METHOD FOR STUDYING THE POROSITY OF FLUID PHASE SAMPLES BY X-RAY COMPUTED TOMOGRAPHY UNDER UNIAXIAL COMPRESSION

Abstract


The development of composite materials and products with a complex internal structure poses questions to develop experimental methods to determine the stress-strain state. Standard experimental methods do not provide a broad picture of the internal changes in the inhomogeneous samples under loading. Moreover, a presence of internal defects, porosity, local buckling can significantly effect on the obtained results. Despite the development of tomography and data processing methods most studies are performed without any external loading on sample. The research presents a methods for studying the porosity of samples under uniaxial compression using an X-ray computed tomography. For this purpose, special equipment that allows loading the sample inside the tomography was made. Additionally, a methodology was developed. The equipment allows not only to transfer the axial compression force, but also to measure the corresponding load value. The equipment was designed to reduce artifactual rays in a place where studied sample mounted. To determine the reference points under loading, a contrasting copper grid was used. A modified Harris detector was used to quantify the displacements. The displacements of the reference points were interpolated to a regular initial grid to estimate the displacements inside the sample. Test samples were designed and manufactured using additive technologies to illustrate the methodology. A series of loadings and tomography scans were carried out for each sample. The tomography data were processed according to the methodology. As a result, the displacement fields of the samples, the values of porosity, volumetric strain and their distribution over the sample for each loading step were obtained.

Full Text

Развитие композиционных, сложноструктурирован- ных материалов и изделий ставит вопрос о развитии экспериментальных методов определения напряженно- деформированного состояния (НДС). Неравномерность и негомогенность внутренней структуры ограничивают результаты, получаемыми стандартными эксперимен- тальными методами, и не дают полной картины о работе материала или изделия. Более того, наличие внутренних дефектов, локальная потеря устойчивости могут значи- тельным образом повлиять на получаемые результаты. На данный момент существует множество экспери- ментальных методов, позволяющих определить НДС экспериментально, но эти методы в большей степени ограничены оценкой на поверхности исследуемого об- разца. Обычно в таких методах измеряются перемеще- ния поверхностных точек деформируемых тел как пря- мыми, так и косвенными методами. Известные соотно- шения механики твердого тела позволяют связать поверхностные деформации и напряжения, поэтому из- мерение кинематических параметров является опреде- ляющим при исследовании НДС конструкций. Рассмот- рим подробнее наиболее распространённые методы. Широкое распространение получило использование электротензометрических датчиков [1; 2]. Данный ме- тод относится к контактным методам и основан на оп- ределении напряжений и деформаций в наружных слоях детали с помощью тензодатчиков, усилителей и регист- рирующей аппаратуры. Тензодатчик приклеивается к поверхности исследуемого образца и работает как резистор, при этом поверхностные деформации приво- дят к изменению площади поперечного сечения рези- стора, что, в свою очередь, изменяет электрическое со- противление. Но при этом метод обладает и недостат- ками, а именно: трудоемкость установки при большом количестве датчиков, большое количество отходящих проводов от тензодатчиков, чувствительность к элек- трическим и тепловым помехам. Также к минусам мож- но отнести локальность оценки НДС, то есть предвари- тельно для установки датчиков необходимо выяснить интересующие места, такие как: зоны образования тре- щин, зоны концентрации напряжений. К бесконтактным оптическим методам относятся как интерферометрические методы: голографическая интерферометрия, спекл-интерферометрия, так и неин- терферометрические методы: метод фотокорреляции (DIC) и метод фотоупругости [3]. Метод фотоупругости требует изготовление образца из фоточувствительного материала, что, очевидно, сни- жает применимость для композиционных материалов. Интерферометрические методы требуют использования когерентного источника света, а само испытуемое изде- лие должно находиться на виброизолирующем стенде, при этом получаемая информация характеризует только поверхностные напряжения [4]. Неинтерферометрические методы определяют де- формацию на поверхности изделий путем сравнения интенсивности цвета пикселей до и после деформации. Двумерный метод фотокорреляции является визуаль- ным неинтерферометрическим методом определения НДС на поверхности испытуемого образца, основным принципом которого является поиск одинаковых участ- ков изображения (пикселей) на двух разных изображе- ниях, до и после деформации соответственно [5; 6]. Для вычисления перемещения заранее выбранной ре- перной точки на изображении выделяется квадратный участок пикселей с центром в какой-то точке. Далее про- изводится нагружение образца с последующей съемкой, а с помощью специальных алгоритмов определяются пе- ремещения реперных точек в разные моменты времени. К недостаткам метода можно отнести то, что его реализа- ция и получение каких-либо реальных результатов напря- мую связано с качеством оборудования, эксперименталь- ного стенда и окружения, в котором проводится фо- то/видеосъемка. Метод чувствителен к возможным вибрациям, засветам и шумам на итоговых изображениях. Описанные выше методы характеризуются иссле- дованием механических свойств на некотором поверх- ностном слое образцов, без оценки внутренней структу- ры. Кроме того, для современных материалов внутрен- няя структура является зачастую определяющей. Под внутренней структурой часто принимается по- ристость материала. Она характеризуется комплексом параметров: формой, объемом, протяженностью, плот- ностью расположением пор в материале и многим дру- гим. Но стоит остановиться на открытом или закрытом характере пор. Открытые поры – это поры, которые со- общаются с поверхностью тела и участвуют в фильтра- ции жидкости или газа при наличии градиента давления на пористом теле. Закрытая пора не сообщается с по- верхностью тела. Существует множество методов для исследования пористой структуры материала с откры- тыми порами, такие как визуально-оптические, методы, основанные на световой микроскопии, капиллярные, методы термопорометрии, жидкостной и газовой волю- мометрии, заполнения пор жидкостью и др. Однако только методы, основанные на анализе рассеяния излу- чений (характере изменения интенсивности при прохо- ждении через материал) способны дать оценку порис- той структуры материала не только с открытыми пора- ми, но и с закрытыми. К ним можно отнести методы, использующие ультразвуковое излучение, рентгенов- ское излучение (КТ или РКТ) [7–10]. Ультразвуковая диагностика внутренней структуры основывается на том, что колебания с высокой частотой (примерно 20 тысяч Гц) способны проникать в материал и отражаться от дефектов [11; 12]. Узконаправленная волна, создаваемая дефектоскопом, проходит сквозь проверяемое изделие. При наличии дефекта она распро- страняется с отклонениями, которые можно зафиксиро- вать на экране прибора. Показания, полученные в ходе УЗК, позволяют узнать информацию о характере выяв- ленного дефекта. Например: по времени прохождения ультразвукового сигнала – измеряется расстояние до неровности, по амплитуде колебания отражённой волны – примерные размеры дефекта. К основным не- достаткам данного метода можно отнести: – не любой материал пригоден под использование данного метода (высокий коэффициент затухания, раз- нородность); – требуется тщательная подготовка поверхности проверяемого изделия, чтобы между ней и прибором не было даже малейшего воздушного зазора; – во многих случаях этот метод не позволяет полу- чить информацию об истинных размерах дефекта; – трудности с анализом изделий сложной формы и малых размеров. Одним из наиболее распространённых современ- ных методов оценки внутренней структуры материала является компьютерная томография (КТ) вообще и рентгеновская компьютерная томография (РКТ) в ча- стности. Множество исследований направлено на раз- работку методов исследования структуры материала по данным компьютерной томографии [13; 14]. Среди них можно выделить методы, основанные на некото- рых осредненных величинах (определение пор по чис- лу Хаунсфилда), и методы, основанные на восстанов- лении геометрии (сегментация) [15–22]. Во время про- цесса сканирования на РКТ измеряется затухание рентгеновского луча при его прохождении через мате- риал образца. Когда параллельный монохроматиче- ский рентгеновский пучок проходит через вещество с одинаковой плотностью и одинаковым атомным но- мером, он экспоненциально затухает. Линейный коэф- фициент затухания μ определяется как относительное уменьшение интенсивности рентгеновского излучения на единицу длины этого материала. Как правило, ли- нейный коэффициент затухания нормализуется к ко- эффициенту стандартного материала (например, воды или воздуха). Это означает, что каждому материалу присваивается неизменный номер, который помогает рассчитать номер другого материала и определяется как единицы Хаунсфилда (HU). По числу Хаунсфилда нетрудно отделить материал образца от его пор. Сегментация пор в томографии про- исходит после сканирования РКТ, когда на диаграмме распределения числа HU определяются n диапазонов, по которым можно определить, какой диапазон соот- ветствует какому материалу. Несмотря на развитие как самих РКТ, так и методов обработки данных, большин- ство исследований над образцами производятся в стати- ке, то есть без приложения внешней нагрузки. Поэтому целью настоящего исследования стала раз- работка метода исследования внутренней структуры и напряженно-деформированного состояния образца при одноосном сжатии с применением РКТ.

About the authors

K. N. Akifyev

Kazan Federal University

E. O. Statsenko

Kazan Federal University

V. V. Smirnova

Kazan Federal University

N. V. Kharin

Kazan Federal University

P. V. Bolshakov

Kazan Federal University

O. A. Sachenkov

Kazan Federal University, Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev

References

  1. Possibility of using of tensometry in deformation analysis in areas with sudden change of geometry / M. Pastor, F. Trebuna, P. Lengvarsky, J. Bocko // American Journal of Mechanical Engineering. – 2016. – Vol. 4, no. 7. – P. 363–367. doi: 10.12691/ajme-4-7-23
  2. Comparative Studies on the Behaviour of Flat Panels Made of GRP Under Static and Dynamic Loads / Mocanu C., Pohilca A., Moise L., Tudose D. // Materiale Plastice. – 2021. – Vol. 58, no. 4. – P. 222–237. doi: 10.37358/MP.21.4.5548
  3. Расчетно-экспериментальный метод анализа напряжен- но-деформированного состояния (НДС) авиаконструкций / М.Л. Тун [и др.] // Труды Московского физико-технического института (национального исследовательского универси- тета). – 2018. – Т. 10, № 4 (40). – С. 131–136.
  4. Волков И.В. Внестендовая спекл-голография. Исполь- зование голографической и спекл-интерферометрии при изме- рении деформаций натурных конструкций // Компьютерная оптика. – 2010. – Т. 34, № 1. – С. 82–89.
  5. Панин С.В., Любутин П.С. Верификация метода оценки деформации на мезоуровне, основанного на построении полей векторов перемещений участков поверхности // Физическая мезомеханика. – 2005. – Т. 8, № 2. – С. 69–80.
  6. Надеждин К.Д., Шарнин Л.М., Кирпичников А.П. Ви- зуальные методы определения деформаций и напряжений на поверхности испытуемых конструкций // Вестник Казанского технологического университета. – 2016. – № 12. – С. 143–146.
  7. Фандеев В.П., Самохина К.С. Методы исследования пористых структур // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ». – 2015. – Т. 7, № 4. – С. 34TVN415. (http://naukovedenie.ru/ index.php?p=vol7-4). doi: 10.15862/34TVN415
  8. Методы исследования структуры и свойств горных пород на образцах (краткий обзор) / А.А. Карабутов, Е.Б. Черепецкая, А.Н. Кравцов, М. Арригони // Горные науки и технологии. – 2018. – № 4. – С. 10–20. doi: 10.17073/2500-0632-2018-4-10-20
  9. Characterization of porosity and hollow defects in ceramic objects built by extrusion additive manufacturing / L. Celko, V. Gutierrez-Cano, M. Casas-Luna, J. Matula, C. Oliver-Urrutia, M. Remesova, K. Dvorak, T. Zikmund, J. Kaiser, E.B. Montufar // Additive Manufacturing. – 2021. – № 47. – P. 1–12. doi: 10.1016/j.addma.2021.102272
  10. Ultrasonic and X-ray computed tomography characterization of progressive fracture damage in low-porous carbonate rocks / J. Martinez-Martinez, N. Fusi, J.J. Galiana-Merino, D. Benavente, G.B. Crosta // Engineering Geology. – 2016. – Vol. 200. – P. 47–57. doi: 10.1016/j.enggeo.2015.11.009
  11. Guorui F., Xianjie D., Yujiang Z. Optical-acoustic-stress responses in failure progress of cemented gangue-fly ash backfill material under uniaxial compression // Nondestructive Testing and Evaluation. – 2019. – Vol. 34, no. 2. – P. 135–146. doi: 10.1080/10589759.2019.1576175
  12. Numerical study of pore structure effects on acoustic logging data in the borehole environment / T. Li, Z. Wang, N. Yu, R. Wang, Y. Wang // Fractals. – 2020. – Vol. 28, no. 3. – P. 2050049. doi: 10.1142/S0218348X20500498
  13. Bolshakov P.V., Sachenkov O.A. Destruction simulation for the inhomogeneous body by finite element method using computed tomography data // Russian Journal of Biomechanics. – 2020. – Vol. 24, no. 2. – P. 248–258. doi: 10.15593/RZhBiomeh/2020.2.12
  14. Technique for determining the orthotropic properties of the bone organ according to computer tomography / N.V. Kharin, O.V. Gerasimov, P.V. Bolshakov, A.A. Khabibullin, A.O. Fedyanin, M.E. Baltin, T.V. Baltina, O.A. Sachenkov // Russian Journal of Biomechanics. – 2019. – Vol. 23, no. 3. – P. 395–402. doi: 10.15593/RJBiomech/2019.3.11
  15. D strain mapping of opaque materials using an improved digital volumetric speckle photography technique with X-ray microtomography / L. Mao, H. Liu, Y. Zhu, Z. Zhu, R. Guo, F. Chiang // Applied Sciences (Switzerland). – 2019. – Vol. 9, no. 7. – P. 1418. doi: 10.3390/app9071418
  16. Full-field mapping of internal strain distribution in red sandstone specimen under compression using digital volumetric speckle photography and X-ray computed tomography / L. Mao, J. Zuo, Z. Yuan, F.-P. Chiang // Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. – 2015. – Vol. 7, no. 2. – P. 136–146. doi: 10.1016/j.jrmge.2015.01.003
  17. Damage mechanism of sandstones subject to cyclic freeze–thaw (FT) actions based on high-resolution computed tomography (CT) / B. Li, G. Zhang, W. Ma, M. Liu, A. Li // Bulletin of Engineering Geology and the Environment. – 2022. – Vol. 81, no. 9. – P. 374. doi: 10.1007/s10064-022-02872-z
  18. Image-based high strain rate testing of orthopaedic bone cement / L. Fletcher, X. Regal, R. Seghir, F. Pierron, M. Browne // 12th International Conference on the Mechanical and Physical Behaviour of Materials under Dynamic Loading. – 2018. – Vol. 183. – P. 04014. doi: 10.1051/epjconf/201818304014
  19. Dynamic shear localization of a titanium alloy under highrate tension characterized by x-ray digital image correlation / S.Y. Wu, B.X. Bie, D. Fan, T. Sun, K. Fezzaa, Z.D. Feng, J.Y. Huang, S.N. Luo // Materials Characterization. – 2018. – Vol. 137. – P. 58–66. doi: 10.1016/j.matchar.2018.01.011
  20. Porosity estimation from high resolution CT SCAN images of rock samples by using Hounsfield unit / N.L.Q. Cuong, N.H. Minh, H.M. Cuong, P.N. Quoc, N.H.V. Anh, N.V. Hieu // Open Journal of Geology. – 2018. – Vol. 8, no. 10. – P. 1019– 1026. doi: 10.4236/ojg.2018.810061
  21. Xiao J., Zhang K., Zhang Q. Strain rate effect on compressive stress–strain curves of recycled aggregate concrete with seawater and sea sand // Construction and Building Materials. – 2021. – Vol. 300. – P. 124014. doi: 10.1016/j.conbuildmat.2021.124014
  22. Analysis of local stress/strain fields in an HPDC AM60 plate containing pores with various characteristics / Y. Zhang, J. Zheng, F. Shen, W. Han, S. Munstermann, H. Shou, Q. Liu // Engineering Failure Analysis. – 2021. – Vol. 127. – P. 105503. doi: 10.1016/j.engfailanal.2021.105503
  23. Пат. 2755098 Российская Федерация, МПК G01N23/046 (2018.01) Устройство для определения структуры материала или образцов при одноосном сжатии и способ его использования / Саченков О.А., Большаков П.В., Герасимов О.В., Стаценко Е.О., Акифьев К.Н – № 2021103527; заявл. 12.02.2021; опубл. 13.09.2021
  24. Building the inhomogeneous finite element model by the data of computed tomography / O.A. Sachenkov, O.V. Gerasimov, E.V. Koroleva, D.A. Mukhin, V.V. Yaikova, I.F. Akhtyamov, F.V. Shakirova, D.A. Korobeynikova, H. Chzhi // Russian Journal of Biomechanics. – 2018. – Vol. 22, no. 3. – P. 291–303. doi: 10.15593/RJBiomeh/2018.3.05
  25. Gerasimov O., Koroleva E., Sachenkov O. Experimental study of evaluation of mechanical parameters of heterogeneous porous structure // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – Perm, 2017. – Vol. 208, no. 1. – P. 012013. doi: 10.1088/1757-899X/208/1/012013
  26. Razinkov E., Saveleva I. On the Implementation of ALFA – Agglomerative Late Fusion Algorithm for Object Detection // Lecture Notes in Computer Science. – 2019. – Vol. 11455. – P. 98–103. doi: 10.1007/978-3-030-23987-9_9
  27. Razinkov E., Saveleva I., Matas J. ALFA: Agglomerative Late Fusion Algorithm for Object Detection // 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). – 2018. – Vol. 2018. – P. 2594–2599. doi: 10.1109/ICPR.2018.8545182
  28. Alison Noble J. Finding Corners // Image and Vision Computing. – 1988. – Vol. 6, no. 2. – P. 121–128. doi: 10.1016/0262-8856(88)90007-8
  29. Interest point detection in 3D point cloud data using 3D Sobel-Harris operator / D.A. Hafiz, A.B.Y. Bayumy, W.M. Sheta, A.H. Hanan // International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. – 2015. – Vol. 29, no. 7. – P. 1555014. doi: 10.1142/S0218001415550149
  30. Sipiran I., Bustos B. Harris 3D: A robust extension of the Harris operator for interest point detection on 3D meshes // Visual Computer. – 2011. – Vol. 27, no. 11. – P. 963–976. doi: 10.1007/s00371-011-0610-y

Statistics

Views

Abstract - 289

PDF (Russian) - 238

Cited-By


PlumX


Copyright (c) 2023 Akifyev K.N., Statsenko E.O., Smirnova V.V., Kharin N.V., Bolshakov P.V., Sachenkov O.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies