The effects of resonances on time delay estimation for water leak detection in plastic pipes
Notice bibliographique
Résumé
In the use of acoustic correlation methods for water leak detection, sensors are placed at pipe access points either side of a suspected leak, and the peak in the cross-correlation function of the measured signals gives the time difference (delay) between the arrival times of the leak noise at the sensors. Combining this information with the speed at which the leak noise propagates along the pipe, gives an estimate for the location of the leak with respect to one of the measurement positions. It is possible for the structural dynamics of the pipe system to corrupt the time delay estimate, which results in the leak being incorrectly located. In this paper, data from test-rigs in the United Kingdom and Canada are used to demonstrate this phenomenon, and analytical models of resonators are coupled with a pipe model to replicate the experimental results. The model is then used to investigate which of the two commonly used correlation algorithms, the Basic Cross-Correlation (BCC) function or the Phase Transform (PHAT), is more robust to the undesirable structural dynamics of the pipe system. It is found that time delay estimation is highly sensitive to the frequency bandwidth over which the analysis is conducted. Moreover, it is found that the PHAT is particularly sensitive to the presence of resonances and can give an incorrect time delay estimate, whereas the BCC function is found to be much more robust, giving a consistently accurate time delay estimate for a range of dynamic conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».