Area monitoring using the ERT method with multisensor electrodes

• Autorzy: Rymarczyk Tomasz , Kłosowski Grzegorz , Tchórzewski Paweł , Cieplak Tomasz , Kozłowski Edward

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2019.01.39

Warianty tytułu

PL

Monitorowanie obszaru metodą ERT za pomocą elektrod wielosensorowych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The article presents a non-destructive method using multisensor electrodes to study cross-sections of interior objects such as landfills and flood embankments. Special sensors have been developed for deep measurements using electrical resistive tomography (ERT). It is an innovative approach to testing water and waste reservoirs, both due to the reconstruction model and the measurement method. The combination of tomographic techniques and original reconstruction algorithms allowed non-invasive and more accurate, spatial assessment of seepages and other damages of flood embankments.

PL

W artykule przedstawiono metodę nieniszczącą z wykorzystaniem elektrod wielosensorowych do badania przekrojów wnętrza obiektów takich jak wysypiska i wały przeciwpowodziowe. Opracowano specjalne czujniki przeznaczone do pomiarów głębinowych za pomocą elektrycznej tomografii rezystancyjnej (ERT). Jest to innowacyjne podejście do testowania zbiorników wodnych i odpadowych, zarówno z uwagi na model rekonstrukcji, jak i metodę pomiaru. Połączenie technik tomograficznych i oryginalnych algorytmów rekonstrukcyjnych pozwoliło na nieinwazyjną i bardziej dokładną, przestrzenną ocenę infiltracji i innych uszkodzeń wałów przeciwpowodziowych.

Słowa kluczowe

EN

inverse problem; electrical impedance tomography; finite element method; FEM

PL

problem odwrotny; elektryczna tomografia rezystancyjna; metoda elementów skończonych; MES

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2019
• Tom: R. 95, nr 1
• Strony: 153--156
• Opis fizyczny: Bibliogr. 24 poz., rys.

Twórcy

autor

Rymarczyk Tomasz

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

autor

Kłosowski Grzegorz

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

autor

Tchórzewski Paweł

• Research & Development Centre Netrix S.A

autor

Cieplak Tomasz

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

autor

Kozłowski Edward

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

Bibliografia

• [1] Rymarczyk T., Tchórzewski P., Adamkiewicz P., Konrad Niderla and Cieplak T., The use of multisensor electrodes in ERT for area monitoring, PTZE — 2018 Applications of Electromagnetic in Modern Techniques and Medicine, 09-12 September 2018, Racławice, Poland.
• [2] Babout L., Grudzień K., Wiącek J., Niedostatkiewicz M., Karpiński B., Szkodo M., Selection of material for X-ray tomography analysis and DEM simulations: comparison between granular materials of biological and non-biological origins, Granular Matter, 20 (2018), no. 3, 20-38
• [3] Banasiak R., Wajman R., Jaworski T., Fiderek P., Fidos H., Nowakowski J., Study on two-phase flow regime visualization and identification using 3D electrical capacitance tomography and fuzzy-logic classification, International Journal of Multiphase Flow, 58 (2014), 1-14
• [4] Duda K., Adamkiewicz A., Rymarczyk T., Nondestructive Method to Examine Brick Wall Dampness, International Interdisciplinary Phd Workshop 2016, (2016), 68- 71
• [5] Fiala P., Drexler P., Nešpor D., Szabó Z., Mikulka J., Polívka J., The Evaluation of Noise Spectroscopy Tests, ENTROPY, 18 (2016) , no. 12, 1-16
• [6] Filipowicz S.F., Rymarczyk T., The Shape Reconstruction of Unknown Objects for Inverse Problems, Przegląd Elektrotechniczny, 88/3A (2012), 55-57
• [7] Garbaa H., Jackowska-Strumiłło L., Grudzień K., Romanowski A., Application of electrical capacitance tomography and artificial neural networks to rapid estimation of cylindrical shape parameters of industrial flow structure, Archives of Electrical Engineering, 65 (2016), no. 4, 657-669
• [8] Gola A., Nieoczym A., Application of OEE Coefficient for Manufacturing Lines Reliability Improvement, in Proceedings of the 2017 International Conference on Management Science and Management Innovation (MSMI 2017), (2017)
• [9] Grudzien K., Romanowski A., Chaniecki Z., Niedostatkiewicz M., Sankowski D., Description of the silo flow and bulk solid pulsation detection using ECT, Flow Measurement and Instrumentation, 21 (2010), no. 3, 198-206
• [10] Holder D., Introduction to biomedical electrical impedance tomography Electrical Impedance Tomography Methods, History and Applications, Bristol, Institute of Physics, (2005)
• [11] Kosicka E., Kozłowski E., Mazurkiewicz D., Intelligent Systems of Forecasting the Failure of Machinery Park and Supporting Fulfilment of Orders of Spare Parts, (2018), pp. 54–63
• [12] Kryszyn J., Wanta D., Smolik W., Gain Adjustment for Signal-to-Noise Ratio Improvement in Electrical Capacitance Tomography System EVT4, IEEE Sensors Journal, 17 (2017), no. 24, 8107-8116
• [13] Krawczyk A., Korzeniewska E., Łada-Tondyra E., Magnetophosphenes – History and contemporary implications", Przeglad Elektrotechniczny, 94 (2018), No. 1, 61-64.
• [14] Korzeniewska E., Walczak M., Rymaszewski J., Elements of Elastic Electronics Created on Textile Substrate, Proceedings of the 24th International Conference Mixed Design of Integrated Circuits and Systems - MIXDES 2017, 2017, 447-45.
• [15] Lopato P., Chady T., Sikora R., Ziolkowski S.M., Full wave numerical modelling of terahertz systems for nondestructive evaluation of dielectric structures, COMPEL-The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering, 32 (2013) , no. 3, 736 – 749
• [16] Polakowski K., Filipowicz S.F., Sikora J., Rymarczyk T., Quality of imaging in multipath tomography, Przeglad Elektrotechniczny, 85/12 (2009), 134-136
• [17] Psuj G., Multisensor Data Integration Using Deep Learning for Characterization of Defects in Steel Elements, Sensors, 18 (2018), no. 1, 292
• [18] Romanowski A., Big Data-Driven Contextual Processing Methods for Electrical Capacitance Tomography, IEEE Transactions on Industrial Informatics, (2018), 1551-3203
• [19] Rymarczyk T., Sikora J., Applying industrial tomography to control and optimization flow systems, Open Physics, 16 (2018), 332–345
• [20] Rymarczyk T., Kłosowski G., Application of neural reconstruction of tomographic images in the problem of reliability of flood protection facilities, Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability, 20 (2018), no. 3, 425–434
• [21] Rymarczyk T., Kłosowski G., Kozłowski E., Non-Destructive System Based on Electrical Tomography and Machine Learning to Analyze Moisture of Buildings, Sensors, 18 (2018), no. 7, 2285
• [22] Soleimani M., Mitchell C.N., Banasiak R., Wajman R., Adler A., Four-dimensional electrical capacitance tomography imaging using experimental data, Progress In Electromagnetics Research, 90 (2009), 171-186
• [23] Ye Z., Banasiak R., M. Soleimani, Planar array 3D electrical capacitance tomography, Insight: Non-Destructive Testing and Condition Monitoring, 55 (2013), no. 12, 675-680
• [24] Ziolkowski M., Gratkowski S., Genetic algorithm coupled with Bézier curves applied to the magnetic field on a solenoid axis synthesis, Archives of electrical engineering, 65 (2016), no. 2, 361-370

Uwagi

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