Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, г. Санкт-Петербург:

Булдаков П. Ю., аспирант, pavelbuldakov_teormech@mail.ru

Кривцов А. М., зав. лабораторией, д-р физ.-мат. наук, доцент, akrivtsov@bk.ru

Петрозаводский государственный университет, г. Петрозаводск, РФ:

Каменева Е. Е., зав. лабораторией, канд. техн. наук, старший научный сотрудник, elena.kameneva@mail.ru

Институт проблем машиноведения РАН, г. Санкт-Петербург, РФ:

Кузькин В. А., старший научный сотрудник, канд. физ.-мат. наук, доцент, kuzkinva@gmail.com

Предложена методика обработки данных рентгеновской компьютерной микротомографии с использованием некоммерческих программных пакетов для получения входных данных при моделировании деформирования и разрушения горных пород. В результате обработки микротомографических изображений определяются размер пустот, их форма и ориентация в пространстве. На основе анализа некоммерческих пакетов, специализирующихся на обработке томографических изображений, выбраны пакеты CTan Demo и InVesalius. В качестве примера использования предложенной методики представлены результаты обработки микротомографических изображений образцов микролин-плагиоклазового гранита, полученных на микротомографе SkyScan-1172 с разрешением от 0,5 до 15 мкм. Определены пространственное распределение, ориентация и формы пустот внутри образца. Рассчитаны коэффициенты сферичности пустот. Представленные результаты могут применяться для разработки моделей деформирования и разрушения горных пород при различных схемах нагружения.

Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (грант № 17-79-30056).

1. Хозяинов М. С., Вайнберг Э. И. Рентгеновский микротомограф как инструмент изучения образцов горных пород // Материалы междунар. науч. конф. «Геофизика и современный мир». М.: ВИНИТИ, 1993. С. 255.
2. Вайсберг Л. А., Каменева Е. Е. Взаимосвязь структурных особенностей и физико-механических свойств горных пород // Горный журнал. 2017. № 9. С. 53–59. DOI: 10.17580/gzh.2017.09.10.
3. Maire E., Withers P. J. Quantitative X-ray tomography // International Materials Reviews. 2014. Vol. 59, No. 1. P. 1–43. DOI: 10.1179/1743280413Y.0000000023.
4. Xu R., de Vasconcelos L. S., Zhao K. Computational analysis of chemomechanical behaviors of composite electrodes in Li-ion batteries // Journal of Materials Research. 2016. Vol. 31. P. 2715–2727.
5. DeGostin M. B. Three-dimensional microstructural imaging and charge transport modeling tools for fuel cell materials: Master's Theses. University of Connecticut, 2015. 139 p.
6. Yuan H. 3D morphological and crystallographic analysis of materials with a Focused Ion Beam (FIB): PhD Thesis. INSA de Lyon, 2014. 200 p.
7. Schiller U. D., Wang F. Multiscale simulation of transport phenomena in porous media: from toy models to materials models // Journal of Materials Research. 2018. Vol. 8, Iss. 2. P. 358–371.
8. Basista M., Węglewski W., Bochenek K., Poniżnik Z., Nowak Z. Micro-CT finite element analysis of thermal residual stresses and fracture in metal-ceramic composites // Advanced Engineering Materials. 2017. Vol. 19. Paper 1600725.
9. Kashkooli A. G., Farhad S., Lee D. U., Feng K., Litster S., Babu S. K., Zhu L., Chen Z. Multiscale modeling of lithiumion battery electrodes based on nano-scale X-ray computed tomography // Journal of Power Sources. 2016. Vol. 307. P. 496–509.
10. Вайсберг Л. А., Каменева Е. Е. Возможности компьютерной рентгеновской микротомографии при исследовании физико-механических свойств горных пород // Горный журнал. 2014. № 9. С. 85–90.
11. Dong H., Blunt M. J. Pore-network extraction from micro-computerized tomography-images // Phys. Rev. E. 2009. Vol. 80, Iss. 3. Paper 036307.
12. Carlson W. D. Three-dimensional imaging of earth and planetary materials // Earth and Planetary Science Letters. 2006. Vol. 249, No. 3–4. P. 133–147.
13. Stock S. R. Micro-computed tomography: Methodology and applications. Boca Raton: CRC Press, 2010. 366 p.
14. Доль А. В., Иванов Д. В. Разработка программы полуавтоматической сегментации изображений для создания трехмерных моделей сосудов головного мозга // Российский журнал биомеханики. 2017. Т. 21, № 4. С. 449–461.
15. Чугунов С. С., Казак А. В., Черемисин А. Н. Комплексирование методов рентгеновской микротомографии и трехмерной электронной микроскопии при исследовании пород баженовской свиты Западной Сибири // Нефтяное хозяйство. 2015. № 10. С. 44–49.
16. Язынина И. В., Шеляго Е. В., Абросимов А. А. Расчет малых значений проницаемости горных пород по данным рентгеновской томографии // Наноявления при разработке месторождений углеводородного сырья: от наноминералогии и нанохимии к нанотехнологиям: материалы V Междунар. конф., 22–23 ноября 2016, Москва. С. 179–183.
17. Yushkevich P. A., Piven J., Hazlett H. C., Smith R. G., Ho S., Gee J. C., Gerig G. User-guided 3D active contour seg-mentation of anatomical structures: Significantly improved efficiency and reliability // NeuroImage. 2006. Vol. 31, Iss. 3. P. 1116–1128.
18. Wadell H. Volume, shape and roundness of quartz particles // Journal of Geology. 1935. Vol. 43, No. 3. P. 250–280.
19. Вайсберг Л. А., Круппа П. И., Баранов В. Ф. Основные тенденции развития процессов дезинтеграции руд в XXI веке // Обогащение руд. 2002. № 3. C. 3–10.
20. Вайсберг Л. А., Шулояков А. Д. Технологические возможности конусных инерционных дробилок при производстве кубовидного щебня // Строительные материалы. 2000. № 1. C. 8–9.