Linking historic, contemporary, and future inspection data for improved asset monitoring

这个全额资助的博士项目致力于改进对机器和基础设施长期损伤的检测方法，特别是在英国核退役管理局（NDA）管理的核设施中。NDA必须对其资产进行长达数百年的监测，但更换检测系统使得新旧数据难以比较。你将开发能够定量对比不同时期和技术所获取检测数据的方法，以确保长期监测的一致性。 你将在一个模拟真实NDA资产的逼真模型上，使用多种相机系统采集光学图像，这些系统将匹配历史与当前的数据格式。一个关键目标是利用数字图像相关技术（digital image correlation）检测形变，例如裂缝扩展——该技术通过比对图像来测量变化。你还将建立评估测量不确定性的方法，从而支持更可靠的决策。 最终成果将是一种实用的方法论，能更有效地利用过去、现在和未来的检测数据，降低监测成本。你将成为核退役资产检测领域的专家，在利物浦大学的一个跨学科研究团队中工作，并与核能、航空航天和生物工程领域的研究生开展合作。作为SATURN博士培训中心的一员，你还将加入一个覆盖全国的核科学博士生网络。