Name: Yatak Yüklü Deneylerde Görüntü Tabanlı Lagrangian Parçacık İzleme (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-07-20T15:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 32 s
Description: Keşfedin görüntü tabanlı Lagrangian parçacık izleme yöntemiyle yatak yükü sediment taşınım deneyleri. Bu teknik, uzun mesafelerde parçacık hareketlerini ve dinamiklerini detaylı analiz etmenizi sağlar.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

playerTrialDesktop

Bu çalışma, Başlangıç ​​Eğitim Ağı&#39;nı (ITN) finanse eden Avrupa Birliği 7. Çerçeve Programı, Araştırma Görevlilerinin Eğitimi ve Kariyer Geliştirme Desteği (Marie Curie - FP7-PEOPLE-2012-ITN) aracılığıyla Araştırma Yürütme Ajansı tarafından desteklendi. HYTECH &quot;Ekolojik Kritik Heterojen Ara Yüzlerde Hidrodinamik Taşımacılık&quot; (sayı 316546). Milano Politecnico&#39;nun Polo Territoriale di Lecco tarafından da desteklendi. Deneyler, SS tarafından ziyaret edilen bir bilim adamı olarak Politecnico di Milano&#39;ya gerçekleştirildi. Yazarlar, Tarcisio Fazzini, Stefania Gherbi, Francesco Mottini&#39;ye (Politecnico di Milano&#39;daki B.Sc. öğrencileri) ve Seyed Abbas Hosseini-Sadabadi&#39;ye (HYTECH projesinin arkadaşı ve Politecnico di Milano&#39;daki doktora öğrencisine) destek verdikleri için teşekkür etti. Deneysel etkinlik ve veri analizi. Yazarlar, Prof. Dr. Roger Nokes&#39;a (Canterbury Üniversitesi, Christchurch, Yeni Zelanda) teşekkür ederek teşekkür etti.Yazılım ve sürekli danışmanlık sunar. Son olarak, yazarlar, JoVE yönetici editörüne ve yazarın önemli ölçüde iyileştirilebileceği düşünülen yorumları ve önerileri için üç anonim gözden geçirenine teşekkür ederler.

<ol><li>Francis, J. R. D. <a target="_blank" href="http://rspa.royalsocietypublishing.org/content/332/1591/443">Experiments on the motion of solitary grains along the bed of a water-stream.</a> Proc Royal Soc London, A. 332, 443-471 (1973).</li>
<li>Drake, T. G., Shreve, R. L., Dietrich, W. E., Whiting, P. J., Leopold, L. B. <a target="_blank" href="https://www.cambridge.org/core/journals/journal-of-fluid-mechanics/article/bedload-transport-of-fine-gravel-observed-by-motion-picture-photography/7ABAD72E7D892760E5A11927365A0291">Bedload transport of fine gravel observed by motion-picture photography.</a> J Fluid Mech. 192, 193-217 (1988).</li>
<li>Campagnol, J., Radice, A., Ballio, F., Nikora, V. <a target="_blank" href="http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00221686.2015.1085920?journalCode=tjhr20">Particle motion and diffusion at weak bed load: accounting for unsteadiness effects of entrainment and disentrainment.</a> J Hydraul Res. 53 (5), 633-648 (2015).</li>
<li>Fathel, S. L., Furbish, D. J., Schmeeckle, M. W. <a target="_blank" href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/2015JF003552/full">Experimental evidence of statistical ensemble behavior in bed load sediment transport.</a> J Geophys Res: Earth Surf. 120 (11), 2298-2317 (2015).</li>
<li>Lajeunesse, E., Malverti, L., Charru, F. <a target="_blank" href="http://www.ipgp.fr/~lajeunes/Site_IPGP/Publications_files/2010-JGR-Bedload.pdf">Bedload transport in turbulent flow at the grain scale: experiments and modeling.</a> J Geophys Res: Earth Surf. 115, F04001(2010).</li>
<li>Tsakiris, A. G., Papanicolaou, A. N., Lauth, T. J. <a target="_blank" href="http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00221686.2013.876454?journalCode=tjhr20">Signature of bedload particle transport mode in the acoustic signal of a geophone.</a> J Hydraul Res. 52 (2), 185-204 (2014).</li>
<li>Mendes, L., Antico, F., Sanches, P., Alegria, F., Aleixo, R., Ferreira, R. M. L. <a target="_blank" href="http://iopscience.iop.org/article/10.1088/0957-0233/27/12/125305/meta">A particle counting system for calculation of bedload fluxes.</a> Meas Sci Technol. 27 (12), 125305(2016).</li>
<li>Heays, K. G., Friedrich, H., Melville, B. W., Nokes, R. <a target="_blank" href="http://ascelibrary.org/doi/abs/10.1061/(ASCE)HY.1943-7900.0000850">Quantifying the dynamic evolution of graded gravel beds using Particle Tracking Velocimetry.</a> J Hydraul Eng. 140 (7), 04014027(2014).</li>
<li>Radice, A., Malavasi, S., Ballio, F. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1007/s00348-006-0195-9">Solid transport measurements through image processing.</a> Exp Fluids. 41 (5), 721-734 (2006).</li>
<li>Radice, A., Ballio, F. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.2478/s11600-008-0015-0">Double-average characteristics of sediment motion in one-dimensional bed load.</a> Acta Geophys. 56 (3), 654-668 (2008).</li>
<li>Radice, A. <a target="_blank" href="https://www.researchgate.net/publication/245297738_Use_of_the_Lorenz_Curve_to_Quantify_Statistical_Nonuniformity_of_Sediment_Transport_Rate">Use of the Lorenz curve to quantify statistical nonuniformity of sediment transport rate.</a> J Hydraul Eng. 135 (4), 320-326 (2009).</li>
<li>Radice, A., Ballio, F., Nikora, V. <a target="_blank" href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2008WR007192/full">On statistical properties of bed load sediment concentration.</a> Water Resou. Res. 45 (6), W06501(2009).</li>
<li>Radice, A., Ballio, F., Nikora, V. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.2478/s11600-010-0020-y">Statistics and characteristic scales for bed load in a channel flow with sidewall effects.</a> Acta Geophys. 58 (6), 1072-1093 (2010).</li>
<li>Campagnol, J., Radice, A., Ballio, F. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.2478/s11600-012-0028-6">Scale-based statistical analysis of sediment fluxes.</a> Acta Geophys. 60 (6), 1744-1777 (2012).</li>
<li>Radice, A., Nikora, V., Campagnol, J., Ballio, F. <a target="_blank" href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2012WR012255/pdf">Active interactions between turbulence and bed load: Conceptual picture and experimental evidence.</a> Water Resour Res. 49 (1), 90-99 (2013).</li>
<li>Campagnol, J., Radice, A., Nokes, R., Bulankina, V., Lescova, A., Ballio, F. <a target="_blank" href="http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00221686.2013.812152">Lagrangian analysis of bed-load sediment motion: database contribution.</a> J Hydraul Res. 51 (5), 589-596 (2013).</li>
<li>Ballio, F., Radice, A. <a target="_blank" href="http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S100162791500061X">Fluctuations and time scales for bed-load sediment motion over a smooth bed.</a> Int J Sediment Res. 30 (4), 321-327 (2015).</li>
<li>Hosseini-Sadabadi, S. A., Radice, A., Ballio, F. An analysis of entrainment and deposition rate fluctuations in weak bed load transport. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aHosseini-Sadabadi%2C+SA+%22Hydrodynamic+and+mass+transport+at+freshwater+aquatic+interfaces%22">Hydrodynamic and mass transport at freshwater aquatic interfaces</a>. Rowiński, P. M., Marion, A. , Springer. 333-342 (2016).</li>
<li>Papanicolaou, A. N., Diplas, P., Balakrishnan, M., Dancey, C. L. <a target="_blank" href="http://ascelibrary.org/doi/abs/10.1061/(ASCE)0887-3801(1999)13:2(71)">Computer vision technique for tracking bed load movement.</a> J Comput Civil Eng. 13 (2), 71-79 (1999).</li>
<li>Ramesh, B., Kothyari, U. C., Murugesan, K. <a target="_blank" href="http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00221686.2011.620369">Near-bed particle motion over transitionally-rough bed.</a> J Hydraul Res. 49 (6), 757-765 (2011).</li>
<li>Amir, M., Nikora, V., Witz, M. <a target="_blank" href="http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00221686.2016.1233583">A novel experimental technique and its application to study the effects of particle density and flow submergence on bed particle saltation.</a> J Hydraul Res. 55 (1), 101-113 (2017).</li>
<li>Ettema, R. Ice effects on sediment transport in rivers. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aEttema%2C+R+%22Sedimentation+Engineering%22">Sedimentation Engineering</a>. Garcìa, M. H. , Restion, VA. 613-648 (2008).</li>
<li>Knack, I., Shen, H. <a target="_blank" href="http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1001627915600063">Sediment transport in ice-covered channels.</a> Int J Sediment Res. 30 (1), 63-67 (2015).</li>
<li>Goring, D. G., Nikora, V. I. <a target="_blank" href="http://www.civil.ist.utl.pt/~ruif/SUMMER_SCHOOL/auxiliary/papers/goring_nikora_2002.pdf">Despiking acoustic Doppler velocimeter data.</a> J Hydraul Eng. 128 (1), 117-126 (2002).</li>
<li>Nowak, M. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1007/s00348-002-0407-x">Wall shear stress measurement in a turbulent pipe flow using ultrasound Doppler velocimetry.</a> Exp Fluids. 33 (2), 249-255 (2002).</li>
<li>McCuen, R. H. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aMcCuen%2C+RH+%22Microcomputer+applications+in+statistical+hydrology%22">Microcomputer applications in statistical hydrology</a>. , Prentice Hall. Englewood Cliffs, NJ. (1993).</li>
<li>Lloyd, P. M., Ball, D. J., Stansby, P. K. <a target="_blank" href="http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00221689509498658">Unsteady surface-velocity field measurement using particle tracking velocimetry.</a> J. Hydraul. Res. 33 (4), 519-534 (1995).</li>
<li>Radice, A., Aleixo, R., Hosseini-Sadabadi, S. A., Sarkar, S. On image grabbing and processing for measurement of geophysical flows. Proc. HydroSenSoft 2017, International Symposium and Exhibition on Hydro-Environment Sensors and Software. , Madrid, Spain. (2017).</li>
<li>Nokes, R. Streams. System theory and design. , University of Canterbury. Christchurch, New Zealand. Available from:
 <a target="_blank" href="http://www.civil.canterbury.ac.nz/streams.shtml ">http://www.civil.canterbury.ac.nz/streams.shtml </a> (2016).</li>
<li>Hosseini-Sadabadi, S. A., Radice, A., Ballio, F. Post-processing of particle tracking data for phenomenological depiction of weak bed-load sediment transport. Proc. River Flow 2016. VIII Int. Conf. on Fluvial Hydraulics, St. , St. Louis, US. 780-786 (2016).</li>
</ol>

Yazarlar, rekabet eden mali çıkarlarının olmadığını beyan ettiler.

Parçacık görüntüleme ile bir yatak yükü taşıma deneyinin tasarlanması, deneysel konfigürasyon ve donanım araçlarının seçimi, akış ölçümü, parçacık tohum ekleme ve görselleştirme ve görüntü analizi de dahil olmak üzere birkaç adım içerir. Her adımda varyasyonların avantajları ve dezavantajları vardır. Bu yazıda sunulan protokolün temel özellikleri şunlardır: (i) basınçlı bir akış ve sabit pürüzlü bir yatak kullanarak, (ii) sabit yatak rengine karşıt renk gösteren düşük sayıda yatak yükü parçacıklarının tohumlanması, (iii) (Iv) birbirine birleştirilecek bağımsız iz kümeleri elde etmek için birden çok kamera kullanmak. Deneysel yöntem ve veri işleme, yatak yükü parçacıklarının son ölçüm için güvenilir bir şekilde izlenmesini sağlar. Kapalı akış hareketli parçacıkların optimum bir görüntüsünü garanti eder. Bununla birlikte, sabit yatak, bazı işlemlerin gözlenmesini engeller ( örneğin vertika ile bağlantılı olanları<html> L yatağın aktif katı içindeki tortu parçacıklarının yer değiştirmeleri) ve böylece tekniğin zayıf yatak yüklerine uygulanabilirliğini sınırlar. Sadece 100 s&#39;lik film kullanılarak elde edilen veri örneklerinin boyutu nispeten azdı. Bununla birlikte, görüntü toplama ve işleme deney süresini uzatmak suretiyle numune boyutu kolayca arttırılabilir. Sınırlı sayıda parçacık vermek, esas olarak daha yüksek bir oranda beslenmekten daha uzun bir deney süresi gerektirir; Fakat hareket halindeki parçacıkların küçük konsantrasyonu ve farklı renklerin kullanılması nedeniyle, her ikisi de izleme hatalarının olasılığını azalttığı için nispeten açık bir parçacık izleme nedeniyle çabaya değer. Deneyde doğal ışığın kullanılması aydınlatma cihazlarına olan ihtiyacı ortadan kaldırır; Bununla birlikte, iyi bir aydınlatmanın hava koşullarına bağlı olduğu yönündeki dezavantaj da var. Parçacık hop uzunluğunun ve süresinin CFD&#39;leriG &quot;&gt; Şekil 4 en düşük değerleri en sık olanları göstermektedir.Hop uzunluğu ve süresinin ölçülen en büyük değerleri sırasıyla 600 mm ve 7 s civarındadır Bu literatürdeki benzer değerlere kıyasla 4 , 16 , 30 , Çünkü uzun parçaların ölçümü uzun parçacık şerbet alma riski taşıyor.İki kamera kullanmanın yararı, tek bir kameranın yaklaşık 850 mm&#39;lik bir odak alanı uzunluğuna sahip olduğu göz önüne alındığında belirgindir; bu, ölçülecek hop uzunluğu değerlerinden çok daha büyük olmayacaktır. Bunun yerine, iki kamera kullanan ölçüm protokolü, sürecin uzunluk ölçekleri ile ölçüm alanının uzunluk ölçekleri arasında tatmin edici bir ayrım sağladı ve böylece deneysel kısıtlamalardan ötürü fenomenolojik sonuçları hafifletme riski azaltıldı. Kanal boyunca yerleştirilen kameraların sayısını artırmak. Burada açıklanan protokole kıyasla alternatif bir prosedür, partikül tanımlama ve izleme öncesinde çakışan görüntüler oluşturmaktır. Görüntü birleştirme yöntemi, veri dosyalarının boyutunu iki katına çıkardığı için uygun olmayan bir bellek tüketimi gerektirdiğinden protokolümüz (izleme işlemini iki kez gerçekleştirdikten ve parçacık parçalarını birbirine bağlarken) tercih edildi. Burada açıklanan işleme algoritmaları ile çakışan alanın uzunluğundan daha kısa olan birkaç parçacık izi sediment parçalarının tam olarak yeniden yapılandırılmasını engellediği için atılmıştır. Bununla birlikte, eşik uzunluğu 120 mm, elde edilebilen pist uzunluklarından daha kısa bir büyüklüktedir ve bu nedenle bu verilerin kaybı kabul edilebilir olmuştur. Üstelik, Şekil l&#39; deki alttaki 8 olayda görülen parça birleşimi, elde edilecek parça uzunluğunda belirgin bir artış sağlamayacaktır. Öte yandan, bu durumlar yardımcı olabilirŞekil 5&#39;deki durum gibi uzun parçaların alınmasında, kesintilerden kaynaklanıyor olabilir. Benzer bir durumda, iteratif birleştirme işlemleri ile uzun bir parkur yeniden oluşturulabilir. Bununla birlikte, Şekil 5&#39;deki gibi iz kesintilerinin katılım sürecinden ziyade izleme işlemi ile açıkça ilişkili olduğunu akılda tutmak önemlidir. Bu el yazması, benimsenen protokolün yeteneklerini göstermek için tek bir deney için kavramsal kanıt-sonuçlarını sundu. Gelecekteki deneylerde protokol, yatak yükü tortusu nakil sürecinin ayrıntılı bir analizini yapmak için bir dizi farklı hidro-dinamik koşula uygulanacaktır. <img alt="Şekil 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55874/55874fig5.jpg" /> Şekil 5: Kesintilerin bulunduğu yerde Parça Birleşiminin Bir Durumu. </Strong&gt; Burada açıklanan protokolle bu parçaların tek bir parçaya birleştirilmesi mümkün değildir. Şekil 1&#39;in başlığında ve Protokolün 8.4. Adımında belirtildiği gibi, çakışan bölgenin uzunluğundan daha kısa parçalar ekarte edilmiştir. Bu, kısa kırmızı ve yeşil izleri ortadan kaldırır; Bu nedenle, kalan uzun olanlar ortak bir noktaya sahip olmadığı için katılamazlar. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55874/55874fig5large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen tıklayınız.</a>

Öncülük çalışmaları birkaç yıl önce ortaya çıktı 1 , 2 , nehir tortusu nakliye çalışması için görüntü analizi kullanımı sürekli olarak artmaktadır. Bu teknik gerçekten fiziksel fenomen 3 , 4 , 5&#39;in ayrıntılı analizleri için nispeten yüksek çözünürlüklü ve düşük maliyetli veri sunma kabiliyetini kanıtladı. Zamanla donanım ve yazılım araçları için önemli gelişmeler sağlandı. Tortu taşımacılığının ölçümü, tortul akı ölçümünü hedefleyen bir Eulerian yaklaşımı ya da hareket ederken münferit tahılların yörüngelerini ölçmeyi amaçlayan bir Lagrangian yaklaşımı kullanılarak gerçekleştirilebilir. Görüntü işleme, diğer Euleri metodları 6 , 7 ile karşılaştırıldığında parçacık takibi için benzersiz olanaklar sunar. Ancak, desBu potansiyelleri küçümsemekle birlikte, görüntü analizinin yatak yükü tortusu nakline uygulanması, veri örneklerinin ölçümü ve boyutu için uzamsal / zamansal destek ölçekleri bakımından bazı kritik deneysel kısıtlamalardan etkilenmektedir. Örneğin, verilerin kalitesinden ve miktarından ödün vermeksizin aynı anda büyük bir uzaysal alanın, uzun bir deney süresinin ve yüksek ölçüm frekansı 3 , 4 , 8&#39;in uygun kombinasyonunu elde etmek zordur. Buna ek olarak parçacık takibi, analiz için kullanılan yazılım tarafından yapılan hataları izleme imkânı ile büyük bir insan çabası gerektiren 2 , 4 manuel olarak veya otomatik olarak 3 , 8 gerçekleştirilebilir. Bu yazıda, yatak yüklü sediment tr&#39;nin deneysel incelenmesi için bir protokol sunulmuştur.Ansport, kullanılan kamera türüne göre uzun sürenin sağlandığı yerlerde, farklı mekanlarda iki kameranın eşzamanlı kullanılmasıyla geniş görüş alanı sağlandı ve geçici otomatik deneme koşulları ile güvenilir otomatik işlem yapıldı. Deneysel işlem tasarlanmış ve işlem araçları, görüntü yöntemleri 3 , 9 , 10 , 11 , 12 , 13 , 14 , 15 , 16&#39;ya göre sediment taşınımının detaylı incelenmesi ile uğraşan çeşitli araştırmalarda yazarların edindikleri tecrübelere dayanarak seçilmiştir , 17 , 18 . Partikülün serbest bırakılmasıyla gerçekleştirilen bir tortu nakil deneyi tarif edilmiştirEs sabit, kaba bir yatak üzerinde. Parçacık besleme, hareketli tanelerin düşük bir konsantrasyonunu korumak için akışın taşıma kapasitesinden çok daha azdı, böylece parçacıkların izlenecek tıkanıklığını önledi. Ayrıca, taşınan parçacıklar sürekli hareket etmiyordu, ancak aralıklı hareket gözlendi. Hareketli yerine sabit bir yatak kullanılması doğal koşullara benzerlik kaybını temsil eder. Bununla birlikte, sabit yatak, tortu taşımacılığı deneylerinde 19 , 20 ve 21 sıklıkla , çeşitli işlem yöntemleri ile karmaşık senaryolardan daha basit ve açıklayıcı varsayım altında kullanılmıştır. Sabit bir yatak kullanılması tabii ki tortu ölüme ve yeniden oluşum süreçlerine engel olur. Öte yandan, zayıf bir yatak yükü varlığında, sediment taşınması gevşek bir yatağın yüzeysel bir tabakasında gerçekleşir ve bu durumda,Sabit bir yatak kullanılması yeterli olabilir. Aslında, iki şartlara çalıştırmak deneylerde parçacık hareketi özellikleri arasında belirli karşılaştırmalar belirgin farklar 3, 14 mevcut değildi. Son olarak, burada sunulan deney, şeffaf bir kapaktan parçacık görüntüleme için en uygun koşulun sağlanması için basınçlı bir akışla gerçekleştirildi. Basınçlı bir akışı ile tortu taşıma deneysel yakın yataklı sınır tabakası ve tortu arasındaki etkileşim açık kanal akışı 22, 23 &#39;dekine benzer olduğunu gösteren, araştırma prototip buzla kaplı nehirlerde çalışılmıştır. Aşağıdaki bölümlerde, tüm yöntemler özetlenmekte ve bazı temsili sonuçlar verilmektedir.

<table><tbody><tr><td>Lazer mesafe sensörü</td><td>METRICA</td><td>PREXISOX2</td><td>Kanal eğimini ölçmek için kullanılır</td></tr><tr><td>İki bileşenli polyester reçine</td><td>Gelson</td><td>MS 65213</td><td>Tortu parçacıklarını çelik plakalara yapıştırmak için kullanılır</td></tr><tr><td>Suya dayanıklı sprey boya</td><td>Herhangi Bir</td><td></td><td>Sabit yatağı boyamak için kullanılır</td></tr><tr><td>Ultrasonik Hız Profilleyici</td><td>Sinyal İşleme</td><td>DOP 2000</td><td>Suyu ölçmek için kullanılır hız profilleri</td></tr><tr><td>Kamera</td><td>Go-Pro</td><td>Hero 4 Siyah</td><td>Yatak yükü parçacık hareketinin filmlerini elde etmek için kullanılır</td></tr><tr><td>Akışlar</td><td>Canterbury Üniversitesi</td><td>2.01</td><td>Parçacık tanımlama ve izleme için kullanılır</td></tr><tr><td>MatLab</td><td>MathWorks</td><td>R14</td><td>Çeşitli işlemler için özel kodlar geliştirmek için kullanılır</td></tr><tr><td>Pleksiglas</td><td></td><td></td><td>Şeffaf akrilik malzeme</td></tr></tbody></table>

yatak yüklü deneylerde görüntü tabanlı lagrangian parçacık İzleme

Image-based Lagrangian Particle Tracking in Bed-load Experiments

Görüntü analizi, nispeten düşük bir maliyetle detaylı niceliksel tasvirler sunabilme yeteneklerinden ötürü nehir akışlarının ölçümü için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bu el yazması, hafif tortu ile bir yatak yükü deneyi için parçacık izleme hız ölçümünün (PTV) bir uygulamasını tanımlamaktadır. İncelenen sediman taşıma koşullarının başlıca özellikleri, üstü kapalı bir akışın ve sabit bir pürüzlü yatağın bulunmasıydı; bu parçacıkların üstünde, kanal girişinde sınırlı sayıdaki parçacıklar salındı. Uygulanan akış koşulları altında, bireysel yatak yükü parçacıklarının hareketi, aralıklı hareket ve durgunluk terimleri ile kesintili olmuştur. Akış paterni, akış yönündeki hızın düşey profillerinin akustik ölçümleri ile önceden belirlenmiştir. İşlem görselleştirmesi sırasında, kanal boyunca farklı konumlara yerleştirilen iki eylem kamerası kullanılarak geniş bir görüş alanı elde edildi. Deneysel protokol chan olarak tanımlanmıştırNel kalibrasyonu, deney gerçekleştirme, görüntü ön işleme, otomatik parçacık izleme ve parçacık izi verilerinin iki kameradan post-processing. Sunulan konsept kanıtı sonuçları, parçacık atlama uzunluğunun ve süresinin olasılık dağılımlarını içerir. Bu çalışmanın başarıları, protokolün geçerliliğini göstermek için mevcut literatür ile karşılaştırılmıştır.

Bu bölümde sunulan sonuçlar, çukur eğiminin sıfıra ayarlandığı bir deney içindir (eğim değerleri% ± 0.05 doğrulukla hesaplanmıştır). Kullanılan tortu, d = 3 mm boyutunda ve yoğunluk ρ p = 1,270 kg / m 3 olan, yarı küresel olan PBT parçacıklarından yapılmıştır. Deney, bir akış hızı Q = 9.7 x 10 -3 m 3 / s ile gerçekleştirildi, sonuçta bir hacim hızı U = 0.31 m / s elde edildi. UVP ile hız ölçümleri için 81 ° eğimde 2 MHz prob kullanıldı. Hız verileri 250 Hz için 20 Hz&#39;de elde edildi. Temsili bir hız profili Şekil 2&#39;de gösterilmektedir. Kanal ekseninde ve akışın tamamen geliştiği kanal girişinden 4,5 m&#39;de alındı. Geçersiz yükseklik ölçümleri ile ilgili bazı değerler kaldırılmıştır. AsimmetriC profili, plastik kapak ve tortu yatağının farklı pürüzlülüğünden kaynaklanmıştır. Çizimler, kesme hızının tahmini için kullanılan profilin bölümünü de gösterir ve u s = 25.9 ± 1.3 mm / s elde edilir. Bu nedenle, parçacık Reynolds sayısı ( Re p = u s × d / ν , ν suyun kinematik viskozitesi olarak) 78&#39;e eşittir, bu da ara geçiş rejimine işaret eder. Çökeltinin taşınmasının görselleştirilmesi, ağız girişinden 3,5 m ve 4,3 m mesafeye yerleştirilen iki kamera ile gerçekleştirildi. Kameralar, 30 fps frekansında ve 1,920 x 1,080 piksel çözünürlükte çalışıyordu. Görüntü bozulmasını düzeltme faktörü k = 0.6 idi. Bozulmanın giderilmesinden sonra görüntü kalibrasyonu 1 piksel = 0.5 mm idi. Çakışmanın uzunluğu 760.15 ila 880.11 mm arasındaydı (ikincisi, köknarın odak alanının uzunluğuydu)St kamera). Parçacık tanımlaması için eşik yoğunluğu 80&#39;e ayarlandı ve beklenen blob boyutu 0.5 ila 8 mm arasında değişti. Parçacık izleme için arama penceresi şu şekildeydi: 1 mm yukarıya ve 7 mm aşağıya, 4 mm yanal olarak. Kesilen parçaların yeniden bağlanması için arama penceresi aşağıdaki gibidir: 1 mm akış yukarı ve 31 mm aşağı, 16 mm yanal olarak 4 takip çerçevesi boyunca. Birleştirilecek iki yol arasındaki x ve y değerlerinin ortalama karesel farkının karekök değeri eşik değeri 10 mm&#39;ye ayarlandı. Her kameradan 3.000 resimden oluşan bir alt kümeyle ölçülen parçacık izleri (100 saniyeye karşılık gelir) Şekil 3&#39;te gösterilmektedir. Veritabanı sırasıyla upstream ve downstream kameralardan 37 ve 34 parçayı kavradı. İki kamera tarafından elde edilen izlerin üst üste bindirilmesi ilk önce önerilir ve sonuç olarak elde edilen tam setRaflar görüntülenir. Ölçüm alanının orta bölümündeki çakışmanın tatmin edici olduğu açıktır. 59 parçanın sonunda 12 bağlantı elde edildi. En uzun parça, benzer analizlerin yapıldığı diğer literatür çalışmalarına kıyasla çok büyük yaklaşık 1.6 m (530 parçacık boyutundan, 15.2 akış derinliğinden veya 5.3 kanal genişliğinden) toplam uzunluğa sahip gözlem penceresinin tamamına yayılmıştır. 3 , 4 , 5 , 8 . Bir Lagrangian çerçevesi alarak, parçacık kinematiklerinin anahtar göstergeleri burada parçacık şerbetçiotu özellikleri bakımından uygulanmaktadır. Bu deneydeki gibi bir aralıklı yatak yükü taşımacılığı altında, bu şerbetçikler dinlenme süreleri ile ayrılmış hareketlerdir. Tek bir parçacık için şerbetçiotu tam bir yol içinde saptamak için, parçacık hareketi ve durağanlığın tanımlanmasıGerekli bir ön adım. Bu çalışmada, bir parçacığın belirli bir andaki anındaki x parçasının tüm önceki parçalardan daha büyük olması ve aşağıdaki tüm parçalardan daha düşük olması durumunda bir parçacığın hareket halinde olduğunu düşünen bir kriter 30 uyguladık. 59 adet ölçülen parçacık izinden toplam 98 atlama teli alındı. Şekil 4 , elde edilen kümülatif frekans dağılımını (CFD) hop uzunluğu ve süresi için tasvir etmektedir. <img alt="şekil 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55874/55874fig2.jpg" /> Şekil 2: Ölçülen Hız Profilleri. (Üstte) Akış yönündeki hız bileşeninin zaman ortalamalı dikey profili. (Alt) Bir logaritmik denklemin profilin alt kısmına uymasıyla kesilme hızının kestirimi. Birinci planda, kanalın üstünden başlayıp aşağıya doğru yönlendirilmiş dikey bir eksen gösterilir.<html> Ölçüm sonucunu UVP ile tekrarlayın. Eşitlik uydurma ile kayma hızını hesaplamak için gerektiği gibi ikinci kanalda kanalın altından gelen ve yukarı doğru yönlendirilmiş bir eksen kullanılır. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55874/55874fig2large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55874/55874fig3.jpg" /> Şekil 3: Ölçülen Parçacık Parçalarının Plan Görüntüsü. (Üstte) İki kameradan alınan parçalar (kırmızı ve siyahın altındaki kamera). (Alt) Birleştirilen parçaların örneği (netlik için renk değiştirme ve daha kalın bir çizgi ile vurgulanan bazı parçalar). <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55874/55874fig3large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen tıklayınız.</a> 4 &quot;sınıf =&quot; xfigimg &quot;src =&quot; / dosyalar / ftp_upload / 55874 / 55874fig4.jpg &quot;/&gt; Şekil 4: Hop Uzunluğunun (Üstte) ve Sürenin (Altında) Kümülatif Frekans Dağılımı (CFD). Şekil 3&#39;teki her pozisyondaki parçacık, parçacıkların o anda hareket halindeyken veya istirahat halindeyken temsil etmek için her an zamanda etiketlendi. Partikül şerbetçiotu parçacıkların sürüklenmesiyle (hareketsizlikten harekete geçiş) ve ayrışma (hareketten durgunluğa geçiş) arasında porsiyonlardan parçalar çıkarıldı. Hop uzunlukları ve süreleri için elde edilen örnekler burada gösterilen dağılımları oluşturmak için kullanılmıştır. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55874/55874fig4large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen tıklayınız.</a> Ek Kod Dosyaları: join_cameras.m <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55874/join_cameras.m">Lütfen</a>Bu dosyayı indirmek için buraya tıklayın.

El yazması, hareketli parçacıkların görüntü analizi ile izlendiği yatay yüklü tortu nakil deneylerinin iletimi için bir protokol sunmaktadır. Deney tesisi, çalıştırma gerçekleştirme ve veri işleme prosedürleri ve nihayet bazı kavramsal kanıt-proof sonuçları burada sunulmuştur.

Yatak Yüklü Deneylerde Görüntü Tabanlı Lagrangian Parçacık İzleme

Image analysis has been increasingly used for the measurement of river flows due to its capabilities to furnish detailed quantitative depictions at a ...

Bu prosedürün genel amacı, ölçülebilir izlerin maksimum uzunluğuyla ilgili deneysel yanlılıklardan kaçınmak için, geniş bir gözlem alanında akışla yatak yükü olarak taşınan tekil partiküllerin yörüngelerini ölçmektir. Bu yöntem, partikülün hareket ve dinlenme olayları hakkında ayrıntılı bilgiler sağladığından, yatak yükü taşınım mekaniğindeki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu tekniğin temel avantajı, taşınan partiküllerin uzun mesafeler boyunca izlenebilmesi ve böylece uzun süreli incelemelerin gözlemlenebilmesine olanak tanımasıdır.Bu yönteme dair ilk fikri, parçacıkların gözlem pencerelerine kıyasla daha uzun mesafeler boyunca taşınabildiğini fark ettiğimiz önceki deneylerin verilerini analiz ederken edindik. İlk olarak, ilgilenilen sediment parçacıklarının bir tabakasıyla kaplı bir dizi çelik plaka hazırlayın. Sediment yüzeyini suya dayanıklı siyah bir boyayla kaplayın.Ardından, PVC destekleri flume tabanına yerleştirin ve plakaları desteklerin üzerine koyun. Sediman yatağının sürekli olduğundan emin olmak için plakaların yerleşimini gerektiği gibi ayarlayın. Daha sonra kanalı şeffaf akrilik kapaklarla kapatın.Flume'u istenen eğime ayarlayın. Ardından flume pompasını çalıştırın ve kanalı suyla doldurun. Regülasyon vanasını kullanarak akış hızını ayarlayın.Kuyruk suyu regülatörünü kullanarak basınç başlığının yüksekliğini kanal kapaklarının biraz üzerine ayarlayın. Kapaklara önemli bir kuvvet uygulamadan akışın kapsandığından emin olun. Ölçümler arasındaki fark küçülüp stabil bir akışa işaret edene kadar, akış hızını ve basınç başlığı yüksekliğini her 15 dakikada bir kontrol edin.Ardından, bir ultrasonik hız profiliyicisini önceden belirlenmiş bir eğime sahip bir tutucuya monte edin. Prob ucuna ultrason jeli uygulayın. Probu, prob kuyruğu kanal girişine bakacak şekilde flume kapağının üzerine yerleştirin.Arka plan hidrodinamik koşullarının karakterizasyonu için iyi hız profilleri elde etmek amacıyla, prob jelinin doğru yerleştirilmesi kritik önem taşır. Probu toplama modülüne bağlayın ve cihazı anlık hız profilleri için yapılandırın. İstenilen sayıda hız profilini edinin.Ardından, probun konumunu tersine çevirin ve başka bir hız profili seti edinin. Kanal üzerindeki her bir ölçüm noktası için hız profillerini bu şekilde edinin. Sonrasında, her nokta için ortalama hız değerini hesaplayın ve akış yönündeki ve dikey hız bileşenlerini belirleyin.Akustik demetin içinden geçtiği ortama göre değerleri uygun şekilde ayarlayın. Akış yönündeki hız bileşeni profilinin yarı-logaritmik bir grafikte doğrusal bir eğilim gösterdiği yükselti aralığını belirleyin. Eğriyi logaritmik bir denkleme uydurun ve kayma hızını tahmin edin.Deneye başlamak için, iki aksiyon kamerasının kare hızını ve çözünürlüğünü istenen parametrelere ayarlayın. Kameraları, odaklanan alanlar örtüşecek kadar birbirine yakın şekilde, kanal tabanına bakacak şekilde kapakların yan duvarlarına monte edin. Kanalın, bilinen mesafeler için görsel referans noktalarıyla işaretlendiğinden emin olun.Her bir kamera ile kısa bir video kaydı yapın. Kayıtlara dayanarak, kanalın çerçeve içinde olduğundan ve odak alanlarının örtüştüğünden emin olmak için kamera konumlarını ve yönelimlerini ayarlayın. Kanal boyunca akışın stabil olduğunu doğrulayın.Ardından, ilgilenilen partikülleri flume girişine her iki ila üç saniyede bir partikül olacak şekilde yavaşça el ile beslemeye başlayın. Görüş alanında az sayıda partikül bulunması, sedimentlerin kolayca takip edilebilmesi açısından önemli olduğundan, az miktarda sediment besliyoruz. Ancak, düşük debilerde bazı partiküller odaklama alanında takılı kalabilir.Her iki video kamera ile kayda başlayın. Daha sonraki kamera senkronizasyonu için bir işaretleyici oluşturmak amacıyla oda ışıklarını kapatın. Deney boyunca sabit bir ışık seviyesi koruyun.İstenen deney süresi boyunca flume içerisine parçacık beslemeye devam edin. Ardından, kameraları durdurun ve sediment yatağında hapsolan parçacıkları temizleyin. Gerektiğinde deneyi diğer hidrodinamik koşullar altında tekrarlayın.Videolardan çıkarılan görüntülerin işlenmesine başlamak için, öncelikle kanal kenarlarının düz çizgiler olarak görünmesi amacıyla piksel koordinatlarına radyal bir dönüşüm uygulayın. Yatak yüksekliğine ve bilinen mesafeler için referans işaretçilere dayanarak piksellerden mesafeye dönüştürme faktörünü belirleyin. Ardından, sıvı akışı görüntü analiz yazılımında yeni bir görüntü dizisi oluşturun.Görüntü dizisi için kareler arasındaki zaman aralığını ve pikselden mesafeye dönüşüm faktörünü girin. İlgili dosyaları seçin ve işlemi başlatın. Diziden rastgele seçilen partikül görüntülerinin yoğunluk haritalarını oluşturun.İlgilenilen partiküllerin yoğunluğu için uygun bir eşik değeri belirleyin. Ardından, sekans için bir filtreleme hattı oluşturun. Filtreyi arka plan giderme olarak ayarlayın.Tek bir eşik değeri kullanarak yeni bir parçacık tanımlama algoritması oluşturun. Parçacık yoğunluğu ve çap eşik değerlerini girin. Parçacık tanımlama işlemlerini filtre hattına ekleyin ve ardından işlemleri yürütün.Filtreleme tamamlandığında, yeni oluşturulan partikül kaydının görüntü görünümünü açın. Kareler arasında ilerleyerek görüntüler arasındaki partikül yer değiştirmelerini not edin. Ardından, yeni bir PTV analiz hattı oluşturun.Yeni bir analiz oluşturun ve maliyetler (costings) sekmesinden mesafeyi seçin. Arama penceresi konumunu ve boyutlarını doldurun. Yeni işlemi iş akışına ekleyin ve işlemi yürütün.Tekil partikül kayıtlarındaki tüm kesintileri düzeltmek için iz yeniden bağlantı özelliğini kullanın. Bu işlemi ikinci kamera kaydı için tekrarlayın. Ardından, özelleştirilmiş bir görüntü işleme modülünde her iki kamera için iz dosyasını seçin ve iz özelliklerini bul seçeneğine tıklayın.Kameralar arasındaki koordinat kaymasını belirlemek için akış yukarı ve akış aşağı kameralardan gelen görüntüleri karşılaştırın. Akış aşağı kamera için koordinat kaymasını girin ve referans sistemini tekdüze hale getir düğmesine tıklayın. Görüntüler arasındaki örtüşme alanının sınırlarını girin.Örtüşme alanının uzunluğundan daha küçük olan tüm yörüngeleri kaldırın. Parçacık iz veri tabanlarını birleştirin ve örtüşme toleranslarını doldurun. Ardından, izleri birleştirin.İşlem tamamlandığında sonuçları kaydedin ve ardından yatak yükü partikül kinematiğini incelemek için izleme verilerini analiz edin. Ölçülen akış hızı profili asimetrikti ve bu durum, sediment yatağı ile kanal kapağı arasındaki pürüzlülük farkına bağlandı. Yukarı akış ve aşağı akış kameraları, 100 saniye boyunca sırasıyla 37 ve 34 iz göstermektedir.Her iki kameradan gelen veriler birleştirildikten sonra toplam 59 iz belirlendi. En uzun iz, yaklaşık 1,6 metrelik toplam bir uzunlukla tüm gözlem penceresini kapsadı. Parçacıkların ne zaman hareket halinde olduğunu veya sediment yatağında ne zaman durağan kaldığını belirlemek için izler analiz edildi.Gözlem alanının geniş olması, bu hidrodinamik koşullar altında 600 milimetreye kadar ulaşan uzun sıçramaların tespit edilmesini sağlamıştır. Daha kısa ve hızlı sıçramaların ise en sık gerçekleştiği görülmüştür. Bu videoyu izledikten sonra, geniş alanlarda partikül izleme yoluyla sediment taşınımı deneylerinin nasıl yürütüleceği konusunda iyi bir anlayış kazanmış olmalısınız.Bu prosedürü uygularken, deney aydınlatmasının iyi olduğundan emin olmayı unutmayın; zira yüksek kaliteli görüntülerle başlanarak görüntülerin birçok farklı yolla toplanabilmesi, sonraki çalışmaların büyük bir kısmını kolaylaştırır. Geliştirilmesinin ardından bu teknik, sediment taşıyıcıları alanındaki araştırmacıların, süreç yorumlama ve modelleme için çeşitli göstergeleri keşfetmelerine yol açmıştır.

image-based-lagrangian-particle-tracking-in-bed-load-experiments

Research

JoVE Journal

Environment

Çevre

Konfokal mikroskopi çekici süspansiyonlar için model sistemler olarak incelenmiştir hareketsiz resim ve koloit akıcı polimer karışımları için kullanılır. Görüntü analizi algoritmaları geometrik hapsi nedeniyle değişiklikleri ölçmek kolloidal parçacıkları için yapısal ve dinamik ölçümleri hesaplamak için kullanılır.

Kuşatılmış Quiescent ve akan Koloidno polimer Karışımlarının Eşodaklı Görüntüleme

FIM C gibi küçük hareketli nesneleri izlemek için tasarlanmış bir roman, maliyet etkin bir görüntüleme sistemi elegans, planaria veya Drosophila larvaları. Ekteki FIMTrack programı hızlı ve verimli veri analizi sunmak için tasarlanmıştır. Birlikte, bu araçlar davranışsal özelliklerin yüksek verim analizi sağlar.

FIM Görüntüleme ve FIMtrack: Yüksek verim ve Maliyet Etkili Hareket Analizi izin İki Yeni Araçlar

Parçacık izleme mikroreolojisi, malzemelerin viskoelastisitesini araştırır. Burada teknik, bir bakteri biyofilminin farklı matris bileşenlerinin viskoelastisite, sürünme uyumu ve etkili çapraz bağlama rollerini belirlemek için kullanılır. Matris, bakteriler tarafından salgılanan polimerik maddelerden oluşur ve bileşenleri biyofilm yapısını ve mekanik özelliklerini belirler.

Parçacık izleme Microrheology tarafından Biyofilmler Mekanik Özelliklerinin Yerinde Haritalama

Bu el yazması, bir kanalda düzenli yatak formlarının nasıl oluşturulacağını, yatak formlarından nasıl akışın görselleştirileceğini ve hiporeik akışı simüle etmek için bilgisayar simülasyonlarının nasıl kullanılacağını açıklar.  Bilgisayar simülasyonları, deneysel gözlemlerle iyi bir şekilde karşılaştırılır.  Bu birleştirilmiş simülasyon ve deney, hem araştırma hem de eğitim amaçları için çok uygundur.

Boya Deneyler ve Simülasyonu kullanarak yatak oluşumları sayesinde Hyporheic Akışı görselleştirme

Dört görünüm ayırıcı ile yüksek hızlı kamera dayalı üç boyutlu parçacık izleme velosimetri (3D-PTV) sistem burada tanımlanmıştır. Teknik alt ≈ 7.000 Re Reynolds sayısı on çap çevresinde dairesel bir borudan, bir jet akışı uygulanır.

Türbülans Uygulamaları için üç boyutlu Parçacık Takip Akımları: Jet Akış Örneği

Sigara karıştırıldı çökelti polimerizasyonu uyaranlara duyarlı poli (N -isopropylacrylamide) dar bir boyut dağılımı mikrojelleri sentezi için hızlı, kopyalanabilir bir prototip bir yaklaşım sağlar. Bu protokol sentezinde, ışık saçılması karakterizasyonu ve geniş alan mikroskopisi kurulumunda bu mikrojellerin tek parçacık floresan izleme gösterilmiştir.

Kontrollü Sentezi ve yüksek Düzgün Poli Floresan Takibi (<em&gt; K</em&gt; -isopropylacrylamide) Mikrojeller

İnşaat ve gerçek zamanlı 3D tek parçacık izleme mikroskop izleme Nano floresan yetenekli probları yüksek diffusive hızları ve düşük foton sayısı oranları bu protokolü ayrıntıları.

Gerçek zamanlı 3D tek parçacık izleme için bir iletişim kuralı

Yeni başlayan parçacık hareket tek bir boncuk tortu yatak geometriye Laminer türbülanslı akış için bir fonksiyonu olarak karakterize için iki farklı yöntem sunulmaktadır.

Görsel olarak bağlı normal yüzeylerde yeni başlayan parçacık çekimde karakterizasyonu: çalkantılı koşullarına Laminer üzerinden

Burada açıklanan teknik parçacık kinematik ve türbülans akar düşük parçacık konsantrasyonları ile eşzamanlı olarak ölçmek için düşük maliyetli ve nispeten basit bir yöntem sunar. Türbülans partikül imaj velosimetri (PIV) ölçülür ve parçacık kinematik bir örtüşen alan bakış açısı yüksek hızlı kamera ile elde edilen görüntüler üzerinden hesaplanır.

Eş zamanlı ölçüm türbülans ve akış görüntüleme teknikleri kullanarak parçacık kinematik

Bu makale, katı destekli lipid çift katmanlarında tek protein izleme için örnekler nasıl oluşturulacağına dair ayrıntılı bir açıklama sunmaktadır. Ayrıca, tek molekül hassasiyeti ve hızlı kare hızına sahip basit bir floresan mikroskobu da açıklar. Son olarak, tek protein yörüngelerinin çıkarılması prosedürünü özetliyoruz.

Lipid çift katmanlarında tek proteinlerin floresan mikroskopisi kullanılarak takibi

Keşfedin görüntü tabanlı Lagrangian parçacık izleme yöntemiyle yatak yükü sediment taşınım deneyleri. Bu teknik, uzun mesafelerde parçacık hareketlerini ve dinamiklerini detaylı analiz etmenizi sağlar.

Yatak Yüklü Deneylerde Görüntü Tabanlı Lagrangian Parçacık İzleme

Daha fazla video keşfet