güneysınır S.Light 2,39 28,11 10,66 9,04 27,99 53,29 40,09 13,35 11,21 13,22 Güneysınır Kırmızı 2,24 14,82 8,62 6,76 37,15 87,79 82,65 18,95 13,00 16,58 Güneysınır Latte 2,46 19,22 7,55 6,59 33,43 71,68 61,61 16,88 16,29 18,68 SeydiĢehir-Kavak 2,48 22,45 8,60 7,27 31,21 63,50 51,69 15,50 14,41 17,06 Karaman Light 2,52 28,19 10,00 8,94 27,95 53,17 39,97 13,32 12,60 14,09 Ayrancı Trabej 2,48 43,95 8,16 8,91 21,60 37,60 24,20 8,80 15,20 13,92 Bej 1 2,71 71,98 16,10 15,14 14,55 25,59 13,86 4,20 8,42 8,95 Bej 2 2,70 80,73 11,69 13,03 12,91 23,40 12,17 3,34 11,54 10,36 Bej 3 2,66 56,16 17,05 15,63 18,10 31,06 18,34 6,38 7,80 8,51 Beyaz mermer 2,74 54,63 10,84 9,76 18,49 31,73 18,92 6,64 12,64 14,04 Pembe mermer 2,77 58,87 10,90 11,04 17,42 29,94 17,39 5,94 12,71 12,55 Siyah mermer 2,77 71,18 14,55 13,28 14,71 25,82 14,03 4,29 9,52 10,43 Tüf 1 1,82 19,67 3,59 3,84 33,10 70,40 60,02 16,68 25,36 23,67 Tüf 2 1,43 4,44 1,50 2,58 54,38 224,79 322,67 24,91 47,58 27,71 Tüf 3 1,50 7,86 1,47 2,24 46,22 143,98 169,23 22,76 51,14 33,42 Tüf 4 1,67 11,86 3,01 2,16 40,33 104,46 106,31 20,49 27,78 38,69 Tüf 5 1,72 11,23 2,35 3,28 41,11 109,00 113,08 20,93 36,64 26,19 Tüf 6 1,66 8,23 2,43 3,17 45,56 138,90 160,66 22,54 34,23 26,19 Tüf 7 1,57 9,35 1,95 2,08 43,73 125,75 139,09 21,89 40,31 37,73 SE Mek SE Elek Yukarıdaki modellerden Rostami ve Bilgin modelinin birbirlerine yakın değerlerde çıkması ve bu iki modelin toplam sistemi ve bu modellerin yarı amprik model olması nedeniyle bu modellerin kullanılması daha uygun olacaktır. Diğer modellerde amprik modeller olmaları nedeniyle farklı makineler ve farklı özellikteki kayaçlar için değiģeceğinden Rostami ve Bilgin modelinin kazı hızı değerlerinin daha doğruya yakın olduğu düģünülmektedir. Uygulamalarda ortalama 100 MPa basınç dayanımına sahip kayaçlar, kollu galeri açma makineleri ile kazılabilmektedir. Burada incelenen kayaçların en yüksek basınç dayanımı değeri 80,73 MPa olduğundan bu kayaçların kollu galeri açma makineleri ile kazılabileceği görülmektedir.

215 SONUÇLAR VE ÖNERĠLER 5.1 Sonuçlar Konya bölgesi ve civarından temin edilen farklı özelliklere sahip mermer, traverten ve tüflerden oluģan 24 çeģit kayacın kazılabilirliğinin araģtırıldığı bu doktora tez çalıģmasında laboratuarda kesme ve kaya mekaniği deneyleri yapılmıģ ve elde edilen bu deney sonuçlarından yararlanılarak spesifik enerji tahmin modelleri oluģturulmuģtur. Bu tahmin modelleri oluģturulurken istatistiksel değerlendirme yöntemi (SPSS 15.0 paket programı) ve yapay sinir ağları yöntemi (Matlab programı) kullanılmıģtır. ġimdiye kadar yapılan çalıģmalar da göstermektedir ki spesifik enerjinin tahmininde kolay, uygulanabilir ve pratik yöntemlere gereksinim vardır. Spesifik enerji mekanize kazı makinelerinin kazı hızı tahmininde kullanılan en önemli parametredir. Bu nedenle Ģimdiye kadar spesifik enerjinin tahmini için birçok yöntem kullanılmıģtır. Bu çalıģmada diğer çalıģmalardan farklı olarak spesifik enerji iki farklı yaklaģımla hesaplanmıģtır. Bu yaklaģımlar kesme kuvvetinden hareketle hesaplanan mekaniksel spesifik enerji ile elektriksel parametrelerden hesaplanan elektriksel spesifik enerji değeridir. Buna benzer çalıģmalarda genelde spesifik enerji mekaniksel yaklaģımla hesaplanmıģtır fakat bu çalıģmada kazı makinelerinin elektrik enerjisiyle çalıģtığı da göz önünde bulundurularak spesifik enerji değeri elektriksel yaklaģımla da hesaplanmıģ ve yeni bir spesifik enerji tahmin modeli oluģturulmuģtur. Kesme deneyleri yapılırken her bir kayaç için keskiler arası mesafe (s) = 2, 4, 6, 8, 10 ve yardımsız olacak Ģekilde kesme deneyleri yapılmıģ ve optimum s/d deki spesifik enerji değerleri bulunmuģtur. Yani her kayacı kazmak için gereken minimum spesifik enerji değerleri belirlenmiģtir. Bu çalıģmada ilk önce, belirlenen SE Mek ve SE Elek değerlerinin birbirleri ile olan iliģkileri belirlenmiģ ve daha kolay ve pratik olacağı düģünülen hem laboratuarda hemde arazide uygulanabilir olan SE Elek değerinin SE Mek değerinin yerine kullanılabileceği düģüncesine varılmıģtır. SPSS 15.0 ile yapılan ikili regresyon sonucunda bulunan EĢitlik 5.1 ve 5.2 ilgili değerler arasındaki iliģkiler vermektedir. SE1 Mek = 1,131.SE1 Elek 2,860 R 2 = 0,98 (5.1) SE2 Mek = 1,095.SE2 Elek 1,126 R 2 = 0,96 (5.2)

216 203 EĢitlik 5.1 ve 5.2 elektriksel spesifik enerjinin mekaniksel spesifik enerji yerine kullanılabileceğini göstermektedir. Buradan kazı makinelerinin performans tahmininde kullanılan en önemli parametre olan spesifik enerjinin elektriksel yaklaģımla da bulunabileceği görülmektedir. Böylelikle performans tahminlerinde daha pahalı, deneyimli kiģilere ihtiyaç duyan sadece laboratuarda uygulama alanı bulan mekaniksel yaklaģım yerine elektriksel yaklaģımın kullanılması daha uygun olacaktır. Elde edilen eģitlikler kullanılarak Çizelge 5.1 de görüldüğü gibi SE Elek değerlerinden SE Mek değerinin tahminleri verilmiģtir. Bu tahminlerden de görüldüğü gibi elektriksel yaklaģımla hesaplanan spesifik enerji değerlerinin mekaniksel yaklaģımla hesaplanan spesifik enerji değerine yakın değerlerde olduğu görülmektedir. Çizelge 5.1. SE Elek değerlerinden SE Mek değerlerinin tahmini Yardımsız kesme koģulunda deney sonuçları Modelden Tahmini Değerler Yardımlı kesme koģulunda deney sonuçları Modelden Tahmini Değerler Bölge/Kayaç Adı SE1 Elek (MJ/m 3 ) SE1 Mek (MJ/m 3 ) SE1 Mek (MJ/m 3 ) SE2 Elek (MJ/m 3 ) SE2 Mek (MJ/m 3 ) SE2 Mek (MJ/m 3 ) Ereğli/Beyaz Tra. 30,06 29,75 31,15 22,60 21,29 23,62 BeyĢehir/Limra 26,15 28,48 26,72 21,14 23,45 22,02 Karaman/Tra.1 32,52 36,17 33,93 26,50 32,40 27,89 Karaman/Tra.2 39,70 43,89 42,05 35,59 40,08 37,84 Karaman/Tra.3 30,13 28,68 31,23 25,33 26,24 26,60 Güneysınır/S.Light 38,70 38,95 40,92 32,53 38,36 34,49 Güneysınır/Kırmızı 26,44 32,45 27,05 24,32 31,02 25,50 Güneysınır/Latte 25,98 31,24 26,53 23,71 27,18 24,83 SeydiĢehir-Kavak/Tra 34,85 34,81 36,57 26,17 30,97 27,52 Karaman/Light 33,10 38,65 34,59 32,20 35,99 34,13 Ayrancı/Trabej 34,54 32,40 36,22 32,07 29,36 33,98 Konya/Bej 1 59,02 63,45 63,91 54,50 57,96 58,54 Konya/Bej 2 55,07 62,19 59,44 46,91 42,10 50,23 Konya/Bej 3 60,13 62,68 65,17 56,27 61,37 60,48 Esk./Beyaz mermer 40,91 42,15 43,42 35,12 39,02 37,32 Yoz./Pembe mermer 41,66 47,75 44,27 39,74 39,24 42,38 Ant./Siyah mermer 58,43 60,08 63,27 47,82 52,37 51,23 NevĢehir/Tüf 1 17,70 17,42 17,16 13,84 12,92 14,03 NevĢehir/Tüf 2 11,08 5,68 9,68 9,29 5,41 9,04 NevĢehir/Tüf 3 11,65 6,15 10,32 8,08 5,28 7,72 NevĢehir/Tüf 4 11,20 11,07 9,81 7,77 10,82 7,38 NevĢehir/Tüf 5 11,83 9,84 10,52 10,75 8,19 11,81 NevĢehir/Tüf 6 12,34 10,24 11,10 11,41 8,73 11,37 NevĢehir/Tüf 7 8,22 7,27 6,44 7,49 7,01 7,07

217 204 Daha sonra, kazılabilirliğinin belirlenmesinde kullanılan spesifik enerji değerinin kayaç özelliklerinden tahmin edilebilmesi araģtırılmıģtır. Literatürde yer alan çalıģmalarda kayaç özellikleri spesifik enerji tahmin yöntemlerinde en çok kullanılan parametrelerdir. Çünkü kazı makineleri kayaçların dayanımına, sertliğine, aģındırıcılığına, mineralojik-petrografik içeriğine, çimentolaģma derecesine, kırılganlığına bağlı olarak verimli ve ekonomik kazı yaparlar. Kayaçların bu özelliklerinin önceden bilinip ona göre kazıcı makinelerin seçimi önemlidir. Bu nedenle de bu çalıģmada kayaç özelliklerini kullanarak spesifik enerji tahmin modelleri oluģturulmuģtur. Bu çalıģmada kayaçların tek eksenli basınç dayanımı, P dalga hızı, Schmidt sertliği, nokta yükleme dayanımı, dolaylı çekme dayanımı, yoğunluk ve kırılganlık değerleri ile spesifik enerji değerleri SPSS 15.0 da ikili ve çoklu regresyon analizi ile değerlendirilmiģ ve spesifik enerji tahmin modelleri oluģturulmuģtur. Regresyon analizi sonucunda elde edilen tahmin modellerini seçerken kolay ve basit deneyleri içeren ve kullanımı kolay modellerin geliģtirilmesi önemsenmiģtir. Çünkü spesifik enerjiyi en kolay ve pratik yolla doğru bir Ģekilde tahmin etmek uygulayıcı mühendisler için çok önemlidir. Ayrıca kayaçların kazılmasında etkili olan bazı kayaç özellikleri de bu modelleri oluģtururken göz önünde tutulmuģtur. Bunun için SPPS 15.0 ile hem ikili hem de çoklu regresyon analizi yapılmıģ ve spesifik enerji değerleri ile en iyi korelasyon tek eksenli basınç dayanımı, P dalga hızı, Schmidt sertliği ve dolaylı çekme dayanımı arasında bulunmuģtur. Çoklu regresyon analizinde ise SPSS değiģken sayısına göre 7 ile 3 arasında değiģen değiģkenden oluģan yardımsız kesme sonucu elde edilen SE ler için 5, optimum s/d deki SE ler için ise 6 model oluģturmuģtur. Bu modeller içerisinde kullanımı en pratik ve korelasyon katsayısı en iyi olan modeller SE tahmini için seçilmiģtir. Seçilen bu modelleri oluģturan değiģkenler; tek eksenli basınç dayanımı, P dalga hızı, Schmidt sertliği ve dolaylı çekme dayanımıdır. Bu modeller hem SE Mek hem de SE Elek için aynı kayaç özelliklerinden oluģmakta ve her ikisinde de hemen hemen birbirine yakın korelasyonlar içermektedir. Bu nedenle tüm modelleri aynı kayaç özellikleri oluģturmaktadır. Ġstatistiksel tahmin modellerinde korelasyon katsayısı (R 2 ) değerlerinin yüksek çıkması, ANOVA testi ile bu modellerin istatistiksel olarak anlamlı oldukları ve parametre (katsayı) tahminlerinin de anlamlı düzeyde olması nedeniyle bu modellerin istatistiksel açıdan güvenilir ve anlamlı oldukları belirlenmiģtir. Bu modellerin spesifik enerji tahmininde hızlı ve kolay Ģekilde kullanılabileceği sonucuna varılmıģtır. Çizelge 5.2 de bu modelleri oluģturan eģitlikler verilmiģtir.

218 205 Çizelge 5.2. SPSS de regresyon analizi sonucu oluģturulan spesifik enerji tahmin modelleri Model R 2 Regresyon Analizi SE1 Mek = 9, ,747.σ c 0,83 Ġkili SE1 Mek = 10,072.σ t 0,528 0,84 Ġkili SE1 Mek = 11,395.Vp 15,935 0,90 Ġkili SE1 Mek = 1,140.N 24,441 0,91 Ġkili SE1 Elek = 0,656.σ c + 10,588 0,84 Ġkili SE1 Elek = 8,900.σ t + 2,073 0,86 Ġkili SE1 Elek = 9,866.Vp 10,678 0,88 Ġkili SE1 Elek = 0,990.N 18,171 0,90 Ġkili SE2 Mek = 0,619.σ c + 9,071 0,72 Ġkili SE2 Mek = 9,105.σ t 1,282 0,87 Ġkili SE2 Mek = 10,039.Vp 14,101 0,88 Ġkili SE2 Mek = 0,993.N 20,998 0,87 Ġkili SE2 Elek = 0,595.σ c + 8,389 0,83 Ġkili SE2 Elek = 8,236.σ t + 0,122 0,89 Ġkili SE2 Elek = 8,820.Vp 10,360 0,85 Ġkili SE2 Elek = 0,891.N 17,378 0,88 Ġkili SE1 Mek = 0,118.σ c + 5,160.Vp + 0,394.N + 1,331.σ t 17,201 0,96 Çoklu SE1 Elek = 0,131.σ c + 4,141.Vp + 0,249.N + 2,012.σ t 9,501 0,96 Çoklu SE2 Mek = -0,163.σ c + 5,325.Vp + 0,246.N + 4,873.σ t 17,178 0,96 Çoklu SE2 Elek = 0,100.σ c + 3,231.Vp + 0,132.N + 3,414.σ t 7,544 0,95 Çoklu Bu çalıģmada ikinci veri değerlendirmesi yapay sinir ağları yöntemi ile gerçekleģtirilmiģtir. Bu uygulamada çeģitli parametreler kullanılarak YSA ile 9 tahmin modeli oluģturulmuģtur. Bu tahmin iģlemleri sonucunda deney sonuçları ile tahmin değerleri arasındaki % Doğruluk değerleri oldukça iyi değerlerde elde edilmiģtir, buda YSA kullanılarak spesifik enerjinin elde edilebileceğini göstermektedir. OluĢturulan bu 9 modelden 5 tanesinde girdi parametresi olarak kayaç özellikleri kullanılmıģ ve çıkıģ olarak yardımsız ve optimum s/d deki SE değerleri ile güç ve pasa hacmi elde edilmiģtir. Bu çalıģmada oluģturulan YSA modelleri içerisinden en uygun modelin seçimi için öncelikle modellerde kullanılan giriģ ve çıkıģ parametreleri göz önünde tutularak uygulayıcı mühendislere ve üretici firmalara 9 model seçeneği sunulmuģtur. Bu modellerden tüm kayaç özelliklerinin giriģ olarak kullanıldığı modellerin % 80 ve üzerinde doğruluk değerlerinde çıkması nedeniyle spesifik enerji, güç ve pasa hacmi tahmini için kullanılacak en uygun modellerdir. Bu da kazı makinelerinin kazısı esnasında verimliliği ve ekonomikliği en çok etkileyen değerler olan kayaç özelliklerinden oluģması tahmin modellerimizin daha sağlıklı ve güvenilir olduğunu göstermektedir. YSA modellerinde korelasyon katsayılarının yüksek ve hata değerlerininde düģük çıkması seçilen giriģ ve çıkıģ parametrelerinin uygun olarak seçildiğini ve SE üzerinde etkili olan değerlerden oluģtuğunu göstermektedir. Bu uygulama sonucunda YSA yöntemi ile SE değerlerinin tahmininin kullanıģlı ve anlamlı

219 206 olacağı ortaya çıkarılmıģtır. YSA modelleri ile kesme esnasında oluģan ve spesifik enerjiyi etkileyen birçok parametre incelenmiģtir. Burada hem elektriksel hem de mekaniksel değiģkenler kullanılmıģ ve spesifik enerji değerleri tahmin edilmiģtir. Böylelikle kazı makineleri ile yapılan kazıda birden çok parametre ile değerlendirmeler yapılmasına olanak sağlanmıģtır. YSA yöntemi ile elde edilen tahmin değerlerinin deneysel sonuçlara yakın değerlerde çıkması oluģturulan modellerin tahmin için kullanılabileceğini göstermiģtir. Bu doktora tez çalıģmasının sonucunda; kesme deneylerine gerek kalmadan YSA yöntemi ve istatistiksel yöntem kullanılarak hem spesifik enerjinin hem de diğer kesme parametrelerinin elde edilmesi hem zaman, hem hammadde, hem de enerji tasarrufu sağlayacaktır. Bu çalıģma ile uygulayıcı mühendislerin kolaylıkla kazının performansını, verimliliğini ve net kazı hızını bulabilecekleri modeller geliģtirilmiģtir. Ayrıca kazıcı makinelerin birçoğunun elektrik enerjisi ile çalıģtığı göz önünde tutulursa bu Ģekilde elde edeceğimiz spesifik enerji değerinin kazıcı makinelerin performans tahmininde kullanılmasının daha doğru ve kolay bir yöntem olacağı düģünülmektedir. Bu çalıģma, kazı yapılacak formasyona ait fiziksel ve mekanik özelliklerin bilinmesiyle kazı mekaniği deneyleri yapmaksızın SE değerlerinin tahmin edilebileceğini göstermiģtir. Böylelikle kazı yapılacak formasyona uygun kazıcı makine seçiminin önceden yapılması mümkün olacaktır Öneriler Bu çalıģmada madencilik ve tünelcilik faaliyetlerinde kullanılan mekanize kazı makinelerinin seçiminde kullanılan spesifik enerji değerinin kaya özellikleri ile küçük boyutlu kesme setinden tahmini için eģitlikler geliģtirilerek tahmin modelleri oluģturulmuģtur. Ancak kayaç kazısı sırasında etkili olan diğer kayaç özellikleri de kesme kuvvetlerine ve makine performansı üzerine etkili olmaktadır. Bu nedenle spesifik enerji tahmininde kullanılabilecek bazı kayaç özellikleride göz önünde bulundurularak yeni tahmin modelleri de oluģturulabilir. Bunlar; Kayaçların mineralojik ve petrografik özellikleri Kayaçları oluģturan minerallerin doku, tane boyutu ve Ģekli Kayaçların aģındırıcılık özellikleri ve tabakalanma Ģekli Kayaçların özellikle kuvars ve diğer aģındırıcı mineral içeriği

220 207 Kesme deney setini oluģturan planya makinesi özel olarak planlanır ve çok büyük kesme kuvvetlerini uygular hale getirilirse dayanımı daha yüksek kayaçlarda da kesme deneylerinin yapılması sağlanacaktır. Yüksek mukavemet değerlerine sahip kayaçların kesilebilirlik deneylerine tabii tutularak onlarla ilgili kesilebilirlik modellerinin ortaya konması sırasında izlenecek araģtırma yöntemi bu çalıģma sırasında izlenen yöntemle aynı olacaktır. Belki yüksek kuvvet uygulamalarında ortaya çıkacak olan keski aģınma değeri etkisi ilgili araģtırmalarda detaylı bir Ģekilde çalıģılması gereken konular arasında olacaktır. Arazi çalıģmaları ile bu tür çalıģmalar desteklenmeli özellikle kazı yapan bir kollu galeri açma makinesi ile uygulamalı deneysel çalıģmalar yapılarak elde edilen tahmin modelleri test edilmelidir.

221 208 KAYNAKLAR Acaroğlu, Ö., 1996, Bomlu kazı makinelerinde kesici kafa tasarım parametrelerinin incelenmesi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ġstanbul, 115s. Acaroğlu, Ö., 2004, Bomlu kazı makinelerinin stabilite analizi ve optimum seçimi, Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ġstanbul, 211s. Acaroğlu, Ö., Özdemir L., Asbury B., 2008, A fuzzy logic model to predict specific energy requirement for TBM performance prediction, Tunnelling and Underground Space Technology, 23, Advantech, Industrial Automation with PCs, 1997, Kullanım Kılavuzu El Kitabı, Ağustos, Taiwan. Akarslan, E., 2009, Yapay sinir ağları ile mermer kesme makinesinde spesifik enerjinin tahmini. Yüksek Lisans Tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Afyon, 64s. Aleman, V.P., 1981, A strata strength index for boom type Roadheaders, Tunnels and Tunnelling, March, pp Aleman, V.P., 1983, Prediction of cutting rates for boom type roadheaders, Tunnels and Tunnelling, 15, January, ASTM, 1981, (American Society for Testing and Materials), 1994, Annual Book of ASTM Standarts Construction, Soil and Rock, ASTM Publication, V. ASTM, 2005, Standard D : Standard test method for determination of rock hardness by rebound hammer method, Vol , ASTM International, West Conshohocken, PA. Altindag, R., 2002, The evaluation of rock brittleness concept on rotary blasthole drills, J. S. Afr. Inst. Min. Metall. 102, Altınoluk, S., 1989, Tünel açma makinelerinde kazıcı uçların aģınmalarına etki eden faktörler, Türkiye Bilimsel ve Teknik 11.Kongresi, Ankara, ss Arifoğlu, U., 2005, Matlab 7.04 Simulink ve Mühendislik Uygulamaları, Alfa Yayınları, Balcı, C., Bilgin N., 2005, Mekanize kazı makinelerinin seçiminde küçük ve tam boyutlu kazı deneylerinin karģılaģtırılması, itüdergisi/d mühendislik, 4, 3, Bamford, W.E., 1987, Cuttability and drillability of rock, Civ Coll Tech Report Engrs Australia, International Journal of Rock Mechanics and Mining Science & Geomechanics Abstracts, 24/1, February,

222 209 Bartholomao, F.F., Coal cutting mechanics and noise generation U.S., Bureau of mines, R.I., Bilgin, N., The Cuttability of Evaporites, Bulletin of the International Association of Engıneerıng Geology, 25, pp: Bilgin, N., 1983, Prediction of roadheaders performance from penetration rates of percussive drills, some applications to Turkish coal Fields, Eurotunel 83 Conference, Switzerland. Bilgin, N., Shahriar, K., 1988, Madenlerde Mekanize Kazı Ġçin Bir Ölçme Sisteminin GeliĢtirilmesi ve Amasra Karbonifer Havzasına UygulanıĢı, Türkiye 6. Kömür Kongresi, Bilgin, N. 1989, ĠnĢaat ve Maden Mühendisleri Ġçin Uygulamalı Kazı Mekaniği Kitabı, Birsen Yayınevi, Ġstanbul. 192 s. Bilgin, N., Seyrek T., Shahriar K., Ġstanbul Eyüp tünelinde galeri açma makinesi ile elde edilen sonuçlar ve bunların maden mühendisliği açısından önemi, Madencilik Dergisi, 27/2, Bilgin, N., Seyrek T., Erdinc E. and Shahriar K., 1990, Roadheaders glean valuable tips for Istanbul Metro, Tunnels and Tunnelling, 22, Bilgin, N., Seyrek T., Shahriar K., 1988, Goldenhorn clean-up contributes valuable data, Tunnels and Tunnelling, June, Bilgin, N., Yazıcı, S. and Eskikaya, S., 1996, A model to predict the performance of roadheaders and impact hammers in tunnel drivages, Proceedings, Eurock 96, Balkema, pp Bilgin, N., Kuzu, C. and Eskikaya, S. 1997, Cutting performance of rock hammers and roadheaders in Istanbul Metro drivages, Pro. Word Tunnel Congress 97, Tunnels for People, Balkema, pp Bilim, N., 2007, Çayırhan yer altı kömür ocağında kazı makinelerinin performanslarının araģtırılması ve kayaç özellikleri ile iliģkilendirilmesi. Doktora Tezi, Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya, 270s. Blindheim, O.T., Bruland, A., 1998, Boreability testing, Norwegian TBM tunneling 30 years of experience with TBMs in Norwegian Tunneling, Norwegian Soil and Rock Engineering Association, Publication, Trondheim, Norway,No.11, pp BölükbaĢı, N., 1984, A.O.L. Beypazarı Bölgesi Kayaçlarının Kazılabilirlik Tayini, Türkiye 4. Kömür Kongresi, Zonguldak, , Mayıs, Canmet, 1997, Laboratory classification tests. In Pit Slope Manuel of Canmet, Supplement 3-1, Canada Centre for Mineral and Energy Technology Report, 77-25, 31pp.

223 210 Cigla, M., Ozdemir, L., 2000, Computer modeling for improved production of mechanical excavators, SME Annual Meeting, Salt Lake City, Preprint No: 00-65, 12 pages. Coder, M., 1973, Edutes Experimentales sur le Comportement des Roches an Faurage, These de Docteur de Specialite, Universte Paul-Sabatier de Toulose. Copur, H., Ozdemir, L., Rostami, J., 1998, Roadheader applications in mining and tunnelling industries, Mining Engineering, March, Copur, H., 1999, Theoretical and experimental studies of rock cutting with drag bits towards the development of a performance prediction model for roadheaders, Ph.D. thesis, Colorado School of Mines, Golden, CO, 362. Copur, H., 2000, Overivew of roadheader applications in Turkish mining and civil construction industriesi, Proc. 9th International symposium of mine planning and equipment selection, Athens, 6-9 November, Copur, H., Tuncdemır, H., Bilgin, N., Dincer T., 2001, Specific energy as a criterion for use of rapid excavation system in Turkish mines, Trans Inst. Min Metal Section, A;110:A149. Copur, H., Bilgin, N., Tuncdemir, H., Balcı, C., 2003, A set of indices based on indentation test for assessment of rock cutting performance and rock properties, Journal of South African Institute of Mining and Metallurgy, 103(9), Copur H., 2009, Linear stone cutting tests with chisel tools identification of cutting principles and predicting performance of chain saw machines, International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, Vol.47, No 1, January, Pages Çopur, H., 1991, E.L.Ġ. Eynez bölgesi kayaçlarının fiziksel ve mekanik özelliklerinin Mekanize Kazı Bakımından incelenmesi, Yüksek Lisans Tezi, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, Ġstanbul, 132s. Çopur H, Balcı C., Tumaç D., Bilgin, N., 2009, Zincirli kesme makinelerinin performans tahminine yönelik yapılan köģe kesme deneyleri ve yorumu, Türkiye 2. Maden Makinaları Sempozyumu Bildiriler Kitabı, Çomaklı, R., 2010, Niğde ve Kayseri yöresindeki cevherlerin makine ile kazılabilirliklerinin belirlenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Niğde Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Niğde, 105s. Dahl, F., 2003, DRI, BWI, CLI Standards, NTNU, Angleggsdrift, Trondheim, Norway. Dalziel, J. A., Davies, E., 1964, Initiatiom of cracks in coal specimens by blunted wedges, The Engineer, Jan., pp Deere, D.U., Miller, R.P. 1966, Engineering classifications and index properties of intact rock, Technical report no. AFWL-TR , University of Illinois, p. 300.

224 211 Deketh, H. J. R., 1995, Wear of rock cutting tools: laboratory experiments on the abrasivity of rock, AA Balkema/Rotterdam. Deketh, H.J.R., Grima, M.A., et al., 1998, Towards the prediction of rock excavation machine performance, Bull Eng Geol Env, No. 57, pp Demou, S.G., 1983, Determination of bit forces encountered in hard rock cutting for application to continous miner design, U.S. Bureau of mines, R.I., Dursun, A.E., Bilim, N., Çomaklı, R., Gökay, M.K., 2011a, Correlation of rock brittleness and specific energy obtained from linear rock cutting tests, Proceedings of the Twentieth International Symposium on Mine Planning and Equipment Selection MPES 2011, Almaty, Republic of Kazakhstan, October, Dursun A.E., Bilim, N., Gökay, M.K., 2011b, Doğrusal kesme deneylerinde spesifik enerjinin elektriksel yaklaģım ile belirlenmesi ve kayaç özellikleri ile iliģkilendirilmesi, X.Bölgesel Kaya Mekaniği Sempozyumu Bildiriler Kitabı, 8 9 Aralık, Elmas, Ç., 2003, Yapay Sinir Ağları (Kuram,Mimari,Uygulama), Seçkin Yayınları,192s. Evans, I., 1962, A theory of the basic mechanics of coal ploughing, Int. Symp. On Mining Research, Vol. 2, pp Evans, I., 1965, The force required to cut coal with blunt wedges, Int. J. Rock Mech. Min. Sci. Vol.2, pp Evans, I., 1972, Line spacing of picks for efficient cutting. Int. J. Rock Mech. Min. Sci. pp Evans, I., Pomeroy, C.D., 1986, The strength, fracture and workability of coal, London, Pergamon Pres Ltd., p.277. Evans, I., 1982, Optimum line spacing for cutting picks, The mining engineer, January pp Evans, I., 1984, Basic mechanics of the point attack pick, Colliery Guardian, May, pp Fallace, W., 1983, Effect of asymmetric wear of point attack bits on coal cutting parameters and primary dust generation, U. S. Bureau of Mines, R.I Farmer, I. W., Garritty, P. 1986, Prediction of Roadheader cutting performance from fracture toughness considerations, Proc., 6th Int. Congr. Rock Mechanics, Fowell, R.J., McFeat-Smith, I., 1976, Factors influencing the cutting performance of a selective tunnelling machine, Proceedings of Tunnelling 76 Symposium, I.M.M., London, March, 3-10.

225 212 Fowell, R.J., Johnson, S.T., 1982, Rock classification and assesments for rapid excavation, Proceedings of The Symposium of Strata Mechanics, University of New Castle Upon Tyne Elsevier Publications, pp Fowell, R.J., Johnson, S.T., Speight, H.E., 1984, Boom tunnelling machine studies for improved excavation performance, ISRM Symp. On Design and Performance of Underground Excavation, Cambridge, pp Fowell, R.J., Hekimoğlu, O.Z., Altınoluk, S., 1987, Drug tools employed on shearer drums and roadheaders, Türkiye Bilimsel ve Teknik 10. Kongresi, Ankara, Mayıs, ss GBG, Structural Services, Material testing and structural investigations-rebound Hammer Testing, Cambridge, UK. Gehring, K.H., 1989, A cutting comparision, Tunnels and Tunnelling, Nov., George, E.A., 1995, Brittle failure of rock material-test results and constitutive models, pp , AA Balkema. Ghose, A.K., 1982, Mechanisation of roadway drivage in coal mines-progress, needs and priorities., J. Of Mines, Metals and Fules, December, pp Gottlieb, L., Moore, P.J., 1981, Vibratory cutting of Brown coal, Int. J. Rock Mech. Min. Sci. Geomech. Abstr., Vol. 18., pp Göktan R.M., 1991, Brittleness and Micro-scale Rock Cutting Efficiency, Mining Science and Tecnology, 13, pp: Göktan, R.M., 1992, A theoretical comparison of the performance of drag picks in relation to coalstrength parameters, J S Afr Inst Min Metal, Vol. 92, pp Göktan, R.M., Ayday, C.A., 1993, Suggested improvement to the Schmidt rebound hardness ISRM suggested method with particular reference to rock machineability, Int. J. Rock. Mech. Min. Sci. Geomech. Abstr.,30: Göktan, R.M., 1997, A suggested improvement on Evans cutting theory for conical bits, 4th Int. Symp. On Mine Mech. And Automation, Brisbane, Australia, July 6-9, 1-5. Graham, P. C., 1976, Rock exploration for machine manufactures, In Proceedings, Symposium on Exploration on Rock Engineering, Johannesburg, Hanson, B.D., 1983, Cutting parameters affecting the ignition potential of conical bits, U.S. Bureau of mines, R.I., Haykin, S., 1999, Neural Networks: a Comprehensive Foundation, Upper Saddle River, N.J., Prentice Hall. Hawkins, J.S., 1976, The machineability of coal measures strata with particular reference to the application of ripping and heading machine, Annual Report, NCB.

226 213 Hebb, D., 1949, Organisation of behaviour. New York, John Wiley and Sons, USA. Heiniö, M., 1999, Rock excavation handbook, Tamrock Corp., p 305. Hekimoğlu, O.Z., 1987, Drag tools employed on shearer drum and roadheaders, Türkiye Madencilik Bilimsel ve Teknik 10. Kongresi, Maden Mühendisleri Odası Yayını, pp Hekimoğlu, O.Z., Fowell, R.J., 1988, Bomlu kazı makinelerinin temel özellikleri ve seçimleri, 6. Kömür Kongresi, Zonguldak, Hekimoglu, O. Z. and Fowell, R. J., 1990, From research into practice: in-situ studies for design of boom tunneling machines, 31st U.S. Rock Mech. Symp., pp Hekimoglu, O.Z., Fowell,R.J.,1991, Theoretical and practical aspects of circumferential pick spacing on boom tunneling machine cutting heads, Mining Science and Technology, 13, pp Hekimoğlu, O. Z., Ayhan, M., Tiryaki, B., 1998, An Appraisal of Mechanically Rock and Coal Excavating Machines Employed in Turkey. Hinton, G., Fahlman, S., 1987, Connectionist architectures for artificial intelligence, IEEE Computer, pp Howarth, D.F., 1986, Review of drilability and borability assessment methods, Trans. Instn. Min. Metal. (Sect. A.Min. Indistry). Vol. 95, pp. A Hucka, V., 1965, A rapid method for determining the strength of rocks in-situ, Int. J. Rock. Mech. Min. Sci. Geomech. Abstr., 2: Hucka, V., Das, B., 1974, Brittleness determination of rocks by different methods, International Journal of Rock Mechanical Mining Sciences, 11, Hughes, H., 1972, Some aspects of rock machining, Int. J. Rock Mech. Min. Sci., 9, Hughes, H.M., 1986, The relative cuttability of coal measures Stone, Mining science and Technology, Vol. 3, pp Hurt, K.G., 1980, Roadheader cutting heads: A study of the layout of cutting tools and a rational procedure for design, MRDE, Report No: 90. England. Hurt, K.G., Evans, I., 1981, Point attack tools: An evalution of function and use for rock cutting, The Mining Engineer, Vol. 140, No: 234, March, Hurt, K.G., Evans, I., 1982, A laboratory study of rock cutting using point attack tools, MRDE, N. C. B. Hurt, K.G. and Morris, C.J.,1985, Computer designed cutting heads improve roadheader performance, Tunnels and Tunneling, March, pp

227 214 Hurt, K.G., 1988, Roadheader cutting heads and picks, Colliery Guardian, September, pp Inch, D.J., 1980, The use of Continuous Miners in South African Coal Mines, J. Of South African Institute of Mining and Metallurgy, pp. 5-9, June. ISRM, 1981, Rock characterization testing and monitoring ISRM suggested methods, suggested methods for determining hardness and abrasiveness of rocks, Part 3, pp ISRM, 2007, The Complete ISRM Suggested Methods For Rock Characterization, Testing and Monitoring, R. Ulusay; J.A. Hudson (Editors), Kozan Ofset Mat., Ankara, p Kalaycı, ġ. 2005, SPSS Uygulamalı çok değiģkenli istatistik teknikleri, Asil Yayın Dağıtım Ltd.Şti. Ankara. Katz, O., Reches, Z, Roegiers, J.C. 2000, Evaluation of mechanical rock properties using a Schmidt hammer, Int. J. Rock. Mech. Min. Sci., 37: Kazi, A., Al-Mansour, Z.R. 1980, Empirical relationship between Los Angeles Abrasion and Schmidt hammer strength tests with application to aggregates around Jeddah, Q. J. Eng. Geol. London; 13: Kel, K., Akcin, N., Tuncdemir, H. and Bilgin, B., 2001, Cuttability characteristics of high strength rocks for roadheader selection in Zonguldak Coalfield, 10th Int. Symp. on Mine Planning and Equipment Selection, New Delhi-India, Nov.19-21, R. K. Singhal, B.P. Singh (eds), pp Kelly, C., 1975, Effect of depth of cut and bit type on the generation of respirable dust, U. S. B. M., RI Kleinert, H.W., 1985, Cutting heads for hard surrounding rock in coal road machine drivages, Glückauf- Translation, Vol. 121 (20), pp Kolegman, S., 1983, Recent North American advances in boom type tunnelling machines, Glückauf- Translation, Vol. 119, pp Kohonen, T., 1982, Self-organised Formation of Topologically Correct Feature Maps, Biological Cybernetics, 43, Krupa, V., Krepelka, F., Bejda, J., Imrich, P., 1993a, The cutting constant of the rock does not depend on scale effect of rock mass jointing, In: Cunha, A. P. D. (ed.) Proc., 2nd Int.Workshop on Scale Effect on Rock Masses, Krupa, V., Krepelka, F., Sekula, F., Kristova, Z., 1993b, Specific energy as information source about strength properties of rock mass using TBM, In: Anagnostopoulos, A. et al. (eds.) Geotechnical engineering of hard soils-soft rocks,

228 215 Krupa, V., Krepelka, F., Imrich, P., 1994, Continuous evaluation of rock mechanics and geological information at drilling and boring, In: Olieveira, L. et al. (eds.) Proc., 7th Int. Congress. Int. Assoc. Eng. Geol., Balkema, Rotterdam, pp Larson, A.D., 1983, Preliminary evaluation of bit impact ignitions of methane using drum type cutting head, U.S. Bureau of mines, R.I., Lundberg, B., 1974, Penetration of rock by conical indenters, International Journal of Rock Mechnics and Mining Sciences & Geomechanics, 11, no:6 June, Matsui, K., Shimada, H., 1993, Rock impact hardness index for predicting cuttability of roadheader, Proc. 2 nd Symp. On Mine Mechanization and Automation, 7-10 June, Lulea, Sweden, Matthews, J.A, Shakesby, R.A., 1984, The status of the Little Ice Age in southern Norway: relative-age dating of Neoglacial moraines with Schmidt hammer and lichenometry, Boreas, 13: McDermott, J. 1988, Roadheader characteristics and capabilities, Türkiye 6. Kömür Kongresi, Cilt 2, Zonguldak, Mayıs, ss McFeat-Smith, I., Fowell R.J., 1977, Correlation of Rock Properties and the Cutting Performance of Tunneling Machines, Proceedings of a Conference on Rock Engineering, CORE-UK, Conference organized jointly by the British Geotechnical Society and Deparment of Mining Engineering, The University of Newcastle upon Tyne, pp: McFeat-Smith, I., 1977, Rock property testing for the assessment of tunneling machine performance, Tunnels and Tunneling, March, pp: McFeat-Smith, I., Fowell R.J., 1979, The Selection and Application of Roadheaders for Rock Tunneling, Proc 4 th Rapid Excavation and Tunneling Conference Atlanta, AIME, Newyork, pp McFeat-Smith, I., Tarkoy, P., 1979, Assesment of tunnel boring machine performance, Tunnels and Tunnelling, December, pp Megaw, T.M., Bartlett, J.V., 1981, Tunnels, planning, design, construction, Volume 1, Ellis Horwood Ltd, Chichester. Mellor, M., 1972, Normalization of specific energy values, Int. J. Rock Mech. Min. Sci,. 9, Merchant, M. E., 1945, Basic mechanics of metal cutting process, J. App. Mech. Vol. 11, pp. A-168. Moritz, R., 1985, Development and state of drivage at Endsorf, Glückauf- Translation, Vol. 121, pp

229 216 Muirhead, I. R., Glassop, L. G., 1968, Hard Rock Tunnelling Machines, Trans. Inst. Min. And Met., London, Vol: A77. Nishimatsu, Y., 1972, The mechanics of rock cutting, Int. J. Rock Mech. Min. Sci., Vol. 9, pp Nishimatsu, Y., 1979, A rock machinability testing system and prediction of productivity of tunnelling machines, Int. J. Rock Mech. Min. Sci. and Geomech. Abstr. Vol. 16, pp Nizamoğlu, S., 1978, Contribution a L tude du Fonctionement des Tunneliers Plein Section et Analyse de L Usure de Leurs Outils de Coupe, These Pour Obtenir Le Grade De Docteur Ing. Ecole des Mines de Nancy, pp.139. Özbay H.Ö., Fank S., 1997, Kuvvet ölçüm biriminin gerçekleģtirilmesinde ölçüm belirsizliği, II. Ulusal Ölçüm Bilim Kongresi, EskiĢehir, Özdemir, L., Miller, R.J., 1978, Mechanical tunnel boring prediction and machine design, EMI, CSM, Golden Colorado, NSF APR A03. Özdemir, L., 1994, Mekanik kayaç kazısı prensipleri, Tünel ve Galeri Açma Meslek İçi Eğitim Semineri, Ġ. T. Ü. Maden Fakültesi, Editör: Prof. Dr. ġinasi ESKĠKAYA, Ekim. Özkan, Ġ., Bilim, N., 2008, A new approach for applying in-situ Schmidt hammer test on a coal face, Int. Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, Vol.45, pp Öztemel, E., 1993, Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayıncılık, Ġstanbul, 232 s. Öztürk, A., Nasuf, E. ve Bilgin N., 2004, The assessment of rock cuttability and physical and mechanical rock properties from a texture coefficient, The Journal of The South African Institute of Mining and Metallurgy, 1-6. Pakes, G., 1991, Selection of Methods, World Tunnelling, no:9, November, Plinninger, R.J., Spaun, G., Thuro, K., 2002, Predicting tool wear in drill and blast. Tunnels and Tunnelling International, 4, Pomeroy, C.D., 1964, Breakage of coal by wedge action, Colliery Guardian, July 24, pp Pomeroy, C.D., Brown, J.H., 1968, Laboratory investigation of cutting processes applied to coal winning machines, J. Of Strain Analysis, 3, 3, p Poole, R.W, Farmer, I.W., 1980, Consistency and repeatability of Schmidt hammer rebound data during field testing, Int. J. Rock. Mech. Min. Sci. Geomech. Abstr.,7: Poole, D., 1987, The effectiveness of tunnelling machines, Tunnels and Tunnelling, January,

230 217 Protodyakonov, M.M., 1963, Mechanical properties and drillability of rocks, In Proceedings of the fifth symposium rock mechanics, University of Minnesota, USA. Rabia, H., Brook, W., 1980, An empirical equation for drill performance prediction, Proceedings of the 21st US Symposium on Rock Mechanics, Univ. Missouri_Rolla, Ranman, K.E., 1985, A model describing rock cutting with conical picks, Rock Mechanics and Rock Engineering, Vol.18, pp Robbins, J., R., 1976, Mechanized Tunnelling Progress and Expectation, Tunnelling 76 Symposium, pp, 1-10, London. Roepke, W.W., 1983a, Coal-cutting forces and primary dust generation using radial gage cutters, U.S. Bureau of mines, R.I., Roepke, W.W., 1983b, Testing modified coal cutting bit designs for reduced energy dust and incedivity, U.S. Bureau of mines, R.I., Roepke, W.W., Hanson, B.D., Longfellow, C.E., 1983, Drag bit cutting characteristics using sintered diamond inserts, U.S. Bureau of Mines, RI-8802, 30 p. Rostami, J. and Ozdemir, L., 1993, A new model for performance prediction of hard rock TBMs, Rapid Excavation and Tunnelling Conference, pp Rostami, J., Ozdemir, L. and Neil D.M., 1994, Performance prediction: The key issue in mechanical hard rock mining, Mining Engineering, November: Roxborough, F.F., 1973, Cutting rock with picks, The Mining Engineer, June, pp Roxborough, F.F., Rispin, A., 1973, A laboratory investigation into the application of picks for mechanized tunnel boring in the lower chalk, The Mining Engineer, Vol. 133, No:156, October, pp Roxborough, F.F., Philips, H.R., 1975, Rock excavation by disc cutter, Int. J. Rock Mech. Min. Sci. And Geomech. Abstr, Vol.12, pp Roxborough, F.F., Philips, H.R., 1975, The mechanical properties and cutting characteristics of the Bunter Standstone, Report to TRRL, University of Newcastle Upon Tyne. Roxborough, F.F., Pedroncelli, E.J., 1982, A practical evaluation of some coal cutting theories using a continous miner, The Mining Engineer, September, pp Roxborough, F.F., 1988, Multiple pass sub-interactive rock cutting with picks and discs. CARE 88, pp Roxborough, F.F. and Liu, Z.C., 1995, Theoretical considerations on pick shape in rock and coal cutting, Ed. Golosinski TS, Proceedings of the 6th Underground Operator s Conference, Kalgoorlie, WA, Australia. pp

231 218 Roxborough, F.F., 1986, Breaking coal and rock, Australian Coal Mining Practice, The Aus. Institute of Mining and Metallurgy, pp Sağıroğlu, S., BeĢdok, E., Erler, M., 2003, Mühendislikte Yapay Zeka Uygulamaları, Yapay Sinir Ağları, Ufuk Yayınları. Kayseri, 426s. Saltoğlu, S., 1976, Madenlerde hazırlık ve kazı iģleri, Teknik Üniversite Matbaası, Ġstanbul, 349s. Sandbak, L.A., 1985, Roadheader drift excavation and geomechanical rock classification at San Manual, Arizona, Proceedings Rapid Excavation and Tunnelling Conference, 2, Schimazek, J., Knatz, H., 1970, The influence of rock structure on the cutting speed and pick wear of heading machines, Glückauf- Translation, 106, Schneider, H., 1988, Criteria for selecting a boom type roadheader, Mining Magazine, September, Shahriar, K., 1988, Kayaçların kazılabilirlik ve jeoteknik özelliklerini kollu galeri açma makinelerinin kazı hızları üzerindeki etkilerinin incelenmesi, Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ġstanbul, 223s. Shepherd, R., Withers, A.G., 1960, Mechanised cutting and loading of coal, Othams Press Ltd., London. Soiltest Inc., 1976, Operating instructions-concrete test hammer. Evanston, IL. Speight, H.E., 1997, Observations on drag tool excavation and the consequent performance of roadheaders in strong rock, The Australian Institute of Mining and Metallurgy Proceedings, No 1, Stimpson, B., Acott, C.P., 1983, Application of the N. C. B. cone indenter to strenght index testing of sedimentary rocks from Western Canada, Canada Geotech. J., Vol. 20. Sumner, P., Nel, W. 2002, The effect of rock moisture on Schmidt hammer rebound: tests on rock samples from Marion Island and South Africa, Earth Surf Process Landforms, 27: Sundee, S.L., 1986, Measurement of coal cutting forces underground with the inseam testter, U. S. B. M., RI., Tarkoy, P., 1983, Selecting used tunnel boring machines the Proc and Cons. Tunnels and Tunnelling, Vol. 15, pp Tarkoy, P. J., 1973, Predicting TBM penetration rates in selected rock types, In Proceedings, 9 th Canadian Rock Mechanics Sym. Montreal.

232 219 Tecen, O., 1987, Hidromekanik ve mekanik kesicilerin çeģitli kayaçlarda performanslarının karģılaģtırılması, Türkiye 10. Madencilik Bilimsel ve Teknik Kongresi. Thuro, K., Spaun, G., 1996, Drillability in hard rock drill and blast tunnelling, Felsbau, Vol.14, Thuro, K., Spaun, G., 1996, Introducing destruction work as a new rock propety of toughness refering to drillability in conventional drill and blast tunnelling, Eurock 96, Rotterdam, Brookfield, Balkema, Thuro, K., Plinninger, R.J., 1999a, Roadheader excavation performance geological and geotechnical influences, 9th ISRM Congress, Theme 3: Rock Dynamics and tectonophysics / Rock cutting and drilling, Department for General, Applied and Engineering Geology, Technical University of Munich, Germany, Paris, August, Thuro, K., Plinninger, R.J., 1999b, Predicting roadheader advances rates, Tunnels and Tunnelling International, 6, Thuro, K., 2003, Predicting roadheader advances rates: Geological challenges and geotechnical answers, 50th years symposium of The Faculty of Mines/İstanbul Technical University, The Underground Resources of Turkey Today and Future, 5-8 June, Ġstanbul, Turkey, Thuro, K., Plinninger, R.J., 2003, Hard rock tunnel boring, cutting, drilling and blasting: rock parameters for excavatability, Proceedings of the 10th ISRM Int. Congr. On Rock Mech., Johannesburg, South Africa, 8-12 September, Tiryaki, B., 1994, Mekanik kazıcılarda kesici kafa dizaynının optimizasyonu, Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 108s. Tiryaki, B., Dikmen, Ç., 2006, Effects of rock properties on specific cutting energy in linear cutting of sandstones by picks, Rock Mech. Rock Engng. 39, (2), Tiryaki, B., 2008, Application of artificial neural networks for predicting the cuttability of rocks by drag tools, Tunnelling Underground Space Technology, Vol.23, Tumac, D., Bilgin, N., Feridunoglu, C., Ergin, C., 2007, Estimation of rock cuttability from Shore hardness and compressive strength properties, Rock Mech.and Rock Engng., 40, (5), Tunçdemir, H., 2002, Kollu galeri açma makinelerinin veya benzeri makinelerin cevher kazısında kullanımlarının araģtırılması, Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ġstanbul, 295s. Turgut, Y., Korkut, Ġ., 2009, TalaĢlı imalatta kesme kuvveti ölçme sistemleri, 5. Uluslararası İleri Teknolojiler Sempozyumu, Mayıs, Karabük.

233 220 Ulusay, R., Gökçeoğlu, C., Binal, A., 2005, Kaya mekaniği laboratuar deneyleri, TMMOB Jeoloji Mühendisleri Odası Yayınları, Ankara. 167s. USBR. 1998, Engineering geology field manual. Field index tests. Vol.1, pp Verduin, V., 1990, Solving manufacturing problems with neural nets. Automation, July, pp Verhoef, P. N. W., Ockeloen, J. J. and Kesteren, W.G.M.V., 1996, The significance of rock ductility for mechanical rock cutting, Proc. 2nd North American Rock Mechanics Symp., June, Montreal, Quebec, Canada, pp Von Matern, N., Hjelmer, A., 1963, Forsok med Pagrus, Statens Vaginstitut, Medelande, Stockholm. Wallace, W., 1976, Reduction of dust and energy during coal cutting using point attack bits, U.S.B.M., RI Whittaker, D., 1962, Effect of pick shape on cutting forces, Colliery Guardian, August, pp Yagiz, S., 2009, Assessment of brittleness using rock strength and density with punch penetration test, Tunnelling Underground Space Technology. 24, Yagiz, S., Gokceoglu, C., 2010, Application of fuzzy inference system and nonlinear regression models for predicting rock brittleness, Expert Systems with Applications, Vol.37, Yazıcı, S., 1984, Galeri açma makinelerinin seçimi için kazılabilirliğin saptanması, Madencilik Dergisi, Mart, Cilt 13, Sayı 1. Yılmaz, N.G., Yurdakul M., Goktan RM., 2007, Prediction of radial bit cutting force in high-strength rocks using multiple linear regression analysis, Int J Rock Mech Min Sci ;44: Young, R.P., Fowell. R.J. 1978, Assesing rock discontinuities, Tunnels and Tunnelling, June; Yurtoğlu, H., 2005, Yapay sinir ağları metodolojisi ile öngörü modellemesi: Bazı makroekonomik değiģkenler için Türkiye örneği. DPT Projesi (Yayın No: DPT:2683), Ekonomik Modeller ve Stratejik AraĢtırmalar Genel Müdürlüğü, Ankara. E-Kitap, 103s

234 221 EKLER EK-1 Deneylerde kullanılan kayaçların temin edildiği bölge ve lokasyonlar Kayaç Adı Getirildiği Bölge Getirildiği Lokasyon Boyutları Ereğli Beyaz Tra. Konya Ereğli / Akhüyük köyü Prizmatik Blok Ģeklinde BeyĢehir Limra Konya Akseki-BeyĢehir sınırı Prizmatik Blok Ģeklinde Karaman Tra. 1 Karaman TaĢkale Prizmatik Blok Ģeklinde Karaman Tra. 2 Karaman TaĢkale Prizmatik Blok Ģeklinde Karaman Tra. 3 Karaman TaĢkale Prizmatik Blok Ģeklinde Güneysınır S.Light Konya Hadim / Habiller bölgesi Prizmatik Blok Ģeklinde Güneysınır Kırmızı Konya Hadim / Habiller bölgesi Prizmatik Blok Ģeklinde Güneysınır Latte Konya Hadim / Habiller bölgesi Prizmatik Blok Ģeklinde SeydiĢehir-Kavak Konya SeydiĢehir / Kavak köyü Prizmatik Blok Ģeklinde Karaman Light Karaman TaĢkale Prizmatik Blok Ģeklinde Ayrancı Trabej Karaman Ayrancı Prizmatik Blok Ģeklinde Bej 1 Konya BeyĢehir/KayabaĢı Prizmatik Blok Ģeklinde Bej 2 Konya BeyĢehir/Gencek Prizmatik Blok Ģeklinde Bej 3 Konya Kulu Prizmatik Blok Ģeklinde Beyaz mermer EskiĢehir Sivrihisar/Karacaören Prizmatik Blok Ģeklinde Pembe mermer Yozgat Çayıralan Prizmatik Blok Ģeklinde Siyah mermer Antalya Alanya/KuĢgözü Prizmatik Blok Ģeklinde Tüf 1 NevĢehir Merkez / Çorak mevki Prizmatik Blok Ģeklinde Tüf 2 NevĢehir Merkez / Çorak mevki Prizmatik Blok Ģeklinde Tüf 3 NevĢehir Merkez / Çorak mevki Prizmatik Blok Ģeklinde Tüf 4 NevĢehir Merkez / Çorak mevki Prizmatik Blok Ģeklinde Tüf 5 NevĢehir Merkez / Çorak mevki Prizmatik Blok Ģeklinde Tüf 6 NevĢehir Merkez / Çorak mevki Prizmatik Blok Ģeklinde Tüf 7 NevĢehir Merkez / Çorak mevki Prizmatik Blok Ģeklinde

235 222 EK-2 Kesme Deneylerinden Elde Edilen Optimum Spesifik Enerji Verileri SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.1. Ereğli beyaz travertenine ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

236 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı EK2.2. BeyĢehir limraya ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki (b)

237 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.3. Karaman Tra.1 e ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

238 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.4. Karaman Tra.2 e ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

239 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.5. Karaman Tra.3 e ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

240 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.6. Güneysınır S.Light travertenine ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

241 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.7. Güneysınır Kırmızı travertenine ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

242 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.8. Güneysınır Latte travertenine ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

243 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.9. Karaman Light travertenine ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

244 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.10. Ayrancı trabeje ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

245 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.11. Bej 1 e ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

246 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.12. Bej 2 e ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

247 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.13. Bej 3 e ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

248 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.14. Beyaz mermer e ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

249 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.15. Pembe mermer e ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

250 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.16. Siyah mermer e ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

251 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.17. Tüf 1 e ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

252 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) 15 SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.18. Tüf 2 e ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

253 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) 15 SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.19. Tüf 3 e ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

254 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) 15 SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.20. Tüf 4 e ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

255 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) 15 SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.21. Tüf 5 e ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

256 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) 15 SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.22. Tüf 6 e ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

257 SEMek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (a) 15 SEElek (MJ/m 3 ) Optimum s/d oranı (b) EK2.23. Tüf 7 e ait s/d oranı ile SE Mek (a) ve SE Elek (b) arasındaki iliģki

258 245 EK-3 Yardımsız Kesme Deneyleri Sonucu Elde Edilen SE1 Mek ve SE1 Elek Değerleri ile Kayaç Özellikleri Arasındaki ĠliĢkinin SPSS 15.0 ile Regresyon Analizi Sonuçları EK3.1(a). SE1 Mek - Yoğunluk arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,930(a) 0,865 0,858 6,95230 a Tahminler: (Sabit), yogunluk Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 6786, , ,414 0,000(a) Artan değer 1063, ,334 a Tahminler: (Sabit), yogunluk b Bağımlı değiģken: SE1 Mek Model Toplam 7850, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar t Anlamlılık B Std. Hata Beta B Std. Hata 1 (Sabit) -54,489 7,482-7,283 0,000 a Bağımlı değiģken: SE1 Mek yogunluk 38,832 3,277 0,930 11,850 0,000 EK3.1(b). SE1 Elek - Yoğunluk arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,907(a) 0,822 0,814 6,95974 a Tahminler: (Sabit), yogunluk Varyans analizi Model Kareler Kareler df Toplamı Ortalaması F Anlamlılık 1 Regresyon 4924, , ,663 0,000(a) Artan değer 1065, ,438 a Tahminler: (Sabit), yogunluk b Bağımlı değiģken: SE1 Elek Model Toplam 5989, Standart olmayan katsayılar Katsayılar(a) Standart katsayılar t Anlamlılık B Std. Hata Beta B Std. Hata 1 (sabit) -42,840 7,490-5,720 0,000 a Bağımlı değiģken: SE1 Elek yogunluk 33,078 3,281 0,907 10,083 0,000

259 246 EK3.2(a). SE1 Mek P dalga hızı arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,947(a) 0,898 0,893 6,04476 a Tahminler: (Sabit), P dalga hızı Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 7046, , ,843 0,000(a) Artan değer 803, ,539 a Tahminler: (Sabit), P dalga hızı b Bağımlı değiģken: SE1 Mek Model Toplam 7850, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar t Anlamlılık B Std. Hata Beta B Std. Hata 1 (sabit) -15,935 3,704-4,302 0,000 a Bağımlı değiģken: SE1 Mek P dalga hızı 11,395,821,947 13,887 0,000 EK3.2(b). SE1 Elek P dalga hızı arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,939(a) 0,882 0,876 5,67319 a Tahminler: (Sabit), P dalga hızı Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 5281, , ,111 0,000(a) Artan değer 708, ,185 a Tahminler: (sabit), P dalga hızı b Bağımlı değiģken: SE1 Elek Model Toplam 5989, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar t Anlamlılık B Std. Hata Beta B Std. Hata 1 (sabit) -10,678 3,476-3,072 0,006 P dalga hızı 9,866,770 0,939 12,811 0,000 a Bağımlı değiģken: SE1 Elek

260 247 EK3.3(a). SE1 Mek Schmidt sertliği arasındaki regresyon analizi sonuçları Model Özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,953(a) 0,909 0,905 5,70206 a Tahminler: (Sabit), schmidt Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 7134, , ,444 0,000(a) a Tahminler: (Sabit), schmidt b Bağımlı değiģken: SE1 Mek Model Artan değer 715, ,514 Toplam 7850, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar t Anlamlılık B Std. Hata Beta B Std. Hata 1 (sabit) -24,441 4,020-6,080 0,000 a Bağımlı değiģken: SE1 Mek schmidt 1,140,077 0,953 14,814 0,000 EK3.3(b). SE1 Elek Schmidt sertliği arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,947(a) 0,898 0,893 5,28167 a Tahminler: (sabit), schmidt Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 5376, , ,725,000(a) a Tahminler: (sabit), schmidt b Bağımlı değiģken: SE1 Elek Model Artan değer 613, ,896 Toplam 5989, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar t Anlamlılık B Std. Hata Beta B Std. Hata 1 (Sabit) -18,171 3,724-4,880,000 a Bağımlı değiģken: SE1 Elek schmidt,990,071,947 13,883,000

261 248 EK3.4(a). SE1 Mek Nokta yükleme dayanımı arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,930(a) 0,864 0,858 6,96631 a Tahminler: (sabit), nokta yükleme Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 6782, , ,761 0,000(a) Artan değer 1067, ,529 Toplam 7850, a Tahminler: (sabit), nokta yükleme b Bağımlı değiģken: SE1 Mek Katsayılar Model Standart olmayan katsayılar Standart katsayılar t Anlamlılık B Std. Hata Beta B Std. Hata 1 (sabit) -4,520 3,444-1,312 0,203 Nokta yükleme 10,525 0,890 0,930 11,822 0,000 a Bağımlı değiģken: SE1 Mek EK3.4(b). SE1 Elek Nokta yükleme dayanımı arasındaki regresyon analizi sonuçları Model Özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,915(a) 0,837 0,830 6,65287 a Tahminler: (sabit), nokta yükleme Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 5016, , ,334 0,000(a) Artan değer 973, ,261 Toplam 5989, a Tahminler: (sabit), nokta yükleme b Bağımlı değiģken: SE1 Elek Katsayılar Model Standart olmayan katsayılar Standart katsayılar t Anlamlılık B Std. Hata Beta B Std. Hata 1 (sabit) -0,580 3,289-0,176 0,862 Nokta yükleme 9,052,850 0,915 10,646 0,000 a Bağımlı değiģken: SE1 Elek

262 249 EK3.5(a). SE1 Mek Dolaylı çekme dayanımı arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,916(a) 0,840 0,832 7,56182 a Tahminler: (sabit), dolaylı çekme dayanımı Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 6592, , ,286 0,000(a) Artan değer 1257, ,181 Toplam 7850, a Tahminler: (sabit), dolaylı çekme dayanımı b Bağımlı değiģken: SE1 Mek Katsayılar Model Standart olmayan katsayılar Standart katsayılar t Anlamlılık B Std. Hata Beta B Std. Hata 1 (sabit) -0,528 3,447 -,153 0,880 Çekme dayanımı 10,072 0,938 0,916 10,737 0,000 a Bağımlı değiģken: SE1 Mek EK3.5(b). SE Elek Dolaylı çekme dayanımı arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,927(a) 0,859 0,853 6,19205 a Tahminler: (sabit), dolaylı çekme dayanımı Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 5146, , ,227 0,000(a) Artan değer 843, ,341 Toplam 5989, a Tahminler: (sabit), dolaylı çekme dayanımı b Bağımlı değiģken: SE1 Elek Katsayılar Model Standart olmayan katsayılar Standart katsayılar t Anlamlılık B Std. Hata Beta B Std. Hata 1 (sabit) 2,073 2,822 0,735 0,470 Çekme dayanımı 8,900 0,768 0,927 11,586 0,000 a Bağımlı değiģken: SE1 Elek

263 250 EK3.6(a). SE1 Mek Kırılganlık değeri (S 20 ) arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,885(a) 0,784 0,774 8,78480 a Tahminler: (sabit), kırılganlık Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 6152, ,388 79,722 0,000(a) Artan değer 1697, ,173 a Tahminler: (sabit), kırılganlık b Bağımlı değiģken: SE1 Mek Model Toplam 7850, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar t Anlamlılık B Std. Hata Beta B Std. Hata 1 (sabit) 149,284 13,195 11,313 0,000 a Bağımlı değiģken: SE1 Mek kırılganlık -1,616 0,181-0,885-8,929 0,000 EK3.6(b). SE1 Elek Kırılganlık değeri (S 20 ) arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,860(a) 0,739 0,727 8,43259 a Tahminler: (sabit), kırılganlık Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 4425, ,597 62,237 0,000(a) Artan değer 1564, ,109 a Tahminler: (sabit), kırılganlık b Bağımlı değiģken: SE1 Elek Model Toplam 5989, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar t Anlamlılık B Std. Hata Beta B Std. Hata 1 (sabit) 130,306 12,666 10,288 0,000 a Bağımlı değiģken: SE1 Elek kırılganlık -1,370 0,174-0,860-7,889 0,000

264 251 EK3.7. SE1 Elek Tek eksenli basınç dayanımı arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,917(a) 0,840 0,833 6,59321 a Tahminler: (sabit), TEB Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 5033, , ,794 0,000(a) a Tahminler: (sabit), TEB b Bağımlı değiģken: SE1 Elek Model Artan değer 956, ,470 Toplam 5989, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar t Anlamlılık B Std. Hata Beta B Std. Hata 1 (sabit) 10,588 2,349 4,507 0,000 a Bağımlı değiģken: SE1 Elek TEB 0,656 0,061 0,917 10,761 0,000

265 252 EK-4 Optimun s/d Oranı ile Elde Edilen SE2 Mek ve SE2 Elek Değerleri ile Kayaç Özellikleri Arasındaki ĠliĢkinin SPSS 15.0 ile Regresyon Analizi Sonuçları EK4.1(a). SE2 Mek Tek eksenli basınç dayanımı arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,850(a) 0,722 0,709 8,86251 a Tahminler: (sabit), TEB Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 4483, ,197 57,079 0,000(a) a Tahminler: (sabit), TEB b Bağımlı değiģken: SE2 Mek Model Artan değer 1727, ,544 Toplam 6211, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar B Std. Hata Beta t Anlamlılık 1 (sabit) 9,071 3,158 2,872 0,009 a Bağımlı değiģken: SE2 Mek TEB 0,619 0,082 0,850 7,555 0,000 EK4.1(b). SE2 Elek Tek eksenli basınç dayanımı arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,912(a) 0,832 0,825 6,15521 a Tahminler: (sabit), TEB Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 4138, , ,224 0,000(a) a Tahminler: (sabit), TEB b Bağımlı değiģken: SE2 Elek Model Artan değer 833, ,887 Toplam 4971, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar B Std. Hata Beta t Anlamlılık 1 (sabit) 8,389 2,193 3,825 0,001 a Bağımlı değiģken: SE2 Elek TEB 0,595 0,057 0,912 10,451 0,000

266 253 EK4.2(a). SE2 Mek Yoğunluk arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,915(a) 0,837 0,830 6,77981 a Tahminler: (sabit), Yogunluk Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 5199, , ,126 0,000(a) Artan değer 1011, ,966 a Tahminler: (sabit), Yogunluk b Bağımlı değiģken: SE2 Mek Model Toplam 6211, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar B Std. Hata Beta t Anlamlılık 1 (Constant) -47,569 7,296-6,520 0,000 a Bağımlı değiģken: SE2 Mek Yogunluk 33,990 3,196 0,915 10,636 0,000 EK4.2(b). SE2 Elek Yoğunluk arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 00,903(a) 0,815 0,807 6,46698 a Tahminler: (sabit), yoğunluk Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 4051, ,540 96,876 0,000(a) Artan değer 920, ,822 a Tahminler: (sabit), yoğunluk b Bağımlı değiģken: SE2 Elek Model Toplam 4971, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar B Std. Hata Beta t Anlamlılık 1 (sabit) -40,081 6,960-5,759 0,000 a Bağımlı değiģken: SE2 Elek yogunluk 30,003 3,048 0,903 9,843 0,000

267 254 EK4.3(a). SE2 Mek P dalga hızı arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,938(a) 0,881 0,875 5,80571 a Tahminler: (sabit), P dalga hızı Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 5469, , ,273 0,000(a) Artan değer 741, ,706 a Tahminler: (sabit), P dalga hızı b Bağımlı değiģken: SE2 Mek Model Toplam 6211, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar B Std. Hata Beta t Anlamlılık 1 (sabit) -14,101 3,557-3,964 0,001 a Bağımlı değiģken: SE2 Mek P dalga hızı 10,039 0,788 0,938 12,739 0,000 EK4.3(b). SE2 Elek P dalga hızı arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,921(a) 0,849 0,842 5,83933 a Tahminler: (sabit), P dalga hızı Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 4221, , ,805 0,000(a) Artan değer 750, ,098 a Tahminler: (sabit), P dalga hızı b Bağımlı değiģken: SE2 Elek Model Toplam 4971, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar B Std. Hata Beta t Anlamlılık 1 (sabit) -10,360 3,578-2,896 0,008 a Bağımlı değiģken: SE2 Elek P dalga hızı 8,820 0,793 0,921 11,127 0,000

268 255 EK4.4(a). SE2 Mek Schmidt sertliği arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,933(a) 0,871 0,865 6,04396 a Tahminler: (sabit), schmidt Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 5407, , ,032 0,000(a) a Tahminler: (sabit), schmidt b Bağımlı değiģken: SE2 Mek Model Artan değer 803, ,529 Toplam 6211, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart Katsayılar B Std. Hata Beta t Anlamlılık 1 (sabit) -20,998 4,261-4,928 0,000 a Bağımlı değiģken: SE2 Mek schmidt 0,993 0,082 0,933 12,167 0,000 EK4.4(b). SE2 Elek Schmidt sertliği arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,936(a) 0,877 0,871 5,27641 a Tahminler: (sabit), schmidt Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 4359, , ,575 0,000(a) a Tahminler: (sabit), schmidt b Bağımlı değiģken: SE2 Elek Model Artan değer 612, ,840 Toplam 4971, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar B Std. Hata Beta t Anlamlılık 1 (sabit) -17,378 3,720-4,672 0,000 a Bağımlı değiģken: SE2 Elek schmidt 0,891 0,071 0,936 12,513 0,000

269 256 EK4.5(a). SE2 Mek Nokta yükleme dayanımı arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,910(a) 0,828 0,820 6,96710 a Tahminler: (sabit), nokta yükleme Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 5143, , ,958 0,000(a) Artan değer 1067, ,541 Toplam 6211, a Tahminler: (sabit), nokta yükleme b Bağımlı değiģken: SE2 Mek Model Katsayılar Standart olmayan katsayılar Standart katsayılar t Anlamlılık B Std. Hata Beta 1 (sabit) -3,664 3,444-1,064 0,299 Nokta yükleme 9,166 0,890 0,910 10,294 0,000 a Bağımlı değiģken: SE2 Mek EK4.5(b). SE2 Elek Nokta yükleme dayanımı arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,907(a) 0,822 0,814 6,34088 a Tahminler: (sabit), Nokta yükleme Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 4087, , ,651 0,000(a) Artan değer 884, ,207 Toplam 4971, a Tahminler: (sabit), Nokta yükleme b Bağımlı değiģken: SE2 Elek Model Katsayılar Standart olmayan katsayılar Standart katsayılar t Anlamlılık B Std. Hata Beta 1 (sabit) -1,608 3,135-0,513 0,613 Nokta yükleme 8,170 0,810 0,907 10,082 0,000 a Bağımlı değiģken: SE2 Elek

270 257 EK4.6(a). SE2 Mek Dolaylı çekme dayanımı arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,931(a) 0,867 0,861 6,12390 a Tahminler: (sabit), brazilian Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 5386, , ,622 0,000(a) Artan değer 825, ,502 a Tahminler: (sabit), brazilian b Bağımlı değiģken: SE2 Mek Model Toplam 6211, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar B Std. Hata Beta t Anlamlılık 1 (sabit) -1,282 2,791-0,459 0,650 a Bağımlı değiģken: SE2 Mek brazilian 9,105 0,760 0,931 11,984 0,000 EK4.6(b). SE2 Elek Dolaylı çekme dayanımı arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,942(a) 0,886 0,881 5,06567 a Tahminler: (sabit), brazilian Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 4407, , ,742 0,000(a) Artan değer 564, ,661 a Tahminler: (sabit), brazilian b Bağımlı değiģken: SE2 Elek Model Toplam 4971, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar B Std. Hata Beta t Anlamlılık 1 (sabit) 0,122 2,309 0,053 0,958 a Bağımlı değiģken: SE2 Elek brazilian 8,236 0,628 0,942 13,105 0,000

271 258 EK4.7 (a). SE2 Mek Kırılganlık değeri (S 20 ) arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,894(a) 0,799 0,789 7,54101 a Tahminler: (sabit), kırılganlık Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 4960, ,096 87,223 0,000(a) Artan değer 1251, ,867 a Tahminler: (sabit), kırılganlık b Bağımlı değiģken: SE2 Mek Model Toplam 6211, Standart olmayan katsayılar Katsayılar Standart katsayılar B Std. Hata Beta t Anlamlılık 1 (sabit) 133,431 11,327 11,780 0,000 a Bağımlı değiģken: SE2 Mek kırılganlık -1,451 0,155-0,894-9,339 0,000 EK4.7 (b). SE2 Elek Kırılganlık değeri (S 20 ) arasındaki regresyon analizi sonuçları Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata 1 0,864(a) 0,747 0,736 7,55856 a Tahminler: (sabit), kırılganlık Varyans analizi Kareler Kareler Model df F Anlamlılık Toplamı Ortalaması 1 Regresyon 3714, ,720 65,020 0,000(a) Artan değer 1256, ,132 a Tahminler: (sabit), kırılganlık b Bağımlı değiģken: SE2 Elek Toplam 4971, Katsayılar Model Standart olmayan katsayılar Standart katsayılar t Anlamlılık B Std. Hata Beta 1 (sabit) 117,875 11,353 10,382 0,000 kırılganlık -1,256 0,156-0,864-8,064 0,000 a Bağımlı değiģken: SE2 Elek

272 Spesifik Enerji Değerleri (MJ/m 3 ) Spesifik Enerji Değerleri (MJ/m 3 ) 259 EK-5 Optimum s/d deki SE2 Mek ile SE2 Elek Değerleri ile Kayaç Özellikleri Arasındaki ĠliĢki 100 SE2 Mek = 0,619.σ c + 9,071 R 2 = 0,72 SE2 Elek = 0,595.σ c + 8,389 R 2 = 0,83 SE2Mek SE2Elek SE2 Mek SE2 Elek Tek eksenli basınç dayanımı (MPa) EK5.1. Tek eksenli basınç dayanımı ile optimum s/d oranı sonucu elde edilen SE2 Mek ve SE2 Elek arasındaki iliģki 100 SE2 Mek = 33,990.ρ 47,569 R 2 = 0,84 SE2 Elek = 30,038.ρ 40,081 R 2 = 0,82 SE2Mek SE2Elek SE2 Mek 20 0 SE2 Elek 1 1,5 2 2,5 3 Yoğunluk (gr/cm 3 ) EK5.2. Yoğunluk değerleri ile optimum s/d oranı sonucu elde edilen SE Mek ve SE Elek arasındaki iliģki

273 Spesifik Enerji Değerleri (MJ/m 3 ) Spesifik Enerji Değerleri (MJ/m 3 ) SE2 Mek = 10,039.Vp 14,101 R 2 = 0,88 SE2 Elek = 8,820.Vp 10,360 R 2 = 0,85 SE2Mek SE2Elek SE2 Mek 20 0 SE2 Elek P dalga hızı (km/sn) EK5.3. P dalga hızı ile optimum s/d oranı sonucu elde edilen SE Mek ve SE Elek arasındaki iliģki 100 SE2 Mek = 0,993.N 20,998 R 2 = 0,87 SE2 Elek = 0,891.N 17,378 R 2 = 0,88 SE2Mek SE2Elek SE2 Mek 40 SE2 Elek Schmidt sertliği EK5.4. Schmidt sertliği değeri ile optimum s/d oranı sonucu elde edilen SE Mek ve SE Elek arasındaki iliģki

274 Spesifik Enerji Değerleri (MJ/m 3 ) Spesifik Enerji Değerleri (MJ/m 3 ) SE2 Mek = 9,166.Is (50) 3,664 R 2 = 0,83 SE2 Elek = 8,170.Is (50) 1,608 R 2 = 0,82 SE2Mek SE2Elek SE2 Mek 40 SE2 Elek Nokta yükleme dayanımı (MPa) EK5.5. Nokta yükleme dayanımı ile optimum s/d oranı sonucu elde edilen SE Mek ve SE Elek arasındaki iliģki 100 SE2 Mek = 9,105.σ t 1,282 R 2 = 0,87 SE2 Elek = 8,236.σ t + 0,122 R 2 = 0,89 SE2Mek SE2Elek SE2 Mek 40 SE2 Elek Dolaylı çekme dayanımı (MPa) EK5.6. Dolaylı çekme dayanımı ile optimum s/d oranı sonucu elde edilen SE Mek ve SE Elek arasındaki iliģki

275 Spesifik Enerji Değerleri (MJ/m 3 ) SE2 Mek = 133,431 1,451.S 20 R 2 = 0,80 SE2 Elek = 117,875 1,256.S 20 R 2 = 0,75 SE2Mek SE2Elek SE2 Mek 40 SE2 Elek Kırılganlık değeri (%) EK5.7. Kırılganlık değerleri ile optimum s/d oranı sonucu elde edilen SE Mek ve SE Elek arasındaki iliģki

276 263 EK- 6 Çoklu regresyon analizi sonuçları EK6.1. SE1 Elek değerleri ile kayaç özelliklerinin çoklu regresyon analizi sonuçları (a) Korelasyon sonuçları Pearson Katsayısı Anlamlılık (1-tailed) Veri sayısı SE1 Elek TEBD Yoğunluk P dalga hızı Schmidt sertliği Nokta Yükleme Brazilian Kırılganlık SE1 Elek 1,000 0,917 0,907 0,939 0,947 0,915 0,927-0,860 TEBD 0,917 1,000 0,831 0,841 0,896 0,874 0,898-0,764 Yogunluk 0,907 0,831 1,000 0,922 0,928 0,914 0,870-0,927 P dalga hızı 0,939 0,841 0,922 1,000 0,894 0,901 0,847-0,920 Schmidt sertliği 0,947 0,896 0,928 0,894 1,000 0,931 0,918-0,859 Nokta Yükleme 0,915 0,874 00,914 0,901 0,931 1,000 0,916-0,866 Brazilian 0,927 0,898 0,870 0,847 0,918 0,916 1,000-0,806 Kırılganlık -0,860-0,764-0,927-0,920-0,859-0,866-0,806 1,000 SE1 Elek 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 TEBD 0, ,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Yoğunluk 00,000 0, ,000 00,000 0,000 0,000 0,000 P dalga hızı 0,000 0,000 0, ,000 0,000 0,000 0,000 Schmidt sertliği 0,000 0,000 0,000 0, ,000 0,000 0,000 Nokta Yükleme 0,000 0,000 0,000 0,000 0, ,000 0,000 Brazilian 0,000 00,000 0,000 0,000 0,000 0, ,000 Kırılganlık 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1 SE1 Elek TEBD Yoğunluk P dalga hızı Schmidt sertliği Nokta Yükleme Brazilian Kıırılganlık (b) Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata R 2 değiģimi DeğiĢim istatistikleri F değiģimi df1 df2 Anlamlılık F Change 1 0,981(a) 0,962 0,946 3, ,962 58, , ,981(b) 0,962 0,948 3, ,000 0, , ,980(c) 0,960 0,949 3, ,002 0, , ,979(d) 0,958 0,949 3, ,002 0, ,337 Durbin-Watson 5 0,976(e) 0,953 0,946 3, ,005 2, ,138 2,496 a Tahminler: (sabitler), kırılganlık, TEBD, brazilian, nokta, P dalga hızı, schmidt sertliği, Yogunluk b Tahminler: (sabitler), kırılganlık, TEBD, brazilian, nokta, P dalga hızı, schmidt sertliği c Tahminler: (sabitler), TEBD, brazilian, nokta, P dalga hızı, schmidt sertliği d Tahminler: (sabitler), TEBD, brazilian, sonik, schmidt e Tahminler: (sabitler), brazilian, P dalga hızı, schmidt sertliği f Bağımlı değiģken: SE1 Elek

277 264 (c) Varyans analizi çizelgesi Model Kareler toplamı df Kareler ortalaması F Anlamlılık Regresyon 5762, ,282 Artan değerler 227, ,188 Toplam 5989, Regresyon 5761, ,237 Artan değerler 228, ,445 Toplam 5989, Regresyon 5752, ,409 Artan değerler 237, ,219 Toplam 5989, Regresyon 5739, ,798 Artan değerler 250, ,200 Toplam 5989, Regresyon 5707, ,494 58,025 0,000(a) 71,420 0,000(b) 87,027 0,000(c) 108,699 0,000(d) 5 Artan değerler 310, ,504 Toplam 7850, a Tahminler: (sabitler), kırılganlık, TEBD, brazilian, nokta, P dalga hızı, schmidt sertliği, Yogunluk b Tahminler: (sabitler), kırılganlık, TEBD, brazilian, nokta, P dalga hızı, schmidt sertliği c Tahminler: (sabitler), TEBD, brazilian, nokta, P dalga hızı, schmidt sertliği d Tahminler: (sabitler), TEBD, brazilian, sonik, schmidt e Tahminler: (sabitler), brazilian, P dalga hızı, schmidt sertliği f Bağımlı değiģken: SE1 Elek 134,688 0,000(e)

278 265 (d) Katsayılar çizelgesi Standart olmayan Standart Doğrusallık B için %95 güven aralığı Korelasyonlar Model katsayılar katsayılar t Anlamlılık istatistikleri B Std. Hata Beta Alt değer Üst değer Zero-order Partial Part Tolerance VIF (sabit) -22,079 27,953-0,790 0,441-81,336 37,178 TEBD 0,114 0,091 0,159 1,253 0,228-0,079 0,306 0,917 0,299 0,061 0,147 6,789 Yogunluk -2,219 6,718-0,061-0,330 0,745-16,461 12,023 0,907-0,082-0,016 0,070 14,317 1 P dalga hızı 5,534 1,654 0,527 3,346 0,004 2,028 9,040 0,939 0,642 0,163 0,096 10,461 Schmidt sertliği 0,352 0,188 0,337 1,870 0,080-0,047 0,751 0,947 00,423 0,091 0,073 13,693 Nokta yükleme -1,251 1,619-0,126-0,773 0,451-4,683 2,181 0,915-0,190-0,038 0,088 11,308 brazilian 2,547 1,407 0,265 1,810 0,089-0,437 5,530 0,927 0,412 0,088 0,110 9,070 kırılganlık 0,134 0,239 0,084 0,561 0,583-0,372 0,640-0,860 0,139 0,027 0,106 9,469 (sabit) -27,913 21,093-1,323 0,203-72,414 16,589 TEBD 0,116 0,088 0,162 1,316 0,206-0,070 0,302 0,917 0,304 0,062 0,148 6,752 P dalga hızı 5,448 1,590 0,519 3,427 0,003 2,094 8,802 0,939 0,639 0,162 0,098 10,201 2 Schmidt sertliği 0,327 0,168 0,313 1,945 0,069-0,028 0,682 0,947 0,427 0,092 0,087 11,561 Nokta yükleme -1,326 1,560-0,134-0,850 0,407-4,618 1,966 0,915-0,202-0,040 0,090 11,086 brazilian 2,533 1,369 0,264 1,850 0,082-00,356 5,423 0,927 0,409 0,088 0,110 9,063 kırılganlık 0,171 0,205 0,107 0,835 0,415-0,261 0,603-0,860 0,199 0,040 0,136 7,358 (sabit) -10,607 3,925-2,702 0,015-18,854-2,361 TEBD 0,133 0,085 0,186 1,570 0,134-0,045 0,312 0,917 0,347 0,074 0,157 6,378 3 P dalga hızı 4,614 1,227 0,439 3,761 0,001 2,036 7,191 0,939 0,663 0,177 0,162 6,178 Schmidt sertliği 0,303 0,164 0,290 1,844 0,082-0,042 0,649 0,947 0,399 0,087 0,089 11,224 Nokta yükleme -1,510 1,532-0,153-0,986 0,337-4,728 1,708 0,915-0,226-0,046 0,092 10,864 brazilian 2,506 1,357 0,261 1,846 0,081-0,346 5,358 0,927 0,399 0,087 0,110 9,057 (sabit) -9,501 3,759-2,528 0,021-17,368-1,634 TEBD 0,131 0,085 0,184 1,550 0,138-0,046 0,309 0,917 0,335 0,073 0,157 6,375 4 P dalga hızı 4,141 1,128 0,394 3,670 0,002 1,779 6,502 0,939 0,644 0,172 0,191 5,233 Schmidt sertliği 0,249 0,155 0,238 1,607 0,125-0,075 0,572 0,947 0,346 0,075 0,101 9,946 brazilian 2,012 1,261 0,210 1,596 0,127-0,627 4,651 0,927 0,344 0,075 0,128 7,824 8sabit) -12,521 3,325-3,766 0,001-19,457-5,585 5 P dalga hızı 4,408 1,153 0,420 3,821 0,001 2,002 6,814 0,939 0,650 0,186 0,196 5,111 Schmidt sertliği 0,316 0,153 0,303 2,062 0,052-0,004 0,636 0,947 0,419 0,100 0,109 9,150 brazilian 2,817 1,188 0,293 2,371 0,028 0,338 5,296 0,927 0,468 0,115 0,154 6,496 a Bağımlı değiģken: SE1 Elek

279 266 EK6.2. SPSS de SE1 Elek modelini oluģturan bağımlı değiģkene ait hesaplanan tahmini, standartlaģmıģ ve düzeltilmiģ değerler Kayaç Adı Bağımlı DeğiĢken (SE1 Elek ) Tahmini Değerler DüzeltilmiĢ Değerler StandartlaĢtırılmıĢ Tahmini Değerler Ereğli Beyaz Tra. 30,06 25,19 20,60-0,74 BeyĢehir Limra 26,15 28,53 28,67-0,18 Karaman Tra. 1 32,52 33,40 33,48-0,13 Karaman Tra. 2 39,70 40,53 40,64 0,59 Karaman Tra. 3 30,13 33,72 34,17 0,15 Güneysınır S.Light 38,70 35,22 34,42 0,25 Güneysınır Kırmızı 26,44 31,16 31,51-0,09 Güneysınır Latte 25,98 28,74 28,93-0,16 SeydiĢehir-Kavak 34,85 31,86 31,72 0,04 Karaman Light 33,10 38,17 38,61 0,44 Ayrancı Trabej 34,54 36,18 36,64 0,31 Bej 1 59,02 57,01 56,26 1,63 Bej 2 55,07 49,50 48,20 1,16 Bej 3 60,13 52,88 51,34 1,37 Beyaz mermer 40,91 46,40 47,50 0,96 Pembe mermer 41,66 41,79 41,90 0,67 Siyah mermer 58,43 60,42 61,19 1,85 Tüf 1 17,70 19,70 20,60-0,74 Tüf 2 11,08 7,16 6,46-1,53 Tüf 3 11,65 9,59 9,22-1,38 Tüf 4 11,20 12,50 12,67-1,19 Tüf 5 11,83 10,83 10,66-1,30 Tüf 6 12,34 10,13 9,82-1,34 Tüf 7 8,22 10,80 11,55-1,30

280 267 EK6.3. SE2 Mek değerleri ile kayaç özelliklerinin çoklu regresyon analizi sonuçları (a) Korelasyon sonuçları Pearson Katsayısı Anlamlılık (1-tailed) Veri sayısı SE2 Mek TEBD Yoğunluk P dalga hızı Schmidt sertliği Nokta Yükleme Brazilian Kırılganlık SE2 Mek 1,000 0,850 0,915 0,938 0,933 0,910 0,931-0,894 TEBD 0,850 1,000 0,831 0,841 0,896 0,874 0,898-0,764 Yogunluk 0,915 0,831 1,000 0,922 0,928 0,914 0,870-0,927 P dalga hızı 0,938 0,841 0,922 1,000 0,894 0,901 0,847-0,920 Schmidt sertliği 0,933 0,896 0,928 0,894 1,000 0,931 0,918-0,859 Nokta Yükleme 0,910 0,874 0,914 0,901 0,931 1,000 0,916-0,866 Brazilian 0,931 0,898 0,870 0,847 0,918 0,916 1,000-0,806 Kırılganlık -0,894-0,764-0,927-0,920-0,859-0,866-0,806 1,000 SE2 Mek 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 TEBD 0, ,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Yoğunluk 0,000 0, ,000 0,000 0,000 0,000 0,000 P dalga hızı 0,000 0,000 0, ,000 0,000 0,000 0,000 Schmidt sertliği 0,000 0,000 0,000 0, ,000 0,000 0,000 Nokta Yükleme 0,000 0,000 0,000 0,000 0, ,000 0,000 Brazilian 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, ,000 Kırılganlık 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1 SE2 Mek TEBD Yoğunluk P dalga hızı Schmidt sertliği Nokta Yükleme Brazilian Kıırılganlık (b) Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata R 2 değiģimi DeğiĢim istatistikleri F değiģimi df1 df2 Anlamlılık F değiģim 1 0,980(a) 0,960 0,942 3, ,960 54, , ,979(b) 0,959 0,945 3, ,001 0, , ,979(c) 0,959 0,947 3, ,001 0, , ,978(d) 0,957 0,947 3, ,002 0, , ,975(e) 0,951 0,944 3, ,005 2, ,142 Durbin-Watson 6 0,973(f) 0,946 0,941 3, ,005 2, ,167 2,092 a Tahminler: (sabitler), kırılganlık, TEBD, brazilian, nokta yükleme, P dalga hızı, schmidt sertliği, Yogunluk b Tahminler: (sabitler), kırılganlık, TEBD, brazilian nokta yükleme, P dalga hızı, schmidt sertliği c Tahminler: (sabitler), TEBD, brazilian nokta yükleme, P dalga hızı, schmidt sertliği d Tahminler: (sabitler), TEBD, brazilian, P dalga hızı, schmidt sertliği e Tahminler: (sabitler), TEBD, brazilian P dalga hızı f Tahminler: (sabitler), brazilian P dalga hızı g Bağımlı değiģken: SE2 Mek

281 268 (c) Varyans analizi çizelgesi Model Kareler toplamı df Kareler ortalaması F Anlamlılık Regresyon 5962, ,799 Artan değerler 248, ,536 Toplam 6211, Regresyon 5959, ,175 Artan değerler 252, ,830 Toplam 6211, Regresyon 5955, ,123 Artan değerler 255, ,197 Toplam 6211, Regresyon 5941, ,390 Artan değerler 269, ,190 Toplam 6211, Regresyon 5908, ,413 Artan değerler 302, ,146 Toplam 6211, ,827 0,000(a) 66,969 0,000(b) 83,898 0,000(c) 104,679 00,000(d) 130,025 0,000(e) Regresyon 5877, , ,713 0,000(f) 6 Artan değerler 334, ,909 Toplam 6211, a Tahminler: (sabitler), kırılganlık, TEBD, brazilian, nokta yükleme, P dalga hızı, schmidt sertliği, Yogunluk b Tahminler: (sabitler), kırılganlık, TEBD, brazilian nokta yükleme, P dalga hızı, schmidt sertliği c Tahminler: (sabitler), TEBD, brazilian, nokta yükleme, P dalga hızı, schmidt sertliği d Tahminler: (sabitler), TEBD, brazilian, P dalga hızı, schmidt sertliği e Tahminler: (sabitler), TEBD, brazilian P dalga hızı f Tahminler: (sabitler), brazilian P dalga hızı g Bağımlı değiģken: SE2 Mek

282 269 (d) Katsayılar çizelgesi Standart olmayan Standart Doğrusallık Model katsayılar katsayılar Anlamlılık B için %95 güven aralığı Korelasyonlar t istatistikleri B Std. Hata Beta Alt değer Üst değer Zero-order Partial Part Tolerance VIF (sabit) 0,958 29,250 0,033 0,974-61,049 62,966 TEBD -0,154 0,095-0,211-1,623 0,124-0,355 0,047 0,850-0,376-0,081 0,147 6,789 Yogunluk -03,356 7,030-0,090-0,477 0,640-18,259 11,547 0,915-0,119-0,024 0,070 14,317 1 P dalga hızı 5,446 1,731 0,509 3,147 0,006 1,777 9,114 0,938 0,618 0,157 0,096 10,461 Schmidt sertliği 0,325 0,197 0,306 1,653 0,118-0,092 0,743 0,933 0,382 0,083 0,073 13,693 Nokta yükleme -1,577 1, ,931 0,366-5,168 2,014 0,910-0,227-0,047 0,088 11,308 brazilian 5,393 1,473 0,552 3,662 0,002 2,271 8,515 0,931 0,675 0,183 0,110 9,070 kırılganlık -0,160 0,250-0,098 -,640 0,531-0,690 0,370-0,894-0,158-0,032 0,106 9,469 (sabit) -7,863 22,153 -,355 0,727-54,602 38,875 TEBD -0,151 0,093-0,207-1,629 0,122-0,346 0,044,850-0,368-0,080 0,148 6,752 P dalga hızı 5,315 1,670 0,497 3,183 0,005 1,793 8,838 0,938 0,611 0,156 0,098 10,201 2 Schmidt sertliği 0,288 0,177 0,271 1,632 0,121-0,084 0,661 0,933 0,368 0,080 0,087 11,561 Nokta yükleme -1,691 1,639-0,168-1,032 0,317-5,148 1,766 0,910-0,243-0,050 0,090 11,086 brazilian 5,373 1,438 0,550 3,736 0,002 2,338 8,407 0,931 0,671 0,183 0,110 9,063 kırılganlık -0,104 0,215-0,064 -,481 0,636-0,558 0,350-0,894-0,116-0,024 0,136 7,358 (sabit) -18,335 4,068-4,507 0,000-26,881-9,788 TEBD -0,161 0,088-0,221-1,832 0,083-0,346 0,024 0,850-0,397-0,088 0,157 6,378 3 P dalga hızı 5,820 1,271 0,544 4,578 0,000 3,149 8,491 0,938 0,733 0,219 0,162 6,178 Schmidt sertliği 0,303 0,170 0,285 1,778 0,092-0,055 0,661 0,933 0,386 0,085 0,089 11,224 Nokta yükleme -1,579 1,587-0,157 -,995 0,333-4,914 1,755 0,910-0,228-0,048 0,092 10,864 brazilian 5,390 1,407 0,551 3,831 0,001 2,434 8,345 0,931 0,670 0,183 0,110 9,057 (sabit) -17,178 3,897-4,408 0,000-25,335-9,021 TEBD -0,163 00,088-0,224-1,855 0,079-0,347 0,021 0,850-0,392-0,089 0,157 6,375 4 P dalga hızı 5,325 1,170 0,498 4,552 0,000 2,877 7,774 0,938 0,722 0,218 0,191 5,233 Schmidt sertliği 0,246 0,160 0,231 1,532 0,142-0,090 0,581 0,933 0,332 0,073 0,101 9,946 brazilian 4,873 1,307 0,498 3,728 0,001 2,137 7,609 0,931 0,650 0,178 0,128 7,824 (sabit) -12,874 2,791-4,612 0,000-18,696-7,051 5 TEBD -0,125 0,087-0,172-1,434 0,167-0,307 0,057 0,850-0,305-0,071 0,171 5,864 P dalga hızı 6,187 1,060 0,578 5,840 0,000 3,977 8,398 0,938 0,794 0,288 0,249 4,022 brazilian 5,819 1,191 0,595 4,888 0,000 3,335 8,302 0,931 0,738,241 0,164 6,080 (sabit) -10,981 2,520-4,357 0,000-16,222-5,739 6 P dalga hızı 5,666 1,020 0,530 5,555 0,000 3,545 7,786 0,938 0,771 0,281 0,282 3,548 brazilian 4,717 0,932 0,482 5,061 0,000 2,779 6,655 0,931 0,741 0,256 0,282 3,548 a Bağımlı değiģken: SE2 Mek

283 270 EK6.4. SPSS de SE2 Mek modelini oluģturan bağımlı değiģkene ait hesaplanan tahmini, standartlaģmıģ ve düzeltilmiģ değerler Kayaç Adı Bağımlı DeğiĢken (SE2 Mek ) Tahmini Değerler DüzeltilmiĢ Değerler StandartlaĢtırılmıĢ Tahmini Değerler Ereğli Beyaz Tra. 21,29 20,11 19,92-0,53 BeyĢehir Limra 23,45 26,46 26,60-0,14 Karaman Tra. 1 32,40 29,61 29,38 0,06 Karaman Tra. 2 40,08 36,23 35,95 0,48 Karaman Tra. 3 26,24 30,16 30,61 0,01 Güneysınır S.Light 38,36 33,70 32,81 0,32 Güneysınır Kırmızı 31,02 28,87 28,73 0,02 Güneysınır Latte 27,18 26,60 26,56-0,13 SeydiĢehir-Kavak 30,97 28,98 28,89 0,02 Karaman Light 35,99 36,89 36,95 0,52 Ayrancı Trabej 29,36 35,14 36,54 0,41 Bej 1 57,96 57,01 56,76 1,78 Bej 2 42,10 46,97 48,11 1,15 Bej 3 61,37 51,39 49,35 1,42 Beyaz mermer 39,02 44,99 45,43 0,99 Pembe mermer 39,24 35,38 34,61 0,42 Siyah mermer 52,37 57,67 59,62 1,82 Tüf 1 12,92 13,16 13,19-0,97 Tüf 2 5,41 4,62 4,49-1,50 Tüf 3 5,28 7,87 8,23-1,30 Tüf 4 10,82 9,11 8,87-1,22 Tüf 5 8,19 9,15 9,25-1,22 Tüf 6 8,73 7,15 6,94-1,34 Tüf 7 7,01 10,39 10,84-1,14

284 271 EK6.5. SE2 Elek değerleri ile kayaç özelliklerinin çoklu regresyon analizi sonuçları (a) Korelasyon sonuçları Pearson Katsayısı Anlamlılık (1-tailed) Veri sayısı SE2 Elek TEBD Yoğunluk P dalga hızı Schmidt sertliği Nokta Yükleme Brazilian Kırılganlık SE2 Elek 1,000 0,912 0,903 0,921 0,936 0,907 0,942-0,864 TEBD 0,912 1,000 0,831 0,841 0,896 0,874 0,898-0,764 Yogunluk 0,903 0,831 1,000 0,922 0,928 0,914 0,870-0,927 P dalga hızı 0,921 0,841 0,922 1,000 0,894 0,901 0,847-0,920 Schmidt sertliği 0,936 0,896 0,928 0,894 1,000 0,931 0,918-0,859 Nokta Yükleme 0,907 0,874 0,914 0,901 0,931 1,000 0,916-0,866 Brazilian 0,942 0,898 0,870 0,847 0,918 0,916 1,000-0,806 Kırılganlık -0,864-0,764-0,927-0,920-0,859-0,866-0,806 1,000 SE2 Elek 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 TEBD 0, ,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Yoğunluk 0,000 0, ,000 0,000 0,000 0,000 0,000 P dalga hızı 0,000 0,000 0, ,000 0,000 0,000 0,000 Schmidt sertliği 0,000 0,000 0,000 0, ,000 0,000 0,000 Nokta Yükleme 0,000 0,000 0,000 0,000 0, ,000 0,000 Brazilian 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, ,000 Kırılganlık 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1 SE2 Elek TEBD Yoğunluk P dalga hızı Schmidt sertliği Nokta Yükleme Brazilian Kıırılganlık (b) Model özeti Model R R 2 DüzeltilmiĢ R 2 Std. Hata R 2 değiģimi DeğiĢim istatistikleri F değiģimi df1 df2 Anlamlılık F değiģim 1 0,976(a) 0,952 0,932 3, ,952 45, , ,976(b) 0,952 0,935 3, ,000, , ,976(c) 0,952 0,939 3, ,000, , ,974(d) 0,948 0,938 3, ,004 1, , ,973(e) 0,946 0,938 3, ,002, ,410 Durbin-Watson 6 0,970(f) 0,941 0,935 3, ,006 2, ,155 2,665 a Tahminler: (sabitler), kırılganlık, TEBD, brazilian, nokta yükleme, P dalga hızı, schmidt sertliği, Yogunluk b Tahminler: (sabitler), kırılganlık, TEBD, brazilian nokta yükleme, P dalga hızı, schmidt sertliği c Tahminler: (sabitler), TEBD, brazilian nokta yükleme, P dalga hızı, schmidt sertliği d Tahminler: (sabitler), TEBD, brazilian, P dalga hızı, schmidt sertliği e Tahminler: (sabitler), TEBD, brazilian P dalga hızı f Tahminler: (sabitler), brazilian P dalga hızı g Bağımlı değiģken: SE2 Elek

285 272 (c) Varyans analizi çizelgesi Model Kareler toplamı df Kareler ortalaması F Anlamlılık Regresyon 4735, ,457 Artan değerler 236, ,776 Toplam 4971, Regresyon 4734, ,097 Artan değerler 237, ,944 Toplam 4971, Regresyon 4733, ,680 Artan değerler 238, ,235 Toplam 4971, Regresyon 4715, ,791 Artan değerler 256, ,498 Toplam 4971, Regresyon 4705, ,528 Artan değerler 266, ,302 Toplam 4971, ,780 0,000(a) 56,592 0,000(b) 71,531 0,000(c) 87,332 0,000(d) 117,918 0,000(e) Regresyon 4676, , ,419 0,000(f) 6 Artan değerler 295, ,051 Toplam 4971, a Tahminler: (sabitler), kırılganlık, TEBD, brazilian, nokta yükleme, P dalga hızı, schmidt sertliği, Yogunluk b Tahminler: (sabitler), kırılganlık, TEBD, brazilian nokta yükleme, P dalga hızı, schmidt sertliği c Tahminler: (sabitler), TEBD, brazilian, nokta yükleme, P dalga hızı, schmidt sertliği d Tahminler: (sabitler), TEBD, brazilian, P dalga hızı, schmidt sertliği e Tahminler: (sabitler), TEBD, brazilian P dalga hızı f Tahminler: (sabitler), brazilian P dalga hızı g Bağımlı değiģken: SE2 Elek

286 273 (d) Katsayılar çizelgesi Model 1 Standart olmayan katsayılar Standart katsayılar Doğrusallık istatistikleri B için %95 güven aralığı Korelasyonlar B Std. Hata Beta t Anlamlılık Üst Alt değer değer Zero-order Partial Part Tolerance VIF (sabit) 0,976 28,526 0,034 0,973-59,496 61,449 TEBD 0,107 0,093 0,164 1,156 0,265-0,089 0,303 0,912 0,278 0,063 0,147 6,789 Yogunluk -1,405 6,856-0,042-0,205 0,840-15,939 13,129 0,903-0,051-0,011 0,070 14,317 P dalga hızı 3,553 1,688 0,371 2,105 0,051-0,025 7,131 0,921 0,466 0,115 0,096 10,461 Schmidt sertliği 0,204 0,192 0,214 1,062 0,304-0,203 0,611 0,936 0,257 0,058 0,073 13,693 Nokta yükleme -1,817 1,652-0,202-1,100 0,288-5,319 1,685 0,907-0,265-0,060 0,088 11,308 brazilian 4,001 1,436 0,457 2,786 0,013 0,957 7,046 0,942 0,572 0,152 0,110 9,070 kırılganlık -0,084 0,244-0,058-0,346 0,734-0,601 0,432-0,864-0,086-0,019 0,106 9,469 (sabit) -2,717 21,480-0,126 0,901-48,036 42,603 TEBD 0,108 0,090 0,166 1,209 0,243-0,081 0,298 0,912 0,281 0,064 0,148 6,752 P dalga hızı 3,499 1,619 0,366 2,161 0,045 0,083 6,914 0,921 0,464 0,114 0,098 10,201 2 Schmidt sertliği 0,188 0,171 0,198 1,099 0,287-0,173 0,550 0,936 0,258 0,058 0,087 11,561 Nokta yükleme -1,864 1,589-0,207-1,173 0,257-5,217 1,488 0,907-0,274-0,062 0,090 11,086 brazilian 3,993 1,395 0,456 2,863 0,011 1,051 6,935 0,942 0,570 0,152 0,110 9,063 kırılganlık -0,061 0,209-0,042-0,291 0,774-0,501 0,379-0,864-0,070-0,015 0,136 7,358 (sabit) -8,861 3,928-2,256 0,037-17,113-0,610 TEBD 0,102 0,085 0,157 1,205 0,244-0,076 0,281 0,912 0,273 0,062 0,157 6,378 3 P dalga hızı 3,795 1,227 0,396 3,092 0,006 1,216 6,374 0,921 0,589 0,160 0,162 6,178 Schmidt sertliği 0,197 0,164 0,207 1,197 0,247-0,149 0,542 0,936 0,272 0,062 0,089 11,224 Nokta yükleme -1,799 1,532-0,200-1,174 0,256-5,018 1,421 0,907-0,267-0,061 0,092 10,864 brazilian 4,003 1,358 0,458 2,947 0,009 1,149 6,856 0,942 0,570 0,152 0,110 9,057 (sabit) -7,544 3,801-1,985 0,062-15,499 0,412 TEBD 0,100 0,086 0,154 1,168 0,257-0,079 0,280 0,912 0,259 0,061 0,157 6,375 4 P dalga hızı 3,231 1,141 0,338 2,832 0,011 0,843 5,619 0,921 0,545 0,148 0,191 5,233 Schmidt sertliği 0,132 0,156 0,138 0,842 0,410-0,196 0,459 0,936 0,190 0,044 0,101 9,946 brazilian 3,414 1,275 0,390 2,678 0,015 0,746 6,083 0,942 0,523 0,140 0,128 7,824 (sabit) -5,236 2,616-2,002 0,059-10,692 0,220 5 TEBD 0,121 0,082 0,185 1,477 0,155-0,050 0,291 0,912 0,314 0,076 0,171 5,864 P dalga hızı 3,694 0,993 0,386 3,720 0,001 1,622 5,765 0,921 0,639 0,192 0,249 4,022 brazilian 3,921 1,116 0,448 3,515 0,002 1,594 6,249 0,942 0,618 0,182 0,164 6,080 (sabit) -7,063 2,369-2,982 0,007-11,989-2,137 6 P dalga hızı 4,197 0,958 0,439 4,379 0,000 2,204 6,191 0,921 0,691 0,233 0,282 3,548 brazilian 4,985 0,876 0,570 5,691 0,000 3,163 6,806 0,942 0,779 0,303 0,282 3,548 a Bağımlı değiģken: SE2 Elek

287 274 EK6.6. SPSS de SE2 Elek modelini oluģturan bağımlı değiģkene ait hesaplanan tahmini, standartlaģmıģ ve düzeltilmiģ değerler Kayaç Adı Bağımlı DeğiĢken (SE2 Elek ) Tahmini Değerler DüzeltilmiĢ Değerler StandartlaĢtırılmıĢ Tahmini Değerler Ereğli Beyaz Tra. 22,60 18,58 17,93-0,60 BeyĢehir Limra 21,14 25,05 25,24-0,15 Karaman Tra. 1 26,50 27,42 27,49 0,02 Karaman Tra. 2 35,59 33,49 33,33 0,44 Karaman Tra. 3 25,33 27,68 27,95 0,04 Güneysınır S.Light 32,53 30,52 30,14 0,23 Güneysınır Kırmızı 24,32 26,87 27,05-0,02 Güneysınır Latte 23,71 24,94 25,01-0,16 SeydiĢehir-Kavak 26,17 27,67 27,74 0,03 Karaman Light 32,20 34,72 34,87 0,53 Ayrancı Trabej 32,07 34,31 34,85 0,50 Bej 1 54,50 53,01 52,63 1,81 Bej 2 46,91 42,47 41,43 1,07 Bej 3 56,27 48,15 46,49 1,47 Beyaz mermer 35,12 40,25 41,24 0,92 Pembe mermer 39,74 34,38 33,31 0,51 Siyah mermer 47,82 54,05 56,34 1,88 Tüf 1 13,84 13,75 13,74-0,04 Tüf 2 9,29 6,06 5,51-1,48 Tüf 3 8,08 8,97 9,10-1,28 Tüf 4 7,77 10,08 10,38-1,20 Tüf 5 10,75 10,22 10,01-1,19 Tüf 6 11,41 8,15 7,70-1,33 Tüf 7 7,49 11,42 11,95-1,10

288 Çıktı =1*Hedef +5,8e-009 Ort. Kare Hatası 275 EK-7 YSA analizi sonucu elde edilen iterasyon eğrisi ve regresyon analizi En iyi eğitim performans grafiği Ġterasyon (15 epoch) EK7.1. Model 2 için hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği Eğitim R=1 Hedef EK7.2. Model 2 için çıkıģ değerleri ile hedef değerlerinin regresyon analizi

289 Çıktı =1*Hedef +9,1e-015 Ort. Kare Hatası 276 En iyi eğitim performans grafiği Ġterasyon (75 epoch) EK7.3. Model 3 için hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği Eğitim R=1 Hedef EK7.4. Model 3 için çıkıģ değerleri ile hedef değerlerinin regresyon analizi

290 Çıktı =1*Hedef +1,1e-010 Ort. Kare Hatası 277 En iyi eğitim performans grafiği Ġterasyon (12 epoch) EK7.5. Model 4 için hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği Eğitim R=1 Hedef EK7.6. Model 4 için çıkıģ değerleri ile hedef değerlerinin regresyon analizi

291 Çıktı =1*Hedef +1,3e-011 Ort. Kare Hatası 278 En iyi eğitim performans grafiği Ġterasyon (120 epoch) EK7.7. Model 5 için hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği Eğitim R=1 Hedef EK7.8. Model 5 için çıkıģ değerleri ile hedef değerlerinin regresyon analizi

292 Çıktı =1*Hedef +9,8e-009 Ort. Kare Hatası 279 En iyi eğitim performans grafiği Ġterasyon (7 epoch) EK7.9. Model 6 için hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği Eğitim R=1 Hedef EK7.10. Model 6 için çıkıģ değerleri ile hedef değerlerinin regresyon analizi

293 Çıktı =1*Hedef +4,4e-010 Ort. Kare Hatası 280 En iyi eğitim performans grafiği Ġterasyon (18 epoch) EK7.11. Model 7 için hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği Eğitim R=1 Hedef EK7.12. Model 7 için çıkıģ değerleri ile hedef değerlerinin regresyon analizi

294 Çıktı =1*Hedef +4,5e-010 Ort. Kare Hatası 281 En iyi eğitim performans grafiği Ġterasyon (19 epoch) EK7.13. Model 8 için hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği Eğitim R=1 Hedef EK7.14. Model 8 için çıkıģ değerleri ile hedef değerlerinin regresyon analizi

295 Çıktı =1*Hedef +3,9e-014 Ort. Kare Hatası 282 En iyi eğitim performans grafiği Ġterasyon (30 epoch) EK7.15. Model 9 için hatanın iterasyona bağlı değiģim grafiği Eğitim R=1 Hedef EK7.16. Model 9 için çıkıģ değerleri ile hedef değerlerinin regresyon analizi