Geopolimerlerin mineral bileşen odaklı dayanım analizi için Pearson ve Spearman Algoritmaları kullanılarak yapılan bir korelasyon çalışması

Online Makale

Online Hizmetlere Toplu Bakış Online Kayıt ve Konaklama Online Bilimsel Program Dernekler İçin... Referanslarımız Telefon ve e-posta Desteği Bildiri özeti nedir? Bildiri özeti nasıl hazırlanır? Bildiri özeti örnekleri Kabul mektubu örnekleri

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

Geopolimerlerin mineral bileşen odaklı dayanım analizi için Pearson ve Spearman Algoritmaları kullanılarak yapılan bir korelasyon çalışması [Pamukkale Univ Muh Bilim Derg]

Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. Baskıdaki Makaleler: PAJES-48682 | DOI: 10.5505/pajes.2024.48682

Geopolimerlerin mineral bileşen odaklı dayanım analizi için Pearson ve Spearman Algoritmaları kullanılarak yapılan bir korelasyon çalışması

Yıldıran Yılmaz¹, Talip Çakmak², Zafer Kurt², Ilker Ustabas²
¹Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Mühendislik Fakültesi. Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Rize
²Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Mühendislik Fakültesi. İnşaat Mühendisliği Bölümü, Rize

Bu çalışma, farklı bileşenler arasındaki mineralojik özellikler ve mekanik dayanım parametreleri arasındaki ilişkinin istatistiksel bir analizini sunmaktadır. Basınç dayanımı ve eğilme dayanımı gibi önemli dayanım özellikleri örnek malzemeler üzerinde analiz edilmiştir. Mineralojik bileşenler ve mukavemet parametreleri arasındaki ilişkiyi değerlendirmek için Pearson Korelasyon Katsayısı ve Spearman Korelasyon Katsayısı olmak üzere iki farklı korelasyon yöntemi kullanılmıştır.
Elde edilen sonuçlar, bazı mineral bileşenlerin mekanik dayanım özellikleri ile anlamlı pozitif veya negatif korelasyon gösterdiğini ortaya koymuştur. Özellikle, kireç (CaO) basınç dayanımı ile mükemmel bir pozitif doğrusal ilişki sergilemiştir (Pearson katsayısı = 0.917, Spearman katsayısı = 0.828). Benzer şekilde, silika (SiO2) içeriği ile eğilme dayanımı arasında güçlü bir pozitif monotonik ilişki bulunmuştur (Pearson katsayısı = 0.566, Spearman katsayısı = 0.784). Ayrıca, Na2O içeriği ile eğilme dayanımı arasında da güçlü bir pozitif ilişki gözlemlenmiştir (Pearson katsayısı = 0.902, Spearman katsayısı = 0.817). Bu çalışmanın sonuçları, mineralojik bileşenlerin yapı malzemesi seçimi ve yapısal tasarımdaki rolünü anlamak için değerli bir rehber sağlamaktadır.

Anahtar Kelimeler: Geopolimer, Korelasyon Analiz, Basınç Dayanımı, Veri Madenciliği

A novel correlation study using Pearson and Spearman algorithms for mineral component-driven strength analysis of geopolymer

Yıldıran Yılmaz¹, Talip Çakmak², Zafer Kurt², Ilker Ustabas²
¹Deparment Of Computer Engineering, Recep Tayyip Erdoğan University, Turkey
²Deparment Of Civil Engineering, Recep Tayyip Erdoğan University, Turkey

This study presents a statistical analysis of the relationship between mineralogical properties and mechanical strength parameters of different components. Important strength characteristics, such as compressive strength and flexural strength, were analyzed on sample materials. Two different correlation methods, Pearson Correlation Coefficient and Spearman Correlation Coefficient, were used to evaluate the relationship between mineralogical components and strength parameters.
The results indicate that some mineral components exhibit significant positive or negative correlations with mechanical strength properties. Specifically, lime (CaO) showed an excellent positive linear relationship with compressive strength (Pearson coefficient = 0.917, Spearman coefficient = 0.828). Similarly, silica (SiO2) content exhibited a strong positive monotonic relationship with flexural strength (Pearson coefficient = 0.566, Spearman coefficient = 0.784). Additionally, Na2O content also demonstrated a strong positive correlation with flexural strength (Pearson coefficient = 0.902, Spearman coefficient = 0.817). The results of this study offer valuable guidance for understanding the role of mineralogical components in material selection and structural design.

Keywords: Geopolymer, Correlation Analysis, Compressive Analysis, Data Mining

Sorumlu Yazar: Yıldıran Yılmaz, Türkiye

ARAÇLAR