Les auteurs tiennent à remercier le soutien de la National Science Foundation, CBET0846359, subvention moniteur Horst Henning hiver.

1. Créer un flux mesurable <ol><li> Les mesures de validation EPIV sera démontré dans le flux tuyau d&#39;une solution aqueuse de glycérine (glycérine 50% - 50% d&#39;eau). Un schéma du montage expérimental est illustré à la figure 1. </li><li> Sphères de verre creuses ayant un diamètre nominal de 10 um sont ajoutés au fluide à une concentration d&#39;environ 17 parties en poids par million. Les billes de verre creuses servent en tant qu&#39;agents de contraste pour ultrasons, et leur taille et leur densité sont choisies de telle sorte qu&#39;elles suivent passivement l&#39;écoulement de fluide. 10 </li><li> Une tension fixe est fourni à la pompe pour introduire un débit connu. La vitesse d&#39;écoulement est choisie de telle sorte que U &lt;&lt; AX / Dt, où U est la vitesse moyenne dans le tube, AX est la longueur linéaire de la mesure du volume EPIV, et At est le pas de temps entre les images, c&#39;est à dire le débit échéant «lente» par rapport aux fps du sy ultrasonsla tige. 3 </li></ol> 2. Calibrer l&#39;échographie <ol><li> Monter la sonde à ultrasons pour le mur extérieur du tuyau. Un gel topique à base d&#39;eau est appliquée à la sonde à ultrasons afin de minimiser la perte de transmission du faisceau d&#39;ultrasons entre la sonde et la surface de la paroi de la conduite. </li><li> Allumez l&#39;appareil à ultrasons. Une diffusion en direct des images de l&#39;échographie commence automatiquement une fois que tous les systèmes de charge. </li><li> Régler la profondeur de l&#39;image en utilisant le bouton de commande de profondeur sur le panneau de commande de l&#39;appareil à ultrasons. </li><li> Réglez le gain total de l&#39;image en utilisant le bouton de gain 2D sur le panneau de commande de l&#39;appareil à ultrasons. </li><li> Régler les temps de compensation de gain (TGC) curseurs pour atténuer dispersion des parois des tuyaux et pour compenser l&#39;atténuation connexes profondeur du signal ultrasonore. </li><li> La largeur de l&#39;image, mise au point, la fréquence de fonctionnement de la sonde, et la cadence sont ajustés en utilisant les boutons de commande assignables. Cesquatre boutons situés sur la partie supérieure gauche du panneau de commande, varient en fonction du mode dans lequel le système est en cours d&#39;exécution. En mode 2D (tel qu&#39;il est actuellement utilisé), de gauche à droite les boutons correspondent à la largeur, la mise au point, la fréquence et la fréquence d&#39;image, respectivement. Notez qu&#39;en raison des principes fondamentaux de l&#39;imagerie par ultrasons 9, ces quatre paramètres sont intrinsèquement couplés. Par conséquent, pour une analyse image par ultrasons donnée (c.-à-une expérience EPIV) il ya un compromis entre la résolution spatiale et temporelle. </li><li> Voir la figure 2 pour une image ultrasonore représentant du tuyau d&#39;écoulement ensemencé avec 10 um billes de verre creuses. Notez qu&#39;en raison de la résolution latérale limitée, les billes de verre sont enduites dans le sens latéral et apparaissent comme des ellipsoïdes dans l&#39;image. </li></ol> 3. Collecte des données <ol><li> Appuyez sur le bouton un nouvel examen sur le panneau de contrôle par ultrasons pour commencer une nouvelle expérience. </li><li> Créer unnouvelle «patient» en entrant débit de conduit en nom de famille et la date d&#39;aujourd&#39;hui dans le prénom et le numéro d&#39;identification du patient test. </li><li> Suite à la création du «patient», une échographie commence jusqu&#39;à ce que le maximum préétabli entre 1000-1500 images est atteinte, après quoi une boucle nouveau scan commence. En appuyant sur ​​le bouton Freeze sur le panneau de contrôle par ultrasons deux fois pour redémarrer le balayage à tout moment avant d&#39;atteindre le nombre maximum prédéfini d&#39;images. </li><li> Une fois une bonne série d&#39;images échographiques a été acquis (c.-à-vives images de particules de graines et de semences suffisantes densité de particules), appuyez sur le bouton Freeze sur le panneau de contrôle par ultrasons pour arrêter l&#39;acquisition des images. </li><li> Appuyez sur le bouton Cineloop sur le panneau de contrôle par ultrasons. Sélectionner l&#39;ensemble des images de l&#39;échographie pour être analysées à l&#39;aide du bouton de Premier Cycle sur le panneau de contrôle par ultrasons pour sélectionner la première image de la série, et le bouton du dernier cycle pour sélectionner ledernière image de la série. </li><li> Appuyez sur le bouton Image Store sur le panneau de contrôle par ultrasons pour sauver l&#39;ensemble sélectionné des images ultrasonores. </li><li> Appuyez sur le bouton Archiver du panneau de contrôle par ultrasons et utiliser le curseur de la souris pour sélectionner l&#39;examen final. Il vous sera demandé à l&#39;utilisateur de sélectionner des images ou cineloops à enregistrer sur le disque dur local. Sélectionnez l&#39;Cineloop (s) d&#39;intérêt puis quittez l&#39;examen. </li><li> Appuyez sur le bouton Archiver du panneau de contrôle par ultrasons et utiliser le curseur de la souris sélectionnez d&#39;abord Plus, puis sélectionnez Gestion des disques. Gestion du disque va transférer la Cineloop sauvegardé (s) sur le PC exécutant le logiciel PIV. </li></ol> 4. Conversion Type de fichier <ol><li> Une image d&#39;ultrasons est stocké sous forme de communications d&#39;images numériques en médecine (DICOM) de type de fichier sur la machine à ultrasons. Afin d&#39;être ouvert et lu par le logiciel de PIV, les fichiers DICOM doivent être convertis en fichiers image. À l&#39;heure actuelle,DICOM2JPG.m un script Matlab en cours d&#39;exécution est utilisé pour convertir les fichiers DICOM au joint de type Photographic Experts Group fichier (JPEG). </li><li> Les images échographiques JPEG sont ensuite analysées en utilisant le logiciel de Davis LaVision. </li></ol> 5. Calcul de champs de déplacement, D (x, y), l&#39;aide Davis <ol><li> Souris Double-cliquez sur l&#39;icône de Davis sur le PC. Sélectionnez Nouveau Projet. Sélectionnez PIV. </li><li> Sélectionnez Importer les images dans la barre d&#39;outils, puis choisissez Importer via des fichiers numérotés. Dans le menu déroulant, localisez le dossier dans lequel les images échographiques JPEG sont stockées, et double-cliquez sur la première image de la série. Cela va importer toutes les images de l&#39;échographie dans cette série numérotée. </li><li> Généralement un masque d&#39;image est définie pour isoler la région d&#39;intérêt (ROI) de l&#39;image échographique à traiter. Pour écoulement en conduite, le masque est utilisé pour définir le retour sur investissement entre les parois de la conduite (par exemple, le fluide). </li><li> Allez dans le panneau de contrôle principal à Davis, sélectionnez l&#39;onglet situé sous le projet en cours contenant les images importées, et sélectionnez l&#39;onglet intitulé Traitement par lots. Cela permet à la fenêtre de traitement vectoriel de Davis pour le traitement par lots des images ultrasonores importés. </li><li> Dans la liste des opérations, en utilisant l&#39;arborescence PIV-Time-Series, sélectionnez les paramètres de calcul vectoriel, et choisissez les paramètres à utiliser pour le traitement de vecteur. Si un masque est utilisé, vérifiez la plage de boîte de données = utiliser la zone masquée dans le menu des paramètres de calcul vectoriel. Notez que la sélection optimale des paramètres de calcul de vecteurs dépend de la géométrie de l&#39;écoulement, propriétés d&#39;écoulement, résolution d&#39;image, la densité des particules de traceur, et souhaité une analyse en flux quantitative 10. Pour les mesures de débit de tuyaux, les paramètres qui ont généralement donné les meilleurs résultats sont multipass avec la taille de l&#39;interrogatoire baisse de 32 x 32 pixels 2 à 8 x8 2 pixel, avec un chevauchement de 50%. Relative restriction de gamme vecteurs a été mis à ± tous (taille de la fenêtre / 2) et absolue restriction de gamme vecteurs a été mis à ± 5 pixels. Enfin, un 3 x 3pixel filtre 2 médiane a été utilisée pour supprimer le bruit et lisser les champs de vecteurs. </li><li> Sur la gauche de l&#39;écran de traitement par lots, sélectionnez le montant total des images à traiter et sélectionnez de début de traitement. Cette fonction calcule le champ de déplacement, D (x, y), entre des images ultrasonores successives en utilisant des algorithmes de corrélation croisée. </li></ol> 6. Analyse des champs de vecteurs <ol><li> Pour une analyse post-traitement des données, les champs de vecteurs EPIV sont exportés sous forme de fichiers de Davis. Txt. Ce résultat est obtenu en sélectionnant la branche vecteur de déplacement sous la branche d&#39;image JPEG sur l&#39;écran de projet. Dans la barre d&#39;outils, sélectionnez l&#39;onglet Exporter, sélectionnez le type de fichier ASCII. Txt, choisir / créer un dossier d&#39;exportation, uned sélectionnez Exporter. </li><li> Les champs de vecteurs exportés sont nommés Bxxxxx.txt, où xxxxx 00001 ≤ ≤ 99999, avec le tampon B désignant. Chaque fichier contient quatre colonnes de données: (1) x-implantation du vecteur dans l&#39;image, (2) y-lieu du vecteur dans l&#39;image, (3) x-composante de déplacement (c.-à-streamwise déplacement), (4) composante y de déplacement (par exemple, le déplacement de paroi normale). Les fichiers sont ouverts Bxxxxx.txt et transformées en MATLAB de première calculer le champ de vitesse, en connaissant le pas de temps entre des paires d&#39;images, AT [s], et le grossissement de l&#39;image, M [m / pixel], à savoir u (x, y ) = MD (x, y) / AT,. Le pas de temps entre les images AT = 1/fps + D (x, y) / B, où B [pixels / s] est le temps qu&#39;il faut pour que la sonde d&#39;échographie pour balayer la largeur de l&#39;image. Dans la présente étude, M = 77 [um / pixel], fps = 49,5 [1 / s] et B = [25.047 pixels / s]. Ensuite, ensembles champs moyens de vitesse vecteur, mur à la normale des profils de vitesse moyenne, entre les quantités de flux d&#39;intérêt sont calculés. (Voir la section Les résultats représentatifs.) </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>

Les auteurs n&#39;ont rien à révéler.

Le protocole de fonctionnement pour une particule image d&#39;écho vélocimétrie (EPIV) système capable d&#39;acquérir en deux dimensions des champs de vitesse dans les fluides opaques ou par l&#39;intermédiaire des géométries opaques a été décrit. L&#39;application pratique de EPIV est bien adapté pour l&#39;étude des systèmes de flux industriels et biologiques, où l&#39;écoulement de fluides opaques se produit dans une application grand nombre. Le système particulier présenté ici a été délibérém...

<table border="1"><tbody><tr><td> Nom du réactif </td><td> Entreprise </td><td> Numéro de catalogue </td><td> Commentaires (optionnel) </td></tr><tr><td> Appareil d&#39;échographie </td><td> GE </td><td> Vivid 7 Pro </td><td></td></tr><tr><td> Tableau échographie linéaire </td><td> GE </td><td> 10 L </td><td></td></tr><tr><td> Pompe à eau DC </td><td> KNF </td><td> NF 10 KPDC </td><td></td></tr><tr><td> Vecteur Logiciel de traitement </td><td> LaVision </td><td> Davis 7,2 </td><td></td></tr><tr><td> Poster Logiciel de traitement </td><td> Mathworks </td><td> MATLAB 7,12 </td><td></td></tr><tr><td> Tuyau acrylique </td><td> McMaster-Carr </td><td> 8486K531 </td><td></td></tr><tr><td> Gel ultrasons </td><td> Parker </td><td> Aquasonic 100 </td><td></td></tr></tbody></table>

echo particle image velocimetry

Le transport de masse, du moment et de l&#39;énergie dans les flux de fluide est finalement déterminé par les distributions spatio-temporelles du champ de vitesse du fluide. 1 Par conséquent, une condition préalable pour comprendre, prévoir et contrôler les flux de fluide est la capacité de mesurer le champ de vitesse avec spatiale adéquate et résolution temporelle. 2 Pour les mesures de vitesse dans les fluides opaques ou par l&#39;intermédiaire des géométries opaques, font écho à la vélocimétrie par images de particules (EPIV) est une technique de diagnostic attractif pour générer des «instantanés» à deux dimensions des champs de vitesse. 3,4,5,6 Dans ce papier, le protocole de fonctionnement d&#39;un système EPIV construit par l&#39;intégration d&#39;un appareil d&#39;échographie médicale commerciale 7 avec un PC exécutant commerciale vélocimétrie par images de particules (PIV) du logiciel 8 est décrit, et les mesures de validation de Hagen-Poiseuille (c.-à-laminaire tuyau) flux sont rapportés . Pour la mesure EPIVments, une sonde à balayage électronique reliée à l&#39;appareil médical à ultrasons est utilisé pour générer une image ultrasonore bidimensionnelle par impulsions les éléments piézo-électriques de la sonde à des moments différents. Chaque élément de sonde émet une impulsion ultrasonore dans le fluide et les particules de traceur dans le fluide (naturels ou graines) reflètent ultrasons échos de retour à la sonde où ils sont enregistrés. L&#39;amplitude des ondes ultrasonores réfléchies et leur temps de retard relatif de transmission sont utilisés pour créer ce qu&#39;on appelle B-mode (mode de luminosité) des images ultrasonores bidimensionnelles. Plus précisément, le temps de retard est utilisé pour déterminer la position du diffuseur dans le fluide et l&#39;amplitude est utilisée pour attribuer à l&#39;intensité du diffuseur. Le temps nécessaire pour obtenir une seule image en mode B, t, est déterminé par le temps qu&#39;il faut pour pulser l&#39;ensemble des éléments de la sonde à balayage électronique. Pour l&#39;acquisition de plusieurs images en mode B, le taux de trame du système en images par seconde (fps) = 1 / et delta, t. (Voir 9 pour un examen d&#39;imagerie par ultrasons.) Pour une expérience typique EPIV, la vitesse de défilement est comprise entre 20-60 fps, en fonction des conditions d&#39;écoulement et 100-1000 mode B des images de la distribution spatiale des particules de traceur dans l&#39;écoulement sont acquises. Une fois acquis, les images de l&#39;échographie en mode B sont transmises via une connexion Ethernet au PC exécutant le logiciel PIV commerciale. L&#39;utilisation du logiciel PIV, les champs de déplacement des particules traceuses, D (x, y) [pixels], (où x et y désignent horizontal et vertical position spatiale dans l&#39;image ultrasonore, respectivement) sont acquises par l&#39;application d&#39;algorithmes de corrélation croisée à ultrasons successives B- images en mode 10. champs de vitesse, u (x, y) [m / s], sont déterminées à partir des champs de déplacements, connaissant le pas de temps entre des paires d&#39;images, AT [s], et le grossissement de l&#39;image, M [m / pixel ], soit u (x, y) = MD (x, y) / AT. L&#39;étape b tempsntre images AT = 1/fps + D (x, y) / B, où B [pixels / s] est le temps qu&#39;il faut pour que la sonde d&#39;échographie pour balayer la largeur de l&#39;image. Dans la présente étude, M = 77 [um / pixel], fps = 49,5 [1 / s] et B = [25.047 pixels / s]. Une fois acquis, les champs de vitesse peuvent être analysés pour calculer les quantités de flux d&#39;intérêts.

Une particule instantanée image d&#39;écho vélocimétrie vecteur de champ (EPIV) est illustré à la figure 3. L&#39;intrigue montre vecteur vecteurs de vitesse chaque quatrième colonne, et la couleur de fond contour carte correspond à l&#39;amplitude de la vitesse. Une parcelle vecteur ensemble en moyenne en moyenne plus de 1000 instantanées tracés de vecteurs EPIV est illustré à la figure 4. Conformément à écoulement en conduite, les vecteurs de vitesse sont principalement...

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Echo Particle Image Velocimetry

Une particule image en écho de vélocimétrie (EPIV) système capable d&#39;acquérir deux dimensions champs de vitesse dans les fluides optiquement opaques ou opaques à travers des géométries est décrite, et des mesures de débit de validation tuyau sont rapportés.

Echo vélocimétrie par images de particules

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 vues.  University of New Hampshire. Une particule image en écho de vélocimétrie (EPIV) système capable d'acquérir deux dimensions champs de vitesse dans les fluides optiquement opaques ou opaques à travers des géométries est décrite, et des mesures de débit de validation tuyau sont rapportés.

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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 Quantum Mémoire chaud atomique de vapeur

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

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Ingénierie

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.

Particules à haute vitesse vélocimétrie par image de près de 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.

Utilisation de la diffusion de l’incidence de broutage résolue par écho de spin neutronique pour étudier les matériaux des cellules solaires organiques

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.

Caractérisation des nanocristaux Distribution de la taille en utilisant la spectroscopie Raman avec un multi-particules Phonon Confinement Modèle

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.

Développement d&#39;une installation expérimentale pour la mesure du coefficient de restitution sous vide Conditions

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.

Trois dimensions Velocimetry de suivi des particules pour Turbulence Applications: Cas d&#39;un débit de 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.

Mesure simultanée de la Turbulence et de la cinématique de particules qui utilise les Techniques d’imagerie de flux

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).

Impression 3D - Évaluation des émissions de particules d’un stylo d’impression 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.

Étude de la dynamique des protéines par spectroscopie d’écho de spin neutronique

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.

Réseaux neuronaux profonds pour l’évaluation alimentaire basée sur l’image

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