زمین شناسی مهندسی

زمین شناسی مهندسی

پیش بینی مقاومت فشاری تک محوری و مدول الاستیسیته یک سنگ آهک با استفاده ازرگرسیون اجزای اصلی و الگوریتم بهینه سازی ذرات بر مبنای ماشین های برداری پشتیبان

نویسنده
دانشگاه یزد
چکیده
مقاومت تک محوری و مدول الاستیسیته سنگ ها در مهندسی ژئوتکنیک، مکانیک سنگ و مهندسی زمین شناسی، جزو پارامترهای حیاتی در طراحی می باشد. بدین منظور از دو روش رگرسیون اجزا اصلی و روش هیبریدی الگوریتم بهینه سازی ذرات بر مبنای ماشین های برداری رگرسیون استفاده شده است. پارامترهای استفاده شده در این مدلسازی شامل سرعت موج فشاری، نسبت پواسون و تخلخل دینامیکی می باشد. مدل سازی بر مبنای نتایج حاصل از آزمایش مقاومت تک محوری فشاری و التراسونیک بر روی 115 نمونه سنگ آهک انجام شده است. دقت مدل های توسعه یافته با استفاده از شاخص های آماری شامل ضریب همبستگی، مربع متوسط خطای نرمال شده و متوسط خطای مطلق مورد بررسی قرار گرفت. نتایج بدست آمده نشان داد که دقت هر دو روش در تخمین پارامترهای هدف بالا می باشد. مقدار الگوریتم بهینه سازی ذرات به منظور تعیین بهینه حالت محدودیت جعبه و حالت اپسیلون مورد استفاده قرار گرفت. مقدار ضریب همبستگی، مربع متوسط خطای نرمال شده و متوسط خطای برای محموعه آموزش در مدل سازی مقاومت تک محوری با روش رگرسیون اجزا اصلی به ترتیب 0.78، 22.45 و 0.363 بدست آمد. مقادیر حاصل برای مجموعه تست در این حالت به ترتیب 0.76، 22.51 و 0.357 بدست آمده است. مقدار ضریب همبستگی، مربع متوسط خطای نرمال شده و متوسط خطای برای محموعه آموزش در مدل سازی مقاومت مدول الاستیسیته با روش رگرسیون اجزا اصلی به ترتیب 0.71، 34.23 و 0.421 بدست آمد. مقادیر حاصل برای مجموعه تست در این حالت به ترتیب 0.7، 34.23 و 0.43 بدست آمده است.مدل سازی در روش رگرسیون ماشین برداری به استفاده از چهار تابع کرنل خطی، درجه دوم، مکعبی و گوسین انجام شد. نتایج بدست آمده نشان می دهد تابع کرنل درجه دوم نتایج بهتری در تخمین مقاومت فشاری تک محوری و مدول الاستیسیته ارائه می کند. مقدار ضریب همبستگی، مربع متوسط خطای نرمال شده و متوسط خطای برای محموعه آموزش در مدل سازی مقاومت تک محوری با استفاده از تابع کرنل در ماشین های بردار پشتیبان به ترتیب 0.83، 16.98 و 0.329 بدست آمد. مقادیر حاصل برای مجموعه تست در این حالت به ترتیب 0.76، 22.15 و 0.296 بدست آمده است. مقدار ضریب همبستگی، مربع متوسط خطای نرمال شده و متوسط خطای برای محموعه آموزش در مدل سازی مقاومت مدول الاستیسیته با روش رگرسیون اجزا اصلی به ترتیب 0.73، 29.11و 0.45 بدست آمد. مقادیر حاصل برای مجموعه تست در این حالت به ترتیب 0.7 ، 25.67 و 0272 بدست آمده است.مدل سازی در روش رگرسیون ماشین برداری به استفاده از چهار تابع کرنل خطی، درجه دوم، مکعبی و گوسین انجام شد. به علاوه، مقایسه نتایج حاصل از رگرسیون اجزا اصلی و ماشین برداری رگرسیون نشان می دهد که ماشین برداری رگرسیون نتایج بهتری را ارائه می نماید.
کلیدواژه‌ها

1. Aboutaleb S., Behnia M., Bagherpour R., Bluekian B., “Using non-destructive tests for estimating uniaxial compressive strength and static Young’s modulus of carbonate rocks via some modeling techniques”, Bulletin of Engineering Geology and the Environment,(2017) 1-12. DOI: 10.1007/s10064-017-1043-2
2.Ghasemi E., Kalhori H., Bagherpour R., Yagiz S., “Model tree approach for predicting uniaxial compressive strength and Young’s modulus of carbonate rocks”, Bulletin of Engineering Geology and Environment, Vol. 77(1) (2016) 331-334. DOI:10.1007/s10064-016-0931-1
3.Jahed Armaghani D., Tonnizam Mohamad E., Momeni E., Narayanasamy M., MohdAmin M., “An adaptive neuro-fuzzy inference system for predicting unconfined compressive strength and Young’s modulus: a study on Main Range granite”, Bulletin of Engineering Geology and Environment, Vol. 74(4) (2015) 1301–1319. DOI: 10.1007/s10064-014-0687-4
4.Majdi A., Rezaei M., “Prediction of unconfined compressive strength of rock surrounding a roadway using artificial neural network”, Neural Computing and Applications, Vol. 23 (2013) 381–389. DOI:10.1007/s00521-012-0925-2
5.Baykasoglu A., Gullu H., Canakci H., Ozbakir L., “Predicting of compressive and tensile strength of limestone via genetic programming”, Expert Systems with Applications, Vol. 35 (2008) 111–123. DOI: 10.1016/j.eswa.2007.06.006
6.Monjezi M., Khoshalan H. A., Khoshalan M., “A neuro- genetic network for predicting uniaxial compressive strength of rocks”, Geotechnical and Geological Engineering, Vol. 30(4) (2012) 1053-1062. DOI: 10.1007/s10706-012-9510-9
7.Sharma L. K., Vishal V., Singh T. N. “ Developing novel models using neural networks and fuzzy systems for the prediction of strength of rocks from key geomechanical propertie”, Journal of Measurement, Vol. 102 (2017) 158-169. DOI:10.1016/j.measurement.2017.01.043
8.Ghafoori M., Rastegarnia A., Lashkaripour G. R., “Estimation of static parameters based on dynamical and physical roperties in limestone rocks”, Journal of African Earth Sciences, Vol. 137 (2018) 22-31. DOI:10.1016/j.jafrearsci.2017.09.008
9.Gokceoglu C., Zorlu K., “A fuzzy model to predict the uniaxial compressive strength and the modulus of elasticity of a problematic rock”, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 17(1) ( 2004) 61–72. DOI:10.1016/j.engappai.2003.11.006
10.Yilmaz L., Yuksek G., “ Prediction of the strength and elasticity modulus of gypsum using multiple regression, ANN, and ANFIS models”, International Journal Rock Mechanic and Mining Science, Vol. 46(4) (2009) 803-810. DOI: 10.1016/j.ijrmms.2008.09.002
11.Dehghan S., Sattari G. H., Chehreh C. S., Aliabadi M. A., “Prediction of unconfined compressive strength and modulus of elasticity for Travertine samples using regression and artificial neural networks”, International Journal of Mining Science and Technology, Vol. 20(1) (2010) 41–46. DOI:10.1016/S1674-5264(09)60158-7
12.Ceryan N., “Application of support vector machines and relevance vector machines in predicting uniaxial compressive strength of volcanic rocks” , Journal of African Earth Sciences, Vol. 100 (2014) 634–644. DOI:10.1016/j.jafrearsci.2014.08.006
13.Cevik A., Sezer E. A., Cabalar A. F., Gokceoglu C., “ Modeling of the unconfined compressive strength of some clay-bearing rocks using neural network” , Applied Soft Computing, Vol. 11(2) (2011) 2587–2594. DOI: 10.1016/j.asoc.2010.10.008
14.Meulenkamp, F., Grima, M. A. “Application of neural network for the prediction of the unconfined compressive strength (UCS) from Equotip hardness.” International Journal Rock Mechanic and Mining Science, Vol. 36(1) (1999) 29-33. DOI: 10.1016/S0148-9062(98)00173-9
15.Singh V. K., Singh D., Singh T. N., “Prediction of strength properties of some schistose rocks from petrographic properties using artificial neural networks”, International Journal Rock Mechanic and Mining Science, Vol. 38, No. 2, (2001), 269–284. DOI: 10.1016/S1365-1609(00)00078-2
16.Sonmez H., Gokceoglu C., Nefeslioglu H. A., Kayabasi A., “Estimation of rock modulus: for intact rocks with an artificial neural network and for rock masses with a new empirical equation”, International Journal Rock Mechanic and Mining Science, Vol. 43(2) (2006) 224–235. DOI: 10.1016/j.ijrmms.2005.06.007
17.Yagiz S., Sezer E. A., Gokceoglu C., “Artificial neural networks and nonlinear regression techniques to assess the influence of slake durability cycles on the prediction of uniaxial ompressive strength and modulus of elasticity for carbonate rocks”, International Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics, Vol. 36(14) (2012) 1636–1650. DOI: 10.1002/nag.1066
18.Zorlu K., Gokceoglu C., Ocakoglu F., Nefeslioglu H. A., Acikalin S. “Prediction of uniaxial compressive strength of sandstones using petrography-based models”, Engineering Geology, Vol. 96(3) (2008) 141–158. DOI:10.1016/j.enggeo.2007.10.009
19.Ceryan N., Okkan U., Kesimal A., “Prediction of unconfined compressive strength of carbonate rocks using artificial neural networks”, Environmental Earth Sciences, Vol. 68(3) (2013) 807-819. DOI:10.1007/s12665-012-1783-z
20.Feng X., Jimenez R., “Bayesian prediction of elastic modulus of intact rocks using their uniaxial compressive strength”, Engineering Geology, Vol. 173 (2014) 32–40. DOI:10.1016/j.enggeo.2014.02.005

21.Ng I. T., Yuen K. V., Lau C. H., “Predictive model for uniaxial compressive strength for grade III granitic rocks from Macao”, Engineering Geology, Vol. 199 (2015) 28–37. DOI:10.1016/j.enggeo.2015.10.008
22.Wang Y., Aladejare A. E., “Selection of site-specific regression model for characterization of uniaxial compressive strength of rock”, International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences, Vol. 75 (2015) 73-81. DOI:10.1016/j.ijrmms.2015.01.008
23.Gokceoglu C., “A fuzzy triangular chart to predict the uniaxial compressive strength of Ankara agglomerates from their petrographic composition”, Engineering Geology, Vol. 66(1) (2002) 39–51. DOI:10.1016/S0013-7952(02)000236
24.Gokceoglu C., Sonmez H., Zorlu K., “Estimating the uniaxial compressive strength of some clay-bearing rocks selected from Turkey by nonlinear multivariable regression and rule-based fuzzy models”, Expert System, Vol. 26(2) (2009) 176–190. DOI:10.1111/j.1468-0394.2009.00475.x
25.Karakus M., Tutmez, B., “Fuzzy and multiple regression modelling for evaluation of intact rock strength based on point load, Schmidt hammer and sonic velocity”, Rock Mechanics and Rock Engineering, Vol. 39(1) (2006) 45–57. DOI:10.1007/s00603-005-0050-y
26.Jahed Armaghani D., Amin M. F., Yagiz S., Shirani Faradonbeh R., AsnidaAbdullah R., “Prediction of the uniaxial compressive strength of sandstone using various modeling techniques”, International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, Vol. 85 (2016) 174-186. DOI: 10.1016/j.ijrmms.2016.03.018
27.Singh R., Kainthola A., Singh T. N. “Estimation of elastic constant of rocks using an ANFIS approach”, Appl Soft CompuT, Vol. 12(1) ( 2012) 40–45. DOI:10.1016/j.asoc.2011.09.010
28.Liang M., Tonnizam Mohamad E., ShiraniFaradonbeh R., Jahed Armaghani D., Ghoraba S. “Rock strength assessment based on regression tree technique”, Engineering with Computers, Vol. 32(2) (2016) 343–354. DOI:10.1007/s00366-015-0429-7
29.Tiryaki B., “Predicting intact rock strength for mechanical excavation using multivariate statistics, artificial neural networks, and regression trees”, Engineering Geology, Vol. 99(1) (2008) 51–60. DOI:10.1016/j.enggeo.2008.02.003
30.Beiki M., Majdi A., Givshad A. D., “ Application of genetic programming to predict the uniaxial compressive strength and elastic modulus of carbonate rocks”, International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, Vol. 63 (2013) 159–169. DOI:10.1016/j.ijrmms.2013.08.004
31.Canakci H., Baykasoglu A., Gullu H., “Prediction of compressive and tensile strength of Gaziantep basalts via neural networks and gene expression programming”, Neural Computing and Applications, Vol. 18 (2009) 1031–1041. DOI:10.1007/s00521-008-0208-0
32.Momeni E., Jahed Armaghani D., Hajihassani M., Amin M. F. “Prediction of uniaxial compressive strength of rock samples using hybrid particle swarm optimization-based artificial neural networks”, Journal of Measurement, Vol. 60 (2015) 50-63. DOI:10.1016/j.measurement.2014.09.075
33.Tonnizam Mohamad E., Armaghani D. J., Momeni e., Alavi Nezhad S. K. “Prediction of the unconfined compressive strength of soft rocks: a PSO-based ANN approach”, Bull Eng Geol Environ, VoL. 74(3) ( 2015) 745–757. DOI:10.1007/s10064-014-0638-0
34. Amemiya T. “Advanced Econometrics. s.l.:Harvard University Press, (1985).
35. Kramer R. “Chemometric Techniques for Quantitative Analysis.” New York, ( 1998).
36.Liu R. X. Kuang J., Gong Q., Hou X. L., “Principal component regression analysis with SPSS” ,Computer Methods and Programs in Biomedicine, Vol. 71(2) (2003) 141-147. DOI: 10.1016/S0169-2607(02)00058-5
37.Vapnik V. “Nature of Statistical Learning Theory”. New York, (1995).
38.Abedi M., Norouzi G. H., Bahroudi A., “Support vector machine for multi-classification of mineral prospectivity areas”, Computers & Geosciences, Vol. 46 (2012) 272–283. DOI:10.1016/j.cageo.2011.12.014
40.Zuo R. & Carranza E. J. M., “Support vector machine: A tool for mapping mineral prospectivity”, Computers & Geosciences, Vol. 37(12) (2011) 1967–1975. DOI:10.1016/j.cageo.2010.09.014
41.Basak D., Pal S., ChandraPatranabis D., “Support Vector Regression”, Neural Information Processing – Letters and Reviews, (2007) 11.
42.Smola A. J., Schölkopf B., “A tutoria on support vector regression”, Statistics and Computing, Vol. 14, No. 3 (2004) 199–222
42. Mozumder R. A., Roy B., Laskar A. I., “Support Vector Regression Approach to Predict the Strength of FRP Confined Concrete”, Arabian Journal for Science and Engineering, Vol. 42(3) (2017) 1129-1146. DOI: 10.1007/s13369-016-2340-y
43. Hatheway W. The complete ISRM suggested methods for rock characterization testing and monitoring, NEW YORK, (2009).
44. Starzec P. “Dynamic elastic properties of crystalline rocks from south-west Sweden” ,International Journal Rock Mechanic and Mining Science, Vol. 36(2) (1999) 265–272. DOI:10.1016/S01489062(99)00011-X
45. Bai S. B., Wang J., Pozdnoukhov A., Kanevski M., “Validation of logistic regression models for landslide susceptibility maps”, Los Angeles, World congress on computer science and information engineering, (2009) 355–358.
46.Looney C. G. “Advances in feed forward neural networks: demystifying knowledge acquiring black boxes”, IEEE Trans Knowl. Data Eng, Vol.8(2) (1996), 211–226. DOI: 10.1109/69.494162
47. Sonmez H., Gokceoglu C., Nefeslioglu H. A., Kayabasi A., “Estimation of rock modulus: for intact rocks with an artificial neural network and for rock masses with a new empirical equation” , International Journal Rock Mechanic and Mining Science, Vol. 43(2) (2006) 224–235. DOI:10.1016/j.ijrmms.2005.06.007
48. Mokhtari A. R. “Hydrothermal alteration mapping through multivariate logistic regression analysis of lithogeochemicaldata”, Journal of Geochemical Exploration, Vol. 145 (2014) 207–212. DOI:10.1016/j.gexplo.2014.06.008
49. Jiang M., Jiang S., Zhu L., Wang Y., Huang W., & Zhang H., “Study on Parameter Optimization for Support Vector Regression in Solving the Inverse ECG Problem”, Computational and Mathematical Methods in Medicine, (2013).
50. Novitasari D., Cholissodin I., Mahmudy W. F., “Optimizing SVR using Local Best PSO for Software Effort Estimation”, Journal of Information Technology and Computer Science, Vol. 1(1) (2016) 28 – 37. DOI: 10.25126/jitecs.2016117