Tomografi kemuatan elektrik (TKE) merupakan salah satu daripada tomografi proses yang diaplikasikan dalam sektor pengimejan. Sistem TKE ini merupakan kaedah pengukuran bagi mencari nilai bacaan untuk beza kemuatan terhadap setiap penggunaan elektrod. Manakala sistem rangkaian neural buatan RNB pula merupakan sebuah model elektronik yang direka khas berasaskan daripada struktur rangkaian otak manusia untuk proses penghasilan maklumat dengan menggunakan algoritma pembelajaran yang tertentu. TKE adalah proses yang menggunakan kapasitor bagi tujuan menentukan sesuatu nilai tertentu. Secara asasnya terdapat dua jenis sistem tomografi yang digunakan pada masa kini, iaitu tomografi bagi tujuan perubatan dan tomografi proses. Dalam kajian ini, kepentingan utama adalah untuk mendapatkan nilai jejari dari titik pusat ke elektrod, iaitu parameter R2 dan sudut bagi satu elektrod penghadang, iaitu parameter βº yang paling optimum. Proses ini adalah untuk mendapatkan bacaan yang paling kecil bagi nilai purata ralat ketinggian minyak di dalam sesuatu saluran atau paip. Pengaturcaraan Matlab 7 digunakan untuk proses menjanakan data TKE menggunakan pensimulasi TKE.
______________________________________________________________________________________
Electric capacitance tomography (ECT) is one of the branches of process tomography that applied in imaging sector. ECT is one of the techniques to measure the internal spatial of materials. Artificial Neural Network (ANN) is an electronic model that designed from human brain to process information that use learning algorithm. ECT is a process that uses capacitance for determine of certain values. There are two types of tomography systems; one is medical tomography and process tomography. The importance of this research is to determine the pipe thickness, R2 and the of electrode guard angle, βº. This process done is to get the optimum parameter which is the lowest mean of absolute error. Matlab is used to generate raw ECT dataset with using an ECT simulator.