Ultraschall-Puls-Transmissionsverfahren: Automatisierte Drift-Erkennung in Signalreihen von Zementleimen im frühen Stadium der Hydratation

In der Vergangenheit hat sich die Ermittlung mechanischer
Materialparameter von Zementleimen unter Verwendung des Ultraschall-Puls-
Transmissionsverfahrens basierend auf piezoelektrischen Sensoren als verbreitete
Versuchstechnik etabliert.
Damit ist eine quasi-kontinuierliche Erfassung von Signaldaten möglich, mit der
die kontinuierliche Änderung von Materialeigenschaften gut abgebildet werden kann.
Dadurch entstehen jedoch umfangreiche Signalreihen, die eine Automatisierung der
Analyse erforderlich machen. Die dafür verwendeten numerischen Verfahren
reagieren jedoch sensibel auf Signalstörungen wie das Driften der Signalamplituden.
Dies wurde in Signalreihen kombinierter Kompressions- und Scherwellenmessungen
an Zementleimen regelmäßig beobachtet. Die hier präsentierte Arbeit stellt einen
adaptiven Algorithmus vor, der geeignet erscheint, driftende Signale zu erkennen.
Dieser basiert auf fundamentalen statistischen Methoden zur Klassifizierung und
Gewichtung von Signalamplituden. Ein besonderes Merkmal ist die Verwendung von
Signaleigenschaften als Basis für Gewichtsfunktionen und zur Parametrierung des
Analyseverfahrens. Das ermöglicht das adaptive Verhalten des Verfahrens, erweitert
dessen Anwendungsspektrum und erhöht die Treffsicherheit. Das Verfahren wurde
anhand von Signaldaten getestet, die mittels Ultraschall-Versuchen mit dem
FreshCon-Gerät an Zementleimen aus gewöhnlichem Portlandzement mit
unterschiedlichen Wasser-Bindemittel-Werten erhoben wurden.
Die Berechnungsergebnisse, basierend auf 15 Signalreihen, zeigen eine stabile
Übereinstimmung mit der visuellen Erkennung. Es hat sich gezeigt, dass der
Algorithmus auf Signaldaten von Kompressions- und Scherwellenmessungen im
selben Maße anwendbar ist. Die detektierten Signale können nachfolgend gezielt
unterschiedlichen Methoden der Drift-Korrektur unterzogen werden. Außerdem
liefert die Analyse weitere statistische Basisdaten, die für die nachfolgende, automatisierte Signalanalyse benötigt werden. In weiterer Folge erscheint es sinnvoll
zu sein, in die nachfolgende Signalanalyse eine Rückkopplungsschleife zu integrieren, um die Eingangsparametrierung der Drift-Erkennung weiter zu präzisieren.