Akademik Veri Yönetim Sistemi
Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, cilt.24, sa.71, ss.613-630, 2022 (Hakemli Dergi)
Bu çalışmada, rastlantısal veri tabanına sahip meta-sezgisel algoritmalar içinde yer alan Parçacık Sürü Optimizasyonunun (PSO) bir depremin konumunun belirleme çalışmalarında kullanılması irdelenmiştir. Bu algoritmanın hem sentetik deprem modeli hem de gerçek bir depremin konum belirleme çözümlerinde uygulanabilirliği ve etkinliği gösterilmiştir. Gürültüsüz ve gürültü içeren sentetik deprem modelinin konum belirlemesi başarı ile değerlendirilmiştir. Hem sentetik deprem modeli hem de gerçek depremin konum belirleme sonuçlarının olasılık yoğunluk fonksiyonları hesaplanarak elde edilen kestirim parametre değerlerinin güven aralığı içinde kaldığını göstermiştir. Ayrıca enlem-boylam, enlem-derinlik ve boylam-derinlik için üretilen hata enerjisi haritaları hazırlanarak çözüm sonuçları irdelenmiştir. Yöntem, Ege Denizi içinde Samos fayı üzerinde meydana gelen depremin 39 adet sismik istasyonda kaydedilen P ve S dalgalarının varış zamanları kullanılarak konum belirleme çalışması yapılmıştır. Bu deprem çeşitli sismolojik merkezlerince çözümü yapılmış olup, sadece Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD) tarafından açıklanan sonuçları ile karşılaştırılarak, yüzde bağıl hata oranları ile birlikte konumlar arasındaki uzaklıkları belirlenmiştir. PSO çözümünden parametre kestirim sonuçları enlem, boylam ve odak derinliği sırasıyla 37,827o, 26,650o ve 16,544 km’dir. AFAD tarafından belirlenen merkez üssü ve odak derinliği değerleri ile PSO çözümüyle elde edilen değerler karşılaştırıldığında enleme göre birbirlerinden olan uzaklık binde bir hata ile 5,26 km, boylamda binde iki hata ile 6,0 km ve derinlikte ise yüzde 1 hata ile 1,64 km elde edilmiştir. Son olarak iki merkez üssü arasındaki uzaklık farkı 7,98 km elde edilmiştir.