Name: image-based lagrangian particle tracking in bed-load experiments
Uploaded: 2017-07-20T15:00:00
Duration: 10 min 32 s
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Diese Arbeit wurde von der Exekutivagentur für Forschung durch das 7. Rahmenprogramm der Europäischen Union, die Förderung der Aus- und Weiterbildung von Forschern (Marie Curie - FP7-PEOPLE-2012-ITN) unterstützt, die das Initial Training Network (ITN) HYTECH &quot;Hydrodynamischer Transport in ökologisch kritischen heterogenen Grenzflächen&quot; (Nummer 316546). Es wurde auch vom Polo Territoriale di Lecco des Politecnico di Milano unterstützt. Die Experimente wurden bei einem Besuch der SS zum Politecnico di Milano als Gastwissenschaftler durchgeführt. Die Autoren danken Tarcisio Fazzini, Stefania Gherbi, Francesco Mottini (B.Sc. Studenten am Politecnico di Milano) und Seyed Abbas Hosseini-Sadabadi (Fellow des HYTECH-Projekts und Doktorand am Politecnico di Milano) für die Unterstützung der Experimentelle Aktivität und die Datenanalyse. Die Autoren danken Prof. Roger Nokes (Universität Canterbury, Christchurch, Neuseeland) für die Bereitstellung der STreams software und ständige beratung Schließlich danken die Autoren dem JoVE-Redakteur und drei anonymen Rezensenten für ihre nachdenkenden Kommentare und Anregungen, dank derer das Manuskript deutlich verbessert werden konnte.

<ol>
	<li>Francis, J. R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Experiments+on+the+motion+of+solitary+grains+along+the+bed+of+a+water-stream.">Experiments on the motion of solitary grains along the bed of a water-stream.</a> Proc Royal Soc London, A. 332, 443-471 (1973).</li><li>Drake, T. G., Shreve, R. L., Dietrich, W. E., Whiting, P. J., Leopold, L. 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A., Radice, A., Ballio, F., Rowi&#324;ski, P. M., Marion, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+analysis+of+entrainment+and+deposition+rate+fluctuations+in+weak+bed+load+transport.">An analysis of entrainment and deposition rate fluctuations in weak bed load transport.</a> Hydrodynamic and mass transport at freshwater aquatic interfaces. , 333-342 (2016).</li><li>Papanicolaou, A. N., Diplas, P., Balakrishnan, M., Dancey, C. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Computer+vision+technique+for+tracking+bed+load+movement.">Computer vision technique for tracking bed load movement.</a> J Comput Civil Eng. 13 (2), 71-79 (1999).</li><li>Ramesh, B., Kothyari, U. 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I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Despiking+acoustic+Doppler+velocimeter+data.">Despiking acoustic Doppler velocimeter data.</a> J Hydraul Eng. 128 (1), 117-126 (2002).</li><li>Nowak, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Wall+shear+stress+measurement+in+a+turbulent+pipe+flow+using+ultrasound+Doppler+velocimetry.">Wall shear stress measurement in a turbulent pipe flow using ultrasound Doppler velocimetry.</a> Exp Fluids. 33 (2), 249-255 (2002).</li><li>McCuen, R. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Microcomputer applications in statistical hydrology. , (1993).</li><li>Lloyd, P. M., Ball, D. J., Stansby, P. 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Die Autoren erklären, dass sie keine konkurrierenden finanziellen Interessen haben.

Das Entwerfen eines Bed-Load-Transport-Experiments mit Partikel-Visualisierung umfasst mehrere Schritte, einschließlich der Auswahl einer experimentellen Konfiguration und Hardware-Tools, Durchflussmessung, Partikel-Seeding und Visualisierung und Bildanalyse. Variationen bei jedem Schritt haben Vor- und Nachteile. Die Schlüsselmerkmale des in diesem Manuskript dargestellten Protokolls sind: (i) Verwenden eines Druckflusses und eines festen rauhen Betts, (ii) Aussäen einer geringen Anzahl von Bettbelastungspartikeln mit einer kontrastierenden Farbe auf die Festbettfarbe, (iii) Mit natürlichem Licht und (iv) mit mehreren Kameras, um unabhängige Track-Sets zu erhalten, um miteinander verbunden zu werden. Die experimentelle Methode und die Datenverarbeitung ermöglichen es, die Bettlastpartikel für die Endmessung zuverlässig zu verfolgen. Die überdachte Strömung garantiert eine optimale Sicht der bewegten Teilchen. Das Festbett verhindert jedoch die Beobachtung einiger Prozesse ( zB die mit vertica verbundenen<html> L Verschiebungen von Sedimentteilchen innerhalb der aktiven Bettbelastungsschicht) und begrenzt somit die Anwendbarkeit der Technik auf schwache Bettbelastungen. Die Größe der Datenproben, die mit nur 100 s Film erhalten wurden, war relativ klein. Jedoch kann die Probengröße leicht erhöht werden, indem die experimentelle Dauer der Bilderfassung und -verarbeitung verlängert wird. Das Füttern einer begrenzten Anzahl von Teilchen erfordert eine längere experimentelle Zeit als die Fütterung mit einer wesentlich höheren Rate; Aber es lohnt sich die Mühe wegen einer relativ einfachen Partikelverfolgung aufgrund der geringen Konzentration von Partikeln in Bewegung und der Verwendung von verschiedenen Farben, die beide die Wahrscheinlichkeit der Verfolgung von Fehlern reduzieren. Die Verwendung von natürlichem Licht im Experiment vermeidet die Notwendigkeit von Beleuchtungseinrichtungen; Allerdings ist ein Nachteil, dass eine gute Beleuchtung von den Wetterbedingungen abhängt. Die CFDs der Partikel-Hop-Länge und Dauer, die inG &quot;&gt; Abbildung 4 zeigt die niedrigsten Werte als die häufigsten Die größten Messwerte der Hop-Länge und Dauer waren etwa 600 mm bzw. 7 s. Dies war im Vergleich zu analogen Werten aus der Literatur 4 , 16 , 30 deutlich größer , Da die Messung längerer Spuren das Risiko eines langen Partikel-Hops ausmacht, ist der Vorteil der Verwendung von zwei Kameras offensichtlich, wenn man bedenkt, dass eine einzelne Kamera eine Fokusbereichslänge von etwa 850 mm hatte, was nicht viel größer wäre als die zu messenden Hop-Längenwerte. Das Messprotokoll mit zwei Kameras stellte stattdessen eine zufriedenstellende Trennung zwischen den Längenskalen des Prozesses und denen des Messfeldes sicher und verringerte so das Risiko, die phänomenologischen Ergebnisse durch experimentelle Einschränkungen vorzuspannen. Außerdem kann der Fokusbereich zusätzlich verlängert werden Erhöhung der Anzahl der Kameras, die entlang der Rinne platziert werden. Ein alternatives Verfahren gegenüber dem hier beschriebenen Protokoll besteht darin, überlappende Bilder vor der Partikelidentifizierung und -verfolgung zu erzeugen. Unser Protokoll (zweimaliges Durchführen der Spurverfolgung und Verknüpfen von Partikelspuren) wurde bevorzugt, da die Bildmischungsmethode die Größe der Datendateien verdoppelt hätte, was einen Speicherverbrauch erforderte, der nicht erschwinglich war. Bei den hier beschriebenen Verarbeitungsalgorithmen wurden mehrere Partikelspuren, die kürzer waren als die Länge des Überlappungsbereichs, verworfen, weil sie eine vollständige Rekonstruktion der Sedimentspuren verhinderten. Jedoch war die Schwellenlänge von 120 mm um eine Größenordnung kürzer als die Spurlängen, die erhalten werden konnten, und der Verlust dieser Daten war daher akzeptabel. Darüber hinaus würde die Spurverbindung, die in den unteren 8 Fällen von Fig. 1 gesehen wird , nicht eine signifikante Erhöhung der Spurlänge ermöglichen, die erhalten werden soll. Auf der anderen Seite könnten diese Situationen helfenBei der Abfrage von langen Spuren, wie die Situation in Abbildung 5 , die aufgrund von Unterbrechungen auftreten könnte. In einem ähnlichen Fall konnte eine lange Spur durch iterative Fügevorgänge rekonstruiert werden. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Spurunterbrechungen wie die in Abbildung 5 eindeutig mit dem Tracking-Prozess und nicht mit dem Fügeprozess zusammenhängen. Dieses Manuskript präsentierte Proof-of-Concept-Ergebnisse für ein einziges Experiment, um die Fähigkeiten des angenommenen Protokolls zu demonstrieren. In zukünftigen Experimenten wird das Protokoll auf eine Reihe unterschiedlicher hydrodynamischer Bedingungen angewendet, um eine detaillierte Analyse des Bettlade-Sediment-Transportprozesses zu erreichen. <img alt="Abbildung 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55874/55874fig5.jpg" /> Abbildung 5: Eine Situation der Spur in Gegenwart von Unterbrechungen. </Stark&gt; Die Verknüpfung dieser Spuren in eine einzelne Spur ist mit dem hier beschriebenen Protokoll nicht möglich. Wie in der Beschriftung von Fig. 1 und in Schritt 8.4 des Protokolls erwähnt, sind die Spuren, die kürzer als die Länge des überlappenden Bereichs sind, ausgeschlossen. Dadurch werden die kurzen roten und grünen Spuren eliminiert. Daher können die verbleibenden langen nicht verbunden werden, weil sie keinen gemeinsamen Punkt haben. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55874/55874fig5large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a>

Seit Pionierarbeiten vor einigen Jahrzehnten 1 , 2 wurde die Nutzung der Bildanalyse für das Studium des Fluss-Sedimenttransports stetig erhöht. Diese Technik bewies in der Tat ihre Fähigkeit, relativ hochauflösende und kostengünstige Daten für detaillierte Analysen der physikalischen Phänomene 3 , 4 , 5 zur Verfügung zu stellen . Mit der Zeit wurden signifikante Verbesserungen für Hardware- und Software-Tools erzielt. Die Messung des Sedimenttransports kann unter Verwendung eines Eulerian-Ansatzes durchgeführt werden, der auf die Messung von Sedimentflüssen abzielt, oder ein Lagranger, der darauf abzielt, Trajektorien einzelner Körner zu messen, während sie sich bewegen. Die Bildverarbeitung bietet im Vergleich zu anderen Eulerian Methoden 6 , 7 einzigartige Möglichkeiten zur Partikelverfolgung. Aber dasDiese Potenziale, die Anwendung der Bildanalyse auf den Bettbelastungs-Sedimenttransport, leidet unter einigen kritischen experimentellen Einschränkungen, in Bezug auf räumliche / zeitliche Unterstützungsskalen für die Messung und Größe der Datenproben. Beispielsweise ist es schwierig, gleichzeitig eine geeignete Kombination aus einem großen räumlichen Bereich, einer langen Dauer eines Experiments und einer hohen Messfrequenz 3 , 4 , 8 zu erreichen , ohne die Qualität und Datenmenge zu beeinträchtigen. Darüber hinaus kann die Partikelverfolgung manuell 2 , 4 durchgeführt werden , was eine große menschliche Anstrengung erfordert, oder automatisch 3 , 8 mit der Möglichkeit, Fehler zu verfolgen, die durch die Software für die Analyse verwendet werden. Dieses Papier stellt ein Protokoll für die experimentelle Untersuchung von Bett-Last-Sediment trAnsport, wo lange Dauer durch die verwendete kamera erreicht wurde, wurde durch die gleichzeitige anwendung von zwei kameras an verschiedenen standorten ein hohes sichtfeld erreicht und eine zuverlässige automatische verarbeitung wurde durch ad hoc experimentelle bedingungen ermöglicht. Die experimentelle Operation wurde entworfen und die Bearbeitungswerkzeuge wurden auf der Grundlage der von den Autoren erworbenen Erfahrungen in mehreren Forschungsarbeiten ausgewählt, die sich mit der detaillierten Untersuchung des Sedimenttransports nach den Bildmethoden 3 , 9 , 10 , 11 , 12 , 13 , 14 , 15 , 16 befassten , 17 , 18 Es wurde ein Sedimenttransport-Experiment beschrieben, das durchgeführt wurdeEs über ein festes, raues Bett. Die Partikelzuführung war viel geringer als die Transportkapazität der Strömung, um eine geringe Konzentration an bewegten Körnern aufrechtzuerhalten, wodurch die Überlastung der Partikel nachverfolgt wurde. Weiterhin bewegten sich die transportierten Teilchen nicht kontinuierlich, sondern es wurde eine intermittierende Bewegung beobachtet. Die Verwendung eines Festbettes anstatt eines beweglichen ist ein Verlust der Ähnlichkeit mit den natürlichen Bedingungen. Allerdings wurde ein Festbett häufig in Sedimenttransportexperimenten 19 , 20 , 21 unter der Annahme verwendet, dass die Ergebnisse einfacher und erläuternder sind als diejenigen aus komplizierten Szenarien mit einer Vielzahl von handelnden Prozessen. Die Verwendung eines Festbettes verhindert offensichtlich, dass Prozesse der Sedimentbeerdigung und des Wiederauftretens beobachtet werden. Andererseits findet in Gegenwart einer schwachen Bettbelastung der Sedimenttransport in einer oberflächlichen Schicht eines losen Betts statt, und in diesem Fall,Die Verwendung eines Festbettes kann ausreichend sein. Tatsächlich zeigten spezifische Vergleiche zwischen den Eigenschaften der Teilchenbewegung in Versuchen mit den beiden Bedingungen keine signifikanten Unterschiede 3 , 14 . Schließlich wurde das hier vorgestellte Experiment mit einer Druckströmung durchgeführt, um eine optimale Voraussetzung für die Partikelvisualisierung durch eine transparente Abdeckung zu gewährleisten. Der Sedimenttransport mit einer unter Druck stehenden Strömung wurde experimentell in Forschungsprototypen von eisbedeckten Flüssen untersucht, was zeigt, dass die Wechselwirkung zwischen der Nahbett-Grenzschicht und dem Sediment analog zu der der offenen Kanalströmung 22 , 23 ist . In den folgenden Abschnitten werden alle Methoden skizziert und einige repräsentative Ergebnisse bereitgestellt.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="635">
	<tbody>
		<tr height="46">
			<td height="46" style="height:47px;width:216px;">Laser distance sensor</td>
			<td style="width:111px;">METRICA</td>
			<td style="width:119px;">PREXISOX2</td>
			<td style="width:191px;">Used to measure the flume slope</td>
		</tr>
		<tr height="46">
			<td height="46" style="height:47px;width:216px;">Two-component polyester resin</td>
			<td style="width:111px;">Gelson</td>
			<td style="width:119px;">MS 65213</td>
			<td style="width:191px;">Used to glue sediment particles onto steel plates</td>
		</tr>
		<tr height="46">
			<td height="46" style="height:47px;width:216px;">Water-resistant spray paint</td>
			<td style="width:111px;">Any</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td style="width:191px;">Used to paint the fixed bed</td>
		</tr>
		<tr height="46">
			<td height="46" style="height:47px;width:216px;">Ultrasonic Velocity Profiler</td>
			<td style="width:111px;">Signal Processing</td>
			<td style="width:119px;">DOP 2000</td>
			<td style="width:191px;">Used to measure the water velocity profiles</td>
		</tr>
		<tr height="46">
			<td height="46" style="height:47px;width:216px;">Camera</td>
			<td style="width:111px;">Go-Pro</td>
			<td style="width:119px;">Hero 4 Black</td>
			<td style="width:191px;">Used to acquire movies of bed-load particle motion</td>
		</tr>
		<tr height="46">
			<td height="46" style="height:47px;width:216px;">Streams</td>
			<td style="width:111px;">University of Canterbury</td>
			<td style="width:119px;">2.01</td>
			<td style="width:191px;">Used for particle identification and tracking</td>
		</tr>
		<tr height="46">
			<td height="46" style="height:47px;width:216px;">MatLab</td>
			<td style="width:111px;">MathWorks</td>
			<td style="width:119px;">R14</td>
			<td style="width:191px;">Used to develop ad hoc codes for a variety of operations</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:216px;">Plexiglas</td>
			<td style="width:111px;"></td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td style="width:191px;">Transparent acrylic material</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

image-based lagrangian particle tracking in bed-load experiments

Die Bildanalyse wurde zunehmend für die Messung der Flussströme genutzt, da es in der Lage ist, detaillierte quantitative Darstellungen zu relativ geringen Kosten zu liefern. Dieses Manuskript beschreibt eine Anwendung der Partikel-Tracking-Velocimetrie (PTV) auf ein Bett-Load-Experiment mit leichtem Sediment. Die Hauptmerkmale der untersuchten Sedimenttransportbedingungen waren das Vorhandensein einer abgedeckten Strömung und eines festen rauhen Betts, über dem Partikel in begrenzter Anzahl am Rinneneinlass freigesetzt wurden. Unter den angewandten Strömungsverhältnissen war die Bewegung der einzelnen Bettlastpartikel intermittierend, mit wechselnden Bewegungs- und Stillebedingungen. Das Strömungsmuster wurde vorläufig durch akustische Messungen von senkrechten Profilen der stromweisen Geschwindigkeit charakterisiert. Während der Prozessvisualisierung wurde ein großes Sichtfeld mit zwei Aktionskameras, die an verschiedenen Stellen entlang der Rinne platziert wurden, erhalten. Das experimentelle Protokoll wird in Form von Chan beschriebenNel-Kalibrierung, Experiment-Realisierung, Bildvorverarbeitung, automatische Partikel-Tracking und Nachbearbeitung von Partikel-Track-Daten aus den beiden Kameras. Die dargestellten Proof-of-Concept-Ergebnisse beinhalten Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Partikel-Hop-Länge und -Dauer. Die Errungenschaften dieser Arbeit werden mit denen der vorhandenen Literatur verglichen, um die Gültigkeit des Protokolls zu demonstrieren.

Die in diesem Abschnitt dargestellten Ergebnisse sind für ein Experiment, bei dem die Rinnensteigung auf Null gesetzt wurde (Steigungswerte wurden mit ± 0,05% Genauigkeit berechnet). Das verwendete Sediment wurde aus PBT-Partikeln hergestellt, die quasi-sphärisch waren, mit einer Größe d = 3 mm und einer Dichte ρ p = 1,270 kg / m 3 . Das Experiment wurde mit einer Durchflussrate Q = 9,7 × 10 -3 m 3 / s durchgeführt, was zu einer Schüttgeschwindigkeit U = 0,31 m / s führte. Für die Geschwindigkeitsmessungen mit dem UVP wurde eine 2 MHz Sonde bei 81 ° Neigung verwendet. Die Geschwindigkeitsdaten wurden bei 20 Hz für 250 s erfasst. Ein repräsentatives Geschwindigkeitsprofil ist in Fig. 2 dargestellt . Es wurde an der Kanalachse und bei 4,5 m vom Rinneneinlauf genommen, wo die Strömung vollständig entwickelt war. Einige Werte im Zusammenhang mit ungültigen Höhenmessungen wurden entfernt. Ein asymmetrischC-Profil resultiert aus der unterschiedlichen Rauheit des Kunststoffdeckels und des Sedimentbettes. Die Diagramme zeigen auch den Teil des Profils, der für die Schätzung der Schergeschwindigkeit verwendet wird, wobei u s = 25,9 ± 1,3 mm / s erhalten wird. Die Teilchen-Reynolds-Zahl ( Re p = u s × d / ν , mit ν als kinematische Viskosität von Wasser) war daher gleich 78, was auf ein Übergangs-Grob-Regime hinweist. Die Visualisierung des Sedimenttransports wurde mit zwei Kameras durchgeführt, die auf 3,5 m und 4,3 m vom Rinneneinlass platziert wurden. Die Kameras arbeiteten mit einer Frequenz von 30 fps und einer Auflösung von 1.920 x 1.080 Pixeln. Der Faktor für die Korrektur der Bildverzerrung betrug k = 0,6. Nach dem Entfernen der Verzerrung betrug die Bildkalibrierung 1 Pixel = 0,5 mm. Die Länge der Überlappung betrug von 760,15 bis 880,11 mm (wobei letzteres die Länge des Fokusbereichs der Tanne warEine Kamera von der vorgeschalteten Kante). Die Schwellenintensität für die Partikelidentifizierung wurde auf 80 eingestellt, und die erwartete Blobgröße reichte von 0,5 bis 8 mm. Das Suchfenster für die Partikelverfolgung war wie folgt: 1 mm stromaufwärts und 7 mm stromabwärts, 4 mm seitlich. Das Suchfenster zur Wiederverbindung der unterbrochenen Schienen war wie folgt: 1 mm stromaufwärts und 31 mm stromabwärts, 16 mm seitlich entlang 4 folgenden Rahmen. Der Schwellenwert der Quadratwurzel der mittleren quadrierten Differenz von x- und y- Werten zwischen zwei zu verbindenden Spuren wurde auf 10 mm eingestellt. Die Teilchenspuren, die unter Verwendung einer Untermenge von 3.000 Bildern von jeder Kamera (entsprechend 100 s Dauer) gemessen wurden, sind in 3 dargestellt . Die Datenbank verzeichnete 37 und 34 Tracks von der Upstream- und Downstream-Kamera. Eine Überlappung der von den beiden Kameras erhaltenen Spuren wird zuerst vorgeschlagen und dann der resultierende volle Satz von tRacks angezeigt wird. Es ist offensichtlich, dass die Überlappung im mittleren Teil des Messbereichs zufriedenstellend war. 12 Links wurden am Ende 59 Spuren erhalten. Die längste Strecke überspannte das gesamte Beobachtungsfenster mit einer Gesamtlänge von ca. 1,6 m (mehr als 530 Teilchengrößen, 15,2 Fließtiefen oder 5,3 Flammenbreiten), was im Vergleich zu anderen Literaturstudien sehr groß ist, wo ähnliche Analysen durchgeführt wurden 3 , 4 , 5 , 8 Mit einem Lagrange-Rahmen werden hier die Schlüsselindikatoren der Partikelkinematik in Form von Partikel-Hopfen angewendet. Unter einem intermittierenden Bettlader-Transport wie der in diesem Experiment sind diese Hopfen Bewegungen, die durch Ruhezeiten getrennt sind. Um Hopfen innerhalb einer vollen Spur für ein einzelnes Teilchen zu erkennen, ist die Identifizierung der Teilchenbewegung und der StilleEin notwendiger vorbereitender Schritt In dieser Arbeit haben wir ein Kriterium 30 angewendet, das ein Teilchen in Bewegung zu einem bestimmten Zeitpunkt betrachtet, wenn seine x- Position zu diesem Zeitpunkt größer ist als alle vorherigen und niedriger als alle folgenden. Eine Gesamtzahl von 98 Hops wurde aus den 59 gemessenen Partikelspuren erhalten. Fig. 4 zeigt die erhaltene kumulative Frequenzverteilung (CFD) für die Hop-Länge und Dauer. <img alt="Figur 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55874/55874fig2.jpg" /> Abbildung 2: Messgeschwindigkeitsprofil. (Top) Das zeitlich gemittelte vertikale Profil der stromlinienförmigen Geschwindigkeitskomponente. (Unten) Die Schätzung der Schergeschwindigkeit durch Anpassen einer logarithmischen Gleichung an den unteren Teil des Profils. Beachten Sie, dass eine vertikale Achse, die von der Oberseite des Kanals ausgeht und nach unten gerichtet ist, in der ersten Handlung verwendet wird<html> Das Ergebnis aus der Messung mit dem UVP. Eine Achse von dem Kanalboden und nach oben gerichtet wird stattdessen in der zweiten Kurve verwendet, wie es erforderlich ist, um die Schergeschwindigkeit durch Gleichungsanpassung zu schätzen. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55874/55874fig2large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Abbildung 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55874/55874fig3.jpg" /> Abbildung 3: Planansicht der gemessenen Partikelspuren. (Top) Die Tracks von den beiden Kameras (Upstream-Kamera in Rot und Downstream in Schwarz). (Unten) Die Probe der verbundenen Spuren (Farbe ändern für Klarheit und einige Spuren, die durch eine dickere Linie hervorgehoben werden). <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55874/55874fig3large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> 4 &quot;class =&quot; xfigimg &quot;src =&quot; / files / ftp_upload / 55874 / 55874fig4.jpg &quot;/&gt; Abbildung 4: Kumulative Frequenzverteilung (CFD) der Hop-Länge (Top) und Duration (Bottom). Innerhalb jeder Spur von Fig. 3 wurde das Teilchen zu jedem Zeitpunkt markiert, um zu repräsentieren, ob das Teilchen in Bewegung war oder in diesem Augenblick in Ruhe war. Partikel-Hopfen wurden dann aus den Spuren als Portionen zwischen Partikel-Mitnahme (Übergang von Stille zu Bewegung) und Disentrainment (Übergang von Bewegung zu Stille) extrahiert. Die für Hop-Längen und -Dauern erhaltenen Proben wurden verwendet, um die hier dargestellten Verteilungen zu erstellen. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55874/55874fig4large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> Ergänzende Code-Dateien: join_cameras.m <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55874/join_cameras.m">Bitte</a>Klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

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Image-based Lagrangian Particle Tracking in Bed-load Experiments

Das Manuskript stellt ein Protokoll für die Leitung von Bett-Last-Sediment-Transport-Experimenten dar, bei denen die bewegten Partikel durch Bildanalyse verfolgt werden. Die experimentelle Einrichtung, die Vorgehensweisen für die Durchführung der Realisierung und die Datenverarbeitung und schließlich werden hier einige Proof-of-Concept-Ergebnisse vorgestellt.

Bildbasierte Lagrange-Partikel-Tracking in Bettlasten-Experimenten

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Research

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