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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Este trabajo contó con el apoyo de la Agencia Ejecutiva de Investigación, a través del 7º Programa Marco de la Unión Europea, Apoyo a la Formación y Desarrollo Profesional de Investigadores (Marie Curie - FP7-PEOPLE-2012-ITN) HYTECH &quot;Transporte Hidrodinámico en Interfaces Heterogéneas Ecológicamente Críticas&quot; (número 316546). También fue apoyado por el Polo Territoriale di Lecco del Politecnico di Milano. Los experimentos fueron realizados durante una visita de SS al Politecnico di Milano como científico visitante. Los autores agradecen a Tarcisio Fazzini, a Stefania Gherbi, a Francesco Mottini (estudiantes de B.Sc. en el Politecnico di Milano) ya Seyed Abbas Hosseini-Sadabadi (becario del proyecto HYTECH y estudiante de doctorado en el Politecnico di Milano) La actividad experimental y el análisis de los datos. Los autores agradecen al Prof. Roger Nokes (Universidad de Canterbury, Christchurch, Nueva Zelanda) por proporcionar el STreams software y consejo constante. Finalmente, los autores agradecen al editor gerente de JoVE ya tres revisores anónimos por sus comentarios y sugerencias que provocan el pensamiento, gracias a los cuales el manuscrito podría mejorarse significativamente.

<ol>
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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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Los autores declaran que no tienen intereses financieros en competencia.

El diseño de un experimento de transporte de carga de cama con visualización de partículas implica varios pasos, incluyendo la elección de una configuración experimental y herramientas de hardware, medición de flujo, siembra y visualización de partículas y análisis de imágenes. Las variaciones en cada paso tienen ventajas y desventajas. Las características clave del protocolo presentado en este manuscrito son: (i) usar un flujo presurizado y un lecho áspero fijo, (ii) sembrar un número bajo de partículas de carga de lecho que tienen un color contrastante con el color del lecho fijo, (iii) Utilizando luz natural y, (iv) utilizando múltiples cámaras para obtener conjuntos de pistas independientes que se unan entre sí. El método experimental y el procesamiento de datos permiten que las partículas de carga de lecho sean rastreadas fiablemente para la medición final. El flujo cubierto garantiza una visión óptima de las partículas en movimiento. El lecho fijo, sin embargo, impide la observación de algunos procesos ( por ejemplo , los vinculados con vertica<html> L de partículas de sedimento dentro de la capa de carga de lecho activo), y por lo tanto limita la aplicabilidad de la técnica a cargas de lecho débiles. El tamaño de las muestras de datos obtenidas utilizando sólo 100 s de película era relativamente pequeño. Sin embargo, el tamaño de la muestra puede aumentarse fácilmente alargando la duración experimental de la adquisición y procesamiento de la imagen. La alimentación de un número limitado de partículas requiere un tiempo experimental más largo que la alimentación a una velocidad sustancialmente más alta; Pero vale la pena el esfuerzo debido a un seguimiento de partículas relativamente sencillo debido a la pequeña concentración de partículas en movimiento y el uso de diferentes colores, lo que reduce la probabilidad de seguimiento errores. El uso de la luz natural en el experimento evita la necesidad de dispositivos de iluminación; Sin embargo, un inconveniente es que la buena iluminación depende de las condiciones climáticas. Los CFDs de longitud y duración de salto de partícula representados enLos valores más altos de longitud y duración del lúpulo fueron alrededor de 600 mm y 7 s, respectivamente, lo que fue significativamente mayor en comparación con valores análogos de la literatura 4 , 16 , 30 , Ya que la medición de las pistas más largas corre el riesgo de grandes saltos de partículas.La ventaja de utilizar dos cámaras es evidente teniendo en cuenta que una sola cámara tenía una longitud de área de enfoque de alrededor de 850 mm, que no sería mucho mayor que los valores de la longitud del salto a medir. El protocolo de medición que utilizó dos cámaras, aseguró una separación satisfactoria entre las escalas de longitud del proceso y las del campo de medición, reduciendo así el riesgo de polarización de los resultados fenomenológicos debido a limitaciones experimentales. Aumentando el número de cámaras colocadas a lo largo del canal. Un procedimiento alternativo en comparación con el protocolo descrito aquí es crear imágenes superpuestas antes de la identificación y seguimiento de partículas. Nuestro protocolo (de realizar el seguimiento dos veces y enlazar pistas de partículas) fue preferido ya que el método de fusión de imágenes habría duplicado el tamaño de los archivos de datos, requiriendo un consumo de memoria que no era asequible. Con los algoritmos de procesamiento descritos aquí, varias vías de partículas que eran más cortas que la longitud del área de solapamiento fueron descartadas porque impidieron una reconstrucción completa de las vías de sedimento. Sin embargo, la longitud umbral de 120 mm era un orden de magnitud más corta que las longitudes de vía que se podían obtener, y la pérdida de estos datos era por lo tanto aceptable. Además, la unión de vıas vistas en los 8 casos inferiores de la figura 1 no permitirıa un aumento significativo de la longitud de pista que se obtuviera. Por otro lado, estas situaciones podrían ayudarEn la recuperación de pistas largas, tal como la situación de la Figura 5 que podría deberse a interrupciones de la pista. En un caso similar, una pista larga podría ser reconstruida por operaciones de unión iterativas. Sin embargo, es importante tener en cuenta que las interrupciones de la vía como las de la Figura 5 están claramente relacionadas con el proceso de seguimiento en lugar de con el proceso de unión. Este manuscrito presentó resultados de prueba de concepto para un solo experimento con el fin de demostrar las capacidades del protocolo adoptado. En futuros experimentos, el protocolo se aplicará a una serie de condiciones hidrodinámicas diferentes para lograr un análisis detallado del proceso de transporte de sedimentos de carga en cama. <img alt="Figura 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55874/55874fig5.jpg" /> Figura 5: Situación de la unión de vías en presencia de interrupciones. </Strong&gt; La unión de estas pistas en una sola pista no es posible con el protocolo descrito aquí. Como se menciona en el título de la Figura 1 y en la etapa 8.4 del Protocolo, se excluyen las pistas más cortas que la longitud de la región de solapamiento. Esto elimina las pistas rojas y verdes cortas; Por lo tanto, los largos restantes no pueden unirse porque no tienen ningún punto común. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55874/55874fig5large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>

Puesto que las obras pioneras aparecieron hace algunas décadas 1 , 2 , el uso de análisis de imágenes para el estudio del transporte de sedimentos fluviales ha ido en constante aumento. Esta técnica, de hecho, demostró su capacidad para proporcionar relativamente alta resolución y bajo costo de datos para el análisis detallado de los fenómenos físicos [ 3 , 4 , 5] . Con el tiempo, se han logrado mejoras significativas tanto en hardware como en software. La medición del transporte de sedimentos puede realizarse usando un enfoque Euleriano que apunta a la medición de los flujos de sedimentos, o un Lagrangiano que apunta a medir las trayectorias de los granos individuales a medida que se mueven. El procesamiento de imágenes ofrece posibilidades únicas para el seguimiento de partículas en comparación con otros métodos eulerianos 6 , 7 . Sin embargo, desPese a estas potencialidades, la aplicación del análisis de imágenes al transporte de sedimentos de carga en cama sufre algunas limitaciones experimentales críticas, en términos de escalas de soporte espacial / temporal para la medición y tamaño de las muestras de datos. Por ejemplo, es difícil conseguir simultáneamente una combinación apropiada de un área espacial grande, una larga duración de un experimento y una alta frecuencia de medición 3 , 4 , 8 , sin comprometer la calidad y la cantidad de datos. Además, el seguimiento de partículas se puede realizar manualmente 2 , 4 , lo que requiere un gran esfuerzo humano, o automáticamente 3 , 8 , con la posibilidad de seguimiento de los errores cometidos por el software utilizado para el análisis. En este trabajo se presenta un protocolo para la investigación experimental de sedimentosAnsport, donde se logró una larga duración por el tipo de cámara utilizada, se garantizó el amplio campo de visión mediante el uso simultáneo de dos cámaras en diferentes ubicaciones y un procesamiento automático fiable fue posible gracias a condiciones experimentales ad hoc . Se diseñó la operación experimental y se seleccionaron las herramientas de procesamiento a partir de la experiencia adquirida por los autores en varios trabajos de investigación relacionados con la investigación detallada del transporte de sedimentos por métodos de imagen 3 , 9 , 10 , 11 , 12 , 13 , 14 , 15 , 16 , 17 , 18 . Se describe un experimento de transporte de sedimentos, que se realizó liberando partículasEs sobre una cama fija, áspera. La alimentación de las partículas era mucho menor que la capacidad de transporte del flujo para mantener una baja concentración de granos móviles, evitando así la congestión de las partículas a ser rastreadas. Además, las partículas transportadas no se movían continuamente, pero se observó un movimiento intermitente. El uso de un lecho fijo en lugar de uno móvil representa una pérdida de similitud con las condiciones naturales. Sin embargo, se utilizó con frecuencia un lecho fijo en experimentos de transporte de sedimentos 19 , 20 , 21 , bajo el supuesto de que los resultados son más simples y explicativos que los de escenarios complicados con una variedad de procesos de actuación. El uso de una cama fija obviamente evita que se observen procesos de enterramiento de sedimentos y reaparición. Por otra parte, en presencia de una carga de lecho débil, el transporte de sedimento tiene lugar en una capa superficial de un lecho suelto y en este caso,El uso de un lecho fijo puede ser adecuado. De hecho, las comparaciones específicas entre las propiedades de movimiento de partículas en experimentos realizados con las dos condiciones no presentaron diferencias significativas [ 3 , 14] . Finalmente, el experimento presentado aquí se realizó con un flujo presurizado para asegurar una condición óptima para la visualización de partículas a través de una cubierta transparente. El transporte de sedimentos con flujo presurizado ha sido estudiado experimentalmente en prototipos de investigación de ríos cubiertos de hielo, mostrando que la interacción entre la capa límite del lecho cercano y el sedimento es análoga a la del flujo de canal abierto 22 , 23 . En las siguientes secciones, se describen todos los métodos y se proporcionan algunos resultados representativos.

<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

El análisis de imágenes se ha utilizado cada vez más para la medición de los flujos de los ríos debido a su capacidad para proporcionar descripciones cuantitativas detalladas a un costo relativamente bajo. Este manuscrito describe una aplicación de la velocimetría de seguimiento de partículas (PTV) a un experimento de carga de lecho con sedimento ligero. Las características clave de las condiciones de transporte de sedimentos investigadas fueron la presencia de un flujo cubierto y de un lecho áspero fijo por encima del cual las partículas se liberaron en número limitado en la entrada del canal. Bajo las condiciones de flujo aplicadas, el movimiento de las partículas individuales de carga de lecho era intermitente, con términos de movimiento alternativo y de quietud. El patrón de flujo se caracterizó preliminarmente por mediciones acústicas de perfiles verticales de la velocidad de flujo. Durante la visualización del proceso, se obtuvo un amplio campo de visión utilizando dos cámaras de acción situadas en diferentes lugares a lo largo del canal. El protocolo experimental se describe en términos de chanLa calibración del nel, la realización del experimento, el preprocesamiento de la imagen, el seguimiento automático de las partículas y el post-procesamiento de los datos de las partículas de las dos cámaras. Los resultados de prueba de concepto presentados incluyen distribuciones de probabilidad de la longitud y duración del salto de partícula. Los logros de este trabajo se comparan con los de la literatura existente para demostrar la validez del protocolo.

Los resultados presentados en esta sección son para un experimento en el que la pendiente del canal se puso a cero (los valores de pendiente se calcularon con una precisión de ± 0,05%). El sedimento utilizado fue de partículas PBT cuasi-esféricas, con un tamaño d = 3 mm y una densidad ρ p = 1.270 kg / m 3 . El experimento se llevó a cabo con un caudal Q = 9,7 x 10 -3 m 3 / s dando como resultado una velocidad de masa U = 0,31 m / s. Para las mediciones de velocidad con la UVP, se utilizó una sonda de 2 MHz con una inclinación de 81º. Los datos de velocidad se adquirieron a 20 Hz durante 250 s. Un perfil de velocidad representativo se representa en la Figura 2 . Se tomó en el eje del canal ya 4,5 m de la entrada del canal, donde el flujo estaba completamente desarrollado. Se eliminaron algunos valores relacionados con mediciones de elevaciones no válidas. Una asimetríaC resultó de la diferente rugosidad de la tapa de plástico y el lecho de sedimento. Las parcelas también muestran la porción del perfil utilizada para la estimación de la velocidad de corte, obteniéndose u s = 25,9 ± 1,3 mm / s. El número de Reynolds de la partícula ( Re p = u s × d / ν , con ν como viscosidad cinemática del agua) fue por lo tanto igual a 78, lo que indica un régimen de transición aproximada. La visualización del transporte de sedimentos se realizó con dos cámaras colocadas a 3,5 my 4,3 m de la entrada del canal. Las cámaras funcionaban a una frecuencia de 30 fps y con una resolución de 1.920 x 1.080 píxeles. El factor para la corrección de la distorsión de la imagen fue k = 0,6. Después de eliminar la distorsión, la calibración de la imagen fue de 1 píxel = 0,5 mm. La longitud de la superposición fue de 760,15 a 880,11 mm (donde este último fue la longitud de la zona de enfoque de la abetoSt desde su borde aguas arriba). La intensidad de umbral para la identificación de partículas se fijó en 80 y el tamaño de la burbuja esperada varió de 0,5 a 8 mm. La ventana de búsqueda para el seguimiento de partículas fue la siguiente: 1 mm aguas arriba y 7 mm aguas abajo, 4 mm lateralmente. La ventana de búsqueda para la reconexión de pistas interrumpidas fue la siguiente: 1 mm aguas arriba y 31 mm aguas abajo, 16 mm lateralmente a lo largo de 4 cuadros siguientes. El valor umbral de la raíz cuadrada de la diferencia cuadrática media de los valores de x e y entre dos pistas a unir se fijó en 10 mm. Las huellas de partículas medidas utilizando un subconjunto de 3.000 imágenes de cada cámara (correspondientes a 100 s de duración) se representan en la Figura 3 . La base de datos comprendía 37 y 34 pistas de la cámara ascendente y descendente, respectivamente. Primero se propone una superposición de las pistas obtenidas por las dos cámaras y luego el conjunto completo resultante de tRacks. Es evidente que la superposición en la porción central del área de medición era satisfactoria. Se obtuvieron 12 enlaces al final de 59 pistas. La pista más larga abarcó toda la ventana de observación con una longitud total de aproximadamente 1,6 m (más de 530 tamaños de partículas, 15,2 profundidades de flujo o 5.3 anchuras flume), que es muy grande en comparación con otros estudios de la literatura, donde se realizaron análisis similares 3, 4 , 5 , 8 . Tomando un marco lagrangiano, los indicadores clave de la cinemática de partículas se aplican aquí en términos de propiedades de los saltos de partículas. Bajo un transporte de carga de cama intermitente como el de este experimento, estos saltos son movimientos separados por períodos de descanso. Para detectar saltos dentro de una pista completa para una sola partícula, la identificación del movimiento de la partícula y de la quietud esUn paso preliminar necesario. En este trabajo aplicamos un criterio 30 que considera una partícula en movimiento en un instante determinado si su posición x en ese instante es mayor que todas las anteriores e inferior a todas las siguientes. Se obtuvo un total de 98 lúpulos a partir de las 59 pistas de partículas medidas. La figura 4 representa la distribución de frecuencia acumulada (CFD) obtenida para la duración y duración del salto. <img alt="Figura 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55874/55874fig2.jpg" /> Figura 2: Perfil de velocidad medida. (Arriba) El perfil vertical en tiempo medio del componente de velocidad de la corriente. (Inferior) La estimación de la velocidad de corte mediante el ajuste de una ecuación logarítmica a la parte inferior del perfil. Obsérvese que en la primera parcela se utiliza un eje vertical desde la parte superior del canal y orientado hacia abajo, represe<html> El resultado de la medición con la UVP. Un eje del fondo del canal y dirigido hacia arriba se utiliza en cambio en el segundo diagrama, según sea necesario para estimar la velocidad de corte por ajuste de ecuación. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55874/55874fig2large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> <img alt="figura 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55874/55874fig3.jpg" /> Figura 3: Vista del plano de las bandas de partículas medidas. (Arriba) Las pistas de las dos cámaras (cámara ascendente en rojo y corriente abajo en negro). (Inferior) La muestra de pistas unidas (cambio de color para mayor claridad y algunas pistas resaltadas por una línea más gruesa). <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55874/55874fig3large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> 4 &quot;class =&quot; xfigimg &quot;src =&quot; / archivos / ftp_upload / 55874 / 55874fig4.jpg &quot;/&gt; Figura 4: Distribución de frecuencia acumulada (CFD) de la longitud del salto (parte superior) y de la duración (parte inferior). Dentro de cada pista de la Figura 3 , la partícula se marcó en cada instante de tiempo para representar si la partícula estaba en movimiento o en reposo en ese instante. Los saltos de partículas se extrajeron entonces de las vías como porciones entre el arrastre de partículas (transición de quietud al movimiento) y desentrenamiento (transición del movimiento a la quietud). Las muestras obtenidas para longitudes y duraciones de lúpulo se utilizaron para crear las distribuciones aquí representadas. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55874/55874fig4large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> Archivos adicionales de código: join_cameras.m <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55874/join_cameras.m">Por favor</a>Haga clic aquí para descargar este archivo.

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Image-based Lagrangian Particle Tracking in Bed-load Experiments

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