BARİT KATKILI BETONLARDA RADYASYON GEÇİRGENLİĞİNİN REGREASYON ANALİZİ İLE MODELLENMESİ

In this study, DataFit 9.0 software was used to determine the relationship between the barite ratio, temperature, compressive strength, dry unit weight, and saturated unit weight parameters in the content of concrete samples and radiation permeability. Numerical modeling was performed as a result of experimental data belonging to different parameters. DataFit allows various mathematical functions to produce the most appropriate model from the data in different parameters obtained from the experimental results. In the study, the equation providing the most appropriate correlation between the parameters was obtained by regression analysis. In addition, the statistical reliability and validity of the created model were evaluated using the R² (Coefficient of Multiple Determination) value provided by the software and other statistical parameters. In this way, the effects of the parameters in the concrete samples on radiation permeability were made predictable with a mathematically verified model. In the study, 6 models were produced for 6 different situations. The highest R² value in the created models was observed to be 0.99.

Bu çalışmada, beton numunelerin içeriğindeki barit oranı, sıcaklık, basınç dayanımı, kuru birim ağırlık, doygun birim ağırlık parametrelerinin radyasyon geçirgenliği ile arasındaki ilişkiyi belirlemek amacıyla regrasyon analizi yapılmıştır. Regrasyon analizi, deney sonuçlarından elde edilen farklı parametrelerdeki verilerden en uygun modeli üretebilmek için çeşitli matematiksel fonksiyonlara olanak tanır. Çalışmada, parametreler arasında en uygun korelasyonu sağlayan denklem, regresyon analiziyle elde edilmiştir. Ayrıca, oluşturulan modelin istatistiksel güvenilirliği ve geçerliliği yazılımın sağladığı R² (Coefficient of Multiple Determination) değeri ve diğer istatistiksel parametreler kullanılarak değerlendirilmiştir. Bu sayede, beton numunelerindeki parametrelerin radyasyon geçirgenliği üzerindeki etkileri, matematiksel olarak doğrulanmış bir modelle öngörülebilir hale getirilmiştir. Çalışmada 6 farklı durum için 6 model üretilmiştir. Oluşturulan modellerde en yüksek R² değeri 0.99 olduğu görülmüştür.