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 2024
Status:
Autorzy: Suchorab Zbigniew, Jastrzębska Magdalena, Futa Anna, Paśnikowska-Łukaszuk Magdalena, Wlazło Magda, Tabiś Krzysztof
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2026
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 18
Wolumen/Tom: 19
Numer artykułu: 3891
Strony: 1 - 35
Impact Factor: 3,7
Efekt badań statutowych NIE
Finansowanie: This work was funded as part of research conducted by the authors at their respective scientific units, using funds from the following discipline-specific grants: FD-20/I´S-6/025, FD-20/I´S- 6/035, FD-20/I´S-6/052, FD-20/DN-10/006, FD-20/DN-10/011.
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: 12 września 2026
Abstrakty: angielski
The article describes the problem of moisture in buildings and building materials as well as the Time Domain Reflectometry (TDR) measurement technique that can be applied for invasive and also noninvasive measurements of building materials. Moisture readings in such media rely on signal propagation time shift analysis and may be subject to errors, while the vast majority of models derived for TDR devices are based on this type of measurement. Multiple linear regression (MLR) is proposed as a method to improve the quality of the readouts achieved using TDR noninvasive sensors. The aim of this work was to improve the calibration methods of TDR surface sensors by taking into account the attenuation of the electromagnetic pulse caused by the presence of water and salt ions and to develop calibration formulas that are multiple linear regression equations considering both the time shift and signal attenuation. Within the research, two types of noninvasive TDR sensors were applied to measure the moisture of red ceramic, clinker and silicate bricks. Average RMSE values for all sensors and materials were 0.009 cm3/cm3 lower in the case of the proposed multiple regression calibration models and 0.005 cm3/cm3 in terms of RSE compared to the traditional calibration methods used in the TDR technique.