Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Dynamic Image Analysis of Granular Materials: Particle Granulometry for Geotechnical, Material, and Geological Applications de Magued Iskander

Dynamic Image Analysis of Granular Materials: Particle Granulometry for Geotechnical, Material, and Geological Applications: Springer Series in Geomechanics and Geoengineering

Autor Magued Iskander, Linzhu Li
en Limba Engleză Hardback – 19 mai 2024

Diferența majoră între acest volum și documentația tehnică standard rezidă în abordarea integrată a analizei morfologice, trecând de la simpla măsurare a dimensiunilor la o caracterizare statistică complexă a formei prin tehnologii emergente. Observăm o tranziție necesară de la metodele tradiționale de granulometrie către Analiza Dinamică a Imaginilor (DIA), metodă ce permite procesarea a milioane de particule pentru a genera descriptori 2D și 3D preciși. Dacă lucrarea Principles, Methods and Application of Particle Size Analysis de James P. M. Syvitski v-a oferit cadrul teoretic al sedimentologiei, această carte oferă instrumentele practice și algoritmii necesari pentru implementarea DIA în laboratoarele moderne.

Structura volumului reflectă o progresie riguroasă, pornind de la metodele de determinare a granulometriei și definirea descriptorilor de formă, până la studii de caz aplicate pe nisipuri calcaroase marine. Un punct central îl reprezintă capitolul dedicat bunei practici în utilizarea DIA, unde găsim parametri de testare și criterii de eșantionare esențiale pentru acuratețea datelor. În contextul operei autorului Magued Iskander, acest titlu completează cercetările anterioare din Modelling with Transparent Soils, extinzând vizualizarea fizicii mediilor granulare prin tehnici de viziune artificială.

Ne-a atras atenția capitolul final care explorează potențialul clasificării automate a solurilor folosind învățarea automată. Această convergență între geomecanică și inteligența artificială transformă lucrarea dintr-un manual de laborator într-un manifest pentru viitorul ingineriei civile, sugerând posibilitatea clasificării pe teren direct prin dispozitive mobile de înaltă rezoluție.

Citește tot Restrânge

Din seria Springer Series in Geomechanics and Geoengineering

Preț: 96895 lei

Preț vechi: 118165 lei
-18%

Puncte Express: 1453

Carte disponibilă

Livrare economică 12-26 mai

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783031475337
ISBN-10: 303147533X
Pagini: 353
Ilustrații: XVIII, 353 p. 287 illus., 258 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 mm
Greutate: 0.68 kg
Ediția:2024
Editura: Springer Nature Switzerland
Colecția Springer
Seria Springer Series in Geomechanics and Geoengineering

Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Această lucrare este esențială pentru inginerii geotehnici și cercetătorii în știința materialelor care doresc să depășească limitele analizei prin sitare. Cititorul câștigă acces la o bază de date de 30 de tipuri de nisip și la metodologii validate de comparare a preciziei între DIA și micro-CT, facilitând adoptarea unor tehnologii de clasificare automată și digitalizarea proceselor de laborator.

Despre autor

Magued Iskander este un expert recunoscut în geomecanică, publicând anterior lucrări fundamentale precum Rapid Penetration into Granular Media și Modelling with Transparent Soils în cadrul Springer Series in Geomechanics and Geoengineering. Cercetările sale se concentrează pe vizualizarea fenomenelor fizice din mediile granulare și pe structurile de susținere a pământului. Alături de Linzhu Li, acesta aduce în acest volum o expertiză vastă în aplicarea metodelor computaționale pentru rezolvarea problemelor complexe de inginerie civilă, fiind un pionier în integrarea viziunii artificiale în studiul proprietăților solului.

Cuprins

Introduction.- Methods for Determining Particle Granulometry.- Particle Size and Shape Descriptors.- Compendium of Size and Shape Statics of Sand.- Best Practices for Conducting 2D DIA.- Comparison of 2D and 3D DIA.- Comparison of 2D/3D DIA and µCT.- Use of DIA for Tracing the Geologic Origin of Two Marine Calcareous Sands.- DIA for Classification of Soils using Machine Learning and Computer Vision.- Conclusions and Recommendations.

Notă biografică

Magued Iskander, Ph.D., PE, F.ASCE, is a civil engineering professor at New York University (NYU) Tandon School of Engineering (formerly Polytechnic University/Institute, aka. Brooklyn Poly), where he has also served as the Chair of the Civil and Urban Engineering Department since 2013.  Dr. Iskander holds a B.Sc. degree in Civil Engineering from Alexandria University and a Ph.D. degree in Civil (Geotechnical) Engineering from the University of Texas at Austin.  He is a licensed professional engineer (PE) in the States of New York, New Jersey, and Wisconsin. 
Dr. Iskander is an internationally recognized geotechnical engineering expert.  He authored 5 books, edited 11 books, and published over 250 papers including 100+ refereed journal articles dealing with foundations, experimental modeling with transparent soils, rapid penetration into granular media, seismic earth pressure, pedagogy, offshore geotechnics, urban geotechnology, and particle granulotremetry.
Linzhu Li, Ph.D., is an assistant professor at Bradley University, Department of Civil and Construction Engineering. Dr. Li holds a bachelor of Engineering degree in Petroleum Exploration Technology and Engineering from Southwest Petroleum University in China. She received her Master’s degree in Geotechnical Engineering from the Illinois Institute of Technology (IIT) and a Ph.D. Degree in Civil (Geotechnical Engineering) from the New York University (NYU).
Dr. Li’s research area includes Application of Dynamic Image Analysis (DIA) for granular sand particle size and shape analysis and Visualization of flow through porous transparent granular materials.  She published 9 journal articles dealing with image processing, machine learning, and computational fluid mechanics in geotechnology.  She also has been invited to make technical presentations at a variety of professional meetings and universities.
 
Dr. Li is an affiliate member of the American Society of Civil Engineers (ASCE).   
 

Textul de pe ultima copertă

This book explores the effectiveness of Dynamic Image Analysis (DIA) in granulometry studies of sand, and presents criteria for soil characterization using DIA, including test parameters, specimen size, efficacy in gap-graded soils, and its limitations. DIA is a modern experimental technique used to analyze and classify particulate materials based on their size, shape, and other morphological properties. This method employs a high-frame-rate camera to capture images of individual sand particles, which have been transported and separated using various techniques.
DIA generates both particle size and shape information by analyzing thousands to millions of particles, providing a quantitative statistical description of grain size and shape distribution within the specimen. The manuscript also offers a comprehensive examination of 2D and 3D particle size and shape descriptors. It demonstrates that there is no correlation between size and shape parameters in many sands and that shape descriptors can be reduced to four independent parameters representing sand granulometry at different scales. Additionally, the use of DIA in exploring the depositional history of two complex calcareous sands is presented.
The manuscript presents the properties of 30 representative sands, including size and shape parameters, and fits them to statistical distributions. The investigated soils encompass both natural and machine-sorted materials, particles with regular and irregular shapes, as well as siliceous and calcareous sands.
Physical granulometry of sand particles is compared using 2D, 3D DIA, and micro-computed tomography (μCT). The work demonstrates that DIA offers significant advantages in terms of efficiency for 3D shape analysis while providing an adequate representation of particle sizes and shapes of most sands.
Finally, the manuscript integrates classical geotechnical engineering with computer vision and artificial intelligence. Size and shape descriptors are utilized for sand classification through machine learning models. This work represents a crucial step toward the automatic machine classification of soils, potentially enabling on-site classification using smartphones equipped with high-resolution cameras.

Caracteristici

Covers comprehensive coverage of size and shape parameters used for classification of particle granulometry Provides a comprehensive treatment of Dynamic Image Analysis (DIA) technology Presents step- by- step tutorial to help readers learn DIA quickly