Summary

Seguimiento de partículas lagrangianas basadas en imágenes en experimentos de carga de la cama

Published: July 20, 2017
doi:

Summary

El manuscrito presenta un protocolo para la conducción de carga de cama de transporte de sedimentos experimentos donde las partículas móviles son rastreados por análisis de imagen. La instalación experimental, los procedimientos para la realización de la ejecución y el procesamiento de datos, y finalmente algunos resultados de la prueba de concepto se presentan aquí.

Abstract

El análisis de imágenes se ha utilizado cada vez más para la medición de los flujos de los ríos debido a su capacidad para proporcionar descripciones cuantitativas detalladas a un costo relativamente bajo. Este manuscrito describe una aplicación de la velocimetría de seguimiento de partículas (PTV) a un experimento de carga de lecho con sedimento ligero. Las características clave de las condiciones de transporte de sedimentos investigadas fueron la presencia de un flujo cubierto y de un lecho áspero fijo por encima del cual las partículas se liberaron en número limitado en la entrada del canal. Bajo las condiciones de flujo aplicadas, el movimiento de las partículas individuales de carga de lecho era intermitente, con términos de movimiento alternativo y de quietud. El patrón de flujo se caracterizó preliminarmente por mediciones acústicas de perfiles verticales de la velocidad de flujo. Durante la visualización del proceso, se obtuvo un amplio campo de visión utilizando dos cámaras de acción situadas en diferentes lugares a lo largo del canal. El protocolo experimental se describe en términos de chanLa calibración del nel, la realización del experimento, el preprocesamiento de la imagen, el seguimiento automático de las partículas y el post-procesamiento de los datos de las partículas de las dos cámaras. Los resultados de prueba de concepto presentados incluyen distribuciones de probabilidad de la longitud y duración del salto de partícula. Los logros de este trabajo se comparan con los de la literatura existente para demostrar la validez del protocolo.

Introduction

Puesto que las obras pioneras aparecieron hace algunas décadas 1 , 2 , el uso de análisis de imágenes para el estudio del transporte de sedimentos fluviales ha ido en constante aumento. Esta técnica, de hecho, demostró su capacidad para proporcionar relativamente alta resolución y bajo costo de datos para el análisis detallado de los fenómenos físicos [ 3 , 4 , 5] . Con el tiempo, se han logrado mejoras significativas tanto en hardware como en software.

La medición del transporte de sedimentos puede realizarse usando un enfoque Euleriano que apunta a la medición de los flujos de sedimentos, o un Lagrangiano que apunta a medir las trayectorias de los granos individuales a medida que se mueven. El procesamiento de imágenes ofrece posibilidades únicas para el seguimiento de partículas en comparación con otros métodos eulerianos 6 , 7 . Sin embargo, desPese a estas potencialidades, la aplicación del análisis de imágenes al transporte de sedimentos de carga en cama sufre algunas limitaciones experimentales críticas, en términos de escalas de soporte espacial / temporal para la medición y tamaño de las muestras de datos. Por ejemplo, es difícil conseguir simultáneamente una combinación apropiada de un área espacial grande, una larga duración de un experimento y una alta frecuencia de medición 3 , 4 , 8 , sin comprometer la calidad y la cantidad de datos. Además, el seguimiento de partículas se puede realizar manualmente 2 , 4 , lo que requiere un gran esfuerzo humano, o automáticamente 3 , 8 , con la posibilidad de seguimiento de los errores cometidos por el software utilizado para el análisis.

En este trabajo se presenta un protocolo para la investigación experimental de sedimentosAnsport, donde se logró una larga duración por el tipo de cámara utilizada, se garantizó el amplio campo de visión mediante el uso simultáneo de dos cámaras en diferentes ubicaciones y un procesamiento automático fiable fue posible gracias a condiciones experimentales ad hoc . Se diseñó la operación experimental y se seleccionaron las herramientas de procesamiento a partir de la experiencia adquirida por los autores en varios trabajos de investigación relacionados con la investigación detallada del transporte de sedimentos por métodos de imagen 3 , 9 , 10 , 11 , 12 , 13 , 14 , 15 , 16 , 17 , 18 .

Se describe un experimento de transporte de sedimentos, que se realizó liberando partículasEs sobre una cama fija, áspera. La alimentación de las partículas era mucho menor que la capacidad de transporte del flujo para mantener una baja concentración de granos móviles, evitando así la congestión de las partículas a ser rastreadas. Además, las partículas transportadas no se movían continuamente, pero se observó un movimiento intermitente. El uso de un lecho fijo en lugar de uno móvil representa una pérdida de similitud con las condiciones naturales. Sin embargo, se utilizó con frecuencia un lecho fijo en experimentos de transporte de sedimentos 19 , 20 , 21 , bajo el supuesto de que los resultados son más simples y explicativos que los de escenarios complicados con una variedad de procesos de actuación. El uso de una cama fija obviamente evita que se observen procesos de enterramiento de sedimentos y reaparición. Por otra parte, en presencia de una carga de lecho débil, el transporte de sedimento tiene lugar en una capa superficial de un lecho suelto y en este caso,El uso de un lecho fijo puede ser adecuado. De hecho, las comparaciones específicas entre las propiedades de movimiento de partículas en experimentos realizados con las dos condiciones no presentaron diferencias significativas [ 3 , 14] . Finalmente, el experimento presentado aquí se realizó con un flujo presurizado para asegurar una condición óptima para la visualización de partículas a través de una cubierta transparente. El transporte de sedimentos con flujo presurizado ha sido estudiado experimentalmente en prototipos de investigación de ríos cubiertos de hielo, mostrando que la interacción entre la capa límite del lecho cercano y el sedimento es análoga a la del flujo de canal abierto 22 , 23 . En las siguientes secciones, se describen todos los métodos y se proporcionan algunos resultados representativos.

Protocol

Nota: El experimento de transporte de sedimentos se realizó en un conducto del Laboratorio de Hidráulica de Montaña situado en el campus Lecco del Politecnico di Milano. El conducto está completamente construido de material acrílico transparente y es de 5,2 x 0,3 x 0,45 m 3 . El canal está soportado por dos vigas de acero y puede ser operado en diferentes pendientes debido a una bisagra y tornillo. Una serie de tapas permiten que el conducto actúe como un conducto cerrado, que es la configuración de flujo cubierto, y el canal empleado en este trabajo. 1. Medición y ajuste de la pendiente del caudal Selle la salida del conducto y llénelo con agua. NOTA: El método de sellado dependerá de las características del canal. En el caso presentado aquí, la sección terminal del canal está equipada con una brida de acoplamiento, por lo tanto se obtuvo el sellado atornillando un tapón de plástico a la brida con una arandela de caucho entre ellos. Utilice el gato de tornilloO establecer una pendiente de canal arbitraria. Espere al menos 30 minutos para permitir que el agua alcance la quietud. Para comprobar el amortiguamiento de la oscilación y el logro de una condición de agua inmóvil, coloque un manómetro en las paredes del canal y mida repetidamente la elevación de la superficie libre. Coloque el medidor de punto en las paredes del canal en múltiples ubicaciones y tome lecturas de la elevación de la superficie libre. NOTA: Las lecturas se diferencian entre sí ya que el canal está inclinado mientras la superficie del agua está horizontal. Calcular un valor de pendiente basado en la interpolación lineal de las lecturas por el indicador de puntos. Tome una medida con un sensor de distancia láser que está conectado a una de las vigas que soporta el canal y apunta al suelo. NOTA: Aquí, el sensor láser está permanentemente conectado al canal, por lo tanto no se requieren operaciones en el protocolo para su configuración. Repita los pasos de 1,2 a 1,6 para una variedad de condiciones de pendiente. EncajarLineal a los puntos experimentales en un plano cartesiano con la medida del láser en el eje horizontal y la medición de la pendiente del canal en el eje vertical. Determine una función de transferencia de la medida del láser a la pendiente del canal (y viceversa). 2. Configuración de la configuración de trabajo Prepare un conjunto de planchas de acero (espesor de 2 mm) con una dimensión total igual a la del fondo del canal. NOTA: En este caso, se utilizaron cuatro placas con un tamaño de 1,3 x 0,3 m 2 . Cree una cama áspera fija pegando las partículas del sedimento sobre las placas. Para ello, pinte las placas con una resina de poliéster de dos componentes, luego separe una capa de sedimento (1-1,5 cm) sobre ellas. NOTA: Las partículas de sedimento usadas aquí fueron granos de polibutilentereftalato (PBT), fabricados en color blanco y con un tamaño de 3 mm. Con el procedimiento anterior, el espesor del sedimento pegado a la placa es similar al tamaño de partícula. WAl menos 24 h para permitir que la resina se seque, luego retire el exceso de sedimento inclinando las placas y deje que el sedimento se deslice. Pintar la superficie del sedimento en negro con una pintura en aerosol resistente al agua. Espere al menos 10 h para que la pintura se seque. Coloque las placas recubiertas de sedimento (ver pasos 2.1-2.3) en el canal y sobre soportes de cloruro de polivinilo (PVC) para crear el fondo de una sección de trabajo. Preste atención a la colocación de placas consecutivas para asegurar la continuidad de la cama. NOTA: El uso de los soportes de PVC es opcional. En el presente caso, se diseñó originalmente la sección transversal del canal (0,3 m de ancho y 0,45 m de altura, correspondiente a una relación anchura-profundidad menor que 1) para realizar experimentos de transporte de sedimentos con una capa de sedimento suelto. El experimento presentado en este manuscrito se ejecuta en su lugar con un lecho fijo, lo que conduce a valores inusuales, demasiado bajos de la relación de ancho a profundidad. Por lo tanto, los soportes de PVC se utilizaron para lograr unR valor para esta relación. Coloque una serie de tapas acrílicas transparentes (que cubren toda la longitud del canal) sobre las paredes del canal para crear una sección de trabajo cubierta. NOTA: En el canal descrito aquí, las tapas son cajas internas con una altura de 20 cm, colocando simplemente sobre las paredes del canal. Por lo tanto, hay algo de agua en los lados de la tapa durante los experimentos, pero no altera significativamente el flujo dentro del canal. La sección de trabajo utilizada en el experimento presentado a continuación fue tan grande como 0,3 mx 0,105 m 2 . 3. Establecimiento de condiciones de flujo continuo Encienda la bomba, llene el canal con agua y utilice la válvula de regulación para ajustar el caudal. NOTA: En este trabajo, el caudal se midió mediante un medidor de flujo electromagnético colocado a lo largo de la tubería de suministro. Utilice un regulador de agua de cola para ajustar la elevación de la cabeza de presión ligeramente por encima de las tapas del canal, asegurándose de que haya un flujo cubierto pero eviteUna fuerza de flotabilidad significativa en las tapas. NOTA: En el canal presentado aquí, la regulación del agua de cola se logra mediante una serie de palos situados en el extremo del canal. Mida repetidamente el caudal y el cabezal de presión para comprobar la estabilidad de las condiciones de flujo. 4. Caracterización de la distribución de flujo Mida el perfil vertical de la componente de velocidad de la corriente en una variedad de ubicaciones. Coloque la sonda de un perfilador de velocidad ultrasónica (UVP) por encima de la tapa del conducto usando un porta-sondas apropiado. Coloque la sonda en una inclinación elegida con la cola hacia la entrada del canal. Aplique un gel de acoplamiento ultrasónico apropiado en el espacio entre la punta de la sonda y la tapa para evitar el paso de la onda ultrasónica a través del aire. Conecte la sonda a su módulo de adquisición. NOTA: En el presente caso, el soporte de la sonda estaba hecho de PVC y consistía en una base con una inclinaciónGuía adjunta. Este soporte se construyó después de elegir un ángulo de sonda. Muestre varios perfiles de velocidad instantánea. NOTA: Con el instrumento utilizado en este experimento, este paso requiere la configuración manual de la frecuencia del rayo ultrasónico emitido, una frecuencia de repetición de impulsos, una resolución y el número deseado de perfiles instantáneos. Los perfiles fueron continuamente adquiridos y guardados cuando se alcanzó el número deseado. Repita los pasos 4.1.1 y 4.1.2, excepto colocar la sonda con la cola hacia la salida del canal. Evaluar la necesidad de desprendimiento de señal 24 mediante una inspección visual de las evoluciones de tiempo adquiridas de la velocidad de flujo. Realice de-spiking durante el proceso de datos si es necesario. Calcular el valor medio de la velocidad para cada posición de medición (puerta) de la UVP para obtener perfiles promediados en el tiempo del componente de velocidad de la sonda de las dos mediciones (con la cola de la sonda hacia la posiciónCanal de entrada y salida). Utilice una composición trigonométrica de las dos velocidades de la sonda medidos en cualquier elevación para obtener los componentes de la velocidad de la corriente y de la velocidad vertical. Con v arriba y v abajo como las velocidades promediadas en el tiempo medidas en los pasos 4.1.2 y 4.1.3, respectivamente, determine los componentes de la velocidad de flujo ( u ) y la velocidad vertical ( v ) como: Donde, α es la inclinación de la sonda con respecto al canal. Ajustar los valores de distancia de las posiciones de medición en un registro de perfiles para los diferentes medios (gel, acrílico y agua) a través de los cuales se desplazaba el haz acústico 25 . Repita los pasos de 4.1.1 a 4.1.7 para todos los lugares de medición. <li> Medir la velocidad de corte a partir del perfil vertical de la componente de velocidad de la corriente. Determine una gama de elevaciones en las que el perfil de la componente de velocidad de la corriente indica una tendencia lineal en un diagrama semi-logarítmico (véase la figura 2 ). Estimar la velocidad de corte u s del perfil medido ajustando una ecuación logarítmica como sigue: Donde u ( z ) es la velocidad media de la corriente en el tiempo a una cierta elevación z del lecho, κ es la constante de Karman igual a 0,4 y z 0 es una longitud de rugosidad hidrodinámica. Cuantificar la incertidumbre en la estimación de la velocidad de corte 26 como: Donde N es el número de valores utilizados para el cY j es un contador que va de 1 a N. 5. Realización de un experimento de transporte de sedimentos Ajuste los parámetros de cámara deseados (resolución, frecuencia). Utilizando soportes del fabricante de la cámara, conecte dos cámaras de acción a las paredes laterales de las tapas que se enfrentan al fondo del canal en dos emplazamientos de flujo. Asegúrese de que las áreas de enfoque de las dos cámaras se superponen. Ajuste la posición y la orientación de la cámara mediante prueba y error. Capture un video corto de cada cámara, vea los videos y cambie la posición u orientación de una cámara si las dos áreas de enfoque no se superponen o la vista de la cámara no está bien alineada con el canal. NOTA: En el presente trabajo, la cámara fue operada a 30 fps con una resolución de 1.920 × 1.080 píxeles. Establezca una condición de flujo constante como se describe en los pasos 3.1 a 3.3. Alimentar las partículas blancas (las mismas que las tSombrero fueron pegados y pintados de negro en los pasos 2.2 y 2.3) en el flujo en la entrada del canal. Elija un puñado de partículas y liberarlas (una partícula cada pocos segundos), manteniendo una baja concentración de partículas blancas sobre el lecho negro. Mantenga la alimentación durante toda la duración del experimento. NOTA: una baja concentración de partículas simplifica 17 el proceso seguimiento en comparación a las situaciones con una mayor concentración 18. De hecho, la coincidencia entre una partícula en una cierta imagen con la misma partícula en la imagen subsiguiente se basa en una ventana de búsqueda alrededor de la posición anterior de la partícula 19 , 27 ; Una mayor concentración aumenta la posibilidad de detectar más de una partícula en la ventana de búsqueda y, a su vez, conduce a desajustes. Si las luces de la habitación están apagadas, luego enciéndalos, ya que es necesario para sincronizar las cámaras. Inicie el disparo disparando las cámarasCon los controles apropiados. Apague las luces de la sala después de asegurarse de que ambas cámaras han comenzado a filmar. NOTA: De esta manera, el tiempo en el que se apagó la luz será claramente reconocible a partir del historial de intensidad de los píxeles en las imágenes, permitiendo así (con una precisión de menos de una trama) el cambio de tiempo entre las dos películas adquiridas estar determinado. Por supuesto, la visualización no puede hacerse en la oscuridad. En el presente trabajo, el experimento utilizó sólo iluminación natural (como una pared lateral de la habitación es completamente de vidrio). Si las condiciones de iluminación cambian significativamente durante el experimento, la prueba debe repetirse porque la iluminación afecta a la identificación y seguimiento de las partículas descritas a continuación. Continúe filmando durante la duración deseada (aquí, 15 min), luego detenga las cámaras. NOTA: Los resultados representativos se muestran a continuación durante una duración de 100 s. Repita los pasos de 5.2 a 5.7 para cualquier otra condición hidrodinámica deseada (paraEjemplo, un caudal diferente). NOTA: Durante los experimentos descritos aquí, algunas partículas atrapadas estaban presentes en la cama después del disparo. Se deben quitar antes de que se pruebe otra configuración, levantando la tapa, usando un cepillo para quitar la partícula, y reemplazando la tapa. 6. Preprocesamiento de imágenes Corrija la distorsión de la imagen debido a la longitud limitada de la lente aplicando una transformación radial a las coordenadas de píxeles y reasignando las imágenes. Ajuste por ensayo un factor de calibración necesario para aplicar la transformación. NOTA: Dado r como una distancia de cualquier píxel al centro de la imagen, una distancia transformada se puede calcular como: Donde k es el factor de calibración que necesita ser ajustado por los ensayos 28 , basado en una inspección visual de los lados inferiores del canal, los cuales deben aparecer como líneas rectas en la imagenS. Determine una conversión de imagen lineal de píxel a distancia real usando dianas colocadas a distancias conocidas ya la elevación del lecho, en las paredes laterales del canal. NOTA: Esto puede lograrse, por ejemplo, en un lenguaje de programación (véase la tabla de materiales ), utilizando el comando imread para abrir un archivo de imagen, el comando ginput para hacer clic en los objetivos y obtener sus coordenadas en píxeles y encontrar una proporción entre Las coordenadas de píxeles así determinadas y las reales. 7. Identificación y seguimiento de partículas NOTA: Todas las operaciones siguientes deben realizarse por separado para las imágenes recopiladas por ambas cámaras. La identificación y el seguimiento de las partículas se realizaron utilizando corrientes [ 29] . Este software está libremente disponible sobre una investigación a su revelador. Streams ya fue empleado por los autores en varios experimentos para cama-loaD transporte de sedimentos en diferentes condiciones 3 , 16 , 17 , 18 , 28 , 30 . Importe marcos haciendo clic en Imagen → Crear secuencia de imágenes . Introduzca el intervalo de tiempo entre dos fotogramas y el factor de calibración de la imagen. Seleccione los archivos de imagen que se incluirán en la secuencia. Haga clic en Aceptar . NOTA: En el presente caso, el intervalo de tiempo fue de 1/30 s (correspondiente a la velocidad de fotogramas mencionada en el paso 5.1) y el factor de calibración de imagen fue de 0,5 mm / píxel. Identificar partículas Producir mapas de intensidad para algunas imágenes seleccionadas aleatoriamente para encontrar el valor típico de intensidad (en una escala de 0 a 255) para píxeles correspondientes a partículas blancas. Haga clic con el botón derecho en la secuencia de imagen que se creó y seleccione OpEn vista de imagen. Manteniendo Mayús , dibuja cualquier rectángulo sobre la imagen. Haga clic con el botón derecho en el rectángulo y seleccione ShowIntensityMatrix . Elija un valor de umbral adecuado. NOTA: En el presente caso, el umbral se fijó en 80. Umbral de las imágenes basadas en un valor de intensidad y un tamaño esperado de manchas blancas en las imágenes binarias. Haga clic con el botón derecho en la secuencia de imagen que se creó y seleccione Abrir vista de proceso . Haga clic en Nuevo , seleccione Filtrar imágenes de tubería y haga clic en Aceptar . Dé al proceso un nombre, proporcione el nombre de la secuencia y haga clic en Aceptar . Haga doble clic en la tubería del filtro , haga clic en Nuevo , seleccione Eliminar fondo y haga clic en Aceptar . En la ventana Proceso , haga clic en Nuevo , seleccione Identificar partículas y haga clic en Aceptar . Seleccione Umbral simple y haga clic en Aceptar . En el Algoritmo </eM>, ingrese la intensidad de umbral y limite los diámetros de puntos, luego haga clic en Aceptar . Seleccione los procesos creados, haga clic en Agregar a la tubería y luego en Ejecutar . NOTA: El tamaño del punto aquí era de 0,5 a 8 mm. El tamaño del punto se refiere al tamaño de partícula pero también depende de las condiciones de iluminación. De hecho, el punto corresponde a la luz reflejada por una partícula y no a la partícula misma. Seguir las partículas Haga clic con el botón derecho en el registro de partículas que se creó y seleccione Abrir vista de imagen . Desplácese por los marcos haciendo clic en los botones de flecha hacia adelante y hacia atrás. Observe los desplazamientos de partículas típicos entre imágenes consecutivas moviendo el cursor sobre los puntos visualizados y las coordenadas de lectura. Determine una ventana de búsqueda apropiada en consecuencia. Haga clic con el botón derecho en el registro de partículas que se creó y seleccione Abrir vista de proceso </em>. Haga clic en Nuevo , seleccione la canalización de análisis PTV y haga clic en Aceptar . Dé al proceso un nombre y haga clic en Aceptar . Haga doble clic en la tubería de análisis PTV , haga clic en Nuevo . En la página Costes , seleccione Distancia . En la página Optimización , ingrese la posición de flujo y la posición transversal y la dimensión de la ventana de búsqueda, y haga clic en Aceptar . Seleccione el proceso creado, haga clic en Agregar a la tubería y luego en Ejecutar . NOTA: Una vía de partículas debe alcanzar idealmente el final del área de enfoque o el tiempo experimental final. Del mismo modo, debe comenzar al principio de la zona de enfoque o en el momento inicial. Sin embargo, las pistas medidas pueden ser inesperadamente interrumpidas, típicamente debido a que una partícula no se detecta en algunas tramas debido a una baja intensidad o menos frecuentemente, debido a la falta de coincidencia de partículas entre dos tramas sucesivas. Si la pista termina sin llegar a los límites de la tiMe-space ventana de observación, los candidatos para la reconexión se puede buscar, Seleccione unos en una ubicación cercana y poco después del final del último cuadro antes de la interrupción. De esta manera, se puede reconstruir una sola pista para una partícula como se detalla en el paso 7.3.6. Si las interrupciones están presentes en las pistas medidas, arreglarlas mediante la reconexión de la vía usando una ventana de búsqueda dedicada a ese propósito. Haga clic con el botón derecho en el registro de partículas que se creó y seleccione Abrir vista de proceso . Haga clic en Nuevo , seleccione Crear campo Lagrange y haga clic en Aceptar . Haga clic de nuevo en Aceptar . Agregue el proceso a la tubería y haga clic en Ejecutar . Haga clic con el botón derecho en el registro de partículas que se creó (el segundo) y seleccione Abrir vista de proceso . Haga clic en Nuevo , seleccione Juntar caminos Lagrangianos y haga clic en Aceptar . En la página Parámetros , ingrese los detalles de la ventana de búsqueda y cLamer en Aceptar . Agregue el proceso a la tubería y haga clic en Ejecutar . Haga clic con el botón derecho en el registro de partículas que se creó (el segundo) y seleccione Guardar rutas en el archivo de texto . Introduzca la ruta y el nombre del archivo y, a continuación, haga clic en Aceptar . 8. Unir trayectorias de diferentes cámaras NOTA: Esta es una operación necesaria para aprovechar el uso de múltiples cámaras para ampliar el tamaño del área de medición. Los pasos son realizados por un código de MatLab ( join_cameras.m ) con interfaz gráfica de usuario desarrollada por los autores (ver Archivos de código suplementarios ). Examine las carpetas de la computadora y encuentre los archivos de pista para ambas cámaras y haga clic en Buscar propiedades de la pista . Haga que la referencia ( x , y ) de las dos cámaras sea uniforme aplicando una traducción de coordenadas a los datos de la cámara descendente. DeterminarLas constantes que se utilizarán para la traducción a lo largo de las dos direcciones de los objetivos que son visibles en las imágenes de ambas cámaras. Introduzca los valores requeridos y haga clic en Hacer sistema de referencia uniforme . NOTA: Hasta este punto, se utiliza una referencia independiente para cámaras con (0,0) en la esquina inferior izquierda de las imágenes, x- eje hacia la derecha e y- eje hacia arriba. La traducción de coordenadas utilizadas en este trabajo fue de 760,15 y -1,5 píxeles en sentido transversal y transversal, respectivamente. Determine el área de superposición entre los dos datos e introduzca sus límites en los cuadros de texto apropiados. NOTA: La longitud de solapamiento en este trabajo fue de 760,15 a 880,11 píxeles en la dirección de la secuencia y cubrió todo el ancho del canal. Quitar de las muestras todas las trayectorias que sean más cortas que la longitud del área de solapamiento, para limitar el análisis a situaciones simples (ver Figura 1 ). EnPonga una longitud de umbral en el cuadro de texto relacionado y haga clic en Remove más corto o igual a (mm) . Unir pistas Combinar las bases de datos de seguimiento de partículas de las dos cámaras haciendo clic en las tablas de mezcla . Introduzca los valores solicitados para la tolerancia de superposición (aquí, 10 mm) en las direcciones transversal y transversal y haga clic en JOIN . NOTA: Después de hacer clic en JOIN , realice las siguientes operaciones. Desplácese por las pistas hasta encontrar una pista que termine en el área de superposición. Buscar candidatos para unirse, entre las pistas que comienzan y salen del área superpuesta. Si se encuentra un candidato, compare los tiempos para los cuales las dos pistas están dentro del área de superposición. Si estos períodos de tiempo coinciden entre sí, calcule las diferencias entre las coordenadas de las partículas en las dos pistas en todos los puntos posibles. Tomar la raíz cuadrada de la media de la diferencia al cuadrado de los valores x e y para el valor del potencial deLas dos pistas de partículas para ser iguales. Si este indicador es inferior a un valor de umbral, unirse a las pistas. Construir una nueva pista correspondiente, en la porción solapada, a la media de las dos anteriores. Repita todas estas operaciones hasta que no haya nuevas juntas. El valor umbral utilizado en este trabajo fue de 10 mm en ambas direcciones. Asigne un nombre al archivo de resultados y guarde las pistas unidas haciendo clic en Guardar pistas unidas . Figura 1. Situaciones para la unión de vías. Las pistas de la cámara ascendente están en rojo y desde la cámara aguas abajo están en verde (representación unidimensional por motivos de simplicidad). Las líneas verticales punteadas limitan la longitud nominal de superposición. Debido a la posible interrupción de las vías, la variedad de resultados es mayor que la esperada para los trAcks (correspondiente a los primeros cuatro casos bosquejados) con una pista de la primera cámara que llega a la región de solapamiento y una pista de la segunda cámara que sale de ella. Se presenta un total de 13 situaciones teóricamente posibles. Para simplificar el análisis, las pistas más cortas que la longitud de las regiones superpuestas se excluyen de los datos preliminares. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. 9. Análisis de la cinemática de transporte de sedimentos A partir del conjunto de datos obtenido que contiene la pista de cada partícula transportada, expresada en términos de la posición ( x , y ) tomada en cualquier momento, realiza una variedad de análisis estadísticos para una representación de la cinemática de partículas de carga de lecho 3 , 4 , 5 , 8 </suP> , 16 , 17 , 18 .

Representative Results

Los resultados presentados en esta sección son para un experimento en el que la pendiente del canal se puso a cero (los valores de pendiente se calcularon con una precisión de ± 0,05%). El sedimento utilizado fue de partículas PBT cuasi-esféricas, con un tamaño d = 3 mm y una densidad ρ p = 1.270 kg / m 3 . El experimento se llevó a cabo con un caudal Q = 9,7 x 10 -3 m 3 / s dando como resultado una velocidad de masa U = 0,31 m / s. Para las mediciones de velocidad con la UVP, se utilizó una sonda de 2 MHz con una inclinación de 81º. Los datos de velocidad se adquirieron a 20 Hz durante 250 s. Un perfil de velocidad representativo se representa en la Figura 2 . Se tomó en el eje del canal ya 4,5 m de la entrada del canal, donde el flujo estaba completamente desarrollado. Se eliminaron algunos valores relacionados con mediciones de elevaciones no válidas. Una asimetríaC resultó de la diferente rugosidad de la tapa de plástico y el lecho de sedimento. Las parcelas también muestran la porción del perfil utilizada para la estimación de la velocidad de corte, obteniéndose u s = 25,9 ± 1,3 mm / s. El número de Reynolds de la partícula ( Re p = u s × d / ν , con ν como viscosidad cinemática del agua) fue por lo tanto igual a 78, lo que indica un régimen de transición aproximada. La visualización del transporte de sedimentos se realizó con dos cámaras colocadas a 3,5 my 4,3 m de la entrada del canal. Las cámaras funcionaban a una frecuencia de 30 fps y con una resolución de 1.920 x 1.080 píxeles. El factor para la corrección de la distorsión de la imagen fue k = 0,6. Después de eliminar la distorsión, la calibración de la imagen fue de 1 píxel = 0,5 mm. La longitud de la superposición fue de 760,15 a 880,11 mm (donde este último fue la longitud de la zona de enfoque de la abetoSt desde su borde aguas arriba). La intensidad de umbral para la identificación de partículas se fijó en 80 y el tamaño de la burbuja esperada varió de 0,5 a 8 mm. La ventana de búsqueda para el seguimiento de partículas fue la siguiente: 1 mm aguas arriba y 7 mm aguas abajo, 4 mm lateralmente. La ventana de búsqueda para la reconexión de pistas interrumpidas fue la siguiente: 1 mm aguas arriba y 31 mm aguas abajo, 16 mm lateralmente a lo largo de 4 cuadros siguientes. El valor umbral de la raíz cuadrada de la diferencia cuadrática media de los valores de x e y entre dos pistas a unir se fijó en 10 mm. Las huellas de partículas medidas utilizando un subconjunto de 3.000 imágenes de cada cámara (correspondientes a 100 s de duración) se representan en la Figura 3 . La base de datos comprendía 37 y 34 pistas de la cámara ascendente y descendente, respectivamente. Primero se propone una superposición de las pistas obtenidas por las dos cámaras y luego el conjunto completo resultante de tRacks. Es evidente que la superposición en la porción central del área de medición era satisfactoria. Se obtuvieron 12 enlaces al final de 59 pistas. La pista más larga abarcó toda la ventana de observación con una longitud total de aproximadamente 1,6 m (más de 530 tamaños de partículas, 15,2 profundidades de flujo o 5.3 anchuras flume), que es muy grande en comparación con otros estudios de la literatura, donde se realizaron análisis similares 3, 4 , 5 , 8 . Tomando un marco lagrangiano, los indicadores clave de la cinemática de partículas se aplican aquí en términos de propiedades de los saltos de partículas. Bajo un transporte de carga de cama intermitente como el de este experimento, estos saltos son movimientos separados por períodos de descanso. Para detectar saltos dentro de una pista completa para una sola partícula, la identificación del movimiento de la partícula y de la quietud esUn paso preliminar necesario. En este trabajo aplicamos un criterio 30 que considera una partícula en movimiento en un instante determinado si su posición x en ese instante es mayor que todas las anteriores e inferior a todas las siguientes. Se obtuvo un total de 98 lúpulos a partir de las 59 pistas de partículas medidas. La figura 4 representa la distribución de frecuencia acumulada (CFD) obtenida para la duración y duración del salto. Figura 2: Perfil de velocidad medida. (Arriba) El perfil vertical en tiempo medio del componente de velocidad de la corriente. (Inferior) La estimación de la velocidad de corte mediante el ajuste de una ecuación logarítmica a la parte inferior del perfil. Obsérvese que en la primera parcela se utiliza un eje vertical desde la parte superior del canal y orientado hacia abajo, represe El resultado de la medición con la UVP. Un eje del fondo del canal y dirigido hacia arriba se utiliza en cambio en el segundo diagrama, según sea necesario para estimar la velocidad de corte por ajuste de ecuación. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. Figura 3: Vista del plano de las bandas de partículas medidas. (Arriba) Las pistas de las dos cámaras (cámara ascendente en rojo y corriente abajo en negro). (Inferior) La muestra de pistas unidas (cambio de color para mayor claridad y algunas pistas resaltadas por una línea más gruesa). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. 4 "class =" xfigimg "src =" / archivos / ftp_upload / 55874 / 55874fig4.jpg "/> Figura 4: Distribución de frecuencia acumulada (CFD) de la longitud del salto (parte superior) y de la duración (parte inferior). Dentro de cada pista de la Figura 3 , la partícula se marcó en cada instante de tiempo para representar si la partícula estaba en movimiento o en reposo en ese instante. Los saltos de partículas se extrajeron entonces de las vías como porciones entre el arrastre de partículas (transición de quietud al movimiento) y desentrenamiento (transición del movimiento a la quietud). Las muestras obtenidas para longitudes y duraciones de lúpulo se utilizaron para crear las distribuciones aquí representadas. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. Archivos adicionales de código: join_cameras.m Por favorHaga clic aquí para descargar este archivo.

Discussion

El diseño de un experimento de transporte de carga de cama con visualización de partículas implica varios pasos, incluyendo la elección de una configuración experimental y herramientas de hardware, medición de flujo, siembra y visualización de partículas y análisis de imágenes. Las variaciones en cada paso tienen ventajas y desventajas. Las características clave del protocolo presentado en este manuscrito son: (i) usar un flujo presurizado y un lecho áspero fijo, (ii) sembrar un número bajo de partículas de carga de lecho que tienen un color contrastante con el color del lecho fijo, (iii) Utilizando luz natural y, (iv) utilizando múltiples cámaras para obtener conjuntos de pistas independientes que se unan entre sí.

El método experimental y el procesamiento de datos permiten que las partículas de carga de lecho sean rastreadas fiablemente para la medición final. El flujo cubierto garantiza una visión óptima de las partículas en movimiento. El lecho fijo, sin embargo, impide la observación de algunos procesos ( por ejemplo , los vinculados con vertica L de partículas de sedimento dentro de la capa de carga de lecho activo), y por lo tanto limita la aplicabilidad de la técnica a cargas de lecho débiles.

El tamaño de las muestras de datos obtenidas utilizando sólo 100 s de película era relativamente pequeño. Sin embargo, el tamaño de la muestra puede aumentarse fácilmente alargando la duración experimental de la adquisición y procesamiento de la imagen. La alimentación de un número limitado de partículas requiere un tiempo experimental más largo que la alimentación a una velocidad sustancialmente más alta; Pero vale la pena el esfuerzo debido a un seguimiento de partículas relativamente sencillo debido a la pequeña concentración de partículas en movimiento y el uso de diferentes colores, lo que reduce la probabilidad de seguimiento errores. El uso de la luz natural en el experimento evita la necesidad de dispositivos de iluminación; Sin embargo, un inconveniente es que la buena iluminación depende de las condiciones climáticas.

Los CFDs de longitud y duración de salto de partícula representados enLos valores más altos de longitud y duración del lúpulo fueron alrededor de 600 mm y 7 s, respectivamente, lo que fue significativamente mayor en comparación con valores análogos de la literatura 4 , 16 , 30 , Ya que la medición de las pistas más largas corre el riesgo de grandes saltos de partículas.La ventaja de utilizar dos cámaras es evidente teniendo en cuenta que una sola cámara tenía una longitud de área de enfoque de alrededor de 850 mm, que no sería mucho mayor que los valores de la longitud del salto a medir. El protocolo de medición que utilizó dos cámaras, aseguró una separación satisfactoria entre las escalas de longitud del proceso y las del campo de medición, reduciendo así el riesgo de polarización de los resultados fenomenológicos debido a limitaciones experimentales. Aumentando el número de cámaras colocadas a lo largo del canal.

Un procedimiento alternativo en comparación con el protocolo descrito aquí es crear imágenes superpuestas antes de la identificación y seguimiento de partículas. Nuestro protocolo (de realizar el seguimiento dos veces y enlazar pistas de partículas) fue preferido ya que el método de fusión de imágenes habría duplicado el tamaño de los archivos de datos, requiriendo un consumo de memoria que no era asequible.

Con los algoritmos de procesamiento descritos aquí, varias vías de partículas que eran más cortas que la longitud del área de solapamiento fueron descartadas porque impidieron una reconstrucción completa de las vías de sedimento. Sin embargo, la longitud umbral de 120 mm era un orden de magnitud más corta que las longitudes de vía que se podían obtener, y la pérdida de estos datos era por lo tanto aceptable. Además, la unión de vıas vistas en los 8 casos inferiores de la figura 1 no permitirıa un aumento significativo de la longitud de pista que se obtuviera. Por otro lado, estas situaciones podrían ayudarEn la recuperación de pistas largas, tal como la situación de la Figura 5 que podría deberse a interrupciones de la pista. En un caso similar, una pista larga podría ser reconstruida por operaciones de unión iterativas. Sin embargo, es importante tener en cuenta que las interrupciones de la vía como las de la Figura 5 están claramente relacionadas con el proceso de seguimiento en lugar de con el proceso de unión.

Este manuscrito presentó resultados de prueba de concepto para un solo experimento con el fin de demostrar las capacidades del protocolo adoptado. En futuros experimentos, el protocolo se aplicará a una serie de condiciones hidrodinámicas diferentes para lograr un análisis detallado del proceso de transporte de sedimentos de carga en cama.

Figura 5
Figura 5: Situación de la unión de vías en presencia de interrupciones. </Strong> La unión de estas pistas en una sola pista no es posible con el protocolo descrito aquí. Como se menciona en el título de la Figura 1 y en la etapa 8.4 del Protocolo, se excluyen las pistas más cortas que la longitud de la región de solapamiento. Esto elimina las pistas rojas y verdes cortas; Por lo tanto, los largos restantes no pueden unirse porque no tienen ningún punto común. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Este trabajo contó con el apoyo de la Agencia Ejecutiva de Investigación, a través del 7º Programa Marco de la Unión Europea, Apoyo a la Formación y Desarrollo Profesional de Investigadores (Marie Curie – FP7-PEOPLE-2012-ITN) HYTECH "Transporte Hidrodinámico en Interfaces Heterogéneas Ecológicamente Críticas" (número 316546). También fue apoyado por el Polo Territoriale di Lecco del Politecnico di Milano. Los experimentos fueron realizados durante una visita de SS al Politecnico di Milano como científico visitante. Los autores agradecen a Tarcisio Fazzini, a Stefania Gherbi, a Francesco Mottini (estudiantes de B.Sc. en el Politecnico di Milano) ya Seyed Abbas Hosseini-Sadabadi (becario del proyecto HYTECH y estudiante de doctorado en el Politecnico di Milano) La actividad experimental y el análisis de los datos. Los autores agradecen al Prof. Roger Nokes (Universidad de Canterbury, Christchurch, Nueva Zelanda) por proporcionar el STreams software y consejo constante. Finalmente, los autores agradecen al editor gerente de JoVE ya tres revisores anónimos por sus comentarios y sugerencias que provocan el pensamiento, gracias a los cuales el manuscrito podría mejorarse significativamente.

Materials

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

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., Rowiński, P. M., Marion, A. An analysis of entrainment and deposition rate fluctuations in weak bed load transport. Hydrodynamic and mass transport at freshwater aquatic interfaces. , 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., Garcìa, M. H. Ice effects on sediment transport in rivers. Sedimentation Engineering. , 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. , (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. , (2017).
  29. 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. , 780-786 (2016).

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Citer Cet 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).

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