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Gulliver - 一种新型的工业CT
摘要最近在Kaiserslautern（德国）的Rheinland-Pfälzische大学（RPTU）上进行了大规模的CT系统Gulliver。该项目是由于德国各种大学与研究机构之间的竞争而于2019年启动的，旨在使用计算机断层扫描（CT）在最现实的负载条件下检查实际规模的建筑组件，这是材料测试中的习惯。CT测量旨在通过检测到负载施加点的最小裂纹，可为这些混凝土结构内的疲劳动力学提供新的见解，该混凝土结构长达6 m和1 m宽。系统的特殊设计和已安装的组件，打开了以前不可用的高能量CT应用程序的全新应用领域。特别值得注意的是该系统的龙门型操纵单元，到目前为止，其用途主要限于医学诊断，以及所使用的X射线组件，该组件在能源和分辨率方面开辟了全新的CT应用领域。但也是由此产生的大量数据的处理。系统中生成的10,000×10,000×2,000素代表了在测量后要进行的图像处理和评估的特殊挑战。在本出版物中，我们介绍了由德国研究基金会（DFG）资助的项目及其开发，其中包含在当前完成系统完成期间获得的测量结果以及开发的处理程序的状态。此外，还提供了与系统计划的未来测量活动，并解释了访问创新测试系统的可能性。
Khashab，B.，Ayoubi，R。和Gulliver，S。
Khashab，B.，Ayoubi，R。和Gulliver，S。Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-4503-5448（2022）高等教育机构中的CRM策略范围：实用步骤：实用步骤。 战略营销杂志，30（7）。 pp。 627-651。 ISSN 1466-4488 doi：https：//doi.org/10.1080/0965254X.2020.2020.1823458可在https://centaur.acec.ac.ac.uk/92777/Khashab，B.，Ayoubi，R。和Gulliver，S。Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-4503-5448（2022）高等教育机构中的CRM策略范围：实用步骤：实用步骤。战略营销杂志，30（7）。pp。627-651。ISSN 1466-4488 doi：https：//doi.org/10.1080/0965254X.2020.2020.1823458可在https://centaur.acec.ac.ac.uk/92777/
锂离子电池阳极的褐煤衍生的碳材料
Tinker，Gardiner，J.，K.，Lipus，D.，Sarkar，P.，Stuckman，M.，Gulliver，D.M.，2020。地球化学和微生物学预测环境壁ni，其条件有利于微生物学领域的Bakken页岩潜在活性。doi：10.3389/fmicb.2020.01781
基于聚合物接枝纳米颗粒的气体分离膜中的选择性
1化学工程系，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国。2美国南卡罗来纳州哥伦比亚大学的化学与生物化学系，美国南卡罗来纳州。3 Wasit University，Hay al-Rabea，Kut，Wasit，Wasit，伊拉克52001。 4物理研究所，约翰内斯·古腾堡大学Mainz，Staudingerweg 7，D-55128，德国Mainz。 5化学工程系，马萨诸塞州理工学院，剑桥，马萨诸塞州02139，美国。 6克里特郡材料科学技术系，以及希腊赫拉克里翁的电子结构与激光研究所。 7UniversitätderBundeswehrMünchen，InstitutfürAngewandtePhysik und Messtechnik LRT2，Werner-Heisenberg- Weg 39，Neubiberg D-85577，德国。 8化学工程系，意大利博洛尼亚大学，博洛尼亚大学。 9 LaboratoireLéonBrillouin（LLB），CEA/CNRS UMR 12，CEA SACLAY，91191，GIF/YVETTE CEDEX法国。 10机械工程与材料科学系，生物医学工程，化学与物理，杜克大学，美国北卡罗来纳州达勒姆大学。 11 Laboratoire Gulliver，CNRS UMR 7083，ESPCI PARIS，PSL研究大学，法国75005，法国。3 Wasit University，Hay al-Rabea，Kut，Wasit，Wasit，伊拉克52001。4物理研究所，约翰内斯·古腾堡大学Mainz，Staudingerweg 7，D-55128，德国Mainz。5化学工程系，马萨诸塞州理工学院，剑桥，马萨诸塞州02139，美国。6克里特郡材料科学技术系，以及希腊赫拉克里翁的电子结构与激光研究所。 7UniversitätderBundeswehrMünchen，InstitutfürAngewandtePhysik und Messtechnik LRT2，Werner-Heisenberg- Weg 39，Neubiberg D-85577，德国。 8化学工程系，意大利博洛尼亚大学，博洛尼亚大学。 9 LaboratoireLéonBrillouin（LLB），CEA/CNRS UMR 12，CEA SACLAY，91191，GIF/YVETTE CEDEX法国。 10机械工程与材料科学系，生物医学工程，化学与物理，杜克大学，美国北卡罗来纳州达勒姆大学。 11 Laboratoire Gulliver，CNRS UMR 7083，ESPCI PARIS，PSL研究大学，法国75005，法国。6克里特郡材料科学技术系，以及希腊赫拉克里翁的电子结构与激光研究所。7UniversitätderBundeswehrMünchen，InstitutfürAngewandtePhysik und Messtechnik LRT2，Werner-Heisenberg- Weg 39，Neubiberg D-85577，德国。8化学工程系，意大利博洛尼亚大学，博洛尼亚大学。9 LaboratoireLéonBrillouin（LLB），CEA/CNRS UMR 12，CEA SACLAY，91191，GIF/YVETTE CEDEX法国。10机械工程与材料科学系，生物医学工程，化学与物理，杜克大学，美国北卡罗来纳州达勒姆大学。11 Laboratoire Gulliver，CNRS UMR 7083，ESPCI PARIS，PSL研究大学，法国75005，法国。
机器学习玻璃液体的路线图
1个实验室Charles Coulomb（L2C），Montpellier大学，CNRS，34095法国蒙彼利埃2号，2物理学跨学科实验室（Liphy），大学Grenoble Alpes，38402荷兰乌得勒支大学4 GOOGLEDEEPMIND，伦敦，英国5 Departimento di Fisica，University di Trieste，Strada Costiera，Strada Costiera，11，34151，意大利Trieste 6 Paris-Saclay，CNR，CNRS，Inria，Inriad GIF-SUR-YVETTE，法国7物理与天文学系，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚州费城，19104年，美国8 Santa Fe Institute，1399 Hyde Park Road，Santa Fe，NM 87501，USA 9物理学，哥德堡大学，Origov agen 6B，哥德堡41296，瑞典11号晚餐Normale School的物理实验室，ENS，ENS，ENS，University PSL，CNRS，CNRS，Sorbonne University，Sorbonne University，Paris，Paris，F-75005 Paris，Paris，Paris，Paris，France 12 Gulliver，UMR CNR SRS 7083，PSL CNRS 7083，PSL SRES大学，75005法国巴黎（日期：2024年9月27日）
耐火混凝土中的裂纹：经晶或晶间？
混凝土是最常见的建筑材料。混凝土类型丰富，配方取决于特定用途。混凝土的微观结构通常是强烈的异质性，具有水泥，细和粗骨料，充满空气的毛孔和各种增援。混凝土的计算模型通常会大大降低以确保安全性。更精确的模型可以从材料和CO 2排放方面巨大节省。通过3D计算机断层扫描（CT）观察到的原位机械测试，特别是观察到3D的裂纹起始和生长可以帮助改善这些模型。 大规模的CT系统gulliver专用于研究分别为6 m和1 m的现实大型混凝土束和宽度的疲劳动力学。 分析在原位弯曲测试中生成的图像数据需要特别可靠的检测和正确分割薄裂纹。 因此，最近比较了裂纹分割的算法[1]，扩展到多尺度裂纹[2，3]，适用于纤维增强的混凝土[4，5]，甚至是新发明的[6，7]。 对于方法的公平定量比较以及机器学习模型的培训和开发，基于合成裂纹结构的半合成CT图像[8-10]至关重要。 首先，裂纹是作为分数布朗动作的实现[11]。 后来，由于其多功能性，首选由随机伏罗尼叶镶嵌物的小平面形成的最小表面[8]。 在[13，14]中研究了裂纹与混凝土微观结构之间的相互作用。通过3D计算机断层扫描（CT）观察到的原位机械测试，特别是观察到3D的裂纹起始和生长可以帮助改善这些模型。大规模的CT系统gulliver专用于研究分别为6 m和1 m的现实大型混凝土束和宽度的疲劳动力学。分析在原位弯曲测试中生成的图像数据需要特别可靠的检测和正确分割薄裂纹。因此，最近比较了裂纹分割的算法[1]，扩展到多尺度裂纹[2，3]，适用于纤维增强的混凝土[4，5]，甚至是新发明的[6，7]。对于方法的公平定量比较以及机器学习模型的培训和开发，基于合成裂纹结构的半合成CT图像[8-10]至关重要。首先，裂纹是作为分数布朗动作的实现[11]。后来，由于其多功能性，首选由随机伏罗尼叶镶嵌物的小平面形成的最小表面[8]。在[13，14]中研究了裂纹与混凝土微观结构之间的相互作用。这些合成的裂纹结构可以模仿多种裂纹形态，包括局部厚度分布和分支，并具有几个程度的表面粗糙度，因为[12]很好地证明了。到目前为止，合成裂纹并未与将CT图像用作背景的混凝土的微观结构相互作用。特别是，将裂缝分类为周围的混凝土组件。这是通过两步过程实现的。首先，通过模板匹配对裂纹结构进行了分割。然后，根据模板的方向上的灰色值对裂纹进行分类。在这里，我们提出了一种依赖于分割裂纹和聚集体的方法。然后将裂纹分配给两个可能的类别之一：经晶（通过聚集体）或晶间（聚集体之间）。然后，经晶裂纹体素的相对数量产生了一个度量，以量化裂纹行为的差异。在这里，我们研究了相同组成的难治性混凝土样品，但在不同温度下被后加工（烧结）。在压缩应力下扫描样品。他们清楚地表明，裂缝确实与混凝土的微观结构相互作用，请参见图1。裂纹可能沿聚集体，通过它们或通过周围的水泥矩阵传播。在失败之前，分析载荷步骤的经晶和晶间体素的分数进一步量化了烧结温度的影响。我们在两个圆柱形耐火混凝土样品的示例中演示了这一分析，分别在1.000°C和1.600°C下烧结。最近，我们为裂纹结构设计了一种多功能几何模型[8，9]，用于方法验证和比较以及机器学习方法的训练 - 由随机Voronoi Tessellation的相位形成的最小表面。最小表面计算的优化方法的改进版本可实现多标准优化[17]。在这里，我们利用了这种新的可能性来生成合成裂纹结构，该结构避免了聚集体或通过图1中的真实混凝土样品中观察到的。
海报会话程序
＃1.1 173印度太平洋珊瑚礁积聚和生态社区结构Ramos，Riovie的时空趋势；摩根，凯尔＃1.2 211加勒比珊瑚礁群岛丈夫的形成；东，霍莉； gulliver，波琳； Hocking，Emma＃1.3 238全新世百慕大礁的内部结构：高纬度珊瑚礁的发展替代方案？islas-dominguez，爱德华多；吉斯勒（Eberhard）； Hudson，J。Harold＃1.4 268热带气候变异性以及在Orbicella和Siderastrea珊瑚骨骼中记录的环境压力源的影响，伯利兹，中美洲Diers，Diana； Raddatz，Jacek； Gischler，Eberhard＃1.5 534始新世珊瑚礁珊瑚（Astreopora）Mono，Phyllis的钙化特征； Regina的Mertz-Kraus；路透社，马库斯； Kołodziej，Bogusław； Stefanskyi，Vadim L。； Methner，Katharina A。； Brachert，Thomas C.＃1.6 611研究生物地层学的进步：分析RIF地区的白垩纪有孔虫，以进行古地理分析IMAM，ADIL； Yousfi，穆罕默德·扎卡里亚（Mohamed Zakaria）； budad，larbi； Soukaina Jaydawi＃1.7 619对多种压力源的珊瑚生长反应：印度尼西亚Belitung锡岛的沉积物径流和Heatwaves。渡边，塔卡基伊（Takaakii K。）； Pfeffer，Miriam； Nurhidayati，Ayu Utmi； Garbe-Schönberg，Dieter；弗里克，丹尼尔·A。 Cahyarini，Sri Yudawati＃1.8 642在北苏拉威岛（印度尼西亚）的曼卡岛硬质和柔软的珊瑚色礁石地块的鱼类社区。英寸，劳拉；凯特（Inman）； Ompi，Medy；一年，罗伯特；贝亚胡达（Yehuda）； Schupp，Peter J。； Reverter，Miriam＃1.9 850 Cor Reef Food Web和Energy Fluxes for Global Change Paul Costasec，Emma Lucile的高脆弱性； Nina，Schiettekatte；莫拉伊，雷纳托；凯西，约旦；布兰德尔，西蒙； Delecambre，Zoe；地板，塞尔吉奥；艾伦（Alan）弗里德兰德（Friedlander）； Nunes，卢卡斯；丹斯，布鲁诺；帕拉维奇尼（Parravicini），瓦莱里亚诺（Valeriano）＃1.10 851海洋变暖和海洋酸化对Blanca及其相关的微生物组figuerola的长期影响；加拉布（Joaquim） Pressà-Domènech，马克； Capdevila，Pol； Mirasole，爱丽丝；巴索尔，波尔；德尔·坎波（Del Campo），哈维尔（Javier）； Teixidó，Núria