Tomografía de capacitancia eléctrica tridimensional

La tomografía de capacitancia eléctrica tridimensional ( 3D ECT ) ^{[ 1 ] [ 2 ]} , también conocida como tomografía de volumen de capacitancia eléctrica ( ECVT ), es una tecnología de imagen 3D no invasiva aplicada principalmente a flujos multifásicos. Se introdujo a principios de la década de 2000 como una extensión de la ECT bidimensional convencional. ^{[ 3 ]} En la tomografía de capacitancia eléctrica convencional , las placas sensoras se distribuyen alrededor de una superficie de interés. La capacitancia medida entre combinaciones de placas se utiliza para reconstruir imágenes 2D ( tomogramas ) de la distribución del material. Debido a que las placas sensoras de ECT deben tener longitudes del orden de la sección transversal del dominio, la ECT 2D no proporciona la resolución requerida en la dimensión axial. En la ECT, el campo de franjas de los bordes de las placas se considera una fuente de distorsión para la imagen reconstruida final y, por lo tanto, se mitiga mediante electrodos de guarda. La tomografía por emisión de positrones 3D (ECT 3D) aprovecha este campo de borde y lo expande mediante diseños de sensores 3D que establecen deliberadamente una variación del campo eléctrico en las tres dimensiones. En la tomografía 3D, los datos se adquieren en geometría 3D y el algoritmo de reconstrucción produce la imagen tridimensional directamente, a diferencia de la tomografía 2D, donde la información 3D se puede obtener apilando cortes 2D reconstruidos individualmente.

Los algoritmos de reconstrucción de imágenes son similares a los de la tomografía computarizada (TC); sin embargo, el problema de reconstrucción en la TC 3D es más complejo. La matriz de sensibilidad de un sensor 3D está peor condicionada y el problema de reconstrucción general está peor planteado en comparación con la TC. El enfoque de la TC 3D para el diseño de sensores permite la obtención de imágenes 3D directas de la geometría circundante. El segundo nombre comúnmente utilizado, tomografía volumétrica de capacitancia eléctrica (TCCE), fue introducido por W. Warsito, Q. Marashdeh y L.-S. Fan en 2007. ^{[ 4 ]}

Dos electrodos metálicos mantenidos a diferentes potenciales eléctricos y separados por una distancia finita inducen un campo eléctrico en la región entre ellos y a su alrededor. La distribución del campo está determinada por la geometría del problema y las propiedades constitutivas del medio, tales como la permitividad y la conductividad . Suponiendo un régimen estático o cuasiestático y la presencia de un medio dieléctrico sin pérdidas , como un aislante perfecto , en la región entre las placas, el campo obedece la siguiente ecuación: ${\displaystyle V}$${\displaystyle E}$${\displaystyle \varepsilon }$${\displaystyle \sigma }$

${\displaystyle \nabla .(\varepsilon \nabla \varphi )=0}$

donde denota la distribución del potencial eléctrico. En un medio homogéneo con uniforme , esta ecuación se reduce a la ecuación de Laplace . En un medio con pérdidas y conductividad finita, como el agua, el campo obedece la ecuación generalizada de Ampère . ${\displaystyle \varphi }$${\displaystyle \varepsilon }$

${\displaystyle \nabla \times H=\sigma E+j\omega \varepsilon E}$

Tomando la divergencia de esta ecuación y utilizando el hecho de que , se deduce: ${\displaystyle E=-\nabla \varphi }$

${\displaystyle \nabla .((\sigma +j\omega \varepsilon )\nabla \varphi )=0}$

cuando las placas son excitadas por un potencial de voltaje armónico en el tiempo con frecuencia . ${\displaystyle \omega }$

La capacitancia es una medida de la energía eléctrica almacenada en el medio, que puede cuantificarse mediante la siguiente relación: ${\displaystyle C}$${\displaystyle W}$

${\displaystyle W={\frac {1}{2}}\int _{}^{}\varepsilon E^{2}\,dv={\frac {1}{2}}CV^{2}}$

donde es la magnitud al cuadrado del campo eléctrico. La capacitancia cambia como una función no lineal de la permitividad dieléctrica porque la distribución del campo eléctrico en la integral anterior también es una función de . ${\displaystyle E^{2}}$${\displaystyle \varepsilon }$${\displaystyle \varepsilon }$

La tomografía de campo blando se refiere a un conjunto de modalidades de imagen como la tomografía de capacitancia eléctrica (ECT), la tomografía de impedancia eléctrica (EIT), la tomografía de resistividad eléctrica (ERT), etc., en las que las líneas de campo eléctrico (o magnético) experimentan cambios en presencia de una perturbación en el medio. Esto contrasta con la tomografía de campo duro, como la TC de rayos X , donde las líneas de campo eléctrico no cambian en presencia de un sujeto de prueba. Una característica fundamental de la tomografía de campo blando es su mal condicionamiento. ^{[ 5 ]} Esto contribuye a que la reconstrucción sea más difícil para lograr una buena resolución espacial en la tomografía de campo blando en comparación con la tomografía de campo duro. Se pueden utilizar varias técnicas, como la regularización de Tikhonov, para mitigar el problema mal condicionado. ^{[ 6 ]} La figura de la derecha muestra una comparación en la resolución de imagen entre ECT 3D y RM.

El hardware de los sistemas ECT 3D consta de placas de electrodos sensores, circuitos de adquisición de datos y la computadora para controlar el sistema general y procesar los datos. La ECT es una modalidad de imagen no intrusiva y no invasiva debido a su funcionamiento sin contacto. Antes de las mediciones reales, es necesario un procedimiento de calibración y normalización para cancelar los efectos de la capacitancia parásita y cualquier pared aislante entre los electrodos y la región de interés a visualizar. Después de la calibración y normalización, las mediciones se pueden dividir en una secuencia de adquisiciones donde intervienen dos electrodos separados: un electrodo (TX) se excita con una fuente de voltaje CA en el régimen cuasi-electrostático, típicamente por debajo de 10  MHz (método CA) o con una señal de pulso, típicamente con una duración de unos pocos microsegundos (método de pulso) ^{[ 8 ]} mientras que un segundo electrodo (RX) se coloca al potencial de tierra utilizado para medir la corriente resultante. Los electrodos restantes también se colocan al potencial de tierra.

Este proceso se repite para todos los pares de electrodos posibles. Nótese que invertir los roles de los electrodos TX y RX daría como resultado la misma capacitancia mutua debido a la reciprocidad. Como resultado, para sistemas ECT 3D con N placas, el número de mediciones independientes es igual a N(N-1)/2. Este proceso se automatiza normalmente mediante circuitos de adquisición de datos. Dependiendo de la frecuencia de operación, el número de placas y la velocidad de fotogramas por segundo del sistema de medición, un ciclo de medición completo puede variar; sin embargo, esto es del orden de unos pocos segundos o menos. Una de las partes más críticas de los sistemas tridimensionales es el diseño del sensor. Como sugiere la discusión anterior, aumentar el número de electrodos también aumenta la cantidad de información independiente sobre la región de interés. Sin embargo, esto da como resultado tamaños de electrodo más pequeños, lo que a su vez resulta en una baja relación señal/ruido. ^{[ 9 ]} Por otro lado, aumentar el tamaño del electrodo no da como resultado una distribución de carga no uniforme sobre las placas, lo que puede exacerbar el mal condicionamiento del problema. ^{[ 10 ]} La dimensión del sensor también está limitada por los espacios entre los electrodos de detección. Estos son importantes debido a los efectos de borde. Se ha demostrado que el uso de placas de protección entre los electrodos reduce estos efectos. Según la aplicación prevista, los sensores tomográficos pueden estar compuestos de una o más capas a lo largo del eje axial. La tomografía tridimensional no se obtiene mediante la fusión de escaneos 2D, sino a partir de las sensibilidades de vóxeles discretizados en 3D.

El diseño de los electrodos también viene determinado por la forma del dominio bajo investigación. Algunos dominios pueden tener geometrías relativamente simples (cilíndricas, prismas rectangulares, etc.), donde se puede utilizar una colocación simétrica de los electrodos. Sin embargo, las geometrías complejas (uniones de esquina, dominios en forma de T, etc.) requieren electrodos diseñados especialmente para rodear adecuadamente el dominio. La flexibilidad de la tomografía de coherencia óptica (TCO) la hace muy útil para aplicaciones de campo donde las placas sensoras no se pueden colocar simétricamente. Dado que la ecuación de Laplace carece de una longitud característica (como la longitud de onda en la ecuación de Helmholtz ), la física fundamental del problema de la TCO tridimensional es escalable en tamaño siempre que se conserven las propiedades del régimen cuasiestático.

Los métodos de reconstrucción abordan el problema inverso de la imagen ECT 3D, es decir, determinar la distribución de permitividad volumétrica a partir de las mediciones de capacitancia mutua. Tradicionalmente, el problema inverso se maneja mediante la linealización de la relación (no lineal) entre la capacitancia y la ecuación de permitividad del material utilizando la aproximación de Born. Por lo general, esta aproximación solo es válida para pequeños contrastes de permitividad. Para otros casos, la naturaleza no lineal de la distribución del campo eléctrico plantea un desafío tanto para la reconstrucción de imágenes 2D como 3D, lo que convierte a los métodos de reconstrucción en un área de investigación activa para una mejor calidad de imagen. Los métodos de reconstrucción para ECT se pueden categorizar como métodos iterativos y no iterativos (de un solo paso). ^{[ 6 ]} Ejemplos de métodos no iterativos son la retroproyección lineal (LBP) y el método directo basado en la descomposición en valores singulares y la regularización de Tikhonov. Estos algoritmos son computacionalmente económicos; sin embargo, su contrapartida es la menor precisión de las imágenes sin información cuantitativa. Los métodos iterativos se pueden clasificar a grandes rasgos en métodos basados ​​en proyección y métodos basados ​​en optimización. Algunos de los algoritmos iterativos de proyección lineal utilizados para ECT 3D incluyen Newton-Raphson, iteración de Landweber y técnicas de reconstrucción algebraica y reconstrucción simultánea de descenso más pronunciado, así como iteración basada en modelos. Al igual que los métodos de un solo paso, estos algoritmos también utilizan una matriz de sensibilidad linealizada para las proyecciones con el fin de obtener la distribución de permitividad dentro del dominio. Los métodos iterativos basados ​​en proyección suelen proporcionar mejores imágenes que los algoritmos no iterativos, pero requieren más recursos computacionales. El segundo tipo de métodos de reconstrucción iterativos son los algoritmos de reconstrucción basados ​​en optimización, como la optimización de redes neuronales. ^{[ 12 ]} Estos métodos necesitan más recursos computacionales que los métodos mencionados anteriormente, además de una mayor complejidad para su implementación. Los métodos de reconstrucción por optimización emplean múltiples funciones objetivo y utilizan un proceso iterativo para minimizarlas. Las imágenes resultantes contienen menos artefactos debido a la naturaleza no lineal y tienden a ser más fiables para aplicaciones cuantitativas.

La tomografía de fase de corriente de desplazamiento es una modalidad de imagen que se basa en el mismo hardware que la ECT. ^{[ 13 ]} La ECT 3D no utiliza la parte real (componente de conductancia) de las mediciones de admitancia mutua obtenidas. Este componente de la medición está relacionado con las pérdidas del material en la región de interés (conductividad y/o pérdidas dieléctricas). La DCPT utiliza la información completa de admitancia mediante el componente de fase de ángulo pequeño de estos datos de valor complejo. La DCPT solo se puede utilizar cuando los electrodos se excitan con voltaje CA. Se aplica únicamente a dominios que incluyen pérdidas de material; de lo contrario, la fase medida será cero (la parte real de la admitancia será cero). La DCPT está diseñada para utilizarse con los mismos algoritmos de reconstrucción diseñados para la ECT 3D. Por lo tanto, la DCPT se puede utilizar simultáneamente con la ECT 3D para obtener imágenes de la distribución espacial de la pérdida tangente del medio junto con su distribución espacial de la permitividad relativa obtenida mediante ECT.

Los flujos multifásicos son invariablemente complejos. Se requieren técnicas de medición avanzadas para monitorear y cuantificar las retenciones de fase en dichos flujos multifásicos. Debido a su velocidad de adquisición relativamente rápida y características no intrusivas, la ECT 2D y 3D se utiliza ampliamente en la industria para el monitoreo de flujo. Sin embargo, las capacidades de descomposición y monitoreo de flujo de la ECT para flujos multifásicos que contienen tres o más fases (por ejemplo, una combinación de aceite, aire y agua) son algo limitadas. Se han explotado y utilizado con éxito excitaciones y mediciones multifrecuencia en la reconstrucción de imágenes de ECT ^{[ 14 ]} en esos casos. Las mediciones multifrecuencia permiten explotar el efecto Maxwell-Wagner-Sillars (MWS) en la respuesta de los datos medidos (por ejemplo, admitancia, capacitancia, etc.) como una función de la frecuencia de excitación. ^{[ 14 ]} Este efecto fue descubierto por primera vez por Maxwell en 1982 ^{[ 15 ]} y posteriormente estudiado por Wagner y Silliars. ^{[ 16 ] [ 17 ]} El efecto MWS es consecuencia de la polarización de migración superficial en la interfaz entre materiales cuando al menos uno de ellos es conductor. ^{[ 14 ] [ 18 ]} Típicamente, un material dieléctrico presenta un efecto de relajación de tipo Debye en frecuencias de microondas. Sin embargo, debido a la presencia del efecto MWS (o la polarización MWS), una mezcla que contiene al menos una fase conductora exhibirá esta relajación a frecuencias mucho más bajas. El efecto MWS depende de varios factores, como la fracción de volumen de cada fase, la orientación de la fase, la conductividad y otros parámetros de la mezcla. La fórmula de Wagner ^{[ 19 ]} para mezclas diluidas y la fórmula de Bruggeman ^{[ 20 ]} para mezclas densas se encuentran entre las formulaciones más notables de la constante dieléctrica efectiva. La formulación de Hanai de la constante dieléctrica compleja, una extensión de la fórmula de Bruggeman de la constante dieléctrica efectiva, es fundamental para analizar el efecto MWS para la constante dieléctrica compleja. La fórmula de Hanai para la constante dieléctrica compleja se escribe como

${\displaystyle \left({\frac {\varepsilon _{1}^{*}-\varepsilon _{2}^{*}}{\varepsilon _{1}^{*}-\varepsilon ^{*}}}\right)^{3}{\frac {\varepsilon ^{*}}{\varepsilon _{2}^{*}}}={\frac {1}{(1-\phi )^{3}}}}$

donde , , y son la permitividad efectiva compleja de la fase dispersa, la fase continua y la mezcla, respectivamente. es la fracción volumétrica de la fase dispersa. ${\displaystyle \varepsilon _{1}^{*}}$${\displaystyle \varepsilon _{2}^{*}}$${\displaystyle \varepsilon ^{*}}$${\displaystyle \phi }$

Sabiendo que una mezcla exhibirá relajación dieléctrica debido al efecto MWS, esta dimensión de medición adicional puede aprovecharse para descomponer flujos multifásicos cuando al menos una de las fases es conductora. La figura de la derecha muestra las imágenes reconstruidas del modelo de flujo, la fase conductora y las fases no conductoras extraídas mediante el efecto MWS a partir de datos experimentales.

La velocimetría se refiere a las técnicas utilizadas para medir la velocidad de los fluidos. El uso del gradiente de sensibilidad ^{[ 11 ]} permite la reconstrucción de perfiles de velocidad 3D utilizando un sensor ECT, que puede proporcionar fácilmente información sobre la dinámica de fluidos. El gradiente de sensibilidad se define como

${\displaystyle F=\nabla S={\hat {a}}_{x}{\frac {\partial S}{\partial x}}+{\hat {a}}_{y}{\frac {\partial S}{\partial y}}+{\hat {a}}_{z}{\frac {\partial S}{\partial z}}}$

donde se muestra la distribución de sensibilidad de un sensor ECT 3D a la derecha. Al aplicar el gradiente de sensibilidad descrito en ^{[ 11 ]} , se muestran en la figura de la derecha un perfil de velocidad 3D y 2D correspondiente a la figura anterior. ${\displaystyle S}$

La aplicación del gradiente de sensibilidad supone una mejora significativa con respecto a la velocimetría tradicional (basada en la correlación cruzada), ofreciendo una mejor calidad de imagen y requiriendo menos tiempo de cálculo. Otra ventaja de la velocimetría basada en el gradiente de sensibilidad es su compatibilidad con los algoritmos convencionales de reconstrucción de imágenes utilizados en la tomografía computarizada tridimensional (ECT 3D).

Los requisitos básicos de los sensores ECT 3D son sencillos, lo que permite un diseño altamente modular. Estos sensores solo requieren electrodos conductores aislados eléctricamente entre sí y sin cortocircuitos a través del medio que se inspecciona. Además, debe existir un mecanismo para generar y detectar señales hacia y desde cada electrodo. La ausencia de limitaciones en el diseño del sensor permite su fabricación con diversos materiales y una amplia gama de formas, incluyendo sensores de paredes flexibles, de alta temperatura, de alta presión, de paredes delgadas, acodados y planos. Gracias a la configuración modular de los electrodos del sensor tridimensional, no es necesario fabricar nuevos sensores.

La tecnología ECT 3D es de baja energía, baja frecuencia y no radiactiva, lo que la hace segura para su uso en cualquier situación donde existan residuos tóxicos, alto voltaje o radiación electromagnética. Su bajo consumo energético también la hace idónea para ubicaciones remotas con escasez de energía. En muchos casos, una simple batería solar puede ser suficiente para alimentar un dispositivo ECT 3D.

La tomografía por emisión de rayos X tridimensional (3D ECT) opera en longitudes de onda muy grandes, utilizando típicamente frecuencias inferiores a 10 MHz para excitar los electrodos. Estas longitudes de onda largas permiten que la tecnología opere en el régimen cuasi-electrostático. Siempre que el diámetro del sensor sea mucho menor que la longitud de onda, estas suposiciones son válidas. Por ejemplo, al excitar con una señal de CA de 2 MHz, la longitud de onda es de 149,9 metros. Los diámetros de los sensores suelen diseñarse muy por debajo de este límite. Además, la capacitancia, , se escala proporcionalmente según el área del electrodo, , y la distancia entre las placas, , o el diámetro del sensor. Por lo tanto, a medida que aumenta el diámetro del sensor, si el área de la placa se escala en consecuencia, cualquier diseño de sensor dado puede ampliarse o reducirse fácilmente con un efecto mínimo en la intensidad de la señal. ${\displaystyle C}$${\displaystyle A}$${\displaystyle d}$

${\displaystyle C\varpropto {\frac {A}{d}}}$

En comparación con otros equipos de detección e imagen, como la radiación gamma, los rayos X o las máquinas de resonancia magnética, la tomografía computarizada 3D (TC 3D) sigue siendo relativamente económica de fabricar y operar. Parte de esta ventaja se debe a sus bajas emisiones de energía, que no requieren mecanismos adicionales para contener los residuos ni aislar las altas potencias de salida. A esto se suma la disponibilidad de una amplia variedad de materiales para fabricar el sensor. Además, la electrónica puede ubicarse de forma remota, lo que permite utilizar electrónica ambiental estándar para la adquisición de datos, incluso cuando el sensor está sometido a temperaturas extremas u otras condiciones que normalmente dificultan el uso de instrumentación electrónica.

En términos generales, el método de adquisición de datos utilizado con la tomografía computarizada tridimensional (TC 3D) es muy rápido. Los datos se pueden muestrear del sensor miles de veces por segundo, dependiendo del número de pares de placas en el diseño del sensor y del diseño analógico del sistema de adquisición de datos (es decir, velocidad de reloj, circuitos paralelos, etc.). El potencial para recopilar datos a gran velocidad hace que esta tecnología sea muy atractiva para las industrias con procesos que se desarrollan rápidamente o que transportan materiales a altas velocidades. Esto contrasta notablemente con la resonancia magnética (RM), que tiene una alta resolución espacial, pero a menudo una resolución temporal muy baja.

La resolución espacial es un desafío fundamental en la tomografía por emisión de rayos X (TER) 2D y 3D. Esta resolución está limitada por la naturaleza de campo suave de la TER y por el carácter cuasiestático del campo eléctrico de interrogación. Esta última propiedad implica que la distribución de potencial entre las placas es una solución de la ecuación de Laplace. En consecuencia, no puede haber mínimos ni máximos relativos en la distribución de potencial entre las placas y, por lo tanto, no se pueden generar puntos focales.

Para aumentar la resolución espacial, se pueden seguir dos estrategias básicas. La primera estrategia consiste en enriquecer los datos de medición. Esto se puede hacer mediante (a) adquisiciones adaptativas con electrodos sintéticos, ^{[ 10 ]} (b) muestreo espacio-temporal utilizando mediciones adicionales obtenidas cuando los objetos están en diferentes posiciones dentro del sensor, ^{[ 21 ]} (c) operación multifrecuencia para explotar variaciones de permitividad con frecuencia debido al efecto MWS, ^{[ 14 ]} y (d) combinar ECT con otras modalidades de detección, ya sea basadas en el mismo hardware (como DCPT) o en hardware adicional (como tomografía de microondas). La segunda estrategia para aumentar la resolución espacial consiste en el desarrollo de reconstrucción de imágenes multietapa que incorporan información a priori y conjuntos de datos de entrenamiento, y adaptabilidad espacial.

El flujo multifásico se refiere al flujo simultáneo de materiales con diferentes estados físicos o composiciones químicas, y está muy involucrado en las industrias petrolera, química y bioquímica. En el pasado, la tomografía electrónica tridimensional (ECT 3D) se ha probado exhaustivamente en una amplia gama de sistemas de flujo multifásico tanto en laboratorio como en entornos industriales. ^{[ 9 ]} La capacidad única de la ECT para obtener una visualización espacial no invasiva en tiempo real de sistemas con geometrías complejas bajo diferentes condiciones de temperatura y presión a costos relativamente bajos la hace favorable tanto para la investigación fundamental en mecánica de fluidos como para aplicaciones en industrias de procesamiento a gran escala. Los esfuerzos de investigación recientes que exploran estos dos aspectos se resumen a continuación.

Gas-solid fluidized bed is a typical gas-solid flow system, and has been widely employed in chemical industries due to its superior heat and mass transfer and solid transport and handling. 3D ECT has been successfully applied to gas-solid fluidized bed systems for system properties measurements and dynamic behaviors visualization. An example is the study of choking phenomenon in a 0.1 m ID gas-solid circulating fluidized bed with a 12-channel cylindrical ECT sensor,^[23] where the formation of slug during transition to choking is clearly recorded by 3D ECT. Another experiment studies the bubbling gas-solid fluidization in a 0.05 ID column, where the solid holdup, bubble shape and frequency obtained from ECT are validated with MRI measurements.^[24] The flexibility of the 3D ECT sensor geometry also enables it for imaging of bend, tapering and other non-uniform sections of gas-solid flow reactors. For example, a horizontal gas jet penetrating into a cylindrical gas-solid fluidized bed can be imaged with a modified 3D ECT sensor, and information such as penetration length and width of the jet as well as jet coalescence behavior with the bubbles in the fluidized bed can be obtained from 3D ECT.^[25]

Another example is 3D ECT imaging of the riser and bend of a gas-solid circulating fluidized bed (CFB).^[22] A core-annulus flow structure in both the riser and the bend and a solid accumulation in the horizontal section of the bend are identified from quantitative images.

Gas-liquid bubble column is a typical gas-liquid flow system that is widely used in petrochemical and biochemical processes. The bubbling flow phenomena have been extensively researched with computational fluid dynamic methods as well as traditional invasive measurement techniques. ECT possesses the unique ability to obtain real-time quantitative visualization of an entire gas-liquid flow field. An example is the study of the dynamics of spiral bubble plumes in bubble columns.^[27][26] 3D ECT is shown to be able to capture the spiral motion of bubble plumes, the structures of large scale liquid vortices and gas holdup distributions.

Otro ejemplo de la aplicación de la tomografía electrónica tridimensional (ECT) en sistemas gas-líquido es el estudio de un separador ciclónico gas-líquido ^{[ 28 ]} , donde una mezcla gas-líquido ingresa tangencialmente a una columna horizontal y crea un campo de flujo turbulento donde el gas y el líquido se separan por fuerza centrífuga. La ECT captura con éxito la distribución del líquido dentro del recipiente y el fenómeno de deriva del núcleo de gas descentrado. Los resultados cuantitativos coinciden con los modelos mecanicistas.

El reactor de lecho percolador (TBR) es un sistema típico de tres fases gas-líquido-sólido y tiene aplicaciones en las industrias petrolera, petroquímica, bioquímica, electroquímica y de tratamiento de agua. En un TBR, el gas y el líquido fluyen simultáneamente hacia abajo a través de materiales sólidos compactados. Dependiendo de los caudales de gas y líquido, el TBR puede presentar diferentes regímenes de flujo, incluyendo flujo percolador, flujo pulsante y flujo de burbujas dispersas. La tomografía electrónica de transmisión 3D (ECT 3D) se ha utilizado con éxito para visualizar el flujo pulsante turbulento en un TBR ^{[ 29 ]} , y se puede obtener una estructura y velocidad de pulso detalladas.

La mayoría de los sistemas de flujo gas-sólido en la industria química operan a temperaturas elevadas para optimizar la cinética de reacción. En estas condiciones extremas, muchas técnicas de medición de laboratorio dejan de ser viables. Sin embargo, la tomografía por emisión de positrones (ECT) tiene potencial para aplicaciones de alta temperatura gracias a su diseño sencillo y robusto, y a su naturaleza no invasiva, que permite la incorporación de materiales aislantes en el sensor para mejorar su resistencia al calor. Actualmente, la tecnología ECT 3D de alta temperatura se encuentra en rápido desarrollo y se están realizando investigaciones para abordar los problemas de ingeniería asociados a las altas temperaturas.

La ECT 3D se ha utilizado en entornos de altas temperaturas de hasta 650 °C ^{[ 30 ]} para obtener imágenes y caracterizar lechos fluidizados a altas temperaturas, como los utilizados en reactores de lecho fluidizado, craqueo catalítico fluidizado y combustión en lecho fluidizado. La aplicación de esta tecnología a lechos fluidizados de alta temperatura ha permitido el análisis en profundidad de cómo la temperatura afecta el comportamiento del flujo en los lechos. Por ejemplo, en un lecho fluidizado con flujo de tapones con una gran relación altura de columna/diámetro de columna con partículas del Grupo D de Geldart, aumentar la temperatura hasta 650 °C puede cambiar la densidad y la viscosidad del gas, pero tiene un efecto insignificante en el comportamiento de los tapones, como la velocidad y la frecuencia de los mismos.

En la industria de inspección de infraestructuras, es deseable utilizar equipos que inspeccionen componentes empotrados de forma no invasiva. Problemas como la corrosión del acero, la penetración de agua y las burbujas de aire suelen estar incrustados en el hormigón u otros elementos sólidos. En estos casos, deben utilizarse métodos de ensayos no destructivos (END) para evitar comprometer la integridad de la estructura. La tomografía electrónica tridimensional (ECT 3D) se ha utilizado en este campo para el ensayo no destructivo de tendones externos en puentes postensados. ^{[ 31 ]} Estas estructuras están rellenas de cables de acero y lechada o grasa protectora.

En esta aplicación, un dispositivo ECT 3D móvil y controlado remotamente se coloca alrededor del tendón externo y escanea su interior. El dispositivo tomográfico puede descifrar información sobre la calidad del relleno o la grasa dentro del tendón en tiempo real. También puede determinar el tamaño y la ubicación de cualquier burbuja de aire o humedad en su interior. Detectar estos problemas es fundamental para los inspectores de puentes, ya que las bolsas de aire y humedad dentro de los tendones pueden provocar la corrosión de los cables de acero y la falla del tendón, lo que pone en riesgo la estructura del puente.

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