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Im Jahre 2011 wurde in Deutschland nach 50 Jahren der Ausstieg aus der kommerziellen Kernenergie beschlossen. Fünf Jahre später war Deutschland mit 80.000 GWh immer noch unter den zehn größten Atomstromproduzenten. Im darauffolgenden Jahr wurden weltweit 2.500.000 GWh Atomstrom produziert. Durch die Atomstromproduktion fallen große Mengen an radioaktiven Reststoffen an, die bis zu mehrere tausend Jahre für einen vollständigen Abbau benötigen. Aus dieser Problematik geht die Debatte über den Verbleib der Reststoffe hervor. Die Endlagerung in tiefen Gesteinsschichten ist eine Lösung für das Problem. Voraussetzung ist hierbei allerdings die Gewährleistung eines dauerhaften Schutzes vor ionisierender Strahlung, die durch Verschlüsse der tiefen Gesteinsschichten in Form von Verschlussbauwerken erzielt werden sollen. Es gilt die bauliche Integrität sowie die Dichtwirkung der Verschlussbauwerke dauerhaft zu überwachen und zu prüfen, um eine langfristige Verzögerung der Radionuklidfreisetzung zu gewährleisten.
IMS trägt zur Luftfrachtsicherheit bei
Geltende Luftsicherheitsgesetze verpflichten Luftsicherheitsbehörden, Flughafenbetreiber und Fluggesellschaften umfassende Sicherheitsmaßnahmen auf den Flughäfen zu ergreifen, um die Gefahr möglicher terroristischer Bedrohungen zu erkennen und zu verhindern. Wenn ein verdächtiges Objekt durch Röntgenstrahlen identifiziert wurde, kann die IMS als schnelles Analyseverfahren vor Ort orthogonal zur Radiologie eingesetzt werden, um chemische Informationen über Gefahrstoffe wie Sprengstoffe oder Drogen vor dem Abflug zu erhalten.
Vor der Detektion von Sprengstoffen beginnt die Untersuchung eines verdächtigen Objekts mit der Probenahme mittels Wischprobensammlern. Eine Luftsicherheitskontrollkraft wischt dabei Oberflächen des Objekts mit einem Probensammler ab, um Partikel von Gefahrstoffen zu sammeln. Der beladene Probensammler wird anschließend in einen Probeneinlass eingeführt. Nach thermischer Desorption der gesammelten Stoffe erhält der Bediener (z. B. Luftsicherheitskontrollkraft) ein boolesches Ergebnis - "Alarm" oder "Kein Alarm".
Verfahren und Ergebnisse
In dieser Studie wurden drei Verfahren mit vier ECAC-zertifizierten ETD-Geräten zur Entwicklung eines Unsicherheitskonzeptes bezüglich der Probenahme (PN) angewandt:
I) direkte Probenaufnahme durch lösemittelbasierten Auftrag einer bekannten Sprengstoffmenge auf einem Probensammler,
II) Auftragung einer bekannten Menge eines gelösten Sprengstoffs auf einem 10 cm × 10 cm Substrat (Aluminium, Papier, Eisen und Polyvinylchlorid) und manuelle PN nach Lösemittelverdampfung,
III) lösemittelbasierter Sprengstoffauftrag auf eine PTFE- oder PTFE-beschichtete Glasfaseroberfläche, nach Lösemittelverdunstung trockene Übertragung auf das zu beprobende Substrat zur PN.
Nach dem binären Regressionsverfahren wurde die funktionale Abhängigkeit der Detektionswahrscheinlichkeit von einer bekannten Sprengstoffmasse mit einer Logit-Funktion beschrieben:
POD=1/(1+e^(-A·(m-B))).
Dabei ist POD die Wahrscheinlichkeit der Detektion für eine bekannte Sprengstoff-Masse, die Parameter A (logistische Wachstumsrate der Kurve) und B (m-Wert des Mittelpunktes des Sigmoids) sind geschätzte Parameter nach der Methode der kleinsten Quadrate, und m ist die Sprengstoffmasse.
Das entwickelte Messunsicherheitsmodell kombiniert quantitative Ergebnisse aus Wägen, Lösen und Pipettieren sowie qualitative Ergebnisse - "Alarm" oder "Kein Alarm" und die Unsicherheit der PN. Identifizierte Unsicherheitsursachen sind die Durchführung der Wischprobenahme, Staub, Lösemitteleffekte und die Unsicherheit bei der Herstellung von Testlösungen.
In vielen Umgebungen, besonders bei hohen Temperaturen, korrosiven Umgebungen oder auf bewegten oder schlecht zugänglichen Flächen, kann die Temperatur nicht oder nur mit nicht akzeptablem Aufwand mit Berührungsthermometern gemessen werden. Diese Umgebungsbedingungen sind unter anderem in der chemischen Industrie, der Lebensmittel-, Metall-, Glas-, Kunststoff- und Papierherstellung sowie bei der Lacktrocknung anzutreffen. In diesen Bereichen kommen Strahlungsthermometer zum Einsatz. Der VDI-Statusreport zeigt typische Anwendungsfelder von nicht radiometrisch kalibrierten Wärmebildkameras und von radiometrisch kalibrierten Thermografiekameras. Um verlässlich mit spezifizierten Messunsicherheiten berührungslos Temperaturen zu messen, müssen die Strahlungsthermometer und Thermografiekameras nicht nur kalibriert, sondern radiometrisch und strahlungsthermometrisch umfassend charakterisiert werden. Auch die optische Materialeigenschaft, der spektrale Emissionsgrad und die Gesamtstrahlungsbilanz (Strahlung des Messobjekts und der Umgebung) sind bei der industriellen Temperaturmessung von großer Bedeutung. In den letzten Jahrzehnten ist dazu ein umfassendes technisches Regelwerk entstanden, das wir Ihnen mit diesem VDI-Statusreport vorstellen. Manche in den Richtlinien beschriebenen Kennwerte mögen abstrakt wirken. In diesem Statusreport zeigen wir an konkreten Beispielen, was diese Kenngrößen für die berührungslose Temperaturmessung bedeuten. Beispiele von Anwendungen zeigen, wo temperaturmessende Thermografiekameras und ausschließlich bildgebende Wärmebildkameras in der Praxis eingesetzt werden. Mit einer Analyse, welche Themen und Anwendungen derzeit besonders intensiv diskutiert werden, versuchen wir Trends für zukünftige Entwicklungen herauszuarbeiten.
This paper presents deep unfolding neural networks to handle inverse problems in photothermal radiometry enabling super resolution (SR) imaging. Photothermal imaging is a well-known technique in active thermography for nondestructive inspection of defects in materials such as metals or composites. A grand challenge of active thermography is to overcome the spatial resolution limitation imposed by heat diffusion in order to accurately resolve each defect. The photothermal SR approach enables to extract high-frequency spatial components based on the deconvolution with the thermal point spread function. However, stable deconvolution can only be achieved by using the sparse structure of defect patterns, which often requires tedious, hand-crafted tuning of hyperparameters and results in computationally intensive algorithms. On this account, Photothermal-SR-Net is proposed in this paper, which performs deconvolution by deep unfolding considering the underlying physics. This enables to super resolve 2D thermal images for nondestructive testing with a substantially improved convergence rate. Since defects appear sparsely in materials, Photothermal-SR-Net applies trained blocksparsity thresholding to the acquired thermal images in each convolutional layer. The performance of the proposed approach is evaluated and discussed using various deep unfolding and thresholding approaches applied to 2D thermal images. Subsequently, studies are conducted on how to increase the reconstruction quality and the computational performance of Photothermal-SR-Net is evaluated.
Thereby, it was found that the computing time for creating high-resolution images could be significantly reduced without decreasing the reconstruction quality by using pixel binning as a preprocessing step.
Learned block iterative shrinkage thresholding algorithm for photothermal super resolution imaging
(2020)
Block-sparse regularization is already well-known in active thermal imaging and is used for multiple measurement based inverse problems. The main bottleneck of this method is the choice of regularization parameters which differs for each experiment. To avoid time-consuming manually selected regularization parameters, we propose a learned block-sparse optimization approach using an iterative algorithm unfolded into a deep neural network. More precisely, we show the benefits of using a learned block iterative shrinkage thresholding algorithm that is able to learn the choice of regularization parameters. In addition, this algorithm enables the determination of a suitable weight matrix to solve the underlying inverse problem. Therefore, in this paper we present the algorithm and compare it with state of the art block iterative shrinkage thresholding using synthetically generated test data and experimental test data from active thermography for defect reconstruction. Our results show that the use of the learned block-sparse optimization approach provides smaller normalized mean square errors for a small fixed number of iterations than without learning. Thus, this new approach allows to improve the convergence speed and only needs a few iterations to generate accurate defect reconstruction in photothermal super resolution imaging.
Laser excited super resolution thermal imaging for nondestructive inspection of internal defects
(2020)
A photothermal super resolution technique is proposed for an improved inspection of internal defects. To evaluate the potential of the laser-based thermographic technique, an additively manufactured stainless steel specimen with closely spaced internal cavities is used. Four different experimental configurations in transmission, reflection, stepwise and continuous scanning are investigated. The applied image post-processing method is based on compressed sensing and makes use of the block sparsity from multiple measurement events. This concerted approach of experimental measurement strategy and numerical optimization enables the resolution of internal defects and outperforms conventional thermographic inspection techniques.
Improvement of effectiveness of in-service inspection in nuclear power plants (IAEA-TECDOC-1853)
(2018)
This publication represents a consensus among experts drawn from the IAEA and global practitioners to compile a set of common or good individual practices for use at nuclear power plants to improve ISI effectiveness. It sets forth a number of strategies and practices for improving the effectiveness of ISI and investigates the role of ISI in maintaining or improving safety at plants and the relationship of ISI improvement to cost. Strategies for improving ISI effectiveness are discussed, with consideration given to the entire framework of ISI, including effective selection of the proper inspection scope, inspection interval and NDE efficiency.
This publication is an update of the publication IAEA-TECDOC-1400, Improvement of In-service Inspection in Nuclear Power Plants, which was published in 2004. It takes into account new techniques and technologies for qualification processes for methodologies, equipment, procedures and personnel as well human factors in NDE inspections.