AÇIK OCAKLARDA PATLATMA KAYNAKLI

SARSINTILARIN TAGUCHĠ YÖNTEMĠ KULLANILARAK

PARAMETRE OPTĠMĠZASYONU ĠLE AZALTILMASI

Bahadır UYĞUR

Yüksek Lisans Tezi

Maden Mühendisliği Anabilim Dalı

Aralık - 2009

AÇIK OCAKLARDA PATLATMA KAYNAKLI SARSINTILARIN

TAGUCHĠ YÖNTEMĠ KULLANILARAK PARAMETRE OPTĠMĠZASYONU ĠLE

AZALTILMASI

Bahadır UYĞUR

Dumlupınar Üniversitesi

Fen Bilimleri Enstitüsü

Lisansüstü Yönetmeliği Uyarınca

Maden Mühendisliği Anabilim Dalında

YÜKSEK LĠSANS TEZĠ

Olarak HazırlanmıĢtır.

DanıĢman : Yrd. Doç. Dr. Hakan AYKUL

Aralık - 2009

iii

KABUL ve ONAY SAYFASI

Bahadır UYĞUR‟un YÜKSEK LĠSANS TEZĠ olarak hazırladığı “Açık Ocaklarda

Patlatma Kaynaklı Sarsıntıların Taguchi Yöntemi Kullanılarak Parametre Optimizasyonu Ġle

Azaltılması” baĢlıklı bu çalıĢma, jürimizce lisansüstü yönetmeliğin ilgili maddeleri uyarınca

değerlendirilerek kabul edilmiĢtir.

…. / …. / …..

Üye :. Yrd. Doç. Dr. Özden ÜSTÜN

Üye : Yrd.Doç. Dr. Hakan AYKUL

Üye : Yrd. Doç. Dr. Önder UYSAL

Fen Bilimleri Enstitüsünün Yönetim Kurulu‟nun ....../...../..... gün ve ............. sayılı

kararıyla onaylanmıĢtır.

Prof. Dr. Atalay KÜÇÜKBURSA

Fen Bilimleri Enstitüsü Müdürü

iv

AÇIK OCAKLARDA PATLATMA KAYNAKLI SARSINTILARIN

TAGUCHİ YÖNTEMİ KULLANILARAK PARAMETRE OPTİMİZASYONU İLE

AZALTILMASI

Bahadır UYĞUR

Maden Mühendisliği, Yüksek Lisans Tezi, 2009

Tez DanıĢmanı: Yrd. Doç. Dr. Hakan AYKUL

ÖZET

Açık ve yeraltı maden iĢletmeciliğinde, ekonomik bir çözüm olması sebebiyle, halen

yaygın olarak cevherin veya cevherin üstündeki örtü tabakasının kazılması ve gevĢetilmesinde

tercih edilen delme patlatma kazı yöntemi bazı çevresel olumsuzluklarında temel kaynağıdır.

Son yıllarda bu çevresel olumsuzluklardan en dikkat çekeni yerleĢim alanlarında oluĢturduğu

fiziki hasarlar, halk tepkileri ve bu tepkilerin iĢletmelere olan olumsuz teknik ve ekonomik

yansımaları sebebiyle yersarsıntılarıdır. Günümüzde, iĢletmeler açısından bu çevresel problemin

minimize edilmesi, patlatmanın emniyetinin sağlanması, maliyetinin düĢürülmesi ve ideal

(istenen) gevĢemenin veya parça boyutunun sağlanması kadar önemli bir amaçtır.

Patlatma kaynaklı bu teknik ve çevresel problemlerin çözümünde; patlatma parçalanma

mekanizmasında rol olan faktörleri amaca göre optimize eden bir patlatma tasarımının önemi

tartıĢılmazdır. Bu yüzden sağlıklı bir patlatma tasarımı için bu mekanizmada rol olan pek çok

faktörün dikkate alınması ve incelenmesi gerekmektedir.

Sağlıklı bir tasarımın patlatma kaynaklı problemlerin çözümünde kritik bir konu olması

tasarım tekniklerinin bu alanda kullanımının öneminide arttırmaktadır. Bu tekniklerden biride

istatistiksel deney tasarımıdır. Deneysel tasarım metotlarının bir iĢletmede kullanımı ile, üretime

baĢlamadan süreç parametrelerinin en doğru Ģekilde dizaynı sağlanmakta böylece süreçte oluĢan

problemlere tasarım aĢamasında etkin çözümler geliĢtirilebilmektedir. Bu ise iĢletmelere ciddi

maliyet ve zaman avantajı sağlamakta, verimliliği arttırmaktadır. Endüstrinin pek çok dalında

baĢarıyla uygulanıyor olanı Ġstatistiksek Deney tasarımı (ĠDT) metodolojik yaklaĢımı itibariyle

tasarımın söz konusu olduğu tüm mühendislik faaliyetlerinde olduğu gibi delme patlatma

tasarımında da kullanılabilir özelliktedir.

ĠDT yöntemlerinin içinden ise son yıllarda üretim endüstrisinin pek çok kolunda

uygulanarak baĢarılı sonuçlar veren Taguchi deneysel tasarımı yöntemi delme patlatma ve diğer

madencilik süreçlerindeki problemlerin çözümünde kullanılabilecek en akılcı yöntem olarak

v

gözükmektedir. Çünkü bu metot diğer deneysel tasarım yöntemlerine göre aynı sonuçları

verirken çok daha az deneye ihtiyaç duymaktadır. Bu durum madencilik gibi saha çalıĢmasının

kaçınılmaz olduğu alanlarda yapılan araĢtırmalarda, deney yapma zorlukları ve kısıtlamalar

dikkate alınacak olursa daha düĢük maliyette, daha kısa zamanda ve daha kolaylıklı olarak

çözüm sağlayacaktır. Bu yüzden çok daha az deney yaparak çok yüksek doğruluk veren Taguchi

deneysel tasarımı, madencilik problemlerinin kısa sürede ve daha az maliyetle çözümünde etkin

olarak kullanılabilecek yöntemdir.

Bu araĢtırmanın çalıĢma alanı olan Seyitömer Linyitleri ĠĢletmesinde (SLĠ), patlatma

kaynaklı yersarsıntılarının etkisiyle yakın çevredeki yerleĢim birimlerinde yaĢayan halkın haklı

veya haksız tepki ve Ģikâyetlerinden kaynaklanan problemler yaĢanmaktadır. Bu problemlerin

ve çevreye verilen rahatsızlığın engellenmesi açısından patlatma kaynaklı bu sarsıntıların

azaltılması iĢletme açısından büyük önem taĢımaktadır.

Bu çalıĢmada bir deney tasarım yöntemi olan Taguchi deneysel tasarım yöntemi

kullanılarak SLĠ Ģartlarında kontrol edilebilir olan bazı delik geometrisi faktörlerinin

(parametrelerinin) patlatma kaynaklı sarsıntılara olan etkilerinin incelenmesi ve bu patlatma

kayaklı sarsıntıların faktör optimizasyonu ile azaltılması amaçlanmıĢtır.

Bu amaçla SLĠ Ģartlarında kontrol edilebilir olan 4 faktör (Delikler arası mesafe (A),

Toplam patlayıcı madde miktarı (B), Ölçüm uzaklığı (C) ve Gecikme süresi (D)) 2 seviyeli

olarak ve L8(2)7 Ortogonal dizini kullanılarak 3 tekrarlı 8 deney kombinasyonuna tabi

tutulmuĢtur. Kontrol edilebilen bu faktörlerin seviyeleri; Delikler arası mesafe için 8-12m,

toplam patlayıcı miktarı için 450-600 kg, ölçüm uzaklığı için 75-150 m, gecikme aralığı için ise

0-42 ms olarak alınmıĢtır. Deneyler sonucunda oluĢan sarsıntı değerleri parçacık hızı (mm/sn)

olarak sarsıntı ölçüm cihazında okunup kayıt altına alınmıĢ, bu deney sonuçları hem ortalama

hem de S/N istatistiğine göre analiz edilmiĢtir. Tüm deney patlatmaları iĢletmede Aslanlı

bölgesi Dragline panosunun bir diliminde kömür üstündeki 22 m lik marn formasyonun da 90

açıyla, 9 ınc çapında, delikler oluĢturarak ve üçerli guruplar halinde seri olarak patlatılarak

yapılmıĢtır.

Analiz aĢamasında ilk olarak temel etkiler ve etkileĢimler belirlenmiĢtir. Sonraki

aĢamada her iki istatistik için faktör ve etkileĢimlerin etkilerinin anlamlılığını ve etki oranını

belirlemek amacı ile varyans analizi yapılmıĢtır. Varyans analizlerinde çıkan sonuçlara göre

nihai optimum Ģartlar belirlenmiĢ ve doğrulama deneyleri yapılarak bu optimum Ģartların

güvenilirliği tespit edilmiĢtir.

vi

Yapılan çalıĢmalar sonucunda; SLĠ Ģartlarında patlatma kaynaklı sarsıntıların

azaltılmasında etkin birincil faktörlerin büyüklük sırasına göre patlama noktasına olan uzaklık

ve patlatmadaki gecikme süresi; Etkin ikincil faktörün delikler arası mesafe-patlayıcı madde

miktarı etkileĢimi olduğu, minimum sarsıntıyı veren optimum Ģartların ise A1B2 , C2, D2. olarak,

yani 8 m delikler arası mesafe 600 kg toplam patlayıcı miktarı, 150m ölçüm uzaklığı, 42 ms

gecikme süresi olarak ortaya çıktığı tespit edilmiĢtir. Bununla beraber tasarım çalıĢmasından

önce 62 mm/sn olarak gerçekleĢen sarsıntı miktarının tasarım çalıĢmasından sonra 34.56 mm/sn

düĢtüğü görülmüĢtür. Yapılan doğrulama deneyleri ile de tasarımın güvenilir olduğu

anlaĢılmıĢtır.

Anahtar Kelimeler: Delme, Deney Tasarımı, Patlatma, Taguchi Yöntemi, Yer Sarsıntısı.

vii

REDUCING EXPLOSION BASED SHOCKS IN OPEN MINES

THROUGH PARAMETER OPTIMIZATION USING TAGUCHI METHODS

Bahadır UYĞUR

Mine Engineering, M.S.Thesis, 2009

Thesis Supervizor: Assist. Prof. Hakan AYKUL

SUMMARY

In open and underground mine establishment, since it is an economical solution, drilling

and exploding excavation methods that are still commonly used in excavating and relaxation of

ore and the cover of ore, is the main source of environmental negativeness. The most attractive

of the environmental negativeness recently, are the earthquakes because of the physical

damages to the residential areas, people‟s reactions and the negative technical and economical

affects of these reactions on the enterprises. Nowadays, minimizing these environmental

problems from the view of enterprises is as important an aim as the securing of the explosion,

reducing the cost and the providing of the ideal (required) relaxation or particle size.

In the solutions of the explosion based technical and environmental problems; the

importance of a explosion design that optimizes the factors that takes role in the disintegration

mechanism according to the aim, is indisputable. That is why, for a healthy explosion design, it

is necessary to considerate and investigate many factors taking role in this mechanism.

That a healthy design is a critical subject in the solution of the explosion based

problems increases the importance of using the design techniques in this area. One of these

techniques is statistical experiment design. By using the experimental design methods in an

enterprise, designing of the process parameters perfectly are done before starting the production,

and by this way affective solutions can be developed during design period against the problems

seen during the process. And this provides serious cost and time advantage in the enterprises

and increases the productivity. From the point of its methodological approach, Statistical

Experiment Design (SED) that is used in many areas of the industry has a feature that is

possible to be used in drill exploding design as well as in all engineering activities that needs

design.

Among SED methods, Taguchi experimental design that gives successful results by

using it in many branches of production industry is seen to be the most rational method that can

be used in solving the problems in drilling, explosion and other mining processes. Because this

viii

method when compared with other experimental design methods, gives the same result whereas

need less experiment. When the difficulties and restrictions in making experiments are taken

into consideration this case will provide easier solution with less cost and time in researches

made in the areas where the site work is inevitable as in mining.

That is why, Taguchi experimental design that gives more accuracy by doing less

experiment, is a method that can be used affectively in solving mining problems in a short time

with less cost.

In (SLĠ) Seyitömer Linyitleri ĠĢletmesi (Seyitömer Lignite Coal Enterprise) that is the

area of this work, experiences problems caused by the right or wrong effects and complaints of

the people living there because of the results of the earthquakes caused by explosions. The

reduction of shocks caused by these explosions has much importance from the point of

preventing the disturbance of these problems and their bad affects.

In this research it is aimed to reduce the explosion based shocks through factor

optimization by using Taguchi experimental design method that is experimental design method

and investigating the affects of some hole geometry factors‟ (parameters) that can be controlled

Under SLĠ conditions on the explosion based shocks.

With this aim, 4 factor (distance between the holes (A), total amount of explosives (B),

measure distance (C) and Delay time (D)) that can be controlled under SLĠ conditions are

applied to 3 times repeated 8 experiment combination in 2 stages and by using L8(2)7 orthogonal

series. The levels of these controllable factors are taken as; 8-12 m for the distance between the

holes, 450-600 kg for the total amount of explosives, 75-150 m for the measure distance, 0-42

ms for the delay period. The shock values obtained after the experiments are read to the

measurement device as particular speed (mm/sn) and recorded, and these experimental results

are analyzed according to both average and S/N statistics. All experimental explosions are done

on 22 m marn formation on the coal by preparing holes with 900

angle, 9 inc diameter, and by

exploding them in series in triple groups in one part of Aslanlı area Dragline panel.

In analyzing stage, essential effects and interactions are determined. In the other stage,

variance analysis is done to determine the meaningfulness and effect rate of the effects of factor

and interaction for both statistics. According to the variance analysis, final optimum conditions

are determined and the reliability of this optimum conditions are found out by doing approving

experiments.

ix

After the works, under SLĠ conditions it is found out that according to their bigness

sequence, distance from the explosion point and the delay time in explosion are the primary

factors that are effective in reducing the explosion based shocks; the secondary factor is the in

between holes distance-explosives transaction, the minimum shocking optimum conditions are

A1B2, C2, D2, this is 8 m between the holes and 600 kg total explosive, 150 m measure

distance, 42 ms delay time. Besides this, it is seen that the shock amount of 62 mm/sn before the

design work has been reduced to 34.56 mm/sn after the design work. With the approving

experiments it has been understood that the design is reliable.

Key words: Drilling, Earth Quake, Experimental Design, Explosion, Taguchi Method.

x

TEŞEKKÜR

Bu çalıĢmada bana her konuda yardımcı olan tez danıĢmanım Sayın Yrd. Doç. Dr.

Hakan AYKUL‟a öncelikle teĢekkür ederim.

Arazi çalıĢmaları sırasında gösterdikleri ilgi ve destek nedeniyle SLĠ Hazırlık ĠĢleri BaĢ

Mühendisi Sayın Erçin AÇIKEL‟e ve emeği geçen herkese teĢekkür ederim.

Deneyler de yararlandığımız yer sarsıntı ölçme cihazını kullanımımıza sunan

Dumlupınar Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dekanı Sayın Prof. Dr. Cem ġENSÖĞÜT‟e ve

Dumlupınar Üniversitesi Maden Mühendisliği Bölümü‟ne teĢekkür ederim.

Değerli katkılarından dolayı tez jürisi üyelerine de teĢekkür ederim.

Ayrıca bugünlere gelmemde büyük pay sahibi olan aileme teĢekkürü bir borç bilirim.

xi

İÇİNDEKİLER DİZİNİ

Sayfa

ÖZET .................................................................................................................................... iv

SUMMARY .......................................................................................................................... vii

TEġEKKÜR .......................................................................................................................... x

ġEKĠLLER DĠZĠNĠ ............................................................................................................... xiv

ÇĠZELGELER DĠZĠNĠ ......................................................................................................... xvi

SĠMGELER VE KISALTMALAR ....................................................................................... xviii

1. GĠRĠġ ................................................................................................................................ 1

2. LĠTERATÜR BĠLGĠ ......................................................................................................... 4

2.1 Delme ve Patlatma Süreci‟nin Amacı ve Önemi ........................................................ 4

2.1.1 Delme patlatmanın iĢletme ekonomisine etkileri ................................................. 7

2.2 Patlatma Ġle Parçalanma Mekanizması ....................................................................... 9

2.2.1 Detonasyon .......................................................................................................... 10 2.2.2 ġok ya da birim detonasyon dalgalarının yayılması ............................................ 10 2.2.3 Gaz basıncının yayılımı ....................................................................................... 11 2.2.4 Kütle taĢınması .................................................................................................... 12

2.3 Patlatma Tasarımı ve Parametreleri ........................................................................... 12

2.3.1 Kaya birimlerinin malzeme ve kütle özellikleri .................................................. 14 2.3.2 Patlayıcı maddenin cinsi, özellikleri ve dağılımı ................................................. 14 2.3.3 Patlatma geometrisi ............................................................................................. 17 2.3.4 Tasarım yaklaĢımı ................................................................................................ 20

2.3.4.1 Dilim kalınlığının belirlenmesine yönelik yaklaĢımlar............................. 20 2.3.4.2 Özgül Ģarjın tahminine yönelik iliĢkiler................................................... 22 2.3.4.3 Patlatma sonuçlarının değerlendirilmesi ................................................... 22

2.4 Patlatmadan Kaynaklanan Çevresel Etkiler ................................................................ 24

2.4.1 Genel .................................................................................................................... 24 2.4.2 Yer sarsıntısı ........................................................................................................ 28

2.4.2.1 Yersarsıntısı teorisi ve yer sarsıntılarının genel karakteristikleri ............. 28 2.4.2.2 Patlatma titreĢim kayıtları ......................................................................... 34 2.4.2.3 Frekansın önemi, rezonans ve büyütme faktörü ....................................... 35 2.4.2.4 Ölçekli mesafe kavramı ............................................................................ 36 2.4.2.5 Maksimum parçacık hızı tahmini ............................................................. 37 2.4.2.6 Patlatma hasar kriterleri ............................................................................ 38 2.4.2.6 Yer sarsıntısı ve hava Ģoku etkilerini azaltma yöntemleri ........................ 46 2.4.2.7 Önceki bazı deneysel çalıĢmalar ............................................................... 47 2.4.2.8 Ġnsanların patlatma kaynaklı yer sarsıntılarına tepkileri ........................... 51

xii

İÇİNDEKİLER (devam)

Sayfa

2.5 Ġstatistiksel Deney Tasarımı ........................................................................................ 53

2.5.1 Ġstatistiksel deney tasarımının tanımı, amacı ve önemi ...................................... 54 2.5.2 Deney tasarımının tarihçesi ................................................................................. 55 2.5.3 Deney tasarımı ilkeleri ......................................................................................... 57 2.5.4 Deney tasarımının kullanım alanları. ................................................................... 58 2.5.5 Deney tasarımının uygulama aĢamaları ............................................................... 59

2.5.5.1 Problemin belirlenmesi ............................................................................. 59 2.5.5.2 Faktör ve seviyelerinin belirlenmesi ......................................................... 59 2.5.5.3 Cevap değiĢkenin seçimi .......................................................................... 60 2.5.5.4 Deney tasarımının seçimi ......................................................................... 60 2.5.5.5 Deneylerin yapılması ................................................................................ 60 2.5.5.6 Verilerin analizi ........................................................................................ 60 2.5.5.7 Sonuç ........................................................................................................ 60

2.5.6 Deney tasarımı türleri .......................................................................................... 61

2.6 Taguchi Tasarımı ........................................................................................................ 66

2.6.1 Taguchi metodunun geliĢimi ............................................................................... 67 2.6.2 Taguchi metodunun felsefesi ............................................................................... 68 2.6.3 Taguchi yönteminde kalite kontrol ...................................................................... 70

2.6.3.1 Sistem tasarımı ......................................................................................... 73 2.6.3.2 Parametre tasarımı .................................................................................... 74 2.6.3.3 Tolerans tasarımı ...................................................................................... 74 2.6.3.4 Taguchi‟ nin dönüĢtürme süreci modeli ................................................... 75

2.6.4 Kayıp fonksiyonu ................................................................................................ 76 2.6.5 Performans karakteristiği ..................................................................................... 79 2.6.6 Performans istatistiği ........................................................................................... 80 2.6.7 Ortogonal dizinler ................................................................................................ 81

2.6.7.1 Lineer grafikler ......................................................................................... 84 2.6.7.2 Üçgensel tablolar ...................................................................................... 86

2.6.8 Taguchi parametre (robust) tasarımının uygulama adımları ................................ 87 2.6.8.1 Problemin belirlenmesi ............................................................................. 89 2.6.8.2 Performans (kalite) karakteristiğinin ve ölçüm sistemlerinin belirlenmesi 89 2.6.8.3 Performans karakteristiğini etkileyen faktörlerin ve seviyelerinin

belirlenmesi ............................................................................................... 90 2.6.8.4 Faktörlerin kontrol edilebilen ve kontrol edilemeyen faktörler olarak

ayrılması .................................................................................................... 90 2.6.8.5 EtkileĢimlerin belirlenmesi ....................................................................... 91 2.6.8.6 Uygun ortogonal dizinin seçilmesi ve faktörlerin bu dizinlere atanması . 92 2.6.8.7 Performans istatistiklerinin belirlenmesi .................................................. 94 2.6.8.8 Deneylerin yapılması ve sonuçların kaydedilmesi ................................... 94 2.6.8.9 Deney sonuçlarının analizi ....................................................................... 95

2.7 Taguchi Yöntemi Ġle Diğer Deney Tasarımı Türleri Arasındaki Farklar .................... 105

xiii

İÇİNDEKİLER (devam)

Sayfa

3. METERYAL VE METOD .............................................................................................. 107

3.1 Seyitömer Linyitleri ĠĢletmesinin Genel Tanıtımı ...................................................... 107

3.2 ĠĢletmede Uygulanan Patlatma Tekniği ...................................................................... 112

3.2.1 Kullanılan delici makineler ve teknik özellikleri ................................................. 113 3.2.2 Kullanılan patlayıcı maddeler ve teknik özellikleri ............................................. 114 3.2.3 ĠĢletmede uygulanan ateĢleme yöntemi ............................................................... 116 3.2.4 ĠĢletmede uygulanan delik geometrisi ................................................................. 119

4. SLĠ DE PATLATMA KAYNAKLI SARSINTILARIN AZALTILMASI ĠÇĠN TAGUCHĠ

DENEY TASARIM UYGULAMASI .................................................................................. 124

4.1 Problemin belirlenmesi ............................................................................................... 124

4.2 Performans (Kalite) Karekteristiği ve Ölçüm Sisteminin Belirlenmesi ...................... 125

4.2.1 Yer sarsıntısı ve hava Ģoku izleme sistemleri ...................................................... 125 4.2.1.1 Instantel Mini Mate Plus ölçüm cihazının tanıtımı ................................... 125 4.2.1.2 Sarsıntı ölçer cihazların kurulumu ............................................................ 127

4.3 Performans Karakteristiğini Etkileyen Faktörlerin ve Seviyelerin Belirlenmesi ........ 128

4.4 Faktörlerin Kontrol Edilebilen ve Kontrol Edilemeyen Olarak Sınıflanması ............ 129

4.5 Tahmini EtkileĢimlerin Belirlenmesi .......................................................................... 130

4.6 Uygun Ortogonal Dizinin Seçilmesi ve Faktörlerin Bu Dizinlere Atanması .............. 131

4.7 Performans Ġstatistiğinin Belirlenmesi ........................................................................ 133

4.8 Deneylerin Yapılması ve Sonuçların Kaydedilmesi ................................................... 133

4.8.1 Deney Ģartları ....................................................................................................... 133 4.8.2 Uygulama ve sonuçlar ......................................................................................... 136

4.9 Verilerin Analizi ......................................................................................................... 140

4.9.1 Temel etkilerin belirlenmesi ................................................................................ 140 4.9.2 EtkileĢim analizi .................................................................................................. 146 4.9.3 Varyans Analizi ................................................................................................... 150 4.9.4 Sürecin optimum Ģartlardaki performansının tahmini ve Güvenilirlik ................ 168

5. SONUÇ ............................................................................................................................. 174

KAYNAKLAR DĠZĠNĠ ........................................................................................................ 178

EKLER .................................................................................................................................. 183

1. ÇeĢitli güven seviyesi için F tablo değerleri

2. Üçgensel tablolar lineer grafikler

xiv

ŞEKİLLER DİZİNİ

Şekil Sayfa

2.1. Parçalanma derecesi ve maliyet iliĢkisi. ...................................................................... 5

2.2. Delme ve patlatmanın üretim sürecindeki yeri ve önemi. ........................................... 7

2.3. Toplam maliyet ve optimum nokta. ............................................................................ 9

2.4. Detonasyonun ardından birim deformasyon dalgalarının yayılması ........................... 10

2.5. Gaz basıncı ile çatlak oluĢumu .................................................................................... 11

2.6. Parçalanma mekanizması ............................................................................................ 12

2.7. Kütle taĢınmaları (S: Sıkılama, E: Patlayıcı, D: Delik taban payı) ............................. 13

2.8. Basamak patlatması terimleri ...................................................................................... 18

2.9. Patlatmanın çevresel etki alanları ................................................................................ 25

2.10. Günlük olaylardaki ses düzeyleri ve ses basınç değerleri ........................................... 27

2.11. Kaya yapısı içindeki elastik deformasyonun elemanları ............................................. 30

2.12. Uzaklığa ve zamana bağlı olarak patlatma titreĢimlerinin genel formu ...................... 32

2.13. Dalga tiplerine bağlı olarak parçacık hareketlerinin değiĢimi..................................... 33

2.14. Ġki izleme noktasında patlatma titreĢimlerinin izlenmesi ............................................ 34

2.15. Tipik bir kömür patlatmasında parçacık hızlarının zamana bağlı değiĢimi ................ 34

2.16. USBM‟nin alternatif kriter analizi .............................................................................. 42

2.17. OSM‟nin alternatif kriter analizi ................................................................................. 44

2.18. Sarsıntı süresine göre insanların değiĢik seviyelerde algıladıkları parçacık hızı

değerleri ...................................................................................................................... 52

2.19. Sarsıntı süresi ve frekansına göre insanların değiĢik seviyelerde algıladıkları sarsıntı

düzeyleri ..................................................................................................................... 53

2.20. 1950-1990 yılları arasında üç temel yöntemin kalite yönetimine katkısı ................... 57

2.21. Tesadüf blokları deney tasarımı örneği ....................................................................... 62

2.22. Taguchi‟nin üretim-kalite çemberi .............................................................................. 72

2.23. Taguchi dönüĢtürme süreci modeli ............................................................................. 76

2.24. Geleneksel kayıp fonksiyonu ...................................................................................... 77

2.25. Taguchi‟nin kayıp fonksiyonu .................................................................................... 78

2.26. En küçük en iyi kayıp fonksiyonunun grafiksel gösterimi .......................................... 79

2.27. En Büyük en iyi kayıp fonksiyonun grafiksel gösterimi ............................................. 79

2.28. Lineer grafiklerde kullanılan faktör simgeleri ............................................................ 85

2.29. L4(23) Ortogonal dizini ve lineer grafiğinin gösterimi ................................................ 85

2.30. L8(27) Ortogonal dizini için lineer grafikler ................................................................ 85

2.31. L4(23) ve L8(2

7) Ortogonal dizinlerinin üçgensel grafikleri ........................................ 86

xv

ŞEKİLLER DİZİNİ (devam)

Şekil Sayfa

2.32. Taguchi yöntemlerinin uygulanmasında izlenecek sistematik yaklaĢımın akım Ģeması 88

2.33. Ġki faktörün etkileĢimsiz olduğunu gösteren durum grafiği. ....................................... 91

2.34. Ġki faktör arasında zayıf bir etkileĢim olduğunu gösteren durum grafiği .................... 92

2.35. Ġki faktör arasında kuvvetli bir etkileĢim olduğunu gösteren durum grafiği. .............. 92

3.1. SLĠ yer bulduru haritası .............................................................................................. 107

3.2. Seyitömer kömür havzası stratigrafik sütun kesiti ...................................................... 108

3.3. Ing.Rand DM50/XL900 delik makinesi görünümü .................................................... 113

3.4. ĠĢletmede genel olarak uygulanan delik geometrisi .................................................... 120

3.5. Patlatma Geometrisi .................................................................................................... 121

3.6. Tekli Ģarj kesiti. ........................................................................................................... 122

3.7. Ġkili Ģarj kesiti. ............................................................................................................. 123

4.1. Instantel Mini Mate Plus cihazının görünümü. ........................................................... 126

4.2. L8(27) Ortogonal dizini için kullanılan lineer grafik gösterimi ................................... 132

4.3. SLĠ A-16 Pano dragline dilimi ve yerleĢim yerlerinin uydu görünümü ...................... 134

4.4. ÇalıĢmanın yapıldığı dragline panosu. ........................................................................ 134

4.5. Seyitömer Linyit IĢletmesi A-16 Dragline panosunun karakteristik kesiti ................. 135

4.6. ÇalıĢma bölgesi faylanma durumu .............................................................................. 136

4.7. Deney atımları yandan kesiti ....................................................................................... 137

4.8. Gecikmeli atım deney planı ........................................................................................ 138

4.9. Ortalama istatistiğine göre faktör ve etkileĢimlerin temel etkileri grafiksel gösterimi 142

4.10. S/N istatistiğine göre faktör ve etkileĢimlerin temel etkilerinin grafiksel gösterimi ... 145

4.11. Ortalama değerlere göre faktörlerin etkileĢim grafiği ................................................. 147

4.12. S/N istatistiğine göre etkileĢim grafikleri.................................................................... 149

xvi

ÇİZELGELER DİZİNİ

Çizelge Sayfa

2.1. Patlayıcı madde yoğunluk ve detonasyon iliĢkisi ....................................................... 10

2.2. Cihazın frekans bandına uygun olarak izin verilen en yüksek gürültü düzeyleri........ 28

2.3. TitreĢim parametrelerinin aralığı ................................................................................. 35

2.4. Crandell‟in enerji oranına bağlı hasar kriteri .............................................................. 39

2.5. Langefors ve arkadaĢlarının parçacık hızını esas alan hasar kriteri ............................ 40

2.6. Edwards ve Northwood‟un parçacık hızını esas alan yaklaĢımı ................................. 40

2.7. USBM‟nin yaklaĢımı .................................................................................................. 40

2.8. Bauer ve Calder‟in hasar kriteri .................................................................................. 41

2.9. Uzaklığa bağlı müsaade edilen ölçekli mesafe faktörleri ............................................ 43

2.10. Uzaklığa bağlı müsaade edilen maksimum parçacık hızları ....................................... 43

2.11. Alman standartlarına göre (DĠN 4150) yapı tipi, hız-frekans iliĢkisi .......................... 45

2.12. Patlama nedeniyle oluĢacak titreĢimlerin en yakın yapının dıĢında yaratacağı zemin

titreĢimlerinin izin verilen en yüksek değerleri .......................................................... 46

2.13. Yer sarsıntısı ve hava Ģoku düzeylerini azaltmak için dikkate alınması gereken

parametreler ................................................................................................................ 47

2.14. Normal Bir Patlatmada Beklenen BED Değerleri ....................................................... 50

2.15. Tesadüf blokları deney tasarımı örneği ....................................................................... 62

2.16. Latin keresi deney tasarımı örneği .............................................................................. 63

2.17. Ġmalat endüstrisi için Latin karesi deney tasarımı örneği............................................ 64

2.18. Tam Faktoriyel tasarım örneği .................................................................................... 65

2.19. Geleneksel kalite anlayıĢı ve Taguchi‟nin kalite anlayıĢı arasındaki farklar .............. 68

2.20. Tam Faktoriyel tasarım ve L8 Ortogonal dizini için deney yapısı............................... 82

2.21. Aynı faktör ve seviyeler için Faktoriyel tasarım ve Taguchi tasarımının öngördüğü

deney sayıları .............................................................................................................. 83

3.1. ANFO‟nun delik çapına bağlı olarak patlatma hızı ve metre baĢına Ģarj miktarı ....... 115

3.2. ĠĢletmede uygulanan delik geometrisi ......................................................................... 119

4.1. TitreĢim Ölçer Instantel Mini Mate Plus cihazının bazı teknik Özellikleri................. 127

4.2. ĠĢletme koĢullarında yer sarsıntısını etkileyen faktörler ve seviye değerleri .............. 128

4.3. Kontrol edilebilen faktörler ve seviyeleri.................................................................... 130

4.4. Toplam serbestlik derecesi .......................................................................................... 131

4.5. L8(27) Ortogonal dizinin sütunlarına faktörlerin atanması ve deney kombinasyonları 132

4.6. ÇalıĢılan formasyonun bazı mekanik özellikleri ......................................................... 135

xvii

ÇİZELGELER DİZİNİ (devam)

Çizelge Sayfa

4.7. L8(27) ortogonal dizini kullanılarak sütunlara atanan faktörler, deney

kombinasyonları,deney sonucu elde edilen parçacık hız değerleri ............................. 139

4.8. Ortalama istatistiğine göre temel etkilerin tablo olarak hesaplanıĢı ............................ 141

4.9. Ortalama istatistiğine göre faktörlerin temel etkileri .................................................. 141

4.10. Bulunan S/N değerleri ile düzeltilen deney sonuçları çizelgesi .................................. 144

4.11. S/N oranına göre temel etkilerin belirlenmesi............................................................. 144

4.12. Elde edilen bu veriler ile oluĢturulan varyans analizi tablosu ..................................... 155

4.13. Faktör birleĢtirme iĢlemi sonucu oluĢan varyans analizi tablosu ................................ 158

4.14. S/N istatistiğine oluĢturulan deney sonuçları çizelgesi ............................................... 160

4.15. S/N değerlerine göre elde edilen veriler ile oluĢturulan varyans analizi çizelgesi ..... 165

4.16. Pooling uygulanan S/N değerleri varyans analizi çizelgesi ........................................ 168

4.17. Doğrulama deneyleri sonuçları ................................................................................... 170

xviii

SİMGELER VE KISALTMALAR

Simgeler Açıklama

AxB A ve B faktörünün etkileĢimi

Kısaltmalar Açıklama

D.T. Deney Tasarımı

GLĠ Garp Linyitleri ĠĢletmesi

ĠDT Ġstatistiksel Deney Tasarımı

OSM ABD Açık Ocak Madencilik Bürosu

SLĠ Seyitömer Linyit ĠĢletmeleri

S/N Signal / Noise

USBM BirleĢik Devletler Maden Bürosu

1

1. GİRİŞ

SanayileĢen Dünyamız da enerji ve hammadde‟ye olan gereksinim gün geçtikçe

artmaktadır. Buna paralel olarak artan madencilik faaliyetleri, maden sahalarının yerleĢim

alanlarına daha da yaklaĢmasına ve bu yerleĢim alanlarında bir takım olumsuz çevresel etkilerin

oluĢmasına sebep olmaktadır.

Bu çevresel etkilerin büyük bir bölümü maden iĢletmelerindeki delme-patlatma

faaliyetleri neticesinde oluĢmaktadır. Patlatma kaynaklı bu etkiler taĢ savrulması, toz emisyonu,

yer sarsıntısı ve hava Ģoku olarak gerçekleĢmektedir.

Bu çevresel olumsuzlukların temel kaynağı olan delme patlatma kazı yöntemi, açık ve

yeraltı maden iĢletmeciliğinde cevherin veya cevherin üstündeki örtü tabakasının kazılması ve

gevĢetilmesinde daha ekonomik bir çözüm olması sebebiyle hala çok yaygın olarak tercih

edilmektedir. Bununla beraber, Maden arama faaliyetleri, taĢ ocağı iĢletmeciliği, kuyu ve galeri

açma, jeofizik araĢtırmalar, sismik patlatmalar gibi diğer madencililik faaliyetlerinde ve inĢaat,

petrol, tarım, ormancılık, askeriye gibi madencilik dıĢı sektörlerde de gene yaygın olarak

uygulanmaktadır [1].

Son yıllarda patlatma kaynaklı çevresel etkilerden en dikkat çekeni yerleĢim alanlarında

oluĢturduğu ciddi problemler sebebiyle yersarsıntılarıdır. Bu sarsıntılar bazen iĢletme

çevresindeki evlerde ve binalarda ciddi yapısal hasara sebep olmakta bazen de hasar

olmamasına rağmen insanlarda titreĢim sebebiyle mental rahatsızlıklara neden olmaktadır.

Hasar meydana gelmesi durumunda, bu hasarlar ya layıkıyla yapılmıĢ evlerde kontrolsüz

patlatmadan yada kontrollü patlatma yapılmasına rağmen layıkıyla yapılmamıĢ binalardan

kaynaklanmaktadır. Her iki durum için yerleĢim yerindeki halkın haklı veya haksız, resmi ve

gayri resmi Ģikayetleri olmaktadır. Bu durum iĢletmelerle yerleĢim yerindeki halkı karĢı karĢıya

getirmekte ve açılan mahkemeler sonucunda iĢletmeler (yasal müeyyide ve sınırlamalar

sebebiyle) ciddi miktarda tazminatlar ödemek zorunda kalmaktadır. Bununla beraber anlatılan

sorunlardan dolayı zaman zaman üretim faaliyetleri de aksamaktadır. Bu problemler patlatma

kaynaklı yer sarsıntılarının azaltılmasının önemle üzerinde durulması gereken bir konu

olduğunu ortaya koymaktadır.

Dolayısıyla, Patlatma verimliliğiyle beraber patlatma sonucu oluĢan çevresel etkilerinde

titizlikle değerlendirilmesi gerekmektedir. Artık maden mühendisliği açısından ideal bir delme

patlatma; iĢ güvenliğinden ödün vermeden en az tüm süreç maliyetiyle ideal (istenen) gevĢeme

ve parça boyutunu sağlayan ve bununla beraber minimum çevresel probleme sebep olan bir

2

faaliyet olarak algılanmalıdır. Bunu baĢarabilmek ise ancak bu kısıtları optimize eden bir delme

patlatma tasarımının yapılması (modelleme) ile mümkündür. Gerçekçi bir patlatma tasarımı

yapmak için ise patlatma da parçalanma mekanizmasının ve bu mekanizmada rol olan

parametrelerin iyi bilinmesi gerekmektedir. Bu parametreler kaya birimlerinin malzeme ve kütle

özellikleri, patlayıcı maddenin cinsi, özellikleri, dağılımı ve patlatma geometrisi baĢlıkları adı

altında incelenmektedir [2].

ĠĢletmeler ve iĢletmelere yakın yerleĢim yerlerinde ciddi problemlere sebep olan yer

sarsıntılarının etkin faktörlerini bulup tahminini yapmak ve azaltılmasını sağlamak amacıyla da

bugüne dek pek çok çalıĢma yapılmıĢ olup bu çalıĢmalar sonucunda kabul gören çeĢitli modeller

ortaya konmuĢtur. Bu modellerin tamamı basit veya çoklu regrasyon ve korelasyon yöntemiyle

geliĢtirilen ampirik formüllere dayanmaktadır. Ancak Bu yaklaĢımların hiçbiri her saha için

uygulanabilir nitelikte değildir. Yani genel anlamda kabul gören bir model bulunmamakta,

iĢletmeler kendi sahalarına uyum gösteren modeli uygulamaktadır. Bunun sebebi modellerde

kaya birimlerinin malzeme özellikleriyle ilgili kontrol edilemeyen pek çok faktörün

bulunmasıdır.

Sağlıklı bir patlatma tasarımının ideal bir patlatma ve minumum yer sarsıntısını

sağlamak için kritik bir konu olması tasarım tekniklerinin delme patlatma tasarımında

kullanılabilirliğinin veya kullanımının önemini arttırmaktadır. Bu bağlamda son yıllarda tasarım

konusunda endüstrinin pek çok dalında baĢarıyla uygulanıyor olması bakımından en dikkat

çeken yöntem Ġstatistiksek Deney tasarımı (ĠDT) yöntemidir. Bu yöntem metodolojik yaklaĢımı

itibariyle tasarımın söz konusu olduğu tüm mühendislik faaliyetlerinde olduğu gibi delme

patlatma tasarımında da kullanılabilir niteliktedir. Temelde bu yaklaĢım bir süreçteki kalite

karakteristiğinin (çıktının) iyileĢtirilmesi için bu kalite karakteristiğini etkileyen parametrelerin

(faktörlerin) en uygun yani optimal değerlerini (seviyelerini) sistematik deneyler yaparak ortaya

koyan bir yöntemdir [3]. Deney tasarımının birçok uygulama yöntemi vardır ancak bunların

içinden 1990‟lardan sonra en çok dikkat çekeni Taguchi yöntemi olarak bilinen Dr.Genichi

Taguchi‟nin geliĢtirdiği yöntemdir. Bu yöntemin diğer deney tasarım yöntemlerine göre en

önemli avantajı daha az denemeyle aynı baĢarılı sonuçları vermesidir [4]. ĠDT ile bir patlatma

tasarımı yapılması fikri dikkate alınırsa, delme patlatma faaliyetlerindeki deney yapma

zorlukları, üretimindeki aksamalar, zaman, maliyet ve riskler göz önüne alındığında Taguchi

metodu delme patlatma tasarımı için diğer tasarım yöntemlerine göre uygulanabilecek en uygun

teknik olarak gözükmektedir.

3

Bu araĢtırmanın çalıĢma alanı olan Seyitömer Linyitleri ĠĢletmesinde, patlatma kaynaklı

yersarsıntılarının etkisiyle yakın çevredeki yerleĢim birimlerinde yaĢayan halkın haklı veya

haksız tepki ve Ģikayetlerinden kaynaklanan problemler yaĢanmaktadır. Bu problemlerin ve

çevreye verilen rahatsızlığın engellenmesi açısından patlatma kaynaklı bu sarsıntıların

azaltılması iĢletme açısından büyük önem taĢımaktadır. Bu ise sarsıntıyı etkileyen faktörlerin ve

bu faktörlerin etki derecelerinin belirlenmesiyle mümkün olacaktır.

Bu çalıĢmada, SLĠ‟de patlatma faaliyetlerinde oluĢan yersarsıntısı etkisinin minimize

edilmesi için Taguchi deneysel tasarım yöntemi kullanılarak iĢletme Ģartlarında kontrol

edilebiliyor olan delme patlatma geometrisi parametrelerinin optimizasyonu amaçlanmıĢtır. Bu

optmisazyon yapılırken sarsıntıyı etkilediği düĢünülen kontrol edilemeyen faktörlerin etkisi

mümkün olduğunca minimize edilmiĢtir.

4

2. LİTERATÜR BİLGİ

2.1 Delme ve Patlatma Süreci’nin Amacı ve Önemi

Patlatma mühendisliğinin temel amaçlarından biri, konforlu bir yaĢam için gerekli alt

yapı kazılarıyla birlikte; insanoğlunun gereksinim duyduğu endüstri hammaddesini içinde

bulunduğu ana kütleden faydalanabilir bir büyüklükte, ekonomik olarak, minimum bir zaman

diliminde ve emniyetli bir biçimde ayırmaktır. Bu amaca ulaĢmak için genel olarak aĢağıdaki

metotlar uygulanmaktadır.

Ġnsan gücü

Mekanik makineler

GazlaĢtırma kimyası

Çözelti kimyası

Hidrolik teknolojisi

Delme-patlatma teknolojisi

Bu seçeneklerden delme-patlatma teknolojisi, özellikle, diğer proseslerin

uygulanmaması veya uygulandığında ekonomik sonuç vermemesi durumlarında yaygın bir

kullanım bulmaktadır. Bu teknolojinin kullanıldığı faaliyetlerde, gerek planlama gerekse

uygulama iĢlemleri, diğer kazı iĢlemlerine göre farklı bir boyut almaktadır. Bu planlara yönelik

uygulama faaliyetleri ise aĢağıda belirtilen teknolojileri içermektedir.

Delik yerlerinin belirlenmesi

Deliklerin delinmesi

ġarj ve patlatma

Yükleme

TaĢıma

Kırma-öğütme

Bu faaliyetlere paralel olarak yürütülen diğer tüm iĢlemler ise, yardımcı prosesler olarak

genel planlama kapsamında yer almaktadır [5].

Delme ve patlatma faaliyetleri gerek madencilik, ve inĢaat sektörlerinde, gerekse kazı

gerektiren diğer altyapı çalıĢmalarında kaçınılmaz olarak geniĢ bir uygulama alanına sahiptir.

Bunun yanında delme patlatmanın, üretim maliyeti içindeki payı da küçümsenmeyecek

düzeydedir. Bu nedenle patlatma sonuçlarının istenilen düzeyde gerçekleĢtirilebilmesi için kaya

5

özelliklerini, patlayıcı madde özelliklerini ve patlatma geometrisi konfigürasyonlarını uygun bir

modelde değerlendiren tasarımlara gerek vardır [6].

Sadece delme–patlatma iĢlemlerinde hedeflenecek minimum maliyet düĢüncesi,

birbirini izleyen teknolojik iĢlemlerin maliyetinde önemli artıĢlar olmasını görmezlikten

gelecektir. Patlatma iĢlemlerinin maliyeti genel olarak parçalanma derecesinin bir

fonksiyonudur (ġekil 2.1).

Mal

iyet

ParçalanmaKüçük İri

Toplam maliyet

Yükleme taşıma vekırma maliyetleri

Delme-patlatma maliyetleri

Şekil 2.1 Parçalanma derecesi ve maliyet iliĢkisi [6].

Yersarsıntısı ,hava Ģoku,fırlayan kaya ve toz gibi olumsuzlukların yanında yetersiz

parçalanma sonucu madenciliğin diğer aĢamaları olan yükleme ,taĢıma, boĢaltma ,cevher

hazırlama ve zenginleĢtirme adımlarını da olumsuz yönde etkilenmektedir.Patlayan kaya

kütlesinin gerisinde oluĢan çatlak,tırnak gibi olumsuzluklar da maden ocağının Ģeklini etkiler ve

daha sonraki delme patlatma iĢlemlerini zorlaĢtırır.

Maden ve taĢ ocağı faaliyetlerinde temel ve en önemli prosesi oluĢturan kazı

iĢlemlerinin, makine ve yukarıda değinilen diğer yöntemlerle gerçekleĢtirilmesi, kayaçların

madde/kütle özellikleriyle ve kullanılmakta olan teknoloji ile sınırlı olduğu bilinmektedir. Bu

nedenle bu sınırı aĢan delme ve patlatma teknolojisi doğrudan kazı veya gevĢetme kazısı olarak

büyük bir önem arz etmekte ve ekonomik ölçüleri içinde yaygın bir Ģekilde kullanılmaktadır.Bu

kullanım önemini, bir yandan iĢletme faaliyetlerinin göstergesini oluĢturan maliyet

analizlerinde, öte yandan söz konusu faaliyetlerin hızlı bir Ģekilde yapılabilmesinde görmek

6

mümkündür. Ancak iĢletmelerdeki maliyet analizlerinde, delme ve patlatma maliyetlerinin tek

baĢına değerlendirilmesi; elde edilen baĢarının açık bir Ģekilde gösterilmesine yetmemektedir.

Faaliyetler ardıĢık olarak gerçekleĢtiğinden dolayı; delme ve patlatma etkisinin diğer iĢlemlerde

de analiz edilmesi zorunludur. Bu husus ise; ancak her teknolojik iĢlemde görev alan makine ve

ekipmanlara ait performansların ayrı ayrı değiĢik durumlar için analiz edilmesiyle mümkün

olmaktadır [7].

Sadece delme ve patlatma faaliyetlerinde hedeflenecek maliyet minimizasyonu

düĢüncesi, birbirini izleyen teknolojik iĢlemlerin maliyetinde önemli artıĢların olmasını

görmezlikten gelecektir. Bu hususu ġekil 2.1‟ de açık bir Ģekilde izlemek mümkündür. ġekil

2.1‟de ifade edildiği gibi, patlatma sonrası iĢlemlerin maliyeti, genel olarak parçalanma

derecesinin bir fonksiyonudur. Toplam maliyetin değerlendirilmesi her haliyle, söz konusu

unsurlara yönelik sonuçların göz önüne alınmasıyla mümkün olabilecektir. Bu vesileyle, en

uygun sonucun ne olacağının belirlenmesi, hem patlatma ve hem de ardıĢık iĢlemlerin birlikte

ele alınmasıyla mümkündür. Delme ve patlatma faaliyetleri optimal koĢullarda gerçekleĢtiğinde;

yükleme, taĢıma, kırma-öğütme ve hatta reklamasyon iĢlemlerinde maliyetlerin azalmasına,

dolayısıyla iĢletmenin toplam sonucunun pozitif bir geliĢim göstermesine neden olmaktadır.

Yukarıda belirtilen öneme bir yandan delme teknolojisiyle ilgili gerçek yeni

araĢtırmalar yaparak çözülememiĢ sorunlara yanıt aramaya ve tüm operasyonlar için uygun

makine tip ve kapasite optimizasyonuna gereksinim vardır. Burada özellikle primer kırıcıların

devreden kaldırılmasını ve kütle ötelenmesini hedefleyebilmek mühendisler için nihai bir ideal

olmalıdır. Yukarıda değinilen hususların ıĢığı altında,delme ve patlatmanın önemi aĢağıdaki

detaylarla ortaya çıkmaktadır [7].

Ekonomik sonuçların sağlanması

Teknik verimliliğin arttırılması

Zaman kullanımında etkinlik

ĠĢ makineleri performanslarında iyileĢtirme

Kapasite artıĢı

ArdıĢık faaliyetlerin organizasyonunda kolaylık

Uygun niteliklerde malzeme temini

Güç kullanımında konsantrasyon

Ekipman seçiminde optimizasyon

7

Kayaç

Özellikleri

ArdıĢık Teknolojik ĠĢlemlerin

Planlanması

Kazı Yükleme Nakliyat Kırma Sonuçlar

ĠĢletme

KoĢulları

Performans

Delme

Patlatma

●Ekonomik Sonuçlar

●Teknik Verimlilik

● Zaman Kullanımı

● ĠĢ Makinaları Optimizasyonu

● Güç Kullanımında Konsantrasyon

● Faaliyetlerin Organizasyonunda

Kolaylık

● Kapasite ArtıĢı

Patlayıcı

Madde

KoĢulları

●Emniyet Sonuçları

Şekil 2.2 Delme ve patlatmanın üretim sürecindeki yeri ve önemi [7].

Ekonomik bir patlatma tasarımıyla birlikte çevresel emniyet de ihmal edilmemelidir.

Yapılacak patlatmalarda parçacık hızı ve frekans ölçümleri yapılmalı ve bunları kontrol

edilebilir sınırlarda tutarak, tasarımlar gerçekleĢtirmek suretiyle çevresel hassasiyet de göz

önünde bulundurulmalıdır [6].

Patlatma yapılacak formasyonda özgül Ģarj ve uygun dilim kalınlığını önceden

belirleme olanağı çok zorsa da, kesin tasarıma ulaĢabilmek için deneme yanılmayı esas alan ön

tasarımlar ile gerçeğe çok yakın bir değerle baĢlamak iĢin maliyeti açısından önem

taĢımaktadır[8].

2.1.1 Delme patlatmanın işletme ekonomisine etkileri

Delme patlatma iĢlemleri açık maden iĢletmelerinin en önemli adımlarından biridir.

Üretime geçilmeden hazırlık aĢamasında uygulanması sebebiyle ilerde yapılacak üretimin

birçok aĢamasını etkilemektedir. Açık iĢletmelerin bir çoğunda delme ve patlatmanın üretim

maliyeti içindeki payı %30-35‟lere kadar çıkabilmektedir. Ancak uygun patlatma tasarımlarının

uygulanması sonucunda bu oran %10‟lara kadar çekilebilmektedir [2].

Bilindiği gibi delme-patlatma kolay kazılabilir olmayan kaya kütlelerini kontrollü bir

Ģekilde tahrip ederek ana kaya kütlesinden ayırma iĢlemidir. Bu iĢlem sırasında belirlenmiĢ

büyük kapasiteler için iyi patlatılmıĢ kaya kütleleri elde edilirken, arka Ģevde kalan kayaya en az

zarar verilmelidir. Bu iki zıt isteğin Ģartlarını yerine getirmesi gereken delme-patlatma üretim

kapasitesinden, son ürünün maliyetinden patlatma sonrası iĢlemlerin randımanından emniyetli

bir çalıĢma ortamına kadar her Ģeyi doğrudan etkileyen üretimin ilk ve en önemli

aĢamasıdır.Örneğin kötü bir patlatma sonucunda yükleyici makineler zor koĢullarda çalıĢır,

8

ikinci delme patlatma ihtiyacı doğar ve kaba oranı artar. Yükleyici makineler zor koĢullarda

çalıĢınca kapasiteleri düĢer, arıza oranları yükselir. Ġkinci patlatma nedeniyle, fazladan maliyetin

yanı sıra vardiyadaki iĢ kayıpları artar. Makinelerin yürüyüĢ sistemleri zarar görür. Patar

oranının yüksek olması yükleme, taĢıma emniyetinin azalmasına,kırıcıların kapasitelerinin

düĢmesine ve ton basınç kırma maliyetinin artmasına neden olur [9].

Ayrıca uygun tasarlanmayan atımlar sonucu yerleĢim bölgelerine yakın olan bölgelerde

yer sarsıntısı ve hava Ģokunun yarattığı sıkıntılar nedeniyle insanlar evlerinin hasar gördüğünü

veya hasar göreceğini öne sürerek iĢletmeler aleyhine davalar açmakta ,tazminat talep etmekte

hatta bazen iĢletme faaliyetlerinin durdurulmasına neden olmaktadırlar.

Ġyi bir patlatma sonrası ise, tüm olumsuzluklar kalkacak iĢletmeler çevreleriyle barıĢık

bir Ģekilde üretimlerine devam edeceklerdir. Ġyi bir patlatma için basamak yüksekliklerine göre

amaca uygun delik çapı ve delme düzeninin, patlayıcının ve ateĢleme sisteminin seçilerek

sadece gerektiği kadar doğru biçimde kullanılması gereklidir. Daha önce belirttiğimiz gibi

sadece delme patlatma sonrası iĢlemlerin maliyetinden ayrı ele almak gerçekçi olmaz. Bunun

için delme patlatma maliyeti, yükleme, taĢıma ve kırma maliyetleriyle birlikte kırma sonrası

stok maliyetinin bir unsuru veya toplam dekapaj maliyetinin bir unsuru olarak ele

alınmalıdır.Tek baĢına delme-patlatma maliyeti, daha az patlayıcı kullanılarak düĢürülebilir.

Fakat yükleme taĢıma ve kırma maliyetleri yükseleceğinden iĢletme ekonomisine olumsuz

yansır. Buna karĢın ġekil 2.3‟de görüldüğü gibi genelde tercih edilen seçenek delme-patlatma

maliyetini yüksek tutarak toplam kırma sonrası stok maliyetini düĢürmektir.Fakat bunu

yaparken de dikkat edilmesi gereken önemli nokta toplam kırma sonrası stok maliyetinin en

düĢük olduğu seçeneğin tercih edilmesidir.

Delme patlatma maliyetlerini belirli bir noktadan sonra ne kadar arttırırsak arttıralım

patlatma sonrası maliyetleri fazla etkilemeyeceği için gereksiz bir maliyet fazlalığı oluĢturur.

9

Şekil 2.3 Toplam maliyet ve optimum nokta [7].

ġekil 2.3‟de görüldüğü gibi toplam maliyetin en düĢük olduğu A noktasındaki delme

patlatma harcama değerlerinin arttırılması da azaltılması da sonuçta toplam maliyetin

yükselmesine de neden olacaktır. Sonuç olarak diyebiliriz ki patlatmanın performansının

patlatma sonrası iĢlemlerin maliyetlerini, kapasitelerini, randımanlarını ve emniyetini belirleyen

en önemli unsur olduğunun bilinerek delme patlatmaya bu açıdan bakılması iĢletme

ekonomilerinin daha sağlıklı değerlendirilmesini sağlayacaktır [7].

2.2 Patlatma İle Parçalanma Mekanizması

Patlayıcı madde ateĢlendiğinde saniyenin binde biri gibi çok kısa bir sürede oluĢan

hidrodinamik reaksiyon sonucu patlayıcı enerjisi, çok yüksek basınç ve sıcaklıktaki gaz Ģeklinde

ortaya çıkmakta böylece deliği çevreleyen kayaya uygulanan çok büyük basınçlar kayanın

kırılıp parçalanmasına yol açmaktadır [10].

Deliğe konulan ve sıkılaması yapılan patlayıcı maddenin parçalanma ve ötelenmeye

kadar geçen zaman 4 aĢamaya ayrılabilir;

1. Detonasyon

2. ġok ya da birim deformasyon dalgalarının yayılması

3. Gaz basıncının yayılımı

4. Kütle taĢınması

10

2.2.1 Detonasyon

Detonasyon patlayıcı maddelerin yanma hızıdır. Kırılma iĢlemi detonasyonla baĢlar.

Delik içerisindeki patlayıcı karıĢım, detonasyondan hemen sonra yüksek basınç ve sıcaklıktaki

gazlara dönüĢmektedir. Detonasyondaki sıcaklık aralığı yaklaĢık olarak 1650-3875°C ve

basınçlar ise 9–275 kbar arasındadır. Çizelge 2.1‟de bazı patlayıcıların detonasyon basınçları

verilmiĢtir [6].

Çizelge 2.1 Patlayıcı madde yoğunluk ve detonasyon iliĢkisi [6].

Patlayıcı

Madde

Yoğunluk

(gr/cm3)

Detenasyon Hızı

(m/s)

Detenasyon Basıncı

(kbar) (psı)

ANFO 0,81 3657,6 27 3.969.000

Powermax 420 1,19 5791,2 100 1.470.000

Hi-Prime 1,40 6096 130 1.911.000

“G” Booster 1,60 7924,8 251 3.689.700

2.2.2 Şok ya da birim detonasyon dalgalarının yayılması

Detonasyonun hemen ardından Ģok yada birim deformasyon dalgaları kaya kütlesi

içerisinde yayılır. Ortaya çıkan yüksek basınçlı gazlar delik cidarına çarparak basınç

dalgalarının oluĢmasına neden olur. Bu durum ġekil 2.4‟de gösterilmiĢtir.

Şekil 2.4 Detonasyonun ardından birim deformasyon dalgalarının yayılması [6].

11

Patlayıcı madde ateĢlendikten sonra delik cidarındaki basınç anlık olarak tepe değerine

ulaĢacak ve daha sonra exponansiyel olarak bozulacaktır. Bu hızlı bozulma sonucu delik

geniĢleyecek ve gaz soğuyacaktır. Delik cidarının geniĢlemesi malzemede çatlamalar ve/veya

malzemenin yer değiĢtirmesine neden olmaktadır [6].

2.2.3 Gaz basıncının yayılımı

Arazi gerilmeleri haline dönüĢen yüksek sıcaklıktaki gazların basıncı süreksizlikler

içerisine girerek radyal çatlakların ilerlemesine ve orijinal deliğin bozulmasına neden

olmaktadır. Bu durum ġekil 2.5‟de verilmiĢtir [6].

Şekil 2.5 Gaz basıncı ile çatlak oluĢumu [6]

Bu yüksek gaz basınçları sayesinde parçalanmıĢ malzeme yer değiĢtirmektedir. Gazlar,

direncin en düĢük olduğu yöne doğru (çatlaklar, eklemler, faylar, süreksizlikler, düĢük

kohezyonlu tabakalar) hareket edeceklerdir [10].

Eğer bu süreksizlikler yüzeye kadar devam ediyorsa gaz basıncı atmosfere çıkacak,

basınç düĢecek, malzemenin parçalanması ve kırılmıĢ malzemenin yer değiĢtirmesi

azalacaktır[6]. Delik doldurulup ateĢlendikten sonra basamak ve kaya ortamında oluĢan

parçalanma olayları kesit ve plan görünüĢ olarak ġekil 2.6‟da görülmektedir.

12

Şekil 2.6 Parçalanma mekanizması [6].

2.2.4 Kütle taşınması

Malzemenin hareketi parçalanma iĢlemindeki son aĢamadır. Temel parçalanma gaz

basıncı ya da basınç ve çekme dalgaları sonucu oluĢmaktadır. Parçalanan malzeme etki hızına

bağlı olarak basamak tabanına düĢmektedir. Kütle taĢınmasındaki en önemli faktör delik yükü,

delik boyu ve delik önündeki malzeme miktarı olmaktadır. DeğiĢik durumlara göre malzeme

taĢınmaları ġekil 2.7‟de gösterilmiĢtir [6].

2.3 Patlatma Tasarımı ve Parametreleri

Maden iĢletme sürecinde patlatmanın önemi bilindiğinden, konuyla ilgili değiĢik

çalıĢmalar çeĢitli araĢtırmacılar tarafından uzun süreden beri yoğun bir biçimde

sürdürülmektedir. Ancak konunun karmaĢıklığı ve koĢulların zorluğu nedeniyle hala

yanıtlanması gereken pek çok soru mevcuttur. Teknik, ekonomik ve emniyet açısından iyi ve

güvenilir bir patlatma tasarımı üzerinde etkili olan pek çok parametre söz konusudur. Bu

parametreleri kaya birimlerinin malzeme ve kütle özellikleri, patlayıcı maddenin cinsi,

özellikleri ve dağılımı ve patlatma geometrisi olarak 3 ana baĢlıkta özetlemek mümkündür [2].

13

Şekil 2.7 Kütle taĢınmaları (S: Sıkılama, E: Patlayıcı, D: Delik taban payı) [11].

14

2.3.1 Kaya birimlerinin malzeme ve kütle özellikleri

Uygun bir patlatma tasarımı için kaya birimlerinin malzeme ve kütle özellikleri mutlaka

incelenmeli ve aĢağıda belirtilen özellikler dikkate alınarak patlatma tasarımı yapılmalıdır.

Yoğunluk

Basınç, çekme, darbe dayanımları

Sismik dalga hızı

Empedans

Süreksizlik durumu ve kütlesel olarak sağlamlık derecesi

Su durumu

Elastik modülü

Poisson oranı

DeğiĢkenlik durumu (homojenlik, anizotropi ve izotropiklik).

Sertlik

Topoğrafya

Kaya özellikleri atım sonucunu önemli ölçüde etkiler. Örneğin kil gibi plastik davranıĢ

gösteren formasyonlarda kovan yapma ihtimali fazladır. Bu durumda yıkma enerjisi fazla olan,

özgül gaz hacmi büyük olan patlayıcılar tercih edilmelidir.

Bununla birlikte dilim kalınlığı ve buna bağımlı olan bazı parametreleri dikkatli seçmek

gerekecektir. Kaya kırılgan ve masif ise kayanın kırılmasında birincil parçalanma

mekanizmaları etkili olacağından seçilecek patlayıcı maddelerin daha kudretli ve daha yüksek

ateĢleme hızlı olması gerekir. Çok eklemli ve çatlaklı zayıf kayalarda, formasyon zaten

parçalanmıĢ olduğundan; düĢük yoğunluklu, düĢük patlama hızlı ve fazla gaz veren patlayıcı

maddeler seçilmelidir.

Keza formasyonun su durumu da önemlidir. Sulu kaya ortamlarında kullanılacak

patlayıcı maddelerin sudan etkilenmeyen ve çözülmeyen cinslerin olmasına dikkat

edilmelidir[12].

2.3.2 Patlayıcı maddenin cinsi, özellikleri ve dağılımı

Patlayıcı maddenin doğru olarak seçebilmesi için incelenmesi gereken bazı özellikler

vardır. Patlayıcı maddeler önceleri daha çok Nitrogliserin esaslı oldukları için özellikleri buna

bağlı olarak ele alınmıĢtır. BaĢlangıçta kurĢun blok testi, detonasyon hızı, duman karakteri gibi

15

özellikler üzerinde durulurken yeni nesil patlayıcılar ile birlikte birçok değiĢik özellik ortaya

çıkmıĢtır. Bunların belli baĢlıları aĢağıda sıralanmıĢtır [1].

-Detonasyon hızı

Detonasyon hızı , detonasyonun patlayıcı kolon içerisindeki hareket hızını gösterir.

Ticari patlayıcılarda bu değer 5.000 ile 26.000 ft/sn (1.500-7.900 m/sn) arasında değiĢmektedir.

Pratikte patlayıcının kuvvetinin bir göstergesidir. Genel olarak detonasyon hızı yüksek

patlayıcıların kuvvetli olduğu kabul edilir [13].

-Kuvvet

Patlayıcı maddenin kuvveti ağırlık kuvveti ve hacim kuvveti olmak üzere iki değiĢik

Ģekilde incelenir. Ağırlık kuvveti patlayıcı maddenin birim ağırlığının iĢ yapabilme yeteneğidir.

Hacim kuvveti ise patlayıcının birim hacminin iĢ yapabilme yeteneğidir [13].

Patlayıcı maddelerin kuvvetlerini ölçmek için değiĢik yöntemler uygulanır.

KurĢun blok testi

Balistik testi

Nitrodyn

Balon enerjisi testi

-Yoğunluk

Patlayıcı maddenin yoğunluğu birim hacminin ağırlığıdır. Detonasyon sürecinde birim

zamanda devreye giren kütleyi gösterir. Ayrıca patlayıcının duyarlığının ve detonasyon

basıncının oluĢmasında da önemli rol oynar. Patlayıcı maddenin yoğunluğu dizaynda ve

patlayıcının kuvvetinin belirlenmesinde kullanılan bir parametredir. Genel olarak yüksek

yoğunluk daha fazla enerji üretimini gösterir [13].

-Detonasyon Basıncı

Detonasyon basıncı patlayıcı madde içinde yayılan Ģok dalgasından kaynaklanan ani bir

basınçtır. Bir patlayıcı madde için ilk ateĢleyici (yemleme) seçimi açısından çok önemlidir.

-Suya dayanım

Patlayıcı maddenin su bulunan deliklerde kullanılıp kullanılmayacağını gösteren

parametredir. Su bazlı patlayıcı maddelerin bileĢimindeki tuzları çözerek yapısını bozar veya su

basıncı nedeniyle hava kabarcıklarının büyüklüğü ve miktarı azalarak patlayıcı maddenin

16

hassasiyeti zayıflar. Bunların neticesinde patlatma verimi düĢer. AteĢleme sonrası delikten pas

rengi ve sarı renkte bir duman yayılması verimsiz bir patlatmayı gösterir ve genelde bunun

sebebi ortamdaki sudur. Su ortama oksijen vererek oksijen balansını bozmakta ve verimi

düĢürmektedir [13].

-Duman ve Gaz Karakteri

Özellikle yer altı iĢletmeleri ile derin açık ocaklar için çok önemli olan bir özelliktir.

Patlatma sonucu ortaya çıkan ve zehirleyici özelliği olan karbonmonoksit ve azot oksitlerin

miktarına göre bir sınıflama yapılır [13].

-Duyarlılık

Duyarlılık patlayıcı maddenin detonasyona girebilmesi için gerekli olan fiziksel etkiyi

gösterir. Ticari patlayıcılar kapsüle duyarlı olanlar ve yemleme Ģarjına duyarlı olanlar olarak iki

temel gruba ayrılır.

Patlayıcı maddenin duyarlılığını etkileyen baz faktörler vardır. Örneğin delik dibindeki

su, uygun olmayan Ģarj çapı , aĢırı sıcaklık değiĢimleri gibi faktörler patlayıcı maddenin

duyarlılığını azaltır [13].

-Detonasyon Stabilizesi

Detonasyon‟ un, patlatma kolonu boyunca sabit bir Ģekilde devam edebilmesidir. Bu

özellik, patlayıcı maddelerin detonasyona kesintiye uğramadan devam edebildiği minimum

çaplar ile ifade edilir. Bu minimum çaplar kritik çap olarak adlandırılır [13].

-Çevre Sıcaklığına Tolerans

Patlayıcı karıĢımları aĢırı sıcak ve aĢırı soğuk koĢullarda depolandığı veya

kullanıldığından verimlerinde düĢme görülmektedir [1].

-Raf ömrü

Patlayıcı maddenin stoklana bilme ömrüdür.DeğiĢik kimyasal maddelerin bileĢimi olan

patlayıcı maddeler zamanla bozulmaya baĢlar ve patlama karakteri değiĢir. Bunlarla yapılan

patlatmalar verimsiz olur. BozulmuĢ bu patlayıcıların saklanması ve imhası iĢletmeler için

büyük bir sorun olmaktadır. Bu yüzden raf ömrünün bilinmesi ve stokların ona göre

ayarlanması gerekir [1].

17

-Su Basıncına Dayanım

Bu özellik patlayıcı maddenin etkilenmeden kaldığı statik basıncı ifade eder. Bazı

patlayıcı maddeler derin deliklerde ortaya çıkan hidrostatik basınçlar altında yoğunlaĢır ve

duyarlılığını yitirir. Bu sorun en çok slurry ve slurry-ANFO karıĢımlarında görülmektedir [1].

-Ambalaj ve Kullanma Kolaylığı

Patlayıcı madde ambalajlanması iĢletme maliyetinde zaman zaman artmalara, zaman

zamanda düĢmelere yol açar [1].

-Emniyet

Patlayıcı madde personel için tehlike oluĢturmadan taĢınabilmesi ve patlatma deliğine

yerleĢtirilebilmelidir. Bunu belirlemek amacıyla kullanılan bazı testler vardır [1].

Çekiç Testi

Sürtünme Testi

Statik Elektrik Testi

Isı Testi

Hız Testi

-Oksijen Balansı

Oksijen balansı özellikle yer altı patlatmaları için oldukça önemlidir. Oksijen fazlalığı

azot oksitlerin oluĢmasına, oksijen azlığı ise CO oluĢmasına sebep olur. Bu gazlar zehirlidir ve

ölüme sebebiyet verir. Açık iĢletmelerde patlatma sonucu açığa çıkan gaz hızla dağıldığı için

çok nadir olarak sorun yaratmaktadır [14].

2.3.3 Patlatma geometrisi

Patlatma geometrisi parametrelerini aĢağıda baĢlıklar altında sıralayabiliriz.

Delik çapı, yeri, eğimi ve boyu delik düzeni

Dilim kalınlığı, delikler arası mesafe

Basamak aynasının Ģekli, durumu, yüksekliği, eğimi

Sıkılama payı

Delik taban payı

ġarj Ģekli, delik içi dağılımı

Atım grubu boyutları

18

Yemleme, ateĢleme Ģekli ve düzeni

Gecikme tipi ve süresi

Patlatma geometrisi gerçekleĢtirilirken kullanılan terimler ġekil 2.8‟de gösterilmiĢtir.

Şekil 2.8 Basamak patlatması terimleri [12].

Delik çapı, delme ve patlatma kapasitesinden, delici makine tipine kadar, kullanılan

patlayıcı madde miktarından elde edilecek tane boyu dağılımına kadar hemen tüm patlatma

özelliklerini etkileyen en önemli parametrelerin baĢında gelmektedir.Delik çapı seçimi ile ilgili

olarak bir çok çalıĢma yapılmıĢ ve bir takım iliĢki ile seçime kolaylık sağlayacak abaklara

ulaĢılmıĢtır. Bunlardan önce Dupond ardından benzeri Tamrock tarafından yayınlanan

19

çalıĢmada; delik çapı, kullanılan patlayıcı madde türüne bağlı olarak değiĢen detonasyon hızı ile

iliĢkilendirmiĢlerdir (Dupond, 1980; Tamrock, 1984). Delik çapı seçimi için kullanılan kazı

makinesi kapasitesi ile kayaç özellikleri arasında bir iliĢki kurulmaya çalıĢan çalıĢmalar da

vardır [15].

Basamak yüksekliği, doğrudan doğruya isletme çalıĢma koĢullarını etkileyen bir

değiĢkendir. Genellikle kazıcı-yükleyici olarak kullanılacak iĢ makinesinin bom yüksekliğine

bağlı olarak seçilir. Pratikte 4-10 m. arasında basamak yüksekliği seçimine sık rastlanmaktadır.

Özellikle delici makine standardı olarak 3 m ujlerin kullanıldığı iĢletmelerde basamak

yüksekliği de 3 m‟nin katları Ģeklinde uygulanır. Delik dibi tabancası kullanılıyor ise bu

durumda 1 m de bu tabanca boyu eklenir ve delik boyu 6 ise 7 ye 9 ise 10 a yükselmiĢ olur.

Buna bağlı olarak da basamak yüksekliği 8-12 m aralığında değiĢecektir. Basamak yüksekliği,

maden ocağının görüntüsünü de belirleyen etmendir. Basamakların yüksek olması, birim sürede

delinen delik sayısını azaltırken, bir patlatmada daha fazla malzeme alınması ihtimalini

artırmaktadır. Yüksek basamaklarda Ģev duraylılığı sorunları ile emniyet açısından sorunlar

oluĢabilmektedir. Patlatma hesaplamalarında basamak yüksekliği gerek patlayıcı madde miktarı

ve gerekse elde edilecek tüvenan hacminin hesaplamaları açısından önemli bir değiĢkendir.

Tane boyu parametresi, patlatma sonrası elde edilecek olan tüvenanın en büyük tane boyu

olarak tanımlanacak olursa patlatma sonrası oluĢacak malzemenin tane boyunu kontrol etmek

için en önemli parametreler delik çapı, delikler arası mesafe ve diğer delik geometrisi

özellikleridir. Bu nedenle delik çapı ile, delikler arası mesafeler ile oynayarak elde edilecek

malzemenin tane boyu kontrol edilebilir. Aynı Ģekilde sonuçta oluĢan tane boyu dağılımına

bakılarak da yapılan patlatma hakkında bilgi almak mümkündür.

Yük mesafesi yada diğer adıyla dilim kalınlığı, patlatma tasarımının en önemli ve en

kritik parametresidir. Dilim kalınlığı patlatma deliği ekseni ile en yakın mesafedeki basamak

yüzeyi arasındaki uzaklıktır [16]. Yük mesafesi patlatma deliğinin kırmak zorunda olduğu

yüzeye dik mesafe olduğu için mesafenin küçük seçilmesi durumunda farklı büyük seçilmesi

durumunda farklı sonuçlar meydana gelmektedir. Küçük yük mesafesi sonucunda hava Ģoku,

ses dalgası, gereğinden fazla parçalanma, gaz ve enerji kaçıĢı gibi sonuçlar doğururken; dilim

kalınlığının büyük seçilmesi durumunda kaya fırlaması, yer sarsıntısı, iri blok oluĢumu,

basamak tabanında tırnak kalması gibi sonuçlar doğurmaktadır [17].

Patlatma uygulamaları açısından bir baĢka parametre ise delikler arası mesafedir.

KomĢu patlatma delikleri arasındaki mesafe olarak tanımlanabilecek olan delikler arası mesafe

de dilim kalınlığına benzer sonuçlar doğuran önemli bir parametredir. Patlatma enerjisinin

20

doğru kullanılması ve sonuçta elde edilecek tane boyu dağılımını etkileyecek olan delikler arası

mesafe değiĢkeni genelde tek sıra atımlarda dilim kalınlığına eĢit alınmaktadır ancak gecikmeli

atımlarda dilim kalınlığından biraz büyük olması daha iyi sonuçlar vermektedir [16].

AteĢleme sistemi, basamak patlatmalarında önemli kontrol parametrelerinden birisidir.

AteĢleme sistemi ile aynı anda patlayacak patlayıcı madde miktarını kontrol imkanı

doğmaktadır ki bu da patlatmanın önemli çevresel etkilerinden birisi olan titreĢim üzerinde

etkili olan bir değiĢkendir. Farklı kayaç yapılarında isletilen farklı patlayıcı maddelerin

kullanıldığı uygulamaları kıyaslayabilmek için genellikle özgül Ģarj ve özgül delik kavramları

kullanılmaktadır.

2.3.4 Tasarım yaklaşımı

Yukarıda ayrı ayrı değinilen bu üç temel unsurun aralarındaki iliĢkilerin ortaya

konulması sonucunda tasarım için uygun yaklaĢımlarda bulunmak mümkün olabilmektedir.

Ancak, birçok araĢtırmacının kabul ettiği ve yanıt aradığı iki anahtar parametre öne çıkmaktadır.

Bu iki parametre; özgül Ģarj ve en uygun dilim kalınlığıdır. Bu iki parametreye (herhangi bir

kaya birimi için) makul bir yanıt verildiği taktirde; kabul edilebilir yaklaĢımlara dayalı olarak

diğer tasarım parametreleri bunlara bağlı olarak hesaplanabilmekte ve tasarım

tamamlanabilmektedir. Deneme-yanılma yoluyla yapılacak dilim kalınlığı ve özgül Ģarj miktarı

belirleme çalıĢmalarında, maliyeti göz önüne almak gerekmektedir. Bu nedenle, ilk tasarım

açısından makul bir değerdeki özgül Ģarj ve dilim kalınlığı değerlerinden baĢlamak çok olumlu

sonuçlar verebilmektedir. Bu da ancak yukarıda ifade edilen üç ayrı temel parametre arasındaki

iliĢkilerin yorumlanması ile mümkün olabilmektedir [12]. Bu konu ile ilgili çeĢitli

araĢtırmacıların geliĢtirdiği belirli ampirik iliĢkilerden yararlanarak ve kaya koĢullarını dikkate

alarak, bir baĢlangıç dilim kalınlığı ve özgül Ģarj değeri belirlenmekte ve ön tasarım

yapılabilmektedir. Uygulama sonunda gerekli gözlemler, verimlilik ve maliyet analizleri

yapılarak elde edilen sonuçlar değerlendirilebilmektedir. En uygun değerlere ulaĢmak için

iterasyonlar yapılmakta ve iĢletme koĢullarını da dikkate alan bu çalıĢmalar sonucu bulunan

değerler, uygun değerler olarak kabul edildiğinde tasarım kesinleĢtirilebilmektedir [18].

2.3.4.1 Dilim kalınlığının belirlenmesine yönelik yaklaşımlar

Patlatma geometrisi tasarımı konusunda yapılan çalıĢmalar göstermiĢtir ki dilim

kalınlığı, diğer tüm tasarım parametreleri üzerinde etkilidir.Bir baĢka ifade ile, delikler arası

mesafe, sıkılama boyu, delik taban payı, gecikme aralığı, dip Ģarjı boyu, kolon Ģarjı boyu gibi

diğer tasarım büyüklüklerinin, dilim kalınlığının fonksiyonu olarak ifade edilebildiği ve bu

21

Ģekilde anlamlı tasarımlar yapılabileceği konusu çoğu araĢtırmacılarca vurgulanmıĢtır:

Gustafson, 1973; Tamrock (Puckila), 1984; Bilgin ve ark., 1986; Arıoğlu, 1988; Olofsson,

1988; Ashby, 1990; Konya ve Walter, 19901991; Zeigler, 1991; Rustan, 1993; Singh, 1993;

Kahriman, 1995; Jimeno, 1995.

Dilim kalınlığı kritik bir tasarım unsuru özelliğindedir. Bu kritiklik hem delme

patlatmanın ekonomisi yönünden, hem de fırlayan kaya, yersarsıntısı gibi ocak ve çevre

emniyetini etkilenmesi bakımından önem arz etmektedir.

AraĢtırmacılar, iĢletme koĢullarına uygun dilim kalınlığını belirlemek amacıyla uzun

süreden beri çeĢitli çalıĢmalar yapmıĢlar ve ampirik yaklaĢımlarda bulunmuĢlardır. Bununla

beraber dilim kalınlığı her iĢletme ve her kaya birimi için deneme-yanılma yoluyla belirleme

yaklaĢımı güncelliğini korumaktadır. ÇeĢitli araĢtırmacıların dilim kalınlığı için önerdikleri

bağıntılar, Arıoğlu (1988) tarafından ayrıntılı olarak bir Ģekilde sınıflandırılmaktadır. Bunlardan

bir kısmı sadece basamak ve delik geometrisiyle pratik iliĢkiler geliĢtirmiĢlerdir.Diğer bir kısım

ise, bu büyüklüklerle birlikte, kaya koĢullarını ve patlayıcı madde özelliklerini de dikkate alan

yaklaĢımlarda bulunmuĢlardır.

Uygun dilim kalınlığının belirlenmesi için Rustan (1990), Bilgin (1986),

PaĢamehmetoğlu vd. (1986) her bir iĢletmede tek delik düzeninin uygulanmasının daha olumlu

sonuçlar vereceğini ifade etmektedirler. Tüm bu çalıĢmalar genel bir değerlendirmeye tabi

tutulduğunda; dilim kalınlığını, delik çapının fonksiyonu olarak ifade eden yaklaĢımların pratik

kolaylıklar sağladığı ve hemen hemen tümünün birbirine oldukça yakın değerler verdiği

(minimum ve maksimum aralıklar içinde) görülmektedir.

Patlatma geometrisi unsurlarıyla birlikte çalıĢılan kayaların madde ve kütle özelliklerini

belirli ölçüde kullanmanın yanında, kullanılan patlayıcı madde özelliklerini de göz önünde tutan

yaklaĢımlardan; pratikte daha olumlu sonuçlar elde edilenler aĢağıdaki Ģekilde özetlenebilir.

Konya yaklaĢımın yoğunluk dıĢında diğer kaya özelliklerini dikkate almaması nedeniyle;

kullanımının sınırlı olacağı çeĢitli araĢtırmacılarca ifade edilmektedir.Bununla birlikte bu

yaklaĢımın zayıf formasyonlar için iyi sonuçlar verdiği de belirtilmektedir. Pearse formülünün

kayaların çekme dayanımını esas alması dolayısıyla ön tasarımlarda olumlu sonuçlar verdiği

çeĢitli araĢtırmacılarca ifade edilmektedir (Arıoğlu, 1988). Bu yaklaĢımın özellikle kalker

formasyonu için baĢarılı sonuçlar verdiği belirtilmektedir. Ancak diğer kaya özelliklerini

dikkate almaması, uygulama Ģansını sınırlamaktadır. Keza Arıoğlu‟nun (1988) özgül Ģarj,

patlatma geometrisi büyüklüklerini ve patlayıcı madde özelliklerini kapsar Ģekilde önerdiği

bağıntı ile belirli sonuçlar alınabilmesi söz konusu olabilir. Bu yaklaĢımda; birim patlayıcı

22

tüketimi, kayan diğer madde ve kütle özelliklerini dikkate alacak Ģekilde belirlendiğinde

yaklaĢımın baĢarı Ģansı artabilecektir. Nova ve Zanietti tarafından değiĢtirilen Pearse

yaklaĢımının, süreksizlik yönelimini dikkate almıĢ olması nedeniyle oldukça olumlu sonuçlar

verdiği Özkahraman (1994) tarafından ifade edilmektedir. Rustan tarafından önerilen tek delik

düzeni ile dilim kalınlığı belirleme yaklaĢımının, bir takım deneme zorlukları ve ek maliyet

unsurları oluĢturma gibi hususlar bir tarafa bırakıldığında, oldukça iyi sonuçlar verdiği çeĢitli

araĢtırmacılar tarafından belirtilmektedir (Bilgin ve Özkahraman, 1994). Kou ve Rustan (1992)

tarafından önerilen yaklaĢımın; kayaların dinamik elastik modülün~, basma dayanımı , patlayıcı

madde özelliklerini, delik çap ve diğer geometrik büyüklükleri dikkate alması nedeniyle olumlu

sonuçlar verebileceği, ancak süreksizlikleri ve yönelimlerini dikkate almadığından tahminlerde

yanılmalar olabileceği bazı araĢtırmacılarca belirtilmektedir [19].

Langefors ve Kihlstrom tarafından verilen formülün; (özellikle sağlam kayalarda) kaya

özelliklerini (kaya patlatma katsayısı Ģeklinde), delik çap ile diğer delik geometrisi unsurlarını

ve patlayıcı madde özelliklerini (yoğunluk ve kudretini) dikkate alması nedeniyle pratikte çok

baĢarılı sonuçlar verdiği birçok araĢtırmacı ve uygulamacı tarafından pek çok yayında ifade

edilmektedir [1].

2.3.4.2 Özgül şarjın tahminine yönelik ilişkiler

Belirli teorik yaklaĢımlar olmasına rağmen günümüzde kullanılacak özgül Ģarj

çoğunlukla, her bir kaya birimi için deneme ve yanılma yöntemi ile belirlenmek durumundadır.

Bu yüzden kayanın malzeme ve kütle özellikleriyle, optimum özgül Ģarj arasında güvenilir bir

iliĢki geliĢtirmek önemini korumaktadır [2].

Bugüne kadar birçok araĢtırmacı patlayıcı madde ve kaya malzeme/kütle özelliklerini

dikkate alarak özgül Ģarjın belirlenmesine yönelik çeĢitli ampirik formüller geliĢtirmiĢtir.

Özgül Ģarjın önceden belirlenmesi için geliĢtirilen yaklaĢımlarda yer sarsıntısı ve hava

Ģoku ile ilgili herhangi bir parametre dikkate alınmamıĢtır [2].

2.3.4.3 Patlatma sonuçlarının değerlendirilmesi

Delme patlatma sonuçlarını ġekil 2.2‟de ifade edildiği gibi iki ana baĢlık altında

incelemek mümkündür.

Ekonomik sonuçlar

Emniyet sonuçları

23

Ancak herhangi bir patlatma tasarımında emniyet sonuçları dikkate alınmadan arzu

edilen ekonomik sonuçlara ulaĢılsa da bu tasarımı uygulamak çevresel etkiler nedeniyle

mümkün olmayabilir. BaĢka bir deyiĢle en uygun patlatma koĢulları araĢtırılırken

değerlendirmelerde yalnızca ekonomik analizi değil aynı zamanda yer sarsıntısı ve hava Ģoku

gibi çevresel etkilerde titizlikle ele alınmalıdır. En uygun patlatma koĢulları, genellikle denenen

farklı atım sonuçlarının birbirleriyle karĢılaĢtırılması sonucunda belirlenmektedir.

Patlatma sonuçlarının değerlendirmesinde genel olarak aĢağıdaki hususların göz önüne

alınması gerekmektedir [2].

a. ParçalanmıĢ malzeme eĢit olarak ileri yığılmalı ve aĢırı fırlatılmıĢ münferit bloklar

görülmemelidir.

b. Parçalanma mevcut kazıcılara uygun olmalıdır.

c. Parçalanma homojen olmalı ve patar atımı gerektiren büyük parçaların sayısı

minimum olmalıdır.

d. Yığın, gevĢek ve kolay kazılabilir olmalı, yani ekskavatör kazı iĢinden çok yükleme

iĢi yapmalıdır.

e. Yığın yüksekliği; ekskavatörün kepçesini kaldırabileceği yüksekliğe kadar

kaldırmasına ve bir kerede doldurmasına imkan vermelidir.Bununla birlikte, etek

ve arka bölümlerde bir miktar düĢük yükleme bölgesi kaçınılmaz olup, bunlar en az

düzeyde olmalıdır.

f. ParçalanmıĢ yığın eĢit olarak kabarmıĢ görünmelidir.

g. Yığın üzerinde ağızdan püskürmenin göstergesi olan kraterler,patlamamıĢ lağımın

iĢareti olan düz ve bozulmamıĢ yüzeyler ile tepecikler görülmemelidir.

h. Yığının arka tarafında parçalanmıĢ malzemenin yeterince ileri atıldığının göstergesi

olan muntazam bir çukurluk gözlenmelidir.

i. Önünde genellikle gerilme çatlakları görülen son kazı hattı net ve belirgin

olmalıdır.

j. Son kazı hattının gerisindeki basamakta asgari hasar ve en az sayıda çatlak

gözlenmelidir.

k. Tabanda kazı iĢini güçleĢtiren tırnaklar (parçalanmamıĢ kısımlar) kalmamalıdır.

Yukarıdaki açıklamalardan da anlaĢılacağı gibi, patlatma verimliliğinin en önemli

göstergesi, parçalanma derecesi (ortalama blok boyutu ve yüzdesi) ve kazı-yüklemedeki makine

performansıdır. Maksimum ve ortalama blok boyutları kazı yükleme verimliliğini doğrudan

24

etkilemektedir. Bu nedenle,yükleyici makinenin ve/veya kırıcının performansı; patlatma

verimliliğinin belirlenmesinde yaygın olarak kullanılmalıdır [2].

Diğer yandan günümüzde patlatma sonuçları çevresel etkiler yönünden de çeĢitli

yönetmelikler ve yasalar hükümler gereği değerlendirilmektedir.Bu değerlendirme; yalnızca

patlatmadan kaynaklanan yer sarsıntısı ve hava Ģoku düzeylerinin hasar oluĢturmayacak

değerlere çekilmesi için değil, aynı zamanda patlatma sonucu ortaya çıkan enerjinin maksimum

miktarının parçalama ve öteleme iĢlemlerinde kullanılmasını (yer sarsıntısı, hava Ģoku ve

fırlayan kaya gibi çevresel problemleri yaratan enerjinin minimuma çekilmesi, bu enerji

%40‟lara kadar çıkabilmektedir.) sağlamak amacıyla da yapılabilir [2].

2.4 Patlatmadan Kaynaklanan Çevresel Etkiler

2.4.1 Genel

Bilindiği gibi patlayıcı madde kullanımı barutun icadıyla baĢlamıĢ olup günümüzde de

geliĢen teknolojiye bağlı olarak giderek artan bir oranda devam etmektedir. Ġnsanlar ilk

bulunuĢundan beri patlayıcı maddenin korkunç gücünü kontrol altına almaya çabalamıĢtır. Son

bir kaç yüzyıldan beri de patlayıcı maddeler ağırlıklı olarak askeri amaçların dıĢında maden ve

inĢaat sektörlerinde verimli ve ekonomik olarak hammadde sağlamada kullanılmaya

baĢlanmıĢtır. Ekonomik ve teknik yönden uygun patlatma tasarımları yapılırken çevreye

verilmesi muhtemel olumsuz etkiler de göz ardı edilmemelidir [20].

Kaya yapılarını kırma amacı ile kullanılan patlayıcı maddelerin çevreye verebilecekleri

baĢlıca dört değiĢik olumsuzluk bulunmaktadır. Bunlar;

TaĢ savrulması

Toz emisyonu

Yer sarsıntısı

Hava Ģoku‟dur.

Patlatmanın çevresel etki alanları ġekil 2.9‟da gösterilmektedir. Patlatmayla ilgili

problemler geliĢmiĢ ülkelerde, ülkemize göre çok daha önceleri yaĢandığından, patlatmadan

kaynaklanan çevresel etkilerin tanımlanması, oluĢabilecek hasarların önceden tahmini ve

çözümüne yönelik standart ve kriterlerin oluĢturulması çalıĢmaları çok öncelerden beri

sürdürülmektedir [2].

25

Şekil 2.9 Patlatmanın çevresel etki alanları [21].

TaĢ Savrulması: Patlayıcı maddeler kaya yapılarını kırmak amacı ile kullanıldığında

temel olarak öncelikle, ses üstü hızda geliĢen kimyasal reaksiyonun yarattığı Ģok enerjisi etkin

olur. Ġkinci olarak da reaksiyon sonucu oluĢan gaz ürünlerinin çok büyük basınçlar ile

çatlaklara doluĢması parçalama iĢlemini tamamlar ve parçalanmıĢ kütleyi gevĢeterek öteler.

Delik içinde patlayıcı maddenin iyi bir Ģekilde sıkılanmadığı durumlarda, reaksiyon

sonucu oluĢan yüksek basınçlı gaz ürünler bulabildikleri çatlaklardan atmosfere boĢalırlar. Çok

yüksek hızla oluĢan gaz boĢalımı nedeniyle kaya kütlesinde bir kısım yırtılmalar olur ve

beraberinde kaya parçalarını da hareketlendirir. Böylece savrulan kaya parçaları çevrede tehlike

yaratırlar.

TaĢ savrulmasını denetleyebilmek için Ģu önlemler alınır [22];

1. Yüksek miktarlarda patlayıcı kullanılan ve kaya yapısının kontrol edilemediği

“galeri patlatması” uygulanmaz

2. Patlayıcı madde uygun çap ve boyutta delikler kullanılarak kaya yapısı içinde

olabildiğince dengeli (homojen) dağıtılır ve hapsedilir.

3. Patlatma delikleri kullanıldığında uygun delik geometrisi hesaplanarak bulunur,

böylelikle deliklere uygun yükler verilmiĢ olur.

4. En az, delik-ayna (yük) mesafesi boyutunda sıkılama boyu bırakılır ve uygun bir

malzeme kullanılarak ağız sıkılaması yapılır.

5. Gecikmeli kapsüller kullanılır.

26

Toz Yayılımı (Emisyonu): Patlatma sonucu, büyük miktarlarda kaya kütlesi harekete

geçirilmekte ve bu hareket sırasında da bir kısım iç öğütmeler meydana gelmektedir. Bu

nedenler ile belirli bir miktar tozun çevreye yayılması kaçınılmazdır. Ancak patlatma ile

çevreye verilen toz, diğer madencilik faaliyetlerinde açığa çıkan tozlara kıyasla ihmal

edilebilecek kadar az miktarlarda ve kısa süreli olmaktadır. Basamak patlatması sırasında toz

oluĢumuna karĢı alınabilecek teknik bir önlem bulunmamakla beraber patlatma sahasının,

atımdan önce sulanması bir miktar faydalı olabilmektedir [8].

Hava Ģoku ve gürültü: Gerekli önlemler alınmadığı durumlarda kaya çatlaklarından dıĢ

atmosfere hızla boĢalan reaksiyon ürünü gazlar önemli düzeyde gürültü oluĢtururlar ve bu

gürültü düzeyi yüksek boyutlara ulaĢtığında hava Ģoku dalgalarına dönüĢür. Ayrıca Ģok

dalgalarının oluĢmasında diğer bir etkende hızla harekete geçen kaya kütlesidir. Harekete geçen

kaya kütlesi bir piston görevi görerek Ģok dalgaları yaratmaktadır [20].

ġok dalgaları ortamın elastisitesi ve kütle özelliklerine bağlı olarak meydana

gelmektedir. Gaz molekülleri havada oldukça düzenli bir Ģekilde dağılmakta ve rasgele hareket

halinde bulunmaktadırlar. Normal atmosferik koĢullarda hava 1 atmosfer basınç ve 1,2 kg/m3

yoğunluktadır. Ses dalgalarının yayılım mekanizması, bir molekülden diğer bir moleküle

moleküler yer değiĢtirme sırasında momentum transferi Ģeklinde açıklanmaktadır. Kötü

patlatma uygulamalarında ve değiĢik hava koĢulları altında hava Ģokları oldukça yüksek

mesafelere ulaĢabilmektedir [2].

Hava Ģoku, basınç yada ses ölçerler kullanılarak ölçülebilmektedir. Ġnsan kulağıyla

duyulabilen yaygın aralıklı genlikler ve frekanslardan dolayı akustik mühendisleri sesi desibel

terimi ile ifade etmektedir. Ses basıncı aĢağıdaki eĢitlik kullanılarak desibele

çevrilebilmektedir[2].

0

PdB 20.Log

P

Burada;

P = Ölçülen tepe ses basıncı

P0= Referans ses basıncı (20x10-6 Pa veya 2.9x 10-

9 lb/inç

2)

Sıcaklık, rüzgar ve yükseklik gibi atmosferik ve topoğrafik koĢullar hava Ģoku

dalgasının yayılmasını etkilemektedir. Belirli bir uzaklıktaki bulut kapalılığı bile bazen basınç

dalgasının yere yeniden yansımasına neden olur [23].

27

Normal insan hayatındaki ses düzeyleri ve ses basınç değerleri ġekil 2.10‟da verilmiĢtir.

Patlatmaların duyulabilen bölümlerinin Ģiddeti, havalı kırıcılar ile uçağın yere inmesi sırasında

çıkardığı gürültü arasında yer almaktadır.

ABD‟de (USBM ve OSM kuralları) yapılan yasal düzenlemelerle 140 desibele karĢılık

gelen hava Ģoku düzeyi hasar baĢlangıcı ve gürültü üst sınırı olarak belirlenmiĢtir [24].

Şekil 2.10 Günlük olaylardaki ses düzeyleri ve ses basınç değerleri [24].

ġok dalgaları insanlarda yoğunlukla psikolojik rahatsızlıklara neden olmakta,

patlamanın kendilerine zarar vereceğinden endiĢe etmektedirler. Atmosferde yol alarak binalara

ulaĢan Ģok dalgaları uzun ve gevĢek çerçevelerin titreĢimine (Ģangırdamasına) yol açmakta,

insanlarda patlamanın çok Ģiddetli olduğu ve bu nedenle evlerinin baĢlarına yıkılacağı kanısını

uyandırmaktadır. ġok dalgaları zaman zaman da Ģiddetli olabilmekte ve yapılarda hasara yol

28

açabilmektedir. En belirgin hasar cam kırılmasıdır. Bununla beraber cam kırılmalarında,

camların iyi tespit edilmemiĢ olması, çerçeve ve kasaların gevĢek olması gibi bina sahiplerinin

de kusurları bulunmaktadır. ġok dalgalarının daha yüksek Ģiddetlerinde ise bacalarda hasar ve

duvarlarda sıva çatlakları gözlendiği de görülebilmektedir [20].

Hava Ģokunun iki bileĢeni bulunur. Bunlardan birincisi insanların duyma frekansı

aralığı içindedir. Diğer bir deyiĢle bu bileĢenin frekansı orta-yüksek sınıfında olduğundan,

kiĢiler bu bileĢeni iĢitebilirler. Ġkinci bileĢen ise düĢük frekanslıdır ve insanların duyamayacağı

gürültü bileĢenini oluĢturur, ama bu bileĢen yapılarda pencere camlarının kırılması, dıĢ cephede

sıva çatlakları oluĢması gibi hasarlar yaratabilir [20].

Dowding [18] L (lineer-doğrusal) tip algılayıcı ile ölçüldüğünde, çoğunlukla pencere

camlarının kırıldığı gürültü değerlerinin, 136-140 dB aralığında değiĢtiğinin tespit edildiğini

belirtmektedir. A.B.D. Federal Tüzüğünde (30 CFR, Parts 816.67) aĢağıdaki Çizelge2.2.‟de

verilen azami değerlerin aĢılmaması Ģartı getirilmiĢ bulunmaktadır [25].

Çizelge 2.2 Cihazın frekans bandına uygun olarak izin verilen en yüksek gürültü düzeyleri [8].

Ölçüm sisteminin düĢük frekans limiti (Hz) L Cetveli Azami gürültü seviyesi (dB)

2 Hz veya daha düĢük En yüksek 133

6 Hz veya daha düĢük En yüksek 129

2.4.2 Yer sarsıntısı

Yer sarsıntısı patlatma ile çevreye verilen rahatsızlıkların en önemlisidir. TaĢ

savrulması ve hava Ģoku genellikle patlatma noktasına yakın bölgelerde etkin olabilirken, yer

sarsıntısı daha uzak mesafelerde (örneğin 2-5 km) hissedilebilmekte ve insanların tepkisine veya

binalarda hasara yol açabilmektedir [8].

Genel olarak sarsıntı nedeni ile yapılan Ģikayetler üç ana grupta toplanmaktadır;

1. Gerçek hasara bağlı Ģikayetler

2. EndiĢe, korku ve bilgisizlikten kaynaklanan Ģikayetler

3. Çıkar sağlamaya yönelik kötü niyetli Ģikayetler.

2.4.2.1 Yersarsıntısı teorisi ve yer sarsıntılarının genel karakteristikleri

Kayaç içerisinde patlama sonucu oluĢan sismik dalgalar; kaya ortamında bir noktadan

diğer bir noktaya ulaĢan enerji transferini temsil etmektedir.Ġlk baĢta ortama yeni giren enerji,

29

ortamdaki denge konumunu bozarak yer değiĢtirmeye neden olmaktadır. Eğer, ortam yeni gelen

enerjiye elastik özellik göstermezse, enerji sönümlenmekte ve sadece titreĢimi azalmıĢ dalgalar

yansımaktadır. Elastik özellik gösterdiğinde ise bozulan ortamın sonucu olarak komĢu ortamlar

denge konumundan ayrılarak yay-ağırlık mekanizmasına benzer bir Ģekilde salınım meydana

getirmektedir. Böylece bozulan ortamın her elementi, salınımın özelliklerini diğer elementlere

de geçirerek ortamda dalga hareketi oluĢmaktadır [2].

Dalga hareketi sırasında toplu bir hareket söz konusu olmamaktadır. Ortamı oluĢturan

parçacıklar denge pozisyonlarında salınım ve dönme hareketi yapmakta ve ortam boyunca

herhangi bir yer değiĢtirme olmamaktadır. Bu özellikleri taĢıyan olayda iki hız bulunmaktadır.

Birincisi bozulan ortamın yoğunluğuna bağlı olarak dalga veya faz hızı. ikincisi ise dalga

enerjisini etkileyerek denge durumunun bozulması ile parçacığın küçük salınımları olarak

tanımlanan parçacık hızı olmaktadır. Parçacık hızı her zaman dalga hızından daha küçük

olmakta ve patlatmadan kaynaklanan titreĢimlerin analizinde, dalga hızına göre daha yaygın bir

Ģekilde kullanılmaktadır. Kaya kütlesi sürekli ve homojen bir ortam olmadığından sismik

dalgaların yayılımı sönümlenerek devam etmektedir. Bu sönümlenmenin baĢlıca iki nedeni

bulunmaktadır. Bunlardan biri, kaya yapısının malzeme ve kütle özelliklerine bağlı olarak

gösterdiği direnç, diğeri ise dalganın kaynağından uzaklaĢtıkça geometrik olarak daha geniĢ bir

alana yayılması olmaktadır [2].

Patlatma ile oluĢan sarsıntılar taĢıdıkları enerji düzeyinde hasara neden olmakla beraber,

binaların yapım tekniği, boyutları ve üzerine oturdukları zemin özellikleri de hasar oluĢumunda

etkili olmaktadır [26]. Bu nedenlerle sarsıntıya bağlı hasar etütlerinde çok kapsamlı çalıĢmak

gerekmektedir.

Bir kaya yapısı içerisinde patlatma yapıldığı zaman, patlatma noktasının hemen yanı

baĢındaki bölgede kırılma ve kalıcı deformasyonlar oluĢur. Patlatma Ģoku çevreye yayıldıkça

enerjisini kaybeder ve kaya yapısı içerisinde sadece elastik deformasyonlara neden olabilir. Söz

konusu elastik deformasyonlarda kaya yapısının fiziksel özelliklerine bağlı olarak sönümlenerek

yol alır. Deformasyon genlikleri patlatma noktasına yakın olan bölgelerde yüksek, uzak olan

bölgelerde ise düĢük olmaktadır [27].

Deformasyon genliklerinin yeterli değerde olduğu mesafelerde bulunan bir binada hasar

meydana gelmesi kaçınılmaz olmaktadır. Elastik deformasyonun basit bir sinüsoidal dalga

olduğu kabul edilirse, ġekil 2.11‟deki gibi çizilebilir. Kaya yapısının herhangi bir noktasının;

30

0 (sıfır) noktasından PI noktasına gelmesi yer değiĢtirme olarak tanımlanır, mm ile

ölçülür.

PI noktasına geliĢ hızı, parçacık hızı olarak tanımlanır, mm/s ile ölçülür.

PI noktasına geliĢ ivmesi, kütle ivmesi olarak tanımlanır, mm/s2 ile ölçülür.

0 noktası ile P4 noktası arasındaki uzaklık, zaman göstergesinde devir olarak

tanımlanır, s ile ölçülür.

1/devir, frekans olarak tanımlanır, Hertz ile ölçülür.

0 noktası ile P4 noktası arasındaki mesafe, uzaklık gösterge çizelgesinde dalga boyu

olarak tanımlanır, m ile ölçülür.

Şekil 2.11 Kaya yapısı içindeki elastik deformasyonun elemanları [28].

Yer sarsıntısının özellikleri ve niteliği, patlatma yerine yakın kesimlerde daha çok

patlatma parametreleri, özellikle gecikme baĢına patlayıcı miktarı, gecikme süresi ve bir yere

kadar da ateĢleme yönünden etkilenir [26]. Diğer bir deyiĢle bu etmenlere bağlı olarak oluĢan

parçacık hızı önemli bir hasar göstergesidir. Ancak patlatma noktasından uzak mesafelerde,

sarsıntının özellikleri ve niteliği daha çok sarsıntı dalgasının iletildiği kaya veya zemin

ortamının özelliklerinden etkilenir [22,26].

Patlatma sonucu oluĢan yer sarsıntısı dalgaları ġekil 2.12.‟de gösterildiği gibi, basınç,

makaslama ve yüzey olmak üzere üç temel kategoriye ayrılmaktadır. Hareket tam olarak üç

bileĢeni (boyuna(L), enine(T) ve düĢey(V)) ile tanımlanmaktadır (ġekil 2.12). Boyuna bileĢen

31

(L) genellikle patlatmanın yatay iletimi boyunca ilerlerken diğer iki dik bileĢen radyal yönde

enine (T) ve düĢey (V) yönde hareket etmektedir.

Bu üç temel kategori kendi arasında yüzey dalgaları ve gövde dalgaları olmak üzere

ikiye ayrılmaktadır. Gövde dalgaları, kaya yada toprağın içerisinde hareket ederken, yüzey

dalgaları yüzey boyunca hareket etmektedir [2]. Yüzey dalgaları da kendi arasında Rayleigh ve

Love olarak ikiye ayrılır. ġekil 2.13.‟de R ile gösterilen Rayleigh dalgası en bilinen ve etkin

olan bir dalga formudur. Tanımlanması gerekirse; boyuna ve düĢey eksende elemanları olan,

ters dönüĢlü eliptik hareketlere neden olan bir dalga formudur. Love (L) dalgaları ise boyuna ve

yanal eksende elemanları bulunan dalga formudur [26,22]. Yüzey dalga formlarının temel

benzerlikleri, kaya yapısında bulunan yüzeylerde polarizasyon ile oluĢmaları, düĢük frekanslı

olmaları, düĢük yayılma hızı nedeni ile ölçüm noktalarına P ve S dalgalarından sonra

ulaĢmalarına rağmen genlikleri büyük olduğundan ve yavaĢ sönümlendiklerinden hasar riskini

artırmalarıdır. Gövde dalgaları ise yine kendi arasında basınç (çekme ve basma) dalgası (P) ve

bükülme veya makaslama dalgası (S) olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Patlayıcılar kısa

mesafelerde öncelikli olarak gövde dalgalarını oluĢturmaktadır. Gövde dalgaları küresel

hareketlerle baĢka bir kaya tabakası, toprak veya yüzey tabakasına rastlayıncaya kadar

ilerlemektedir. Bu kesiĢmede ise makaslama ve yüzey dalgaları oluĢmaktadır [2].

Kısa mesafelere bu üç dalga tipide aynı anda gelmekte ve dalga tanımlaması

zorlaĢmaktadır. Uzun mesafelerde ise makaslama ve yüzey dalgaları daha yavaĢ olduklarından,

basınç dalgalarından rahatlıkla ayırt edilebilmektedir. Fakat birçok patlatma farklı ilerleme

yönlerinde ve milisaniyelerle geciktirilmiĢ küçük patlatmaların bir serisi Ģeklinde olması

nedeniyle dalgalar üst üste binmekte ve bu ayrım zor olmaktadır.

32

Şekil 2.12 Uzaklığa ve zamana bağlı olarak patlatma titreĢimlerinin genel formu [24].

Bu üç dalga tipi içinden geçtikleri formasyona göre değiĢik özellikler gösterdikleri için,

yüzeydeki yapılar yada kaya her dalga tipine göre farklı bir Ģekilde deforme olmaktadır. Her

asal dalga tipi için değiĢik parçacık hareketlerinin yapılar üzerinde yarattığı deformasyon ġekil

2.13.‟te verilmektedir. Boyuna dalgalar, yayıldıkları doğrultuyla aynı yönde parçacık hareketi

meydana getirirken makaslama dalgaları yayılım yönüne dik yönde hareket oluĢturmaktadır. En

karmaĢık yapıyı gösteren Rayleigh dalgaları ise yayılma yönüne boyuna ve düĢey yönde

hareketler oluĢturmaktadır.

33

Şekil 2.13 Dalga tiplerine bağlı olarak parçacık hareketlerinin değiĢimi [24].

Örnek bir patlatmada iki izleme noktasına dalgaların eriĢimi ve bu dalgalara ait parçacık

hızı-zaman grafikleri ġekil 2.14.‟de verilmiĢtir. Burada A noktasına dalgalar direkt gelirken, B

noktasına dalgalar direkt ve yansımıĢ olarak ulaĢmaktadır.

34

Şekil 2.14 Ġki izleme noktasında patlatma titreĢimlerinin izlenmesi [24].

2.4.2.2 Patlatma titreşim kayıtları

Bir kömür açık iĢletmesinde yapılan patlatmaya ait zamana bağlı tipik parçacı hızı

grafiği ġekil 2.15‟de verilmiĢtir. Patlatmalarda zaman geliĢimini tanımlamakta en önemli

parametreler; asal frekans, tepe genlik ve titreĢimin durumudur. Bu parametreler, ortamın

geçirimliliği ve patlatma ardıĢıklığı ile iliĢkilidir [8].

Şekil 2.15 Tipik bir kömür patlatmasında parçacık hızlarının zamana bağlı değiĢimi [24].

35

Tünel, açık iĢletme ve inĢaat gibi normal patlatma iĢlemlerinde, bu parametrelerin

değiĢim aralığı Çizelge 2.3‟de verilmektedir [2].

Çizelge 2.3 TitreĢim parametrelerinin aralığı [24].

Parametre DeğiĢim aralığı

Yer değiĢtirme 10-4

-10 mm

Parçacık hızı 10-4

-103 mm/s

Parçacık ivmesi 10-105 mm/s

2

Atım sürekliliği 0.5-2 s

Dalga boyu 30-1500 m

Frekans 0.5-200 Hz

Birim deformasyon 3.0-5000 (inç/inç)

2.4.2.3 Frekansın önemi, rezonans ve büyütme faktörü

Yer sarsıntılarında, jeoloji (kaya türleri) ve gecikmeli ateĢlemelerde gecikme aralığı

frekans özelliklerini etkileyen baĢlıca iki unsurdur [24]. Yer sarsıntılarıyla ilgili yapılan bir

çalıĢmada Ģikayetlerin çoğunda, parçacık hızı 12.7 mm/s değerinin çok altında olduğu tespit

edilmiĢtir. Hiçbir hasarın meydana gelmediği durumlarda dahi ciddi titreĢim hissedildiği

yönündeki his ve endiĢeler tamamen düĢük frekans özelliklerinden kaynaklanmaktadır [22].

Çünkü düĢük frekanslı dalgalar insanlar tarafından kolayca hissedebilirler, yüksek frekansların

algılaması çok zordur ve bu nedenle insanlar fazla endiĢeye kapılmazlar. Ayrıca 10 Hz

değerinin altındaki frekanslar zeminde büyük yer değiĢimler ve yüksek düzeyli birim

deformasyonlar yarattığı için hasar olasılığını da artırır [26].

Binalarda hasar olasılığı, zeminde patlatmanın oluĢturduğu uyarıcı dalganın frekansı ile

söz konusu binanın doğal (özyapısal) frekansının birbirleri ile olan iliĢkisine bağlıdır.

Patlatmalarda en kritik durum zemindeki uyarıcı dalganın frekansının, bir veya iki katlı

binalarda genellikle 5-10 Hz arasında değiĢen bina özyapısal frekansına eĢit veya buna yakın

değerde olduğunda oluĢur. Bu durumda bina rezonansa girer ve zemindeki uyarıcı dalga geçtiği

halde bina sarsılmaya devam eder. Bina rezonans halindeyken, parçacık hızı, sınır değerlerin

oldukça altında ise binada hasar oluĢmaz ama kiĢiler rahatsız olur. Fakat bina rezonans

halindeyken parçacık hızı da yeterli büyüklükte (genlikte) ise binada hasar oluĢur. Bir baĢka

durumda ise zemindeki uyarıcı dalganın genliği tam yeterli düzeyde olmasa bile rezonans

halindeki binanın bu genliği birkaç kat artırması sonucu bina yine de hasar görebilir. Zemindeki

uyarıcı dalganın binaya iletilmesi sonucu binada ölçülen genlikte, zemindeki genliğe göre artıĢ

olmasına büyütme, binadaki genliğin zemindeki genliğe oranına da büyütme faktörü denir [20].

36

2.4.2.4 Ölçekli mesafe kavramı

Tipik patlatmaların, geometrik ve jeolojik Ģartlardaki değiĢimler nedeniyle, en iyi yer

sarsıntısının tahmin Ģeklinin, gerçek atımların gözlenmesi sonucu elde edilebileceği, Ladegaard,

Pedersen ve Dally tarafından, yapmıĢ oldukları literatür çalıĢmalarında belirtilmiĢtir [23]. Öne

sürülen çeĢitli ampirik iliĢkilerden en çok ölçekli mesafe ve sarsıntı hızını esas alanlara

güvenilmektedir. Ölçekli mesafe, yer hareketlerinin değiĢik uzaklıklardaki patlatma

seviyelerinin miktarları ile iliĢkilidir. Ölçek, uzaklığa bağlı olarak kullanılan birimsiz bir

faktördür [29,21]. Ölçekli mesafe, uzaklık ve sismik dalgaların temelini etkileyen veya hava

Ģoklarındaki enerjiyi yaratan patlayıcı madde miktarı kullanılarak ortaya konulmuĢ bir

kavramdır. Kayada meydana gelen dalga hareketlerini yaratan toplam enerji bir seferde

ateĢlenen patlayıcı madde miktarına bağlı olarak değiĢmektedir. Patlatma kaynağından itibaren

oluĢan dalgalar ileriye doğru yayılırken, basınç dalgası etkisinde kalan kaya hacmi

artmaktadır[29]. Ölçekli mesafe, sismik geliĢimi ve hava Ģoku enerjisini etkileyen gecikme

baĢına Ģarj miktarı ve patlatma ile ölçüm noktası arasındaki mesafenin kombinasyonlarından

türetilmektedir.

Yer sarsıntısı ölçüm aletlerinin geliĢmesiyle parçacık hızını, ölçekli mesafeye bağlı

olarak tahmin etmeyi esas alan yaklaĢımlar, ortaya atılmıĢtır. Literatürde ölçekli mesafenin

belirlenmesinde en sık kullanılan formül aĢağıda verilmektedir [2].

RSD

W

Burada;

SD: Ölçekli mesafe

R: Patlatma noktasından uzaklık (m)

W: Gecikme baĢına maksimum patlayıcı madde miktarı (kg)

Açık ocak çalıĢmalarında kullanılan Ģarj Ģeklinin genel olarak silindirik olması

nedeniyle (Ģarj boyu-delik çapı oranı >6 ise silindirik, <6 ise küresel Ģarj olarak kabul

edilmektedir), kolon Ģarjından oluĢan dalgalar bu silindirin geniĢleyen biçimiyle ilerler. Bu

basınç silindirinin hacminin, yarıçapının karesiyle değiĢtiği kabul görmüĢ bir yaklaĢımdır.

Buradan hareketle ve yapılan araĢtırmalar sonucu ölçekli mesafe için; SD = R / W0,.5

Ģeklindeki

ampirik iliĢki geniĢ bir kabul görmüĢtür. SD = R / W0,.333

iliĢkisi de yine birçok araĢtırmacının

kullandığı bir formüldür [21,23,30,31,32].

37

2.4.2.5 Maksimum parçacık hızı tahmini

Yer sarsıntılarının önlenmesinde patlatmadan kaynaklanan yer sarsıntılarının önceden

tahmin edilmesi, büyük önem taĢımaktadır. Birçok kiĢi ve kuruluĢ bu amaçla çeĢitli araĢtırmalar

yapmıĢ ve ölçekli mesafeye bağlı maksimum parçacık hızının tahmininin en iyi olduğu

sonucuna varmıĢlardır [2]. Bu çalıĢmalar kronolojik olarak aĢağıda verilmektedir.

i. Ambraseys ve Hendron (1968) [33].

3

RPPV K

W

ii. Nicholls, Johnson ve Duvall(1971) [34].

RPPV K

W

iii. Langefors ve Kihlström(1973) [35].

3

2R

WPPV K

iv. Davies ve Ark., (1964), Attewel ve Ark., (1965), Shoop ve Daemen(1983)Birch ve

Chaffer(1983) [36,37,38,39].

PPV=K.R .W

v. Ghosh ve Daemen (1983) [40].

RPPV K

We

R

vi. Gupta ve ArkadaĢları (1987) [41].

3

2R

WPPV K e

R

vii. CMSR(Roy,1991) [42].

1

RPPV n K

W

38

viii. Bilgin ve ArkadaĢları(1998) [22].

RPPV K

W.B

Burada;

PPV : Maksimum parçacık hızı (mm/s)

B : Dilim kalınlığı (m)

R : Patlatma noktasından uzaklık (m)

W : Gecikme baĢına maksimum patlayıcı madde miktarı (kg)

K, , , n : Saha sabitleri

eR

: Inelastik seyrelme faktörü

ÇalıĢma sahasının sabitleri, ölçülen maksimum parçacık hızı ve ölçekli mesafe

değerlerinin (en az 30 nokta yada atım) iliĢkilendirilmesi sonucunda belirlenmektedir. Bulunan

bu değerler, kontrollü patlatma tasarım ve uygulamalarında, titreĢim ölçüm aletinin olmadığı

durumlarda; bazı pratik çizelgelerin hazırlanması suretiyle uygulayıcılara büyük kolaylıklar

sağlamaktadır [2].

2.4.2.6 Patlatma hasar kriterleri

YaklaĢık 60 yıldan beri, çeĢitli araĢtırmacılar tarafından geliĢtirilen patlatma hasar

kriterleri değiĢik baĢarı dereceleriyle uygulana gelmiĢtir. Bu kriterler kronolojik olarak aĢağıda

özetlenmektedir.

i. Rockwell’in Enerji Formülü

1934 yılında Rockwell patlatma sonucu meydana gelen titreĢim enerjisinin f2.A

2 ile

orantılı olduğunu belirtmiĢtir. Burada f: frekans. A: Genliği ifade etmektedir [43].

ii. USBM’nin Formülü

BirleĢik Devletler Maden Bürosu (USBM) 1942 yılında, Ģarj miktarını, zemin

karakteristiklerini ve uzaklığın etkilerini birlikte ele alarak aĢağıdaki formülü geliĢtirmiĢtir [44].

A=

2

3C

100 (0,07e

-0,0143d + 0,001)

Burada;

39

A : Yer sarsıntısının genliği (inç)

C : ġarj miktarı (libre)

d : Uzaklık (feet)

Bu formülün kullanılabilmesi için beklenen yer sarsıntısına uygun frekansın ve örtü

tabakalarının derinliğine bağlı bir zemin faktörünün tahmin edilmesi gerekmektedir. Genlik

formülü yaklaĢık bir formül olduğundan, kompleks patlatma tasarımları için uygun

görülmemiĢtir. Buna karĢılık, ivme, zamanla yapısal hasar kriteri olarak öne çıkarılmıĢtır. Bu

çalıĢmaya göre; ölçülen ivmenin 0,1 g‟den daha düĢük olması binalar için emniyetin söz

konusu olduğunu, 0,1-1 g arasında dikkatli olunması gerektiğini ve 1 g‟den büyük olan ivmeler

de ise binalarda hasar meydana geleceği kabul görmüĢtür (g : yerçekimi ivmesi) [2].

iii. Crandell’in Enerji Oranı Formülü

1949 yılında Crandell “Enerji Oranı” yaklaĢımını geliĢtirmiĢtir. Enerji oranına bağlı

olarak hasar kriterleri Çizelge 2.4‟de verilmiĢtir [45].

ER=a2/f

2

ER: Enerji oranı

a: Ġvme

f: Frekans

Çizelge 2.4 Crandell‟in enerji oranına bağlı hasar kriteri.

Enerji Oranı Hasar Tahmini

<3.0 Hasar yok

3.0-6.0 Uyarı

> 6..0 Hasar var

1949-1960 yılları arasında hasar kriterleri, deplasman, ivme ve parçacık hızı

parametreleriyle iliĢkilendirilmeye baĢlanmıĢtır.

iv. Langefors, Kihistrom ve Westerberg’in Yaklaşımı

Langefors ve arkadaĢlarının (1957) parçacık hızı ve yapı hasar gözlemine dayalı kriteri

Çizelge 2.5‟te verilmiĢtir [46].

40

Çizelge 2.5 Langefors ve arkadaĢlarının parçacık hızını esas alan hasar kriteri.

Parçacık Hızı (mm/s) Hasar Tahmini

<71,12 Hasar yok

109,22 Ġnce çatlaklar, sıva dökülmesi

160,02 TaĢ duvarlarda ve sıvalarda çatlamalar

>231,14 Ciddi boyutlu çatlamalar

v. Edwards ve Northwood’un parçacık hızı yaklaşımı

1959 yılının baĢlarında Edwards ve Northwood‟‟un Kanada‟da titreĢim incelemelerini

anlatan bir makale yayınlamıĢlardır. Bu makaleye göre parçacık hızına bağlı hasar tahminleri

Çizelge 2.6‟da verilmiĢtir [47].

Çizelge 2.6 Edwards ve Northwood‟un parçacık hızını esas alan yaklaĢımı [27].

Parçacık Hızı (mm/s) Hasar Tahmini

<50,8 Hasar yok

50,8-101,6 Uyarı düzeyinde

>101,6 Hasar çok

vi. USBM’nin yaklaşımı

1971‟de BirleĢik Devletler Maden Bürosu‟nun yaptığı daha kapsamlı araĢtırmalar

sonucu parçacık hızına bağlı hasar tahmini Çizelge 2.7‟de verilmiĢtir [34].

Çizelge 2.7 USBM‟nin yaklaĢımı.

Parçacık Hızı (inç/s) Hasar Tahmini

<2 Hasar yok

2-4 Sıvada çatlaklar

4-7 Hasar baĢlangıcı

>7 Yapıda aĢırı hasarlar

vii. Bauer ve Calder’in Yaklaşımı

Bauer ve Calder‟in (1977) çeĢitli ekipman ve muhtelif yapı türleri için parçacık hızına

bağlı hasar tahmini Çizelge 2.8‟de verilmiĢtir [48].

41

Çizelge 2.8 Bauer ve Calder‟in hasar kriteri.

Yapı Türü Hasar Tanımı Hasarın Başladığı

Parçacık Hızı (inç/sn)

Evler Sıvada Çatlaklar 2

Yeni bir binadaki beton bloklar Blokta Çatlaklar 8

Muhafaza borulu sondaj delikleri Yatay bükülmeler 15

Mekanik ekipman; pompalar,

kompresörler ġaft eğilmeleri 40

Beton temel üzerine inĢa edilmiĢ

prefabrik metal binalar

Temel çatlakları, binada

bükülme ve çatlaklar 60

ix. USBM’nin son patlatma hasar tahmini

ABD Madencilik Bürosu, açık ocak patlatmalarından kaynaklanan yer sarsıntısının

yapılara olan etkisi ve zararlarıyla ilgili 1980‟de Siskind ve arkadaĢlarına [26]. 219 üretim

atımının 79 evdeki etkisini belirlemeye yönelik bir çalıĢma yaptırarak sonuçlarını yayınlamıĢtır.

Bu çalıĢmada, sadece parçacık hızlarının değil, frekansların da hasar oluĢumunda etkili olduğu

vurgulanmaktadır. USBM RI 8507 olarak adlandırılan raporda belirtilen sonuçlar aĢağıda

verilmektedir.

1. Parçacık hızı hala en iyi yer titreĢimini tanımlama ve titreĢime karĢı tepki özellikleri

iyi bilinen bir yapı grubu için tahribat potansiyelini açıklayabilecek en pratik kontrol aracıdır.

2. Patlatmacı, bütün atımları titreĢim cihazı ile izleme yükümlülüğünü almamak için,

muhafazakar bir yaklaĢımla, ölçekli uzaklığın kareköklü uygulamasını seçer ( R/ W ). Bu tip

ölçekli uzaklıkta titreĢim seviyeleri 2-3.8 mm/s civarında olmaktadır.

3. DüĢük frekanslı ( 40 Hz) patlatmalarda hasar verme potansiyeli yüksek frekanslı

( 40 Hz) patlatmalardan daha fazladır.

5. Bina inĢaat tipleri, minimum beklenen zarar seviyesine etki eden bir faktördür. Alçı

panellerden oluĢan (kuru duvar) iç duvarlar, eski tahta kalas üzeri sıva kaplamalı duvarlara göre

titreĢim zararına karĢı daha dayanıklıdır.

6. Pratik olarak düĢük frekanslı yer titreĢimleri yaratan patlatmalar için emniyet sınırı;

modern alçı pano duvarlı evler için 19 mm/sn, tahta kalas üzeri sıva duvarlı evler için 12.7

mm/s‟dir. 40 Hz üzeri frekanslarda tüm evler için emniyetli parçacık hızı, maksimum 51 mm/s

olarak tavsiye edilir.

42

7. Bütün evlerde; zamanla çeĢitli çevresel basınçlardan, havadaki sıcaklık ve nem

değiĢmelerinden, taban yerleĢimlerinden doğan oturmalardan, yerdeki nem değiĢimlerinden,

rüzgardan ve hatta ağaç köklerinin su emmesinden dolayı çatlaklar oluĢur. Bunların sonucu

olarak çatlak meydana geldiği (herhangi bir nedenden dolayı, örneğin kapıyı hızlı çarpmak)

durumlarda; mutlak bir minimum titreĢim limit değeri olmayabilir [2].

8. RI 8507 raporuna, daha sonradan “Alternatif Patlatma Hasar Kriteri” adı altında ek

bir rapor ilave edilmiĢtir. Bu alternatif patlatma hasar kriteri, frekans oranlan üzerine denk gelen

yer değiĢtirme ve hız parametrelerini göz önüne almaktadır [30]. Birden fazla ölçüm yapılması

gerekliliği bu raporda önemle belirtilmiĢtir. Bu hasar kriteri ġekil 2.16‟da gösterilmiĢtir. ġekil

2.16‟daki grafik çizgisinin herhangi bir yerinde; altında kalan belirli bir baskın frekansa karĢılık

gelen herhangi bir parçacık hızı emniyetli kabul edilmektedir. Grafik çizgisinin herhangi bir

kesiminin yukarısında kalan değerler, bina tahribatı ve insanlara zarar verme riskini

arttırmaktadır. Grafiğin yorumundan da anlaĢılabileceği gibi, titreĢim frekansı arttıkça belirli

değerdeki bir parçacık hızının hasar riski önemli ölçüde azalmaktadır [27].

Şekil 2.16 USBM‟nin alternatif kriter analizi [8].

x. ABD Açık Ocak Madencilik Bürosu(OSM) Hasar Tahmini

ABD Açık Ocak Madencilik Bürosu(OSM), yer sarsıntısı ve hava Ģokunu kontrol altına

almak için patlayıcı maddelerin nasıl kullanılması gerektiği konusundaki en önemli raporunu 8

43

Mart 1983 tarihinde yayınlamıĢtır. Bu kurallar patlatma etkinliklerinin kontrolü konusundaki

yegane kurallardır ve açık ocak kömür madenciliğinde uygulanmaktadır [49].

OSM kuralları; patlatma sorumlusuna, aĢağıdaki üç yöntemden birini kullanmasını

tavsiye etmektedir.

Yöntem 1: Patlatmalı kazıda herhangi bir titreĢim ölçer cihazının kullanılmadığı

durumlarda parçacık hızının sınırlandırılması kriteri:

Patlatma sorumlusu; atımı, Çizelge 2.9‟da gösterilen patlatma noktası ile ölçüm noktası

arasındaki uzaklığa bağlı ölçekli mesafe tasarım faktörlerine uygun düzenlenmelidir. Bu

yöntemde, Çizelge 2.9‟daki OSM ölçekli mesafe faktörleri uygulandığı sürece, sismik kayıt

almaya ihtiyaç duyulmamaktadır [2].

Çizelge 2.9 Uzaklığa bağlı müsaade edilen ölçekli mesafe faktörleri [50].

Patlatma noktasından

Uzaklık

Sismik Ġzleme Yapılmadan Kullanılacak

Ölçekli Mesafe Faktörü

Ft M (SD)

0-300 0-90 50

301 -5000 91 – 1500 55

>5001 >1500 65

Yöntem 2: TitreĢim ölçer cihazının kullanılması durumunda ölçekli mesafe eĢitliği

kriteri:

Her patlatmanın, en büyük parçacık hızını izleyebilecek kapasitede bir sismograf

tarafından izlenmesi gerekmektedir. En büyük parçacık hızı Çizelge 2.10‟da gösterilen

seviyelerin altında kaldığı müddetçe operatör kurallara uymaktadır. Patlatma noktasının en

yakın yapıya mesafesi arttıkça, izin verilen hız artmaktadır. Bu durum uzak mesafelerde

parçacık hızından daha çok baskın olan düĢük frekansların zarar verme potansiyeline sahip

olmasından kaynaklanmaktadır [27].

Çizelge 2.10 Uzaklığa bağlı müsaade edilen maksimum parçacık hızları [50].

Uzaklık Maksimum Parçacık Hızı

ft m Ġnç/sn Mm/sn

0-300 0-90 1.25 31.75

301-5000 91-1500 1.00 25.40

>5001 >1500 0.75 19.05

44

Yöntem 3: Frekans esaslı patlatma seviyesi grafiği kriteri

Patlatma sorumlusunun frekansla birlikte değiĢen parçacık hızı seviyelerinin (ġekil

2.17) kullanmasına izin verilir. Bu metotta, patlatmadan kaynaklanan yer titreĢimi dalga

frekanslarının analizinin ve her atımın parçacık hızı ölçümlerinin yapılması gerekmektedir.

Şekil 2.17 OSM‟nin alternatif kriter analizi [50].

Baskın frekansları bulmak için, dalga Ģekli analiz edilmekte ve bu frekanslara gelen

parçacık hızları belirlenmektedir. Bir çok durumda, her bir frekansın Ģiddetini analiz etmek için

elektronik cihazlara ve yetenekli bir sismolog tarafından yapılması gereken sayısal analizlere

ihtiyaç duyulmaktadır. Bu yöntem, patlatmalardan dolayı kaynaklanan binalara ve insanlara

yönelik potansiyel zararları değerlendirmede en iyi yöntemi temsil etmektedir.

OSM kurallarındaki bu yöntem, USBM tarafından tavsiye edilen hasar kriterinden

farklıdır. USBM hasar kriterinde maksimum izin verilen parçacık hızı 50,8 mm/s‟nin baĢlangıç

frekansı 40 Hz olurken (ġekil 2.16), OSM hasar kriterinde baĢlangıç değeri 30 Hz‟dir [27].

45

xı. Alman DIN 4150 Hasar Kriteri

Hasar kriterleri içinde parçacık hızı, frekans ve yapı türünü esas alan ve günümüzde

yaygın kullanıma sahip olan normlardan biride Alman 4150 DIN Standart‟ıdır. Alman

standardına göre (DIN 4150) yapı tipi, hız-frekans iliĢkisi Çizelge 2.11‟de gösterilmiĢtir [51].

Çizelge 2.11 Alman standartlarına göre (DĠN 4150) yapı tipi, hız-frekans iliĢkisi [52].

Yapı tipi

Frekansa (f:frekans,Hz) bağlı maksimum

parçacık hızı,mm/s

f=10 f=10-50 f=50-100

Betonarme , çelik yapı 20 20-40 40-50

Yığma tuğla veya beton yapı 5 5-15 15-20

Eski veya tarihi yapılar 3 3-8 8-10

100 devir/s büyük frekanslar için, büyük sarsıntı seviyesine izin verilebilir.

Birden fazla katlı binalar için, ölçümlerin hem binaların temelinde hem de en

üst katın tabanında alınması gerekir

xii. Ülkemizde Geçerli Olan Yönetmelik

Ülkemizde; patlatma sonucu hasar oluĢmaması için zeminde izin verilen titreĢim

(sarsıntı) hızı sınır değerlerini düzenleyen yönetmelik “Çevresel Gürültünün Değerlendirilmesi

ve Yönetimi Yönetmeliği” (ÇGDYY) baslığını taĢımakta olup, ülkemizde ilk kez titreĢim

konusunda bir düzenleme içermektedir. Bu yönetmelik Avrupa Birliği tarafından yayımlanmıĢ

bulunan, 25/6/2002 tarih, 2002/49/EC sayılı Çevresel Gürültünün Yönetimi ve

Değerlendirilmesi Direktifine paralel olarak hazırlanmıĢtır. 01 Temmuz 2005 tarihinde 25862

sayılı Resmi Gazetede yayımlanarak yürürlüğe konulan bu yönetmelik aĢağıdaki gibidir [53].

Yerleşim alanlarında çevresel kaynaklar için titreşim kriterleri:

ÇeĢitli titreĢim kaynaklarının neden olacağı çevresel titreĢimin kontrol altına alınmasına

iliĢkin esaslar aĢağıda belirtilmiĢtir:

Maden ve taĢ ocakları ile benzeri faaliyette bulunulan alanlardaki patlamaların

çevredeki yapılara zarar vermemesi için, en yakındaki yapının dıĢında, zeminde ölçülecek

titreĢim düzeyi Çizelge 2.12‟de verilen değerleri geçemez. Ölçümler üç yönde yapılır ve

bunlardan en yüksek olanı alınır. TitreĢimler 1/3 oktav bantlarında tepe değeri olarak ölçülür [8]

46

Çizelge 2.12 Patlama nedeniyle oluĢacak titreĢimlerin en yakın yapının dıĢında yaratacağı

zemin titreĢimlerinin izin verilen en yüksek değerleri [53].

TitreĢim Frekansı (Hz) Ġzin Verilen En Yüksek TitreĢim Hızı

(Tepe Değeri-mm/s)

1 5

4-10 19

30-100 50

2.4.2.6 Yer sarsıntısı ve hava şoku etkilerini azaltma yöntemleri

Günümüzde patlatmadan kaynaklanan çevresel etkilere olan duyarlılığın artması, bu

etkileri azaltma yönünde yapılan çalıĢmaların da artmasını sağlamıĢtır. Yapılan çalıĢmalar yer

sarsıntısı ve hava Ģokunun oluĢumunu ve geliĢimini bir çok faktörün etkilediğini

göstermiĢtir[54]. Bu nedenle, yer sarsıntısının asgariye indirilebilmesi için özellikle kontrol

edilebilir parametrelere bağlı olarak en az sarsıntıyı veren patlatma tasarımının belirlenmesi ve

uygulanması gerekmektedir.

Genellikle patlatmadan kaynaklanan yer sarsıntılarının azaltılması için; gecikme baĢına

düĢen patlayıcı madde miktarını azaltarak parçacık hızının genliğini düĢürmek olumlu sonuçlar

vermektedir. Ayrıca delik çapının, dilim kalınlığının, delikler arası mesafenin ve basamak

yüksekliğinin küçültülmesi, kademeli Ģarj uygulaması gibi önlemlerinde yer sarsıntısının

azaltılmasındaki etkili olduğu tartıĢılmaktadır (Çizelge 2.13) [2].

Hava Ģokunun önlenmesi için alınması gereken önlemler ise aĢağıdaki gibi

sıralanabilir[22];

1. Basamak patlatma tekniği kullanılarak, patlayıcı madde kaya yapısı içinde

olabildiğince dengeli (homojen) dağıtılır ve hapsedilir.

2. Galeri patlatması uygulanmaz.

3. Uygun delik geometrisi kullanılır.

4. Uygun sıkılama boyu ve malzemesi kullanılır.

5. Gecikmeli elektrikli veya Ģok tüplü ateĢleme sistemi kullanılır.

6. Delme öncesi patlatma aynası incelenerek gaz deĢarjına yol açabilecek bir jeolojik

olgu olup olmadığı incelenir. Böylesine bir jeolojik olgunun varlığında o bölgeye az

patlayıcı madde yerleĢtirilir.

7. Gerek patar gerekse basamak patlatmalarında infilaklı fitil kullanılmaz.

47

Çizelge 2.13 Yer sarsıntısı ve hava Ģoku düzeylerini azaltmak için dikkate alınması gereken

parametreler [2].

Parametreler Yer Sarsıntısı Hava Ģoku

Değ

iĢti

rile

bil

en

1. Gecikme basma patlayıcı madde miktarı Etkili Etkili

2. Gecikme suresi Etkili Etkili

3. Dilim kalınlığı Etkili Orta etkili

4. Delikler arası mesafe Orta etkili Orta etkili

5. Delik çapı Orta etkili Az etkili

6. Delik taban payı Orta etkili Az etkili

7. Delik boyu Orta etkili Orta etkili

8. AteĢleme yönü Etkili Orta etkili

9. Delik eğimi Orta etkili Orta etkili

10. Sıkılama boyu ve malzemesi Orta etkili Etkili

11. Atım grubu boyutları ve Ģekli Etkili Etkili

12. ġarj Ģekli Orta etkili Az etkili

13. AteĢleme yöntemi Etkili Etkili

14. Atımdaki toplam patlayıcı madde miktarı Az etkili Az etkili

Değ

iĢti

rile

mey

en

15. Örtü tabakasının özellikleri ve derinliği Etkili Orta etkili

16. Jeolojik faktörler Etkili Orta etkili

17. Yapının konumu Etkili Orta etkili

18. Yeraltı suyu durumu Etkili Az etkili

19. Atmosferik koĢullar Az etkili Etkili

2.4.2.7 Önceki bazı deneysel çalışmalar

Karpuz ve arkadaĢları (1987). G.L.I Tunçbilek kömür açık ocaklarında yapılan patlatma

nedeniyle cevre köylerden gelen Ģikayetlerin haklılığını yada haksızlığını ortaya koymak

amacıyla 36. panoda deneme atımları yaparak sismik ölçümler (açık kanallı bir sismograf

kullanarak) yapmıĢlardır. Bu ölçümler sonucunda, yapılan patlatmaların bölgedeki yapılara

hasar verecek derecede etkili olmadığını ve binalarda görülen çatlakların, binaların yönetmelik

hükümlerine uyulmadan inĢa edilmelerinden meydana geldiğini belirtmiĢlerdir.

Konya (1990) yer sarsıntılarının tahmin ve kontrolünün düĢünüldüğünden (çok

karmaĢık olduğunu ve gecikmedeki patlayıcı madde miktarının azaltılması ve 8 ms gecikme

aralığının kullanılmasıyla yer sarsıntılarının kontrol altına alınması modasının geçtiğini ifade

etmektedir. Bu nedenle, patlatma tasarım parametrelerinin yer sarsıntıları üzerindeki

etkilerinin de araĢtırılarak yer sarsıntılarının kontrol altına alınması gerektiğini belirtmektedir.

Richards ve arkadaĢları (1994) patlatmadan kaynaklanan sismik dalgaların delik düzeni

boyunca geliĢimini incelemiĢler ve ateĢleme sonrası gecikme sistemine bağlı olarak delikler ve

sıralar boyunca dalganın kuvvetlenerek ilerlediğini ifade etmiĢlerdir.

48

Rao (1994) patlatmadan kaynaklanan yer sarsıntılarının patlatma verimliliğinin

belirlenmesinde kullanılabilirliği konusunda yaptığı çalıĢmada; patlatma verimliliğinin, dalga

formlarının FFT analizi ile belirlenebileceğini vurgulayarak aĢağıdaki sonuçlan vermiĢtir.

Dalga formlarının FFT analizinde tipik frekans aralığı 4-40 Hz arasında ise iyi

parçalanma oluĢmaktadır.

FFT grafiğinin toplam alanının % 80‟i veya üzeri baskın frekans aralığının alanına

eĢitse iyi parçalanma oluĢmaktadır.

Gürültü düzeyi 110 dBL‟i aĢarsa yüksek özgül Ģarj veya zayıf parçalanma söz

konusudur.

Erkoç (1995), Ġstanbul BüyükĢehir Belediyesi ĠSKĠ Genel Müdürlüğünce inĢaası

yaptırılan, Baltalimanı ön arıtma tesislerinde iki adet geniĢ çaplı ve 40 m derinliğindeki kuyu

kazısı sırasında yapılan patlatmaların yaklaĢık 40 m uzaklıkta bulunan binalara olan etkilerinin

belirlenmesi üzerine yaptığı çalıĢmada, gecikme baĢına değiĢik Ģarj miktarları (5, 10, 15 ve 23

kg) kullanarak deneme atımları gerçekleĢtirmiĢtir. Bu atımların oluĢturduğu parçacık hızlarını

binaların yakınında oluĢmuĢ ve en yüksek parçacık hızının gecikme baĢına Ģarj miktar 23 kg

olan atımda oluĢtuğunu, bu değerinde hasar limitlerinin çok altında olduğunu belirtmiĢtir.

Kaya ve arkadaĢlarının (1996) Türkiye Kömür ĠĢletmeleri Kurumu Garp Linyitleri

ĠĢletmesi (GLĠ) açık ocaklarında makine randımanları ve çevre yönünden yaptıkları çalıĢmada,

özellikle dragline dilimlerinde Nonel ateĢleme sistemleri kullanılarak her delikte gecikme

uygulanmasıyla hem sarsıntı probleminin büyük ölçüde önüne geçildiği, hem de çalıĢılan

makinelere verilen hasarın en aza indirildiği belirtilmektedir. Nonel sistemle yaptıkları bir

patlatmada, yaklaĢık 2 sn süren atımda 150 ayrı patlama gerçekleĢtirildiği, buna karĢı

vibrometre ölçümlerinde kayda değer bir vibrasyon çıkmadığı vurgulanarak patlatma

verimliliğinin, gerek makine gerekse çevresel etkileri dikkate alarak yapılan patlatma

tasarımlarıyla arttırılabileceği söylenmektedir.

Kahriman ve arkadaĢları (1996) tarafından Barit Maden Türk A.ġ.‟ne ait Sivas-UlaĢ

solestit sahasında gerçekleĢtirilen parçacık hızı unsurları ve ölçekli mesafe veri çiftlerinden

oluĢan yer sarsıntısı ölçümlerinin (47 atım) sonuçları, regresyon analizine tabi tutularak,

kontrollü patlatma tasarımlarında gerekli olacak saha sabitleri belirlenmiĢtir. Ayrıca hava Ģoku

düzeyinin önceden tahmini için de uzaklık ve Ģarj miktarına bağlı bir iliĢki elde edilmiĢtir.

Kahriman ve arkadaĢları elde ettikleri bu ampirik formüller kullanılarak değiĢik Ģarj miktarları

ve uzaklıklar için pratik abaklar oluĢturulmasıyla atımların kontrol altına alınması gerektiğini

belirtmiĢlerdir.

49

Yağanoğlu ve arkadaĢları (1996) patlatmadan kaynaklanan yer sarsıntılarının üst üste

binme riskinin azaltılması için bütün dünyada yaygın kabul gören “8 ms gecikme yeterlidir”

prensibinin geçerliliği konusunda yaptıkları deneysel çalıĢmalar sonrasında, 8 ms gecikme

kullanıldığı durumlarda üst üste binme ihtimalinin oldukça yüksek olduğunu ve 25-30 ms

gecikme aralığında üst üste binme riskinin azaltılması için gecikme aralıklarının 20-40 ms

arasında seçilmesinin daha uygun olacağını ifade etmiĢlerdir.

Bilgin ve arkadaĢları (1998) TKĠ Çan Linyitleri isletmesi‟nde patlatmaların yol açtığı

çevre sorunlarının giderilmesi amacıyla yaptıkları çalıĢmada, saha sabitlerini belirleyerek hasar

oluĢmaması için gecikme baĢına kullanılacak maksimum patlayıcı madde miktarını

hesaplamıĢlardır. Saha sabitlerini belirleme çalıĢmaları sonrasında maksimum parçacık hızının

dilim kalınlığı ile değiĢip değiĢmediğini araĢtırmıĢlar ve parçacık hızı tahminine dilim kalınlığı

parametresini de ekleyerek (PPV = K*(SD)‟1 *B

(•

t) oldukça yüksek korelasyonlu bir iliĢki elde

etmiĢlerdir.

Erkoç ve Esen (1998) sarsıntı ölçer cihazların çıktılarındaki her parametrenin doğru

olarak verilmediğini deneylerle tespit etmiĢler ve karmaĢık durumlarda deplasman ve ivme gibi

parametreleri ölçmek gerektiğinde bunları doğrudan ölçen sensörlerin kullanılmasını

önermiĢlerdir. Ayıca, TKĠ AfĢin- Elbistan kömür açık ocaklarında yaptıkları çalıĢmalardan yola

çıkarak saha sabitlerinin belirlenmesinde güvenilirliğin arttırılması için istenmeyen dalgaların

filtre edilmesi gerektiğini ifade etmiĢlerdir.

Barutsan A.ġ. Delme Patlatma Mühendisliği Grubu (1999) Mardin çimento A.ġ.‟ne ait

tas ocaklarında yaptıkları yer sarsıntısı ölçümlerinde kaya sabitlerini belirleyerek çevredeki

binalara hasar vermeyecek gecikme baĢına maksimum patlayıcı madde miktarını 50 kg olarak

bulmuĢlardır. Aynı grubun Kangal Demir-Export A.ġ. Kömür Açık Ġsletmesi‟nde yaptıkları

ölçümler sonrasında saha sabitlerinin daha güvenilir bir Ģekilde belirlenebilmesi için dalga

formlarının filtre edilmesi gerektiğini savunmuĢlardır.

Jannoulakis (1999) yaptığı çalıĢmada, patlatma kaynaklı yer sarsıntılarının patlatma

verimliliğinin belirlenmesinde kullanılabileceğini söyleyerek patlatma verimliliği belirteci

olarak aĢağıdaki eĢitliği önermektedir. Normal bir patlatmada beklenen patlatma verimliliği

belirteci değerlerinin ölçüm mesafesi ve özgül Ģarja bağlı olarak Çizelge 2.14‟de verildiği gibi

değiĢeceğini belirtmektedir.

BED = PPV * ( R/W

0,5)

Burada,

50

BED : Patlatma verimliliği belirteci (Blast-Eftlciency Determinator)

PPV : Maksimum parçacık hızı (inç/sn)

R : Ölçüm mesafesi (ft)

W : Gecikme baĢına maksimum patlayıcı madde miktarı (Ib)

Çizelge 2.14 Normal Bir Patlatmada Beklenen BED Değerleri [8].

Özgül Ģarj

Ölçüm mesafesi (ft)

50 - 200

260-900

> 1000

Yüksek

20-15*

15-10

10-5.2

Orta

30-25

25-20

15-10

DüĢük

45-40

35-30

25-15.2

* BED değerleri 11.5 ile çarpılarak metrik birime çevrilebilir.

Kahriman ve Tuncer (1999) Ġstanbul‟daki bazı kireçtaĢı ocaklarında yaptıkları

çalıĢmada, 73 atımın sonuçlarını incelemiĢler ve oldukça yüksek korelasyon katsayılı iliĢki elde

ederek (PPV= 340*(SD)-1,79

; r = 0.93) atımları kontrol altına aldıklarını belirtmiĢlerdir.

Patlatmadan kaynaklanan yersarsıntısının azaltılmasına yönelik olarak akla gelen ilk

yöntem, patlayıcı madde miktarının azaltılmasıdır. Ancak bu çözüm pratik olmasına rağmen

baĢka problemlerin ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Zira patlayıcı madde miktarının

azaltılması, istenen parça boyutunun elde edilmesini ve planlanan üretime ulaĢılmasını

engellemektedir. Bunun dıĢında, yersarsıntısının azaltılmasına yönelik pek çok çalıĢma

yapılmıĢtır ve bu yöndeki çalıĢmalar halen devam etmektedir. Ancak bu çalıĢmaların yararları

ve uygulanabilirlikleri henüz kanıtlanmıĢ değildir. Sonuçları konusunda, araĢtırmacılar arasında

fikir birliği mevcut değildir.

Devine ve arkadaĢları üç farklı bölgede yaptıkları araĢtırmalarda patlatma bölgesi ile

ölçüm noktası arasında oluĢturmuĢ oldukları ön kesmenin sarsıntı seviyelerini düĢürmediğini

iddia etmiĢlerdir [55].

Bazı araĢtırmacılar ise, karayolu, demiryolu ve inĢaat iĢlerinde meydana gelen

yersarsıntılarının azaltılmasına yönelik olarak hendek çalıĢmasını denemiĢ ve olumlu sonuçlar

almıĢlardır [8]. Bu araĢtırmacılar yaptıkları çalıĢmalarda, hendeğin, yersarsıntısını %80‟e varan

oranlarda azalttığını belirtmiĢlerdir.

Madencilik alanında ise çok fazla çalıĢmaya rastlanmamıĢtır. Prakash ve

arkadaĢları[54], yaptıkları çalıĢmada, önkesme patlatmaları ve değiĢik derinliklerdeki

51

hendeklerin yersarsıntısı üzerindeki etkisini araĢtırmıĢlardır. Yazarlar, bu çalıĢma sonucunda,

yersarsıntısının, %16.6 ile %65 oranında azaltılabildiği belirtmiĢlerdir.

Eraslan,Uysal ve Çebi (2007) yaptıkları araĢtırmada SLĠ açık ocaklarında patlatmadan

kaynaklanan yer sarsıntılarının, yapay süreksizliklerin ardındaki değiĢimini incelemiĢ. 25m

kalınlığında bir dragline panosunda gerçekleĢtirilen deneylerde yapay olarak oluĢturulan iki

farklı süreksizlik yapısı ele alınmıĢtır. Birinci yapay süreksizlik, sıralar halinde ardı ardına

açılmıĢ bariyer delikleriyle oluĢturulmuĢ. Patlatma bölgesi ve ölçüm istasyonu arasında 1m

aralıklı, her sırada 25m derinlikte 10 adet olmak üzere 3 sıra halinde toplam 30 adet delik

delinmiĢtir. Bu yolla deliklerden oluĢan bir bariyer meydana getirilerek, bir yapay süreksizlik

bölgesi oluĢturulmuĢ. Delik sıraları panoyu ikiye bölerek, iki zıt yönde ve ayrı bölgede ölçümler

yapılmıĢtır. Deneylerde, deliklerin bazıları boĢ bırakılmıĢ, bazıları ise su ile doldurulmuĢtur.

Yersarsıntılarının ölçülmesinde iki adet titreĢim ölçüm cihazı kullanılmıĢtır. Bariyer deliklerin

önünde, boĢ deliklerin arkasında ve su dolu deliklerin arkasında olmak üzere toplam 119 adet

ölçüm yapılmıĢ. Bu ölçümlerin değerlendirilmesi neticesinde, deliklerin arkasındaki maksimum

parçacık hızı (PPV) değerlerinin %14.30 ile %18.54 oranında azaldığını belirtmiĢlerdir. Sulu

deliklerin arkasında ölçülen değerlerde ise boĢ deliklere göre önemli bir farklılık

gözlemlenmediği belirtilmiĢtir. Ġkinci yapay süreksizlik ise patlatma bölgesi ile ölçüm noktası

arasında 8 m derinliğinde bir hendek açılarak oluĢturulmuĢ, çalıĢma süresince 77 adet

patlatmaya ait toplam 149 adet yersarsıntısı ölçümü yapılmıĢtır. Her patlatma için hendek

önünde ve hendek arkasında olmak üzere iki noktadan ölçüm alınmıĢ, bu sayede,

yersarsıntısının hendek arkasındaki değiĢiminin ortaya konulması amaçlanmıĢtır. Ölçüm

sonuçları değerlendirildiğinde, ölçüm yapılan mesafe aralıklarında (38-299 m) PPV

değerlerinde %27.76 ile %58.12 oranında bir azalma kaydedildiği belirtilmiĢtir.

2.4.2.8 İnsanların patlatma kaynaklı yer sarsıntılarına tepkileri

Ġnsanların patlatma kaynaklı yer sarsıntılarına olan tepkileri yer sarsıntısının

denetlenmesi aĢamasında bazen en belirleyici etmen olabilir. Ġnsanlar yer sarsıntılarına karĢı çok

duyarlıdır ve duyarlı oldukları sarsıntı değerleri yapılarda eĢik hasar yaratmayacak emniyetli

sarsıntı düzeylerinin çok altındadır. Ġnsan tarafından algılanabilen parçacık hızı 1,5 mm/s

civarında olup, bazı koĢullarda bu değer 0,5 mm/s gibi çok düĢük değerler olabilir. Ġnsanların

sarsıntıya tepkisi yer sarsıntısının genliğinin yanı sıra frekansına ve süresine de bağlıdır [55].

ġekil 2.18‟de sarsıntı suresine bağlı olarak insanların değiĢik seviyelerde algıladıkları parçacık

hızı değerleri görülmektedir [26].

52

Şekil 2.18 Sarsıntı süresine göre insanların değiĢik seviyelerde algıladıkları parçacık hızı

değerleri [26].

ġekil 2.19‟da ise sarsıntı süresine (0,1-5,0 saniye) ve frekans aralığına (4-25 Hz) bağlı

olarak insanların “ancak algıladıkları”, “kesinlikle algıladıkları” ve “Ģiddetle algıladıkları”

düzeyler gösterilmiĢtir.

53

Şekil 2.19 Sarsıntı süresi ve frekansına göre insanların değiĢik seviyelerde algıladıkları sarsıntı

düzeyleri [26].

2.5 İstatistiksel Deney Tasarımı

ÇalıĢmanın bu bölümüne kadar; patlatma sürecinin amacı ve önemi, patlatma

parçalanma mekanizması, patlatma tasarımı ve parametreleri ve patlatmanın yersarsıntısı

kaynaklı çevresel etkileri konuları incelenmiĢ ve ayrıntılı açıklanmıĢtır. ÇalıĢmanın amacı ve

kapsamı dikkate alınacak olunursa istatistiksel deney tasarımı ve Taguchi metodunun ayrıntılı

olarak açıklanması faydalı olacaktır.

Ġstatistiksel deney tasarımı yaklaĢımı ile teorik olarak en uygun patlatma parametreleri

kombinasyonunu belirlemek mümkün gözükmektedir. Bununla beraber bir istatistiksel deney

tasarım yöntemi olan Taguchi yöntemi ile, delme patlatma çalıĢmalarında çok daha az sayıda

deney yaparak yani çok daha az maliyetle ve daha az zaman harcayarak bu patlatma

parametrelerinin tespit edilmesi mümkün olacaktır.

54

2.5.1 İstatistiksel deney tasarımının tanımı, amacı ve önemi

Ürün ve ona bağlı olarak süreç kalitesinin önem kazandığı günümüz rekabet

koĢullarında; Ģirketlerin, ürünlerin kalite düzeyini artırmak için yaptığı yoğun çalıĢmalar yeni

kalite tekniklerinin ortaya çıkmasına ya da yıllardır teoride kalan yöntemlerin tekrar

uygulanmaya konmasına neden olmuĢtur. Bunlardan biri de son yıllarda ürün ve süreç

kalitesinin geliĢtirilmesinde çok baĢarılı sonuçlar vermiĢ olan istatistiksel deney tasarımıdır [3].

Ġstatistikte deney, yeni gerçekler elde etmek, önceki sonuçları doğrulamak veya

reddetmek için planlanmıĢ bir iĢ olarak algılanmaktadır. GerçekleĢtirilen deney belirli bir

sürecin devamı veya değiĢtirilmesinin önerilmesi konusunda bir karara ulaĢılmasında yardımcı

olacaktır. Deneyler bir veya birkaç soruya yanıt bulmak için gerçekleĢtirilebilir.

Deneyler, kesin ve karĢılaĢtırmalı deneyler ile tek ve çok etmenli deneyler olarak iki

farklı türde yapılır. Kesin ve karĢılaĢtırmalı deneyler, bilinmeyen bir ilke veya etkiyi ortaya

çıkarmak için yapıldığı gibi, aynı zamanda bilinen veya ileri sürülen bir tezi onaylamak için de

yapılan deneylerdir [3].

Tek ve çok etmenin deneyler ise, bir veya birden çok etmenin bir durum veya proses

üzerindeki etkisini belirlemek için sadece o an için tasarlanan Ģartlarda yapılan deneylerdir. Bu

deneyler aynı zamanda çalıĢmanın konusu olan deney tasarımları için yapılan deney türleridir.

TasarlanmıĢ deney terimi ise; bir sistem veya prosese ait girdi değiĢkenlerinin amaçlı bir takım

değiĢikliklere tabi tutulması ve bu değiĢiklikler sonucu oluĢan çıktı üzerindeki değiĢme

sebeplerinin belirlenmeye çalıĢılması için denemeler yapılması demektir [3].

Deney tasarımı kavramı ile ilgili farklı tanımlarda yapmak mümkündür. Deney tasarımı;

bağımlı değiĢkendeki değiĢikliğin nedeni olarak ele alınan bağımsız değiĢkenin etkilerinin

belirlenmesi için kullanılan tekniktir [58]. Deney tasarımı (DT), bir prosesteki girdi değiĢkenleri

üzerine istenilen değiĢikliklerin sistematik bir Ģekilde yapılmasıyla cevap değiĢkeni üzerindeki

değiĢkenliğin gözlenmesi ve yorumlanması olarak da tanımlanabilir [3].

Deney tasarımı teknikleri, yeni bir proses geliĢtirmede ve performans arttırma amacıyla

mevcut prosesi düzeltme çalıĢmalarında önemli bir rol oynamaktadır. Deney tasarımının

tasarımcıya sağladığı avantajlar kısaca aĢağıdaki Ģekilde sıralanabilir.

Cevap değiĢkeni üzerinde en etkin girdi değiĢkenlerini belirlemek.

Cevap değiĢkenini hedef değere en yakın sonuca ulaĢtıracak girdi değiĢkenlerinin

seviyelerini belirlemek.

55

Kontrol edilemeyen girdi değiĢkenlerinin çıktı üzerindeki etkisinin en az olacağı

kontrol edilebilen girdi değiĢkenleri kombinasyonunu oluĢturmak.

D.T.‟nin tasarımcıya kazandırdığı en büyük faydalardan bir tanesi de prosesteki

değiĢkenliğin azaltılarak kalitenin geliĢtirilmesidir. Bilindiği gibi kalite mühendisliğinin temel

noktası varyasyona neden olan değiĢkenlerin tespit edilip giderilmesi ile prosesteki varyasyonun

minimize edilmesi veya baĢka bir ifade ile kararlılığının arttırılmasıdır [3].

Deney tasarımı yöntemleri, incelenen sistemde; değiĢimlerin nedenlerini araĢtırmayı, bu

değiĢimleri en aza indirmeyi ve değiĢimlere karĢı güçlü (değiĢimlerden etkilenmeyen) bir sistem

oluĢturmayı hedefler. Deney tasarımında sistemi etkileyen tüm faktörler ele alındığından birkaç

faktörde küçük değiĢiklikler yapılarak toplamda çok fayda sağlanabilir Deney tasarımı, “kalite

ürünle birlikte tasarlanmalı” anlayıĢının bir uygulamasıdır. Bu Ģekilde yeni ürün ve proses

tasarımlarında daha üretime geçmeden oluĢabilecek tüm kritik hatalardan kurtulabilmek

mümkün olabilecektir [3].

2.5.2 Deney tasarımının tarihçesi

Üretim yönetiminde, yakın tarih boyunca kalite ve kalite kontrole bakıĢ açısı ve

yaklaĢımı deney tasarım tekniklerinin geliĢiminde de belirleyici olmuĢtur. Klasik anlayıĢta,

kontrol edilmesi gereken bir özellik olarak algılanan kalite kavramı, günümüz anlayıĢında

üretilmesi gereken bir özellik olarak ele alınmaya baĢlamıĢtır. Bu yaklaĢım değiĢiminin temel

sebebi; herhangi bir süreçte kalitesizlikleri (hataları) tasarım aĢamasında elimine etme

maliyetinin, üretim aĢamasında veya süreç sonunda elimine etmeye göre çok daha düĢük

olduğunun belirlenmesidir. Deney tasarımı tekniklerini günümüzde önemli ve etkin yapanda; bu

tekniklerin kullanımıyla bunun baĢarılması yani proseste istenmeyen faktörlerin etkilerinin

tasarım aĢamasında minimize edilebilmesidir. Dolayısıyla deney tasarım yöntemlerini

kullanılarak kaliteyi tasarım aĢamasında sağlamak mümkün olmaktadır [3].

Bu bağlamda, kalite günümüzde „kullanım amaçlarına uygunluk‟ olarak

tanımlanmaktadır. Bu durumda amaç tüketicinin ihtiyaçlarına göre ve daha önemlisi ödeme

olanaklarına göre bir ürün geliĢtirmek olmalıdır. 0 halde bir ürünün kalitesinden söz

edilebilmesi için kullanım amacının ve maliyetinin göz önüne alınması gerekir [3].

Bir ürünün kalitesi ise iki baĢlıkta açıklanmaktadır.Bunlar tasarım kalitesi ve uygunluk

kalitesidir Burada tasarım kalitesi bir ürünün tüketicilerin isteklerini karĢılama derecesi,

uygunluk kalitesi ise bir ürünün üretime çıktıktan sonra kendisi için tasarlanan kalite

standartlarına uyması olarak tanımlanır [3].

56

Ġlk olarak Amerika‟da uygulanan Deney tasarımı yöntemlerinin geliĢmesine Japonya da

kalite konusunda yapılan baĢarılı çalıĢmalar temel oluĢturmuĢtur. Bu teknikler daha sonrasında

geliĢmiĢ ülkelerde de kullanılmaya baĢlanmıĢtır. Ancak ülkemizde halen üretim endüstrisinde

bu yöntemler önemli derecede yer bulamamaktadır [3].

Deney tasarımı ilk olarak 1920‟lerde istatistik biliminin en önemli isimlerinden Ġngiliz

istatistikçi Sir A. Ronald Fisher tarafından tarım ürünlerinin üretimindeki verimini arttırmak

amacıyla geliĢtirilmiĢtir. Fisher ürünlerin verimine en yüksek katkıyı sağlayan gübre çeĢidini

bulmak amacıyla yaptığı çalıĢmada, ilk olarak ürün yetiĢtirilecek olan toprağı, verimliliği aynı

olacak Ģekilde bloklara ayırdı. Daha sonra ayırdığı bloklara ürün çeĢitlerini ve gübreleri rasgele

olarak dağıtarak bu bloklarda ürünlerini yetiĢtirdi. Fisher‟in yaptığı bu denemeler aynı zamanda

deney tasarımının temellerini teĢkil etmiĢtir [59].

Fisher aynı zamanda deney verilerinin analizi için bugün klasik sayılan “varyans

analizi” (ANOVA) yöntemini de geliĢtirmiĢtir. DT ve anova kısa sürede Amerika‟da tarım

sektöründe üretimin geliĢtirilmesi için yoğun olarak uygulanmıĢ ve Amerika‟nın bu alanda

Dünyada lider konuma gelmesine büyük katkıda bulunmuĢtur.

D.T. 1950‟li yıllara kadar, tarım kimya ve ilaç sanayinde kullanılmasına rağmen diğer

sektörlerde çok yaygın olarak kullanılmamıĢtır. W. Edwards Deming‟in bu yıllarda Japonya da

toplam kalite yönetimi ile ilgili yaptığı çalıĢma ve konferanslar ve özellikle bazı Japon

firmalarında uygulama alanı bulan kısmi Faktoriyel tasarım yöntemlerinin güvenilir, etkili

sonuçlar vermesi ve daha düĢük maliyetle gerekleĢtirilmesi D.T. tekniklerinin kullanımını

Japonya da yaygınlaĢtırmıĢtır [59]. Japon endüstrisinin her kolunda 1950-70 yılları arasında

yaygın olarak kullanılan DT ve diğer istatistiksel kalite teknikleri 1970‟li yıllarda Japonya‟da

yaĢanan sanayi hamlesinin de temel sebebi olmuĢlardır. ABD de ise bu süreçte yalnızca tarım

sektöründe yoğun olarak kullanılan DT teknikleri 1980‟li yıllarda üretim sektörünün pek çok

kolunda uygulanmaya baĢlanmıĢtır [60].

Motorla firmasının kalite grubundan K.Bhote, “World Class Quality” adlı kitabında

amaçları kalite sağlamak olan 119 yöntem uygulamasının kalite geliĢtirmeye olan katkısını

1950-1990 yılları arasında Amerika ve Japonya için karĢılaĢtırmıĢtır. Bu 119 uygulamada,

geleneksel muayene (kalite kontrol), istatistiksel proses kontrol ve deney tasarımı yöntemleri

uygulanmıĢtır. ġekil 2.20‟de görüldüğü gibi kalite ilerlemesine en büyük katkıyı Japonya‟da

1970‟den Amerika da ise 1980‟lerden sonra uygulanan deney tasarım yöntemleri yapmıĢtır [4].

57

Şekil 2.20 1950-1990 yılları arasında üç temel yöntemin kalite yönetimine katkısı [60].

Bugün Dünyanın hemen hemen her ülkesinde deney tasarımı eğitimleri verilmekte ve

yöntem üretim sektöründe uygulanmaya çalıĢılmaktadır. Günümüzde Japonya da yılda bir

milyondan fazla istatistiksel olarak tasarlanmıĢ deney uygulanmaktadır [60].

2.5.3 Deney tasarımı ilkeleri

Deney tasarımı sırasında kullanılan 3 önemli ilke vardır. Bunlar RassallaĢtırma,

Tekrarlama ve Bloklama ilkeleridir [3].

Rassallaştırma: Rassallık; çevresel geliĢmelerin belli bir kurala ve düzene bağlı

olmadan tesadüfi olarak oluĢmasıdır. Deney tasarımına rassallık kavramını getiren ve

rassallaĢtırmanın deney tasarımı için ne kadar önemli olduğunu anlatan kiĢi aynı zamanda deney

tasarımının kurucusu olarak da kabul edebilen Ronald A. Fischer olmuĢtur. D.T. için

rassallaĢtırmanın en önemli yolu bağımsız değiĢkenlerin seviyelerinin her bir deney için rassal

olarak atanmasıdır. Deneylerin çok sayıda bağımsız değiĢken seviyelerine atanması durumunda,

atanma sırası rassal olarak seçilmelidir. RassallaĢtırma aynı zamanda deneysel verilerin

toplanması sırasında da uygulanmalıdır. RassallaĢtırma, deney sonuçlarını analiz etmede

kullanılacak istatistiksel metotlar içinde gereklidir ve önyargının giderilmesine yardımcı olur.

Bunlardan da anlaĢılacağı gibi rassallaĢtırma deney tasarımında istatistiğin kullanılması için

gerekli temellerden birisidir [3].

58

Tekrarlama: Deneylerin birden fazla kere yapılması demektir. Tekrarlama deney

hatasını ölçümünü sağlamak için gereklidir. Hata, tesadüfler ve değiĢkenliğe katkıda bulunan

diğer değiĢkenler nedeniyle ortaya çıkmaktadır. Bu değiĢkenler denemeye dahil edilmeyen

kontrol edilemeyen değiĢkenlerdir. Ġki veya daha fazla deney parçası aynı teste tabi tutulduğu

zaman o deney tekrarlanmıĢtır. Tekrarlama hata sonuçlarında olası dıĢ etmenlerin etkisinin fark

edilmesi için gereklidir. Tekrarlama olmadan yapılan deneyler için her Ģeyden önce

değiĢkenliğin belirlenmesi söz konusu olamaz [61].

Tekrarlamanın iki önemli özelliğinden birincisi, araĢtırmacıya deneysel hatalara

giderilmesi fırsatını vermesidir. Ġkincisi ise, eğer örnek kümenin ortalaması, deneydeki herhangi

bir faktörün etkisini tahmin için kullanılıyorsa, gözlemciye daha kesin sonuçlar sunmasıdır [61].

Belirli bir anlamlılık düzeyinde gerçekleĢtirilen istatistiksel anlamlılık testinin kesinliği

arttırılmak isteniyorsa deneydeki tekrarlama sayısının arttırılması gerekir. Bir deneysel

araĢtırmanın uygun kesinlik derecesine sahip olunması önemlidir. Ġki deney arasıdaki farkın

istatistiksel olarak anlamlı olmasını sağlayan tekrarlama sayısından fazlasını gerçekleĢtirmek

maliyeti arttıracağından gereksizdir. Diğer taraftan istatistiksel olarak anlamlılık derecesini

sağlamayacak kadar deney yapmak da yanlıĢtır. Bu yüzden en uygun tekrarlama sayısını

bulmak Ģarttır.

Bloklama: Bloklama bir deneyin hassasiyetini arttırmak için kullanılan bir teknik olup

deney alanının bölümlere ayrılması demektir. Her bir bölüm homojen olarak veya farklı etkileri

test edebilmek için belirli farklı özelliklerine göre bölünmüĢ olabilir [3].

Bloklama da temel düĢünce, benzer deneysel birimlerin gruplara bölünmesidir. Bu

Ģekilde yapılmıĢ olan deneylerin sonuçlarındaki değiĢkenlik, her bir blok içindeki faktör ve

seviyelerinin etkilerinin farklılığını ortaya koymaktadır. Çünkü kontrol edilemeyen diğer

değiĢkenlerin etkisi minimize edilmiĢtir. Faktör ve seviyeleri her bloktaki birimlere rassal olarak

atanır. Bloklar arasıdaki değiĢkenlik deneysel hatadan arındırılarak deneyin hassasiyeti arttırılır.

Bloklar aynı birimleri içerdiğinden, aynı koĢullar altındaki faktör ve seviyelerinin

karĢılaĢtırılmasını sağlar [3].

2.5.4 Deney tasarımının kullanım alanları.

Son 50 yılda üretim yönetiminde kaliteli ürün ve süreç üretebilmek yoğunluklu olarak

üzerinde durulan bir konu olmuĢtur. Bugün gelinen noktada bunu baĢarabilmenin en sağlıklı ve

ekonomik yolu etkin ve güçlü tasarımdan geçmektedir. Bu durum üretimin fonksiyonel

birimlerinden biri olan tasarım fonksiyonunun ve tasarım tekniklerinin önemini arttırmıĢtır. Bu

59

anlamda deney tasarımı her türlü üretimde kullanılabilir bir araçtır ve sektörel olarak

kullanımını sınırlamak imkansızdır. Yani Deney Tasarımı bir süreç çerçevesinde üretim yapılan

her türlü alanda kullanılabilir özelliktedir. Bu noktada DT nin temel iĢlevi, tasarım aĢamasında

ürün veya proses ile ilgili kritik kalite problemlerinin çözülmesini sağlaması ve bu Ģekilde yeni

veya var olan bir süreç için iyileĢme sağlamasıdır.

Yaygın olarak daha çok mühendislik alanında kullanılan Deney tasarımının kullanım

Ģekillerine aĢağıdaki gibi örnekler verilebilir;

Temel dizayn kombinasyonlarının değerlendirilmesi ve karĢılaĢtırılması

Malzeme alternatiflerinin değerlendirilmesi.

DeğiĢik çalıĢma koĢullan altında ürünün iyi çalıĢabilmesi için dizayn

parametrelerinin seçimi,

Ürün performansını etkileyen önemli parametrelerinin belirlenmesi [4].

2.5.5 Deney tasarımının uygulama aşamaları

2.5.5.1 Problemin belirlenmesi

Problemin tanımlanması kolay bir nokta gibi görünse de tasarımının en önemli

adımlarından birisidir. Yapılacak her iĢte olduğu gibi, deney tasarımından da en iyi sonucu

alabilmek için yapılacak deneylere konu olan sorunun tam olarak bilinmesi Ģarttır. Ġlk bakıĢta

konu ile ilgili bir çok problem olabilir ancak bunların içinden temel sorunu bulmak gerekir.

Bunun için beyin fırtınası, balık kılçığı, pareto analizi vb. gibi kalite araçlarından

faydalanılabilir [60].

Deneyin amacı ile ilgili tüm fikirler problemin belirlenmesi aĢamasında ortaya

konulmalıdır. Konu ile ilgili birimlerden (üretim planlama, pazarlama, kalite güvence) gerekli

verilerin toplanması gerekir.

2.5.5.2 Faktör ve seviyelerinin belirlenmesi

Deney tasarımında, süreci etkileyen her türlü etken “faktör” olarak adlandırılır.

Faktörlerin çeĢitli kategorileri, dereceleri ve yoğunlukları ise “seviye” olarak adlandırılır. Bir

deney tasarımı sırasında birden fazla faktör ve seviye grupları bulunabilir.

Deney tasarımcısı, problemi belirledikten sonra ilk olarak oluĢturacağı tasarımın

sonucunu (cevap değiĢkeni) belirleyen süreci etkileyen faktörleri (bağımsız değiĢken) ve bu

faktörlerin seviyelerini (derece) belirlemelidir. Tasarımcı belirlediği faktörleri ve bu faktörlerin

seviyelerini tespit ederken daha önce bu konuda yapılan çalıĢmalar ile bu konudaki kendi

60

bilgisini göz önünde tutmalıdır. Seviyeler sonuç üzerindeki etkisine göre ve uygun aralıklarda

seçilmelidir [59].

2.5.5.3 Cevap değişkenin seçimi

Cevap (bağımlı) değiĢkeninin seçimi sırasında deney tasarımcısı cevap değiĢkeni olarak

seçtiği değiĢkenin, deneyin amacı hakkında kesin bilgiler verdiğine emin olması gerekir. Cevap

değiĢkenin nasıl ölçüleceği ve bu ölçümlerin kesinlik derecelerinin güvenilirliği konusunda

dikkatli olunmalıdır. Cevap değiĢkeni olarak genellikle ölçülen karakteristiğin ortalaması veya

standart sapması seçilir [4].

2.5.5.4 Deney tasarımının seçimi

Ġlk üç aĢamayı doğru olarak yapan deney tasarımcısı ihtiyaç duyduğu bilginin çeĢidine

ve uygulamayı yapacağı koĢullara göre deney tasarımı tekniğini seçer. Bu aĢamada ilk olarak

dikkat edilecek konu örnek büyüklüğü, deneylerin yapılıĢ sırası ve tekrarlama sayısına bağlı

olarak deneylerin maliyetini de hesaba katmaktır [63].

2.5.5.5 Deneylerin yapılması

Asıl verilerin toplanacağı aĢamadır. Rassallık, tekrarlama ve bloklama gibi deney

tasarımı ilkelerine dikkat edilmelidir. Bu aĢamada yapılacak deney hataları deney geçerliliğinin

bozulmasına sebep olur [4].

2.5.5.6 Verilerin analizi

Yapılan deneylerden elde edilen veriler çeĢitli istatistiksel metotlarla bu aĢamada analiz

edilir. En çok kullanılan analiz yöntemleri grafiksel yöntem ve varyans analizi

yöntemleridir[61].

2.5.5.7 Sonuç

Yapılan veri analizinden çıkan sonuçlar bu aĢamada değerlendirilir. Bulunan

istatistiksel sonuçlar fiziksel olarak da yorumlanabilir olmalıdır. Sonuçların güvenirliliği için

bulunan sonuçlara bir deneme testi yapılmalıdır [62].

Bütün bu aĢamalardan sonra tasarlanan deneyin sonuçları proses veya sistem hakkında

bize önemli bilgiler sunar.

61

2.5.6 Deney tasarımı türleri

Literatürde pek çok deney tasarım yöntemi bulunmakla beraber, bu yöntemleri

aĢağıdaki temel baĢlıklar altında sınıflamak uygun olacaktır [64].

1.Tek etmenli deneyler

a. Tesadüf parselleri deney tasarımı (Rassal bölüntüler tasarımı)

b. Tesadüf blokları deney tasarımı (Rassal bölükler tasarımı)

c. Latin karesi deney tasarımı

2.Çok Etmenli Deneyler

a.Faktoriyel Deneyler

1.Tam faktoriyel deney tasarımı

-2k faktoriyel tasarım

-3k faktoriyel tasarımı

2.Kesirli (Kısmi) faktoriyel deney tasarımı

-Ġç içe deneyler

-Taguchi tasarımı

Tesadüf parselleri deney tasarımı: En basit deney tasarımı türüdür. Deney birimlerine

faktörler tamamen tesadüfi olarak dağıtılır. Bu tür deney tasarımlarının uygulanabilmesi için

deney materyalinin tamamen homojen olması gerekir. Örneğin hayvanlarda deneme yapılıyorsa

aynı ırk, aynı yaĢ, aynı cinsiyet olan hayvanlar ele alınmalıdır. Diğer bir ifade ile deneme

materyalinin bu gibi özellikleri belli bir grupta diğerlerine göre üstün veya düĢük bir etki

meydana getirmemelidir [65]. Çok sayıda deneyin uygulanacağı durumlarda böyle bir homojen

materyalin bulunması çok zordur. Bu nedenle bu tip deney tasarımları, imalat alanlarından çok

bazı laboratuar veya sera çalıĢmalarında kullanılır.

Tesadüf parselleri deney tasarımında, belirlenen faktörler deneylere atanması sırasında

rassallık (tesadüflük) önemlidir. Bu yüzden yapılacak deneylerin sırası, hangi tasarımın hangi

denek üzerinde uygulanacağı gibi durumlar rassal sayılar yardımıyla belirlenebilir. Deneylerin

homojen denekler üzerinde uygulanacağından tekrarlama sayısının düĢük tutulabilmesini sağlar.

Bu sayede yapılacak deney sayısının düĢük olması sağlanır.

Örnek olarak; tamamen aynı özelliklere sahip olduğu kabul edilen bir tarla üzerinde

tohumların verimliliği üzerine yapılacak bir çalıĢmada, seçilecek en uygun deney tasarımı

çeĢidi, tesadüf parselleri deney tasarımıdır. Çizelge 2.15‟de görüldüğü gibi A, B, C ve D gibi

62

dört farklı tohumun verimliliğinin araĢtırılacağı bir deney tasarımı için, tarla 4 eĢit bölüme

ayrılır. Bu bölümler yapılacak 3 tekrarlama için 3 eĢit parsele ayılır.

Çizelge 2.15 Tesadüf blokları deney tasarımı örneği [64].

A B C D

A1 B1 C1 D1

A2 B2 C2 D2

A3 B3 C3 D3

A4 B4 C4 D4

A5 B5 C5 D5

Çizelge 2.15‟de Xn olarak gösterilen değerler her bir tohum çeĢidi için yapılan 5 farklı

tekrarlamanın deney sonuçlarıdır. Tesadüf parselleri deney tasarımında, elde edilen veriler,

varyans analizi kullanılarak kolaylıkla analiz edilebilmektedir.

Tesadüf blokları deney tasarımı: Bu deney tasarımı yöntemi, deney materyallerinin

hepsinin homojen olmadığı durumlarda kullanılır. Üzerinde deney tasarımı uygulanacak olan

materyal aynı büyüklük ve Ģekilde bloklara ayrılır veya mümkün olduğunca homojen

özelliklerine göre gruplandırılır. Bu blokların veya grupların sayısı yapılacak tekrarlama sayısı

kadardır. Bu bloklar veya gruplar etkisi araĢtırılacak faktör sayısı kadar parsellere ayrılır. Eğer t

faktör sayısı ve r tekrarlama sayısı var ise toplam “r.t” kadar parsel olacaktır. Bu deney tasarımı

yöntemi heterojen deney materyalleri üzerinde homojen bloklar oluĢturarak, deney

materyallerinin bloklar içerisinde homojen kalmasını sağlar. OluĢturulan blokların homojen

olduğu kabul edilir [64]. Örnek olarak, etkisi araĢtırılan A,B,C,D,E gibi 5 faktör olsun, 3 tekrarlı

bir tesadüf blokları deney tasarımı kurmak için, ġekil 2.21‟deki gibi 5‟er parsele bölünmüĢ 3

blok oluĢturulur ve her blok içindeki parsellere bu 5 faktör rassal olarak atanır [66].

A B C D E I.Blok

Deney

metaryelindeki

hetorojenliğin

yönü

B A E C D II.Blok

C D B A E III.Blok

Şekil 2.21 Tesadüf blokları deney tasarımı örneği [66].

Latin karesi deney tasarımı: Deneyde kullanılacak materyaller değiĢik konularda

farklılık gösteriyorsa, faktörlerin deney materyali üzerindeki etkisinin bu farklılıkların

etkilerinden arındırılması için Latin karesi deney tasarımları uygulanır. Bu iki farklı özelliği sıra

63

ve sütunlara dağıtarak her bir özellik için diğer özellikten kaynaklanan varyasyonu kontrol

altına almak mümkün olacaktır. Böylece hata olasılığı azalır ve buna bağlı olarak hata karesi

ortalaması azalacaktır. Bu da faktörlerin etkilerinin daha hassas olarak değerlendirilmesini

sağlayacaktır.

Latin karesi deney tasarımında sıra ve sütun sayısı, etkisi araĢtırılacak faktör sayısına ve

birbirlerine eĢittir. Buna göre Latin karesi deney tasarımında faktör sayısının karesi kadar deney

yapılacaktır. Deney tasarımının ismindeki kare ifadesi buradan gelmektedir. Deney tasarımında

genellikle faktör sayısının 5 ile 12 arasında olduğu deney tasarımları için tercih edilir. 4x4 veya

daha büyük Latin karesi deney tasarımlarında hata serbestlik derecesi küçük olduğundan, 12x12

ve daha büyük Latin karesi deney tasarımları için ise deney sayısının çok olması nedeniyle

tavsiye edilmez [64].

Diğer deney tasarımlarında olduğu gibi burada da sıra ve sütunlara atanacak faktörler

rassal olarak seçilmelidir. Ancak bu yapılırken her bir sıra ve sütunda faktörlerin yalnız birer

kez olması gerekmektedir. Bu yüzden bloklar içinde rassallaĢtırma uygulanır.

Örnek olarak; A, B, C ve D gibi dört farklı gübre çeĢidinin (faktör) bir tarla üzerindeki

verimliliğe etkisinin araĢtırılacağı bir deney tasarımında, tarlanın sağdan sola gidildikçe

sulanmasından dolayı ve yukarıdan aĢağı geldikçe alacağı rüzgar sebebiyle her bölümünün aynı

özelliklere sahip olmadığı farz ediliyor. Bu durumda gübrelerin tarla üzerindeki etkisinin en

doğru Ģekilde belirlenebilmesi için tarlaya Çizelge 2.16‟daki gibi 4x4 Latin karesi deney

tasarımı uygulanır.

Çizelge 2.16 Latin keresi deney tasarımı örneği [64].

1 2 3 4

I C D A B

II D A B C

III B C D A

IV A B C D

Latin karesi deney tasarımı genellikle ziraat ile ilgili deneylerde kullanılmaktadır.

Ancak bu imalat endüstrisinde kullanılmadığı anlamına gelmez. Ġmalat endüstrisinde Latin

karesi deney tasarımının kullanımına örnek olarak; aynı malı üretmek için geliĢtirilen A,B ve C

gibi 3 makinenin performansları karĢılaĢtırılmak istenmektedir. Ancak makinelerin

operatörlerinin farklılığı ve operatörlerin sabah, öğle ve akĢamki çalıĢma verimliliğinin

farklarından dolayı kaynaklanan kontrol edilemeyen etmenler vardır. Böyle bir durumda

64

uygulanacak en iyi deney tasarımı yöntemi 3x3 Latin karesi deney tasarımı olacaktır. Çizelge

2.17‟‟deki gibi düzenlenen 3x3‟lük deney tasarımı sayesinde makinelerin operatör farklılıkları

ve zaman farklılıklarından dolayı kaynaklanan performans farklılıkları hesaba katılarak en iyi

performansa sahip makine seçilebilecektir.

Çizelge 2.17 Ġmalat endüstrisi için Latin karesi deney tasarımı örneği [66].

Çal

ıĢm

a S

aatl

eri

Operatörler

I II III

Sabah A B C

Öğle C A B

AkĢam B C A

Tam faktöriyel deney tasarımı: Faktoriyel deney tasarımının seviye sayısı birden çok

olan, birden fazla sayıdaki faktörlerin etkilerinin deney materyali üzerindeki etkilerinin ele

alındığı deney tasarımı yöntemleridir. Faktoriyel tasarımı, deneydeki her bir faktörün tüm

seviyelerinin diğer faktörlerin her bir seviyesini içeren, mümkün olan bütün kombinasyonlarının

yapılması ile oluĢur.

Örnek olarak 2 seviyeli 7 faktörü olan bir deneyde gerçekleĢtirilmesi gereken deney

sayısı bütün faktör seviyelerinin çarpımına eĢittir. Çizelge 2.18‟de görüldüğü gibi 27

= 128

deney yapılması gerekir.

Çizelge 2.18‟de her biri 2 seviyeli A, B, C, D, E, F ve G gibi 7 faktörün etkisinin

araĢtırılacağı bir Faktoriyel deney tasarımı örneği gösterilmiĢtir. Burada, çizelge içerisinde

yaralan her bir kare bu 7 faktörün her birinin bir seviyesini içeren bir deney kombinasyonudur.

Örnek olarak Xi ile olarak gösterilen deney kombinasyonu, A‟nın 2., B‟nin 1., C‟nin 1., D‟nin

1., E‟nin 2., F‟nin 2. ve G‟nin 1. seviyelerinin kombinasyonunun etkisini gösteren deneyi ifade

etmektedir.

Faktöriyel deney tasarımların en önemli avantajı, tüm faktörlerin performans

karakteristiği üzerindeki etkisi ve faktörlerin birbirleriyle olan etkileĢimleri en kolay ölçülebilen

deney tasarımı yöntemi olmasıdır. Faktoriyel deney tasarımları deneyde mümkün olan bütün

kombinasyonları denediği için diğer tasarım türlerine göre zaman ve maliyet kaybına neden olan

bir yöntemdir.

65

Çizelge 2.18 Tam Faktoriyel tasarım örneği [67].

A1

A2

B1

B2

B1

B2

C1

C2

C1

C2

C1

C2

C1

C2

D1

E1

F1 G1

G2

F2

G1

G2

E2

F1 G1

G2

F2

G1

G2

D2

E3

F1 G1

G2

F2

G1

G2

E1

F1 G1

G2

F2

G1

G2

Kısmi faktoriyel tasarım: Kısmi Faktoriyel tasarım tam Faktoriyel tasarımındaki

zaman ve maliyet kaybını azaltmaya yönelik olan bir deney tasarımı yöntemidir. Bu tür

tasarımlarda Ortogonal dizinler kullanılır. Her bir deneyde birden fazla sayıda faktörün seviyesi

değiĢtirilerek az sayıda deney ile bütün faktörlerin seviyelerinin denenmesi mümkün

olmaktadır. Kısmi Faktoriyel deneylerde amaç deney sayısını azaltmaktır. Ancak bunu yaparken

incelenen faktörlerde değil faktörler arasındaki etkileĢimlerin sayısında bir azaltma yapmak

daha uygun olacaktır. Performans karakteristiği üzerindeki etkisinin az olacağı kabul edilen ve

serbestlik derecesi yüksek olan etkileĢimlerin sayısında bir azaltma yapılabilir [68].

Kısmi Faktoriyel tasarımında deney sayılarının azaltılmasının diğer önemli bir yolu da

faktör seviyelerinin mümkün olduğunca „yüksek değer‟ ve „düĢük değer‟ olarak 2 seviyeli

seçilmesidir. Bu Ģekilde deneylerin tüm kombinasyonlarının yapılması yerine sadece sonucu

etkileyeceğini düĢündüğümüz faktör ve seviyelerin performans karakteristiği üzerine olan

etkisini araĢtırabiliriz. örnek olarak her biri 2 seviyeli bir deney tasarımı için kısmi Faktoriyel

deney tasarımı kullanılarak 2k sayıda deney yapmak yerine 2

k-p kadar deney yapılır. Aynı

zamanda bu deney tasarımı 1/2P kısmi Faktöriyel deney tasarımı olarak adlandırılır. Kısmi

Faktoriyel deney tasarımlarının en büyük dezavantajı tüm deneylerin yapılmamasından dolayı

66

bazı etkileĢimlerin etkilerinin tam olarak anlaĢılamamasıdır. ÇalıĢmanın uygulama bölümünde

kullanılan taguchi deney tasarımı da kısmi Faktöriyel deney tasarım türüdür [4].

2.6 Taguchi Tasarımı

DüĢük maliyetli, yüksek kalitede ve güvenilir ürünler üretmek veya hizmet sunmak

bugünün global ekonomisinde hayatta kalabilmenin anahtarıdır. Bir çok kalite uzmanı bunu

sağlamanın en iyi yolunun, ürün tasarımına odaklanmak olduğunu belirtmektedir. Bu da aslında

kaliteyi ayıklama ile sağlamak yerine tasarım aĢamasında sağlamanın daha kolay olacağını

göstermektedir [59]. Kaliteyi tasarlamak, üretilmiĢ ürünü muayene ile iyi veya kötü olarak

ayırmaktan ve kötü olarak ayrılmıĢ ürünleri yeniden iyileĢtirip iyi ürün haline getirmekten çok

daha ucuzdur. Bundan dolayı yeni felsefe; düĢük maliyetli ve yüksek kaliteli ürünleri

üretebilmek için teknolojiyi ve istatistik metotları henüz tasarım aĢamasında etkin bir Ģekilde

kullanmayı öngörmektedir [4].

Modern off-line kalite kontrol teknikleri olarak da isimlendirilen ve üretim

endüstrisinde kalite kontrolde önemli geliĢmeler sağlayan bu tasarım tekniklerinin çoğunun

temel düĢünce tohumları Ronald Fisher ve Dr. W.E. Deming tarafından atılmıĢtır [4].

Önceki bölümde de açıklandığı gibi pek çok istatistiksel deney tasarım yöntemi

bulunmaktadır. Ancak bunların içinden özellikle 1990‟lardan sonra en çok dikkat çekeni

Taguchi yöntemi olarak bilinen ve temeli deney tasarımına dayanan Dr.Genichi Taguchi‟nin

geliĢtirdiği yöntemdir. Taguchi yönteminin felsefesi bu kalite teknikleri üzerine kurulmuĢtur.

Yönteminin temel amacı; kalite parametresinin hedef değeri etrafındaki değiĢkenliği

azaltmaktır. Bunu sağlamak için ise yapılması gereken, bu değiĢkenliğe sebep olan kontrol

edilebilir faktörler tanımlanması ve ayarlanması bununla beraber kontrol edilemeyen faktörlerin

etkisinin en az olacağı ürün ve proses geliĢtirme sürecinin tasarlanmasıdır [67]. Yani

Taguchi‟ye göre kalitenin sağlanabileceği en önemli nokta, üretim öncesinde yapılan tasarım

faaliyetleridir [69].

Taguchi yöntemi bir kısmi (kesirli) Faktoriyel deney tasarımı türü olarak görülse de

bazı kendine has yenilik ve özellikler taĢımaktadır. Bu yöntem, kısmi Faktoriyel tasarımı

yöntemine, robust (sağlam) tasarım ve Ortogonal dizinler gibi kavramların dahil edilmesiyle

oluĢturulmuĢtur. Taguchi‟nin deney tasarımına kattığı bu yeni fikirler ve buna bağlı olarak son

yıllarda taguchi metodunun sanayi uygulamalarında elde edilen baĢarılı sonuçlar metodun hem

kesirli Faktoriyel deney tasarımına hem de diğer deney tasarımı yöntemlerine göre belirgin

olarak öne çıkmasına sebep olmuĢtur [4].

67

Taguchinin deney tasarımına kattığı en önemli yenilik ve araçlardan biri ortogonal

dizinlerdir. Taguchi uzun yıllar yaptığı çalıĢmalar sonucunda çok az deneme ile çok iyi neticeler

alınabilmesi için Ortogonal dizinleri geliĢtirmiĢtir. Ortogonal dizinler, yapılacak deney tasarımı

çalıĢmalarında her bir deneyde faktör seviyelerini teker teker değiĢtirmek yerine bu seviyeleri eĢ

zamanlı olarak değiĢtirilebilmesini sağlamakta, bu sayede bir deneyde birden fazla faktörün ve

seviyesinin etkisi ölçülebilmektedir. Böylelikle çok daha az deney yaparak aynı sonuçlara

ulaĢılabilmektedir [4].

2.6.1 Taguchi metodunun gelişimi

Japonya‟nın kalite konusunda yaptığı büyük atılımlarda katkısı olan kiĢilerden bir tanesi

de, özellikle 1940‟lardan bugüne kadar kalite konusunda bir çok çalıĢma yapan Dr. Genichi

Taguchi‟dir. Dr. Taguchi Japonya‟da endüstriyel ürün ve proses geliĢtirmesinde Deney tasarımı

ile ilgili önemli çalıĢmalar yapmıĢ olan bir mühendistir. Taguchi, Ronald Fisher‟in geliĢtirdiği

deney tasarımı yöntemine kattığı yeniliklerle, Ġkinci Dünya Savası sonrasında Japonya‟daki en

önemli projelerden birisi olan Japon telefon sisteminin geliĢtirilmesi projesinde yaptığı

çalıĢmalardaki baĢarısıyla adını Dünyaya duyurmuĢtur. Projenin amacı ABD‟deki AT&T Bell

telefon Ģirketinin labratuarlarında kullanılan iletiĢim sistemin aynısının Japonya‟da

kurulmasıydı. Ancak Nippon telefon ve telgraf araĢtırma merkezinin büyüklüğü AT&T‟nin

%2‟si kadar olduğundan projenin bitirilmesinin yaklaĢık 20 yıl kadar süreceği tahmin

ediliyordu. Dr. Taguchi robust tasarım ve kesirli Faktoriyel tasarım yöntemlerinin

kullanılmasını önererek projenin sadece 4 yılda bitirilmesini sağlamıĢtır. Robust tasarımı

geliĢtiren ve birçok ürünün geliĢtirilmesinde kullanan Taguchi, 1962‟de kalite alanındaki en

önemli ödüllerden biri olarak kabul edilen Deming ödülüne layık görülmüĢtür [60].

1970‟li yıllarda ABD‟de çalıĢmalar yapan Taguchi‟nin fikirleri ABD‟de ki deney

tasarımı çalıĢmalarının baĢlangıcı olmuĢtur. Son zamanlarda Genichi Taguchi ismi Deming,

Juran gibi kalitenin en önde gelen isimleri ile beraber anılmaktadır [62]. Dr. Taguchi geleneksel

hata denetleme yaklaĢımlarında ciddi eksikler olduğunu tespit etmiĢ ve deney tasarımı

yöntemlerinde baĢarılı olarak kullanılan, belirli bir sistematiğe sahip ve temeli istatistik

yöntemlerine dayanan yeni bir yöntem geliĢtirmiĢtir. Taguchi‟nin geliĢtirdiği yöntem, kalite ile

uğraĢan bilim adamlarının süregelen çalıĢmalarından farklı bir yöntemdir. Taguchi‟ye göre

kalite, ürün ve prosesteki değiĢkenliğin azaltılarak hedef değere yaklaĢtırılması ve buna bağlı

olarak tüketici gereksinimlerinin optimum düzeyde karĢılanmasıdır [59].

Taguchi‟nin kalite anlayıĢı ile geleneksel kalite anlayıĢı arasıdaki en önemli farklılıklar

Çizelge 2.19‟daki Ģekilde sıralanabilir.

68

Çizelge 2.19 Geleneksel kalite anlayıĢı ve Taguchi‟nin kalite anlayıĢı arasındaki farklar [67].

Geleneksel kalite anlayışı Taguchi’nin kalite anlayışı

• Kalite, maliyeti artırır • Kalite maliyeti düĢürür

• Kalite, kontrolle sağlanır. • Kalite tasarım aĢamasında sağlanır.

2.6.2 Taguchi metodunun felsefesi

Kalite birçok kiĢi tarafından toleransları sağlamak, sıfır hata veya yalnızca müĢteri

tatmini olarak tanımlanmıĢtır. Fakat bu tanımlar kalite ve bu kaliteyi sağlamak için gerekli

maliyet arasındaki iliĢkiye bir açıklık getirmemiĢtir. Ancak Taguchi‟nin kalite anlayıĢı, kalite ile

maliyet arasıdaki iliĢkiyi en iyi Ģekilde tanımlamaktadır. Bu iliĢki sadece üreticiyi ilgilendiren

bir iliĢki değil aynı zamanda müĢteriyi hatta toplumu ilgilendiren bir iliĢkidir. Taguchi kaliteyi,

“Ürünün, müĢteriye ulaĢtıktan sonra toplumda meydana getirdiği kayıptır” Ģeklinde

tanımlamıĢtır [62]. Bir ürününün kalitesi söz konusu ürünün farklı performanslarının

geliĢtirilmesi ile oluĢur. Üründen beklenen özellikler, ürünün kalitesinde etkin rol

oynayacağından tasarım aĢamasında ortaya konmalıdır.

Taguchi metodunu anlamak için, ilk olarak Taguchi‟nin oluĢturduğu kalite anlayıĢının

temellerini oluĢturan yedi temel fikri anlamak gerekmektedir. Bu fikirler, aĢağıdaki Ģekilde

sıralanabilir [70].

• Üretilen bir ürünün kalitesi o ürünün kullanımı sırasında toplumda meydana getirdiği

kayıpla ölçülür.

Taguchi‟ye göre bir ürünün fabrikadan çıkıp müĢteriye ulaĢmasından sonra meydana

gelen olumsuzluklar toplumsal kayıp olarak adlandırılır. Ve bu kayıp ürünün talebini etkileyen

önemli bir faktördür. Toplumsal kayıp ne kadar küçük olursa talep o kadar artacaktır. Burada

sözü edilen toplumsal kayıp, ürünün kullanım amacına ve dolayısıyla tüketici gereksinimlerine

uygunsuzluğu ve kullanımı sırasında ortaya çıkan zararlarından kaynaklanmaktadır. Bu

nedenlerle meydana gelen tüm kayıplar, ürünün kalite düzeyini belirlemektedir.

Toplumsal kayıp kavramı kalite geliĢtirme projelerine yapılan yatırımlar hakkında yeni

düĢünceler oluĢturmuĢtur. Tüketicinin kazançlarında meydana gelecek artıĢlar, kalite geliĢtirme

projelerine yapılan yatırımlardan büyük olduğu sürece yapılan kalite geliĢtirme faaliyetleri

yararlı olarak kabul edilir [70].

• Rekabetçi bir ekonomide iĢletmelerin yaĢamını sürdürebilmesi için kalite geliĢtirme ve

maliyet azaltma çalıĢmalarının sürekli olması gerekir.

69

ÇalıĢmaları sonucunda gereken oranda kar elde edemeyen firmalar varlığını

sürdüremeyeceklerdir. Serbest piyasada satıĢ fiyatının oluĢmasında rakip firmaların benzer

ürünlerinin satıĢ fiyatı ile piyasa koĢulları etkili olmaktadır. Bu nedenle bir iĢletmenin karını

belirleyen en önemli faktörler iĢletmenin pazar payı ile üretim sürecidir. Pazar payını

arttırmasında en önemli yolu pazara, uygun fiyatta ve kaliteli ürünler sunabilmektir. Bu yüzden

kalite önemlidir. Varlığını devam ettirebilen iĢletmeler, hiçbir zaman kalitesini yeteri kadar

fazla, üretim maliyetini de yeteri kadar az olarak görmeyen iĢletmelerdir. Çünkü pazar

koĢulların dinamizmi içinde müĢteri beklentileri sürekli olarak değiĢmektedir. Bu nedenle

iĢletmelerin kalite geliĢtirme ve maliyetlerin minimizasyonu çalıĢmaları sürekli olmalıdır [70].

• Bir kalite geliĢtirme programı, ürünün performans karakteristiklerinin hedef değerden

olan sapmasının azaltılması için kritik öneme sahiptir.

Bir ürün için, performans karakteristikleri belirlenip ölçülmediği sürece o ürünün

kalitesinin iyileĢtirilmesi zordur. Performans karakteristikleri değiĢkenlik gösterebilen

büyüklüklerdir. Bir ürünün kalitesinin iyileĢtirilmesi sürecinde bütün kalite karakteristiklerinin

ayrı ayrı iyileĢtirmeye çalıĢılması pratik bir yaklaĢım değildir. Yapılması gereken ürünün

birincil kalite karakteristiklerinin iyileĢtirilmesidir. Performans karakteristiği, ürünün temel

fonksiyonlarını yerine getirmesi için gerekli ve belirleyici olan özelliklerdir. Performans

karakteristiğinin ideal değerine „hedef değer‟, performans karakteristiğinin bu ideal değerden

sapmasına da „performans sapması‟ denilmektedir [70]. Bu sapma küçüldükçe ürünün kalitesi

artar. Ürün performans karakteristiğinin ölçümlerinin anlamlı ve kullanılabilir olması için bu

ölçümlerin sürekli olarak yapılması gerekir. Ancak bu Ģekilde kalitedeki değiĢikliklerin

saptanması mümkün olur.

• Bir ürünün performansındaki sapmanın, tüketici üzerinde meydana getirdiği kayıp, söz

konusu performans karakteristiğinin hedef değerden sapma miktarının karesi ile doğru

orantılıdır.

Bu iliĢki Taguchi tarafından geliĢtirilen kayıp fonksiyonu olarak tanımlanmakta olup

2.1 no‟lu eĢitlikte verilmektedir.

L(Y)=k(Y-m)2 (2.1)

L(Y) =Ürünün kullanım ömrü içinde kalite karakteristiğinin hedef değerden sapmasının

neden olduğu parasal kayıptır.

k = Maliyet katsayısı

Y = Ölçülen kalite karakteristiğinin değeri

70

m = Hedef değer

Kayıp fonksiyonu ile ilgili daha detaylı bilgiler ilgili konuda tekrar ayrıntılı olarak ele

alınacaktır [4].

• Bir ürünün kalitesi ve üretim maliyeti, ürünün ve bu ürünün üretildiği prosesin

tasarlanması sırasında belirlenir.

Ürün geliĢtirme süreci birbirini izleyen üç aĢamadan oluĢmaktadır. Bunlar ürün

tasarımı, süreç tasarımı ve imalat aĢamasıdır. Bu aĢamalar birinin çıktısı diğerinin girdisi olan

bir çok basamaktan oluĢmaktadır. Bu nedenle kaliteyi arttırmanın ve ürün maliyetini azaltmanın

en etkili yolu ilk aĢama olan tasarım aĢamasının iyi etüt edilerek, sonraki aĢamalara daha

verimli bir girdi vermektir [4].

• Bir ürünün performansındaki sapmayı azaltmak için, ürünün performans

karakteristiğinin üzerinde etkili olan parametrelerin etkilerini kontrol altına almak gerekir.

Taguchi‟ye göre kalite kontrol çalıĢmaları iki ayrı kısımda yapılır. Bunlar, off-line

(çevrimdıĢı) ve on-line (çevrimiçi) kalite kontrolüdür. Özellikle off-line kalite kontrol

çalıĢmalarıyla, yani üretime geçmeden önce yapılacak kalite geliĢtirme çalıĢmalarıyla ürün veya

süreç üzerinde etkili olan parametrelerin performans karakteristiği üzerindeki negatif etkilerini

kontrol altına almak mümkündür [70].

• Ġstatistiksel deney tasarımları, ürünün performansındaki değiĢkenliğe etki eden

parametrelerin etkilerini azaltmada kullanılabilir. Taguchi ürün ve sürece iliĢkin performans

karakteristiklerini etkileyen değiĢkenleri iki grupta toplamıĢtır. Bunlar, kontrol edilebilen

faktörler (değiĢkenler) ve kontrol edilemeyen (gürültü) faktörlerdir. Taguchi tasarımın amacı

kontrol edilemeyen faktörlerden en az etkilenen, kontrol edilebilen faktörler kombinasyonunu

oluĢturmaktır [71].

2.6.3 Taguchi yönteminde kalite kontrol

Bir üretim sisteminde kalitenin sağlanması için o sistemin değiĢkenlik açısından kontrol

altında olması gerekmektedir. Sistem kontrol altında olduğu zaman değiĢkenlik sadece

önlenemeyen değiĢkenlikler olarak tanımlanan çok küçük değerlerde kalır ve standart üretim

kalite açıĢından en iyi sonuçların alındığı sistemleri ifade eder . Kaliteyi sağlamak için yapılan

çalıĢmalar Taguchi tarafından ġekil 2.22‟de görüldüğü gibi on-line kalite kontrol ve off-line

kalite kontrol olmak üzere ikiye ayrılmıĢtır [4].

71

On-line (çevrim içi) kalite kontrol: Üretimine baĢlanan ürünün, muayene yöntemleri

ile kalitesinin sağlanmaya çalıĢılması aĢamasıdır. Bu kontrol çalıĢmaları sırasında istenilen

spesifikasyon değerleri dıĢında kalan ürünlerin ayıklanarak, ıskartaya ayrılması veya düzeltme

iĢlemlerine tabi tutulması aĢamasıdır. Aynı zamanda müĢteriye iletildikten sonra kusurlu olarak

geri gelen ürünün servis ve bakım aĢamasıdır.

Ürünün imalatına geçilmesinden sonra on-line kalite kontrol baĢlar. On-line kalite

kontrol, Ürünün imalatı sırasındaki ve imalatı sonrasındaki kalite geliĢtirme faaliyetleridir.

ÇeĢitli muayeneler ve Ġstatistiksel proses kontrol ve bu kalite kontrol faaliyetleri

içerisindedir[60].

Ġstatistiksel proses kontrol de; Sistemi en iyi ve en doğru biçimde ifade edebilecek bir

veya birkaç değiĢken seçilerek bu değiĢkenlerin üretim süreci boyunca aldıkları değerler, belirli

aralıklar ile önceden belirlenen standartlar ile kıyaslanarak değerlendirilir. Bu değerlendirme

süreç kararlılık ve yeterlilik analizleriyle yapılır.Bu değerlendirme sonucunda üretim sistemini

karakterize eden parametrelerdeki değiĢim, sistemdeki kontrol dıĢılık hemen anında

gözlemlenerek kontrol ve müdahale imkanı elde edilmiĢ olur. Bu kontrol ve müdahale

yapılırken; kontrol dıĢılığın sebepleri belirlenir, en etkin sebep dikkate alınarak çözüm planı

yapılır ve hayata geçirilir. Sonrasında süreç tekrar kararlılık ve yeterlilik analizleriyle takip

edilerek geliĢtirilen çözümün baĢarılı olup olmadığı izlenir [73].

Off-line (cevrim dışı) kalite kontrol: Yeni geliĢtirilen bir ürün için; pazar araĢtırması

ile ürün veya üretim prosesinin geliĢtirilmesi, var olan bir kalite probleminin çözümü için ise

problemin tespiti ve problemin ortadan kaldırılması sırasında gerçekleĢtirilen kalite

faaliyetlerini içermektedir. Bu faaliyetler ürüne doğrudan müdahaleler yerine, üretim

baĢlamadan önce gerçekleĢtirilen tasarım faaliyetleridir [60].

72

ON-LINE KALITE KONTROL OFF-LINE KALITE KONTROL

Şekil 2.22 Taguchi‟nin üretim-kalite çemberi [60].

Off-line kalite kontrol aĢaması müĢteri istek ve beklentilerinin belirlenmesi, bu

beklentileri karĢılayacak ürün tasarımı ve üretim için gerekli spesifikasyonların, prosedürlerin

ve ekipmanın geliĢtirilmesi konularını kapsamaktadır. Taguchi‟nin kalite sisteminde deney

tasarımı, off-line kalite kontrol aĢamasında yer almaktadır. Taguchi off-line kalite kontrolü ürün

tasarımı ve proses tasarımı olmak üzere 2 aĢamaya ayırıyor. Ürün tasarımı aĢamasında, yeni bir

ürün geliĢtirilir veya mevcut ürünün tasarımı üzerinde iyileĢtirme çalıĢmaları yapılır. Buradaki

amaç müĢteri isteklerini karĢılayacak ürünü tasarlamaktır. Proses tasarımı aĢamasında ise, ürün

tasarımı aĢamasındaki gereksinimleri karĢılayacak üretim prosesleri geliĢtirilir [67].

Taguchi hem ürün tasarımı hem de proses tasarımı aĢamalarında kalite geliĢtirmeyi

sağlamaya yönelik olarak aĢağıdaki gibi alt aĢamaları da olan 3 aĢamalı bir yaklaĢım

geliĢtirmiĢtir.

1) Sistem tasarımı

•Pazarın tanımlanması

•Teknolojinin değerlendirilmesi

•Gerekli bilgiler

•Muhasebe

73

•Pazarlama

•Mühendislik

•Bazı tercihlerin yapılması

•Malzeme cinsi

•Yarı mamül cinsi

•Ölçüm sistemlerinin seçimi

•Üretim ekipmanlarının seçimi

2) Parametre tasarımı

• Deney tasarımının kullanılması

• En iyi faktör kombinasyonun seçimi

• Maliyeti yükseltmeden kaliteyi arttırma

3) Tolerans tasarımı

• Toleransların daraltılması

• Cevap değiĢkenini etkileyen faktörlerin belirlenmesi

• Toleransların düĢürülerek toplumsal kaybın azaltılması [4].

2.6.3.1 Sistem tasarımı

Sistem tasarımı, prosesin ilk aĢamasıdır. Bu aĢamada tasarımcı tarafından ürünün

istenen fonksiyonlarının sağlanabilmesi için teknolojiler tasarlama ve ürün için en uygun olan

bir tanesi seçilir [71].

Üretilmesi düĢünülen ürün ile ilgili pazarın tanımlanması, konu ile ilgili yapılan yeni

buluĢların değerlendirilmesi, mühendislik bilgilerinin toplanması, malzeme ve ekipmanla ilgili

gerekli tercihlerin yapılması bu aĢamanın konusunu oluĢturur. Sistem tasarımında hem tüketici

gereksinimlerinin hem de imalat süreci gereksinimlerinin anlaĢılmıĢ olması gerekir. Bir ürün,

tüketici gereksinimlerine göre tasarlanmamıĢsa pazarlama aĢaması zor olacaktır. Benzer Ģekilde

imalat gereksinimlerini karĢılayamıyorsa ürünün üretilmesi mümkün olmaz [68].

Sistem tasarımı daha çok kavramsal yönlü bir aĢama olduğu için mühendislik deneyimi

gerektirir ve istatistiksel yöntemlerin bu aĢamadaki rolü azdır. Kalitenin tasarımı ve

geliĢtirilmesi çalıĢmalarına yatırıma hazırlık aĢaması da denilebilir. Burada temel amaç üretim

aĢamasında spesifik limitler ve toleranslar dahilinde en küçük maliyetle mamul üretimini

gerçekleĢtirmektir. Bunun için pazar araĢtırması, teknolojik geliĢmeler ve bilimsel buluĢlardan

faydalanılabilir [71].

74

2.6.3.2 Parametre tasarımı

Taguchi‟ye göre ürün kalitesini iyileĢtirmede en belirleyici çalıĢmaların yapılacağı

aĢama hem ürün hem de proses tasarımı için parametre tasarımı aĢamasıdır. Parametre tasarımı,

ürün parametreleri, malzeme formülasyon değerleri, boyutlar, yüzey örnekleri gibi optimal

değerlerin belirlenmesi anlamına gelmektedir.

Parametre tasarımının gerçekleĢtirilmesindeki asıl amaç, üründe ve proseste varyasyon

(hedef değerden olan farklılık) meydana getiren kontrol edilemeyen faktörlere karĢı, kontrol

edilebilen faktörlerin seviyelerinin optimum seçilerek ürün ve prosesteki varyasyonları en aza

indirgemektir [71]. Taguchi bu amaçla yapılan ürün ve proses tasarımına robust (sağlam)

tasarım demektedir. Parametre tasarımı Taguchi yönteminin temel adımı olarak yorumlanabilir.

Bu yüzden parametre tasarımı ilerideki bölümlerde ayrıntılı olarak anlatılacaktır.

2.6.3.3 Tolerans tasarımı

Tolerans tasarımı aĢamasında, parametre tasarımı aĢamasında oluĢturulan kalite

karakteristiğinin, toleranslarının ölçümü ve iyileĢtirilmesi yapılır. Parametre tasarımı

aĢamasında imalat maliyetlerini düĢürebilmek için toleranslar oldukça geniĢ tutulur. Eğer

parametre tasarımında değiĢkenlik istenen seviyeye düĢürülmemiĢse tolerans tasarımına

baĢvurulur [67]. Tolerans tasarımı, daha yüksek bir ürün kalitesi ve daha güvenilir bir ürün

fonksiyonu için toleransları daraltırken aynı zamanda maliyetlerinde artmasına neden olur. Bu

yüzden tolerans tasarımı aĢaması parametre tasarımı aĢamasından sonra gelir. Böylece sadece

gerekli olduğu durumlarda ve gerekli olduğu kadar tolerans tasarımı yapılarak ürün tasarımının

maliyetinin artmaması istenir. Kalitenin parametre tasarımında sağlanması istenir. Çünkü

parametre tasarımında kaliteyi sağlamak, tolerans tasarımına göre daha az maliyetlidir.

Tolerans tasarımında değiĢkenlik, performans karakteristiği üzerinde önemli etkiye

sahip olan değiĢkenlerin toleransları ve maliyetleri dikkate alınarak hesaplanır. Toleransın dar

olması imalat maliyetlerini, geniĢ olması da performans değiĢkenliğini arttırır. Parametre

tasarımında düĢük maliyetli, geniĢ ölçüde toleransa sahip bileĢenler veya faktörler kullanılabilir.

Varyasyonu istenilen değere düĢürmek için bu bileĢenlerin kalitesinin geliĢtirilmesi halen

gerekiyorsa tolerans tasarımı gündeme gelir [72].

Tolerans tasarımında üründeki değiĢkenliğe katkısı en fazla olan değiĢkenler belirlenir.

Böylece bütün performans değiĢkenlerinin toleranslarının sıkı olması yerine önemli bileĢenlerin

performans değiĢkenlerinin toleransları küçük, diğerlerinin ki ise normal bırakılması sağlanır.

Böylece tolerans tasarımı için maliyeti düĢürülür. Tolerans tasarımı aĢamasında toplam ürün

75

varyansı üzerinden yapılacak olan tasarımlar hem maliyeti azaltır hem de kayıp fonksiyonu gibi

bir çok alanda verilerin rahatlıkla kullanılmasına olanak sağlar. Tolerans tasarımı, değiĢken

varyansı ile ilgilenilen performans karakteristiği varyansı arasındaki iliĢki üzerine kuruludur.

Bir miktar ilave harcama yapılarak değiĢkenin varyansı azaltılırsa (kalitesi geliĢtirilirse)

performans varyansı da azalacaktır. Sonuçta birim baĢına olan toplumsal kayıp ta

azalacaktır[72].

Bir ürün veya prosesin kalite karakteristiğini belirleyen iki temel özelliği vardır.

Bunlardan birincisi ürünün hammaddesinin kalitesi, diğeri ise imalatı sırasında kullanılan metot

ve bileĢen parçalarıdır. Tolerans tasarımı aĢamasında kullanılacak ölçüm aletlerinin seçimi ve

kalibrasyonu da önemlidir.

2.6.3.4 Taguchi’ nin dönüştürme süreci modeli

Ürün proses performansında temel çerçeve dönüĢtürme süreci modeli ile belirlenir.

DönüĢtürme süreci bir üretim sisteminde girdilerden çıktıların elde edildiği iĢlemler bütünü

olarak tanımlanabilir. DönüĢtürme süreci bu anlamda matematiksel açıdan da girdi ile çıktı

arasındaki iliĢkiyi belirleyen bir fonksiyon olarakta kabul edilmektedir. Taguchi‟nin yaklaĢımı

ve katkıları bu modeli daha sağlıklı bir hale getirmiĢtir. Taguchi, mühendislik tasarım

problemlerinin formülasyonun da; ürün proses performansını yani çıktıyı (y) etkileyen faktörleri

4 ana kategoride incelemiĢtir.

Sinyal faktörler (m): Hedef performansı baĢarmak için kullanıcı veya operatör

tarafından direk olarak ayarlanabilen faktörlerdir.

Kontrol faktörler (x): Kontrol faktörleri, değerleri proses dizaynı aĢamasında

belirlenen Ürün/proses dizayn parametreleridir. Bu faktörler ürünü veya süreci direkt olarak

etkileyen deney sırasında kontrol edilebilen değiĢkenlerdir. Burada kontrol edilebilirlik faktörün

deney yapılabilir olmasını ifade eder. Dizayn çalıĢmasının amacı bu kontrol faktörlerinin uygun

dizayn kriterlerine göre en iyi (optimum) seviyelerini seçmektir. Kontrol edilebilen

değiĢkenlerden her biri birden fazla değer alabilir bu değerlere seviye denir.

Gürültü (Kontrol edilemeyen) faktörler (n): Kontrol edilebilir bir faktör olarak kabul

edilmesine rağmen, uygulama yapılan süreçte kontrolleri çok zor ve mümkün olmayan veya çok

fazla çaba/maliyetle kontrol edilebilir olan faktörlerdir. Robust tasarımın amacı, ürün ve proses

performansındaki değiĢkenliğin azaltılması ile kalitenin artırılmasıdır. Bu da ürün de ve proseste

değiĢkenlik meydana getiren ve kontrol edilemeyen faktörlere karĢı kontrol edilebilen

faktörlerin değerlerinin optimum değerlerinin seçmek suretiyle ürün ve prosesteki değiĢkenliğin

76

en aza indirilmesi ile sağlanır [69]. Yani Robust tasarım, performans karakteristiğinin, kontrol

edilemeyen faktörlerdeki değiĢikliklerden etkilenmemesini sağlar. Robust tasarımla kontrol

edilemeyen bir faktörün etkisi kontrol edilebilen baĢka bir faktörün ayarlanması ile

azaltılmaktadır.

Ölçek/Seviyelendirme faktörleri (r): Kontrol edilebilir faktörlerin özel durumlarını

ifade eder. Bu faktörler sinyal faktörleri ile çıktı arasındaki arzu edilen fonksiyonel iliĢkiyi

sağlamak için kolaylıkla ayarlanabilen faktörlerdir. Bu faktörlerin Taguchi ye göre dönüĢtürme

süreci içindeki etkileĢimleri ise ġekil 2.23‟deki gibidir [73].

Şekil 2.23 Taguchi dönüĢtürme süreci modeli [73].

2.6.4 Kayıp fonksiyonu

Taguchi‟nin kalite felsefesinin dayandığı temel nokta kayıp fonksiyonudur. Kayıp

fonksiyonu üründeki kalitesizlikten dolayı meydana gelen tüketici memnuniyetsizliğinin

derecesini belirleyen sürekli bir fonksiyondur [69] . Kayıp fonksiyonu, kalitenin parasal açıdan

değerlendirilmesini sağlar, buna göre dağılımın orta değeri en az, uç değerleri ise en fazla kayba

neden olmaktadır. Kayıp tüketici memnuniyetsizliği olabileceği gibi üreticiye gelen ilave iĢçilik,

malzeme, enerji ve garanti giderleri de olabilir. Bunların yanı sıra firma adının kötü bir Ģöhret

kazanması ve uzun dönemdeki pazar payındaki azalmalarda kayıp olarak değerlendirilebilir.

Ġstenen kalite düzeyinden (Hedeften) uzaklaĢtıkça kalitesizlikten meydana gelen maliyet

artacaktır. Ürün performansın güvenilirliği ve sürekliliği azalmasından dolayı en büyük zararı

tüketici dolayısıyla toplum görmektedir [4].

DüĢük kalite, tüketiciyi beklentilerini karĢılayacak baĢka ürünler aramaya yöneltecektir

Bu durumda toplumda meydana gelen kayıp aynı zamanda iĢletmeyi de etkileyecektir. Bu

77

yüzden kalite önemlidir. ĠĢte bundan dolayı ürünler kaliteli veya kalitesiz olarak iki grupta ele

alınan bir basamak fonksiyonu değil, sürekli bir fonksiyon ile değerlendirilmelidir.

Performans karakteristiğinin (kalite değiĢkeni) değeri „Y‟ ile, Y‟nin hedef değeri de „m‟

ile gösterilsin. Y‟nin m‟den sapması istenmeyen bir durumdur. ∆ gibi bir tolerans olduğu kabul

edilirse ve IY – mI > ∆ olan ürünler tüketici tarafından kabul edilmiyorsa, ∆ tüketici

toleransını, „m-∆‟ ve „m+∆‟ ise tüketici spesifıkasyon sınırını gösterir [68].

Performans karakteristiği Y olan bir ürünün herhangi bir tüketiciye vermiĢ olduğu

kayıpların parasal değeri L(Y) ile gösterilir ve Y‟nin kayıp fonksiyonu olarak adlandırılır.

Geleneksel yaklaĢımda kayıp fonksiyonun eĢitliğinde olduğu gibi bir basamak

fonksiyonu olduğu kabul edilir [68].

{ 0 , m-∆ ≤ Y ≤ m+∆

L(Y) =

A , Diğer durumlarda

Burada A, tüketicinin eline geçmiĢ hatalı bir ürünü onarma veya değiĢtirme maliyetidir.

Geleneksel kayıp fonksiyonu ġekil 2.24‟deki gibi bir grafikle ifade edilebilir.

Şekil 2.24 Geleneksel kayıp fonksiyonu [68].

Taguchi‟ye göre ise kayıp fonksiyonu 2.3 eĢitliğindeki gibi sürekli bir fonksiyon

olmalıdır.

L(Y) = k(Y-m)2

(2.3)

(2.2)

78

Taguchi‟nin kayıp fonksiyonu ġekil 2.25‟deki grafikte gösterilmiĢtir.

Şekil 2.25 Taguchi‟nin kayıp fonksiyonu [72].

Burada k, hedeften sapan bir birim ürünü tekrar hedef değerine getirebilmek için

üreticinin alacağı önlemlerin birim maliyetini gösterir. Hedeflerin her iki yönde olacak

uzaklaĢmaların aynı anlamı taĢıdığını dikkate aldığımızda eĢitlik 2.4 yazılabilir.

2

2

L(m Δ) k[(m- ) - m]

A k.Δ (2.4)

Buradan,

2

Ak

Δ olarak bulunur. (2.5)

Kayıp fonksiyonunun biçimi, performans karakteristiği (Y)‟nin özelliğine göre

belirlenir. Y‟nin özelliğine göre kullanılan kayıp fonksiyonları bazı durumlarda simetrik, bazı

durumlarda simetrik olmayan bir yapı gösterir. Taguchi‟nin geliĢtirdiği kayıp fonksiyonlarından

en çok kullanılanları Ģu Ģekilde sıralanabilir [74].

Hedef değer en iyi: EĢitlik 2.3‟te ifade edilen ve ġekil 2.25‟te gösterilen temel kayıp

fonksiyonudur.

En küçük en iyi: Simetrik olmayan bir kayıp fonksiyonu türüdür. Hedef değer m‟nin

en küçük değer olan „0‟ değerini aldığı kabul edilirse kayıp fonksiyonu EĢitlik 2.6‟daki gibi

yazılabilir [68]. Bu durumda fonksiyonun grafiği ġekil 2.26‟daki gibi olacaktır.

79

2L(Y) k.Y (2.6)

Şekil 2.26 En küçük en iyi kayıp fonksiyonunun grafiksel gösterimi [4].

En büyük en iyi: Bu da simetrik olmayan bir kayıp fonksiyonu türüdür. Burada amaç

hedef değerin maksimum (sonsuz) olmasıdır. Burada hedef değerin sonsuz değerini aldığı kabul

edilirse, kayıp fonksiyonu eĢitlik 2.7‟de gösterildiği gibi yazılabilir [68]. Bu durumda en büyük

en iyi kayıp fonksiyonu ġekil 2.27 de görüldüğü gibi olacaktır.

2

1L(Y) k.

Y , (2.7)

Şekil 2.27 En Büyük en iyi kayıp fonksiyonun grafiksel gösterimi [4].

2.6.5 Performans karakteristiği

Performans karakteristiği, bir ürün veya prosesin kalitesini belirleyen özellikleridir.

Taguchi yönteminin amacı, bu karakteristiklerin hedef değer etrafındaki değiĢkenliğini

azaltmaktır. Bir ürünün birden fazla performans karakteristiği olabilir. Bu karakteristiklerin her

biri ürünün ayrı bir özelliğini temsil eder. Bu özelliklerin içinden tüketici gereksinimlerine göre

80

ve ürünün kullanım amaçlarına göre en uygun olan özellik performans karakteristiği olarak

seçilmelidir TV‟deki görüntünün netliği performans karakteristiğine bir örnek olarak verilebilir.

Performans karakteristiğinin ideal değeri hedef değer olarak adlandırılır. Yüksek kaliteli bir

ürün, ekonomik ömrü boyunca farklı çalıĢma koĢulları altında fonksiyonunu daima hedef değer

civarında yerine getirir [4].

Performans karakteristiğinin hedef değer civarındaki değiĢkenliği performans

değiĢkenliği olarak adlandırılır. Hedef değer civarında daha küçük performans değiĢkenliği

daha iyi kalite anlamına gelmektedir [69]. Performans karakteristiğinin etkin olarak

değerlendirilmesi için sürekli olarak ölçülmesi gereklidir. Çünkü ancak bu Ģekilde kalitedeki

çok küçük değiĢiklikler belirlenebilecektir. Bazı durumlarda performans karakteristiğinin

ölçümleri sürekli olarak yapılamayabilir. Böyle durumlarda yaklaĢık bir sürekli dağılım elde

edebilmek için, ölçüm değerlerinin sayısı mümkün olduğunca yüksek tutulmalıdır [4].

ĠyileĢtirme veya tasarım yapılacak süreçte performans karakteristiği belirlendikten

sonra, bu performans karakteristiğinin kayıp fonksiyonu (optimizasyon tipi) modeli belirlenir.

Bu modeller belirtildiği gibi “hedef değer en iyi”, “en büyük en iyi” veya “en küçük en iyi”

karakteristikleridir.

2.6.6 Performans istatistiği

Performans istatistiği, kontrol edilebilen faktörlerin farklı seviyelerinin karĢılaĢtırılıp en

uygun faktör-seviye kombinasyonunun seçilmesini sağlayan bir değerlendirme metodudur.

Taguchi kontrol edilebilen değiĢkenlerin ve kontrol edilemeyen değiĢkenlerin

performans karakteristiği üzerindeki etkisini ölçmek için ortalama ve standart sapma ile birlikte

kullandığı performans istatistiklerinden bir tanesi de S/N (Signal/Noise) olarak adlandırılan

performans istatistiğidir [4].

Verilerin anlaĢılabilirliğini kolaylaĢtırmak ve toplanabilirliğini sağlamak için genellikle

performans istatistiği olarak ortalama yerine S/N oranını kullanılır. Böylece, ortalama ile

standart sapma, aynı analiz tekniği ile analiz edilmiĢ olur. S/N oranı en basit ifade ile

ortalamanın standart sapmaya oranı olarak kabul edilir [71]. Bu oranın kullanılması, performans

karakteristiğinin ölçülmesinde ortalama veya standart sapmanın tek tek kullanılmasına göre

daha dengeli ve güvenilir sonuçlar elde edilmesini sağlar [75].

S/N oranı ile hem ortalama hem de ortalamanın etrafındaki değiĢkenlik (varyans)

kontrol edilebilmektedir. Ortalama dikkate alınmadığında varyans tek baĢına bir anlam

81

taĢımayacağından S/N oranı bulunurken dikkat edilmesi gereken nokta, ortalama ve varyansın

aynı anda kontrol edilmesidir [68].

Kontrol edilemeyen değiĢkenleri tam olarak ölçmek çok zor veya imkansız olduğundan

Taguchi S/N oranı hesaplarken, kayıp fonksiyonda da olduğu gibi yaklaĢık fonksiyonlar

kullanılmaktadır S/N oranının yapısına (sürekli veya kesikli oluĢuna ve statik veya dinamik

oluĢuna) göre farklı S/N oranları vardır [69]. S/N oranı eĢitlik 2.8‟de verildiği gibi

tanımlanabilir.

10S/ N 10Log (MSD) (2.8)

MSD değeri Performans karakteristiğinin geliĢim yönüne bağlı olarak farklı

formülasyonlar ile ifade edilir. MSD değeri Performans karakteristiğinin “en büyük en iyi”

durumu için 2.9 no‟lu eĢitlikle, en küçük en iyi durumu için 2.10 no‟lu eĢitlikle, hedef değer en

iyi durumu için ise 2.11.no‟lu eĢitlikle hesaplanır [77]

2 2 2 2

1 2 3 NMSD 1/ y 1/ y 1/ y ........... 1/ y / N (2.9)

2 2 2 2

1 2 3 NMSD y y y ........... y / N (2.10)

2 2 2 2

1 0 2 o 3 0 N 0MSD (y y ) (y y ) (y y ) ........... (y y ) / N (2.11)

2.6.7 Ortogonal dizinler

Tam Faktoriyel deney tasarımında faktörlerin seviyelerinin tüm kombinasyonları

dikkate alınarak deneyler yapılmaktadır. Ancak çok sayıda faktör ve seviye bulunması

durumunda deneylerin gerçekleĢtirilmesi çok fazla zaman almakta ve maliyet artmaktadır.

Taguchi bu sıkıntıyı gidermek için yani tam Faktoriyel tasarımda elde edilen sonuçlara daha az

deneyle yani daha az zaman kaybı ve maliyetle ulaĢabilmek için yoğun çalıĢmalar yapmıĢ ve

Ortogonal dizinleri geliĢtirmiĢtir. Ortogonal dizinler farklı faktör sayıları ve seviyeleri için

yapılması gereken deney sayısını ve her bir deney için seçilmesi gereken faktör seviyelerini

gösteren çizelgelerdir. Ortogonal dizinler kullanarak, deneylerin tüm kombinasyonları

denenmeden, bu deneylerin sadece bir kısmı yapılmakta ve en iyi performans karakteristiği

değerini veren faktör seviyelerinin kombinasyonu belirlenebilmektedir. Ortogonal dizinlerde bu

deney azaltma iĢlemi, Faktoriyel tasarımdan farklı olarak, faktör seviyelerini teker teker

değiĢtirmek yerine eĢ zamanlı olarak değiĢtirerek baĢarılmaktadır [67].

82

Örnek olarak 2 seviyeli 7 faktörün performans karakteristiği üzerindeki etkisinin

araĢtırıldığı bir tasarımda, Faktoriyel deney tasarımından yararlanılarak 27=128 deney

yapılmalıdır. Ancak Taguchi yönteminde Ortogonal dizinler kullanarak 2 seviyeli 7 faktörlü bir

tasarım için faktörlerin performans karakteristiği üzerindeki etkisini yalnızca 8 deney

gerçekleĢtirerek bulunabilmektedir. Her biri 2 seviyeli 7 faktörlü bir deney tasarımı için,

Faktoriyel deney tasarımının gerçekleĢtirileceği 128 deney aĢağıda çizelge halinde verilmiĢtir.

Burada her bir faktör A, B, C, D, E, F ve G harfleriyle temsil edilmektedir. Yanlarındaki

indisler ise seviyeleri göstermektedir. Çizelge 2.20‟de iĢaretlenmiĢ hücreler Ortogonal dizinler

kullanıldığında, Taguchi deney tasarımı için öngörülen deneyleri göstermektedir [4].

Çizelge 2.20 Tam Faktoriyel tasarım ve L8 Ortogonal dizini için deney yapısı [67].

A1

A2

B1

B2

B1

B2

C1

C2

C1

C2

C1

C2

C1

C2

D1

E1

F1 G1

1

G2

F2

G1

G2

3

E2

F1 G1

G2

5

F2

G1

7

G2

D2

E3

F1 G1

G2

8

F2

G1

6

G2

E1

F1 G1

4

G2

F2

G1

G2

2

DeğiĢik faktör ve seviye sayıları için Faktoriyel tasarımı ve Taguchi tasarımının

öngördüğü deney sayıları aĢağıdaki gibidir [67]

83

Çizelge 2.21 Aynı faktör ve seviyeler için Faktoriyel tasarım ve Taguchi tasarımının öngördüğü

deney sayıları [67].

Faktör Seviye

Deney Sayıları

Faktoriyel tasarımı Taguchi tasarımı

2 2 4(22) 4

3 2 8(23) 4

4 2 16(24) 8

7 2 128(27) 8

15 2 32768(215

) 16

4 3 81(34) 9

Deney sayıları arasındaki büyük faklılığın sebebi Ortogonal dizinlerin sadece her bir

faktörün ana etkisini araĢtırmasıdır. Ancak varlığı bilinen bileĢik etkilerin deneye dahil edilmesi

mümkündür. Ortogonal dizinlerde sütunlar birbirinden bağımsız olduğundan değiĢkenlerin

bireysel etkileri kolaylıkla anlaĢılabilir [71].

Ortogonal dizinler kullanılarak, diğer yöntemlerle mümkün olmayacak kadar çok sayıda

değiĢkenin etkisi aynı anda incelenebilir. Ortogonal dizinler kullanılarak yapılan bir deney

tasarımı Faktoriyel deney tasarımı kullanılarak yapılan bir deney tasarımının %90‟ı kadar etkili

olduğu bilinmektedir. Yani Ortogonal dizinler, etkisi araĢtırılan temel faktörler arasında

oluĢabilecek bazı etkileĢim faktörlerinin performans karakteristiği üzerine olan etkisini yok

saydığı için tam Faktoriyel deney tasarımına göre az da olsa bir hata olasılığına sahiptir. Ancak

bu hata olasılığı deney maliyetlerinde yapılan tasarrufa göre önemsiz bir kayıp olarak

değerlendirilmektedir [68].

Taguchi, deney tasarımlarını seviye sayılarına göre tek seviyeli tasarımlar ve karıĢık

seviyeli tasarımlar olarak ikiye ayırmıĢtır. Tek seviyeli tasarımlar, tüm faktörlerin aynı seviye

sayısına sahip olduğu tasarımlardır. KarıĢık seviyeli tasımlar ise faktörlerin seviye sayılarının

farklı olduğu tasarımlardır.

Ortogonal dizinler bir sayı matrisi olarak ifade edilir. Her satır seçilen faktörlerin

seviyelerini, her sütun ise dikkate alınan faktörleri ifade eder. Ortogonal dizinlerin temel özelliği

deneye tüm faktörler eĢit deneme sayılan ile katılmaktadır. Ortogonal dizinlerin herhangi iki

sütunu, iki faktörlü Faktoriyel tasarım oluĢturur [4].

Ortogonal dizinler La(b)c Ģeklinde gösterilir Burada Ortogonal dizinler Latin kare

tasarımından türetildiği için L Latin kare tasarımını temsil eder. “a” deneylerin sayısını, “b” her

84

kolondaki seviye sayısını, “c” ise faktör sayısını ifade etmektedir. Ġki seviyeden 5 seviyeye

kadar değiĢen seviyelerde Ortogonal dizinler bulunmaktadır. Yapılan deney tasarımına ve

amaca göre genellikle 2 ve 3 seviyeli Ortogonal dizinler kullanılmaktadır. En çok kullanılan 2

seviyeli Ortogonal dizinler L4, L8, L12 ve L32‟dir. En çok kullanılan 3 seviyeli dizinleri ise L9.

L18‟dir. Tabi ki her iki seviyenin karıĢık olarak kullanıldığı L18, L36, L54 gibi Ortogonal dizinler

de vardır [4].

Bir deneyde kullanılacak Ortogonal dizinler, deneyde yer alacak faktörlerin serbestlik

derecelerine bağlı olarak seçilir. Yapılacak deneylerde Ortogonal dizinlerle ilgili en önemli

konu hangi faktörlerin hangi sütunlara atanacağıdır. Faktörler sütunlara atanırken ilk olarak,

faktörler arasında seviyelerinin değiĢimi çok pahalı veya zor olan bir faktör varsa 1. sütuna

atanması doğru olacaktır. Çünkü deneylerin yapılması sırasında seviyelerinin en az değiĢtiği

faktörler birinci sütundaki faktörlerdir [4]. Uygulamalar da en çok kullanılan Ortogonal

dizinlerden bazıları Ek 2 de verilmiĢtir.

Sütunlara atanacak olan faktörlerin temel faktörler mi yoksa bu faktörlerin etkileĢimleri

mi olduğu önemlidir. Taguchi faktörler sütunlara atanırken kullanılmak üzere Lineer grafikler

ve Üçgensel tablolar gibi metotlar geliĢtirmiĢtir.

2.6.7.1 Lineer grafikler

Faktörler arasındaki etkileĢimlerin Ortogonal dizinlere rasgele yerleĢtirilmesi doğru

olmayan analizlere ve hatalı sonuçlara yol açabilir. Taguchi bu tip hataları önlemek için

faktörleri ve faktörler arasındaki etkileĢim faktörlerini Ortogonal dizinlerin uygun sütunlarına

yerleĢtirilmesi için grafikler tasarlamıĢ ve faktörlerin sistematik bir Ģekilde sütunlara atanmasını

sağlamıĢtır. Bu grafiklere lineer grafikler denir. Lineer grafikler birbirine bağlı çemberlerden

oluĢur. Her çember Ortogonal dizindeki temel faktörleri, bu çemberleri birbirine bağlayan

çizgiler ise iki faktör arasındaki etkileĢim faktörünü ifade eder [75].

Lineer grafiklerde faktörler ġekil 2.28‟deki gibi semboller ile gösterilmektedir Bu

semboller faktör seviyelerinin zorluklarını ifade etmek için kullanılır.

85

Şekil 2.28 Lineer grafiklerde kullanılan faktör simgeleri [71].

ġekil 2.29‟da L4(23) Ortogonal dizini için temel faktörlerin ve bu faktörler arasındaki

etkileĢimlerin Ortogonal dizinlerde hangi sütunlara atanması gerektiği görülmektedir.

Şekil 2.29 L4(23) Ortogonal dizini ve lineer grafiğinin gösterimi [76].

Burada çemberlerin altındaki harfler faktörlerin isimleri, üzerindeki numaralar ise

Ortogonal dizinde atanması gereken sütunları ifade ediyor. Yani birinci sütundaki faktör ve

ikinci sütundaki faktör arasındaki etkileĢim faktörü üçüncü sütuna atanmalıdır. Benzer Ģekilde

L8(27) Ortogonal dizini için faktörlerin ve bu faktörler arasındaki etkileĢimlerin Ortogonal

dizinde hangi sütuna atanacağını gösteren lineer grafikler ġekil 2. 30‟da görülmektedir.

Şekil 2.30 L8(27) Ortogonal dizini için lineer grafikler [76].

86

2.6.7.2 Üçgensel tablolar

EtkileĢim faktörlerinin ortogonal dizinlere atanmasında kullanılan diğer bir yöntem de

üçgensel tablolardır. Üçgensel tablolar lineer grafiklerle eĢdeğerdir. L4(23) ve L8(2

7) Ortogonal

dizinleri için geliĢtirilen üçgensel tablolar ġekil 2.31‟de gösterilmiĢtir.

Örnek olarak L8(27) Ortogonal dizininde 3. ve 5. kolonlardaki temel faktörlerin

etkileĢimleri olan faktör Ortogonal dizinin 6. kolonuna atanmalıdır.

Şekil 2.31 L4(23) ve L8(2

7) Ortogonal dizinlerinin üçgensel grafikleri [71].

Tek seviyeli deney tasarımları için Ortogonal dizinlerin seçimi ve faktörlerin sütunlara

atanması belirtilen yöntemler gerçekleĢtirerek yapılabilir. Ancak karĢılaĢılan deney tasarımları

her zaman tek seviyeli tasarımlar olmayabilir. Deney tasarımlarının karıĢık seviyeli olduğu

durumlarda bazı metotlar kullanılarak yapılacak dönüĢüm iĢlemleri ile standart Ortogonal

dizinleri değiĢtirmek mümkündür.

KarıĢık seviyeli faktörler için de standart Ortogonal dizinler vardı. Fakat bunlar en

ekonomik yada ihtiyaçlara en uygun dizinler olmayabilirler. Taguchi karıĢık seviyeli

uygulamalarda genellikle standart dizinlerde mevcut Ģartlarda en uygun dizini elde etmek için

bazı dönüĢümler yapmıĢtır. Buna göre 2 seviyeli bir sütun, 4 yada 8 seviyeli bir sütuna veya 4

seviyeli bir sütun 8 seviyeli bir sütuna dönüĢtürülebilir. Aynı Ģekilde yüksek seviyeli sütunların

seviye sayıları da daha düĢük seviyeli sütunlara dönüĢtürülebilir [67]. Uygulamalarda kullanılan

üçgensel tablolar ve lineer grafikler Ek 2 de verilmiĢtir.

87

2.6.8 Taguchi parametre (robust) tasarımının uygulama adımları

Taguchi‟nin Parametre tasarımı, üretim ve proses tasarımı sırasında varyasyon ve

kontrol edilemeyen faktörlere karĢı olan duyarlılığın azaltılması için kullanılan bir mühendislik

metodudur. Parametre tasarımında temel amaç, performans karakteristiğinin hedef değerini

korurken varyasyonu mimimize edecek faktör seviyelerini belirlemektir. Varyasyona etki eden

faktörleri belirledikten sonra kontrol edilebilir faktörlerin seviyeleri üzerinde ayarlamalar

yapılabilir. Kontrol edilemeyen faktörler ise değiĢikliklere karĢı duyarsız hale getirilmeye

çalıĢılır [71].

Parametre tasarımı Taguchi yönteminin en önemli aĢamasıdır. Parametre tasarımında

dikkat edilmesi gereken en önemli iki nokta robust tasarım ve Ortogonal dizinler kavramlarıdır.

Parametre tasarımı ile aĢağıdaki gibi hedeflere ulaĢılması sağlanabilir [72].

Kaliteli tasarım

Maliyetlerde azalma

Daha kısa ürün geliĢtirme çevrimi

Verimlilik artıĢı

Parametre tasarımını bir ürün veya süreçte baĢarılı bir Ģekilde uygulayabilmek için

sistematik bir yaklaĢım izlemek, hem deneysel tasarımın anlaĢılabilirliği, hem de en doğru

sonuçların daha kolay bir Ģekilde alınabilmesi için gereklidir. Bu amaçla geliĢtirilen sistematik

yaklaĢımın akıĢ Ģeması ġekil 2.32‟de görülmektedir.

ġekil 2.32‟deki akıĢ Ģemasına bakarak, Taguchi parametre tasarım yönteminde

yapılacak iĢlemler aĢağıdaki Ģekilde 10 baĢlık altında toplanabilir.

1. Problemin belirlenmesi.

2. Performans karakteristiğinin ve ölçüm sistemlerinin belirlenmesi.

3. Performans karakteristiğini etkileyen faktörlerin ve seviyelerinin belirlenmesi.

4. Faktörlerin kontrol edilebilen ve kontrol edilemeyen faktörler olarak ayrılması.

5. EtkileĢimlerin belirlenmesi.

6. Uygun Ortogonal dizinin seçilmesi ve faktörlerin bu dizinlere atanması.

7. Performans istatistiklerinin belirlenmesi.

8. Deneylerin yapılması ve sonuçların kaydedilmesi.

9. Verilerin analizi.

10. Doğrulama deneyinin yapılması.

88

evet

hayır

hayır

hayır

Problemin belirlenmesi

ve ekibin oluĢturulması

Performans karakteristiği ve

ölçüm sistemlerinin

belirlenmesi

Gerekli ölçüm

sistemleri var mı?

Perf. karakteristiğini

etkileyen kontrol edilebilen

ve kontrol edilemeyen

değiĢkenlerin belirlenmesi

Kontrol değiĢkenleri çok

fazla mı?

EtkileĢimlerin belirlenmesi

Ortogonal dizinlerin

belirlenmesi ve faktörlerin

yerleĢtirilmesi

2

evet

hayır

K.D. ve K.E.D. seviyelerinin

belirlenmesi

evet

1

Hazırlık

deneylerinin

yapılması ve

önmeli K.D.

seçilmesi

evet

hayır

Faktör ve

seviye

sayısında

azaltma yap

Deney maliyeti makul

mü?

1

Kayıp fonksiyonu ve performans

istatistiğinin seçimi

Deneylerin yapılması ve

sonuçların kaydedilmesi

Verilerin analizi ve en iyi

faktör seviyelerin belirlenmesi

Sonuçların test edilmesi

Tolerans tasarımının

yapılması ve değiĢkenliğin

azaltılması

GeliĢme yeterli mi?

Sonuçların değerlendirilip

yürütmeye koyulması

Nedenlerin

araĢtırılması

ve uygun

önlemin

alınması

2

evet

Perf. istatis. değeri

güven aralığında

mı?

hayır

Sonuçlar yeterli mi?

evet

Şekil 2.32 Taguchi yöntemlerinin uygulanmasında izlenecek sistematik yaklaĢımın akım

Ģeması[68].

89

2.6.8.1 Problemin belirlenmesi

Yapılacak her bilimsel çalıĢmada olduğu gibi, çalıĢmaya konu olan problemin tam

olarak belirlenmesi ve tanımlanması, bundan sonra gelecek olan adımlarda tasarımcıya çok

büyük kolaylıklar sağlayacaktır. Problemin belirlenmesi, ilk olarak basit gibi görünse de çok

önemli ve dikkat edilmesi gereken bir aĢamadır. Problemin tam olarak belirlenememesi

durumunda çalıĢmanın amacının da doğru bir biçimde belirlenmesi imkansız olacaktır.

Yapılacak çalıĢmaya konu olan problem, yeni bir ürün veya proses geliĢtirme

çalıĢmaları olabilir. Böyle durumlarda tasarımcı konu ile ilgili gerekli bilgileri, pazarlama

departmanından ve mühendislerden temin ederek, konu ile ilgili teknolojik geliĢmeleri de göz

önünde tutarak ürün veya prosesin tasarlanmasına baĢlanılmalıdır. Eğer yapılacak çalıĢmanın

konusu, var olan bir ürünün veya prosesin kalitesinin geliĢtirilmesi ise, problem ürün veya

prosesin aksayan yönlerinin tespit edilmesi ve müĢteri beklentilerine göre ürün veya prosesin

yeniden tasarlanması olacaktır. Problemin belirlenmesi aĢamasında ve yöntemin bundan sonraki

her aĢamasında çalıĢmayı yürütecek belirli bir ekibin oluĢturulması çalıĢmanın verimliliği

açısından önemlidir [4].

2.6.8.2 Performans (kalite) karakteristiğinin ve ölçüm sistemlerinin belirlenmesi

Performans karakteristiği ürünün kalitesinin ölçüldüğü özelliğidir. BaĢka bir ifade ile

ürünün müĢteri tarafından istenilen fonksiyonlarını yerine getirmesinde kalitesini belirleyen

özellikleridir. Genellikle y ile gösterilir. Performans karakteristiği belirlenip ölçülmedikçe, ürün

kalitesi geliĢtirilemeyeceğinden performans karakteristiğinin seçilmesi çok önemlidir. Amaçları

yansıtmayan performans karakteristiklerinin seçilmesi, yapılan çalıĢmanın baĢarısını

etkileyecektir [71].

Bu aĢamada ilk olarak, ilgilenilen ürünün tüketici açısından önemli olan performans

karakteristiği belirlenir. Bir ürünün veya sürecin birden fazla performans karakteristiği olabilir.

Bunların içinden çalıĢmanın amacı olarak belirlenecek performans karakteristikleri

belirlenmelidir.

Performans karakteristiği ürünün kullanım amaçlarına uygun olarak seçilmelidir. Bütün

performans karakteristiklerinin hepsinin birden geliĢtirilmesi ne ekonomik, ne de gereklidir. Bu

yüzden ürünün kullanım amaçlarına en uygun olan özelliklerini performans karakteristikleri

olarak belirlemek gerekir [67].

90

ĠyileĢtirme veya tasarım yapılacak süreçte performans karakteristiği belirlendikten

sonra, bu performans karakteristiğinin kayıp fonksiyonu (optimizasyon tipi) modeli belirlenir.

Bu modeller “hedef değer en iyi”, “en büyük en iyi” veya “en küçük en iyi” karakteristikleridir.

Sonrasında ise bütün çalıĢma boyunca gerekli olacak ölçüm sistemlerinin seçimi

yapılmalıdır. Mühendislik iĢlemleri için ölçü birimleri ve ölçüm aletleri önemlidir. Farklı

karakteristikler için farklı ölçüm sistemleri ve faklı ölçüm aletleri gerekecektir.

2.6.8.3 Performans karakteristiğini etkileyen faktörlerin ve seviyelerinin belirlenmesi

Bu aĢamada, meydana gelen hedef değerden sapmaların kaynakları araĢtırılır.

Sapmalara neden olan bu kaynaklara faktör denir. Faktörler sonuç değiĢkeni üzerinde belli

etkilere sahip olan herhangi bir değiĢken olabilir.

Ürün performansına etki eden bu faktörler belirlenirken, deney tasarımcısı daha

önceden bu konu ile ilgili yapılan çalıĢmalara ve kendi bilgi birikimine dayanarak hedef

değerden sapmalara neden olabileceğini düĢündüğü belirli faktörleri seçer. Bu faktörleri

belirlerken beyin fırtınası, sebep-sonuç diyagramı gibi kalite araçları kullanılabilir.

Faktörler belirlendikten sonra bu faktörlerin seviye sayıları da belirlenmelidir. Seviye

sayılarının mümkün olduğunca 2 veya 3 olarak seçilmesi gerektiğini belirtmektedir. Çünkü

seviye sayıları yapılacak deney sayısını doğrudan etkilemektedir.

Eğer ilk aĢamada yapılacak deneylerin maliyeti de göz önüne alınarak, belirlenen faktör

ve seviye sayılarının çok olduğu düĢünülürse, bazı hazırlık deneyleri yapılmalıdır. Bu

deneylerde genellikle seviye sayısından çok faktör sayılarının azaltılması öngörülür. Hazırlık

deneyleri sırasında seviye sayıları genellikle 2 olarak seçilir. Deneyler sonucunda elde edilen

verilerle faktörlerin, performans karakteristiği üzerine etkisinin önemli veya önemsiz olduğu

anlaĢılabilir [4].

2.6.8.4 Faktörlerin kontrol edilebilen ve kontrol edilemeyen faktörler olarak ayrılması

Bu aĢamada seçilen faktörler kontrol edilebilen faktörler ve kontrol edilemeyen

faktörler olarak ayrılırlar. Yöntemin kontrol edilebilen faktörleri kullanarak kontrol edilemeyen

faktörlerin etkisini azaltmaya çalıĢacaktır.

Seçilen faktörler en az iki seviyeli olmalıdır. Seviye sayıları ölçülebilen ve seviyelerinin

ayarlanması kolay olan faktörler kontrol edilebilir faktörler, seviyesi olmayan veya kontrolü zor

olan faktörler ise kontrol edilemeyen (hata) faktörleri olarak ayrılır [4].

91

2.6.8.5 Etkileşimlerin belirlenmesi

EtkileĢim, bir faktörün (A), performans karakteristiği üzerindeki etkisinin diğer bir

faktöre (B) bağlı olduğu durumlardır. (A faktörünün etkisinin B Faktörünün durumuna bağlı

olarak değiĢmesi gibi.) Bu durum A x B Ģeklinde gösterilir.

Deneyler yapılmadan önce faktörler arasında bir etkileĢim olup olmadığı o zamana

kadar yapılmıĢ olan çalıĢmalardan elde edilen veriler yardımıyla anlaĢılabilir. Ancak böyle

durumlarda çok dikkatli olmak gerekmektedir. Çünkü hesaba katılmayan önemli bir etkileĢim

deney sonuçlarını olumsuz yönde etkileyecektir. Performans karakteristiği üzerinde etkisinin

olabileceği düĢünülen etkileĢim faktörleri deneylerde göz önünde tutulmalıdır.

Ġki faktör arasında bir etkileĢim olup olmadığı, bu iki faktörle yapılacak bir deneyle

anlamak mümkündür. Ġki faktör arasındaki etkileĢimi en açık olarak grafiksel gösterim metodu

ile anlaĢılabilir. Deneyler sonucu elde edilen grafiklere bakıldığında;

Ġki faktör çizgisi arasında paralellik varsa bu iki faktör arasında bir etkileĢim yoktur.

Ort

A1

A2

B1 B2 B faktörü

Şekil 2.33 Ġki faktörün etkileĢimsiz olduğunu gösteren durum grafiği [72].

Ġki faktör çizgisi arasında paralellik yok fakat kesiĢmiyorlarsa, belirlenen değerler

civarında zayıf bir etkileĢim vardır.

92

Ort

A1

A2

B1 B2 B faktörü

Şekil 2.34 Ġki faktör arasında zayıf bir etkileĢim olduğunu gösteren durum grafiği [72].

Ġki faktör çizgisi belirlenen değerler içerisinde birbiri ile kesiĢiyorsa bu iki faktör

arasında kuvvetli bir etkileĢim vardır.

Ort A1

A2

B1 B2 B faktörü

Şekil 2.35 Ġki faktör arasında kuvvetli bir etkileĢim olduğunu gösteren durum grafiği [72].

Faktörler arasında belirlenen etkileĢimler deney tasarımı çalıĢmaları boyunca etkisi

araĢtırılacak ana faktörler gibi iĢlem görecektir. Hazırlanacak Ortogonal dizinlerde de

etkileĢimler için ayrılan kolonlara yerleĢtirilecektir [4].

2.6.8.6 Uygun ortogonal dizinin seçilmesi ve faktörlerin bu dizinlere atanması

Deney tasarımında kullanılacak Ortogonal dizinin seçimi her bir faktörün serbestlik

derecelerinin toplamı ile bulunur. 2.12 no‟lu eĢitlikte görüldüğü gibi her bir faktörün serbestlik

derecesi ise seviye sayısının bir eksiğidir.

93

A Af k 1 (2.12)

fA = A faktörünün serbestlik derecesi

kA = A faktörünün seviye sayısı ise

Ortogonal dizinlerin kolonlarına yerleĢtirilecek olan etkileĢim faktörlerinin seviye

sayıları ise temel faktörlerin serbestlik sayılarının çarpımına eĢittir.

AXB A B A Bf (f ).(f ) (k 1).(k 1) (2.13)

fA= A faktörünün serbestlik derecesi

fB = B faktörünün serbestlik derecesi

fAxB = AXB faktörünün serbestlik derecesi

Faktör grubunun serbestlik derecesi ise her bir faktörün serbestlik derecelerinin

toplamına eĢittir.

T A Bf f f (2.14)

Faktör grubunun serbestlik derecesi belirlendikten sonra, serbestlik sayısının uygun

düĢtüğü deneme sayısına sahip olan dizayn seçilir. Serbestlik sayısı en fazla, seçilecek olan

Ortogonal dizinin deneme sayısından bir eksik olabilir. Ortogonal dizinlerin gösterildiği La(bc)

standart ifadesinde a deney tasarımında kullanılacak deney sayısını ifade ettiğinden faktör

grubunun serbestlik derecesi ve a arasındaki iliĢki eĢitlik 2.15‟de verildiği gibi olacaktır.

Tf a 1 (2.15)

Örnek olarak 2 seviyeli 3 faktörün olduğu bir deney tasarımı uygulamasında toplam

serbestlik derecesi 1+1+1=3 olacaktır. Bu durumda yapılacak deney sayısı en az 4 olmalıdır.

Buna karĢılık gelen Ortogonal dizin ise L4(23) ortogonal dizini olacaktır.

Ortogonal dizinler seçilirken dikkat edilecek diğer bir nokta ise sütun seviye sayılarıdır.

Örnek olarak 3 seviyeli bir faktör 2 seviyeli bir sütuna atanamaz. Bu yüzden serbestlik

dereceleri bulunduktan sonra Ortogonal dizinlerin deney sayılarına ve seviye sayılarına dikkat

etmek gerekir.

KarıĢık seviyeli tasarımlar için gerekli görüldüğü durumlarda kullanılan standart

Ortogonal dizinin sütun seviye sayıları arttırılabilir veya azaltılabilir [70].

94

2.6.8.7 Performans istatistiklerinin belirlenmesi

Ġlgilenilen problemin geliĢtirilmesi sırasında birden fazla performans karakteristiği

olabilir. Seçilecek olan performans istatistiği performans karakteristiklerinin özelliklerine (hedef

değerine ve sürekli veya kesikli oluĢu) uygun olarak seçilmelidir.

Deneyler yapıldıktan sonra elde edilecek verilerin analizi seçilen performans

istatistiklerine göre yani ya ortalamaya göre yada S/N göre yapılacaktır. Performans

istatistiklerinin hatalı seçilmesi seçilecek faktör-seviye kombinasyonun hatalı belirlenmesine ve

analizin baĢarısız olmasına neden olacaktır.

En çok kullanılan performans istatistiği S/N oranıdır. S/N oranı en iyi robust tasarım

performansını ölçmek için kullanılır. Ancak bu aĢamada seçilecek olan S/N oranının kullanılıp

kullanılmaması değil, S/N oranının performans karakteristiklerinin hedef değerine ve yapısına

göre belirlenen farklı tipleridir [4].

2.6.8.8 Deneylerin yapılması ve sonuçların kaydedilmesi

Deneyler, seçilen Ortogonal dizinlerin sütunlarına yerleĢtirilen faktör

kombinasyonlarına göre yapılır. Deneylerin yapılıĢ sırası belirlenirken rassallığın sağlanması

gerekir. RassallaĢtırmalar çeĢitli Ģekillerde gerçekleĢtirilebilir [63].

Tamamen rassalaĢtırma

Basit tekrar

Bloklar içinde tamamen rassallaĢtırma

Tamamen rassallaĢtırma yönteminde, tüm deneyler ilk olarak seçilmek için eĢit Ģansa

sahiptir. Ġlk olarak bütün deneyler rassal sayılar yardımıyla tamamlanır. Eğer tekrarlama

yapılacaksa ilk deneyler bittikten sonra ikinci deneyler tekrar rassal sayılarla belirlenen sıra

doğrultusunda yapılır.

Basit tekrarda da bütün deneyler ilk deney olarak seçilmek için eĢit Ģansa sahiptir.

tamamen rassallaĢtırmadan farkı, tekrarlama söz konusu olduğunda seçilen deney için gerekli

olan bütün tekrarlar arka arkaya yapılır. Bu yöntem deneylerin hazırlanıĢı zor, zaman alıcı ve

pahalı olduğu durumlarda geçerlidir.

Bloklar arasında tamamen rassallaĢtırma yöntemi ise, sadece bir faktör için deneylerin

kurulması ve değiĢtirilmesi zor veya pahalı olduğunda uygulanmaktadır. Eğer A faktörünün

değiĢtirilmesi zor ise deney iki blokta tasarlanabilir. A1 faktörünü içeren deneylerin tümü

tamamlandıktan sonra, A2 faktörünü içeren deneyler yapılır [63].

95

Deneyler yapılırken seçilen her bir deney tasarımının birden fazla sayıda test edilmesi

istatistiksel olarak deneyin güvenilirliğini arttıracaktır. Tekrarlamalar yapılarak hata payının

azaltılmasının sağlanacağı gibi kontrol edilemeyen değiĢkenlerin deney sonuçları üzerindeki

etkisinin azaltılması ve bu etkilerin daha kolay ölçülmesi sağlanır [63].

Her bir deney için elde edilen sonuç(lar) ortogonal dizinin sağ tarafına kaydedilir.

Sonrasında ortalama veya S/N istatistiğine göre belirlenen performans karakteristiği (kalite

karakteristiği) değerleri (ortalamaları) belirlenip aynı bölüme yazılır.

2.6.8.9 Deney sonuçlarının analizi

Bu aĢamada yapılan deneylerden elde edilen veriler çeĢitli değerlendirme yöntemleri ile

analiz edilerek uygun faktör-seviye kombinasyonunu belirlenecektir. Taguchi deneysel

tasarımında, deney sonuçlarının analizi (etkileĢim olsun veya olmasın) aĢağıdaki 3 soruya

cevap arar;

1. Optimum Ģart nedir? Yani iyileĢtirilmiĢ çıktıyı sağlayan faktör seviyeleri nelerdir?

2. Hangi faktörler sonuca ne miktarda (ne oranda) etki eder?

3. Optimum Ģartlar için tahmin edilen sonuç nedir?

Bu sorulara cevap bulmak için yapılan analiz ise 3 aĢamada gerçekleĢtirilir. Bunlar;

1. Temel Etkilerin belirlenmesi

2. EtkileĢim analizi,

3. ANOVA analizi,

4. Sürecin optimum Ģartlardaki performansının tahmini ve Güvenilirlik [77].

i. Temel etkilerin belirlenmesi

Analiz çalıĢması faktörlerin temel etkilerinin belirlenmesi ile baĢlar. Bu çalıĢmada her

bir faktörün her seviye için ortalama etkisi yani ortalama performansı bulunur. Bir A faktörünün

i. seviyesi için toplam etkisi (Ġ

A ) ve ortalama etkisi (Ġ

A ) aĢağıdaki formülasyonlarla

belirlenir[77].

1 2 NĠA Y Y ...........Y (2.16)

_1 2 N

Ġ

Y Y ......YA

N (2.17)

96

Yani, Örneğin A faktörünün 1. seviyedeki ortalama etkisini belirlemek için, A faktörünün

ortogonal dizin sütunundaki 1. seviye değerlerine karĢılık gelen çıktı değerleri (y) toplanarak

ortalaması alınır. Bu hesaplama her bir faktör ve etkileĢimin farklı seviyeleri için yapılır [77].

Her bir faktörün veya sözde etkileĢimin seviye performansları arasındaki farklar

faktörün veya etkileĢimin göreceli çıktı üzerine etkisini gösterir ve “faktöriyel etki” olarak

isimlendirilir. Bu etki yapılan optimizasyonun tipine (maksimizasyon veya minimizasyon) göre

doğal olarak farklı Ģekillerde yorumlanır. Etki farkı arttıkça etkinin gücüde artar. Temel etkiler

grafiklerde gösterilebilmektedir. Bu grafikte yatay eksen faktörleri ve faktörlerin seviyelerini,

düĢey eksen ise faktöriyel etkileri (y) göstermektedir [77].

ii. Etkileşim analizi

EtkileĢim; bir faktörün etkisinin baĢka bir faktöre bağlı olarak oluĢması durumunu ifade

eder. Önceki çalıĢmalara dayanarak veya yapılan beyin fırtınalarıyla var olduğu düĢünülen

etkileĢimlerin gerçek anlamda varlığının analizi temel etkiler belirlendikten sona önceki

bölümde açıklanan grafik metodu kullanılarak ve sonrasında yapılan varyans analiziyle yapılır.

Bu grafikler deney sonuçları kullanılarak çizilebildiği için etkileĢimlerin gerçek anlamda varlığı

ancak yapılan deneylerden sonra ortaya çıkar. Dolayısıyla deneylerden önce var olduğu

düĢünülerek Ortogonal dizine yerleĢtirilen etkileĢimler tahmin niteliğindedir. Bu tahminler

önceki çalıĢmalara ve tecrübelere göre yapılır [77].

Ġki faktör arasında etkileĢim analiz edilirken, Ortogonal dizinde faktörlerin etkileĢtiği

kolon dikkate alınmadan sadece faktörlerin kolonları incelenir. Örnekle açıklayacak olursak; A

ve B gibi iki faktörün iki seviyeli etkileĢimi inceleniyorsa, etkileĢim grafiklerini oluĢturmak için

öncelikle A1B1, A1B2, A2B1, A2B2 değerleri yani faktör etkileri bulunmalıdır. Burada A1B1

değeri; AB etkileĢim kolonuna bakmadan, A ve B kolonları dikkate alınarak, A ve B

faktörlerinin 1. seviye değerlerine karĢılık gelen çıktı (y) değerlerinin ortalamasının

bulunmasıyla belirlenir. Aynı Ģekilde A1B2 değeri ise A faktörünün 1. seviye, B faktörünün ise

2. seviye değerlerine karĢılık gelen y değerlerinin ortalaması alınarak bulunur [77].

iii. Varyans analizi

Varyans analizi metodu, test edilen parça gruplarının ortalama performansları

arasındaki farklılığı ortaya koymak için kullanılan istatistiksel bir metottur. Varyans analizi

toplam varyasyonu bileĢenlerine ayıran matematiksel bir tekniktir ve serbestlik derecesi, kareler

toplamı ve varyans gibi değerlerin hesaplanmasıyla bulunur.

Toplam varyasyonu etkileyen üç temel bileĢeni vardır.

97

Performans karakteristiğini etkileyen faktörlere göre varyasyon

Faktör etkileĢimlerine göre varyasyon

Hataya göre varyasyon.

A ve B gibi iki faktör ve bunların aralarında bir etkileĢim olduğu kabul edildiğinde, varyans

analizi yapılırken aĢağıdaki adımlardaki belirlemeler yapılır [77].

1.adım: Deney Sonuçlarının Toplamı (T)

Deney sonuçlarının toplamı her deney için elde edilen sonuçların (Yi ) toplanmasıyla

eĢitlik 2.18‟deki gibi belirlenir.

1 2 3 nT Y Y Y ......... Y (2.18)

Tekrarlamalı deneylerde performans istatistiği S/N göre buluyorsa deney sayısı

ortogonal dizinin deney sayısı kadardır. Ortalamaya göre bulunuyor ise deney sayısı

belirlenirken tüm tekrarlar dikkate alınır [77].

2.Adım: Düzeltme Faktörü (C.F)

Düzeltme faktörü eĢitlik 2.19 kullanılarak hesaplanır. Burada N yapılan deneylerin

veya gözlemlerin toplam sayısıdır [77].

2C.F T / N (2.19)

3.Adım:Toplam Kareler Toplamı (Toplam Varyasyon)(ST)

Toplam varyasyon belirlenirken eĢitlik 2.20 kullanılır.

22 2 2 2

T 1 2 3 n 1 2 3 nS Y Y Y .......... Y Y Y Y .......... Y / N (2.20)

Bir baĢka ifadeyle de ST optimizasyonun da dikkate alınan tüm faktörlerin ve hatanın

kareler toplamına eĢittir (eĢitlik 2.21 ) [77].

T A B AXB eS S S S S (2.21)

4.Adım: Faktörlerin ve Hatanın Kareler Toplamı (Sx)

Faktörlerin ve hataların kareler toplamı aĢağıdaki eĢitlikler kullanılarak hesaplanır.

2 2

A 1 A1 2 A2S A /n A /n C.F (2.22)

2 2

B 1 B1 2 B2S B /n B /n C.F (2.23)

98

2 2

AXB 1 (AXB)1 2 (AXB)2S (AXB) /n (AXB) /n C.F (2.24)

e T A B AXBS S (S S S ) (2.25)

Burada;

SA = A faktörüne ait kareler toplamı

SB = B faktörüne ait kareler toplamı

SAXB = A ve B faktörlerinin etkileĢim faktörüne ait kareler toplamı

Se = Hata kareler toplamı

ST = Toplam kareler toplamı

Ai= A faktörünün i. seviyedeki deney sonuçlarının toplamı

Bi= B faktörünün i. seviyedeki deney sonuçlarının toplamı

(AxB)i= A ve B etkileĢim faktörünün i. seviyedeki deney sonuçlarının toplamı

nAi = A faktörünün i. seviyedeki gözlemlerinin (deneylerinin) sayısı

nBi = B faktörünün i. seviyedeki (deneylerinin) sayısı

n(AxB)i = AxB etkileĢim faktörünün i. seviyedeki deneylerinin sayısı dır [77].

5.Adım: Toplam ve Faktör Serbestlik Derecesi (fT, fx)

Varyans analizi hesaplarını yapabilmek için gerekli diğer bir değer de serbestlik

dereceleridir. Serbestlik derecesi, bir sonuca varabilmek için yapılması gereken bağımsız

karĢılaĢtırmaların sayısıdır [77].

Toplam serbestlik derecesi (fT ) toplam deneme sayısının bir eksiğidir ve eĢitlik 2.26 ile

belirlenir. Burada n, deneme sayısı, r, Tekrar sayısını ifade eder.

Tf nxr 1 (2.26)

Aynı zamanda fT eĢitlik 2.27‟deki gibide ifade edilebilir.

eAXBBAT fffff (2.27)

Burada;

fT = Toplam serbestlik derecesi

fA = A faktörünün serbestlik derecesi

fB = B faktörünün serbestlik derecesi

fAxB = AxB faktörünün serbestlik derecesi

fe = Hata serbestlik derecesidir.

99

Bir faktör yada sütunun serbestlik derecesi de seviye sayısının bir eksiğidir. Örneğin A

ve B faktörlerinin serbestlik derecesi eĢitlik 2.28. ve 2.29‟daki gibi belirlenir. Burada kA ve kB

sırasıyla A ve B faktörlerinin seviye sayılarıdır [77].

A Af k 1 (2.28)

B Bf k 1 (2.29)

EtkileĢimin serbestlik derecesi ise etkileĢim faktörlerinin serbestlik derecelerinin

çarpımına eĢittir.Örneğin A ve B etkileĢiminin serbestlik derecesi eĢitlik 2.30‟daki gibi

belirlenir.

AXB A Bf (f ).(f ) (2.30)

Hata serbestlik derecesi ise toplam serbestlik derecesinden tüm faktör ve

etkileĢimlerinin serbestlik derecelerinden çıkartılması ile eĢitlik 2.31‟deki.gibi bulunur [77].

e T A B AXBf f f f f (2.31)

6.Adım: Varyans (Vx)

Faktör varyansları (Vx), faktör kareler toplamının (Sx) faktörün serbestlik derecesine (fx)

bölümü ile bulunur. Aynı Ģekilde hata varyansı da (Ve) hata kareler toplamının (Se), hata

serbestlik derecesine (fe) bölümü ile bulunur. Hata varyansı hata (kontrol edilemeyen)

faktörlerden kaynaklanan değiĢimin ölçüsüdür ve deneylerdeki ölçüm hatalarını da

kapsamaktadır. Faktörlerin ve hataların varyansı aĢağıdaki eĢitlikler kullanılarak hesaplanır[77].

A A AV S /f (2.32)

BB

B

SV

f (2.33)

AXBAXB

AXB

SV

f (2.34)

ee

e

SV

f (2.35)

Ortogonal dizinde atama yapılmamıĢ olan sütunların toplam kareler toplamı, Ģayet satır

sayısı deney sayısına eĢitse hata kareler toplamını vermektedir. Deneyler yönlendirilmeden önce

performans karakteristiğini etkileyeceği düĢünülen ancak varyans analizi sonucunda etkisinin

100

göz ardı edilebilecek kadar küçük olduğu düĢünülen bazı faktörler olabilir. Bu faktörlerin

varyansları da hata varyansına eklenebilir. Bu konuya faktör(ler)in birleĢtirilmesi (pooling)

baĢlığı adı altında ayrıntılı değinilecektir [77] .

Hata varyansı, hata kareler toplamının ve serbestlik derecesinin 0 bulunması durumunda

belirsiz olarak hesaplanır. Bu yüzden faktör varyans oranları (F oranları) ve faktör düzeltilmiĢ

kareler toplamı ve faktör katkı yüzdeleri hesaplanamaz. Bu durumda hata varyansı ve

düzeltilmiĢ kareler toplamı (S‟x); faktörlerin Sx kullanılarak katkı yüzdelerinin bulunması ve

katkı yüzdesi düĢük olan faktörlerin faktör birleĢtirme (pooling) iĢlemine tabi tutulması suretiyle

elde edilecek Ve ye göre hesaplanır [77].

7.Adım: Varyans oranı (Fx) – F testi

Varyans oranı (Fx), faktör varyansının (Vx) hata varyansına (Ve) bölünmesiyle bulunur.

Bu oran, hata terimi dahil tüm faktörlerin ayrı ayrı etkilerinin anlamlılığını belirlemede

kullanılır. Faktörlerin ve hatanın varyans oranı (Fx) yani F değeri aĢağıdaki eĢitlikler

kullanılarak hesaplanır.

AA

e

VF

V (2.36)

BB

e

VF

V (2.37)

AXBAXB

e

VF

V (2.38)

ee

e

VF

V (2.39)

Herhangi faktörün etkisinin anlamlılığını görmek için yani F testi yapmak için; o

faktöre ait varyans oranının yani F değerinin, belirli bir güven seviyesindeki standart F tablo

değerleriyle karĢılaĢtırılması gerekmektedir. Tablo değerinden büyük F değerine sahip olan

faktörlerin performans karakteristiği üzerine etkisinin anlamlı, küçük olanların ise anlamsız

olduğu kabul edilir.

F tablo değeri ise aĢağıdaki Ģekilde açıklanır;

1 2tablo a ,V ,VF f

Burada;

101

a = Anlamlılık düzeyi

vı = Faktörün serbestlik derecesi

v2 = Hata serbestlik derecesidir.

EĢitlikte bu üç değere karĢılık gelen değer Ftablo değeridir.

Standart F testi uygulamalarında hataların eĢit sapmalarla normal dağıldığı ve bağımsız

olduğu varsayılmaktadır. F testi varsayımları yerine getirilmediği takdirde önem derecesi

hesaplan doğru sonuçları yansıtmayabilir.

Varyans oranlarının, Ve nin 0 çıkması sebebiyle hesaplanamadığı durumlarda, Sx e göre

katkı yüzdelerinin belirlenip en küçük varyanslı faktörün veya faktörlerin faktör birleĢtirme

iĢlemine tabi tutulması gerekir. Böylece yeni Ve hesaplanarak varyans oranları, düzeltilmiĢ

kareler toplamı ve -S‟x e göre- yüzde katkılar belirlenir.

8.Adım: Düzeltilmiş (Beklenen) Kareler Toplamı (S’x , S’e)

Bir faktörün veya hatanın düzeltilmiĢ kareler toplamı (S‟x, S‟e), o faktörün veya hatanın

kareler toplamının beklenen değeridir. Faktörler ve hatanın düzeltilmiĢ kareler toplamı

aĢağıdaki eĢitliklerle açıklanır.

'

A A e AS S (V ).(f ) (2.40)

'

B B e BS S (V ).(f ) (2.41)

'

AXB AXB e AXBS S (V ).(f ) (2.42)

'

e e e A B AxBS S V .(f f f ) (2.43)

9.Adım:Faktörlerin Katkı Yüzdeleri (P)

Deneyde gözlenen her bir önemli faktör ve etkileĢime yüklenen toplam varyasyon oranı

katkı yüzdesi ile yansıtılmaktadır. Katkı yüzdesi önemli faktörlerin karelerinin toplamının bir

fonksiyonudur ve varyasyonu azaltabilmek için faktör yada etkileĢimin gücünü göstermektedir.

Eğer faktör ve etkileĢim seviyeleri tam olarak kontrol edilebilirse toplam varyasyon katkı

yüzdesi ile belirlenen miktarda azaltılabilir.

Faktörlerin ve hatanın katkı yüzdeleri aĢağıdaki eĢitlikler yardımıyla belirlenir

'

AA

T

SP x100

S (2.44)

102

'

BB

T

SP x100

S (2.45)

'

AXBAXB

T

SP x100

S (2.46)

'

ee

T

SP x100

S (2.47)

Hatanın katkı yüzdesi (Pe), deneyin yeterliliği ile ilgili bir tahmin değerinin bulunmasını

sağlamaktadır. Eğer hata katkı yüzdesi düĢükse, bu deney tasarımında hiçbir önemli faktörün

etkisinin gözden kaçırılmadığı görülür. Hata katkı yüzdesinin yüksek çıkması ise bazı önemli

faktörlerin etkisinin deneylere dahil edilmediğini gösterir.

Hata varyansının 0 çıkması durumunda önce düzeltilmemiĢ kareler toplamlarına (Sx)

göre belirlenen katkı yüzdelerinin belirlenmesi sonrasında ise faktör birleĢtirme iĢlemi yapılarak

hata varyansının ve düzeltilmiĢ kareler toplamlarına (S‟x) göre belirlenen gerçek katkı

yüzdelerinin belirlenmesi gerekir.

10.Adım :Faktör Birleştirme (Pooling) ve Düzeltilmiş Katkı Yüzdeleri

Eğer bir (veya birkaç) faktörün katkı yüzdesi çok düĢükse o faktörün kareler toplamı

hatanın kareler toplamına (Se) dahil edilebilir. Bazı düĢük katkılı faktörlerin bu Ģekilde

etkilerinin ihmal edilerek diğer katkısı yüksek faktörlerin katkı düzeylerinin daha sağlıklı bir

Ģeklide belirlenme iĢine faktör birleĢtirme (pooling) denir. Faktör birleĢtirme iĢlemi hata

varyansının 0 çıkması durumunda zorunlu olarak kullanılan, hata varyansının 0 olmaması

durumunda ise tercihen kullanılan ve etkin faktörlerin katkılarının daha gerçeğe yakın bir

Ģekilde belirlenmesini sağlayan bir araçtır.

Yine A, B ve AxB faktörleri dikkate alınacak olursa ve B faktörünün faktör birleĢtirme

iĢlemi uygulanacak olursa Ģu adımlar izlenir.

i.B faktörünün serbestlik derecesi hata serbestlik derecesine yeni hata serbestlik

derecesi eĢitlik 2.48 kullanılarak bulunur.

fe p=fe + fB (2.48)

ii.B faktörünün kareler toplamı B satırından silinerek hata kareler toplamına

eklenir.(eĢitlik2.49)

Se p= Se + SB (2.49)

103

iii. Faktör birleĢtirmeye tabi tutulmayan faktörlerin varyansları ve eĢitlik 2.50

kullanılarak yeni hata kareler toplamına göre (Se p) yeni hata varyansı (Ve p) bulunur.

Ve p=Se p/(fe + fB) (2.50)

iv. Son aĢamada ise faktörler ve hatanın; yeni varyans oranları (F), yeni düzeltilmiĢ

kareler toplamları ve yeni katkı yüzdeleri önceki adımlarda anlatılan süreç aynen takip edilerek

belirlenir ve faktör birleĢtirme iĢlemi tamamlanır. Hatanın katkı yüzdesi (Pe), deneyin yeterliliği

ile ilgili bir tahmin değerinin bulunmasını sağlamaktadır. Eğer hata katkı yüzdesi düĢükse, bu

deney tasarımında hiçbir önemli faktörün etkisinin gözden kaçırılmadığı görülür. Hata katkı

yüzdesinin yüksek çıkması ise bazı önemli faktörlerin etkisinin deneylere dahil edilmediğini

gösterir [4].

Faktör birleĢtirme belirli bir güven seviyesinde yapılan anlamlılık testi sonucunda

anlamsız çıkan faktörler olması durumunda uygulanması tavsiye edilen bir prosedür olup, küçük

karaler toplamına (temel etkiye) sahip faktörden baĢlayarak sırasıyla daha yüksek kareler

toplamına sahip faktörlere uygulanarak devam eder. Bununla beraber Taguchi faktör

birleĢtirme iĢlemine, hata serbestlik derecesinin toplam serbestlik derecesinin yarısı olana kadar

devam edilebileceğini belirtmektedir. Güven seviyesinin ise %90 ile %99 arasında seçilmesi

tavsiye edilmektedir. Yani faktör birleĢtirme iĢlemine %90 güven seviyesinden baĢlanması

sağlıklı olmaktadır.

iv)Sürecin Optimum şartlardaki performans tahmini ve Güvenilirlik

Bu aĢamada, performans karakteristiğinin geliĢim yönüne göre belirlenen en iyi faktör-

seviye kombinasyonu için performans karakteristiğinin beklenen değeri hesaplanır. Bu faktör

seviye kombinasyonu doğal olarak performans karakteristiği değerini minimize, maksimize

veya nominize eden değerdir. Bir süreç, örneğin etkileĢimler dikkate alınmadan A,B,C gibi üç

faktör ve 2 seviyeli olarak değerlendirilir ve optimum Ģartların A2,B1,C2 Ģeklinde oluĢtuğu

kabul edilirse, sürecin performans karakteristiği tahmini, eĢitlik 2.51 yardımıyla hesaplanır.

opt. 2 1 2Y T (A T) (B T) (C T) (2.51)

Burada;

T = T/N dir, ve

T= Tüm ölçüm değerlerinin toplamı,

104

T = Seçilen faktör-seviye kombinasyonundaki tüm faktörlerin tüm seviyelerinin ölçüm

değerlerinin ortalaması,

Yopt= Sürecin optimum Ģartlardaki performansı (Optimum performans karakteristiği)

dır.

Bu hesaplama yapılırken, etkileĢimlerin, faktör seviyelerini ve dolayısıyla performans

karakteristiği değerini değiĢtirebileceği gözden kaçırılmamalıdır.

Performans karakteristiği tahmini , deneyden elde edilen sonuçların ortalamalarına

dayandırılan bir nokta tahminidir. Bu nokta tahminin istatistiksel anlamda geçerli olabilmesi

için bu noktanın belirli bir güven düzeyinde güven aralığının içinde olması gerekir. Bir baĢka

deyiĢle güven aralığı istatistiksel anlamda hata payının bırakılması anlamına gelmektedir.

Taguchi tasarımında 2 tip güven aralığı tespiti söz konusu olup bunlar; faktör etkisi için

güven aralığı ve optimum Ģartlar için güven aralığıdır. Optimum Ģartlar için güven aralığı tespiti

için doğrulama deneyleri olarak isimlendirilen deneylerin yapılması gerekir. Sağlıklı güven

aralığı tespiti için doğrulama deneyleri olarak isimlendirilen deneylerin yapılması gerekir. Bu

deneyler seçilen (en uygun) faktör-seviye kombinasyon Ģartlarının prosesin performans

karakteristiği üzerindeki teorik beklenen sonuçlarını doğrulamak için yapılır. Seçilen sayıda

deney belirlenen koĢullarda yapılır ve gözlemlerin ortalamasının güven aralığı içinde olması

beklenir. Optimum Ģartlar için güven aralığı eĢitlik 2.52‟de ki formülasyon ile hesaplanır [77].

1 2 e e r e rC.I F(n ,n )xV x(N N ) /N xN (2.52)

burada;

F(n1,n2) = F tablo değerlerinde n1 faktör serbestlik derecesini, n2 ise hatanın serbestlik

derecesini ifade eder.

Ve =Hatanın varyansı,

Ne=Toplam deney sayısı / (1+hesaplamada dikkate alınan faktörlerin serbestlik

derecelerinin toplamı),

NT=Doğrulama deneyi sayısı dır.

Bu doğrulama deneyleri sonucunda elde edilen değerler beklenen güven aralığının

içinde ise bulduğumuz faktör-seviye kombinasyonu en iyi performans karakteristiği değerini

veren kombinasyondur ve deney tasarımı amacına ulaĢmıĢtır.

Ancak doğrulama deneyi sonuçları belirlenen güven aralığı değerleri içerisinde değilse

o zaman yapılan deney tasarımında bir baĢarısızlık vardır. Bu durumda proses tekrar incelenir

105

ve hatalar tespit edilmeye çalıĢılır. Hataların bulunması ile deney tasarımı tekrar baĢlatılarak en

iyi faktör-seviye kombinasyonu bulunmaya çalıĢılır [77].

2.7 Taguchi Yöntemi İle Diğer Deney Tasarımı Türleri Arasındaki Farklar

Bu çalıĢmanın uygulama bölümünde patlatma kaynaklı yer sarsıntısın da etkili

parametreleri belirlemek amacıyla Taguchi yöntemi tercih edilmiĢ olup tercih etme sebepleri

aĢağıda açıklanmıĢtır.

Klasik deney tasarımı yöntemlerinde vurgu istatistik metotların uygulanması

üzerindendir. Taguchi yönteminde ise kaliteyi müĢteri gibi algılayarak geliĢtirme amacına

yönelik kullanılan istatistiksel ve istatistiksel olmayan yöntemler bütündür. Taguchi yönteminin

vurgu yaptığı en önemli nokta ise, geliĢmeyi mümkün olduğunca etkin ve verimli olarak

baĢarmaktır [68].

Taguchi yöntemi ve diğer deney tasarımı yöntemleri arasındaki diğer farklılıklar

aĢağıdaki gibi özetlenebilir.

Klasik yöntemlerde sadece performans karakteristiğinin ortalaması eniyilenirken,

Taguchi yönteminde hem performans karakteristiği hem de değiĢkenlik

eniyilenmektedir.

Klasik yöntemlerde performans karakteristiğinin sadece sürekli biçimi

incelenebilirken, Taguchi yönteminde hem sürekli hem de kesikli biçimleri

incelenebilmektedir.

Klasik yöntemlerde daha fazla deney yapmak gerekirken, Taguchi yönteminde çok

daha az sayıda deney yaparak aynı sonuçlara ulaĢmak mümkündür. Taguchi

yönteminde bazı etkileĢim faktörlerin etkisi göz ardı edildiğinden bir takım bilgilere

ulaĢılmamaktadır. Ancak deney maliyetlerinde elde edilen tasarruf sonuçlardan elde

edilemeyen bilgiler ile karĢılaĢtırıldığında Taguchi yönteminin verimliliğinin

yüksek olduğu gözlenmektedir [68].

Kontrol edilebilen faktörler arasında performans karakteristiği üzerinde etkili olan

etkileĢim faktörlerinin deneye dahil edilmemesi, Taguchi yönteminin baĢarısını etkileyecektir.

Ancak Taguchi yönteminin etkileĢim faktörlerini tamamen göz ardı ettiği düĢüncesi yanlıĢtır.

Çünkü performans karakteristiği üzerindeki etkisi bilinen etkileĢim faktörlerinin gerektiğinde

bir temel faktör gibi deneylere katılabilmektedir. Bununla birlikte diğer bütün etkileĢim

faktörlerinin deneylere dahil edilmesi gerekli değildir [17].

106

Taguchi yöntemi ile bulunan sonuçlar her zaman tam doğru sonuçlar olmayabilir.

Ancak zaman ve maliyet kazanımları nedeniyle, göz ardı edilen bilgi kaybının hatalı

çıkarsamalara yol açmaması için doğrulama deneyleri yapılır. Bu tür olumsuz etkilere rağmen

Taguchi yöntemi, endüstride deneysel çalıĢmaların yapılabilirliğini arttırmıĢ ve bu sayede

çözülemeyen veya teĢhis konulamayan bir çok problemin çözümüne de olanak sağlanmıĢtır [4].

107

3. METERYAL VE METOD

3.1 Seyitömer Linyitleri İşletmesinin Genel Tanıtımı

Seyitömer Linyitleri ĠĢletmesi (Müessesesi) Kütahya il merkezinin kuzeybatısında olup,

Kütahya-TavĢanlı asfaltının 17. kilometresinden 11 km‟lik asfalt bir yol ile bağlanmıĢtır.(ġekil

3.1). Genellikle çıplak ve sakin bir morfolojiye sahip olan Seyitömer havzasının deniz

seviyesinden yüksekliği +1000 m ile 1300 m arasında değiĢmektedir [78].

Seyitömer kömür havzası, Seyitömer, Aslanlı ve Ayvalı bölümlerinden meydana

gelmektedir. Seyitömer bölgesinin içinde yer alan Aslanlı bölümü ise Aslanlı 1 ve Aslanlı 2

olarak iki ayrı sahadan ibarettir. Ayrıca bölgenin kuzeydoğusunda Ayvalı bölümü yer almakta

olup, bu sahanın üç ayrı yerinde kömür oluĢumları tespit edilmiĢtir [78].

Şekil 3.1 SLĠ yer bulduru haritası.

108

Seyitömer havzası kontinental neojen formasyonunun geniĢ yataklarından birini teĢkil

etmektedir. Kömür içeren neojen birimler gölsel ortamda çökelmiĢtir. Havza paleontolojik

bulgulara göre Geç Miyosen-Erken Pliosen olarak yaĢlandırılmıĢtır. Neojen öncesi temel

kayalar önceki çalıĢmalara göre Kretase yaĢlı olarak kabul edilmiĢtir . Kretase yaĢlı kayaçları,

uyumsuz olarak Miyosen yaĢlı beĢ üyeli Seyitömer Formasyonu, Seyitömer formasyonunu‟da

uyumsuz olarak Kocayatak Tepe Formasyonu üstlenmektedir . Bu formasyonların oluĢumundan

sonra meydana gelen volkanik hareketler, tabakaların horizontal durumlarını değiĢtirmiĢ,

bazense sahanın Güneyinde olduğu gibi fazla yatımlarına neden olmuĢtur. Bu arada atımları

onlarca metreyi bulan eğim atımlı faylarda teĢekkül etmiĢtir . Havza sedimantasyon açısından

sakin bir göl ortamı olmasına karĢın Tektonik açıdan hareketli bir sahadır. Sahanın

genelleĢtirilmiĢ stratigrafik sütun kesiti ġekil 3.2 de sunulmuĢtur [78].

Şekil 3.2 Seyitömer kömür havzası stratigrafik sütun kesiti [78].

109

ÇalıĢma alanının temel kayalarını, ofiyolitik karmaĢıktan oluĢan serpantinitler

oluĢturmaktadır. Bu birimi uyumsuz bir Ģekilde, akarsu ve gölsel tortulardan meydana gelen ve

iki ayrı kömür damarına sahip olan Miyosen yaĢlı Seyitömer formasyonu üstlemektedir [78].

Seyitömer formasyonu alttan üste doğru sırasıyla KumtaĢı-ÇakıltaĢı Üyesi (100 m),

ÇamurtaĢı-KiltaĢı Üyesi (15-20 m), Laminalı ġeyl Üyesi (20-25 m), Silisli KireçtaĢı Üyesi (5

m) ve Tüfit Seviyeli Killi KireçtaĢı (8-11 m) birimlerinden oluĢmaktadır [78].

ÇalıĢma sahasının batısında görülen Kocayacak Tepe Formasyonu az sertleĢmiĢ çakıl

taĢlarıyla kumtaĢlarından oluĢmaktadır. Kalınlığı 82 metreyi aĢmayan ve yayılımı boyunca ani

kalınlık değiĢimleri sunan söz konusu formasyonun engebeli bir paleocoğrafik ortamda

çökeldiği söylenebilir [78].

Seyitömer bölgesi linyit havzasında linyit damarları Doğu-Batı yayılımı daha geniĢ

olan ve A ve B damarı olarak adlandırılan yatay (0-7 G) iki seviyeden oluĢmuĢtur. Bu

damarlardan, A damarı Laminalı ġeyl Üyesi içinde, B damarı ise çamurtraĢı kiltaĢı üyesi içinde

yer almaktadır. Her iki damar birbirinden 10-50 metre kalınlığındaki steril tabakalarla (Bitümlü

Marn) ayrılmakla beraber bu iki damar havzada kömür oluĢumunun saptandığı üç bölgede

(Seyitömer,Aslanlı,Ayvalı) oluĢum bakımından farklılık gösterebilmektedirler. Saha genelinde

ara tabakalar kömürlü seviyelerle tekrarlanmaktadır. Her iki damar, kalınlığı 10 cm ile 2 metre

arasında değiĢen ara tabakalarla Ģeritlere ayrılmaktadır. Bu ara tabakaların yoğunluğu B

damarının tabanına doğru artmakla birlikte, kömür-kil ardalanmasına bağlı tabaka sayısı da bu

kısımda fazlalaĢmaktadır.

Üstte yer alan A damarının kalınlığı 5-25 metre arasında değiĢmektedir . Ortalama

kalınlığı 10 metre olan A damarı ortalama 1820 kcal/kg alt ısıl değere sahiptir. Söz konusu

damar bol ara kesme içermektedir. Seyitömer bölümünde nadiren görülen bu damarın

morfolojik karakteristiği Aslanlı ve Ayvalı bölümlerinin her yerinde görülen kömürün

morfolojik karakteristiğine uyduğundan, Aslanlı ve Ayvalı kömürleri A damarı olarak

tanımlanmaktadır. Bununla beraber B3 seviyesi ile A damarının morfolojik yapısı da birbirine

çok benzerdir [78] .

A damarının 30 metre altında B damarı bulunmaktadır. B damarının kalınlığı 2-30

metre arasında değiĢmekte olup ortalama kalınlığı 20 metredir. B damarı özellikle Seyitömer

bölümünün orta ve güneyinde teĢekkül etmekte, batıya doğru bozulma eğilimi göstermektedir.

B damarı, kalınlığı 10-200 cm arasında değiĢen ara tabakalarla Ģeritlere ayrılmıĢtır. Bu yapı

110

havzada genelde hakim olmasına rağmen B damarının taban kısmında ve özellikle Aslanlı

bölümünün Güneydoğusu ile Seyitömer bölümünün güneyinde çok yoğun görülmektedir [78] .

Seyitömer Aslanlı ve Ayvalı kısımlarını birbirinden, içinde A veya B damar izlerine

rastlanmayan steril kanallar ayırmaktadır. Buralarda formasyon içi bir aĢınma (Erozyon) olması

muhtemeldir. Bölgede ara tabaka olarak hakim olan killer genelde gri-bej renkte alt seviyelere

doğru daha koyu ve çoğunlukla yeĢilimsi ve siyah renklerdedir [78].

Bölgede yapılan önceki çalıĢmalar incelendiğinde, havza sakin bir göl ortamı olarak

tanımlanmakta ve havzanın büyük çapta tektonik hareketlere maruz kalmadığı belirtilmektedir.

Ancak, Havzanın mevcut durumu ve gözlemler dikkate alınırsa, havzanın yapısal jeolojisi ile

ilgili aĢağıdaki sonuçlar elde edilmiĢtir.

ÇalıĢma alanında genellikle Kuzey-Güney doğrultusunda uzanan ve atımları 10-60

metre arasında değiĢen eğim atımlı normal faylar, linyit yatağını bloklara bölmüĢtür. Bu fayların

en önemlisi, Aslanlı-Ağızören köyleri doğrultusunda uzanan 20-60 atımlı faydır. Bu fay linyit

havzasını Aslanlı ve Seyitömer linyit havzaları olmak üzere iki bölüme ayırmaktadır. Havzanın

en büyük atımlı fayı ise (150 metre atımlı) Bozcahöyük köyü üzerinden geçerek Kuzey-Güney

doğrultusunda uzanan faydır. Bunun haricinde kömür havzasında birbirini kesen atımları 5-15

metre arasında değiĢen sayısız eğim atımlı normal faya rastlanmaktadır. (ġekiller Fay ve fay

haritası) Beder‟in(1996) havzadaki etkin kuvvetlerin hakim yönünü bulmak için yaptığı çalıĢma

neticesinde, 1. Derecedeki fay doğrultu ve eğimleri N35-70 E/75-80 SE, 2. derece fay doğrultu

ve eğimleri N45-75W / 70-80 SW olarak bulunmuĢtur. Yani fayların oluĢumunu sağlayan etkin

kuvvetlerin NE-SW doğrultusunda geliĢtiği söylenebilir [78].

Seyitömer sahasında yer alan formasyonlar Miyosen zaman aralığında NE-SW,

Pliyosen de ise E-W yönlü kuvvetlerin etkisi altında kalmıĢtır [78].

Seyitömer Kömür Havzası‟nda yer alan killerin incelenmesi üç aĢamada

tamamlanmıĢtır. Saha genelinde kömürlü seviyelerin birden fazla tekrarlanması halinde killi

zonlarda tekrarlanmakta, daha fazla seviye ve kalınlıklara ulaĢmaktadır. Kil değiĢken olarak gri-

bej renklerde ancak alt seviyelerde daha koyu çoğunlukla siyah ve yeĢilimsi renklerdedir.

Havzada, 2009 yılı itibariyle yaklaĢık olarak toplam 290 milyon ton kömür rezervi

tespit edilmiĢ olup, bu rezervin 2.846.850 tonu hazır, 152.408.660 tonu ise görünür konumdadır.

Bu rezervin ortalama ısıl değeri 1690 kcal/kg olup, bölgelere göre 1400 ile 2000 kcal/kg

arasında değiĢmektedir [78].

111

Seyitömer Linyit havzasında üretilen kömürler %33-39 arasında nem oranları ile Alman

sınıflamasına (DIN) göre mat linyitlerle yumuĢak linyitler arasında bir sınıfta, Amerikan

sınıflamasına göre ise (ASTM) Linyit B sınıfındadır. Seyitömer kömürlerinde olduğu gibi

yüksek oranda nem içeren linyitler açık havada stoklandıklarında nem kaybederek ufalanırlar.

Ayrıca bu tip kömürleri yıkama teknikleri ile yan kayaçlarından ayırmak, suya karĢı

dayanımlarının azlığı nedeniyle mümkün olamamaktadır . Bölge kömürlerinin kimyasal

özellikleri Çizelge 3.1‟de verilmiĢtir [78].

Havzada A ve B damarı sadece Seyitömer Bölümünde çok nadir gözükmekle beraber,

Aslanlı ve Ayvalı bölümlerindeki kömür oluĢumları A damarı olarak tanımlanmıĢtır. Bu

kömürlerin büyük bir bölümü yoğun kömür arakesme ardalanması içermektedir. B damarı ise

damar tavanından tabanına doğru B1, B2, B3 olmak üzere 3 ayrı alt damardan oluĢmakta ve

bunların kalori değerleri tabana doğru artan yoğun kömür arakesme ardalanması nedeniyle

düĢmektedir. Kalori değeri yüksek olan ve krible edilebilir nitelikte üretimi mümkün olan

kömürler (+100 mm) (B1,B2 ve Aslanlı bölümünün üst seviyeleri) piyasaya verilirken, düĢük

kaliteli kömürler ile kriblaj tesislerinden gelen toz kömürler (-200) Termik santrala

verilmektedir.

Müessese de Açık ĠĢletme yöntemi ile üretim yapılmaktadır. Dekapaj faaliyetleri;

delme, patlatma, kazı ve yükleme, taĢıma, dökme ve serme iĢlemlerini içermektedir. Delme

iĢlemi 9 inç çaplı delici makineleri ile yapılmakta, açılan deliklere genellikle ANFO bazende

emulite doldurularak patlatılmaktadır. Kömür üzerinde 35-60 m kalınlıktaki örtü tabakası bu

Ģekilde gevĢedikten sonra 10 ar metrelik dilimler halinde 10 yd3 lük ekskavatörlerle kazılıp, 85

short tonluk kaya kamyonları ile kömürü alınmıĢ veya kömürsüz alanlara taĢınarak

dökülmektedir. 1988 yılı haziran ayından itibaren Seyitömer Bölümü Gülbektepe Mevkiinde

Dragline ile dekapaj sisteminin uygulanmasına geçilmiĢ, 2007 yılında bu bölgedeki üretim

faaliyetlerinin bitmesiyle dragline, arslanlı bölümündeki dekapaj faaliyetlerinde kullanılmaya

baĢlanmıĢtır.

Dekapaj sonucu üzeri tamamen açılan kömür ekskavatör-kamyon ve yükleyici-kamyon

yöntemleri ile kömür hazırlama tesislerine taĢınmaktadır. Kömür taĢımada da 85 short tonluk

damperli kömür kamyonları kullanılmaktadır [78]. Bölgede, müĢteri talebini karĢılamak için

üretim bugüne kadar değiĢik sahalardan ve seviyelerden yapılmıĢtır. Bölgede halen Seyitömer,

aslanlıdaki draglayn panolarından üretim yapılmaktadır.

Seyitömer kömür havzasında Seyitömer ve Aslanlıdaki Draglayn panolarından üretilen

kömürler iĢletme sahası içindeki Termik ve Kriblaj tesislerine verilmektedir. ĠĢletmede iki

112

termik, dört kriblaj ve bir yıkama tesisi bulunmaktadır. (Termiğin ve kriblajın tüm kömürleri ve

lavvar tesisinin +18 -100 boyutundaki ürünü termik santrale; lavvar tesisinde zenginleĢtirlen

+50 boyutundaki ürün ise torbalanarak piyasaya verilmektedir.) Ayıklama yapılabilen 4 kriblaj

tesisinden bir tanesi Aslanlı-Kızık mevkiinde bulunup diğer üç tanesi Seyitömer bölümündedir.

Bu tesislerde hazırlanan kömürler termik santrale beslenmektedir. SLĠ de 2007 yılında hem

termik santrale hem teshine uygun kalitede kömür verebilmek için 300 t/h kapasiteli bir yıkama

tesisi kurulmuĢtur. Zaten uygulanmakta olan seçimli madencilik-kriblaj sistemine bu tesisinde

eklenmesiyle termik santrale uygun özelliklerde kömür beslemede baĢarı sağlanmıĢ, teshine ise

%20 kül ve 3000 kcal/kg da kömür verilmeye baĢlanmıĢtır.

ĠĢletmede dekapaj kazısında halatlı ekskavatörler, kömür üretimindede ise hidrolik

ekskavatörler ile ripper dozer ve yükleyiciler kullanılmaktadır. Bunun en büyük sebebi B3

seviyesindeki kömürlerin yoğun arakesmeli yapısı nedeniyle, halatlı ekskavatörlerle tüvenan

üretim kalitesinin çok düĢük olması ve bu yüzdende kesme derinliği düĢük olan kazıcı

makinaların kullanılma zorunluluğudur. B3 seviyesinde bu tip makine ekipmanların

kullanımıyla son 2 yılda Termik santral talep ortalamalarına uygun değerlerde kömür beslemede

baĢarı sağlanmıĢtır. ĠĢletmede kazı ve yüklemede kullanılan ekipman filosu ise 11 adet halatlı

ekskavatör, 4 adet hidrolik ekskavatör ve 5 adet yükleyiciden oluĢmaktadır [78].

Seyitömer kömür havzasında Seyitömer, Aslanlı, Ayvalı ve Draglayn panolarından

üretilen kömürler iĢletme sahası içindeki kriblaj, Kömür hazırlama ve kömür yıkama tesislerine

verilerek, parça kısımları piyasaya (+50,-100), toz kısımları (-200) ise Termik santrale

beslenmektedir . ĠĢletmede yaklaĢık 5.8 milyon ton kömür üretilmekte bunun % 10 u (580.000

ton) piyasaya, %90‟ı (5.220.000 ton) termiğe beslenmektedir. ĠĢletmede üretim kapasitesi

kurulduğundan bu yana gittikçe artan bir trend izlemiĢtir. Bununla beraber termik ve piyasaya

verilen kömür miktarları bu sektörlerdeki talep dalgalanmalarından dolayı çeĢitli zamanlarda

büyük farklılıklar göstermiĢtir. Son yıllarda da enerji tüketiminde doğalgaz kullanımının

yaygınlaĢması Termik Santral enerji üretimini ve buna paralel olarak da kömür üretimi

düĢürmüĢtür. Ancak genel trende bakıldığında termik santrale verilen kömürlerde bir artıĢ

gözlenmektedir.

3.2 İşletmede Uygulanan Patlatma Tekniği

SLĠ‟de de orta sertlikte dekapaj malzemesinin ekskavatörler tarafından daha kolay ve

ekonomik kazılabilmesi için delme-patlatmayla dekapaj formasyonlarının gevĢetilmesine

kaçınılmaz olarak ihtiyaç duyulmaktadır.

113

3.2.1 Kullanılan delici makineler ve teknik özellikleri

Seyitömer de bulunan 5 adet delik makinesinden 1 tanesi ING.RAND T4BH/XL750

marka olup lastik tekerleklidir. Diğer 4 tanesi ise ING.RAND DM50 / XL900 marka olup

paletlidir. ĠĢletmede delik delme iĢlemi ING.RAND DM50 / XL900 paletli delme makineleri ile

yapılmaktadır. Her bir palet yağlama gerektirmeyen tipte yataklanmıĢ ve 10 adet alt makara

bulundurmaktadır. YürüyüĢ paletleri 610 mm eninde değiĢtirilebilir üç çubuklu palet

çubuklardan oluĢmaktadır. Palet sistemi her türlü engebede rahatça hareket edebilir. Her bir

palet 125 HP gücündeki hidrolik motorlarla birbirinden bağımsız hareket ettirilebilir. Delme

hızı kayacın sertliğine ve basınç mukavemetine bağlıdır.

Şekil 3.3 Ing.Rand DM50/XL900 delik makinesi görünümü.

Ing.Rand DM50 / XL900 delik makinesinin teknik bilgileri

Tij sayısı : 4 adet

Tij boyu : 7.62 m

Tij çapı : 7 inç

Max delik boyu : 30.48 m

Gücü : 400 HP

Rotary hızı : 0-162 RPM

Delik çapı : 9 inç

Kule boyu :11 m

Matkap devir sayısı :120-130 devir/dak

114

Dizel motorla yarı hidrolik olarak çalıĢır. Hava ile delme iĢlemi yapar. Delme sırasında

zeminle 90º açı oluĢturur. Maksimum yürüme eğimi %25‟tir. Sert zeminlerde elmas

uçla,yumuĢak zeminde ise karpitli uç kullanılır. Makinenin çalıĢacağı zemin dozerle yada pay

dozerle önceden tesviye edilmelidir.

3.2.2 Kullanılan patlayıcı maddeler ve teknik özellikleri

SLĠ‟de gerçekleĢtirilen patlatmalarda patlayıcı madde olarak, değiĢik firmalardan temin

edilen amonyum nitrat esaslı patlayıcı maddeler (ANFO) kullanılmaktadır.ANFO doğrudan

kapsülle patlatılamayacak kadar düĢük duyarlılığa sahip olduğu için patlatma iĢleminin

gerçekleĢmesi amacıyla, içine kapsül konulan yemleyici olarakta adlandırılan 1kg lık ambalajlı

dinamitler kullanılır. Su amonyum nitratı çözdüğü için ANFO‟yu duyarsızlaĢtırır.Bu açıdan su

problemi olan deliklerde suya dayanıklı amonyum nitrat essalı emülsiyon patlayıcılar

kullanılmaktadır.

Açık ocaklarda esas delik Ģarjı olarak kullanılan baĢlıca iki tür patlayabilir karıĢım

vardır. Bunlar;

Kuru Patlayıcı KarıĢımlar (ANFO)

Sulu Patlayıcı KarıĢımlar (Slurry, Water gel, Emülsiyon) [1]

Patlayıcı karıĢımlar adından da anlaĢılabileceği gibi kendi baĢlarına patlayabilir

özellikte olmayan iki veya daha fazla maddenin karıĢtırılmasıyla oluĢturulur. Bu iki maddeden

biri yakıt (fuel) diğeri oksitleyicidir. Kuru patlayıcı karıĢımlar, yapımında su kullanılmayan ve 8

nolu kapsülle patlatılmayan her karıĢım kuru patlayıcı karıĢım olarak adlandırılacaktır. En

bilinen örneği ANFO olarak adlandırılan amonyum nitrat (AN) ve fuel oil (veya mazot)

karıĢımıdır. Amonyum nitrat toz (kristalize) veya hap Ģeklinde olabilir. Her Ģekildeki AN çok

aĢamalı bir iĢlemden sonra elde edilen AN çözeltisinin 30-60 m yükseklikteki bir kuleden

fıskiye ile püskürtülme sonucu damlacıkların aĢağı düĢene kadar katılaĢmaları ile elde edilir. Bu

haplar soğutulur, kurutulur ve yüzeyleri diatomit ile kaplanarak yapıĢmaları önlenir. Hapların en

büyük avantajı gözenekli olmalarıdır. Gözenekler;

a) AN‟ın mazotu daha iyi emme ve tutmasını

b) Daha hassas olmasını sağlarlar [1].

Yoğunluğu 0,8-0,85 gr/cm3 olan toz AN‟a karĢın hap AN yoğunluğu 1,4-1,5 gr/cm

3

olabilmektedir. ANFO en basit biçimde ağırlıkça %94,3 oranında AN ve %5,7 oranında mazot

karıĢtırılarak yapılır. Yakıt oranı %5,5 ile %6 arasında ANFO en yüksek enerji verimine ve

115

patlatma hızına ulaĢır. ANFO patlatıldığında açık sarı duman vermesi iyidir. Portakal rengi-

açık kahverengi duman ise yetersiz yakıt durumunu gösterir ki bu iyi karıĢtırılmamaktan veya

ANFO bekleyince mazotu süzülerek ayrıldığından veya AN suda çözüldüğünden olabilir.

ANFO‟dan iyi verim almak için nitratı iyice ezerek topraksız ve toz halinde olmasını sağlamak

ve doğru oranda mazot ile iyice karıĢtırmak gereklidir. ANFO‟nun baĢarılı kullanılması baĢka

bazı faktörlere de bağlıdır. Bunların baĢında Ģarj çapı gelir (Çizelge 3.2 ). ANFO deliklere

dökülerek konuyorsa Ģarj çapı delik çapına eĢit olur [1].

Çizelge 3.1 ANFO‟nun delik çapına bağlı olarak patlatma hızı ve metre baĢına Ģarj miktarı [1].

Delik çapı Patlama Hızı ANFO Miktarı

mm ınç m/sn Kg/m Lb/ft

38 11/2 2100-2700 0,9-1 0,6-0,7

51 2 2600-3000 1,6-1,9 1,1-1,3

76 6 3000-3300 3,7-4,5 2,5-3,0

102 4 3300-3600 6,5-7,7 4,4-5,2

127 5 3500-3800 10,3-12,2 6,9-8,2

152 6 3700-3900 19,8-23,5 13,2-15,8

203 8 3800-4000 26,2-31 17,6-20,8

230 9 3900-4100 29,8-39,9 20-26,8

ANFO‟nun verimli patlamasında önemli bir diğer husus Ģarj yoğunluğudur. Delik

dıĢında yoğunluğu 0,8-0,85 gr/cm3 olan ANFO deliğe basınçlı hava ile püskürtülerek delik içi

(Ģarj) yoğunluğu 1,2 gr/cm3 kadar arttırılabilir. Bu durumda ANFO en yüksek verimle patlar.

ANFO doğrudan 8 nolu kapsülle ateĢlenemez. Bu nedenle bir yem kullanmak gereklidir.

Yemler her çeĢit dinamit olabilir. Türkiye‟deki uygulamalarda ANFO miktarının %3-5 oranında

dinamit kullanıldığı görülmektedir. ANFO fiyatı nitrogliserin esaslı dinamit fiyatının en az

dörtte biri, en çok yarısı kadar olabilmektedir. Bu ucuzluğu ile açık ocak madenciliğinde en çok

kullanılan patlayıcı maddedir. ANFO‟nun hassasiyeti daha düĢük olduğundan taĢıması ve

kullanılması daha emniyetlidir. Yukarıda sayılan yararları yanı sıra ANFO‟nun sakıncaları da

vardır. Bunlar suya dirençsiz oluĢu, düĢük patlatma hızı, düĢük yoğunluğu delik doldurma

süresinin uzunluğu, iyi ezilmez ve karıĢtırılmaz ise verim düĢüklüğüdür. Sulu patlayıcı

karıĢımlar, sulu deliklerde patlamayan ANFO‟ya bir seçenek olarak geliĢtirilmiĢlerdir [1].

BaĢlıca türleri;

Çamurumsu karıĢımlar (slurry), Yarı akıĢkan karıĢımlar (Water-gel), Krema tipi

karıĢımlar. çamurumsu karıĢımlarda su oranı %5 ile %40 arasında değiĢir. Diğer katkı

116

maddeleri de örneğin AN %40-%70, TNT %20-%35 oranlarında konulabilir. Diğer bir deyiĢle

sonsuz çeĢitte çamursu patlayıcı karıĢım yapmak mümkündür [1].

Sulu patlayıcılar karıĢımların su direnci jelatin dinamitlerinkine eĢit veya daha fazla

olup çok iyi olarak tanımlanabilir. Sulu patlayıcıların yoğunlukları suyun yoğunluğundan fazla

olduğundan sulu deliklerde kolayca dibe çökerek suyu delikten dıĢarı atar ve suda erimediği ve

su ile karıĢmadığı için yüksek verimle patlar. Yoğunlukların fazla olmasının bir yararı da belirli

çaptaki (hacimdeki) deliğe daha fazla patlayıcı enerjisi yerleĢtirmeyi mümkün kılmasıdır.

Böylece kaya iyi parçalanabilecek veya aynı deliğe daha fazla enerji yerleĢtirilebildiği için

delikler arası mesafeler büyütülebilecek ve daha randımanlı madencilik yapılabilecektir [1].

Ancak burada Çamursu patlayıcılar ANFO‟ya göre çok daha pahalı olduğunu belirtmek

yararlı olacaktır. Sulu patlayıcı karıĢımlar teknolojisi çok yeni ve henüz geliĢme safhasındadır.

O bakımdan bu tür patlayıcı madde kullanmak isteniyorsa uzmanlara danıĢmak, literatürü takip

etmek ve çok değiĢik firmalardan teklif istemek akıllıca bir yoldur. Çamursu patlayıcı

karıĢımların yararları suya dirençli oluĢları, delik doldurma iĢleminin hızlı olması, deliği

tamamen doldurması ve sudan ağır olması olarak sayılabilir. Sakıncaları ise ANFO‟dan pahalı

olması ve çok çatlaklı boĢluklu kayalarda formasyona sızarak maliyeti arttırmasıdır [1].

3.2.3 İşletmede uygulanan ateşleme yöntemi

SLĠ‟de yapılan ateĢlemelerde emniyetli olması sebebiyle Nonel (elektiriksiz kapsül)

gecikmeli ateĢleme sistemi kullanılmaktadır. Çok nadirende olsa bazı durumlarda infilaklı fitil

kullanılmaktadır.Kullanılan Nonel kapsüller delik içlerinde 25 milisaniye , yüzey bağlantıların

da genellikle 17 ms, 25 ms veya 42 ms gecikmeli kapsüller kullanılmaktadır. Sistemin

ateĢlenmesinde manyetodan gelen akım elektrikli kapsülü ateĢlemekte, elektirli kapsülde

elektriksiz olan ateĢleme sistemi için gerekli olan ilk Ģoku sağlamıĢ olmaktadır. Açık ocaklarda,

basamak patlatmaları ve derin dragline deliklerinin patlatılmasın da kullanılan Nonel kapsül ve

bağlantı elemanları, uygun delik için ve yüzey gecikmeleri sayesinde patlayıcı yükünü dağıtarak

patlayıcı enerjisinin daha çok kırma ve parçalanmada harcanmasını kolaylaĢtırmaktadır.

AteĢleme yöntemleri hakkında bazı bilgiler vermek faydalı olacaktır. Patlatma iĢlemlerinde iyi

sonuçlara ancak ve ancak delikteki patlayıcı maddeyi ateĢleyecek gereçler dikkatle seçildiğinde

ve kullanıldığında ulaĢılabilir. Bugün Dünyada kullanılan ateĢleme yöntemlerini baĢlıca iki

gruba ayırmak mümkündür: Elektrikli ateĢleme, Elektriksiz ateĢleme.

Halen kullanılan ateĢleme yöntemlerini Ģöyle sıralayabiliriz:

Emniyetli fitil-adi kapsül

117

Elektrikli kapsüller

Ġnfilaklı fitil ve gecikmeli röleleri

Patlayıcı sıvanmıĢ Ģok tüpü (NONEL)

Gaz patlamalı Ģok tüpü (HERCVDET) [1].

i. Emniyetli Fitil-Adi Kapsül

Bu yöntem ilk bulunan ateĢleme yöntemidir. Ancak günümüzde çok az

kullanılmaktadır. Az sayıda delikten oluĢan küçük gruplarda elektrikle ateĢlemenin tehlikeli

olduğu metal madenlerinde küçük taĢ ocakları ve madenlerde kullanımı yaygındır [1].

ii. Elektrikli Kapsüller

Elektrikli ateĢlemenin en büyük yararı yeterli güçte bir enerji kaynağı olmak koĢulu ile

ve gecikme kullanılarak diğer hiçbir ateĢleme yöntemiyle atılamayacak kadar çok sayıda deliğin

birlikte patlatılmasına olanak tanımasıdır. Elektrikli ateĢlemede baĢarı aĢağıdaki dört genel

koĢula bağlıdır [1].

Patlatma devresinin doğru Ģekilde seçimi ve uygulanması.

Patlatma devresinin gerektirdiği kuvvette bir enerji kaynağı.

Elektrikli ateĢlemede kaza sebeplerinin bilinmesi ve önlenmesi.

Ġyi kablo bağlantıları ve devrenin atım öncesi kontrolü.

Adi kapsüllerde olduğu gibi hem gecikmesiz hem de gecikmeli elektrikli kapsüller 6 no.

ve 8 no. olmak üzere iki ayrı kuvvette imal edilirler. Elektrikli kapsüller baĢlıca üç çeĢittir:

Gecikmesiz elektrikli kapsüller

Yarım-saniye gecikmeli elektrikli kapsüller

Mili-saniye gecikmeli elektrikli kapsüller

Gecikmesiz elektrikli kapsül bir bakır veya alüminyum yüksük dibine konulmuĢ esas

patlayıcı ve onun üzerindeki yem patlayıcıdan oluĢur. Yem patlayıcı plastik kaplı telden gelen

elektriğin filamanı ısıtması ile ateĢlenerek esas patlayıcı patlatır. Böylece kapsül delik içindeki

yemi (dinamiti) patlatır [1].

iii. İnfilaklı Fitil ve Gecikme Röleleri

Ġnfilaklı fitil, ortasında kapsülle patlatılabilen, ortalama 11 gr/m miktarında yüksek hızlı

bir patlayıcı madde bulunan esnek bir plastik tüptür. Yüksek kudretli infilaklı fitiller 40 gr/m

patlayıcı madde içerir. Ancak bunlar çok fazla hava Ģoku yaratırlar. Tüpün çevresi suya karĢı

118

dirençli maddeler emdirilmiĢ bir dokuma kılıfla kaplanmıĢtır. Ġnfilaklı fitil delikteki yemi

doğrudan ateĢler, infilaklı fitilin kendisi ise fitile bağlanmıĢ bir kapsülle ateĢlenir. Ġnfilaklı fitil

kullanıldığında gecikmeli patlama dıĢında kalın gecikme röleleri ile sağlanır. Röleler 5-400 ms

arasında değiĢen sürelerde gecikme sağlayabilir. Gecikme rölesi adeta iki ucu açık bir

alüminyum boru içinde dip tarafları birbirine temas edecek Ģekilde yerleĢtirilmiĢ iki kapsülden

oluĢur. Ġnfilaklı fitilin tek sakıncası gürültü ve hava Ģoku yaratılmasıdır [1].

iv. Patlayıcı Sıvanmış Şok Tüpü (NONEL)

Elektriksiz ateĢleme yöntemleri arayıĢına ikinci çözüm Nitro Nobel firması tarafından

geliĢtirilen NONEL ateĢleme yöntemiyle gelmiĢtir. Yöntemde 2 mm iç, 3 mm dıĢ çapında ince,

saydam plastik tüp kullanılır. Bu tüpün iç yüzeyine 0,02 gr/mm miktarında hassas bir patlayıcı

madde tozu sıvanmıĢtır. Tüp bir kapsül veya infilaklı fitille ateĢlendiğinden ateĢlenen uçtan

diğer uca 2000 m/sn gibi düĢük bir hızla giden Ģok dalgası oluĢur. Bu Ģok dalgası zayıf olup,

tüpe zarar verecek yeterli enerjisi yoktur. O nedenle dinamiti ateĢleyemez. Dinamiti ateĢlemesi

için diğer ucuna söz konusu Ģokla patlayabilecek hassasiyette bir kapsül koymak gerekir. Bu

kapsüllerin içi tıpkı gecikmeli elektrikli kapsüllere benzer. Onlardan tek farkı kapsül ağzından

iki tel çıkmayıĢı ve bunun yerine kapsül ağzına tüp takılmasıdır [1] .

Nonel Yönteminin baĢlıca yararları;

a) Kaçak elektrik ve radyo vericileri gibi nedenlerle olabilecek kazaen patlamalara

karĢı emniyetlidir.

b) Serbestken veya sıkıĢtırılmıĢken ısı ve darbelere duyarsızdır, patlamaz.

c) Nitrogliserin dinamiti gibi yüksek hassasiyetli patlayıcıları bile kendiliğinden

ateĢleyemez. Diğer bir deyiĢle dinamitlerle birlikte emniyetle taĢınır [1].

v. Gaz Patlamalı Şok Tüpü (HERCVDET)

Bu yöntem içinde bir gaz patlaması sürüp giden bir tüpün, Ģokla bir kapsülü patlatması

sonucu yemin ateĢlenmesinden ibarettir. Bu yöntemde yemi (dinamiti) ateĢlemede kullanılan

gecikmeli kapsüller gecikmeli elektrikli kapsüllerden daha güçlüdür. Hem mili saniye, hem de

yarım saniye gecikmeli kapsüllerin gecikmeli elektrikli kapsüllerden tek farkı kapsül ağzından

iki adet tel yerine iki adet ince tüp çıkmasıdır. HERCUDET kapsülleri ya delik içinde doğrudan

yemi ateĢleme veya delik ağzında delik içindeki patlayıcıyı ateĢleyecek olan infilaklı fitili

ateĢleme Ģeklinde kullanılabilir. HERCUDET sistemi hava Ģoku, elektriksel kazalar

yaratmaması, Ģarjın patlamasında kesinti olmaması ve gecikme imkanı vermesi nedenleriyle

yararlıdır. Gaz karıĢımı patlatılıncaya kadar çok emniyetlidir. Tek sakıncası elektrikli kapsülle

119

ve infilaklı fitille ateĢlemeye göre çok farklı olduğundan imalatçıların bir uzmanın yöntemi

uygulayacak ekibi eğitmesinin gerekli olmasıdır [1].

3.2.4 İşletmede uygulanan delik geometrisi

ĠĢletmede genel olarak uygulanan delik geometrisi Çizelge 3.2‟de ve ġekil 3.4‟de

sunulmuĢtur.

Çizelge 3.2 ĠĢletmede uygulanan delik geometrisi.

Delik Geometrisi Parametreleri

Basamak yüksekliği 10-12 m

Basamak geniĢliği 12 m

Delik boyu 7-25 m

Delik çapı 9 inç

Delikler arası mesafe 8-12 m

Dilim Kalınlığı 8-10 m

Delik eğimi 90º

Delik taban payı 2 m

Genel eğim açısı 30º

Basamak açısı 45º

Basamak yüksekliği kullanılan kazıcı boyutuna ve kazılacak formasyonun minerolojik

yapısına bağlı olarak değiĢir. Basamak yüksekliği fazla olursa verim artar. Basamak yüksekliği

25 m yi geçmemelidir. Bu sınır aĢılırsa basamak eğimini düĢürmek gerekir. SLĠ de basamak

yükseklikleri kullanılan elektrikli ekskavatörlerin bum mesafesi olan 10-12 m arasındadır.

Basamak geniĢliği ilk planda ilk etapta kullanılacak iĢ makinesinin cinsi, iĢlenecek olan

formasyonların niteliklerine, kapasitesi ise iĢletme kapasitesine göre ayarlanır. Basamak

geniĢliği iĢ makinelerinin ve taĢıma makinelerinin emniyetli bir biçimde hareket edebileceği

biçimde ayarlanmalıdır. Seyitömer bölgesinde basamak geniĢliği 12 m civarındadır. Genel eğim

açısı yaklaĢık 30º, basamak açısı ise 45º olarak tespit edilmiĢtir.

120

Şekil 3.4 ĠĢletmede genel olarak uygulanan delik geometrisi.

Delme iĢlemine baĢlamadan önce dozerler ile bitki örtüsü tabakalarının alınması iĢlemi

gerçekleĢtirilir. Daha sonra basamak yüksekliği, basamak geniĢliği, ayna geniĢliği, aynanın Ģev

açısı, iĢletmenin genel eğim açısı vs. göz önüne alınarak panoya uygun bir baĢlama yeri seçilir.

Bu Ģekilde ilk çalıĢmaları yapılan panoda artık delme-patlatma iĢleminin yerine

getirilmesi gerekir. Paletli delik makinesiyle 90 açıyla kare veya bazen ĢeĢ beĢ düzeniyle

delinen patlatma delikleri 7-25 m uzunluğunda ve 228.6 mm (9 inç) çapındadır (ġekil 3.5).

Dilim kalınlığı 8-10 m, delikler arası mesafe 8-12 m olarak uygulanmaktadır.

121

Şekil 3.5 Patlatma Geometrisi.

ĠĢletmede patlatma iĢlemi Ģartlara göre kuru deliklerde, anfo (Amonyum Nitrat-Fueloil)

su probleminin olduğu deliklerde, bu sorunu aĢmak için, emulite (powergel super 600)

kullanılmaktadır. Su geçildikten sonra daha ucuz olan Anfo kullanılmaktadır. Patlayıcılarda

yem olarak % 1 oranında yem dinamit kullanılmaktadır. Deliklere ġekil 3.7 de görüldüğü gibi

kademeli Ģarj yapılmaktadır. AteĢlemede nonel gecikmeli ateĢleme sistemi kullanılmaktadır.

Delikler arasında 25 veya 42 ms, delik içerisindeki Ģarjlar arasında ise 25 ms gecikme

uygulanmaktadır.

Patlayıcıların deliklere Ģarjı delik boyuna göre tekli, çiftli ve üçlü olmak üzere 3 Ģekilde

yapılmaktadır.

Tekli şarj

Tek sıkılama 8-10 m lik deliklere uygulanır. Altta 25 kg anfo konur daha sonra nonel

eleman dinamite bağlanır ve anfonun üzerine yerleĢtirilir. Üstüne 25 kg daha anfo dökülür ve

sıkılama yapılır. 450 ms gecikmeli nonel kullanılır. Bir ucu dinamitte olan nonel eleman

manyetoya bağlanır ve ateĢleme yapılır.

122

Şekil 3.6 Tekli Ģarj kesiti.

İkili şarj

Delik boyunun 22-24 m olduğu Dragline panosu hazırlığında gevĢetme iĢlemleri ikili

Ģarj ile yapılır. 2‟li Ģarjda alt Ģarjda 100 kg anfo üst Ģarjda 50 kg anfo kullanılır. Anfo‟nun tam

ortasına dinamit yerleĢtirilir. Alttaki dinamitin gecikmesi 500 ms, üstteki gecikme ise 475 ms

dir. Ara sıkılamalar ve üst sıkılamalar yapıldıktan sonra patlatma iĢlemi gerçekleĢtirilir. 26 m ve

üzerindeki delik boylarında ise üçlü Ģarj gerçekleĢtirilir. Anfo dip Ģarjda 90, orta Ģarjda 90, üst

Ģarj 70 olacak Ģekilde dağıtılır. Ara sıkılamalar yapıldıktan sonra ikili Ģarja ek olarak üst Ģarjda

450 ms gecikme elemanı kullanılarak patlatma iĢlemi gerçekleĢtirilir.

123

Şekil 3.7 Ġkili Ģarj kesiti.

124

4. SLİ DE PATLATMA KAYNAKLI SARSINTILARIN AZALTILMASI İÇİN

TAGUCHİ DENEY TASARIM UYGULAMASI

4.1 Problemin belirlenmesi

SLĠ‟de süregelen üretim faaliyetleri, çalıĢma alanlarının gün geçtikçe geniĢlemesine ve

bu üretim aktivitelerinin yerleĢim bölgelerine (köylere) yaklaĢmasına sebep olmaktadır. Bu

durum iĢletmenin üretimi için kaçınılmaz bir faaliyet olan patlatma faaliyetlerinin bu köyler

üzerindeki olumsuz çevresel etkilerini arttırmaktadır. Bu köylerde oluĢan bu çevresel

problemlerin büyük bölümü ise patlatma kaynaklı sarsıntılardan kaynaklanmaktadır.

Bu etkilerden en önemlisi yerleĢim yerlerindeki evlerde meydana gelen fiziki

hasarlardır. Bu hasarlar bazen haklı bazende haksız sebeplere dayandırılarak iĢletmeye mal

edilmekte, bu nedenle yerleĢim yerindeki halkta; iĢletmeye karĢı tepkisel ve olumsuz bir

yaklaĢım oluĢmaktadır. Hatta ses ve zararsız titreĢim bile bu tepkisel yaklaĢımın oluĢmasına

sebep olabilmektedir. Çünkü halkta yıkılma ve benzeri endiĢeler sebebiyle panik meydana

gelmektedir.

Tüm bu problemlerin iĢletmeye yansıyan olumsuz yanlarıda söz konusudur. Bunları Ģu

Ģekilde sıralayabiliriz

1. ĠĢletme, yapılan Ģikayetler ve tepkiler sonrasında yerleĢim yerindeki halkla karĢı

karĢıya gelmemek için üretim yapılan yerdeki faaliyetleri ertelemekte veya

değiĢtirmekte buda üretim planının iĢleyiĢini bozmaktadır.

2. Yapılan Ģikayetler sonrasında iĢletme sarsıntıyı azaltmak için delik goemetrsini

değiĢtirme yoluna gitmekte, buda çoğu zaman patlatma veriminin düĢmesine ve

maliyetlerin artmasına sebep olmaktadır.

3. Bu güne kadar yapılan resmi Ģikayetler, zaman zaman tazminat davası konusu

haline de gelmektedir. Bu duruma önlem alınmasa gelecekte de iĢletme bu tip

problemlerle karĢı karĢıya kalacaktır.

ĠĢletmedeki patlatma kayıtlarından edinilen bilgiler çerçevesinde 150 m mesafeden

yapılan sarsıntı ölçümleri sonucunda ortalama olarak 62 mm/sn parçacık hızı tespit edilmiĢtir.

Yukarıda bahsi geçen tüm bu sebeplerden dolayı bölgede patlatma kayaklı sarsıntıların

azalatılması iĢletme açısından büyük önem taĢımaktadır.

125

4.2 Performans (Kalite) Karekteristiği ve Ölçüm Sisteminin Belirlenmesi

Yapılan beyin fırtınası çalıĢmaları sonucunda elde edilen bilgilere göre Performans

karekteristiği, probleme de konu olan patlatma faaliyetleri sonucu ortaya çıkan yer sarsıntısı

olarak belirlenmiĢtir. Yersantısı miktarının literatürdeki teknik ifadesi maksimumu parçacık hızı

(Vmax) dır. Ölçüm birimi ise mm/sn dir. Sarsıntı miktarını ölçmede Instantel Mini Mate Plus

sarsıntı ölçüm cihazı kullanılacaktır.

Belirlenen bu performans karakteristiği için kayıp fonksiyonu Ģekli yani optimizasyon

tipi ise “en küçük en iyi” karakteristiğidir. Çünkü çalıĢmanın temel amacı patlatma sonucu

oluĢan sarsıntıların mümkün olduğunca azaltılması yani minimize edilmesidir. Yani çalıĢmada

dikkate alınacak performans karakterisitiği modeli;

2L(Y) k.Y dir.

4.2.1 Yer sarsıntısı ve hava şoku izleme sistemleri

Patlatmadan kaynaklanan çevresel problemlerin baĢında gelen yer sarsıntısı ve hava

Ģokunun hassas bir Ģekilde ölçülmesi gerekmektedir.

Ġdeal bir yer sarsıntısı ve hava Ģoku izleme sistemi aĢağıdaki 5 temel bileĢeni

içermelidir [8].

1. Jeofon: Parçacık hızı bileĢenlerini (boyuna, enine, düĢey) zamana bağlı olarak

elektrik sinyalleri Ģeklinde almak için.

2. Mikrofon: Hava Ģoku ve gürültü değerlerini zamana bağlı olarak elektrik sinyalleri

Ģeklinde almak için.

3. Bağlantı kabloları: Mikrofon ve jeofondan gelen elektrik sinyallerini yükselticiye

iletmek için.

4. Yükseltici ve sinyal düzenleyici: Mikrofon ve jeofondan gelen elektrik sinyallerini

yükseltmek ve analog verileri sayısal verilere çevirmek için.

5. Disk: Sayısal verileri kaydetmek için.

4.2.1.1 Instantel Mini Mate Plus ölçüm cihazının tanıtımı

Yapılan tez çalıĢmasında kullanılan Instantel Mini Mate Plus yer sarsıntısı ve hava

Ģoku izleme cihazı 3 adet algılayıcı (boyuna, enine ve düĢey), mikrofon, Ģarj, kontrol ve hafıza,

bilgisayar bağlantı sistemi, muhafaza ve taĢıma ünitelerinden oluĢmaktadır (ġekil 4.1)

126

Şekil 4.1 Instantel Mini Mate Plus cihazının görünümü.

Cihazın kayıtları; zaman esaslı olarak her bir olay için hava Ģoku, genlik, frekans, ivme

ve parçacık hızı bileĢenlerini (boyuna, enine, düĢey, bileĢke ve maksimum) içermektedir. Cihaz

tek olay veya sürekli kayıt yapabilmektedir. Her bir olayın süresine (1-10 s arasında uzaklığa

bağlı olarak) bağlı olarak 150-200 arasında olayı geniĢ yada özet bilgiler halinde koruma

yeteneğine sahiptir. Cihazın ölçüm limitleri parçacık hızı için 0,127-253,97 mm/sn ve gürültü

için 100-142 desibel aralıkları düzeyindedir. Bu limitler içerisinde istenilen aralıklar

ayarlanabilmektedir. Kaydedilecek olay süresi, kayıt biçimi (tek veya sürekli), istenilen

birimler, çalıĢma sahası, kullanıcıya ait bilgiler önceden arzu edilen Ģekilde

programlanabilmektedir. Cihazın teknik özellikleri Çizelge 4.1 de verilmiĢtir.

127

Çizelge 4.1 TitreĢim Ölçer Instantel Mini Mate Plus cihazının bazı teknik Özellikleri [8].

Sismik

ölçüm aralığı 0.125 - 254 mm/s

Hassasiyet 0.0159 mm/s

Tetik düzeyi 0.1 mm/s

Tepe ivme 0.01-30g(hesapla)

Tepe yer değiĢtirme 0.0001 - 1.5inc(hesapla)

Frekans analizi Tepe değerdeki frekansa ek olarak USBM/OSM

ve DIN 4150 arazi frekans analizleri

Doğruluk 15 Hz‟lik ivme ölçer baz alındığında % 1

Hava Ģoku

Lineer ve C”

Ağırlıklı

Ölçüm aralığı 88-142 dB. 0.03625 psi, 250 Pa (tepe)

Hassasiyet 0.0000725 psi (0.5 Pa)

Tetik düzeyi 1 dB. 0.0000725 psi. 0.5 Pa

Frekans analizleri Hava Ģoku standardında frekans

“A” Ağırlıklı

Ses

Ölçüm aralığı 55-110 dB

Hassasiyet 0.2 dB

Tetik düzeyi 0.2 dB

Frekans tepkisi 0.5-8 kHz

Frekans Örnekleme hızı 1024-4096 örnek/s

Frekans tepkisi Sismik ve lineer hava Ģokunda 1.5- 250 Hz

Tam Dalga

Formu Kayıtları

Kayıt modları El ile. Tek atım, Sürekli, Otomatik

Sabit kayıt suresi 1 - 10 s

Otomatik kayıt suresi 1 - 60 s

Uzun Grafik

Kayıtları

Kayıt metodu Diske

Aralıklar 5 s, 15 s, 1 dak, 5 dak

Analizler Tepe, tepe frekansı, tepe vektör toplamı

Maksimum kayıt

suresi Hafızaya 5 dakika aralıklarla 110 gün sürekli

4.2.1.2 Sarsıntı ölçer cihazların kurulumu

Cihazların titreĢim algılayıcısı, zemin ile sıkı sıkı temas edecek Ģekilde tesis edilmelidir.

Sismografın algılayıcısının yerleĢtirildiği yer çok önemlidir. GevĢek olmayan zeminlere

yerleĢtirilmelidir. GevĢek toprak, herhangi yumuĢak malzeme ana kütleden bağımsız bir kayaç

veya malzeme üzerine yerleĢtirilmemelidir. Eğer algılayıcı cihaz gevĢek toprağa kurulursa,

titreĢim hareketi ile birlikte algılayıcı zeminden ayrılabilir ve titreĢim kayıtları bu durumda

doğru yer hareketini temsil etmeyebilir. Algılayıcının yerleĢtirildiği yer, bağımsız bir kütle değil

zeminin tümüyle birlikte hareket edeceği bir yer olmalıdır [8].

Algılayıcıyı zemine gömmek için öncelikle altına üç ayaklı parçası bağlanır ve vida ile

sıkıca tutturulur. Daha sonra, en az 15 cm derinliğinde bir çukur kazılır. Taban mümkün

olduğunca düzgün ve pürüzsüz olmalıdır. Algılayıcının ok iĢaretinin yönü, patlatma yönüne

bakacak Ģekilde deliğin dibine bastırılarak yerleĢtirilir. Üzeri dikkatlice toprak malzeme ile

128

örtülür ve zemine iyice tutunması için sıkıĢtırılır. Daha sonra sarsıntı algılayıcının kablosu kayıt

cihazına bağlanır ve cihaz aktif hale getirilir.

4.3 Performans Karakteristiğini Etkileyen Faktörlerin ve Seviyelerin Belirlenmesi

Yapılan litaratür araĢtırmaları sonucunda patlatma tasarımlarında yersarsıntısına etkisi

olduğu düĢünülen faktörler Çizelge 4.2 de belirtilmiĢtir. Yine aynı çizelge de bu faktörlerin her

biri için iĢletme koĢulları dikkate alınarak belirlenen faktör seviye değerleri görülmektedir.

ÇalıĢmada 2 seviyeli tasarım yapılması öngürülmüĢtür.

Çizelge 4.2 ĠĢletme koĢullarında yer sarsıntısını etkileyen faktörler ve seviye değerleri.

FAKTÖRLER 1.Seviye 2.Seviye 3.Seviye

1. Gecikme baĢına patlayıcı madde miktarı - - -

2. Gecikme süresi gecikmesiz Gecikmeli

(42ms)

-

3. Dilim kalınlığı 8m 10m 12m

4. Delikler arası mesafe 8m 12m -

5. Delik çapı 6 ınc 9ınc -

6. Delik taban payı 1m 2m 3m

7. Delik boyu 10m 16m 22m

8. AteĢleme yönü Serbest

yüzey önü

Serbest

yüzey arkası

-

9. Delik eğimi 90 75

10. Sıkılama boyu 10m 12m 14m

11.Sıkılama malzemesi marn Bitkisel

malzeme

12.Delik sayısı 3 delik 4 delik 5 delik

13.Atım Ģekli ġeĢbeĢ kare -

14. ġarj Ģekli Tekli Ģarj Ġkili Ģarj Üçlü Ģarj

15. AteĢleme yöntemi Elektiriksiz Elektrikli

16. Atımdaki toplam patlayıcı madde miktarı 450 600 -

17. Jeolojik faktörler (Süreksizlik durumu) açık kapalı çimentolu

18. Jeolojik faktörler (Süreksizlik arası uzaklık) >2 m 2 m -6cm >6 cm

19. Jeolojik faktörler (eklem sıklığı) <1 masif 1-10 10<

20. Jeolojik faktörler (süreksizlik aralığı) 20 cm< 6-20 6>

21. Jeolojik faktörler (Dolgu malzemesi) Kum kil BreĢ

22. Jeolojik faktörler (Pürüzlülük) kaygan pürüzlü Basamaklı

23. Jeolojik faktörler(atıma göre fayın eğim yönü) Patlatma

titreĢimi

yönünde

Patlatma

titreĢimine

ters yönde

Patlatma

titreĢimine

açılı

24.Jeolojik faktörler (Devamlılık) < 1 m 1m -10m 10 m<

25.Jeolojik faktörler Kayacın mekanik dayanımı 1-25 25-100 100<

26.Jeolojik faktörler (geçirgenlik) Yükesek orta düĢük

27. Yapının konumu (Patlatma yerine uzaklık) 75m 150m -

28. Yeraltı suyu durumu var yok -

29. Atmosferik koĢullar Yaz KıĢ -

129

4.4 Faktörlerin Kontrol Edilebilen ve Kontrol Edilemeyen Olarak Sınıflanması

Çizelge 4.2‟de belirtilen faktörlerden bazılarının değiĢtirilmesi mümkün olmadığından

dolayı bu faktörler kontrol edilemeyen faktörler olarak ayrılacaktır. Bu faktörler aĢağıda

nedenleri ile birlikte açıklanmıĢtır.

Gecikme baĢına patlayıcı madde miktarı kontrol edilebilen bir faktör olmasına karĢın

yapılan çalıĢmada toplam patlayıcı madde miktarı ve uzaklığın etkileri farklı faktörler olarak

iĢleme tabi tutulduğundan dikkate alınmamıĢtır.

Yapılan atımlarda kare düzeni uygulandığından dilim kalınlığı delikler arası mesafeye

eĢit olduğundan dilim kalınlığı bir faktör olarak değerlendirilmemiĢtir.

ÇalıĢma esnasında 6 inç çapındaki delik makinesinin arızalı olması ve yedeğinin

bulunmaması nedeniyle ileride deney bütünlüğünü bozacağı düĢüncesiyle dikkate alınmamıĢtır.

ĠĢletmede atımlara hazırlık iĢlerinde 9 inç çapında delik makinesi kullanıldığından delik çapı

kontrol edilemeyen faktör olarak değerlendirilmiĢtir.

Delik boyu dragline panosu olarak hazırlanan bölge için, kömür üzeri örtü tabakası

kalınlığı ve delik taban boyu toplamından ibaret olup yaklaĢık olarak 22 m dir. Sabit olması

sebebiyle yapılacak çalıĢmada kontrol edilemeyen faktörler gurubunda yer almaktadır.

AteĢleme yönü patlatılan bölgeyi serbest yüzey olarak kabul ederek gerçekleĢtirilmiĢ.

Bu Ģekilde hem süregelen atımlarda hem de yapılacak deneysel çalıĢmada çevreye en az sarsıntı

vermek hedeflenmektedir.

Delikler yüzeye 900 açıyla kare düzeninde delinmekte, eğimli delik kullanılmamaktadır.

Bu nedenle delik eğimi de kontrol edilemeyen faktörler gurubunda yer almaktadır.

Sıkılama boyu kullanılan patlayıcı miktarına göre değiĢmekte olup sıkılama malzemesi

olarak delikler delinirken çıkan malzeme kullanılmaktadır.

Atım üçerli deliklerin seri olarak bağlanması Ģeklinde gerçekleĢtiğinden atım gurupları

,boyutları ve Ģekli değiĢmemektedir.

22 m lik dragline diliminde ikili Ģarj uygulanmakta ateĢleme yöntemi delik içi ve

yüzeyde elektriksiz gecikmeli kapsüller kullanılmaktadır.

Örtü tabakası genellikle 2m kalınlığında bitkisel malzemeden oluĢmaktadır.

130

Süreksizliklerin deney ölçüm sonuçlarını etkileyeceği düĢüncesiyle çalıĢma bölgesinin

faylanma haritası dikkate alınarak (ġekil 4.7) deneyler en az düzeyde faylanmanın olduğu

bölgede gerçekleĢtirilmiĢtir.

Yapılan çalıĢmada deliklerde su problemiyle karĢılaĢılmamıĢtır.

Sarsıntı iletim katsayısı ve sönümleme katsayı değerleri sahanın jeolojisiyle ilgili

faktörler oldukları için mevcut çalıĢma koĢullarında kontrol edilebilir değillerdir. Bu faktörlerin

kontrol edilebilir olması havzada ayrıntılı jeolojik etüd ve deneysel çalıĢmaların yapılmasına ve

bununla beraber iĢletme çalıĢma Ģartlarının uygunluğuna bağlı bir konudur.

Bu durumda performans karakteristiğini etkileyen kontrol edilebilen faktörler

1. Toplam Patlayıcı madde miktarı (kg ANFO)

2. Gecikme aralığı (ms)

3. Ölçüm uzaklığı (m)

4. Delikler arası mesafe (m) olarak belirlenmiĢtir.

Bu değerlendirmeye göre; kontrol edilebilir faktörler, harf tanımları ve seviyeleri

Çizelge 4.3‟de verilmiĢtir.

Çizelge 4.3 Kontrol edilebilen faktörler ve seviyeleri.

Faktörler Harf

Tanımları Seviye I Seviye II

Delikler arası mesafe (A) 8 m 12 m

Toplam Patlayıcı Madde

Miktarı (B) 450 kg ANFO 600 kg ANFO

Ölçüm uzaklığı (C) 75 m 150 m

Gecikme aralığı (D) 0 ms

(infilaklı fitil)

Yüzeyde 42 ms, Delik

içlerinde 25 ms

elektriksiz gecikmeli

kapsül

4.5 Tahmini Etkileşimlerin Belirlenmesi

Yapılan ön çalıĢmalar sonucunda kontrol edilebilen faktörler arasında, performans

karakteristiğini etkileyeceği düĢünülen herhangi bir etkileĢim faktörünün olmadığına karar

verilmiĢtir. Gerçekte faktörler arasında var olan etkileĢimler ise ancak deneyler yapıldıktan

sonra analiz aĢamasında belirlenebilecektir

131

4.6 Uygun Ortogonal Dizinin Seçilmesi ve Faktörlerin Bu Dizinlere Atanması

Belirlenen probleme uygun ortogonal dizinler, kontrol edilebilen faktörlerin serbestlik

derecelerinin toplamına göre seçilecektir.

Her faktörün serbestlik derecesi, faktör seviye sayısının bir eksiğidir. Bu durumda

toplam serbestlik derecesi Çizelge 4.4 de gösterildiği gibi bulunacaktır.

Çizelge 4.4 Toplam serbestlik derecesi.

Faktörler Serbestlik derecesi

Delikler arası mesafe (m)(A) 2-1=1

Toplam Patlayıcı madde miktarı (kgAnfo)(B) 2-1=1

Ölçüm uzaklığı (m) (C) 2-1=1

Gecikme aralığı (ms) (D) 2-1=1

Toplam serbestlik derecesi 1+1+1+1 = 4

Toplam serbestlik derecesi maksimum seçilecek ortogonal dizinin deneme sayısından

(a) 1 eksik olacaktır.

Bu durumda “fT ≤ a – 1” eĢitliğinden deneme sayısı 5 veya 5 den büyük en küçük

değere sahip olan Ortogonal dizin seçilecektir. Bütün seviyeleri 2 olan ve deneme sayısı 5 den

büyük, en küçük Ortogonal dizin L8(27)dir. Probleme uygun Ortogonal dizin seçildikten sonra,

faktörler arasında herhangi bir etkileĢim olmadığından dolayı bütün faktörler herhangi bir

sütuna atanabilir. Herhangi bir etkileĢim olmadığı durumlarda faktörlerin sütunlara

atanmasından meydana gelebilecek hata oranı çok düĢük olacaktır. Ancak bu çalıĢmada;

faktörler sütunlara faktörler arasında etkileĢim olabileceği öngürülerek atama yapılmıĢtır.

Faktörleri sütunlara atamada ise lineer grafik metodu kullanılmıĢ, yapılan atamalar aynı

zamanda üçgensel tablolarla da kontrol edilmiĢtir.

ÇalıĢmada L8(27) ortagonal dizini için seçilen lineer grafik ve sütun atamaları ġekil 4.2

de görülmektedir.

132

Şekil 4.2 L8(27) Ortogonal dizini için kullanılan lineer grafik gösterimi [4].

Çizelge 4.5‟de görüldüğü gibi, ilk olarak A faktörü ve B faktörü sırasıyla, etkileĢim

içermeyen 1. ve 2 kolonlara atanır. Sıradan gidilirse C faktörünün üçüncü kolona atanması

gerekecektir. Ancak üçüncü kolon AxB etkileĢiminin etkisini içerdiğinden, AxB etkileĢimi

3.kolona, C faktörü ise herhangi bir etkileĢim içermeyen 4. kolona atanır. D faktörü için ise

atama yapılabilecek geri kalan kolonlar incelendiğinde; 5. kolonun AxC etkileĢiminin etkisini,

altıncı kolonun BxC etkileĢiminin etkisini içerdiği, 7 kolunda ise sadece faktör etkisinin var

olduğu ve etkileĢim içermediği görülecektir. Dolayısıyla D faktörünün atanacağı en uygun

kolon yedinci kolon olacaktır. Bu durumda, L8(27) Ortogonal dizinin sütunlarına atanan

faktörler ve faktörlerin seviyelerine göre deney kombinasyonları Çizelge 4.5‟deki gibi

oluĢacaktır.

Çizelge 4.5 L8(27) Ortogonal dizinin sütunlarına faktörlerin atanması ve deney kombinasyonları

1 2 3 4 5 6 7

A B AXB C AXC BXC D

1 1 1 1 1 1 1 1

2 1 1 1 2 2 2 2

3 1 2 2 1 1 2 2

4 1 2 2 2 2 1 1

5 2 1 2 1 2 1 2

6 2 1 2 2 1 2 1

7 2 2 1 1 2 2 1

8 2 2 1 2 1 1 2

133

EtkileĢim içeren 3,5 ve 6. kolonlar, deneyler sonrası analizde, faktörler arasında

etkileĢim olabileceği düĢüncesiyle Ģimdilik etkileĢim varmıĢ gibi dikkate alınmıĢtır. Deneyler

sonrası yapılacak gerçek etkileĢim analizi sonuçlarına göre dikkate alınması gereken ve boĢ

bırakılacak etkileĢim kolonları belirlenecektir.

4.7 Performans İstatistiğinin Belirlenmesi

ÇalıĢma da, deneyler yapıldıktan sonra elde edilecek verilerin analizi hem ortalama

hemde S/N istatisiğine göre yapılacaktır.

4.8 Deneylerin Yapılması ve Sonuçların Kaydedilmesi

4.8.1 Deney şartları

GevĢetme çalıĢmalarının sürdüğü ve patlatma deneylerin yapıldığı Aslanlı Bölgesinin

uydu görüntüsü ġekil 4.3‟de görülmektedir. Patlatma deneyleri, 22/04/2008 ve 13/05/2008

tarihleri arasında, Dragline‟ın önümüzdeki 10 yıl boyunca çalıĢacağı dragline panolarının

üçüncü diliminde gerçekleĢtirilmiĢtir. Bu bölgenin deney alanı olarak seçilmesinin sebebi,

iĢletmedeki gevĢetme ve dekapaj faaliyetlerinin bu bölgede sürdürülüyor olmasıdır. Söz konusu

dragline panosu, her biri yaklaĢık 1000 m uzunluğunda ve 100 m geniĢliğinde olan 10 adet

dilimden oluĢmaktadır. Patlatma iĢlemleri kömürün üzerindeki 22 m‟lik örtü tabakasını

gevĢetmek amacıyla yapılmaktadır. (ġekil 4.4)

134

Çalışma

Bölgesi

N

KÖYLER

Şekil 4.3 SLĠ A-16 Pano dragline dilimi ve yerleĢim yerlerinin uydu görünümü [8].

Şekil 4.4 ÇalıĢmanın yapıldığı dragline panosu.

135

Patlatma deneylerinin yapıldığı dragline panosunun temsili jeolojik kesiti ġekil 4.5

deki gibidir.

Bitkisel örtü

Marn

Kömür

1190

1188

1166

Taban kili(yeþil)1150

1125

Şekil 4.5 Seyitömer Linyit IĢletmesi A-16 Dragline panosunun karakteristik kesiti [8].

ġekil 4.5‟te görüldüğü gibi çalıĢma bölgesi olan A-16 dragline panosunda yüzeyde

1190-1188 kotlarında 2 m‟lik bitkisel örtü tabakası bulunmakta bunun altında ise 1188-1166

kotlarında yaklaĢık 22 m kalınlığında marn tabakası bulunmaktadır. 1166 kotundan sonra kömür

damarının baĢlaması sebebiyle delme iĢlemi bu kotta sonlandırılır.

Kömürün üzerini kaplayan ve yaklaĢık 22 m kalınlığındaki marn tabakasının bazı

mekanik özellikleri Çizelge 4.6‟da verilmiĢtir.

Çizelge 4.6 ÇalıĢılan formasyonun bazı mekanik özellikleri [8].

Yoğunluk(g/cm3) 2,17

Tek Eksenli Basma Dayanımı (mpa) 6,63

Endirekt Çekme Dayanımı (mpa) 1,6

Schmidt Sertliği Ġndeksi 29,37

Nokta Yük Dayanımı (mpa) 1,74

Ġçsel Sürtünme Açısı (o) 9

Kohezyon (mpa) 3,4

Yapılan çalıĢmada ölçülecek yer sarsıntısı değerlerinin süreksizlik önü ve arkasında

farklı neticeler doğuracağı düĢüncesiyle deney planına göre delinecek delikler ve ölçüm

noktamız mümkün olduğunca en az faylanmaların gözlemlendiği bir bölgede seçilmiĢtir.

136

Şekil 4.6 ÇalıĢma bölgesi faylanma durumu.

ġekil 4.6‟da görüldüğü gibi çalıĢma alanı dragline 3.dilim L kısmındadır. Bu Ģekilde

koyu turuncu renk ile belirlenen çizgiler ana fayları göstermekte aradaki ince çizgiler ise kömür

kesme noktalarının eĢyükselti eğrilerini ifade etmektedir.

4.8.2 Uygulama ve sonuçlar

Yapılan arazi çalıĢmalarında homojen, faysız, sabit dilim kalınlığında atım yapılan

sahada delik uzunluğu 22 m, delik çapı 9 ınçtir. Her atımda 3 delik seri olarak bağlanmıĢ,

patlatma bölgesinin önünden değerler okunmuĢtur. 150 kg Ģarj edilen deliklerde; dip Ģarj 90, üst

Ģarj 60, 200 kg Ģarj edilen deliklerde; dip Ģarj 12O kg, üst Ģarjda 80 kg ANFO kullanılmıĢtır.

Yemleyici olarak dinamit kullanılmıĢtır. Gecikmeli atımlarda yüzey gecikmeleri 42 ms, delik içi

gecikmeler 25 ms dir. Gecikmesiz atımlarda 0 ms (infilaklı fitil) kullanılmıĢtır

137

Şekil 4.7 Deney atımları yandan kesiti.

Deney planına uygun olarak delinen delikler Ģarjlamaya geçilmeden önce su durumu ve

delik uzunluğu açısından kontrol edilir. Bir problem gözlenmediği taktirde Ģarjlama iĢlemine

baĢlanır. 9 ınc (22,9 cm) delik çapında 0,8 yoğunluktaki anfo 1m de 33 kg Ģarjlanabilimektedir.

Toplam patlayıcı miktarının 450 kg olarak belirlendiği deney planında 3 delik patlatıldığı için

delik baĢına 150 kg anfo kullanılmıĢtır. 150 kg anfo kullanılan deliklerde dip Ģarj (90kg) 3m, üst

Ģarj (60kg) 2m‟dir. 600kg anfo kullanılan atım planında ise delik baĢına 200kg anfo

kulanılmıĢtır. Bu atım planında ise dip Ģarj (120kg) 4m, üst Ģarj (80kg) 2,5m‟dir. Ara sıkılama

ve üst sıkılamaları yapılan deliklerden gelen delik içi gecikme kapsülleri (dipte 500ms, üstte

475 ms gecikmeli elektriksiz kapsül) yüzeyde 42 ms gecikmeli elektriksiz kapsüllerle birbirine

bağlanır. Sisteme manyetodan gelen enerji atımda bir adet kulanılan elektrikli kapsülü ateĢler,

bu kapsülde elektriksiz olan ateĢleme sistemi için gerekli olan ilk Ģoku sağlar ve patlatma iĢlemi

gerçekleĢtirilmiĢ olur. Ġnfilaklı fitil kullanılan deney atımlarında delik içinde ve yüzeyde sadece

infilaklı fitil kulanılmıĢtır.

138

Şekil 4.8 Gecikmeli atım deney planı.

Deneyler yapılırken deney tasarımı ilkeleri olan rassallık, bloklama ve tekrarlama gibi

ilkelerin yerine getirilmesine özen gösterilmiĢtir. L8(27) ortogonal dizinine göre belirlenen

Ģartlarda atımlar yapıldıktan sonra yer sarsıntısını ölçmek için Instantel Mini Mate Plus cihazı

kullanılmıĢtır. Her bir deney 3‟er kez tekrarlanmıĢtır deneyler sonucu elde edilen değerler ile

bu değerlerin normal ortalama ve S/N istatitiğine göre temsili değerleri Çizelge 4.7‟de

görülmektedir.

139

Çizelge 4.7 L8(27) ortogonal dizini kullanılarak sütunlara atanan faktörler, deney kombinasyonları,deney sonucu elde edilen parçacık hız değerleri

A B AXB C AXC BXC D Paçacık hızı (mm/sn)

1 2 3 4 5 6 7

Ölçüm1 Ölçüm 2 Ölçüm 3

Ortalama

PPV

(mm/sn)

(Y)

S/N Deney

NO

Delikler

arası

mesafe

(m)

Toplam

Patlayıcı

madde

Miktarı

(kg ANFO)

Ölçüm

Uzaklığı

(m)

Gecikme

aralığı

(ms)

1 8 450 1 75 1 1 0 228,1 244,6 217,3 230,0 -47,24

2 8 450 1 150 2 2 42 46,1 31,2 27,6 34,96 -31,09

3 8 600 2 75 1 2 42 119,5 90,4 75,7 95,20 -39,72

4 8 600 2 150 2 1 0 50,7 70,7 64 61,80 -35,89

5 12 450 2 75 2 1 42 112,5 77 108,6 99,4 -40,05

6 12 450 2 150 1 2 0 72,9 93,1 63,1 76,36 -37,77

7 12 600 1 75 2 2 0 235,3 252,1 248,9 245,4 -47,80

8 12 600 1 150 1 1 42 36,2 46,7 56,6 46,50 -33,48

140

4.9 Verilerin Analizi

Deney sonuçlarının elde edilen verilerin analizi hem ortalamal hemde S/N istatistiğine

göre ayrı ayrı yapılmıĢtır. Bu analiz 4 aĢamada tamamlanmıĢtır. Bu aĢamalar;

Temel etkilerin belirlenmesi

EtkileĢim analizi,

ANOVA analizi ,

Sürecin optimum Ģartlardaki performansının tahmini ve güvenilirlik olarak

tanımlanır.

4.9.1 Temel etkilerin belirlenmesi

Ortalama istatistiğine göre faktörlerin ve etkileĢimlerin temel etkileri aĢağıdaki gibi

hesaplanmıĢ, bu hesaplamaların tablo gösterimi ve hesaplama sonuçları sırasıyla Çizelge 4.8 ve

Çizelge 4.9 da verilmiĢtir. EtkileĢim grafikleri ise ġekil 4.9‟daki gibidir.

1 1 2 3 4A (Y Y Y Y ) / 4 = (230+34,96+95,2+61,8)/4 = 421,96/4 =105,49

2 5 6 7 8A (Y Y Y Y )/ 4 116,9

1 1 2 5 6B (Y Y Y Y )/ 4 110,2

2 3 42 7 8B (Y Y Y Y ) / 4 112,2

1 1 2 5 6(AXB) (Y Y Y Y ) / 4 139,21

2 3 4 5 6(AXB) (Y Y Y Y ) / 4 83,185

1 1 3 5 7C (Y Y Y Y ) / 4 167,5

2 2 4 6 8C (Y Y Y Y ) / 4 54,9

1 1 3 6 8(AXC) (Y Y Y Y ) / 4 112,015

2 2 4 5 7(AXC) (Y Y Y Y ) / 4 110,4

109,416)/4YYY(Y)BXC( 85411

2 2 3 6 7(BXC) (Y Y Y Y ) / 4 112,991

1 1 4 6 7D (Y Y Y Y )/ 4 153,4

2 2 3 5 8D (Y Y Y Y )/ 4 69,02

141

Çizelge 4.8 Ortalama istatistiğine göre temel etkilerin tablo olarak hesaplanıĢı.

Rassal

sıra

Standart

sıra

1 2 3 4 5 6 7

A B AXB C AXC BXC D

A1 A2 B1 B2 C1 C2 D1 D2

2 1 230 230 230 230 230 230 230

1 2 34,96 34,96 34,96 34,96 34,96 34,96 34,96

3 3 95,2 95,2 95,2 95,2 95,2 95,2 95,2

4 4 61,8 61,8 61,8 61,8 61,8 61,8 61,8

7 5 99,4 99,4 99,4 99,4 99,4 99,4 99,4

5 6 76,36 76,36 76,36 76,36 76,36 76,36 76,36

8 7 245,43 245,43 245,43 245,43 245,43 245,43 245,43

6 8 46,5 46,5 46,5 46,5 46,5 46,5 46,5

TOPLAM 421,96 467,69 440,72 448,93 556,89 332,76 670,03 219,62 448,06 441,59 437,7 451,95 613,59 276,06

Deney Sayısı 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

Ortalama 105,49 116,9 110,2 112,2 139,21 83,185 167,5 54,9 112,015 110,4 109,416 112,991 153,4 69,02

Çizelge 4.9 Ortalama istatistiğine göre faktörlerin temel etkileri.

KOLON FAKTÖR SEVĠYE 1 SEVĠYE 2 FARK

1 A 105,49 116,9 11,4

2 B 110,2 112,2 2

3 AXB 139,21 83,185 -56,025

4 C 167,5 54,9 -112,6

5 AXC 112,015 110,4 -1,62

6 BXC 109,416 112,991 3,6

7 D 153,4 69,02 -84,3

142

Şekil 4.9 Ortalama istatistiğine göre faktör ve etkileĢimlerin temel etkileri grafiksel gösterimi.

Ortalamaya göre temel etkiler incelendiğinde faktörler ve etkileĢim faktörlerinin herbir

seviyesinin performans karakteristiğine olan etkileri 2 seviyeli olarak Çizelge 4.9 da

görülmektedir. Çizelge incelendiğinde seviyeler arasındaki farklılığın büyümesi o faktörün

farklı seviyelerinde performans karakteristiğine olan etki derecesinin fazla olduğunu küçük

olması ise o faktörün performans karakteristiğine olan etkisinin az olduğunu belirtir.

ġekil 4.9 da görüldüğü gibi C (Ölçüm uzaklığı) ve D (Gecikme aralığı) faktörlerinin

farklı seviyelerine göre yer sarsuntısı değerini önemli ölçüde etkilediği gözlenmektedir. Ayrıca

A (Delikler arası mesafe ) ve B (Toplam patlayıcı miktarı) faktörlerinin tek baĢına fazla etkili

olmadığı ancak aralarındaki etkileĢimin (AxB) performans karakteristiği üzerinde etkili olduğu

gözlenmektedir.

Ayrıca aynı çizelgede faktörlerin hangi seviyelerinin performans karakteristiğini

optimun seviyelerde tutacağıda görülmektedir. Yapılan çalıĢmada yer sarsıntısının minimum

seviyelere çekilmesi hedeflendiğinden faktörlerin düĢük seviye değerlerinin dikkate alınması

gerekmektedir.

Ortalama istatistiğine göre temel etkiler etkileĢimler dikkate alınmadan

değerlendirildiğinde; patlatma havzası için parçacık hızı değerlerini yani yer sarsıntısını

minimize eden otimum Ģartlar A1, B1, C2, D2 konfigirasyonudur. Bu Ģartlarda sürecin

performanası aĢağıdaki gibi belirlenir.

143

Yopt = 111.20 + 105.49-111.2+110.2-111.2+54.9-111.2+69.02-111.2=

Yopt = 6.01 mm/sn

Ancak doğal olarak bu Ģartın değiĢmesi muhtemeldir. Çünkü gerçekçi ve kabul gören

Ģart ancak etkileĢim analizi ve varynas analizi neticesinde ortaya çıkacaktır.

S/N istatistiğine göre faktörlerin ve etkileĢimlerin temel etkileri aĢağıdaki gibi

hesaplanmıĢ, bu hesaplamaların tablo gösterimi ve hesaplama sonuçları sırasıyla Çizelge 4.10

ve Çizelge 4.11 de verilmiĢtir. EtkileĢim grafikleri ise ġekil 4.10 daki gibidir.

1 1 2 3 4A (Y Y Y Y ) / 4 = [(-47,244)+(-31,095)+(-39,728)+(-35,897)]/4 = -38,491

39,779)/4YYY(YA 87652

39,0325)/4YYY(YB 65211

39,22)/4YYY(YB 87432

39,906)/4YYY(Y)AXB( 65211

38,364)/4YYY(Y)AXB( 65432

43,702)/4YYY(YC 75311

34,555)/4YYY(YC 86422

39,55)/4YYY(Y)AXC( 86311

38,70)/4YYY(Y)AXC( 75422

39,170)/4YYY(Y)BXC( 85411

39,099)/4YYY(Y)BXC( 76322

42,172)/4YYY(YD 76411

2 2 3 5 8D (Y Y Y Y )/4 36,085 olarak hesaplanır.

144

Çizelge 4.10 Bulunan S/N değerleri ile düzeltilen deney sonuçları çizelgesi.

Standart

sıra

1 2 3 4 5 6 7

A B C D

A1 A2 B1 B2 C1 C2 D1 D2

2 1 -47,244 -47,244 -47,244 -47,244 -47,244 -47,244 -47,244

1 2 -31,095 -31,095 -31,095 -31,095 -31,095 -31,095 -31,095

3 3 -39,728 -39,728 -39,728 -39,728 -39,728 -39,728 -39,728

4 4 -35,897 -35,897 -35,897 -35,897 -35,897 -35,897 -35,897

7 5 -40,054 -40,054 -40,054 -40,054 -40,054 -40,054 -40,054

5 6 -37,772 -37,772 -37,772 -37,772 -37,772 -37,772 -37,772

8 7 -47,802 -47,802 -47,802 -47,802 -47,802 -47,802 -47,802

6 8 -33,486 -33,486 -33,486 -33,486 -33,486 -33,486 -33,486

TOPLAM 153,964 159,114 156,165 156,913 159,627 153,451 174,828 138,25 158,23 154,848 156,681 156,397 168,715 144,363

Deney Sayısı 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

Ortalama -38,491 -39,779 -39,0325 -39,22 -39,906 -38,364 -43,702 -34,565 -39,55 -38,70 -39,170 -39,099 -42,172 -36,085

Çizelge 4.11 S/N oranına göre temel etkilerin belirlenmesi.

COLON FAKTÖR SEVĠYE 1 SEVĠYE 2 L2-L1

1 A -38,491 -39,779 -1,288

2 B -39,0325 -39,22 -0,1925

3 AXB -39,906 -38,364 1,542

4 C -43,702 -34,555 9,147

5 AXC -39,55 -38,70 0,85

6 BXC -39,17092 -39,099 0,071

7 D -42,172 -36,085 6,087

145

Şekil 4.10 S/N istatistiğine göre faktör ve etkileĢimlerin temel etkilerinin grafiksel gösterimi.

ġekil 4.10‟da görüldüğü gibi C (ölçüm uzaklığı) ve D (gecikme aralığı) faktörlerinin

farklı seviyelerine göre yer sarsuntısı değerini önemli ölçüde etkilediği gözlenmektedir.

Ayrıca aynı çizelgede faktörlerin hangi seviyelerinin performans karakteristiğini

optimun seviyelerde tutacağıda görülmektedir. Yapılan çalıĢmada yer sarsıntısının minimum

seviyelere çekilmesi hedeflendiğinden faktörlerin düĢük seviye değerlerinin dikkate alınması

gerekmektedir.

S/N istatistiğine göre temel etkiler, etkileĢimler dikkate alınmadan değerlendirildiğinde;

patlatma havzası için parçacık hızı değerlerini yani yer sarsıntısını minimize eden otimum

Ģartlar yine ortalama istatistiğinde olduğu gibi A1, B1, C2, D2 konfigirasyonu olarak

belirlenmiĢtir.

Bu Ģartlarda sürecin performanası aĢağıdaki gibi bulunur.

Yopt = -39.13+(-38.491-(-39.13))+(-39.032-(-39.13))+( -34.555 - (-39.13))+( -36.085- (-39.13))

Yopt = 30.773 log mm/sn

Bu değer normal değere dönüĢtürüldüğünde ise 34.56 mm/sn değeri bulunur

Ancak doğal olarak bu Ģartın değiĢmesi muhtemeldir. Çünkü gerçekçi ve kabul gören

Ģart ancak etkileĢim analizi ve varyans analizi neticesinde ortaya çıkacaktır.

146

4.9.2 Etkileşim analizi

EtkileĢim analizleri hem ortalama hem de S/N istatistiğine göre yapılmıĢtır. Ortalama

istatistiğine göre faktörler arası etkileĢim hesapları aĢağıda yapılmıĢtır.

1 1A B = (228.1+244.6+217.3+46.1+31.2+27.6)/6 =132.5

1 2A B = (119.5+ 90.4+75.7+50.7+70.7+64)/6=78.5

2 1A B = (112.5+77+108.6+72.9+93.1+63.1)/6=87,9

2 2A B = (235.3+252.1+248.9+36.2+46.7+56.6)/6 = 145,95

1 1A C = (228,1+244,6+217,3+119,5+90,4+75,7)/6 = 162,6

2 1A C = (112,5+77+108,6+235,3+252,1+248,9)/6 = 172,4

1 2A C = (46,1+31,2+27,6+50,5+70,7+64)/6 = 48,38

2 2A C = (72,9+93,1+63,1+36,2+46,7+56,6)/6 = 61,43

1 1A D = (228,1+244,6+217,3+50,7+70,7+64)/6 = 145,9

2 1A D =(72,9+93,1+63,1+235,3+252,1+248,9)/6 = 160,9

1 2A D = (46,1+31,2+27,6+119,5+90,4+75,7)/6 = 65,08

2 2A D = (112,5+77+108,6+36,2+46,7+56,6)/6 = 72,93

1 1B C = (228,1+244,6+217,3+112,5+77+108,6)/6 = 164,68

2 1B C = (119,5+90,4+75,7+235,3+252,1+248,9)/6 = 170,31

1 2B C = (46,1+31,2+27,6+72,9+93,1+63,1)/6 = 55,66

2 2B C = (50,7+70,7+64+36,2+46,7+56,6)/6 = 54,15

1 1B D = (228,1+244,6+217,3+50,7+70,7+64)/6 = 145,9

2 1B D = (50,7+70,7+64+235,3+252,1+248,9)/6 = 153,61

1 2B D = (46,1+31,2+27,6+112,5+77+108,6)/6 = 67

2 2B D = (119,5+90,4+75,7+36,2+46,7+56,6)/6 = 70,85

147

1 1C D = (228,1+244,6+217,3+235,3+252,1+248,9)/6 = 237,71

2 1C D = (50,7+70,7+64+72,9+93,1+63,1)/6 = 69,08

1 2C D = (119,5+90,4+75,7+112,5+77+108,6)/6 = 97,28

2 2C D = (46,1+31,2+27,6+36,2+46,7+56,6)/6 = 40,73

Bu hesaplamalara göre oluĢturulan etkileĢim grafikleri ise ġekil 4.11 de sunulmuĢtur.

Şekil 4.11 Ortalama değerlere göre faktörlerin etkileĢim grafiği

Hesaplamalar ve etkileĢim grafiklerin den de görüldüğü üzere; A (delikler arası mesafe)

ve B (Toplam patlayıcı miktarı) arasında güçlü, B (Toplam patlayıcı miktarı) ve C (Ölçüm

uzaklığı) ile C (Ölçüm uzaklığı) ve D (Gecikme aralığı) arasında zayıf bir etkileĢim tespit

148

edilmiĢtir. Diğer faktörler arasında ise bir etkileĢim tespit edilmemiĢtir. Zayıf etkileĢimler

ortogonal dizinde ve varyans hesabında dikkate alınmayabilmektedir. Ancak bu çalıĢma için

oluĢturulan ortogonal dizinde boĢ sütunlara denk gelen zayıf etkileĢimler ortogonalliği

bozmamak Ģartıyla dikkate alınmıĢtır. Dolayısıyla BC ve CD zayıf etkileĢimlerinden

ortagonalliği bozmayan BC bir faktör olarak dikkate alınmıĢtır. AC sütunu ise etkileĢim

olmadığından boĢ bırakılmıĢtır. Sonuç olarak, ortoganal dizinde ve varyans hesabında göz

önünde bulundurulacak etkileĢim sütunları AB ve BC olarak belirlenmiĢtir.

S/N istatistiğine göre faktörler arası etkileĢim hesapları aĢağıda yapılmıĢtır.

1 1A B = (47,244 + 31,095)/2 = 39,169

2 1A B = (40,054 + 37,772)/2 = 38,913

1 2A B = (39,728 + 35,897)/2 = 37,812

2 2A B = (47,802 + 33,486)/2 = 40,644

1 1A C = (47,244 + 39,728)/2 = 43,486

2 1A C = (40,054 + 47,802)/2 = 43,928

1 2A C = (31,095 + 35,897)/2 = 33,496

2 2A C = (37,772 + 33,486)/2 = 35,631

1 1A D = (47,244 + 35,897)/2 = 41,570

2 1A D =(37,777 + 47,802)/2 = 42,789

1 2A D = (31,095 + 39,728)/2 = 35,411

2 2A D = (40,054 + 33,486)/2 = 36,77

1 1B C = (47,244 + 40,054)/2 = 43,649

2 1B C = (39,728 + 47,802)/2 = 43,765

1 2B C = (31,095 + 37,777)/2 = 34,436

2 2B C = (35,897 + 33,486)/2 = 34,691

149

1 1B D = (47,244 + 37,777)/2 = 42,510

2 1B D = (35,897 + 47,802)/2 = 41,849

1 2B D = (31,095 + 40,054)/2 = 35,574

2 2B D = (39,728 + 33,486)/2 = 36,607

1 1C D = (47,244 + 47,802)/2 = 47,523

2 1C D = (35,897 + 37,777)/2 = 36,837

1 2C D = (39,728 + 40,054)/2 = 39,891

2 2C D = (31,095 + 33,486)/2 = 32,290

Bu hesaplamalara göre oluĢturulan etkileĢim grafikleri ise ġekil 4.12‟de sunulmuĢtur.

Şekil 4.12 S/N istatistiğine göre etkileĢim grafikleri.

Hesaplamalar ve etkileĢim grafiklerinden de görüldüğü üzere; A(delikler arası mesafe)

ve B (Toplam patlayıcı miktarı) arasında güçlü, A (delikler arası mesafe) ve C (Ölçüm uzaklığı)

150

ile B (Toplam patlayıcı miktarı) ve D (Gecikme aralığı) arasında zayıf bir etkileĢim tespit

edilmiĢtir. Diğer faktörler arasında ise bir etkileĢim tespit edilmemeĢtir. Zayıf etkileĢimler

ortogonal dizinde ve varyans hesabında dikkate alınmayabilmektedir. Ancak bu çalıĢma için

oluĢturulan ortogonal dizinde boĢ sütunlara denk gelen zayıf etkileĢimler ortogonalliği

bozmamak Ģartıyla dikkate alınmıĢtır. Dolayısıyla AC ve BD zayıf etkileĢimlerinden

ortagonalliği bozmayan AC bir faktör olarak dikkate alınmıĢtır. Sonuç olarak, ortoganal dizinde

ve varyans hesabında göz önünde bulundurulacak etkileĢim sütunları AB ve AC olarak

belirlenmiĢtir.

4.9.3 Varyans Analizi

Varyans analizi literatür bölümünde analtılan adımlara göre hem ortalama istatistiğine

hemde S/N istatistiğine göre ayrı ayrı yapılmıĢtır.

i) Ortalama istatitiğine göre varyans analizi

1.Deney sonuçlarının toplamı

1 2 3 nT Y Y Y ......... Y

T=228,1+244,6+217,3+46,1+31,2+27,6+119,5+90,4+75,7+50,7+70,7+64+112,5+77+1

08,6+72,9+93,1+63,1+235,3+252,1+248,9+36,2+46,7+56,6

T = 2.668,9

T = T/N

T = 2.668/24=111,20

2.Düzeltme faktörü

n2

T i

i 1

S y C.F

2C.F T / N

3.Toplam kareler toplamı

22 2 2 2

T 1 2 3 n 1 2 3 nS Y Y Y .......... Y Y Y Y .......... Y / N

ST=[(228,1)2+(244,6)

2+(217,3)

2+(46,1)

2+(31,2)

2+(27,6)

2+(119,5)

2+(90,4)

2+(75,7)

2+(50,

7)2+(70,7)

2+(64)

2+(112,5)

2+(77)

2+(108,6)

2+(72,9)

2+(93,1)

2+(63,1)

2+(235,3)

2+(252,1)

2+(248,9)

2

+(36,2)2+(46,7)

2+(56,6)

2] – T

2 / N

ST= 438695,79 – (2668,9)2 /24

151

ST=438695,79 – 296792,80

ST =141902,99

4. Faktörler ve hatanın kareler toplamı

2 2

A 1 A1 2 A2S A /n A /n C.F

SA=[(228,1+244,6+217,3+46,1+31,2+27,6+119,5+90,4+75,7+50,7+70,7+64)2/12+(112,

5+77+108,6+72,9+93,1+63,1+235,3+252,1+248,9+36,2+46,7+56,6)2 / 12 –(2668,9)

2 /24]

SA = (1265,9)2 / 12 + (1403)

2 / 12 –(2668,9)

2 /24]

SA = (1602502,81/12)+(1968409/12)-(7123027,21/24)

SA = 133541,90+164034,08-296792,8

SA = 783,18

2 2

B 1 B1 2 B2S B /n B /n C.F

SB=[(228,1+244,6+217,3+46,1+31,2+27,6+112,5+77+108,6+72,9+93,1+63,1)2/12+(11

9,5+90,4+75,7+50,7+70,7+64+235,3+252,1+248,9+36,2+46,7+56,6)2 / 12 –(2668,9)

2 /24]

SB =[(1322,1)2/12+(1346,8)

2/12–(2668,9)

2 /24]

SB =[(1747948,41/12)+(1813870,24/12)-(712327,21/24)]

SB =[ 145662,36+151155,85-296792,8]

SB =25,42

2 2

AXB 1 (AXB)1 2 (AXB)2S (AXB) /n (AXB) /n C.F

SAXB=[(228,1+244,6+217,3+46,1+31,2+27,6+235,3+252,1+248,9+36,2+46,7+56,6)2/12

+(119,5+90,4+75,7+50,7+70,7+64+112,5+77+108,6+72,9+93,1+63,1)2/12–(2668,9)

2/24]

SAXB =[(1670,7)2/12+(998,2)

2/12–(2668,9)

2 /24]

SAXB =[(2791238,49/12)+(996403,24/12)-(712327,21/24)]

SAXB =[ 232603,20+83033,60-296792,8]

SAXB =18844,01

2 2

C 1 C1 2 C2S C /n C /n C.F

SC=[(228,1+244,6+217,3+119,5+90,4+75,7+112,5+77+108,6+235,3+252,1+248,9)2/12

+(46,1+31,2+27,6+50,7+70,7+64+72,9+93,1+63,1+36,2+46,7+56,6)–(2668,9)2 /24]

SC =[(2010)2/12+(658,9)

2/12–(2668,9)

2 /24]

SC =[(4040100/12)+(434149,21/12)-(712327,21/24)]

152

SC =[ 336675+36179,10-296792,8]

SC=76061,32

2 2

D 1 D1 2 D2S D /n D /n C.F

SD=[(228,1+244,6+217,3+50,7+70,7+64+72,9+93,1+63,1+235,3+252,1+248,9)2/12+

(46,1+31,2+27,6+119,5+90,4+75,7+112,5+77+108,6+36,2+46,7+56,6)–(2668,9)2 /24]

SD =[(1840,8)2/12+(828,1)

2/12–(2668,9)

2 /24]

SD =[(3388544,64/12)+(685749,61/12)-(712327,21/24)]

SD=[282378,72+57145,8-296792,8]

SD=42731,72

2 2

BXC 1 (BXC)1 2 (BXC)2S (BXC) /n (BXC) /n C.F

SBXC=[(228,1+244,6+217,3+50,7+70,7+64+112,5+77+108,6+36,2+46,7+56,6)2/ 12+

(46,1+31,2+27,6+119,5+90,4+75,7+72,9+93,1+63,1+235,3+252,1+248,9)2/12–(2668,9)

2/24]

SBXC =[(1313)2/12+(1355,9)

2/12–(2668,9)

2 /24]

SBXC =[(1723969/12)+(1838464,81/12)-(712327,21/24)]

SBXC =[ 143664,08+153205,4-296792,8]

SBXC =76,68

2 2 2

5 1 (5)1 2 (5)2S 5 / n (5 ) / n (T / N)

S5=[(228,1+244,6+217,3+119,5+90,4+75,7+72,9+93,1+63,1+36,2+46,7+56,6)2/12

+(46,1+31,2+27,6+50,7+70,7+64+112,5+77+108,6+235,3+252,1+248,9)–(2668,9)2 /24]

S5 =[(1344,2)2/12+(1324,7)

2/12–(2668,9)

2 /24]

S5 =[(1806873,64/12)+(1754830,09/12)-(712327,21/24)]

S5=[150572,80+146235,84-296792,8]

S5=15,84

eBXCAXBDCBAT SSSSSSSS

141902,99 = 783,18+25,42+76061,3+42731,72+18844,01+76,68+Se

141902,99= 138522,28+ Se

Se = 3380,71

153

5. Serbestlik Dereceleri

Her faktörün serbestlik derecesi seviye sayısının bir eksiğidir. Toplam serbestlik

derecesi ise yapılan deney sayısının bir eksiğidir.

fT = Toplam serbestlik derecesi

fT = fA + fB + fC + fD+ fAxB + fBxC+ fAxC+ fe

fT=N-l

fT = (Deneme sayısı) . (Tekrar sayısı) – 1

Tf nxr 1

fT = (8x3)-1 = 24-1 = 23

A Af k 1= 2-1 = 1

B Bf k 1 = 2-1 = 1

C Cf k 1= 2-1 = 1

D Df k 1 = 2-1 = 1

AXB A Bf (f ).(f ) = 1.1 =1

BXC B Cf (f ).(f ) = 1.1 =1

e T A B C D AXB BXCf f f f f f f f

fe = Hata serbestlik derecesi = 23-6 = 17

6. Varyans

Faktörler ve hatanın varyansları aĢağıdaki gibi bulunur.

A A AV S /f

VA = 783,18 / 1 = 783,18

VB = 25,42 / 1 = 25,42

VC = 76061,3 / 1 = 76061,3

VD = 42731,72 / 1 = 42731,72

VAXB = 18844,01 / 1 = 18844,01

VBXC = 76,68 / 1 = 76,68

Ve = 3380,71 / 17 = 198,86

154

7. Varyans oranı (F)

Varyans oranları aĢağıdaki gibi bulunur.

AA

e

VF

V

FA = 783,18 / 198,86 = 3,938

FB = 25,42 / 198,86 = 0,127

FC = 76061,3 / 198,86 = 382,48

FD = 42731,72 / 198,86 = 214,88

FAXB = 18844,01 / 198,86 = 94,76

FBXC = 76,68 / 198,86 = 0,385

Fe = Ve / Ve =198,86 / 198,86 = 1

8. Düzeltilmiş kareler toplamı (S’)

Faktörler ve hatanın düzeltilmiĢ kareler toplamı aĢağıdaki gibi bulunur.

'

A A e AS S (V ).(f )

'

AS =783,18-(198,86).(1) = 584,32

'

BS =25,42-(198,86).(1) = -173,44

'

CS =76060,3-(198,86).(1) = 75862,44

'

DS =42731,72-(198,86).(1) = 42532,86

'

AXBS =18844,01-(198,86).(1) = 18645,15

'

BXCS =76,68-(198,86).(1) = -122,18

'

e e e A B C D AXB BXCS S V (f f f f f f )

'

eS =3380,71+(198,86).(6) = 4573,87

9. Katkı yüzdeleri

'

AA

T

SP x100

S

PA= 783,18

141902,99x100 = 0,411

B

173,44P x100

141902,99 = -0,122

155

C

75862,44P x100

141902,99 = 53,46

D

42532,86P x100

141902,99 = 29,98

AXB

18645,15P x100

141902,99 = 13,139

BXC

122,18P x100

141902,99 = -0,087

e

4573,87P x100

141902,99 = 3,223

Yapılan varyans analizi sonucunda elde edilen veriler toplu olarak Çizelge 4.12‟de

verilmiĢtir. Çizelgedeki bu veriler yardımıyla sarsıntının oluĢumunda hangi faktörlerin ve bu

etkilerin yüzde olarak hangi miktarda olduğu belirlenecektir. Etkili faktörler F testiyle, bu faktör

etkilerinin yüzde miktarı ise Çizelge 4.12„deki katkı yüzdesi sütunundan ortaya konacaktır.

Çizelge 4.12 Elde edilen bu veriler ile oluĢturulan varyans analizi tablosu.

KOLON FAKTÖR

SERBESTLĠK

DERECESĠ

(f)

KARELER

TOPLAMI

(S)

VARYANS

(V)

HESAPLANAN

F DEĞERLERĠ

DÜZ.

KARELER

TOPLAMI

('S )

KATKI

YÜZDESĠ

(P)

1 A 1 783,18 783,18 3,938 584,32 0,411

2 B 1 25,42 25,42 0,127 -173,44 -0,122

3 AXB 1 18844,01 18844,01 94,76 18645,15 13,139

4 C 1 76061,3 76061,3 382,48 75862,44 53,46

5 - - - - - - -

6 BXC 1 76,68 76,68 0,385 -122,18 -0,087

7 D 1 42731,72 42731,72 214,88 42532,86 29,98

Diğer / e 17 3380,71 198,86 1 4573,87 3,223

Toplam 23 141902,99 100

F testi, hesaplanan F değerlerinin tablodan okunan F değerleriyle karĢılaĢtırılması

suretiyle yapılmaktadır. Bir faktör için hesaplanan F değerinin tablodan okunan F değerinden

büyük olması sıfır hipotezinin reddildiğinin yani faktör etkisinin anlamlı olduğunun ifadesidir.

Bütün faktörler için hesaplanan F değerleri, F tablo değerleri ile % 90, %95, %97.5 ve %99

güven seviyesinde karĢılaĢtırıldığında anlamlı olan faktörler aĢağıdaki gibi belirlenmiĢtir.

F(1,17) için %90 güven seviyesinde 3,0262 değeri için A, AXB, C, D faktörleri anlamlı,

F(1,17) için %95 güven seviyesinde 4,4513 değeri için AXB, C, D faktörleri anlamlı,

F(1,17) için %97.5 güven seviyesinde 6,042 değeri için AXB, C, D faktörleri anlamlı,

156

F(1,17) için %99 güven seviyesinde 8,3997 değeri için AXB, C, D faktörleri anlamlı

olarak tespit edilmiĢtir.

ÇeĢitli güven seviyelerinde anlamlı bulunan A, AXB, C, D faktörlerinin katkı yüzdeleri

ise sırasıyla %0.41, %13.13, %53.46, %29.98 olarak belirlenmiĢtir. Kontrol edilemeyen

faktörlerden kaynaklanan hata ise %3, 22 dir.

10. Faktör birleştirme (Pooling)

Anlamlı faktörleri daha sağlıklı ve doğru bir Ģekilde belirlemek amacıyla faktör

birleĢtirme iĢlemi yapılmıĢtır. Bu amaçla katkı yüzdesi en düĢük olan ve etkileri anlamsız

bulunan iki faktör yani B (Toplam patlayıcı miktarı) ve BXC (Toplam patlayıcı miktarı x

Ölçüm uzaklığı) bu iĢleme tabi tutulmuĢtur.

Bu amaçla; aĢağıdaki prosedür uygulanır.

i.B ve BxC faktörlerinin serbestlik dereceleri kendi satırlarından silinerek hata

serbestlik derecesine eklenir ve yeni hata serbestlik derecesi 19 olarak bulunur.

fe p=fe + fB +fBxC

fep = 17 +1 +1=19

Diğer faktörlerin ve toplamın serbestlik derecesi değiĢmeyecektir.

ii.B ve BxC faktörlerinin kareler toplamı kendi satırlarından silinerek hata kareler

toplamına eklenir ve yeni hata kareler toplamı 3482.76 olarak bulunur.

Se p= Se + SB +SBxC

Se p=3380,71 + 25,42 + 76,68 =3482.76

Diğer faktörlerin ve toplamın hata kareler toplamı değiĢmeyecektir.

iii.Son aĢamada ise faktörler ve hatanın; varyansları, varyans oranları (F), düzeltilmiĢ

kareler toplamları ve katkı yüzdeleri önceki adımlarda anlatılan süreç aynen takip edilerek

tekrar belirlenir ve faktör birleĢtirme iĢlemi tamamlanır. Hesaplamalar aĢağıda yapılmıĢtır.

VA = 783,18 / 1 = 783,18

VC = 76061,3 / 1 = 76061,3

VD = 42731,72 / 1 = 42731,72

VAXB = 18844,01 / 1 = 18844,01

Ve = 3482,81 / 19 = 183,30

157

FA = 783,18 / 183,30 = 4,27

FC = 76061,3 / 183,30 = 414,95

FD = 42731,72 / 183,30 = 233,12

FAXB = 18844,01 / 183,30 = 102,80

Fe = Ve / Ve =183,30 / 183,30 = 1

'

A A e AS S (V ).(f )

'

AS =783,18-(183,30).(1) = 599,88

'

CS =76060,3-(183,30).(1) = 75878

'

DS =42731,72-(183,30).(1) = 42548,42

'

AXBS =18844,01-(183,30).(1) = 18660,21

'

e e e A C D AXBS S V (f f f f )

'

eS =3482,81+(183,30).(4) = 4573,87

'

AA

T

SP x100

S

PA= 599,88

141902,99x100 = 0,422

C

75878P x100

141902,99 = 53,471

D

42548,42P x100

141902,99 = 29,984

AXB

18660,71P x100

141902,99 = 13,150

e

4216,01P x100

141902,99 = 2,971

Bu hesaplamalar sonucu oluĢan yeni varyans analiz tablosu Çizelge 4.13‟de

sunulmuĢtur. %90, %95, %97.5 ve %99 güven seviyesinde anlamlı olan faktörler aĢağıdaki gibi

belirlenmiĢtir.

158

F (1,19) %90 da 2,989 için A, AXB, C, D faktörleri anlamlı

%95 de 4,3808 için AXB, C, D faktörleri anlamlı

%97,5 de 5,9216 için AXB, C, D faktörleri anlamlı

%99 de 8,1850 için AXB, C, D faktörleri anlamlı bulunmuĢtur.

Çizelge 4.13 Faktör birleĢtirme iĢlemi sonucu oluĢan varyans analizi tablosu.

KOLON FAKTÖR

SERBESTLĠK

DERECESĠ

(f)

KARELER

TOPLAMI

(S)

VARYANS

(V)

HESAPLANAN

F DEĞERLERĠ

DÜZ.

KARELER

TOPLAMI

('S )

KATKI

YÜZDESĠ

(P)

1 A 1 783,18 783,18 4,27 599,88 0,422

2 B - - - - - -

3 AXB 1 18844,01 18844,01 102,80 18660,71 13,150

4 C 1 76061,3 76061,3 414,95 75878 53,471

5 - - - - - - -

6 BXC - - - - - -

7 D 1 42731,72 42731,72 233,12 42548,42 29,984

Diğer / e 19 3482,81 183,30 1 4216,01 2,971

Toplam 23 141902,99 100

ÇeĢitli güven seviyelerinde anlamlı bulunan A, AXB, C, D faktörlerinin katkı yüzdeleri

ise sırasıyla %0.42, %13.15, %53.47, %29.98 olarak belirlenmiĢtir. Kontrol edilemeyen

faktörlerden kaynaklanan hata ise %2.97 dir.

ii) S/N istatistiğine göre göre varyans analizi

Yukarıda ortalama istatistiğine göre yapılan varyans analizi aynı iĢlem prosedürü takip

edilerek S/N istatistiği içinde yapılmıĢtır. Ancak bu analiz için, Çizelge 4.7 de verilmiĢ ve

Çizelge 4.8 de tekrar verilen sarsıntı ölçüm değerlerinin S/N istatistiğine göre temsili bir değere

dönüĢtürülmesi gerekmektedir. Bu dönüĢüm literatür bölümünde de verilen

10S/ N 10Log (MSD) eĢitliği kullanılarak gerçekleĢtirilir. MSD terimi yerine, -çalıĢmada

sarsıntı değerlerinin azaltılması amaçlandığından- “en küçük en iyi” yaklaĢımı için kullanılan;

2 2 2 2

1 2 3 NMSD y y y ........... y / N formülasyonu kullanılır. Bu formülasyona göre

hesaplanan performans karakteristiği değerleri (Yi) Çizelge 4.14‟de görülmektedir.

Y1= -10 log10[(228,1)2+(244,6)

2+(217,3)

2]/3

Y1= -47,244

Y2= -10 log10[(46,1)2+(31,2)

2+(27,6)

2]/3

Y2= -31,095

159

Y3= -10 log10 [(119,5)2+(90,4)

2+(75,7)

2]/3

Y3= -39,728

Y4 = -10 log10 [(50,7)2+(70,7)

2+(64)

2]/3

Y4 = -35,897

Y5= -10 log 10[(112,5)2+(77)

2+(108,6)

2]/3

Y5= -40,054

Y6= -10 log10 [(72,9)2+(93,1)

2+(63,1)

2]/3

Y6=-37,772

Y7= -10 log10[(235,3)2+(252,1)

2+(248,9)

2]/3

Y7= -47,802

Y8= -10 log10 [(36,2)2+(46,7)

2+(56,6)

2]/3

Y8= -33,486

160

Çizelge 4.14 S/N istatistiğine oluĢturulan deney sonuçları çizelgesi.

A B AXB C AXC BXC D Paçacık hızı (mm/sn)

1 2 3 4 5 6 7

Ölçüm 1 Ölçüm 2 Ölçüm 3 S/N

(Y) Deney

No

Delikler arası

mesafe (m)

Toplam Patlayıcı

madde miktarı

(kg ANFO)

Ölçüm

Uzaklığı

(m)

Gecikme

aralığı

(ms)

1 8 450 1 75 1 1 0 228,1 244,6 217,3 -47,24

2 8 450 1 150 2 2 42 46,1 31,2 27,6 -31,09

3 8 600 2 75 1 2 42 119,5 90,4 75,7 -39,72

4 8 600 2 150 2 1 0 50,7 70,7 64 -35,89

5 12 450 2 75 2 1 42 112,5 77 108,6 -40,05

6 12 450 2 150 1 2 0 72,9 93,1 63,1 -37,77

7 12 600 1 75 2 2 0 235,3 252,1 248,9 -47,80

8 12 600 1 150 1 1 42 36,2 46,7 56,6 -33,48

161

i) S/N istatistiğine göre varyans analizi

1.Deney sonuçlarının toplamı

1 2 3 nT Y Y Y ......... Y

T=[(-47,244)+(-31,095)+(-39,728)+(-35,897)+(-40,054)+(-37,772)+(-47,802)+

(-33,486)]

T=-313,083

T = T/N

T = -313.8/8

T = -39,13

2.Düzeltme faktörü

2C.F T / N

C.F = -313.82/8 = 12252,62

3.Toplam kareler toplamı (ST)

n2

T i

i 1

S y C.F

22 2 2 2

T 1 2 3 n 1 2 3 nS Y Y Y .......... Y Y Y Y .......... Y / N

ST=[(-47,244)2+(-31,095)

2+(-39,728)

2+(-35,897)

2+(-40,054)

2+(-37,772)

2+(-47,802)

2+(-

33,486)2]-T

2/8

ST=(2231,995+966,899+1578,313+1288,594+1604,322+1426,723+2285,031+

1121,312)-(-313,083)2/8

ST=12503,5712-98020,964/8=12503,5712-12252,6205

ST=250,9377

4. Faktörler ve hatanın kareler toplamı

2 2

A 1 A1 2 A2S A /n A /n C.F

2 2

A 1 A1 2 A2S A /n A /n CF

SA =[(-153,96)2/4+(-159,11)

2/4] –(-313,083)

2 /8 = (5926,228+6329,714)-12252,229

SA=12255,942-12252,62

SA=3,322

162

2 2

B 1 B1 2 B2S B /n B /n C.F

SB =[ (-156,16)2/4+ (-156,91)

2/4] –(-313,083)

2 /8 = (6097,267+6155,422)-12252,62

SB=12252,689-12252,62

SB=0,0693

2 2

AXB 1 (AXB)1 2 (AXB)2S (AXB) /n (AXB) /n C.F

SAXB =[(-159,62)2/4+(-153,45)

2/4] –(-313,083)

2 /8 = (6370,195+5887,185)-12252,62

SAXB=12257,38-12252,62

SAXB=4,760

2 2

C 1 C1 2 C2S C /n C /n C.F

SC =[(-174,82)2/4+(- 138,25)

2/4] –(-313,083)

2 /8 = (7641,207+4778,611)-12252,62

SC=12419,818-12252,62

SC=167,198

2 2

D 1 D1 2 D2S D /n D /n C.F

SD =[ (168,715)2/4+ (-144,363)

2/4] –(-313,083)

2 /8 = (7116,609+5210,168)-12252,62

SD=12326,777-12252,62

SD=74,157

(C.F)/n(AXC)/n(AXC)S (AXC)2

2

2(AXC)1

2

1(AXC)

SAxC=[(-158,23)2/4+(-154,84)

2/4] –(-313,083)

2 /8 = (6259,57+5994,475)-12252,62

SAxC =12254,045-12252,62

SAxC =1,425

SAxC=1,425

Se =ST – SA-SB-SAxB-Sc-SAxC-SD

Se=0,0064

S6 değerinide Se yi kontrol amaçlı hesaplayacak olursak,

C.F/n(6)/n(6)S (6)2

2

2(6)1

2

1(6)

S6 = [(-156,68)2/4+4(-156,39)

2/4] –(-313,083)

2 /8 = (6137,2364+6115,39)-12252,62

S6 = 12252,6264-12252,62

163

S6 = 0,0064 değeri bulunur.

Yani S6=Se olduğundan yapılan hesaplamalar doğrudur.

5. Serbestlik Dereceleri

Her faktörün serbestlik derecesi seviye sayısının bir eksiğidir. Toplam serbestlik

derecesi ise yapılan deney sayısının bir eksiğidir.

fT = Toplam serbestlik derecesi

fT=N-l

fT = (Deneme sayısı) – 1

fT= 8-1 = 7

A Af k 1= 2-1 = 1

B Bf k 1 = 2-1 = 1

C Cf k 1= 2-1 = 1

D Df k 1 = 2-1 = 1

AXB A Bf (f ).(f ) = 1.1 =1

AXC A Cf (f ).(f ) 1.1 1

AXCAXBDCBATe ffffffff

fe = 7-6 = 1

6. Varyans

Faktörler ve hatanın varyansları aĢağıdaki gibi bulunur.

A A AV S /f

VA = 3,322 / 1 = 3,322

VB = 0,0693 / 1 = 0,0693

VC = 167,198 / 1 = 167,198

VD = 74,157 / 1 = 74,157

VAXB = 4,760 / 1 = 4,760

VAXC = 1.425 / 1 = 1.425

Ve = 0.0064 / 1 = 0.0064

164

7. Varyans oranı (F)

Varyans oranları aĢağıdaki gibi bulunur.

AA

e

VF

V

FA = 3,322 / 0.0064 = 519.06

FB= 0,0693/ 0.0064= 10.82

FC=167,198 / 0.0064 = 26124.68

FAXB=4,760 / 0.0064 = 743.75

FAXC=1.425 / 0.0064=222.65

FD=74,157 / 0.0064 = 11587.03

Fe=0.0064 / 0.0064 = 1

8.Düzeltilmiş kareler toplamı (SI)

Faktörler ve hatanın düzeltilmiĢ kareler tplamı aĢağıdaki gibi bulunur.

'

A A e AS S (V ).(f )

'

AS =3,322-0.0064x1=3.3156

'

BS =0,0693-0.0064x1=0.0629

'

CS =167,198-0.0064x1=167.191

'

DS =74,157-0.0064x1=74.150

'

AXBS =4,760-0.0064x1=4.7536

I

AXCS =1.425-0.0064x1=1.4186

I

e e e A B C D AXB AXCS S V (f f f f f f )

'

eS =0.0064+0.0064 x 6=0.0448

9.Katkı yüzdeleri

'

AA

T

SP x100

S

PA= (3.3156/250.9377) x 100 = 1.321

PB= (0.0629/250.9377) x 100 =0.0250

PC= (167.191/250.9377) x 100=66.626

165

PD= (74.150/250.9377) x 100=29.549

PAXB= (4.7536/250.9377) x 100=1.894

PAxC= (1.4186/250.9377) x 100=0.565

Pe = (0.0448 / 250,9377) x 100= 0.0178

Yapılan varyans analizi sonucunda elde edilen veriler toplu olarak Çizelge 4.15‟de

verilmiĢtir. Çizelgedeki bu veriler yardımıyla sarsıntının oluĢumunda hangi faktörlerin ve bu

faktör etkilerinin yüzde olarak hangi miktarda olduğu belirlenecektir. Etkili faktörler F testiyle,

bu faktör etkilerinin yüzde miktarı ise Çizelge 4.15‟deki katkı yüzdesi sütunundan ortaya

konacaktır.

Çizelge 4.15 S/N değerlerine göre elde edilen veriler ile oluĢturulan varyans analizi çizelgesi.

COLON FAKTÖR SERBESTLĠK

DERECESĠ

KARELER

TOPLAMI

(S)

VARYANS

(V)

F TABLO

DEĞERLERĠ

DÜZ.

KARELER

TOLAMI

('S )

KATKI

YÜZDESĠ

(P)%

1 A 1 3,322 3,322 519.06 3.3156 1.321

2 B 1 0,0693 0,0693 10.82 0.0629 0.0250

3 AXB 1 4,760 4,760 743.75 4.7536 1.894

4 C 1 167,198 167,198 26124.68 167.191 66.626

5 AXC - 1,4250 1,4250 222.65 1.4186 0.565

6 - - - - - - -

7 D 1 74,157 74,157 11587.03 74.150 29.549

Diğer / e 1 0,0064 0,0064 1 0.0448 0.0178

Toplam 7 250,9377 100

F testi, hesaplanan F değerlerinin çizelgeden okunan F değerleriyle karĢılaĢtırılması

suretiyle yapılmaktadır. Bir faktör için hesaplanan F değerinin çizelgeden okunan F değerinden

büyük olması sıfır hipotezinin reddildiğinin yani faktör etkisinin anlamlı olduğunun ifadesidir.

Bütün faktörler için hesaplanan F değerleri, F tablo değerleri ile %90, %95, %97.5 ve %99

güven seviyesinde karĢılaĢtırıldığında anlamlı olan faktörler aĢağıdaki gibi belirlenmiĢtir.

F(1,1) için %90 güven seviyesinde 39,864 değeri için A, AXB, AXC, C, D faktörleri

anlamlı,

F(1,1) için %95 güven seviyesinde 161,45 değeri için A, AXB, AXC, C, D faktörleri

anlamlı,

F(1,1) için %97.5 güven seviyesinde 647,79 değeri için AXB, C, D faktörleri anlamlı,

F(1,1) için %99 güven seviyesinde 4052.2 değeri için C, D faktörleri anlamlı olarak tespit

edilmiĢtir.

166

ÇeĢitli güven seviyelerinde anlamlı bulunan A, AXB, AXC, C, D faktörlerinin katkı

yüzdeleri ise sırasıyla %1.32, %1.89, %0.56, %66.62, %29.54 olarak belirlenmiĢtir. Kontrol

edilemeyen faktörlerden kaynaklanan hata ise %0.017 dir.

10. Faktör birleştirme (Pooling)

Anlamlı faktörleri daha sağlıklı ve doğru bir Ģekilde belirlemek amacıyla faktör

birleĢtirme iĢlemi yapılmıĢtır. Bu amaçla katkı yüzdesi en düĢük olan ve etkisi anlamsız bulunan

faktör yani B (Toplam patlayıcı miktarı) faktörü bu iĢleme tabi tutulmuĢtur.

Bu amaçla; aĢağıdaki prosedür uygulanır.

i.B faktörlerinin serbestlik dereceleri kendi satırlarından silinerek hata serbestlik

derecesine eklenir ve yeni hata serbestlik derecesi 2 olarak bulunur.

fe p=fe + fB

fep = 1 +1=2

Diğer faktörlerin ve toplamın serbestlik derecesi değiĢmeyecektir.

ii.B ve faktörünün kareler toplamı kendi satırlarından silinerek hata kareler toplamına

eklenir ve yeni hata kareler toplamı 0.0757 olarak bulunur.

Se p= Se + SB

Se p= 0,0064+0,0693=0.0757

Diğer faktörlerin ve toplamın hata kareler toplamı değiĢmeyecektir.

iii.Son aĢamada ise faktörler ve hatanın; varyansları, varyans oranları (F), düzeltilmiĢ

kareler toplamları ve katkı yüzdeleri önceki adımlarda anlatılan süreç aynen takip edilerek

tekrar belirlenir ve faktör birleĢtirme iĢlemi tamamlanır. Hesaplamalar aĢağıda yapılmıĢtır.

VA = 3.322 / 1 = 3.322

VC = 167.198/1 =167.198

VD = 74.157 / 1=74.157

VAXB = 4.760/1=4.760

VAxC=1.4250/1=1.425

Ve = 0.0757/2 =0.0378

FA = 3.322/0.0378=87.88

FC = 167.198/0.0378=4423.22

167

FD = 74.157/0.0378=1961.82

FAXB = 4.760/0.0378=125.92

FAxC=1.425/0.0378=37.69

Fe = Ve / Ve =0.0378/0.0378=1

'

A A e AS S (V ).(f )

'

AS =3.322-(0.0378).(1) = 3.2842

'

CS =167.198-(0.0378).(1) = 167.1602

'

DS =74.157-(0.0378).(1) = 74.1192

'

AXBS =4.76-(0.0378).(1) = 4.7222

S‟AxC =1.425-(0.0378).(1) =1.3872

'

eS =Se+ Ve (fA+fC+fD+fAxB+fAXC)

'

eS =0.0757 + 0.0378 (1+1+1+1+1)=0.2647

'

AA

T

SP x100

S

A

3,2842P x100

250,9377 = 1.30

C

167,16P x100

250,9377 = 66.61

D

74,119P x100

250,9377 = 29.53

AXB

4,722P x100

250,9377= 1.88

AXC

1,387P x100

250,9377= 0.552

e

0,2647P x100

250,9377= 0.105

Bu hesaplamalar sonucu oluĢan yeni varyans analiz tablosu Çizelge 4.16‟da

sunulmuĢtur. %90, %95, %97.5 ve %99 güven seviyesinde anlamlı olan faktörler aĢağıdaki gibi

belirlenmiĢtir.

168

Çizelge 4.16 Pooling uygulanan S/N değerleri varyans analizi çizelgesi.

COLON FAKTÖR SERBESTLĠK

DERECESĠ

KARELER

TOPLAMI

(S)

VARYANS

(V)

HESAPLANAN

F DEĞERLERĠ

DÜZ.

KARELER

TOPLAMI '(S )

KATKI

YÜZDESĠ

(P)%

1 A 1 3,322 3,322 87.88 3.2842 1.3087

2 B Faktör birleĢtirme

3 AXB 1 4,760 4,760 125.92 4.7222 1.8818

4 C 1 167,198 167,198 4423.22 167.1602 66.6142

5 AXC - 1,4250 1,4250 37.69 1.3872 0.5528

6 - - - - - - -

7 D 1 74,157 74,157 1961.82 74.1192 29.5368

Diğer/e 2 0.0757 0,0378 1 0.2647 0.105

Toplam 7 250,9377 100

F (1,2) % 90 da 8.5263 için A, AXB, AXC, C, D faktörleri anlamlı

% 95 de 18.563 için A, AXB, AXC, C, D faktörleri anlamlı

% 97,5 de 38.506 için A, AXB, C, D faktörleri anlamlı

% 99 de 98.503 için AXB, C, D faktörleri anlamlı bulunmuĢtur,

ÇeĢitli güven seviyelerinde anlamlı bulunan A,AXB, C, AXC, D faktörlerinin katkı

yüzdeleri ise sırasıyla %1.30, %1.88, %66.61, %0.55, %29.53 olarak belirlenmiĢtir. Kontrol

edilemeyen faktörlerden kaynaklanan hata ise %0.1 dir.

4.9.4 Sürecin optimum şartlardaki performansının tahmini ve Güvenilirlik

Sürecin optimum Ģartlardaki performası her iki performans istatistiği için incelenmiĢ

olup, her ikisi içinde faktör birleĢtirme sonrası her bir güven seviyesi için anlamlı çıkan

faktörler ve etkileĢimler dikkate alınmıĢtır.

i. Ortalama istatistiğine göre

Ortalama istatistiği için anlamlı bulunan C (Ölçüm uzaklığı) ve D (Gecikme aralığı)

faktörleri ile, AxB (Delikler arası mesafe x Toplam patlayıcı miktarı) etkileĢimi optimum

performansı belirlemede dikkate alınmalıdır.

C ve D faktörleri incelenecek olursak, bu faktörlerin sarsıntıyı minimum yapan

seviyeleri C2 yani 150 m ölçüm uzaklığı ve D2 yani 42 ms gecikme aralığı seviyeleridir. AxB

etkileĢimi iki faktörün bir arada etkili olduğunu ifade ettiğinden, A ve B nin seviyeleri artık

AxB etkileĢim kombinasyonlarına göre belirlenecekir. Bunun için AB arasındaki etkileĢimin

seviye kombinasyonlarının çıktı sonuçlarına bakmak gerekmektedir. Bu etkileĢim seviye

kombinasyonları;

169

1 1A B = 132.5

1 2A B = 78.5

2 1A B = 87,9

2 2A B = 145,95 Ģeklindedir.

Görüldüğü gibi AB etkileĢimi dikkate alındığında minumum sarsıntı değerini veren

kombinasyon 78.5 değeriyle A1B2 kombinasyonudur. Ortalama istatistiğine göre etkileĢimler

dikkate alınmadan yersarsıntısını minimize eden optimum Ģartların A1, B1, C2, D2

konfigirasyonu olduğu hatırlanırsa, bu kombinasyondaki A1B1 değerine göre A1B2 değeri daha

küçüktür yani daha düĢük bir sarsıntı yapmaktadır. Dolayısıyla AB etkileĢimi dikkate

alındıktan sonra minimum sarsıntıyı sağlayacak optimum Ģartlar A1B2,, C2,D2 kombinasyonu

olarak ortaya çıkar. Bu tasarım 8 m delikler arası mesafe, 600 kg toplam patlayıcı miktarı, 150

m ölçüm uzaklığı ve 42 ms gecikme aralığının kullanıldığı patlatma tasarımını tanımlar. Bu

Ģartlarda sürecin performansı (yani patlatma sarsıntısı) aĢağıdaki gibi bulunmuĢtur.

opt. 1 2 2 2Y T (A XB T) (C T) (D T)

Yopt = 111,2 + (78,5-111,2) + (54,9-111,2) + (69,02-111,2)

Yopt = 111,2 – 32,7 -56,3 -42,18

Yopt = -19,98 =0

TitreĢim değeri eksi bir değer olamayacağından Yopt= 0 olarak alınır.

Elde edilen bu sonucun anlamlı olabilmesi için; tahmini performans değeri dikkate

alınarak güven aralığı sınırlarının belirlenmesi ve A1B2,, C2, D2 optimum patlatma

konfigirasyonuna göre yapılan 4 deneme patlatmasının (doğrulama deneyleri) sarsıntı

ortalamasının bu belirlenen aralık içinde olması gerekir. Buna göre %90 güven seviyesi için

tolerans;

1 2 e e r e rC.I F(n ,n ) x V x (N N ) / N xN

1,64)8/(1Ne

C.I F ( 1,19 ) x 183,30 x ( 1,6 4 ) / 1,6 x 4

C.I F (2,990) x 183,30 x ( 1,6 4 ) / 1,6x 4

C.I 479,558

C.I 21,89 olarak, güven aralığı ise;

170

0 -21.89 < y < 0+21.89

-21.89< y < 21.89 olarak bulunur.

Yine yukarıdaki güven aralığı formülü kullanılarak %95, %97.5 ve %99 güven

seviyelerinde belirlenen toleranslar ve güven aralıkları aĢağıdaki gibidir.

% 95 güven seviyesi için CI= 34.7 , güven aralığı -34.7 < y < 34.7

% 97.5 güven seviyesi için CI= 40.3, güven aralığı -40.3 < y < 40.3

% 99 güven seviyesi için CI=47.46 , güven aralığı -47.46 < y < 47.46

Tahmini performansın doğruluğunu istatistiksel olarak ortaya koymak için yapılan

doğrulama deneyleri sonucunda ise Çizelge 4.17‟deki sarsıntı değerleri gibi elde edilmiĢtir.

Çizelge 4.17 Doğrulama deneyleri sonuçları.

Doğrulama

Deney No 1 2 3 4 Ortalama

Sarsıntı değeri

(mm/sn) 36.8 32.7 34.6 32.1 34.05

Görüldüğü gibi doğrulama deney ortalaması, %90 güven seviyesi için, güven sınırları

içinde kalmazken, %95, %97.5 ve %99 için güven sınırları içindedir. Bu durum doğrulama

deneylerinin, geniĢ bir aralıkta belirlenen performansı anlamlı ve geçerli yaptığını ortaya koyar.

Ancak daha kesin ve sağlıklı sonuç için doğrulama deneylerinin sayısının arttırılması faydalı

olacaktır.

ii)S/N İstatisitiğine göre

F (1,2) %90 da 8.5263 için A, AXB, AXC, C, D faktörleri anlamlı

%95 de 18.563 için A, AXB, AXC, C, D faktörleri anlamlı

%97,5 de 38.506 için A, AXB, C, D faktörleri anlamlı

%99 de 98.503 için AXB, C, D faktörleri anlamlı bulunmuĢtur,

EtkileĢimsiz Ģartlarda temel etkilere göre belirlenen optimum Ģartlar A1, B1, C2, D2

olarak belirlenmiĢti. Ancak varyans analizi sonrası anlamlı bulunan faktörlere ve etkileĢimlere

göre bu Ģartların revize edilmesi gerekmektedir.

S/N istatistiğine için %90 ve %95 güven seviyesinde anlamlı bulunan faktörler A,

(Delikler arası mesafe) AXB (Delikler arası mesafe x Toplam patlayıcı miktarı), AxC (Delikler

arası mesafe x Ölçüm uzaklığı), C (Ölçüm uzaklığı), D (Gecikme aralığı) faktörleridir.

171

Dolayısıyla bu faktörler optimum performansı belirlemede dikkate alınacaktır. Burada öncelikle

etkileĢimlerin incelenmesi gerekmektedir. AB etkileĢimin kombinasyonlarına bakılacak olursa;

Bunlar

1 1A B = (47,244 + 31,095)/2 = 39,169

2 1A B = (40,054 + 37,772)/2 = 38,913

1 2A B = (39,728 + 35,897)/2 = 37,812

2 2A B = (47,802 + 33,486)/2 = 40,644 Ģeklindedir.

Görüldüğü gibi minimum sarsıntı değerini veren kombinasyon 1 2A B kombinasyonudur

ve bu değer etkileĢimsiz optimum Ģartlar için belirlenen 1 1A B in sarsıntı değerinden düĢüktür.

Dolayısıyla A1 B1, A1 B2 olarak düzeltilerek yeni Ģartlar A1, B2, C2, D2 olarak belirlenir.

EtkileĢimdeki A1 ise zaten konfigirasyonda içerildiğinden A faktörü için bir çeliĢki söz konusu

değildir. Dolayısıyla AB etkileĢimi dikkate alındıktan sonra minimum sarsıntıyı sağlayacak

optimum Ģartlar A1B2,, C2, D2 kombinasyonu olarak ortaya çıkar ve sürecin optimum Ģartlardaki

performansı (yani patlatma sarsıntısı) aĢağıdaki gibi bulunur.

T = -313,083

T = -313,083 / 8 = -39,135

Yopt = -39,135 + ((-37,812-(-39,135)) + ((-34,555-(-39,135)) + ((-36,085-(-39,135))

Yopt =-39,135 +1,323 + 4,58 + 3,05

Yopt = -30,182

Bu logoritmik değeri normal değere dönüĢtürürsek 32.29 mm/sn değeri elde edilir.

Diğer etkileĢim olan AC nin etkisini belirlemek için yine kombinasyonları incelenir.Bu

kombinasyonlar;

1 1A C = (47,244 + 39,728)/2 = 43,486

2 1A C = (40,054 + 47,802)/2 = 43,928

1 2A C = (31,095 + 35,897)/2 = 33,496

2 2A C = (37,772 + 33,486)/2 = 35,631 Ģeklindedir.

172

Burada ise minimum sarsıntı değerini veren kombinasyon 1 2A C kombinasyonudur. Bu

kombinasyon A1 ,B2 ,C2 ,D2 olarak belirlenen optimum Ģartlarla zaten uyumlu olduğu için yani

zaten içerildiği için AC etkileĢimi için optimum Ģartlarda bir revizyona ihtiyaç duyulmaz.

Sonuç olarak S/N istatistiği için, %90 ve %95 güven seviyesinde yersarsıntısını

minimize eden optimum Ģartlar A1, B2, C2, D2 konfigirasyonudur. Bu tasarım 8 m delikler arası

mesafe, 600 kg toplam patlayıcı miktarı, 150 m ölçüm uzaklığı ve 42 ms gecikme aralığının

kullanıldığı patlatma tasarımını tanımlar.

%97.5 ve %99 güven seviyeleri için ise faktör sayıları değiĢmesi ve azalmasına rağmen

optimum Ģartlarda ve performans değerinde bir değiĢim söz konusu değildir.

Elde edilen bu sonuçların anlamlı olabilmesi için; tahmini performans değeri dikkate

alınarak güven aralığı sınırlarının belirlenmesi ve A1B2,, C2,D2 optimum patlatma

konfigirasyonuna göre yapılan 4 deneme patlatmasının (doğrulama deneyleri) sarsıntı

ortalamasının bu belirlenen aralık içinde olması gerekir. Buna göre %90 güven seviyesi için

tolerans;

reree21 Nx N / )N(Nx V x )n,nF(C.I

Ne= N

1 c =8/(1+3) = 2

4 x 2 / ) 42 ( x 0,0378 x ) 1,2 ( FC.I

4 x 2 / ) 42 ( x 0,0378 x ) (8,526C.I

C.I 0,491bulunur.

Güven aralığı ise;

-30.182 -0.491 < y < -30.182 +0.491

-29.691< y <30.673 olarak bulunur.

Bu logoritmik sınır değerler gerçek değerlere antilogaritması alınarak çevrilir. Bu

dönüĢüm förmülü ve hesaplama aĢağıda yapılmıĢtır.

S/N= -10 log10 (MSD)

(S/N)/-10=log10 (MSD)

MSD = 10-(-S/N)/10

MSD = 10-(-29,691)/10

=931.3

Yexp=(MSD)1/2 = (931.3)

1/2 =30.51

173

MSD = 10-(-30,673)/10

= 1167.6

Yexpected=(MSD)1/2 = (1167.6)

1/2 =34.17 bulunur.

Güven sınırlarıda 30.51 ≤ y ≤ 34.17 Ģeklinde oluĢur.

Görüldüğü gibi doğrulama deney ortalaması (34.05), %90 güven seviyesi için, güven

sınırları içinde kalmaktadır. Bu doğrulama deney ortalaması %95, %97.5 ve %99 güven

seviyeleri için ise daha geniĢ aralıklar söz konusu olacağından yine sınırlar içinde kalacaktır.

Sonuç olarak S/N istatistiğine göre, patlatma kaynaklı sarsıntıları azaltmak için kontrol

edilebilen delik geometrisi parametreleri dikkate alınarak yapılan deney tasarımı baĢarıyla

uygulanabilir niteliktedir.

174

5. SONUÇ

Bu çalıĢmada bir deney tasarım yöntemi olan Taguchi deneysel tasarım yöntemi

kullanılarak SLĠ Ģartlarında kontrol edilebilir olan bazı delik geometrisi faktörlerinin

(parametrelerinin) patlatma kaynaklı sarsıntılara olan etkilerinin incelenmesi ve bu patlatma

kayaklı sarsıntıların faktör optimizasyonu ile azaltılması amaçlanmıĢtır.

Bu amaçla SLĠ Ģartlarında kontrol edilebilir olan 4 faktör (Delikler arası mesafe (A),

Toplam patlayıcı madde miktarı (B), Ölçüm uzaklığı (C) ve Gecikme süresi (D)) 2 seviyeli

olarak ve L8(2)7 Ortogonal dizini kullanılarak 3 tekrarlı 8 deney kombinasyonuna tabi tutulmuĢ,

her bir deney sonucunda oluĢan sarsıntı değerleri parçacık hızı (mm/sn) olarak sarsıntı ölçüm

cihazında okunup kayıt altına alınarak, bu deney sonuçları hem ortalama hem de S/N

istatistiğine göre analiz edilmiĢtir. Tüm deney patlatmaları iĢletmede Aslanlı bölgesi Dragline

panosunun bir diliminde kömür üstündeki 22 m lik marn formasyonunda 90 açıyla, 9 ınc

çapında, delikler oluĢturarak ve üçerli guruplar halinde seri olarak patlatılarak yapılmıĢtır.

Analiz aĢamasında ilk olarak temel etkiler ve etkileĢimler belirlenmiĢtir. Temel etkiler

değerlendirildiğinde; her iki istatistik için etkileĢimsiz durumda, sarsıntı miktarını minimize

eden optimum Ģart kombinasyonu (yani faktörlerin seviyeleri) A1B1C2D2 olarak belirlenmiĢtir.

Yani bu kombinasyon 8 m delikler arası mesafe, 450 kg toplam patlayıcı miktarı, 150m ölçüm

uzaklığı, 42 ms gecikme süresini ifade etmektedir. Her iki istatistik için; ölçüm uzaklığı (C) ve

gecikme süresi (D) en yüksek temel etkiye sahip faktörler olmuĢtur. Bu Ģartlarda sürecin

performansı ortalama istatistiği için 6.01 mm/sn, S/N istatistiği için 34.56 mm/sn olarak

bulunmuĢtur.

Yine her iki istatistik için etkileĢimler değerlendirildiğinde; Ortalama istatistiği için

Delikler arası mesafe (A) ile Toplam patlayıcı madde miktarı (B) arasında güçlü, Toplam

patlayıcı madde miktarı (B) ile Ölçüm uzaklığı (C ) arasında zayıf etkileĢim; S/N istatistiği için

ise; Delikler arası mesafe (A) ile Toplam patlayıcı madde miktarı (B) arasında güçlü, Delikler

arası mesafe (A) ile Ölçüm uzaklığı (C ) arasında zayıf etkileĢim belirlenmiĢtir.

Sonraki aĢamada her iki istatistik için faktör ve etkileĢimlerin etkilerinin anlamlılığını

ve etki oranını belirlemek amacı ile varyans analizi yapılmıĢtır. Varyans analizlerinde çıkan

sonuçlara göre nihai optimum Ģartlar belirlenmiĢ ve doğrulama deneyleri yapılarak bu optimum

Ģartların güvenilirliği tespit edilmiĢtir.

Ortalama istatistiğine göre yapılan varyans analizi sonucunda %90 güven seviyesinde

A, AXB, C, D faktörleri, %95 %97,5 ve %99 güven seviyelerinde ise AXB, C, D faktörleri

175

anlamlı bulunmuĢtur. Bu faktörlerin seviyeleri yani optimum Ģartlar ise etkileĢimler de dikkate

alındıktan sonra tüm güven seviyeleri için A1B2, C2, D2, olarak, yani 8 m delikler arası mesafe

600 kg toplam patlayıcı miktarı, 150 m ölçüm uzaklığı, 42 ms gecikme süresi olarak ortaya

çıkmıĢtır (%90 da anlamlı bulunan A faktörü etkileĢim halinde daha yüksek bir azaltıcı etkiye

sahip olduğundan süreç performansına katkısı etkileĢim olarak dahil edilmiĢtir). Dolayısıyla tüm

güven seviyeleri için anlamlı bulunan ve süreç performans tahmininde hesaba katılan faktörler

AXB,C,D faktörleri olarak belirlenmiĢ olup bunların katkı yüzdeleri ise sırasıyla %13.15,

%53.47, %29.98 olarak belirlenmiĢtir. Kontrol edilemeyen faktörlerden kaynaklanan hata ise

%2.97 dir. Yani tüm güven seviyelerinde parametrelerin sarsıntı oluĢumunda etkinlik

sıralaması büyükten küçüğe ölçüm mesafesi, gecikme süresi, delikler arası mesafe-toplam

patlayıcı miktarı etkileĢimi Ģeklindedir. Her bir güven seviyesi için tahmini performans hesabına

katılan anlamlı faktörler aynı olduğu için sürecin optimum Ģartlardaki nihai performansı da her

bir güven seviyesi için aynıdır ve 0 mm/sn olarak bulunmuĢtur. Bu değer görüldüğü gibi daha

önce etkileĢimsiz Ģartlar için 6.01 mm/sn olarak bulunan performans değerinden düĢüktür.

Tahmin edilen bu süreç performansının yani tasarımın güvenilirliğini belirlemek için 4

doğrulama deneyi uygulanarak yapılan güven aralığı testinde ise tasarım % 90 güven seviyesi

için güvenilir çıkmazken, %95, %97.5 ve %99 için güvenilir çıkmıĢtır.

S/N istatistiğine göre yapılan varyans analizi sonucunda %90 ve %95 güven

seviyesinde A, AXB, AXC, C, D faktörleri, %97,5 güven seviyesinde A, AXB, C, D faktörleri

ve %99 güven seviyesinde AXB, C, D faktörleri anlamlı bulunmuĢtur. Bu faktörlerin seviyeleri

yani optimum Ģartlar ise etkileĢimlerde dikkate alındıktan sonra tüm güven seviyeleri için A1B2 ,

C2, D2, olarak, yani 8 m delikler arası mesafe 600 kg toplam patlayıcı miktarı, 150 m ölçüm

uzaklığı, 42 ms gecikme süresi olarak ortaya çıkmıĢtır.

Tüm güven seviyeleri için anlamlı bulunan ve süreç performans tahmininde hesaba

katılan faktörler AXB, C, D faktörleri olarak belirlenmiĢ olup bunların katkı yüzdeleri ise

sırasıyla %1.88, %66.61, %29.53 olarak belirlenmiĢtir. Kontrol edilemeyen faktörlerden

kaynaklanan hata ise %0.1 dir. Yani tüm güven seviyelerinde parametrelerin sarsıntı

oluĢumunda etkinlik sıralaması büyükten küçüğe ölçüm mesafesi, gecikme süresi, delikler arası

mesafe-toplam patlayıcı miktarı etkileĢimi Ģeklindedir. Her bir güven seviyesi için tahmini

performans hesabına katılan anlamlı faktörler aynı olduğu için sürecin optimum Ģartlardaki

nihai performansı da her bir güven seviyesi için 32.29 mm/sn (30.182 log mm/sn) olarak

bulunmuĢtur.Bu değer görüldüğü gibi daha önce etkileĢimsiz Ģartlar için bulunan 34.56 mm/sn

(30.773 log mm/sn) olarak bulunan performans değerinden düĢüktür.

176

Tahmin edilen bu süreç performansının yani tasarımın güvenilirliğini belirlemek için 4

doğrulama deneyi uygulanarak yapılan güven aralığı testinde ise tasarım tüm güven seviyeleri

için güvenilir çıkmıĢtır.

Bu sonuçlar genel bir bakıĢ açısıyla değerlendirilecek olursa; SLĠ Ģartlarında patlatma

kaynaklı sarsıntıların azaltılmasında etkin birincil faktörler büyüklük sırasına göre patlama

noktasına olan uzaklık ve patlatmadaki gecikme süresidir. Ġki faktöründe artması sarsıntı

miktarını azaltmaktadır. Bu sonuçlar literatürde bu konuyla ilgili yapılan çalıĢmalarda elde

edilen sonuçlara paralel olup, desteklemektedir. Sarsıntı oluĢumunda etkin ikincil faktör ise

birincil faktörlere göre etkisi çok daha az olmasına rağmen delikler arası mesafe-patlayıcı

madde miktarı etkileĢimidir. Bu etkileĢimde düĢük delikler arası mesafe ve nispeten daha

yüksek patlayıcı madde miktarı birincil faktörlere göre çok daha az olsa da sarsıntı oluĢumunda

etken bir faktördür. Bununla beraber delikler arası mesafe faktörü ise tek baĢına en düĢük

oranda etkin faktör olarak belirlenmiĢtir.

GeliĢtirilen tasarım sayesinde 62 mm/sn olan titreĢim miktarı 34,56 mm/sn

düĢürülmüĢtür.

Üretimde zaman ve maliyet açısından bilimsel metotların kullanılması bir

zorunluluktur. Deneysel tasarım metotları, iĢletmelerin artan rekabet Ģartlarında pazar paylarını

arttırabilmeleri ve etkin çalıĢabilmeleri için önemli baĢarı aracıdır. ĠDT yönetmelerinin

kullanımı, yani ürüne doğrudan müdahale yerine, üretime baĢlamadan süreç parametrelerinin en

doğru Ģekilde dizaynı iĢletmelerin sistemlerini, daha az zaman ve maliyet kaybıyla etkin ve

verimli bir Ģekilde iĢletebilmesini sağlamaktadır.

Dünya da son yıllarda üretim endüstrisinin pek çok kolunda uygulanan ve baĢarılı

sonuçlar veren Taguchi deneysel tasarım yöntemi madencilikteki problemlerin ve özellikle de

patlatma kaynaklı problemlerin çözümünde kullanabilir niteliktedir. Bu metodun diğer deneysel

tasarım yöntemlerine göre aynı sonuçları verirken çok daha az deneye ihtiyaç duyması,

madencilik gibi saha çalıĢmasının kaçınılmaz olduğu alanlarda yapılan araĢtırmalarda ciddi

zaman, maliyet ve kolaylık avantajı sağlamaktadır.

Patlatma kaynaklı problemlerin çözümünde sağlıklı bir patlatma tasarımının önemi

tartıĢılmazdır. Sağlıklı bir patlatma tasarımı için ise patlatma tasarımında etkin pek çok faktörün

dikkate alınması ve incelenmesi gerekmektedir. Bu çalıĢma kapsamında iĢletme Ģartlarının

elverdiği 4 faktör kontrol edilebilmiĢtir. Ancak kontrol edilebilir faktör sayısının daha yüksek ve

kapsamlı olduğu iĢletme ve deney Ģartlarının yaratıldığı koĢullarda, ĠDT veya özellikle Taguchi

177

deney tasarımı kullanılarak yapılacak patlatma tasarımı, hem lokal hem de genel anlamda çok

daha anlamlı ve gerçekçi sonuçlar verecektir.

178

KAYNAKLAR DİZİNİ

[1] Dağçimen, A., 2006, Patlatma tasarımı için geliĢtirilen bir bilgisayar programı, Çukurova

Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü yüksek lisans tezi, Adana.

[2] Arpaz, E., 2000, Türkiye‟deki bazı açık iĢletmelerde patlatmadan kaynaklanan

titreĢimlerin izlenmesi ve değerlendirilmesi, Cumhuriyet Üniversitesi Fen Bilimleri

Enstitüsü doktora tezi, Sivas.

[3] Çömlekçi, N., 2003, Deney tasarımı ilke ve teknikleri, Alfa Yayınları, Ġstanbul.

[4] ġanyılmaz, M., 2006, Deney tasarımı ve kalite geliĢtirme faaliyetlerinde Taguchi yöntemi

ile bir uygulama, Dumlupınar Üniversitesi yüksek lisans tezi, Kütahya.

[5] Kahriman, A., 2004, Patlatma mühendisliği semineri, Ġstanbul, 8-14 s.

[6] Onargan, T., Yayla, N., Gönen, A., Kaya, E., Germen, M., 2003, Açık ocak tasarımı ve

planlaması, delik delme patlayıcı maddeler ve kullanımı, eğitim semineri, Yurt

Madenciliğini GeliĢtirme Vakfı, Ġstanbul.

[7] Kahriman, A., 2003, Maden ve taĢocaklarında kaya patlatma tekniği semineri, Ġstanbul.

[8] Çebi, A., 2007, SLĠ „de yapay süreksizliklerin patlatma kaynaklı yer sarsıntılarına

etkisinin incelenmesi, Dumlupınar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü yüksek lisans tezi.

[9] Bilgin, H. ve PaĢamehmetoğlı, A. G., 1986, Kayaların delinebilirlikleri ve

patlatabilirlikleri üzerine bir çalıĢma, 1. Ulusal Kaya Mekaniği Sempozyumu, Editörler:

M.A. HĠNDĠSTAN ve H.AKSOY, Ankara, 113-125 s.

[10] Ünal, D., 2005, Açık iĢletmelerde kullanılan patlayıcılar ve patlamalardaki yeni

teknolojiler ve uygulamaları, Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü yüksek

lisans tezi.

[11] Anonim, 1986, Handbook of explosives and rock blasting, Atlas Powder Company, Texas,

U.S.A..

[12] Kahriman, A., 1999, Açık maden ve taĢ ocaklarında kaya patlatma teknolojisi eğitim

semineri, 20-38 s.

[13] ġeran, O. ve Akay, T., 1999, Açık ocaklarda delme patlatma tasarımı ve Türkiye Kömür

ĠĢletmeleri Çan Linyitleri ĠĢletmesinin delme patlatma etüdü, Ġ..Ü. Mühendislik Fakültesi

Maden Mühendisliği Bölümü bitirme projesi, Ġstanbul.

[14] CoĢkun, O., 2001, Patlayıcı maddelerle kazı tasarım parametrelerinin incelenmesi ve patas

uzman sisteminin denenmesi, Ġ.T.Ü. Maden Fakültesi yüksek lisans tezi, Ġstanbul.

[15] Tamrock, 1984, Handbook on surface drilling and blasting, PainoFactirit Filland 310 p.

[16] Özer, Ü., 2001, Patlatma kinematiğinin araĢtırılması ve patlatma simulasyonu, Doktora

Tezi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana.

[17] Konya, J., A.,. Walter, E., J., 1990, Surface blasting dewign, Prentice-Hall, New Jersy,

292 p.

[18] Kahriman, A., Ceylanoğlu, A., Demirci, A., 1996, Sivas UlaĢ yöresi sölestit açık iĢletmesi

kaya birimleri için optimum patlatma koĢullarının belirlenmesi, 2. Delme ve Patlatma

Sempozyumu, Ankara, 117-127 s.

179

KAYNAKLAR DİZİNİ (devam)

[19] Özkahraman, H. T., 1994, Critical evaluation of blast design parameters for discontinuous

rocks by blasting, Ph. D. Thesis METU, Ankara.

[20] Bilgin, H. A., 2006, Delme patlatma eğitim semineri, TMMOB Maden Mühendisleri

Odası Sürekli Eğitim Merkezi, Ankara, 108-118 s.

[21] Dick, R. A., Fletcher, L. R., D‟andrea, D. V., 1983, Explosives and blasting procedures

manual, USBM, IC 8560, USA, 44 p.

[22] Bilgin, H. A., Esen, S. ve Kılıç, M., 1998, TKĠ Çan Linyit ĠĢletmesinde patlamaların yol

açtığı çevre sorunlarının giderilmesi için araĢtırma, Proje Kod No:97-03-05-01-08,ODTÜ,

Ankara 100 sayfa.

[23] Hoek, E., Bray, J. W., (1991), Kaya Ģev stabilitesi, TMMOB Maden Mühendisleri Odası

Yayını, (Çevirenler: PaĢamehmetoğlu, A. G., Özgenoğlu, A., Karpuz, C.), Ankara.

[24] Dowding, C. H., (1985), Blast vibration monitoring and control, Prentice-Hall, 297 p.

[25] Us, Osmre, 1983, Federal Register, Vol. 48, No. 46, Rules and regulations (30 CFR Parts

715, 780, 816, 817).

[26] Siskind, D. E., Stagg, M. S., Koop, J. W., Dowding, C. H., 1980, Structure response and

damage Produced by Ground vibration from surface mine blasting, RI8507, Bureau of

Mines , 74 p.

[27] Ak, H., 2006, Patlatma kaynaklı yer sarsıntılarının yönsel değiĢiminin araĢtırılması,

Doktora Tezi, EskiĢehir Osmangazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, EskiĢehir.

[28] ĠĢçen, H. Ġ., 1995, Demirbilek köyüne verilen sarsıntının denetlenmesi, MKEK Barutsan

A:ġ:Genel Müdürlüğü, Haksa ĠnĢaat Ve Ticaret A.ġ.K-3f Panosu Dekapaj ĠĢi, Elmadağ,

Ankara.

[29] Yağanoğlu, A., Altan ,A., 1993, Patlatma sonucu oluĢan titreĢimlerin izlenmesi ve analizi,

1. Delme ve Patlatma Sempozyumu, Ankara, 99-119 s.

[30] Konya, C.J., 1990, Design blasts with uncertainty and tolerance, Proceedings of the 16th

Annual Conference on Explosives and Blasting Technique, Feb. 4-9, Orlando-Florida,

USA.

[31] Gustafsson, R., 1973; Swedish blasting technique, Gothenburg, Sweden.

[32] Olofsson, S. O., 1988; Applied explosives technology for construction and mining,

Sweden.

[33] Ambraeys, N. R., Hendron, A. J., 1968; Dynamic behaviour of rock masses, ın: rock

mechanics in engineering practice, Editors: Stagg, K.G., Zienkiewicz, O.C., John Wiley

and Sons, London, 203-207 p.

[34] Nicholls, H.R, Johnson, C.F., Duvall, W.I., 1971, Blasting vibrations and their effects on

structures, United States Department of Interior, USBM, Bulletin 656.

[35] Langefors, U., Khılstrom, B., 1973, Rock blasting, John Wiley And Sons, New York.

[36] Davıes, B., Farmer, I.W., Attewell, P.B., 1964, Ground vibration from shallow sub-

surface blasts, The Engineer, Vol. 217, London, 553-559 p.

180

KAYNAKLAR DİZİNİ (devam)

[37] Attewell, P.B, Farmer, I.W., Haslam, D., 1965, Prediction of ground vibration parameters

from major quarry blasts, Mining And Minerals Eng., December, 621-626 p.

[38] Shoop, S.A., Daemen, J.J.K., 1983, Sire-specific predictions of ground vibrations ınduced

by blasting, Aime Spring Meeting, March, Atlanta.

[39] Bırch, W.J, Chaffer, R, 1983, Prediction of ground vibration from blasting on opencast

sites, Trans. Inst. Min. Metall. (Sec. A: Mining Industry), April.

[40] Ghosh, A., Daemen, J.J.K., 1983, A simple new blast vibration predictor (Based on wave

propagation laws), 24th U.S. Symp. On Rock Mechanics, June, 151-161 p.

[41] Gupta, R.N, Roy, P.P., Sıngh, B., 1988, On a blast ınduced blast vibration predictor for

efficient blasting, Proceedings Of The 22nd

International Conference On Safety Ġn Mines,

1015-1021.Beijing, China.

[42] Roy, P.P., 1991, Vibration control in an opencast mine based on ımproved blast vibration

predictors, Mining Science And Technology, 12.

[43] Rockwell, E.K, 1934, Vibrations caused by blasting and their effect on structures,

Wilmington, De: Hercules Powder Co.

[44] Thoenen, J.R., Windes, S.L., 1942, Seismic effects on quarry blasting, U.S. Bureu Of

Mines Bulletin, 442.

[45] Crandell, F.J., 1949, Ground vibration due to blasting and ıts effect upon structures,

Reprinted from Journal of Boston Society of Civil Engineers.

[46] Langefors, U., Khılstrom, B., Westerberg, K, 1948, Ground vibrations in blasting, Water

Power.

[47] Edwards, At., Northwood, T.D., 1959, Experimental blasting studies, National Resarch

Council, Ottawa, Kanada.

[48] Bauer, A., Calder , P.N., 1977, Pit slope manual, Chapter 7, Canmet Report, 77-14.

[49] Foster, G.A., 1983, OSM‟s new blasting regulations: a more reasonable interpretation,

Stone News.

[50] OSM, 1983; “Rules and Regulations”, Office of Surface Mining Reclamation and

Enforcement, Vol 46, 8 March, USA.

[51] Kahrıman, A., Karadoğan, A.K., Görgün, S., Tuncer, G., 1999, TaĢ ocaklarında

patlatmadan kaynaklanan yer sarsıntısının ölçülmesi ve analizi, 2. Ulusal Kırma TaĢ

Sempozyumu, Ġstanbul.

[52] Basu, D.,Sen, M., 2005, Blast Induced Ground Vivration Norms-A Critical Review,

National Seminar On Policies, Statutes& Legislation Ġn Mines, Postale.

[53] 01.07.2005 Tarih Ve 25862 Sayılı Resmi Gazete, Çevresel Gürültünün Değerlendirilmesi

ve Yönetimi Yönetmeliği.

[54] Konya, C.J., Walter, E.J., 1991, Rock blasting and overbreak control, NHI Course No:

13211, US Department of Transportation, Virginia, USA.

181

KAYNAKLAR DİZİNİ (devam)

[55] Devine, J.F., Beck, R.H., Meyer, A.V.C., 1965, Vibration levels transmitted across a

presplit fracture plane. RI 6695, US Bureau of Mines, 29 p.

[56] Prakash, A. J., Palroy, P., Mısra, D. D., 2004, Analysis of blast vibration characteristics

across a trench and a pre-split plane. Fragblast, Vol.8, No.1, 51-60 p.

[57] Bilgin, H. A., Esen, S., Kılıç, M. ve AldaĢ, G. G. U., 2000, Yeniköy Linyit Ġsletmesi‟nde

patlatma kaynaklı yer sarsıntılarının incelenmesi, 4. Delme ve Patlatma Sempozyumu,

Ankara, 147-158 s.

[58] Soylak, M., 2000, Kalite geliĢtirmede deneysel tasarımve taguchi yöntemi, Erciyes

Üniversitesi yüksek lisans tezi, Kayseri.

[59] Hamzaçebi, Ç., 2000, Kalite yönetiminde taguchi felsefesi, Gazi Üniversitesi yüksek

lisans tezi, Ankara.

[60] ġirvancı, M., 1997, Kalite için deney tasarımı Taguchi yaklaĢımı, Literatür Yayınları,

Ġstanbul.

[61] Çömlekçi,N., 1998, Deney tasarımı ve çözümlemesi, Anadolu Üniversitesi yayınları,

EskiĢehir.

[62] Okutan, E. G., 2001, Deneysel tasarımın taguchi yöntemiyle karĢılaĢtırılması ve

uygulamalar, Ġstanbul üniversitesi yüksek lisans tezi, Ġstanbul.

[63] Açar, Ö., 2001, Production of a saple automotivepart by integration of rapid prototyping

and apresicion casting process, Boğaziçi Üniversitesi yüksek lisans tezi, Ġstanbul.

[64] DüzgüneĢ, O., Kesici, T., Kavuncu, O., Gürbüz, F., 1987, AraĢtırma ve denem metodları,

Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi yayınları, Ankara.

[65] Özdamar, K., 1997, Paket programlar ile istatistiksel veri analizi, Anadolu Üniversitesi

yayınları, EskiĢehir.

[66] Bek, Y., Efe, E., 1995, AraĢtırma ve denem metotları, Çukurova Üniversitesi Ziraat

Fakültesi ofset atölyesi, Adana.

[67] Canıyılmaz, E., 2001, Kalite geliĢtirmede taguchi metodu ve bir uygulama, Gazi

Üniversitesi yüksek lisans tezi, Ankara.

[68] Çelik, C., 1993, Kalite geliĢtirmede tasarım eniyileme problemine taguchi yöntemlerinin

uygulanmasında sistematik bir yaklaĢım, Anadolu Üniversitesi doktora tezi, EskiĢehir.

[69] Bayrak, Z., 1996, Taguchi yönteminin kalite kontrolüne uygulanması, Kocaeli üniversitesi

yüksek lisans tezi, Kocaeli.

[70] Altınbilek, Y., 2001, ġanzıman giriĢ mili imalatındaki proses parametrelerine Taguchi

metodunun uygulanması, Ġstanbul.

182

KAYNAKLAR DİZİNİ (devam)

[71] Taguchi, G., Chowdhury, S., Wu, Y., 2005, Taguchi‟s Quality engineering handbook,

John Willey & sons inc. New Jersey.

[72] Phillip J. Ross, 1989, Taguchi techniques for quality engineering, McGraw-Hill, New

York.

[73] Devor,R.E.,Chang,T.and Sutherland,J.W.,1992, Statistical quality desing and control,

Contemporary concepts and methods.

[74] Saat, M., 2000, Kalite denetiminde taguchi yaklaĢımı,Gazi Üniversitesi Ġktisadi Ġdari

Bilimler Fakültesi Dergisi, cilt:2, sayı:3, Ankara.

[75] Taguchi,G., Wu, Y., 1989, Taguchi methods case studies from the US and Europe,

Ameriken supplier institute inc., Michigan.

[76] Baynal,K.,Çok yanıtlı problemlerin taguchi yöntemi ile eniyilemesi ve bir uygulama,

Makine mühendisleri odası endüstri mühendisliği dergisi,cilt 16,sayı 2,2003

[77] Roy,K.R.,1990, A prımer on the taguchı method,Society of manufacturing engineers

dearbon, Michigan

[78] Aykul,H.,2000, Selection of selective mining methods and eguipment at coal seams

containing ınterburden, Dokuz Eylül University,Graduate school of natural and applied

scıenes,mining engineering program.

183

EKLER

Ek 1. ÇeĢitli güven seviyesi için F tablo değerleri.

%90 güven seviyesi için F tablo değerleri.

df2/df1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 15 20 24 30 40 60 120 INF

1 39,863 49,500 53,593 55,833 57,240 58,204 58,906 59,439 59,858 60,195 60,705 61,220 61,740 62,002 62,265 62,529 62,794 63,061 63,328

2 8,526 9,000 9,162 9,243 9,293 9,326 9,349 9,367 9,381 9,392 9,408 9,425 9,441 9,450 9,458 9,466 9,475 9,483 9,491

3 5,538 5,462 5,391 5,343 5,309 5,285 5,266 5,252 5,240 5,230 5,216 5,200 5,184 5,176 5,168 5,160 5,151 5,143 5,134

4 4,545 4,325 4,191 4,107 4,051 4,010 3,979 3,955 3,936 3,920 3,896 3,870 3,844 3,831 3,817 3,804 3,790 3,775 3,761

5 4,060 3,780 3,619 3,520 3,453 3,405 3,368 3,339 3,316 3,297 3,268 3,238 3,207 3,191 3,174 3,157 3,140 3,123 3,105

6 3,776 3,463 3,289 3,181 3,108 3,055 3,014 2,983 2,958 2,937 2,905 2,871 2,836 2,818 2,800 2,781 2,762 2,742 2,722

7 3,589 3,257 3,074 2,961 2,883 2,827 2,785 2,752 2,725 2,703 2,668 2,632 2,595 2,575 2,555 2,535 2,514 2,493 2,471

8 3,458 3,113 2,924 2,806 2,726 2,668 2,624 2,589 2,561 2,538 2,502 2,464 2,425 2,404 2,383 2,361 2,339 2,316 2,293

9 3,360 3,006 2,813 2,693 2,611 2,551 2,505 2,469 2,440 2,416 2,379 2,340 2,298 2,277 2,255 2,232 2,208 2,184 2,159

10 3,285 2,924 2,728 2,605 2,522 2,461 2,414 2,377 2,347 2,323 2,284 2,244 2,201 2,178 2,155 2,132 2,107 2,082 2,055

11 3,225 2,860 2,660 2,536 2,451 2,389 2,342 2,304 2,274 2,248 2,209 2,167 2,123 2,100 2,076 2,052 2,026 2,000 1,972

12 3,177 2,807 2,606 2,480 2,394 2,331 2,283 2,245 2,214 2,188 2,147 2,105 2,060 2,036 2,011 1,986 1,960 1,932 1,904

13 3,136 2,763 2,560 2,434 2,347 2,283 2,234 2,195 2,164 2,138 2,097 2,053 2,007 1,983 1,958 1,931 1,904 1,876 1,846

14 3,102 2,726 2,522 2,395 2,307 2,243 2,193 2,154 2,122 2,095 2,054 2,010 1,962 1,938 1,912 1,885 1,857 1,828 1,797

15 3,073 2,695 2,490 2,361 2,273 2,208 2,158 2,119 2,086 2,059 2,017 1,972 1,924 1,899 1,873 1,845 1,817 1,787 1,755

184

%90 güven seviyesi için F tablo değerleri (devam).

16 3,048 2,668 2,462 2,333 2,244 2,178 2,128 2,088 2,055 2,028 1,985 1,940 1,891 1,866 1,839 1,811 1,782 1,751 1,718

17 3,026 2,645 2,437 2,308 2,218 2,152 2,102 2,061 2,028 2,001 1,958 1,912 1,862 1,836 1,809 1,781 1,751 1,719 1,686

18 3,007 2,624 2,416 2,286 2,196 2,130 2,079 2,038 2,005 1,977 1,933 1,887 1,837 1,810 1,783 1,754 1,723 1,691 1,657

19 2,990 2,606 2,397 2,266 2,176 2,109 2,058 2,017 1,984 1,956 1,912 1,865 1,814 1,787 1,759 1,730 1,699 1,666 1,631

20 2,975 2,589 2,380 2,249 2,158 2,091 2,040 1,999 1,965 1,937 1,892 1,845 1,794 1,767 1,738 1,708 1,677 1,643 1,607

21 2,961 2,575 2,365 2,233 2,142 2,075 2,023 1,982 1,948 1,920 1,875 1,827 1,776 1,748 1,719 1,689 1,657 1,623 1,586

22 2,949 2,561 2,351 2,219 2,128 2,061 2,008 1,967 1,933 1,904 1,859 1,811 1,759 1,731 1,702 1,671 1,639 1,604 1,567

23 2,937 2,549 2,339 2,207 2,115 2,047 1,995 1,953 1,919 1,890 1,845 1,796 1,744 1,716 1,686 1,655 1,622 1,587 1,549

24 2,927 2,538 2,327 2,195 2,103 2,035 1,983 1,941 1,906 1,877 1,832 1,783 1,730 1,702 1,672 1,641 1,607 1,571 1,533

25 2,918 2,528 2,317 2,184 2,092 2,024 1,971 1,929 1,895 1,866 1,820 1,771 1,718 1,689 1,659 1,627 1,593 1,557 1,518

26 2,909 2,519 2,307 2,174 2,082 2,014 1,961 1,919 1,884 1,855 1,809 1,760 1,706 1,677 1,647 1,615 1,581 1,544 1,504

27 2,901 2,511 2,299 2,165 2,073 2,005 1,952 1,909 1,874 1,845 1,799 1,749 1,695 1,666 1,636 1,603 1,569 1,531 1,491

28 2,894 2,503 2,291 2,157 2,064 1,996 1,943 1,900 1,865 1,836 1,790 1,740 1,685 1,656 1,625 1,593 1,558 1,520 1,478

29 2,887 2,495 2,283 2,149 2,057 1,988 1,935 1,892 1,857 1,827 1,781 1,731 1,676 1,647 1,616 1,583 1,547 1,509 1,467

30 2,881 2,489 2,276 2,142 2,049 1,980 1,927 1,884 1,849 1,819 1,773 1,722 1,667 1,638 1,606 1,573 1,538 1,499 1,456

40 2,835 2,440 2,226 2,091 1,997 1,927 1,873 1,829 1,793 1,763 1,715 1,662 1,605 1,574 1,541 1,506 1,467 1,425 1,377

60 2,791 2,393 2,177 2,041 1,946 1,875 1,819 1,775 1,738 1,707 1,657 1,603 1,543 1,511 1,476 1,437 1,395 1,348 1,291

120 2,748 2,347 2,130 1,992 1,896 1,824 1,767 1,722 1,684 1,652 1,601 1,545 1,482 1,447 1,409 1,368 1,320 1,265 1,193

inf 2,706 2,303 2,084 1,945 1,847 1,774 1,717 1,670 1,632 1,599 1,546 1,487 1,421 1,383 1,342 1,295 1,240 1,169 1,000

185

%95 güvenseviyesi için F tablo değerleri.

df2/df1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 15 20 24 30 40 60 120 INF

1 161,448 199,500 215,707 224,583 230,162 233,986 236,768 238,883 240,543 241,882 243,906 245,950 248,013 249,052 250,095 251,143 252,196 253,253 254,314

2 18,513 19,000 19,164 19,247 19,296 19,330 19,353 19,371 19,385 19,396 19,413 19,429 19,446 19,454 19,462 19,471 19,479 19,487 19,496

3 10,128 9,552 9,277 9,117 9,014 8,941 8,887 8,845 8,812 8,786 8,745 8,703 8,660 8,639 8,617 8,594 8,572 8,549 8,526

4 7,709 6,944 6,591 6,388 6,256 6,163 6,094 6,041 5,999 5,964 5,912 5,858 5,803 5,774 5,746 5,717 5,688 5,658 5,628

5 6,608 5,786 5,410 5,192 5,050 4,950 4,876 4,818 4,773 4,735 4,678 4,619 4,558 4,527 4,496 4,464 4,431 4,399 4,365

6 5,987 5,143 4,757 4,534 4,387 4,284 4,207 4,147 4,099 4,060 4,000 3,938 3,874 3,842 3,808 3,774 3,740 3,705 3,669

7 5,591 4,737 4,347 4,120 3,972 3,866 3,787 3,726 3,677 3,637 3,575 3,511 3,445 3,411 3,376 3,340 3,304 3,267 3,230

8 5,318 4,459 4,066 3,838 3,688 3,581 3,501 3,438 3,388 3,347 3,284 3,218 3,150 3,115 3,079 3,043 3,005 2,967 2,928

9 5,117 4,257 3,863 3,633 3,482 3,374 3,293 3,230 3,179 3,137 3,073 3,006 2,937 2,901 2,864 2,826 2,787 2,748 2,707

10 4,965 4,103 3,708 3,478 3,326 3,217 3,136 3,072 3,020 2,978 2,913 2,845 2,774 2,737 2,700 2,661 2,621 2,580 2,538

11 4,844 3,982 3,587 3,357 3,204 3,095 3,012 2,948 2,896 2,854 2,788 2,719 2,646 2,609 2,571 2,531 2,490 2,448 2,405

12 4,747 3,885 3,490 3,259 3,106 2,996 2,913 2,849 2,796 2,753 2,687 2,617 2,544 2,506 2,466 2,426 2,384 2,341 2,296

13 4,667 3,806 3,411 3,179 3,025 2,915 2,832 2,767 2,714 2,671 2,604 2,533 2,459 2,420 2,380 2,339 2,297 2,252 2,206

14 4,600 3,739 3,344 3,112 2,958 2,848 2,764 2,699 2,646 2,602 2,534 2,463 2,388 2,349 2,308 2,266 2,223 2,178 2,131

15 4,543 3,682 3,287 3,056 2,901 2,791 2,707 2,641 2,588 2,544 2,475 2,403 2,328 2,288 2,247 2,204 2,160 2,114 2,066

16 4,494 3,634 3,239 3,007 2,852 2,741 2,657 2,591 2,538 2,494 2,425 2,352 2,276 2,235 2,194 2,151 2,106 2,059 2,010

17 4,451 3,592 3,197 2,965 2,810 2,699 2,614 2,548 2,494 2,450 2,381 2,308 2,230 2,190 2,148 2,104 2,058 2,011 1,960

18 4,414 3,555 3,160 2,928 2,773 2,661 2,577 2,510 2,456 2,412 2,342 2,269 2,191 2,150 2,107 2,063 2,017 1,968 1,917

19 4,381 3,522 3,127 2,895 2,740 2,628 2,544 2,477 2,423 2,378 2,308 2,234 2,156 2,114 2,071 2,026 1,980 1,930 1,878

20 4,351 3,493 3,098 2,866 2,711 2,599 2,514 2,447 2,393 2,348 2,278 2,203 2,124 2,083 2,039 1,994 1,946 1,896 1,843

186

%95 güvenseviyesi için F tablo değerleri (devam).

21 4,325 3,467 3,073 2,840 2,685 2,573 2,488 2,421 2,366 2,321 2,250 2,176 2,096 2,054 2,010 1,965 1,917 1,866 1,812

22 4,301 3,443 3,049 2,817 2,661 2,549 2,464 2,397 2,342 2,297 2,226 2,151 2,071 2,028 1,984 1,938 1,889 1,838 1,783

23 4,279 3,422 3,028 2,796 2,640 2,528 2,442 2,375 2,320 2,275 2,204 2,128 2,048 2,005 1,961 1,914 1,865 1,813 1,757

24 4,260 3,403 3,009 2,776 2,621 2,508 2,423 2,355 2,300 2,255 2,183 2,108 2,027 1,984 1,939 1,892 1,842 1,790 1,733

25 4,242 3,385 2,991 2,759 2,603 2,490 2,405 2,337 2,282 2,237 2,165 2,089 2,008 1,964 1,919 1,872 1,822 1,768 1,711

26 4,225 3,369 2,975 2,743 2,587 2,474 2,388 2,321 2,266 2,220 2,148 2,072 1,990 1,946 1,901 1,853 1,803 1,749 1,691

27 4,210 3,354 2,960 2,728 2,572 2,459 2,373 2,305 2,250 2,204 2,132 2,056 1,974 1,930 1,884 1,836 1,785 1,731 1,672

28 4,196 3,340 2,947 2,714 2,558 2,445 2,359 2,291 2,236 2,190 2,118 2,041 1,959 1,915 1,869 1,820 1,769 1,714 1,654

29 4,183 3,328 2,934 2,701 2,545 2,432 2,346 2,278 2,223 2,177 2,105 2,028 1,945 1,901 1,854 1,806 1,754 1,698 1,638

30 4,171 3,316 2,922 2,690 2,534 2,421 2,334 2,266 2,211 2,165 2,092 2,015 1,932 1,887 1,841 1,792 1,740 1,684 1,622

40 4,085 3,232 2,839 2,606 2,450 2,336 2,249 2,180 2,124 2,077 2,004 1,925 1,839 1,793 1,744 1,693 1,637 1,577 1,509

60 4,001 3,150 2,758 2,525 2,368 2,254 2,167 2,097 2,040 1,993 1,917 1,836 1,748 1,700 1,649 1,594 1,534 1,467 1,389

120 3,920 3,072 2,680 2,447 2,290 2,175 2,087 2,016 1,959 1,911 1,834 1,751 1,659 1,608 1,554 1,495 1,429 1,352 1,254

inf 3,842 2,996 2,605 2,372 2,214 2,099 2,010 1,938 1,880 1,831 1,752 1,666 1,571 1,517 1,459 1,394 1,318 1,221 1,000

187

%97.5 güven seviyesi için F tablo değerleri.

df2/df1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 15 20 24 30 40 60 120 INF

1 647,789 799,500 864,163 899,583 921,848 937,111 948,217 956,656 963,285 968,627 976,708 984,867 993,103 997,249 100,141 100,560 100,980 101,402 101,826

2 38,506 39,000 39,166 39,248 39,298 39,332 39,355 39,373 39,387 39,398 39,415 39,431 39,448 39,456 3,947 3,947 3,948 3,949 3,950

3 17,443 16,044 15,439 15,101 14,885 14,735 14,624 14,540 14,473 14,419 14,337 14,253 14,167 14,124 1,408 1,404 1,399 1,395 1,390

4 12,218 10,649 9,979 9,605 9,365 9,197 9,074 8,980 8,905 8,844 8,751 8,657 8,560 8,511 0,846 0,841 0,836 0,831 0,826

5 10,007 8,434 7,764 7,388 7,146 6,978 6,853 6,757 6,681 6,619 6,525 6,428 6,329 6,278 0,623 0,618 0,612 0,607 0,602

6 8,813 7,260 6,599 6,227 5,988 5,820 5,696 5,600 5,523 5,461 5,366 5,269 5,168 5,117 0,507 0,501 0,496 0,490 0,485

7 8,073 6,542 5,890 5,523 5,285 5,119 4,995 4,899 4,823 4,761 4,666 4,568 4,467 4,415 0,436 0,431 0,425 0,420 0,414

8 7,571 6,060 5,416 5,053 4,817 4,652 4,529 4,433 4,357 4,295 4,200 4,101 4,000 3,947 0,389 0,384 0,378 0,373 0,367

9 7,209 5,715 5,078 4,718 4,484 4,320 4,197 4,102 4,026 3,964 3,868 3,769 3,667 3,614 0,356 0,351 0,345 0,339 0,333

10 6,937 5,456 4,826 4,468 4,236 4,072 3,950 3,855 3,779 3,717 3,621 3,522 3,419 3,365 0,331 0,326 0,320 0,314 0,308

11 6,724 5,256 4,630 4,275 4,044 3,881 3,759 3,664 3,588 3,526 3,430 3,330 3,226 3,173 0,312 0,306 0,300 0,294 0,288

12 6,554 5,096 4,474 4,121 3,891 3,728 3,607 3,512 3,436 3,374 3,277 3,177 3,073 3,019 0,296 0,291 0,285 0,279 0,273

13 6,414 4,965 4,347 3,996 3,767 3,604 3,483 3,388 3,312 3,250 3,153 3,053 2,948 2,893 0,284 0,278 0,272 0,266 0,260

14 6,298 4,857 4,242 3,892 3,663 3,501 3,380 3,285 3,209 3,147 3,050 2,949 2,844 2,789 0,273 0,267 0,261 0,255 0,249

15 6,200 4,765 4,153 3,804 3,576 3,415 3,293 3,199 3,123 3,060 2,963 2,862 2,756 2,701 0,264 0,259 0,252 0,246 0,240

16 6,115 4,687 4,077 3,729 3,502 3,341 3,219 3,125 3,049 2,986 2,889 2,788 2,681 2,625 0,257 0,251 0,245 0,238 0,232

17 6,042 4,619 4,011 3,665 3,438 3,277 3,156 3,061 2,985 2,922 2,825 2,723 2,616 2,560 0,250 0,244 0,238 0,232 0,225

18 5,978 4,560 3,954 3,608 3,382 3,221 3,100 3,005 2,929 2,866 2,769 2,667 2,559 2,503 0,245 0,238 0,232 0,226 0,219

19 5,922 4,508 3,903 3,559 3,333 3,172 3,051 2,956 2,880 2,817 2,720 2,617 2,509 2,452 0,239 0,233 0,227 0,220 0,213

20 5,872 4,461 3,859 3,515 3,289 3,128 3,007 2,913 2,837 2,774 2,676 2,573 2,465 2,408 0,235 0,229 0,222 0,216 0,209

188

%97.5 güven seviyesi için F tablo değerleri (devam).

21 5,827 4,420 3,819 3,475 3,250 3,090 2,969 2,874 2,798 2,735 2,637 2,534 2,425 2,368 0,231 0,225 0,218 0,211 0,204

22 5,786 4,383 3,783 3,440 3,215 3,055 2,934 2,839 2,763 2,700 2,602 2,498 2,389 2,332 0,227 0,221 0,215 0,208 0,200

23 5,750 4,349 3,751 3,408 3,184 3,023 2,902 2,808 2,731 2,668 2,570 2,467 2,357 2,299 0,224 0,218 0,211 0,204 0,197

24 5,717 4,319 3,721 3,379 3,155 2,995 2,874 2,779 2,703 2,640 2,541 2,437 2,327 2,269 0,221 0,215 0,208 0,201 0,194

25 5,686 4,291 3,694 3,353 3,129 2,969 2,848 2,753 2,677 2,614 2,515 2,411 2,301 2,242 0,218 0,212 0,205 0,198 0,191

26 5,659 4,266 3,670 3,329 3,105 2,945 2,824 2,729 2,653 2,590 2,491 2,387 2,276 2,217 0,216 0,209 0,203 0,195 0,188

27 5,633 4,242 3,647 3,307 3,083 2,923 2,802 2,707 2,631 2,568 2,469 2,364 2,253 2,195 0,213 0,207 0,200 0,193 0,185

28 5,610 4,221 3,626 3,286 3,063 2,903 2,782 2,687 2,611 2,547 2,448 2,344 2,232 2,174 0,211 0,205 0,198 0,191 0,183

29 5,588 4,201 3,607 3,267 3,044 2,884 2,763 2,669 2,592 2,529 2,430 2,325 2,213 2,154 0,209 0,203 0,196 0,189 0,181

30 5,568 4,182 3,589 3,250 3,027 2,867 2,746 2,651 2,575 2,511 2,412 2,307 2,195 2,136 0,207 0,201 0,194 0,187 0,179

40 5,424 4,051 3,463 3,126 2,904 2,744 2,624 2,529 2,452 2,388 2,288 2,182 2,068 2,007 0,194 0,188 0,180 0,172 0,164

60 5,286 3,925 3,343 3,008 2,786 2,627 2,507 2,412 2,334 2,270 2,169 2,061 1,945 1,882 0,182 0,174 0,167 0,158 0,148

120 5,152 3,805 3,227 2,894 2,674 2,515 2,395 2,299 2,222 2,157 2,055 1,945 1,825 1,760 0,169 0,161 0,153 0,143 0,131

inf 5,024 3,689 3,116 2,786 2,567 2,408 2,288 2,192 2,114 2,048 1,945 1,833 1,709 1,640 0,157 0,148 0,139 0,127 0,100

189

%99 güven seviyesi için F tablo değerleri.

df2/df1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 15 20 24 30 40 60 120 INF

1 4.052,181 4.999,500 5.403,352 5.624,583 5.763,650 5.858,986 5.928,356 5.981,070 6.022,473 6.055,847 6.106,321 6.157,285 6.208,730 6.234,631 6.260,649 6.286,782 6.313,030 6.339,391 6.365,864

2 98,503 99,000 99,166 99,249 99,299 99,333 99,356 99,374 99,388 99,399 99,416 99,433 99,449 99,458 99,466 99,474 99,482 99,491 99,499

3 34,116 30,817 29,457 28,710 28,237 27,911 27,672 27,489 27,345 27,229 27,052 26,872 26,690 26,598 26,505 26,411 26,316 26,221 26,125

4 21,198 18,000 16,694 15,977 15,522 15,207 14,976 14,799 14,659 14,546 14,374 14,198 14,020 13,929 13,838 13,745 13,652 13,558 13,463

5 16,258 13,274 12,060 11,392 10,967 10,672 10,456 10,289 10,158 10,051 9,888 9,722 9,553 9,466 9,379 9,291 9,202 9,112 9,020

6 13,745 10,925 9,780 9,148 8,746 8,466 8,260 8,102 7,976 7,874 7,718 7,559 7,396 7,313 7,229 7,143 7,057 6,969 6,880

7 12,246 9,547 8,451 7,847 7,460 7,191 6,993 6,840 6,719 6,620 6,469 6,314 6,155 6,074 5,992 5,908 5,824 5,737 5,650

8 11,259 8,649 7,591 7,006 6,632 6,371 6,178 6,029 5,911 5,814 5,667 5,515 5,359 5,279 5,198 5,116 5,032 4,946 4,859

9 10,561 8,022 6,992 6,422 6,057 5,802 5,613 5,467 5,351 5,257 5,111 4,962 4,808 4,729 4,649 4,567 4,483 4,398 4,311

10 10,044 7,559 6,552 5,994 5,636 5,386 5,200 5,057 4,942 4,849 4,706 4,558 4,405 4,327 4,247 4,165 4,082 3,996 3,909

11 9,646 7,206 6,217 5,668 5,316 5,069 4,886 4,744 4,632 4,539 4,397 4,251 4,099 4,021 3,941 3,860 3,776 3,690 3,602

12 9,330 6,927 5,953 5,412 5,064 4,821 4,640 4,499 4,388 4,296 4,155 4,010 3,858 3,780 3,701 3,619 3,535 3,449 3,361

13 9,074 6,701 5,739 5,205 4,862 4,620 4,441 4,302 4,191 4,100 3,960 3,815 3,665 3,587 3,507 3,425 3,341 3,255 3,165

14 8,862 6,515 5,564 5,035 4,695 4,456 4,278 4,140 4,030 3,939 3,800 3,656 3,505 3,427 3,348 3,266 3,181 3,094 3,004

15 8,683 6,359 5,417 4,893 4,556 4,318 4,142 4,004 3,895 3,805 3,666 3,522 3,372 3,294 3,214 3,132 3,047 2,959 2,868

16 8,531 6,226 5,292 4,773 4,437 4,202 4,026 3,890 3,780 3,691 3,553 3,409 3,259 3,181 3,101 3,018 2,933 2,845 2,753

17 8,400 6,112 5,185 4,669 4,336 4,102 3,927 3,791 3,682 3,593 3,455 3,312 3,162 3,084 3,003 2,920 2,835 2,746 2,653

18 8,285 6,013 5,092 4,579 4,248 4,015 3,841 3,705 3,597 3,508 3,371 3,227 3,077 2,999 2,919 2,835 2,749 2,660 2,566

19 8,185 5,926 5,010 4,500 4,171 3,939 3,765 3,631 3,523 3,434 3,297 3,153 3,003 2,925 2,844 2,761 2,674 2,584 2,489

20 8,096 5,849 4,938 4,431 4,103 3,871 3,699 3,564 3,457 3,368 3,231 3,088 2,938 2,859 2,778 2,695 2,608 2,517 2,421

190

%99 güven seviyesi için F tablo değerleri (devam).

21 8,017 5,780 4,874 4,369 4,042 3,812 3,640 3,506 3,398 3,310 3,173 3,030 2,880 2,801 2,720 2,636 2,548 2,457 2,360

22 7,945 5,719 4,817 4,313 3,988 3,758 3,587 3,453 3,346 3,258 3,121 2,978 2,827 2,749 2,667 2,583 2,495 2,403 2,305

23 7,881 5,664 4,765 4,264 3,939 3,710 3,539 3,406 3,299 3,211 3,074 2,931 2,781 2,702 2,620 2,535 2,447 2,354 2,256

24 7,823 5,614 4,718 4,218 3,895 3,667 3,496 3,363 3,256 3,168 3,032 2,889 2,738 2,659 2,577 2,492 2,403 2,310 2,211

25 7,770 5,568 4,675 4,177 3,855 3,627 3,457 3,324 3,217 3,129 2,993 2,850 2,699 2,620 2,538 2,453 2,364 2,270 2,169

26 7,721 5,526 4,637 4,140 3,818 3,591 3,421 3,288 3,182 3,094 2,958 2,815 2,664 2,585 2,503 2,417 2,327 2,233 2,131

27 7,677 5,488 4,601 4,106 3,785 3,558 3,388 3,256 3,149 3,062 2,926 2,783 2,632 2,552 2,470 2,384 2,294 2,198 2,097

28 7,636 5,453 4,568 4,074 3,754 3,528 3,358 3,226 3,120 3,032 2,896 2,753 2,602 2,522 2,440 2,354 2,263 2,167 2,064

29 7,598 5,420 4,538 4,045 3,725 3,499 3,330 3,198 3,092 3,005 2,868 2,726 2,574 2,495 2,412 2,325 2,234 2,138 2,034

30 7,562 5,390 4,510 4,018 3,699 3,473 3,304 3,173 3,067 2,979 2,843 2,700 2,549 2,469 2,386 2,299 2,208 2,111 2,006

40 7,314 5,179 4,313 3,828 3,514 3,291 3,124 2,993 2,888 2,801 2,665 2,522 2,369 2,288 2,203 2,114 2,019 1,917 1,805

60 7,077 4,977 4,126 3,649 3,339 3,119 2,953 2,823 2,718 2,632 2,496 2,352 2,198 2,115 2,028 1,936 1,836 1,726 1,601

120 6,851 4,787 3,949 3,480 3,174 2,956 2,792 2,663 2,559 2,472 2,336 2,192 2,035 1,950 1,860 1,763 1,656 1,533 1,381

inf 6,635 4,605 3,782 3,319 3,017 2,802 2,639 2,511 2,407 2,321 2,185 2,039 1,878 1,791 1,696 1,592 1,473 1,325 1,000

191

1

2 4

3 5

6

Ek 2. Üçgensel tablolar lineer grafikler.

Orthogonal Arrays L4 and L8 (2-Level)*

(a)

COLUMN L4(23)

CONDITION 1 2 3

I 1 1 1

2 1 2 2

3 2 1 2

4 2 2 1

(b)

COLUMN L8(27)

CONDITION 1 2 3 4 5 6 7

1 1 1 1 1 1 1 1

2 1 1 1 2 2 2 2

3 1 2 2 1 1 2 2

4 1 2 2 2 2 1 1

5 2 1 2 1 2 1 2

6 2 1 2 2 1 2 1

7 2 2 1 1 2 2 1

8 2 2 1 2 1 1 2

*Reprinted with permission of the American Supplier Institute. Inc.

Linear graph for L4

Linear graph for L4

192

Orthogonal Arrays L12 and L16 (2 Level)*

L12(211

)

NO. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2

3 1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2

4 1 2 1 2 2 1 2 2 1 1 2

5 1 2 2 1 2 2 1 2 1 2 1

6 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1

7 2 1 2 2 1 1 2 2 1 2 1

8 2 1 2 1 2 2 2 1 1 1 2

9 2 1 1 2 2 2 1 2 2 1 1

10 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 2

11 2 2 1 2 1 2 1 1 1 2 2

12 2 2 1 1 2 1 1 2 2 2 1

The L12(211

) is a specially designed arrav. in that interactions are distributed more or less

uniforrnly to ali columns.

There is no linear graph for this array. If should not be used to analyze interactions.

The advanlage of this design is its capability to investigate 11 main effects. making it a highly

recommended array.

L16(215

)

NO. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2

3 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2

4 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1

5 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2

6 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1

7 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1

8 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 1 1 2 2

9 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2

10 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1

11 2 1 2 2 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1

12 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 1 2 1 2

13 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1

14 2 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 1 1 2

15 2 2 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2

16 2 2 1 2 1 1 2 2 1 1 2 1 2 2 1

*Reprinted vvith permission of the American Supplier Institute. Inc.

193

Linear graphs for 2 level orthogonal arrays.

194

L32(231

)

L32(231

)

195

Table A-5-1. Orthogonal Arrays L64 (2-Level)( Continued).

196

Table A-5-2. Orthogonal Arrays L64 ( Continues Table A-5-1)) (2-Level).

197

Triangular Table for 2 Level Orthogonal Arrays.

198

Orthogonal Arrays (3 Level, L9 and L18)*

199

Ortogonal arrays (3 level,L9 and L18)*

200

Orthogonal Arrays (3 Level L27)*

201

Triangular Table for 3 Level Orthogonal Arrays*

202

Orthogonal Arrays (2 Level and 4 Level)*

203

Triangular Table for 4 Level Orthogonal Arrays*