概述 热导率是核废料处理、电缆掩埋、农业和地热能等应用中的关键参数。在浅层地热能系统中，应最大限度地提高通过土壤和灌浆传递热量的速率。无论哪种方式，控制热导率的能力本质上依赖于对引起热流增加或减少的潜在现象的基本理解。对于（饱和）岩土材料，传输模式包括通过颗粒传导、颗粒间接触和间隙相，以及辐射和对流。虽然实验测量可以提供准确的热导率值，但通常无法获得有关这些传递模式的局部微观结构信息。为了解多孔颗粒材料为何表现出一定的热导性，需要获得微观尺度的结构、几何形状和连通性信息。 本研究提出了一种从真实干燥地质材料的高分辨率图像中提取热导网络模型（TCNM）的方法。为进一步证明实用性，分析了一系列具有不同颗粒形状复杂性的材料（包括玻璃珠、渥太华砂、棱角砂和片岩）对零横向应变应力的热响应。 试样 选取 5 种涵盖不同颗粒尺寸分布和颗粒形状的材料，进行显微计算机断层扫描。 表1：所用颗粒材料 玻璃珠试样包含由二氧化硅制成的近球形颗粒，渥太华砂和棱角砂主要由最常见的结晶二氧化硅组成：石英。为便于比较，对渥太华砂进行筛分，受长期侵蚀的渥太华砂比棱角砂颗粒更圆润、光滑。破碎的片岩试样具有最复杂的颗粒形状，由石英和长石矿物组成，其中至少 50% 是板状和细长形状。片岩 B 试样是一种特殊类型的变质岩，还含有云母。 图1：2D（水平）CT 切片（a）玻璃珠（b）渥太华砂（c）棱角砂（d）片岩 A（e）片岩 B 图像处理 使用网络模型表示颗粒和多孔介质的一个关键优势是能够离散地表示组成材料的孔隙、喉道、颗粒和颗粒间接触。使用 Otsu 分割方法将扫描获得的 μCT 图像数据分割为固体和空隙，然后执行分水岭算法。尽管合并了相邻的局部最小值，但在某些情况下也会错误将同一颗粒分离为两个区域。 图2：扫描获得 μCT 图像数据的分割过程（1）图像堆栈（2） 3D 重建（3）分割固体与空隙（4）运用分水岭算法将固体和空隙分别分割为单独的颗粒和孔隙（5）固体空间分水岭中的一些误差 热导网络模型 通过计算颗粒 ID、质心、体积以及与试样顶部和底部边界的相对位置对颗粒分水岭输出进行后处理。如果区域/颗粒与试样的顶部（或底部）边界相交，则该颗粒被识别为入口（或出口）颗粒（橙色点）。接触和临近接触的识别是构建热导网络模型的关键步骤，将直接影响网络架构和产生的热流。在这里，“临近接触”被定义为彼此非常接近的两个颗粒。 图3：热导网络模型（G-TCNM）通过将颗粒表示为节点和由颗粒临近或接触的边连接而构建。（1）G – TCNM的输入：重构灰度图像和两者分水岭（孔隙和颗粒）（2）分水岭图像前处理过程中计算参数和标识符的选择（3）G – TCNM 边缘加权的热导计算总结，区分了接触颗粒和临近颗粒。 标记每个颗粒与任何其他物体接壤的体素，检查邻近的 6 个体素（上、下、左、右、前、后）范围，称为边界体素。使用这种方法，1 到 2 个体素长度的（真实）颗粒间间隙可能会被错误地识别为接触，此类错误接触的热导将受到惩罚。为构建 G-TCNM 网络，每个颗粒首先要被分配一个节点。如果相应的颗粒接触或临近接触，则节点通过网络中的边（链接）连接。为计算通过所得网络的热导率，建立由 Batchelor 和 O’Brien 首创的圆形和球状颗粒组件及填料。 图4：（1）颗粒-孔隙或孔隙-颗粒的连接（橙色箭头），利用这些连接识别临近接触点（紫色虚线）（2）对于边界体素集合中的每个体素，间隙圆柱体的长度等于到另一侧边界体素的最小距离。 结果和讨论 G – TCNM与 FE 模拟和实验测量的比较 按照 […]
