SBIR PHASE I: Electrical Impedance Spectroscopic Sensor to Detect Objects in Soil and other Infrastructure Media
SBIR PHASE I:用于检测土壤和其他基础设施介质中物体的电阻抗光谱传感器
基本信息
- 批准号:0740360
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2008
- 资助国家:美国
- 起止时间:2008-01-01 至 2008-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This SBIR research project will extend surface electrical impedance spectroscopy and tomography to identify and classify objects, such as tunnels, hidden deep in soil or other infrastructure media. Innovative shape-based approaches will be developed to address the under-determined and ill-posed nature of the inversion problem. Advanced finite element techniques will be used to produce a forward model of the sensor, ancillary electronics, and the soil medium. Maximum use of a-priori knowledge will be used to condition and guide the inversion approach. The new inversion algorithms will be supported by new sensor and electronics configurations combined with improved signal processing to improve signal to noise ratio and reduce the effects of noise. A surface following linear array of geo-referenced sensing elements will be scanned over the surface to produce the measurement data. Impedance spectroscopy will use the highly dispersive characteristic of soil in the radio frequency band to provide additional information to improve discrimination of target objects. The newly developed technology will provide a framework that can be directly applied to other sensing modalities, such as acoustic and seismic, and other applications, such as preservation of historic infrastructure. Rapid, non-invasive identification of anomalies in materials is a problem with wide application to construction, infrastructure mapping and preservation, foodstuffs preparation, and biological systems.
该SBIR研究项目将扩展表面电阻抗谱和断层扫描,以识别和分类隐藏在土壤或其他基础设施介质深处的物体,如隧道。创新的形状为基础的方法将开发,以解决欠定和不适定的性质的反演问题。先进的有限元技术将用于产生传感器,辅助电子设备和土壤介质的前向模型。最大限度地利用先验知识将用于条件和指导反演方法。新的反演算法将得到新的传感器和电子配置的支持,并结合改进的信号处理,以提高信噪比并减少噪声的影响。将在表面上扫描跟随地理参考感测元件的线性阵列的表面以产生测量数据。阻抗谱法将利用土壤在无线电频带中的高度分散特性,提供额外的信息,以提高对目标物体的辨别力。新开发的技术将提供一个框架,可以直接应用于其他传感模式,如声学和地震,以及其他应用,如保护历史基础设施。快速、非侵入性地识别材料中的异常是一个广泛应用于建筑、基础设施测绘和保存、食品制备和生物系统的问题。
项目成果
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