Detecting and predicting the crude oil type inside composite pipes using ECS and ANN

Altabey, Wael A.

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자료유형: 학술저널

저자정보: Altabey, Wael A. (International Institute for Urban Systems Engineering, Southeast University)

저널정보: 테크노프레스 Structural monitoring and maintenance Structural monitoring and maintenance 제3권 제4호

발행연도: 2016.1

수록면: 377 - 393 (17page)

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The present work develops an expert system for detecting and predicting the crude oil types and properties at normal temperature ${\theta}=25^{\circ}C$, by evaluating the dielectric properties of the fluid transfused inside glass fiber reinforced epoxy (GFRE) composite pipelines, by using electrical capacitance sensor (ECS) technique, then used the data measurements from ECS to predict the types of the other crude oil transfused inside the pipeline, by designing an efficient artificial neural network (ANN) architecture. The variation in the dielectric signatures are employed to design an electrical capacitance sensor (ECS) with high sensitivity to detect such problem. ECS consists of 12 electrodes mounted on the outer surface of the pipe. A finite element (FE) simulation model is developed to measure the capacitance values and node potential distribution of ECS electrodes by ANSYS and MATLAB, which are combined to simulate sensor characteristic. Radial Basis neural network (RBNN), structure is applied, trained and tested to predict the finite element (FE) results of crude oil types transfused inside (GFRE) pipe under room temperature using MATLAB neural network toolbox. The FE results are in excellent agreement with an RBNN results, thus validating the accuracy and reliability of the proposed technique.

#Electrical capacitance sensor #ECS) #Finite Element Method #FEM) #crude oil type detection #GFRE composite pipe #Artificial neural network #ANN)

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Altabey, Wael A.

소속기관 International Institute for Urban Systems Engineering, Southeast University

주요연구분야 공학 > 화학공학 > 고분자공학 공학 > 건축공학 > 토목공학

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