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Engineering

डिटेक्टर कुंडल आधारित स्पंदित एडी वर्तमान सेंसर का उपयोग कर प्रवाहकीय फेरोमैग्नेटिक सामग्री की सापेक्ष मोटाई मात्रा

Published: January 16, 2020 doi: 10.3791/59618

Summary

यहां, हम अंशांकन पर काबू पाने के दौरान डिटेक्टर कुंडल आधारित स्पंदित एडी वर्तमान सेंसरों का उपयोग करके प्रवाहकीय फेरोमैग्नेटिक सामग्रियों के सापेक्ष मोटाई (यानी, एक संदर्भ के संबंध में प्रतिशत के रूप में मोटाई) की मात्रा निर्धारित करने के लिए एक प्रोटोकॉल प्रस्तुत करते हैं। आवश्यकता.

Abstract

गैर-विनाशकारी मूल्यांकन (एनडीई) के माध्यम से प्रवाहकीय फेरोमैग्नेटिक सामग्रियों की मोटाई मात्रा बुनियादी ढांचे की संरचनात्मक स्वास्थ्य निगरानी का एक महत्वपूर्ण घटक है, विशेष रूप से बड़े व्यास प्रवाहकीय की स्थिति का आकलन करने के लिए ऊर्जा, पानी, तेल और गैस क्षेत्रों में पाए जाने वाले फेरोमैग्नेटिक पाइप। स्पंदित eddy वर्तमान (पीईसी) संवेदन, विशेष रूप से डिटेक्टर कुंडल आधारित पीईसी सेंसर वास्तुकला, इस उद्देश्य की सेवा के लिए एक प्रभावी साधन के रूप में वर्षों में खुद को स्थापित किया है । पिछले कार्यों में पीईसी सेंसर के साथ-साथ प्रसंस्करण संकेतों को डिजाइन करने के लिए दृष्टिकोण प्रस्तुत किए गए हैं। हाल के वर्षों में, मोटाई परिमाणीकरण के उद्देश्य के लिए डिटेक्टर कुंडल आधारित समय डोमेन पीईसी सिग्नल की क्षय दर के उपयोग का अध्ययन किया गया है। इस तरह के कार्यों ने स्थापित किया है कि क्षय दर-आधारित विधि डिटेक्टर कुंडल-आधारित सेंसर वास्तुकला के लिए सामान्यता रखती है, जिसमें सेंसर आकार और आकार, कुंडली की संख्या और उत्तेजना वर्तमान जैसे कारकों के लिए प्रतिरक्षा की डिग्री होती है। इसके अलावा, इस विधि ने ग्रे कास्ट आयरन से बने बड़े पाइपों के एनडीई में अपनी प्रभावशीलता दिखाई है। इस तरह के साहित्य के बाद, इस काम का ध्यान स्पष्ट रूप से पीईसी सेंसर डिटेक्टर कुंडल वोल्टेज क्षय दर आधारित प्रवाहकीय फेरोमैग्नेटिक सामग्री मोटाई मात्रा है। हालांकि, इस विधि के सामने चुनौती अंशांकन की कठिनाई है, खासकर जब कुछ पाइप सामग्रियों के विद्युत और चुंबकीय गुणों को मापने या अंशांकन प्राप्त करने के बाद से सीटू पाइप स्थिति मूल्यांकन जैसे अनुप्रयोगों की बात आती है नमूने व्यवहार में मुश्किल है। उस चुनौती से प्रेरित, कुछ पिछले कार्यों द्वारा किए गए वास्तविक मोटाई का आकलन करने के विपरीत, यह काम सापेक्ष मोटाई की मात्रा निर्धारित करने के लिए क्षय दर-आधारित विधि का उपयोग करने के लिए एक प्रोटोकॉल प्रस्तुत करता है (यानी, किसी विशेष स्थान की मोटाई अधिकतम मोटाई), अंशांकन की आवश्यकता के बिना।

Introduction

स्पंदित प्रड वर्तमान (पीईसी) संवेदन तकनीक शायद एडी वर्तमान (ईसी) गैर विनाशकारी मूल्यांकन (NDE) तकनीकों के परिवार का सबसे बहुमुखी सदस्य है और दोषों का पता लगाने और मात्रामें कई अनुप्रयोगों है, और धातुओं और धातु संरचनाओं की ज्यामिति1। प्रवाहकीय फेरोमैग्नेटिक दीवार जैसी संरचनाओं की मोटाई मात्रा, कुछ मिलीमीटर से कुछ मिलीमीटर से अधिक की दीवार की मोटाई होने, बुनियादी ढांचे की संरचनात्मक स्वास्थ्य निगरानी के क्षेत्र में एक उच्च मांग इंजीनियरिंग सेवा है । फेरोमैग्नेटिक मिश्र धातुओं से बना महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा जिसके लिए इस सेवा की आवश्यकता होती है, आमतौर पर ऊर्जा, पानी, तेल और गैस उद्योगों में उपलब्ध होते हैं। जबकि पीईसी सेंसर को कई आर्किटेक्चर के बाद डिजाइन किया जा सकता है, डिटेक्टर कॉइल-आधारित वास्तुकला का सबसे प्रभावी और आमतौर पर फेरोमैग्नेटिक सामग्री2,3,4,5के स्थिति मूल्यांकन में उपयोग किया जाता था। इसलिए, यह डिटेक्टर कुंडल आधारित पीईसी सेंसर वास्तुकला है जो प्रवाहकीय फेरोमैग्नेटिक सामग्रियों की मोटाई की समस्या के लिए नींव सेट करता है।

डिटेक्टर कुंडल आधारित पीईसी सेंसर वास्तुकला में आमतौर पर दो गाढ़ा घाव, हवा की तरह, चालू कुंडल2,3,4,5,6 (आमतौर पर तांबे के कुंडल) शामिल होते हैं। इन कुंडलों को आकार2,3,4,5,6में गोलाकार होना काफी आम है, लेकिन कभी-कभी, आयताकार आकार के कुंडल6 का उपयोग किया गया है। संवेदक में दो कुंडलों से एक उत्तेजित कुंडल ी के रूप में व्यवहार करता है जबकि दूसरा डिटेक्टर कुंडली का काम करता है। पीईसी सेंसर में, उत्तेजित कुंडलएक वोल्टेज पल्स से उत्साहित है - कुछ ऐसा जिसे सिद्धांत रूप में एक भारी कदम समारोह के रूप में चित्रित किया जा सकता है। यह स्पंदित उत्तेजना सेंसर के चारों ओर एक क्षणिक चुंबकीय क्षेत्र (जिसे प्राथमिक क्षेत्र कहा जाता है) उत्पन्न करता है। जब सेंसर को एक प्रवाहकीय परीक्षण टुकड़ा (जैसे, एक प्रवाहकीय फेरोमैग्नेटिक दीवार जैसी संरचना) के निकट रखा जाता है, तो यह क्षणिक चुंबकीय क्षेत्र परीक्षण टुकड़े में अलग-अलग मिश्रित धाराओं को प्रेरित करता है। ये रंगे हुए धाराएं एक द्वितीयक चुंबकीय क्षेत्र (जिसे माध्यमिक क्षेत्र कहा जाता है) उत्पन्न करती हैं जो प्राथमिक क्षेत्र का विरोध करती है। प्राथमिक और माध्यमिक क्षेत्रों के परिणामी प्रभाव के जवाब में, डिटेक्टर कुंडली में एक क्षणिक वोल्टेज प्रेरित होता है - जो इस काम के लिए ब्याज का समय डोमेन पीईसी संकेत बन जाता है।

पीईसी सेंसर डिटेक्टर काइल वोल्टेज क्षय दर (जैसाकि दर्शाया गया है) की रिपोर्ट Equation 7 6,7,8 को आनुपातिकता को दिखाने के लिए2,जब एक संकेत चुंबकीय पारगम्यता μ,विद्युत चालकताμ, और मोटाई डीकी एक प्रवाहकीय फेरोमैग्नेटिक परत के ऊपर एक पीईसी सेंसर रखने का अधिग्रहण कियाजाता है । यद्यपि इस क्षय दर सिग्नल सुविधा में सेंसर आकार, सेंसर आकार और लिफ्ट-ऑफ6,7,8जैसे मापदंडों के लिए काफी प्रतिरक्षा है, जो एनडीई परिदृश्यों को चुनौती देने के लिए क्षय दर को अत्यधिक वांछनीय बनाता है जैसे कि सीटू पाइप स्थिति मूल्यांकन9,10,11में, इस सुविधा को अंशांकित किया जाना चाहिए (यानी, μ,निरीक्षण की जा रही सामग्री का अनुमान लगाया जा रहा है) मोटाई को सक्षम करने के लिए (यानी। , द)मात्राकरण। क्षय दर आधारित मोटाई की पारंपरिक विधियों को सक्षम करने के लिए6,8, अंशांकन नमूनों को निकालकरया प्रूवीय वर्तमान आधारित सामग्री संपत्ति लक्षण वर्णन विधियों को शामिल करके12,13किया जाना चाहिए । वैकल्पिक रूप से, सापेक्ष मोटाई के रूप में मोटाई का प्रतिनिधित्व करके अंशांकन की जटिलता से बचा जा सकता है। मान लीजिए कि एक एनडीई व्यायाम किया जाता है और संकेतों से मूल्यों को निकाला जाता है, फिर, परीक्षण टुकड़े में अधिकतम मोटाई बिंदु के मूल्य गुणात्मक प्रतिनिधि को संदर्भ के रूप में माना जाता है (यानी, रेफरी Equation 7 माइक्रोनअधिकतम2); फिर, किसी भी अन्य स्थान की मोटाई को रूप Equation 1 में अधिकतम मोटाई के प्रतिशत के रूप में दर्शाया जा सकता है, आउटपुट के रूप में एक सापेक्ष मोटाई पेश कर सकता है, जो अभी भी एनडीई आउटपुट के रूप में उपयोगी गुणात्मक जानकारी है जो कि μके लिए जांचना नहीं करने की सादगी भी रखता है, यहां प्रस्तुत प्रोटोकॉल इसे पूरा करने के लिए पालन किए जाने वाले चरणों का वर्णन करता है।

चूंकि क्षय दर डिटेक्टर कुंडल आधारित पीईसी सेंसर वास्तुकला के लिए सामान्यता दिखाती है, जबकि सेंसर डिजाइन के मापदंडों के साथ-साथ लिफ्ट-ऑफ6,7,8,14को प्रतिरक्षा दिखाती है, चिकित्सक यहां प्रोटोकॉल का पालन करने के लिए सापेक्ष मोटाई क्वांटिफिकेशन करने के लिए उपयुक्त प्रवाहकीय फेरोमैग्नेटिक सामग्री पर अपनी पसंद के किसी भी डिटेक्टर कुंडल आधारित पीईसी संवेदन प्रणाली का उपयोग कर सकते हैं। एक प्रवाहकीय फेरोमैग्नेटिक सामग्री के लिए एक पीईसी सेंसर डिजाइन उदाहरण इच्छुक पाठकों के लिए उपलब्ध है15। इस कार्य में प्रस्तुत संकेतों और परिणामों का अधिग्रहण प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय सिडनी6,8द्वारा विकसित पीईसी प्रणाली का उपयोग करके किया गया था । पीईसी प्रणाली द्वारा प्राप्त प्रतिनिधि परिणामों के लिए उपयोग की जाने वाली प्रवाहकीय फेरोमैग्नेटिक सामग्री सिडनी ऑस्ट्रेलिया में एक पाइप टेस्ट-बेड9,10,11 से निकाला गया ग्रे कास्ट आयरन है।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि इस प्रकाशन में प्रस्तुत विधियों, परिणामों और चर्चाओं में स्पष्ट रूप से डिटेक्टर कुंडल-आधारित पीईसी सेंसर आर्किटेक्चर के समय डोमेन सिग्नल की क्षय दर के उपयोग पर ध्यान केंद्रित किया गया है जो प्रवाहकीय फेरोमैग्नेटिक सामग्रियों की मोटाई के लिए है। प्रकाशन में पीईसी संवेदन सिद्धांतों और सेंसर विन्यास के सामान्य सम्मेलनों पर व्यापक चर्चा शामिल नहीं है। अन्य प्रकाशित काम16,17,18 पाठकों के लिए उपयोगी हो सकता है डिटेक्टर कुंडल आधारित सेंसर वास्तुकला के अलावा अन्य पीईसी सेंसर विन्यास के बारे में अधिक जानकारी हासिल करने के लिए।

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Protocol

1. एक उपलब्ध डिटेक्टर कुंडल आधारित पीईसी संकेत से क्षय दर निकालना

  1. एलएन[वी(टी)के लोगरिथमिक रूप में एक उपलब्ध प्रायोगिक रूप से कैप्चर किए गए पीईसी सिग्नल (यानी, एक समय डोमेन डिटेक्टर कॉइल वोल्टेज (वी(टी)के रूपमें चिह्नित)) को एक्सप्रेस करें। एलएनकेरूप में व्यक्त एक विशिष्टपीईसी संकेत चित्रा 1में दिखाया गया है।
  2. एक रैखिक क्षेत्र को Equation 2 इस प्रकार के रूप Equation 3 Equation 4 में ढूंढें कि संकेत उस स्थिति को संतुष्ट करता है जहां संकेत संतुष्ट करता है । चित्रा 1में संकेत Equation 5 के अनुसार, एक संतोषजनक और व्यावहारिक रैखिक क्षेत्र होता है ।
  3. जैसा कि चित्र 2में दर्शाया Equation 6 गया है, सीधी रेखा मॉडल को चिन्हित रैखिक क्षेत्र के भीतर प्रायोगिक संकेत डेटा के लिए फिट करें और उसकेमूल्य का अनुमान लगाएं।

2. सापेक्ष मोटाई का परिमाणीकरण

  1. मान लीजिए कि एक संडे कार्य से प्राप्त कई संकेत(चित्रा 3)हैं जो एक प्रवाहकीय फेरोमैग्नेटिक परीक्षण टुकड़े पर किया जाता है जिसकी मोटाई अलग होती है। सबसे पहले, सभी संकेतों के लिए आम एक रैखिक क्षेत्र की पहचान करें और मूल्यों को निकालें। चित्रा 3में संकेतों के अनुसार, Equation 8 एक पर्याप्त और व्यावहारिक रैखिक क्षेत्र प्रतीत होता है।
  2. अधिकतम मूल्य का चयन करें और इसे Equation 7 रेफरी के रूप में लेबल करें क्योंकि अधिकतम मूल्य सैद्धांतिक रूप सेअधिकतम मोटाई के अनुरूप होना चाहिए ।
  3. फॉर्म Equation 9 में सापेक्ष मोटाई प्रतिशत एक्सप्रेस, जहां सूचकांक Equation 10 वें माप से मेल खाती है।

3. स्थापना PEC_Signal_Processor

  1. फाइल का पता लगाएं PEC_Signal_Processor.exe। फाइल पर डबल क्लिक करें और निष्पादित करने की अनुमति दें।
  2. जब नीचे दिया गया इंटरफ़ेस दिखाई देता है, तो आगेक्लिक करें। जब इंटरफ़ेस पॉप अप होता है, तो इंस्टॉलेशन के लिए फ़ाइल स्थान निर्दिष्ट करें, और डेस्कटॉप में सॉफ्टवेयर आइकन जोड़ने के लिए चेकबॉक्स को डेस्कटॉप में शॉर्टकट जोड़ें। फिर आगेक्लिक करें ।
  3. आवश्यक रनटाइम पर्यावरण के लिए स्थापना स्थान निर्दिष्ट करें, फिर आगेक्लिक करें। यदि आवश्यक रनटाइम पर्यावरण पहले से ही स्थापित है, तो बस अगलेक्लिक करें।
  4. पढ़ें, और लाइसेंस नियम और शर्तों के लिए प्रेरित करने के लिए सहमत हैं । फिर इंस्टॉलपर क्लिक करें।
  5. स्थापना पूरी होने पर फिनिश पर क्लिक करें। डेस्कटॉप आइकन दिखाई देगा।

4. संकेतों की तैयारी

  1. सुनिश्चित करें कि पीईसी सेंसर आउटपुट [कच्चे संकेत, यानी, वी(टी)]को टेबल के रूप में व्यवस्थित किया जाता है।
  2. डेस्कटॉप के लिए संकेतों वाली तालिका को कॉपी करें (या माता-पिता निर्देशिका के भीतर निहित फ़ोल्डर के लिए जहां आवेदन स्थापित किया गया है)। सुविधा के लिए, डेस्कटॉप की सिफारिश की जाती है।

5. आवेदन निष्पादित करना

  1. आवेदन चलाने के लिए डेस्कटॉप आइकन पर डबल क्लिक करें। इंटरफेस खुलेगा।
  2. लोड सिग्नल टैब पर क्लिक करके सिग्नल लोड करें और सॉफ्टवेयर इंटरफेस पर सिग्नल आयात करने के लिए सिग्नल युक्त फ़ाइल का चयन करें।
  3. सिग्नल की संख्या = के सामने कच्चे संकेतों वाले टेबल के भीतर मौजूद सिग्नलों कीसंख्या तक प्रतीक्षा करें।
  4. प्लॉट सिग्नल पर क्लिक करें और logarithmic पैमाने में प्लॉट संकेतों का निरीक्षण करें।
  5. ज़ूम टैब पर क्लिक करें और रैखिक क्षेत्र के लिए प्लॉट विंडो को स्पष्ट रूप से दिखाई देने के लिए समायोजित करें।
  6. अवलोकन के बाद, रैखिक क्षेत्र के लिए उचित निचले और ऊपरी मार्जिन पर निर्णय लें और संपादन योग्य पाठ स्थानों में मूल्यों में प्रवेश करें।
  7. प्लॉट मार्जिन पर क्लिक करें और मार्जिन को हरे रंग में प्लॉट करने का इंतजार करें।
  8. एक्सट्रैक्ट फीचर्स पर क्लिक करें और देखें कि कैसे स्ट्रेट-लाइन सेगमेंट लाल रंग में प्लॉट किए जाते हैं।
  9. सापेक्ष मोटाई की गणना पर क्लिक करें और देखें कि कैसे गणना सापेक्ष मोटाई मूल्यों के एक हिस्टोग्राम की साजिश रची है।
  10. गणना सापेक्ष मोटाई मूल्यों को बचाने के लिए सापेक्ष मोटाई को बचाने पर क्लिक करें। एक फाइलनाम प्रदान करें और ओकेपर क्लिक करें।
  11. फाइलनाम की पुष्टि करने के लिए फिर से ओके पर क्लिक करके फाइलनाम की पुष्टि करें। डेस्कटॉप पर एक मेज के रूप में सापेक्ष मोटाई मूल्यों को बचाया जाएगा।

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Representative Results

इस खंड के भीतर प्रतिनिधि परिणाम संदर्भ 8 के साथ अनुपूरक सामग्री के रूप में प्रदान किए गए पीईसी संकेतों का उपयोग करके उत्पन्न किए गएहैं; जैसा कि ऊपर बताया गया है, सिडनी ऑस्ट्रेलिया में पाइप टेस्ट बेड से निकाले गए ग्रे कास्ट आयरन नमूनों पर संकेतों को कैप्चर किया गया है, जिनके स्थान और विंटेज विवरण9,10,11संदर्भों में प्रदान किए जाते हैं।

चित्रा 1 डिटेक्टर कॉइल-आधारित पीईसी सेंसर से कैप्चर किए गए समय डोमेन सिग्नल (लॉगरिथमिक रूप में व्यक्त) के विशिष्ट आकार को दर्शाता है जबकि चित्रा 2 लॉगरिथम िक सिग्नल के एक सांकेतिक रैखिक क्षेत्र को टी एंड जीटी एंड जीटी के रूप में दिखाता है जिसमें से क्षय दर सुविधा निकाली जाती है। कई पीईसी संकेतों को चित्रा 3में दिखाया गया है; एक संकेत एक सांकेतिक रूप से अधिकतम मूल्य दिखा शामिल है। इस तरह के अधिकतम मूल्य का उपयोग समीकरण Equation 9 का उपयोग करके सापेक्ष मोटाई की मात्रा निर्धारित करने के संदर्भ के रूप में किया जा सकता है।

तालिका 1 में सापेक्ष मोटाई मूल्यों के साथ कुछ निकाले गए मूल्यों को दिखाया गया है जिन्हें उनका उपयोग करके निर्धारित किया गया है। तालिका 1 में परिणाम संदर्भ8के चित्रा 20 में प्रस्तुत 14 मिमी लिफ्ट-ऑफ मामले के लिए उत्पादित किए गए हैं; इसी कच्चे पीईसी ग्रे कास्ट आयरन पर कब्जा कर लिया संकेतों पूरक संदर्भ8साथ प्रदान की सामग्री में उपलब्ध हैं . तालिका 1 का पहला स्तंभ ग्रे कास्ट आयरन टेस्ट टुकड़ों की वास्तविक मोटाई (मिलीमीटर में) प्रदान करता है जिस पर पीईसी संकेतों को कैप्चर किया गया था जबकि दूसरे कॉलम में इसी मूल्य शामिल हैं। अधिकतम मूल्य (यानी, 0.010078491) को संदर्भ मूल्य (यानी, रेफरी)माना जाताहै। तीसरे कॉलम में बशर्ते संबंधित सापेक्ष मोटाई Equation 12 मूल्य होते हैं जिसके परिणामस्वरूप जब मात्रा निर्धारित होती है और अंतिम कॉलम पहले कॉलम में सूचीबद्ध वास्तविक मोटाई मूल्यों का उपयोग करके गणना किए गए संबंधित वास्तविक सापेक्ष मोटाई मूल्यों को सूचीबद्ध करता है। पीईसी संकेतों से गणना किए गए सापेक्ष मोटाई मूल्यों के खिलाफ वास्तविक सापेक्ष मोटाई मूल्यों का एक भूखंड (यानी, मूल्यों का उपयोग करके गणना) चित्र4में दिखाया गया है। इस डेटा सेट पर देखे गए अनुमानों और वास्तविकता के बीच 99% से अधिक का सहसंबंध सापेक्ष मोटाई परिमाणीकरण विधि की प्रभावशीलता को इंगित करता है।

Figure 1
चित्रा 1: पीईसी सिग्नल का विशिष्ट आकार, यानी, प्रेरित डिटेक्टर कॉइल वोल्टेज (यानी, वी(टी))एलएन[वी(टी)के रूप में व्यक्त किया गया। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 2
चित्रा 2: एक डिटेक्टर कुंडल आधारित पीईसी संकेत का एकप्रतिनिधि लिनियर क्षेत्र, टी एंड जीटी(टी)]के रूप में, टी एंड जीटी एंड जीटी; 0 के रूप में, जहां से क्षय दर सुविधा (यानी, एँ)निकाली जानी चाहिए। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 3
चित्रा 3: एक NDE व्यायाम (ग्रे कास्ट लोहे पर प्रदर्शन) के परिणामस्वरूप कई पीईसी संकेतों में एक संकेत को दर्शाने के संकेत को दर्शाने के लिए एक अधिकतम मूल्य दिखाया गया है, जो सैद्धांतिक रूप से गुणात्मक रूप से समानता6,15के अनुसार अधिकतम मोटाई का प्रतिनिधित्व करना चाहिए: μ Equation 7 aτd2. कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 4
चित्रा 4: सापेक्ष मोटाई% के बीच संबंध वास्तविक मोटाई और सापेक्ष मोटाई से मात्रा निर्धारित% से मात्रा निर्धारित (ग्रे कास्ट लोहे पर किए गए माप के आधार पर)। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

टेस्ट पीस (मिमी) की वास्तविक मोटाई ईसी सिग्नल से निकाला गया मूल्य सापेक्ष मोटाई % से मात्रा निर्धारित सापेक्ष मोटाई % वास्तविक मोटाई से मात्रा निर्धारित
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

तालिका 1: कुछ ग्रे कास्ट लोहे की मात्रा निर्धारित सापेक्ष मोटाई के साथ मूल्यों को निकाला।

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Discussion

डिटेक्टर कुंडल आधारित पीईसी सेंसर का उपयोग करके प्रवाहकीय फेरोमैग्नेटिक सामग्रियों के सापेक्ष मोटाई (यानी, संदर्भ के संबंध में प्रतिशत के रूप में मोटाई) की मात्रा निर्धारित करने के लिए एक प्रोटोकॉल प्रस्तुत किया गया था। इस विधि का मुख्य लाभ अंशांकन आवश्यकता को दूर करने की क्षमता है (यानी, मोटाई मात्रा को सक्षम करने के लिए निरीक्षण की जा रही सामग्री की चुंबकीय पारगम्यता और विद्युत चालकता को मापने या अनुमान लगाने की आवश्यकता को दूर करना) । प्रोटोकॉल में समय डोमेन पीईसी सिग्नल का लॉगरिथम प्रतिनिधित्व, सिग्नल के बाद के चरणों में एक रैखिक क्षेत्र की पहचान करना, रैखिक क्षेत्र में एक सीधी रेखा फिटिंग करना और क्षय दर Equation 7 (यानी, ') को निकालना और समीकरण Equation 9 के माध्यम से संदर्भ के संबंध में सापेक्ष मोटाई को निकालना शामिल है, जो सामग्री गुणों (यानी, μο)को रद्द करता है और एक सापेक्ष मोटाई पैदा करता है। प्रायोगिक परिणाम(तालिका 1 और चित्रा 4)इस काम में प्रोटोकॉल से सापेक्ष मोटाई मात्राीकरण विधि की प्रभावशीलता दिखाते हैं।

सुनिश्चित करें कि सॉफ्टवेयर इंटरफेस के लिए आयात के लिए डेटा तैयार करते समय धारा 4 में दिशानिर्देशों का पालन किया जाता है। गणना और ग्राफिक्स हार्डवेयर पर भारी बोझ से बचने के लिए, सिग्नल को कई तालिकाओं में व्यवस्थित करें ताकि छोटे आकार की डेटा फाइलों को अलग से संसाधित किया जा सके। डेटा फ़ाइलों के आकार पर वास्तविक प्रतिबंध लगाना आसान नहीं है क्योंकि यह उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध गणना शक्ति पर निर्भर करता है। उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध गणना शक्ति के अनुसार लागू होने वाले किसी भी फ़ाइल आकार प्रतिबंधों की पहचान करने के लिए कुछ परीक्षण और त्रुटि परीक्षणों की सिफारिश की जाती है। संशोधनों के संदर्भ में, उपयोगकर्ता अपनी पसंद के किसी भी गणना मंच का उपयोग करके अपनी पसंद के कई, या किसी भी पीईसी सिग्नल प्रोसेसिंग एल्गोरिदम के साथ अपने स्वयं के सॉफ़्टवेयर पैकेज प्रोग्राम करने में सक्षम हो सकते हैं। प्रवाहकीय फेरोमैग्नेटिक सामग्रियों की मोटाई के लिए हाल ही में प्रकाशित पीईसी सिग्नल प्रोसेसिंग एल्गोरिदम की समीक्षा19उपलब्ध है ।

एक महत्वपूर्ण कारक है कि अनुमानित सापेक्ष मोटाई मूल्यों की सटीकता को प्रभावित करेगा उत्तेजना शक्ति की पर्याप्तता है । संदर्भ8 ने बताया है कि कैसे बहुत कम उत्तेजना शक्ति उच्च मोटाई मूल्यों के प्रति संवेदनशीलता को कम करने के प्रवेश की गहराई को सीमित कर सकते हैं, जबकि बहुत अधिक उत्तेजना शक्ति कम मोटाई मूल्यों के प्रति संवेदनशीलता को सीमित कर सकती है। उत्तेजना शक्ति के साथ इस मुद्दे का मतलब है कि यदि किसी विशेष सामग्री की एक विशेष मोटाई सीमा का आकलन अपर्याप्त उत्तेजना शक्ति के साथ किया जाता है, हालांकि परिणामस्वरूप क्षय दर अभी भी Equation 9 मोटाई के प्रति संवेदनशील हो सकती है, तो यह मूल्य में गलत हो सकता है कि वह सार्वभौमिक रूप से सिद्धांत Equation 7 कापालनकरे,जिसके परिणामस्वरूप गलत सापेक्ष मोटाई मूल्य ों को निर्धारित किया जा सकता है। इस सीमा पर उन स्थितियों में चिकित्सकों द्वारा ध्यान दिए जाने की आवश्यकता है जहां मात्रात्मक एनडीई परिणामों में सख्त परिशुद्धता मायने रखती है । हालांकि, यह उन स्थितियों में एक मुद्दा नहीं बन जाता है जहां मात्रात्मक आउटपुट आवश्यक नहीं हैं और परीक्षण टुकड़ा स्थिति का गुणात्मक प्रतिनिधित्व पर्याप्त है। एक प्रक्रिया को परिभाषित करने के बाद से अंशांकन नमूनों के उपयोग के बिना उत्तेजना शक्ति धुन ज्ञात मोटाई तुच्छ है, एक अच्छा अभ्यास उत्तेजना शक्ति के साथ किसी भी अस्पष्टता का मुकाबला करने के लिए उत्तेजना ताकत की एक श्रृंखला के तहत संकेतों को इकट्ठा किया जाएगा । इस तरह के दृष्टिकोण से समृद्ध डेटा सेट उत्पन्न होंगे जो कुछ उन्नत पोस्टप्रोसेसिंग के लिए कुर्सियां बनाते हैं और रोबोटिकसाधन10,11द्वारा किए गए एनडीई कार्यों के लिए उपयोगी हो सकते हैं । इसके अलावा, कुछ अमोघ प्रवाहकीय फेरोमैग्नेटिक सामग्रियों के विद्युत और चुंबकीय गुण, जैसे कुछ वृद्ध महत्वपूर्ण पानी के पाइपों में सामना करने वाले ग्रे कास्ट आयरन, काफी विचरण8प्रदर्शित करते हैं। यह विचरण लगाता है कि गुण पाइप की एक पलटन के भीतर या कई बार एक ही पाइप के भीतर भी एक स्थान से दूसरे स्थान पर अलग होते हैं, जिससे अंशांकन सभी को और अधिक चुनौतीपूर्ण बना दिया जाता है। सामग्री गुणों में इस तरह की भिन्नता इस कार्य में निर्धारित विधि के लिए त्रुटि के स्रोत के रूप में भी कार्य करेगी जब एनडीई ऐसी समरूप सामग्रियों पर किया जाता है।

हाल के कार्य नेगंभीरपाइप8,9,10,11,20, 21,22के स्थिति आकलन के लिए पीईसी संवेदन के लगातार और निरंतर उपयोग का प्रदर्शन किया है । इस तरह के काम पीईसी डेटा की बड़ी मात्रा में उत्पादन करते हैं और इस काम में प्रस्तुत एक के समान संकेत विश्लेषण प्रोटोकॉल और चौखटे से लाभहोगा। महत्वपूर्ण पाइपों पर काम करने के समानांतर, कंक्रीट के सीवरों के स्थिति आकलन पर अनुसंधान में रुचि बढ़ी है और हाल के वर्षों में23,24,25,26,27,28,29,30,31 इस तरह के काम के साथ, पीईसी संवेदन तकनीक ने स्टील प्रबलित सीवरों के स्थिति आकलन में उपयोग के साथ-साथ32पाया है। पीईसी संकेत विश्लेषण प्रोटोकॉल जैसे कि इस काम में प्रस्तुत किया गया है, ऐसी स्थिति मूल्यांकन-संबंधित कार्य के परिणामस्वरूप उत्पादित पीईसी डेटा की विशाल मात्रा के विश्लेषण के लिए उपयोगी हो सकता है।

विधि के महत्वपूर्ण चरणों को एक तालिका के रूप में सूचीबद्ध किया जा सकता है: (1) कच्चे पीईसी संकेतों की व्यवस्था करना[V(t)] एक मेज के रूप में; (2) सॉफ्टवेयर इंटरफेस के लिए कच्चे संकेतों लोड हो रहा है; (3) लोगरिथिक पैमाने और कल्पना (यानी, एलएन[V(t)रूप में संकेतों की साजिश रचने में संकेतों की साजिश रचने; (4) नेत्रहीन प्लॉट किए गए संकेतों का निरीक्षण करना और एक उपयुक्त रैखिक रेंज की पहचान करना; (5) प्रदर्शन सुविधा निष्कर्षण; (6) सापेक्ष मोटाई मात्रा करण कर; और (7) परिणामों को बचाने । धारा 3 ऊपर सूचीबद्ध कार्यों को करने के लिए अधिक विस्तृत चरण-दर-कदम दिशानिर्देश प्रदान करती है।

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Disclosures

लेखकों को खुलासा करने के लिए हितों का कोई टकराव नहीं है । लेखक अतिरिक्त पठन सामग्रीकेरूप में2,6,7,8,9,10,11 कार्यों की सिफारिश करना चाहते हैं।

Acknowledgments

लेखक कई संवेदन हार्डवेयर घटकों को डिजाइन करने और लागू करने में माइकल बेहरेन और दमिथ अबेवरदाना द्वारा किए गए योगदान को स्वीकार करना चाहते हैं। एलेन एलेम्पिजेविच, टेरेसा विडाल-कैलेजा, गैमिनी डिसानायके और सरथ कोडगोडा द्वारा निभाई गई अनुसंधान पर्यवेक्षण भूमिकाओं के साथ-साथ उन सभी व्यक्तियों और संगठनों द्वारा किए गए योगदान को भी स्वीकार किया जाता है जिन्होंने महत्वपूर्ण पाइप परियोजना के साथ वित्त पोषित और भागीदारी की है, को भी स्वीकार किया जाता है .

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.

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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. , Springer. Cham. 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. , IEEE. 1762-1767 (2014).
  22. 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).
  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). , IEEE. 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). , IEEE. 1926-1931 (2017).
  25. Thiyagarajan, K. Robust sensor technologies combined with smart predictive analytics for hostile sewer infrastructures (Doctoral dissertation). , University of Technology Sydney. (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. , IAARC. 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).

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इंजीनियरिंग अंक 155 डिटेक्टर कॉइल फेरोमैग्नेटिक एनडीई एनडीटी स्पंदित एडी करंट सेंसिंग सिग्नल प्रोसेसिंग मोटाई क्वांटिफिकेशन
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Ulapane, N., Thiyagarajan, K., Hunt, D., Valls Miro, J. Quantifying the Relative Thickness of Conductive Ferromagnetic Materials Using Detector Coil-Based Pulsed Eddy Current Sensors. J. Vis. Exp. (155), e59618, doi:10.3791/59618 (2020).

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