Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • תוצאות
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

כאן, אנו מציגים פרוטוקול כדי לכמת את העובי היחסי (כלומר, עובי כאחוז ביחס להפניה) של חומרים פרומגנטיים מוליך באמצעות מבוססי סליל גלאי מבוסס על חיישנים הנוכחית פעמו, תוך התגברות על כיול דרישה.

Abstract

כימות היקף של חומרים מוליכי גנטית באמצעות הערכה בלתי הרסנית (NDE) הוא מרכיב מכריע בניטור בריאות מבנית של תשתיות, במיוחד להערכת מצב של קוטר גדול מוליך צינורות פרגנטים שנמצאו בתחומי האנרגיה, המים, הנפט והגז. פעמו הנוכחי אדי (לחישה) חישת, בעיקר גלאי מבוסס סליל חיישן הארכיטקטורה, הקימה את עצמה במשך השנים כאמצעי יעיל לשרת מטרה זו. גישות לעיצוב חיישני המוח כמו גם אותות עיבוד הוצגו בעבודות הקודמות. בשנים האחרונות, השימוש בקצב הדעיכה של משטח מבוסס סליל הזמן מבוססי משטח האיתות למטרת קוונפיקציה של עובי נחקרו. יצירות כאלה הקימו כי שיטה מבוססת שיעור ריקבון מחזיקה בכלליות את הגלאי סליל מבוססי חיישן מבוסס, עם מידה של חסינות לגורמים כגון צורה חיישן וגודל, מספר הופך סליל, ועירור הזרם. יתר על כן, שיטה זו הראתה את יעילותו ב NDE של צינורות גדולים עשוי ברזל יצוק אפור. בעקבות ספרות כגון, ההתמקדות של העבודה הזאת הוא מפורש במפורש מגלאי החיישן של הסליל ומתח מיצוי החומרים המבוסס על חומר מוליך. עם זאת, האתגר בפני שיטה זו הוא הקושי של כיול, במיוחד כשמדובר ביישומים כגון הערכה באתרו התנאי צינור מאז מדידת תכונות החשמל והמגנטי של חומרים צינור מסוימים או קבלת כיול . הדגימות קשות בפועל מונע על ידי האתגר הזה, בניגוד להערכת עובי בפועל כפי שנעשה על ידי כמה יצירות קודמות, עבודה זו מציגה פרוטוקול עבור שימוש בשיטת ניוון שיעור לכמת בעובי יחסי (כלומר, עובי של מיקום מסוים ביחס ל עובי), ללא הדרישה לכיול.

Introduction

הזרם פעמו הנוכחי (לחישה) הטכניקה היא אולי החברה המגוונת ביותר של המשפחה של אדי זרם (EC) הערכה לא הרסנית (NDE) טכניקות יש יישומים רבים זיהוי וכימות של פגמים, ואת הגיאומטריה של מתכות מבנים מתכתיים1. כימות עובי של מבנים מוליכי גנטיות מוליך, לאחר עוביים שאינם יותר ממספר מילימטרים עד כמה עשרות מילימטרים, הוא שירות הנדסת ביקוש גבוה בתחום ניטור בריאות מבנית של תשתיות. תשתיות קריטיות העשויות מסגסוגות פרומגנטיות הדורשות שירות זה זמינות בדרך כלל בתעשיות האנרגיה, המים, הנפט והגז. בעוד שניתן לתכנן חיישנים לאחר מספר ארכיטקטורות, הארכיטקטורה המבוססת על סליל הגלאי הייתה נחושה להיות היעילה והנפוצה ביותר בהערכת המצב של חומרים פרומגנטיים2,3,4,5. לכן, זהו גלאי מבוסס סליל הארכיטקטורה מבוססי-החיישן הקובע את הבסיס לבעיית כימות העובי של חומרים פרומגנטיים מוליך.

מבוסס סליל גלאי מבוססי חיישן העיצוב מורכב בדרך כלל שני גלילים פצע, האוויר cored, סלילים מוליך2,3,4,5,6 (בדרך כלל סלילי נחושת). זה די נפוץ לרוח סלילים אלה כדי להיות מעגלית בצורה2,3,4,5,6, אבל מדי פעם, סלילים בצורת מלבני6 שימשו. משני סלילים בחיישן, אחד מתנהג כסליל מרגש בעוד האחרים מעשים כמו סליל הגלאי. בחיישן ה-, הסליל הנרגש מתרגש מפולס מתח-משהו שניתן לאפיין כפונקציית צעד של Heaviside בעיקרון. זה עירור פעמו יוצר שדה מגנטי ארעי (נקרא השדה העיקרי) סביב החיישן. כאשר החיישן ממוקם בסמוך לקטע מבחן מוליך (למשל, מבנה הקיר מוליך הגדר המוליך), זה שדה מגנטי ארעי גורם זמן זרמים שונים של אדי בחלק המבחן. זרמי האדי האלה יוצרים שדה מגנטי משני (הנקרא שדה משני) המתנגד לשדה הראשי. בתגובה להשפעה הנובעת של השדות הראשיים והמשניים, מתח חולף מושרה בסליל הגלאי-שהופך לתחום הזמן הנקוב באות הריבית של העבודה.

גלאי המתח של החיישן (מסומן כ- β) מדווח על6,7,8 כדי להציג את המידתיות β figure-introduction-2308 μσd2, כאשר נרכש אות הצבת חיישן מוליך מעל שכבת פרומגנטית מוליכי החשמל של החדירות המגנטי ,מוליכות חשמלית σועובי d. למרות שתכונת האיתותים של קצב הדעיכה מהווה חסינות ניכרת לפרמטרים כגון גודל החיישן, הצורה חיישן, ולהרים-off6,7,8, מה שהופך את שיעור ריקבון רצוי מאוד תרחישים nde מאתגרת כגון באתרו הערכת תנאי צינור9,10,11, תכונה זו חייבת להיות מכויל (כלומר, μ, σ של החומר נבדק להיות מוערך) כדי לאפשר עובי (i.e. , d) כימות. כדי לאפשר שיטות קונבנציונליות של דעיכה מבוססת עובי שיעור6,8, יש לבצע כיול זה על-ידי חילוץ דגימותכיול 6,8 או על-ידי הגדרת שיטות האפיון של מאפיין החומרהנוכחי של אדי מבוססי המאפיין 12,13. לחילופין, ניתן להימנע ממורכבות הכיול על-ידי ייצוג עובי בצורה של עובי יחסי. נניח שתרגיל nde מבוצע והערכים הβ מופקים מאותות, ולאחר מכן, הערך הβ באיכות הגבוהה ביותר של נקודת העובי המקסימלי בכלי הבדיקה נחשב כהפניה (כלומר, βref figure-introduction-3698 μσdmax2); לאחר מכן, העובי של כל מיקום אחר יכול להיות מיוצג כאחוז של עובי המרבי בטופס figure-introduction-3903 , הצגת עובי יחסי כפלט, אשר עדיין מידע איכותני שימושי כמו פלט nde כי גם נושא את הפשטות של לא צורך לכייל עבור μ, σ. הפרוטוקול שהוצג בזאת מתאר את הצעדים שבהם יש לבצע את הפעולות הבאות.

מאז שיעור ריקבון β מראה הכלליות הגלאי סליל מבוססי חיישן מבוסס-החיישנים תוך הצגת חסינות לפרמטרים של עיצוב החיישן, כמו גםלהרים-off6,7,8,14, מתרגלים יכולים להשתמש בכל מערכת מבוססי סליל חיישן מבוסס-משתמש של הבחירה שלהם על חומר מתאים הפרוגנטי מוליך לבצע לכמת דוגמה לעיצוב של חיישן ה-, מתאים לקבלת מתעניינים בקוראים15. את האותות ואת התוצאות המוצגות בעבודה זו נרכשו באמצעות מערכת המפותחות על ידי אוניברסיטת סידני הטכנולוגיה6,8. החומר הפרגנטי מוליך המשמש לתוצאות הנציג שנרכשו על ידי מערכת החשמל הוא ברזל יצוק אפור מופק צינור מבחן מיטה9,10,11 בסידני אוסטרליה.

יש לציין כי שיטות, תוצאות, ודיונים המוצגים בפרסום זה במפורש להתמקד בשימוש של הגלאי סליל מבוסס-חיישן הזמן של הארכיטקטורה של שידור התחום של האות של מתחם המדידה של החומר הפררומגנטי מוליך. הפרסום אינו כולל דיון רחב יותר במוסכמות כלליות של עקרונות חישה ותצורות חיישנים. עבודה אחריםשפורסמו 16,17,18 יכול להיות שימושי עבור הקוראים כדי לקבל תובנה יותר על הגדרות חיישן הסליל האחר מאשר מבוסס גליל גלאי חיישן הארכיטקטורה.

Protocol

1. חילוץ שיעור הדעיכה β מהאות הזמין מבוסס סליל לגלאי

  1. לבטא אות מסוג הזיהוי הזמין (כלומר, הזמן של גלאי התחום (מסומן כ- V(t)) בצורה לוגריתמית שלהפונקציהin [(t)]. אות מסוג הצליל האופייני שלהפונקציהIn [V (t)] מוצג באיור 1.
  2. למצוא אזור ליניארי בצורה figure-protocol-381 כזו שהאות עונה על התנאי figure-protocol-487 שבו. figure-protocol-574 לפי האות באיור 1, figure-protocol-711 זה במקרה אזור ליניארי משביע רצון ומעשית.
  3. כפי שמודגם באיור 2, התאימו את מודל figure-protocol-909 הקו הישר לנתוני האות הניסיוניים באזור הליניארי המזוהה והעריכו את הערך של β.

2. קוונפיקציה של עובי יחסי

  1. נניח שיש מספר רב של אותות (איור 3) שנרכשו מתוך משימה nde שבוצעה על פיסת מבחן מוליכי גנטיות המוליך בעל עובי משתנה. תחילה, זהה אזור ליניארי משותף לכל האותות ולחלץ ערכי β . לפי האותות באיור 3, figure-protocol-1406 נראה אזור ליניארי נאותה ומעשית.
  2. בחר את ערך הβ המירבי ותייג אותו כ- βref כיוון שערך הβ המירבי אמור להתאים לעובי המקסימלי בהתאם ליחס β figure-protocol-1679 μσd2 של המידתיות6,7,8.
  3. אחוז עובי מהיר יחסית בטופס figure-protocol-1942 , כאשר האינדקס figure-protocol-2045 מקביל figure-protocol-2135 למדידה ה-th .

3. PEC_Signal_Processor התקנה

  1. אתר את הקובץ PEC_Signal_Processor. exe. לחץ פעמיים על הקובץ ואפשר לבצע.
  2. כאשר הממשק שלהלן מופיע, לחץ על הבא. כאשר הממשק יצוץ, ציין את מיקום הקובץ להתקנה וסמן את תיבת הסימון הוסף קיצור דרך לשולחן העבודה כדי להוסיף את סמל התוכנה לשולחן העבודה. לאחר מכן לחץ על הבא.
  3. ציין את מיקום ההתקנה עבור סביבת זמן הריצה הדרושה ולאחר מכן לחץ על הבא. אם סביבת זמן הריצה הדרושה כבר מותקנת, פשוט לחץ על הבא.
  4. קרא, והתאם את תנאי הרשיון ואת תנאי הרישיון. לאחר מכן לחץ על התקן.
  5. לחץ על סיום בעת השלמת ההתקנה. סמל שולחן העבודה יופיע.

4. הכנת אותות

  1. ודא שפלטי החיישן של ה-, V(t) (אותות גולמיים) מסודרים כטבלה.
  2. העתק את הטבלה המכילה אותות לשולחן העבודה (או לתיקיה הכלולה בספריית האב שבה מותקן היישום). לנוחיותכם, שולחן העבודה מומלץ.

5. ביצוע האפליקציה

  1. לחץ פעמיים על סמל שולחן העבודה כדי להפעיל את היישום. הממשק ייפתח.
  2. טען אותות על-ידי לחיצה על הכרטיסיה ' אותות טעינה ' ובחר את הקובץ המכיל את האותות כדי לייבא את האותות לממשק התוכנה.
  3. המתן עד שמספר האיתותים המוכלים בטבלה המכילה אותות גולמיים יופיעו לפני מספר האיתותים =.
  4. לחץ על איתותי התוויה ובדוק את האותות המותווים בקנה מידה לוגריתמי.
  5. לחץ על הכרטיסייה זום ולהתאים את חלון העלילה עבור האזור הליניארי להיות גלוי בבירור.
  6. לאחר התבוננות, החליטו על שוליים נמוכים ועליונים סבירים לאזור הליניארי והזינו את הערכים במרחבי המלל הניתנים לעריכה.
  7. לחץ על שולי התוויה והמתן עד שהשוליים יותוו בצבע ירוק.
  8. לחץ על חלץ תכונות ולראות איך מקטעי קו ישר מותווים באדום.
  9. לחצו על ' חישוב עובי יחסי ' ובדוק כיצד הותווה היסטוגרמה של ערכי עובי יחסיים מחושבים.
  10. לחץ על שמור עובי יחסי כדי לשמור את ערכי העובי היחסי המחושבים. ספק שם קובץ ולחץ על הלחצן ' אשר'.
  11. אשר את שם הקובץ על-ידי לחיצה על אישור שוב כדי לאשר את שם הקובץ. ערכי העובי היחסיים יישמרו כטבלה בשולחן העבודה.

תוצאות

תוצאות הנציג בסעיף זה נוצרו באמצעות אותות ה-, שסופקו כחומר משלים עם התייחסות8; כפי שהוזכר לעיל, האותות נתפסו על האפורים ברזל יצוק דגימות שחולצו מן המיטה מבחן צינור בסידני אוסטרליה, אשר מיקומו ואת הפרטים הבציר מסופקים הפניות9,10,11

Discussion

פרוטוקול לכמת את העובי היחסי (כלומר, עובי כאחוז ביחס להפניה) של חומרים פרומגנטיים מוליך באמצעות מבוסס סליל גלאי מבוססי חיישנים הוצג. היתרון העיקרי של שיטה זו הוא היכולת להתגבר על דרישת הכיול (כלומר, להתגבר על הצורך למדוד או לאמוד את החדירות המגנטי והמוליכות החשמלית של החומר הנבדק כדי לאפשר...

Disclosures

למחברים אין קונפליקטים של עניין לגלות. מחברים רוצים להמליץ על עבודות2,6,7,8,9,10,11 כחומר קריאה נוסף.

Acknowledgements

המחברים רוצים להכיר בתרומות שבוצעו על-ידי מיכאל ברבנס ו-Damith Abeywardana בעיצוב וביישום של מספר רכיבי חומרה חישה. מחקר תפקידי הפיקוח של אלן Alempijevic, תרזה וידאל-קוג'ה, גמני מבתר, ושרונה קודגודה, כמו גם תרומות שנעשו על ידי כל האנשים והארגונים אשר מימנו ושותפות עם פרויקט צינורות קריטיים, מודעים גם .

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
A Detector Coil-based PEC Sensing System.N/AThe representative results in this work were generated using the PEC system developed by University of Technology Sydney (UTS), Australia and published in works 6,8. This system may be accessible to readers via collaborating with UTS.
A suitable conductive ferromagnetic material of varying thickness.N/AThe representative results in this work were generated by acquiring PEC measurements on grey cast iron test pieces extracted from a pipe test-bed located in Sydney Australia, whose location and vintage details are available in references 9-11. The pipe test-bed as well as the extracted calibration samples may be accessible to readers via collaborating with UTS.
A computation platform for PEC signal processingMathWorks, Natick, MA, USA.A computation platform in which the PEC signal processing algorithm can be coded and executed is required. In this publication, PEC signal processing was done using a software executable named "PEC_Signal_Processor", produced using MATLAB R2017b, Publisher: MathWorks, Natick, MA, USA.
An application that can produce a table containing raw PEC signals (e.g., Microsoft Office Excel).Microsoft Corporation, One Microsoft Way, Redmond, Washington, USA.Microsoft Office Excel (Office 16) was used for the work of this publication.

References

  1. García-Martín, J., Gómez-Gil, J., Vázquez-Sánchez, E. Non-destructive techniques based on eddy current testing. Sensors. 11 (3), 2525-2565 (2011).
  2. Huang, C., Wu, X., Xu, Z., Kang, Y. Ferromagnetic material pulsed eddy current testing signal modeling by equivalent multiple-coil-coupling approach. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 44 (2), 163-168 (2011).
  3. Xu, Z., Wu, X., Li, J., Kang, Y. Assessment of wall thinning in insulated ferromagnetic pipes using the time-to-peak of differential pulsed eddy-current testing signals. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 51, 24-29 (2012).
  4. Huang, C., Wu, X. An improved ferromagnetic material pulsed eddy current testing signal processing method based on numerical cumulative integration. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 69, 35-39 (2015).
  5. Chen, X., Lei, Y. Electrical conductivity measurement of ferromagnetic metallic materials using pulsed eddy current method. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 75, 33-38 (2015).
  6. Ulapane, N., Alempijevic, A., Valls Miro, J., Vidal-Calleja, T. Non-destructive evaluation of ferromagnetic material thickness using Pulsed Eddy Current sensor detector coil voltage decay rate. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 100, 108-114 (2018).
  7. Ulapane, N., Nguyen, L., Valls Miro, J., Dissanayake, G. A Solution to the Inverse Pulsed Eddy Current Problem Enabling 3D Profiling. IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications. , (2018).
  8. Ulapane, N., Alempijevic, A., Vidal Calleja, T., Valls Miro, J. Pulsed Eddy Current Sensing for Critical Pipe Condition Assessment. Sensors. 17 (10), 2208 (2017).
  9. Valls Miro, J., et al. A live test-bed for the advancement of condition assessment and failure prediction research on critical pipes. Proceedings of the Leading-Edge Strategic Asset Management Conference (LESAM13). , (2013).
  10. Valls Miro, J., Ulapane, N., Shi, L., Hunt, D., Behrens, M. Robotic pipeline wall thickness evaluation for dense nondestructive testing inspection. Journal of Field Robotics. 35 (8), 1293-1310 (2018).
  11. Valls Miro, J., Hunt, D., Ulapane, N., Behrens, M. Towards Automatic Robotic NDT Dense Mapping for Pipeline Integrity Inspection. Field and Service Robotics. , 319-333 (2018).
  12. Chen, X., Lei, Y. Electrical conductivity measurement of ferromagnetic metallic materials using pulsed eddy current method. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 75, 33-38 (2015).
  13. Desjardins, D., Krause, T. W., Clapham, L. Transient eddy current method for the characterization of magnetic permeability and conductivity. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 80, 65-70 (2016).
  14. Chen, X., Lei, Y. Excitation current waveform for eddy current testing on the thickness of ferromagnetic plates. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 66, 28-33 (2014).
  15. Ulapane, N., Nguyen, L., Valls Miro, J., Alempijevic, A., Dissanayake, G. Designing a pulsed eddy current sensing set-up for cast iron thickness assessment. 12th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA). , 901-906 (2017).
  16. Sophian, A., Tian, G., Fan, M. Pulsed eddy current non-destructive testing and evaluation: A review. Chinese Journal of Mechanical Engineering. 30 (3), 500 (2017).
  17. Sophian, A., Tian, G. Y., Taylor, D., Rudlin, J. Design of a pulsed eddy current sensor for detection of defects in aircraft lap-joints. Sensors and Actuators A: Physical. 101 (1-2), 92-98 (2002).
  18. Li, P., et al. System identification-based frequency domain feature extraction for defect detection and characterization. Non-Destructive Testing and Evaluation International. 98, 70-79 (2018).
  19. Ulapane, N., Nguyen, L. Review of Pulsed-Eddy-Current Signal Feature-Extraction Methods for Conductive Ferromagnetic Material-Thickness Quantification. Electronics. 8 (5), 470 (2019).
  20. Nguyen, L., Valls Miro, J., Shi, L., Vidal-Calleja, T. Gaussian Mixture Marginal Distributions for Modelling Remaining Pipe Wall Thickness of Critical Water Mains in Non-Destructive Evaluation. arXiv. , 01184 (2019).
  21. Ulapane, N., et al. Gaussian process for interpreting pulsed eddy current signals for ferromagnetic pipe profiling. 2014 9th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications. , 1762-1767 (2014).
  22. Ulapane, A. M. N. N. B. . Nondestructive evaluation of ferromagnetic critical water pipes using pulsed eddy current testing (Doctoral dissertation). , (2016).
  23. Thiyagarajan, K., Kodagoda, S., Alvarez, J. K. An instrumentation system for smart monitoring of surface temperature. 2016 14thInternational Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV). , 1-6 (2016).
  24. Thiyagarajan, K., Kodagoda, S., Van Nguyen, L. Predictive analytics for detecting sensor failure using autoregressive integrated moving average model. 2017 12th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA). , 1926-1931 (2017).
  25. Thiyagarajan, K. . Robust sensor technologies combined with smart predictive analytics for hostile sewer infrastructures (Doctoral dissertation). , (2018).
  26. Thiyagarajan, K., Kodagoda, S., Van Nguyen, L., Ranasinghe, R. Sensor failure detection and faulty data accommodation approach for instrumented wastewater infrastructures. IEEE Access. 6 (56), 562-574 (2018).
  27. Thiyagarajan, K., Kodagoda, S., Ranasinghe, R., Vitanage, D., Iori, G. Robust sensing suite for measuring temporal dynamics of surface temperature in sewers. Scientific Reports. 8, 16020 (2018).
  28. Thiyagarajan, K., Kodagoda, S., Van Nguyen, L., Wickramanayake, S. Gaussian Markov random fields for localizing reinforcing bars in concrete infrastructure. 35th International Symposium on Automation and Robotics in Construction. , 1052-1058 (2018).
  29. Thiyagarajan, K., Kodagoda, S., Ulapane, N. Data-driven machine learning approach for predicting volumetric moisture content of concrete using resistance sensor measurements. 2016 IEEE 11th Conference on Industrial Electronics and Applications. , 1288-1293 (2016).
  30. Giovanangelia, N., et al. Design and Development of Drill-Resistance Sensor Technology for Accurately Measuring Microbiologically Corroded Concrete Depths. 36th International Symposium on Automation and Robotics in Construction. , (2019).
  31. Wickramanayake, S., Thiyagarajan, K., Kodagoda, S., Piyathilaka, L. Frequency Sweep Based Sensing Technology for Non-destructive Electrical Resistivity Measurement of Concrete. 36th International Symposium on Automation and Robotics in Construction. (771), (2019).
  32. Ulapane, N., Wickramanayake, S., Kodagoda, S. Pulsed Eddy Current Sensing for Condition Assessment of Reinforced Concrete. 14th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications. , (2020).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

155NDENDT

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Research

Education

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved