Bingöl ilindeki konut türü yapılar için hızlı değerlendirme yöntemlerinin yapay sinir ağları kullanılarak karşılaştırılması
Comparison of rapid evaluation methods for residential buildings in Bingöl province by using artificial neural networks
Yazar: SADIK VAROLGÜNEŞ
Danışman: PROF. DR. ABDULHALİM KARAŞİN
Dicle Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Deprem 1 Mayıs 2003 Bingöl = Earthquake 1 May 2003 Bingöl ; Sismik hasar = Seismic damage ; Sismik tehlike = Seismic hazard ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapı hasarları = Structure damages ; Yapısal hasar = Structural damage

Özet:
Dünya nüfusu, 1987 Temmuz'unda Zagreb'de 5 milyarıncı bebeği olarak dünyaya gelen bebekten bugüne dek 3 milyar kişi daha arttı. 8 milyarıncı bebeğin doğumu ise Birleşmiş Milletler tarafından 2022 yılında ilan edildi. Dünya nüfusundaki bu artış hızı, belki de kaçınılmaz olarak, depremler de dâhil olmak üzere, genellikle doğal afetlerin sıkça yaşandığı yerleşim alanlarının artmasına neden olmaktadır. Sonuç olarak, doğal afet modelleme ve risk azaltma alanındaki önemli ilerlemelere rağmen, afetler nedeniyle vuku bulan can ve mal kayıpları artmaya devam etmektedir. 
1994 yılında gerçekleştirilen Yokohama Konferansı ile belirlenen yeni politikanın getirmiş olduğu en önemli fark "Afet Riskinin Belirlenmesi ve Riskin Azaltılması için Ulusal Eylem Planları Hazırlanması" ilkesinin benimsenmiş olmasıdır. Sismik risk değerlendirmesi, depremlerden kaynaklanan can ve mal kayıplarının azaltılmasında kritik bir bağlantıdır. Bu ilişkinin belirlenmesine dair ihtiyaç, kullanışlı, güvenilir ve esnek sayısal araçlara ve yazılımlara olan talebin hızla artmasına neden olmuştur. 
Bu çalışmada Bingöl ili için sismik tehlike ve risk değerlendirmesinde kullanılmak üzere yapay zekâ tabanlı bir tahmin aracı geliştirilmiştir. Bu yazılım, deterministik bir deprem senaryosu için kayıp ve hasar dağılımını hesaplama yeteneğine sahiptir. 
Sismik riskin tahmini esas olarak üç bileşene bağlıdır: sismik tehlike, maruz kalma ve kırılganlık. İkinci bileşen, uygun güçlendirme çözümleri ile müdahale edilerek sismik riski doğrudan azaltmak mümkün olabileceğinden özel bir önem taşımaktadır. Bu çalışmada, 2003 Bingöl Depremini yaşamış gerçek binalardan toplanan istatistiksel bilgiler kullanılarak Bingöl'deki betonarme yapı stoku için yeni bir hasar görebilirlik tahmin aracı geliştirilmiştir. Yapay Sinir Ağlarına dayalı makine öğrenmesi yaklaşımı benimsenmiş ve hasar durumu ölçütleri için daha önceki deprem tecrübeleri ışığında hasarın oluşumuna neden olduğu belirlenmiş bazı olumsuzluk parametrelerine istinaden olası depremlerin riski araştırılmıştır.
Sonuçlar incelendiğinde eğitilen modelin yüksek doğrulukla tahmin yaptığı anlaşılmıştır. Bu da eldeki çok yüksek miktardaki yapı stokunun, daha deprem olmadan, en azından tasnif edilebilmesi adına, ümit verici bulunmuştur.

Abstract:
The world population has increased by 3 billion people since the baby born as the 5 billionth baby in Zagreb in July 1987. The birth of the 8 billionth baby was announced by United Nations in 2022. The incredible rate of increase in the population of the world, inevitably, causes an increase in residential areas that are often prone to natural disasters, including earthquakes. As a result, despite the significant advances in natural disaster modelling and risk mitigation, the loss of life and property in disasters continues to increase. 
The most important difference brought by the new policy determined with the Yokohama Conference held in 1994 is "Preparing National Action Plans for Risk Identification and Risk Mitigation". Seismic risk assessment is a critical link in reducing the loss of life and property from earthquakes. The need to determine this relationship has led to a rapid increase in demand for useful, reliable, and flexible digital tools and software.
In this study, an artificial intelligence-based and open-source estimation tool developed for seismic hazard and risk assessment for Bingöl province of Turkey. This software can calculate loss and damage distribution for a deterministic earthquake scenario. 
Estimation of seismic risk mainly depends on three components: seismic hazard, exposure, and vulnerability. The second component is of particular importance as it may be possible to directly reduce the seismic risk by intervening with appropriate reinforcement solutions. In this study, a new vulnerability estimation tool was developed for the reinforced concrete building stock in Bingöl by using statistical information collected from real buildings that experienced the 2003 Bingöl Earthquake. A machine learning approach based on Artificial Neural Networks has been adopted, and the risk of possible earthquakes has been investigated based on some negativity parameters that have been determined to cause damage in the light of previous earthquake experiences for damage status criteria.
When the results were examined, it was understood that the trained model made predictions with high accuracy. This was found promising, at least for the classification of the existing building stock, which is very high, before the earthquake.