Summary
Hier presenteren we een protocol om de relatieve dikte (d.w.z. dikte als een percentage met betrekking tot een referentie) van geleidende Ferromagnetische materialen te kwantificeren met behulp van detector Coil-gebaseerde gepulseerde wervelstroom sensoren, terwijl het overwinnen van de kalibratie Vereiste.
Abstract
De dikte kwantificering van geleidende Ferromagnetische materialen door middel van niet-destructieve evaluatie (NDE) is een cruciaal onderdeel van de structurele gezondheidsmonitoring van infrastructuur, met name voor de beoordeling van de toestand van grote diameter geleidende Ferromagnetische buizen gevonden in de sectoren energie, water, olie en gas. Gepulseerde Eddy Current (PEC) sensing, met name de op de detector op de spoel gebaseerde PEC-sensor architectuur, heeft zich in de loop der jaren gevestigd als een effectief middel om dit doel te dienen. In eerdere werken zijn benaderingen voor het ontwerpen van PEC-sensoren en verwerkings signalen gepresenteerd. In de afgelopen jaren is het gebruik van de verval snelheid van het tijddomein PEC-signaal van de melder Coil met het oog op de dikte kwantificering onderzocht. Dergelijke werken hebben vastgesteld dat de methode op basis van verval snelheid de algemeenheid van de detector Coil-based sensor architectuur behoudt, met een mate van immuniteit voor factoren zoals sensor vorm en-grootte, aantal spoel bochten en excitatie stroom. Bovendien heeft deze methode zijn effectiviteit aangetoond in NDE van grote buizen gemaakt van grijs gietijzer. Na dergelijke literatuur, de focus van dit werk is expliciet PEC sensor detector Coil voltage verval snelheid gebaseerde geleidende Ferromagnetische materiaaldikte kwantificering. De uitdaging waarmee deze methode wordt geconfronteerd, is echter de moeilijkheid van kalibratie, vooral als het gaat om toepassingen zoals in-situ-buis voorwaarde beoordeling sinds het meten van elektrische en magnetische eigenschappen van bepaalde leiding materialen of het verkrijgen van kalibratie monsters zijn in de praktijk moeilijk. Gemotiveerd door die uitdaging, in tegenstelling tot het inschatten van de werkelijke dikte zoals gedaan door een aantal eerdere werken, presenteert dit werk een protocol voor het gebruik van de op verval snelheid gebaseerde methode om de relatieve dikte te kwantificeren (d.w.z. dikte van een bepaalde locatie met betrekking tot een maximale dikte), zonder de vereiste voor kalibratie.
Introduction
De gepulseerde Eddy Current (PEC) sensing techniek is misschien wel het meest veelzijdige lid van de familie van Eddy Current (EC) niet-destructieve evaluatie (NDE) technieken en heeft vele toepassingen in de detectie en kwantificering van defecten, en de geometrie van metalen en metalen constructies1. Dikte kwantificering van geleidende Ferromagnetische wand-achtige structuren, met wanddiktes van niet meer dan een paar millimeter tot enkele tientallen millimeter, is een high demand engineering service op het gebied van structurele gezondheidsmonitoring van de infrastructuur. Kritieke infrastructuur gemaakt van Ferromagnetische legeringen die deze service nodig hebben, zijn algemeen beschikbaar in de energie-, water-, olie-en gasindustrie. Terwijl PEC-sensoren kunnen worden ontworpen na verschillende architecturen, werd de op de detector Coil gebaseerde architectuur bepaald als de meest effectieve en meest gebruikte in Conditiebeoordeling van Ferromagnetische materialen2,3,4,5. Daarom is het de detector Coil-based PEC sensor architectuur die de fundering legt op het probleem van de dikte kwantificering van geleidende Ferromagnetische materialen.
De op de detector Coil gebaseerde PEC-sensor architectuur bestaat meestal uit twee concentrisch gewonden, lucht gevulde, geleidende spoelen2,3,4,5,6 (meestal koper spoelen). Het is vrij gebruikelijk om deze spoelen circulair te maken in vorm2,3,4,5,6, maar af en toe zijn rechthoekige spiralen6 gebruikt. Van de twee spoelen in de sensor, men gedraagt zich als een Exciter Coil, terwijl de andere fungeert als de detector Coil. In een PEC-sensor wordt de Exciter-spoel opgewekt door een spannings puls-iets dat in principe als een Heaviside-stapfunctie kan worden gekarakteriseerd. Deze gepulseerde excitatie genereert een voorbijgaande magnetisch veld (het primaire veld genoemd) rond de sensor. Wanneer de sensor naast een geleidend teststuk wordt geplaatst (bijv. een geleidende Ferromagnetische wand structuur), induceert dit voorbijgaande magnetische veld tijd wisselende wervelstromen in het proefstuk. Deze wervelstromen genereren een secundair magnetisch veld (het secundaire veld genoemd) dat zich tegen het primaire veld verzet. Als reactie op het resulterende effect van de primaire en secundaire velden, wordt een voorbijgaande spanning geïnduceerd in de detector spoel-die het tijddomein PEC-signaal van belang voor dit werk wordt.
De PEC sensor detector spoel spannings verval snelheid (aangeduid als β) is gemeld6,7,8 om de evenredigheid β 
μσd2, wanneer een signaal wordt verkregen plaatsen van een PEC-sensor boven een geleidende Ferromagnetische laag van magnetische permeabiliteit μ, elektrische geleidbaarheid σ, en dikte d. Hoewel deze functie van het verval cijfer een aanzienlijke immuniteit heeft tegen parameters zoals sensor grootte, sensor vorm, en lift-off6,7,8, waardoor de verval snelheid zeer wenselijk is voor uitdagende nde scenario's zoals in situ pipe conditiebeoordeling9,10,11, moet deze functie worden gekalibreerd (d.w.z. μ, σ van het te inspecteren materiaal) om dikte mogelijk te maken (d.w.z. , d) kwantificering. Om conventionele methoden voor het bederf op basis van dikte kwantificering van6,8mogelijk te maken, moet deze kalibratie worden uitgevoerd door kalibratie monsters6,8 te extraheren of door op wervelstroom gebaseerde materiaaleigenschappen karakterisatie methoden12,13te betrekken. Als alternatief kan de complexiteit van kalibratie worden vermeden door dikte in de vorm van relatieve dikte te vertegenwoordigen. Stel dat een nde oefening wordt uitgevoerd en dat β -waarden worden geëxtraheerd uit signalen, dan wordt de β -waarde die kwalitatief representatief is voor het maximale dikte punt in het proefstuk beschouwd als een referentie (d.w.z. βRef μσdMax2); vervolgens kan de dikte van een andere locatie worden weergegeven als een percentage van de maximale dikte in de vorm 
, met een relatieve dikte als de uitvoer, wat nog steeds nuttige kwalitatieve informatie is als een nde-uitgang die ook de eenvoud draagt van het niet hoeven te kalibreren voor μ, σ. Het hierin gepresenteerde protocol beschrijft de stappen die moeten worden gevolgd om dit te bereiken.
Aangezien de verval snelheid β toont algemeenheid aan de detector Coil-based PEC sensor architectuur terwijl het tonen van immuniteit tegen parameters van het ontwerp van de sensor en de lift-off6,7,8,14, beoefenaren kunnen gebruik maken van elke detector Coil gebaseerde PEC sensing systeem van hun keuze op een geschikte geleidende ferromagnetisch materiaal voor het uitvoeren van relatieve dikte kwantificering naar aanleiding Een PEC sensor design voorbeeld voor een geleidende ferromagnetisch materiaal is beschikbaar voor geïnteresseerde lezers15. De signalen en resultaten die in dit werk werden gepresenteerd, werden verkregen met behulp van het PEC-systeem ontwikkeld door de University of Technology Sydney6,8. Het geleidende Ferromagnetische materiaal dat wordt gebruikt voor representatieve resultaten verkregen door het PEC-systeem is grijs gietijzer geëxtraheerd uit een pijp test-bed9,10,11 in Sydney Australia.
Opgemerkt moet worden dat de methoden, resultaten en discussies die in deze publicatie worden gepresenteerd, zich expliciet richten op het gebruik van de detector Coil-based PEC sensor architectuur tijddomeinsignaal verval snelheid voor dikte kwantificering van geleidende Ferromagnetische materialen. De publicatie bevat geen bredere discussie over algemene conventies van PEC sensing Principles en sensor configuraties. Andere gepubliceerde werk16,17,18 kan nuttig zijn voor lezers om meer inzicht te krijgen over PEC sensor configuraties anders dan de detector Coil-gebaseerde sensor architectuur.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1. de afbraaksnelheid β uit een beschikbaar detector Coil-gebaseerd PEC-signaal extraheren
- Express een beschikbaar experimenteel opgenomen PEC-signaal (d.w.z. een tijddomein detector spoelspanning (aangeduid als V(t))) in de logaritmische vorm van LN [V(t)]. Een typisch PEC-signaal uitgedrukt in de vorm van LN [V(t)] wordt weergegeven in Figuur 1.
- Zoek een lineair gebied in de vorm van
zodanig dat het signaal voldoet aan de 
voor 
waarde waar. Volgens het signaal in Figuur 1, 
toevallig een bevredigend en uitvoerbaar lineair gebied. - Zoals geïllustreerd in Figuur 2, past u het lineaire model
toe op de experimentele signaal gegevens binnen het geïdentificeerde lijn gebied en schat u de waarde van β.
zodanig dat het signaal voldoet aan de 
voor 
waarde waar. Volgens het signaal in Figuur 1, 
toevallig een bevredigend en uitvoerbaar lineair gebied.
toe op de experimentele signaal gegevens binnen het geïdentificeerde lijn gebied en schat u de waarde van β.2. kwantificering van relatieve dikte
- Veronderstel dat er meerdere signalen (Figuur 3) zijn verkregen van een nde taak die wordt uitgevoerd op een geleidend ferromagnetisch teststuk met verschillende diktes. Identificeer eerst een lineair gebied dat voor alle signalen gebruikelijk is en β -waarden extraheert. Volgens de signalen in Figuur 3,
lijkt een adequaat en uitvoerbaar lineair gebied. - Selecteer de maximale β -waarde en label deze alsβ ref omdat de maximale β -waarde in principe overeenkomt met de maximale dikte volgens de β
μσd2 proportionaliteit6,7,8. - Percentage relatieve dikte in het
formulier, waarbij de index 
overeenkomt met de 
th -meting.
lijkt een adequaat en uitvoerbaar lineair gebied.
overeenkomt met de 
th -meting.3. PEC_Signal_Processor installatie
- Zoek het bestand PEC_Signal_Processor. exe. Dubbelklik op het bestand en laat het uitvoeren.
- Wanneer de onderstaande interface wordt weergegeven, klikt u op volgende. Wanneer de interface verschijnt, geeft u de bestandslocatie voor de installatie op en vinkt u het selectievakje aan Voeg een snelkoppeling toe aan het bureaublad om het softwarepictogram aan het bureaublad toe te voegen. Klik vervolgens op volgende.
- Geef de installatielocatie voor de vereiste runtime-omgeving op en klik op volgende. Als de vereiste runtime-omgeving al is geïnstalleerd, klikt u op volgende.
- Lees en ga akkoord met de gevraagd licentievoorwaarden. Klik vervolgens op installeren.
- Klik op Voltooien wanneer de installatie is voltooid. Het bureaubladpictogram wordt weergegeven.
4. voorbereiding van de signalen
- Zorg ervoor dat de PEC-sensor uitgangen [RAW-signalen, d.w.z. V(t)] als een tafel zijn gerangschikt.
- Kopieer de tabel met signalen naar het bureaublad (of naar een map in de bovenliggende map waarin de toepassing is geïnstalleerd). Voor het gemak wordt het bureaublad aanbevolen.
5. uitvoering van de aanvraag
- Dubbelklik op het bureaubladpictogram om de toepassing uit te voeren. De interface wordt geopend.
- Laad signalen door op het tabblad laad signalen te klikken en het bestand met de signalen te selecteren om de signalen naar de software-interface te importeren.
- Wacht tot het aantal signalen dat zich in de tabel met onbewerkte signalen bevindt, voor het aantal signalenwordt weergegeven =.
- Klik op plot signalen en observeer de signalen uitgezet in logaritmische schaal.
- Klik op het tabblad zoomen en pas het plot venster aan zodat het lineaire gebied duidelijk zichtbaar is.
- Bepaal na observatie de redelijke lagere en bovenste marges voor de lineaire regio en voer de waarden in de bewerkbare tekst ruimten in.
- Klik op plot marges en wacht tot de marges in het groen worden getekend.
- Klik op Extraheer functies en Bekijk hoe lineaire segmenten in het rood worden uitgezet.
- Klik op Bereken relatieve dikte en kijk hoe een histogram van berekende relatieve dikte waarden wordt uitgezet.
- Klik op relatieve dikte opslaan om de berekende relatieve dikte waarden op te slaan. Geef een bestandsnaam op en klik op OK.
- Bevestig de bestandsnaam door nogmaals op OK te klikken om de bestandsnaam te bevestigen. De relatieve dikte waarden worden opgeslagen als een tabel op het bureaublad.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
De representatieve resultaten in deze sectie zijn gegenereerd met behulp van de PEC-signalen die als aanvullend materiaal met verwijzing8worden verstrekt; zoals hierboven vermeld, zijn de signalen vastgelegd op grijs gietijzer monsters geëxtraheerd uit de pipe test bed in Sydney Australia, waarvan de locatie en vintage details zijn voorzien in de referenties9,10,11.
Figuur 1 toont de typische vorm van een tijddomeinsignaal (uitgedrukt in de logaritmische vorm) die is vastgelegd op een op een detector Coil gebaseerde PEC-sensor, terwijl Figuur 2 een indicatief lineair gebied van het logaritmische signaal toont als t > > 0 waaruit de functie voor verval snelheid β wordt geëxtraheerd. Meerdere PEC-signalen worden weergegeven in Figuur 3; een signaal met een indicatief maximale β -waarde is inbegrepen. Een dergelijke maximale β -waarde kan worden gebruikt als de referentie- β -waarden om de relatieve dikte te 
kwantificeren met behulp van de vergelijking.
Tabel 1 toont enkele uitgepakte β -waarden samen met de relatieve dikte waarden die zijn gekwantificeerd met behulp van ze. De resultaten in tabel 1 zijn opgesteld voor de in figuur 20 van referentie8aangegeven Lift-off-behuizing van 14 mm; de overeenkomstige ruwe PEC-signalen die op grijs gietijzer zijn vastgelegd, zijn beschikbaar in het aanvullend materiaal dat wordt meegeleverd met referentie8. De eerste kolom van tabel 1 geeft de werkelijke dikte (in millimeters) van de grijze gietijzeren proefstukken waarop de PEC-signalen werden vastgelegd, terwijl de tweede kolom de corresponderende β -waarden bevat. De maximale β -waarde (d.w.z. β = 0,010078491) wordt beschouwd als de referentie- β -waarde (d.w.z. βRef). In de derde kolom zijn de corresponderende relatieve dikte waarden die resulteren in het gekwantificeerde als 
en de laatste kolom geeft de corresponderende werkelijke relatieve dikte waarden weer die zijn berekend met behulp van de werkelijke dikte waarden die in de eerste kolom worden vermeld. Een plot van de werkelijke relatieve dikte waarden ten opzichte van de relatieve dikte waarden berekend op basis van PEC-signalen (d.w.z. berekend met behulp van β -waarden) wordt weergegeven in Figuur 4. Een correlatie van meer dan 99% tussen schattingen en de werkelijkheid die op deze gegevensset wordt waargenomen, geeft de effectiviteit van de relatieve dikte kwantificeringsmethode aan.
Figuur 1: typische vorm van een PEC-signaal, d.w.z. een geïnduceerde detector spoelspanning (D.w.z. v(t)) uitgedrukt in de vorm van LN [V(t)]. Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Figuur 2: een representatief gebied van een op een detector op de spoel gebaseerd PEC-signaal, uitgedrukt in de vorm LN [V(t)], als t > > 0, van waaruit de functie voor afbraaksnelheid (d.w.z. β) moet worden geëxtraheerd. Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Figuur 3: meerdere PEC-signalen als gevolg van een nde oefening (uitgevoerd op grijs gietijzer) met een signaal dat indicatief een maximale β -waarde vertoont, die in principe kwalitatief een maximale dikte moet vertegenwoordigen overeenkomstig de evenredigheid6,15: β μσd2. Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Figuur 4: correlatie tussen relatieve dikte% gekwantificeerd van werkelijke dikte en relatieve dikte% gekwantificeerd uit β (gebaseerd op metingen uitgevoerd op grijs gietijzer). Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
| Werkelijke dikte van het proefstuk (mm) | β-waarde geëxtraheerd uit PEC-signaal | Relatieve dikte% gekwantificeerd uit β | Relatieve dikte% gekwantificeerd uit werkelijke dikte |
| 3 | 0,000228395 | 15,05379428 | 15 |
| 5 | 0,000538137 | 23,10728068 | 25 |
| 7 | 0,001018941 | 31,79631773 | 35 |
| 9 | 0,001701758 | 41,09141494 | 45 |
| 11 | 0,003091023 | 55,38005157 | 55 |
| 15 | 0,005853939 | 76,2125254 | 75 |
| 20 | 0,010078491 | 100 | 100 |
Tabel 1: sommige uitgepakte β -waarden samen met gekwantificeerde relatieve dikte van grijs gietijzer.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Een protocol voor het kwantificeren van de relatieve dikte (d.w.z. dikte als percentage met betrekking tot een referentie) van geleidende Ferromagnetische materialen met behulp van detector Coil-gebaseerde PEC-sensoren werd gepresenteerd. Het belangrijkste voordeel van deze methode is de mogelijkheid om de kalibratie vereiste te overwinnen (d.w.z., overwin de noodzaak om de magnetische permeabiliteit en elektrische geleiding van het materiaal dat wordt geïnspecteerd te meten of te schatten om de dikte kwantificering mogelijk te maken). Het protocol omvat een logaritmische weergave van het PEC-signaal voor het tijddomein, identificatie van een lineair gebied in de latere stadia van het signaal, waarbij een rechte lijn aan het lineaire gebied wordt gekoppeld en het verval percentage (d.w.z. β) wordt uitgepakt en de relatieve dikte wordt gekwantificeerd met betrekking tot een verwijzing door de vergelijking, die de materiaaleigenschappen (d.w.z. μσ) annuleert en een relatieve dikte oplevert als gevolg van de β μσd2 proportionaliteit. Experimentele resultaten (tabel 1 en Figuur 4) tonen de effectiviteit van de relatieve dikte kwantificeringsmethode van het protocol in dit werk.
Zorg ervoor dat de richtlijnen in sectie 4 worden gevolgd bij het voorbereiden van gegevens voor importeren in de software-interface. Om te voorkomen dat een zware belasting op de berekening en grafische hardware, rangschikken van signalen in meerdere tabellen, zodat gegevensbestanden van kleinere grootte afzonderlijk kunnen worden verwerkt. Het is niet eenvoudig om werkelijke beperkingen op te leggen voor de grootte van gegevensbestanden, omdat dat afhankelijk is van het rekenvermogen dat beschikbaar is voor gebruikers. Een aantal proef-en fout tests worden aanbevolen voor het identificeren van beperkingen voor bestandsgrootte die van toepassing kunnen zijn op basis van rekenkracht die beschikbaar is voor gebruikers. In termen van wijzigingen, gebruikers kunnen in staat zijn om hun eigen softwarepakketten met meerdere te programmeren, of een PEC signaal processing algoritmen van hun keuze, met behulp van een deze berekening platform van hun keuze. Een overzicht van recent gepubliceerde PEC-signaalverwerkingsalgoritmen voor dikte kwantificering van geleidende Ferromagnetische materialen is beschikbaar19.
Een cruciale factor die de nauwkeurigheid van de geschatte relatieve dikte waarden beïnvloedt, is de toereikendheid van de excitatie sterkte. Referentie8 heeft gemeld hoe te weinig excitatie sterkte kan beperken de diepte van penetratie verminderen gevoeligheid voor hoge dikte waarden terwijl te veel excitatie sterkte kan de gevoeligheid beperken tot lage dikte waarden. Dit probleem met de excitatie sterkte betekent dat als een bepaald diktebereik van een bepaald materiaal wordt beoordeeld met een ontoereikende excitatie sterkte, hoewel het resulterende verval percentage mogelijk nog steeds gevoelig is voor dikte, het mogelijk onnauwkeurig is in waarde om universeel het principe β μσd2te volgen, wat uiteindelijk kan resulteren in foutieve waarden van de relatieve dikte die worden gekwantificeerd. Deze beperking moet door de beroepsbeoefenaren in aanmerking worden genomen in situaties waarin strikte nauwkeurigheid in kwantitatieve NDE resultaten belangrijk is. Dit wordt echter geen probleem in situaties waarin kwantitatieve outputs niet essentieel zijn en kwalitatieve representatie van de proefstuk voorwaarde volstaat. Aangezien het definiëren van een procedure voor het afstemmen van de excitatie sterkte zonder het gebruik van kalibratie monsters met bekende dikte is niet-ontrivial, een goede gewoonte om elke ambiguïteit met de excitatie sterkte te bestrijden zal zijn om signalen te verzamelen onder een scala van excitatie sterktes. Dergelijke benaderingen zal genereren rijke gegevenssets die vormen basissen voor een aantal geavanceerde nabewerking en kan nuttig zijn voor NDE taken uitgevoerd door Robotic betekent10,11. Verder vertonen de elektrische en magnetische eigenschappen van bepaalde inhomogene geleidende Ferromagnetische materialen, zoals grijs gietijzer in sommige verouderde kritische waterleidingen, een aanzienlijke variantie8. Deze variantie legt uit dat de eigenschappen verschillend zijn binnen een cohort van leidingen, of soms zelfs binnen een enkele pijp van de ene locatie naar de andere, waardoor kalibratie het meest uitdagend wordt. Een dergelijke variatie in materiaaleigenschappen zal ook fungeren als een bron van fouten voor de methode die in dit werk wordt voorgeschreven wanneer NDE wordt uitgevoerd op dergelijke niet-homogene materialen.
Recent werk heeft aangetoond frequent en voortgezet gebruik van PEC Sensing voor conditiebeoordeling van kritische leidingen8,9,10,11,20,21,22. Dergelijke werken hebben de neiging om grote hoeveelheden PEC-gegevens te produceren en zouden profiteren van signaalanalyse protocollen en-frameworks die vergelijkbaar zijn met de in dit werk gepresenteerde. Parallel aan het werk aan kritische leidingen, is er een toegenomen belangstelling voor onderzoek naar Conditiebeoordeling van beton riool en in de afgelopen jaren23,24,25,26,27,28,29,30,31. Samen met dit werk heeft de PEC sensing-techniek gebruik gevonden in de Conditiebeoordeling van staal versterkte riolen en32. PEC-signaalanalyse protocollen zoals die welke in dit werk worden gepresenteerd, kunnen nuttig zijn voor de analyse van de enorme hoeveelheden PEC-gegevens die worden geproduceerd als gevolg van een dergelijke voorwaarde voor beoordelingswerkzaamheden.
Kritieke stappen van de methode kunnen worden vermeld als: (1) het rangschikken van ruwe PEC-signalen [V (t)] als een tabel; (2) het laden van de onbewerkte signalen naar de software-interface; (3) het uitzetten van de signalen in logaritmische schaal en visualisering (d.w.z. plotten van signalen in LN [V (t)] formulier); 4) visueel inspecteren van de uitgezette signalen en het identificeren van een geschikt lineair bereik; (5) het uitvoeren van functie extractie; (6) het uitvoeren van relatieve dikte kwantificering; en (7) het opslaan van de resultaten. Sectie 3 biedt meer gedetailleerde stapsgewijze richtlijnen voor het uitvoeren van de hierboven vermelde taken.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Auteurs hebben geen belangenconflicten te onthullen. Auteurs willen graag werken2,6,7,8,9,10,11 als extra leesmateriaal aanbevelen.
Acknowledgments
De auteurs willen graag de bijdragen van Michael Behrens en Damith Abeywardana erkennen bij het ontwerpen en implementeren van verschillende sensing hardware componenten. De rol van het onderzoekstoezicht van Alen Alempijevic, Teresa Vidal-Calleja, Gamini Dissanayake en Sarath Kodagoda, alsmede bijdragen van alle personen en organisaties die zijn gefinancierd en samenwerken met het project voor kritische leidingen, worden ook erkend .
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| A Detector Coil-based PEC Sensing System. | N/A | The 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/A | The 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 processing | MathWorks, 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
- García-Martín, J., Gómez-Gil, J., Vázquez-Sánchez, E. Non-destructive techniques based on eddy current testing. Sensors. 11 (3), 2525-2565 (2011).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Ulapane, N., Alempijevic, A., Vidal Calleja, T., Valls Miro, J. Pulsed Eddy Current Sensing for Critical Pipe Condition Assessment. Sensors. 17 (10), 2208 (2017).
- 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).
- 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).
- Valls Miro, J., Hunt, D., Ulapane, N., Behrens, M. Towards Automatic Robotic NDT Dense Mapping for Pipeline Integrity Inspection. Field and Service Robotics. , Springer. Cham. 319-333 (2018).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Ulapane, N., Nguyen, L. Review of Pulsed-Eddy-Current Signal Feature-Extraction Methods for Conductive Ferromagnetic Material-Thickness Quantification. Electronics. 8 (5), 470 (2019).
- 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).
- 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. , IEEE. 1762-1767 (2014).
- Ulapane, A. M. N. N. B. Nondestructive evaluation of ferromagnetic critical water pipes using pulsed eddy current testing (Doctoral dissertation). , University of Technology Sydney. (2016).
- 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). , IEEE. 1-6 (2016).
- 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). , IEEE. 1926-1931 (2017).
- Thiyagarajan, K. Robust sensor technologies combined with smart predictive analytics for hostile sewer infrastructures (Doctoral dissertation). , University of Technology Sydney. (2018).
- 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).
- 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).
- 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. , IAARC. 1052-1058 (2018).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
