Mejora de la fiabilidad de sistemas de fusión de datos para ensayos no destructivos (END)

1. Mejora de la fiabilidad de sistemas de fusión de datos para ensayos no destructivos (END) Autor: Rafael Marañón Abreu Tutor: Salvador Luna Ramírez Tribunal: Mariano Fernández, Unai Fernández y Fernando Ruiz E.T.S. Ingeniería de Telecomunicación Málaga, Julio 2007

2. ÍNDICE • INTRODUCCIÓN • FUNDAMENTOS TEÓRICOS • ANTECEDENTES Y PROPUESTA • IMPLEMENTACIÓN • RESULTADOS • CONCLUSIONES Y LÍNEAS FUTURAS

3. SCC Soldadura Válvula SecciónT Corrosión Mango Motivación (9) Caracterización de defectos en red de tuberías de distribución de gas Sólo en EEUU existen480.000 Km. Ø60 – 90 cm. 60 años de antigüedad • Laminación • Corrosión • Picaduras • Zonas delgadas • Filtraciones • Etc.

4. Ensayos No Destructivos (END) (8) “Los Ensayos No Destructivos consisten en pruebas a las que se somete un objeto para verificar su calidad o el estado de la misma, sin que éste resulte dañado o inutilizado, una vez efectuados aquellos” Asociación Española de Ensayos No Destructivos (AEND) Otro campos de aplicación de los END: Evaluación del estrés al que están sometidos los cables de acero que sujetan los puentes colgantes y cableados.

5. Técnicas de Ensayos No Destructivos (7) • Ultrasonidos (UT) • Perdidas de Flujo Magnético (PFM) • Corrientes Inducidas (CI) • Emisiones Acústicas (EA) • Toma de Imágenes Térmicas • Rayos X • Inspecciones Visuales • Control por Resudación • Detección de Fugas Cada técnica aporta una información diferente según del principio físico en el que basa su funcionamiento → Viable el uso de técnicas de fusión de datos

6. Fusión de Datos (6) Combinación de información para estimar atributos físicos de una estructura Analogía: visión monoscópica Vs estereoscópica

7. Sistema original de Fusión de Datos (5)

8. Sistema original de Fusión de Datos (4) • Necesidades del sistema original: • Minimizar el esfuerzo experimental en futuras inspecciones (reducir tiempos y costes) • Mejorar la fiabilidad (aumentar robustez y repetitividad)

9. Construcción de circuito de CI (3) • Mejorar la fiabilidad: Estudiar la sustitución de las PFM por otro método mas preciso • Con la construcción de este circuito únicamente se pretende: • Ilustrar las ventajas e inconvenientes de las inspecciones con CI. • Investigar otro campo de aplicación de los END. • Estudiar la viabilidad de adquirir una plataforma completa comercial de inspecciones con CI para combinar con UT.

10. Objetivos de este proyecto fin de carrera (2) • Estudio de la fusión de datos y técnicas de END. • Emplear técnicas de validación estadística para investigar la efectividad de previos métodos de procesamiento de imágenes desarrollados. • Estudio de las corrientes inducidas como técnica de END adicional. • Desarrollo y construcción de un circuitoportátil de medida basado en corrientes inducidas para ilustrar la técnica.

11. Objetivos de este proyecto fin de carrera (1)

12. FUNDAMENTOS TEÓRICOS • Ultrasonidos (UT) • Perdida de Flujo Magnético (PFM) • Corrientes Inducidas • Fusión de Datos y Redes Neuronales • Diseño y Planificación de Experimentos

13. Ultrasonidos (UT) (6) • Técnica: Envío de PULSO y recepción de ECO (TOF) • Dificultad: Elementos estructurales. • Ventajas: Mayor capacidad penetración. Alta sensibilidad. Forma, tamaño y naturaleza de los defectos. • Desventajas: Formas de defectos irregulares. Requiere liquido entre transductor y objeto. • Sistema de escaneo por tanque de inmersión de 4 ejes • Transductor de pulso de 10MHz • HW y SW desarrollado por: • Physical Acoustics Corporations (PAC). Princeton, NJ

14. Perdidas de flujo magnético (PFM) (5) • Técnica: 1. El material es magnetizado 2. Un sensor sensible a variación de flujo magnético escanea el material 3D. 3. Detecta un defecto cuando hay perdida de flujo. • Dificultad: Orientación del defecto confunde la medida. • Fuente alimentación HP6571A • Sistema de escaneo de 3 ejes • Magnetrómetro FW Bell 9900 • HW y SW desarrollado por Rowan University, NJ

15. Corrientes Inducidas (Eddy Currents) (4) El registro de los campos (primario y secundario) con una segunda bobina permite conocer características del conductor como espesor, conductividad, forma, distancia al sensor.

16. Fusión de Datos Multi-sensor(3) Con red multisensores esta técnica sufraga deficiencias de una fuente con otra que disponga de información complementaria. Información Redundante: Presente en los dos métodos de inspección. Información Complementaria: Presente en un solo método.

17. Fusión de Datos mediante RNA (2) La extracción de información redundante y complementaria se realiza usando Redes Neuronales Artificiales (RNA) • DESARROLLO • Tarea a resolver • Desarrollo arquitectura neuronal • Selección patrones de aprendizaje • Fase de aprendizaje • Selección patrones de test • Fase de test • Validación • OPERACIÓN • Entrada • Sistema neuronal • Salida Redes de Función de Base Radial (RBF)

18. Diseño y Planificación de Experimentos (1) • Los diseños estadísticos son bastante económicos. • Permite medir la influencia de varios factores en una sola respuesta. • Si se diseña un experimento sin atender a principios estadísticos, vez concluido el experimento no será posible realizar estudios analíticos sobre sus resultados. • Permite estimar magnitudes de errores en los experimentos.

19. ANTECEDENTES Y PROPUESTA (2)

20. PROBLEMA Y PROPUESTA (1) • Problema: • Pruebas costosas (tiempo y fabricación de especimenes). • Compromiso Nº Especimenes – Fiabilidad? • 3 trabajos anteriores no planificaron los experimentos: • Difícil análisis de los resultados. • Análisis estadísticos y configuración de los experimentos: • Diseño y construcción de un circuito de CI:

21. IMPLEMENTACIÓN (14) Análisis estadísticos y configuración de los experimentos: • Forma de presentación de resultados de trabajos previos. • Análisis de los resultados de trabajos previos. • Etapas en la planificación de un experimento de FD. Diseño y construcción de un circuito de CI: • Medida de fuerzas y tensiones en elementos reformados. • Construcción y calibración de un circuito para medidas de impedancias complejas.

22. Forma de presentación de resultados de trabajos previos (13) • MSE (Mean Squared Error) T: Estimador (salida deseada) q : Parámetro que se desea estimar (salida)

23. Conjunto de especímenes (12)

24. Análisis (11) Trabajo A: No dispone de resultados cuantificados numéricamente → No valido para análisis estadísticos. Trabajo B: Se escanean los 12 especimenes 3 veces → 3 exp. Independiente estadísticos. Trabajo C: Se realizó promediado de 21 especimenes escaneados 2 veces → 1 exp. estadísticos.

25. Análisis (10)

26. Análisis (9)

27. Análisis (8) Usar un mayor número de especimenes para el aprendizaje en este caso no garantiza mejores resultados. El experimento B3 es el que obtuvo menor MSE Todos estos datos se han de resumir y clasificar para poder validarlos con un paquete software de diseño de experimentos.

28. Etapas en un diseño experimento de FD

29. IMPLEMENTACIÓN (6) Análisis estadísticos y configuración de los experimentos: • Forma de presentación de resultados de trabajos previos. • Análisis de los resultados de trabajos previos. • Etapas en la planificación de un experimento de FD. Diseño y construcción de un circuito de CI: • Justificación de la construcción de este circuito de CI. • Medida de fuerzas y tensiones en elementos reformados. • Construcción y calibración de un circuito para medidas de impedancias complejas.

30. Justificación de la construcción de circuito de CI • Ilustrar las ventajas e inconvenientes de las inspecciones con CI. • Investigar END para evaluación de cables de puentes. • Estudio de adquisición de plataforma de inspecciones con CI para combinar con UT.

31. Medida de fuerzas y tensiones en elementos reforzados (4) Aplicación: Evaluar estado de estrés de cables de acero N = Número de vueltas en la bobina μo = Permeabilidad magnética inicial μr = Permeabilidad magnética relativa Aeff = Área efectiva que forma la bobina leff = Longitud del hilo de la bobina

32. Circuito de CI construido (primer diseño) (3)

33. Circuito de CI construido (primer diseño) (2) • La medida de la impedancia del objeto tiene lugar en la rama de realimentación del AO. • El flujo de corriente a través del objeto es proporcional a su impedancia por el factor de amp. Problema → No es sensible a variaciones de inductancias a bajas frecuencias de trabajo

34. Circuito de CI construido (segundo diseño) (1) • Objetivo modificación: aumentar la corriente por del sensor (↑ sensibilidad para ↓ frec) • Uso de comparador y lógica para generar pulso cuando la tensión cruza por cero. • Se obtiene así el valor absoluto de la impedancia y finalmente la inductancia

35. Clasificación final de resultados previos (5) • Datos entrada: espesor y profundidad • Datos salida: MSE información redundante y complementaria

36. Validación con MODDE (4) • MODDE: • Paquete software para diseño de experimentos que atiende a modelos estadísticos basados en análisis de varianza (ANOVA) que sirve para comparar si los valores de un conjunto de datos numéricos son significativamente distintos a los valores de otro o más conjuntos de datos. • Características Principales de MODDE: • Mejora del entendimiento del problema: herramientas de análisis y visualización. • Mejora la eficiencia: reduce tiempos y costes con los experimentos suficientes y necesarios • Acierto a la primera: toma de decisiones en relación a experimentos-validación de resultados. • Experimento A3 menor MSE=0.00670 • Experimento A3 menor MSE=0.00860

37. Resultado final de los análisis (3) • El experimento que utilizó menos muestras en los entrenamientos obtuvo los mejores resultados de los cuatro realizados, consiguiendo un MSE de 0.00670, pese a disponer de un numero menor de especímenes fabricados respecto a otros. • Luego con objeto de minimizar esfuerzo experimental la estrategia es la deelegir varios especimenes representativos y escanearlos varias veces, en lugar de disponer de un amplio abanico de perfiles de estos especimenes fabricados que no garantizan mejores resultados,

38. Resultados circuito de CI (2) • El sensor responde adecuadamente a variaciones de permeabilidad de metales ferromagnéticos sometidos a estrés. • Se justifica al observar como la señal se saturara debido a: • Cambios de magnetización, o • Incrementa la amplitud de excitación • Disminuye la frecuencia.

39. Validez de las CI como mejora de fiabilidad(1) A efectos cualitativos, es un método que responde a cambios de permeabilidad, y que por tanto es capaz de registrar el estrés al que esta siendo sometido el objeto bajo prueba. • Ventajas de realizar inspecciones con CI: • Sensibilidad a grietas y defectos pequeños • No requiere especial preparación del área de inspección. • La sonda de medida no requiere contacto con los especimenes. • Capaz de inspeccionar materiales conductores con complicadas formas y tamaños. • Limitaciones de realizar inspecciones con CI: • Sólo pueden ser inspeccionados con esta técnica materiales conductores. • Requiere una mayor habilidad y entrenamiento de los operarios de esta técnica. • Los equipos de medida tienen una calibración compleja. • La profundidad de penetración de esta técnica esta bastante limitada.

40. Conclusiones • Investigar la efectividad de previos desarrollos, utilizando técnicas de validación estadística, permite optimizar los costes en la fabricación de especímenes. • Escanear mimos especimenes varias veces ofrece un menor MSE que fabricar un amplio conjunto de estos. • El diseño de experimentos facilita el posterior análisis estadístico de resultados. • En el caso de utilizar múltiples señales de END, las CI sería una opción válida para mejorar la fiabilidad de las inspecciones. • Estudio deotra aplicación de los END y el uso de instrumentación de medida no comercialha servido como reflexión para futuros desarrollos.

41. Recomendación para futuros trabajos • Implementar DOE'satendiendo a los criterios estadísticos alcanzados. • Implementación de plataforma de prueba para CI. • Estudiar el uso de instrumentación electrónica sencilla basada en UT y PFM, y construcción de sensores adecuados. • Probar la versatilidad de los métodos de procesamiento de imágenes desarrolladosaplicándolo a otros campo de la ingeniería.

42. AGRADECIMIENTOS • Rowan University (Nueva Jersey - EEUU) • Electrical & Computer Engineering Department • Dr. Shreekanth Mandayam • Kassel Universität (Kassel - Alemania) • Fachbereich Elektrotechnik / Informatik • Fachgebiet Meßtechnik • Dr. Werner Ricken • Programa de Movilidad de los Estudiantes de la Universidad de Málaga • Erasmus - Europa • ISEP (International Student Exchange Program) - EEUU

44. Mejora de la fiabilidad de sistemas de fusión de datos para ensayos no destructivos (END) Autor: Rafael Marañón Abreu Tutor: Salvador Luna Ramírez Tribunal: Mariano Fernández, Unai Fernández y Fernando Ruiz E.T.S. Ingeniería de Telecomunicación Málaga, Julio 2007

45. PIG (Pipeline Inspection Gauge) • - MFL inspection tool – the “Pig” • - Corrosion defect geometry is not accurately determined • +/- 15% of pipe-wall thickness error • 20% of measurements not accurate • - When and where to dig? The “Pig” Data Acquisition Drive Section Sensors Brushes

46. Tubería de distribución de gas

47. Resumen de lo realizado • Estudio de la fusión de datos, los ensayos no destructivos y la fabricación de especímenes: • Estudio de técnicas de END basadas en UT y PFM. • Combinación información procedente de varias técnicas de END. • Redes neuronales artificiales y las trasformadas geométricas. • Muestras utilizadas en las pruebas de validez del sistema. • Estudio de las corrientes inducidas como técnica de END: • Estudio de las CI como posible método a introducir en futuras pruebas del sistema. • Desarrollo y construcción de un circuito portátil de medida basado en CI: • Circuito portátil sensible a cambios de permeabilidad en objetos ferromagnéticos. • Cambios de inductancia en la impedancia compleja medida al magnetizar el objeto y someterlo a tensiones. • Diseño y análisis estadísticos de experimentos para el sistema de FD implementado: • Estudio de las etapas de planificación de un experimento aplicado al sistema FD. • Clasificar de variables y factores. Análisis de resultados en trabajos previos. • Uso de software de diseño de experimentos para validar los resultados.