Summary

Kwantificeren van de relatieve dikte van geleidende Ferromagnetische materialen met behulp van detector Coil-gebaseerde gepulseerde wervelstroom sensoren

Published: January 16, 2020
doi:

Summary

Hier presenteren we een protocol om de relatieve dikte (d.w.z. dikte als een percentage met betrekking tot een referentie) van geleidende Ferromagnetische materialen te kwantificeren met behulp van detector Coil-gebaseerde gepulseerde wervelstroom sensoren, terwijl het overwinnen van de kalibratie Vereiste.

Abstract

De dikte kwantificering van geleidende Ferromagnetische materialen door middel van niet-destructieve evaluatie (NDE) is een cruciaal onderdeel van de structurele gezondheidsmonitoring van infrastructuur, met name voor de beoordeling van de toestand van grote diameter geleidende Ferromagnetische buizen gevonden in de sectoren energie, water, olie en gas. Gepulseerde Eddy Current (PEC) sensing, met name de op de detector op de spoel gebaseerde PEC-sensor architectuur, heeft zich in de loop der jaren gevestigd als een effectief middel om dit doel te dienen. In eerdere werken zijn benaderingen voor het ontwerpen van PEC-sensoren en verwerkings signalen gepresenteerd. In de afgelopen jaren is het gebruik van de verval snelheid van het tijddomein PEC-signaal van de melder Coil met het oog op de dikte kwantificering onderzocht. Dergelijke werken hebben vastgesteld dat de methode op basis van verval snelheid de algemeenheid van de detector Coil-based sensor architectuur behoudt, met een mate van immuniteit voor factoren zoals sensor vorm en-grootte, aantal spoel bochten en excitatie stroom. Bovendien heeft deze methode zijn effectiviteit aangetoond in NDE van grote buizen gemaakt van grijs gietijzer. Na dergelijke literatuur, de focus van dit werk is expliciet PEC sensor detector Coil voltage verval snelheid gebaseerde geleidende Ferromagnetische materiaaldikte kwantificering. De uitdaging waarmee deze methode wordt geconfronteerd, is echter de moeilijkheid van kalibratie, vooral als het gaat om toepassingen zoals in-situ-buis voorwaarde beoordeling sinds het meten van elektrische en magnetische eigenschappen van bepaalde leiding materialen of het verkrijgen van kalibratie monsters zijn in de praktijk moeilijk. Gemotiveerd door die uitdaging, in tegenstelling tot het inschatten van de werkelijke dikte zoals gedaan door een aantal eerdere werken, presenteert dit werk een protocol voor het gebruik van de op verval snelheid gebaseerde methode om de relatieve dikte te kwantificeren (d.w.z. dikte van een bepaalde locatie met betrekking tot een maximale dikte), zonder de vereiste voor kalibratie.

Introduction

De gepulseerde Eddy Current (PEC) sensing techniek is misschien wel het meest veelzijdige lid van de familie van Eddy Current (EC) niet-destructieve evaluatie (NDE) technieken en heeft vele toepassingen in de detectie en kwantificering van defecten, en de geometrie van metalen en metalen constructies1. Dikte kwantificering van geleidende Ferromagnetische wand-achtige structuren, met wanddiktes van niet meer dan een paar millimeter tot enkele tientallen millimeter, is een high demand engineering service op het gebied van structurele gezondheidsmonitoring van de infrastructuur. Kritieke infrastructuur gemaakt van Ferromagnetische legeringen die deze service nodig hebben, zijn algemeen beschikbaar in de energie-, water-, olie-en gasindustrie. Terwijl PEC-sensoren kunnen worden ontworpen na verschillende architecturen, werd de op de detector Coil gebaseerde architectuur bepaald als de meest effectieve en meest gebruikte in Conditiebeoordeling van Ferromagnetische materialen2,3,4,5. Daarom is het de detector Coil-based PEC sensor architectuur die de fundering legt op het probleem van de dikte kwantificering van geleidende Ferromagnetische materialen.

De op de detector Coil gebaseerde PEC-sensor architectuur bestaat meestal uit twee concentrisch gewonden, lucht gevulde, geleidende spoelen2,3,4,5,6 (meestal koper spoelen). Het is vrij gebruikelijk om deze spoelen circulair te maken in vorm2,3,4,5,6, maar af en toe zijn rechthoekige spiralen6 gebruikt. Van de twee spoelen in de sensor, men gedraagt zich als een Exciter Coil, terwijl de andere fungeert als de detector Coil. In een PEC-sensor wordt de Exciter-spoel opgewekt door een spannings puls-iets dat in principe als een Heaviside-stapfunctie kan worden gekarakteriseerd. Deze gepulseerde excitatie genereert een voorbijgaande magnetisch veld (het primaire veld genoemd) rond de sensor. Wanneer de sensor naast een geleidend teststuk wordt geplaatst (bijv. een geleidende Ferromagnetische wand structuur), induceert dit voorbijgaande magnetische veld tijd wisselende wervelstromen in het proefstuk. Deze wervelstromen genereren een secundair magnetisch veld (het secundaire veld genoemd) dat zich tegen het primaire veld verzet. Als reactie op het resulterende effect van de primaire en secundaire velden, wordt een voorbijgaande spanning geïnduceerd in de detector spoel-die het tijddomein PEC-signaal van belang voor dit werk wordt.

De PEC sensor detector spoel spannings verval snelheid (aangeduid als β) is gemeld6,7,8 om de evenredigheid β Equation 7 μσd2, wanneer een signaal wordt verkregen plaatsen van een PEC-sensor boven een geleidende Ferromagnetische laag van magnetische permeabiliteit μ, elektrische geleidbaarheid σ, en dikte d. Hoewel deze functie van het verval cijfer een aanzienlijke immuniteit heeft tegen parameters zoals sensor grootte, sensor vorm, en lift-off6,7,8, waardoor de verval snelheid zeer wenselijk is voor uitdagende nde scenario’s zoals in situ pipe conditiebeoordeling9,10,11, moet deze functie worden gekalibreerd (d.w.z. μ, σ van het te inspecteren materiaal) om dikte mogelijk te maken (d.w.z. , d) kwantificering. Om conventionele methoden voor het bederf op basis van dikte kwantificering van6,8mogelijk te maken, moet deze kalibratie worden uitgevoerd door kalibratie monsters6,8 te extraheren of door op wervelstroom gebaseerde materiaaleigenschappen karakterisatie methoden12,13te betrekken. Als alternatief kan de complexiteit van kalibratie worden vermeden door dikte in de vorm van relatieve dikte te vertegenwoordigen. Stel dat een nde oefening wordt uitgevoerd en dat β -waarden worden geëxtraheerd uit signalen, dan wordt de β -waarde die kwalitatief representatief is voor het maximale dikte punt in het proefstuk beschouwd als een referentie (d.w.z. βRef Equation 7 μσdMax2); vervolgens kan de dikte van een andere locatie worden weergegeven als een percentage van de maximale dikte in de vorm Equation 1 , met een relatieve dikte als de uitvoer, wat nog steeds nuttige kwalitatieve informatie is als een nde-uitgang die ook de eenvoud draagt van het niet hoeven te kalibreren voor μ, σ. Het hierin gepresenteerde protocol beschrijft de stappen die moeten worden gevolgd om dit te bereiken.

Aangezien de verval snelheid β toont algemeenheid aan de detector Coil-based PEC sensor architectuur terwijl het tonen van immuniteit tegen parameters van het ontwerp van de sensor en de lift-off6,7,8,14, beoefenaren kunnen gebruik maken van elke detector Coil gebaseerde PEC sensing systeem van hun keuze op een geschikte geleidende ferromagnetisch materiaal voor het uitvoeren van relatieve dikte kwantificering naar aanleiding Een PEC sensor design voorbeeld voor een geleidende ferromagnetisch materiaal is beschikbaar voor geïnteresseerde lezers15. De signalen en resultaten die in dit werk werden gepresenteerd, werden verkregen met behulp van het PEC-systeem ontwikkeld door de University of Technology Sydney6,8. Het geleidende Ferromagnetische materiaal dat wordt gebruikt voor representatieve resultaten verkregen door het PEC-systeem is grijs gietijzer geëxtraheerd uit een pijp test-bed9,10,11 in Sydney Australia.

Opgemerkt moet worden dat de methoden, resultaten en discussies die in deze publicatie worden gepresenteerd, zich expliciet richten op het gebruik van de detector Coil-based PEC sensor architectuur tijddomeinsignaal verval snelheid voor dikte kwantificering van geleidende Ferromagnetische materialen. De publicatie bevat geen bredere discussie over algemene conventies van PEC sensing Principles en sensor configuraties. Andere gepubliceerde werk16,17,18 kan nuttig zijn voor lezers om meer inzicht te krijgen over PEC sensor configuraties anders dan de detector Coil-gebaseerde sensor architectuur.

Protocol

1. de afbraaksnelheid β uit een beschikbaar detector Coil-gebaseerd PEC-signaal extraheren Express een beschikbaar experimenteel opgenomen PEC-signaal (d.w.z. een tijddomein detector spoelspanning (aangeduid als V(t))) in de logaritmische vorm van LN [V(t)]. Een typisch PEC-signaal uitgedrukt in de vorm van LN [V(t)] wordt weergegeven in Figuur 1. Zoek een lineair gebied in de vorm van <img align="center" alt…

Representative Results

De representatieve resultaten in deze sectie zijn gegenereerd met behulp van de PEC-signalen die als aanvullend materiaal met verwijzing8worden verstrekt; zoals hierboven vermeld, zijn de signalen vastgelegd op grijs gietijzer monsters geëxtraheerd uit de pipe test bed in Sydney Australia, waarvan de locatie en vintage details zijn voorzien in de referenties9,10,11. <strong cl…

Discussion

Een protocol voor het kwantificeren van de relatieve dikte (d.w.z. dikte als percentage met betrekking tot een referentie) van geleidende Ferromagnetische materialen met behulp van detector Coil-gebaseerde PEC-sensoren werd gepresenteerd. Het belangrijkste voordeel van deze methode is de mogelijkheid om de kalibratie vereiste te overwinnen (d.w.z., overwin de noodzaak om de magnetische permeabiliteit en elektrische geleiding van het materiaal dat wordt geïnspecteerd te meten of te schatten om de dikte kwantificering mog…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

De auteurs willen graag de bijdragen van Michael Behrens en Damith Abeywardana erkennen bij het ontwerpen en implementeren van verschillende sensing hardware componenten. De rol van het onderzoekstoezicht van Alen Alempijevic, Teresa Vidal-Calleja, Gamini Dissanayake en Sarath Kodagoda, alsmede bijdragen van alle personen en organisaties die zijn gefinancierd en samenwerken met het project voor kritische leidingen, worden ook erkend .

Materials

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.

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. , 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. , 1762-1767 (2014).
  22. Ulapane, A. M. N. N. B. . Nondestructive evaluation of ferromagnetic critical water pipes using pulsed eddy current testing (Doctoral dissertation). , (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). , 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). , 1926-1931 (2017).
  25. Thiyagarajan, K. . Robust sensor technologies combined with smart predictive analytics for hostile sewer infrastructures (Doctoral dissertation). , (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. , 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).

Play Video

Cite This Article
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).

View Video