Image-based Lagrangian Particle Tracking in Bed-load Experiments

Alessio Radice; Sankar Sarkar; Francesco Ballio

doi:10.3791/55874

JoVE Journal > Environment

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

Environment

תמונה מבוססי Lagrangian החלקיקים מעקב בניסויי מיטה לטעון

Published: July 20, 2017

doi:

10.3791/55874

Alessio Radice¹, Sankar Sarkar², Francesco Ballio¹

¹Dept. of Civil and Environmental Engineering,Politecnico di Milano, ²Physics and Applied Mathematics Unit,Indian Statistical Institute

Summary

כתב היד מציג פרוטוקול להולכת ניסויי הובלה של משקעים למיטה, שבהם החלקיקים הנעים עוקבים אחר ניתוח תמונה. מתקן הניסוי, ההליכים להפעלת מימוש ועיבוד נתונים, ולבסוף כמה תוצאות הוכחה של מושג מוצגים כאן.

Abstract

ניתוח תמונה שימש יותר ויותר למדידת זרימת הנהרות בשל היכולות שלה כדי לספק תיאורים כמותיים מפורטים במחיר נמוך יחסית. כתב יד זה מתאר יישום של velocimetry מעקב החלקיקים (PTV) לניסוי לטעון את המיטה עם משקעים קלים. המאפיינים העיקריים של תנאי הובלה משקעים שנחקרו היו נוכחות של זרימה מכוסה של מיטה מחוספסת קבועה שממנה חלקיקים שוחררו במספר מצומצם על פתחי הכניסה. תחת תנאי זרימה מיושמת, התנועה של חלקיקים בודדים עומס המיטה היה לסירוגין, עם לסירוגין תנועה ודממה תנאי. דפוס הזרימה היה מאופיין מראש על ידי מדידות אקוסטיות של פרופילים אנכיים של מהירות הזרם. במהלך ההדמיה התהליך, שדה ראייה גדול הושג באמצעות שתי מצלמות פעולה להציב במקומות שונים לאורך העשן. פרוטוקול הניסוי מתואר במונחים של צ'אןכיול nel, מימוש הניסוי, עיבוד תמונה מראש, מעקב אחר החלקיקים אוטומטי, שלאחר עיבוד של נתונים מסלול החלקיקים של שתי המצלמות. התוצאות המוצגות של הוכחת המושג כוללות הסתברות הסתברות של אורך הופכת החלקיקים ומשך הזמן. ההישגים של עבודה זו מושווים לאלה של הספרות הקיימת כדי להוכיח את תקפות הפרוטוקול.

Introduction

מאז עבודות חלוציות הופיע לפני כמה עשורים ¹ ^, ² , השימוש של ניתוח תמונה לחקר תחבורה משקע הנהר גדל בהתמדה. טכניקה זו אכן הוכיחה את יכולתו לספק נתונים ברזולוציה גבוהה יחסית בעלות נמוכה עבור ניתוחים מפורטים של תופעות פיזיות ³ ^, ⁴ ^, ⁵ . עם הזמן, שיפורים משמעותיים הושגו עבור חומרה הן כלי תוכנה.

המדידה של הובלה משקעים יכולה להתבצע באמצעות גישה Eulerian שמכוונת מדידה של שטפי משקע, או אחד Lagrangian אחד שמטרתו למדוד מסלולים של דגנים בודדים כשהם נעים. עיבוד תמונה מציעה אפשרויות ייחודיות עבור מעקב החלקיקים בהשוואה לשיטות Eulerian אחרים ⁶ ^, ⁷ . עם זאת, desPite את הפוטנציאלים האלה, היישום של ניתוח תמונה למשקעים העומסים על עומס המיטה סובל ממגבלות ניסיוניות קריטיות, במונחים של סולמות תמיכה מרחבית / טמפורלית למדידה וגודל של דגימות נתונים. לדוגמה, קשה להשיג בו זמנית שילוב נכון של מרחב מרחבי גדול, משך זמן ארוך של ניסוי ותדר מדידה גבוה ³ ^, ⁴ ^, ⁸ , מבלי לפגוע באיכות ובכמות הנתונים. בנוסף, מעקב החלקיקים יכול להתבצע באופן ידני ² ^, ⁴ , אשר דורש מאמץ אנושי גדול, או באופן אוטומטי ³ ^, ⁸ , עם אפשרות של שגיאות מעקב שנעשו על ידי התוכנה המשמשת לניתוח.

מאמר זה מציג פרוטוקול לחקירה הניסויית של משקע למיטה trAnsport, שם משך זמן ארוך הושג על ידי סוג של מצלמה בשימוש, שדה גדול של נוף היה מובטחת על ידי שימוש בו זמנית של שתי מצלמות במקומות שונים, ועיבוד אוטומטי אמין התאפשרה על ידי תנאי ניסוי אד הוק . פעולת הניסוי תוכננה וכלי העיבוד נבחרו על בסיס הניסיון שנרכש על ידי המחברים במספר עבודות מחקר העוסקות בחקירה מפורטת של הובלה משקעים בשיטות תמונה ³ ^, ⁹ ^, ¹⁰ ^, ¹¹ ^, ¹² ^, ¹³ ^, ¹⁴ ^, ¹⁵ ^, ¹⁶ ^, ¹⁷ ^, ¹⁸ .

ניסוי תחבורה משקע מתואר, כי בוצע שחרור חלקיקEs מעל מיטה גסה קבועה. האכלה החלקיקים היה הרבה פחות קיבולת התחבורה של הזרם כדי לשמור על ריכוז נמוך של גרגרים נעים, ובכך למנוע את הצפיפות של חלקיקים להיות במעקב. יתר על כן, חלקיקים מועברים לא זז ברציפות, אבל תנועה לסירוגין נצפתה. השימוש במיטה קבועה ולא במיטלטל מייצג אובדן דמיון לתנאי הטבע. עם זאת, מיטה קבועה שימשה לעתים קרובות בניסויים הובלה משקעים ¹⁹ ^, ²⁰ ^, ²¹ תחת ההנחה כי התוצאות פשוטות יותר להסביר מאשר אלה מתרחישים מורכבים עם מגוון של תהליכי משחק. השימוש במיטה קבועה כמובן מונע תהליכים של קבורה משקעים reappence מלהיות שנצפו. מאידך, בנוכחות עומס מיטה חלש, הובלת המשקעים מתרחשת בשכבה שטחית של מיטה רופפת, ובמקרה זה,השימוש במיטה קבועה עשוי להיות הולם. למעשה, השוואות ספציפיות בין המאפיינים של תנועת החלקיקים בניסויים לרוץ עם שני התנאים לא הציגו הבדלים משמעותיים ³ ^, ¹⁴ . לבסוף, הניסוי המוצג כאן בוצע עם זרימה בלחץ כדי להבטיח מצב אופטימלי להדמיה החלקיקים דרך כיסוי שקוף. הסדימנט התחבורה עם זרימה בלחץ נבדק באופן ניסיוני במחקר אב טיפוס קרח מכוסה נהרות, מראה כי האינטראקציה בין שכבת הגבול ליד המיטה ואת המשקע מקביל לזה של ערוץ פתוח ²² ^, ²³ . בסעיפים הבאים, כל השיטות מתוארות ותוצאות נציג מסוימות מסופקות.

Protocol

הערה: ניסוי הובלת המשקעים בוצע בעומק במעבדה להידראוליקה של ההר, הממוקם בקמפוס Lecco של הפוליטכניקו די מילאנו. הלהבה בנויה לחלוטין חומר אקרילי שקוף הוא 5.2 x 0.3 x 0.45 מ ' 3 . הערוץ נתמך על ידי שתי קורות פלדה והוא יכול להיות מופעל על מדרונות שונים בגלל ציר ו בורג ג 'ק. סדרה של מכסים מאפשרת את העשן לשמש צינור סגור, אשר היה תצורה מכוסה, ואת הערוץ המועסקים בעבודה זו. 1. מדידת ו הגדרת מדרון Flume לאטום את השקע של העשן ולמלא את המים עדיין. הערה: שיטת האיטום תהיה תלויה בתכונות הערוץ. במקרה המוצג כאן, החלק המוליך של הערוץ מצויד באוגן צימוד, ולכן איטום התקבל על ידי החדרת תקע פלסטיק לאוגן עם מכונת גומי ביניהם. הפעל את שקע הבורגO להגדיר מדרון ערוץ שרירותי. המתן לפחות 30 דקות כדי לאפשר למים להשיג שקט. כדי לבדוק את התנודות מתנודד ואת ההישג של מים עדיין במצב, מקום מד נקודת על הקירות דמדומים שוב ושוב למדוד את גובה המשטח החופשי. מניחים את נקודת הצבע על הקירות ערוץ במקומות מרובים ולקחת קריאות של גובה המשטח החופשי. הערה: הקריאות נבדלות זו מזו כשהעשן נוטה כאשר משטח המים אופקי. חישוב ערך המדרון מבוסס על אינטרפולציה ליניארית של הקריאות על ידי נקודת הצבע. קח מדידה עם חיישן מרחק לייזר המחובר לאחד הקורות התומכות בערוץ ומצביע על הרצפה. הערה: חיישן הלייזר מחובר לצמיתות לצמיתות ולכן לא נדרשות פעולות בפרוטוקול להגדרתו. חזור על שלבים 1.2-1.6 עבור מגוון רחב של תנאי המדרון. התאם אמשוואה ליניארית לנקודות הניסוי במישור קרטזי עם מדידת הלייזר על הציר האופקי ומדידת מדרון הערוץ על הציר האנכי. קביעת פונקציית העברה ממדידת לייזר למדרון הערוץ (ולהיפך). .2 הגדרת תצורת העבודה הכן סט של לוחות פלדה (עובי 2 מ"מ) עם מימד הכולל שווה לזה של הערוץ התחתון. הערה: כאן, ארבע צלחות בגודל של 1.3 x 0.3 m 2 שימשו. צור מיטה מחוספסת קבועה על ידי הדבקת חלקיקים משקעים מעל צלחות. כדי לעשות זאת, לצייר את הצלחות עם שני רכיב שרף פוליאסטר, ולאחר מכן להפיץ שכבת משקעים (1-1.5 ס"מ) עליהם. הערה: חלקיקי משקעים המשמשים כאן היו גרגרים Polybutylene Terephthalate (PBT), מיוצרים בצבע לבן עם גודל של 3 מ"מ. עם ההליך לעיל, עובי משקע מודבק על הצלחת דומה גודל החלקיקים. WAit לפחות 24 שעות כדי לאפשר שרף להתייבש, ולאחר מכן להסיר את משקע עודף על ידי הטיה צלחות ולתת משקע להחליק משם. צבע את המשטח בשחור עם צבע תרסיס עמיד במים. המתן לפחות 10 שעות כדי לאפשר לצבע להתייבש. מניחים את הצלחות המצופות בשקע משקעים (ראה שלבים 2.1-2.3) לתוך העשן ועל גבי פוליוויניל כלוריד (PVC) כדי ליצור את החלק התחתון של קטע עבודה. שימו לב למיקום של לוחות רצופים כדי להבטיח המשכיות של המיטה. הערה: השימוש בתמיכות PVC הוא אופציונלי. במקרה זה, החתך של הקטרת (0.3 מ 'רוחב ו -0.45 מ' גובה, המקביל ליחס רוחב-לעומק הנמוך מ -1) תוכנן במקור על מנת להפעיל ניסויים בתחבורה משקעים בשכבת משקעים רופפים. הניסוי המוצג בכתב יד זה היה במקום לרוץ עם מיטה קבועה, המוביל ערכים יוצאי דופן, נמוך מדי של יחס רוחב לעומק. תומך PVC היו ולכן נעשה שימוש כדי להשיג גדולR ערך עבור יחס זה. מניחים סדרה של מכסים אקריליים שקופים (המכסים את אורך הערוץ כולו) על קירות הערוץ כדי ליצור קטע עבודה מקורה. הערה: בעומק המתואר כאן, המכסים הם תיבות פנימיות עם גובה של 20 ס"מ, פשוט הנחת מעל הקירות הלהבה. לכן, מים מסוימים נמצאים בצד המכסה במהלך הניסויים, אבל לא משנה באופן משמעותי את הזרימה בתוך העשן. סעיף העבודה המשמש בניסוי המוצג להלן היה גדול כמו 0.3 mx 0.105 מ ' 2 . 3. קביעת תנאי זרימה קבועה הפעל את המשאבה, מלא את הערוץ במים והשתמש בשסתום הרגולציה כדי לקבוע את קצב הזרימה. הערה: בעבודה זו, קצב הזרימה נמדד באמצעות מד זרימה אלקטרו-מגנטית המונח לאורך צינור ההולכה. השתמש רגולטור מים זנב כדי להגדיר את העלאת ראש הלחץ מעט מעל המכסים הערוץ, להבטיח כי יש זרם מכוסה אבל להימנעכוח מכני משמעותי על המכסים. הערה: בערוץ המוצג כאן, תקנה של מים זנב מושגת על ידי מערך של מקלות הממוקם בקצה הלהבה. שוב ושוב למדוד את קצב הזרימה ואת ראש הלחץ כדי לבדוק את היציבות של תנאי הזרימה. 4. אפיון התפלגות הזרימה מדוד את הפרופיל האנכי של הרכיב המהיר של זרימת זרם במיקומים שונים. מניחים את החללית של מהירות הקול Profiler מהירות (UVP) מעל מכסה העטיפה באמצעות בעל בדיקה המתאים. מניחים את החללית על הנטייה הנבחר עם הזנב לכיוון כניסת הערוץ. החל המתאים ג'ל צימוד קולי במרחב בין קצה בדיקה המכסה, כדי למנוע את המעבר של גל קולי דרך האוויר. חבר את החללית למודול הרכישה שלה. הערה: במקרה הנוכחי, בעל בדיקה היה עשוי PVC וכולל בסיס עם נוטהמדריך המצורף. תמיכה זו נבנתה לאחר בחירת זווית בדיקה. מדגם כמה פרופילים מהירות מיידית. הערה: עם המכשיר המשמש בניסוי זה, צעד זה נדרש להגדיר ידנית את התדירות של קרן אולטרסאונד הנפלט, תדר החזרה הדופק, החלטה, ואת המספר הרצוי של פרופילים מיידיות. פרופילים נרכשו ונשמרו ללא הרף כאשר הגיע המספר הרצוי. חזור על שלבים 4.1.1 ו – 4.1.2, פרט למקומו עם הזנב לכיוון שקע הערוץ. להעריך את הצורך האות de-spiking 24 על ידי בדיקה ויזואלית של ההתפתחויות זמן נרכש של מהירות זרימה. בצע דה spiking במהלך עיבוד הנתונים במידת הצורך. חישבו את מהירות המהירות הממוצעת עבור כל מיקום מדידה (שער) של ה – UVP כדי להשיג פרופילים ממוצעים בזמן של הרכיב המהיר של שני מידות המדידה (עם זנב בדיקה לכיוון ה -ערוץ כניסת ו מוצא). השתמש בהרכב הטריגונומטרי של שתי המהירות החכמות הנמדדות בכל גובה כדי להשיג את מרכיבי מהירות הזרם והאנכי. עם v ו- up למטה כמו המהירות הממוצעת בזמן נמדדת צעדים 4.1.2 ו 4.1.3, בהתאמה, לקבוע את הזרם חכם ( u ) ו אנכי מהירות ( v ) רכיבים כמו: איפה, α הוא נטייה של בדיקה לגבי הערוץ. התאימו את ערכי המרחק עבור מיקומי המדידה בפרופיל עבור חומרי הדפסה שונים (ג 'ל, אקריליק ומים) שדרכו קרן אקוסטית נסע 25 . חזור על שלבים 4.1.1 עד 4.1.7 עבור כל מיקומי המדידה. <li> מדוד את מהירות הגזירה מהפרופיל האנכי של רכיב מהירות הזרם. קביעת טווח של הגבהים, שבהם הפרופיל של רכיב מהירות הזרם מציין מגמה ליניארית בחלקה חצי לוגריתמית (ראה איור 2 ). הערך את מהירות גזירת u s מהפרופיל נמדד על ידי התאמת משוואה לוגריתמית כדלקמן: כאשר u ( z ) היא מהירות הזרימה הממוצעת בזמן בגובה z מסוים מהמיטה, κ הוא קבוע הקארמן השווה ל- 0.4, ו- z 0 הוא אורך מחוספס הידרודינמי. לכמת את אי הוודאות בהערכת מהירות הגזירה 26 כמו: כאשר N הוא מספר הערכים המשמשים עבור cהתאמת urv ו- j הוא מונה הנעה בין 1 ל N. 5. ביצוע ניסוי תחבורה משקעים הגדר את הפרמטרים המצלמה הרצוי (רזולוציה, תדר). באמצעות תמיכה של יצרן המצלמה, לצרף שתי מצלמות פעולה לקירות לרוחב של המכסים הפונים אל תעלת התחתונה בשני מקומות חכמים. ודא כי אזורי המיקוד של שתי המצלמות חופפים. כוונן את מיקום המצלמה ואת כיוון ההדפסה על ידי ניסוי וטעייה. לכידת וידאו קצר מכל מצלמה, לצפות בסרטונים ולשנות את המיקום או הכיוון של המצלמה אם שני אזורי המיקוד אינם חופפים או להציג את המצלמה אינה מיושרת היטב עם העשן. הערה: בעבודה הנוכחית, המצלמה הופעלה ב 30 fps עם רזולוציה של 1,920 × 1,080 פיקסלים. קבע מצב זרימה קבועה כפי שמתואר בשלבים 3.1 עד 3.3. להאכיל את החלקיקים הלבנים (זהה לאלה tהכובע היה מודבק וצבוע שחור במדרגות 2.2 ו 2.3) לתוך הזרימה על פתח העשן. בחר קומץ של חלקיקים ולשחרר אותם (חלקיק כל כמה שניות), שמירה על ריכוז נמוך של חלקיקים לבנים מעל המיטה השחורה. המשך להאכיל למשך כל תקופת הניסוי. הערה: ריכוז החלקיקים נמוך מפשט 17 תהליך המעקב בהשוואה למצבים בהם ריכוז גבוה 18. ואכן, ההתאמה בין חלקיק אחד בתמונה מסוימת עם אותו חלקיק בתמונה הבאה מבוססת על חלון חיפוש סביב המיקום הקודם של החלקיק 19 , 27 ; ריכוז גבוה יותר מגדיל את האפשרות לאתר יותר מחלקיק אחד בחלון החיפוש, וכתוצאה מכך מוביל חוסר התאמה. אם נורית האורות כבויה, הפעילו אותם כאשר יש צורך לסנכרן את המצלמות. התחל לירות על ידי הפעלת המצלמותעם הבקרות המתאימות. כבה את האורות בחדר לאחר שהבטיח כי שתי המצלמות החלו לצלם. הערה: בדרך זו, הזמן שבו האור היה כבוי יהיה ניתן לזהות בבירור מן ההיסטוריה של עוצמת פיקסל בתמונות, ובכך (עם פחות מ -1 מסגרת דיוק) את הזמן המעבר בין שני סרטים שנרכשו להיות נחוש. הדמיון לא יכול כמובן להיעשות בחושך. בעבודה הנוכחית, הניסוי השתמש רק תאורה טבעית (כמו קיר בצד של החדר הוא עשוי זכוכית לחלוטין). אם תנאי התאורה משתנים באופן משמעותי במהלך הניסוי, הריצה צריכה לחזור על עצמה משום שהתאורה משפיעה על זיהוי החלקיקים ועל המעקב המתואר להלן. שמור לצלם למשך הרצוי (כאן, 15 דקות), ואז לעצור את המצלמות. הערה: תוצאות נציג מוצגות להלן למשך תקופה של 100 שניות. חזור על צעדים מ 5.2 ל 5.7 עבור כל מצב הידרו דינמי אחר הרצוי (עבורלמשל, קצב זרימה שונה). הערה: במהלך הניסויים המתוארים כאן, היו כמה חלקיקים שנלכדו על המיטה לאחר הירי. יש להסיר אותם לפני בדיקת תצורה אחרת, על ידי הרמת המכסה, באמצעות מברשת כדי להסיר את החלקיק, ולהחליף את המכסה. 6. Preprocessing תמונות תקן את עיוות התמונה עקב אורך עדשה מוגבל על ידי החלת שינוי רדיאלי לקואורדינטות פיקסל ומיפוי מחדש של התמונות. התאם על ידי ניסוי גורם כיול הדרוש כדי להחיל את השינוי. הערה: בהינתן r כמרחק מכל פיקסל למרכז התמונה, ניתן לחשב מרחק משתנה כ: כאשר k הוא גורם הכיול שיש להתאים אותו על ידי ניסויים 28 , המבוססים על בדיקה ויזואלית של הצדדים התחתונים, אשר אמור להופיע כקווים ישרים בתמונהS. קביעת המרה תמונה ליניארית מפיקסל למרחק אמיתי באמצעות מטרות להציב במרחקים ידועים בגובה של המיטה, על קירות לרוחב של העשן. הערה: ניתן לבצע זאת למשל בשפת תכנות (ראה טבלת חומרים ), באמצעות הפקודה imread לפתיחת קובץ תמונה, הפקודה ginput ללחוץ על המטרות ולקבל את הקואורדינטות בפיקסלים, ולמצוא פרופורציה בין כל כך נקבע פיקסל קואורדינטות האמיתית. 7. זיהוי ומעקב אחר חלקיקים הערה: יש לבצע את כל הפעולות הבאות עבור התמונות שנאספו על-ידי שתי המצלמות, בנפרד. זיהוי ומעקב של חלקיקים בוצעו באמצעות זרמים 29 . תוכנה זו זמינה באופן חופשי על חקירה למפתח שלה. הזרמים כבר הועסקו על ידי המחברים במספר ניסויים למיטה-לואהD הובלה בתנאים שונים 3 , 16 , 17 , 18 , 28 , 30 . ייבוא מסגרות על-ידי לחיצה על תמונה ← יצירת רצף תמונות . הזן את שלב הזמן בין שתי מסגרות לבין גורם כיול התמונה. בחר את קובצי התמונות שייכללו ברצף. לחץ על אישור . הערה: במקרה זה, מרווח הזמן היה 1/30 s (המקביל לשיעור המסגרות שהוזכר בשלב 5.1) ומקטע הכיול של התמונה היה 0.5 מ"מ / פיקסל. זיהוי חלקיקים הפק מפות אינטנסיביות עבור כמה תמונות שנבחרו באופן אקראי על מנת למצוא את עוצמת העוצמה האופיינית (מעל סולם מ -0 עד 255) לפיקסלים המתאימים לחלקיקים לבנים. לחץ לחיצה ימנית על רצף התמונה שנוצר ובחר אופתצוגת תמונה en. החזקת Shift , לצייר כל מלבן מעל התמונה. לחץ לחיצה ימנית על המלבן ובחר ShowIntensityMatrix . בחר ערך סף מתאים. הערה: במקרה הנוכחי, הסף נקבע על 80. סף את התמונות מבוסס על ערך עוצמת וגודל צפוי של כתמים לבנים בתמונות בינאריות. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על רצף התמונות שנוצר ובחר באפשרות הצג תהליך פתוח . לחץ על חדש , בחר מסנן תמונות צינור ולחץ על אישור . תן את התהליך שם, לספק את שם הרצף ולחץ על אישור . לחץ פעמיים על צינור המסנן , לחץ על חדש , בחר הסר רקע ולחץ על אישור . בחלון התהליך , לחץ על חדש , בחר זיהוי חלקיקים ולחץ על אישור . בחר סף יחיד ולחץ על אישור . באלגוריתם </eM>, קלט את עוצמת הסף והגביל את קוטר הנקודות, ולאחר מכן לחץ על אישור . בחר את התהליכים שנוצרו, לחץ על הוסף צינור ולאחר מכן על ביצוע . הערה: גודל נקודה כאן היה בין 0.5 ל 8 מ"מ. גודל המקום מתייחס לגודל החלקיקים, אך גם תלוי בתנאי התאורה. למעשה, הנקודה תואמת את האור המשתקף על ידי חלקיק ולא על החלקיק עצמו. עקוב אחר חלקיקים לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על רשומת החלקיקים שנוצרה ובחר באפשרות הצג את תצוגת התמונות . גלול בין המסגרות על-ידי לחיצה על לחצני החצים קדימה ואחורה. צפה בתצורות חלקיקים טיפוסיים בין תמונות עוקבות על ידי הזזת הסמן מעל הנקודות המוצגות וקריאת הקואורדינטות. קביעת חלון חיפוש מתאים בהתאם. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על רשומת החלקיקים שנוצרה ובחר באפשרות הצג תהליך פתוח </em> לחץ על חדש , בחר צינור ניתוח PTV ולחץ על אישור . תן את התהליך שם ולחץ על אישור . לחץ פעמיים על צינור ניתוח PTV , לחץ על חדש . בדף ' תמחיר' , בחר ' מרחק' . בדף האופטימיזציה , הזן את המיקום החכם והרוחבי ואת הממד של חלון החיפוש ולחץ על אישור . בחר את תהליך שנוצר, לחץ על הוסף צינור ולאחר מכן על ביצוע . הערה: מסלול החלקיקים חייב להגיע באופן אידיאלי לסוף אזור המיקוד או לזמן הניסוי הסופי. באופן דומה, הוא חייב להתחיל בתחילת אזור המיקוד או בזמן הראשוני. עם זאת, מסלולים נמדדים ניתן להפריע באופן בלתי צפוי, בדרך כלל בגלל חלקיק אינו מזוהה במסגרות מסוימות בשל בעוצמה נמוכה או בתדירות נמוכה יותר, עקב התאמה החלקיקים החמיץ בין שתי מסגרות רצופות. אם המסלול מסתיים מבלי להגיע לגבולות של tiחלון תצפית בחלל, ניתן לחפש מועמדים לחיבור מחדש; בחר אלה במיקום קרוב וקרוב לאחר סוף המסגרת האחרונה לפני ההפרעה. בדרך זו, מסלול יחיד עבור חלקיק יכול להיות משוחזר כמפורט בשלב 7.3.6. אם יש הפרעות במסלולים שנמדדו, תקן אותם על ידי חיבור מחדש של המסלול באמצעות חלון חיפוש המוקדש למטרה זו. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על רשומת החלקיקים שנוצרה ובחר באפשרות הצג תהליך פתוח . לחץ על חדש , בחר ליצור שדה נתיב Lagrangian ולחץ על אישור . לחץ שוב על אישור . הוסף את התהליך לצנרת ולחץ על ביצוע . לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על רשומת החלקיקים שנוצרה (השנייה) ובחר באפשרות הצג תהליך פתוח . לחץ על חדש , בחר להצטרף נתיבים Lagrangian ולחץ על אישור . בעמוד פרמטרים , הזן את הפרטים של חלון החיפוש ו- cללקק בסדר . הוסף את התהליך לצנרת ולחץ על ביצוע . לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על רשומת החלקיקים שנוצרה (השנייה) ובחר שמור נתיבים לקובץ טקסט . הזן נתיב ושם קובץ, ולאחר מכן לחץ על אישור . 8. הצטרפות מסלולים ממצלמות שונות הערה: זהו פעולה הכרחית כדי לנצל את השימוש של מצלמות מרובות כדי להגדיל את גודל אזור המדידה. השלבים מבוצעים על ידי קוד MatLab ( join_cameras.m ) עם ממשק משתמש גרפי שפותח על ידי המחברים (ראה קבצי קוד משלימים ). עיון בתיקיות המחשב ולמצוא קבצי המסלול עבור שתי המצלמות ולחץ על מצא לעקוב אחר מאפיינים . בצע את ההתייחסות ( x , y ) של שני המצלמות האחידות על ידי יישום תרגום של קואורדינטות לנתונים מהמצלמה במורד הזרם. לקבועהקבועים שישמשו לתרגום לאורך שני הכיוונים מהיעדים הגלויים בתמונות משני המצלמות. הזן את הערכים הנדרשים ולחץ על מדיית מערכת Make Reference . הערה: עד לנקודה זו, נעשה שימוש בהפניה עצמאית למצלמות עם (0,0) בפינה השמאלית התחתונה של התמונות, x -axis ימינה ו- y -axis כלפי מעלה. התרגום של הקואורדינטות ששימשו בעבודה זו היה 760.15 ו -1.5 פיקסלים בכיוון הזרם והרוחבי, בהתאמה. קבע את אזור החפיפה בין שני הנתונים וקלט את גבולותיו בתיבות הטקסט המתאימות. הערה: אורך החפיפה ביצירה זו היה בין 760.15 ל 880.11 פיקסלים בכיוון הזרם, וכיסה את רוחב הערוץ כולו. הסר מן הדוגמאות את כל המסלולים כי הם קצרים מאורך של השטח החופף, על מנת להגביל את הניתוח למצבים פשוטים (ראה איור 1 ). בלשים אורך סף בתיבת הטקסט הקשורים ולחץ על הסר קצר או שווה (מ"מ) . הצטרף לרצועות מזג את המסלולים לעקוב אחר החלקיקים משני המצלמות על ידי לחיצה על טבלאות מיזוג . הזן ערכים מבוקשים עבור סובלנות של חפיפה (כאן, 10 מ"מ) בזרם חכם וכיווני רוחבי ולחץ על JOIN . הערה: לאחר לחיצה על JOIN , בצע את הפעולות הבאות. גלול את המסלולים עד שתמצא מסלול המסתיים באזור החפיפה. חיפוש מועמדים להצטרפות, בין מסלולים המתחילים ויוצאים מהאזור החופף. אם נמצא מועמד, השווה את הזמנים שבהם שני המסלולים נמצאים באזור החפיפה. אם תקופות זמן אלה מסכימות זו עם זו, לחשב את ההבדלים בין קואורדינטות החלקיקים בשתי המסלולים בכל הנקודות האפשריות. קח את שורש הריבוע של ההפרש הריבועי הממוצע של ערכי x ו- y עבור הערך של הפוטנציאלשני מסלולי החלקיקים להיות שווים. אם מחוון זה נמוך מערך סף, הצטרף לרצועות. לבנות מסלול חדש המתאים, בחלק חופף, לממוצע של שני הקודמים. חזרו על כל הפעולות הללו עד שלא יהיו שום מישקים חדשים. ערך הסף המשמש בעבודה זו היה 10 מ"מ בשני הכיוונים. תן שם לקובץ התוצאה ושמור את הרצועות המצורפות על ידי לחיצה על שמור מסלולים . איור 1. מצבים של הצטרפות הצטרפות. המסלולים של המצלמה במעלה הזרם הם באדום וממצלמה במורד הזרם נמצאים בירוק (ייצוג חד ממדי למען הפשטות). הקווים המקווקווים האנכיים קשרו את החפיפה הנומינלית. בשל הפרעה אפשרית של רצועות, מגוון התוצאות גדול יותר מזה של trAcks (המקביל ארבעת המקרים הראשונים שרטט) עם המסלול מן המצלמה הראשונה להגיע לאזור החופף ואת המסלול מן המצלמה השנייה עוזב אותו. מספר כולל של 13 מצבים אפשריים תיאורטית מוצג. כדי לפשט את הניתוח, מסלולים קצרים מאורך האזורים החופפים אינם נכללים בנתונים המקדימים. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו. 9. ניתוח קינמטיקה תחבורה שקיעה החל מן הנתונים שהתקבלו קבוצה המכילה את המסלול של כל חלקיק מועבר, לידי ביטוי במונחים של ( x , y ) עמדה נלקחה בכל נקודת זמן, לבצע מגוון של ניתוחים סטטיסטיים עבור תיאור של קינמטיקה חלקיקים העומס על המיטה 3 , 4 , 5 , 8 </suP> , 16 , 17 , 18 .

Representative Results

התוצאות המוצגות בסעיף זה הן עבור ניסוי שבו המדרון העגום נקבע לאפס (ערכי המדרון חושבו בדייקנות של 0.05%). המשקע בשימוש נעשתה של חלקיקים PBT שהיו מעין-כדורית, עם מ"מ גודל d = 3 וכן עמ 'צפיפות ρ = 1270 ק"ג / מ' 3. הניסוי היה מופעל עם קצב זרימה Q = 9.7 × 10 -3 m 3 / s וכתוצאה מכך מהירות בתפזורת U = 0.31 m / s. עבור מדידות המהירות עם UVP, בדיקה 2 מגהרץ שימש ב 81 ° היצר. מהירות הנתונים נרכשו ב 20 הרץ עבור 250 s. באיור 2 מופיע פרופיל המהירות המייצגת. היא צולמה בציר הערוץ ובגובה 4.5 מ 'מפרץ האפונים, שם התפתח הזרימה במלואה. ערכים מסוימים הקשורים למדידות גובה לא חוקיות הוסרו. אסימטריהC פרופיל נבעה מחספוס שונים של מכסה פלסטיק ומיטה משקע. המגרשים גם להראות את החלק של הפרופיל המשמש להערכת מהירות הגזירה, קבלת u S = 25.9 ± 1.3 מ"מ / s. מספר ריינולדס החלקיקים (Re p = u ים × ד / ν, עם ν כמו צמיגות קינמטיקה של מים) היה אפוא שווה 78, המציין משטר transitionally מחוספס. הדמיה של הובלה משקעים בוצעה עם שתי מצלמות להציב ב 3.5 מ 'ו 4.3 מ' מפרץ הכניסה. המצלמות פעלו בתדירות של 30 fps ועם רזולוציה של 1,920 x 1,080 פיקסלים. הגורם לתיקון עיוות התמונה היה k = 0.6. לאחר הסרת עיוות, כיול התמונה היה 1 פיקסל = 0.5 מ"מ. אורך החפיפה היה בין 760.15 ל 880.11 מ"מ (כאשר האחרון היה אורך של אזור המיקוד של אשוחSt מן הקצה במעלה שלה). עוצמת הסף לזיהוי חלקיקים הוגדרה ל -80, וגודל הכתם הצפוי נע בין 0.5 ל -8 מ"מ. חלון החיפוש עבור מעקב החלקיקים היה כדלקמן: 1 מ"מ במעלה הזרם 7 מ"מ, 4 מ"מ רוחבית. חלון החיפוש עבור חיבור מחדש של מסלולים שנקטעו היה כדלקמן: 1 מ"מ במעלה הזרם 31 מ"מ במורד, 16 מ"מ רוחבית לאורך 4 המסגרות הבאות. ערך הסף של השורש הריבועי של ההפרש הריבועי הממוצע של ערכי x ו- y בין שני מסלולים שיצטרפו נקבע ל -10 מ"מ. רצועות החלקיקים נמדדים באמצעות תת קבוצה של 3,000 תמונות מכל מצלמה (המקביל ל -100 S משך) מתוארים באיור 3 . מסד הנתונים הבין 37 ו 34 מסלולים מן במעלה במורד הזרם המצלמה, בהתאמה. חפיפה של המסלולים המתקבלים על ידי שתי המצלמות מוצע הראשון ולאחר מכן את הסט מלא של tמדפים מוצגים. נראה כי החפיפה בחלק המרכזי של אזור המדידה הייתה משביעת רצון. 12 קישורים התקבלו בסוף 59 מסלולים. המסלול הארוך ביותר כלל את כל חלון התצפית באורך כולל של כ -1.6 מ '(יותר מ -530 מידות חלקיקים, 15.2 עומק זרימה או רוחב של 5.3), שהוא גדול מאוד בהשוואה למחקרי ספרות אחרים שבהם בוצעו ניתוחים דומים 3 , 4 , 5 , 8 . על ידי לקיחת מסגרת Lagrangian, האינדיקטורים העיקריים של קינמטיקה החלקיקים מוחלים כאן במונחים של תכונות של חלקיקים כשות. תחת התחבורה לסירוגין במיטה כמו אחד בניסוי זה, אלה כשות הם תנועות מופרדים על ידי תקופות מנוחה. כדי לזהות כשות בתוך מסלול מלא עבור חלקיק אחד, זיהוי תנועת החלקיקים והדממה הואצעד ראשוני הכרחי. בעבודה זו, אנו מיישמים קריטריון 30 אשר רואה חלקיק בתנועה ברגע מסוים, אם x המיקום שלה באותו רגע הוא גדול יותר מאשר כל אלה הקודם נמוך מכל אלה. מספר כולל של 98 כשות הושג מתוך 59 מסלולים חלקיקים נמדדים. איור 4 מתאר את התפלגות זרם התדרים המצטברת (CFD) למשך האורך והמשך. איור 2: פרופיל מהירות מדידה. (למעלה) פרופיל אנכי ממוצעים בזמן של רכיב מהירות הזרם. (תחתון) אמידת מהירות הגזירה על ידי התאמת משוואה לוגריתמית לחלק התחתון של הפרופיל. שים לב כי ציר אנכי החל העליון של הערוץ מכוונת כלפי מטה משמש העלילה הראשונה, represe Nting התוצאה מן המדידה עם UVP. ציר מקרקעית הערוץ ומכוון כלפי מעלה משמש במקום זאת במגרש השני, לפי הצורך, כדי לאמוד את מהירות הגזירה על ידי התאמת המשוואה. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו. איור 3: תצוגת תוכנית של מסלולי חלקיקים נמדדים. (למעלה) המסילה של שתי המצלמות (מצלמה במעלה הזרם באדום ומורד במורד השחור). (תחתון) המדגם של רצועות הצטרפו (שינוי צבע לבהירות וכמה מסלולים מודגשת על ידי קו עבה). אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו. 4 "class =" xfigimg "src =" / files / ftp_upload / 55874 / 55874fig4.jpg "/> איור 4: התפלגות התדר המצטברת (CFD) של אורך הופ (למעלה) ומשך (למטה). בתוך כל מסלול של איור 3 , החלקיק היה מתויג בכל רגע כדי לייצג אם החלקיק היה בתנועה או במנוחה באותו רגע. חלקיקים של חלקיקים הוצאו אז מן המסלולים כמו חלקים בין entryment החלקיקים (המעבר מדממה לתנועה) ואת חוסר איזון (המעבר מתנועה לדממה). הדגימות שהתקבלו עבור אורך הופ ומשכים שימשו כדי ליצור את ההפצות המתוארות כאן. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו. קוד משלים קבצים: join_cameras.m בבקשהלחץ כאן להורדת קובץ זה.

Discussion

תכנון ניסוי התחבורה של מטען עם הדמיית חלקיקים כולל מספר שלבים, כולל בחירת תצורה ניסיונית וכלים לחומרה, מדידת זרימה, זריעת חלקיקים והדמיה, וניתוח תמונה. וריאציות בכל שלב יש יתרונות וחסרונות. המאפיינים העיקריים של הפרוטוקול המוצגים בכתב יד זה הם:) i (שימוש בזרימה בלחץ ובמיטה גסה קבועה,) ii (זריעת מספר נמוך של חלקיקי עומס למיטה בעלי צבע מנוגד לצבע המיטה הקבוע,) iii באמצעות אור טבעי ו, (iv) באמצעות מצלמות מרובות כדי לקבל מסלולים עצמאיים לעקוב להיות מחוברים זה לזה.

השיטה הניסויית ועיבוד הנתונים מאפשרים את העברת חלקיקי העומס על מנת לאמוד את המדידה הסופית. הזרימה המכוסה מבטיחה ראייה אופטימלית של החלקיקים הנעים. המיטה קבועה עם זאת, מונע תצפית של כמה תהליכים ( למשל , אלה מקושרים עם vertica • התפשטות של חלקיקי משקע בתוך שכבת העומס הפעילה), ובכך מגבילה את תחולת הטכניקה על עומסי מיטה חלשים.

הגודל של דגימות הנתונים שהתקבלו באמצעות רק 100 של הסרט היה קטן יחסית. עם זאת, גודל המדגם יכול בקלות להיות מוגברת על ידי הארכת משך ניסיוני של רכישת התמונה ועיבוד. האכלה מספר מצומצם של חלקיקים דורשת זמן ניסיוני ארוך יותר מאשר האכלה בשיעור גבוה משמעותית; אבל זה שווה את המאמץ בגלל מעקב חלקיקים פשוט יחסית בשל ריכוז קטן של חלקיקים בתנועה ואת השימוש בצבעים שונים, שניהם להפחית את ההסתברות של מעקב אחר טעויות. השימוש באור טבעי בניסוי ימנע את הצורך בהתקני תאורה; עם זאת, החיסרון הוא כי תאורה טובה תלויה בתנאי מזג האוויר.

CFDs של אורך הופכה החלקיקים ומשך מתוארG> "איור 4 מציג את הערכים הנמוכים ביותר כמו אלה השכיחים ביותר.הערכים הנמדדים הגדולים ביותר של אורך הופ ומשך היו סביב 600 מ"מ ו 7, בהתאמה, זה היה גדול משמעותית לעומת ערכים מקבילים של הספרות ⁴ ^, ¹⁶ ^, ³⁰ , שכן מדידת מסלולים ארוכים יותר עלולה להסתכן בקפיצות חלקיקים ארוכות.היתרון של שימוש בשתי מצלמות ניכר בהתחשב בכך שלמצלמה אחת היה אורך מוקד של כ -850 מ"מ, שלא יהיה גדול בהרבה מערכי אורך הופ שימדדו. פרוטוקול המדידה באמצעות שתי מצלמות במקום, הבטיח הפרדה מספקת בין קשקשי אורך של התהליך לבין אלה של שדה מדידה, ובכך להפחית את הסיכון של biasing התוצאות הפנומנולוגיות בשל מגבלות ניסיוני.כמו כן, ניתן להתמקד גם באזור המיקוד על ידי הגדלת מספר המצלמות להציב לאורך העשן.

הליך חלופי לעומת פרוטוקול המתואר כאן היא ליצור תמונות חופפות לפני זיהוי החלקיקים ומעקב. הפרוטוקול שלנו (של ביצוע מעקב פעמיים וקישור מסלולים החלקיקים) היה המועדף כמו מיזוג התמונה שיטה היה להכפיל את הגודל של קבצי הנתונים, הדורש צריכת זיכרון זה לא היה זול.

עם אלגוריתמים לעיבוד המתוארים כאן, כמה מסלולים החלקיקים שהיו קצרים מאורך השטח החופף נמחקו כי הם מנעו שחזור מלא של מסלולי משקעים. עם זאת, אורך הסף של 120 מ"מ היה בסדר גודל אחד קצר יותר מאשר אורך המסלול שניתן להשיג, ועל אובדן נתונים אלה היה מקובל לכן. יתר על כן, המסלול שהצטרף לראות את 8 המקרים התחתונים של איור 1 לא יאפשר להגדיל משמעותית אורך המסלול להתקבל. מצד שני, מצבים אלה עשויים לעזורב אחזור של מסלולים ארוכים, כגון המצב בתרשים 5 כי יכול להיות עקב הפרעות המסלול. במקרה דומה, ניתן לשחזר מסלול ארוך על ידי פעולות הצטרפות חוזרות. עם זאת חשוב לזכור כי הפרעות המסלול כמו אלה בתרשים 5 קשורות בבירור לתהליך המעקב ולא לתהליך ההצטרפות.

כתב היד הזה הציג תוצאות הוכחה של מושג עבור ניסוי אחד, כדי להדגים את היכולות של הפרוטוקול שאומץ. בניסויים עתידיים, הפרוטוקול יחול על סדרה של תנאים הידרו דינמיים שונים כדי להשיג ניתוח מפורט של העומס המיטה תהליך הובלה.

איור 5: מצב של מסלול הצטרפות לנוכחות של הפרעות. </חזקה> ההצטרפות של מסלולים אלה למסלול אחד אינה אפשרית עם הפרוטוקול המתואר כאן. כפי שצוין ב איור של איור 1 ו בשלב 8.4 של הפרוטוקול, מסלולים קצרים מאורך של האזור החופף אינם נכללים. זה מבטל את המסלולים האדומים וירוקים קצר; לכן, לא ניתן לחבר את שאריתן הארוכות, כי אין להן נקודה משותפת. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

עבודה זו נתמכה על ידי הסוכנות למחקר, באמצעות תוכנית המסגרת השביעית של האיחוד האירופי, תמיכה בהכשרה ופיתוח קריירה של חוקרים (מארי קורי – FP7-PEOPLE-2012-ITN), אשר מימנה את רשת ההדרכה הראשונית (ITN) HYTECH "הידרודינמית תחבורה בממשקים הטרוגניים קריטיים מבחינה אקולוגית" (מס '316546). הוא נתמך גם על ידי פולו טריטוריאלית די לקו של הפוליטניקו די מילאנו. הניסויים בוצעו במהלך ביקור של ס"ס בפוליטניקו די מילאנו כמדען אורח. המחברים מודים לטארסיסיו פאציני, סטפניה גרבי, פרנצ'סקו מוטיני (תלמידי B.Sc בפוליטניקו די מילאנו) וסייד עבאס חוסייני-סאדבאדי (עמית בפרויקט הייטק ותלמיד דוקטורט בפוליטניקו די מילאנו) על תמיכתו פעילות ניסויית וניתוח הנתונים. המחברים מודים בהכרת תודה לפרופ 'רוג'ר נוקס (אוניברסיטת קנטרברי, קרייסטצ'רץ', ניו זילנד) על מתן ה- Sתוכנות treams ועצות מתמיד. לבסוף, המחברים מודים לעורך הניהול של JoVE ושלושה מבקרים אנונימיים על הערותיהם ומעוררי המחשבות שלהם, שבזכותם כתב היד יכול להשתפר בצורה משמעותית.

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

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).
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).
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).
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).
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).
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).
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).
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).
Radice, A., Malavasi, S., Ballio, F. Solid transport measurements through image processing. Exp Fluids. 41 (5), 721-734 (2006).
Radice, A., Ballio, F. Double-average characteristics of sediment motion in one-dimensional bed load. Acta Geophys. 56 (3), 654-668 (2008).
Radice, A. Use of the Lorenz curve to quantify statistical nonuniformity of sediment transport rate. J Hydraul Eng. 135 (4), 320-326 (2009).
Radice, A., Ballio, F., Nikora, V. On statistical properties of bed load sediment concentration. Water Resou. Res. 45 (6), W06501 (2009).
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).
Campagnol, J., Radice, A., Ballio, F. Scale-based statistical analysis of sediment fluxes. Acta Geophys. 60 (6), 1744-1777 (2012).
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).
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).
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).
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).
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).
Ramesh, B., Kothyari, U. C., Murugesan, K. Near-bed particle motion over transitionally-rough bed. J Hydraul Res. 49 (6), 757-765 (2011).
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).
Ettema, R., Garcìa, M. H. Ice effects on sediment transport in rivers. Sedimentation Engineering. , 613-648 (2008).
Knack, I., Shen, H. Sediment transport in ice-covered channels. Int J Sediment Res. 30 (1), 63-67 (2015).
Goring, D. G., Nikora, V. I. Despiking acoustic Doppler velocimeter data. J Hydraul Eng. 128 (1), 117-126 (2002).
Nowak, M. Wall shear stress measurement in a turbulent pipe flow using ultrasound Doppler velocimetry. Exp Fluids. 33 (2), 249-255 (2002).
McCuen, R. H. . Microcomputer applications in statistical hydrology. , (1993).
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).
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).
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).

Play Video

PDF

DOI

DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite This 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).

Automatically Generated