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Lien entre la microstructure des matériaux poreux et leur perméabilité : mise en évidence des paramètres géométriques et topologiques influant sur les propriétés de transport par analyses d’images microtomographiques, Link between the microstructure of porous materials and their permeability

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Description

Sous la direction de Dominique Bernard
Thèse soutenue le 06 octobre 2009: Bordeaux 1
Ce travail a pour but de concevoir des outils d'analyse d'image 3D de matériaux poreux, obtenues par microtomographie à rayons X, afin de caractériser géométriquement la structure micronique des pores et de mettre en évidence le lien entre microgéométrie et propriétés de transport macroscopiques. Partant d'une image segmentée, une séquence complète de traitements (filtrage d'artefacts, squelettisation, LPE, etc.) est proposée pour positionner et délimiter les pores. Une comparaison aux techniques existantes est faite, et une méthodologie qualifiant la robustesse des procédures est présentée. Cette décomposition est utilisée, premièrement pour extraire des descripteurs géométriques de la microstructure porale qui sont examinés en rapport avec la perméabilité intrinsèque ; deuxièmement pour aider à la construction d’un réseau de pores permettant d’effectuer des simulations numériques.
-Matériaux poreux
-Microtomographie
-Décomposition en pores
-Squelettisation
-Ligne de partage des eaux
-Perméabilité
The objective of this work is to develop 3D image analysis tools to study the micronic pore structure of porous materials, obtained by X-ray microtomography, and study the relation between microgeometry and macroscopic transport properties. From a binarised image of the pore space, a complete sequence of processing (artefact filtration, skeletonisation, watershed, etc. ) is proposed for positioning and delimiting the pores. A comparison with available methods is performed, and a methodology to qualify the robustness of these processes is presented. The decomposition is used, firstly for extracting geometric parameters of the porous microstructure and studying the relation with intrinsic permeability; secondly to produce a simplified pore network on which to perform numerical simulations.
-Porous materials
-Microtomography
-Pores decomposition
-Skeletonization
-Water divide
-Permeability
Source: http://www.theses.fr/2009BOR13847/document

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d’ordre
:
3847
THÈSE
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perméabilité
Mise
en
évidence
des
paramètres
géométriques
et
topologiques
influant
sur
les
propriétés
de
transport
par
analyses
d’images
microtomographiques
Thèse
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-
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(CNRS)
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jury
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conférence
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Backgr
ound
9
1.1
Porous
materials
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11
1.2
Acquisition
of
the
microgeometry
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11
1.2.1
T
omograph
y
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12
1.2.2
Ph
ysical
principles
of
X-ray
absorption
contrast
tomograph
y
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13
1.2.3
Principles
tomographic
reconstruction
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15
1.2.4
Image
artef
acts
in
tomograph
y
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16
1.2.5
Direct
calculation
of
permeability
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16
1.2.6
Pore
space
characterisation
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18
1.3
Digital
image
processing
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18
1.3.1
Image
binarisation
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19
1.3.2
Object
se
gmentation
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19
1.3.3
Pore
structure
characterisation
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1.4
Pore
space
partitioning
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21
1.4.1
The
distance
transform
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22
2
P
or
e
positioning
25
2.1
Direct
use
of
the
distance
map
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27
2.1.1
Maxima
dynamics
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27
2.1.2
The
component
tree
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2.1.3
Limitations
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30
2.2
Sk
eletonisation
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2.2.1
Definitions
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31
2.2.2
Homotopic
thinning
algorithm
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32
2.2.3
Boundary
conditions
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33
32.3
Digitisation
artef
act
remo
v
al
prior
to
sk
eletonisation
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34
2.3.1
Initial
methods
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35
2.3.2
Digitisation
artef
act
detection
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37
2.3.2.1
0D
and
2D
artef
acts
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37
2.3.2.2
1D
artef
acts
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2.3.2.3
Conclusion
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40
2.4
Sk
eleton/graph
con
v
ersion:
topological
classification
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44
2.4.1
Surf
aces
in
the
sk
eleton
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44
2.4.2
T
opological
classification
of
the
pix
els
of
the
sk
eleton
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45
2.4.3
T
opology
preserv
ation
during
con
v
ersion
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2.5
Graph
post-processing
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T
ypes
of
node
cluster
mer
ging
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2.5.1.1
Classical
methods
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48
2.5.1.2
Determination
of
the
common
v
olume
between
intersecting
balls
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51
2.5.2
Node
insertion
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Conclusion
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3
P
or
e
delimitation
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3.1
Re
gion-based
methods
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60
3.1.1
Re
gion
gro
wing
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60
3.1.2
The
topological
w
atershed
on
the
distance
map
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3.1.2.1
Algorithm
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63
3.1.2.2
Sequence
of
constructible
pix
els
to
raise
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63
3.1.2.3
Eliminating
o
v
erse
gmentation
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65
3.1.3
Modifications
to
the
w
atershed
approach
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65
3.1.4
Generating
thin
seperations
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65
3.1.5
Seed
maximisation
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65
3.1.6
Conclusion
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67
3.2
Separating
planes
and
surf
aces
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67
3.2.1
Separating
planes
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67
3.2.2
Separating
surf
aces
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69
3.2.3
Limitations
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72
3.3
V
alidation
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75
3.3.1
Image
generation
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75
3.3.2
Procedure
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76
3.3.3
Relabelling
for
similar
partitions
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78
3.3.4
Results
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3.3.4.1
Computation
times
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81
4
A
pplications
of
por
e-space
decomposition
83
4.1
Ev
olution
of
permeability
with
geometry
.
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85
4.1.1
Presentation
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85
4.1.1.1
Sintering
e
xperiment
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85
4.1.1.2
Precipitation
simulation
.
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85
4.1.2
Material
characterisation
.
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86
4.1.2.1
Permeability
.
.
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86
4.1.2.2
Geometric
characteristics
using
the
decomposition
.
.
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89
4.1.2.3
Geometric
characteristics
without
decomposition
.
.
.
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.
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.
.
92
4.1.2.4
Conclusion
.
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92
4.2
Pore
netw
ork
models
.
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93
4.2.1
Mer
ging
non-pairwise
connected
pores
.
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94
4.2.2
Inserting
intersticial
pores
.
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96
4.2.3
Inserting
special
branches
in
the
netw
ork
.
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97
Conclusion
101Introduction
Porous
materials
are
studied
in
a
wide
v
ariety
of
fiel
ds.
Soils
are
e
xamined
in
earth
science
for
w
ater
retention;
reserv
oir
rocks
in
petroph
ysics
for
h
ydrocarbon
transport;
pulp
in
the
paper
industry
for
its
mechanical
strength;
allo
ys
in
metallur
gy
for
solidification,
and
man
y
more.
In
all
these
applications,
macroscopic
t
ransport
properties,
such
as
conducti
vity
or
permeability
,
are
of
prime
interest.
It
is
understood
that
these
characteristics
are
strongl
y
dependent
on
the
structure
of
the
porosity
,
not
only
its
amount,
b
ut
the
w
ay
it
is
arranged.
The
f
act
that
a
link
e
xists
between
the
intrinsic
structure
of
the
porosity
and
the
e
xtrinsic
properties
of
t
he
porous
material
has
moti
v
ated
much
w
ork
on
accurate
characterisation
of
the
pore
space.
A
basic
requirement
for
this
characterisation
is
to
be
able
to
properly
visualise
the
object
of
study
.
Although
the
acquisition
of
the
structure
is
a
wide
area
in
itself,
the
geometric
comple
xity
of
the
3D
object
that
is
the
pore
space
is
e
xtremely
dif
ficult
to
grasp,
and
the
logic
one
can
ha
v
e
in
characterising
2D
structures
is
not
applicable
to
3D.
Another
requirement
is
the
ability
to
acquire
a
cor
rect
representa
tion
of
the
porosity
.
A
2D
method
or
3D
reconstruction
by
serial
se
ctioning
is
inadequate
for
such
applications.
An
ef
ficient
and
non-destructi
v
e
w
ay
to
acquire
the
porous
structure
is
X-ray
microtomograph
y
,
a
non-destructi
v
e
imaging
technique
with
micrometer
precision,
and
thus
capable
of
correctly
transcribing
the
information
at
the
pore
scale
of
man
y
porous
materials.
Obtaining
the
microstructure
is
a
necessary
step,
b
ut
methods
need
to
be
put
in
place
to
define
descriptors
that
characterise
and
quantify
information
from
the
imaged
mate
rials.
The
w
ork
presented
in
this
thesis
be
gins
at
this
stage.
Porous
media
characterisation
often
relate
to
features
of
indi
vidual
pores.
In
practical
cases
the
indi
vidual
pores
that
constitute
the
porosity
are
not
easily
identifiable.
In
f
act,
t
he
y
are
not
e
v
en
easi
ly
definable.
One
of
our
objecti
v
es
i
s
to
propose
a
definition
and
establish
a
reasonable
decomposition
method,
taking
into
account
e
xisting
w
orks.
The
process
of
decomposition
allo
ws
a
pore
mapping
of
the
porosity
,
along
with
geometric
descriptors,
such
as
v
olume
and
conne
xity
,
associated
to
e
ach.
This
rich
data
set
is
someho
w
link
ed
to
macroscopic
properties
lik
e
permeability
.
A
second
part
of
this
w
ork
will
attempt
to
understand
this
link
through
the
use
7of
statistical
tools,
such
as
v
ariance
analysis
or
re
gression.
A
strong
correlation
between
cert
ain
geometric
descriptors
and
a
macroscopic
property
,
permeability
in
our
case,
will
v
alidate
our
decomposition
method.
Another
objecti
v
e
is
to
use
this
decomposition
to
generate
an
accurate
pore
netw
ork
model
that
will
serv
e
for
flo
w
simulations,
in
order
to
allo
w
accurate
and
rapid
prediction
of
macroscopic
transport
properties.
81
Backgr
ound
Contents
1.1
P
or
ous
materials
.
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11
1.2
Acquisition
of
the
micr
ogeometry
.
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11
1.2.1
T
omograph
y
.
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12
1.2.2
Ph
ysical
principles
of
X-ray
absorption
contrast
tomograph
y
.
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13
1.2.3
Principles
tomographic
reconstruction
.
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15
1.2.4
Image
artef
acts
in
tomograph
y
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16
1.2.5
Direct
calculation
of
permeability
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16
1.2.6
Pore
space
characterisation
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18
1.3
Digital
image
pr
ocessing
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18
1.3.1
Image
binarisation
.
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19
1.3.2
Object
se
gmentation
.
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19
1.3.3
Pore
structure
characterisation
.
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21
1.4
P
or
e
space
partitioning
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21
1.4.1
The
distance
transform
.
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22
9