Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
140
Lista 2023
Status:
Autorzy: Przysucha Bartosz, Wójcik Dariusz, Rymarczyk Tomasz, Król Krzysztof, Kozłowski Edward, Gąsior Marcin
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2023
Wersja dokumentu: Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 3
Wolumen/Tom: 16
Numer artykułu: 1490
Strony: 1 - 22
Impact Factor: 3,0
Web of Science® Times Cited: 2
Scopus® Cytowania: 2
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 2 lutego 2023
Abstrakty: angielski
The main goal of this paper is to research and analyze the problem of image reconstruction performance using machine learning methods in 3D electrical capacitance tomography (ECT) and electrical impedance tomography (EIT) by comparing the areas inside the tank to determine the finite elements for which one of the method reconstructions is more effective. The research was conducted on 5000 simulated cases, which ranged from one to five inclusions generated for a cylindrical tank. The authors first used the elastic net learning method to perform the reconstruction and then proposed a method for testing the effectiveness of reconstruction. Based on this approach, the reconstructions obtained by each method were compared, and the areas within the object were identified. Finally, the results obtained from the simulation tests were verified on real measurements made with two types of tomographs. It was found that areas closer to the edge of the tank were more effectively reconstructed by EIT, while ECT reconstructed areas closer to the center of the tank. Extensive analysis of the inclusions makes it possible to use this measurement for energy optimization of industrial processes and biogas plant operation.