MétaCan
Menu
← Back to cohort

Advanced image analysis techniques for laboratory experiments on soils

2020· dissertation· en· W3021854658 on OpenAlexaboutno aff
Ferran Parera Morales

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicLandslides and related hazards
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsParticle image velocimetryEulerian pathProcess (computing)Computer scienceAbstractionMathematicsApplied mathematicsMechanicsPhysicsLagrangian

Abstract

fetched live from OpenAlex

The understanding of soil behavior is the foundation where the geotechnical engineering is built on. Experimentation is essential to improve this comprehension, and then to be able to translate it into models, theories, or laws. In a proper scientific method, experimentation is present in all phases of model development from conception to validation. This Thesis focuses on laboratory experimentation. The experiments are interesting because they are an abstraction of reality, focusing on the objective of the investigation. The main advantage of laboratory experiments is the high reproducibility, which, together with the control of the initial and contour conditions, enables to analyze the effects of different variables on the soil behavior. This Thesis focuses on the development and improvement of methodologies and techniques to provide more and better information from the laboratory experiments in a massive and non-invasive way. The developed methodologies are based on the analysis of sequential images of experiments which are able to provide the spatial distribution through the domain of the analyzed variables. The first technique presented and validated is the Particle Image Velocimetry - Numerical Particle (PIV-NP). This is a post-process to enhance the image correlation methods (PIV). The method is able to transform the instantaneous displacements measured by PIV between two consecutive images on fixed points in the space into accumulated displacements and strains on points (Numerical Particles) which represent portions of the moving soil analyzed. The method is especially suitable for the analysis of large displacements and strains experiments and combines the advantages of Eulerian and Lagrangian scheme. The validation of the method is done by means of synthetic examples and laboratory tests. For application on unsaturated soils, the Thesis presents a methodology to measure the degree of saturation (Sr) using Short-Wave InfraRed images (SWIR). The methodology is based on the relatively high absorbance of light by water in specific wavelengths of the SWIR spectrum (1400 -1550 nm and 1900 – 2000 nm) respect to the solid particles of soils. The methodology is created to be applied in a sequence of images to analyze the spatial distribution of degree of saturation and its evolution in time. The average Pixel Intensity is measured in a grid of points in each image. The Pixel Intensity is normalized and translated into its correspondent degree of saturation using the calibration curve previously calibrated. Both techniques, PIV-NP and Sr measurements from SWIR image, are combined into an integrated methodology. The result provides the position, velocity, acceleration, strains, and degree of saturation in time of the analyzed moving soil discretized into numerical particles. This allows to compare and correlate directly all the variables. The methodology offers different options to display the results: surface (2D), line (1D), and particle (0D). The information that provides each display dimension is complementary and useful for a complete understanding of the soil behavior. Finally, the integrated methodology is also applied combining the PIV-NP with a more mature technique to measure the degree of saturation in transparent soils developed in Canada. The study of the dry footprints on the seashore is the chosen case to show the capability of the combined techniques on the analysis of soil behavior. The three different options of results display are crucial to understanding the correlation between the degree of saturation and the velocity of failure. The methodology and techniques developed can be used in any geotechnical laboratory and conform a base to extend the volume of data that can be obtained from the experiments, but especially enhancing the utility of the information deduced from the data. La comprensió del comportament del sòl és el fonament sobre el qual es construeix l'enginyeria geotècnica. L'experimentació és essencial per millorar aquesta comprensió, i després poder traduir-la en models, teories o lleis. En un mètode científic adequat, l'experimentació està present en totes les fases del desenvolupament del model, des de la concepció fins a la validació. Aquesta tesi se centra en l'experimentació de laboratori. Els experiments són interessants perquè són una abstracció de la realitat, centrant-se en l'objectiu de la investigació. El principal avantatge dels experiments de laboratori és l'alta reproductibilitat, que, juntament amb el control de les condicions inicials i de contorn, permet analitzar els efectes de diferents variables en el comportament del sòl. Aquesta tesi es centra en el desenvolupament i la millora de metodologies i tècniques per a proporcionar més i millor informació dels experiments de laboratori de forma massiva i no invasiva. Les metodologies desenvolupades es basen en l'anàlisi d'imatges seqüencials d'experiments que poden proporcionar la distribució espacial de les variables analitzades en tot el domini. La primera tècnica presentada i validada és el Particle Image Velocimetry - Numerical Particle (PIV-NP). Aquest és un post-procés per millorar els mètodes de correlació d'imatges (PIV). El mètode és capaç de transformar els desplaçaments instantanis mesurats per PIV entre dues imatges consecutives en punts fixos en l'espai en desplaçaments acumulats i deformacions en punts (Partícules Numèriques) que representen parts del sòl analitzat en moviment. El mètode és especialment adequat per a l'anàlisi de grans desplaçaments i experiments de deformació, combina els avantatges dels esquemes eulerià i lagrangià. La validació del mètode es realitza mitjançant casos sintètics i experiments de laboratori. Per aplicacions en sòls no saturats, la Tesi presenta una tècnica per mesurar el grau de saturació (Sr) utilitzant imatges infraroges d'ona curta (SWIR). La metodologia es basa en l'alta absorció de la llum per l'aigua comparativament a les partícules sòlides dels sòls, en longituds d'ona específiques de l'espectre SWIR (1400-1550 nm i 1900-2000 nm). La tècnica es crea per ser aplicada a una seqüència d'imatges, per analitzar la distribució espacial del grau de saturació i la seva evolució en el temps. La intensitat de píxel mitjana es mesura en una quadrícula de punts en cada imatge. La intensitat del píxel es normalitza i es tradueix en la seva corresponent grau de saturació utilitzant la corba de calibratge prèviament calibrada. Les dues tècniques, els mesuraments PIV-NP i Sr a partir d'imatges SWIR, es combinen en una metodologia integrada. El resultat proporciona l'evolució en el temps de la posició, la velocitat, l'acceleració, les deformacions i el grau de saturació del sòl analitzat en moviment, discretitzat en partícules numèriques. Això permet comparar i correlacionar directament totes les variables. La metodologia ofereix diferents opcions per mostrar els resultats: superfície (2D), línia (1D) i partícula (0D). La informació que proporciona cada dimensió de visualització és complementària i útil per a una comprensió completa del comportament del sòl. Finalment, la metodologia integrada també s'aplica combinant el PIV-NP amb una tècnica més madura desenvolupada al Canadà per mesurar el grau de saturació en sòls transparents. L'estudi de les petjades seques a la vora de la platja és el cas triat per mostrar la capacitat de les tècniques combinades en l'anàlisi del comportament del sòl. Les tres diferents opcions de visualització de resultats són crucials per comprendre la correlació entre el grau de saturació i la velocitat de trencament. La metodologia i les tècniques desenvolupades es poden utilitzar en qualsevol laboratori geotècnic i conformen una base per ampliar el volum de dades que es poden obtenir dels experiments, però especialment millorant la utilitat de la informació deduïda de les dades La comprensión del comportamiento del suelo es el cimiento sobre el cual se construye la ingeniería geotécnica. La experimentación es esencial para mejorar esta comprensión, y luego poder traducirla en modelos, teorías o leyes. En un método científico adecuado, la experimentación está presente en todas las fases del desarrollo del modelo, desde la concepción hasta la validación. La experimentación comprende dos tipos diferentes de datos: datos de campo y de laboratorio. Ambos enfoques son esenciales y complementarios, considerando sus debilidades y fortalezas. Esta tesis se centra en la experimentación de laboratorio. Los experimentos son interesantes porque son una abstracción de la realidad, centrándose en el objetivo de la investigación. La principal ventaja de los experimentos de laboratorio es la alta reproducibilidad, que, junto con el control de las condiciones iniciales y de contorno, permite analizar los efectos de diferentes variables en el comportamiento del suelo. Esta tesis se centra en el desarrollo y la mejora de metodologías y técnicas para proporcionar más y mejor información de los experimentos de laboratorio de forma masiva y no invasiva. Las metodologías desarrolladas se basan en el análisis de imágenes secuenciales de experimentos que pueden proporcionar la distribución espacial a través del dominio de las variables analizadas. La primera técnica presentada y validada es la Particle Image Velocimetry – Numerical Particle (PIV-NP). Este es un postproceso para mejorar los métodos de correlación de imágenes (PIV). El método es capaz de transformar los desplazamientos instantáneos medidos por PIV entre dos imágenes consecutivas en puntos fijos en el espacio en desplazamientos acumulados y deformaciones en puntos (Partículas Numéricas) que representan partes del suelo analizado en movimiento. El método es especialmente adecuado para el análisis de grandes desplazamientos y experimentos de deformación, combina las ventajas del esquema euleriano y lagrangian

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.031

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.271 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicLandslides and related hazards→French-language works237,207→