Die Autoren danken Unterstützung durch die National Science Foundation, CBET0846359, gewähren Monitor Horst Henning Winter.

Ein. Erstellen Sie eine messbare Durchfluss <ol><li> EPIV Validierung Messungen in Rohrströmung eines Glycerin Wasser-Lösung (- 50% Wasser 50% Glycerin) nachgewiesen werden. Eine schematische Darstellung des Versuchsaufbau ist in Abbildung 1 dargestellt. </li><li> Glashohlkugeln mit einem nominalen Durchmesser von 10 um auf das Fluid in einer Konzentration von etwa 17 Gewichtsteilen pro Million zugegeben. Die hohlen Glaskugeln dienen als Ultraschall-Kontrastmittel und ihrer Größe und Dichte sind so gewählt, dass sie passiv folgen den Flüssigkeitsstrom. 10 </li><li> Eine feste Spannung wird an die Pumpe, um eine bekannte Flussrate einzuführen zugeführt. Die Fließgeschwindigkeit so gewählt wird, daß U &lt;&lt; AX / At, wobei U die mittlere Geschwindigkeit im Rohr, AX die lineare Länge des EPIV Messvolumen ist, und t ist die Zeit zwischen Schritt Bilder, dh die Strömung sein brauchen &quot;slow&quot; im Vergleich zu den fps des Ultraschalls syStamm. 3 </li></ol> 2. Kalibrieren Sie den Ultraschall <ol><li> Montieren Sie die Ultraschallsonde nach außen Rohrwand. Eine wasserbasierte topischen Gel wird auf die Ultraschallsonde, die auf Verlust der Übertragung des Ultraschallstrahls zwischen der Sondenoberfläche und der Rohrwand zu minimieren. </li><li> Schalten Sie das Ultraschallgerät. Ein Live-Stream von Ultraschallbildern beginnt automatisch, sobald alle Systeme Last. </li><li> Stellen Sie die Bildtiefe mit dem Depth Control-Regler auf dem Bedienfeld des Ultraschallgerät. </li><li> Stellen Sie die gesamte Imagegewinn mit dem 2D-Gain-Regler auf dem Bedienfeld des Ultraschallgerät. </li><li> Stellen Sie die Zeit Gain Compensation (TGC) Schieberegler, um Streuung von den Rohrwandungen dämpfen und für die Tiefe verbundenen Dämpfung des Ultraschallsignals kompensieren. </li><li> Die Bildbreite, Fokus, Sonde Betriebsfrequenz und Bildrate eingestellt mit den zuweisbaren Reglern. Diesevier Noppen auf der Oberseite des Bedienfeld befindet sich links, je nach Modus, in dem das System läuft. Im 2D-Modus (wie er hierin verwendet wird), von links nach rechts die Noppen zu Breite, Fokus, Frequenz entsprechen, und die Bildfrequenz sind. Beachten Sie, dass aufgrund der grundlegenden Prinzipien der Ultraschall-Bildgebung 9, diese vier Parameter inhärent gekoppelt sind. Folglich ist für einen gegebenen Ultraschallbilddaten Scan (dh ein EPIV Experiment) ein Kompromiss zwischen räumlicher und zeitlicher Auflösung. </li><li> Siehe Abbildung 2 für eine repräsentative Ultraschallbild Rohrströmung mit 10 um Glashohlkugeln ausgesät. Beachten Sie, dass aufgrund der begrenzten lateralen Auflösung, die Glaskugeln in der seitlichen Richtung verschmiert sind und erscheinen als Ellipsoide im Bild. </li></ol> 3. Data Collection <ol><li> Drücken Sie die New Exam Taste auf der Ultraschall-Bedienfeld, um einen neuen Versuch zu starten. </li><li> Erstellen Sie eineneue &quot;Patient&quot; durch die Eingabe Rohrströmung in Nachname und heutige Datum in Vorname und der Prüfnummer in Patienten-ID. </li><li> Nach Gründung der &quot;Patient&quot;, beginnt eine Ultraschalluntersuchung, bis die vorgegebene maximale zwischen 1000-1500 Bildern erreicht, nach dem eine neue Scan-Schleife beginnt. Durch Drücken der Taste Freeze auf dem Ultraschall Bedienfeld zweimal startet den Scan jederzeit vor Erreichen der maximalen vorgegebenen Anzahl von Bildern. </li><li> Sobald ein guter Satz von Ultraschallbildern erworben wurde (dh, scharfe Impfteilchens Bilder und ausreichend Saatgut Teilchendichte), drücken Sie die Taste Freeze auf dem Ultraschall Bedienfeld Bildaufnahme zu stoppen. </li><li> Drücken Sie die Cineloop Taste auf der Ultraschall-Bedienfeld. Wählen Sie den Satz von Ultraschallbildern zu analysieren mit dem ersten Zyklus Knopf auf dem Ultraschall-Bedienfeld, um das erste Bild in der Reihe ausgewählt werden, und der letzte Zyklus Knopf, um denletzte Bild in der Reihe. </li><li> Drücken Sie die Image Store-Taste auf der Ultraschall-Bedienfeld, um die ausgewählte Gruppe von Ultraschallbildern zu speichern. </li><li> Drücken Sie die Schaltfläche Archivieren auf dem Ultraschall Bedienfeld und nutzen Sie den Mauszeiger auf End Exam wählen. Dies wird der Benutzer aufgefordert, Bilder oder cineloops auszuwählen, die an der lokalen Festplatte zu speichern. Aktivieren Sie das cineloop (en) von Interesse beenden Sie dann das Examen. </li><li> Drücken Sie die Schaltfläche Archivieren auf dem Ultraschall Bedienfeld und nutzen Sie den Mauszeiger auf erste Option Mehr und wählen Sie dann auf Datenträgerverwaltung. Disk Management wird die gespeicherte cineloop (s) zum PC mit der PIV-Software übertragen. </li></ol> 4. Konvertieren Filetype <ol><li> Eine Ultraschall-Bild wird als Digital Imaging Kommunikation in der Medizin (DICOM) Dateityp auf dem Ultraschall-Gerät gespeichert sind. Um geöffnet und gelesen werden, durch die PIV-Software, müssen die DICOM Dateien Bilddateien umgewandelt werden. Gegenwärtiga Matlab Skript läuft DICOM2JPG.m wird verwendet, um die DICOM-Dateien in Joint Photographic Experts Group (JPEG-Datei) konvertieren. </li><li> Die JPEG-Ultraschallbilder werden dann analysiert mit DaVis Software von LaVision. </li></ol> 5. Berechnen Displacement Fields, D (x, y) Verwenden DaVis <ol><li> Doppelklick mit der Maus auf dem Davis-Symbol auf dem PC. Wählen Sie Neues Projekt. Wählen PIV. </li><li> Wählen Sie Bilder importieren in der Symbolleiste, und wählen Sie Import via nummerierte Dateien. In dem Pull-Down-Menü, suchen Sie den Ordner, in dem die JPEG-Ultraschall-Bilder werden gespeichert, und doppelklicken Sie auf das erste Bild der Reihe klicken. Dies importiert alle Ultraschallbilder in diesem nummerierten Satz. </li><li> Typischerweise eine Bildmaske wird definiert, um den Bereich von Interesse (ROI) in dem Ultraschallbild zu verarbeitenden isolieren. Für Rohrströmung wird die Maske verwendet, um die ROI zwischen den Rohrwänden (dh das Fluid) zu definieren. </li><li> Zum dem Bedienfeld in Davis, wählen Sie die Registerkarte unter Aktuelles Projekt mit den importierten Bildern befindet, und wählen Sie die Registerkarte Batch Processing. Dies ermöglicht es dem Vektor Verarbeitungsfenster von DaVis für Stapelverarbeitung der eingeführten Ultraschallbildern. </li><li> Von der Operationen Liste mit der PIV-Time-Series Baum, wählen Sie Vektorrechnung Parameter, und wählen Sie die Parameter für Vektor-Verarbeitung verwendet werden. Wenn eine Maske verwendet wird, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Data Range = verwenden maskierte Bereich im Vektor Berechnung Parametermenü. Beachten Sie, dass eine optimale Auswahl von Vektor Berechnungsparameter abhängig Strömungsgeometrie, Fließverhalten, Bildauflösung Tracer Teilchendichte und die gewünschte quantitative Flow-Analyse ist. 10 Für die Rohrströmung Messungen sind die Parameter, die in der Regel ergab die besten Ergebnisse Multipass mit abnehmender Verhör Größe von 32 x 32 Pixel 2 bis 8 x8 Pixel 2, mit einer Überlappung von 50%. Relative vector Bereich Einschränkung wurde auf ± alle (window size / 2) und absolute vector Bereich Einschränkung wurde auf ± 5 Pixel gesetzt. Schließlich wurde ein 3 x 3pixel 2 Medianfilter verwendet, um Rauschen zu unterdrücken und glätten die Vektor-Felder. </li><li> Auf der linken Seite der Batch-Verarbeitung Bildschirm wählen Sie den Gesamtbetrag der zu verarbeitenden Bilder und wählen Sie Start-Bearbeitung. Dieser berechnet den Verschiebungsfeld, D (x, y), zwischen aufeinanderfolgenden Ultraschallbildern mittels Kreuzkorrelation Algorithmen. </li></ol> 6. Analyse Vector Fields <ol><li> Für Post-Processing und Datenanalyse werden die EPIV vector Felder aus Davis. Txt-Dateien exportiert. Dies wird durch die Auswahl der Vektorverschiebung Filiale unter dem JPEG-Bild Niederlassung in dem Projekt Bildschirm erreicht. In der Symbolleiste, wählen Sie die Registerkarte Export, wählen Sie Dateityp ASCII. Txt, wählen / erstellen Sie eine Export-Ordner, eind wählen Sie Exportieren. </li><li> Die exportierten Vektorfelder genannt Bxxxxx.txt, wo 00.001 ≤ xxxxx ≤ 99999, mit B bezeichnet Puffer. Jede Datei enthält vier Datenspalten: (1) x-Stelle des Vektors in das Bild, (2) y-Stelle des Vektors in das Bild, (3) x-Komponente der Verschiebung (dh Verschiebung in Strömungsrichtung), (4) y-Komponente der Verschiebung (dh, an der Wand normale Verschiebung). Die Bxxxxx.txt Dateien geöffnet und in MATLAB verarbeitet, um die Geschwindigkeit zu berechnen ersten Feld, durch Kenntnis der Zeitschritt zwischen Bildpaaren, AT [s], und die Bildvergrößerung, M [m / Pixel], dh u (x, y ) = MD (x, y) / AT. Der Zeitschritt zwischen Bildern AT = 1/fps + D (x, y) / B, wobei B [Pixel / s] die Zeit, die für die Ultraschall-Sonde über die Bildbreite zu überstreichen. In der vorliegenden Studie, M = 77 [&amp;mgr; m / Pixel], fps = 49,5 [1 / s] und B = 25.047 [Pixel / s]. Als nächstes ensemlich durchschnittliche Geschwindigkeit Vektorfelder, Wand-normal-Profile der mittleren Geschwindigkeit, unter anderem Durchflussmengen von Interesse berechnet. (Siehe Abschnitt Repräsentative Ergebnisse.) </li></ol>

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	<li>White, F. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Fluid Mechanics. , (1994).</li><li>Hak, M. G. a. d. -. e. l. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Flow Control: Passive, Active, and Reactive Flow Management. , (2000).</li><li>Kim, B. H., Hertzberg, J. R., Shandas, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+and+validation+of+echo+PIV.">Development and validation of echo PIV.</a> Exp. Fluids. 36, 455-462 (2004).</li><li>Zheng, H., Liu, L., Williams, L., Hertzberg, J. R., Lanning, C., Shandas, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Real+time+multicomponent+echo+particle+image+velocimetry+technique+for+opaque+flow+imaging.">Real time multicomponent echo particle image velocimetry technique for opaque flow imaging.</a> Appl. Phys. Lett. 88, 261915 (2006).</li><li>Beulen, B., Bijnens, N., Rutten, M., Brands, P., van de Vosse, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Perpendicular+ultrasound+velocity+measurement+by+2D+cross+correlation+of+RF+data.+Part+A:+validation+in+a+straight+tube.">Perpendicular ultrasound velocity measurement by 2D cross correlation of RF data. Part A: validation in a straight tube.</a> Exp. Fluids. 49, 1177-1186 (2010).</li><li>Poelma, C., Mari, J. M., Foin, N., Tang, M. -. X., Krams, R., Caro, C. G., Weinberg, P. D., Westerweel, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=3D+Flow+reconstruction+using+ultrasound+PIV.">3D Flow reconstruction using ultrasound PIV.</a> Exp. Fluids. 50, 777-785 (2011).</li><li>GE VINGMED ULTRASOUND A/A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Vivid 7/Vivid 7 PRO Userâ€™s Manual. , (1988).</li><li>Szabo, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Diagnostic Ultrasound Imaging: Inside Out. , (2004).</li><li>Raffel, M., Willert, C., Wereley, S., Kompenhans, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Particle Image Velocimetry: A Practical Guide. , (2007).</li></ol>

Autoren haben nichts zu offenbaren.

Das Protokoll für Betreiben eines Echos Teilchenbildanalysator Velocimetry (EPIV)-System in der Lage ist Erfassen zweidimensionale Felder der Geschwindigkeit in optisch opaken Fluide oder durch optisch opaken Geometrien beschrieben wurde. Praktische Anwendung EPIV ist für die Untersuchung von biologischen und industriellen Flusssystem wo die Strömung von Fluiden opaken tritt in sehr vielen Anwendungen gut geeignet. Der besondere hier vorgestellte System wurde gebaut, um gezielt die Fließeigenschaften des verflüssig...

<table border="1"><tbody><tr><td> Name des Reagenzes </td><td> Firma </td><td> Katalog-Nummer </td><td> Kommentare (optional) </td></tr><tr><td> Ultraschallgerät </td><td> GE </td><td> Vivid 7 Pro </td><td></td></tr><tr><td> Linear Ultrasound Array </td><td> GE </td><td> 10 L </td><td></td></tr><tr><td> DC Wasserpumpe </td><td> KNF </td><td> NF 10 KPDC </td><td></td></tr><tr><td> Vector Processing Software </td><td> LaVision </td><td> DaVis 7,2 </td><td></td></tr><tr><td> Post-Processing Software </td><td> Mathworks </td><td> MATLAB 7,12 </td><td></td></tr><tr><td> Acryl Tubing </td><td> McMaster-Carr </td><td> 8486K531 </td><td></td></tr><tr><td> Ultraschall-Gel </td><td> Parker </td><td> Aquasonic 100 </td><td></td></tr></tbody></table>

echo particle image velocimetry

Der Transport von Masse, Impuls und Energie in Flüssigkeit fließt, wird letztlich durch raumzeitliche Verteilung der Fluidgeschwindigkeit Feld bestimmt. 1 Folglich ist eine Voraussetzung für das Verständnis, Vorhersage und Steuerung fließt, ist die Fähigkeit, die Geschwindigkeit Feld mit Messung angemessene räumliche und zeitlicher Auflösung. 2 Für Geschwindigkeitsmessungen in optisch undurchsichtige Flüssigkeiten oder durch lichtundurchlässige Geometrien echo Particle Image Velocimetry (EPIV) ist eine attraktive diagnostische Technik zur &quot;sofortigen&quot; zweidimensionale Felder der Geschwindigkeit zu erzeugen. 3,4,5,6 In diesem Papier, das Betriebssystem-Protokoll für eine EPIV System durch die Integration einer kommerziellen medizinischen Ultraschallgerät 7 mit einem PC mit kommerziellen Particle Image Velocimetry (PIV)-Software 8 beschrieben gebaut und Validierung Messungen in Hagen-Poiseuille (dh laminare Rohr) Flow gemeldet . Für die EPIV Maßnahmegen wird eine Phasen-Array-Sonde, die mit dem medizinischen Ultraschall-Maschine verwendet, um ein zweidimensionales Ultraschallbild durch Pulsen der piezoelektrischen Sondenelemente zu unterschiedlichen Zeitpunkten erzeugen. Jedes Tastelements überträgt ein Ultraschallimpuls in das Fluid und Teilchen in der Tracer Fluid (entweder natürlich vorkommende oder seeded) reflektieren Ultraschallechos zurück an die Sonde, wenn sie aufgezeichnet werden. Die Amplitude der reflektierten Ultraschallwellen und deren Zeitverzögerung relativ zur Übertragung verwendet werden, um zu erstellen, was als B-Modus (Helligkeitsbetriebsart) zweidimensionalen Ultraschallbildern bekannt. Insbesondere wird die Zeitverzögerung verwendet, um die Position des Streuers in der Flüssigkeit zu bestimmen, und die Amplitude verwendet wird, um die Intensität der Streuer zuordnen. Die erforderliche Zeit, um eine einzelne B-Modus-Bild, t, zu erhalten, wird durch die Zeit, um all die Elemente der Phased-Array-Sonde Puls bestimmt. Für den Erwerb von mehreren B-Mode-Bilder, die Bildrate des Systems in Frames pro Sekunde (fps) = 1 / &amp; delta; t. (Siehe 9 für eine Überprüfung der Ultraschall-Bildgebung.) Für eine typische EPIV Experiment beträgt die Bildrate zwischen 20-60 fps, je nach Strömungsverhältnissen und 100-1000 B-Modus-Bilder der räumlichen Verteilung der Tracer Teilchen in der Strömung erfasst. Einmal erworben, sind die B-Modus-Ultraschall-Bilder über eine Ethernet-Verbindung an den PC mit der PIV kommerzielle Software übertragen. Verwendung des PIV-Software, Tracerpartikel Verschiebungsfelder, D (x, y) [Pixel], (wobei x und y horizontale und vertikale räumliche Position in dem Ultraschallbild, jeweils) durch Anlegen Kreuzkorrelation Algorithmen zur aufeinanderfolgenden Ultraschall B-erworbenen Mode-Bilder. 10 Die Geschwindigkeitsfelder, u (x, y) [m / s], werden aus den Verschiebungen Feldern bestimmt, die Kenntnis der Zeitschritt zwischen Bildpaaren, AT [s], und die Bildvergrößerung, M [m / Pixel ], dh, u (x, y) = MD (x, y) / AT. Der Zeitschritt bVergleicht man Bilder AT = 1/fps + D (x, y) / B, wobei B [Pixel / s] ist die Zeit, die für die Ultraschallsonde über die Bildbreite Sweep. In der vorliegenden Studie, M = 77 [&amp;mgr; m / Pixel], fps = 49,5 [1 / s] und B = 25.047 [Pixel / s]. Einmal erworben, können die Geschwindigkeit Bereichen analysiert, um Durchflussmengen von Interesse zu berechnen.

Eine momentane echo Particle Image Velocimetry (EPIV) Vektorfeld ist in Abbildung 3 dargestellt. Der Vektor Plot zeigt Geschwindigkeitsvektoren jede vierte Spalte und die Hintergrundfarbe Höhenlinien entspricht Geschwindigkeitsbetrages. Ein Ensemble durchschnittliche Zeicheneinheit gemittelt über 1000 momentanen EPIV vector Grundstücke ist in Abbildung 4 dargestellt. Übereinstimmend mit Rohrströmung, die Geschwindigkeitsvektoren in erster Linie in der Strömungsrichtung, treten die...

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Echo Particle Image Velocimetry

Ein Echo Teilchenbildanalysator Velocimetry (EPIV)-System in der Lage ist Erfassen zweidimensionale Felder der Geschwindigkeit in optisch opaken Fluide oder durch optisch opaken Geometrien beschrieben und Validierung Messungen in Rohrströmung berichtet.

The transport of mass, momentum, and energy in fluid flows is ultimately determined by spatiotemporal distributions of the fluid velocity field.1 ...

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14.5K Aufrufe.  University of New Hampshire. Ein Echo Teilchenbildanalysator Velocimetry (EPIV)-System in der Lage ist Erfassen zweidimensionale Felder der Geschwindigkeit in optisch opaken Fluide oder durch optisch opaken Geometrien beschrieben und Validierung Messungen in Rohrströmung berichtet.

Serie: Echo Particle Image Velocimetry

Gradient Echo Quantum Memory in Warm Atomic Vapor

Gradient echo memory (GEM) is a protocol for storing optical quantum states of light in atomic ensembles. The primary motivation for such a technology is that quantum key distribution (QKD), which uses Heisenberg uncertainty to guarantee security of cryptographic keys, is limited in transmission distance. The development of a quantum repeater is a possible path to extend QKD range, but a repeater will need a quantum memory. In our experiments we use a gas of rubidium 87 vapor that is contained in a warm gas cell. This makes the scheme particularly simple. It is also a highly versatile scheme that enables in-memory refinement of the stored state, such as frequency shifting and bandwidth manipulation. The basis of the GEM protocol is to absorb the light into an ensemble of atoms that has been prepared in a magnetic field gradient. The reversal of this gradient leads to rephasing of the atomic polarization and thus recall of the stored optical state. We will outline how we prepare the atoms and this gradient and also describe some of the pitfalls that need to be avoided, in particular four-wave mixing, which can give rise to optical gain.

The gradient echo memory is a protocol for storing optical quantum states of light in atomic ensembles. Quantum memory is a key element of a quantum repeater, which can extend the range of quantum key distribution. We outline the operation of the scheme when implemented in a 3-level atomic ensemble.

Gradient Echo Quantum Speicher in Warm Atomic Vapor

Gradient  echo memory (GEM) is a protocol for storing optical quantum states of light in  atomic ensembles. The primary motivation for such a technology ...

Forschung

Ingenieurwesen

High-speed Particle Image Velocimetry Near Surfaces

Multi-dimensional and transient flows play a key role in many areas of science, engineering, and health sciences but are often not well understood. The complex nature of these flows may be studied using particle image velocimetry (PIV), a laser-based imaging technique for optically accessible flows. Though many forms of PIV exist that extend the technique beyond the original planar two-component velocity measurement capabilities, the basic PIV system consists of a light source (laser), a camera, tracer particles, and analysis algorithms. The imaging and recording parameters, the light source, and the algorithms are adjusted to optimize the recording for the flow of interest and obtain valid velocity data. 
Common PIV investigations measure two-component velocities in a plane at a few frames per second. However, recent developments in instrumentation have facilitated high-frame rate (&gt; 1 kHz) measurements capable of resolving transient flows with high temporal resolution. Therefore, high-frame rate measurements have enabled investigations on the evolution of the structure and dynamics of highly transient flows. These investigations play a critical role in understanding the fundamental physics of complex flows.
A detailed description for performing high-resolution, high-speed planar PIV to study a transient flow near the surface of a flat plate is presented here. Details for adjusting the parameter constraints such as image and recording properties, the laser sheet properties, and processing algorithms to adapt PIV for any flow of interest are included.

A procedure for studying transient flows near boundaries using high-resolution, high-speed particle image velocimetry (PIV) is described here. PIV is a non-intrusive measurement technique applicable to any optically accessible flow by optimizing several parameter constraints such as the image and recording properties, the laser sheet properties, and analysis algorithms.

High-Speed-Particle Image Velocimetry Nahe Surfaces

Multi-dimensional and transient flows play a key role in many areas of science, engineering, and health sciences but are often not well understood. The ...

Using Neutron Spin Echo Resolved Grazing Incidence Scattering to Investigate Organic Solar Cell Materials

The spin echo resolved grazing incidence scattering (SERGIS) technique has been used to probe the length-scales associated with irregularly shaped crystallites. Neutrons are passed through two well defined regions of magnetic field; one before and one after the sample. The two magnetic field regions have opposite polarity and are tuned such that neutrons travelling through both regions, without being perturbed, will undergo the same number of precessions in opposing directions. In this case the neutron precession in the second arm is said to &#34;echo&#34; the first, and the original polarization of the beam is preserved. If the neutron interacts with a sample and scatters elastically the path through the second arm is not the same as the first and the original polarization is not recovered. Depolarization of the neutron beam is a highly sensitive probe at very small angles (&#60;50&#160;&#956;rad) but still allows a high intensity, divergent beam to be used. The decrease in polarization of the beam reflected from the sample as compared to that from the reference sample can be directly related to structure within the sample.
In comparison to scattering observed in neutron reflection measurements the SERGIS signals are often weak and are unlikely to be observed if the in-plane structures within the sample under investigation are dilute, disordered, small in size and polydisperse or the neutron scattering contrast is low. Therefore, good results will most likely be obtained using the SERGIS technique if the sample being measured consist of thin films on a flat substrate and contain scattering features that contains a high density of moderately sized features (30 nm to 5 &#181;m) which scatter neutrons strongly or the features are arranged on a lattice. An advantage of the SERGIS technique is that it can probe structures in the plane of the sample.

Progress has been made in utilizing spin echo resolved grazing incidence scattering (SERGIS) as a neutron scattering technique to probe the length-scales in irregular samples. Crystallites of [6,6]-phenyl-C61-butyric acid methyl ester have been probed using the SERGIS technique and the results confirmed by optical and atomic force microscopy.

Mit Neutron Spin Echo Gelöste Grazing Incidence Scattering zur Untersuchung organischer Solarzellenmaterialien

The spin echo resolved grazing incidence scattering (SERGIS) technique has been used to probe the length-scales associated with irregularly shaped ...

Characterization of Nanocrystal Size Distribution using Raman Spectroscopy with a Multi-particle Phonon Confinement Model

Analysis of the size distribution of nanocrystals is a critical requirement for the processing and optimization of their size-dependent properties. The common techniques used for the size analysis are transmission electron microscopy (TEM), X-ray diffraction (XRD) and photoluminescence spectroscopy (PL). These techniques, however, are not suitable for analyzing the nanocrystal size distribution in a fast, non-destructive and a reliable manner at the same time. Our aim in this work is to demonstrate that size distribution of semiconductor nanocrystals that are subject to size-dependent phonon confinement effects, can be quantitatively estimated in a non-destructive, fast and reliable manner using Raman spectroscopy. Moreover, mixed size distributions can be separately probed, and their respective volumetric ratios can be estimated using this technique. In order to analyze the size distribution, we have formulized an analytical expression of one-particle PCM and projected it onto a generic distribution function that will represent the size distribution of analyzed nanocrystal. As a model experiment, we have analyzed the size distribution of free-standing silicon nanocrystals (Si-NCs) with multi-modal size distributions. The estimated size distributions are in excellent agreement with TEM and PL results, revealing the reliability of our model.

We demonstrate how to determine the size distribution of semiconductor nanocrystals in a quantitative manner using Raman spectroscopy employing an analytically defined multi-particle phonon confinement model. Results obtained are in excellent agreement with the other size analysis techniques like transmission electron microscopy and photoluminescence spectroscopy.

Charakterisierung von Nanokristallgrößenverteilung mittels Raman-Spektroskopie mit einem Multi-Partikel Phonon Confinement Modell

Analysis of the size distribution of nanocrystals is a critical requirement for the processing and optimization of their size-dependent properties. The ...

Development of an Experimental Setup for the Measurement of the Coefficient of Restitution under Vacuum Conditions

The Discrete Element Method is used for the simulation of particulate systems to describe and analyze them, to predict and afterwards optimize their behavior for single stages of a process or even an entire process. For the simulation with occurring particle-particle and particle-wall contacts, the value of the coefficient of restitution is required. It can be determined experimentally. The coefficient of restitution depends on several parameters like the impact velocity. Especially for fine particles the impact velocity depends on the air pressure and under atmospheric pressure high impact velocities cannot be reached. For this, a new experimental setup for free-fall tests under vacuum conditions is developed. The coefficient of restitution is determined with the impact and rebound velocity which are detected by a high-speed camera. To not hinder the view, the vacuum chamber is made of glass. Also a new release mechanism to drop one single particle under vacuum conditions is constructed. Due to that, all properties of the particle can be characterized beforehand.

The coefficient of restitution is a parameter that describes the loss of kinetic energy during collision. Here, a free-fall setup under vacuum conditions is developed to be able to determine the coefficient of restitution parameter for particles in micrometer range with high impact velocities.

Entwicklung eines Versuchsaufbau zur Messung des Restitutionskoeffizienten unter Vakuumbedingungen

The Discrete Element Method is used for the simulation of particulate systems to describe and analyze them, to predict and afterwards optimize their ...

Three-dimensional Particle Tracking Velocimetry for Turbulence Applications: Case of a Jet Flow

3D-PTV is a quantitative flow measurement technique that aims to track the Lagrangian paths of a set of particles in three dimensions using stereoscopic recording of image sequences. The basic components, features, constraints and optimization tips of a 3D-PTV topology consisting of a high-speed camera with a four-view splitter are described and discussed in this article. The technique is applied to the intermediate flow field (5 &#60;x/d &#60;25) of a circular jet at Re &#8776; 7,000. Lagrangian flow features and turbulence quantities in an Eulerian frame are estimated around ten diameters downstream of the jet origin and at various radial distances from the jet core. Lagrangian properties include trajectory, velocity and acceleration of selected particles as well as curvature of the flow path, which are obtained from the Frenet-Serret equation. Estimation of the 3D velocity and turbulence fields around the jet core axis at a cross-plane located at ten diameters downstream of the jet is compared with literature, and the power spectrum of the large-scale streamwise velocity motions is obtained at various radial distances from the jet core.

A three-dimensional particle tracking velocimetry (3D-PTV) system based on a high-speed camera with a four-view splitter is described here. The technique is applied to a jet flow from a circular pipe in the vicinity of ten diameters downstream at Reynolds number Re &#8776; 7,000.

Dreidimensionale Particle Tracking Velocimetry für Turbulence Anwendungen: Fall eines Jet Fluss

3D-PTV is a quantitative flow measurement technique that aims to track the Lagrangian paths of a set of particles in three dimensions using stereoscopic ...

Simultaneous Measurement of Turbulence and Particle Kinematics Using Flow Imaging Techniques

Numerous problems in scientific and engineering fields involve understanding the kinematics of particles in turbulent flows, such as contaminants, marine micro-organisms, and/or sediments in the ocean, or fluidized bed reactors and combustion processes in engineered systems. In order to study the effect of turbulence on the kinematics of particles in such flows, simultaneous measurements of both the flow and particle kinematics are required. Non-intrusive, optical flow measurement techniques for measuring turbulence, or for tracking particles, exist but measuring both simultaneously can be challenging due to interference between the techniques. The method presented herein provides a low cost and relatively simple method to make simultaneous measurements of the flow and particle kinematics. A cross section of the flow is measured using a particle image velocimetry (PIV) technique, which provides two components of velocity in the measurement plane. This technique utilizes a pulsed-laser for illumination of the seeded flow field that is imaged by a digital camera. The particle kinematics are simultaneously imaged using a light emitting diode (LED) line light that illuminates a planar cross section of the flow that overlaps with the PIV field-of-view (FOV). The line light is of low enough power that it does not affect the PIV measurements, but powerful enough to illuminate the larger particles of interest imaged using the high-speed camera. High-speed images that contain the laser pulses from the PIV technique are easily filtered by examining the summed intensity level of each high-speed image. By making the frame rate of the high-speed camera incommensurate with that of the PIV camera frame rate, the number of contaminated frames in the high-speed time series can be minimized. The technique is suitable for mean flows that are predominantly two-dimensional, contain particles that are at least 5 times the mean diameter of the PIV seeding tracers, and are low in concentration.

The technique described herein offers a low cost and relatively simple method to simultaneously measure particle kinematics and turbulence in flows with low particle concentrations. The turbulence is measured using particle image velocimetry (PIV), and particle kinematics are calculated from images obtained with a high-speed camera in an overlapping field-of-view.

Gleichzeitige Messung von Turbulenzen und Partikel-Kinematik mit bildgebenden Verfahren

Numerous problems in scientific and engineering fields involve understanding the kinematics of particles in turbulent flows, such as contaminants, marine ...

3D Printing - Evaluating Particle Emissions of a 3D Printing Pen

Three-dimensional (3D) printing as a type of additive manufacturing shows continuing increase in application and consumer popularity. The fused filament fabrication (FFF) is an inexpensive method used most frequently by consumers. Studies with 3D printers have shown that during the printing process particulate and volatile substances are released. Handheld 3D printing pens also use the FFF method but the consumer&#8217;s proximity to the 3D pens gives reason to higher exposure compared to a 3D printer. At the same time, 3D printing pens are often marketed for children who could be more sensitive to the printing emission. The aim of this study was to implement a low cost method to analyze the emissions of 3D printing pens. Polylactide (PLA) and acrylonitrile butadiene styrene (ABS) filaments of different colors were tested. In addition, filaments containing metal and carbon nanotubes (CNTs) were analyzed. An 18.5 L chamber and sampling close to the emission source was used to characterize emissions and concentrations near the breathing zone of the user.
Particle emissions and particle size distributions were measured and the potential release of metal particles and CNTs investigated. Particle number concentrations were found in a range of 105 - 106 particles/cm3, which is comparable to previous reports from 3D printers. Transmission electron microscopy (TEM) analysis showed nanoparticles of the different thermoplastic materials as well as of metal particles and CNTs. High contents of metal were observed by inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS).
These results call for a cautious use of 3D pens due to potential risk to the consumers.

This protocol presents a method to analyze the emission of 3D printing pens. Particle concentration and particle size distribution of the released particle is measured. Released particles are further analyzed with transmission electron microscopy (TEM). Metal content in filaments is quantified by inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS).

3D-Druck - Bewertung der Partikelemissionen eines 3D-Druckstifts

Three-dimensional (3D) printing as a type of additive manufacturing shows continuing increase in application and consumer popularity. The fused filament ...

Study of Protein Dynamics via Neutron Spin Echo Spectroscopy

Most human body proteins' activity and functionality are related to configurational changes of entire subdomains within the protein crystal structure. The crystal structures build the basis for any calculation that describes the structure or dynamics of a protein, most of the time with strong geometrical restrictions. However, these restrictions from the crystal structure are not present in the solution. The structure of the proteins in the solution may differ from the crystal due to rearrangements of loops or subdomains on the pico to nanosecond time scale (i.e., the internal protein dynamics time regime). The present work describes how slow motions on timescales of several tens of nanoseconds can be accessed using neutron scattering. In particular, the dynamical characterization of two major human proteins, an intrinsically disordered protein that lacks a well-defined secondary structure and a classical antibody protein, is addressed by neutron spin echo spectroscopy (NSE) combined with a wide range of laboratory characterization methods. Further insights into protein domain dynamics were achieved using mathematical modeling to describe the experimental neutron data and determine the crossover between combined diffusive and internal protein motions. The extraction of the internal dynamic contribution to the intermediate scattering function obtained from NSE, including the timescale of the various movements, allows further vision into the mechanical properties of single proteins and the softness of proteins in their nearly natural environment in the crowded protein solution.

Study of Protein Dynamics via Neutron Spin Echo Spectroscopy

The present protocol describes methods for investigating the structure and dynamics of two model proteins that have an important role in human health. The technique combines bench-top biophysical characterization with neutron spin echo spectroscopy to access the dynamics at time and length scales relevant for protein interdomain motions.

Untersuchung der Proteindynamik mittels Neutronen-Spin-Echo-Spektroskopie

Most human body proteins' activity and functionality are related to configurational changes of entire subdomains within the protein crystal structure. The ...

Deep Neural Networks for Image-Based Dietary Assessment

Due to the issues and costs associated with manual dietary assessment approaches, automated solutions are required to ease and speed up the work and increase its quality. Today, automated solutions are able to record a person's dietary intake in a much simpler way, such as by taking an image with a smartphone camera. In this article, we will focus on such image-based approaches to dietary assessment. For the food image recognition problem, deep neural networks have achieved the state of the art in recent years, and we present our work in this field. In particular, we first describe the method for food and beverage image recognition using a deep neural network architecture, called NutriNet. This method, like most research done in the early days of deep learning-based food image recognition, is limited to one output per image, and therefore unsuitable for images with multiple food or beverage items. That is why approaches that perform food image segmentation are considerably more robust, as they are able to identify any number of food or beverage items in the image. We therefore also present two methods for food image segmentation - one is based on fully convolutional networks (FCNs), and the other on deep residual networks (ResNet).

The goal of the work presented in this article is to develop technology for automated recognition of food and beverage items from images taken by mobile devices. The technology comprises of two different approaches - the first one performs food image recognition while the second one performs food image segmentation.

Deep Neural Networks für imagebasierte Ernährungsbewertung

Due to the issues and costs associated with manual dietary assessment approaches, automated solutions are required to ease and speed up the work and ...