Non-intrusive, high-resolution, real-time, two-dimensional imaging of multiphase materials using acoustic array sensors
Notice bibliographique
Résumé
Two parallel multi-element ultrasonic acoustic arrays combined with sets of focal laws for acoustic signal generation and a classical tomographic inversion algorithm are used to generate real-time two-dimensional micro seismic acoustic images of multiphase materials. Proof of concept and calibration measurements were performed for single phase and two phase liquids, uniform polyvinyl chloride (PVC) plates, and aluminum cylinders imbedded in PVC plates. Measurement artefacts, arising from the limited range of viewing angles, and the compromise between data acquisition rate and image quality are discussed. The angle range of scanning and the image resolution were varied, and the effects on the quality of the reproduction of the speed of sound profiles of model solids and liquids with known geometries and compositions were analysed in detail. The best image quality results were obtained for a scanning angle range of [-35°, 35°] at a step size of 2.5° post processed to generate images on a 40 μm square grid. The data acquisition time for high quality images with a 30 mm × 40 mm view field is 10 min. Representation of two-phase solids with large differences in speed of sound between phases and where one phase is dispersed in the form of macroscopic objects (greater than 1 mm in diameter) proved to be the most difficult to image accurately. Liquid-liquid and liquid-vapor phase boundaries, in micro porous solids by contrast, were more readily defined. Displacement of air by water and water by heptane in natural porous limestone provides illustrative kinetic examples. Measurement results with these realistic cases demonstrate the feasibility of the technique to monitor in real time and on the micrometer length scale local composition and flow of organic liquids in inorganic porous media, one of many envisioned engineering applications. Improvement of data acquisition rate is an area for future collaborative study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».