Geri Dön

DEPREM SONRASI HASARLI YAPILARIN OTOMATİK TESPİTİNDE SENSÖR TEKNOLOJİLERİNİN KULLANIMI

THE USE OF SENSOR TECHNOLOGIES IN THE AUTOMATIC DETECTION OF DAMAGED STRUCTURES AFTER EARTHQUAKES

  1. Tez No: 1025302
  2. Yazar: İSMAİL SEZER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CEM KIRLANGIÇOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Coğrafya, Endüstri Ürünleri Tasarımı, Mimarlık, Geography, Industrial Design, Architecture
  6. Anahtar Kelimeler: Afet hazırlığı, Afet yönetimi, Arama kurtarma, Basınç sensörleri, Bina yıkımı, Coğrafi bilgi sistemleri, Coğrafi konum, Deprem, Nesnelerin interneti, Sensörler, Disaster preparation, Disaster management, Search and rescue, Pressure sensors, Building demolition, Geographical information systems, Geographical position, Earthquake, Internet of things, Sensors
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yangın ve Yangın Güvenliği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Depremler, yer kabuğunda meydana gelen ani enerji boşalımları sonucu oluşan ve kısa süre içerisinde geniş alanlarda büyük can ve mal kayıplarına neden olabilen doğal afetler arasında yer almaktadır. Özellikle aktif fay sistemleri üzerinde bulunan ülkelerde depremler, yalnızca yapıların yıkılmasına neden olmakla kalmamakta, aynı zamanda ekonomik faaliyetlerin aksamasına, altyapı sistemlerinin zarar görmesine, haberleşme ağlarının kesintiye uğramasına ve sosyal yaşamın uzun süre etkilenmesine yol açmaktadır. Türkiye, Alp-Himalaya deprem kuşağı üzerinde yer alması nedeniyle yüksek deprem tehlikesine sahip ülkeler arasında bulunmaktadır. Tarih boyunca meydana gelen Erzincan, Marmara, Van, Elâzığ ve İzmir depremleri gibi yıkıcı afetler, ülkenin deprem gerçeğini açık şekilde ortaya koymuştur. Özellikle 6 Şubat 2023 tarihinde meydana gelen Kahramanmaraş merkezli Mw 7,7 ve Mw 7,6 büyüklüğündeki depremler, Cumhuriyet tarihinin en büyük afetlerinden biri olarak kayıtlara geçmiş, 11 ili doğrudan etkilemiş, on binlerce insanın hayatını kaybetmesine ve yüz binlerce yapının hasar görmesine neden olmuştur. Bu afet sonrasında yaşanan yıkımlar, deprem sonrası durum tespit çalışmalarının ve afet yönetimi süreçlerinin önemini bir kez daha ortaya koymuştur. Afet sonrasında gerçekleştirilen ilk müdahale faaliyetlerinin başarısı, büyük ölçüde olay bölgesinden elde edilen bilgilerin doğruluğuna ve hızına bağlıdır. Özellikle hasar alan yapıların yerlerinin hızlı şekilde belirlenerek önceliklendirilmesi, arama-kurtarma ekiplerinin doğru bölgelere yönlendirilmesi ve mevcut kaynakların etkin biçimde kullanılabilmesi açısından kritik öneme sahiptir. Ancak günümüzde kullanılan hasar tespit yöntemleri çoğunlukla saha ekipleri tarafından gerçekleştirilen görsel incelemelere dayanmaktadır. Bu yöntemler güvenilir sonuçlar üretebilmesine rağmen geniş alanlarda uygulanmaları zaman almakta, yoğun insan gücü gerektirmekte ve afetin ilk saatlerinde bilgi eksikliklerinin oluşmasına neden olabilmektedir. Ayrıca ulaşım yollarının zarar görmesi, haberleşme altyapısının kesintiye uğraması ve çevresel koşullar gibi faktörler hasar tespit çalışmalarının etkinliğini azaltabilmektedir. Uydu görüntüleri, insansız hava araçları, uzaktan algılama sistemleri ve coğrafi bilgi sistemleri (CBS) gibi modern teknolojiler bu süreçlerde kullanılabilmekle birlikte, veri işleme süreleri, maliyetler ve operasyonel sınırlamalar nedeniyle her zaman istenilen hızda sonuç üretememektedir. Bu tez çalışmasında, deprem sonrasında hasarlı yapıların otomatik olarak belirlenmesine yönelik IoT tabanlı bir model önerilmiştir. Çalışmanın temel amacı, deprem sonrasında yapıların durumuna ilişkin bilgilerin, minimum insan müdahalesine ihtiyaç duyularak elde edilmesi ve bu bilgilerin merkezi sistemlere aktarılmasıdır. Bu doğrultuda öncelikle deprem oluşum mekanizmaları, levha tektoniği, fay sistemleri, sismik dalgalar ve deprem kaynaklı yapısal hasarlar incelenmiştir. Ardından geleneksel hasar tespit yöntemleri, uzaktan algılama teknikleri, coğrafi bilgi sistemleri ve sensör tabanlı yaklaşımlar değerlendirilerek mevcut yöntemlerin avantajları ve sınırlılıkları ortaya konulmuştur. Çalışmada önerilen model, sensör teknolojileri ile nesnelerin interneti teknolojilerini bütünleştiren bir mimari üzerine kurulmuştur. Sistemin temel amacı, deprem sırasında veya sonrasında meydana gelebilecek ani yönelim değişimlerini, ivmelenmeleri ve düşey hareketleri analiz ederek yapının yıkım durumuna ilişkin karar üretebilmektir. Bu kapsamda MPU6050 ivme ve yönelim sensörü ile BMP390 basınç sensörü kullanılması önerilmiştir. MPU6050 sensörü yapı üzerinde meydana gelen hareketleri, eğim değişimlerini ve ivmelenmeleri ölçerken, BMP390 sensörü atmosfer basıncı ölçümlerinden yararlanarak yapının düşey konumunda meydana gelebilecek değişimlerin dolaylı olarak belirlenmesine katkı sağlamaktadır. Sensörlerden elde edilen veriler mikrodenetleyici tarafından işlenmekte ve belirlenen karar mekanizması doğrultusunda değerlendirilmektedir. Geliştirilen sistem mimarisi; sensör katmanı, veri işleme katmanı, haberleşme katmanı ve merkezi izleme katmanından oluşmaktadır. Sensörlerden elde edilen veriler mikrodenetleyici tarafından analiz edilmekte ve elde edilen sonuçlar haberleşme modülü aracılığıyla merkezi sunucuya aktarılmaktadır. Merkezi sistemde depolanan veriler web tabanlı izleme paneli üzerinden görüntülenebilmekte ve ilgili kurumların kullanımına sunulabilmektedir. Her sensör düğümünün benzersiz bir cihaz kimliği ile tanımlanması sayesinde elde edilen veriler doğru bina ile eşleştirilebilmekte ve herhangi bir alarm durumunda ilgili yapının konumu hızlı şekilde belirlenebilmektedir. Söz konusu modelde CBS ile entegrasyon da önemli bir bileşen olarak değerlendirilmiştir. Sensör düğümlerinden elde edilen bilgiler konum verileri ile ilişkilendirilerek harita tabanlı bir ortamda görüntülenebilmektedir. Böylece deprem sonrasında hasarlı olduğu değerlendirilen yapıların konumları afet yönetim merkezleri tarafından eş zamanlı olarak takip edilebilmekte ve arama-kurtarma ekipleri öncelikli müdahale bölgelerine yönlendirilebilmektedir. Bu yaklaşımın, afet sonrasında yaşanan bilgi eksikliğinin azaltılmasına ve karar verme süreçlerinin hızlandırılmasına katkı sağlayabileceği düşünülmektedir. Anlık belirlenen konumlar sayesinde, kullanılmakta olan hasar tespit yöntemlerine destek olarak sürecin hızlı ve planlı yürütülebileceği değerlendirilmektedir. Sistem tasarımında yalnızca veri toplama ve analiz süreçleri değil, aynı zamanda enerji sürekliliği, haberleşme sürekliliği ve çevresel koruma gereksinimleri de dikkate alınmıştır. Sensör düğümlerinin yapının davranışını temsil edebilecek uygun noktalara yerleştirilmesi, elektronik bileşenlerin IP65 veya daha yüksek koruma sınıfına sahip muhafazalar içerisinde korunması ve enerji kesintilerine karşı yedek güç çözümlerinin kullanılması önerilmiştir. Böylece sistemin deprem sonrasında da çalışabilir durumda kalması hedeflenmiştir. Tasarlanan modelin en önemli avantajlarından biri düşük maliyetli, ölçeklenebilir ve yaygınlaştırılabilir bir yapıya sahip olmasıdır. Kullanılan donanımların yaygın olarak temin edilebilmesi ve sistem mimarisinin modüler yapıda tasarlanması sayesinde farklı büyüklükteki yerleşim alanlarında uygulanabilmesi mümkün olabilecektir. Ayrıca sistemin gerçek zamanlı veri üretmesi, merkezi izleme imkânı sunması, CBS tabanlı uygulamalarla entegre çalışabilmesi ve afet yönetim merkezlerine hızlı bilgi sağlayabilmesi önemli avantajlar arasında yer almaktadır. Bu çalışma, yapıların mühendislik esaslarına göre ayrıntılı hasar sınıflandırmasını gerçekleştirmeyi değil, sensör verilerinden yararlanarak muhtemel yıkım durumuna ilişkin hızlı bir ön değerlendirme üretmeyi amaçlamaktadır. Önerilen sistem kavramsal model ve sınırlı kapsamlı prototip düzeyinde ele alınmış; tam ölçekli yapı, kontrollü yıkım veya saha deprem verileri üzerinde doğrulama gerçekleştirilmemiştir. Sonuç olarak bu tez çalışmasında, deprem sonrasında hasarlı yapıların belirlenmesine yönelik IoT tabanlı bir model önerilmiş ve sistemin teorik altyapısı ortaya konulmuştur. Sensör teknolojileri, gerçek zamanlı veri iletimi ve konum tabanlı bilgi sistemlerinin birlikte kullanılmasıyla geliştirilen bu modelin, afet sonrasında bilgi eksikliğinin azaltılmasına, müdahale süreçlerinin hızlandırılmasına, arama-kurtarma faaliyetlerinin daha etkin şekilde planlanmasına ve afet yönetiminde karar destek mekanizmalarının güçlendirilmesine katkı sağlayabileceği değerlendirilmektedir. Ayrıca önerilen yaklaşımın gelecekte akıllı şehir uygulamaları, ulusal afet yönetim sistemleri ve yeni nesil sensör teknolojileri ile bütünleştirilerek daha kapsamlı çözümlerin geliştirilmesine temel oluşturabileceği öngörülmektedir.

Özet (Çeviri)

Earthquakes are among the most destructive natural hazards affecting human societies and built environments. Within a matter of seconds, a major seismic event can cause extensive structural damage, significant loss of life, disruption of critical infrastructure, and long-term economic consequences. The severity of earthquake impacts is particularly evident in countries located on active tectonic zones, where seismic activity constitutes a continuous threat to urban development and public safety. Türkiye is one of the countries exposed to substantial seismic risk due to its location within the Alpine-Himalayan seismic belt and the presence of several active fault systems, including the North Anatolian Fault Zone and the East Anatolian Fault Zone. Throughout its history, the country has experienced numerous destructive earthquakes that have highlighted the importance of disaster preparedness, risk reduction, and effective emergency response strategies. The earthquakes that occurred on 6 February 2023 in southeastern Türkiye represent one of the most devastating disasters in the country's modern history. The twin earthquakes, with magnitudes of Mw 7.7 and Mw 7.6, caused widespread destruction across a large geographical area and resulted in severe human, social, and economic losses. The extensive damage observed in thousands of buildings revealed the challenges associated with obtaining accurate and timely information during the immediate aftermath of a major disaster. These events demonstrated that rapid identification of collapsed structures is not only a technical requirement but also a critical component of effective disaster management and emergency response operations. Following a destructive earthquake, one of the most urgent tasks is the assessment of building conditions and the identification of structures that have collapsed or suffered severe damage. The availability of accurate information during the first hours after a disaster directly affects the efficiency of search and rescue operations, emergency resource allocation, and decision-making processes. Delays in obtaining reliable situational information may lead to inefficient deployment of emergency teams and may reduce the effectiveness of life-saving operations. Therefore, the development of systems capable of providing rapid and automated building status information has become increasingly important in both academic research and practical disaster management applications. Conventional post-earthquake damage assessment procedures are generally based on field inspections performed by trained experts. Although these methods can provide detailed and reliable evaluations, they often require considerable time, manpower, and logistical support. In large-scale disasters, damaged transportation networks, communication interruptions, and environmental conditions may further complicate assessment activities. Consequently, obtaining comprehensive information regarding affected structures may take several days or even weeks. Such delays may limit the effectiveness of emergency response operations during the most critical period immediately following a disaster. In recent years, technological developments have introduced alternative approaches for damage assessment and disaster monitoring. Remote sensing technologies, satellite imagery, unmanned aerial vehicles, and Geographic Information Systems have been increasingly utilized to improve post-disaster situational awareness. These technologies offer valuable capabilities for large-scale assessments and spatial analysis. However, they may still be affected by operational limitations, weather conditions, data processing requirements, technical complexity, and implementation costs. As a result, there remains a need for complementary technologies capable of providing direct, automated, and real-time information from affected structures. This thesis addresses this need by proposing an Internet of Things (IoT)-based model for the automatic detection of collapsed buildings after earthquakes. The proposed model is designed to contribute to disaster management activities by providing rapid information regarding the condition of monitored structures. Rather than performing comprehensive structural evaluations, the system focuses on determining whether a building has potentially collapsed and transmitting this information to a centralized monitoring environment. Such an approach is intended to support emergency management authorities by reducing information gaps and improving response efficiency during the critical post-disaster period. The study first examines the theoretical foundations of earthquakes, including earthquake generation mechanisms, plate tectonics, fault systems, seismic waves, and earthquake-induced structural damage. Furthermore, current damage assessment methods and disaster management practices are reviewed to identify existing challenges and technological opportunities. Particular emphasis is placed on the role of sensor technologies, location-based information systems, communication infrastructures, and IoT applications in modern disaster management frameworks. The proposed model integrates sensing, data processing, communication, and monitoring functions within a unified system architecture. The sensing layer is based on the use of an MPU6050 accelerometer and orientation sensor together with a BMP390 barometric pressure sensor. These sensors are selected due to their low cost, accessibility, and capability to monitor parameters that may indicate structural collapse. The MPU6050 sensor is intended to detect sudden acceleration changes, inclination variations, and orientation shifts, while the BMP390 sensor contributes to the observation of possible vertical displacement patterns through atmospheric pressure measurements. Sensor measurements are processed by an microcontroller operating as the local processing unit of the system. The collected data are evaluated using predefined decision algorithms that compare observed values with reference conditions. Based on the analysis results, the system generates status information regarding the monitored structure. This information is then transmitted to a central server through the communication layer, enabling remote monitoring and management. The proposed architecture consists of four main components: the sensing layer, data processing layer, communication layer, and central monitoring layer. This layered structure supports modularity, scalability, and future system expansion. Data generated by sensor nodes are transferred to a centralized platform where they can be stored, analyzed, and visualized. Each monitoring unit is assigned a unique device identifier, ensuring that incoming data can be associated with a specific building. This feature allows emergency management personnel to identify the location and status of monitored structures quickly and accurately. An important aspect of the proposed model is its integration with Geographic Information Systems. The combination of sensor-generated information and spatial data enables the visualization of potentially collapsed buildings on digital maps. Such integration may significantly improve situational awareness during disaster response operations by providing emergency managers with a clear overview of affected areas. Furthermore, search and rescue teams can be directed toward priority locations based on real-time information, potentially reducing response times and improving operational effectiveness. The study also considers practical implementation issues that may affect system reliability and operational continuity. Sensor deployment strategies are evaluated to ensure that collected data adequately represent building behavior. Appropriate installation locations are proposed to improve measurement accuracy and system performance. Environmental protection requirements are also addressed through the use of protective enclosures designed to safeguard electronic components against dust, moisture, and other external factors. For this purpose, enclosures with IP65 or higher protection ratings are recommended. Another critical consideration is system operation under adverse conditions. Major earthquakes frequently cause disruptions to power and communication infrastructures. Therefore, the proposed model incorporates recommendations regarding backup power solutions and communication continuity mechanisms. These measures aim to improve system availability during emergency situations and increase the likelihood that critical information can still be transmitted when conventional infrastructure is partially damaged. One of the most significant advantages of the proposed approach is its low-cost and scalable architecture. The use of widely available hardware components enables potential implementation across large building inventories without requiring excessive financial investment. Furthermore, the modular design of the system allows adaptation to different building types, settlement patterns, and operational requirements. Such flexibility may facilitate future integration with smart city infrastructures, digital emergency management platforms, and advanced decision-support systems. In conclusion, this thesis presents an IoT-based conceptual model for the detection of collapsed buildings following earthquakes and establishes its theoretical framework within the context of disaster management. By combining sensor technologies, embedded systems, communication networks, location-based information services, and centralized monitoring capabilities, the proposed model seeks to contribute to faster information acquisition and improved emergency response operations. The approach has the potential to support decision-makers, enhance situational awareness, and improve the effectiveness of search and rescue activities in post-earthquake environments. Future research may focus on prototype implementation, field validation studies, advanced communication technologies, and integration with broader smart disaster management ecosystems.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    485289

    Field testing and model updating of typical RC buildings for damage identification

    Tipik betonarme yapılarda hasar tespiti üzerine saha deneyleri ve model güncellemesi

    PINAR İNCİ KOÇAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER İLKİ

    PROF. DR. F. NECATİ ÇATBAŞ

  2. Tez No

    611424

    Earthquake damage identification from very high resolution post event image using advanced methods in mathematical morphology

    Deprem hasarının yüksek çözünürlüklü afet sonrası görüntülerden ileri matematiksel morfoloji yöntemleri kullanılarak belirlenmesi

    ENES OĞUZHAN ALATAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLŞEN TAŞKIN KAYA

  3. Tez No

    898801

    Deprem nedeniyle yıkılan binaların fotogrametrik yöntemlerle tespit edilerek zemin ve yapı parametrelerinin yıkımlara etkisinin incelenmesi: Elbistan-Pazarcık depremleri örneği

    Detection of collapsed buildings an earthquake using photogrammetric methods and analysis of the effects of soil and structure parameters on collapses: A case study of the Elbistan-Pazarcik earthquakes

    UĞUR GÜRBÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN KEMALDERE

  4. Tez No

    923531

    Elbistan Bölgesinde Kahramanmaraş deprem sonrası orta ve ağır hasarlı binaların malzeme kalitesinin belirlenmesi

    Determination of material quality of buildings with moderate and heavily damaged post-earthquake in Kahramanmaras in Elbistan Region

    FATİH AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İnşaat MühendisliğiKahramanmaraş İstiklal Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BAŞAK ZENGİN

  5. Tez No

    82622

    Capacity evaluation of damaged and repaired structures

    Hasar görmüş ve onarılmış yapıların kapasitelerinin analitik metodlarla belirlenmesi

    TÜREL GÜR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK SUCUOĞLU

Geri Dön