Розпізнавання мінералогічних різновидів залізної руди із застосуванням методів безконтактних неруйнівних вимірювань

Н.В. Моркун; С.М. Грищенко; А.М. Мацуй; Т.А. Олійник

doi:10.33216/1998-7927-2026-299-1-81-91

Автор(и)

Н.В. Моркун Львівський національний університет імені Івана Франка, м. Львів
С.М. Грищенко Державний податковий університет, м. Ірпінь
А.М. Мацуй Центральноукраінський національний технічний університет, м. Кропивницький
Т.А. Олійник Криворізький національний університет, м. Кривий Ріг

DOI:

https://doi.org/10.33216/1998-7927-2026-299-1-81-91

Ключові слова:

руда, різновиди, електромагнітне перетворення, моделювання, автоматизація, буріння

Анотація

Методи вихрострумових та ультразвукових вимірювань поєднує можливість їх одночасного ефективного застосування шляхом електромагнітного перетворення єдиного зондуючого сигналу в процесі досліджень фізико-механічних та хіміко-мінералогічних характеристик рудних матеріалів. Визначення та обґрунтування характеристичних ознак зазначеного перетворення імпульсного електромагнітного сигналу у феромагнітному середовищі є ключовою задачею для розпізнавання мінералогічних різновидів залізної руди досліджуваного родовища. Для вирішення цієї задачі виконано аналіз міжнародного досвіду у галузі безконтактного неруйнівного контролю характеристик матеріалів, використано комп’ютерне моделювання та інтелектуальні методи аналізу та класифікації результатів вимірювань. За результатами досліджень запропоновано використання комбінованого електромагнітного перетворювача для розпізнавання мінералогічних різновидів залізної руди шляхом безконтактних неруйнівних вимірювань. Комбінований перетворювач за рахунок дії електромагнітного поля формує вихрові струми у досліджуваному середовищі та реалізує перетворення електромагнітних сигналів на пружні коливання феромагнітної гірської породи. Параметри вторинного магнітного поля, сформованого вихровими струмами, амплітуда і частота пружних акустичних коливань, залежать від вмісту і структури розподілу феромагнітного компонента в гірській породі, фізико-механічних характеристик і стану гірського масиву. Змодельований вплив вихрових струмів на результати перетворення шляхом генерації магніторушійної сили, яка протидіє змінам магнітного потоку. При цьому враховуються паразитні ефекти, використовуючи елементи, що моделюють послідовний опір магнітного потоку та паралельну проникність його розсіювання. Сформований зондуючий електромагнітний сигнал має періодичний імпульсний синусоїдальний характер. Спеціальний керований сигнал моделює змінні характеристики (магнітний опір із врахуванням вихрових струмів) досліджуваного середовища. Таким чином, електромагнітний перетворювач формує вихрострумовий сигнал та пружні коливання безпосередньо в зоні вимірювання характеристик феромагнітних порід гірського масиву. Оскільки при цьому відсутні будь-які проміжні елементи передачі зондуючого сигналу в середовище, то і відсутні похибки вимірювань його характеристик, обумовлені цими факторами. Визначені параметри зондуючого електромагнітного імпульсу та його спектральні характеристики використані для розпізнавання мінералогічних різновидів залізної руди досліджуваного родовища. Застосування результатів вихрострумового перетворення додатково до ультразвукових вимірювань дозволило підвищити якість розпізнавання до 93-94.5 %.

Посилання

1. Rodriguez-Sotelo J.C., Quintero J.D., and Herrera-Ruiz G. Magnetic core loss modeling in electrical machines: A comprehensive review. Micromachines. 2022, vol.13(3). 418. https://doi.org/10.3390/mi13030418.

2. Harms J. and Kern T. A. Theory and Modeling of Eddy Current Type Inductive Conductivity Sensors. Engineering Proceedings. 2021, vol. 6(1), pp. 37. https://doi.org/10.3390/I3S2021Dresden-10103

3. Mörée R. Modelling of iron losses in electric al machines: State-of-the-art and future trends. Doctoral Thesis, Uppsala University. 2024.

4. Meng B., Zhuang Z., Ma J. and Zhao S. Study on the effect of pulsed eddy current lift-off characteristics for feeding metallic foreign objects detection in coal mine crushers. Scientific Reports. 2025, vol. 15, 23775. https://doi.org/10.1038/s41598-025-08185-x.

5. Bishop C.M., & Bishop H. Deep Learning: Foundations and Concepts. Springer Nature. 2023, 656 p. ISBN 978-3-031-45468-4 (eBook) https://doi.org/10.1007/978-3-031-45468-4.

6. Shukla K., Di Leoni P.C., Blackshire J., Sparkman D., and Karniadakis G.E. Physics-informed neural network for ultrasound nondestructive quantification of surface breaking cracks. Journal of Nondestructive Evaluation. 2020, vol. 39, pp.1-20. https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.03596.

7. Hellier C. Handbook of Nondestructive Evaluation, 3E. Third edition. New York, N.Y.: McGraw-Hill Education. 2020. ISBN-13 978-1260441437.

8. Thon A., Painchaud-April G., Le Duff A., and Bélanger P. Development of a linear array electromagnetic acoustic transducer for shear horizontal guided wave inspection. NDT & E International. 2023, vol. 136, 102807. https://doi.org/10.1016/j.ndteint.2023.102807.

9. Wang Z., Wang S., Wang Q., Zhao W. and Huang S. Development of a Helical Lamb Wave Electromagnetic Acoustic Transducer for Pipeline Inspection. In IEEE Sensors Journal. 2020, vol. 20(17), pp. 9715-9723, doi: 10.1109/JSEN.2020.2990795.

10. Bao L., Li, Z., Dixon, S., Yang Yu, Y., and Guofu Zhai G. Development of a magnetostrictive Fe3O4-film electromagnetic acoustic transducer. Sensors and Actuators A: Physical. 2023, vol. 361, 16, 114593. https://doi.org/10.1016/j.sna.2023.114593

11. Morkun V., Morkun N., Hryshchenko S., Gaponenko I., Gaponenko A., and Bobrov Ye. Modelling of an electromagnetic acoustic transducer. Mining Journal of Kryvyi Rih National University. 2023. vol. 57(1), pp.88-95.

12. Morkun V., Morkun N., Gaponenko A. and Bobrov Ye. Methods of ultrasonic wave generation in the practice of non-destructive measurements. Journal of Kryvyi Rih National University. 2023, vol. 21(1), pp. 54-62. https://doi.org/10.31721/2306-5451-2023-1-56-54-62.

13. Morkun V., Morkun N., Fischerauer G., Tron V., Haponenko A., and Bobrov Y. Identification of mineralogical ore varieties using ultrasonic measurement results. Mining of Mineral Deposits. 2024. vol. 18(3), pp. 1-8. https://doi.org/10.33271/mining18.03.001.

14. Munir N., Park J., Kim H.-J., Song S.-J., and Kang S.-S. Performance enhancement of convolutional neural network for ultrasonic flaw classification by adopting autoencoder. Ndt & E Internationa. 2020, vol. 111, article number 102218. https://doi.org/10.1016/j.ndteint.2020.102218.

15. Niyirora R., Masengesho W. Ji, E., Munyaneza J., Niyonyungu F., and Nyirandayisabye R. Intelligent damage diagnosis in bridges using vibration-based monitoring approaches and machine learning: a systematic review. Results in Engineering. 2022, 16, article number 100761. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2022.100761.

16. Ghafoor I., Peter W.T., Munir W.T., and Trappey A.J. Non-contact detection of railhead defects and their classification by using convolutional neural network. Optik. (Stuttg). 2022, vol. 253, article number 168607. https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2022.168607.

17. Sun F., Fan M., Cao B., Ye B., Lu G., and Li W. Cross-Correlation Inspired Residual Network for Pulsed Eddy Current Imaging and Detecting of Subsurface Defects. IEEE Transactions on Industrial Electronics.2023, vol. 70(12), pp.12860 -12871, DOI: 10.1109/TIE.2023.3239862.

18. Stawicki O., Ahlbrink R., and Schröer K. Shallow internal corrosion sensor technology for heavy pipe wall inspection. 2009. URL: https://www.researchgate.net/publication/23767050.

19. Sophian A., Tian G. and Fan M. Pulsed Eddy Current Non-destructive Testing and Evaluation: A Review. Chinese Journal of Mechanical Engineerin. 2017, 30, pp. 500–514. https://doi.org/10.1007/s10033-017-0122-4.

20. Xie Y., Rodriguez S., Zhang W., Liu Z. and Yin W. Simulation of an Electromagnetic Acoustic Transducer Array by Using Analytical Method and FDTD. Journal of Sensors. 2016, vol. 5451821, 10. http://dx.doi.org/10.1155/2016/5451821.

21. Dodd C. V. and Deeds W. E. Analytical solutions to eddy-current probe-coil problems, Journal of Applied Physics. 1968, vol. 39(6), pp. 2829–2838. https://doi.org/10.1063/1.1656680,2-s2.0-36849096720.

22. Петрищев О.М., Сучков Г.М., Плеснецов С.Ю. Теорія і практика електромагнітно-акустичного контролю. Частина 1. Теоретичні основи розрахунку і проектування електроакустичних перетворювачів електромагнітного типу: монографія: Вид. центр НТУ «ХПІ». 2019, 555 c.

23. Романюк М.І. Теоретичні основи розрахунку ультразвукових трактів пристроїв контролю поверхні металопрокату. Київ. 2015.

24. Сучков Г. М., Хащина С. В., Петрищев О. Н. Розвиток концепцій створення ультразвукових перетворювачів електромагнітного типу. Режим збудження. Частина 1. Технічна діагностика та неруйнівний контроль., №1. № 1. (c. 23-28). Інститут електрозварювання ім. Є.О. Патона НАН України. 2012.

25. Eddy Current. URL: https://se.mathworks.com/help/sps/ref/eddycurrent.html.

26. Simscape Block Libraries. URL: https://se.mathworks.com/help/simscape/ug/introducing-the-simscape-block-libraries.html.