Structural health monitoring
ساختی صحت کی نگرانی (ایس ایچ ایم) میں وقتا فوقتا نمونے لینے والے ردعمل کی پیمائش کا استعمال کرتے ہوئے کسی نظام کا مشاہدہ اور تجزیہ شامل ہوتا ہے تاکہ انجینئرنگ کے ڈھانچے جیسے پلوں اور عمارتوں کے مواد اور ہندسی خصوصیات میں ہونے والی تبدیلیوں کی نگرانی کی جا سکے۔ آپریشنل ماحول میں، ڈھانچے عمر اور استعمال کے ساتھ خراب ہوتے ہیں۔ طویل مدتی ایس ایچ ایم اپنے مطلوبہ کام کو جاری رکھنے کے لیے ڈھانچے کی صلاحیت کے حوالے سے وقتا فوقتا تازہ ترین معلومات فراہم کرتا ہے۔ شدید واقعات، جیسے زلزلے یا بلاسٹ لوڈنگ کے بعد، ایس ایچ ایم کو تیز حالت کی جانچ کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ ایس ایچ ایم کا مقصد قریب قریب حقیقی وقت میں ڈھانچے کی سالمیت کے بارے میں قابل اعتماد معلومات فراہم کرنا ہے۔ ایس ایچ ایم کے عمل میں حوصلہ افزائی کے طریقوں، سینسر کی اقسام، نمبر اور مقامات، اور ڈیٹا کے حصول/اسٹوریج/ٹرانسمیٹل ہارڈ ویئر کو منتخب کرنا شامل ہے جسے عام طور پر صحت اور استعمال کی نگرانی کا نظام کہا جاتا ہے۔ پیمائش یا تو براہ راست کسی انحطاط یا نقصان کا پتہ لگانے کے لیے کی جا سکتی ہے جو کسی نظام کو ہو سکتا ہے یا بالواسطہ طور پر تجربے کے بوجھ کے سائز اور تعدد کی پیمائش کرکے نظام کی حالت کی پیش گوئی کی جا سکتی ہے۔ کسی نظام کی حالت کی براہ راست نگرانی کے لیے حاصل کردہ ڈیٹا میں ایسی خصوصیات کی نشاندہی کرنا ضروری ہے جو کسی کو غیر محفوظ اور خراب ڈھانچے کے درمیان فرق کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔ خصوصیت نکالنے کے سب سے عام طریقوں میں سے ایک پیمائش شدہ نظام کے ردعمل کی مقدار، اس طرح کے کمپن طول و عرض یا تعدد، کو انحطاط شدہ نظام کے مشاہدات کے ساتھ مربوط کرنے پر مبنی ہے۔ نقصان جمع کرنے کی جانچ، جس کے دوران زیر مطالعہ نظام کے اہم ساختی اجزاء کو حقیقت پسندانہ لوڈنگ کے حالات کے تابع کر کے خراب کیا جاتا ہے، مناسب خصوصیات کی شناخت کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس عمل میں محرک نقصان کی جانچ، تھکاوٹ کی جانچ، کٹاؤ میں اضافہ، یا درجہ حرارت کی سائیکلنگ شامل ہو سکتی ہے تاکہ مخصوص قسم کے نقصان کو تیز رفتار انداز میں جمع کیا جا سکے۔ تعارفی اور غیر مسلسل طریقے طویل عرصے سے ان کے مطلوبہ مقصد کو پورا کرنے کی صلاحیت کے لیے ڈھانچوں کا جائزہ لینے کے لیے استعمال کیے جاتے رہے ہیں۔ 19 ویں صدی کے آغاز سے، ریلوے وہیل ٹیپرز نے اس بات کا اندازہ لگانے کے لیے کہ آیا نقصان موجود تھا، ٹرین کے پہیے پر ہتھوڑے کی آواز کا استعمال کیا ہے۔ گھومنے والی مشینری میں، کمپن کی نگرانی کئی دہائیوں سے کارکردگی کی تشخیص کی تکنیک کے طور پر استعمال ہوتی رہی ہے۔ ایس ایچ ایم کے میدان میں دو تکنیکیں لہر کے پھیلاؤ پر مبنی تکنیک اور کمپن پر مبنی تکنیک ہیں۔ وسیع پیمانے پر کمپن پر مبنی ایس ایچ ایم کے ادب کو دو پہلوؤں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے، پہلا جس میں متحرک خصوصیات کا تعین کرنے کے لیے نقصان کے لیے ماڈل تجویز کیے جاتے ہیں، جسے براہ راست مسئلہ بھی کہا جاتا ہے، اور دوسرا، جس میں متحرک خصوصیات کو نقصان کی خصوصیات کا تعین کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، جسے الٹا مسئلہ بھی کہا جاتا ہے۔ کئی بنیادی محوریات، یا عمومی اصول سامنے آئے ہیں: محوریم I: تمام مواد میں موروثی خامیاں یا نقائص ہوتے ہیں۔ محوریم II: نقصان کی تشخیص کے لیے دو نظام ریاستوں کے درمیان موازنہ کی ضرورت ہوتی ہے۔ محوریم III: نقصان کے وجود اور مقام کی شناخت غیر نگرانی شدہ سیکھنے کے انداز میں کی جا سکتی ہے، لیکن موجود نقصان کی قسم اور نقصان کی شدت کی شناخت عام طور پر صرف نگرانی شدہ سیکھنے کے انداز میں کی جا سکتی ہے۔ محوریم IVa: سینسر نقصان کی پیمائش نہیں کر سکتے۔ سینسر ڈیٹا کو نقصان کی معلومات میں تبدیل کرنے کے لیے سگنل پروسیسنگ اور شماریاتی درجہ بندی کے ذریعے خصوصیت نکالنا ضروری ہے۔ محوری IVb: ذہین خصوصیت نکالنے کے بغیر، پیمائش نقصان کے لیے جتنی زیادہ حساس ہوتی ہے، وہ آپریشنل اور ماحولیاتی حالات کو تبدیل کرنے کے لیے اتنی ہی زیادہ حساس ہوتی ہے۔ محوری V: نقصان کے آغاز اور ارتقاء سے وابستہ لمبائی اور وقت کے پیمانے SHM سینسنگ سسٹم کی مطلوبہ خصوصیات کا تعین کرتے ہیں۔ محوری VI: الگورتھم کے نقصان کی حساسیت اور اس کی شور کو مسترد کرنے کی صلاحیت کے درمیان ایک تجارت ہے۔ محوری VII: نظام کی حرکیات میں ہونے والی تبدیلیوں سے جس نقصان کا پتہ لگایا جا سکتا ہے اس کا سائز محرک کی فریکوئنسی رینج کے الٹا متناسب ہوتا ہے۔ ایس ایچ ایم سسٹم کے عناصر میں عام طور پر شامل ہیں: ڈھانچہ سینسر ڈیٹا کے حصول کے نظام ڈیٹا کی منتقلی اور اسٹوریج میکانزم ڈیٹا مینجمنٹ ڈیٹا کی تشریح اور تشخیص: نظام کی شناخت ساختی ماڈل اپ ڈیٹ ساختی حالت کی تشخیص باقی سروس لائف کی پیش گوئی اس ٹیکنالوجی کی ایک مثال پلوں اور ہوائی جہاز جیسے ڈھانچوں میں سینسرز کو سرایت کرنا ہے۔ یہ سینسر تناؤ اور تناؤ جیسی مختلف ساختی تبدیلیوں کی حقیقی وقت کی نگرانی فراہم کرتے ہیں۔ سول انجینئرنگ ڈھانچے کے معاملے میں، سینسرز کے ذریعہ فراہم کردہ ڈیٹا عام طور پر ریموٹ ڈیٹا کے حصول کے مراکز میں منتقل کیا جاتا ہے۔ جدید ٹیکنالوجی کی مدد سے، سینسرز کی معلومات پر مبنی ڈھانچوں کا ریئل ٹائم کنٹرول (ایکٹو اسٹرکچرل کنٹرول) ممکن ہے۔ پلوں، عمارتوں اور دیگر متعلقہ بنیادی ڈھانچوں کے انجینئرڈ ڈھانچوں کا صحت کا جائزہ جسے عام طور پر اسٹرکچرل ہیلتھ اسسمنٹ (ایس ایچ اے) یا ایس ایچ ایم کے نام سے جانا جاتا ہے، یہ تصور بنیادی ڈھانچے کی مختلف شکلوں پر وسیع پیمانے پر لاگو ہوتا ہے، خاص طور پر جب کہ دنیا بھر کے ممالک پلوں سے لے کر فلک بوس عمارتوں تک مختلف بنیادی ڈھانچوں کی تعمیر کے اس سے بھی بڑے دور میں داخل ہوتے ہیں۔ خاص طور پر جب ڈھانچوں کو پہنچنے والے نقصانات کا تعلق ہے، تو یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ بڑھتی ہوئی مشکل کے مراحل ہیں جن کے لیے پچھلے مراحل کے علم کی ضرورت ہوتی ہے، یعنی: ڈھانچے پر ہونے والے نقصان کے وجود کا پتہ لگانا نقصان کا پتہ لگانا نقصان کی شدت کی مقدار کی نشاندہی کرنا بنیادی ڈھانچے کی صحت کی حیثیت پر سینسر ڈیٹا کو تشخیص کے لیے نقصان کی معلومات میں تبدیل کرنے کے لیے سگنل پروسیسنگ اور شماریاتی درجہ بندی کا استعمال کرنا ضروری ہے۔ آپریشنل تشخیص نقصان کی شناخت کی صلاحیت کے نفاذ سے متعلق چار سوالات کے جوابات دینے کی کوشش کرتی ہے: 1) ایس ایچ ایم انجام دینے کے لیے زندگی کی حفاظت اور/یا معاشی جواز کیا ہیں؟ (2) جس نظام کی تفتیش کی جا رہی ہے اس کے لیے نقصان کی وضاحت کیسے کی جاتی ہے اور متعدد نقصان کے امکانات کے لیے کون سے معاملات سب سے زیادہ تشویش کا باعث ہیں؟ (iii) وہ کون سے حالات ہیں، آپریشنل اور ماحولیاتی دونوں، جن کے تحت نظام کے افعال کی نگرانی کی جانی چاہیے؟ (iv) آپریشنل ماحول میں ڈیٹا حاصل کرنے کی کیا حدود ہیں؟ آپریشنل تشخیص اس بات کی حدود طے کرنا شروع کر دیتی ہے کہ کس چیز کی نگرانی کی جائے گی اور نگرانی کیسے کی جائے گی۔ یہ تشخیص نقصان کی شناخت کے عمل کو ان خصوصیات کے مطابق بنانا شروع کرتی ہے جو نگرانی کیے جانے والے نظام کے لیے منفرد ہیں اور نقصان کی منفرد خصوصیات سے فائدہ اٹھانے کی کوشش کرتی ہے جس کا پتہ لگایا جانا ہے۔ ڈیٹا کا حصول، معمول بنانا اور صفائی ایس ایچ ایم کے عمل کے ڈیٹا کے حصول کے حصے میں حوصلہ افزائی کے طریقے، سینسر کی اقسام، نمبر اور مقامات، اور ڈیٹا کے حصول/اسٹوریج/ٹرانسمیٹل ہارڈ ویئر کا انتخاب شامل ہے۔ ایک بار پھر، یہ عمل درخواست کے لیے مخصوص ہوگا۔ ان فیصلوں کو کرنے میں معاشی تحفظات اہم کردار ادا کریں گے۔ وہ وقفے جن پر ڈیٹا اکٹھا کیا جانا چاہیے ایک اور غور ہے جس پر توجہ دی جانی چاہیے۔ چونکہ ڈیٹا کو مختلف حالات میں ماپا جا سکتا ہے، اس لیے ڈیٹا کو معمول پر لانے کی صلاحیت نقصان کی شناخت کے عمل کے لیے بہت اہم ہو جاتی ہے۔ جیسا کہ یہ ایس ایچ ایم پر لاگو ہوتا ہے، ڈیٹا نارملائزیشن سینسر ریڈنگ میں ہونے والی تبدیلیوں کو مختلف آپریشنل اور ماحولیاتی حالات کی وجہ سے ہونے والے نقصان سے الگ کرنے کا عمل ہے۔ سب سے عام طریقہ کار میں سے ایک پیمائش شدہ ان پٹ کے ذریعے پیمائش شدہ ردعمل کو معمول پر لانا ہے۔ جب ماحولیاتی یا آپریشنل تغیر پذیری ایک مسئلہ ہے، تو ماحولیاتی یا آپریشنل سائیکل کے اسی وقت پر ماپا جانے والے ڈیٹا کے موازنہ کو آسان بنانے کے لیے کسی عارضی انداز میں ڈیٹا کو معمول پر لانے کی ضرورت پیدا ہو سکتی ہے۔ اعداد و شمار کے حصول کے عمل میں اور نظام کی نگرانی کے ساتھ تغیر کے ذرائع کی نشاندہی کرنے اور ممکنہ حد تک کم سے کم کرنے کی ضرورت ہے۔ عام طور پر، تغیر کے تمام ذرائع کو ختم نہیں کیا جا سکتا۔ لہذا، مناسب پیمائش کرنا ضروری ہے تاکہ ان ذرائع کو شماریاتی طور پر مقداری بنایا جا سکے۔ ماحولیاتی اور جانچ کے حالات میں تبدیلی، ڈیٹا میں کمی کے عمل میں تبدیلیاں، اور یونٹ سے یونٹ میں تضادات سے تغیر پیدا ہو سکتا ہے۔ ڈیٹا کلینزنگ فیچر سلیکشن کے عمل سے منتقل کرنے یا مسترد کرنے کے لیے منتخب ڈیٹا کا انتخاب کرنے کا عمل ہے۔ ڈیٹا کی صفائی کا عمل عام طور پر ڈیٹا کے حصول سے براہ راست وابستہ افراد کے حاصل کردہ علم پر مبنی ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، ٹیسٹ سیٹ اپ کے معائنے سے یہ ظاہر ہو سکتا ہے کہ ایک سینسر ڈھیلے طریقے سے نصب کیا گیا تھا اور اس لیے پیمائش کرنے والے افراد کے فیصلے کی بنیاد پر، ڈیٹا کا یہ سیٹ یا اس مخصوص سینسر سے ڈیٹا کو فیچر سلیکشن کے عمل سے منتخب طور پر حذف کیا جا سکتا ہے۔ سگنل پروسیسنگ تکنیک جیسے فلٹرنگ اور ری سیمپلنگ کو ڈیٹا کی صفائی کے طریقہ کار کے طور پر بھی سوچا جا سکتا ہے۔ آخر میں، ایس ایچ ایم عمل کا ڈیٹا حصول، معمول، اور صفائی کا حصہ جامد نہیں ہونا چاہیے۔ فیچر کے انتخاب کے عمل اور شماریاتی ماڈل کی ترقی کے عمل سے حاصل کردہ بصیرت ان تبدیلیوں کے بارے میں معلومات فراہم کرے گی جو ڈیٹا کے حصول کے عمل کو بہتر بنا سکتی ہیں۔ خصوصیت نکالنا اور ڈیٹا کمپریشن ایس ایچ ایم کے عمل کا وہ شعبہ جو تکنیکی ادب میں سب سے زیادہ توجہ حاصل کرتا ہے وہ ڈیٹا کی خصوصیات کی شناخت ہے جو کسی کو غیر محفوظ اور خراب ڈھانچے کے درمیان فرق کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اس خصوصیت کے انتخاب کے عمل میں موروثی ڈیٹا کا ارتکاز ہے۔ نقصان کی شناخت کے لیے بہترین خصوصیات، ایک بار پھر، درخواست کے لیے مخصوص ہیں۔ خصوصیت نکالنے کے سب سے عام طریقوں میں سے ایک پیمائش شدہ نظام کے ردعمل کی مقدار، اس طرح کے کمپن طول و عرض یا تعدد، کو انحطاط پذیر نظام کے پہلے ہاتھ کے مشاہدات کے ساتھ مربوط کرنے پر مبنی ہے۔ نقصان کی شناخت کے لیے خصوصیات تیار کرنے کا ایک اور طریقہ یہ ہے کہ انجینئرنگ کی خامیوں کا اطلاق کیا جائے، جیسا کہ اصل آپریٹنگ حالات میں متوقع ہے، اور ان پیرامیٹرز کی ابتدائی تفہیم پیدا کی جائے جو متوقع نقصان کے لیے حساس ہیں۔ ناقص نظام کو اس بات کی توثیق کرنے کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے کہ تشخیصی پیمائش اتنی حساس ہے کہ غیر محفوظ اور خراب شدہ نظام سے شناخت شدہ خصوصیات کے درمیان فرق کیا جا سکے۔ تجزیاتی ٹولز کا استعمال جیسے تجرباتی طور پر تصدیق شدہ محدود عنصر کے ماڈل اس عمل میں ایک بہت بڑا اثاثہ ہو سکتے ہیں۔ بہت سے معاملات میں تجزیاتی ٹولز کو عددی تجربات انجام دینے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے جہاں خامیوں کو کمپیوٹر کے تخروپن کے ذریعے متعارف کرایا جاتا ہے۔ نقصان جمع کرنے کی جانچ، جس کے دوران زیر مطالعہ نظام کے اہم ساختی اجزاء کو حقیقت پسندانہ لوڈنگ کے حالات کے تابع کر کے خراب کیا جاتا ہے، مناسب خصوصیات کی شناخت کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس عمل میں محرک نقصان کی جانچ، تھکاوٹ کی جانچ، کٹاؤ میں اضافہ، یا درجہ حرارت کی سائیکلنگ شامل ہو سکتی ہے تاکہ مخصوص قسم کے نقصان کو تیز رفتار انداز میں جمع کیا جا سکے۔ مناسب خصوصیات میں بصیرت کئی قسم کے تجزیاتی اور تجرباتی مطالعات سے حاصل کی جا سکتی ہے جیسا کہ اوپر بیان کیا گیا ہے اور عام طور پر ان مطالعات کے کچھ امتزاج سے حاصل کردہ معلومات کا نتیجہ ہے۔ ایس ایچ ایم انجام دینے کے لیے درکار آپریشنل نفاذ اور تشخیصی پیمائش کی ٹیکنالوجیز ساختی حرکیات کی معلومات کے روایتی استعمال سے زیادہ ڈیٹا تیار کرتی ہیں۔ اعداد و شمار کا ارتکاز فائدہ مند اور ضروری ہوتا ہے جب ڈھانچے کی زندگی کے دوران حاصل کردہ بہت سے فیچر سیٹوں کے موازنہ کا تصور کیا جاتا ہے۔ نیز، چونکہ ڈیٹا ایک توسیع شدہ مدت میں اور آپریشنل ماحول میں کسی ڈھانچے سے حاصل کیا جائے گا، اس لیے ماحولیاتی اور آپریشنل تغیر کی موجودگی میں دلچسپی کی ساختی تبدیلیوں کے لیے خصوصیت کی حساسیت کو برقرار رکھنے کے لیے ڈیٹا میں کمی کی مضبوط تکنیکیں تیار کی جانی چاہئیں۔ ایس ایچ ایم انجام دینے کے لیے درکار معیاری ڈیٹا کو نکالنے اور ریکارڈ کرنے میں مزید مدد کے لیے، خصوصیات کی شماریاتی اہمیت کو نمایاں کیا جانا چاہیے اور سنکشیپن کے عمل میں استعمال کیا جانا چاہیے۔ شماریاتی ماڈل کی ترقی ایس ایچ ایم کے عمل کا وہ حصہ جس نے تکنیکی ادب میں سب سے کم توجہ حاصل کی ہے وہ غیر محفوظ اور تباہ شدہ ڈھانچوں کی خصوصیات کے درمیان امتیازی سلوک کے لیے شماریاتی ماڈل کی ترقی ہے۔ شماریاتی ماڈل کی ترقی کا تعلق ان الگورتھم کے نفاذ سے ہے جو ساخت کی نقصان کی حالت کی مقدار کے لیے نکالی گئی خصوصیات پر کام کرتے ہیں۔ شماریاتی ماڈل کی ترقی میں استعمال ہونے والے الگورتھم عام طور پر تین زمروں میں آتے ہیں۔ جب اعداد و شمار غیر محفوظ اور خراب ڈھانچے دونوں سے دستیاب ہوتے ہیں، تو شماریاتی طرز کی شناخت کے الگورتھم عمومی درجہ بندی کے زمرے میں آتے ہیں، جسے عام طور پر سپروائزڈ لرننگ کہا جاتا ہے۔ گروپ کی درجہ بندی اور رجعت تجزیہ زیر نگرانی سیکھنے کے الگورتھم کے زمرے ہیں۔ غیر نگرانی شدہ سیکھنے سے مراد وہ الگورتھم ہیں جو ڈیٹا پر لاگو ہوتے ہیں جن میں خراب ڈھانچے کی مثالیں نہیں ہوتی ہیں۔ آؤٹ لیئر یا نیاپن کا پتہ لگانا الگورتھم کی بنیادی کلاس ہے جو غیر نگرانی شدہ سیکھنے کی ایپلی کیشنز میں لاگو ہوتی ہے۔ تمام الگورتھم نقصان کی شناخت کے عمل کو بڑھانے کے لیے ناپی گئی یا اخذ کردہ خصوصیات کی شماریاتی تقسیم کا تجزیہ کرتے ہیں۔ مخصوص ڈھانچے پل بڑے پلوں کی صحت کی نگرانی پل پر بوجھ اور ان بوجھ کے اثرات کی بیک وقت پیمائش کے ذریعے کی جا سکتی ہے۔ اس میں عام طور پر ان کی نگرانی شامل ہوتی ہے: ونڈ اینڈ ویدر ٹریفک پریسٹریسنگ اینڈ اسٹے کیبلز ڈیک پائلنز گراؤنڈ اس علم کے ساتھ فراہم کردہ، انجینئر کر سکتا ہے: بوجھ اور ان کے اثرات کا اندازہ لگائیں تھکاوٹ کی حالت کا اندازہ لگائیں یا دیگر حد ریاست پل کی صحت کے ممکنہ ارتقا کی پیش گوئی کریں ریاستہائے متحدہ میں ریاست اوریگون، محکمہ ٹرانسپورٹیشن برج انجینئرنگ ڈیپارٹمنٹ نے ایک ساختی صحت کی نگرانی (ایس ایچ ایم) پروگرام تیار اور نافذ کیا ہے جس کا حوالہ اس تکنیکی مقالے میں سینئر انجینئر اسٹیون لوجوئے نے دیا ہے۔ ایسے حوالہ جات دستیاب ہیں جو پلوں پر ساختی صحت کی نگرانی کے لیے فائبر آپٹک سینسرز کے استعمال کا تعارف فراہم کرتے ہیں۔ مثالیں مندرجہ ذیل منصوبوں کو فی الحال ہانگ کانگ میں جاری سب سے بڑے پل کی نگرانی کے پلوں کے طور پر جانا جاتا ہے۔ ونڈ اینڈ اسٹرکچرل ہیلتھ مانیٹرینگ سسٹم ایک جدید ترین پل کی نگرانی کا نظام ہے، جس کی لاگت 13 لاکھ امریکی ڈالر ہے، جسے ہانگ کانگ ہائی ویز ڈیپارٹمنٹ سڑک استعمال کرنے والوں کے آرام اور سنگ ما، چنگ کاؤ، کپ شوئی من اور اسٹون کٹر پلوں کی حفاظت کو یقینی بنانے کے لیے استعمال کرتا ہے۔ حسی نظام تقریبا 900 سینسرز اور ان کے متعلقہ انٹرفیس یونٹس پر مشتمل ہوتا ہے۔ سنگ ما پل پر 350 سے زیادہ سینسرز، چنگ کاؤ پر 350 اور کپشوئی من پر 200 کے ساتھ، پلوں کے ساختی رویے کی پیمائش دن میں 24 گھنٹے، ہفتے میں سات دن کی جاتی ہے۔ سینسرز میں ایکسلرومیٹر، اسٹرین گیج، ڈسپلیسمنٹ ٹرانسڈیوسر، لیول سینسنگ اسٹیشن، اینیمومیٹر، ٹمپریچر سینسر، ڈائنامک ویٹ ان موشن سینسرز اور جی پی ایس ریسیورز شامل ہیں۔ وہ ٹرمک درجہ حرارت اور ساختی ممبروں میں تناؤ سے لے کر ہوا کی رفتار اور کیبلز کے کلومیٹر کے انحراف اور گردش اور پل کے ڈیک اور ٹاورز کی کسی بھی حرکت کی پیمائش کرتے ہیں۔ ریو-انٹیریو پل، یونان: اس میں 100 سے زیادہ سینسر ہیں جو اصل وقت میں ڈھانچے اور ٹریفک کی نگرانی کرتے ہیں۔ ملاؤ ویاڈوک، فرانس: دنیا میں فائبر آپٹکس کے ساتھ سب سے بڑے نظاموں میں سے ایک ہے جسے جدید ترین سمجھا جاتا ہے۔ ہیوی پی لانگ برج، یو ایس اے: میں 800 سے زیادہ جامد اور متحرک تناؤ کے گیج ہیں جو محوری اور موڑنے والے بوجھ کے اثرات کی پیمائش کے لیے بنائے گئے ہیں۔ فتح سلطان مہمت پل، ترکی: جسے دوسرا باسفورس پل بھی کہا جاتا ہے۔ عام ٹریفک کی حالت کے ساتھ ایک جدید وائرلیس سینسر نیٹ ورک کا استعمال کرتے ہوئے اس کی نگرانی کی گئی ہے۔ مسجد الا-Haram#Third سعودی توسیع، مکہ، سعودی عرب: 600 سے زیادہ سینسرز (کنکریٹ پریشر سیل، ایمبیڈمنٹ ٹائپ اسٹریین گیج، سسٹر بار اسٹریین گیج، وغیرہ) ہیں۔ فاؤنڈیشن اور کنکریٹ کالموں پر نصب کیا گیا۔ یہ منصوبہ زیر تعمیر ہے۔ آسٹریلیا میں سڈنی ہاربر برج اس وقت 2,400 سے زیادہ سینسرز پر مشتمل نگرانی کا نظام نافذ کر رہا ہے۔ اثاثہ جات کے منتظمین اور برج انسپکٹرز کے پاس سینسر ڈیٹا کے تجزیے کی بنیاد پر موبائل اور ویب براؤزر کے فیصلے کے معاون ٹولز ہوتے ہیں۔ کوئنزفری کراسنگ، جو فی الحال فرتھ آف فورتھ میں زیر تعمیر ہے، میں ایک نگرانی کا نظام ہوگا جس میں اس کی تکمیل پر 2,000 سے زیادہ سینسرز شامل ہوں گے۔ اثاثہ جات کے منتظمین کو ویب پر مبنی ڈیٹا مینجمنٹ انٹرفیس سے تمام سینسرز کے ڈیٹا تک رسائی حاصل ہوگی، بشمول خودکار ڈیٹا تجزیہ۔ ملائیشیا کے پینانگ میں پینانگ سیکنڈ برج نے عمل درآمد مکمل کر لیا ہے اور یہ 3,000 سینسرز کے ساتھ پل کے عنصر کی نگرانی کر رہا ہے۔ پل استعمال کرنے والوں کی حفاظت اور اس طرح کی سرمایہ کاری کے تحفظ کے لیے، پل کے لیے ذمہ دار فرم ایک ساختی صحت کی نگرانی کا نظام چاہتی تھی۔ یہ نظام آفات پر قابو پانے، ساختی صحت کے انتظام اور اعداد و شمار کے تجزیے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ نفاذ سے پہلے بہت سے تحفظات تھے جن میں شامل تھے: قوت (ہوا، زلزلہ، درجہ حرارت، گاڑیاں) ؛ موسم (ہوا کا درجہ حرارت، ہوا، نمی اور بارش) ؛ اور ردعمل (تناؤ، ایکسلریشن، کیبل تناؤ، نقل مکانی اور جھکاؤ)۔ لکھتا سینٹر، روس: 3000 سے زیادہ سینسر اور 8000 سے زیادہ پیرامیٹرز ہیں جو حقیقی وقت میں ڈھانچے کی نگرانی کرتے ہیں۔ مزید دیکھیں ڈیفارمیشن مونٹرینگ سیویونکس اسٹرکچرل ہیلتھ مونٹرینگ، ایک ہم مرتبہ جائزہ لینے والا جریدہ جو ساختی صحت کی معلومات کی قدر کے موضوع کے لیے وقف ہے حوالہ جات بیرونی لنکس NDT.net اوپن ایکسیس ڈیٹا بیس میں EWSHM کی کارروائی اور بہت زیادہ SHM مضامین شامل ہیں انٹرنیشنل سوسائٹی فار اسٹرکچرل ہیلتھ مونٹرینگ آف انٹیلیجنٹ انفراسٹرکچر (ISHMII) SHM کم قیمت پر زلزلے والے علاقوں کے لیے جرنلز SHM پروسیڈنگز (NDT.net) جرنل آف اسٹرکچرل ہیلتھ مونٹرینگ (ساگیپب) جرنل آف انٹیلیجنٹ میٹریل سسٹمز اینڈ اسٹرکچرز (ساگیپب) ساختی استحکام اور صحت کی نگرانی (ٹیک سائنس) ساختی کنٹرول اور صحت کی نگرانی (جان ولی اینڈ سنز)