Električna impedansna tomografija (EIT) je nedestruktivna tehnika snimanja koja se koristi za vizuelizaciju unutrašnjosti materijala. U ovoj metodi, električna struja se ubrizgava između dve elektrode, stvarajući električno polje, a druge elektrode mere izobličenja izazvana prisustvom stranih predmeta unutar materijala.
U poređenju sa drugim metodama snimanja, kao što su rendgensko snimanje, kompjuterska tomografija i slikanje magnetnom rezonancom, EIT ima prednosti što je niska cena i manje glomazan jer ne zahteva velike magnete ili zračenje. Zbog toga ima veliki potencijal kao nedestruktivna metoda za praćenje zdravlja konstrukcija za složene i komplikovane građevinske materijale na bazi cementa.
Izazov sa EIT-om, međutim, leži u preciznoj rekonstrukciji dobijenih informacija kao slika. Za ovu svrhu se obično koriste algoritmi kao što su jednostepeni Gaus-Njutn, primarni metod dvostruke unutrašnje tačke i iterativni Gaus-Njutn (IGN). Međutim, zbog prirode EIT-a, rešenja dobijena korišćenjem navedenih matematičkih metoda sadrže neke netačnosti.
Nedavno, da bi se prevazišao ovaj problem, korišćeni su algoritmi mašinskog učenja kao što su jednodimenzionalne konvolucione neuronske mreže (1D-CNN). Međutim, slabost ovih algoritama leži u rukovanju ranije nevidljivim podacima, što smanjuje njihovu efikasnost.
Da bi se suočio sa ovim izazovima, vanredni profesor Takashi Ikuno sa Univerziteta nauke u Tokiju (TUS), zajedno sa svojim saradnicima, Keiia Minakava, Keigo Ohta i Hiroaki Komatsu sa TUS-a i vanredni profesor Tomoko Fukuiama sa Univerziteta Ritsumeikan, svi iz Japana, su sada razvio je novi hibridni EIT pristup, nazvan AND, koji kombinuje prednosti IGN-a i 1D-CNN-a.
Kada je odnos površine poprečnog preseka stranog tela prema uzorku bio 5k10 -4 (veoma malo strano telo), sadašnji pristup je smanjio grešku veličine na manje od 1/6 greške konvencionalne EIT metode. Njihovi nalazi su objavljeni u časopisu AIP Advances 12. januara 2024.
„Iz perspektive prevencije katastrofa, važna je analiza dotrajalosti postojećih objekata izgrađenih u periodu visokog ekonomskog rasta. Naša nova metoda može poboljšati primenu EIT-a kao metode ispitivanja bez razaranja i doprineti sprečavanju urušavanja zgrada“, kaže Ikuno. .
Inovativna AND metoda izvodi 2D logičke operacije na više slika dobijenih od EIT-a da bi otkrila male strane objekte unutar materijala. U svojoj studiji, tim je testirao svoju AND metodu na stvarnim uzorcima cementa koristeći i simulacijske i eksperimentalne podatke, upoređujući njegove performanse sa IGN i 1D-CNN metodama u oba scenarija.
Kada su koristili podatke simulacije, otkrili su da je IGN metoda dovela do velikih grešaka u rekonstruisanim slikama kako se veličina stranih objekata smanjivala. Nasuprot tome, AND metoda je rekonstruisala položaj i veličinu stranih objekata tačnije nego IGN i 1D-CNN.
Štaviše, sa eksperimentalnim podacima, istraživači su otkrili da su i predložena AND metoda i 1D-CNN metoda tačnije od IGN. Pored toga, identifikovali su još jedan metod za poboljšanje tačnosti EIT-a.
Dr Ikuno objašnjava: „Jedan pristup za poboljšanje EIT-a je promena trenutnog uzorka ubrizgavanja. Promenom prostorne distribucije električnog polja i kombinovanjem sadašnjeg pristupa sa drugim NDE tehnikama, rezolucija za detekciju veličine i položaja stranih čestica može se poboljšati.“ Ovo je fokus njihovog budućeg istraživanja.
„Predloženi metod rekonstrukcije EIT-a, iako je inferioran u odnosu na druge NDE u smislu rezolucije, ima prednosti u pogledu veličine opreme i cene. Može dovesti do poboljšane detekcije stranih objekata bez razaranja, omogućavajući lakšu i redovniju procenu zdravlja zgrade.
„Takođe bi mogao da se upotrebi za brzu bezbednosnu proveru nakon zemljotresa ili eksplozije. Štaviše, očekuje se da će biti lako obučiti inspektore i osoblje da koriste ovu tehnologiju“, zaključuje dr Ikuno.
Sve u svemu, ovi nalazi označavaju značajan korak napred u EIT tehnologiji, koja bi mogla postati važna tehnika detekcije za sprečavanje urušavanja zgrade u budućnosti.
