Tez özetleri Astronomi ve Uzay Bilimleri Anabilim Dalı

Determination Of The Impact Of Long Term Nutrient Loads On Surface Water: A Case Study Of Ergene Basin
Surface water sources, which natural and anthropogenic pollutants reaches in various ways, with rapidly increasing levels of pollution, has become one of the primary issues of sustainable life in the last thirty years. Nowadays, that limited waters sources in the world are consumed rapidly, while searching for solutions to problems, it has been seen that examining the factors affecting identified quality water sources and addressing water sources with its basin holistically are required.

The most important cellular components of organisms and with the limiting effect in water, nitrogen and phosphorus’s effects to the ecosystem at surface water should be determined. For this assessment, estimating the amount of nutrient for the basin scale, and presenting the transportation and retention of nutrient load with the spatial and temporal variations should be placed.

In this study, on the basis of the sample of Ergene River, which takes part in the most polluted rivers in our country, it is aimed to determine the long term nutrient (total nitrogen and total phosphorus) loads at surface water and the effects of the nutrient loads to the ecosystem. For this purpose, in Ergene Basin, environmental data from different time intervals between 1985-2010 years has been integrated with the help of Data Mining and with long term data, a database has been created. Using Geographic Information System, land use of the basin has been digitized and the spatial values of patterns of land use which is used to estimate the load from diffuse sources has been used. By using Exponential Function Method, population predictions have been made and the assumption of load change connected to population has been calculated. By using Export Coefficient Model, nutrient loads from diffuse sources and with Direct Calculation Method spatial and temporal change of the load and by the method of Artificial Neural Networks (FFBPNN), the highest flow rate and nutrient loads have been estimated for future. As a result of all data and estimations, the effects of the long term nutrient loads in Ergene Basin to ecosystem and socio-economic structure have been discussed.

In estimation of nutrient loads from point and diffuse sources of pollutants in Ergene Basin, for the loads TN (24000 tons/year) and TP (2700 tons/year) it has been seen that diffuse sources have a large share, such as 90%. Large portion of the nutrient loads from point sources (74% TN and 93% TP) are due to domestic wastewater, and when the distribution of the load from diffuse sources, chemical and natural (animal) fertilizers generates almost the total load (82% TN and 92% TP) has been out.

When the temporal and spatial change in long term nutrient loads in Ergene River are analyzed according to the seasons, for TN and TP increase over the years in the summer season, for TN load reduction in the winter, spring and fall seasons, and for TP fluctuation has been identified. The highest values in all seasons are seen in Uzunköprü for TN and Alpullu and Uzunköprü stations for TP.

When the effects of nutrient loads at surface waters in Ergene Basin are considered both ecologically and socio-economically, it has been identified that intended use of water sources was changed, agricultural and aquatic production was negatively affected by deteriorated ecological balance at surface water. It has been determined that ecological sanctions at Basin should have the precedence over the socio-economic sanctions.

ELEKTRİK - ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ

URAN Aysan

Danışman : Prof. Dr. Ekrem MANİSALI

Anabilim Dalı : İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı

Programı : İnşaat Mühendisliği Programı

Mezuniyet Yılı : 2011

Tez Savunma Jürisi : Prof. Dr. Ekrem MANİSALI (Danışman)

Prof. Dr. N. Kemal ÖZTORUN (Asil Üye)

Prof. Dr. Tuncer ÇELİK (Asil Üye)

Prof. Dr. Emin ÖCAL (Asil Üye)

Doç. Dr. Murat GÜNDÜZ (Asil Üye)

İnşaat İhalelerinde Optimum Kâr Haddi Tespiti için Bulanık – Rekabetçi Bir Teklif Stratejisi Modeli

Rekabet düzeyinin analizini yapmak için pek çok sektörde, birbirinden bağımsız mal veya hizmetlerin arz talep etkileşimi tarafından kontrol edilen piyasalara/pazarlara odaklanılmaktadır. Bu durumda, tedarikçi firmaların çoğunluğu benzer ürünler satmakta ve belli bir fiyat seviyesi belirleyerek tüketiciye alma ya da almama tercihi tanımaktadırlar. Tüketicilerin tercihleri sonucunda ise ürün gerçek fiyatını bulmaktadır.

İnşaat sektörünün büyük çoğunluğunda ise durum yukarıdakinden farklıdır, çünkü bir projenin fiyatını o bölgede mevcut olan işlerin miktarının belirlediği gerçeği genel olarak bilinmektedir. İnşaat sektöründe genellikle düşük fiyat teklifi veren firmanın ihaleyi kazandığı Rekabetçi Teklif yöntemiyle çalışılması nedeniyle fiyatlar proje bazında ayarlanır. Rekabetçi Teklifte, tedarikçi firmalar tam olarak aynı şeyi satmazlar. Aslında, bir projeyi gerçekleştirmek için müteahhitler birbirinden tamamen farklı yöntemleri satıyor olabilirler ancak ihaleyi verenin en düşük teklifi veren firmayı kabul etmesi zorunludur. Bu sebeple inşaat sektöründeki rekabet ortamı ile ilgili olarak yapılan araştırma ve analizlerde, daha konvansiyonel Pazar analizi yöntemleri yerine öncelikle Rekabetçi Teklif modellerinin geliştirilmesine odaklanılmıştır.

Getirileri belirsiz olan alternatifler arasında verilecek bir ticari karar için alternatiflerin beklenen değerlerinin bilinmesi gerekmektedir. Rekabet içerisinde teklif veren inşaat şirketleri bilinçli ticari kararlar verebilmek açısından, kendi rekabet konumlarını analiz etmek zorundadırlar. Rekabet ortamlarını ne derece iyi anlarlarsa o kadar iyi ve kolay çalışabilirler. Geniş çaplı ve detaylı bir istatistiki analiz yapmak istemeyen bir müteahhidin hiç değilse rakip firma sayısını dikkate alması gerekir. Beklenen değerin karar konusundaki en öncelikli veri olması sebebiyle, beklenen değerin hesaplanmasında bir modelin kesinliği, bu modelin seçimi için öncelikli kriterdir. Beklenen değerlerinin tahmin hesaplamaları açısından değişik pek çok model mevcuttur.

Rekabetin artmasıyla ihaleler için teklif hazırlarken göz önünde tutulması gereken ilgili faktörlerin sayısında olduğu gibi müşteri beklentilerinin de artmaya başlamasıdır. Kısaca, teklif verme hazırlığı aşağıda tanımlanan önemli adımlardan geçmesi gereken bir prosestir. Faktörlerin üzerinde düşünülüp karara varılmasından doğan teklif verme sonuçlarına ait rekabetçi değer alıcının değerlendirme ölçütü ve rekabetçi teklifine bağlı olarak meydana gelir.Kazanma olasılığı verilen teklifin rekabetçi değerine bağlıdır. Diğer tarafta, yüklenicinin tarafsızlığı fiyat teklifindeki parasal değeri en yüksek dereceye çıkarmak içindir. Fiyata bağlı olan ve olmayan koşullarda daha çok rekabete dayalı olunduğunda kazanma olasılığı daha da büyüyecektir. Ancak aksine, kazanç ne kadar yüksekse kazanma olasılığı da o kadar düşük olacaktır. Bunun nedeni fiyattaki düşmeler ve masrafın artmasıdır. Teklif verme sorunu beklenen kazanç katılımını en yüksek dereceye çıkaracak olan teklifin seçilmesidir.

Hesaplama ve teklif, inşaat müteahhitleri tarafından gerçekleştirilen iki önemli işlevdir. Son teklif fiyatına varmak için alınması gereken kararların çoğu, tecrübe ve sezgiye dayanmaktadır. Bir projenin tahmini bedeline eklemek üzere doğru kar marjı üzerinde karar vermek bu tür kararlardan biridir. Marj, mukavele (satış) fiyatına varmak için bir projenin tahmini bedeli (bir başka deyiş, projenin doğrudan maliyetleri ve projenin genel gider maliyetleri) üzerine eklenen para miktarı olarak tanımlanmaktadır. Marj, gerek kurumsal genel gider maliyetlerini (bir başka deyişle, merkez ve şube işletme maliyetleri) gerekse karı kapsamaktadır. Bazı şirketler, kurumsal genel giderleri, ayrı bir proje maliyet kalemi olarak ele alabilir, çünkü bunların her bir proje için ayrı olarak tahsis edilmesi ve diğer proje maliyetleri gibi geri alınması gerekmektedir. Bazı projelerde, özellikle de küçük projelerde, marj, proje riskini ve alternatif fırsat ödeneklerini de içermektedir. Marj, genellikle toplam tahmini bedelin yüzdesi olarak ifade edilir, ancak bazı durumlarda mukavele bedelinin bir yüzdesi veya götürü bedel olarak da ifade edilebilir.

Marj-büyüklük kararı, teklif süresini kapsayan şartların büyük oranda niteliksel ve öznel değerlendirmesini içermektedir. Geleneksel olarak, marj-büyüklük kararı, standart veya resmi bir prosedür esasına değil, her yeni teklif durumuna uygulanan, yıllar boyunca edinilen tecrübeye dayalı ilkelere dayandırılmaktadır. Bir marjı belirlemek için kullanılan karar verme sürecini yapılandırmaya ve formülleştirmeye ihtiyaç duyulmaktadır, bunun nedeni marj-büyüklük kararının, bir şirketin işi kazanmasında şirketin başarısı ve ardından gelecek karlılık için çok kritik bir karar olmasıdır.

Tez kapsamında amaçlanan geliştirilecek rekabetçi teklif modeli ile şirketin bir ihaleye girerken projenin özelliklerine, proje dokümanlarına, şiketin özelliklerine, ihalenin durumuna, genel ekonomik koşullara, işveren ve müşavirin özelliklerine göre bir marj belirlemesine yardımcı olmaktır. Bu sayede şirket tarafından sayısal olarak hesaplanamayan ama bilinen tüm koşullar teklifte kullanılacak olana marj büyüklüğüne yansımış olur ve böylece risk minimuma inerken marja yapılacak gereksiz yüklemelerden de kurtulunur. Bu durumda ihaleyi kazanma şansı artar. Ayrıca kimi ihalelerde riski algılayamadan yapılabilecek düşük kar marjlı tekliflerinde önüne geçilmiş olur. Model herhangi bir projeye veya şirkete uygulanabilir. Belirlenen marj büyüklüğü yine modelde istatistiki verilerle kontrol edilerek kullanıcının önüne bir karar grafiği sunar. Grafikte firma için en uygun kar marjı, ihaleyi alabilecek en optimum kar marjı ile şirketin minimum ve maksimum marj aralığındaki bazı marjlara ait kazanma olasılıkları yer alır.

Tezin 2. bölümünde teklif modeli ve kararı olgusu irlenmiş, rekabetçi teklif modellerine kısaca değinilmiş ve modelde bulanık mantık kullanılmasının avantajları ve sebebi anlatılmıştır. İnşaat projelerinde risk analizi, fiyatlandırma anlayışı incelenirken Türk inşaat firmalarının yurtiçi ve yurtdışı risk algılamaları ile deneyimleri aktarılmıştır.

Bir inşaat firması için riski oluşturan faktörler daha önce gerek yurtiçi gerekse yurtdışında yapılmış olan alan çalışmaları doğrultusunda tanımlanmaya çalışılmıştır. Aslında tezin başında Türkiye' de kurulu bulunan İNTES ve Türkiye Müteahhitler Birliği üyesi firmalara bir alan çalışması uygulanmak istendiysede yakın zamanda yapılmış olan çalışmalar yüzünden bu karardan vazgeçilmiştir

Tezin 3. bölümünde ise model bulanık mantık kullanılarak geliştirilmiştir. Modelin ilk adımı firmanın 10 maddeden oluşan bir hedef tablosundan bir veya birden çok tercih yapmasıdır. Daha sonra yapılması gereken firmanın tercih ettiği hedef veya hedeflere birer ağırlık değeri atamasıdır. İkinci adımda ise firma yaklaşık 6 ana başlık ve 60 faktörden oluşan bir tablodan ihale, firma ve çevre koşullarına bağlı olarak faktör seçilmesidir. Seçilen faktörlere önem derecesi ve uygunluk değerleri atanır. Marj aralıkları belirlenerek faktörlerin marj aralıklarına etkileri belirlenir. Daha sonra model tarafından her marj büyüklüğüne karşılık gelen gerek maks-min bileşim işlemi gerekse küm-min bileşim işlemi ile tavsiye oranları hesaplanır. Bu aşamaya kadar hesaplanan şirket ve proje gerçeklerine göre şirketin ihaleye teklif verirken kullanması gereken kar marjı oranıdır.

İhale bir firmanın tek başına boy gösterdiği bir ortam değildir, aksine rekabetçi bir ortamdır. İşveren tarafından rakipler ile birlikte şirket tarafından verilen tüm teklifler değerlendirmeye alınır, karar verilir. Dolayısı ile modelin bu aşamasında hesaba rakiplerinde tekliflerinin değerlendirilmesi de katılacaktır. Firma tarafından girilecek ihaleye benzer işlerdeki geçmiş verilerin değerlendirmeye katılması gereklidir. Firma benzer işler ile ilgili ve istatistiki olarak anlamlı olabilmesi için en az 30 sonuçtan oluşan bir tabloyu tanımlar. Tanımlanan tabloda yer alan ihalelerde verilen tekliflerdeki kar marjları belirlenir, en uygun teklif ile firmanın teklifi karşılaştırılarak kar marjları ve kazanma olasılıkları arasındaki ilişki tabloya aktarılır. Bu ilişki regresyon yöntemi ile bir denkleme dönüştürülür. Bu işlem için SPSS 17 bilgisayar programından yararlanılmıştır. Bulunan denklem vasıtası ile en optimum kar marjı hesaplanır.

Modelin son adımında ise gerek bulanık mantık gerekse regresyon yöntemleri ile oluşturulan farklı kar marjları ve karşılık gelen kazanma olasılıkları ile hesaplanarak ihale için bir karar grafiğine dönüştürülür. Kullanıcıdan beklenen karar grafiğinden faydalanarak şirketi için en uygun kar marjını belirlemesidir.

Tez kapsamında 4. bölümde modeli denemek amacı ile 20 adet senaryo oluşturulmuş, geçmiş dönemlerde yapılmış olan alan çalışmalarından örnek bir faktör önem tablosu çıkartılmıştır. Ayrıca senaryolara uygun 4 alt sektörde konut, üstyapı, altyapı ve yol başlıklarında istatistiki veri tabloları türetilmiştir. Bu tablolar ve geçmiş alan çalışmaları ile SPSS 17 sonuçları ekte verilmiştir.

Developıng A Fuzzıfıed Competıtıve Bıddıng Strategy Model For Optımum Mark – Up In Constructıon Tenderıng
Many sectors are focusing on markets controlled by the supply-demand interaction of independent goods or services in order to analyze competitive level. In this case, most of the suppliers sell similar products and provide consumers with a buy-or-not-to-buy option determining a certain price level. And products find their real price based on options of the consumers.

On the other hand, a large part of the construction sector faces a different situation, as it is a widely known fact that the price of a project is determined by quantity of works existing in a specific area. Construction sector generally does business by the Competitive Bidding method, whereby the lowest-bidder is awarded the contract and, for this reason, prices are set on a project-by-project basis. In Competitive Bidding, suppliers don’t sell the utterly same product. As a matter of fact, although it is true that building contractors might sell their products under utterly different methods, the tendering administration has to accept the lowest-bidding company. Therefore, researches and analyses conducted with respect to competitive platform in the construction sector are putting a bigger emphasis on development of Competitive Bidding models, first of all, rather than on more conventional market analyzing methods.

For a commercial decision to be made among the alternatives of which yields are not so clear, one must know the expected values of such alternatives. Individual construction companies bidding in a competitive platform must analyze their own competitiveness in order to be able to make self-conscious business decisions. The better they gain insights into their competitive platform/environment, the better and easier they work. A building contractor that is not willing to make a comprehensive and detailed statistical analysis must, at least, be give due consideration to the number of competitors. As the expected value is the top-priority data as regards decision-making, certainty of the model used for computing the expected value is the most important criterion in choosing such model. There are many models which are different on the score of computation of estimated expected values.

One of the facts that must be considered while preparing a bid for tendered contracts is that number of relevant factors is rising as is the case in the growing expectations of individual customers. In a nut-shell, the bidding preparation is a process which must go through the below-defined important steps. Competitive value arising from results of bidding based on a decision built upon a good thinking of the factors involved takes form depending on buyer’s evaluation criteria and on its competitive bid. The chance to win (likelihood of winning) depends on competitive value of the bid submitted. On the other hand, impartiality of the contractor aims at getting monetary value given in the bid (quotation/price offer) up to highest degree. The chance to win would go bigger when action is mostly built upon competition under price-related and unrelated conditions. However, on the contrary, the higher the gains, the lower the chance to win. This arises from the lowering price and growing costs. The issue in bidding is about selection of a bid which would get the expected gain participation up to highest degree.

Computation and bidding are two significant functions performed by construction contractors. Most of the decisions that must be made to arrive at final bidding price are simply based on experience and insights. And making a decision on an accurate profit margin (mark-up) for adding thereof to an estimated project price is an example of this kind of tough decisions. The margin (mark-up) is defined as a sum of money added on top of the estimated price of a project (in other words, direct costs of project and general overheads of project) to arrive at contract (selling) price. The margin covers both business overheads (in other words, operating costs of central and branch offices) and profit. Some companies may regard business overheads to be a separate item of project costs, as these must be allocated/assigned separately for each project and be recovered as is the case in other project costs. In some projects, especially in small ones, the margin also covers project risk and alternative opportunity appropriations. The margin is generally expressed as a percentage of total estimated price and, yet, in some situations, may also be expressed as a percentage of the contract price or in a lump sum.

The margin-magnitude decision largely comprises qualitative and subjective assessment of conditions surrounding the bidding process. Traditionally, the margin-magnitude decision is built upon on principles which are applicable to each new bidding situation and which are based on years-long experience rather than upon a standard or formal procedural framework. A decision-making process adopted for determining a margin must be structured and formularized. The reason for this necessity is that the margin-magnitude decision is a very critical decision in terms of the company’s success in winning the contract and of its subsequent profitability.

What is aimed for in this thesis is to provide the company bidding for a tendered project with assistance in determining a margin which is proper and convenient with regard to characteristics of project, project documentation, company’s characteristics, attributes of tender, general economic circumstances and attributes of the tendering administration and consultant, through a competitive bidding model. In this way, all conditions known but not quantitatively computed by the company are reflected in the margin magnitude intended to be used in the bid and, thus, the risk is kept minimum and the margin is relieved of unnecessary burdens. In this case, the chance to win the contract goes up. Moreover, this may also hinder some low-margin bids which might be submitted without a proper recognition/appreciation of the risks in certain tenders. The model is applicable for any project or company. The model also allows a cross-check of the determined margin magnitude with statistical data, thereby providing the user with a decision-making chart. This chart gives most convenient margin which can be adopted by the company, most optimal margin likely to win the tender, as well as chances to win for some margins in the company’s minimum and maximum margin interval.

Second chapter of the thesis discusses the bidding model and decision-making phenomenon and briefly touched on competitive bidding models, explaining advantages of, and reason for, fuzzy logic in the model. While discussing risk analysis and pricing approach in construction projects, risk perceptions and experiences of Turkish companies have been reflected here. Factors posing risks for a construction company have been defined in line with field studies previously conducted both at home and abroad. As a matter of fact, while a field study had been intended in the beginning of the thesis on Turkey-based companies which are members of İNTES (Construction Industrialist’ and Builders’ Association of Turkey) and Building Contractors’ Association of Turkey, this has been given up because of recent studies conducted in this field.

In chapter 3 of the thesis, the model has been developed using fuzzy logic. The first step of the model for the company is to make a single or a series of choices on a table of objectives consisting of 10 articles. The next thing to do is to assign a weight value for each objective or objectives chosen by the company. In the second step, the company chooses factors depending on tender-, company- and environment-related conditions on a table consisting of 6 main headings and 60 factors. An order of priority and eligibility value is assigned to factors so chosen. After margin intervals are identified, the impacts of factors on such margin intervals are also identified. Thereafter, recommended ratios are computed by the model by way of max-min composition process corresponding to each margin magnitude as well as of cum-min composition process. What is computed up to this phase is that margin profit which should be used by the company while bidding for the tendered contract in harmony with realities of the company and project.

Tendering process is not a platform on which a single company comes out and is, just the opposite, a competitive platform. The tendering administration makes its final decision (award) after evaluation of all bids submitted not only by the company but also the competitors. Therefore, at this phase of the model, evaluation of the competitors’ bids is taken into account. Past data pertinent to similar tenders previously put out to contract must be considered, as well. The company defines a table which is relating to similar projects and which should be consisting of at least 30 results in order that it might be statistically significant. The margins in bids submitted for the tenders mentioned in the table so defined are determined and a comparison is made between the most affordable price and the company’s bid and, thus, relationship between the profit margins and chances to win is reflected in a table. This relationship is translated into an equation by the regression method. SPSS 17 computer program has been used for this. Most optimal profit margin is computed through the equation so found.

In the final step of the model, different profit margins found by both fuzzy logic and regression methods and their corresponding chances to win are computed, thereby achieving a decision chart for the tender. What is expected from the user is to determine the most convenient profit margin taking advantage of the expected decision chart.

In chapter 4, 20 scenarios have been designed with an eye to testing the model and an example factor significance table has been derived from field studies conducted in the past. Moreover, statistical data tables have been derived under housing, superstructure, infrastructure and road headings in 4 sub-sectors, in a way matching up with the scenarios. These tables, past field studies and SPSS 17 results are given in the appendix.
  

ÖZYAZGAN Cemil

Danışman :Yrd. Doç. Dr. Özlem SOLA

Anabilim Dalı :İnşaat Mühendisliği

Programı :Yapı

Mezuniyet Yılı :2011

Tez Savunma Jürisi :Yrd. Doç. Dr. Özlem SOLA

Prof. Dr. Namık Kemal ÖZTORUN

Prof. Dr. Cengiz Duran ATİŞ

Prof. Dr. Mehmet Ali GÜRKAYNAK

Doç. Dr. Aygül YEPREM

Petrol Türevi Atıkların Eklenmesi İle Üretilen Yapı Malzemelerinin Mikroyapısal Ve Mineralojik Özelliklerinin İncelenmesi

Tüm dünyada ve ülkemizde de doğal kaynaklar hızla tükenmekte ve çevre sorunları artarak çok ciddi boyutlara ulaşmaktadır. Bu sebeple, inşaat sektöründeki bilim insanları alternatif, doğayla uyumlu inşaat malzemeleri üretimine yönelmişlerdir. Bu bilinçle, yapılan bu tez çalışmasında, doğaya salıverilmiş durumda bulunan petrol türevi endüstriyel atık malzemeler kullanılarak yapı malzemeleri üretilmiştir.

Kullanılan endüstriyel atık malzemeler, dört farklı boyuttaki atık lastik ve üç farklı boyuttaki kazınmış asfalttır. Bu atıklar kullanılarak; deneysel çalışma kapsamında 4x4x16cm ölçülerindeki prizmatik harç kalıpları ile katkılı çimento harcı numuneleri üretilmiştir. Üretilen bu numunelerin dayanım ve dayanıklılık deneyleri yapılmıştır. Basınç dayanım deneyleri için harçlara 2, 7, 28, 56 ve 98 günlük kür süreleri uygulanmıştır. Dayanıklılık deneyleri için ıslanma-kuruma ve donma-çözülme deneyleri yapılmıştır.

Geleneksel deneylerin yanında, numunelere yeni teknoloji ürünü olan ileri analizler de kapsamlı olarak uygulanmıştır. Kullanılan malzeme ve harç numunelerinin tane boyut dağılımları, kimyasal özellikleri, XRD (X-Ray Diffraction) ile mineralojik özellikleri ve SEM (Scanning Electron Microscopy) ile mikro yapı özellikleri belirlenmiştir. Ayrıca bu cihaz analizlerine ek olarak numunelerin sıcaklık karşısındaki davranışlarını ve kütle kayıplarını ölçmek için DTA-TG (Differential Thermal Analysis and Thermal Gravimetry Analysis) kullanılmıştır. FTIR (Fourier Transform Infrared Spectroscopy) analizleri ise numunelerde oluşan bileşiklerin bağ yapılarının aydınlatılması için uygulanmıştır. Sonuç olarak bütün deney ve analizler sonucunda kullanılan katkıların katkılı çimento harcı özelliklerini nasıl etkilediği birbirleri ile ilişkilendirilerek detaylı bir biçimde sunulmuştur.