Summary

Quantificare lo spessore relativo dei materiali Ferromagnetici conduttivi utilizzando sensori di corrente eddy a coil e urio

Published: January 16, 2020
doi:

Summary

Qui presentiamo un protocollo per quantificare lo spessore relativo (cioè lo spessore come percentuale rispetto a un riferimento) dei materiali ferromagnetici conduttivi utilizzando sensori di corrente eddy a base di bobina del rivelatore, superando la calibrazione Requisito.

Abstract

La quantificazione dello spessore dei materiali ferromagnetici conduttivi mediante la valutazione non distruttiva (NDE) è una componente cruciale del monitoraggio strutturale della salute delle infrastrutture, in particolare per valutare le condizioni di grandi diametri tubi ferromagnetici presenti nei settori dell’energia, dell’acqua, del petrolio e del gas. Il rilevamento della corrente eddy pulsata (PEC), in particolare l’architettura del sensore PEC basata sulla bobina del rivelatore, si è affermata nel corso degli anni come mezzo efficace per servire questo scopo. Negli approcci per la progettazione di sensori PEC e di elaborazione sono stati presentati approcci per la progettazione di sensori PEC e di elaborazione. Negli ultimi anni, è stato studiato l’uso del tasso di decadimento del segnale PEC del dominio temporale basato sulla bobina del rivelatore ai fini della quantificazione dello spessore. Tali opere hanno stabilito che il metodo basato sul tasso di decadimento mantiene generalità all’architettura del sensore basato sulla bobina del rivelatore, con un grado di immunità a fattori come la forma e le dimensioni del sensore, il numero di giri di bobina e la corrente di eccitazione. Inoltre, questo metodo ha dimostrato la sua efficacia in NDE di grandi tubi in ghisa grigia. Seguendo tale letteratura, l’obiettivo di questo lavoro è esplicitamente il rivelatore di sensori PEC del rilevamento del decadimento della tensione della bobina- quantificazione dello spessore del materiale ferromagnetico basato. Tuttavia, la sfida che questo metodo deve affrontare è la difficoltà di calibrazione, soprattutto quando si tratta di applicazioni come la valutazione delle condizioni del tubo in situ poiché la misurazione delle proprietà elettriche e magnetiche di alcuni materiali da tubo o l’ottenimento della calibrazione campioni è difficile nella pratica. Motivato da tale sfida, a differenza della stima dello spessore effettivo come fatto da alcuni lavori precedenti, questo lavoro presenta un protocollo per utilizzare il metodo basato sul tasso di decadimento per quantificare lo spessore relativo (cioè lo spessore di una particolare posizione rispetto a un spessore massimo), senza la necessità di calibrazione.

Introduction

La tecnica di rilevamento della corrente eddy pulsata (PEC) è forse il membro più versatile della famiglia delle tecniche di valutazione non distruttiva della corrente eddy (NDE) e ha molte applicazioni nel rilevamento e nella quantificazione dei difetti, e la geometria dei metalli e delle strutture metalliche1. La quantificazione dello spessore di strutture conduttive simili a pareti ferromagnetiche, con spessori di parete non superiori a pochi millimetri a poche decine di millimetri, è un servizio di ingegneria ad alta richiesta nel campo del monitoraggio strutturale della salute delle infrastrutture. Infrastrutture critiche fatte di leghe ferromagnetiche che richiedono questo servizio sono comunemente disponibili nelle industrie dell’energia, dell’acqua, del petrolio e del gas. Mentre i sensori PEC possono essere progettati seguendo diverse architetture, l’architettura basata sulla bobina del rivelatore è stata determinata come la più efficace e comunemente utilizzata nella valutazione delle condizioni dei materiali ferromagnetici2,3,4,5. Pertanto, è l’architettura del sensore PEC basata sulla bobina del rivelatore che pone le basi per il problema della quantificazione dello spessore dei materiali ferromagnetici conduttivi.

L’architettura del sensore PEC basata sulla bobina del rivelatore è tipicamente costituita da due bobine di rame concentricamente, a giuntozza dell’aria,2,3,4,5,6(tipicamente bobine di rame). È abbastanza comune avvolgere queste bobine per essere circolari nella forma2,3,4,5,6, ma occasionalmente sono state utilizzate bobine a forma rettangolare6. Dalle due bobine nel sensore, una si comporta come una bobina di eccitatore mentre l’altra agisce come la bobina del rivelatore. In un sensore PEC, la bobina di eccitatore è eccitata da un impulso di tensione – qualcosa che può essere caratterizzato come una funzione di passo pesante in linea di principio. Questa eccitazione pulsata genera un campo magnetico transitorio (chiamato campo primario) intorno al sensore. Quando il sensore è posizionato accanto a un pezzo di prova conduttivo (ad esempio, una struttura a parete ferromagnetica conduttiva), questo campo magnetico transitorio induce correnti eddy variabili nel pezzo di prova. Queste correnti eddy generano un campo magnetico secondario (chiamato campo secondario) che si oppone al campo primario. In risposta all’effetto risultante dei campi primario e secondario, una tensione transitoria viene indotta nella bobina del rivelatore – che diventa il segnale PEC del dominio temporale di interesse per questo lavoro.

Il tasso di decadimento della tensione della bobina del sensore PEC (indicato come ) è stato segnalato6,7,8 per mostrare la proporzionalità Equation 7 d2, quando si acquisisce un segnale posizionando un sensore PEC al di sopra di uno strato ferromagnetico conduttivo di permeabilità magnetica, conduttività elettrica e spessore d. Anche se questa caratteristica del segnale di decadimento ha una notevole immunità a parametri come la dimensione del sensore, la forma del sensore e il decollo6,7,8, il che rende il tasso di decadimento altamente desiderabile per scenari NDE impegnativi come la valutazione della condizione del tubo in situ9,10,11, questa caratteristica deve essere calibrata (cioè, , s stimato da , il materiale ispezionato) per abilitare lo spessore (cioè , d) quantificazione. Per abilitare i metodi convenzionali di quantificazione dello spessore basata sul tasso di decadimento6,8, questa calibrazione deve essere effettuata estraendo campioni di calibrazione6,8 o coinvolgendo i metodi di caratterizzazione delle proprietà del materiale basato sulla correnteeddy 12,13. In alternativa, la complessità della calibrazione può essere evitata rappresentando lo spessore sotto forma di spessore relativo. Si supponga che venga eseguito un esercizio di NDE e che vengano estratti i valori di , quindi, il valore di , qualitativamente rappresentativo del punto di spessore massimo nel pezzo di prova, viene considerato come un riferimento (ad esempio, , ref ,rifmax Equation 7 2); quindi, lo spessore di qualsiasi altra posizione può essere rappresentato come percentuale dello spessore massimo nella forma Equation 1 , presentando uno spessore relativo come l’output, che è ancora utile informazioni qualitative come un output NDE che porta anche la semplicità di non dover calibrare per . Il protocollo qui presentato descrive i passi da seguire per raggiungere questo obiettivo.

Dal momento che il tasso di decadimento mostra generalità all’architettura del sensore PEC basato sulla bobina del rivelatore, mentre mostra l’immunità ai parametri del design del sensore e al decollo6,7,8,14, i praticanti possono utilizzare qualsiasi sistema di rilevamento PEC basato sulla bobina del rivelatore di loro scelta su un materiale ferromagnetico conduttivo adatto per eseguire la quantificazione relativa dello spessore seguendo il protocollo qui. Un esempio di progettazione di sensori PEC per un materiale ferromagnetico conduttivo è disponibile per i lettori interessati15. I segnali e i risultati presentati in questo lavoro sono stati acquisiti utilizzando il sistema PEC sviluppato dall’Università di Tecnologia Sydney6,8. Il materiale ferromagnetico conduttivo utilizzato per risultati rappresentativi acquisiti dal sistema PEC è il gesso grigio estratto da un tubo di prova-letto9,10,11 a Sydney Australia.

Va notato che i metodi, i risultati e le discussioni presentate in questa pubblicazione si concentrano esplicitamente sull’uso del tasso di decadimento del segnale DEL dominio temporale dell’architettura del segnale del dominio temporale del segnale del dominio temporale del rivelatore per la quantificazione dello spessore dei materiali ferromagnetici conduttivi. La pubblicazione non include una discussione più ampia sulle convenzioni generali dei principi di rilevamento PEC e sulle configurazioni dei sensori. Altri lavori pubblicati16,17,18 possono essere utili per i lettori per ottenere maggiori informazioni sulle configurazioni dei sensori PEC diverse dall’architettura dei sensori basati sulla bobina del rilevatore.

Protocol

1. Estrazione del tasso di decadimento da un segnale PEC basato sulla bobina del rilevatore disponibile Esprimere un segnale PEC catturato sperimentalmente disponibile (ad esempio, una tensione della bobina del rivelatore di dominio temporale (indicata come V(t))) nella forma logaritmica di ln[V(t)]. Un tipico segnale PEC espresso sotto forma di ln[V(t)] è mostrato nella Figura 1. Trovare una regione lineare …

Representative Results

I risultati rappresentativi all’interno di questa sezione sono stati generati utilizzando i segnali PEC forniti come materiale supplementare con riferimento8; come accennato in precedenza, i segnali sono stati catturati su campioni di ghisa grigia estratti dal letto di prova del tubo a Sydney in Australia, la cui posizione e dettagli vintage sono forniti nei riferimenti9,10,11. <p class="jove_content"…

Discussion

È stato presentato un protocollo per quantificare lo spessore relativo (cioè lo spessore come percentuale rispetto a un riferimento) dei materiali ferromagnetici conduttivi utilizzando sensori PEC basati sulla bobina del rivelatore. Il vantaggio principale di questo metodo è la capacità di superare il requisito di calibrazione (cioè superare la necessità di misurare o stimare la permeabilità magnetica e la conduttività elettrica del materiale ispezionato per consentire la quantificazione degli spessori). Il proto…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Gli autori desiderano riconoscere i contributi di Michael Behrens e Damith Abeywardana nella progettazione e nell’implementazione di diversi componenti hardware di rilevamento. Sono riconosciuti anche i ruoli di supervisione della ricerca svolti da Alen Alempijevic, Teresa Vidal-Calleja, Gamini Dissanayake e Sarath Kodagoda, nonché i contributi di tutte le persone e le organizzazioni che hanno finanziato e collaborato con il Critical Pipes Project .

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