Application of electrical tomography in technological processes

• Autorzy: Mazurek Mariusz , Dziadosz Marcin , Kłosowski Grzegorz , Wójcik Dariusz , Król Krzysztof

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2025.02.18

Warianty tytułu

Zastosowanie tomografii elektrycznej w procesach technologicznych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The article focuses on developing an advanced electrical impedance tomography (EIT) system designed for optimizing and controlling technological processes. The authors present an innovative tomographic system that integrates modern hardware solutions with sophisticated signal processing techniques and machine learning algorithms, specifically multi-branch neural networks.

PL

Artykuł koncentruje się na opracowaniu zaawansowanego systemu tomografii impedancji elektrycznej (EIT) przeznaczonego do optymalizacji i kontroli procesów technologicznych. Autorzy przedstawiają innowacyjny system tomograficzny, który integruje nowoczesne rozwiązania sprzętowe z zaawansowanymi technikami przetwarzania sygnałów oraz algorytmami uczenia maszynowego, w szczególności z wykorzystaniem wielogałęziowych sieci neuronowych.

Słowa kluczowe

EN

electrical impedance tomography; EIT; neural network; image reconstruction; process control

PL

tomografia impedancji elektrycznej; EIT; sieć neuronowa; rekonstrukcja obrazu; kontrola procesu technologicznego

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2025
• Tom: R. 101, nr 2
• Strony: 72--75
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Mazurek Mariusz

• Polish Academy of Science, Warsaw

• https://orcid.org/0000-0002-9646-6897

autor

Dziadosz Marcin

• Lublin University of Technology, Lublin

• https://orcid.org/0000-0002-0506-6653

autor

Kłosowski Grzegorz

• Lublin University of Technology, Lublin

• https://orcid.org/0000-0001-7927-3674

autor

Wójcik Dariusz

• Research & Development Center Netrix S.A. Lublin
• WSEI University, Lublin

• https://orcid.org/0000-0002-4200-3432

autor

Król Krzysztof

• Research & Development Center Netrix S.A. Lublin
• WSEI University, Lublin

• https://orcid.org/0000-0002-0114-2794

Bibliografia

• [1] Król K., Rymarczyk T., Niderla K., Kozłowski E.: Sensor Platform of Industrial Tomography for Diagnostics and Control of Technological Processes. Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 13 (2023), No. 1, 33-37
• [2] Przysucha B., Wójcik D., Rymarczyk T., Król K., Kozłowski E., Gąsior M.: Analysis of Reconstruction Energy Efficiency in EIT and ECT 3D Tomography Based on Elastic Net, Energies, 16 (2023), No.3, 1490
• [3] Rybak G., Kozłowski E., Król K., Rymarczyk T., Sulimierska A., Dmowski A., Bednarczuk P.: Algorithms for Optimizing Energy Consumption for Fermentation Processes in Biogas Production, Energies, 16 (2023), No. 24, 7972
• [4] Rymarczyk T., Kozłowski E., Kłosowski G.: Electrical Impedance Tomography in 3D Flood Embankments Testing – Elastic Net Approach. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 42 (2020), No.4, 680-690
• [5] Maciura Ł., Wójcik D., Rymarczyk T., Król K.: Novel hybrid algorithm using convolutional autoencoder with SVM for electrical impedance tomography and ultrasound computed tomography. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 13 (2023), No. 2, 4–9
• [6] Panskyi T., Korzeniewska E., Firych-Nowacka A.: Educational Data Clustering in Secondary School Sensor- Based Engineering Courses Using Active Learning Approaches. Applied Sciences, 14 (2024), No.12, 5071
• [7] Kłosowski G, Rymarczyk T, Niderla K, Kulisz M., Skowron Ł., Soleimani M., Using an LSTM network to monitor industrial reactors using electrical capacitance and impedance tomography – a hybrid approach, Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability, 25 (2023). No.1, https://doi.org/10.17531/EIN.2023.1.11
• [8] Kłosowski G., Rymarczyk T.: Application of Convolutional Neural Networks in Wall Moisture Identification by Eit Method. Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 12 (2022), 20-23.
• [9] Wójcik D., Rymarczyk T., Przysucha B., Gołąbek M., Majerek D., Warowny T., Soleimani M.: Energy Reduction with Super-Resolution Convolutional Neural Network for Ultrasound Tomography, Energies, 16 (2023), 1387.
• [10] Kulisz M., Kłosowski G., Rymarczyk T., Hoła A., Niderla K., Sikora J.: The use of the multi-sequential LSTM in electrical tomography for masonry wall moisture detection, Measurement, 234 (2024) 114860.