KHOA HỌC CÔNG NGHỆ Só 08/2022 Phân tích và nhận diện hình ảnh các pha vật liệu thành phần trong kết cấu bê tông bằng phương pháp chụp cắt lớp với tia X ■ ThS NGUYỄN XUÂN LAM; TS vũ BÁ THÀNH Trường Đại[.]
KHOA HỌC CƠNG NGHỆ Só 08/2022 Phân tích nhận diện hình ảnh pha vật liệu thành phần kết cấu bê tông phương pháp chụp cắt lớp với tia X ■ ThS NGUYỄN XUÂN LAM; TS vũ BÁ THÀNH Trường Đại học Giơo thơng vận tải TĨM TẮT: Phân tích hư hỏng kết cấu thực tế với nhiều pha vật liệu thành phần bê tông (cốt liệu, vữa xi măng lỗ rỗng) việc thu hình ảnh với độ phân giải cao để nhận diện hình dạng pha cần thiết, phương pháp chụp ảnh thông thường khơng xác định thường bỏ qua pha có kích thước nhỏ Trong thời gian gần đây, phương pháp chụp cắt lớp tia X (XR-CT) sử dụng phổ biến giới để giải vấn đề Do đó, báo thực vấn đề: (I) Mô tả chi tiết thực phương pháp XR-CT phòng thí nghiệm; (ii) Dùng XR-CT để thu hình ảnh sắc nét mặt cắt với pha vật liệu bao gồm pha có kích thước nhỏ; (ill) Một hàm sở phương pháp số để phân tích hình ảnh vi cấu trúc đạt nêu để nhận diện xác hình dạng pha chia lưới cho vi cấu trúc Các kết thu sử dụng làm liệu đầu vào phần mềm phân tích kết cấu dựa phương pháp phần tử hữu hạn (PTHH) TỬ KHÓA: Phương pháp chụp cắt lớp tia X (XR-CT), bê tông, hàm bổ sung, hư hỏng, phần tử hữu hạn ABSTRACT: Damage analysis of the realistic structures containing multi-phases like concrete (aggregate, cement paste and pore), the acquisition of high-resolution images to identify the shapes of the component phase is necessary While conventional imaging methods may not identify or often ignore small-sized phases In recent times, X-ray microtomography (XR-CT) is widely used in the world to solve this problem Thus, this paper will address the following issues: (i) Detailed description and implementation of the XR-CT method in the laboratory; (ii) Using XR-CT to obtain high-resolution images of the cross sections with the phases including very small-sized phases; (Hi) A supplemental sub function on the basis of numerical methods to analyze the microstructure image obtained by XR-CT and then to accurately identify the shape of the phases 36 and mesh these microstructures The obtained results will be used as the input data in structural analysis software based on the finite element method (FEM) KEYWORDS: X-ray microtomography (XR-CT), concrete, supplemental sub-function, damage, finite element method (FEM) 1.ĐẶTVẤNĐỄ Mô hình hóa xác hư hỏng kết cấu chứa Ci vật liệu xây dựng bê tông ngày nhận r nhiểu quan tâm Nhằm hiểu rõ trình t hỏng chúng, cẩn phải xác định xác hình dạr phân bố ngẫu nhiên pha kể lỗ rỗr nhỏ xuất kết cấu Hiện nay, có hai cách tié cận để giải vấn để này: cách tiếp cận trực tiếp ì cách tiếp cận gián tiếp Trong cách tiếp cận trực tiếp, Ci pha vật liệu bao góm pha nền, pha cốt mặt phân gi chúng mơ hình hóa phương pháp PTH với phân tử có đặc tính vật liệu cụ thể Thuộc tír phân bố pha khác nhận diện vị hình dạng ngẫu nhiên pha cốt nêu [1,; Trong cách tiếp cận gián tiếp, thuộc tính vật liệu đư< mơ hình hóa dạng trường ngẫu nhiên thay đ theo không gian cho pha khác mơ hìr hóa định tính [3,4],Tuy nhiên, hẩu hết nghiên cứu ni đểu mơ hình xác chế hư hỏng ứr xử vật liệu cấp độ vi mô tương tác hư hỏr mặt phân giới hư hỏng nội pha, ki cấp độ vĩ mơ so sánh tương đồr với kết thí nghiệm Từ vấn đề nêu trên, để phải mô tả hư hỏng cê độ vi mơ địi hỏi cần phải xác định xác hình dạng, í phân bố tỷ lệ thể tích pha thành phần k cấu nhiều pha phứctạp.Từđó, vài phương pháp có th xây dựng dựa hình ảnh 2D thu từ máy ảr kỹ thuật số [5] kính hiển vi [6], Gần hơn, phươr pháp chụp cắt lớp tia X (XR-CT) sử dụng để th hình ảnh 3D kết cấu vi mơ Phương pháp XR-CT thường sử dụng học, trở thành công cụ hữu hiệ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ Só 08/2022 mơ tả cấu trúc vi mò vật liệu nhiều pha, ■ phân giải cao phương pháp không phá hủy mẫu i hình ảnh 3D rõ nét Trong thời gian gẩn đây, nhiều Ihiên cứu thực việc áp dụng XR-CT : mô tả đặc điểm cấu trúc vi mơ nghiên cứu trình hư hỏng nhiều loại vật liệu, bao gồm vật u đất, đá [7], kim loại hợp kim [8], vật liệu xốp [9] ‘ tông [10] Trong báo này, chúng tơi sử dụng phương phápXR■ phịng thí nghiệm để xác định phân bố hình mg pha bê tông cốt liệu đá, vữa xi măng rỗng mẫu vật Sau đó, chúng tơi xử lý hình ảnh đạt rợc từ XR-CT hàm bổ sung [11 ] để xác định nh dạng mặt phân giới cốt liệu - vữa xi măng, tỷ lệ ện tích pha vật liệu chia lưới phẩn tử với mục đích TI liệu đẩu vào cho mô hư hỏng cấp độ vi mô ing tương tác hư hỏng mặt phân giới hư hỏng >1 pha phương pháp PTHH PHƯƠNG PHÁP CHỤP CẮT LỚP BẰNG TIA X (XR-CT) 2.1 Mô tả phương pháp Phương pháp XR-CT kỹ thuật hình ảnh ba chiểu D) sử dụng loạt hình ảnh chụp tia X la mẫu vật Kỹ thuật giống chụp cắt lớp y , ngoại trừ việc hình ảnh đạt độ phân giải khơng an cao nhiều cách kết hợp xạ synchrotron Jn sắc cực sáng với độ quang học chất lượng cao XR-CT phương pháp không phá hủy sửdụng để nhận diện IC đặc điểm hình dạng pha bên mẫu vật thu lập thơng tin hình học đặc tính 3D chúng Một lùm tia X từ nguồn photon synchrotron truyền tới ẫu chùm tia xuyên qua mẩu ghi lại cảm ến hấp thụ tia X (CCD) Tỷ lệ số photon phát (3) tay = -J^Aí(T,y1)cfc Với /■ pha vật liệu khác mẫu nghiên cứu Hệ số suy giảm tuyến tính phụ thuộc vào lượng tia X chất vật liệu Do đó, cần phải điểu chỉnh phương trình (3) vật liệu khơng đóng tia đa sắc (tức tia có số bước sóng): JV=J^(5)ạpí-j£A(E,x>y1)*p(5) (4) Hệ số suy giảm tuyến tính phụ thuộc vào lượng photon, mật độ khối lượng số hiệu nguyên tử z vật liệu Một số công thức gấn đề xuất cho hệ số suy giảm lượng sửdụng, công thức phổ biến là: ^E) = a(E)p±- + b(E)p±LA (5) A Trong đó:°(PipjE-ĐỘ hấp thụ quang điện; b(E)pE- Nhiễu xạ compton [12] Với lượng tia X, p mật độ vật liệu hấp thụ, z số nguyên tử A trọng lượng nguyên tử Các số m n số phụ thuộc tương ứng vào z E Vì Z/A khơng đổi m n xác định với hầu hết vật liệu lượng sử dụng, (4) đơn giản hóa [13]: loton ghi lại xác định theo định luật Beer-Lambert lình 2.1), liên quan đến tích phân hệ số hấp thụ it liệu p theo đường mà photon qua mẫu: AT = /Voexp^-Jx/(x,yl)fl6cJ (1) Trong đó: No - số photon phát ra; N - số photon ghi lại, X y) - Hệ số suy giảm tuyến tính điểm có tọa độ (x, y), liên quan tới phương trình y = y, biểu diễn bán kính lùm tia Sau có N, No, tích phân p(x, y1) theo đường lẳng tính: (2) y| Hình 2.2: Sơ đổ thí nghiệm XR-CT với nguồn photon synchrotron Mầu vật No yi - • I Khi vật liệu bao gồm hỗn hợp nguyên tử, số hiệu nguyên tử z xác định: N ► ► X Hình 2.1: Mơ tả định luật suy biến Beer-Lambert Trường hợp vật liệu không đồng nghĩa vật ậu cấu tạo từ số pha hấp thụ tia X, hương trình (2) trở thành: Ze=(YfiZ^ (7) Với f tỷ số electron nguyên tố /■ tổng electron, Z số nguyên tử nguyên tố / XR-CT tạo hình ảnh với độ phân giải đạt tới micrơmet Một sơ đồ minh họa thí nghiệm XR-CT với nguỗn photon synchrotron thể Hình 2.2 31 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ Só 08/2022 Với Sơ đổ này, quang trường có chiểu rộng cố định 1.024 pixel Có thể có thay đổi độ phóng đại thơng qua việc sử dụng vật kính kính hiển vi khác để tập trung hình ảnh tia X vào cảm biến CCD 2.2 Mầu vật sử dụng phương pháp Nghiên cứu sử dụng mẫu vật bê tông hình lập phương có kích thước cạnh 40 mm với xi măng pooc-lăng cốt liệu đá dăm với kích thước mm khơng sử dụng cát Hình ảnh mặt cắt mẫu vật được chụp XR-CT phịng thí nghiệm Navier (Paris - Pháp) việc sử dụng nguồn Hamamatsu L10801 (230 kv, 200 w, pm) để phát tia X thu hình ảnh Pascan Varian 2.520 V (1920x1560 pixel) Bộ bàn xoay đặt mẫu nặng đến 100 kg Sơ đồ bố trí thí nghiệm XR-CT thể chi tiết Hình 2.3 b) Pixel Hình 2.3: Hình ảnh bố trí thí nghiệm XR-CT phịng thí nghiệm c) Hình ảnh XR-CT tái tạo cách sử dụng phần mềm dựa GPU Xact Đổi với thí nghiệm này, điện áp cường độ dòng điện đặt 120 kv 125 pA Mỗi lẩn quét, mẫu vật xoay 360° kích thước pixel có hiệu 37,2 pm Hình ảnh CT toàn mẫu vật (1560x1560 pixel) tạo từ 1.500 lẩn chiếu, tổng thời gian trình chụp lớp kéo dài khoảng 80 phút a) 38 Hình 2.4: Mầu thí nghiệm bê tơng XR-CT: a) - Mặt cắt ngang đại diên; b) - Hình ảnh mặt cắt sau xử lý; c) - Chuyền đoi hình ảnh pixel Để giảm thời gian xử lý liệu hiệu ứng nhi< xảy ra, vùng qt tập trung có dạng hình lậpphươi kích thước cạnh 37,2 mm cắt từ mẫu vật bí đẩu mơ tả Hình 2.4a Trên mẫu vật có mặt cắt ngang cắt theo tất phương xy/yz/) Mặt cắt ngang số Hình 2.4a, pixel cốt liệ vữa xi măng lỗ rỗng định với giá trị thar màu cho loại: cho cốt liệu (màu đen), cho vữa mãng (màu xám) cho lỗ rỗng (màu trắng) mô Hình 2.4b Có 372 pixel theo phương, m pixel xác định 0,1 mm Các hoạt động xử lý hình ảr tiến hành để chia lưới phẩn tử phục vụ cl việc sử dụng phần mềm phân tích kết cấu theo phươr pháp PTHH (Hình 2.4c) XỬ LÝ HÌNH ẢNH VÀ PHÂN CHIA LƯỚI PHẨN TỬ 3.1 Hàm để xử lý nhận dạng hình ảnh c pha vật liệu Hình ảnh thu XR-CT lưu địr dạng ảnh *.jpg *.tif có độ phân giải cao với pl đại diện màu khác Trong [11], m hàm bổ sung viết nén phần mềm Matli KHOA HỌC CƠNG NGHỆ Só 08/2022 14b để nhận diện điểm ảnh định dạng *.jpg lặc *.tif Mục đích hàm để xác định hình dạng ặt phân giới pha định dạng ảnh Hàm y có vai trị quan trọng hình dạng mặt phân giới lức tạp ngẫu nhiên (như hạt cốt liệu lỗ rỗng ‘ tông), phần mềm khơng tự xử lý vấn ‘ Tính hiệu xác hàm ứng minh kết đạt hai ví dụ từ đơn ản tới phức tạp 3.2 Hàm để xử lý nhận dạng hình ảnh ẫu chứa hạt cốt liệu Trong ví dụ mơ tả mẫu chứa hạt cốt liệu có nh trịn đơn giản Định dạng ảnh Hình 3.1 a *.jpg fi kích thước 1x1 mm có hai pha với pha tên số có màu ;n đại diện cho pha cốt hình trịn với đường kính mm pha số có màu trắng đại diện cho pha rợc thể Hình 3.1 b Ta xác định diện tích la số chiếm 7,07% diện tích mẫu theo cách tính tốn >c Sau hàm xử lý, mẫu chia thành >0x200=40.000 điểm ảnh vuông Hình 3.1 c, la số có 2.890 điểm ảnh chiếm diện tích 7,2% diện :h mẫu Như vậy, sai số tỷ lệ diện tích pha cốt (pha số thực tế nhận sau xử lý hàm không đáng kể với 1,8% Sau đó, mẫu thu Hình 1c trở thành mẫu mô theo phương pháp 'HH với 40.000 phần tử vuông 200 160 120 80 40 0 50 150 100 200 c) Hình 3.1: xử lý hình ảnh mẫu chứa pha: a) - Ảnh thực tếcó tên "Ten_hinh.jpg"; b) - Kích thc ảnh pha; c) - Sô'điểm ánh sau xử lý 40.000 điểm 3.3 Hàm để xử lý nhận dạng hình ảnh mẫu chứa pha vật liệu phức tạp Phần sử dụng hình ảnh mặt cắt ngang số mẫu vật nêu Hình 2.4a với hình dạng pha vật liệu phức tạp Hình 3.2a Trên thực tế, sau chụp phương pháp XR-CT, kích thước mặt cắt ngang (37,2x37,2)mm có ba pha vật liệu với màu sắc tỷ lệ diện tích: cốt liệu màu đen chiếm từ 50,72% tới 51,84%, lỗ rỗng màu trắng chiếm 0,47% tới 0,50% vữa xi măng màu xám chiếm 48,81% tới 47,66% a) a) I35 • t k^-l Ị 40 b) 35 30 25 20 15 10 b) 39 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ Só 08/2022 phương pháp thực nghiệm XR-CT hàm bổ sur nêu báo Lời cảm ơn: Nghiên cứu tài trợ Trườr Đại học GTVT Để tài mã SỐT2022-CT-003 10 15 20 25 30 35 Hình 3.2: xử tý hình ánh mẫu chứa pha: a) - Hình ảnh đạt XR-CT; b) ■ Hình ảnh đạt hàm con; c) - Hình dạng mặt phân giới cốt liệu - vữa xi măng sốphần tử lưới sau xử lý hàm với 372x372 phán tử Dùng hàm [11] để nhận diện mặt cắt ngang Sau xử lý hàm con, màu sắc tỷ lệ diện tích pha vật liệu sau: cốt liệu màu đen chiếm 51,27%, lỗ rỗng màu trắng chiếm 0,48% vữa xi măng màu xanh chiếm 48,25% Hình 3.2b Các tỷ lệ diện tích pha tương ứng thỏa mãn tương đồng với tỷ lệ thực tế đạt hình ảnh thu từ XR-CT Hình dạng mặt phân giới cốt liệu vữa xi măng thể Hình 3.2c với 372x372 phần tử vng Hình dạng xác mặt phân giới, tỷ lệ pha vật liệu thành phẩn số phẩn tử lưới chia sử dụng để đưa vào phẩn mềm phân tích kết cấu dựa phương pháp PTHH KẾT LUẬN Bài báo mô tả chi tiết thực phương pháp XR-CT phòng thí nghiệm để thu hình ảnh mặt cắt ngang mẫu bê tông gổm cốt liệu, vữa xi măng lỗ rỗng Sau phân tích mặt cắt ngang lưu lại định dạng *.jpg *.tif có độ phân giải cao với hình dạng phức tạp pha vật liệu thành phần bê tơng Các hình ảnh đạt từ phương pháp XR-CT hàm bổ sung [11] xây dựng ngơn ngữ lập trình Matlab để nhận diện hình dạng mặt phân giới cốt liệu - vữa xi măng, xác định tỷ lệ diện tích xác pha thành phẩn chia lưới phẩn tử cho vi kết cấu thu Sau đó, kết phân tích sử dụng liệu đầu vào cho phương pháp PTHH để mô hư hỏng cấp độ vi mô cạnh tranh vết nứt mặt phân giới vết nứt nội pha Các kết đạt từ ví dụ nêu cho thấy tính hữu hiệu xác phương pháp phân tích hình ảnh kết hợp 40 Tài liệu tham khảo [1], G Lilliu, J.G.M van Mier (2003), 3D lattice tyi fracture model for concrete, Eng Fract Meeh 70,927-941 [2] c Lopez, I Carol, A Aguado (2008), Meso-structu study of concrete fracture using interface elements, numerical model and tensile behavior, Mater, Struct 583-599 [3], X.F Xu (2007), A multiscale stochastic finite eleme method on elliptic problems involving uncertainties, Compi Method Appl Meeh Eng 196,2723-2736 [4] X.F Xu, X Chen (2009), Stochastic homogenization random elastic multi-phase compositesand sizequantificatic of representative volume element, Meeh Mater., 41,174-18 [5] Z.Q Yue, s Chen, L.G Tham (2003), Finite eleme modeling of geomaterials using digital image processin Comput Geotech 30, 375-397 [6] N Michailidis, F Stergioudi, H Omar, D Tsipas (2010), An image-based reconstruction of the geometry of an Al open-cell foam and FEM modeling of tl material response, Meeh Mater 42,142-147 [7], W.D Carlson (2006), Three-dimensional imaging ofear, and planetary materials, Earth Planet Sci Lett 249,133-147 [8] L Babout, TJ Marrow, D Engelberg, PJ Wither X-ray microtomographic observation of intergranuh stress corrosion cracking in sensitised austenit stainless steel, Mater Sci.Technol 22 (2006) 1068-1075 [9] G Kerckhofs, J Schrooten, T Van Cleynenbreugr s.v Lomov, M Wevers, Validation of X-ray microfoci computed tomography as an imaging tool for poroi structures, Rev Sci Instrum 79(2008) 013711 [10], E.J Garboczi, Three-dimensional mathematic analysis of particle shape using X-ray tomography an spherical harmonics: application to aggregates used concrete, Cem Concr Res 32(2002) 1621-38 [11], B T Vu, A.T Tran, D.H Nguyen, Modeling ofcrac propagation in multi-phase structure by phase field methc with interfacial damage, Transport and communicatior science Journal, 72 (2021) 911-925 [12], p Christillin, Nuclear Compton scattering, J Phys Nucl Phys 12(1986)837-851 [13] M Van Geet, R Swennen, p David, Quantitate coal characterization by means of microfocus X-rc computer tomography, colour image analysis and blac scattered scanning electron microscopy, Int J Coal Geo (2001) 11-25 Ngày nhận bài: 12/6/2022 Ngày chấp nhận đăng: 04/7/2022 Người phản biện: PGS.TS Ngô Văn Minh TS Hoàng Việt Hải ... dụng phần mềm phân tích kết cấu theo phươr pháp PTHH (Hình 2.4c) X? ?? LÝ HÌNH ẢNH VÀ PHÂN CHIA LƯỚI PHẨN TỬ 3.1 Hàm để x? ?? lý nhận dạng hình ảnh c pha vật liệu Hình ảnh thu XR-CT lưu địr dạng ảnh. .. để nhận diện hình dạng mặt phân giới cốt liệu - vữa xi măng, x? ?c định tỷ lệ diện tích x? ?c pha thành phẩn chia lưới phẩn tử cho vi kết cấu thu Sau đó, kết phân tích sử dụng liệu đầu vào cho phương. .. Sau phân tích mặt cắt ngang lưu lại định dạng *.jpg *.tif có độ phân giải cao với hình dạng phức tạp pha vật liệu thành phần bê tơng Các hình ảnh đạt từ phương pháp XR-CT hàm bổ sung [11] x? ?y