Detection of echo signals from discontinuities due to the use of super-resolution procedures for the control of concrete piles by the impact method

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

To control concrete piles, an impact method is used, which allows recording echo signals from the sole of the pile and from reflectors in it. However, the resolution of the measured echo signal is not high enough to confidently separate the reflected pulses and determine their phase. The use of the maximum entropy (ME) method allowed to increase the resolution of the echo signals obtained by the impact method in a concrete pile with a length of 3000 mm by about three times and confidently identify echo signals from artificial reflectors, both in the form of a disk with a thickness of 100 mm and in the form of a parallelepiped with a height of 300 mm. The use of the method of Compressive Sensing (CS) made it possible to increase the resolution of the same echo signals by about ten times. The main problem of the successful application of the ME and CS methods is the determination of the impulse response of a concrete pile upon impact. A method for estimating the pulse response from the processed echo signal is proposed.

About the authors

E. G Bazulin

LLC �ECHO+ Research and Production Center�

Email: bazulin@echoplus.ru
Moscow, Russia

References

  1. Flynn K.N., McCabe B.A. Driven cast-in-situ piles installed using hydraulic hammers: Installation energy transfer and driveability assessment // Soils and Foundations. 2019. V. 59. No. 6. P. 1946-1959. doi: 10.1016/j.sandf.2019.09.003
  2. Wightman W.E., Jalinoos F., Sirles P., Hanna K. Application of Geophysical Methods to Highway Related Problems. Federal Highway Administration, Lakewood, CO. Region 8, USA. 2004.
  3. Niederleithinger E. Improved Parallel Seismic Technique for Foundation Assessment / SAGEEP 2005. Extended Abstracts, Atlanta, USA. 2005.
  4. Владов М.Л., Старовойтов А.В. Введение в георадиолокацию / Учебное пособие. М.: Изд-во МГУ, 2004. 153 с.
  5. Palm M. Single-hole sonic logging. A study of possibilities and limitations of detecting flaw in piles. Master of Science Thesis, KTH, Stockholm, 2012.
  6. Капустин В.В., Чуркин А.А., Лозовский И.Н., Кувалдин А.В. Возможности сейсмоакустических и ультразвуковых методов при контроле качества свайных фундаментов // Геотехника. 2018. Том X. № 5-6. С. 62-71.
  7. Шишкина М.А., Фокин И.В., Тихоцкий С.А. К вопросу о разрешающей способности межскважинной лучевой сейсмической томографии // Технологии сейсморазведки. 2015. № 1. С. 5-21.
  8. Лозовский И.Н., Чуркин А.А. Контроль сплошности буронабивных свай методом межскважинной ультразвуковой томографии // Транспортное строительство. 2018. № 7. С. 6-9.
  9. Капустин В.В., Хмельницкий А.Ю. Проблемы малоглубинной сейсморазведки и георадиолокации в составе инженерно-геологических изысканий. Применение волновых методов для неразрушающего контроля фундаментных конструкций / Учебное пособие. М.: Университетская книга, 2013.
  10. Квятковский Г.И. Метод сопротивления заземления в инженерной геофизике. М.: Недра, 1993. С. 90.
  11. Amir J.M. Single-Tube Ultrasonic Testing of Pile Integrity / In Proceedings of the International Deep Foundations Congress 2002, Geotechnical special publication Orlando, Florida, USA. 2002.
  12. Bateman R.M. Gamma-gamma density logs. Chapter 6. Elsevier, 2020. P. 93-105.
  13. ASTM D5882-16. Standard Test Method for Low Strain Impact Integrity Testing of Deep Foundations. URL: https://www.astm.org/d5882-16.html (дата обращения 27.05.2023).
  14. СТО ЭГЕОС 1-1.2-001-2017. Стандарт организации. Применение неразрушающего контроля сплошности свай сейсмоакустическим методом. URL: https://aigeos.ru/wp-content/uploads/2020/03/1gt4-2019-muhin-aa-i-dr-tehnicheskie-standarty-1.pdf (дата обращения 27.05.2023).
  15. Прибор диагностики свай "Спектр 4.0". URL: https://www.interpribor.ru/device-diagnostics-piles-spectrum-4 (дата обращения 27.05.2023).
  16. Лозовский И.Н., Лосева Е.С., Сясько В.А. Фильтрация данных сейсмоакустического контроля сплошности свай с использованием непрерывного вейвлет-преобразования // Контроль. Диагностика. 2022. № 9. С. 36-45
  17. Loseva E.S., Lozovsky I.N., Zhostkov R.A., Syasko V.A. Wavelet Analysis for Evaluating the Length of Precast Spliced Piles Using Low Strain Integrity Testing // Applied Sciences. 2022. № 12. P. 1-12. https://doi.org/10.3390/app122110901
  18. Базулин Е.Г. Обработка TOFD-эхосигналов с целью достижения сверхразрешения // Дефектоскопия. 2021. № 5. С. 13-21.
  19. Базулин Е.Г., Соколов Д.А. Восстановление ультразвуковых изображений отражателей по неполным данным методом распознавания со сжатием // Акуст. журн. 2019. № 4. С. 520-532.
  20. Bazulin E.G. Applying Compression Recognition Method to Achieve Superresolution of Echo Signals // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2022. V. 58. No. 5. P. 342-354.
  21. Базулин Е.Г. Применение метода распознавания со сжатием для достижения сверхразрешения эхосигналов // Дефектоскопия. 2022. № 5. С. 24-36.
  22. Shannon C.R. A mathematical theory of communication // Bell Systems Technical Journal. 1948. V. 27. P. 379-423.
  23. Базулин Е.Г., Вовк А.С. Применение метода максимальной энтропии в ультразвуковой дефектоскопии с учётом переменной формы эхосигнала // Научные труды МЭИ. 2018. № 5. С. 111-119.
  24. Miskin J., MacKay D.J.C. Ensemble Learning for Blind Image Separation and Deconvolution. In: Girolami M. (eds.) Advances in Independent Component Analysis. Perspectives in Neural Computing. Springer, London, 2000. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-0443-8_7
  25. Денисов М.С. Алгоритм устойчивой адаптивной сигнатурной деконволюции в технологиях сейсморазведки. URL: http://www.geo-lab.ru/images/Publics/1.pdf (дата обращения 27.05.2023).
  26. Kosarev E.L. Shannon's superresolution limit for signal recovery // Inverse Problems. 1990. 6 (1). P. 55-76. doi: 10.1088/0266-5611/6/1/007
  27. Лосева Е.С. Повышение достоверности сейсмоакустического контроля свайных фундаментов в слабых водонасыщенных грунтах (диссертация). Санкт-Петербургский горный университет. 2023. С. 138.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».