MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7056007011

Digital image-based computational approaches for three-dimensional microstructure characterization

2019· article· en· W7056007011 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSMARTech Repository (Georgia Institute of Technology) · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTortuositySphericityPlanarMicrostructureShearing (physics)Characterization (materials science)Node (physics)Medial axisGranularityNetwork topology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Employing multiscale approaches provides an innovative solution to advancing the understanding of macro-geomechanical phenomena by capturing quantitative structure information of geomaterials at the particle-pore scale. In the last two decades, microstructural properties of Ottawa sands subjected to laboratory biaxial and triaxial compression testing have been analyzed at Georgia Tech so that their correlation with the mechanisms of strain localization could be explored. Extensive 2-D and some preliminary 3-D knowledge and insights into the inherent variation and evolving behavior induced by shearing in unconsolidated sand microstructures were learned. Aimed at enhancing and complementing these preceding studies, this research focuses on developing appropriate computational methods for 3-D microstructure characterization, with a particular focus on examining the geometry and topology of the highly intricate continuum pore space. Under a proposed skeleton-based framework, the tortuous nature of pore structure is investigated through characterizing spatial variation of geometrical tortuosity using a novel, generic computational algorithm. Based on specifying and identifying pore throats from the pore skeleton, the physically representative network architecture of pore structure is established. A local sphericity algorithm and a planar surface construction algorithm are introduced to construct pore throats and extract network statistics. The effectiveness of these pore structure analysis tools is evaluated and demonstrated on two simulated idealized packing structures. For the particle phase, image-based separation and size measurements are conducted via morphological watershed processing. The topology of the particle network is represented by the distribution of force-chain tortuosity. Design-based stereological techniques for unbiased sampling and estimation are adopted to guarantee the quantitative analyses can be performed in a scientific manner, independent of the operator. All the developed methods and tools are applied to characterize three pairs of reconstructed 3-D digital Ottawa sand microstructures, including one pair for biaxial specimens and two for triaxial specimens. Shear-induced alternations in pore structure and particle network are examined from the comparative studies between the sheared microstructure and the unsheared counterpart of each pair, as well as inside and outside the shear zone for the sheared biaxial microstructure. Variations in the inherent structures are analyzed by comparing unsheared triaxial specimens prepared with air pluviation and moist tamping methods. In the characterization of true pore morphology, the encountered geometric complications and then high computational expense highlight the difficulty and challenge of creating a unique pore network for unconsolidated porous media systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSMARTech Repository (Georgia Institute of Technology)Même sujetMagnetic confinement fusion researchTravaux en français237 207