利用多孔介质和数字岩石研究孔隙尺度流动模拟的参考和基准

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概述 数字岩石物理(DRP)是一种快速发展的多学科工具,可用于计算岩石性质(如孔隙率、渗透率、地层因子、I-Sw 曲线、毛细管压力曲线和相对渗透率),并采用高分辨率图像(如 x 射线计算机断层扫描、扫描电子显微镜)表征微观结构。 在某些情况下,DRP 可以起到补充作用,取代实验室中相对缓慢且昂贵的测量和根据经验趋势获得模型的需求。此外,将岩心柱上的 DRP 工作流程与同一柱体上的物理测量相结合,可以在更大长度范围内实现更可靠、更详尽的地层评估和表征。本研究对包含理想化和异质化的不同微观结构进行图像处理,利用多种不同数值模拟方式计算渗透率并对结果进行比较。 图1:典型的 DRP 工作流程 亮点 采用 36 个包含理想化和异质化的微观结构使用 12 种不同的数值模拟方式计算渗透率对于比较各种数值模拟的速度和精度具有重要参考意义 理想化微观结构和数字岩石 在这项研究中,使用 36 个微观组织生成绝对(单相)不可压缩渗透率的数值参考,其中包含一组具有不同横截面形状、直径(固定值及其正弦变化)的管道结构,5个 2D 岩石结构,1 个球体填充结构和 5 个由 micro-CT 扫描获得的数字化 3D 岩石结构。这些结构的孔隙空间复杂程度不等,除球体填充 Sp.pa. 外,其余结构均为 10243 体素。选择这些样本是因为它们涵盖了可能遇到的组合和纹理的范围。 表1:微观结构名称、孔隙率、图像和体素大小 2D 管道:12 个结构内有一个与流动方向垂直的相同截面管道,截面形状分别为不同尺寸的圆、正方形、三角形、六角形;2D 正弦管道:12 个由以上形状沿流动方向呈正弦变化的三维结构; 图2:4 种不同的截面形状 图3:横截面为圆形及其沿流动方向正弦变化的三维结构图示 2D 混合:1 个结构内有一个与流动方向垂直的相同截面,截面为 4 个直径不同的圆形; 图4 2D 岩石:5 个由二维岩石结构沿流动方向延伸得到的三维结构; 图5 球体填充:1 个在 x、y、z 方向上都是一组相同球体的三维结构;3D 岩石:5 个硅质碎屑岩的三维数字岩石,分别来自 Berea(Rock 1 和 Rock […]

通过 CT 扫描和仿真优化点阵结构的支架

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高价值应用中的零部件通常需要优化以实现减轻重量、降低成本和提高性能。在这个过程中,部件的虚拟检测和建模对于初期理解设计问题是非常重要的,还可能因此在之后起到节约成本的作用。 近期我们与北极星成像(NSI)和 ANSYS 合作开发了一种简化从三维计算机断层扫描(CT)数据到机械模拟复杂过程的解决方案。使用 Simpleware 工业 CT 软件连接图像数据和仿真,分析增材制造(AM)零部件与原始设计间的差异。 关键问题在于这两个零部件是否存在任何设计差异,以及其如何影响实际性能。 获取零件结构 工作流程起始于匹兹堡大学 Albert To 教授团队的一个项目,利用 ANSYS 重新设计了带有轻量化点阵的支架结构。通过 EOS 直接金属激光烧结(DMLS)打印机制造钛铝合金模型,然后在 NSI 的实验室进行 CT 扫描,2 小时内可获得高质量的模型图像数据。 图1:匹兹堡大学通过增材制造生产的钛合金支架,CT 图像数据堆栈由 NSI 扫描获得 Simpleware 中的 CT 图像处理 将 CT 数据导入 Simpleware 软件进行图像处理和生成高质量模型,利用软件重现“制造件”的结构。在 Simpleware 中生成的体积网格可直接用于仿真,减少了在有限元(FE)求解器中重新对分割图像数据进行网格划分的耗时工作流程。 图2:在Simpleware软件中生成的高质量网格 比较 CAD 设计和基于 CT 的模型 在 Simpleware CAD 中比较扫描的“制造件”与原始理想化的 CAD 设计之间的偏差。使用标注、自动配准和偏差分析工具检测零部件之间的细微差异,包括增材制造过程中可能引入的缺陷。 图3:在 Simpleware 中使用颜色映射展示原始 CAD 结构和基于图像 STL 间的偏差分析 检测和仿真 将 Simpleware 软件生成的体积网格直接导入 […]

麻总百瀚 | 听觉系统的生物多尺度多物理场研究和医学人工智能

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Simpleware厂商采访了哈佛大学医学院和麻总百瀚麻省眼耳医院的 Hamid Motallebzadeh 博士,了解他在计算生物力学和耳朵方面的研究工作。Hamid 作为 Simpleware 软件的长期用户,已经成功地从解剖学数据中创建了一系列针对不同应用的模型。显然地,无论是提高植入物的有效性或是应用人工智能研究耳朵,Simpleware 软件都发挥了重要的作用。 Hamid Motallebzadeh博士 哈佛医学院耳鼻咽喉头颈外科(OHNS)讲师,麻省眼耳医院研究员。具有计算生物力学专业背景,目前的工作重点是声学、听觉力学和新生儿听力筛查,研究方法包括听觉系统的多尺度多物理生物力学和医学人工智能。 研究内容 主要是开发计算模型解释实验数据,以及理解和预测因测量受到限制而无法进行实验研究情况下的系统行为。目前由 NIH(美国国立卫生研究院)支持的在研项目中涉及从数值模拟生成合成的数据集,特别是用来训练机器学习算法的有限元模型,从而推断中耳状态。 Simpleware的应用 构建有限元模型的第一步是创建感兴趣系统的几何结构。听觉系统的几何结构通常由分割 CT 或 micro-CT 图像获得。2016 年在哈佛大学医学院做博士后相关课题研究时,我研究过几款可以分割临床图像的软件。Simpleware 就是其中之一,鉴于其先进的功能、友好的环境界面和高效的客户服务,我们团队最终决定采购。在此之后,我们就一直使用 Simpleware 重建生物系统模型,不仅用于计算模拟,还可用于结构分析和插图。 头部模型的重要性 我们正在进行以及计划中的项目研究都需要用到完整的头部模型,如骨传导听觉通路和听力植入物及其与周围骨骼的相互作用。由于复合波穿过颅骨的传播方式和受试者的变异性,这种性质的实验测量即使能够实现,也是非常具有挑战性的。此外,在尸体标本上无法研究活性骨的建模和改造过程,借助于有限元建模这种有前景的方法可以研究骨锚式听力植入物的长期表现和活性骨整合过程。 在我们设计的几项包含完整头部有限元模型的项目中,一种是通过颅骨绘制 3D 振动传递模式,长期目标是设计更有效的植入物和外科植入。另一个项目是无创地监测和量化术后骨整合过程,确定骨骼-植入物整合连接外部处理单元的完成情况。这项研究采用了专用于听力植入物的高频振动下骨骼建模和改造结构的机械静态理论计算模型。 未来发展和挑战 我们目前的重点是开发包括固有解剖变异的有限元模型,思路是模拟中耳的正常和病理情况,并生成一个大的合成数据集,所得数据将用于训练从临床数据中推断中耳状态的机器学习算法。在开发这些中耳 3D 结构方面存在着许多挑战,耳膜厚度等精细的结构特征与 μCT 图像的体素尺寸大小相似。因此分割通常需要由人工完成,耗时且比较依赖于建模者的经验。而且不同部位的灰度值过于接近,交界处也不是很清晰,对自动分割的开发也是一个难题。 参考 致谢和更多信息请参考英文原文:https://www.synopsys.com/simpleware/news-and-events/harvard-medical-school.html

个性化模拟去骨瓣减压术

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需要进行侵入性脑手术的常见原因是来自肿胀变形产生的的致命压力。在这种情况下,神经外科医生会尝试通过去骨瓣减压术缓解压力,切开颅骨让大脑“膨出”。这种方法通常是基于个人经验,具有导致患者严重残疾的风险。在去骨瓣减压术中,大脑神经纤维即轴突有被切断的风险,因此该手术成为外科医生“最后的手段”。 斯蒂文斯理工学院、斯坦福大学、牛津大学、埃克塞特大学等在该领域都已取得了突破性的进展。研究人员开发的工作流程中,使用 Simpleware 软件处理医学图像和生成大脑的有限元(FE)模型,用以模拟不同条件下的开颅手术。这些方法的运用能够使神经外科医生深入地了解极端状况下的组织运动学,有助于规划开颅手术的形状和位置。 创建大脑模型 图1:由3Tesla扫描设备获得成年女性脑部 MRI 图像 大脑包含数十亿神经元和数万亿的突触,所以建模会非常困难。使用 Simpleware 软件通过分割大脑和颅骨的关键区域可以降低这种复杂性。从 3T 扫描仪(GE)获取成年女性头部 MRI数据,导入 Simpleware ScanIP 中进行图像处理,识别分割出感兴趣区域,如组织、小脑、皮肤和颅骨等。 图2:在 Simpleware 软件中创建的头部 FE 网格模型 接下来的挑战是从复杂的分割图像数据中生成可用于仿真的有限元模型。在 Simpleware FE 中利用专有算法同时对不同区域进行精细地网格划分,生成的网格模型可直接用于仿真求解器,无需其他任何后处理。 模拟去骨瓣减压术 将有限元网格模型导入 ABAQUS ,研究具有两种不同颅骨开口的颅骨切除模型:单侧瓣和额部骨瓣。定义材料模型、边界条件、相互作用、约束后,分析不同的溶胀场景。模拟的目的是预测去骨瓣减压手术对大脑的机械负荷,包括白质组织和特定半球的最大体积肿胀。 图3:去骨瓣减压术计算模拟的矢状面和横断面及对应的左侧大脑半球肿胀 结果&结论 该方法研究了位移场、最大主应变以及径向和切向轴突拉伸的影响。模拟可以确定最佳的开口大小,从而控制压力和最大限度地减少轴突损伤的风险。颅骨开口边缘处高强度拉伸的结果表明,预计较大的颅骨切口会减少和分散在大脑中的轴突负荷。研究还发现,打开肿胀同侧的颅骨会产生更好的患者预后。 图4:三种不同脑肿胀场景的中线移位 个性化的头部和大脑模型是改善去骨瓣减压手术效果的有效工具。神经外科医生受益于能够获得辅助术前规划的新数据,同时不同场景的模拟可以实现针对特定患者的手术方案。更长期的临床影响包括减少手术并发症和需要进行的实验测试。在未来,该工作流程可以扩展到任何涉及脑损伤、撞击以及电磁(EM)治疗的场景中。 参考 致谢和更多信息请参考英文原文:https://www.synopsys.com/simpleware/news-and-events/simulating-brain-surgery.htmlWeickenmeier, J., Saez, P., Butler, C.A.M., Young, P.G., Goriely, A., Kuhl, E., 2017. Bulging Brains. Journal of Elasticity, 129(1-2), […]

 
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