- Код статьи
- 10.31857/S0032180X24120098-1
- DOI
- 10.31857/S0032180X24120098
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер выпуска 12
- Страницы
- 1800-1812
- Аннотация
- Предлагается новый подход анализа изображений внутренней структуры почвы (микротомограмм) и моделирования ключевых гидрофизических функций на основе томографических характеристик порового пространства. Подход основан на построении серии замкнутых оболочек (α-форм) вокруг исследуемого трехмерного участка томограммы. Эти оболочки способны проникать в поры объекта с диаметром больше заданного. Анализируется зависимость внутреннего объема оболочек от минимального размера пор. Алгоритм построения α-форм имитирует процесс вытеснения жидкости из пор, связанных с поверхностью твердой фазы почвы, и позволяет анализировать анизотропию связности пор путем ограничения проницаемости части поверхности объекта. Построенные α-формы моделируют поверхность жидкой фазы, а максимальная кривизна поверхности соответствует капиллярному давлению. Подход применен для анализа образцов почвенного микропрофиля коркового солонца с контрастной структурой порового пространства. Микрогоризонты солонца имеют выраженную закрытую пористость и анизотропию связности пор. Подход позволяет оценивать основную гидрофизическую характеристику (ОГХ) без учета усадки, связность и анизотропию пор. Результаты сравнивали с типичными известными ОГХ солонцовых горизонтов почв России. Проведено сравнение моделей ОГХ, получаемых на основе 2D- и 3D-изображений. Метод опробован на томограммах образцов эолового слоистого песчаника, для которых имелись томограммы и прямые измерения ОГХ.
- Ключевые слова
- томография почв моделирование ОГХ связность пор анизотропия связности пор томографические характеристики структура порового пространства
- Дата публикации
- 27.12.2024
- Год выхода
- 2024
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 38
Библиография
- 1. Абросимов К.Н., Герке К.М., Фомин Д.С., Романенко К.А., Корост Д.В. Томография в почвоведении: от первых опытов к современным методам (обзор) // Почвоведение. 2021. № 9. С. 1097–1112. https://doi.org/10.31857/S0032180X21090021
- 2. Белолюбцев А.И., Болотов А.Г. Моделирование гидрофизических параметров почв склонов Нечерноземной зоны // Вестник АГАУ. 2018. № 6(164) С. 86–91.
- 3. Единый государственный реестр почвенных ресурсов России. Версия 1.0: Коллективная монография М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 2014. 768 с. https://egrpr.esoil.ru/
- 4. Иванов А.Л., Шеин Е.В., Скворцова Е.Б. Томография порового пространства почв: от морфологической характеристики к структурно-функциональным оценкам // Почвоведение. 2019. № 1. С. 61–69. https://doi.org/10.1134/S0032180X19010064
- 5. Плаченов Т.Г., Колосенцев С.Д. Порометрия. Л.: Химия, 1988. 175 с.
- 6. Скворцова Е.Б., Герке К.М., Корост Д.В., Абросимов К.Н. Строение порового пространства в подзолистых горизонтах суглинистых почв (анализ 2d и 3d изображений) // Бюл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2013. № 71. С. 65–79. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2013-71-65-79
- 7. Шеин Е.В. Курс физики почв. М.: Изд-во МГУ, 2005. 432 с. ISBN 5-211-05021-5
- 8. Шеин Е.В. Современное состояние, перспективы и актуальные вызовы в физике почв // Почвы – стратегический ресурс России. Тез. докл. VIII съезда Общества почвоведов им. В.В. Докучаева и Школы молодых ученых по морфологии и классификации почв. М., 2021. С. 66–67.
- 9. Berg C.F., Held R. Fundamental Transport Property Relations in Porous Media Incorporating Detailed Pore Structure Description // Transp. Porous Media 2016. V. 112. P. 467–487. https://doi.org/10.1007/s11242-016-0661-7
- 10. Cássaro F.A.M., Durand A.N.P., Gimenez D., Vaz C.M.P. Pore-Size Distributions of Soils Derived using a Geometrical Approach and Multiple Resolution MicroCT Images // Soil Sci. Soc. Am. J. 2017. V. 81. P. 468–476. https://doi.org/10.2136/sssaj2016.09.0291
- 11. Edelsbrunner H., Kirkpatrick D.G., Seidel R. On the shape of a set of points in the plane // IEEE Transactions on Information Theory. 1983. V. 29. P. 551–559. https://doi.org/10.1109/TIT.1983.1056714
- 12. Lin Q., Bijeljic B., Ali Q. Raeini, Rieke H., Blunt M.J. Drainage capillary pressure distribution and fluid displacement in a heterogeneous laminated sandstone // Geophys. Res. Lett. 2021. V. 48. https://doi.org/10.1029/2021GL093604
- 13. Mahabadi N., Dai S., Y. Seol Y., Sup Yun T., Jang J. The water retention curve and relative permeability for gas production from hydrate-bearing sediments: pore-network model simulation // Geochem. Geophys. Geosyst. 2016 V. 17. P. 3099–3110. https://doi.org/10.1002/2016GC006372
- 14. Mufti S., Arghya D. Pore network modeling approach for simulating soil water retention curve under different stress conditions // E3S Web of Conferences. 2023. V. 382. P. 10004. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202338210004
- 15. Münch B., Holzer L. Contradicting Geometrical Concepts in Pore Size Analysis Attained with Electron Microscopy and Mercury Intrusion // J. Am. Ceram. Soc. 2008. V. 91. P. 4059–4067. https://doi.org/10.1111/j.1551-2916.2008.02736.x
- 16. Portaneri C., Rouxel-Labbé M., Hemmer M., Cohen-Steiner D., Alliez P. Alpha Wrapping with an Offset // ACM Transactions on Graphics. Proceedings of the ACM SIGGRAPH conference. 2022. V. 41. P. 1–22. https://doi.org/10.1145/3528223.3530152
- 17. Silin D., Patzek T. Pore space morphology analysis using maximal inscribed spheres // Physica A. 2006. V. 371. P. 336–360. https://doi.org/10.1016/j.physa.2006.04.048
- 18. Song S., Qile D., Jingna W. Improved algorithm for estimating pore size distribution from pore space images of porous media // Phys. Rev. E. 2019. V. 100. P. 053314. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.100.053314
- 19. Torquato S. Random Heterogeneous Materials: Microstructure and Macroscopic Properties // Springer-Verlag. 2002. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-6355-3
- 20. Xiong Q., Baychev T.G., Jivkov A.P. Review of pore network modelling of porous media: Experimental characterisations, network constructions and applications to reactive transport // J. Contam. Hydrol. 2016. V. 192. P. 101–117. https://doi.org/10.1016/j.jconhyd.2016.07.002
- 21. Yang Z., Peng X.F., Lee D.J., Chen M.Y. An image-based method for obtaining pore-size distribution of porous media // Environ. Sci. Technol. 2009. V. 43(9). P. 3248–3253. https://doi.org/10.1021/es900097e
- 22. Zubov A.S., Murygin D.A., Gerke K.M. Pore-network extraction using discrete Morse theory: Preserving the topology of the pore space // Phys. Rev. E. 2022. V. 106. P. 055304. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.106.055304
