Dispersif Killerin Tanımlanması ve Dispersivitenin Kestirimi Identification of Dispersive Clays and Prediction of Dispersivity

Transkript

1 Dispersif Killerin Tanımlanması ve Dispersivitenin Kestirimi Identification of Dispersive Clays and Prediction of Dispersivity A. Turgut *, N.S. Işık, K.E. Kasapoğlu 3 Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, Enerji Stratejileri ve Piyasa İzleme Daire Başkanlığı, Türk Ocağı Caddesi, No:, Çankaya 6, Ankara, Türkiye Gazi Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Beşevler 65, Ankara, Türkiye 3 Hacettepe Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Jeoloji Mühendisliği Bölümü, Beytepe 68, Ankara, Türkiye (*aturgut@hacettepe.edu.tr) ÖZ: Bu çalışma, killerde dispersivitenin tanımlanmasına yönelik farklı yöntemlerin araştırılması ve dispersivitenin kestirimine yönelik bazı istatistiksel yaklaşımların geliştirilmesi amacıyla yapılmıştır. Bu amaçla; Ankara ve çevresinde yer alan farklı lokasyonlardan derlenmiş yirmi dokuz adet örneğin fiziksel ve indeks özellikleri ve dispersivite dereceleri belirlenmiş ve dispersivite sınıflarının kestirimi için bazı istatistiksel modelleme yöntemleri kullanılmıştır. Aynı kil örneği üzerinde saf su kullanılarak gerçekleştirilen dispersivite deneylerinden elde edilen dispersivite sınıflarının farklılık gösterdiği belirlenmiştir. Bu farklılığın giderilerek en güvenilir dispersivite sınıfının kestirilebilmesi amacıyla, karar ağacı, lojistik regresyon gibi kestirim yöntemleri ile istatistiksel modeller oluşturulmuştur. İstatistiksel analizler sonucunda, toplam çözünmüş tuzlar (TDS) ve sodyum yüzdesinin (SP) dispersivite derecesini büyük ölçüde etkilediği ve bu iki parametrenin dispersivitenin kestiriminde güvenilir sonuçlar verdiği anlaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: Dispersivite, dispersif kil, toplam çözünmüş tuz, sodyum yüzdesi, istatistiksel analiz ABSTRACT: This study aims to investigate different methods used for identification of dispersivity and to develop some new statistical approaches for prediction of dispersivity. For this purpose; physical and index properties and dispersivity classes of twenty-nine clay samples taken from different locations around the city of Ankara were determined and some statistical prediction models were developed. It was determined that dispersivity classes obtained from dispersivity tests performed on the same clay samples using distilled water were different from each other. To eliminate these differences and predict the most reliable dispersivity class, some statistical models such as decision tree and logistic regression analyses were established. Based on analysis and results; it is concluded that total dissolved salts (TDS) values and sodium percentage (SP) remarkably effect the degree of dispersivity and the use of these two parameters give more reliable results for determining dispersivity. Keywords: Dispersivity, dispersive clay, total dissolved salt, sodium percentage, statistical analysis. GİRİŞ Dispersif killer (dağılgan killer) boşluk suyunda yüksek oranda çözünmüş sodyum iyonu içeren ve su ile temas ettiğinde önemli derecede erozyona uğrayan killerdir (Sherard vd., 97; Mitchell, 976). Bu tip killerde kolloidal kil mineralleri, diğer normal killerden farklı olarak su içinde dağılmaktadır. Bu durum, özellikle hidrolik yapılar, dolgu tipi barajlar ve yol dolgularında dispersif killerin kullanımı sırasında ciddi mühendislik sorunlarına yol açabilmektedir (Knodel, 99). Dispersif killerin tanımlanabilmesi için fiziksel ve indeks deneylerin yeterli olmadığı yapılan çalışmalar sonucunda ortaya konulmuştur (Sherard vd., 97; Sherard vd., 976a; Haliburton vd., 975; Nontananandh vd., 6; Tosun, 997; Düzceer, 984). Bu nedenle killerde dispersivitenin belirlenmesi amacıyla bazı deney yöntemleri geliştirilmiştir. Dispersif killeri tanımlamak amacıyla fiziksel (çift hidrometre deneyi, dağılma deneyi, iğne deliği deneyi) ve kimyasal (boşluk suyu analizi) deneyler olmak üzere dört farklı deney yöntemi önerilmiştir. 69

2 Killi zeminlerin dispersif erozyona uğrama eğilimi, zeminin mineralojisi, kimyası ve boşluk suyu içinde çözünmüş halde bulunan tuzların kimyasına bağlıdır (Knodel, 99). Bu nedenle, dispersivitenin tanımlanmasında boşluk suyu analizi ve kimyasal değerlendirmeler oldukça önemlidir. Sherard vd. (97) zeminlerin boşluk suyunda içermiş oldukları sodyum iyon konsantrasyonu ile çözünmüş halde bulunan katyonlar arasındaki ilişkinin dispersivite sınıflarının belirlenmesinde etkili olduğunu belirtmişler ve dispersivitenin belirlenmesine yönelik bir abak önermişlerdir. Toplam çözünmüş tuzlar (TDS) ve sodyum yüzdesi (SP) değerlerine göre zeminler dispersif, dispersif olmayan ve ara zemin olmak üzere üç grupta değerlendirilmektedir. Gerber ve Harmse (987), dispersiviteyi belirleyebilmek için kullanılan deneyler ve bunların güvenilirliği üzerinde çalışmışlardır. Araştırmacılar, dispersivitenin killi zeminlerin boşluk suyu kimyası ile yakından ilişkili olduğunu belirterek, özellikle değişebilir sodyum yüzdesi (ESP) ve katyon değişim kapasitesi (CEC) parametrelerinin dispersiviteyi kontrol ettiklerini öne sürmüşlerdir. Buna dayanarak, araştırmacılar ESP ve CEC arasındaki ilişkiyi esas alan dispersivite abağını önermişlerdir. Söz konusu abakta tamamen dispersif değil ve çok dispersif arasında değişen altı farklı dispersivite sınıfı yer almaktadır. Dispersif killer ve bu killeri tanımlama yöntemleri ve belirlenen dispersivite derecelerinin sınırları konusundaki belirsizlikler günümüzde halen devam etmektedir. Ayrıca, sınırlı sayıdaki çalışmada deneylerde kullanılan suyun kimyasının dispersivite derecesi üzerindeki etkisi araştırılmış olup, sodyum iyonunun dispersitive derecesi üzerindeki etkisi tam olarak ortaya koyulmamıştır. Bu çalışmada, mühendislik uygulamalarında içsel erozyon ve borulanma gibi sorunlara yol açan dispersivite özelliğinin çeşitli deney yöntemleri ile araştırılması, dispersiviteyi kontrol eden etmenlerin ve su kimyasının dispersivite üzerindeki etkisinin belirlenmesi ve iyon konsantrasyonu ile dispersivite sınıfı arasındaki ilişkinin ortaya konulması ve farklı istatistiksel modellerle dispersivitenin kestirimi amaçlanmıştır.. YÖNTEM Bu çalışmada incelenen örneklerin derlenmesi amacıyla öncelikle, dispersif ve ara zemin özellikleri gösteren killerin bulunduğu lokasyonlar belirlenerek Ankara ve çevresinde yer alan 5 farklı örnekleme yerinden 9 adet örselenmiş kil örneği alınmış ve laboratuvar deneyleri yapılmıştır. Daha sonra birden fazla deneyin sonucunu esas alan ağırlıklı bir puanlandırma sistemi kullanılarak, deneysel yöntemlerle belirlenen dispersivite sınıfları yeniden tayin edilmiş ve istatistiksel analizler yapılarak dispersivite sınıflarının kestirimi amaçlanmıştır... Laboratuvar Deneyleri Laboratuvar deneyleri fiziksel ve indeks özelliklerin belirlenmesi amacıyla yapılmış zemin mekaniği deneyleri, fiziksel ve kimyasal dispersivite deneyleri ve su kimyası değiştirilerek yapılan dispersivite deneyleri olmak üzere üç aşamada gerçekleştirilmiştir.... Fiziksel ve indeks özellikler Araziden alınan 9 adet kil örneği üzerinde özgül ağırlık ve Atterberg limitleri tayinleri ile tane boyu dağılımı çözümlemeleri yapılmıştır. Söz konusu deneyler Hacettepe Üniversitesi Jeoloji Mühendisliği Bölümü Mühendislik Jeolojisi Laboratuvarı nda gerçekleştirilmiştir. Mühendislik sınıflaması için gereksinim duyulan likit limit (LL), plastik limit (PL), büzülme limiti (SL) ve plastisite indeksi (PI) değerleri de ASTM D438 () ye göre belirlenmiş, ayrıca aktivite değerleri de hesaplanmıştır. İncelenen örneklerin tanesi düşük plastisiteli silt, 3 tanesi yüksek plastisiteli kil olup, diğer örneklerin ise düşük plastisiteli kil oldukları belirlenmiştir. Örneklerin likit limitleri %4 ve %55, arasında değişirken, plastik limit değerleri ise % ve %9 arasında değişmektedir. Örneklerin sıkışabilirlik özelliklerinin belirlenmesi amacıyla ASTM D698 () yöntemi kullanılarak standart proktor deneyleri yapılmış ve örneklerin optimum su içeriği değerlerinin (w) %8-6 arasında, en yüksek kuru birim hacim ağırlık değerlerinin ise (ɤ) 7- kn/m 3 arasında değişim gösterdiği görülmüştür (Çizelge ). 7

3 Örnek no Kil boyutu (<µm) Çizelge. Zeminlerin fiziksel ve indeks özellikleri. Tane boyu (%) Kıvam limitleri (%) Silt Kum Çakıl PI PL LL SL Özgül ağırlık Zemin sınıfı Aktivite KB CL KB CL.56 7 KB CL.43 5 KB CL KB CL KB CH-CL ,6 KB CH S ML S CL SY CL SY CL SY CL.5 9,5 SY CL.54 3 SY CL.5 9 SY CL. 4 8,5 SY CL.8 9 A ML A CL A CL G CL.67 7 G CL G CL G CL ,5 T CL. 9 T CH-CL.78 9 Ç CL ,5 Ç CL AS CL.3 4 9,5 AS CL.7 9 Dispersif özellik gösteren killerin içerdiği minerallerin belirlenmesi amacıyla örnekler üzerinde tüm kaya ve kil bileşeni analizleri olarak iki aşamalı X-ışınları kırınım analizleri ICCD (993) e göre gerçekleştirilmiştir. X-ışınları difraktogram örnekleri Hacettepe Üniversitesi Jeoloji Mühendisliği Bölümü X-ışınları mikro analiz laboratuvarındaki Philips PW-4 model X-ışınları difraktometresi ile çekilmiştir. X-ışınları kırınım analizleri sonucunda belirlenen difraktogramlardaki piklerin yüzdeleri ise Gündoğdu (98) tarafından önerilen yönteme göre belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre örneklerin ağırlıklı olarak kil mineralleri, kuvars, kalsit ve feldispat minerallerini içerdiği saptanmıştır. Analiz sonuçlarından örneklerde en fazla bulunan kil minerali grubunun simektit olduğu ve ayrıca illit, kaolinit ve klorit minerallerinin de bulundukları belirlenmiştir.... Dispersivite deneyleri İncelenen kil örneklerinin dispersivite özelliklerinin belirlenmesi amacıyla fiziksel ve kimyasal dispersivite deneyleri yapılmıştır. Fiziksel deneyler kapsamında çift hidrometre, dağılma ve iğne deliği deneyleri Hacettepe Üniversitesi Jeoloji Mühendisliği Bölümü Mühendislik Jeolojisi Laboratuvarı nda yapılmıştır. Kimyasal dispersivite deneyleri kapsamında boşluk suyu analizleri DSİ Genel Müdürlüğü, Etüt ve Tesis Planlama Daire Başkanlığı Su ve Toprak Laboratuvarı nda yapılmıştır. Söz konusu deneylerin tamamında saf su kullanılmıştır. ASTM D4 () yöntemi esas alınarak yapılan çift hidrometre deneylerinde örneklere ait dispersiyon yüzdeleri ve sınıfları Sherard ve Decker (977) tarafından önerilen dispersivite sınıflandırması kullanılarak belirlenmiştir. Buna göre; 6 örnek dispersif olmayan, örnek ara ve örnek dispersif zemin olarak tanımlanmıştır. Kil örneklerinin dispersivite sınıfının belirlenmesi amacıyla yapılan fiziksel dispersivite deneylerinden biri olan dağılma deneyi ASTM D657 () yöntemi esas alınarak gerçekleştirilmiştir. Deney sonuçlarına göre örneklerin 3 tanesi Kategori 3 (K3, Dispersif), 3 tanesi Kategori 4 (K4, Yüksek Dispersif), 3 tanesi Kategori (K, Ara) olarak belirlenmiştir. Ayrıca tüm örnekler üzerinde ASTM D4647 () standartlarına göre iğne deliği deneyleri yapılmıştır. Buna göre 7 örnek dispersif (D-D ), örnek ara (ND3-ND4), örnek dispersif değil (ND-ND) ve örnek de şişen zemin (SP) olarak sınıflandırılmıştır. w (%) لا (kn/ m 3 ) 7

4 Kimyasal dispersivite deneyleri kapsamında, 9 örneğe ait toplam çözünmüş tuzlar (TDS), sodyum yüzdesi (SP), sodyum adsorbsiyon oranı (SAR), değişebilir sodyum yüzdesi (ESP), değişebilir katyon kapasitesi (CEC), ph derecesi ve elektriksel iletkenlik (EC) değerleri belirlenmiştir. İncelenen kil örneklerine ait TDS ve SP veri çiftlerinin Sherard vd. (97) tarafından önerilen dispersivite abağındaki dağılımı Şekil (a) da görülmektedir. Bu dağılıma göre örneklerin 4 tanesi dispersif, 4 tanesi ara ve tanesi dispersif olmayan zemin olarak tanımlanmıştır. Örneklerin kimyasal dispersivite deney sonuçları Gerber ve Hamse (987) tarafından önerilen ve ESP ile CEC arasındaki ilişkiyi esas alan dispersivite abağı kullanılarak da değerlendirilmiştir (Şekil (b)). Buna göre; örneklerin 5 tanesi dispersif, 4 tanesi yüksek dispersif ve tanesi de dispersif olmayan zemin olarak sınıflandırılmıştır. Sodyum adsorbsiyon oranı (SAR) değerleri esas alınarak yapılan dispersivite sınıflamasında (Aitchison ve Wood, 965; Bell, 994) örneklerin 9 tanesi dispersif, 4 tanesi ara ve diğerleri ise dispersif olmayan zemin olarak tanımlanmıştır. ESP değeri esas alınarak Aitchison ve Wood (965) tarafından önerilen dispersivite sınıflandırmasına göre ise örneklerin 5 tanesi dispersif, 3 tanesi ara, tanesi ise dispersif olmayan zemin olarak belirlenmiştir. (a) (b) Şekil. İncelenen örneklere ait veri çiftlerinin dispersivite sınıfları dağılımı (a) Sherard vd. (97) tarafından önerilen TDS-SP abağı, (b) Gerber ve Hamse (987) tarafından önerilen ESP- CEC abağı. 3. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER KULLANILARAK DİSPERSİVİTENİN KESTİRİMİ Dispersif killeri tanımlamak amacıyla fiziksel (dağılma deneyi, çift hidrometre deneyi, iğne deliği deneyi) ve kimyasal (boşluk suyu analizi) deneyler olmak üzere farklı deney yöntemleri önerilmiştir. Killerin dispersivite sınıfını güvenilir olarak belirleyen tek bir deney yöntemi henüz mevcut değildir. Killerin dispersivite özelliğini güvenilir bir biçimde belirlemek için örnekler üzerinde fiziksel ve kimyasal deneylerin tümünün yapılıp sonuçların birlikte değerlendirilmesi gerekmektedir. Bu nedenle, Bell ve Walker () birden fazla deneyin sonucunu esas alan ağırlıklı bir puanlandırma sistemi önermişlerdir. Bu çalışmada da söz konusu puanlandırma sistemi ile belirlenen dispersivite sınıfları esas alınarak istatistiksel analiz ve değerlendirmeler yapılmıştır. Bu nedenle, çalışmada incelenen kil örneklerine ait tüm dispersivite deney yöntemlerinden (saf su kullanılarak yapılan dispersivite deneyleriyle) belirlenen dispersivite sınıfları Bell ve Walker () tarafından önerilen puanlandırma sisteminde puanlandırılarak her örnek için tek bir dispersivite sınıfı belirlenmiştir (Çizelge ). Dispersivitenin kestirimi için yapılan istatistiksel çözümlemelerde belirlenen bu yeni sınıfların kullanılabilmesi amacıyla, elde edilen sınıflara dispersif değil sınıfından yüksek dispersif sınıfına kadar olmak üzere, den 5 e kadar değişen rakamlar verilerek örnekler sınıflandırılmıştır (Çizelge 3). Dispersivitenin kestirimi için yapılan istatistiksel çözümlemelerde yeniden belirlenen bu dispersivite sınıfları kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. 7

5 Çizelge. Dispersif killerin tanımlanması için Bell ve Walker () tarafından önerilen puanlandırma sistemi. Dispersivite deney ve yöntemleri İğne deliği Dağılma CEC-ESP TDS-SP SAR Toplam puan Yeni sınıf Yeni sınıf no puanı Dispersivite sınıfı Dispersif Orta disp. Az disp. Dispersif değil 5 3 Yüksek disp Dispersif Ara Dispersif değil 3 Yüksek disp Dispersif Marjinal Dispersif değil 4 3 Dispersif Ara Dispersif değil Dispersif Ara Dispersif değil = Yüksek disp. Dispersif Orta Disp Az disp. Dispersif değil Çizelge 3. İncelenen örneklerin Bell ve Walker () tarafından önerilen puanlandırma sistemi kullanılarak belirlenen yeni dispersivite sınıfları. Dispersivite deney ve yöntemleri Örnek no İğne deliği Dağılma TDS-SP ESP-CEC SAR Toplam puan K ND3 3 K B ND ND 4 K D 5 K3 B ND ND 7 K3 SP K3 C D 3 D 8 3 K4 ND4 3 K3 B ND ND 5 K5 ND3 3 K3 C D 3 D 3 K6 D 5 K3 A HD 4 D 5 4 K7 ND3 5 K4 3 C HD 4 D 3 4 S ND4 5 K3 B ND ND 5 S ND4 3 K B ND ND 4 SY ND3 3 K3 B ND I 6 SY ND3 3 K3 B ND ND 5 SY3 ND K B ND ND SY4 ND3 3 K3 B ND ND 5 SY5 ND3 3 K3 B ND ND 5 SY6 D 5 K3 B ND I 8 3 SY7 D 5 K3 B D 3 D 4 A ND4 3 K3 B ND ND 5 A ND4 3 K3 B ND ND 5 A3 ND4 3 K3 B ND ND 5 G D 5 K4 3 A D 3 D 5 4 G ND3 3 K4 3 A HD 4 D 4 4 G3 ND4 3 K3 B ND ND 5 G4 ND4 3 K3 C D 3 D 3 T ND4 3 K3 B HD 4 ND 9 3 T ND4 3 K3 A ND D 9 3 Ç ND4 3 K3 B ND ND 5 Ç ND3 3 K3 B ND I 6 AS D 5 K3 B ND ND 7 AS D 5 K3 B ND I Dispersivitenin Karar Ağacı Yöntemi İle Kestirimi Çalışmanın bu bölümünde, yeniden belirlenen sınıf değerlerinin (Çizelge 3) karar ağacı modeli ile kestirimi amaçlanmıştır. Karar ağacı modeli, en kuvvetli ve en iyi kestirimi gerçekleştirebilmek için Yeni sınıf 73

6 bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki tüm ilişkilerin incelenmesine dayanmaktadır (Ma, 998). Model oluşturulurken Çizelge 3 te verilen dispersivite sınıflarının en az değişken kullanılarak kestirimi amaçlanmıştır. Bunun için dispersivite sınıfları bağımlı değişken ve boşluk suyu analizi sonuçlarından elde edilen sayısal değişkenlerden sodyum adsorbsiyon oranı (SAR), değişebilir sodyum yüzdesi (ESP), toplam çözünmüş tuzlar (TDS ve sodyum yüzdesi (SP) değerleri ise bağımsız değişkenler olarak seçilmiştir. Bağımsız değişkenlerden birbirleriyle yüksek ilişkiye sahip veriler modele aynı anda dahil edilemediği için iki farklı karar ağacı modeli oluşturulmuştur. Şekil de TDS ve SP bağımsız değişkenleri kullanılarak oluşturulan karar ağacı modeli sunulmuştur. Modelde, dispersivite sınıfları kök düğümü olarak atanmış ve toplam çözünmüş tuzlar ile yüzde sodyum değerlerine göre dispersivite sınıflarını belirleyen kurallar üretilmiştir (Şekil (a)). Oluşturulan modelin yeterliliğinin kontrol edilmesi amacıyla modelden kestirilen dispersivite sınıfları ve çalışmadan belirlenen dispersivite sınıfları karşılaştırılmıştır (Çizelge 4 (a)). Buna göre, oluşturulan modelin dispersif sınıfını (4. sınıf) % doğru tahmin etmiş olduğu görülmektedir. Ayrıca, az dispersif sınıfını da (. sınıf) %86 oranında doğru tahmin etmiştir. Modele ait genel tahmin yüzdesi ise %69 olarak belirlenmiştir. İkinci karar ağacı modelinde ise, dispersivite sınıflarının kestirimi amacıyla sodyum adsorbsiyon oranı (SAR) ve değişebilir sodyum yüzdesi (ESP) değerleri bağımsız değişkenler olarak seçilmişlerdir. Şekil b de sunulan ve SAR ve ESP değişkenleri kullanılarak oluşturulan karar ağacı modelinde kök düğümü olarak atanan dispersivite sınıflarından SAR ve ESP değerlerine göre kurallar oluşturularak alt dallar üretilmiştir. Modelden kestirilen ve çalışmadan belirlenen dispersivite sınıfları karşılaştırıldığında modelin az dispersif (. sınıf) ve orta dispersif (3. sınıf) sınıfında oldukça iyi tahminlerde bulunduğu görülmektedir. Modelin genel tahmin yüzdesi ise %8,8 olarak belirlenmiştir (Çizelge 4b) SAR ve ESP değişkenleri kullanılarak oluşturulan modelin TDS ve SP değişkenleri kullanılarak oluşturulan modelden daha kuvvetli kestirim performansına sahip olduğu görülmüştür. Oluşturulan her iki model üzerinde yapılan yeterlilik kontrolleri değerlendirildiğinde, dispersivite sınıfı üzerinde sodyum iyonunun etkili olduğunu söylemek mümkündür. TDS, SP, ESP, SAR değerlerinin artışına koşut olarak, dispersivite sınıfında da bir yükselme belirlenmiştir. (a) (b) Şekil. Boşluk suyu analizinden belirlenen sayısal değişkenler kullanılarak oluşturulan karar ağacı modelleri (a)tds ve SP bağımsız değişkenleri kullanılarak oluşturulan model, (b)sar ve ESP bağımsız değişkenleri kullanılarak oluşturulan model. 3.. Dispersivitenin Lojistik Regresyon Yöntemi İle Kestirimi Dispersivite deneyleri sonucunda belirlenmiş olan sınıflar ve boşluk suyu analiz sonuçlarından elde edilen sayısal değişkenler lojistik regresyon analizi için oldukça uygun veri kümeleri oluşturmaktadırlar. Bu nedenle, ağırlıklı puanlandırma sistemiyle yeniden belirlenmiş dispersivite 74

7 sınıflarının (Çizelge 3) lojistik regresyon modeli kullanılarak boşluk suyu analiz sonuçlarından elde edilen önemli sayısal değişkenlerden kestirimi amaçlanmıştır. Çizelge 4. Karar ağacı modelinden tahmin edilen dispersivite sınıfları ile çalışmadan belirlenen dispersivite sınıflarının karşılaştırılması, (a) TDS ve SP değişkenleri kullanılarak oluşturulan karar ağacı modelinden tahmin edilen sınıfların karşılaştırması, (b) SAR ve ESP değişkenleri kullanılarak oluşturulan karar ağacı modelinden tahmin edilen sınıfların karşılaştırması. (a) Deneysel yöntemle elde edilen dispersivite sınıfları 3 4 Genel yüzde (%). Tahmin edilen dispersivite sınıfları Doğru sınıflama (%) (b) Deneysel yöntemle elde edilen dispersivite sınıfları 3 4 Genel yüzde (%).3 Tahmin edilen dispersivite sınıfları Doğru sınıflama (%) Çizelge 3 de dispersif değil (. sınıf) ve az dispersif (. sınıf) olarak tanımlanan sınıflar dispersif olmayan zeminler olarak birleştirilmiş ve ( no.lu sınıf), orta dispersif (3. sınıf) ve dispersif (4. sınıf) olarak tanımlanan sınıflar ise dispersif zeminler ( no.lu sınıf) olarak birleştirilmişlerdir. Buna göre, incelenen örnekler için belirlenmiş olan dört dispersivite sınıfı dispersif değil ( no.lu sınıf) ve dispersif ( no.lu sınıf) olmak üzere iki sınıf olarak yeniden tanımlanmıştır. Modelde, bağımlı değişken olarak seçilen dispersivite sınıfları üzerinde boşluk suyu analizi sonuçlarından elde edilen TDS ve SP bağımsız değişkenleri arasındaki ilişki kestirilmeye çalışılmıştır. Analizler SPSS Statistics istatistiksel paket programı kullanılarak yapılmıştır. Modelden elde edilen lojistik regresyon eşitliği; olasılığı = TDS +.7 Na (r =.866) () olarak bulunmuştur. TDS ve SP bağımsız değişkenlerine ait risk değerlerine bakıldığında TDS ve SP değerleri arttıkça örneklerin dispersif sınıfa (. sınıf) geçme eğiliminin yüksek olduğu belirlenmiştir. Ayrıca modele ait Nangelkerke belirleme katsayısı r =.866 olarak bulunmuş ve modelin anlamlı olduğu sonucuna varılmıştır. Model yeterliliğinin kontrolü amacıyla lojistijk regresyon analizi yapılarak tahmin edilen sınıflarla deneysel sınıflar karşılaştırılmıştır (Çizelge 5). Çizelge 5. İki değişkenli lojistik regresyon modelinden tahmin edilen dispersivie sınıfları ile çalışmadan belirlenen dispersivite sınıflarının karşılaştırılması. Tahmin edilen dispersivite Deneysel yöntemle sınıfları elde edilen dispersivite sınıfları Doğru sınıflama (%) Genel yüzde (%)

8 Buna göre, dispersif olmayan sınıfta (. sınıf) yer alan 7 örneğin 6 tanesinin ve dispersif sınıfta (. sınıf) yer alan örneğin tanesinin doğru sınıflandığı görülmektedir. Kurulan modelin genel olarak doğru sınıflama oranı %93. olarak belirlenmiştir. 4. SONUÇLAR Bu çalışma kapsamında yapılan deney ve çözümlemeler sonucunda killi zeminlerin fiziksel ve indeks özellikleri ile dispersivite arasında bir ilişki olmadığı görülmüştür. Bunun yanı sıra, dispersif özelliklerinin belirlenmesi amacıyla yapılan fiziksel dispersivite deneylerinden elde edilen dispersivite sınıfları farklılık gösterirken, kimyasal dispersivite deneyleri kapsamında yapılan sınıflamalar karşılıklı incelendiğinde elde edilen sonuçların genel anlamda birbiriyle uyumlu olduğunu söylemek mümkündür. Fiziksel dispersivite deneylerinden iğne deliği ve dağılma deneyi sonuçlarına göre dispersif ve ara zemin olarak sınıflandırılan örneklerin tümünde simektit grubu kil mineralleri %5 ve bu değerin üzerinde yer almaktadır. Aynı kil örneği üzerinde yapılan fiziksel ve kimyasal dispersivite deney sonuçlarının farklılık göstermesi ve dispersiviteyi belirlemeye yönelik tek ve güvenilir bir deney yönteminin olmaması sebebiyle farklı istatistiksel kestirim ve esnek hesaplama yöntemleri kullanılarak modeller oluşturulmuştur. Lojistik regresyon yöntemi kullanılarak önerilen model, TDS ve SP değişkenlerine bağlı olarak örneklerin dispersif veya dispersif olmayan sınıfa geçme olasılığına ilişkin kuvvetli kestirimler yapma olanağı sunmuştur. Bu çalışmadan elde edilen bulgular dikkate alınarak bundan sonraki dönemde örnek sayısı ve çeşitliliği arttırılarak dispersivitenin incelenmesi ve istatistiksel modellerin sınanması önerilmektedir. 5. KAYNAKLAR Aitchison, G.D., Wood, C.C., 965. Some interactions of compaction, permeability and post-construction deflocculation affecting the probability of piping failures in small dams, Proceedings, 6th Int. Conference on Soil Mechanics and Foundation Engineering, Montreal, Canada, Int. Society of Soil Mechanics and Foundation Engineering, Cilt II, 44, 965. ASTM, D438,. Standard test methods for liquid limit, plastic limit and plasticity index of soils. Section-4, Construction, V.4.8, ASTM Publication, 97. ASTM, D698,. Standard test methods for laboratory compaction characteristics of soil using standard effort. Building stones, Section-4, Construction, V.4.8, ASTM Publication, 97. ASTM, D4,. Standard test methods for dispersive characteristics of clay soil by double hydrometer. Building stones, Section-4, Construction, V.4.8, ASTM Publication, 97. ASTM D657,. Standard test methods for determining dispersive characteristics of clayey soil by the crumb test. Building stones, Section-4, Construction, V.4.8, ASTM Publication, 97 ASTM D4647,. Standard test methods for determining dispersive characteristics of clayey soil by the crumb test. Building stones, Section-4, Construction, V.4.8, ASTM Publication, 97 Bell FG, Maud RR, 994. Dispersive soils: a review from a South African perspective. Q J Eng Geol 7: 95 Bell, F. G., Walker, D.J.H.,. A further examination of the nature of dispersive soils in Natal, South Africa, Quaterly J. of Engineering Geology and Hydrogeology, Cilt 33, 87-99,. Düzceer, R., 984. An investigation on internal erosion phenomenon in earth dams, Yüksek Lisans Tezi, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara. Gerber, A., Harmse, H. J., 987. Proposed procedure for identification of dispersive soils by chemical testing. Civil Eng S Afr. 9: Gündoğdu, M. N., 98. Geological, mineralogical and geochemical investigation of Neogene aged Bigadic sedimentary basin. PhD thesis, Hacettepe University, Institute of Geosciences. Haliburton, T. A., Petry T. M., Hayden, M. L., 975. Identification and treatment of dispersive clay soils, Report to Bureau of Reclamation, Denver, CO, pp. 3. ICCD, 993. Mineral powder diffraction file databook sets 4, Int. Centre for diffraction data. Knodel, P. C., 99. Characteristics and problems of dispersive clay soils, USBR Materials Engineering Branch, Report no: R-9-9, 7, Denver. Mitchell, J. K., 976. Fundamentals of soil behavior. Wiley, New York, p 56. Ma, Y., 998. Data Warehousing, OLAP and data mining: an integrated strategy for use at FAA, Department of Electrical Engineering and Computer Science, MIT. Nontananandh, S., Thongmit, C., Jotikansa, A., Suriyavanagul, P., Chantawaran, K., 6. A preliminary study of dispersive soil erosions of reservoirs and road embankments in Kasetsart University Chalermphrakiat Sakon Nakhon province campus, Kasetsart University Project,. Sherard, J. L., Decker, R. S., Ryker. N. L., 97. Piping in earth dams of dispersive clays, Proc., Specialty Conf. on Perf. of Earth and Earth-Supported Structures, ASCE, Vol, part, pp Sherard, J. L., Dunnigan. L. P., Decker, R. S., Steele, E. F., 976a. Pinhole test for identifying dispersive soils. J Geotech Eng Division ASCE : Sherard, J. L., Decker. R. S., 977. Dispersive clays related piping, and erosion in Geotechnical Projects, STP 63. ASTM, Philadelphia. Tosun, H., 997. Comparative study on physical tests of dispersibility of soils used for earth fill dams in Turkey. ASTM Geotech Test J ():