4. Uluslararası Geoadvances 2017 Konferansı

Yakın Doğu Üniversitesi Lefkoşa (Near University Nicosia) Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Prof.Dr. Kadir Gürgey ile Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Bölümü öğretim görevlisi ve  Deprem ve Zemin Araştırma ve Değerlendirme Merkezi üyesiHilmi Dindar, Safranbolu’da gerçekleştirilen 4. Uluslararası GeoAdvances 2017 Konferansı’na katıldı.
Yakın Doğu Üniversitesi Basın ve Halkla İlişkiler Müdürlüğü’nden yapılan açıklamada, Konferansta yaklaşık 120 bildiri 3 farklı salonda eş zamanlı oturumlarla sunulduğu belirtildi.Prof.Dr. Kadir Gürgey’in sunduğu“Çok Değişkenli İstatistiksel Analizlerin Güneydoğu Türkiye Ham Petrollerine Uygulaması”isimli bildiride yazar olarakYakın Doğu Üniversitesinden Serhat Canbolat yer aldı.
Prof.Dr. Kadir Gürgey;“Güneydoğu Türkiye’den 24 ham petrol örneklenmiştir. API gravite ve kükürt miktarı ölçümlerine ek olarak Duraylı Karbon İzotop, Gaz Kromatografi ve Gaz Kromatografi-Kütle Spektroskopi analiz sonuçları ile jeokimyasal bir veri tabanı oluşturulmuştur. Ham petrollerin genetik gruplanma ve ana kaya sayısının “çok değişkenli istatistiksel analizler” yardımıyla sorgulanmasını amaçlayan bu çalışma ile bölge jeolojisi ile uyumlu genetik 3 farklı petrol grubu (Batman-Nusaybin petrolleri, Adıyaman-Kozluk petrolleri ve Diyarbakır petrolleri) ve 3 ana kayanın varlığı tespit edilmiştir”dedi.
Hilmi Dindar’ın sunduğu “Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Yer Hasar İndeksi Değerlendirilmesi: Lefkoşa- KKTC Örneği” isimli bildiride yazar olarak  Yakın Doğu Üniversitesinden Yard. Doç Dr Kamil Dimililer, Prof. Dr. Cavit Atalar ve Arif Özyankı, Dokuz Eylül Üniversitesinden Prof. Dr. Mustafa Akgün ve Uzman Jeof. Müh. Özkan Cevdet Özdağ yer aldılar. 
Başkent 2015 yılında başlatılan Lefkoşa’nın ve genelde Kuzey Kıbrıs’ın  zemin özelliklerinin araştırıldığı deprem zemin yapı davranışı modellenmesi amacıyla Dokuz Eylül Üniversitesi ile Yakın Doğu Üniversitesi  işbirliğinde yürütülen doktora tez projesi kapsamında elde edilen veriler yapay sinir ağları yöntemi (artificial neural network) ile tekrar yorumlanarak veri değerlendirme hızı artırıldı. Böylece 120 noktada gerçekleştirilen mikro titreşimcik (mikrotremör) ölçümlerinin sonuçları hızlı olarak bölgelere göre tekrar yorumlandı. Bu sonuca göre farklı yerlerde yapılacak mikrotremör ölçümleri bu yöntemle kısa sürede değerlendirilmesi hedeflenmektedir.