機械学習は X の時間解像度の向上を支援します

Scientific Reports volume 13、記事番号: 10529 (2023) この記事を引用

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メトリクスの詳細

多くの地下工学技術や自然プロセスにより、多孔性や浸透性などの多孔質媒体の特性が時間とともに進化します。 細孔スケールでのこのようなプロセスの研究と理解は、細孔内の幾何学的および形態学的変化の詳細を視覚化することによって非常に役立ちます。 リアルな 3D 多孔質媒体の場合、X 線コンピュータ断層撮影 (XRCT) が視覚化に最適な方法です。 しかし、必要な高い空間分解能には、限られた高エネルギーシンクロトロン施設へのアクセス、または細孔形状の変化を引き起こすプロセスの時間スケール（例えば数分）よりもかなり長いデータ取得時間（例えば数時間）のいずれかが必要です。 したがって、これまでのところ、従来のベンチトップ XRCT テクノロジーは、動的プロセスを研究するには遅すぎることがよくあります。 XRCT スキャンを実行するために実験を中断することも、多くの場合、実行可能なアプローチではありません。 従来の XRCT 技術を使用して、多孔質媒体システム内の動的析出プロセスを 3D で調査するための新しいワークフローを提案します。 私たちのワークフローは、投影の数を減らし、高品質の初期および最終段階のスキャンから再構成された画像でトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用して低品質の再構成画像を強化することでデータ取得時間を制限することに基づいています。 提案したワークフローを、焼結ガラスビーズの多孔質媒体サンプル内での誘導炭酸塩沈殿に適用します。 したがって、利用可能なベンチトップ XRCT デバイスを使用して、沈殿物の蓄積の時間的変化を研究するのに十分な時間分解能を高めることができました。

地下貯留層は流体貯蔵にますます使用されており、応用技術の多くはエネルギーの生産または貯蔵に関連しており、社会ではしばしば物議を醸しています1。 最近の地下活動の多くは、風力や太陽光などの再生可能資源の不安定な生産に対処するため、または隔離によって気候変動に直接対抗するために、圧縮空気、CH\(_4\)、または H\(_2\) の形でエネルギーを貯蔵することを目的としています。 CO\(_2\)3 の。

地下に保管されている流体は、場合によってはターゲットのリザーバーから漏れる可能性があります。 これにより、ストレージ効率が低下し、環境やその他の地下利用に潜在的に脅威をもたらす可能性があります1。 たとえば、酵素的または微生物的に誘導された誘導炭酸塩沈殿 (ICP) (E/MICP) は、このような漏出を軽減するための新興技術であり、野外実験でも効果的であることが示されています 4,5,6,7,8。

ICP には、地盤補強、修復、浸食制御など、その他にも多くの用途があります9、10、11、12。 土壌特性の改変を目的とした ICP の野外または大規模な適用も、過去数年間でますます実施されています13、14、15、16、17、18。 透水性の変化は地盤補強の用途ではあまり重要ではありませんが、流路に影響を与えるほどの降水があり、それによって大規模な反応物質の輸送が行われる可能性があるため、漏洩緩和以外の用途でも正確な空隙率と透水性の関係が重要になります。 ICPの。 酵素誘導炭酸塩沈殿 (EICP) は ICP を達成する可能な方法の 1 つですが、炭酸塩沈殿を誘導する他の多くの方法が存在します 19。 EICP では、酵素ウレアーゼが尿素 (\(\mathrm{(NH_2)_2CO}\)) のアンモニア (\(\mathrm{NH_{3}}\)) と二酸化炭素 (\(\mathrm) への加水分解反応を触媒します。 {CO_2}\))。 この反応により、アンモニア水溶液がアルカリ性になるため、pH が上昇します。 溶液のアルカリ性が高まると、炭酸塩 (\(\mathrm{CO_{3}^{2-}}\)) の濃度が増加します。炭酸塩は、高 pH 条件では無機炭素の主な種であるためです。 カルシウム (\(\mathrm{Ca^{2+}}\)) の存在下では、炭酸塩濃度が高いと炭酸カルシウム (\(\mathrm{CaCO_{3}}\)) が沈殿します。 全体的な EICP 反応は次のとおりです。