Los autores agradecen el apoyo de la Fundación Nacional de Ciencia, CBET0846359, subvención del monitor Horst Henning Winter.

1. Crear un flujo mensurable <ol><li> EPIV mediciones de validación se demostró en el flujo de tuberías de una solución de agua de glicerina (50% de glicerina - agua 50%). Un diagrama esquemático de la configuración experimental se muestra en la figura 1. </li><li> Esferas huecas de vidrio con un diámetro nominal de 10 micras se añaden al fluido a una concentración de aproximadamente 17 partes en peso por millón. Las esferas de vidrio huecas sirven como agentes de contraste de ultrasonidos, y su tamaño y densidad se eligen de manera que siga pasivamente el flujo de fluido. 10 </li><li> Un voltaje fijo se suministra a la bomba para introducir un caudal conocido. La velocidad de flujo se elige de modo que U &lt;&lt; Dx / dt, donde U es la velocidad media en la tubería, Dx es la longitud lineal del volumen EPIV medición, y t es el intervalo de tiempo entre las imágenes, es decir, el flujo necesita ser &quot;lento&quot; en comparación con los fps del ultrasonido sytallo. 3 </li></ol> 2. Calibrar el ultrasonido <ol><li> Monte la sonda de ultrasonido en la pared exterior de la tubería. Un gel a base de agua tópica se aplica a la sonda de ultrasonidos para minimizar la pérdida de transmisión del haz de ultrasonidos entre la cara de la sonda y la pared de la tubería. </li><li> Encienda la máquina de ultrasonido. Una transmisión en vivo de imágenes de ultrasonido se inicia automáticamente una vez que toda la carga del sistema. </li><li> Ajuste la profundidad de la imagen con el botón de control de profundidad en el panel de control de la máquina de ultrasonido. </li><li> Ajuste la ganancia total de la imagen con el mando GAIN 2D en el panel de control de la máquina de ultrasonido. </li><li> Ajuste el tiempo de compensación de ganancia (TGC) reguladores para atenuar la dispersión de las paredes de la tubería y para compensar la atenuación relativa a la profundidad de la señal de ultrasonido. </li><li> El ancho de la imagen, foco, frecuencia de funcionamiento de la sonda, y velocidad de fotogramas se ajusta con los botones de control asignables. Estoscuatro botones, situados en la parte superior izquierda del panel de control, varían de acuerdo con el modo en el que el sistema está funcionando. En el modo 2D (como actualmente se usa), de izquierda a derecha los mandos corresponden a la anchura, el enfoque, la frecuencia y velocidad de fotogramas, respectivamente. Tenga en cuenta que, debido a los principios fundamentales de imágenes de ultrasonido 9, estos cuatro parámetros se inherentemente acoplado. Por consiguiente, para una ecografía imagen dada (es decir, un experimento EPIV) hay un compromiso entre la resolución espacial y temporal. </li><li> Véase la Figura 2 para una imagen de ultrasonidos representativa de flujo de tubo se siembra con 10 micras esferas de vidrio huecas. Tenga en cuenta que debido a la resolución lateral limitado, las esferas de vidrio son colocadas en la dirección lateral y aparecen como elipsoides en la imagen. </li></ol> 3. Recopilación de datos <ol><li> Pulse el botón de nuevo examen en el panel de control de ultrasonido para iniciar un nuevo experimento. </li><li> Crea unanuevo &quot;paciente&quot; mediante la introducción de tuberías de flujo en el apellido y la fecha de hoy en el nombre y el número de identificación del paciente en el ensayo. </li><li> Después de la creación del &quot;paciente&quot;, una ecografía comienza hasta el máximo preestablecido de 1000-1500 entre las imágenes se alcanza, después de que un lazo de exploración comenzará uno nuevo. Al pulsar el botón de congelación del panel de control de ultrasonido dos veces, se reiniciará el escaneo en cualquier momento antes de alcanzar el número máximo predeterminado de las imágenes. </li><li> Una vez que un buen conjunto de imágenes de ultrasonido se ha adquirido (es decir, nítidas imágenes de partículas de siembra y densidad suficiente semilla de partículas), presione el botón de congelación del panel de control de ultrasonido para detener la adquisición de imágenes. </li><li> Pulse el botón Cineloop en el panel de control ecográfico. Seleccione el conjunto de imágenes de ultrasonido para ser analizados usando el mando de Primer Ciclo en el panel de control de ultrasonido para seleccionar la primera imagen de la serie, y la perilla último ciclo para seleccionar elúltima imagen de la serie. </li><li> Pulse el botón de Image Store en el panel de control de ultrasonido para guardar el conjunto seleccionado de imágenes de ultrasonido. </li><li> Pulse el botón Archivar en el panel de control ecográfico y utilizar el cursor del ratón para seleccionar el examen final. Esto hará que el usuario seleccione las imágenes o cineloops para guardar en el disco duro local. Seleccione la cineloop (s) de interés y salga del examen. </li><li> Pulse el botón Archivar en el panel de control ecográfico y utilizar el cursor del ratón para seleccionar primero Más y luego seleccione Administración de discos. Gestión del disco transferirá el cineloop guardado (s) a la PC que ejecuta el software PIV. </li></ol> 4. Conversión de Extensión <ol><li> Una imagen de ultrasonido se almacena como imágenes digitales de comunicaciones en medicina (DICOM) tipo de archivo en la máquina de ultrasonido. Con el fin de ser abierto y leído por el software de PIV, los archivos DICOM deben ser convertidos a archivos de imagen. Actualmente,una secuencia de comandos de Matlab DICOM2JPG.m funcionamiento se utiliza para convertir los archivos DICOM a articulación tipo Photographic Experts Group (JPEG). </li><li> Las imágenes de ultrasonido JPEG son analizados utilizando software de LaVision Davis. </li></ol> 5. Cálculo de campos de desplazamiento, D (x, y), Uso de Davis <ol><li> Ratón, haga doble clic en el icono de Davis en el PC. Seleccione Nuevo proyecto. Seleccionar PIV. </li><li> Seleccione Importar imágenes en la barra de herramientas y seleccione Importar mediante archivos numerados. En el menú desplegable, busque la carpeta donde las imágenes de ultrasonido JPEG se almacenan, y haga doble clic en la primera imagen de la serie. Esto importará todas las imágenes de ultrasonido en esta serie numerada. </li><li> Típicamente una máscara de imagen se define para aislar la región de interés (ROI) en la imagen de ultrasonido para ser procesada. Para el flujo de tuberías, la máscara se usa para definir la ROI entre las paredes de la tubería (es decir, el líquido). </li><li> Vaya al panel de control principal en Davis, seleccione la pestaña situada en el Proyecto actual que contiene las imágenes importadas y seleccione la pestaña Procesamiento por lotes. Esto permite que la ventana de procesamiento vectorial de Davis para el procesamiento por lotes de las imágenes de ultrasonido importados. </li><li> En la lista de operaciones, utilizando el árbol de PIV-Time-Series, seleccionar los parámetros de cálculo de vectores, y elegir los parámetros a ser utilizados para el procesamiento de vectores. Si se usa una máscara, marque la casilla Rango de datos = utilizar el área enmascarada en el menú vector de parámetros de cálculo. Tenga en cuenta que la selección óptima de parámetros de cálculo de vectores depende de la geometría de flujo, propiedades de flujo, resolución de imagen, densidad de la partícula trazadora, y análisis cuantitativo de flujo deseado. 10 Para las mediciones de tubería de flujo, los parámetros que típicamente han dado los mejores resultados son multipaso con un tamaño de interrogación decreciente de 32 x 32 píxeles de 2 a 8 x8 pixel 2, con un solapamiento del 50%. Restricción relativa gama de vectores se estableció ± todos (tamaño de la ventana / 2) y restricción absoluta gama de vectores se fijó a ± 5 píxeles. Por último, un 3 x 2 3pixel filtro de mediana fue utilizada para suprimir el ruido y suavizar los campos de vectores. </li><li> A la izquierda de la pantalla de procesamiento por lotes, seleccione la cantidad total de imágenes a procesar y seleccione el procesamiento inicial. Esto calcular el campo de desplazamiento, D (x, y), entre imágenes de ultrasonido sucesivas utilizando algoritmos de correlación cruzada. </li></ol> 6. Análisis de Vector Fields <ol><li> Para el análisis post-procesamiento y de datos, los campos vectoriales EPIV se exportan de Davis. Txt. Esto se consigue mediante la selección de la rama del vector de desplazamiento debajo de la rama imagen JPEG en la pantalla del proyecto. En la barra de herramientas, seleccione la ficha Exportar, seleccione el tipo de archivo ASCII. Txt, elegir / crear una carpeta de exportación, unad seleccione Exportar. </li><li> Los campos vectoriales exportados se nombran Bxxxxx.txt, donde xxxxx 00001 ≤ ≤ 99999, con tampón B que denota. Cada archivo contiene cuatro columnas de datos: (1) x-localización del vector en la imagen, (2) y-la ubicación del vector en la imagen, (3) componente x de desplazamiento (es decir, el desplazamiento streamwise), (4) y-componente de desplazamiento (es decir, de pared normal de desplazamiento). Los archivos Bxxxxx.txt se abren y se procesan en MATLAB para calcular primero el campo de velocidad, al conocer el paso de tiempo entre pares de imágenes, DT [s], y la ampliación de la imagen, M [metros / pixel], es decir, u (x, y ) = MD (x, y) / Dt,. El paso de tiempo entre las imágenes T = 1/fps + D (x, y) / B, donde B [píxeles / s] es el tiempo que toma para la sonda de ultrasonido para barrer a través de la anchura de la imagen. En el presente estudio, M = 77 [m / píxel], fps = 49,5 [1 / s] y B = 25.047 [píxeles / s]. ENSEM Siguiente,bles promedio campos de vectores de velocidad, de pared normales perfiles de velocidad media, entre otras cantidades de los flujos de intereses se computan. (Ver sección de resultados representativos.) </li></ol>

<ol>
	<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>

Los autores no tienen nada que revelar.

El protocolo de funcionamiento de una partícula eco velocimetría de imagen (EPIV) sistema capaz de adquirir de dos dimensiones de los campos de velocidad en fluidos ópticamente opacos o a través de geometrías ópticamente opacos fue descrito. La aplicación práctica de EPIV es muy adecuado para el estudio de los sistemas de flujo industriales y biológicas, donde el flujo de fluidos opacos se produce en una aplicación de gran número. El sistema particular presentado aquí fue construido a propósito para estudia...

<table border="1"><tbody><tr><td> Nombre del reactivo </td><td> Empresa </td><td> Número de catálogo </td><td> Comentarios (opcional) </td></tr><tr><td> Ultrasonido Máquina </td><td> GE </td><td> Vivid 7 Pro </td><td></td></tr><tr><td> Ultrasonido matriz lineal </td><td> GE </td><td> 10 L </td><td></td></tr><tr><td> DC Bomba de agua </td><td> KNF </td><td> NF 10 KPDC </td><td></td></tr><tr><td> Vector Software de procesamiento de </td><td> Lavision </td><td> Davis 7,2 </td><td></td></tr><tr><td> Publica Software de procesamiento </td><td> Mathworks </td><td> MATLAB 7.12 </td><td></td></tr><tr><td> Tubo de acrílico </td><td> McMaster-Carr </td><td> 8486K531 </td><td></td></tr><tr><td> Ultrasonido Gel </td><td> Parker </td><td> Aquasonic 100 </td><td></td></tr></tbody></table>

echo particle image velocimetry

El transporte de masa, cantidad de movimiento y la energía de las corrientes de fluidos está determinada en última instancia por las distribuciones espacio-temporales del campo de velocidad del fluido. 1 Por consiguiente, un requisito previo para la comprensión, predicción y control de los flujos de fluidos es la capacidad de medir el campo de velocidades con suficiente espacio y resolución temporal. 2 Para las mediciones de velocidad en fluidos ópticamente opacos o a través de geometrías ópticamente opacas, el eco de la velocimetría de imágenes de partículas (EPIV) es una técnica atractiva de diagnóstico para generar &quot;instantáneas&quot; de dos dimensiones de los campos de velocidad. 3,4,5,6 En este documento, el protocolo de funcionamiento de un sistema de EPIV construido mediante la integración de una máquina de ultrasonido médico comercial 7 con un PC con velocimetría de imagen de partículas comercial (PIV) se describe el software 8, y mediciones de validación de Hagen-Poiseuille (es decir, laminar tubo) flujo se reportan . Para la medida de EPIVtos, una sonda de red en fase conectado a la máquina de ecografía médica se utiliza para generar una imagen de ultrasonido de dos dimensiones mediante la pulsación de los elementos de sonda piezoeléctricos en momentos diferentes. Cada elemento de la sonda transmite un pulso de ultrasonido en el líquido, y las partículas de trazador en el fluido (ya sea de origen natural o cabeza de serie) reflejan ecos de ultrasonido de nuevo a la sonda en el que se registran. La amplitud de las ondas de ultrasonido reflejadas y su retardo de tiempo relativo a la transmisión se utilizan para crear lo que se conoce como modo B (modo de brillo) de dos dimensiones imágenes de ultrasonido. Específicamente, el retardo de tiempo se utiliza para determinar la posición del dispersor en el fluido y la amplitud se utiliza para asignar a la intensidad del dispersor. El tiempo requerido para obtener una sola imagen en modo B, t, se determina por el tiempo que se tome para pulsar todos los elementos de la sonda de red en fase. Para la adquisición de múltiples imágenes en modo B, la velocidad de fotogramas del sistema en fotogramas por segundo (fps) = 1 / y delta, t. (Véase el 9 para una revisión de la ecografía.) Para un típico experimento EPIV, la velocidad de fotograma es entre 20-60 fps, dependiendo de las condiciones de flujo y 100-1000 del modo B de imágenes de la distribución espacial de las partículas trazadoras en el flujo son adquiridos. Una vez adquirido, las imágenes de ultrasonido modo B se transmite a través de una conexión Ethernet a la PC que ejecuta el software PIV comercial. Usando el software de PIV, los campos de desplazamiento de partículas trazadoras, D (x, y) [píxeles], (donde x e y denotan la posición espacial horizontal y vertical en la imagen de ultrasonidos, respectivamente) son adquiridos por la aplicación de algoritmos de correlación cruzada a ultrasonidos sucesivas B- Imágenes del modo. 10 Los campos de velocidad, u (x, y) [m / s], se determinan a partir de los campos de desplazamientos, sabiendo que el intervalo de tiempo entre pares de imágenes, DT [s], y la ampliación de imagen, M [metros / pixel ], es decir, u (x, y) = MD (x, y) / DT. B El paso de tiempontre imágenes T = 1/fps + D (x, y) / B, donde B [píxeles / s] es el tiempo que toma para la sonda de ultrasonido para barrer a través de la anchura de la imagen. En el presente estudio, M = 77 [m / píxel], fps = 49,5 [1 / s] y B = 25.047 [píxeles / s]. Una vez adquiridos, los campos de velocidad pueden ser analizados para calcular las cantidades de flujo de interés.

Una partícula instantánea eco velocimetría de imagen (EPIV) campo vectorial se muestra en la Figura 3. El diagrama vectorial muestra vectores de velocidad de cada cuarta columna, y el color de fondo mapa de contorno corresponde a la magnitud de la velocidad. Una media de conjunto trama vector promedio durante 1000 parcelas instantáneo del vector EPIV se muestra en la Figura 4. De acuerdo con el flujo de tuberías, los vectores de velocidad están principalmente en la dirección stre...

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Echo Particle Image Velocimetry

Una partícula eco velocimetría de imagen (EPIV) capaz de adquirir bidimensionales campos de velocidad en los líquidos ópticamente opacas oa través de geometrías ópticamente opacos se describe, y mediciones de validación en el flujo de tubo se informó.

Echo velocimetría por imágenes de partículas

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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Kinematics of a Particle

Fluid Kinematics

Vectors and Scalars

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14.5K vistas.  University of New Hampshire. Una partícula eco velocimetría de imagen (EPIV) capaz de adquirir bidimensionales campos de velocidad en los líquidos ópticamente opacas oa través de geometrías ópticamente opacos se describe, y mediciones de validación en el flujo de tubo se informó.

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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 Memoria Quantum en Warm Atómica 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 ...

Investigación

Ingeniería

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.

Alta velocidad velocímetro de partículas cerca de superficies

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.

Uso de neutron spin echo resuelto grazing incidencia dispersión para investigar materiales orgánicos de células solares

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.

Caracterización de Nanocristal distribución por tamaño utilizando espectroscopia Raman con un multi-partícula Phonon Confinamiento Modelo

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.

Desarrollo de un montaje experimental para la medición del coeficiente de restitución en condiciones de vacío

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.

Tridimensional de velocimetría de seguimiento de partículas para aplicaciones de turbulencia: Caso de un Flujo Jet

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.

Medida simultánea de la cinemática de la partícula usando técnicas de imagen de flujo y turbulencia

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).

Impresión 3D - Evaluación de las emisiones de partículas de una pluma de impresión 3D

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.

Estudio de la dinámica de proteínas a través de la espectroscopia de eco de espín de neutrones

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.

Redes neuronales profundas para la evaluación dietética basada en imágenes

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