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Fractal analysis appears to be a relevant tool toward the interpretation of acoustic emissions signals related to the stress and damage of the material and this paper shows how it can be adopted for health monitoring of various structures. The fractal dimension quantifies the order/disorder of the signals and is correlated to the applied stress/pressure and loading cycles. The chart of such evolution allows to evaluate nucleation and propagation of a fatigue crack and to understand the margin of safety of the investigated structure in a specific moment of its life. Fractal analysis of EA signals can be combined with other experimental and theoretical techniques to accurately foresee the damage accumulated and the residual life. In this study we have investigated three pressure tanks at known state of ageing and observed a good agreement with other well-stated methods based on acoustic emissions.

The paper discusses a software application aiming at the dynamic assessment of the remaining useful life (RUL) of critical equipment in process plants. A number of advanced integrity sensors, including ultrasound thickness (UT) and acoustic emissions (AE) systems, are installed on vessels and pipe throughout the plant. They are able to detect in advance cracks and corrosion and gather continuous data, which feed a simple prognostic model and, in turn, is able to continuously update the information about the expected RUL, in order to support reasonable decisions about equipment life extension as well as inspection scheduling and stops planning. The software exploits an existing platform for communication, database and user interface. The prognosis module uses an easy model, which could be replaced by a more sophisticated algorithm, keeping the other modules.

The AT-rich repeat on chromosome 22q11.2 is known to be involved in the recurrent constitutional t(11;22)(q23;q11.2). Segregation of this translocation has been reported in several hundred families, but a de novo translocation event has been identified in only 8 cases, and everytime the translocation originated in paternal germ-line chromosomes. Further, de novo t(11;22) rearrangements have been detected in the sperm of healthy males, leading to the hypothesis that it occurs somewhere along the meiosis-spermatogenesis pathway. This report describes a woman whose constitutional karyotype revealed mosaicism for the recurrent t(11;22) and the subsequent testing performed to determine the origin of the translocation event. Karyotype analysis, translocation-specific PCR, human identity testing, and a SNP genotyping array were performed to detect mosaicism and/or chimerism. As a result, the SNP genotyping array revealed no evidence for mosaicism in genomic DNA beyond mosaicism for the balanced t(11;22). Human identity testing and the SNP genotyping array ruled out chimerism. PCR of the translocation breakpoint followed by sequencing confirmed that the translocation had occurred at the typical t(11;22) breakpoints. In conclusion, these results indicate that the translocation occurred post-fertilization, providing the first evidence of a de novo t(11;22)(q23;q11.2) occurring in a maternal mitotic environment.

Le attuali procedure di verifica dell’integrità strutturale di attrezzature a pressione mediante il metodo di Emissione Acustica (EA) sono basate su controlli periodici. Incrementi dei livelli di affidabilità e di sicurezza delle attrezzature sono raggiungibili mediante tecniche di monitoraggio strutturale. In questo contesto si palesa la necessità di disporre di strumenti di misura delle EA piccoli, leggeri, poco costosi, facilmente installabili sull’attrezzatura e atti al monitoraggio in continuo. Questo lavoro presenta due prototipi di nodo-sensore ideati per essere installati in modo e capaci di monitorare nel tempo i segnali EA. I nodi sensore, caratterizzati da dimensioni e pesi ridotti, basso consumo di potenza e capacità di elaborazione in locale del segnale acquisito, risultano ideali in diversi scenari applicativi, in particolare nel monitoraggio di attrezzature a pressione o atmosferiche contenenti fluidi pericolosi (esplosivi, infiammabili, tossici, comburenti, ecc.). Sui nodi sensore è possibile innestare algoritmi di processamento del segnale sviluppati ad hoc per i segnali EA, e possono essere programmati per trasferire in modalità wireless, su piattaforme “cloud based service”, il segnale processato. Il lavoro mostra i risultati di una prima campagna di prove sperimentali volta a confrontare la capacità di acquisire i segnali EA dei nodi sensore rispetto ad apparecchiature commerciali. Quale scenario di prova, si considera una porzione del mantello di un serbatoio.

Le tecnologie Smart stanno svolgendo un ruolo chiave nella quarta rivoluzione industriale. Sistemi IoT, Digital Twin, sensori attivi, Big Data su cloud e modellazione fisica spinta dal super calcolo scientifico possono essere integrati sinergicamente in un ambiente Safety 4.0. La piattaforma SmartBench, sviluppata nell’ambito di un progetto INAIL BRIC, integra quattro diverse tecnologie smart dimostrando come l’interazione e l’aggregazione delle informazioni possa rendere integrato il concetto di sicurezza. Il monitoraggio dello stato di integrità degli impianti viene affrontato in SmartBench considerando in modo specifico la tecnica delle emissioni acustiche. La modellistica interpretativa della propagazione dei segnali in abbinamento con sensori smart di tipo innovativo consente alla piattaforma di individuare e controllare nel tempo i difetti interni delle apparecchiature. La presenza di etichette intelligenti che consentono di gestire nel mondo digitale lo storico delle manutenzioni degli apparati fornisce alla piattaforma informazioni molto precise dei macchinari in prossimità dell’operatore. Un sensore virtuale di invecchiamento comunica alla piattaforma lo stato di degrado dei componenti e consente di prevederne l’evoluzione. Una rete di dispositivi IoT consente di monitorare in tempo reale lo stato dell’operatore per fornire un riscontro sul context awareness e rendere la sicurezza attiva in ambienti difficili.