İlkon Mühendislik, Danışmanlık ve İnşaat Sanayi’den Endüstri Mühendisi Kamil Onur Önal, İMO tarafından yayımlanan “Binaların Deprem Güvenliği Nasıl Tespit Edilir?” kitapçığında yer alan Bina Durum Değerlendirmesi (BDD) yöntemi üzerine değerlendirmelerde bulundu. Görsel inceleme ve sınırlı veri toplama esasına dayanan BDD’nin, düşük maliyetli ve hızlı bir tarama aracı olarak önemine dikkat çeken Önal, yöntemin ikiye ayrılması ve yaygınlaştırılması gerektiğini belirtti. Puanlama ve basit hesaplama yöntemleri ile yapılacak değerlendirmelerin, daha ileri analizlerin önünü açacak veri tabanlarının oluşumuna büyük katkı sağlayacağını ifade etti. Önal, ayrıca yapay zekâ ve sensör teknolojilerinin BDD süreçlerine entegre edilmesinin, bina envanteri analizlerini daha güvenilir hâle getireceğini vurguladı.
İMO’nun halkı bilinçlendirmek amacıyla hazırladığı “Binaların deprem güvenliği nasıl tespit edilir?” kitapçığında bulunan “BDD” bina durum değerlendirmesi hakkında düşünceleriniz nedir?
“BDD” bina durum değerlendirmesi görsel inceleme ve sınırlı veri toplama yoluyla mevcut yapıların sismik kırılganlığını hızlı bir şekilde değerlendirmek için fay hatları üstünde yerleşim yerleri bulunan tüm ülkelerde yaygın olarak kullanılan bir ön yöntemdir. Ayrıntılı mühendislik analizi veya uzun süren ve tahribat içeren testler gerektirmeyen hızlı, uygun maliyetli bir tarama aracı olarak tasarlandığı için BDD’nin hafife alınmaması ve depremden zarar alma riski yüksek bina envanterine sahip tüm illerde uygulanması gerekirdi.
BDD ikiye ayrılmalıydı. Birincisi; puanlama yöntemleri kullanarak hızlı tarama, ikincisi; basit hesaplar yaparak hızlı tarama.
Puanlama yöntemi ile hızlı tarama; Prosedür, bir denetçinin, binanın eskizlerini ve fotoğraflarını içeren Türkiye’de bina inşa etme alışkanlıklarımız için kalibre edilmiş bir veri toplama formu kullanarak form doldurmasıdır. Bu form ile temel yapısal ve yapısal olmayan özellikleri değerlendirmek için 3-4 saatlik eğitimden sonra tecrübesiz inşaat teknikerleri bile çok miktarda yapıdan çok ucuz ve çok hızlı veri getirebilirlerdi. Puanlama sayesinde temel yapısal tehlike puanı hesaplanabilirdi. Veri adedi arttıkça hata payı daha az belirgin olacağından AFAD için hazine değerinde veri tabanı oluşturulabilirdi.
Basit hesaplar yaparak hızlı tarama; Prosedür, iki ya da üç denetçinin ilk yönteme göre biraz daha detaylı tam doğru olmasa da bina statik rölevesini ve taşıyıcı eleman verileri kayıt aldıktan sonra kısa sürede hesap makinesi yardımı ile yapılabilecek hesapları içeren biraz daha somut sonuçlar bulunduran rapor hazırlamasıdır. Bu rapor için 4-5 saatlik eğitimden sonra tecrübesiz inşaat mühendisleri bile topladıkları veri yüksek doğruluğa ve yaptıkları hesap yüksek güvenilirliğe sahip olmasa da sonraki daha uzun süren daha pahallı aşamalar (“BPD” bina performans değerlendirmesi) için gerekli kaynakları verimli kullanmak için değerli temel veriler bulunduran veri tabanı oluşturmaya katkıda bulunmuş olurlardı.
Çeşitli görsel ve sensör verisi toplama yöntemleri geliştirilmektedir. Yapı envanterinin depremden hasar alma seviyelerini daha güvenilir bir şekilde tahmin etmek için toplanan veriler, bulanık mantık ve makine öğrenimi gibi gelişmiş tekniklerden yararlanarak rapor hazırlamaya olanak sağlamaktadır. Yönetmelikler değiştiği gibi BDD de değişim içindedir. BDD hafife alınmamalıdır.
