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离散元方法和通过 X 射线计算机断层扫描表征的锂离子正极结构电化学建模
概述 锂离子电池因其高容量、高功率的优点，在储能领域发挥着至关重要的作用，广泛用于电动汽车和便携式电子产品等。电动汽车的快速发展要求高能量密度、高循环寿命和低成本，进一步改进制造工艺和电极设计仍然存在挑战。 在电极制造过程中，压延工艺是定制电极微观结构的关键步骤。在本研究中，使用离散元法（DEM）和粘结颗粒模型研究压延过程对电极微观结构的影响，对使用 X 射线计算机断层扫描（XCT）表征的真实电极结构和理想化 DEM 结构进行综合评估，计算分析基于断层扫描和 DEM 的电极结构及输运特性，即孔隙率分布、比表面积和曲折因子。在考虑碳粘合剂域（CBD）相之后，进一步分析电化学性质。 亮点 对基于高分辨率 XCT 表征和 DEM 的锂离子电池阴极结构进行评估在 Simpleware 软件中生成高质量的四面体网格，将网格模型导入 COMSOL 中进行仿真考虑不同的压延水平和 CBD 相，分析电化学性能 方法 图像处理 电极结构由 96 wt% LiNi0.6Mn0.2Co0.2O2（NMC622，BASF）、2 wt% C65 炭黑（Imerys）和 2 wt% PVDF（Solvay）配制，使用带有 MTI MSK-HRPMR100DC 压延设备的辊压机将干燥的电极压延两次。通过 XCT 对阴极结构进行表征，采用未压延结构和压延结构与 DEM 预测进行比较。使用基于机器学习的图像分析工具 Ilastik 预测扫描图像中不同相的体积分数，即 AM 颗粒相、CBD 相和宏孔相。 原始扫描图像（图a）经过过滤和二值化后获得 AM 颗粒相（图b），进行分割处理分离和标记单个 AM 颗粒（图c），并获得其各自的体积和坐标。在 DEM 模拟中，阴极结构内的颗粒近似为球形颗粒（图d）。 图1：AM 颗粒相的图像处理步骤 DEM […]
利用数字岩石计算有效物理性质的形态学变换策略
概述 岩石是一种天然多孔介质，其结构中不仅包含岩石骨架，还有大量不规则的孔隙和孔隙流体。储层岩石的电学、力学和物理性质评价对于油气勘探具有重要意义。 基于 micro-CT 图像的数字岩心技术为岩石物理研究提供了新的途径，与传统实验相比也具有很多优势。利用三维数字岩心模型和多物理场模拟可以对岩石样品的有效物理性质进行数值评价。然而，在利用扫描图像进行数字岩心建模的过程中，存在各种影响岩石性质数值计算精度的因素，如形态学变换等。 应用于同一岩心样品的形态学变换策略会导致不同的孔隙率计算结果。研究表明，图像处理算法也会影响孔隙结构的重建，进而对样品的电学性质计算产生较大影响。本项目采用不同的形态学变换策略，对体素为 6003 的三维数字岩心模型进行研究。通过结合使用 Simpleware 和 COMSOL Multiphysics 软件，计算测量岩心模型的孔隙率和孔隙结构，模拟岩心模型的有效电学性质。 亮点 研究对象包含砂岩、页岩和碳酸盐岩在 Simpleware 中使用不同的形态变换方案为每个岩石生成多个微观结构在 COMSOL 中计算岩心模型的有效弹性模量和介电常数 数字岩心建模 获取图像数据 使用蔡司 Xradia 520CT 扫描设备对页岩、砂岩和碳酸盐岩样品进行扫描，它们的尺寸（8 mm）和孔隙度范围（4%-25%）均相同。页岩样品具有明显的层状结构，砂岩样品具有多种孔隙类型、孔径、形状和分布，而碳酸盐岩样品孔隙率小且孔隙结构简单。 图1：micro-CT 扫描样品的横截面：砂岩（左）、碳酸盐岩（中）和页岩（右） 图像处理和分割 扫描获得的灰度图像中存在着噪音，需要通过滤波器提高信噪比。将扫描图像导入 Simpleware 后，首先应用中值滤波器（Median filter）改善图像。为更好地区分孔隙和骨架，图像分割的阈值选择也非常重要。鉴于实测孔隙率已知，可以采用公式基于岩心孔隙率的最佳分割阈值进行分割。 基于图像的三维重建 理论上数字岩心尺寸越大，对岩石微观孔隙结构和宏观特征的表征就越准确。但这样对计算机资源和性能的要求很高。经多次测试发现，当数字岩心尺寸为600 × 600 ×6 00 体素时，物理性能（如孔隙率、弹性模量等）受到的影响最小。因此，本研究选择此尺寸作为代表单元的体积。 在 Simpleware ScanIP 中对图像进行重建、处理和分割后，应用不同的形态学变换策略：ED 腐蚀和膨胀，OC 打开和闭合，SC 平滑滤波器和孔洞填充，FI 填充间隙和孤岛移除。在 Simpleware FE 中对处理过的模型进行网格划分，生成高质量的网格模型并导入 COMSOL 中进行仿真。 图2：形态学变换的结果 图3：数字岩心网格模型：孔隙（左）、骨架（中）、孔隙和骨架（右） 形态学变换对岩石性质的影响 孔隙率 不同形态学变换对岩石孔隙结构的敏感度不同。ED 和 OC 对连续性孔隙的影响更大，而 […]
构建回收髋关节植入物中髋臼磨损在体内位置的统计形状模型
概述 已知髋臼杯的边缘磨损与更大的材料体积损失有关，但这种磨损模式在体内的位置却尚不清楚。本研究在 Simpleware 软件中开发了一个使用 CT 成像、检索分析和统计形状模型（SSM）识别体内最常见磨损位置的工作流程。 回收 20 个在平均 90 个月后翻修过的金属对金属髋臼表面，进行形状方差分析。还研究了磨损量、植入位置、时间、尺寸和性别对体内磨损位置的影响，有助于更好地理解髋关节植入，为将来的产品设计和植入物定位中安全区域的细化提供重要信息。 亮点 对 20 个回收的金属对金属髋臼表面进行扫描，观察磨损模式。使用 Simpleware 软件识别体内生成最常见的髋臼磨损模式特征，构建统计形状模型（SSM）。SSM 可以提升对髋关节植入物功能的理解，从而为未来的设计决策提供信息和细化植入物定位的安全区。 介绍 髋关节置换术中轴承表面的机械磨损会影响临床表现，导致功能受损和有害碎片的释放。由于金属对金属（MOM）髋关节置换失败的发生率很高，需要开展关于这些表面上的磨损程度和确定髋臼杯边缘磨损与大量磨损碎屑间关系的研究。虽然 MOM 植入物目前很少应用于髋关节植入，但仍能为分析髋关节置换术的力学提供有价值的数据。此外，尽管已知髋臼边缘磨损发生在体内，但对其在髋臼腔内的位置了解较少。 统计形状模型（SSM）为描述相关几何结构的形状和位置提供了一种有价值的方法，特别是在分析解剖特征时可以将平均形状和形状方差可视化。本研究的目标是通过结合 CT 成像和检索分析技术在 Simpleware 软件中创建一个 SSM，用于识别髋关节置换术中髋臼组件最常见的体内磨损模式。 图1：研究设计和工作流程及 Birmingham 髋臼组件背侧表面和其不对称的鳍状物（红色部分） 根据纳入标准选择 20 例 MOM Birmingham 髋关节置换（BHRs）的髋臼组件进行研究，需要在取出前获得未翻修骨盆和植入物的 3D CT图像。研究人员对植入物进行修复，在体内的平均时间为 90 个月，手术原因是对金属碎片的不良反应、不明原因的疼痛或无菌性松动。 使用定制的软件解决方案（Robin 3D）计算每个 BHR 的体内位置，采用骨盆前平面（APP）作为标准化坐标系，并报告解剖倾斜度和前倾角的值。然后使用卡尔·蔡司的坐标测量机（CMM）将每个回收臼杯铰接表面的几何形状捕获为点云，同时通过经验证的自动化软件解决方案计算每个髋臼表面的材料损失体积。 Simpleware 中的分割和配准 将翻修前的体内植入物 CT 图像以 DICOM 文件格式导入 Simpleware 软件，使用半自动化工具分割生成植入物和骨盆模型，通过处理减少金属伪影的同时保留几何精度。然后将球体与股骨头贴合，利用布尔运算从植入物模型中分离出髋臼杯，平面与臼杯边缘完全贴合用于去除模型中相对较差的部分，包括股骨钉的剩余物。由 CMM 数据生成髋臼杯的开放表面并以 STL 文件导入 Simpleware 软件，使用半自动化工具将其与孤立的臼杯模型配准，对齐稳固的鳍状物。随后对配准的髋臼杯表面和骨骼模型进行镜像和适当缩放。 图2：（1）将髋臼表面（紫色）与从 3D […]
开源插件程序：在三维建模中赋予皮质骨和骨小梁不同的材料属性
概述 骨小梁是一种海绵状的各向异性材料，将载荷从关节表面转移到更为致密的皮质骨。皮质骨的密度和刚度更为一致，处理重复的拉伸和压缩负载产生的压力。在模型中准确地定义这些材料的特性对于将医疗器械设计和手术原理转化为临床应用至关重要。骨科医疗器械通过提供骨骼愈合或关节功能的环境帮助患者康复，外科医生需要根据患者的骨质量、合并症及自身经验，为最佳植入物做出最准确的预测。 精准的计算模型可以使外科医生和医疗器械工程师能够模拟患者骨骼内每种植入物类型的性能，以便就植入物的设计、选择和手术技术做出更为明智的决策。本研究开发了一个利用骨矿物质密度通过定量计算机断层扫描（QCT）确定有限元分析（FEA）中材料属性的插件程序，与图像处理软件 Simpleware 结合简化了该方法的工作流程，可更方便于临床和研究的应用。 亮点 使用 Simpleware ScanIP 的图像处理和 Python 脚本编辑工具对 CT 扫描数据进行预处理。将单个 CT 体素的灰度值转换为杨氏模量开发的插件程序（PIP）以开源的方式共享 灰度值转换为杨氏模量的流程 输入骨小梁/皮质骨的截断密度及相应的灰度和 QCT 密度值将医学数字成像和通信（DICOM）格式的 QCT 值转换为湿表观密度湿表观密度值根据相应的组织转换为杨氏模量使用调整后的 DICOM 文件创建 3D 模型 方法 将扫描的体模 DICOM 图像数据导入 Simpleware 软件中，经过图像处理后分割为包含每个样本的圆柱体/圆盘。使用 Simpleware ScanIP 的灰度测量功能获取每个样本的平均灰度值，以 HU 为单位测量并将结果转换为 DICOM 存储的灰度值。通过对整个体模体积的 HU 进行采样（需要定义为组织等效电子密度样本），可以减少噪声的影响，并且结果可以更准确地表示整个体模的测量放射密度。 图1：研究体模中包含伪影的 DICOM 图像 使用 ScanIP 的 Profile Line 测量工具对每个灰度值进行采样，通过在样本中画线即可导出其灰度值。启动插件程序（PIP）后，提示输入灰度值和体模对应制造商定义的 QCT 密度，跟每个用户的 CT 扫描仪和体模相关。 PIP […]