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J-GLOBAL ID：202202275070548634   整理番号：22A0439569

圧縮センシングに基づくマルチヘリカルLamb波を用いたパイプラインの高分解能トモグラフィー【JST・京大機械翻訳】

High resolution tomography of pipeline using multi-helical Lamb wave based on compressed sensing

著者 (5件)： Wang Zhe (State Key Laboratory of Power System, Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Huang Songling (State Key Laboratory of Power System, Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Shen Gongtian (China Special Equipment Inspection and Research Institute, Beijing 100029, China) ,  Wang Shen (State Key Laboratory of Power System, Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Zhao Wei (State Key Laboratory of Power System, Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China)
資料名： Construction and Building Materials  (Construction and Building Materials)
巻： 317  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0560A  ISSN： 0950-0618  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 腐食と浸食はパイプライン構造の材料健全性を脅かす。超音波誘導波は欠陥の検出と可視化を容易にする。しかし,波動回折を考慮したパイプラインの高分解能トモグラフィーは良く確立されていない。本研究では,パイプラインのクロスホールトモグラフィー再構成における限られた投影のための圧縮センシング方式を提案した。パイプライン周辺の変換器の二重リングアレイの配置を記述するために,Fourier回折定理を構築した。圧縮センシングのアイデアに基づいて,画像再構成を最適化問題に変換した。連続反復を適用して,限られた投影から高分解能画像を得た。提案したトモグラフィモデルの有効性を検証するために,可変深さ欠陥を有限要素モデルで構築し,得られた超音波投影をトモグラフィーに用いた。画像結果の定量的評価のために,最も薄い壁厚の推定誤差と画像の再構成誤差を定義した。さらに,ノイズを導入し,20と10dBの条件の下で画像品質を観察した。実際の複雑な欠陥も調べ,実験的検証を行った。結果は,パイプライン厚み分布が高精度を達成することを示した。対応する比較は,イメージングのためにマルチヘリカルLamb波を使用する利点を実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 回折 ,  雑音 ,  浸食 ,  超音波 ,  波動 ,  最適化問題 ,  可視化 ,  画像処理 ,  画質 ,  *Lamb波 ,  *トモグラフィー ,  *高分解能 ,  画像再構成
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 圧縮センシング ,  回折トモグラフィー ,  画像再構成 ,  Lamb波 ,  パイプライン検査

分類 (2件)： コンクリート構造  (RA04030A) ,  建設材料試験  (RA06020D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 圧縮センシング ,  マルチ ,  Lamb波 ,  パイプライン ,  高分解能 ,  トモグラフィー