3D Pore Structure Characterization of Stored Grain Bed
Notice bibliographique
Résumé
Highlights An image analysis for reconstruction of 3D pore structure within bulk grain was presented. Mathematical models for porosity and tortuosity were developed from the 3D reconstructed images. The mathematical models can be incorporated in computational model of flow through bulk grains. Abstract. An image analysis technique for reconstruction of the complex 3D pore structure within bulk grain from 2D section images was presented. The technique relies on aligning successive 2D images of cut-sections obtained from colored-wax solidified soybean grain beds, which were then subjected to image processing using ImageJ software developed by the National Institute of Health (NIH, Bethesda, Md.) for the reconstruction and visualization of different airflow paths within the bulk grain. Porosity and tortuosity values were quantified from the 3D image volume and 3D reconstructed inter-connected airflow paths to develop empirical mathematical models for predicting porosity and tortuosity as a function of compaction due to the pressure exerted by the grain depth. Results indicated that the rate of decrease in porosity was higher at the lower compaction grain depth and then gradually approached a minimum value as the compaction grain depth increased. At the top of the compacted grain, the porosity of the tested soybean bed was determined to be 0.42 and reduced to 0.34 at a compaction pressure of 14.2 kPa (equivalent to a compaction grain depth of 25 m). Tortuosity increased with the compaction pressure from 1.15 to 1.58 at a compaction pressure of 14.2 kPa (equivalent to 25 m of grain depth), or by 37.4%. Keywords: Grain bed, Image analysis, Pore structure, Porosity, Tortuosity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».