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J-GLOBAL ID:202202278502358027   整理番号:22A0952770

コンピュータビジョン技術を用いた粒度分析の改善と結晶粒成長動力学に対する意味【JST・京大機械翻訳】

Improving grain size analysis using computer vision techniques and implications for grain growth kinetics
著者 (7件):
資料名:
巻: 107  号:ページ: 262-273  発行年: 2022年 
JST資料番号: A0384A  ISSN: 0003-004X  CODEN: AMMIAY  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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地球の物理特性とマントル動力学はマントルの粒径,形状,および方位に強く依存しているが,これらの特性は制約が乏しい。実験的研究は,マントル凝集体の粒成長速度をシミュレートする機会を提供する。実験的に求めた粒径を通常の粒成長則(Gn-Gn_0)=k_0texp(-ΔH/RT)に適合させ,次にマントルと地質時間を通して粒径を決定するのに用いた。上部マントルにおけるスピネル-斜輝石混合物の粒成長動力学を,スピネルルヘルゾライト安定性場に等しい圧力および温度で0.5~2μm半径の小さい粒径を実験で生成することによりモデル化した。これらの小粒のサイズを正確に測定するために,コンピュータビジョンワークフローを開発した。流域変換を用いて,手動法と比較して,68%以上の結晶粒を急速に測定し,平均粒度精度および再現性を20%改善した。この自動化手法を用いて,手動法を用いて見落とされてきた小粒のかなりの割合を同定することができた。結晶粒のこの付加的集団は,通常の粒成長則に適合すると,粒成長速度パラメータの推定に対する改善された精度と試料サイズの影響を明らかにした。著者らの結果は,自動コンピュータビジョンが,大きなデータセットにわたって,粒径分析の系統的,高速,反復可能な方法を可能にし,実験的に決定した粒成長速度の精度を改善することを実証した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
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珪酸塩鉱物  ,  岩石成因論  ,  鉱物学一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
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