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基于CT图像的矿石颗粒堆积体孔隙结构三维量化表征和分析
  • ISSN号:1003-6326
  • 期刊名称:《中国有色金属学报:英文版》
  • 时间:0
  • 分类:TG146[金属学及工艺—金属材料;一般工业技术—材料科学与工程;金属学及工艺—金属学]
  • 作者机构:[1]湖南涉外经济学院信息科学与工程学院,长沙410205, [2]北京科技大学土木与环境工程学院,北京100083, [3]上海海洋大学信息学院,上海201306
  • 相关基金:Projects(50934002,51074013,51304076,51104100)supported by the National Natural Science Foundation of China;Project(IRT0950)supported by the Program for Changjiang Scholars Innovative Research Team in Universities,China;Project(2012M510007)supported by China Postdoctoral Science Foundation
中文摘要:

研究基于图像分析的矿石颗粒堆积体孔隙结构三维量化表征的方法和过程。利用X线CT技术分别获取由1~2、2~3、3~4、4~5、5~6、6~7、7~8、8~9、9~10mm的矿石颗粒构成的单粒径堆积体的断层图像,基于Matlab自行开发了三维重构及图像分析程序,计算并分析体孔隙率、孔隙尺寸分布以及孔隙连通度3个参数。结果表明,颗粒堆积体的体孔隙率、平均孔隙尺寸和有效孔隙尺寸(d50)随着颗粒粒径的增大而增加,孔隙尺寸服从对数正态分布或正态分布,基于聚类标记算法得到的孔隙连通度也大致随着颗粒粒径的增大而增加。

英文摘要:

Methods and procedures of three-dimensional (3D) characterization of the pore structure features in the packed ore particle bed are focused. X-ray computed tomography was applied to deriving the cross-sectional images of specimens with single particle size of 1-2, 2-3, 3-4, 4-5, 5-6, 6-7, 7-8, 8-9, 9-10 ram. Based on the in-house developed 3D image analysis programs using Matlab, the volume porosity, pore size distribution and degree of connectivity were calculated and analyzed in detail. The results indicate that the volume porosity, the mean diameter of pores and the effective pore size (d50) increase with the increasing of particle size. Lognormal distribution or Gauss distribution is mostly suitable to model the pore size distribution. The degree of connectivity investigated on the basis of cluster-labeling algorithm also increases with increasing the particle size approximately.

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期刊信息
  • 《中国有色金属学报:英文版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国有色金属学会
  • 主编:黄伯云
  • 地址:中国长沙中南大学
  • 邮编:410083
  • 邮箱:f-xsxb@csu.edu.cn
  • 电话:0731-88830949
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6326
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1239/TG
  • 邮发代号:42-317
  • 获奖情况:
  • 国家“双百”期刊,第二届全国优秀科技期刊评比二等奖,中国有色金属工业总公司优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:1159