Barajlarda Düşey Deformasyonların Belirlenmesi: Obruk Baraj Örneği

Öz

Yerkabuğunda veya doğal/yapay yapılarda meydana gelen değişiklikler genellikle “deformasyon” olarak adlandırılır. Bu değişiklikler hem düşey hem de yatay konumlarda izlenebilir. Özellikle düşey deformasyon, genellikle yüksek hassasiyetli nivelman yöntemiyle belirlenir. Bu yöntemde, olası deformasyon bölgesini çevreleyecek şekilde referans ve obje noktalarından oluşan bir ağ kurulur. Obje noktaları, deformasyonun meydana gelmesi beklenen alanlara doğrudan yerleştirilirken; referans noktaları, düşey veya yatay hareketin olmadığı kabul edilen konumlara seçilir. Belirli zaman aralıklarında yapılan gözlemlerin sonuçları, serbest ağ dengelemesi kullanılarak en küçük kareler yöntemiyle değerlendirilir ve obje noktalarına ait düşey yer değiştirmeler zaman farkına göre tahmin edilir. Bu çalışma, Çorum’daki Obruk Barajı’nda olası düşey deformasyonları belirlemek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında, 44’ü obje ve 14’ü referans olmak üzere toplam 58 noktadan oluşan yerel bir nivelman ağı kurulmuştur. Yaklaşık 22 km uzunluğundaki bu ağda, çift yönlü gözlemlerle 0.6 mm/km hassasiyetinde elektronik nivelman ekipmanı kullanılmıştır. Arazi gözlemleri, barajdaki su seviyesinin yıl içerisindeki maksimum ve minimum olduğu zaman aralıkları dikkate alınarak organize edilmiştir. 2016 ve 2017 yılları arasında yapılan dört ölçü kampanyasının gözlemleri, PANDA deformasyon analiz yazılımındaki DEFANA modülü ile değerlendirilmiştir. Sonuçlar, 1. ve 4. kampanyalar arasındaki karşılaştırmada obje noktalarında ±2 ila ±5 mm arasında değişen anlamlı deformasyonlar olduğunu göstermektedir. Ancak, barajın bütünlüğünü tehlikeye atabilecek bir deformasyonun varlığına dair açık bir bulgu tespit edilmemiştir.

Anahtar Kelimeler

• Düşey Deformasyon
• Hassas Nivelman
• Obruk Barajı

Proje Numarası

16.FENBİL.21 / ODMYO19001.15.003

Determination of Vertical Deformations on Dams: Obruk Dam Sample

Öz

Changes in the earth's crust or natural/artificial structures are often referred as “deformation”. Those changes can be monitored in both vertical and horizontal positions. Specifically, vertical deformation is usually detected with high-precision leveling. In that method, the area is covered with reference and object points surrounding the possible deformation region. Object points are established directly to the sectors where deformation is expected, while reference positions are selected to the position where there is no vertical or horizontal movement. The results of the observations at certain time intervals are evaluated by the least-squares method using the free-network adjustment and the vertical displacements for the object points are estimated according to the time difference. This study was carried out to determine possible vertical deformation in Obruk Dam, Çorum. A local leveling network consisting of 58 points (44 objects and 14 references) were established. For evaluation, 0.6 mm/km precision electronic levelling equipment with round trip observations is used within this ~22 km network. Observations in the field were organized considering the time intervals when the water level in the dam is at the maximum and the minimum throughout the year. With the DEFANA module in PANDA deformation analysis software, the observations of four campaigns between 2016 and 2017 were analyzed. Results indicate significant deformations at the object points ranging from ±2 – ±5 mm in comparison between campaigns 1 and 4, but there is no clear evidence of deformation that could compromise the integrity of the dam.

Anahtar Kelimeler

• Vertical deformation
• Precise Leveling
• Obruk Dam

Destekleyen Kurum

Afyon Kocatepe Üniversitesi / Hitit Üniversitesi

Proje Numarası

16.FENBİL.21 / ODMYO19001.15.003

Teşekkür

This paper is based on the postgraduate thesis of Zafer Köse with the title “Determination of Vertical Deformations in Obruk Dam using Precise Leveling Method” and is supported by Coordinatorship of Scientific Research Projects (BAP) of Afyon Kocatepe University (project no: 16.FENBİL.21) and Hitit University (project no: ODMYO19001.15.003). We would also like to thank all participants in this project who helped during the field observations and software processes.

Kaynakça

1. Alisic, I., Redovnikovic, L., & Ivkovic, M. (2011). Application of Deformation Analysis on the Geodetic Measurements. 5th International Conference on Engineering Surveying. 22-24 September, Brijuni, Croatia, 41-48.
2. Alkan, R. M., Gülal, V., İlçi, V., Ozulu, İ., Alkan, M. N., Köse, Z., Aladoğan, K., Tombuş, E., Şahin, M., Yavaşoğlu, H., & Oku, G. (2016). Obruk Barajı Deformasyon Ölçmeleri. 8. Ulusal Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu. 19-21 Ekim 2016, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul.
3. Dai, B., Gu, C., Zhao, E., & Qin, X. (2018). Statistical model optimized random forest regression model for concrete dam deformation monitoring. The Journal of the International Association for Structural Control and Monitoring, 25, 2170, https://doi.org/10.1002/stc.2170.
4. Doğanalp, S., & Turgut, B. (2009). Statik ve kinematik modelde deformasyon analizi. SÜ Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 24(2), 31-44.
5. Doğanalp, S., Turgut, B., & İnal, C. (2007). Yükseklik Ağlarında Kalman Filtreleme Yöntemi ile Deformasyon Analizi için Geliştirilen Program. 11. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı. 2-6 April, Ankara, Turkey.
6. Gulal, E. (2013). Structural deformations analysis by means of Kalman-filtering. Boletim de Ciências Geodésicas, 19(1), 98-113.
7. Hekimoglu, S., Erdogan, B., & Butterworth, S. (2010). Increasing the efficacy of the conventional deformation analysis methods: alternative strategy. Journal of Surveying Engineering, 136(2) https://doi.org/10.1061/(ASCE)SU.1943-5428.0000018.
8. Hekimoglu, S., Erdogan, B., Soycan, M., & Durdag, U. M. (2014). Univariate Approach for Detecting Outliers in Geodetic Networks. Journal of Surveying Engineering, 140(2), 04014006.

9. Kalın, G. (2010). Kil Çekirdekli Kaya Dolgu Barajlarda Jeodezik Yöntemle Deformasyon Ölçmeleri: Atatürk Barajı Örneği. (Postgraduate Thesis, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü)
10. Kalkan, Y. (2014). Baraj emniyeti ve deformasyon izleme çalışmaları Atatürk Barajı örneği. Harita Teknolojileri Dergisi, 6(3), 40-50.
11. Kalkan, Y., & Alkan, R. M. (2005). Mühendislik Yapılarında Deformasyon Ölçmeleri. 2. Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu. 23-25 November, İstanbul, Turkey, 64-74.
12. Kalkan, Y., Alkan, R. M., & Bilgi, S. (2010). Deformation Monitoring Studies at Atatürk Dam. FIG Congress 2010. 11-16 April, Sydney, Australia, 1-14.
13. Li, W., & Wang, C. (2011). GPS in the tailings dam deformation monitoring. Procedia Engineering, 26, 1648-1657.
14. Lin, C., Li, T., Chen, S., Liu, X., Lin, C., & Liang, S. (2019). Gaussian process regression-based forecasting model of dam deformation, Neural Computing and Applications, 31, 8503-8518.
15. Liu, S., Wang, L., Wang, Z., & Bauer, E. (2016). Numerical stress-deformation analysis of cut-off wall in clay-core rockfill dam on thick overburden. Water Science and Engineering, 9(3), 219-226.
16. Manake, A., & Kulkarni, M. N. (2002). Study of the deformation of Koyna Dam using the global positioning system. Survey Review, 36(285), 497-507.
17. Niemeier, W., & Tengen, D. (1990). PANDA The Software Package for Precise Engineering Networks, Presented Paper Second Accelerator Workshop, DESY, Hamburg.
18. Ponseti, M., & López-Pujol, J. (2006). The Three Gorges Dam Project in China: history and consequences. HMiC: història moderna I contemporània, 4, 151-188.
19. Ren, M., Song, L., & Liu, H. (2020). An optimized combination prediction model for concrete dam deformation considering quantitative evaluation and hysteresis correction. Advanced Engineering Informatics, 46, 101154.
20. Scaioni, M., Marsella, M., Crosetto, M., Tornatore, V., & Wang, J. (2018). Geodetic and remote-sensing sensors for dam deformation monitoring. Sensors, 18(11), 3682.
21. Setan, H., & Singh, R. (2001). Deformation analysis of a geodetic monitoring network. Geomatica, 55(3).
22. Su, H., Li, X., Yang, B., & Wen, Z. (2018). Wavelet support vector machine-based prediction model of dam deformation. Mechanical System and Signal Processing, 110, 412-427.
23. Taşçı, L. (2008). Dam deformation measurements with GPS. Geodesy and Cartography, 34(4), 116-121.
24. Taşcı, L., Yıldırım, B., & Gökalp, E. (2004). Kaya Dolgu Barajda deformasyonların jeodezik ve sonlu elemanlar metodu ile belirlenmesi. FÜ Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 16(2), 215-219.
25. Ünver, M. (1988). Düşey Yöndeki Yer Kabuğu Hareketlerinin Duyarlıklı Nivelman Yöntemi ile Belirlenmesi. (Yüksek Lisans Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü)
26. Wessel, P., Luis, J. F., Uieda, L., Scharroo, R., Wobbe, F., Smith, W. H. F., & Tian, D. (2019). The generic mapping tools version 6. Geochemistry, Geophysics, Geosystems, 20, 5556-5564.
27. Yavaşoğlu, H. H., Alkan, M. N., Bilgi, S., & Alkan, Ö. (2020). Monitoring aseismic creep trends in the İsmetpaşa and Destek segments throughout the North Anatolian Fault (NAF) with a large-scale GPS network. Geoscientific Instrumentation Methods and Data Systems, 9(1), 25-40.
28. Yavaşoğlu, H. H., Kalkan, Y., Tiryakioğlu, İ., Yigit, C. O., Özbey, V., Alkan, M. N., Bilgi, S., & Alkan, R. M. (2018). Monitoring the deformation and strain analysis on the Ataturk Dam, Turkey, Geomatics. Natural Hazards and Risk, 9(1), 94-107.
29. Yigit, C. O., Alcay, S., & Ceylan, A. (2016). Displacement response of a concrete arch dam to seasonal temperature fluctuations and reservoir level rise during the first filling period: evidence from geodetic data. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 7(4), 1489-1505.
30. Zhou, J., Shi, B., Liu, G., & Ju, S. (2021). Accuracy analysis of dam deformation monitoring and correction of refraction with robotic total station. PLOS ONE, 16(5), 0251281. https://doi.org/10.1371/journal.pone.025128.