The traffic along the Mediterranean ring road in northern Morocco is permanently disrupted by ground movements. Several sections of the road are not available during the rainy period. The slopes and hillsides that were excavated and remodeled during the construction of the roadway have become unstable and are subject to important landslides. In the present study, focused on the section of road located at kilometer point PK 176+800 between Oued Laou and Jebha City. The aim of this study was to evaluate the degree of instability of the studied slope, in the present and to predict it in the future. In situ and laboratory geotechnical tests as well as the geophysical investigations based on Electrical Tomography were carried out to complement the geomatic analyses performed by the research team. The results obtained testify to the effectiveness of the methodology adopted and confirm the threatening instability of the slope studied, in particularly at landslide area.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
This article presents comparative research to verify the suitability of selected machine learning methods for the problem of solving the inverse problem in electrical impedance tomography. The research involved the use of a tomograph to image areas of moisture inside the walls. The measurement data collected by the tomograph was transformed into 3D spatial images using two types of artificial neural networks - convolutional neural network (CNN) and recurrent long short-term memory network (LSTM).
PL
W tym artykule przedstawiono badania porównawcze w celu weryfikacji przydatności wybranych metod uczenia maszynowego do zagadnienia polegającego na rozwiązaniu problemu odwrotnego w elektrycznej tomografii impedancyjnej. Badania polegały na wykorzystaniu tomografu do obrazowania obszarów zawilgocenia wewnątrz murów. Zgromadzone za pomocą tomografu dane pomiarowe zostały przekształcone na obrazy przestrzenne 3D za pomocą dwóch rodzajów sztucznych sieci neuronowych – konwolucyjne sieci neuronowej (CNN) oraz sieci rekurencyjnej typu long short-term memory (LSTM).
3
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
This article deals with the optimization of the artificial neural network (ANN) architecture in order to improve the quality of tomographic imaging. During the research, many variants of predictive models were tested, differing in the number of neurons, the number and type of layers, learning algorithm, transfer functions, overfitting prevention methods, etc. As a result of comparing the results in the form of reconstruction images obtained with reference images, the optimal architecture of the neural network was selected. Noteworthy is the original approach of training separate ANNs for each image voxel separately. As a result, the model consists of many independently trained, single-output ANNs that form a structure referred to as a multiple neural network (MNN).
PL
Niniejszy artykuł dotyczy problematyki optymalizacji architektury sztucznej sieci neuronowej (SSN) w celu podniesienia jakości obrazowania tomograficznego. W trakcie badań testowano wiele wariantów modeli predykcyjnych, różniących się liczbą neuronów, liczbą i rodzajem warstw, algorytmem uczenia, funkcjami transferowymi, metodami zapobiegania przeuczeniu itp. W wyniku porównania rezultatów w postaci uzyskanych obrazów rekonstrukcyjnych z obrazami referencyjnymi wybrano optymalną architekturę sieci neuronowej. Na uwagę zasługuje oryginalne podejście polegające na trenowaniu osobnych ANN dla każdego woksela obrazu z osobna. W rezultacie model składa się z wielu niezależnie trenowanych, jednowyjściowych SSN, które tworzą strukturę określoną jako wielokrotna sieć neuronowa (WSN).
The article presents a new concept for monitoring industrial tank reactors. The presented concept allows for faster and more reliable monitoring of industrial processes, which increases their reliability and reduces operating costs. The innovative method is based on electrical tomography. At the same time, it is non-invasive and enables the imaging of phase changes inside tanks filled with liquid. In particular, the hybrid tomograph can detect gas bubbles and crystals formed during industrial processes. The main novelty of the described solution is the simultaneous use of two types of electrical tomography: impedance and capacitance. Another novelty is the use of the LSTM network to solve the tomographic inverse problem. It was made possible by taking the measurement vector as a data sequence. Research has shown that the proposed hybrid solution and the LSTM algorithm work better than separate systems based on impedance or capacitance tomography.
The province of Errachidia-Boudnib, located in southeast Morocco, is an arid area known for its rarity of precipitation. Desertification and overexploitation of groundwater have accentuated the downward trend in groundwater levels in aquifers. This study is made for implementation in parallel with the exploitation programs, of comprehensive studies for the recognition of the aquifer of Sénonien. Geophysical methods (drilling and electrical tomography), allow the geometric configuration of the aquifer system of the region of Boudenib, to help those responsible to make good decisions on the positions of the drilling of reconnaissance or exploitation. For these, two geophysical methods were used in this study, electrical boreholes (large extent) and electrical tomography (small extent). The first method allowed us to specify the appearance of the roof of the resistant substratum R2 corresponding to the limestone-clay sandstone formations of the base of the Sénonien whose depth is between 440 and 580 m admitted aquifer; The second method based on the study of the profile by electrical tomography (BD1) profile revealed the presence of conductive lenses corresponding to an aquifer. Therefore, the Senonian aquifer formation corresponds to sands, sandstone, and sandy clays.
6
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The article presents a proposal for the final optimisation of the parameters of machine learning models in tomographic applications. In the case under consideration, electrical impedance tomography (EIT) was used to illustrate the distribution of moisture inside the walls of buildings. The mentioned topic focuses on optimising hyperparameters of machine learning models to optimise the efficiency of capturing accurate tomographic pictures. In the EIT, machine learning models are used to transform input measurements into output images. It is called an inverse or ill-posed problem that is difficult to solve due to insufficient arguments. In machine learning, the correct selection of model hyperparameters plays a key role. Therefore, the optimisation of these hyperparameters has a direct impact on the quality of the reconstruction. This article presents examples of hyperparameter optimisation for regression models and classification models based on the example of the k-nearest neighbours. The above methods were used in the electrical tomography system, intended to monitor and visualise the distribution of moisture inside the walls of buildings and structures. The results acquired during the research confirmed the high quality of the proposed methods.
PL
W artykule przedstawiono propozycję optymalizacji (dostrajania) parametrów modeli uczenia maszynowego w aplikacjach tomograficznych. W omawianym przypadku do zobrazowania rozkładu wilgoci wewnątrz ścian budynków wykorzystano elektryczną tomografię impedancyjną (EIT). Wspomniany temat koncentruje się na optymalizacji hiperparametrów modeli uczenia maszynowego w celu optymalizacji generowania obrazów tomograficznych o wysokiej jakości. W EIT modele uczenia maszynowego są wykorzystywane do przekształcania pomiarów wejściowych w obrazy wyjściowe. Ma to związek z tzw. problemem odwrotnym lub źle postawionym, który jest trudny do rozwiązania z powodu niewystarczającej liczby argumentów. W uczeniu maszynowym kluczową rolę odgrywa prawidłowy dobór hiperparametrów modelu. Dlatego optymalizacja tych hiperparametrów ma bezpośredni wpływ na jakość rekonstrukcji. W artykule przedstawiono przykłady optymalizacji hiperparametrów dla modeli regresyjnych, a także dla modeli klasyfikacyjnych na przykładzie metody k-najbliższych sąsiadów. Powyższe metody zostały zastosowane w systemie tomografii elektrycznej, przeznaczonym do monitorowania i wizualizacji rozkładu wilgoci wewnątrz ścian budynków i budowli. Uzyskane w trakcie badań wyniki potwierdziły wysoką jakość proponowanych metod.
7
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The article presents an algorithmic method of improving the efficiency of imaging the interior of flood embankments using electrical impedance tomography (EIT). The concept of optimizing hyperparameters of several selected machine learning models was presented, thanks to which the efficiency of generating accurate/faithful tomographic images was increased. In electrical impedance tomography, machine learning models are used to transform measured voltages into output images. This transformation consists in resolving the so-called inverse problem. In all machine learning models, the selection of hyperparameters plays a significant role. This selection is the goal of the model learning process. Therefore, the effectiveness of the algorithms that optimize this choice directly impacts the quality of the reconstruction. This article presents examples of algorithmic ways to optimize machine learning models based on linear regression, artificial neural networks, and classification models using the k-nearest neighbour's method. The above models were implemented in an electrical tomography system to monitor the internal integrity of flood embankments, dams, dykes and/or dams. The results of the conducted experiments confirm the effectiveness of the proposed solutions.
XX
W artykule przedstawiono algorytmiczny sposób poprawy skuteczności obrazowania wnętrza wałów przeciwpowodziowych przy użyciu elektrycznej tomografii impedancyjnej (EIT). Zaprezentowano koncepcję optymalizacji hiperparametrów kilku wybranych modeli uczenia maszynowego, dzięki której zwiększono efektywność generowania dokładnych/wiernych obrazów tomograficznych. W impedancyjnej tomografii elektrycznej modele uczenia maszynowego są wykorzystywane do przekształcania zmierzonych wartości napięć na obrazy wyjściowe. Ta transformacja polega na rozwiązaniu tzw. inverse problem. We wszystkich modelach uczenia maszynowego niezwykle ważną rolę odgrywa dobór hiperparametrów. Dobór ten jest celem procesu uczenia modeli. Dlatego skuteczność algorytmów optymalizujących ten wybór ma bezpośredni wpływ na jakość rekonstrukcji. W niniejszym artykule przedstawiamy przykłady algorytmicznych sposobów optymalizacji modeli uczenia maszynowego w oparciu o regresję liniową, sztuczne sieci neuronowe, a także modele klasyfikacyjne z wykorzystaniem metody k-najbliższych sąsiadów. Powyższe modele zaimplementowano w systemie tomografii elektrycznej, do monitorowania integralności wewnętrznej wałów przeciwpowodziowych, zapór, grobli i/lub tam. Wyniki przeprowadzonych eksperymentów potwierdzają skuteczność proponowanych rozwiązań.
8
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Artificial intelligence plays an increasingly important role in industrial tomography. In industry, various types of tomography can be used, where one of the criteria for classification may be a physical phenomenon. Thus, it is possible to distinguish computed tomography, impedance tomography, ultrasound tomography, capacitance tomography, radio-tomographic imaging, and others. The research described in this paper focuses on the EIT method used to imaging reactors' interior and industrial vessels. Inside the tested reactor, there may be a liquid of various densities containing solid inclusions or gas bubbles. The presented research presents the concept of transforming measurements into tomographic images using many known, homogeneous methods simultaneously. It is assumed that there is no single method of solving the inverse problem for all possible measurement cases. Depending on the specifics of the studied case, various methods generate reconstructions that differ in terms of accuracy and resolution. The presented research proves that the proposed approach justifies the increase in computational complexity, ensuring higher quality of tomographic images.
PL
W tomografii przemysłowej coraz większą rolę odgrywa sztuczna inteligencja. W przemyśle można stosować różne rodzaje tomografii, gdzie jednym z kryteriów podziału może być wykorzystywane zjawisko fizyczne. W ten sposób można wyróżnić tomografię komputerową, tomografię impedancyjną, tomografię ultradźwiękową, tomografię pojemnościową, obrazowanie radio-tomograficzne i inne. Opisywane w niniejszym opracowaniu badania skupiają się na metodzie EIT Wykorzystywanej do obrazowania wnętrza reaktorów i zbiorników przemysłowych. Wewnątrz badanego reaktora może znajdować się ciecz o różnej gęstości, zawierająca wtrącenia stałe lub pęcherze gazu. W prezentowanych badaniach przedstawiono koncepcję przekształcania pomiarów na obrazy tomograficzne wykorzystującą wiele znanych, homogenicznych metod jednocześnie. Przyjęto założenie, że nie istnieje jedna metoda rozwiązania problemu odwrotnego dla wszystkich możliwych przypadków pomiarowych. W zależności od specyfiki badanego przypadku różne metody generują rekonstrukcje zróżnicowane pod względem dokładności i rozdzielczości. Zaprezentowane badania udowadniają, że proponowane podejście uzasadnia wzrost złożoności obliczeniowej zapewniając wyższą jakość obrazów tomograficznych.
9
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
In this work we present a design of a multi-frequency electrical tomography (ET) data acquisition device focused on reconfiguration of the emitter for on-line customization of excitation signals. The design is conceived to acquire data for in vivo medical monitoring. This device is implemented using FPGA for real-time data acquisition and a microcontroller SoC that enables internet of things capabilities for further escalation of the device functionality. The ET device allow the study of frequency responses and the generation of customized excitation signals.
PL
W niniejszej pracy przedstawiamy projekt urządzenia do akwizycji danych z wieloczęstotliwościowej tomografii elektrycznej (ET), którego celem jest rekonfiguracja emitera w celu dostosowania sygnałów wzbudzenia w trybie online. Projekt ma na celu pozyskiwanie danych do monitorowania medycznego in vivo. Urządzenie zostało zaimplementowane przy użyciu FPGA do akwizycji danych w czasie rzeczywistym oraz mikrokontrolera SoC, w celu dalszego zwiększenia funkcjonalności urządzenia. Urządzenie ET umożliwia badanie odpowiedzi częstotliwościowych i generowanie niestandardowych sygnałów pobudzających.
10
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The article presents the analysis of building walls humidity by means of tomographic measurements. The use of modern tomographic techniques allows for spatial assessment of humidity levels. The proposed application solves the inverse problem in electrical tomography. The measuring system contains special electrodes for measuring humidity. The application includes a number of different methods of image reconstruction, such as the level set methods, LARS, or elastic net.
PL
W artykule przedstawiono analizę wilgotności ścian budynków za pomocą pomiarów tomograficznych. Zastosowanie nowoczesnych technik tomograficznych pozwala na przestrzenną ocenę poziomu wilgotności. Proponowane zastosowanie rozwiązuje zagadnienie odwrotne w tomografii elektrycznej. System pomiarowy zawiera specjalne elektrody do pomiaru wilgotności. Aplikacja obejmuje szereg różnych metod reonstrukcji obrazu, takich jak metoda zbiorów poziomicowych, LARS, czy elastic net.
11
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The article presents the implementation of deterministic methods to solve the inverse problem for a human chest model with lungs and heart in electrical impedance tomography (EIT). It is a non-invasive imaging method involving the examination of an unknown physical object using electric currents and appropriate measurements of voltage drops at its edge. The solution is part of an advanced biomedical application system. The gathering of tomographic data must be fairly fast and reliable so that the algorithms can reconstruct the images in real time. The presented algorithms allow lung and heart monitoring.
PL
W artykule przedstawiono wdrożenie deterministycznych metod do rozwiązania zagadnienia odwrotnego dla modelu klatki piersiowej człowieka z płucami i sercem w tomografii impedancji elektrycznej. Jest to nieinwazyjna metoda obrazowania polegająca na badaniu nieznanego obiektu fizycznego za pomocą prądów elektrycznych i odpowiednich pomiarów spadków napięcia na jego brzegu. Rozwiązanie jest częścią zaawansowanego systemu aplikacji biomedycznej. Gromadzenie danych tomograficznych musi być dosyć szybkie i niezawodne, aby algorytmy mogły rekonstruować obrazy w czasie rzeczywistym. Przedstawione algorytmy umożliwiają monitorowanie płuc i serca.
12
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
In this article, we describe modelling of an advanced system of electrical tomography for biomedical applications. The collection of tomographic data must be as fast as reliable, in order to take into account the algorithms of reversing the tomography with almost real-time update. To provide a high-level application programming interface using standard communication protocols and execute user-level programs. System architecture and prototype designs for biomedical electrical tomography are presented. Details of the implementation are explained for two prototype devices: a separate FPGA / microcontroller chip and a hardware microprocessor containing a system that contains a microprocessor, peripherals and an FPGA system. The algorithms of electrical reconstruction of impedance tomography have been tested. New results of the reconstruction of the numerically simulated phantom were presented. The calculations were made for the defined model by solving the inverse problem.
PL
W tym artykule opisujemy modelowanie systemu zaawansowanej platformy tomografii elektrycznej do zastosowań biomedycznych. Zbieranie danych tomograficznych musi być tak szybkie, jak niezawodne, aby uwzględnić algorytmy odwracania tomografii z niemalże aktualizacją w czasie rzeczywistym. Aby zapewnić interfejs programowania aplikacji wysokiego poziomu przy użyciu standardowych protokołów komunikacyjnych i wykonywać programy na poziomie użytkownika. Przedstawiono architekturę systemu i projekty prototypów dla biomedycznej tomografii elektrycznej. Szczegóły implementacji objaśniono dla dwóch prototypowych urządzeń: oddzielnego układu FPGA / mikrokontrolera i mikroprocesora sprzętowego zawierającego układ, który zawiera mikroprocesor, urządzenia peryferyjne i układ FPGA. Przetestowano algorytmy elektrycznej rekonstrukcji tomografii impedancyjnej. Przedstawiono nowe wyniki rekonstrukcji symulowanego numerycznie fantomu. Obliczenia zostały wykonane dla zdefiniowanego modelu poprzez rozwiązanie problemu odwrotnego.
13
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The article presents an innovative approach based on electrical capacitance tomography (ECT) improving industrial tomography processes. Thanks to the application of elastic net and artificial neural networks, algorithms have been developed that enable obtaining high quality images and resolutions. During the experiments, two methods of reconstructing "pixel by pixel" images were compared. Both methods showed high efficiency, and the use of elastic net accelerated the operation of the ECT system.
PL
W artykule przedstawiono nowatorskie podejście oparte na ECT usprawniające procesy tomografii przemysłowej. Dzięki zastosowaniu elastic net i sztucznych sieci neuronowych opracowano algorytmy umożliwiające uzyskanie obrazów o wysokiej jakości i rozdzielczości. W trakcie przeprowadzonych eksperymentów porównano dwie metody rekonstrukcji obrazów "pixel by pixel". Obie metody wykazały się wysoką skutecznością, a wykorzystanie elastic net przyspieszyło działanie systemu ECT.
14
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
In this article, we describe the electrical tomography system for biomedical applications. Electrical tomography for pulmonology and heart monitoring is a non-invasive imaging method in which an unknown physical object is examined using electrical currents applied at the boundary. The internal conductivity distribution is recovered from the measured boundary voltage data. The numerical model of the lungs with heart is presented. The deterministic algorithms based on the SVD distribution and gradient techniques were analysed. The algorithms of electrical reconstruction of impedance tomography were tested. New results of the reconstruction of the numerically simulated phantom were presented. The calculations were made for the defined model by solving the inverse problem. The finite element method was used to solve the simple problem. The collection of tomographic data must be as fast as reliable to consider the possibility of real-time reconstruction. System architecture and prototype design for biomedical electrical tomography were also presented. The hardware solution was based on the FPGA chip. The system is a mobile solution that allows simultaneous recording of the electrical potential of cardiac function and lung ventilation.
PL
W tym artykule opisujemy system tomografii elektrycznej do zastosowań biomedycznych. Tomografia elektryczna do monitorowania pulmonologii i serca jest nieinwazyjną metodą obrazowania, w której nieznany obiekt fizyczny jest badany za pomocą prądów elektrycznych stosowanych na granicy. Wewnętrzny rozkład przewodnictwa jest odzyskiwany ze zmierzonych danych napięcia granicznego. Przedstawiony został model numeryczny płuc o serca. Przeanalizowane zostały algorytmy deterministyczne oparte o rozkład SVD i techniki gradientowe. Zbadano algorytmy rekonstrukcji elektrycznej tomografii impedancyjnej. Przedstawiono nowe wyniki rekonstrukcji symulowanego numerycznie fantomu. Obliczenia wykonano dla zdefiniowanego modelu poprzez rozwiązanie zagadnienia odwrotnego. Do rozwiązania zagadnienia prostego zastosowano metodę elementów skończonych. Zbieranie danych tomograficznych musi być tak szybkie, jak niezawodne, aby uwzględnić możliwość rekonstrukcji w czasie rzeczywistym. Przedstawiona została również architektura systemu i projekt prototypów dla biomedycznej tomografii elektrycznej. Rozwiązanie hardware'owe oparto na układzie FPGA. System jest rozwiązaniem mobilnym, które umożliwia równoczesne rejestrowanie potencjału elektrycznego czynności serca i wentylację płuc.
15
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
This paper presents a method examining landfills and flood embankments using electrical impedance tomography (EIT). Numerical and optimization methods were based on hybrid algorithms included neural networks connected with one of 3 statistical methods: generalized linear regression (GLR), generalized linear regression with stepwise regression (GLR-SR) and ElasticNET. The discussed techniques can be applied to the solution of inverse problems in EIT. The algorithms to identify unknown internal conductivities of the tested objects were implemented.
PL
W artykule przedstawiono metodę badania uszkodzeń składowisk odpadów płynnych i wałów przeciwpowodziowych za pomocą elektrycznej tomografii impedancyjnej (EIT). Metody numeryczne i optymalizacyjne oparto na algorytmach hybrydowych obejmujących sieci neuronowe połączone z jedną z 3 metod statystycznych: uogólnioną regresją liniową (GLR), uogólnioną regresją liniową z regresją krokową (GLRSR) oraz ElasticNET. Omówione techniki można zastosować do rozwiązania problemów odwrotnych w EIT. Zastosowane algorytmy umożliwiają identyfikację nieznanych wartości konduktancji wnętrza badanych obiektów.
16
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The article presents the application of support methods Vector Machine for Regression and Support Vector Machine for Regression with a modified correlation kernel in electrical impedance tomography. Statistical methods have been used to reconstruct imaging. In addition, a model was created that analyses similar objects of different sizes. It learns about a smaller object, but we recognize a larger object. The paper shows how to make an analysis for such cases.
PL
W artykule przedstawiono aplikację opartą na metodach maszyna wektorów nośnych do regresji i maszyna wektorów nośnych do regresji z zmodyfikowanym jądrem korelacji w elektrycznej tomografii impedancyjnej. Metody statystyczne zostały wykorzystana do rekonstrukcji obrazuj. Dodatkowo stworzono model, który analizuje podobne obiekty o różnych rozmiarach. Uczy się na obiekcie o mniejszych gabarytach, natomiast rozpoznajemy obiekt o większym rozmiarze. W pracy pokazano w jaki sposób dokonywać analizę dla takich przypadków.
The article presents an innovative concept of improving the monitoring and optimization of industrial processes. The developed method is based on a system of many separately trained neural networks, in which each network generates a single point of the output image. Thanks to the elastic net method, the implemented algorithm reduces the correlated and irrelevant variables from the input measurement vector, making it more resistant to the phenomenon of data noises. The advantage of the described solution over known non-invasive methods is to obtain a higher resolution of images dynamically appearing inside the reactor of artifacts (crystals or gas bubbles), which essentially contributes to the early detection of hazards and problems associated with the operation of industrial systems, and thus increases the efficiency of chemical process control.
PL
W artykule przedstawiono nowatorską koncepcję usprawnienia monitoringu i optymalizacji procesów przemysłowych. Opracowana metoda bazuje na systemie osobno wytrenowanych wielu sieci neuronowych, w którym każda sieć generuje pojedynczy punkt obrazu wyjściowego. Dzięki zastosowaniu metody elastic net zaimplementowany algorytm redukuje z wejściowego wektora pomiarowego zmienne skorelowane i nieistotne, czyniąc go bardziej odpornym na zjawisko zaszumienia danych. Przewagą opisywanego rozwiązania nad znanymi metodami nieinwazyjnymi jest uzyskanie wyższej rozdzielczości obrazów dynamicznie pojawiających się wewnątrz reaktora artefaktów (kryształów lub pęcherzy gazowych), co zasadniczo przyczynia się do wczesnego wykrycia zagrożeń i problemów związanych z eksploatacją systemów przemysłowych, a tym samym zwiększa efektywność sterowania procesami chemicznymi.
18
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The subject of the presented article are studies on the automatic and reliable method of observing flood embankments using a multisensor integrated monitoring system. Designing and developing this type of system is a serious challenge, mainly due to the need to involve experienced specialists and scientists from various fields of science and technology. An element of such a system is the electrical tomograph presented in the article for non-destructive testing. With the help of the presented tomographic system, it is possible to carry out tests of technical objects such as flood barriers and industrial tanks. The described monitoring system, in addition to the software, consists of many subsystems and components, of which sensors play a special role. With their help, the system measures various types of physical parameters, including: wind speed, ambient temperature, voltage, etc. In this text, the authors focused on one of the subsystems of the described solution, namely on the electrical tomography. The principle of operation of the discussed system is based on the observation of the environment using many differentiated, intelligent measurement methods. In addition, an analytical module based on computational intelligence algorithms is an important element of the monitoring system. This module is used to analyze and visualize input data.
PL
Przedmiotem prezentowanego artykułu są badania nad automatyczną i niezawodną metodą obserwacji obwałowań przeciwpowodziowych za pomocą wieloczujnikowego zintegrowanego systemu monitorowania. Projektowanie i opracowywanie tego typu systemu stanowi poważne wyzwanie, głównie ze względu na konieczność zaangażowania doświadczonych specjalistów i naukowców z różnych dziedzin nauki i techniki. Elementem takiego systemu jest tomograf elektryczny umożliwiający badania nieniszczące. Za pomocą systemu tomograficznego można przeprowadzać skanowanie obiektów technicznych, takich jak zapory przeciwpowodziowe i zbiorniki przemysłowe. Opisywany system monitorowania, oprócz oprogramowania, składa się z wielu podsystemów i komponentów, z których czujniki odgrywają szczególną rolę. Za ich pomocą system mierzy różne rodzaje parametrów, w tym: prędkość wiatru, temperaturę otoczenia, napięcie itp. W artykule skoncentrowano się na jednym z podsystemów przedmiotowego systemu, a mianowicie na tomografii elektrycznej. Zasada działania systemu monitorowania oparta jest na obserwacji środowiska przy użyciu wielu zróżnicowanych, inteligentnych metod pomiarowych. Ponadto ważnym elementem systemu jest moduł analityczny oparty na algorytmach inteligencji obliczeniowej. Moduł ten służy do analizy i wizualizacji danych wejściowych.
19
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
This paper presents solutions examining the brick wall dampness using electrical tomography. Different prototype measuring systems based on electrical tomography devices and the laboratory measurement devices were prepared. The prepared constructions contain 16 and 32 electrodes for measuring moisture in the brick wall on one side and two-sided. Electrical tomography, which is based on measuring potential difference, can be used to inspect historical buildings. The way in which we can define state of wall depends on the fact that every material has the unique conductance. To realize this measurement there are necessary electrodes, meters, AC generator, multiplexer and PC with LABview or the tomography device.
PL
W artykule przedstawiono rozwiązania sprawdzające wilgotność murów przy użyciu tomografii elektrycznej. Przygotowano różne prototypowe systemy pomiarowe oparte na elektrycznych urządzeniach tomograficznych oraz systemie laboratoryjnym. Przygotowane konstrukcje zawierają 16 i 32 elektrody do pomiaru zawilgocenia murów z cegły z jednej strony i z obu stron. Do kontroli zabytkowych budynków można wykorzystać tomografię elektryczną, która oparta jest na pomiarze różnicy potencjałów. Sposób, w jaki możemy określić stan murów, zależy od tego, że każdy materiał ma unikalną konduktywność. Do wykonania pomiarów potrzebne są elektrody, mierniki, generatory prądu zmiennego, multiplekser i PC z LABview lub urządzenie tomograficzne.
The paper presents the main methods of small capacitance measurement used in electrical capacitance tomography: the AC method with a sine wave excitation and the charge-discharge method with square wave excitation. Construction of synchronous detector for both circuits was discussed. A modified "charge-discharge" method was presented.
PL
W artykule przedstawiono główne metody pomiaru małych pojemności stosowane w elektrycznej tomografii pojemnościowej: metodę częstotliwościową z pobudzeniem za pomocą fali sinusoidalnej oraz metodę „ładuj-rozładuj” z pobudzeniem za pomocą fali prostokątnej. Przedstawiono budowę detektora synchronicznego dla obu układów. Zaprezentowano również modyfikację metody „ładuj-rozładuj”
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.