Resumen

El hormigón aislante es un material multifásico diseñado para reducir la conductividad térmica, y la distribución de huecos en el hormigón afecta en gran medida a sus propiedades físicas, como la respuesta mecánica y la conducción del calor. Por lo tanto, es esencial desarrollar un método para identificar la distribución espacial de los vacíos. Para examinar los huecos de las muestras de hormigón aislante, se pueden utilizar eficazmente las imágenes de micro-CT (tomografía computarizada). Las imágenes de micro-CT se binarizan para visualizar la distribución de los vacíos y se apilan para generar imágenes de la muestra en 3D. A partir de las imágenes obtenidas, se puede identificar la distribución espacial de los vacíos y los componentes microscópicos dentro de las muestras de hormigón aislante. La distribución de los vacíos en el material puede caracterizarse utilizando funciones de probabilidad de bajo orden, como la correlación de dos puntos, la trayectoria lineal y las funciones de cluster de dos puntos. Se confirma que las imágenes de micro-CT y las funciones de probabilidad de bajo orden son eficaces para describir el grado relativo de agrupación de vacíos y la conectividad de los mismos en el hormigón aislante.

• Materias:Aluminio Propiedades fisicoquímicas Hidráulica Agua Ingenierí­a hidráulica Soldadura Hidróxido de aluminio
• Subjects:Aluminum Chemicophysical properties Hydraulics Water Hydraulic engineering Welding Aluminum hydroxide
• Palabras claves:distribución de vacíos, función de probabilidad de orden, imagen ct, especímenes de hormigón, distribución espacial, imagen de especímenes 3d, distribución de vacíos, conductividad térmica reducida, función de agrupación de puntos, agrupación de vacíos
• Keywords:void distribution, order probability function, ct image, concrete specimens, spatial distribution, 3d specimens image, distribution of void, reduced thermal conductivity, point cluster function, void clustering