Structural health monitoring
স্ট্রাকচারাল হেলথ মনিটরিং (এস. এইচ. এম)-এ সেতু এবং ভবনগুলির মতো ইঞ্জিনিয়ারিং কাঠামোর উপাদান এবং জ্যামিতিক বৈশিষ্ট্যগুলির পরিবর্তনগুলি পর্যবেক্ষণ করার জন্য পর্যায়ক্রমে নমুনা প্রতিক্রিয়া পরিমাপ ব্যবহার করে সময়ের সাথে একটি সিস্টেমের পর্যবেক্ষণ এবং বিশ্লেষণ জড়িত। একটি কার্যকরী পরিবেশে, কাঠামো বয়স এবং ব্যবহারের সাথে হ্রাস পায়। দীর্ঘমেয়াদী এস. এইচ. এম পর্যায়ক্রমে কাঠামোর উদ্দেশ্যমূলক কাজ চালিয়ে যাওয়ার ক্ষমতা সম্পর্কিত আপডেট তথ্য আউটপুট করে। ভূমিকম্প বা বিস্ফোরণের মতো চরম ঘটনার পরে, দ্রুত অবস্থার স্ক্রিনিংয়ের জন্য এস. এইচ. এম ব্যবহার করা হয়। এস. এইচ. এম-এর উদ্দেশ্য হল নিকটবর্তী সময়ে কাঠামোর অখণ্ডতা সম্পর্কে নির্ভরযোগ্য তথ্য প্রদান করা। এস. এইচ. এম প্রক্রিয়ায় উত্তেজনা পদ্ধতি, সেন্সরের ধরন, সংখ্যা এবং অবস্থান এবং তথ্য অধিগ্রহণ/সঞ্চয়/ট্রান্সমিটাল হার্ডওয়্যার নির্বাচন করা হয় যা সাধারণত স্বাস্থ্য এবং ব্যবহার পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থা নামে পরিচিত। কোনও সিস্টেমে যে কোনও অবক্ষয় বা ক্ষতি হতে পারে তা সরাসরি সনাক্ত করার জন্য পরিমাপ করা যেতে পারে বা পরোক্ষভাবে সিস্টেমের অবস্থার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য অভিজ্ঞ লোডের আকার এবং ফ্রিকোয়েন্সি পরিমাপ করে পরিমাপ করা যেতে পারে। কোনও ব্যবস্থার অবস্থা সরাসরি পর্যবেক্ষণ করার জন্য অর্জিত তথ্যের এমন বৈশিষ্ট্যগুলি চিহ্নিত করা প্রয়োজন যা একজনকে অক্ষত এবং ক্ষতিগ্রস্ত কাঠামোর মধ্যে পার্থক্য করতে দেয়। সবচেয়ে সাধারণ বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি হল পরিমাপ করা সিস্টেমের প্রতিক্রিয়া পরিমাণ, যেমন একটি কম্পন প্রশস্ততা বা ফ্রিকোয়েন্সি, অবনমিত সিস্টেমের পর্যবেক্ষণের সাথে সম্পর্কিত। ক্ষতি সঞ্চয়ের পরীক্ষা, যার সময় অধ্যয়নরত সিস্টেমের উল্লেখযোগ্য কাঠামোগত উপাদানগুলি বাস্তবসম্মত লোডিং অবস্থার সাপেক্ষে অবনমিত হয়, উপযুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে। এই প্রক্রিয়ায় প্রণোদিত-ক্ষতির পরীক্ষা, ক্লান্তি পরীক্ষা, জারা বৃদ্ধি বা তাপমাত্রা সাইক্লিং জড়িত থাকতে পারে যাতে ত্বরান্বিত পদ্ধতিতে নির্দিষ্ট ধরনের ক্ষতি জমা হয়। ভূমিকা গুণগত এবং অবিচ্ছিন্ন পদ্ধতিগুলি দীর্ঘকাল ধরে তাদের উদ্দেশ্য পূরণের ক্ষমতার জন্য কাঠামোগুলির মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়েছে। 19 শতকের শুরু থেকে, রেলপথের চাকা-ট্যাপাররা ট্রেনের চাকায় আঘাত করা হাতুড়ির শব্দ ব্যবহার করে ক্ষতি হয়েছে কিনা তা মূল্যায়ন করে। ঘূর্ণায়মান যন্ত্রপাতিতে, কম্পন পর্যবেক্ষণ কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন কৌশল হিসাবে কয়েক দশক ধরে ব্যবহৃত হয়ে আসছে। এস. এইচ. এম-এর ক্ষেত্রে দুটি কৌশল হল তরঙ্গ প্রসারণ ভিত্তিক কৌশল এবং কম্পন ভিত্তিক কৌশল। ব্যাপকভাবে কম্পন ভিত্তিক এস. এইচ. এম-এর সাহিত্যকে দুটি দিকের মধ্যে ভাগ করা যেতে পারে, প্রথমটি যেখানে গতিশীল বৈশিষ্ট্যগুলি নির্ধারণের জন্য ক্ষতির জন্য মডেলগুলি প্রস্তাব করা হয়, যা সরাসরি সমস্যা হিসাবেও পরিচিত, এবং দ্বিতীয়টি, যেখানে গতিশীল বৈশিষ্ট্যগুলি ক্ষতির বৈশিষ্ট্যগুলি নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়, যা বিপরীত সমস্যা হিসাবেও পরিচিত। বেশ কয়েকটি মৌলিক স্বতঃসিদ্ধ বা সাধারণ নীতি আবির্ভূত হয়েছেঃ প্রথম স্বতঃসিদ্ধঃ সমস্ত উপকরণের অন্তর্নিহিত ত্রুটি বা ত্রুটি রয়েছে; দ্বিতীয় স্বতঃসিদ্ধঃ ক্ষতির মূল্যায়নের জন্য দুটি সিস্টেম অবস্থার মধ্যে তুলনা প্রয়োজন; তৃতীয় স্বতঃসিদ্ধঃ ক্ষতির অস্তিত্ব এবং অবস্থান সনাক্ত করা একটি তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষণ মোডে করা যেতে পারে, তবে উপস্থিত ক্ষতির ধরণ এবং ক্ষতির তীব্রতা সনাক্ত করা সাধারণত কেবল একটি তত্ত্বাবধানকৃত শিক্ষণ মোডে করা যেতে পারে; চতুর্থ স্বতঃসিদ্ধঃ সেন্সরগুলি ক্ষতি পরিমাপ করতে পারে না। সংবেদক তথ্যকে ক্ষতির তথ্যে রূপান্তরিত করার জন্য সংকেত প্রক্রিয়াকরণ এবং পরিসংখ্যানগত শ্রেণিবিন্যাসের মাধ্যমে বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন প্রয়োজন; স্বতঃসিদ্ধ আই. ভি. বিঃ বুদ্ধিমান বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন ছাড়া, ক্ষতির জন্য একটি পরিমাপ যত বেশি সংবেদনশীল হয়, এটি কার্যকরী এবং পরিবেশগত অবস্থার পরিবর্তনের জন্য তত বেশি সংবেদনশীল হয়; স্বতঃসিদ্ধ ভিঃ ক্ষতির সূচনা এবং বিবর্তনের সাথে যুক্ত দৈর্ঘ্য-এবং সময়-স্কেলগুলি এস. এইচ. এম সেন্সিং সিস্টেমের প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলি নির্ধারণ করে; স্বতঃসিদ্ধ 6: একটি অ্যালগরিদমের ক্ষতির সংবেদনশীলতা এবং এর শব্দ প্রত্যাখ্যান ক্ষমতার মধ্যে একটি বিনিময়-বন্ধ রয়েছে; স্বতঃসিদ্ধ 7: সিস্টেম গতিবিদ্যার পরিবর্তন থেকে সনাক্ত করা যেতে পারে এমন ক্ষতির আকার উত্তেজনার ফ্রিকোয়েন্সি পরিসরের বিপরীত আনুপাতিক। এস. এইচ. এম সিস্টেমের উপাদানগুলির মধ্যে সাধারণত রয়েছেঃ স্ট্রাকচার সেন্সর ডেটা অ্যাকুইজিশন সিস্টেম ডেটা ট্রান্সফার এবং স্টোরেজ মেকানিজম ডেটা ম্যানেজমেন্ট ডেটা ইন্টারপ্রিটেশন এবং ডায়াগনোসিসঃ সিস্টেম আইডেন্টিফিকেশন স্ট্রাকচারাল মডেল আপডেট স্ট্রাকচারাল কন্ডিশন অ্যাসেসমেন্ট ভবিষ্যদ্বাণী অবশিষ্ট পরিষেবা জীবনের এই প্রযুক্তির একটি উদাহরণ হল সেতু এবং বিমানের মতো কাঠামোতে সেন্সর এম্বেড করা। এই সেন্সরগুলি চাপ এবং চাপের মতো বিভিন্ন কাঠামোগত পরিবর্তনের বাস্তব সময় পর্যবেক্ষণ প্রদান করে। সিভিল ইঞ্জিনিয়ারিং কাঠামোর ক্ষেত্রে, সেন্সর দ্বারা প্রদত্ত তথ্য সাধারণত একটি দূরবর্তী তথ্য অধিগ্রহণ কেন্দ্রে প্রেরণ করা হয়। আধুনিক প্রযুক্তির সাহায্যে, সেন্সরগুলির তথ্যের উপর ভিত্তি করে কাঠামোগুলির বাস্তব সময় নিয়ন্ত্রণ (সক্রিয় কাঠামোগত নিয়ন্ত্রণ) সম্ভব সেতু, ভবন এবং অন্যান্য সম্পর্কিত অবকাঠামোগুলির ইঞ্জিনিয়ারড কাঠামোর স্বাস্থ্য মূল্যায়ন যা সাধারণত স্ট্রাকচারাল হেলথ অ্যাসেসমেন্ট (এসএইচএ) বা এসএইচএম নামে পরিচিত, এই ধারণাটি বিভিন্ন ধরনের অবকাঠামোর ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে প্রয়োগ করা হয়, বিশেষত যখন সারা বিশ্বের দেশগুলি সেতু থেকে শুরু করে আকাশচুম্বী পর্যন্ত বিভিন্ন অবকাঠামো নির্মাণের আরও বৃহত্তর সময়ের মধ্যে প্রবেশ করে। বিশেষত যখন কাঠামোগুলির ক্ষতির কথা বলা হয়, তখন এটি লক্ষ্য করা গুরুত্বপূর্ণ যে ক্রমবর্ধমান অসুবিধার পর্যায় রয়েছে যার জন্য পূর্ববর্তী পর্যায়গুলির জ্ঞান প্রয়োজন, যথাঃ কাঠামোর ক্ষতির অস্তিত্ব সনাক্ত করা ক্ষতির পরিমাণ চিহ্নিত করা ক্ষতির তীব্রতা মূল্যায়নের জন্য অবকাঠামোগত স্বাস্থ্য অবস্থার উপর সেন্সর তথ্যকে ক্ষতির তথ্যে রূপান্তর করতে সংকেত প্রক্রিয়াকরণ এবং পরিসংখ্যানগত শ্রেণিবিন্যাস নিয়োগ করা প্রয়োজন। কার্যকরী মূল্যায়ন কার্যকরী মূল্যায়ন ক্ষতি সনাক্তকরণ ক্ষমতা বাস্তবায়নের বিষয়ে চারটি প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করেঃ i) এস. এইচ. এম সম্পাদনের জন্য জীবন-সুরক্ষা এবং/অথবা অর্থনৈতিক যৌক্তিকতা কী? (ii) যে ব্যবস্থাটির তদন্ত করা হচ্ছে তার জন্য কীভাবে ক্ষতির সংজ্ঞা দেওয়া হয় এবং একাধিক ক্ষতির সম্ভাবনার জন্য, কোন ক্ষেত্রে সবচেয়ে বেশি উদ্বেগের বিষয়? (গ) কার্যকরী ও পরিবেশগত উভয় ক্ষেত্রেই কোন কোন অবস্থার অধীনে ব্যবস্থাটির কার্যাবলী পর্যবেক্ষণ করা হবে? 4) কার্যকরী পরিবেশে তথ্য অর্জনের সীমাবদ্ধতা কী কী? কার্যকরী মূল্যায়ন কী পর্যবেক্ষণ করা হবে এবং কীভাবে পর্যবেক্ষণ সম্পন্ন করা হবে তার সীমাবদ্ধতা নির্ধারণ করতে শুরু করে। এই মূল্যায়নটি ক্ষতি সনাক্তকরণ প্রক্রিয়াটিকে এমন বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে শুরু করে যা পর্যবেক্ষণ করা হচ্ছে এমন সিস্টেমের জন্য অনন্য এবং সনাক্ত করা হবে এমন ক্ষতির অনন্য বৈশিষ্ট্যগুলির সুবিধা নেওয়ার চেষ্টা করে। তথ্য অর্জন, স্বাভাবিককরণ এবং পরিষ্কারকরণ এস. এইচ. এম প্রক্রিয়ার তথ্য অধিগ্রহণ অংশে উত্তেজনা পদ্ধতি, সেন্সরের ধরন, সংখ্যা এবং অবস্থান এবং তথ্য অধিগ্রহণ/সঞ্চয়/প্রেরণকারী হার্ডওয়্যার নির্বাচন করা জড়িত। আবার, এই প্রক্রিয়াটি অ্যাপ্লিকেশন নির্দিষ্ট হবে। এই সিদ্ধান্তগুলি গ্রহণে অর্থনৈতিক বিবেচনাগুলি একটি প্রধান ভূমিকা পালন করবে। যে বিরতিতে তথ্য সংগ্রহ করা উচিত তা আরেকটি বিবেচ্য বিষয় যা অবশ্যই সমাধান করা উচিত। যেহেতু ডেটা বিভিন্ন পরিস্থিতিতে পরিমাপ করা যেতে পারে, তাই ডেটা স্বাভাবিক করার ক্ষমতা ক্ষতি সনাক্তকরণ প্রক্রিয়ার জন্য খুব গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। যেহেতু এটি এস. এইচ. এম-এর ক্ষেত্রে প্রযোজ্য, তথ্য স্বাভাবিকীকরণ হল বিভিন্ন কার্যকরী এবং পরিবেশগত অবস্থার কারণে ক্ষতির কারণে সেন্সর রিডিংয়ের পরিবর্তনগুলিকে পৃথক করার প্রক্রিয়া। সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি হল পরিমাপ করা ইনপুটগুলির দ্বারা পরিমাপ করা প্রতিক্রিয়াগুলিকে স্বাভাবিক করা। যখন পরিবেশগত বা কার্যকরী পরিবর্তনশীলতা একটি সমস্যা হয়, তখন পরিবেশগত বা কার্যকরী চক্রের অনুরূপ সময়ে পরিমাপ করা তথ্যের তুলনা সহজতর করার জন্য কিছু সাময়িক পদ্ধতিতে তথ্যকে স্বাভাবিক করার প্রয়োজন দেখা দিতে পারে। তথ্য অধিগ্রহণ প্রক্রিয়ায় পরিবর্তনশীলতার উৎসগুলি চিহ্নিত করা এবং যতটা সম্ভব সিস্টেমটি পর্যবেক্ষণ করা প্রয়োজন। সাধারণভাবে, পরিবর্তনশীলতার সমস্ত উৎস দূর করা যায় না। অতএব, যথাযথ পরিমাপ করা প্রয়োজন যাতে এই উৎসগুলি পরিসংখ্যানগতভাবে পরিমাপ করা যায়। পরিবেশগত এবং পরীক্ষার অবস্থার পরিবর্তন, তথ্য হ্রাস প্রক্রিয়ার পরিবর্তন এবং একক-থেকে-একক অসঙ্গতি থেকে পরিবর্তনশীলতা দেখা দিতে পারে। ডেটা ক্লিনজিং হল বৈশিষ্ট্য নির্বাচন প্রক্রিয়া থেকে পাস বা প্রত্যাখ্যান করার জন্য নির্বাচিতভাবে ডেটা নির্বাচন করার প্রক্রিয়া। তথ্য পরিষ্কার করার প্রক্রিয়াটি সাধারণত তথ্য অধিগ্রহণের সাথে সরাসরি জড়িত ব্যক্তিদের দ্বারা প্রাপ্ত জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, পরীক্ষার সেটআপের একটি পরিদর্শন প্রকাশ করতে পারে যে একটি সেন্সর আলগাভাবে মাউন্ট করা ছিল এবং তাই, পরিমাপ সম্পাদনকারী ব্যক্তিদের বিচারের উপর ভিত্তি করে, এই ডেটা সেট বা সেই নির্দিষ্ট সেন্সর থেকে ডেটা নির্বাচিতভাবে মুছে ফেলা যেতে পারে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন প্রক্রিয়া থেকে। সিগন্যাল প্রসেসিং কৌশল যেমন ফিল্টারিং এবং রি-স্যাম্পলিংকেও ডেটা ক্লিনজিং পদ্ধতি হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। পরিশেষে, এস. এইচ. এম প্রক্রিয়ার তথ্য অধিগ্রহণ, স্বাভাবিকীকরণ এবং পরিষ্কার করার অংশটি স্থির হওয়া উচিত নয়। বৈশিষ্ট্য নির্বাচন প্রক্রিয়া এবং পরিসংখ্যানগত মডেল উন্নয়ন প্রক্রিয়া থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টি পরিবর্তন সম্পর্কিত তথ্য সরবরাহ করবে যা তথ্য অধিগ্রহণ প্রক্রিয়াটিকে উন্নত করতে পারে। বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং তথ্য সংকোচন প্রযুক্তিগত সাহিত্যে এস. এইচ. এম প্রক্রিয়ার যে ক্ষেত্রটি সবচেয়ে বেশি মনোযোগ পায় তা হল তথ্য বৈশিষ্ট্যগুলির সনাক্তকরণ যা একজনকে অক্ষত এবং ক্ষতিগ্রস্ত কাঠামোর মধ্যে পার্থক্য করতে দেয়। এই বৈশিষ্ট্য নির্বাচন প্রক্রিয়ার অন্তর্নিহিত বিষয় হল তথ্যের ঘনীভবন। ক্ষতি সনাক্তকরণের জন্য সর্বোত্তম বৈশিষ্ট্যগুলি হল, আবার, প্রয়োগ নির্দিষ্ট। সবচেয়ে সাধারণ বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি হল পরিমাপ করা সিস্টেমের প্রতিক্রিয়া পরিমাণের উপর ভিত্তি করে, যেমন একটি কম্পন প্রশস্ততা বা ফ্রিকোয়েন্সি, অবক্ষয়কারী সিস্টেমের প্রথম হাতের পর্যবেক্ষণের সাথে। ক্ষতি সনাক্তকরণের জন্য বৈশিষ্ট্যগুলি বিকাশের আরেকটি পদ্ধতি হল প্রকৃত অপারেটিং পরিস্থিতিতে প্রত্যাশিতগুলির মতো ইঞ্জিনিয়ারড ত্রুটিগুলি সিস্টেমে প্রয়োগ করা এবং প্রত্যাশিত ক্ষতির প্রতি সংবেদনশীল পরামিতিগুলির প্রাথমিক বোঝার বিকাশ করা। ত্রুটিপূর্ণ ব্যবস্থাটি প্রমাণ করার জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে যে রোগ নির্ণয়ের পরিমাপগুলি অক্ষত এবং ক্ষতিগ্রস্ত ব্যবস্থা থেকে চিহ্নিত বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে পার্থক্য করার জন্য যথেষ্ট সংবেদনশীল। পরীক্ষামূলকভাবে-বৈধ সীমাবদ্ধ উপাদান মডেলের মতো বিশ্লেষণাত্মক সরঞ্জামগুলির ব্যবহার এই প্রক্রিয়ায় একটি দুর্দান্ত সম্পদ হতে পারে। অনেক ক্ষেত্রে বিশ্লেষণাত্মক সরঞ্জামগুলি সংখ্যাসূচক পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয় যেখানে ত্রুটিগুলি কম্পিউটার সিমুলেশনের মাধ্যমে প্রবর্তন করা হয়। ক্ষতি সঞ্চয়ের পরীক্ষা, যার সময় অধ্যয়নরত সিস্টেমের উল্লেখযোগ্য কাঠামোগত উপাদানগুলি বাস্তবসম্মত লোডিং অবস্থার সাপেক্ষে অবনমিত হয়, উপযুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে। এই প্রক্রিয়ায় প্রণোদিত-ক্ষতির পরীক্ষা, ক্লান্তি পরীক্ষা, জারা বৃদ্ধি বা তাপমাত্রা সাইক্লিং জড়িত থাকতে পারে যাতে ত্বরান্বিত পদ্ধতিতে নির্দিষ্ট ধরনের ক্ষতি জমা হয়। উপরে বর্ণিত বিভিন্ন ধরনের বিশ্লেষণাত্মক এবং পরীক্ষামূলক গবেষণা থেকে উপযুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলির অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করা যেতে পারে এবং সাধারণত এই গবেষণার কিছু সংমিশ্রণ থেকে প্রাপ্ত তথ্যের ফলাফল। এস. এইচ. এম সম্পাদন করার জন্য প্রয়োজনীয় কার্যকরী বাস্তবায়ন এবং ডায়াগনস্টিক পরিমাপ প্রযুক্তিগুলি কাঠামোগত গতিবিদ্যার তথ্যের ঐতিহ্যগত ব্যবহারের চেয়ে বেশি তথ্য তৈরি করে। তথ্যের একটি ঘনীভবন সুবিধাজনক এবং প্রয়োজনীয় যখন কাঠামোর জীবদ্দশায় প্রাপ্ত অনেক বৈশিষ্ট্য সেটের তুলনা কল্পনা করা হয়। এছাড়াও, যেহেতু একটি কাঠামো থেকে তথ্য একটি বর্ধিত সময়ের মধ্যে এবং একটি কার্যকরী পরিবেশে অর্জিত হবে, তাই পরিবেশগত এবং কার্যকরী পরিবর্তনশীলতার উপস্থিতিতে আগ্রহের কাঠামোগত পরিবর্তনের প্রতি বৈশিষ্ট্য সংবেদনশীলতা বজায় রাখতে শক্তিশালী তথ্য হ্রাস কৌশলগুলি অবশ্যই বিকাশ করতে হবে। এস. এইচ. এম সম্পাদনের জন্য প্রয়োজনীয় মানসম্মত তথ্য আহরণ ও রেকর্ডিংয়ে আরও সহায়তা করার জন্য, বৈশিষ্ট্যগুলির পরিসংখ্যানগত তাৎপর্যকে চিহ্নিত করা উচিত এবং ঘনীভবন প্রক্রিয়ায় ব্যবহার করা উচিত। পরিসংখ্যানগত মডেলের বিকাশ এস. এইচ. এম প্রক্রিয়ার যে অংশটি প্রযুক্তিগত সাহিত্যে সবচেয়ে কম মনোযোগ পেয়েছে তা হল অক্ষত এবং ক্ষতিগ্রস্ত কাঠামোর বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে বৈষম্যের জন্য পরিসংখ্যানগত মডেলের বিকাশ। পরিসংখ্যানগত মডেলের বিকাশ অ্যালগরিদমগুলির বাস্তবায়নের সাথে সম্পর্কিত যা কাঠামোর ক্ষতির অবস্থা পরিমাপ করার জন্য নিষ্কাশিত বৈশিষ্ট্যগুলির উপর কাজ করে। পরিসংখ্যানগত মডেল বিকাশে ব্যবহৃত অ্যালগরিদমগুলি সাধারণত তিনটি বিভাগে পড়ে। যখন অক্ষত এবং ক্ষতিগ্রস্ত উভয় কাঠামো থেকে তথ্য পাওয়া যায়, তখন পরিসংখ্যানগত প্যাটার্ন স্বীকৃতি অ্যালগরিদমগুলি সাধারণ শ্রেণিবিন্যাস বিভাগে পড়ে, যা সাধারণত তত্ত্বাবধানকৃত শিক্ষা হিসাবে উল্লেখ করা হয়। গোষ্ঠী শ্রেণিবিন্যাস এবং রিগ্রেশন বিশ্লেষণ হল তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদমের বিভাগ। তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা বলতে সেই অ্যালগরিদমগুলিকে বোঝায় যা ক্ষতিগ্রস্থ কাঠামোর উদাহরণ না থাকা ডেটাতে প্রয়োগ করা হয়। আউটলিয়ার বা নতুনত্ব সনাক্তকরণ হল তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার প্রয়োগগুলিতে প্রয়োগ করা অ্যালগরিদমগুলির প্রাথমিক শ্রেণী। সমস্ত অ্যালগরিদম ক্ষতি সনাক্তকরণ প্রক্রিয়া বাড়ানোর জন্য পরিমাপ করা বা প্রাপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলির পরিসংখ্যানগত বিতরণ বিশ্লেষণ করে। নির্দিষ্ট কাঠামো সেতু বড় বড় সেতুর স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণ করা যেতে পারে সেতুর উপরের বোঝা এবং এই বোঝাগুলির প্রভাবগুলি একযোগে পরিমাপ করে। এর মধ্যে সাধারণত পর্যবেক্ষণ অন্তর্ভুক্ত থাকেঃ বায়ু ও আবহাওয়া ট্র্যাফিক প্রেস্ট্রেসিং এবং স্টে ক্যাবল ডেক পাইলনস গ্রাউন্ড এই জ্ঞানের সাথে সরবরাহ করা, প্রকৌশলী করতে পারেনঃ বোঝা এবং তাদের প্রভাবগুলি অনুমান করুন ক্লান্তি বা অন্যান্য সীমাবদ্ধ অবস্থার পূর্বাভাস সেতুর স্বাস্থ্যের সম্ভাব্য বিবর্তনের পূর্বাভাস মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ওরেগন রাজ্য, পরিবহন সেতু প্রকৌশল বিভাগ সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার স্টিভেন লাভজয় দ্বারা এই প্রযুক্তিগত গবেষণাপত্রে উল্লিখিত একটি স্ট্রাকচারাল হেলথ মনিটরিং (এসএইচএম) প্রোগ্রাম তৈরি এবং বাস্তবায়ন করেছে। সেতুগুলিতে স্ট্রাকচারাল হেলথ মনিটরিং-এ ফাইবার অপটিক সেন্সর প্রয়োগের একটি ভূমিকা প্রদান করে এমন তথ্যসূত্র পাওয়া যায়। উদাহরণ নিম্নলিখিত প্রকল্পগুলি বর্তমানে হংকংয়ের কয়েকটি বৃহত্তম চলমান সেতু পর্যবেক্ষণ সেতু হিসাবে পরিচিত। উইন্ড অ্যান্ড স্ট্রাকচারাল হেলথ মনিটরিং সিস্টেম একটি পরিশীলিত সেতু পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থা, যার খরচ 13 লক্ষ মার্কিন ডলার, যা হংকং মহাসড়ক বিভাগ সিং মা, টিং কাউ, কাপ শুই মুন এবং স্টোনকাটার সেতুর রাস্তা ব্যবহারকারীদের আরাম এবং নিরাপত্তা নিশ্চিত করতে ব্যবহার করে। সংবেদনশীল ব্যবস্থায় প্রায় 900টি সেন্সর এবং তাদের প্রাসঙ্গিক ইন্টারফেসিং ইউনিট রয়েছে। সিং মা সেতুতে 350টিরও বেশি সেন্সর, টিং কাউতে 350টি এবং কাপ শুই মুন-এ 200টি সেন্সর সহ, সেতুগুলির কাঠামোগত আচরণ দিনে 24 ঘন্টা, সপ্তাহে সাত দিন পরিমাপ করা হয়। সেন্সরগুলির মধ্যে রয়েছে অ্যাক্সিলারোমিটার, স্ট্রেন গেজ, ডিসপ্লেসমেংট ট্রান্সডিউসার, লেভেল সেন্সিং স্টেশন, অ্যানিমোমিটার, টেম্পারেচার সেন্সর, ডায়নামিক ওয়েট-ইন-মোশন সেন্সর এবং জিপিএস রিসিভার। এগুলি টারম্যাক তাপমাত্রা এবং কাঠামোগত সদস্যদের স্ট্রেন থেকে শুরু করে বাতাসের গতি এবং তারের কিলোমিটারের বিচ্যুতি এবং ঘূর্ণন এবং সেতুর ডেক এবং টাওয়ারগুলির যে কোনও গতিবিধি পরিমাপ করে। গ্রীসের রিও-অ্যান্টিরিও সেতুতে 100 টিরও বেশি সেন্সর রয়েছে যা বাস্তব সময়ে কাঠামো এবং ট্র্যাফিক পর্যবেক্ষণ করে। মিলাউ ভায়াডুক, ফ্রান্সঃ বিশ্বের ফাইবার অপটিক্স সহ বৃহত্তম সিস্টেমগুলির মধ্যে একটি রয়েছে যা অত্যাধুনিক হিসাবে বিবেচিত হয়। হিউই পি লং ব্রিজ, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রঃ অক্ষীয় এবং বাঁকানো লোড প্রভাব পরিমাপ করার জন্য ডিজাইন করা 800 টিরও বেশি স্থির এবং গতিশীল স্ট্রেন গেজ রয়েছে। ফাতেহ সুলতান মেহমেট সেতু, তুরস্কঃ দ্বিতীয় বসফরাস সেতু নামেও পরিচিত। স্বাভাবিক ট্রাফিক পরিস্থিতি সহ একটি উদ্ভাবনী ওয়্যারলেস সেন্সর নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে এটি পর্যবেক্ষণ করা হয়েছে। মসজিদ আল-Haram#Third সৌদি সম্প্রসারণ, মক্কা, সৌদি আরবঃ 600 টিরও বেশি সেন্সর রয়েছে (কংক্রিট প্রেসার সেল, এম্বেডমেন্ট টাইপ স্ট্রেন গেজ, সিস্টার বার স্ট্রেন গেজ ইত্যাদি) ভিত্তি এবং কংক্রিট কলামে ইনস্টল করা। এই প্রকল্পটি নির্মাণাধীন রয়েছে। অস্ট্রেলিয়ার সিডনি হারবার ব্রিজ বর্তমানে 2,400 টিরও বেশি সেন্সর জড়িত একটি পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থা বাস্তবায়ন করছে। অ্যাসেট ম্যানেজার এবং ব্রিজ ইন্সপেক্টরদের কাছে সেন্সর ডেটার বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে মোবাইল এবং ওয়েব ব্রাউজার সিদ্ধান্ত সমর্থন সরঞ্জাম রয়েছে। কুইন্সফেরি ক্রসিং, বর্তমানে ফার্থ অফ ফর্থ জুড়ে নির্মাণাধীন, এর সমাপ্তির পরে 2,000 টিরও বেশি সেন্সর সহ একটি পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থা থাকবে। সম্পদ ব্যবস্থাপকদের স্বয়ংক্রিয় ডেটা বিশ্লেষণ সহ একটি ওয়েব-ভিত্তিক ডেটা ম্যানেজমেন্ট ইন্টারফেস থেকে সমস্ত সেন্সরের জন্য ডেটা অ্যাক্সেস থাকবে। মালয়েশিয়ার পেনাং-এ পেনাং দ্বিতীয় সেতুটি বাস্তবায়নের কাজ শেষ করেছে এবং এটি 3,000 সেন্সর সহ সেতুর উপাদানটি পর্যবেক্ষণ করছে। সেতু ব্যবহারকারীদের সুরক্ষার জন্য এবং এই ধরনের বিনিয়োগের সুরক্ষা হিসাবে, সেতুর জন্য দায়ী সংস্থাটি একটি কাঠামোগত স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থা চেয়েছিল। এই ব্যবস্থাটি দুর্যোগ নিয়ন্ত্রণ, কাঠামোগত স্বাস্থ্য ব্যবস্থাপনা এবং তথ্য বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। বাস্তবায়নের আগে অনেক বিবেচনা ছিল যার মধ্যে ছিলঃ বল (বায়ু, ভূমিকম্প, তাপমাত্রা, যানবাহন); আবহাওয়া (বায়ুর তাপমাত্রা, বায়ু, আর্দ্রতা এবং বৃষ্টিপাত); এবং প্রতিক্রিয়া (চাপ, ত্বরণ, তারের টান, স্থানচ্যুতি এবং ঢাল)। রাশিয়ার লাখতা সেন্টারে 3000 টিরও বেশি সেন্সর এবং 8000 টিরও বেশি পরামিতি রয়েছে যা বাস্তব সময়ে কাঠামোটি পর্যবেক্ষণ করে। এছাড়াও দেখুন ডিফর্মেশন মনিটরিং সিভিওনিক্স স্ট্রাকচারাল হেলথ মনিটরিং, কাঠামোগত স্বাস্থ্য তথ্যের মূল্য বিষয়ের প্রতি নিবেদিত একটি পিয়ার-পর্যালোচিত জার্নাল রেফারেন্স বাহ্যিক লিঙ্ক NDT.net ওপেন অ্যাক্সেস ডাটাবেসে ইডব্লিউএসএইচএম কার্যধারা এবং আরও অনেক এসএইচএম নিবন্ধ রয়েছে ইন্টারন্যাশনাল সোসাইটি ফর স্ট্রাকচারাল হেলথ মনিটরিং অফ ইন্টেলিজেন্ট ইনফ্রাস্ট্রাকচার (আইএসএইচএমআইআই) ভূমিকম্প অঞ্চলগুলির জন্য কম খরচে এসএইচএম জার্নালস এসএইচএম প্রসিডিংস (NDT.net) জার্নাল অফ স্ট্রাকচারাল হেলথ মনিটরিং (স্যাগেপাব) জার্নাল অফ ইন্টেলিজেন্ট ম্যাটেরিয়াল সিস্টেমস অ্যান্ড স্ট্রাকচারস (স্যাগেপাব) স্ট্রাকচারাল ডিউরেবিলিটি অ্যান্ড হেলথ মনিটরিং (প্রযুক্তি) স্ট্রাকচারাল কন্ট্রোল অ্যান্ড হেলথ মনিটরিং (জন উইলি অ্যান্ড সন্স)