Identifying harmonic attributes from online partial discharge data

Partial discharge (PD) monitoring is a key method of tracking fault progression and degradation of insulation systems. Recent research discovered that the harmonic regime experienced by the plant also affects the PD pattern, questioning the conclusions about equipment health drawn from PD data. This paper presents the design and creation of an online system for harmonic circumstance monitoring of distribution cables, using only PD data. Based on machine learning techniques, the system can assess the prevalence of the 5th and 7th harmonic orders over the monitoring period. This information is key for asset managers to draw correct conclusions about the remaining life of polymeric cable insulation, and prevent overestimation of the degradation trend

Massively-Parallel Break Detection for Satellite Data

The field of remote sensing is nowadays faced with huge amounts of data. While this offers a variety of exciting research opportunities, it also yields significant challenges regarding both computation time and space requirements. In practice, the sheer data volumes render existing approaches too slow for processing and analyzing all the available data. This work aims at accelerating BFAST, one of the state-of-the-art methods for break detection given satellite image time series. In particular, we propose a massively-parallel implementation for BFAST that can effectively make use of modern parallel compute devices such as GPUs. Our experimental evaluation shows that the proposed GPU implementation is up to four orders of magnitude faster than the existing publicly available implementation and up to ten times faster than a corresponding multi-threaded CPU execution. The dramatic decrease in running time renders the analysis of significantly larger datasets possible in seconds or minutes instead of hours or days. We demonstrate the practical benefits of our implementations given both artificial and real datasets.Comment: 10 page

Resonance in rock mass as the key reason of geodynamic phenomena

Purpose is to develop deformation criterion or predecessors of geodynamic phenomena within rock mass relying upon the systemized experimental data concerning rock behaviour in a volumetric field of compressive stress. Methods. Experiments as for rock deformation and failure in a volumetric stress state were carried out with the help of a device of non-uniform volumetric compression. The device was designed by Donetsk Institute for Physics and Engineering (DonIPhE) of the NAS of Ukraine. Volumetric deformations and share deformations, elastic parameters, parameters of a type of deformation state and stress state of Lode Nadai, and Lode angles were determined separately for each load grade taking into consideration corresponding increase in deformations. Sudden arching and its characteristic features were observed in longwall 2 of inclined drift of l1 seam in Kapitalna mine. Findings. It has been demonstrated that rock are classic auxetics in which elastic factors change their values and signs. It has been determined that the characteristic deformations, in terms of which elastic characteristics change their values, are quantized and constant for each material. Four characteristic stages, inherent to all rocks despite their stress state type and comprehensive pressure value, have been singled out during deformation. It has been defined that jump of amplitude of linear and shear deformations, resulting from double vortex and wave resonance in terms of velocity, dimensions of structures and frequency (stage 3), is a failure predecessor. Increase in minimum relative deformations (i.e. oscillations of a working face of a seam) and in maximum relative deformations (i.e. oscillations of roof or walls of a mine working) up to several percent have been proposed as the failure criterion. Originality. It has been determined for the first time that in the context of volumetric stress state, deformation increase is of alternative nature; elastic characteristics of rocks are not constants of a material varying in terms of a value and a sign during mechanical loading and shear deformations are of rotational nature. Practical implications. Resonance increase in the amplitude of maximum, minimum, and shear deformation growth is a criterion of total failure and dynamic failure in particular which can be used in practice as a predecessor of a failure or its prognostic criterion.Мета. Розробка деформаційного критерію або передвісника геодинамічних явищ у гірському масиві на основі систематизованих експериментальних даних з поведінки порід в об’ємному полі стискаючих напружень. Методика. Експериментальні дослідження з деформування і руйнування гірських порід в об’ємному напруженому стані виконувались на установці нерівнокомпонентного об’ємного стискання конструкції ДонФТІ НАН України. Об’ємні та зсувні деформації, напруження, пружні параметри, параметри виду деформаційного і напруженого стану Надаі-Лоде, кути Лоде визначались окремо для кожного ступеня навантаження, враховуючи відповідний приріст деформацій. Шахтні спостереження раптових видавлювань вугільного пласта та їх характерні ознаки проводились у 2-й лаві центрального бремсбергу пласта l1 шахти “Капітальна”. Результати. Показано, що гірські породи є класичними ауксетиками, в яких пружні показники у процесі механічного навантаження змінюють величину і знак. Встановлено, що характерні деформації, при яких пружні характеристики змінюють свою величину, є квантованими і постійними для всіх матеріалів. В процесі деформації виділено чотири характерних етапи, притаманних всім породам незалежно від виду напруженого стану і величини всестороннього тиску. Виявлено, що передвісником руйнування є різке зростання амплітуди приросту лінійних і зсувних деформацій внаслідок подвійного вихро-хвильового резонансу по швидкості, розмірах структур та частоті (третій етап). Запропоновано в якості критерію руйнування зростання приросту мінімальної (коливання груді вибою пласта) і максимальної (коливання покрівлі або боків виробки) відносних деформацій до кількох відсотків. Наукова новизна. Вперше виявлено, що в об’ємному напруженому стані приріст деформацій має знакоперемінний характер, пружні характеристики гірських порід не є константами матеріалу, а змінюються за величиною і за знаком у процесі механічного навантаження, зсувні деформації мають ротаційний характер. Практична значимість. Резонансне зростання амплітуди приросту максимальної, мінімальної і зсувної деформацій є критерієм руйнування взагалі, та динамічного руйнування зокрема, що на практиці може використовуватись як передвісник або прогнозний критерій руйнування.Цель. Разработка деформационного критерия или предвестника геодинамических явлений в горном массиве на основе систематизированных экспериментальных данных по поведению пород в объемном поле сжимающих напряжений. Методика. Экспериментальные исследования по деформированию и разрушению горных пород в объемном напряженном состоянии выполнялись на установке неравнокомпонентного объемного сжатия конструкции ДонФТИ НАН Украины. Объемные и сдвиговые деформации, напряжения, упругие параметры, параметры вида деформационного и напряженного состояния Надаи-Лоде, углы Лоде определялись отдельно для каждой степени нагрузки, учитывая соответствующий прирост деформаций. Шахтные наблюдения внезапных выдавливаний угольного пласта и их характерные признаки проводились во 2-й лаве центрального бремсберга пласта l1 шахты “Капитальная”. Результаты. Показано, что горные породы являются классическими ауксетиками, в которых упругие показатели в процессе механического нагружения изменяют величину и знак. Установлено, что характерные деформации, при которых упругие характеристики изменяют свою величину, являются квантованными и постоянными для всех материалов. В процессе деформации выделено четыре характерных этапа, присущих всем породам независимо от вида напряженного состояния и величины всестороннего давления. Выявлено, что предвестником разрушения является резкий рост амплитуды прироста линейных и смещенных деформаций в результате двойного вихре-волнового резонанса по скорости, размерах структур и частоте (третий этап). Предложено в качестве критерия разрушения роста прироста минимальной (колебания груди забоя пласта) и максимальной (колебания кровли или боков выработки) относительных деформаций до нескольких процентов. Научная новизна. Впервые выявлено, что в объемном напряженном состоянии прирост деформаций имеет знакопеременный характер, упругие характеристики горных пород не являются константами материала, а изменяются по величине и по знаку в процессе механической нагрузки, сдвижные деформации имеют ротационный характер. Практическая значимость. Резонансный рост амплитуды прироста максимальной, минимальной и смещенной деформаций является критерием разрушения вообще, и динамического разрушения в частности, что на практике может использоваться как предвестник или прогнозный критерий разрушения.The authors thank sincerely V.H. Hriniov, Director of Donetsk Institute for Physics and Engineering of the NAS of Ukraine, Doctor of Engineering for his support, interest, and assistance in carrying out of experiments, and Yu.V. Pakin, Director of Kapitalna mine (SE “Myrnohradvuhillia”), for his assistance in carrying out of underground investigations, measurements of deformation growth within double areas of the increased rock pressure

Incident detection using data from social media

This is an accepted manuscript of an article published by IEEE in 2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) on 15/03/2018, available online: https://ieeexplore.ieee.org/document/8317967/citations#citations The accepted version of the publication may differ from the final published version.© 2017 IEEE. Due to the rapid growth of population in the last 20 years, an increased number of instances of heavy recurrent traffic congestion has been observed in cities around the world. This rise in traffic has led to greater numbers of traffic incidents and subsequent growth of non-recurrent congestion. Existing incident detection techniques are limited to the use of sensors in the transportation network. In this paper, we analyze the potential of Twitter for supporting real-time incident detection in the United Kingdom (UK). We present a methodology for retrieving, processing, and classifying public tweets by combining Natural Language Processing (NLP) techniques with a Support Vector Machine algorithm (SVM) for text classification. Our approach can detect traffic related tweets with an accuracy of 88.27%.Published versio