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
200
Lista 2024
Status:
Autorzy: Kulisz Monika, Kłosowski Grzegorz, Rymarczyk Tomasz, Hoła Anna, Niderla Konrad, Sikora Jan
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2024
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Wolumen/Tom: 234
Numer artykułu: 114860
Strony: 1 - 16
Web of Science® Times Cited: 0
Scopus® Cytowania: 0
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Otwarte czasopismo
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 8 maja 2024
Abstrakty: angielski
The study describes an innovative approach to reconstructing moisture distribution within walls using EIT, extending beyond the conventional single measurement vector methods. The research introduces a unique strategy involving a series of five measurement vectors, each deliberately disrupted by noise, to mirror real-life conditions more accurately. The aim was to compare the efficacy of this sequential approach with traditional single vector techniques in terms of accuracy and robustness in mapping moisture in masonry structures. The effectiveness of these reconstructions was evaluated based on various quality indicators. A multi-branch LSTM network was employed to model the moisture distribution reconstruction. The validation process included a comparative analysis using results from dielectric and gravimetric methods, enhanced with thermal imaging. The findings indicate that the multi-sequential reconstructions provide more detailed and accurate EIT representations than single-vector methods, demonstrating the increased accuracy and reliability of EIT reconstructions using this innovative technique.