D3の冨澤です。博士論文予備審査が終わってすぐの2023/11/13、NDT&E International誌に投稿した論文の受理通知を受け取りました。コンセプトを考えてから論文化まで長らく時間がかかってしまいましたが、長らく付き合ってきたため感動もひとしおです。
今回の論文内容は渦電流探傷試験によるスリットのサイジングに関するものです。渦電流探傷試験によるきずのサイジングは非適切な逆問題として知られており不確実性が大きくなる場合があることから、様々な信号を合わせて用いることで不確実性を減らす試みがなされています。しかしどういった信号をどのくらい使えばいいのか、それらの信号でどの程度サイジングの不確実性が減らせるのか、そもそもサイジングの不確実性をどう評価するのかが課題でした。そこで本研究ではベイズ推定を利用したデータ融合手法を提案し、提案手法によって複数の信号組み合わせでサイジングを実施、それぞれの条件で不確実性がどのように変化するのかを評価しました。
論文の概要は以下の通りです。
Title: Bayesian data fusion of eddy current testing for flaw characterization with uncertainty evaluation (渦電流試験における不確実性も含めたきず評価のためのベイズデータ融合技術）
Abstract: This study proposed a data fusion method based on Bayesian estimation for flaw characterization using eddy current signals and evaluated its applicability using measured signals. The proposed method can fuse several measured data to define the likelihood function as multiplication of probabilistic distributions of eddy current signals and calculate posterior distribution based on the assumption that all signals are independent. Rectangular slits on austenitic stainless-steel plates were measured by plus-point and uniform eddy current probes with three frequencies: 50 kHz, 200 kHz, and 400 kHz. All combinations of probes and frequencies were utilized to estimate flaw size distribution. The results indicate that the proposed method can accurately evaluate the flaw size from the eddy current signals and probabilistically evaluate the error. Furthermore, variations in the importance of each data were found in the comparison of all combinations of probes and frequencies; therefore, the probabilistic sizing method could be used to determine the proper measurement conditions from the viewpoints of uncertainty of the evaluation.