PL232619B1 - Sposób określania morfologii koksów i karbonizatów - Google Patents
Sposób określania morfologii koksów i karbonizatówInfo
- Publication number
- PL232619B1 PL232619B1 PL406798A PL40679814A PL232619B1 PL 232619 B1 PL232619 B1 PL 232619B1 PL 406798 A PL406798 A PL 406798A PL 40679814 A PL40679814 A PL 40679814A PL 232619 B1 PL232619 B1 PL 232619B1
- Authority
- PL
- Poland
- Prior art keywords
- calculated
- images
- image
- magnification
- cokes
- Prior art date
Links
- 239000000571 coke Substances 0.000 title claims abstract description 23
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 8
- 238000005498 polishing Methods 0.000 claims description 6
- 239000011347 resin Substances 0.000 claims description 2
- 229920005989 resin Polymers 0.000 claims description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract description 4
- 239000011148 porous material Substances 0.000 abstract description 3
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 abstract description 3
- 239000007790 solid phase Substances 0.000 abstract 1
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 4
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000004939 coking Methods 0.000 description 2
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 2
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 239000004925 Acrylic resin Substances 0.000 description 1
- 229920000178 Acrylic resin Polymers 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000000739 chaotic effect Effects 0.000 description 1
- 239000011335 coal coke Substances 0.000 description 1
- 239000002864 coal component Substances 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000011496 digital image analysis Methods 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 239000003822 epoxy resin Substances 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 238000007654 immersion Methods 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 229920000647 polyepoxide Polymers 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G02—OPTICS
- G02B—OPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
- G02B21/00—Microscopes
- G02B21/0004—Microscopes specially adapted for specific applications
- G02B21/0092—Polarisation microscopes
-
- G—PHYSICS
- G02—OPTICS
- G02B—OPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
- G02B21/00—Microscopes
- G02B21/36—Microscopes arranged for photographic purposes or projection purposes or digital imaging or video purposes including associated control and data processing arrangements
- G02B21/365—Control or image processing arrangements for digital or video microscopes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/40—Analysis of texture
- G06T7/41—Analysis of texture based on statistical description of texture
- G06T7/48—Analysis of texture based on statistical description of texture using fractals
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
- G06V20/695—Preprocessing, e.g. image segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
- G06V20/698—Matching; Classification
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Coke Industry (AREA)
Abstract
Sposób określania morfologii koksów i karbonizatów, polega na analizie mikroskopowych zgładów koksu z jednego ujęcia mikroskopowego przy powiększeniu korzystnie 100-krotnym w świetle odbitym, zwykłym i białym. Początkowo tworzy się obraz binarny, czarno-biały przez zwiększenie kontrastu pomiędzy fazą litą substancji skoksowanej a przekrojem porów, a następnie tworzy się obrazy o wzmocnionym efekcie anizotropowym w świetle spolaryzowanym z płytką opóźniającą lub kontrastem interferencyjno-różniczkowym, zwiększając powiększenie wielokrotnie, korzystnie 5-krotnie. Z kolei w oparciu o obrazy o wzmocnionym efekcie anizotropowym, określa się wektory gradientu barwy szarej w obrębie wyizolowanych tekstur i oblicza poszczególne wskaźniki włóknistości, a następnie wylicza wskaźnik uśredniony w formie jednej niemianowanej wartości na podstawie prawa addytywności liniowej, przy uwzględnieniu wagi w postaci udziałów objętościowych, wyznaczonych na drodze wcześniejszej analizy ilościowej tekstur, wymiary fraktalne wyznacza się zarówno w oparciu o obrazy binarne i obrazy ze wzmocnionym efektem anizotropowym.
Description
Przedmiotem wynalazku jest sposób określania przez zbadanie i ocenę morfologii koksów wielkopiecowych i odlewniczych oraz karbonizatów.
Koks wielkopiecowy czy odlewniczy, zaliczany jest do koksów wysokogatunkowych i jego właściwości są określane szeregiem właściwości w zakresie cech fizycznych w tym mechanicznych jak i chemicznych z uwzględnieniem zawartej w nim substancji mineralnej, określanej jako popiół. Zazwyczaj istnieje szczegółowy opis zestawów parametrycznych właściwości, który jest rygorystycznie przestrzegany w kontraktach handlowych. Z drugiej strony, konieczność komponowania mieszanek węglowych przeznaczonych do koksowania w nowoczesnych systemach obsadzania komór koksowniczych zasypowych i ubijanych z wielu komponentów węglowych, często o nieznanych właściwościach, rozwinęło badania analityczne nad jego morfologią często w powiązaniu z podstawowymi właściwościami wyjściowej mieszanki węglowej o zmiennej gęstości w obu systemach z ewentualnymi dodatkami.
Pod pojęciami struktury i tekstury koksu należy przyjąć modelowy podział, że jest to przestrzenny obraz 3D sprowadzony do tekstury porowatej i optycznej. Teksturę porowatą określa się na podstawie obrazu 2D, czyli obserwowanej w przekroju porowatości i alokacji masy w objętości poprzez wymiar fraktalny. Tego typu ujęcie sugeruje, że jest to opis struktury koksu, sprowadzonej do obrazu 2D. Wymiar fraktalny obliczony dla obrazu dwuwymiarowego mieści się w granicach wartości 1-2. Bardziej jednorodne, korzystne rozmieszczenie masy skutkuje wymiarem fraktalnym zbliżającym się do wartości 2. Chaotyczny rozkład masy na zgładzie próbki koksu tzn. lokalnie pojawiające się duże pory, kanały czy szczeliny powodują spadek wartości wymiaru fraktalnego.
Bardziej skomplikowane jest wyznaczanie elementów stanowiących obraz tekstury anizotropowej i izotropowej. Według normy ASTM D5061-07 pt. „Microscopical determination of the textural components of metallurgical coke” wyróżnia się 11 typów tekstur w obrębie zestalonej fazy jednorodnej, tzn. bez uwzględnienia fazy składającej się z inertnych składników organicznych i nieorganicznych, począwszy od izotropowych, a następnie po zauważalnej, początkowej anizotropii po anizotropię wstęgową dużą, określaną niekiedy jako włóknistą.
Z opisu patentowego PL 174066 znany jest sposób wyznaczania wskaźnika włóknistości koksów elektrodowych, polegający na analizie obrazów zgładów mikroskopowych, przeprowadzanej za pomocą komputera, charakteryzujący się tym, że kolejne obrazy cyfrowe fragmentu zgładu dzieli się na kilka podobrazów, następnie dla każdego podobrazu mierzy się przy użyciu komputera kierunek krawędzi w punkcie, a czynność tę wykonuje się dla wszystkich punktów podobrazu i sporządza kołowy histogram kierunków krawędzi podobrazu, po czym oblicza się jego stopień spłaszczenia, a następnie ponawia się wszystkie czynności dla większej liczby obrazów i uśrednia końcowy wynik stanowiący wskaźnik włóknistości tekstury.
Procedura jest jednak skomplikowana i trudna do odtworzenia w innych warunkach eksperymentu.
W artykule Mariusza Minkina i Andrzeja Mianowskiego, Możliwości komputerowego rozpoznawania anizotropii tekstury koksu, wygłoszonego na II Konferencji Naukowo-Technicznej „Pomiary parametrów paliw”, Warszawa 2005, przedstawiono nowe możliwości wykorzystania metody komputerowej analizy obrazu do rozpoznawania stopnia anizotropii tekstur występujących w koksach z węgli kamiennych. Zaproponowano jedynie sposób klasyfikacji różnych typów tekstur w oparciu o wartości wskaźnika anizotropii i średnie wartości gradientu stopnia szarości obrazu. Analizie poddano zbiór idealnych tekstur z witrynitów węgli kamiennych, wykorzystując algorytm kołowego histogramu. Model idealnych tekstur nie może być wprost wykorzystany dla realnych próbek koksów i karbonizatów, z powodu ich niejednorodności.
Sposób według wynalazku rozwiązuje problem oceny i badania morfologii koksów i karbonizatów, a charakteryzuje się przez komputerowe rozpoznawanie obrazu jego struktury i tekstury.
Procedurą jest sposób określania morfologii koksów i karbonizatów, polegający na analizie mikroskopowych zgładów koksu z jednego ujęcia mikroskopowego, po sporządzeniu zgładu z wypełnieniem żywicznym lub temu podobnym i wypolerowaniu zgodnie z zaleceniami ICCP (International Committee for Coal and Organic Petrology). Wykonuje się fotografię zgładu w powiększeniu x500, w świetle odbitym, spolaryzowanym, przy pomocy filtra polaryzacyjnego, a następnie analizuje się obraz o wzmocnionym efekcie anizotropowym nadal w świetle spolaryzowanym, uzyskanym działaniem płytki opóźniającej lub kontrastem interferencyjno-różniczkowym. Każdy obraz zostaje podzielony na segmenty 548x548 pikseli prezentujące poszczególne typu tekstur, a następnie segmenty dzieli się na
PL 232 619 Β1 punkty gradientowe obrazu o wymiarach 25x25 pikseli, po czym w obrębie otrzymanych punktów gradientowych, mierzy się kierunek i wartość gradientów barwy szarej a wszystkie zmierzone w obrębie badanego punktu gradientowego wektory, przedstawia w postaci histogramu w biegunowym układzie współrzędnych, tak by środek każdego wektora leżał w punkcie centralnym o współrzędnych [0;0], po czym dla elipsy opisanej na histogramie oblicza się półosie a i b, gdzie a > b oraz wylicza wskaźniki włóknistości Wi wg wzoru:
W, = (a-b)/a
Następnie oblicza się średni wskaźnik włóknistości dla próbki w formie jednej niemianowanej wartości na podstawie prawa addytywności liniowej, przy uwzględnieniu wag w postaci udziałów objętościowych.
Figura 1 przedstawia przykład procesu segmentacji fotografii zgładu koksu w powiększeniu x500, w świetle odbitym, spolaryzowanym, przy użyciu płytki opóźniającej (fig. 1-A), polegający na wydzieleniu z obrazu segmentów o wymiarze 548x548 pikseli prezentujących poszczególne typu tekstur (fig. 1-B, C, D).
Przykład stosowania wynalazku.
Krok 1.
Wykonano zgład kawałkowy próbki koksu wielkopiecowego o parametrach technologicznych CRI = 34,9% i CSR = 49,3%, poprzez zatopienie go przy obniżonym ciśnieniu (korzystnie 20 kPa) w żywicy epoksydowej, a następnie szlifowanie i polerowanie metodami automatycznymi z zastosowaniem zawiesin polerskich. Możliwe jest również użycie żywicy akrylowej o małej zdolności penetracji struktury, a następnie szlifowanie i polerowanie metodami automatycznymi z zastosowaniem zawiesin polerskich. Dalszy ciąg postępowania zakłada wykonanie kolejno: analizy ilościowej (manualnej) typów tekstur optycznych, dokumentacji fotograficznej, segmentacji obrazu pod kątem wyizolowania poszczególnych typów tekstur, analizy wskaźnika włóknistości oraz analizy fraktalnej.
Krok 2.
Wykonano ilościową analizę typów tekstur w koksie zgodnie z normą ASTM D5061-07. Dla badanej próbki koksu wyniki przedstawiają się następująco:
Tablica 1. Udziały poszczególnych tekstur w koksie należących do fazy jednorodnej zresolidowanej
Typ tekstury | udział [%v/vj |
Izotropowa | 0 |
Pierwotna | 0 |
Kolista drobna | 2,38 |
Kolista średnia | 17,06 |
Kolista gruba | 14,09 |
Soczewkowa drobna | 15,87 |
Soczewkowa średnia | 17,46 |
Soczewkowa gruba | 1,79 |
Włóknista drobna | 3,97 |
Włóknista średnia | 1,98 |
Włóknista gruba | 0,4 |
Inerty organiczne drobne | 10,12 |
Inerty organiczne grube | 10,71 |
Inerty nieorganiczne drobne | 1,39 |
PL 232 619 B1
Krok 3.
Wykonano serię zdjęć ze wzmocnionym efektem anizotropowym w świetle odbitym spolaryzowanym, przy użyciu płytki opóźniającej λ w stałych ustalonych warunkach oświetleniowych, przy powiększeniu x500 w immersji olejowej (fig. 1-A). Światło spolaryzowane ujawnia anizotropowy charakter materiału czyli jego cechę chemiczną. Płytka A podkreśla różnicę w charakterze optycznym poszczególnych typów tekstur anizotropowych potęgując efekt anizotropowy. Taki sam efekt wzmocnienia efektu anizotropowego można uzyskać poprzez zastosowanie kontrastu interferencyjno-różniczkowego.
Krok 4.
Wykonano segmentację obrazu wykonanych zdjęć (Krok 3) polegającą na wyizolowaniu z obrazu segmentów o wymiarach 548x548 pikseli, będących próbkami tekstur zgodnych z klasyfikacją opisaną w normie ASTM D5061-07 (fig. 1-B, C, D). Segmenty nie mogą zawierać mieszanki typów tekstur ani motywów będących porami. Konieczne było zachowanie skalowania dla każdego obrazu indywidualnie. Zbiór segmentów wykonanych dla badanej próbki zawierał co najmniej 5 segmentów dla każdego zliczonego typu tekstury (Tablica 1), z wyłączeniem składników inertnych organicznych i nieorganicznych. Nie posługujemy się obrazami skompresowanymi a jedynie formatami bez kompresji lub z kompresją bezstratną (PNG, TIFF, BMP).
Krok 5.
Dla każdego wykonanego segmentu (fig. 1-B, C, D) wykonano pomiar wektora gradientu barwy szarej w oparciu o detekcję krawędzi. Obrazy barwne powinny być automatycznie konwertowane do skali szarości. Każdy segment podzielony został na podobrazy o wymiarze 25x25 lub 64x64 pikseli, nazwane punktami gradientowymi obrazu. W obrębie tych punktów, zmierzono kierunek i wartość gradientów barwy szarej (wektor gradientu). Wszystkie zmierzone w obrębie badanego punktu gradientowego wektory, przedstawiono w postaci histogramu w biegunowym układzie współrzędnych tzn. środek histogramu leży w punkcie centralnym o współrzędnych [0;0], Aby określić kształt (wydłużenie) histogramu zastosowano procedurę aproksymacji konturu histogramu, elipsą, dla której obliczono półosie a i b, gdzie a > b oraz wyliczono wskaźniki włóknistości W i wg wzoru:
Wi = (a-b)/a
Krok 6.
W oparciu o wyniki analizy ilościowej wg ASTM D5061-07 (Tablica 1) i wyniki analizy wektorów gradientu barwy szarej, obliczono całkowity wskaźnik włóknistości tekstury zgodnie ze wzorem:
Wx = ZxiWi uwzględniającym wagi w postaci udziałów objętościowych xi udziałów wskaźników Wi przy czym:
ΣΧ = 1
Dla próbki badanej wynosi:
Wx = 0,37
Podany przykład realizacji nie wyczerpuje możliwości zastosowania wynalazku.
Zastrzeżenia patentowe
Claims (2)
1. Sposób określania morfologii koksów i karbonizatów, polegający na analizie mikroskopowych zgładów koksu z jednego ujęcia mikroskopowego, po sporządzeniu zgładu z wypełnieniem żywicznym lub temu podobnym i wypolerowaniu zgodnie ze znanymi metodami, znamienny tym, że wykonuje się fotografię zgładu w powiększeniu, w świetle odbitym, spolaryzowanym, przy pomocy filtra polaryzacyjnego, a następnie analizuje się obraz o wzmocnionym efekcie anizotropowym nadal w świetle spolaryzowanym, uzyskanym działaniem płytki opóźniającej lub kontrastem interferencyjno-różniczkowym, zwiększając powiększenie wielokrotnie w ten sposób że każdy obraz zostaje podzielony na segmenty 548x548 pikseli, a następnie segmenty dzieli się na punkty gradientowe obrazu o wymiarach 25x25 pikseli, po czym w obrębie otrzymanych punktów gradientowych, mierzy się kierunek i wartość gradientów barwy szarej a wszystkie zmierzone w obrębie badanego punktu gradientowego wektory, przedstawia
PL 232 619 Β1 w postaci histogramu w biegunowym układzie współrzędnych, tak by środek każdego wektora leżał w punkcie centralnym o współrzędnych [0;0], po czym dla elipsy opisanej na histogramie oblicza się jej półosie a i b, gdzie a > b oraz wylicza wskaźniki włóknistości Wi wg wzoru:
W, = (a-b)/a a następnie oblicza się średni wskaźnik włóknistości dla próbki w formie jednej niemianowanej wartości na podstawie prawa addytywności liniowej, przy uwzględnieniu wag w postaci udziałów objętościowych.
2. Sposób według zastrz. 1, znamienny tym, że badanie wykonuje się przy powiększeniu 500-krotnym.
Rysunek
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PL406798A PL232619B1 (pl) | 2014-01-08 | 2014-01-08 | Sposób określania morfologii koksów i karbonizatów |
EP14188079.9A EP2894505B1 (en) | 2014-01-08 | 2014-10-08 | The method for determining the morphology of cokes and chars |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PL406798A PL232619B1 (pl) | 2014-01-08 | 2014-01-08 | Sposób określania morfologii koksów i karbonizatów |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
PL406798A1 PL406798A1 (pl) | 2015-07-20 |
PL232619B1 true PL232619B1 (pl) | 2019-07-31 |
Family
ID=51904661
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
PL406798A PL232619B1 (pl) | 2014-01-08 | 2014-01-08 | Sposób określania morfologii koksów i karbonizatów |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
EP (1) | EP2894505B1 (pl) |
PL (1) | PL232619B1 (pl) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108106977A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-06-01 | 河南工业大学 | 一种sbs改性剂与基质沥青配伍性以及最佳改性剂掺量优选方法 |
CN113804678B (zh) * | 2020-06-16 | 2024-05-10 | 上海梅山钢铁股份有限公司 | 一种焦炭反应深度的检测方法 |
US20220051393A1 (en) * | 2020-08-13 | 2022-02-17 | Chevron U.S.A. Inc. | Coke morphology by image segmentation |
KR20230052329A (ko) * | 2021-10-12 | 2023-04-20 | (주)포스코퓨처엠 | 음극 활물질용 탄소 원료, 음극 활물질, 이를 포함하는 리튬 이차 전지 및 음극 활물질의 제조 방법 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0610916A3 (en) * | 1993-02-09 | 1994-10-12 | Cedars Sinai Medical Center | Method and device for generating preferred segmented numerical images. |
PL174066B1 (pl) | 1994-07-07 | 1998-06-30 | Akad Gorniczo Hutnicza | Sposób wyznaczania współczynnika włóknistości koksów elektrodowych |
JP2000266613A (ja) * | 1999-03-15 | 2000-09-29 | Toshiba Corp | 材料破面解析装置および方法 |
US20020186875A1 (en) * | 2001-04-09 | 2002-12-12 | Burmer Glenna C. | Computer methods for image pattern recognition in organic material |
WO2003095986A1 (en) * | 2002-05-14 | 2003-11-20 | Amersham Biosciences Niagara, Inc. | System and methods for rapid and automated screening of cells |
BR112013019951A2 (pt) * | 2011-02-28 | 2016-12-13 | Prad Res & Dev Ltd | método para determinar um tamanho apropriado para uma amostra representativa de um material heterogêneo, sistema para determinar um tamanho apropriado para uma amostra representativa de um material heterogêneo, e método para determinar um tamanho apropriado para uma amostra representativa de uma formação de rocha subterrânea heterogênea |
-
2014
- 2014-01-08 PL PL406798A patent/PL232619B1/pl unknown
- 2014-10-08 EP EP14188079.9A patent/EP2894505B1/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2894505A1 (en) | 2015-07-15 |
EP2894505B1 (en) | 2020-05-06 |
PL406798A1 (pl) | 2015-07-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Shi et al. | Micrometer-scale fractures in coal related to coal rank based on micro-CT scanning and fractal theory | |
CN105352873B (zh) | 页岩孔隙结构的表征方法 | |
Peng et al. | Using X-ray computed tomography in pore structure characterization for a Berea sandstone: Resolution effect | |
Carr et al. | Quantitative characterization of porosity and determination of elastic modulus for sintered micro-silver joints | |
PL232619B1 (pl) | Sposób określania morfologii koksów i karbonizatów | |
Bernard et al. | Constrained sintering of glass films: Microstructure evolution assessed through synchrotron computed microtomography | |
Desbois et al. | Multi-scale analysis of porosity in diagenetically altered reservoir sandstone from the Permian Rotliegend (Germany) | |
CN113609696B (zh) | 基于图像融合的多尺度多组分数字岩心构建方法及系统 | |
Shah et al. | Predicting porosity and permeability of carbonate rocks from core-scale to pore-scale using medical CT, confocal laser scanning microscopy and micro CT | |
Zalocha et al. | Estimation of the structure of air entrained concrete using a flatbed scanner | |
Idowu et al. | Wettability analysis using micro-CT, FESEM and QEMSCAN, and its applications to digital rock physics | |
Lindqvist et al. | Image analysis applied to engineering geology, a literature review | |
Caselle et al. | Dependence of macro mechanical behaviour of gypsum on micro-scale grain-size distribution | |
Tovey et al. | Quantitative micro-porosity and orientation analysis in soils and sediments | |
Nichols et al. | 3D surface image analysis for fracture modeling of cement-based materials | |
Ahamad et al. | Digital analysis of geo-referenced concrete Scanning Electron Microscope (SEM) images | |
Lindgård et al. | Advantages of using plane polished section analysis as part of microstructural analyses to describe internal cracking due to alkali-silica reactions | |
Melo de Lima et al. | Structural Characterization of Rocks Using the X-ray Microtomography Technique. | |
Xu et al. | The microstructure characteristic of cohesive soil in inner shelf of the East China Sea and its engineering implication | |
Li et al. | Image Processing-based Quantitative Representation of Coal Porosity | |
Stutzman et al. | Multi-spectral SEM imaging of cementitious materials | |
RU2777714C1 (ru) | Способ получения трехмерной модели керна горных пород по данным компьютерной томографии для определения межзерновой эффективной пористости | |
Pereira | REFINING POROSITY ANALYSIS IN HIGH-STRENGTH MICROCONCRETES THROUGH MANUAL THRESHOLD SEGMENTATION IN X-RAY MICROTOMOGRAPHY | |
Park et al. | Air-void analysis system of polished concrete using image processing | |
Umbach et al. | Investigations on lightweight concrete by in situ compression tests using high‐resolution computed tomography (μ‐CT) |