Deprem sonrası binalarda hasar tespitinde yeni teknolojiler neler?

Bir depremin yaşanmasının ardından, mühendisler ve diğer uzmanların bir binanın hasar durumunu ve yapısal bütünlüğünü değerlendirmesi son derece önemli. Bu, depremin şiddetine bağlı olarak birkaç günden başlayarak çok daha uzun sürebilen bir süreç. Tabii ki, deprem sonrası güvenlik değerlendirmesi nedeniyle yerinden edilen bina sakinleri için de can sıkıcı bir süreç olabilir.

Peki ama bu süreci daha kolay atlatmamızı sağlayacak yöntemler var mı? Cevap en basit şekliyle evet… Peki, depremden sonra hasarı tespit etmeyi daha hızlı ve daha kolay hale getiren yeni teknolojiler neler? Ve yöntemleri ne?

Pasadena merkezli Kinemetrics, deprem ve bina izleme teknolojisinde uzmanlaşmış bir şirket olarak, sismik verileri toplayan ve ileten, bir depremin şiddetini, süresini ve daha fazlasını ölçen, bir binanın her yerine kurulu sensör tabanlı sistemler sunuyor.

Sensörler hasar tespitinde nasıl çalışıyor?

Mühendisler, sensörlerden gelen bu verileri yapay zeka destekli özel bir yazılımla işleyerek, bir binanın sismik bir olaydan sonra hasar görme olasılığı hakkında daha iyi bir fikir elde edebiliyor. Sistemlerin zemine ve tavana monte sensörler kullanarak ölçtüğü kilit veri noktalarından biri, katlar arası kayma veya bir binanın bir katının diğerine göre nasıl hareket ettiği. Katlar arası kayma ne kadar fazlaysa, bir binanın hasar görmüş olma olasılığı o kadar yüksek kabul ediliyor.

Büyük bir depremden sonra, bir yapının aldığı hasar açık bir şekilde görünüyor olabilir. Ancak özellikle küçük depremler ve sarsıntılardan sonra (veya depremin etkilediği alanın dış sınırlarında) tam hasarı kesin olarak bilmek çok daha zor oluyor. Kinometrics’in OasisPlus’ı gibi sistemler sayesinde mühendisler, yalnızca uzun süren denetimlere güvenmek yerine çabalarını bir binanın hasar görmüş olma olasılığı en yüksek alanlarına odaklayabilir. OasisPlus ve benzeri sistemler, bina sahiplerine özel raporlar sunabiliyor, bir binanın gerçekten hasar görmüş olma olasılığını ve hasarın büyük olasılıkla nerede meydana geldiğini belirlemek için verileri analiz edebilir.

Kinemetrics proje mühendisi Derek Skolnik, Construction Dive ile yaptığı görüşmede “Saha ekiplerini sarsıntı seviyesine uygun şekilde yanıt vermeleri ve hangi hasarın gerçek olup olmadığını görmeleri için yetkilendiriyoruz” dedi. Sistem şu ana kadar ABD’de üç hastanede kullanılmış.

Hasar tespitinde sensör sistemlerinin avantajları

Mexico City merkezli Grillo da çabalarını deprem algılama ve akıllı bina izleme üzerine odaklayan bir diğer şirket. Şirket, yaklaşan sismik aktiviteyi algıladığında gerçek zamanlı uyarılar gönderen, hatta uyarılarını otomatik olarak tweet’leyen “sismik ağlara” dayanan Pulse adlı bir erken deprem uyarı sistemi sunuyor. Şirket, 4 yıllık varlığı süresince şu ana kadar sensörlerini Meksika ve Şili’deki pek çok binaya yerleştirdi.

Bu tür bir algılamayı ve önceden uyarıyı mümkün kılan birkaç faktör var. Birincisi, herhangi bir insanın yapabileceğinden daha hızlı veri toplamaya ve işlemeye olanak tanıyan bulut bilişimin her yerde bulunması ve akıllı sistemin artması. Sensör fiyatlarının da düşmeye devam etmesi, gelişmekte olan ülkelerde bile kamu veya özel sektör bina sahiplerinin sensörleri yerleştirmesini kolaylaştırıyor.

Pasadena’daki California Institute of Technology’de inşaat mühendisi ve jeofizikçi olan Thomas Heaton, Science Magazine’e bir depremden sonra yapıların sağlığını tespit etme yeteneğinin “uzun süredir mühendislik camiasının bir hayali” olduğunu söyledi. Yapısal sağlık izleme adı verilen bu alanın “bir binanın kan basıncını ölçmek” gibi olduğunu söylüyor.

Bir yapı, depremden hiç etkilenmemiş gibi görünebilir. Ancak bariz bir hasar belirtisi göstermeyen bir bina bile güvenli olmayabilir. Yapısal hasarı otomatik olarak değerlendirebilmek, yapı mühendislerinin binaları daha verimli bir şekilde incelemesine ve bir depremin ardından görünmeyen hasarları daha kolay tespit etmesine olanak tanır. Bina sahipleri ve mühendisler ne kadar çok bilgiye sahip olursa, binaları ve sakinleri o kadar hızlı uyarabilirler.

Kaynak: Chip