処理の流れ

1.関心領域の抽出及び、コントラスト強調 

ppnew.png

 

ExFact Analysis for Porous/Particlesで処理をする前に、計算量削減を目的として、 ExFact VRにて、関心領域を切り出し、材料部分と空隙部分のコントラストを強調します。コントラストの強調は、ボリュームにおおまかな二値化処理を施すことが目的で、ボリュームを完全に二値(白、黒)化するわけではありません。 処理が終わったら、Rawデータと、VRDファイルを作成します。

 

2.2値化処理

porous_flow2.gif読み込みデータは、ノイズ等の影響で、明確に、空隙部分と、材料部部に分かれているとは限りません。具体的には、左図のような状態になっている場合が多く見受けられます。そのような画像を、ExFactでは、krigingというアルゴリズムで、材料部分の形態を考慮して2値化処理をします。

 

 

3.細線化処理

porous_flow3.jpg空隙部分を細線化します。細線化は、左図のように、空隙の中心を通るような線になります。
つぎに、空隙の大きさつまり、細線化された中心線と、空隙の壁までの距離に応じてレインボー表示をします。赤が細い空隙、青は太い空隙をあらわします。

 

 

4.定量解析の準備

porous_flow4.jpg空隙を、細くなった部分で分割します。
空隙の大きさが周囲より小さくなっている部分をThroatと呼びます。
このThroatで区切られた空隙をPoreと呼びます。

 

 

 

 

 

 

 

 

5.解析データの出力

bg_h4.gif Nodal Poreの体積分布

porous_fig1.gif 横軸:Nodal Poreの体積
縦軸:頻度

 

bg_h4.gif Poreの有効半径の分布(Poreを球で置き換えたときの半径)

porous_fig2.gif

横軸:有効半径
縦軸:頻度

porous_fig2a.gif


bg_h4.gif Throatの面積分布

porous_fig3.gif 横軸:Throatの面積
縦軸:頻度


bg_h4.gif Throatの有効半径の分布 (Throatを円で近似したときの半径)

porous_fig4.gif   porous_fig4a.gif
横軸:有効半径
縦軸:頻度
 


bg_h4.gif 隣り合うPore同士の大きさの関係のグラフ

porous_fig5.gif

横軸:対象ノーダルポアの体積
縦軸:隣接ノーダルポアの平均体積 
porous_fig5a.gif
porous_fig5b.gif 


bg_h4.gif Throatの両側にあるPoreの有効半径の分布

porous_fig6.gif porous_fig6a.gif


bg_h4.gif Nodal Poreの配位数

porous_fig7.gif porous_fig7b.gif
横軸にNodal Poreの有効半径をとり、それぞれのNodal Poreの配位数をプロットしたもの。
横軸:着目するNodal Poreの有効半径
縦軸:着目するNodal Poreの配位数


bg_h4.gif 空隙のくびれ具合の分布

porous_fig8.gif porous_fig8a.gif
Throatに対して隣り合うPoreの大きさを、有効半径を用いて比率を計算し、分布をグラフ化したもの。
r = Throat の有効半径
R = Pore の有効半径
r / R = くびれ度


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