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     朴冠宇

     教授,博导

     联系方式:piaoguanyu@shu.edu.cn



l 个人简介

朴冠宇,伟德BETVlCTOR1946bevitor伟德官网教授、博士生导师,省部级人才;分别于2014年和2019年在吉林大学和清华大学获本科和博士学位,并在美国密歇根州立大学从事博士后研究2023年加入伟德BETVlCTOR1946

长期从事无损检测与评估理论、技术及应用研究,尤其在动生涡流与动磁高清检测理论、物理信息与数据融合反演算法和检测机器人装备等方面取得系统性原创成果,将检测新理论和反演新算法成功应用于研制的新型检测机器人装备中,通过了中国和美国工程现场验证;首次打破管道内检测技术瓶颈,被国内外专家评价为突破性技术;主要研究成果参展了国家十三五科技创新成就展,获得国内外学术期刊和官方媒体封面报道。主持及参与IEEE磁学学会国际项目、美国铁路协会、美国交通部、国家重点研发计划和国家自然科学基金项目等10余项;发表高水平论文20余篇;授权和公开发明专利10项(含美国专利)。担任202220232024IEEE ICPHM委员会成员和Publicity Chair等职务,担任Advanced MaterialsIEEE Transactions20余个SCI期刊审稿人


l 主要研究领域

   1、智能无损检测与评估(多模态融合检测、电磁检测与成像、多物理场建模、超声检测、机器视觉检测、金属/复合材料评估)

   2、智能传感器系统(磁传感器研发及应用、多传感器融合、智能检测机器人、嵌入式系统)

   3、智能信号处理(机器学习、数据融合、统计信号处理、微弱信号检测)

   4、应用领域:油气管道、地下管廊、铁轨轨道、电工装备、海底设施、航空航天、汽车新材料等


l 代表性成果


▪ 论文

    1、Piao G, Guo J, Hu T, et al. Fast reconstruction of 3-D defect profile from MFL signals using key physics-based parameters and SVM[J]. NDT & E International, 2019, 103: 26-38 (中科院一区).

    2、Piao G, Guo J, Hu T, et al. A novel pulsed eddy current method for high-speed pipeline inline inspection[J]. Sensors and Actuators A: Physical, 2019, 295: 244-258 (Q1).

    3、Probst P, Piao G(通信), Kumar D, et al. Miniaturized multi-modality field-ready sensing system for defect detection of CFRP materials[J]. NDT & E International, 2023, 137: 102815(中科院一区).

    4、Li J, Piao G(通信), Desai V S, et al. Multi-channel capacitive sensing system for cross bore detection and classification by machine learning[J]. NDT & E International, 2023, 137: 102851(中科院一区).

       5、Piao G, Li J, Udpa L, et al. Finite-element study of motion-induced eddy current array method for high-speed rail defects detection[J]. IEEE Transactions on Magnetics, 2021, 57(12): 1-10 (封面论文).

       6、Piao G, Li J, Udpa L, et al. The effect of motion-induced eddy currents on three-axis MFL signals for high-speed rail inspection[J]. IEEE Transactions on Magnetics, 2021, 57(4): 1-11 (封面论文).

       7、Piao G, Ling J, Li J. Classification and characterization of coexisting defects from magnetic flux leakage data using deep learning method[J]. AIP Advances, 2023, 13(1) (编辑精选论文).

       8、Piao G, Mateus J, Li J, et al. Phased array ultrasonic imaging and characterization of adhesive bonding between thermoplastic composites aided by machine learning[J]. Nondestructive Testing and Evaluation, 2023, 38(3): 500-518.

       9、Piao G, Guo J, Hu T, et al. The effect of motion-induced eddy current on high-speed magnetic flux leakage (MFL) inspection for thick-wall steel pipe[J]. Research in Nondestructive Evaluation, 2020, 31(1): 48-67.

       10、Piao G, Guo J, Hu T, et al. High-sensitivity real-time tracking system for high-speed pipeline inspection gauge[J]. Sensors, 2019, 19(3): 731.

▪ 获奖

电磁无损检测国际会议最佳海报奖(ENDE)

管道完整性管理优秀论文二等奖

北京市三好学生、清华大学“一二·九”辅导员奖、电机系年度人物

吉林大学十佳大学生、校优秀毕业论文、连续三年国家奖学金

知识产权

    1、专利号:US11477001B2US PatentData concentration system for inner detector of oil-gas pipeline, and timing control method

    2、专利号:CN109490406B,发明专利名称:动态磁检测系统、检测方法及电磁控阵方法

    3、专利号:CN109491276B,发明专利名称:一种油气管道内检测器数据接收与存储装置

    4、专利号:CN109490405B,发明专利名称:基于正交基函数的滤波方法、信号处理装置及地面标记系统

    5、专利号:CN109488886A,发明专利名称:油气管道内检测器数据集线系统及时序控制方法

    6、专利号:CN109491306A,发明专利名称:动态磁检测探头及电磁控阵方法

    7、专利号:CN104866661B,发明专利名称:基于三分岔决策树的极低频信号检测与速度估计装置

    8、专利号:CN105044786B,发明专利名称:基于正交线圈传感器的管道机器人极低频信号检测装置   

成果展示

1 多篇论文被选为封面论文


部分研制的检测机器人装备及探头


3 研究成果获得国内外媒体广泛报道



l 科研项目

   1、伟德BETVlCTOR1946青年拔尖人才科研启动经费;

   2、IEEE Magnetics Society Special Project, Physics-Informed Neural Network for Electromagnetic Nondestructive Evaluation of Ferromagnetic Materials, 2021-2022, 主持

   3、Association of American Railroads, TTCI, Integrated Wave Hybrid Electromagnetic and Ultrasonic Sensing for Real-Time In-Motion Rails Fatigue and Fractures Detection, 2020-2023, 骨干;

   4、Con EdisonIndustry ProjectDevelopment of Multi-Modal Electromagnetic NDE Methods for CFRP Composite Wrap on Cable Pipes2021-2023,骨干

   5、Gas Technology Institute (GTI), Industry Project, Development of Electromagnetic (EM) Sensing System for Rapid and High Accuracy Cross Bores Detection2020-2021,骨干

   6、Department of Transportation (DOT), USA, Low-variance Deep Graph Learning for Predictive Pipeline Assessment with Interacting Threats, 2018-2021, 参与

   7、十三五国家重点研发计划课题:管道金属损伤电磁控阵内检测技术与设备研制,2016-2019,骨干;

   8、十三五国家重点研发计划课题:海管内外检过程的故障检测与精确定位系统开发,2017-2020,骨干

   9、国家自然科学基金面上项目,516770942017-2020,参与


l 国际合作

    与美国密歇根州立大学(MSU)、加拿大英属哥伦比亚大学(UBC)等保持紧密合作。


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