Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Environment

Yatak Yüklü Deneylerde Görüntü Tabanlı Lagrangian Parçacık İzleme

doi: 10.3791/55874 Published: July 20, 2017

Summary

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.

Abstract

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.

Introduction

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'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'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'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'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 'dekine benzer olduğunu gösteren, araştırma prototip buzla kaplı nehirlerde çalışılmıştır. Aşağıdaki bölümlerde, tüm yöntemler özetlenmekte ve bazı temsili sonuçlar verilmektedir.

Protocol

Not: Sediman taşıma deneyleri, Politecnico di Milano'nun Lecco kampüsünde bulunan Dağ Hidrolik Laboratuvarı'nda bir kanalda gerçekleştirildi. Kanal tamamen şeffaf akrilik malzemeden yapılmıştır ve 5.2 x 0.3 x 0.45 m 3'tür . Kanal, iki çelik kiriş tarafından desteklenir ve bir menteşe ve vidalı kriko nedeniyle farklı eğimlerde çalıştırılabilir. Bir dizi kapak, akışın, kapalı akış konfigürasyonu olan kapalı bir kanal ve bu işte kullanılan kanal gibi hareket etmesini sağlar.

1. Flume Yamaçının Ölçülmesi ve Ayarlanması

  1. Kanalın çıkışını kapatın ve hareketsiz su ile doldurun.
    NOT: Sızdırmazlık yöntemi kanal özelliklerine bağlı olacaktır. Burada sunulan durumda, kanalın terminal bölümü bir bağlantı flanşı ile donatılmıştır, bu nedenle sızdırmazlık, aralarında bir kauçuk pul bulunan flanşa bir plastik tapa vidalanarak elde edilmiştir.
  2. Vidalı prizi çalıştırın tO rasgele bir kanal eğimini ayarlayın.
  3. Suyun durgunlaşmasına izin vermek için en az 30 dakika bekleyin. Titreşim gidermeyi ve hareketsiz su koşulunu kontrol etmek için dere duvarlarına bir nokta göstergesi yerleştirin ve serbest yüzeyin yüksekliğini tekrar tekrar ölçün.
  4. Nokta ölçerini kanal duvarlarına çoklu konuma yerleştirin ve serbest yüzeyin yüksekliğinin okumalarını yapın.
    NOT: Su yüzeyi yatay konumdaysa, suyun eğimi olduğu için ölçümler birbirinden farklıdır.
  5. Nokta göstergesi ile okumaların doğrusal enterpolasyonuna dayalı bir eğim değerini hesaplayın.
  6. Kanalı destekleyen kirişlerden birine tutturulmuş ve yere işaret eden bir lazer mesafe sensörü ile bir ölçüm yapın.
    NOT: Burada, lazer sensörü kanala kalıcı olarak bağlıdır, bu nedenle kurulum için protokolde hiçbir işlem gerekmez.
  7. Çeşitli eğim koşulları için 1.2'den 1.6'ya kadar olan adımları tekrarlayın.
  8. SığdırYatay eksende lazer ölçümü ve dikey eksende kanal eğimi ölçümü ile Kartezyen düzlemdeki deney noktalarına doğrusal denklem denklemi. Lazer ölçümünden kanal eğimine (ve tersine) bir aktarım fonksiyonu belirleyin.

2. Çalışma Yapılandırmasını Ayarlama

  1. Kanal tabanınınkine eşit bir toplam boyuta sahip bir dizi çelik levha hazırlayın (2 mm kalınlık).
    NOT: Burada, 1.3 x 0.3 m 2 ebatlı dört tabaka kullanılmıştır.
  2. Tortu parçacıklarını plakaların üzerine yapıştırarak sabit bir kaba yatak oluşturun. Bunu yapmak için, plakaları iki bileşenli bir polyester reçine ile boyayın ve daha sonra üzerine bir tabaka halinde (1-1.5 cm) bir tabaka yayın.
    NOT: Burada kullanılan tortu partikülleri, beyaz renkli ve 3 mm boyutunda üretilen polibütilen tereftalat (PBT) tanecikleridir. Yukarıdaki prosedür ile plakaya yapıştırılan tortu kalınlığı parçacık boyutuna benzer.
  3. WReçinenin kurumasına izin vermek için en az 24 saat bekletin, daha sonra pleytleri eğinerek aşırı tortuyu çıkarın ve tortuyu sallayın. Sediman yüzeyini suya dayanıklı bir sprey boya ile siyah renkte boyayın. Boyanın kurumasına izin vermek için en az 10 saat bekleyin.
  4. Sediment kaplı plakaları (bkz. Adımlar 2.1-2.3) çukura ve bir çalışma bölümünün altını oluşturmak için Polivinil Klorid (PVC) desteklerin üzerine yerleştirin. Yatağın sürekliliğini sağlamak için ardışık plakaların yerleştirilmesine dikkat edin.
    NOT: PVC desteklerin kullanımı isteğe bağlıdır. Mevcut durumda, çukurun enine kesiti (0.3 m genişlik ve 0.45 m yükseklik, 1'den daha düşük bir genişliğe / derinlik oranına tekabül eder), esas olarak sediman taşıma deneylerini gevşek bir çökelti tabakasıyla yürütmek üzere tasarlanmıştır. Bu el yazmasında sunulan deney, bunun yerine, genişlik-derinlik oranının olağandışı, çok düşük değerlerine yol açan sabit bir yatak ile yürütülmüştür. PVC destekleri bu nedenle,Bu oran için r değeri.
  5. Kapalı bir çalışma bölümü oluşturmak için kanal duvarlarına bir dizi şeffaf akrilik kapak (tüm kanal uzunluğunu kapsayan) yerleştirin.
    NOT: Burada açıklanan kanalın içinde, kapaklar, yalnızca kanal çeperlerinin üzerine uzanan 20 cm yüksekliğinde dahili kutulardır. Bu nedenle, deneyler sırasında kapak kenarlarında bir miktar su bulunur, ancak kanaldaki akışı önemli derecede değiştirmez. Aşağıda verilen deneyde kullanılan çalışma kısmı 0.3 mx 0.105 m 2 kadar büyüktü.

3. Sürekli Akış Koşullarının Kurulması

  1. Pompayı açın, kanalın su ile doldurun ve bir akış hızı ayarlamak için regülasyon vanasını kullanın.
    NOT: Bu çalışmada, akış hızı, dağıtım borusu boyunca yerleştirilmiş bir elektro manyetik akış ölçer ile ölçülmüştür.
  2. Basınç kafa yüksekliğini kanal kapaklarının biraz üstünde ayarlamak için bir kuyruk suyu regülatörü kullanın, böylece kapalı bir akış olduğundan emin olun, ancak kaçınınKapaklar üzerinde önemli bir yüzme kuvveti.
    NOT: Burada sunulan kanalda, kuyruk suyu düzenlemesi, kanalın ucunda bulunan bir dizi çubuk ile sağlanır.
  3. Akış koşullarının stabilitesini kontrol etmek için akış hızını ve basınç kafasını tekrar tekrar ölçün.

4. Akış Dağılımının Karakterizasyonu

  1. Akış yönünde hız bileşeninin çeşitli konumlardaki dikey profilini ölçün.
    1. Probu, uygun bir prob tutucusu kullanarak sifon kapağının üzerinde bir ultrasonik hız profili (UVP) yerleştirin. Sonda seçilen eğime kanal girişine doğru kuyruk yerleştirin. Ultrasonik dalganın hava yoluyla geçmesini önlemek için prob ucuyla kapak arasındaki boşluğa uygun bir ultrasonik kaplin jeli uygulayın. Probu alım modülüne bağlayın.
      NOT: Mevcut durumda, prob tutacağı PVC'den yapılmış ve eğimliIliştirilmiş. Bu destek, bir sonda açısı seçildikten sonra kuruldu.
    2. Çeşitli anlık hız profillerini örnekleyin.
      NOT: Bu deneyde kullanılan enstrüman ile bu adım, yayılan ultrason ışınının frekansını manuel olarak ayarlamayı, darbe tekrarlama frekansını, çözünürlüğü ve istenen anlık profil sayısını ayarlamayı gerektirir. Arzu edilen sayıya ulaşıldığında profiller sürekli olarak edinildi ve kaydedildi.
    3. Probu kanal çıkışına doğru kuyrukla yerleştirmek hariç, 4.1.1 ve 4.1.2 adımlarını tekrarlayın.
    4. Akış yönündeki hızın kazanılmış zaman evrimlerini görsel olarak inceleyerek 24 sinyal yayılma gereksinimini değerlendirin. Gerekirse veri işlemi sırasında titreşimsizlik yapın.
    5. UVP'nin her bir ölçüm yeri (kapısı) için ortalama hız değerini hesaplayarak, prob ölçüm hız bileşeninin zamanla ortalama profillerini elde etmek için iki ölçümden (probun kuyruğuKanal girişi ve çıkışı).
    6. Akış yönünde ve düşey hız bileşenlerini elde etmek için herhangi bir yükseklikte ölçülen iki prob yönlü hızın bir trigonometrik bileşimini kullanın.
      1. Sırasıyla 4.1.2 ve 4.1.3 adımlarında ölçülen zaman ortalaması alınmış hızlarda olduğu gibi v up ve v down ile akım yönü ( u ) ve düşey hız ( v ) bileşenleri şu şekilde belirlenir:
        Denklem 1
        Denklem 2
        Burada α, probun kanala göre eğimidir.
    7. Akustik kiriş 25 seyahat ve bunun sayesinde, farklı ortam (jel, akrilik ve su) tekabül eden bir profil ölçüm yerleri için mesafe değerlerinin ayarlayın.
    8. Tüm ölçme yerleri için 4.1.1 ila 4.1.7 arasındaki adımları tekrarlayın.
  2. Akış yönünde hız bileşeninin dikey profilinden makaslama hızını ölçün.
    1. Akış yönünde hız bileşeninin profilinin, yarı logaritmik bir arsa içindeki doğrusal eğilimi gösterdiği bir yükselme aralığını belirleyin (bkz. Şekil 2 ).
    2. U, aşağıdaki gibi bir logaritmik denklemi takılması ile ölçülür profilden s makaslama hızı tahmin:
      Denklem 3
      Burada, u ( z ), yataktaki belirli bir yükseklik z derecesinde zamanla ortalama akış yönündeki hızdır, κ , 0.4'e eşit Karman sabitidir ve z 0 , bir hidrodinamik pürüzlülük uzunluğudur.
    3. Kesme hızının 26 tahminindeki belirsizliği aşağıdaki gibi nicelendirin:
      Denklem 4
      Burada N , c için kullanılan değerlerin sayısıdırİdrar uydurma ve j , 1'den N'ye kadar değişen bir sayaçtır.

5. Bir Tortu Taşıma Deneyi Yapma

  1. İstenen kamera parametrelerini ayarlayın (özünürlük, frekans). Kamera üreticisinin desteğini kullanarak, iki dere tarafında kanal tabanına bakan kapakların yan duvarlarına iki hareketli kamera bağlayın. İki kamera için odaklanma alanlarının çakıştığından emin olun.
    1. Deneme yanılma ile kameranın konumunu ve yönünü ayarlayın. Her kamera kısa bir video çekin, videoları izleyin ve iki odak alanı örtüşmüyorsa veya kamera görünümü kanala uygun değilse bir kameranın konumunu veya yönünü değiştirin.
      NOT: Mevcut çalışmada, kamera 1.920 × 1.080 piksel çözünürlükte 30 fps'de çalıştırılmıştır.
  2. Adım 3.1 ila 3.3'te açıklandığı gibi sabit akış durumu oluşturun. Beyaz partikülleri besleyin (tŞapka yapıştırılmış ve 2.2 ve 2.3 adımlarında siyah boyalı su girişi akışına sokulmuştur. Bir avuç partikül seçin ve onları siyah tabakanın üzerinde düşük beyaz partikül konsantrasyonunda tutarak (birkaç saniyede bir bir parçacık) serbest bırakın. Deneyin tamamı boyunca beslenmeye devam edin.
    NOT: Düşük partikül konsantrasyonu daha yüksek bir konsantrasyon 18 ile durumlara kıyasla 17 izleme süreci kolaylaştırır. Nitekim, bir sonraki görüntüdeki aynı parçacığı olan belirli bir görüntüdeki bir parçacık arasındaki eşleme, parçacık 19 , 27'nin eski konumu etrafındaki bir arama penceresine dayanır; Daha yüksek bir konsantrasyon, arama penceresinde birden fazla parçacık tespit etme olasılığını artırır ve sonuçta uyuşmazlıklara yol açar.
  3. Oda ışıkları kapalıysa, kameraları senkronize etmeniz gerektiği için açın. Kameraları tetikleyerek çekime başlayınUygun kontrollerle. Her iki kameranın da çekime başlamasını sağladıktan sonra oda ışıklarını kapatın.
    NOT: Bu yolla, ışığın kapatıldığı zaman, görüntülerdeki piksel yoğunluğunun geçmişinden kolayca anlaşılabilir ve bu şekilde elde edilen iki film arasındaki zaman kaymasını etkinleştirir (bir çerçeveden daha az hassasiyetle) Belirlenecek. Elbette karanlıkta görselleştirme yapılamaz. Mevcut çalışmada, deney sadece doğal aydınlatma kullandı (odanın bir yan duvarı tamamen cam yapılı olduğu için). Işıklandırma koşulları deney sırasında önemli ölçüde değişirse, ışık, aşağıda açıklanan parçacık tanımlama ve izlemeyi etkilediği için tekrarlanmalıdır.
  4. İstenilen süreyle (burada, 15 dak) çekim yapın, ardından kameraları durdurun.
    NOT: Temsilcilik sonuçları 100 sn süreyle aşağıda gösterilmiştir.
  5. İstenilen hidro dinamik koşullar için 5.2'den 5.7'ye kadar olan adımları tekrarlayın (içinÖrneğin, farklı bir akış oranı).
    NOT: Burada anlatılan deneyler sırasında çekildikten sonra yatakta sıkışmış bazı partiküller mevcuttu. Başka bir yapılandırma testinden önce, kapağı kaldırarak, parçacığı çıkarmak için fırça kullanarak ve kapağı değiştirerek çıkarmalısınız.

6. Görüntüleri Ön İşleme

  1. Piksel koordinatlarına radyal bir dönüşüm uygulayarak ve resimleri yeniden eşleyerek sınırlı lens uzunluğundan dolayı görüntü bozulmasını düzeltin. Denemeye göre, dönüştürmeyi uygulamak için gereken bir kalibrasyon faktörünü ayarlayın.
    NOT: r herhangi bir pikselden görüntü merkezine bir uzaklık olarak verildiğinde, dönüştürülmüş bir mesafe şu şekilde hesaplanabilir:
    Denklem 5
    Burada k , resimde düz çizgiler halinde görünmesi gereken, kanalın alt kenarlarının görsel olarak incelenmesine dayanılarak denemelerle 28 ayarlanması gereken kalibrasyon faktörüdürs.
  2. Kanalın yanal duvarlarında yatağın bilinen mesafelerine ve yüksekliğine yerleştirilen hedefleri kullanarak pikselden gerçek mesafeye kadar doğrusal bir görüntü dönüşümünü belirleyin.
    NOT: Bu, bir görüntü dosyasını açmak için imread komutunu kullanarak, hedefleri tıklamak ve piksel cinsinden koordinatlarını elde etmek için ginput komutunu kullanarak bir programlama dili ( Malzemelerin Tablosuna bakınız) ile başarılabilir ve Belirlenen piksel koordinatları ve gerçek piksel koordinatları.

Parçacıkları Belirleme ve İzleme

NOT: Aşağıdaki işlemlerin tümü, her iki kamerada toplanan görüntüler için ayrı ayrı gerçekleştirilmelidir. Partiküllerin tanımlanması ve izlenmesi Streams 29 kullanılarak gerçekleştirildi. Bu yazılım, geliştiricisine yapılan bir soruşturma üzerine serbestçe bulunur. Akarsular, daha önce yazarlar tarafından yatak odasında birkaç deneyde kullanıldıFarklı koşullarda 3 , 16 , 17 , 18 , 28 , 30 çamur taşınımı.

  1. Görüntü → Resim dizisi oluştur komutunu tıklayarak çerçeveleri içe aktarın. İki çerçeve arasındaki zaman adımını ve görüntü kalibrasyon faktörünü girin. Sıraya dahil edilecek görüntü dosyalarını seçin. TAMAM üzerine tıklayın.
    NOT: Mevcut durumda, zaman aralığı 1/30 s (adım 5.1'de bahsedilen kare hızına karşılık gelir) ve görüntü kalibrasyon faktörü 0.5 mm / pikselti.
  2. Parçacıkları tanımla
    1. Beyaz parçacıklara karşılık gelen pikseller için tipik yoğunluk değerini (0'dan 255'e kadar bir ölçekte bulmak için) rastgele seçilen bazı görüntüler için yoğunluk haritaları üretin.
      1. Yaratılan Resim sekansını sağ tıklayın ve Op komutunu seçin.En resim görünümü. Shift tuşunu basılı tutarak görüntünün üzerinde herhangi bir dikdörtgen çizin. Dikdörtgeni sağ tıklatın ve ShowIntensityMatrix öğesini seçin. Uygun bir eşik değeri seçin.
        NOT: Mevcut davada eşik değeri 80 olarak belirlenmiştir.
    2. İkili görüntülerde bir yoğunluk değerine ve beklenen beyaz noktaların boyutuna dayalı olarak görüntüleri eşik değerlerine getirin.
      1. Yaratılan Resim sekansı üzerine sağ tıklayın ve İşlem görünümünü aç'ı seçin. Yeni'yi tıklayın, Görüntülerin boru hattını filtrele'yi seçin ve Tamam'a tıklayın. Sürece bir isim verin, sıra adını verin ve Tamam'a tıklayın. Filtre boru hattı üzerinde çift tıklayın Yeni butonuna, arka plan çıkarın seçin ve Tamam'a tıklayın.
      2. Süreç penceresinde, seçin Yeni tıklayın parçacıkları tanımlamak ve Tamam'a tıklayın. Tek eşik'i seçin ve Tamam'a tıklayın. Algoritmada Tamam'a tıklayın. Oluşturulan süreçleri seçin, Boru hattına ekle'yi ve ardından Yürüt öğesini tıklayın .
        NOT: Burada nokta boyutu 0.5 ila 8 mm arasındaydı. Nokta boyutu parçacık boyutuyla ilgilidir, ancak aydınlatma koşullarına da bağlıdır. Aslında nokta, parçacığın kendisinden ziyade bir parçacık tarafından yansıtılan ışığa karşılık gelir.
  3. Parçacıkları izleme
    1. Yaratılan Parçacık kaydını sağ tıklatın ve Aç resim görünümünü seçin.
    2. İleri ve geri ok düğmelerini tıklayarak çerçeveler arasında gezinin. İmleci görüntülenen noktalardan hareket ettirerek ve koordinatları okurarak ardışık görüntüler arasındaki tipik parçacık yer değiştirmelerine dikkat edin. Buna göre uygun bir arama penceresi belirleyin.
    3. Yaratılan Parçacık kaydını sağ tıklatın ve İşlem görünümünü aç'ı seçin.
    4. Yeni'yi tıklayın, PTV analiz boru hattı'nı seçin ve Tamam'a tıklayın. İşleme bir ad verin ve Tamam'a tıklayın. , PTV analiz boru hattı üzerinde çift tıklayın Yeni tıklayın. Costings sayfasında, Distance seçin. Optimizasyon sayfasında akış yönünü ve çapraz konumunu ve arama penceresinin boyutunu girin ve Tamam'a tıklayın.
    5. Oluşturulan işlemi seçin, Boru Hattına ekle'yi ve ardından Yürüt seçeneğini tıklayın .
      NOT: Bir parçacık izi, odaklanma alanının sonuna veya son deney süresi boyunca ideal bir şekilde ulaşmalıdır. Benzer şekilde, odak alanının başlangıcında veya başlangıç ​​zamanında başlamalıdır. Bununla birlikte, ölçülen izler beklenmedik bir şekilde kesilebilir; tipik olarak, bir parçacık, düşük yoğunluktan ötürü bazı çerçevelerde algılanmaz veya iki ardışık çerçeve arasında parçacık eşleşmesinde kaçınılması nedeniyle daha az görülür. Parça, ti'nin sınırlarına ulaşmadan bitiyorsaBen boşluk gözlem penceresinde yeniden bağlanmaya aday aranabilir; Kesilme öncesi son karenin sonuna ve yakınına bir konumda olanları seçin. Bu şekilde, bir parçacık için tek bir yol 7.3.6. Adımda ayrıntılı olarak yeniden oluşturulabilir.
    6. Ölçülen parçalarda kesintiler varsa, onları bu amaca yönelik bir arama penceresi kullanarak parça yeniden bağlanarak düzeltin.
      1. Oluşturulan Parçacık kaydını sağ tıklatın ve İşlem görüntüsünü aç'ı seçin. Yeni'yi tıklayın, Lagrangian yolu oluştur alanını seçin ve Tamam'a tıklayın. Tamam üzerine tekrar tıklayın. İşlemi boru hattına ekleyin ve Yürüt düğmesine tıklayın.
      2. Oluşturulan Parçacık kaydını sağ tıklatın (ikinci) ve İşlem görüntüsünü aç'ı seçin. Yeni'yi tıklayın, Join Lagrangian paths'ı seçin ve OK'e tıklayın. Parametreler sayfasında, arama penceresinin ayrıntılarını girin ve cYalamak tamam . İşlemi boru hattına ekleyin ve Yürüt düğmesine tıklayın.
    7. Yaratılan Parçacık kaydını sağ tıklatın (ikinci) ve Save paths to text file . Yol ve dosya adını girip Tamam düğmesine tıklayın.

8. Farklı Kameralardan Yörüngeleri Birleştirme

NOT: Bu, ölçüm bölgesinin boyutunu büyütmek için birden çok kameranın kullanımından yararlanmak için gerekli bir işlemdir. Adımlar, yazarlar tarafından geliştirilen Grafiksel Kullanıcı Arayüzü ile bir MatLab kodu ( join_cameras.m ) tarafından gerçekleştirilir (bkz. Ek Kod Dosyaları ).

  1. Bilgisayar klasörlerine göz atın ve her iki kamera için parça dosyalarını bulun ve Parça özelliklerini bul'u tıklayın.
  2. İki kameranın ( x , y ) referansını, aşağı akım kamerasından gelen verilere koordinatların bir çevirisini uygulayarak düzgün hale getirin. belirlemekHer iki kameradan alınan görüntülerde görünen hedeflerden iki yönde çeviri için sabitler kullanılacaktır. Gerekli değerleri girin ve Referans sistemi üniforma yap'ı tıklayın.
    NOT: Bu noktaya kadar, görüntülerin sol alt köşesinde (0,0) olan kameralar için bağımsız bir referans kullanılır, x ekseni sağa ve y ekseni yukarıya doğru. Bu çalışmada kullanılan koordinatların çevirisi sırasıyla akım yönünde ve enine doğrultuda 760.15 ve -1.5 piksel olmuştur.
  3. İki veri arasındaki örtüşme alanını belirleyin ve uygun metin kutularına limitlerini girin.
    NOT: Bu çalışmadaki örtüşme uzunluğu, akış yönünde 760.15 ila 880.11 piksel arasında ve tüm kanal genişliğini kapsamıştır.
  4. Analizleri basit durumlarla sınırlamak için örtüşen alanın uzunluğundan daha kısa olan tüm yörüngeleri örneklerden kaldırın (bkz. Şekil 1 ). İçindeIlgili metin kutusuna bir eşik uzunluğu koyun ve (mm) 'den daha kısa veya daha düşük kaldır'ı tıklayın.
  5. Parçaları ekle
    1. Birleştirme tablolarını tıklayarak iki kameradan parçacık parça veritabanlarını birleştirin . Akış yönünde ve çapraz yönlerde örtüşme toleransı için (burada 10 mm) istenen değerleri girin ve JOIN üzerine tıklayın.
      NOT: JOIN üzerine tıkladıktan sonra aşağıdaki işlemleri gerçekleştirin. Çakışan alanda biten bir parça bulana kadar parçaları kaydırın. Çakışan alan içinde başlayan ve çıkan alanlar arasından, katılmak için aday arayın. Bir aday bulunursa, iki parçanın çakıştığı alan içindeki zamanlarını karşılaştırın. Bu zaman periyotları birbiriyle aynı ise, olası tüm noktalarda iki parçadaki parçacık koordinatları arasındaki farkları hesaplayın. Potansiyelin değeri için x ve y değerlerinin ortalama karesel farkının karekökünü alınİki parçacık eşit olacak şekilde izler. Bu gösterge bir eşik değerden düşükse, parçaları birleştirin. Çakışan kısımda önceki iki parçanın ortalamasına karşılık gelen yeni bir parça oluşturun. Yeni bir mafsal mümkün olmayana kadar bu işlemleri tekrarlayın. Bu çalışmada kullanılan eşik değeri her iki yönde de 10 mm'dir.
  6. Sonuç dosyasını adlandırın ve Birleştirilmiş parçaları kaydet'i tıklatarak birleştirilmiş parçaları kaydedin .

Şekil 1
Şekil 1. Parça Birleştirme İçin Durumlar. Akış yönündeki kameranın parçaları kırmızı, aşağı kamera yeşil renktedir (basitlik uğruna tek boyutlu gösterimdir). Dikey kesikli çizgiler çakışmanın nominal uzunluğunu sınırlar. Parçaların olası kesintileri nedeniyle, sonuçların çeşitliliği, beklenen basit tr(Ilk dört taslak kılıfa karşılık gelir) ve ilk kamera ile çakışan bölgeye ulaşan bir parça ve ikinci kameradan çıkmış bir parça bulunur. Toplam 13 teorik olarak olası durum sunulmuştur. Analiz işlemini basitleştirmek için, örtüşen bölgelerin uzunluğundan daha kısa parça ön veriden çıkarılır. Bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen tıklayınız.

9. Sediment Taşıma Kinematiklerinin İncelenmesi

  1. Her taşınan parçacığın izini içeren elde edilen veri kümesinden başlayarak, herhangi bir zaman noktasında alınan ( x , y ) konumu ile ifade edilerek, yatak yükü parçacık kinematiği 3 için tasvir için çeşitli istatistiksel analizler yapın , 4 , 5 , 8 , 16 , 17 , 18 .

Representative Results

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'de elde edildi. Temsili bir hız profili Şekil 2'de gösterilmektedir. Kanal ekseninde ve akışın tamamen geliştiği kanal girişinden 4,5 m'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'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'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'ye ayarlandı.

Her kameradan 3.000 resimden oluşan bir alt kümeyle ölçülen parçacık izleri (100 saniyeye karşılık gelir) Şekil 3'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.

şekil 2
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. 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. Bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen tıklayınız.

Şekil 3
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). Bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen tıklayınız.

4 "sınıf =" xfigimg "src =" / dosyalar / ftp_upload / 55874 / 55874fig4.jpg "/>
Şekil 4: Hop Uzunluğunun (Üstte) ve Sürenin (Altında) Kümülatif Frekans Dağılımı (CFD). Şekil 3'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. Bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen tıklayınız.

Ek Kod Dosyaları: join_cameras.m LütfenBu dosyayı indirmek için buraya tıklayın.

Discussion

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 L yatağın aktif katı içindeki tortu parçacıklarının yer değiştirmeleri) ve böylece tekniğin zayıf yatak yüklerine uygulanabilirliğini sınırlar.

Sadece 100 s'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'leriG "> 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'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' deki alttaki 8 olayda görülen parça birleşimi, elde edilecek parça uzunluğunda belirgin bir artış sağlamayacaktır. Öte yandan, bu durumlar yardımcı olabilirŞekil 5'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'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.

Şekil 5
Şekil 5: Kesintilerin bulunduğu yerde Parça Birleşiminin Bir Durumu. Şekil 1'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. Bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen tıklayınız.

Disclosures

Yazarlar, rekabet eden mali çıkarlarının olmadığını beyan ettiler.

Acknowledgments

Bu çalışma, Başlangıç ​​Eğitim Ağı'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 "Ekolojik Kritik Heterojen Ara Yüzlerde Hidrodinamik Taşımacılık" (sayı 316546). Milano Politecnico'nun Polo Territoriale di Lecco tarafından da desteklendi. Deneyler, SS tarafından ziyaret edilen bir bilim adamı olarak Politecnico di Milano'ya gerçekleştirildi. Yazarlar, Tarcisio Fazzini, Stefania Gherbi, Francesco Mottini'ye (Politecnico di Milano'daki B.Sc. öğrencileri) ve Seyed Abbas Hosseini-Sadabadi'ye (HYTECH projesinin arkadaşı ve Politecnico di Milano'daki doktora öğrencisine) destek verdikleri için teşekkür etti. Deneysel etkinlik ve veri analizi. Yazarlar, Prof. Dr. Roger Nokes'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.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Laser distance sensor METRICA PREXISOX2 Used to measure the flume slope
Two-component polyester resin Gelson MS 65213 Used to glue sediment particles onto steel plates
Water-resistant spray paint Any Used to paint the fixed bed
Ultrasonic Velocity Profiler Signal Processing DOP 2000 Used to measure the water velocity profiles
Camera Go-Pro Hero 4 Black Used to acquire movies of bed-load particle motion
Streams University of Canterbury 2.01 Used for particle identification and tracking
MatLab MathWorks R14 Used to develop ad hoc codes for a variety of operations
Plexiglas Transparent acrylic material

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Francis, J. R. D. Experiments on the motion of solitary grains along the bed of a water-stream. Proc Royal Soc London, A. 332, 443-471 (1973).
  2. Drake, T. G., Shreve, R. L., Dietrich, W. E., Whiting, P. J., Leopold, L. B. Bedload transport of fine gravel observed by motion-picture photography. J Fluid Mech. 192, 193-217 (1988).
  3. Campagnol, J., Radice, A., Ballio, F., Nikora, V. Particle motion and diffusion at weak bed load: accounting for unsteadiness effects of entrainment and disentrainment. J Hydraul Res. 53, (5), 633-648 (2015).
  4. Fathel, S. L., Furbish, D. J., Schmeeckle, M. W. Experimental evidence of statistical ensemble behavior in bed load sediment transport. J Geophys Res: Earth Surf. 120, (11), 2298-2317 (2015).
  5. Lajeunesse, E., Malverti, L., Charru, F. Bedload transport in turbulent flow at the grain scale: experiments and modeling. J Geophys Res: Earth Surf. 115, F04001 (2010).
  6. Tsakiris, A. G., Papanicolaou, A. N., Lauth, T. J. Signature of bedload particle transport mode in the acoustic signal of a geophone. J Hydraul Res. 52, (2), 185-204 (2014).
  7. Mendes, L., Antico, F., Sanches, P., Alegria, F., Aleixo, R., Ferreira, R. M. L. A particle counting system for calculation of bedload fluxes. Meas Sci Technol. 27, (12), 125305 (2016).
  8. Heays, K. G., Friedrich, H., Melville, B. W., Nokes, R. Quantifying the dynamic evolution of graded gravel beds using Particle Tracking Velocimetry. J Hydraul Eng. 140, (7), 04014027 (2014).
  9. Radice, A., Malavasi, S., Ballio, F. Solid transport measurements through image processing. Exp Fluids. 41, (5), 721-734 (2006).
  10. Radice, A., Ballio, F. Double-average characteristics of sediment motion in one-dimensional bed load. Acta Geophys. 56, (3), 654-668 (2008).
  11. Radice, A. Use of the Lorenz curve to quantify statistical nonuniformity of sediment transport rate. J Hydraul Eng. 135, (4), 320-326 (2009).
  12. Radice, A., Ballio, F., Nikora, V. On statistical properties of bed load sediment concentration. Water Resou. Res. 45, (6), W06501 (2009).
  13. Radice, A., Ballio, F., Nikora, V. Statistics and characteristic scales for bed load in a channel flow with sidewall effects. Acta Geophys. 58, (6), 1072-1093 (2010).
  14. Campagnol, J., Radice, A., Ballio, F. Scale-based statistical analysis of sediment fluxes. Acta Geophys. 60, (6), 1744-1777 (2012).
  15. Radice, A., Nikora, V., Campagnol, J., Ballio, F. Active interactions between turbulence and bed load: Conceptual picture and experimental evidence. Water Resour Res. 49, (1), 90-99 (2013).
  16. Campagnol, J., Radice, A., Nokes, R., Bulankina, V., Lescova, A., Ballio, F. Lagrangian analysis of bed-load sediment motion: database contribution. J Hydraul Res. 51, (5), 589-596 (2013).
  17. Ballio, F., Radice, A. Fluctuations and time scales for bed-load sediment motion over a smooth bed. Int J Sediment Res. 30, (4), 321-327 (2015).
  18. Hosseini-Sadabadi, S. A., Radice, A., Ballio, F. An analysis of entrainment and deposition rate fluctuations in weak bed load transport. Hydrodynamic and mass transport at freshwater aquatic interfaces. Rowiński, P. M., Marion, A. Springer. 333-342 (2016).
  19. Papanicolaou, A. N., Diplas, P., Balakrishnan, M., Dancey, C. L. Computer vision technique for tracking bed load movement. J Comput Civil Eng. 13, (2), 71-79 (1999).
  20. Ramesh, B., Kothyari, U. C., Murugesan, K. Near-bed particle motion over transitionally-rough bed. J Hydraul Res. 49, (6), 757-765 (2011).
  21. Amir, M., Nikora, V., Witz, M. A novel experimental technique and its application to study the effects of particle density and flow submergence on bed particle saltation. J Hydraul Res. 55, (1), 101-113 (2017).
  22. Ettema, R. Ice effects on sediment transport in rivers. Sedimentation Engineering. Garcìa, M. H. Restion, VA. 613-648 (2008).
  23. Knack, I., Shen, H. Sediment transport in ice-covered channels. Int J Sediment Res. 30, (1), 63-67 (2015).
  24. Goring, D. G., Nikora, V. I. Despiking acoustic Doppler velocimeter data. J Hydraul Eng. 128, (1), 117-126 (2002).
  25. Nowak, M. Wall shear stress measurement in a turbulent pipe flow using ultrasound Doppler velocimetry. Exp Fluids. 33, (2), 249-255 (2002).
  26. McCuen, R. H. Microcomputer applications in statistical hydrology. Prentice Hall. Englewood Cliffs, NJ. (1993).
  27. Lloyd, P. M., Ball, D. J., Stansby, P. K. Unsteady surface-velocity field measurement using particle tracking velocimetry. J. Hydraul. Res. 33, (4), 519-534 (1995).
  28. 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).
  29. Nokes, R. Streams. System theory and design. University of Canterbury. Christchurch, New Zealand. Available from: http://www.civil.canterbury.ac.nz/streams.shtml (2016).
  30. 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).
Yatak Yüklü Deneylerde Görüntü Tabanlı Lagrangian Parçacık İzleme
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Radice, A., Sarkar, S., Ballio, F. Image-based Lagrangian Particle Tracking in Bed-load Experiments. J. Vis. Exp. (125), e55874, doi:10.3791/55874 (2017).More

Radice, A., Sarkar, S., Ballio, F. Image-based Lagrangian Particle Tracking in Bed-load Experiments. J. Vis. Exp. (125), e55874, doi:10.3791/55874 (2017).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
simple hit counter