Application of multi-source data for process analysis in electrical tomography

• Autorzy: Rymarczyk Tomasz , Kłosowski Grzegorz , Kozłowski Edward , Rymarczyk Tomasz , Bednarczuk Piotr , Sikora Jan

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2019.12.43

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie danych wieloźródłowych do analizy procesów w tomografii elektrycznej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The article presents the use of multi-source data to analyse processes in electric tomography. Tomography is a technique for imaging the inside of an examined object based on measurements taken at its edge. Depending on the technological specifics, you can see both advantages and disadvantages in terms of accuracy, frequency and resolution of reproduced images. Electric tomography is an imaging technique that uses different electrical properties of different types of materials. The collected information is processed by an algorithm that reconstructs the image. Solving the inverse problem, we obtain the distribution of material coefficients in the studied area. Image reconstruction methods in this work were based on machine learning.

PL

Artykuł przedstawia zastosowanie danych wieloźródłowych do analizy procesów w tomografii elektrycznej. Tomografia jest to technika obrazowania wnętrza badanego obiektu na podstawie pomiarów wykonanych na jego krawędzi. W zależności od specyfiki technologicznej można zobaczyć zarówno zalety, jak i wady w zakresie dokładności, częstotliwości i rozdzielczości odtwarzanych obrazów. Tomografia elektryczna jest techniką obrazowania, która wykorzystuje różne właściwości elektryczne różnych rodzajów materiałów. Zebrane informacje są przetwarzane przez algorytm, który rekonstruuje obraz. Rozwiązując odwrotny problem, uzyskujemy rozkład współczynników materiałowych w badanym obszarze. Metody rekonstrukcji obrazu w tej pracy oparte zostały na uczeniu maszynowym.

Słowa kluczowe

EN

electrical impedance tomography; electrical capacitance tomography; machine learning

PL

elektryczna tomografia impedancyjna; elektryczna tomografia pojemnościowa; elektryczna uczenie maszynowe

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2019
• Tom: R. 95, nr 12
• Strony: 192--195
• Opis fizyczny: Bibliogr. 36 poz., rys.

Twórcy

autor

Rymarczyk Tomasz

• Research & Development Centre Netrix S.A.
• University of Economics and Innovation, Projektowa 4, Lublin, Poland

autor

Kłosowski Grzegorz

• Lublin University of Technology, Nadbystrzycka 38A, Lublin, Poland

autor

Kozłowski Edward

• Lublin University of Technology, Nadbystrzycka 38A, Lublin, Poland

autor

Rymarczyk Tomasz

• Research & Development Centre Netrix S.A.

autor

Bednarczuk Piotr

• University of Economics and Innovation, Projektowa 4

autor

Sikora Jan

• Research & Development Centre Netrix S.A.
• University of Economics and Innovation, Projektowa 4, Lublin, Poland

Bibliografia

• [1] Rymarczyk T., Klosowski G., Kozlowski E., Rymarczyk P., Niderla K., Process analysis with electrical impedance and capacitance tomography data, 2019 Applications of Electromagnetics in Modern Engineering and Medicine, PTZE 2019, 2019, 161-165
• [2] Adler A. and Lionheart W., Uses and abuses of EIDORS: An extensible software base for EIT, Phys. Meas., 27 (2006), 25- 42.
• [3] Borcea L, Electrical impedance tomography, Inverse Problems, 18 (2002), 99-136.
• [4] Rymarczyk T., Szumowski K., Adamkiewicz P., Tchórzewski P., Sikora J., Moisture Wall Inspection Using Electrical Tomography Measurements, Przegląd Elektrotechniczny, 94 (2018), No 94, 97-100
• [5] Duda K., Adamkiewicz P., Rymarczyk T., Niderla K., Nondestructive Method to Examine Brick Wall Dampness, International Interdisciplinary PhD Workshop Location: Brno, Czech Republic Date: SEP 12-15, 2016, 68-71
• [6] Beck M. S., Byars M., Dyakowski T., Waterfall R., He R., Wang S. J., Yang W. Q., Principles and Industrial Applications of Electrical Capacitance Tomography, Measurement and Control, September, 30 (1997), No. 7.
• [7] Wajman R., Fiderek P., Fidos H., Sankowski D., Banasiak R., Metrological evaluation of a 3D electrical capacitance tomography measurement system for two-phase flow fraction determination, Measurement Science and Technology, 24 (2013), No. 6, 065302.
• [8] Ye Z., Banasiak R., Soleimani M., Planar array 3D electrical capacitance tomography, Insight: Non-Destructive Testing and Condition Monitoring, 55 (2013), No. 12, 675-680
• [9] Romanowski, A.; Łuczak, P.; Grudzień, K. X-ray Imaging Analysis of Silo Flow Parameters Based on Trace Particles Using Targeted Crowdsourcing, Sensors, 19 (2019), No. 15, 3317
• [10] Dušek J., Hladký D., Mikulka J., Electrical Impedance Tomography Methods and Algorithms Processed with a GPU, In PIERS Proceedings, 2017, 1710-1714.
• [11] Goetzke-Pala A., Hoła A., Sadowski Ł., A non-destructive method of the evaluation of the moisture in saline brick walls using artificial neural networks. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 18 (2018), No 4, 1729-1742.
• [12] Krawczyk A., Korzeniewska E., Łada-Tondyra E., Magnetophosphenes - History and contemporary implications, Przeglad Elektrotechniczny, 94 (2018), No 1, 61-64.
• [13] Lee Y., Nguyen V., Wang D., On Variable and Grouped Selections of the Elastic Net, Report CS532, 2016, 1-24.
• [14] Lopato P., Chady T., Sikora R., Ziolkowski S., M., Full wave numerical modelling of terahertz systems for nondestructive evaluation of dielectric structures, 32 (2013), No. 3, 2013, 736 - 749.
• [15] Psuj G., Multi-Sensor Data Integration Using Deep Learning for Characterization of Defects in Steel Elements, Sensors, 18 (2018), No. 1, 292.
• [16] Romanowski A., Contextual Processing of Electrical Capacitance Tomography Measurement Data for Temporal Modeling of Pneumatic Conveying Process, 2018 Federated Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS), IEEE, 2018, 283-286.
• [17] Rymarczyk, T.; Kozłowski, E.; Kłosowski, G.; Niderla, K. Logistic Regression for Machine Learning in Process Tomography, Sensors, 19 (2019), 3400.
• [18] Polakowski K., Filipowicz S.F., Sikora J., Rymarczyk T., Quality of imaging in multipath tomography, Przegląd Elektrotechniczny, 85 (2012), No 12, 134-136
• [19] Szczęsny A., Korzeniewska E., Selection of the method for the earthing resistance measurement, Przegląd Elektrotechniczny, 94 (2018), No. 12, 178-181.
• [20] Tibshirani R., Regression shrinkage and selection via the lasso, Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 58 (1996), No.1, 267-288.
• [21] Valis D., Mazurkiewicz D., Application of selected Levy processes for degradation modelling of long range mine belt using real-time data, Archives of Civil and Mechanical Engineering, 18 (2018), No. 4, 1430-1440.
• [22] Valis D., Mazurkiewicz D., Forbelska M., Modelling of a Transport Belt Degradation Using State Space Model, Conference: IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEE IEEM)Location: Singapore, Dec. 10-13, 2017, Book Series: International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management IEEM, 2017, 949-953.
• [23] Zou H., Hastie T., Regularization and variable selection via the elastic net. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, .2 (2005), 301-320.
• [24] Jiang Y., Soleimani M., Wang B., Contactless electrical impedance and ultrasonic tomography, correlation, comparison and complementary study, Measurement Science and Technology, 30 (2019), 114001
• [25] Kozłowski E., Mazurkiewicz D., Żabiński T., Prucnal S., Sęp J., Assessment model of cutting tool condition for real-time supervision system, Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability, 21 (2019); No 4, 679-685
• [26] Vališ D, Hasilová K., Forbelská M, Vintr Z, Reliability modelling and analysis of water distribution network based on backpropagation recursive processes with real field data, Measurement 149 (2020), 107026
• [27] Holder D., Introduction to biomedical electrical impedance tomography Electrical Impedance Tomography Methods, History and Applications, Bristol, Institute of Physics, 2005.
• [28] Romanowski A., Big Data-Driven Contextual Processing Methods for Electrical Capacitance Tomography, in IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15 (2019), No. 3, 1609- 1618.
• [29] Rymarczyk T, Kłosowski G. Innovative methods of neural reconstruction for tomographic images in maintenance of tank industrial reactors. Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability, 21 (2019); No. 2, 261-267
• [30] Galazka-Czarnecka, I.; Korzeniewska E., Czarnecki A. et al., Evaluation of Quality of Eggs from Hens Kept in Caged and Free-Range Systems Using Traditional Methods and Ultra- Weak Luminescence, Applied sciences-basel, 9 (2019), No. 12, 2430.
• [31] Garbaa H., Jackowska-Strumiłło L., Grudzień K., and Romanowski A., Application of electrical capacitance tomography and artificial neural networks to rapid estimation of cylindrical shape parameters of industrial flow structure, Arch. Electr. Eng., 65 (2016), No. 4, 657-669.
• [32] Kryszyn J., Radzik B., Olszewski T., Szabatin R., Smolik W. Single-shot high-voltage circuit for electrical capacitance tomography, Measurement Science and Technology, 28 (2017), No. 2, 025902.
• [33] Kryszyn J., Smolik W., Toolbox for 3d modelling and image reconstruction in electrical capacitance tomography, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska (IAPGOŚ) , 7 (2017), No. 1, 137-145.
• [34] Majchrowicz M., Kapusta P., Jackowska-Strumiłło L., Sankowski D., Acceleration of image reconstruction process in the electrical capacitance tomography 3d in heterogeneous, multi-gpu system, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska (IAPGOŚ) , 7 (2017), No. 1, 37-41.
• [35] Nowakowski J., Ostalczyk P., Sankowski D., Application of fractional calculus for modelling of two-phase gas/liquid flow system, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska (IAPGOŚ) , 7 (2017), No. 1, 42-45.
• [36] Kryszyn J., Smolik W., Toolbox for 3d modelling and image reconstruction in electrical capacitance tomography, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska (IAPGOŚ) , 7 (2017), No. 1, 137-145

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019)