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Engineering

Quantificando a espessura relativa de materiais ferromagnéticos condutores usando sensores de corrente pulsados à base de bobina de detector

Published: January 16, 2020 doi: 10.3791/59618

Summary

Aqui, apresentamos um protocolo para quantificar a espessura relativa (ou seja, espessura como uma porcentagem em relação a uma referência) de materiais ferromagnéticos condutores usando sensores de corrente de redemoinho pulsados à base de bobina de detector, ao mesmo tempo em que superam a calibração Exigência.

Abstract

A quantificação da espessura de materiais ferromagnéticos condutores por meio de avaliação não destrutiva (NDE) é um componente crucial do monitoramento estrutural da saúde da infraestrutura, especialmente para avaliar a condição de grande diâmetro canos ferromagnéticos encontrados nos setores de energia, água, petróleo e gás. A detecção de corrente de redemoinho pulsada (PEC), especialmente a arquitetura do sensor PEC baseada em bobinas de detector, estabeleceu-se ao longo dos anos como um meio eficaz para servir a esse propósito. Abordagens para a concepção de sensores pec, bem como sinais de processamento foram apresentados em obras anteriores. Nos últimos anos, o uso da taxa de decaimento do sinal pec de domínio de tempo baseado em bobina de detector com fins para fins de quantificação de espessura tem sido estudado. Tais obras estabeleceram que o método baseado em taxa de decaimento mantém a generalidade da arquitetura de sensores baseadas em bobinas do detector, com um grau de imunidade a fatores como forma e tamanho do sensor, número de curvas de bobina e corrente de excitação. Além disso, este método tem mostrado a sua eficácia em NDE de tubos de grande papel ão feitos de ferro fundido cinza. Seguindo tal literatura, o foco deste trabalho é explicitamente o detetor do detetor do sensor do PEC que bobina a redução da taxa de decadência do material ferromagnético condutor da espessura do material. No entanto, o desafio enfrentado por este método é a dificuldade de calibração, especialmente quando se trata de aplicações como a avaliação da condição do tubo in situ desde a medição de propriedades elétricas e magnéticas de certos materiais de tubulação ou a obtenção de calibração amostras é difícil na prática. Motivado por esse desafio, em contraste com a estimativa da espessura real, como feito por alguns trabalhos anteriores, este trabalho apresenta um protocolo para o uso do método baseado na taxa de decaimento para quantificar a espessura relativa (ou seja, espessura de um determinado local em relação a um espessura máxima), sem a exigência de calibração.

Introduction

A técnica de detecção de corrente de redemoinho pulsada (PEC) é talvez o membro mais versátil da família de técnicas de avaliação não destrutiva (NDE) de corrente de redemoinho (CE) e tem muitas aplicações na detecção e quantificação de defeitos, e a geometria de metais e estruturas metálicas1. A quantificação da espessura de estruturas condutivas semelhantes a paredes ferromagnéticas, com espessuras de parede não superiores a alguns milímetros a algumas dezenas de milímetros, é um serviço de engenharia de alta demanda no campo do monitoramento estrutural da saúde da infraestrutura. Infra-estrutura crítica feita de ligas ferromagnéticas que exigem este serviço estão comumente disponíveis nas indústrias de energia, água, petróleo e gás. Enquanto sensores PEC podem ser projetados seguindo várias arquiteturas, a arquitetura baseada em bobina sumo do detector foi determinada como a mais eficaz e comumente usada na avaliação da condição de materiais ferromagnéticos2,3,4,5. Portanto, é a arquitetura do sensor PEC à base de bobina de detector que define as bases para o problema da quantificação da espessura dos materiais ferromagnéticos condutores.

A arquitetura do sensor pec à base de bobina de detector é tipicamente composta por duas feridas concentricamente, ar cored, bobinas condutoras2,3,4,5,6 (tipicamente bobinas de cobre). É bastante comum para o vento estas bobinas para ser circular em forma2,3,4,5,6, mas, ocasionalmente, bobinas retangulares em forma6 têm sido utilizados. Das duas bobinas no sensor, uma se comporta como uma bobina de imposto de consumo, enquanto a outra atua como a bobina do detector. Em um sensor pec, a bobina de imposto de consumo é animado por um pulso de tensão - algo que pode ser caracterizado como uma função passo Heaviside, em princípio. Esta excitação pulsada gera um campo magnético transitório (chamado campo primário) em torno do sensor. Quando o sensor é colocado ao lado de uma peça de teste condutor (por exemplo, uma estrutura condutora semelhante a uma parede ferromagnética), este campo magnético transitório induz o tempo variando as correntes de redemoinho na peça de teste. Essas correntes de redemoinho geram um campo magnético secundário (chamado campo secundário) que se opõe ao campo primário. Em resposta ao efeito resultante dos campos primários e secundários, uma tensão transitória é induzida na bobina do detector - que se torna o sinal de interesse pec de domínio do tempo para este trabalho.

A taxa de decaimento de tensão da bobina de detector de sensores PEC Equation 7 (denotada como β)foi relatada6,7,8 para mostrar a proporcionalidade β μσd2, quando um sinal é adquirido colocando um sensor PEC acima de uma camada ferromagnética condutora de permeabilidade magnética μ,condutividade elétrica σ, e espessura d. Embora esta característica de sinal de taxa de decaimento tenha imunidade considerável a parâmetros como tamanho do sensor, forma do sensor e decolagem6,7,8,o que torna a taxa de decaimento altamente desejável para cenários desafiadores de NDE, como a avaliação da condição de tubo in situ9,10,11,esse recurso deve ser calibrado (ou seja, μ , μ, σ do material que está sendo inspecionado seja estimado) para permitir a espessura (ou seja,. , d)quantificação. Para permitir métodos convencionais de quantificação de espessura baseada em taxa de decaimento6,8,essa calibração deve ser feita extraindo amostras de calibração6,8 ou envolvendo métodos de caracterização de propriedade material baseados em rede eddy12,13. Alternativamente, a complexidade da calibração pode ser evitada representando a espessura a forma da espessura relativa. Suponha que um exercício nde é realizado e β valores são extraídos de sinais, então, o valor β qualitativamente representativo do ponto de espessura máxima na peça de teste é considerado como uma referência (ou seja, βref Equation 7 μσdmax2); em seguida, a espessura de qualquer outro local pode ser representada como Equation 1 uma porcentagem da espessura máxima na forma, apresentando uma espessura relativa como a saída, que ainda é útil informações qualitativas como uma saída nde que também carrega a simplicidade de não ter que calibrar para μ, σ. O protocolo aqui apresentado descreve os passos a serem seguidos para conseguir isso.

Uma vez que a taxa de decaimento β mostra generalidade para o detector de bobina baseada pec sensor arquitetura ao mostrar imunidade aos parâmetros do sensor de design, bem como decolagem6,7,8,14, os profissionais podem usar qualquer detector de bobina baseada PEC sensoramento sistema de sua escolha em um material condutor adequado ferromagnética para realizar relativa espessura quantificação seguindo o protocolo aqui. Um exemplo de design de sensor PEC para um material ferromagnético condutor está disponível para leitores interessados15. Os sinais e resultados apresentados neste trabalho foram adquiridos usando o sistema pec desenvolvido pela Universidade de Tecnologia de Sydney6,8. O material ferromagnético condutor utilizado para resultados representativos adquiridos pelo sistema PEC é ferro fundido cinza extraído de um tubo de teste de cama9,10,11 em Sydney Austrália.

Note-se que os métodos, resultados e discussões apresentados nesta publicação se concentram explicitamente no uso da taxa de decaimento do sinal de domínio pec baseado em bobina de detector para quantificação de materiais ferromagnéticos condutores. A publicação não inclui uma discussão mais ampla sobre convenções gerais de princípios de detecção de PEC e configurações de sensores. Outros trabalhos publicados16,17,18 podem ser úteis para que os leitores obtenham mais informações sobre as configurações do sensor PEC além da arquitetura de sensores baseadas em bobinas do detector.

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Protocol

1. Extrair a taxa de decaimento β de um sinal pec à base de bobina de detector disponível

  1. Expresse um sinal pec capturado experimentalmente disponível (ou seja, uma tensão de bobina de detector de domínio do tempo (denotada como V(t)))na forma logarítica de ln[V(t)]. Um sinal típico pec expresso na forma de ln[V(t)]é mostrado na Figura 1.
  2. Encontre uma região linear Equation 2 na forma de tal Equation 3 que Equation 4 o sinal satisfaça a condição em que . De acordo com o Equation 5 sinal na Figura 1,passa a ser uma região linear satisfatória e praticável.
  3. Conforme ilustrado na Figura 2, Equation 6 encaixe o modelo de linha reta com os dados de sinal experimental dentro da região linear identificada e estime o valor do β.

2. Quantificação de espessura relativa

  1. Suponha que existam vários sinais (Figura 3)adquiridos de uma tarefa NDE realizada em uma peça de teste ferromagnético condutor com espessura variável. Primeiro, identifique uma região linear comum a todos os sinais e extraia valores β. De acordo com os Equation 8 sinais na Figura 3,parece ser uma região linear adequada e praticável.
  2. Selecione o valor máximo β e rotulá-lo como βref uma vez que o valor β máximo deve, em princípio, corresponder à espessura máxima de acordo com o βσd Equation 7 2 proporcionalidade6,7,8.
  3. Expresse percentual de espessura Equation 9 relativa na Equation 10 forma, onde o índice corresponde à medida th.

Instalação de 3. PEC_Signal_Processor

  1. Localizar o arquivo PEC_Signal_Processor.exe. Clique duas vezes no arquivo e deixe executar.
  2. Quando a interface abaixo aparecer, clique em seguida. Quando a interface aparecer, especificar a localização do arquivo para instalação e marcar a caixa de seleção adicione um atalho à área de trabalho para adicionar o ícone do software à área de trabalho. Em seguida, clique em seguida.
  3. Especifique o local de instalação para o ambiente de tempo de execução necessário e clique em seguida. Se o ambiente de tempo de execução necessário já estiver instalado, basta clicar em next.
  4. Leia e concorde com os termos e condições da licença solicitado. Em seguida, clique em instalar.
  5. Clique no acabamento quando a instalação estiver concluída. O ícone da área de trabalho aparecerá.

4. Preparação de sinais

  1. Certifique-se de que as saídas do sensor PEC [sinais brutos, ou seja, V(t)]sejam organizadas como uma tabela.
  2. Copie a tabela contendo sinais para a área de trabalho (ou para uma pasta contida no diretório dos pais onde o aplicativo é instalado). Por conveniência, o desktop é recomendado.

5. Executar o aplicativo

  1. Clique duas vezes no ícone da área de trabalho para executar o aplicativo. A interface será aberta.
  2. Carregue sinais clicando na aba Carregador de Sinais e selecione o arquivo contendo os sinais para importar os sinais para a interface de software.
  3. Espere até que o número de sinais que está contido dentro da tabela contendo sinais brutos aparecem na frente do número de sinais =.
  4. Clique nos Sinais de Enredo e observe os sinais traçados em escala logarítica.
  5. Clique na aba Zoom e ajuste a janela do enredo para que a região linear seja claramente visível.
  6. Após a observação, decida sobre margens razoáveis inferiores e superiores para a região linear e entre nos valores dos espaços de texto editáveis.
  7. Clique nas margens do enredo e aguarde que as margens sejam traçadas em verde.
  8. Clique em Extrato Recursos e observe como segmentos de linha reta são traçados em vermelho.
  9. Clique no Calcular a Espessura Relativa e observe como um histograma de valores calculados de espessura relativa é traçado.
  10. Clique em Salvar espessura relativa para salvar os valores calculados de espessura relativa. Fornecer um nome de arquivo e clique OK.
  11. Confirme o nome do arquivo clicando ok novamente para confirmar o nome do arquivo. Os valores relativos da espessura serão conservados como uma tabela no desktop.

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Representative Results

Os resultados representativos desta seção foram gerados usando os sinais pec fornecidos como material suplementar com referência8; como mencionado acima, os sinais foram capturados em amostras de ferro fundido cinza extraído do leito de teste de tubos em Sydney Austrália, cuja localização e detalhes vintage são fornecidos em referências9,10,11.

A Figura 1 mostra a forma típica de um sinal de domínio de tempo (expresso na forma logarítica) capturado a partir de um sensor pec baseado em bobina de detector, enquanto a Figura 2 mostra uma região linear indicativa do sinal logarítico como t >> 0 a partir do qual a característica da taxa de decaimento β é extraída. Vários sinais pec são mostrados na figura 3; um sinal que mostra um valor β indicativo máximo está incluído. Tal valor β máximo pode ser usado como referência β valores Equation 9 para quantificar espessura relativa usando a equação .

A Tabela 1 mostra alguns valores β extraídos, juntamente com valores de espessura relativos que foram quantificados usando-os. Os resultados na Tabela 1 foram produzidos para o caso de decolagem de 14 mm apresentado na Figura 20 da referência8; os sinais de PEC brutos correspondentes capturados em ferro fundido cinza estão disponíveis no material suplementar fornecido com referência8. A primeira coluna da Tabela 1 fornece a espessura real (em milímetros) das peças de teste de ferro fundido cinza em que os sinais pec foram capturados enquanto a segunda coluna contém os valores β correspondentes. O valor máximo β (ou seja, β = 0,010078491) é considerado como referência β valor (ou seja, βref). Fornecidos na terceira coluna estão os valores relativos Equation 12 correspondentes da espessura que resultam quando quantificados como e a última coluna alista os valores relativos correspondentes da espessura calculados usando os valores reais da espessura alistados na primeira coluna. Um enredo dos valores reais de espessura relativa em relação aos valores relativos de espessura calculados a partir de sinais pec (ou seja, calculados usando valores β) é mostrado na Figura 4. Uma correlação de mais de 99% entre estimativas e realidade observada neste conjunto de dados indica a eficácia do método de quantificação de espessura relativa.

Figure 1
Figura 1: Forma típica de um sinal pec, ou seja, induzida detector de tensão bobina (ou seja, V(t))expressa a forma de ln [V(t)]. Clique aqui para ver uma versão maior deste número.

Figure 2
Figura 2: Uma região representativa linier de um sinal pec baseado em bobina de detector expresso no formulário ln[V (t)],como t >> 0, de onde o recurso de taxa de decaimento (ou seja, β) deve ser extraído. Clique aqui para ver uma versão maior deste número.

Figure 3
Figura 3: Múltiplos sinais pec resultantes de um exercício NDE (realizado em ferro fundido cinza) exibindo um sinal indicativamente mostrando um valor β máximo, que deve, em princípio, qualitativamente representar uma espessura máxima de acordo com a proporcionalidade6,15: β Equation 7 μσd2. Por favor, clique aqui para ver uma versão maior deste valor.

Figure 4
Figura 4: Correlação entre espessura relativa% quantificada da espessura real e espessura relativa % quantificada de β (com base em medições realizadas em ferro fundido cinza). Clique aqui para ver uma versão maior deste número.

Espessura real da peça de teste (mm) β Valor Extraído do Sinal pec Espessura relativa % Quantificado de β Espessura relativa % quantificado a partir de espessura real
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

Tabela 1: Alguns valores β extraídos, juntamente com a espessura relativa quantificada de ferro fundido cinza.

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Discussion

Foi apresentado um protocolo para quantificar a espessura relativa (ou seja, espessura em percentagem no que diz respeito a uma referência) de materiais ferromagnéticos condutores utilizando sensores pec à base de bobina de detector. A principal vantagem deste método é a capacidade de superar o requisito de calibração (ou seja, superar a necessidade de medir ou estimar a permeabilidade magnética e a condutividade elétrica do material que está sendo inspecionado para permitir a quantificação da espessura). O protocolo envolve representação logarítmica do sinal PEC de domínio do tempo, identificação de uma região linear nos estágios posteriores do sinal, montagem de linha reta para a região Equation 9 linear e extraindo a taxa de decaimento (ou seja, β ), e quantificando a espessura relativa em relação a uma referência através da equação , que cancela as propriedades materiais (ou seja, μσ)e produz uma espessura relativa devido à proporcionalidade μσd Equation 7 2. Os resultados experimentais(Tabela 1 e Figura 4)mostram a eficácia do método relativo de quantificação da espessura do protocolo neste trabalho.

Certifique-se de que as diretrizes da Seção 4 sejam seguidas ao preparar dados para importação para a interface de software. Para evitar uma carga pesada no hardware de computação e gráficos, organize sinais em várias tabelas para que arquivos de dados de tamanho menor possam ser processados separadamente. Não é fácil impor restrições reais sobre o tamanho dos arquivos de dados, pois isso depende do poder de computação disponível para os usuários. Alguns testes de tentativa e erro são recomendados para identificar quaisquer restrições de tamanho do arquivo que possam ser aplicadas de acordo com o poder de computação disponível para os usuários. Em termos de modificações, os usuários podem ser capazes de programar seus próprios pacotes de software com vários algoritmos de processamento de sinal PEC de sua escolha, usando qualquer plataforma de computação de sua escolha. Uma revisão dos algoritmos de processamento de sinal pec recentemente publicados para quantificação de espessura de materiais ferromagnéticos condutores está disponível19.

Um fator crucial que afetará a precisão dos valores de espessura relativa estimados é a adequação da força de excitação. Referência8 relatou como muito pouca força de excitação pode limitar a profundidade de penetração reduzindo a sensibilidade a valores de alta espessura, enquanto muita força de excitação pode limitar a sensibilidade a valores de baixa espessura. Esta questão com a força de excitação significa que, se uma determinada faixa de espessura de um determinado material é avaliada com uma força de excitação inadequada, embora a taxa de decaimento resultante ainda possa Equation 9 ser sensível à espessura, pode ser imprecisa em valor seguir universalmente o princípio Equation 7 μσd2, o que pode eventualmente resultar em valores de espessura relativa errôneos quantificados como . Essa limitação precisa ser tomada nota por parte dos profissionais em situações em que a precisão estrita nos resultados quantitativos do NDE importa. No entanto, isso não se torna um problema em situações em que as saídas quantitativas não são essenciais e representação qualitativa da condição da peça de teste é suficiente. Desde que definir um procedimento para ajustar a força da excitação sem o uso das amostras da calibração que sabem a espessura é nontrivial, uma boa prática para opr toda a ambigüidade com a força da excitação será coletar sinais uma escala de forças da excitação. Tais abordagens gerarão conjuntos de dados ricos que formam bases para algum pós-processamento avançado e podem ser úteis para tarefas nde realizadas por meios robóticos10,11. Além disso, as propriedades elétricas e magnéticas de certos materiais ferromagnéticos condutores inhomogêneos, como ferro fundido cinza encontrado em alguns tubos de água críticos envelhecidos, exibem uma variação considerável8. Esta variação impõe que as propriedades sejam diferentes dentro de uma coorte das tubulações, ou às vezes mesmo dentro de uma única tubulação de uma posição a outra, fazendo a calibração mais desafiante. Tal variação nas propriedades materiais também atuará como fonte de erro para o método prescrito neste trabalho quando o NDE é realizado em tais materiais inhomogene.

Trabalhos recentes têm demonstrado uso frequente e contínuo dedetecção de PEC para avaliação de condição de tubos críticos8,9,10,11,20,21,22. Tais obras tendem a produzir grandes quantidades de dados de PEC e se beneficiariam de protocolos de análise de sinal e estruturas semelhantes às apresentadas neste trabalho. Paralelamente ao trabalho em tubos críticos, tem havido um aumento do interesse na pesquisa sobre a avaliação da condição de esgotos de concreto, bem como nos últimos anos23,24,25,26,28,29,30,31. Junto com esse trabalho, a técnica de detecção pec encontrou uso na avaliação da condição de esgotos reforçados de aço, bem como32. Protocolos de análise de sinal pec como o apresentado neste trabalho podem ser úteis para análise das grandes quantidades de dados de PEC produzidos como resultado de tal trabalho relacionado à avaliação da condição.

As etapas críticas do método podem ser listadas como: (1) organizando sinais brutos de PEC[V(t)] como uma tabela; (2) carregar os sinais brutos para a interface de software; (3) traçando os sinais em escala logarítica e visualizando (ou seja, traçando sinais em forma deln[V(t)]); (4) inspecionando visualmente os sinais traçados e identificando uma faixa linear adequada; (5) realização da extração de recursos; (6) realizando uma quantificação relativa da espessura; e (7) salvar os resultados. A Seção 3 fornece diretrizes passo a passo mais detalhadas para executar as tarefas listadas acima.

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Disclosures

Os autores não têm conflitos de interesse a serem divulgados. Os autores gostariamde recomendar obras2,6,7,8,9,10,11 como material de leitura adicional.

Acknowledgments

Os autores gostariam de reconhecer as contribuições feitas por Michael Behrens e Damith Abeywardana na concepção e implementação de vários componentes de hardware de detecção. Papéis de supervisão de pesquisa desempenhados por Alen Alempijevic, Teresa Vidal-Calleja, Gamini Dissanayake e Sarath Kodagoda, bem como contribuições feitas por todas as pessoas e organizações que financiaram e fizeram parceria com o Projeto Tubos Críticos, também são reconhecidos .

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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Engenharia Edição 155 Bobina de Detector Ferromagnética NDE NDT Pulsada Eddy Current Sensoriamento Processamento de Sinal Quantificação de Espessura
Quantificando a espessura relativa de materiais ferromagnéticos condutores usando sensores de corrente pulsados à base de bobina de detector
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Ulapane, N., Thiyagarajan, K., Hunt, More

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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