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基于CT图像灰度水平的孔隙率计算及应用
  • ISSN号:0559-9350
  • 期刊名称:《水利学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学院地质与地球物理研究所页岩气与地质工程重点实验室,北京100029, [2]中国科学院高能物理研究所,北京100049
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(41227901;41330643);中国科学院战略性先导科技专项B类(XDB10030000,XDB10030300,XDB10050400)
中文摘要:

基于 CT图像的材料孔隙率分析是评价岩土多孔介质的重要手段。当前孔隙率的计算主要针对 CT单张图像采用阈值分割法计算,然而,由于阈值分割法在确定孔洞与固体基质灰度门槛值时的不确定性,即便针对相同的 CT图像由于不同的阈值分割方法而使计算结果相差较大。为了克服阈值分割法确定材料孔隙率的缺陷,探索一种基于 CT图像确定岩土介质孔隙的新方法。首先,借助于数字地面高程基本思路,提出基于 CT图像灰度水平的孔隙率计算方法,从图像的 CT数出发将 CT数分成两类,一类属于孔洞,另一类属于基质,对孔隙计算相关公式进行推导。其次,将灰度水平法应用于土石混合体材料的 CT单张图像孔隙率计算当中,所得计算结果并与两种阈值分割法进行对比研究,证明了灰度水平方法的优势与可行性。最后,在得到试样孔隙率的基础上,从试样细观孔隙演化角度对试样的变形破坏机理进行了分析。

英文摘要:

Porosity analysis based on CT images is a significant method to evaluate the geotechnical po-rous media,and the porosity is currently calculated by threshold segmentation method for single CT image. However, because of the uncertainty of segmentation method in determining the gray threshold value for pores and matrix, even for the same CT image the calculation results from different segmentation are quite different. To overcome the drawback of gray threshold methods, a new method, called here the gray level method was proposed firstly. Using this method, CT number of images can be divided into two camps, one belongs to the pores, and the other belongs to matrix. Then, the proposed method is used to the po-rosity calculation of rock-soil aggregate. The estimated porosity result was compared with two segmentation methods. A close agreement with the conventional method was found and reliability of the proposed method has been proved. At last,based on the estimated porosity using the proposed method,the deformation and failure process of rock-soil aggregate is analyzed from aspect of meso-porosity evolution.

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期刊信息
  • 《水利学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国水利学会 中国大坝工程学会
  • 主编:程晓陶
  • 地址:北京市复兴路甲1号中国水科院A座1117室
  • 邮编:100038
  • 邮箱:slxb@iwhr.com
  • 电话:010-68786221
  • 国际标准刊号:ISSN:0559-9350
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1882/TV
  • 邮发代号:2-183
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,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,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:43715