Deprem Sonrası Betonarme Binalarda NDT Kalibrasyonu ve BIM Tabanlı Performans Malatya Vaka Çalışması

Öz

6 Şubat 2023 Kahramanmaraş depremleri sonrasında Malatya’da orta hasar gören bir betonarme bina üzerinde tahribatsız test (NDT) çalışmaları yürütülmüştür. Bu kapsamda Windsor probu (WP) ve Schmidt çekici (SH) ile elde edilen veriler, karot basınç dayanımı (fc) sonuçlarıyla karşılaştırılarak kalibre edilmiştir. Analizler, WP yöntemi ile fc arasında güçlü bir ilişki (R² ≈ 0.80) bulunduğunu; SH’nin ise yüzey koşullarına duyarlılığı nedeniyle düşük güvenilirlik sergilediğini göstermiştir. SH ve WP verilerinin birlikte değerlendirildiği çoklu regresyon modeli daha yüksek açıklama gücüne ulaşmış (R² = 0.877, p < 0.05) ve literatürde önerilen kombine yaklaşımlarla uyumlu sonuçlar vermiştir. Kalibre edilen malzeme dayanım değerleri, mimari röleve ve yeniden çizilen projeler temel alınarak oluşturulan BIM tabanlı model ile Sta4CAD yazılımında kurulan yapısal analiz modeline entegre edilmiş; TBDY-2018 hükümleri doğrultusunda performans değerlendirmesi yapılmıştır. Bulgular, Eurocode-8’in TBDY-2018’e kıyasla daha yüksek deprem talepleri öngördüğünü ve bu farkların özellikle zayıf zemin koşullarında yapısal güvenlik açısından kritik olabileceğini ortaya koymuştur. Çalışma, deprem sonrası sınırlı karot imkânı (n = 20) bulunan saha koşullarında NDT yöntemlerinin pratik uygulanabilirliğine ilişkin bulgular sunmakta ve gelecekte Bayesian istatistiksel yöntemler ile yapay zekâ tabanlı modellerin (ANN, SVM, ANFIS) dayanım tahmini doğruluğunu artırma potansiyeline işaret etmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Tahribatsız testler
• Windsor probu
• Schmidt çekici
• karot dayanımı
• beton basınç dayanımı
• yapı bilgi modellemesi

NDT Calibration and BIM-Based Performance of Post-Earthquake RC Buildings: A Case Study in Malatya, Turkey

Öz

Following the February 6, 2023 Kahramanmaraş earthquakes, non-destructive testing (NDT) studies were conducted on a moderately damaged reinforced concrete (RC) building in Malatya. In this context, data obtained from the Windsor probe (WP) and Schmidt hammer (SH) tests were compared with core compressive strength (fc) results and calibrated. The analyses revealed a strong correlation between WP and fc (R² ≈ 0.80), while SH showed low reliability due to its sensitivity to surface conditions. When SH and WP data were combined, a multiple regression model achieved higher explanatory power (R² = 0.877, p < 0.05), producing results consistent with combined approaches reported in the literature. The calibrated material strength values were integrated into both the BIM-based model, created from architectural surveys and redrawn plans, and the structural analysis model built in Sta4CAD, where seismic performance was evaluated in accordance with TBDY-2018 provisions. The findings indicate that Eurocode-8 predicts higher seismic demands compared to TBDY-2018, a difference that is particularly critical for structural safety in weak soil conditions. This study provides evidence for the practical applicability of NDT methods under post-earthquake conditions with limited core samples (n = 20) and highlights the potential of applying Bayesian statistical approaches and artificial intelligence-based models (ANN, SVM, ANFIS) to improve the accuracy of concrete strength predictions in future research.

Anahtar Kelimeler

• Non-destructive testing
• Windsor probe
• Schmidt hammer
• Concrete compressive strength
• Building Information Modeling (BIM)

Kaynakça

1. [1] A. H. Çakoğlu, “Tahribatlı ve Tahribatsız Beton Testlerinin Güçlendirmenin Binalardaki Sonuçlarının Analizi,” Türkiye Teknoloji ve Uygulamalı Bilimler Dergisi, 2025, doi:10.70562/tubid.1582509.
2. [2] B. Rucka, “Special Issue: Non-Destructive Testing of Structures,” Materials, vol. 13, no. 11, pp. 1–15, 2020.
3. [3] Ł. Sadowski, “Non-Destructive Testing in Building Assessment,” Buildings, vol. 12, no. 8, pp. 1–12, 2022.
4. [4] E. Ekinci and A. Özmen, “Evaluation of Seismic Performance of an 11-Storey RC Building Damaged in 2023 Kahramanmaraş Earthquake,” Black Sea Journal of Engineering and Science, 2024, doi:10.34248/bsengineering.1588734.
5. [5] E. T. Tunç, “Relationship Between Schmidt Hammer Rebound Hardness Test and Concrete Strength Tests for Limestone Aggregate Concrete,” Materials, vol. 18, no. 6, p. 1388, 2025, doi:10.3390/ma18061388.
6. [6] İ. B. Topçu and İ. Hocaoğlu, “Volkanik Cüruf Modifiyeli Betonlarda Hasarsız Deneylerle Basınç Dayanımı Tahmini,” Dicle Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 2025.
7. [7] M. Erdal and O. Şimşek, “Bazı tahribatsız deney metotlarının vakum uygulanmış betonların basınç dayanımlarının belirlenmesindeki performanslarının incelenmesi,” Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol. 21, no. 1, pp. 65–73, 2006.
8. [8] K. E. Alyamaç and J. Olek, “The use of drilling tests to assess the strength of building materials: Review of existing methods and a proposed new technique,” in Proc. 4th Int. Conf. on Smart Monitoring, Assessment and Rehabilitation of Civil Structures (SMAR 2017), Zurich, Switzerland, Sep. 2017.

9. [9] M. Ulucan, Y. Taş, and K. E. Alyamaç, “Yerinde Erken Yaş Beton Dayanımını Belirlemek İçin Kombine Metotların Geliştirilmesi,” AKÜ FEMÜBİD, vol. 22, pp. 1400–1412, 2022, doi:10.35414/akufemubid.1147118.
10. [10] K. Karaman, “Schmidt Çekici Geri Tepme Sayılarını Etkileyen Faktörlerin Nicel Değerlendirilmesi,” Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 2023, doi:10.21923/jesd.1251636.
11. [11] M. Turan and M. A. Tanrıkulu, “Hasarsız Deney Yöntemleri ile Beton Kalitesinin Belirlenmesi,” Dumlupınar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, no. 32, pp. 1–12, 2013.
12. [12] N. Ekin, “Beton Dayanımı Tahmininde İkili ve Çoklu Doğrusal Regresyon Analizlerinin Karşılaştırılması,” Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, vol. 13, no. 1, pp. 64–77, 2025, doi:10.21923/jesd.1572342.
13. [13] Ö. Arıöz, “Beton Dayanımının Standart, Tahribatlı, Yarı-Tahribatlı ve Tahribatsız Yöntemlerle Belirlenmesi,” Ph.D. dissertation, Anadolu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği ABD, 2004.
14. [14] T. Demir, M. Ulucan, and K. E. Alyamaç, “Development of Combined Methods Using Non-Destructive Test Methods to Determine the In-Place Strength of High-Strength Concretes,” Processes, vol. 11, no. 3, p. 673, 2023, doi:10.3390/pr11030673.
15. [15] N. M. Fawzi, “Prediction of Compressive Strength of Reinforced Concrete Structural Elements by Using Combined Non-Destructive Tests,” Journal of Engineering and Development, vol. 19, no. 10, pp. 1–12, 2013.
16. [16] S. Eraslan, İ. K. Hatipoğlu, F. Ocak, F. Işık, and H. İ. Zeybek, “6 Şubat 2023 Kahramanmaraş Depremlerinde Yıkılan Binalar ile Zemin İlişkisinin İncelenmesi ve Depremde Yıkıma Uğrama Riski Analizi,” Geomatik Dergisi, 2024, doi:10.29128/geomatik.1422639.
17. [17] T. Kap, E. Özgan, and M. M. Uzunoğlu, “Taşıma Gücü Zayıf Zeminde İnşa Edilmiş Betonarme Bir Binanın Performans Analizi,” Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, vol. 7, pp. 795–809, 2019.
18. [18] L. Bertolini, G. Gattesco, F. Berto, et al., “BIM-Based Approach Integrating MLS and GPR for Infrastructure Monitoring,” Infrastructures, vol. 8, no. 12, pp. 1–15, 2023.
19. [19] E. Candigliota, G. Pascale, M. Corrado, et al., “Multi-Domain Monitoring Platform Integrating NDT and Digital Twins for RC Buildings,” Sustainability, vol. 17, no. 4, pp. 1–20, 2025.
20. [20] R. L. Machado and C. Vilela, “Conceptual Framework for Integrating BIM and Augmented Reality in Construction Management,” Journal of Information Technology in Construction, vol. 25, pp. 1–20, 2020.
21. [21] B. Atazadeh, L. H. Mirkalaei, H. Olfat, A. Rajabifard, and D. Shojaei, “Integration of Cadastral Survey Data into Building Information Models,” Geo-spatial Information Science, vol. 24, no. 3, pp. 387–402, 2021, doi:10.1080/10095020.2021.1937336.
22. [22] B. Badarloo and P. Lehner, “Practical Aspects of Correlation Analysis of Compressive Strength from Destructive and Non-Destructive Methods in Different Directions,” Infrastructures, vol. 8, no. 11, p. 155, 2023, doi:10.3390/infrastructures8110155.
23. [23] S. Yörübulut, M. Alkan Çakıroğlu, A. Daloğlu, and E. Zorlu, “Tahribatsız Yöntem Kullanılarak Yapay Sinir Ağı ve Regresyon Yöntemi ile Beton Basınç Dayanımının Veri Tahmini,” Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi, vol. 12, no. 2, pp. 88–95, 2020.
24. [24] T. Q. L. Ngo, Y.-R. Wang, and D.-L. Chiang, “Applying Artificial Intelligence to Improve On-Site Non-Destructive Concrete Compressive Strength Tests,” Crystals, vol. 11, no. 10, p. 1157, 2021, doi:10.3390/cryst11101157.
25. [25] Y.-F. Shih, Y.-R. Wang, K.-L. Lin, and C.-W. Chen, “Improving Non-Destructive Concrete Strength Tests Using Support Vector Machines,” Applied Sciences, vol. 5, no. 10, pp. 1–15, 2015, doi:10.3390/app5100001.
26. [26] A. A. Ahmed, H. Öztürk, and T. A. Aslan, “Farklı Kat Yüksekliklerindeki Binaların TBDY 2018 ve Eurocode 8’e Göre Karşılaştırmalı Analizi,” Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 2025, doi:10.21605/cukurovaumfd.1650631.
27. [27] B. Onat, F. Varolgüneş, and H. Sert, “Post-earthquake performance assessment of RC structures after the 2023 Türkiye Earthquakes,” Journal of Earthquake and Tsunami, vol. 18, no. 2, 2024.
28. [28] B. Onat and F. Varolgüneş, “Field reconnaissance and structural assessment following the 2020 Samos earthquake: Lessons from Türkiye,” Natural Hazards, vol. 119, pp. 1–21, 2022.
29. [29] F. Varolgüneş, “Seismic vulnerability and soil-related deficiencies in Turkish building stock after the 2023 earthquakes: A bibliometric perspective,” Natural Hazards, 2025. doi.org/10.1142/s1793431124500131
30. [30] M. Gupta, M. A. Khan, R. Butola, and R. M. Singari, “Advances in applications of non-destructive testing (NDT): A review,” Advances in Materials and Processing Technologies, 2021, https://doi.org/10.1080/2374068X.2021.1909332
31. [31] E. M. H. Ismaeil, “Asset Information Model Management-Based GIS/BIM Integration in Facility Management Contracts,” Sustainability, vol. 16, no. 6, p. 2495, 2024, doi: 10.3390/su16062495.
32. [32] V. Pérez-Andreu, A. Adán Oliver, and J. L. Vivancos Bono, “Thermal Characterization of Buildings with As-Is Thermal-BIM,” Automation in Construction, vol. 149, p. 104856, 2023.
33. [33] M. Hassani and U. Dackermann, “Machine learning applications for non-destructive testing and evaluation of concrete structures: A comprehensive review,” Sensors, vol. 23, no. 14, 2023.