Analytische Chemie
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Die regelmäßige Überprüfung von Eisenbahnradsatzwellen auf betriebsbedingte Schädigungen ist ein fester Bestandteil des Instandhaltungskonzeptes von Eisenbahnfahrzeugen. Insbesondere bei hohen Achslasten und hohen Rotationsgeschwindigkeiten ist eine detaillierte regelmäßige Prüfung notwendig. In den letzten Jahren wurden für diese Prüfaufgabe mechanisierte Ultraschallprüfsysteme entwickelt, erfolgreich eingeführt und etabliert. Für eine Weiterentwicklung dieser Technologie stehen die Themen Erhöhung der Auflösung, Reduzierung von Oberflächen- und Störeinflüssen, Verkürzung von Prüfzeiten, Verbesserung der POD, Verlängerung von Inspektionsintervallen, Vereinfachung der Auswertung und die Möglichkeit der Durchführung von Analyseprüfungen im Vordergrund. Es werden Ansätze und neue Konzepte zur Lösung dieser Herausforderungen vorgestellt.
Die zerstörungsfreie Prüfung (ZfP) ist aus solchen Bereichen unseres Lebens nicht mehr wegzudenken, in denen Schäden mit hohen Folgekosten oder Gefährdungen von Menschenleben entstehen können (Beispiele: Transportwesen, Energieerzeugung, Chemieindustrie). In der Praxis kann ein Prüfsystem an seine Grenzen geraten, z.B. bei kleinen Defekten. Defekte mit kritischer Größe werden möglicherweise nicht detektiert. Daher müssen probabilistische Bewertungsverfahren das Prüfsystem beschreiben.
Es wird eine objektive Qualitätskennzahl gesucht, auf deren Basis die Anwendbarkeit der Prüfmethode definiert werden soll. Die Auffindwahrscheinlichkeit (engl. probability of detection - POD) erfüllt diese Anforderung. Die POD zeigt auf Basis des Zusammenhangs und der Streuung der Daten, ob das Verfahren für die Prüftätigkeit akzeptiert werden kann oder noch verbessert werden muss.
Das ursprüngliche POD-Verfahren wurde für quasi eindimensionale Defekte in dünnen Luftfahrtbauteilen entwickelt. In der industriellen Realität ist diese Bewertung ein Balanceakt zwischen Statistik und Durchführbarkeit: Die Prüfung soll mit realen Defektdaten für die spätere Produktion des Bauteils (bzw. wiederkehrende Wartungsprüfung) bewertet werden. Doch die notwendige Gegenüberstellung zwischen Schliffdaten, für die Erfassung der wahren Defektgröße von räumlich ausgeprägten Defekten und dem Signal eines ZfP-Systems stellt sich als herausfordernde und kostenintensive Aufgabe heraus. Sowohl die Aufstellung eines gemeinsamen Koordiantensystems als auch die Beschreibung und Angleichung der Daten stellen eine notwendige Vorarbeit dar. In dieser Arbeit wird ein mögliches Vorgehen entwickelt, dass im Weiteren eingesetzt werden kann. Während in der Literatur zum Thema POD häufig die Begrenzung des Einsatzes einer eindimensionalen POD (POD mit einem Defektparameter) für reale Defekte bereits erkannt wurde, soll außerdem in dieser Arbeit das Verfahren auf der Signalseite umfassender erweitert werden, um die Einbeziehung realer Defekte in die POD-Bewertung zu ermöglichen. Hierfür werden mit Hilfe dieser Arbeit zwei wesentliche Neuerungen in der POD-Bewertung eingeführt:
1. Die Anzeigenfläche wird als wichtiges Indiz zur Detektion in die Bewertung eingeführt. Dabei zeigt der Ansatz einer Observer-POD, bei dem der Detektierbarkeit eines Defekts beschrieben wird, eine Möglichkeit in die Bewertung zu erweitern. Jedoch wird die notwendige Datenanzahl die für eine Observer-POD selten mit Experimenten erreicht. Daher schlagen wir die Einführung eines Glättungsalgorithmus vor, um auch auf der Basis von wenigen Daten die Flächenabhängigkeit zu erfassen. Der Algorithmus wird hierbei durch simulierte Daten auf seine Funktionsfähigkeit überprüft, bevor er auf reale Defekte angewendet wird. Gleichzeitig helfen die simulierten Daten einen Vergleich zu den vorhergegangenen Ansätzen zu ermöglichen.
2. Darüber hinaus reichen die Daten der realen Defekte häufig nicht aus, um die statistische Forderung zu gewährleisten, so dass es notwendig, wird künstliche Defekte mit einzubeziehen. Deshalb sollen die vorhanden künstlichen Defekte in Form von Referenzdefekten mit einbezogen werden, um die statistische Grundlage zu erhöhen. Für die Prüfung von Referenzdefekten sind jedoch wichtige Einflussgrößen (z.B. Oberflächenrauhigkeit) nicht vorhanden. Wegen der unterschiedlichen Aussagekraft der Daten und zur Vermeidung einer zu optimistischen Abschätzung, ist eine einfache Mischung der Daten ausgeschlossen. Um realen Defekten eine Möglichkeit dafür zu schaffen, dass die Eigenschaften der realen Defekte angemessen auf das Ergebnis der Bewertung des Verfahrens Einfluss nehmen können, wird eine gewichtete Kombination der Defektdaten für die Bewertung vorgestellt. Das Vorgehen wird am Beispiel der radiographischen Prüfung einer elektronenstrahlgeschweißten Naht durchgeführt. Die Schweißnaht verbindet den Deckel zur Außenwand eines Kupferbehältern, der für die spätere Endlagerung von verbrauchten Brennstäben aus Kernkraftwerken entwickelt wurde. Die Messergebnisse stammen aus von der Firma Posiva Oy, dem zuständigen Unternehmen für die Endlagerung von verbrauchten Brennstäben aus Kernkraftwerken in Finnland. Hierbei stellt die POD-Bewertung ein wichtiges Element in der Gesamtrisikobewertung für das Endlagersystem dar.
Non-Destructive Testing (NDT) is routinely used in aerospace, nuclear, railway and automotive industries. The most common use of NDT is to find flaws in components. In dynamically loaded components, flaws grow, and if they are not detected in time and no corrective measures are taken they can reach critical sizes. When a flaw reaches a critical size, it endangers the structural integrity of the component and will likely cause the component to fail. To detect flaws before they reach a critical size, components are inspected in fixed time intervals with non-destructive testing systems. In order to determine the amount of time between inspections, three variables are necessary: the critical size of the flaw, the flaw propagation speed and the size of the flaw that can be reliably detected by NDT. All three variables are, to a certain extent, stochastic. The critical size of the flaw and flaw propagation speed are questions of fracture mechanics. The size of the flaw that can be reliably detected by NDT is predicted by POD curves. The POD is determined for a given inspection scenario. The inspection scenario includes the NDT system, the component geometry and the type of the flaw. If one of these changes, the POD will also change and needs to be recalculated. As a result, the design of a dynamically loaded safety-relevant components is an iterative process in which a geometry is sought that provides an optimum between structural integrity and inspectability. A model that describes the iterative process for the design of the safe components with examples from praxis will be presented.
The vast experience with the automated, ultrasonic system for the inspection of hollow railway axles used by Deutsche Bahn shows that much smaller flaws are detectable than required. This results in a number of false calls. False calls lead to unnecessary demounting and disassembling of wheelsets, which generates unnecessary additional costs. In order to adjust the sensitivity of the inspection system to reduce the number of false calls without compromising safety, the capability of the system to detect cracks needs to be comprehensively established. This capability can be quantified by using probability of detection (POD) curves for the system. The multi-parameter POD model makes it possible to include several factors that influence the crack detection in the analysis. The analysis presented in this paper shows that crack position, orientation, depth extension, and shape as well as the geometry of the axle all have influence on the ultrasonic response amplitude. For future work, calculation of the POD using multi-parameter POD model with these parameters is planned.
Today, it is an established fact that the capability of the non-destructive testing (NDT) to find flaws can be properly addressed only in terms of probability of detection (POD). The probabilistic, signal-response model, introduced in 1980s, was developed with experimental observation of eddy-current inspections of flat plate samples, containing surface breaking cracks. A linearity between the peak voltage measured by the testing system, and the crack depth was observed. The influence of the crack depth was therefore seen as the major influencing factor for the POD, whereas other factors merely caused the variability in the measurement. This model has proven itself valid for those inspection cases where there is only one main influencing factor on the POD (usually the flaw size) and other factors have a lesser influence. But with increasing requirements to quantify the capability of NDT systems in complex inspection situations, where several factors have a major influence on the POD, it has become clear that the applicability of this simple model has reached its limits. In disregard to its limitations, this model is regularly applied to those situations in which its fundamental assumptions are invalid, forcing evaluators and NDT researchers into attempts to fit the data to an unsuitable model, instead of fitting an appropriate model to the data.
The multiparameter POD model, developed in the early 2010s, enables more factors that influence detection to be simultaneously analysed, making the POD a function of multiple factors. The model is based on the inspection’s physical model, to describe the influence of different factors on the response signal. Measurement variability is obtained from the experiment. Using this model assisted determination of the POD, the necessary number of flaws for evaluation is reduced and a more comprehensive understanding of the inspection is obtained. Several examples of the successful application of the multi-parameter POD model in different fields will be presented.
Background: We deal with interlaboratory experiments (collaborative studies) in which k participating laboratories, selected randomly from a population of laboratories, use samples from one and the same material or matrix. They perform binary microbiological measurements for which the measurement results are either “0” (target microorganisms not detected) or “1” (target microorganisms detected). The performance of such a measurement method is described by its probability of detection (POD) function, i.e., the POD as a function of the contamination of the sample (CFU per gram or CFU per milliliter), or by the level of detection (LODp), i.e., the contamination level of the sample that is detected (measurement result “1”) with a specified probability p. Objective: We derive an approximate statistical analysis that is simple enough to be implemented in a spreadsheet application.
Methods: Under the assumption of a Poisson distribution of the number of CFU in the samples, we estimate the mean POD function of the laboratories and the SD of the laboratory effect based on a complementary log-log model, a special case of the Generalized Linear Model in the special situation in which the contamination level is known by means other than the POD. The estimates are obtained by maximization of the Laplace approximation of the likelihood function. By simulation, a bias correction factor for the estimate of the SD is obtained. With the estimated POD function, LODs can be estimated. The model can also be used to evaluate the relative LOD of an alternative method with repect to a reference method.
Results: The EXCEL program PODLOD-interlab_ver1.xls for this method of statistical analysis can be downloaded from http://www.wiwiss.fu-berlin.de/fachbereich/vwl/iso/ehemalige/wilrich.
Highlights: A simple approximate statistical method for the estimation of the POD and LOD is derived. The method also allows the estimation of the RLOD of an alternative Microbiological Methods Received December 11, 2018. Accepted by AH April 5, 2019. Estimation of the POD Function and the LOD of a Binary Microbiological Measurement Method from an Interlaboratory Experiment Basil Jarvis, Ross Biosciences Ltd, Upton Bishop, Ross-on-Wye HR9 7UR, United Kingdom; Cordula Wilrich, Bundesanstalt für Materialforschung und –prüfung, Unter den Eichen 87, D-12205 Berlin, Germany; Peter-Theodor Wilrich, Freie Universität Berlin, Institut für Statistik und Ökonometrie, Garystrasse 21, D-14195 Berlin, Germany.
DOI: https://doi.org/10.5740/jaoacint.18-0412
method with respect to reference method. The method is implemented in an EXCEL program that can be downloaded from http://www.wiwiss.fu-berlin.de/fachbereich/vwl/iso/ehemalige/wilrich.
Bruchmechanische Untersuchungen werden zur Vorhersage der Lebensdauer und der Wartungszyklen benutzt. Dabei wird davon ausgegangen, dass auch Objekte ohne detektierte Anzeigen Materialfehler mit einer Reflektivität kleiner der Nachweisgrenze aufweisen können. Keine detektierte Anzeige bedeutet daher für Bauteilauslegung, dass sie eine konservative Annahme machen müssen: es wird angenommen, dass das Bauteil Materialfehler in Größe der Nachweisgrenze enthält. Dies macht die Nachweisgrenze zu dem die Lebensdauer limitierenden Faktor. Bei probabilistischen Methoden wird zusätzliches Wissen, wie Zuverlässigkeit und Fehlerauffindwahrscheinlichkeiten bei der zerstörungsfreien Prüfung mit in die Berechnung einbezogen, um zu konservative Annahmen zu vermeiden. Ziel ist es eine Model-Assisted-POD aufzubauen mit der die reale volumetrische Ultraschallprüfung großer Schmiedeteile nachgebildet werden kann. Die resultierende POD soll im Weiteren in bruchmechanischen Betrachtungen Verwendung finden. In vorangegangenen Arbeiten [Preißel2015] wurde dazu der Einfluss des Prüfrasters nach der DGZfP-Richtlinie US 07:2014 auf die Fehlerauffindwahrscheinlichkeit (parametrisch) simulativ betrachtet und die Simulationstechnik experimentell validiert. In diesem Paper werden die Ergebnisse von Preißel überprüft und um eine Prüfraster-Summen-POD, die das Szenario der realen Bauteilprüfung beschreibt, erweitert. Zudem wird eine experimentell validierte, simulative, nicht-parametrische POD für schrägliegende Defekte aufgebaut. Schließlich werden erste Untersuchungen zur Defektmorphologie vorgestellt. Diese Arbeit ist im Rahmen eines Studenten-Stipendiums der DGZfP entstanden.
Zuverlässigkeitsbetrachtungen bei der Ultraschallprüfung von Radsatzwellen im Ausbildungsbetrieb
(2019)
Im Rahmen des UT1 E W im Ausbildungszentrum Wittenberge der DGZfPwurden statistische Untersuchungen am Beispiel der Radsatzwellenprüfung mit Testradsatzwellen durchgeführt. Diese Untersuchungen hatten zum Ziel, die wesentlichen Einflussparameter bei der Handprüfung auf das Prüfergebnis zu evaluieren. Im Rahmen der Zuverlässigkeitsbetrachtung wurden die ProbabilityofDetection(POD) und die Nachweisgrenzen ermittelt.Die durchgeführte Studie zeigt, dass die Bewertung der gesamten Zuverlässigkeit der ZfP komplex ist. Dieses verlangt eine detaillierte Versuchsplanung und die Einbeziehung von unterschiedlichen Faktoren, von den Anwendungsparametern bis hin zu den komplexen menschlichen und organisatorischen Faktoren. Die im Rahmen der Studie ermittelten Ergebnisse lassen aufgrund der geringen Anzahl an Testreflektoren keine allgemeingültige Übertragung auf beliebige Korbbogen-geometrienund Reflektorgeometrienzu.
Menschliche Faktoren sind ein häufig genanntes Thema, wenn wir über
die Zuverlässigkeit der zerstörungsfreien Prüfung (ZfP) sprechen. Die Probability of Detection (POD), das üblicherweise verwendete Maß für die Zuverlässigkeit der ZfP, betrachtet jedoch nur die technische Fähigkeit eines ZfP-Systems, einen Fehler zu entdecken. Nach mehreren Jahrzehnten der Erforschung des Einflusses der menschlichen Faktoren auf die Zuverlässigkeit der ZfP gibt es immer noch keinen allgemein akzeptierten Ansatz, um menschliche Faktoren in der Zuverlässigkeitsbewertung sichtbar zu machen. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über verschiedene verfügbare Methoden zur Einbeziehung menschlicher Faktoren in die Zuverlässigkeitsbewertung. Das Thema ist ein essenzieller Bestandteil des laufenden WIPANO-Projekts "normPOD", das sich als Ziel gesetzt hat, die Standardisierung der Zuverlässigkeitsbewertung in Deutschland voranzutreiben und im Vergleich zu den schon bekannten internationalen Normen einen Fokus auf den Umgang mit den menschlichen Faktoren zu legen.
Bei der simulationsunterstützten Planung kritischer Ultraschallprüfaufgaben ist die detaillierte Kenntnis der Parameter der eingesetzten Prüfköpfe von entscheidender Bedeutung. Durch die, in den Regelwerken (DIN EN ISO 22232-2) zugelassenen Toleranzen bei der Herstellung der Prüfköpfe sind einige Prüfkopfparameter nur ungefähr bekannt. Durch die Alterung von Prüfköpfen und Verschleiß können auch Parameter variieren, die nicht vollständig durch die erforderliche Justierung ausgeglichen werden können. Daher sind zusätzlichen Vorversuche oft unvermeidlich. In dieser Arbeit wurden nach einer statistischen Versuchsplanung (DoE) Untersuchungen zur relativen Echo-Empfindlichkeit von konventionellen Prüfköpfen durchgeführt. Die Auswertung wurde für prüfkopfbezogene und personenbezogene Stichproben durchgeführt. Es wird gezeigt, wie weit die Daten um den Zentralwert herum verteilt sind bzw. wie sehr sich das Testobjekt im untersuchten Merkmal unterscheidet. Gerade in Hinblick auf die Beurteilung der intrinsischen Fähigkeit von Prüfverfahren und der Human Factors wird das POD-Analysekonzept zur quantitativen Bewertung der Zuverlässigkeit weiterentwickelt. Die HF-Quantifizierung bezieht sich auf verschiedene Faktoren und Methoden, die in der Veröffentlichung von M. Bertovic et al. [1] ausführlich beschrieben wurden. Die Schritte, die für das Bewertungsverfahren zur POD-Analyse erforderlich sind, werden in der Veröffentlichung von D. Kanzler et al. [2] detailliert dargestellt. Die grundlegenden Anforderungen an die Testkörpersätze für die POD-Analyse wurden in der Publikation von A. Jüngert et al. [3] zusammengefasst. Diesbezüglich wurden mit Hilfe von Simulationsrechnungen die möglichen Abweichungen an Beispielen der im Projekt norm- POD ausgewählten Prüfanordnungen dargestellt. Die Ergebnisse wurden Messungen an Testkörpern gegenübergestellt.