Spatial and temporary modelling algorithms for electrical capacitance tomography data processing

This paper covers the theoretical approach and implementation of modelling and parameter estimation methods for processes examined with electrical capacitance tomography systems. Spatial modelling algorithms allow tomographic image reconstruction with the incorporation of the a priori knowledge to the process of inverse problem solution. Temporary modelling algorithms enable one to save temporary dependencies existing in the measurement data and additionally perform reconstructionless direct process parameters estimation. The performance of the developed algorithms was verified for simulation, static measurement data (phantoms) and real, dynamic industrial process measurement data.

---

Algorytmy przedstawione w tym artykule stanowią przykład zastosowania nowych w tomografii procesowej technik statystycznych opierających się na podejściu stochastycznym. Niewielka liczba danych w postaci informacji pomiarowej pochodzącej z pojemnościowej tomografii procesowej używana jest do rozwiązania problemu odwrotnego przy wykorzystaniu do przetwarzania danych pomiarowych Twierdzenia Bayesa, łańcuchów Markowa i metod Monte Carlo. Zaimplementowane algorytmy modelowania przestrzennego mają za zadanie rekonstrukcję obrazów, natomiast algorytmy modelowania czasowego estymację zestawów parametrów zdefiniowanych w oparciu o zaproponowane dwuwymiarowe modele geometryczne wybranych procesów przemysłowych.