BİLGİ KEŞFİ AMACIYLA VERİ MADENCİLİĞİ ALGORİTMALARININ KAYA MEKANİĞİ DENEY SONUÇLARI VERİ AMBARI ÜZERİNDE UYGULANMASI

Rock mechanics is a fundamental research field of engineering as the mechanical properties of rocks are crucial in mining and civil engineering applications. These properties control main production processes like excavation, drilling, and blasting in addition to geotechnical studies, such as slope stability for surface mining. Experimental studies performed conforming to suggested methods provide essential results representing the mechanical properties of rock material. Within the scope of this thesis study, a database was created containing a total of 9,967 test results, including 284 different projects carried out in the METU Mining Engineering Rock Mechanics Laboratory since the year 2000. After the raw experiment data was prepared by data cleaning operations, it was transferred to the database. OLAP cubes with multidimensional query features were developed to allow advanced analysis by collecting the data in a data warehouse. It is aimed to investigate the potential knowledge discovery of the rock mechanics-related test data by data mining algorithms with the support of the developed data warehouse. A case study was conducted to demonstrate the potential knowledge discovery capability of the data warehouse. In this study, rock types were classified to back fill the missing rock type information using decision tree and random forest algorithms trained. The validation results revealed that the random forest model performed approximately 43 % better than the decision tree model.Kaya mekaniği, kaya malzemesinin mekanik özelliklerinin madencilik ve inşaat uygulamalarında önemli bir rol oynaması nedeniyle temel bir mühendislik araştırma alanıdır. Bu özellikler kazı, delme, patlatma, açık ocak madenciliği için şev stabilitesi gibi jeoteknik çalışmalardaetkili olmaktadır. Kaya malzemesinin mekanik özellikleri uluslararası önerilen metodlara uygun şekilde yürütülen deney sonuçları ile temsil edilmektedir. Bu çalışma kapsamında 2000 yılından günümüze kadar ODTÜ Maden Mühendisliği Kaya Mekaniği Laboratuvarı’nda gerçekleştirilmiş 284 farklı projeye ait toplam 9.967 adet deney sonucunu içeren bir veri tabanı kurulmuştur. Ham deney verisinin temizlenmesi ile hazırlık aşamasının ardından veri tabanına aktarımı sonrasında veriler bir veri ambarında toplanarak ileri düzey analizlere olanak sağlaması için çok boyutlu sorgu özelliği bulunan OLAP küpleri geliştirilmiştir. OLAP küpleri ve veri ambarı ile veri madenciliği algoritmaları kullanılarak bilgi keşfi amacıyla incelenmesi amaçlanmıştır. Bu çalışma kapsamında veri ambarı altyapısının bilgi keşfi potansiyelinin irdelenmesi amacıyla örnek bir vaka çalışması yürütülmüştür. Bu çalışmada karar ağacı ve rastgele orman algoritmaları aracılığıyla eksik kaya tipi bilgisinin tamamlanması için kaya türleri sınıflandırılmıştır. Doğrulama sonuçları rastgele orman modelinin karar ağacı modeline kıyasla yaklaşık % 43 daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur.M.S. - Master of Scienc