CC BY
16
СТРОИТЕЛЬНОЕ МАТЕРИАЛОВЕДЕНИЕ
НАУЧНАЯ СТАТЬЯ / RESEARCH PAPER УДК 691.3
DOI: 10.22227/1997-0935.2023.1.70-81
Экспериментально-теоретический подход оценки структуры мелкозернистых модифицированных бетонов
Мария Александровна Дмитриева, Алина Дмитриевна Когай, Владимир Нояхович Лейцин, Александр Олегович Товпинец, Мария Владимировна Шиняева
Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта (БФУ им. И. Канта);
г. Калининград, Россия
АННОТАЦИЯ
Введение. Развитие подходов оценки структурных характеристик многокомпонентных модифицированных бетонов методами неразрушающего контроля на всех этапах гидратации является актуальным для обеспечения оптимальных реологических и прочностных характеристик современных бетонов.
Материалы и методы. В качестве исследуемого материала рассмотрен модифицированный мелкозернистый бетон, состав которого отвечает требованиям аддитивных технологий в строительстве. Модификация осуществлялась путем введения добавок и механической активацией исходной цементно-песчаной композиции. Контроль прочности полученных образцов производился с начальных этапов твердения. Структурообразование исследовалось с применением микрофокусного компьютерного томографа. После этапов компьютерной рентгеновской томографии — получения набора карт рентгеновской плотности сечений образца и компьютерного построения 3D-структуры, проверь дены сегментация построенной структуры на конечное число параллельных сечений и 3D-визуализация бинарных сч сч изображений для оценки характера распределения наименее плотных включений в объеме материала. (Ч ° Результаты. Развит подход обработки данных компьютерной томографии для оценки структуры мелкозернистых - - модифицированных бетонов. Выявлены ключевые аспекты поэтапной обработки послойных изображений образ-^ ф цов, и получено оптимальное решение для определения пороговых значений соответствия оттенков полутоново-0 3 го изображения с различными по своей рентгеновской плотности структурами. В ходе сопоставления результатов с ¡П прочностных испытаний и структурных исследований установлено значение процентного соотношения структурных 2 ~ включений различной рентгеновской плотности в процессе набора прочности.
® Выводы. Предложенный подход получения сегментированных данных способствует реализации и развитию даль-
не ф нейших исследований в рассматриваемой области и может стать одним из этапов формирования нового метода
_ Е послойного анализа внутренней структуры мелкозернистых бетонов. Исследование образцов на ранних стадиях
О — твердения в совокупности с использованием неразрушающих методов контроля содействует развитию оперативной
оценки качества материала и повышению эффективности в процессе его разработки.
с £ КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: мелкозернистый бетон, цементный камень, добавки, механическая активация, компьютерная
о!
—'
о £
§ ^ научного проекта № 19-48-390001 «Многокомпонентные модификаторы бетонных смесей».
т ^
ОТ ОТ
томография, структурно-механические характеристики, ранние сроки твердения
Благодарности. Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Калининградской области в рамках
ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ: Дмитриева М.А., Когай А.Д., Лейцин В.Н., Товпинец А.О., Шиняева М.В. Экспериментально-теоретический подход оценки структуры мелкозернистых модифицированных бетонов // Вестник МГСУ. 2023. Т. 18. Вып. 1. С. 70-81. DOI: 10.22227/1997-0935.2023.1.70-81
Автор, ответственный за переписку: Алина Дмитриевна Когай, ad.kogai@yandex.ru.
z ■ i от* ОТ Е - -b^
I §
CL °
ю о An experimental and theoretical approach to assessing
g I
СП ^
the structure of fine-grained modified concretes
Maria A. Dmitrieva, Alina D. Kogai, Vladimir N. Leitsin, Aleksandr O. Tovpinets, Maria V. Shinyaeva
>j Immanuel Kant Baltic Federal University (IKBFU); Kaliningrad, Russian Federation
«</> s (9
a 5 ABSTRACT К e
S £ Introduction. The development of approaches to assessing structural characteristics of multicomponent modified concretes
_ using non-destructive testing methods at all stages of hydration is a relevant means focused on ensuring optimal rheological
jj jj and strength characteristics of concretes.
U > Materials and methods. Modified fine-grained concrete was analyzed as the material under study, since its composition meets the requirements of additive technologies applied in the construction industry. Modification was implemented by intro-
70 © М.А. Дмитриева, А.Д. Когай, В.Н. Лейцин, А.О. Товпинец, М.В. Шиняева, 2023
Распространяется на основании Creative Commons Attribution Non-Commercial (CC BY-NC)
X
ducing additives and mechanically activating the initial cement-sand composition. The strength of resulting specimens was controlled as of the onset of curing. Structure formation was studied using a computed tomography scanner. Results. A tomography data processing approach was developed to evaluate the modified concrete's structure. Key aspects of the stage-by-stage processing of specimens' images were identified and a solution was obtained for determining the threshold values of correspondence between image shades having different density structures. In the course of comparing the results of the strength and structure study, the value of the percentage ratio of inclusions was obtained for various densities during the curing process.
Conclusions. The proposed data acquisition approach contributes to development of further research in this area; it can become a stage in developing a new concrete structure analysis method. The study of specimens at early curing stages in combination with non-destructive control methods contributes to (1) development of rapid assessment techniques, applied to the quality of materials, and (2) an efficiency increase in the process of development.
KEYWORDS: fine-grained concrete, set cement, additives, mechanical activation, computed tomography, structural and mechanical characteristics, early curing
Acknowledgements. The study was carried out with financial support from the Russian Foundation for Basic Research and the Kaliningrad Region within the framework of the scientific project No. 19-48-390001 "Multicomponent concrete mix modifiers".
FOR CITATION: Dmitrieva M.A., Kogai A.D., Leitsin V.N., Tovpinets A.O., Shinyaeva M.V. An experimental and theoretical approach to assessing the structure of fine-grained modified concretes. Vestnik MGSU [Monthly Journal on Construction and Architecture]. 2023; 18(1):70-81. DOI: 10.22227/1997-0935.2023.1.70-81 (rus.).
Corresponding author: Alina D. Kogai, ad.kogai@yandex.ru.
ВВЕДЕНИЕ
Современные многокомпонентные цементные бетоны характеризуются наличием модифицирующих добавок широкого спектра действия, предназначенных для целенаправленного формирования заданной структуры. Образованная структурная матрица в таком бетоне существенно отличается от привычной модели материала, состоящей их четырех основных компонентов [1]. В процессе твердения таких материалов на основе цемента можно проследить отчетливую взаимосвязь, в которой формирование структуры напрямую зависит от соотношения подобранных компонентов, условий уплотнения и твердения. Образованная структура в дальнейшем и определяет свойства композита.
Распространенные методы изучения структурных характеристик композиционных материалов базируются на применении аппаратуры с ультразвуковым, оптическим и акустическим принципом действия. Однако методика сопровождается трудоемким процессом подготовки образца, измерения и анализа данных, а в некоторых случаях [2-4] и погружением в воду.
Ограничивающие аспекты методов исследования структуры композиционных материалов также связаны с отсутствием возможности достоверно оценить степень влияния добавок и модификаций, к примеру углеродных нанотрубок [5, 6] или полипропиленовой фибры [7], когда количественная оценка содержания и расположения волокон в объеме материала без разрушения образца в большинстве методов невозможна. Неразрушающие методы, основанные на 2D-визуализации образца, такие как метод спектроскопии электрического импеданса [8], не позволяют получить достоверную информацию о поровом пространстве материала.
Наиболее эффективным инструментом исследования внутренней структуры является томография. Этот метод дает возможность получить
послойные изображения внутренней структуры образца на основе анализа данных об интенсивности поглощения им рентгеновского излучения. Проведение эксперимента не требует дополнительной подготовки, что существенно упрощает и ускоряет получение информации, а полное отсутствие какого-либо механического воздействия на образец позволяет достоверно визуализировать процесс структурообразования для каждого образца. Простота и универсальность подхода способствуют повышению исследовательского интереса. Цель настоящей работы заключается в развитии подхода исследования структурных характеристик модифицированных мелкозернистых бетонов на ранних сроках твердения.
Реализация последующей компьютерной обработки томограмм дает возможность получать значимые результаты. Послойные изображения формируют представление о распространении тех или иных включений по всему объему исследуемого материала. Применение дополнительного программного обеспечения (ПО) для визуализации и обработки полученных сведений позволяет идентифицировать распространение систем пор, трещин и негидрати-рованных компонентов, а также проанализировать фазовый состав материала. С помощью полученных данных возможно корректировать свойства материала еще на этапе его разработки или способствовать развитию методов моделирования, что может применяться для проектирования составов самозалечивающихся бетонов [9]; материалов, работающих в агрессивных средах [8, 10-12]; бетонов, предназначенных для 3D-строительства [13], и т.д. Неразрушающий характер выполнения эксперимента также способствует реализации исследования по анализу качества и состояния материала как во время, так и после приложения нагрузки, что подчеркивает его практическую значимость.
Для получения действительной статистической информации о структуре материала на основе
< п
is
G Г
S 2
0 w t со
1 ф
У 1
J to
u-
^ I
n °
ф 3
0 Ф
01 о n
co co
n
Ф 6 > §6
ф )
ii
® 8
. DO
■ T
s □
s У с о <D Ж
10 10 о о 10 10 u w
(О (О
сч N
о о
N N
¡г ш
U 3
> (Л
с и
U оо
. г
« (U jj
ф ф
О ig
о о
ig<
о со
™ о
о
го
о
Е о
CL ° ^ с
ю о
S «
о Е
СП ^ т- ^
<л ю
£ w ■8
iE 35
О (0 №
изображений необходимо осуществить пошаговый процесс их обработки. В настоящее время для этих целей успешно используются несколько алгоритмов, позволяющих сегментировать данные съемки на дискретные фазы в зависимости от их плотности. Наименее плотные включения отображаются черными пикселами в соответствии с градацией серых оттенков на полученных послойных изображениях, что дает возможность применить алгоритмы сегментации для их отделения от более плотных фаз. Такой подход успешно реализуется для композиционных материалов с пенообразующими добавками, чья структура явно представлена неплотными элементами. Однако для многокомпонентных систем необходимо развитие иных способов обработки и анализа элементов структуры.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Состав исследуемого бетона спроектирован с использованием микрокремнезема и метакаолина, способствующих повышению прочностных свойств композита за счет высокого наполнения матричной системы дисперсными частицами [14-16]; полипропиленового фиброволокна в качестве армирующего компонента [17]; суперпластификатора для повышения плотности и подвижности [18, 19] и активированной цементно-песчаной смеси. Совместная активация цемента и песка производилась на шаровой мельнице Етах Retsch в течение 5 минут в режиме 1000 об/мин, так как эффективность данного режима была доказана в исследовании [20].
Итоговый состав с расходом компонентов на 1 м3 смеси следующий: цемент (М500, ЦЕМ I 42,5Н, ООО «Петербургцемент») — 520,83 кг; песок строительный (немытый, фракции 1,25 и 0,315 мм, Калининградская область) — 1116,94 кг; микрокремнезем (отходы металлургической промышленности, Польша) — 149,31 кг; метакаолин (высокоактивный ВМК-45, белый, ООО «СИНЕРГО», Челябинская область) — 74,65 кг; полипропиленовая фибра (длина волокон 10-12 мм, толщина 12 мкм, Россия) — 1,04 кг; гиперпластификатор Stachement 1267 (поликарбоксилатная основа, Stachema, Польша) — 11,11 л. Указанный состав соответствует современным представлениям о высокопрочных бетонах нового поколения, а также согласуется с требованиями, предъявляемыми к бетонам для аддитивных 3D-технологий по адгезии и подвижности смеси [21-23].
Изготовлены лабораторные образцы с различным содержанием активированной части цементно-песчаной композиции: контрольный (№ 1) на основе базовой композиции без добавления активированного компонента, состав № 2 с замещением 50 % цементно-песчаной смеси активированной частью, а также составы № 3 и 4 с замещением в 75 и 100 %
соответственно. В связи с увеличением удельной поверхности частиц активированной композиции наблюдался рост водопотребления сухих компонентов и, как следствие, рост водоцементного отношения от 0,73 до 1,1.
Для выявления зависимости и оценки влияния сформированной структуры на прочность бетона проведены поэтапные измерения данного параметра в первые 90 мин от начала затворения смеси. Послойное уплотнение осуществлялось в три формы с размером ячеек 20 х 20 х 20 мм. Спустя 30 мин исследование начальной прочности выполнялось на испытательной машине Instron ElectroPuls 1000. Эксперимент осуществлялся поэтапно: каждые три образца образовывали серию, а интервал между первыми образцами в серии составил 15 мин.
Первый шаг в многоэтапном процессе визуализации внутренней структуры исследуемого материала заключается в подборе подходящего контейнера для формования, способного обеспечить герметичность во время проведения съемки. Сохранение исходного баланса между компонентами и количеством воды, участвующей в гидратации и наборе прочности образца, критически важно для корректной оценки процесса формирования структуры на ранних сроках твердения. На данный момент универсальной и подходящей емкости среди готовых технологических решений нет. Однако для осуществления испытаний в рамках настоящего исследования был использован полимерный цилиндрический контейнер шприца. Диаметр контейнера определен в соответствии с размером исходных компонентов мелкозернистого бетона указанного ранее состава на основе условий представительности [24] и репрезентативности исследуемого объема. Уплотненная в полимерный контейнер смесь закреплялась на раме в камере рентгеновского компьютерного томографа YXLON Cheetah (рис. 1).
Следующий этап заключается в подборе параметров съемки в интерфейсе томографа с целью достижения наиболее четкого результата визуализации. Так, были подобраны ток, напряжение и угол поворота. Параметры съемки для всех исследуемых образцов оставались постоянными: напряжение 85 кВт, ток 45 дА, приближение 8,9, количество проекций 1440.
Результаты съемки — это набор последовательных изображений, дальнейшая обработка которых зависит от выбранного ПО. Из исходных снимков невозможно интерпретировать информацию о внутреннем строении, так как они — не более чем покадровое движение образца по горизонтальной оси внутри камеры. Реконструкция данных происходила в программе Volume Graphics Studio1 (рис. 2).
Затем послойные изображения редактировались по уровню яркости/контрастности для улуч-
1 VGSTUDIO // Volume Graphics. URL: https://www.volumegraphics.com/en/products/vgstudio.html
a b c
Рис. 1. Исследуемые образцы: а — цилиндрические контейнеры со смесью; b и c — закрепление образца на испытательной раме внутри камеры томографа
Fig. 1. Tested specimens: a — cylindrical containers with the mixture inside; b and c —specimen fixed onto the testing structure inside the tomography scanner chamber
шения просматриваемости включений. Рабочее окно представляет собой вид каждого из реконструированных сечений в трех проекциях, а также сформированную на их основе 3D-модель. Основная задача этого этапа состояла в формировании массива данных для дальнейшей обработки и успешной конвертации в иные программные комплексы.
Одним из ключевых этапов является сегментация, для осуществления которой применялось ПО ImageJ в конфигурации Fiji2. На базе этого ПО было разработано множество плагинов, значительно упрощающих и ускоряющих обработку изображений. Исходные снимки загружались в полноцветном формате RGB, а затем преобразовывались в полутоновые. Указанные характеристики типа изображений отображают глуби-
< п iiï G Г
S 2
0 œ t со
1 » y 1
J CD
u-
^ I
n °
» 3
о »
oî
о n
со со
n
Ш g »
> §6 g о
» )
Îi
® 8
. DO ■ £
s □
s У с о <D Ж
10 10 о о 10 10 u w
Рис. 2. Визуализация образца в трех взаимно перпендикулярных сечениях в интерфейсе Volume Graphics Studio Fig. 2. Visualization of the specimen in three mutually perpendicular sections in the Volume Graphics Studio interface
ImageJ. URL: https://imagej.nih.gov/ij/
(О (О
сч N
о о
N N
¡г ш
U 3
> (Л
с и
U оо
. г
« (U jj
ф ф
О ё
о
о g<
о со
™ о
о
го
о
Е о
CL ° ^ с
ю о
S «
о Е
СП ^ т- ^
<л ю
ну цвета, а именно количество бит, необходимых для описания цвета одного пиксела [25]. Необходимо обеспечить также предварительную обработку снимков с целью уменьшения влияния различных оптических дефектов, вызванных, например, затуханием лучей от центра к периферии или вращением объекта в томографе, что приводит к высокой яркости по краям или смещению изображений поперечного сечения относительно друг друга соответственно. Для решения таких задач используются фильтры, такие как медианный или фильтр Кувахара.
Следующий этап сегментации заключался в определении пороговых значений соответствия между цветовыми пикселами в градации серого, относящиеся к тому или иному материалу в образце, и их числовым значением от 0 до 255. Этот диапазон соответствует преобразованному полутоновому типу изображения, для которого два указанных крайних значения отожествляют черный цвет и белый соответственно.
Мелкозернистый бетон исследуемого состава характеризуется как многокомпонентный, в связи с чем его внутренняя структура представлена наиболее явно четырьмя основными диапазонами градации серого: диапазон черных пикселов представлен наличием в структуре материала пор, трещин и пустот; темно-серый соответствует негидрати-рованным компонентам; светло-серый обозначает цементный раствор; белый относится к наиболее плотным частицам заполнителя. В рамках исследования для бинаризации применялись как глобальные, так и локальные алгоритмы обработки вследствие многокомпонентности материала.
В результате сегментации были образованы два массива данных: с бинарными послойными изображениями всех включений, соотносящихся как с поровым пространством, так и непрореаги-рованными частицами, а также сегментированные снимки только наименее плотных включений. Дальнейшие преобразования заключались в использова-
0,350
Й 0,300 -
нии полученных данных в качестве основы для их 3D-визуализации. Для этих целей применялось программное обеспечение Avizo3.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Результаты, полученные в ходе определения ранней прочности мелкозернистого бетона, позволили изучить влияние формируемой структуры композита на изменение физико-механических свойств. Наименьшим значением прочности на момент окончания серии испытаний обладает контрольный состав (№ 1). Составы с замещением цементно-песчаной композиции активированной частью в различном процентном отношении характеризуются равномерным повышением прочности в течение всего времени проведения эксперимента. Однако наиболее высокое значение относится к составу № 3 с 75%-ным замещением компонентов. На основе полученных значений построен график набора прочности образцами в течение первых 90 мин (рис. 3).
Анализировались и результаты, полученные в процессе компьютерной томографии исследуемых образцов. Во всех образцах присутствуют включения негидратированных частиц темно-серого цвета. Структура контрольного образца представлена большим количеством плотных включений заполнителя. Состав под № 2 также обладает некоторым количеством равномерно распределенных частиц заполнителя, однако стоит отметить увеличение плотности цементного камня (ЦК) и расстояния между различными фазами материала. Образцы составов № 3 и 4 представлены наиболее связной структурой. Несмотря на то что в сечении образца с 75%-ным замещением компонентов активированной цементно-песчаной смесью по-прежнему просматриваются редкие включения заполнителя, общая структура ЦК образует плотную систему (рис. 4).
На снимках явно отмечается отсутствие признаков макропор, образованных в результате не-
5 -
о м
о -Ь
6 ^
С о
5 £
У
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
--*--2 (50/50)
* 5 (75/25)
• 4 (100 %)
2 3
■8 г
О (0
30
45 60 75
Возраст, мин / Curing time, min
90
Рис. 3. График роста прочности с течением времени Fig. 3. The graph showing strength enhancement over time
3 Avizo. URL: https://www.thermofisher.com/ru/ru/home/electron-microscopy/products/software-em-3d-vis/avizo-software.html
0
а b c d
Рис. 4. Поперченные сечения образцов: а — состав № 1; b — состав № 2; c — состав № 3; d — состав № 4 Fig. 4. Cross sections of the specimens: a — composition 1; b — composition 2; c — composition 3; d — composition 4
равномерного уплотнения смеси в полимерный контейнер. Однако в структуре образца состава № 4 наблюдается полное отсутствие каких-либо пустот, что, вероятно, свидетельствует об активном формировании структуры на более низких масштабных уровнях. Можно также предположить, что наличие в составе зерен заполнителя еще на этапе укладки провоцирует вовлечение воздуха вследствие менее связной и однообразной консистенции. Наибольшее число негидратированных агломератов встречается в образце № 2, распределение которых не характеризуется четкой закономерностью. Главное предположение о сущности этих включений основывается на сложности тщательного перемешива ния микрокремнезема на этапе затворения смеси, что в дальнейшем не позволяет образованным комочкам участвовать в гидратации (рис. 5).
Набор данных съемки после загрузки в Avizo до проведения сегментации позволяет анализировать каждое изображение образца в четкой последовательности снимков, что дает возможность выделить наиболее репрезентативное сечение для дальнейшего наблюдения за его структурообразова-нием в течение времени.
Таким образом, на примере состава № 3 выполнен анализ изменений внутренней структуры бетона в первые 60 мин после затворения. В поперечном сечении просматриваются все основные включения от заполнителя до полипропиленовой фибры, что позволит оценить характер изменений вокруг каждого элемента структуры (рис. 6). Можно
отметить небольшие изменения в форме и объеме некоторых пустот, а также частицах негидратиро-ванного микрокремнезема. Область вокруг волокон полипропиленовой фибры не претерпевает никаких изменений, как и большая часть ЦК.
В продольном сечении снимка того же порядкового номера изменения прослеживаются более четко (рис. 7). На некоторых участках можно видеть смещение пор в сторону частиц микрокремнезема. Мелкие негидратированные частицы существенно изменились в размерах как в сторону их уменьшения, так и увеличения, связанного с агрегацией. Визуальное сравнение снимков позволяет сделать вывод о том, что в течение 60 мин от начала затво-рения в структуре материала происходят видимые преобразования.
Ранее было отмечено, что устранение визуальных дефектов и шумов является первым этапом в процессе цифровой обработки набора данных. В работе использовались сглаживающие фильтры Кувахара и медианный. В первом случае наблюдается сохранение четкости краев, сохраняя при этом накладываемый сглаживающий эффект. Во втором — создание более размытого изображения. Существенных различий в результате сглаживания двумя представленными фильтрами не наблюдалось. В связи с этим как инструмент предварительной обработки может быть использован любой из них. В качестве примера влияния фактора повышения коэффициента затухания от центра к периферии также применен алгоритм ручного подбора
< п iï G Г
S 2
о
t СО
l » y 1
J со
u-I
n
» 3 о
n
а b c d
Рис. 5. Продольные сечения образцов: а — состав № 1; b — состав № 2; c — состав № 3; d — состав № 4 Fig. 5. Longitudinal sections of the specimens: a — composition 1; b — composition 2; c — composition 3; d — composition 4
со со
n
ш g » §
> § g о
» )
Îi
® 8
. DO ■
s □
s у с о (D Ж
10 10 о о 10 10 U W
a b
Рис. 6. Поперечное сечение образца с 75%-ным замещением цементно-песчаной смеси: а — сразу после затворе-ния; b — спустя 60 мин
Fig. 6. The cross section of a specimen with the 75 % replacement of the cement-sand mixture: a — immediately after mixing; b — 60 minutes later
а b
Рис. 8. Использование алгоритмов бинаризации для изображений с фильтром Кувахара: а — глобальная бинаризация; b — локальная бинаризация Fig. 8. Using binarization algorithms for images with the Ku-wahara filter: a — global binarization; b — local binarization
W (0
N N
О О
N N
К ш U 3
> (Л
с и
m оо
. г
« (U jj
ф ф
О ig
о
о g<
о со
™ о
о
го
о
Е о
CL ° ^ с
ю о
S «
о Е с5 °
СП ^ т- ^
<л ю
S2 =3 Г
О (0
а b
Рис. 7. Продольное сечение образца с 75%-ным замещением цементно-песчаной смеси: а — сразу после затворе-ния; b — спустя 60 мин
Fig. 7. The longitudinal section of the specimen with the 75 % replacement of the cement-sand mixture: a — immediately after mixing; b — 60 minutes later
пороговых значений бинаризации на основе гистограммы. Однако на получившихся результатах отображалось абсолютно недостоверное изображение пикселов, характеризующих менее плотные включения. Это позволяет заключить, что настраиваемые вручную параметры сегментации не являются репрезентативным способом пороговой обработки для мелкозернистых бетонов.
Сегментация, как уже было упомянуто выше, проводилась дважды: алгоритмом глобальной пороговой сегментации по средним значениям пикселов, а также локальной на основе алгоритмов Оцу [26] и Саувола [27]. На снимках наблюдалось наличие избыточной информации в местах, соответствующих плотным скоплениям заполнителя, а также не относящихся ни к порам, ни к частицам микрокремнезема.
Сравнение двух алгоритмов локальной сегментации выполнялось на предварительно обработанных изображениях. Пороговое значение для изображения с наложенным фильтром Кувахара определено алгоритмом Саувола (рис. 8), в то время как для снимка с медианным фильтром использовался алгоритм локальной сегментации Оцу (рис. 9).
а b
Рис. 9. Использование алгоритмов бинаризации для изображений с медианным фильтром: а — глобальная бинаризация; b — локальная бинаризация Fig. 9. Using binarization algorithms for images with a median filter: a — global binarization; b — local binarization
Наиболее успешно был реализован алгоритм Оцу. На снимке наблюдается четкий контур для каждого из наименее плотных элементов структуры, относящихся к диапазону черных цветов в исходном изображении. В правой нижней четверти в результате сегментации этим методом указаны небольшие по своему размеру поры, в то время как алгоритм Саувола их не идентифицировал. Стоит также отметить и некоторое завышение количества сегментированных пикселов в негидратированных участках на примере использования алгоритма Саувола.
Подсчет статистических данных об элементах структуры осуществлялся путем реализации поэтапной сегментации рядовых поперечных сечений образцов (рис. 10). Составы № 1 и 4 характеризуются наибольшим числом плотных компонентов. Можно предположить, что в случае с контрольным составом такие показатели сформировались за счет плотности зерен заполнителя, в то время как в составе со 100%-ным содержанием активированной цементно-песчаной композиции плотность образуется за счет ЦК. Наименьшим содержанием пор, трещин и иных включений в диапазоне значений черного обладает состав № 2, однако количество
Рис. 10. Соотношение основных сегментированных включений Fig. 10. The ratio between the main segmented inclusions
негидратированных включений имеет наивысший показатель также у рассматриваемого состава. Состав № 3, продемонстрировавший наибольший прирост прочности в ходе эксперимента ранее, отличается наименьшим процентом негидратиро-ванных скоплений, хотя и меньшим содержанием плотных участков, что характеризует особенности формирования структуры многокомпонентных бетонов. Немонотонность характера распределения наименее плотных фаз свидетельствует о возможности оптимизации состава.
Последующая работа с сегментированными изображениями заключалась в 3D-визуализации образованного порового пространства в объеме исследуемых образцов, а также цементной матрицы. Визуализация способствует оперативному определению формы интересующей структуры. Сохраняя данные об исходных сегментированных снимках, можно проанализировать элементы на конкретном слое, а также в целом оценить связность и размер различных скоплений неплотных компонентов. Полученные результаты являются основой для дальнейшей работы в трехмерной обработке цифровых изображений томографа в рамках исследования
Рис. 11. Смоделированный вид объема образца на основе сегментированных снимков
Fig. 11. A simulated view of the specimen volume based on segmented images
процессов структурообразования мелкозернистых бетонов (рис. 11).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ОБСУЖДЕНИЕ
В результате проведенного исследования был развит подход обработки данных компьютерной томографии для оценки структуры мелкозернистых модифицированных бетонов. На основании анализа и изучения современного состояния вопроса выявлены ключевые аспекты поэтапной обработки послойных изображений образцов. Предложено технологическое решение по уплотнению затворенной смеси в полимерный цилиндрический контейнер представительного объема. В процессе проведения серии экспериментов установлено, какие именно визуальные артефакты препятствуют корректной сегментации данных. Также экспериментально найдено оптимальное решение для определения пороговых значений соответствия оттенков полутонового изображения с различными по своей плотности структурами. По итогам экспериментальных исследований отмечены основные структурные особенности образцов каждого из рассматриваемых составов. Визуализация образцов с различным содержанием активированных исходных компонентов позволила наглядно продемонстрировать качество распределения заполнителя в репрезентативном объеме. По результатам сегментации получены процентные соотношения структурных включений различной плотности, а также их трехмерная визуализация. По итогам решения поставленных задач достигнута и основная цель исследования, заключающаяся в изучении структурных характеристик мелкозернистых модифицированных бетонов на ранних сроках твердения.
< п iiï G Г
S 2
0 œ t со
1 » y 1
J CD
u-
^ I
n °
» 3
о »
oî
о n
со со
n a g
»
> §6 g о
» )
Îi
® 8
. DO ■ £
s □
s У с о <D X
10 10 о о 10 10 u w
Предложенная методика получения сегментированных данных способствует реализации и развитию дальнейших исследований в рассматриваемой области и может стать одним из этапов формирования нового подхода к послойному анализу внутренней структуры мелкозернистых
бетонов. Исследование образцов на ранних стадиях твердения в совокупности с использованием неразрушающих методов контроля содействует развитию оперативной оценки качества материала и повышению эффективности в процессе его разработки.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
(О (О
N N
о о
N N
¡É ш
U 3
> (Л
с и
U 00 . г
« (U
ÎJ
Ф Ф
О ё
о
о g<
о со
™ О
о
го
о
Е о
CL ° ^ с
ю о
S ц
о Е с5 °
СП ^ т- ^
<л ю
S2 =3 Г
О (0
1. Архипов В.П., Вернигорова В.Н., Гакште-тер Г.В., Горшкова Л.В., Елесин М.А., Ермаков Д.А. и др. Эффективные высокопрочные и обычные бетоны : монография. Пенза : Приволжский Дом знаний, 2015. 148 с.
2. Agrawal M., Prasad A., Bellare J.R., Se-shia A.A. Characterization of mechanical properties of materials using ultrasound broadband spectroscopy // Ultrasonics. 2016. Vol. 64. Pp. 186-195. DOI: 10.1016/j.ultras.2015.09.001
3. Pantoja-Cortés J., Sánchez-Bajo F., Ortiz A.L. Evaluating nanocrystallite size distributions in doped and undoped nanocrystalline ceramics by X-ray dif-fractometry // Ceramics International. 2018. Vol. 44. Issue 18. Pp. 22365-22369. DOI: 10.1016/j.cera-mint.2018.08.363
4. Петухов В.Д., Рябчиков С.В. Особенности и виды механических, физических и комплексных неразрушающих методов определения прочности бетона и анализ их применения // Информационно-технологический вестник. 2022. № 1 (31). С. 189-201.
5. MacLeod A.J.N., Collins F.G., Duan W., Gates W.P. Quantitative microstructural characterisation of Portland cement-carbon nanotube composites using electron and X-ray microscopy // Cement and Concrete Research. 2019. Vol. 123. P. 105767. DOI: 10.1016/j.cemconres.2019.05.012
6. Sikora P., Elrahman M.A., Chung S.-Y., Cend-rowski K., Mijowska E., Stephan D. Mechanical and microstructural properties of cement pastes containing carbon nanotubes and carbon nanotube-silica core-shell structures, exposed to elevated temperature // Cement and Concrete Composites. 2019. Vol. 95. Pp. 193-204. DOI: 10.1016/j.cemconcomp.2018.11.006
7. Cruz J., Segura I., Pujadas P., Torrents J.M., Fuente A. Non-destructive test approach for assessing the amount of fibre in polymeric fibre reinforced concrete // Construction and Building Material. 2022. Vol. 317. P. 125964. DOI: 10.1016/j.conbuild-mat.2021.125964
8. Chandrappa A.K., Biligiri K.P. Pore structure characterization of pervious concrete using x-ray micro-computed tomography // Journal of Materials in Civil Engineering. 2018. Vol. 30. Issue 6. DOI: 10.1061/ (ASCE)MT.1943-5533.0002285
9. Sidiq A., Gravina R.J., Setunge S., Giustoz-zi F. High-efficiency techniques and micro-structural
parameters to evaluate concrete self-healing using X-ray tomography and Mercury Intrusion Porosimetry: A review // Construction and Building Materials. 2020. Vol. 252. P. 119030. DOI: 10.1016/j.conbuild-mat.2020.119030
10. Liu F., You Z., Yang X., Wang H. Macromicro degradation process of fly ash concrete under alternation of freeze-thaw cycles subjected to sulfate and carbonation // Construction and Building Materials. 2018. Vol. 181. Pp. 369-380. DOI: 10.1016/j.con-buildmat.2018.06.037
11. Robuschi S., Tengattini A., Dijkstra J., Fernandez I., Lundgren K. A closer look at corrosion of steel reinforcement bars in concrete using 3D neutron and X-ray computed tomography // Cement and Concrete Research. 2021. Vol. 144. P. 106439. DOI: 10.1016/j.cemconres.2021.106439
12. Stein R.C., Petkovski M., Engelberg D.L., Leonard F., Withers P.J. Characterizing the effects of elevated temperature on the air void pore structure of advanced gas-cooled reactor pressure vessel concrete using X-ray computed tomography // EPJ Web of Conferences. 2013. Vol. 56. P. 04003. DOI: 10.1051/ epjconf/20135604003
13. Sharanova A., Dmitrieva M., Leitsin V., Shinyaeva M. Method for calculating the porosity of cement composite materials using X-ray computed tomography // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. Vol. 1030. Issue 1. P. 012092. DOI: 10.1088/1757-899X/1030/1/012092
14. Алтынбек А., Байбулеков А. Влияние микронаполнителей на структурообразование и физико-механические свойства мелкозернистого бетона // Науч. тр. ЮКГУ им. М. Ауэзова. 2019. № 1 (49). С. 7-10.
15. Минниханова М.Б. Применение метака-олина в цементных смесях // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования. 2012. Т. 2. № 70. С. 186-187.
16. Харченко А.И., Алексеев В.А., Харчен-ко И.Я., Баженов Д.А. Структура и свойства мелкозернистых бетонов на основе композиционных вяжущих // Вестник МГСУ. 2019. Т. 14. № 3. С. 322-331. DOI: 10.22227/1997-0935.2019.3.322-331
17. Коровкин М.О., Ерошкина Н.А., Крайно-ва К.А. Влияние способа введения полипропиленовой микрофибры на свойства мелкозернистого
ных технологий в строительстве // Современные строительные материалы и технологии : сб. тр. конф. 2019. С. 51-72.
23. Шаранова А.В., Дмитриева М.А., Ленько-ва Д.А., Панфилова А.Д., Беляускас Э.Р., Бабич П.Д. Исследование кинетики набора прочности мелкозернистых бетонных систем ускоренного твердения // Третий междисциплинарный молодежный науч. форум с междунар. участием «Новые материалы» : сб. тр. конф. 2017. C. 383-385.
24. Dvorak G. Micromechanics of Composite Materials // Solid Mechanics and Its Applications. 2013. DOI: 10.1007/978-94-007-4101-0
25. Старовойтов В., Голубь Ю. Цифровые изображения: от получения до обработки. Минск : ОИПИ НАН Беларуси, 2014. 202 с.
26. Mahgoub A., Talab A., Huang Zh., Xi F., HaiMing L. Detection crack in image using Otsu method and multiple filtering in image processing techniques // Optik. 2016. Vol. 127. Issue 3. Pp. 1030-1033. DOI: 10.1016/j.ijleo.2015.09.147
27. Исрафилов Х.С. Исследование методов бинаризации изображений // Вестник науки и образования. 2017. Т. 2. № 6 (30). С. 43-50.
бетона // Образование и наука в современном мире. Инновации. 2020. № 5 (30). С. 114-122.
18. Дружинкин С.В., Немыкина Д.А., Краснова Е.А. Влияние суперпластифицирующих добавок на прочность бетона // Инженерный Вестник Дона. 2018. № 2 (49). С. 212.
19. Тарасов В.Н., Гусев Б.В., Петрунин С.Ю., Короткова Н.П., Гарновесов А.П. Оценка эффективности применения поликарбоксилатных суперпластификаторов для производства бетона // Вестник науки и образования Северо-Запада России. 2018. Т. 4. № 1. C. 29-40.
20. ДмитриеваМ.А., ШарановаА.В., Панфилова А.Д., Плахтий А.А. Реологические свойства строительных растворов, применяемых для 3D-печати // Современные строительные материалы и технологии : сб. тр. конф. 2019. С. 18-32.
21. Панфилова А.Д., Когай В.В., Шарано-ва А.В. Исследование процессов набора прочности механоактивированных бетонных смесей // Дни науки : мат. межвузовской науч.-техн. конф. студентов и курсантов. 2021. С. 158-162.
22. Шаранова А.В., Дмитриева М.А. Подбор композиций, пригодных для реализации аддитив-
Поступила в редакцию 16 ноября 2022 г. Принята в доработанном виде 4 декабря 2022 г. Одобрена для публикации 21 декабря 2022 г.
Об авторах: Мария Александровна Дмитриева — доктор физико-математических наук, профессор, профессор ОНК «Институт высоких технологий»; Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта (БФУ им. И. Канта); 236041, г. Калининград, ул. Александра Невского, д. 14; РИНЦ ID: 115921, Scopus: 16237921700, ResearcherlD: C-7643-2014, ORCID: 0000-0002-9593-8653; admitrieva@kantiana.ru;
Алина Дмитриевна Когай — аспирант, ОНК «Институт высоких технологий»; Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта (БФУ им. И. Канта); 236041, г. Калининград, ул. Александра Невского, д. 14; РИНЦ ID: 1091769, Scopus: 57189364472, ResearcherlD: ABE-7359-2020, ORCID: 0000-0002-1635-9371; ad.kogay@yandex.ru;
Владимир Нояхович Лейцин — доктор физико-математических наук, профессор, профессор ОНК «Институт высоких технологий»; Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта (БФУ им. И. Канта); 236041, г. Калининград, ул. Александра Невского, д. 14; РИНЦ ID: 115921, Scopus: 16239305000, ResearcherID: I-9610-2017, ORCID: 0000-0002-6140-256X; vleitsin@kantiana.ru;
Александр Олегович Товпинец — младший научный сотрудник лаборатории фундаментального и прикладного материаловедения НТП «Фабрика»; Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта (БФУ им. И. Канта); 236041, г. Калининград, ул. Александра Невского, д. 14; РИНЦ ID: 608514, Scopus: 57192373318, ResearcherID: T-9764-2017, ORCID: 0000-0001-8860-6872; atovpinets@kantiana.ru;
Мария Владимировна Шиняева — магистрант; Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта (БФУ им. И. Канта); 236041, г. Калининград, ул. Александра Невского, д. 14; Scopus: 57222128928; mshinyaeva@stud.kantiana.ru.
Вклад авторов:
Дмитриева М.А. — научное руководство, постановка задачи. Когай А.Д. — обработка материала, написание исходного текста. Лейцин В.Н. — научное редактирование, концепция исследования. Товпинец А.О. — развитие методологии.
Шиняева М.В. — обработка результатов компьютерной томографии. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
< DO iiï
G Г
S 2
0 œ t со
1 » y 1
J CD
u-
^ I
n °
» 3
о »
oî
о n
со со
n a g
» > §6
» )
[i
® 8
. DO ■ £
s □
s У с о <D X
10 10 о о 10 10 u w
REFERENCES
1. Arkhipov V.P., Vernigorova V.N., Gak-steter G.V., Gorshkova L.V., Yelesin M.A., Erma-kov D.A. et al. Effective high-strength and ordinary concretes : monograph. Penza, Privolzhsky House of Knowledge, 2015; 148. (rus.).
2. Agrawal M., Prasad A., Bellare J.R., Ses-hia A.A. Characterization of mechanical properties of materials using ultrasound broadband spectroscopy. Ultrasonics. 2016; 64:186-195. DOI: 10.1016/j.ul-tras.2015.09.001
3. Pantoja-Cortés J., Sánchez-Bajo F., Ortiz A.L. Evaluating nanocrystallite size distributions in doped and undoped nanocrystalline ceramics by X-ray diffrac-tometry. Ceramics International. 2018; 44(18):22365-22369. DOI: 10.1016/j.ceramint.2018.08.363
4. Petukhov V.D., Rabchicov S.V. Various of methods that could be used in non-destructive purpose for expecting and analysis of the strength of concrete and its subsequent application. Information-Technological Bulletin. 2022; 1(31):189-201. (rus.).
5. MacLeod A.J.N., Collins F.G., Duan W., Gates W.P. Quantitative microstructural characterisa-
g g tion of Portland cement-carbon nanotube composites N N using electron and X-ray microscopy. Cement and Concrete Research. 2019; 123:105767. DOI: 10.1016/j.
0 3 cemconres.2019.05.012
Ç « 6. Sikora P., Elrahman M.A., Chung S.-Y., Cend-
¿a os rowski K., Mijowska E., Stephan D. Mechanical and n ^ microstructural properties of cement pastes containing 2 E carbon nanotubes and carbon nanotube-silica coreo -¡ï shell structures, exposed to elevated temperature. Ce-
H Çl
• "y ment and Concrete Composites. 2019; 95:193-204.
f 2 DOI: 10.1016/j.cemconcomp.2018.11.006 go 7. Cruz J., Segura I., Pujadas P., Torrents J.M.,
q Fuente A. Non-destructive test approach for asses-
§ i? sing the amount of fibre in polymeric fibre reinforced
CO
4 c concrete. Construction and Building Material. 2022; 8 £ 317:125964. DOI: 10.1016/j.conbuildmat.2021.125964
z 8. Chandrappa A.K., Biligiri K.P. Pore structure ot Ü characterization of pervious concrete using x-ray mi-^ § crocomputed tomography. Journal of Materials in Civil 'EL ^ Engineering. 2018; 30(6). DOI: 10.1061/(ASCE)MT. £ ° 1943-5533.0002285
EpE 9. Sidiq A., Gravina R.J., Setunge S., Gius-
fe o tozzi F. High-efficiency techniques and micro-struc-
•<- tural parameters to evaluate concrete self-healing using
ot "£= X-ray tomography and Mercury Intrusion Porosimetry: co ^
— 2 A review. Construction and Building Materials. 2020;
¿ ¿ 252:119030. DOI: 10.1016/j.conbuildmat.2020.119030
i- g 10. Liu F., You Z., Yang X., Wang H. Macro-
ÏE micro degradation process of fly ash concrete under
1 £ alternation of freeze-thaw cycles subjected to sulfate ¡3 -g and carbonation. Construction and Building Materi-£ £ als. 2018; 181:369-380. DOI: 10.1016/j.conbuild-
mat.2018.06.037
11. Robuschi S., Tengattini A., Dijkstra J., Fernandez I., Lundgren K. A closer look at corrosion of steel reinforcement bars in concrete using 3D neutron and X-ray computed tomography. Cement and Concrete Research. 2021; 144:106439. DOI: 10.1016/j. cemconres.2021.106439
12. Stein R.C., Petkovski M., Engelberg D.L., Leonard F., Withers P.J. Characterizing the effects of elevated temperature on the air void pore structure of advanced gas-cooled reactor pressure vessel concrete using X-ray computed tomography. EPJ Web of Conferences. 2013; 56:04003. DOI: 10.1051/epj-conf/20135604003
13. Sharanova A., Dmitrieva M., Leitsin V., Shinyaeva M. Method for calculating the porosity of cement composite materials using X-ray computed tomography. IOP Conference Series : Materials Science and Engineering. 2021; 1030(1):012092. DOI: 10.1088/1757-899X/1030/1/012092
14. Altynbek A., Baibulekov A. Influence of mi-crofillers on structure formation and physical and mechanical properties of fine-grained concrete. Scientific works of SKSU named after M. Auezov. 2019; 1(49): 7-10. (rus.).
15. Minnikhanova M.B. The use of metakaolin in cement mixtures. Actual Problems of Modern Science, Technology and Education. 2012; 2(70):186-187. (rus.).
16. Kharchenko A.I., Alekseev V.A., Kharchen-ko I.Ya., Bazhenov D.A. Structure and properties of fine concretes based on composite binders. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2019; 14(3):322-331. DOI: 10.22227/19970935.2019.3.322-331 (rus.).
17. Korovkin M.O., Eroshkina N.A., Kraynova K.A. Influence of the method of introduction of polypropylene microfiber on the properties of finegrained concrete. Education and Science in the Modern World. Innovation. 2020; 5(30):114-122. (rus.).
18. Druzhinkin S.V., Nemykina D.A., Kras-nova E.A. Effect of superplasticizing additives on the strength of concrete. Engineering journal ofDon. 2018; 2(49):212. (rus.).
19. Tarasov V.N., Gusev B.V., Petrunin S.Yu., Korotkova N.P., Garnovesov A.P. Performance assessment of polycarboxylate superplasticizers for concrete manufacturing. Journal of Science and Education of the North-West of Russia. 2018; 4(1):1-12. (rus.).
20. Dmitrieva M.A., Sharanova A.V., Panfilo-va A.D., Plakhtiy A.A. Rheological properties of mortars used for 3D printing. Modern Building Materials and Technologies : conference proceedings. 2019; 18-32. (rus.).
21. Panfilova A.D., Kogai V.V., Sharanova A.V. Study of the processes of strength development of mechanically activated concrete mixes. Days of Science :
, С.70—81
мелкозернистых модифицированных бетонов
materials of the interuniversity scientific and technical 24. Dvorak G. Micromechanics of Composite
conference of students and cadets. 2021; 158-162. (rus.). Materials. Solid Mechanics and Its Applications. 2013.
22. Sharanova A.V., Dmitrieva M.A. Selection DOI: 10.1007/978-94-007-4101-0
of compositions suitable for the implementation of ad- 25. Starovoitov V., Golub Yu. Digital images:
ditive technologies in construction. Modern Building from acquisition to processing. Minsk, OIPI NAS
Materials and Technologies : conference proceedings. of Belarus, 2014; 202. (rus.).
2019; 51-72. (rus.). 26. Mahgoub A., Talab A., Huang Zh., Xi F.,
23. Sharanova A.V., Dmitrieva M.A., Lenko- HaiMing L. Detection crack in image using Otsu va D.A., Panfilova A.D., Belyauskas E.R., Babich P.D. method and multiple filtering in image processing tech-Study of the kinetics of strength development of fine- niques. Optik. 2016; 127(3):1030-1033. DOI: 10.1016/j. grained concrete systems of accelerated hardening. ijleo.2015.09.147
Third interdisciplinary youth scientific forum with in- 27. Israfilov H.S. Research of image binarization
ternationalparticipation "New materials " : conference methods. Bulletin of Science and Education. 2017; 2(6):
proceedings. 2017; 383-385. (rus.). 43-50. (rus.).
Received November 16, 2022.
Adopted in revised form on December 4, 2022.
Approved for publication on December 21, 2022.
Bionotes: Maria A. Dmitrieva — Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor, Professor of the Institute of High Technologies; Immanuel Kant Baltic Federal University (IKBFU); 14 Alexander Nevsky st., Kaliningrad, 236041, Russian Federation; ID RSCI: 115921, Scopus: 16237921700, ResearcherID: C-7643-2014, ORCID: 0000-0002-9593-8653; admitrieva@kantiana.ru;
Alina D. Kogai — postgraduate, Institute of High Technologies; Immanuel Kant Baltic Federal University (IKBFU); 14 Alexander Nevsky st., Kaliningrad, 236041, Russian Federation; ID RSCI: 1091769, Scopus: 57189364472, ResearcherID: ABE-7359-2020, ORCID: 0000-0002-1635-9371; ad.kogay@yandex.ru; ¡£ e
Vladimir N. Leitsin — Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor, Professor of the Institute ^ 2 of High Technologies; Immanuel Kant Baltic Federal University (IKBFU); 14 Alexander Nevsky st., Kalinin- ^ ^
*
О S
grad, 236041, Russian Federation; ID RSCI: 115921, Scopus: 16239305000, ResearcherID: I-9610-2017, ORCID:
0000-0002-6140-256X; vleitsin@kantiana.ru;
Aleksandr O. Tovpinets — Junior Researcher, Laboratory of Fundamental and Applied Materials Science, Sci- C ¡^
ence and Technology Park "Fabrika"; Immanuel Kant Baltic Federal University (IKBFU); 14 Alexander Nevsky st., M 1
° c fi
Kaliningrad, 236041, Russian Federation; ID RSCI: 608514, Scopus: 57192373318, ResearcherID: T-9764-2017, t N ORCID: 0000-0001-8860-6872; atovpinets@kantiana.ru; y 1
J CD
Maria V. Shinyaeva — undergraduate; Immanuel Kant Baltic Federal University (IKBFU); 14 Alexander o 7
=! ° » 3
о CJl
Nevsky st., Kaliningrad, 236041, Russian Federation; Scopus: 57222128928; mshinyaeva@stud.kantiana.ru.
Contribution of the authors:
C5 i
Maria A. Dmitrieva — scientific guidance, problem statement. § t
t I
Alina D. Kogai — processing of the material, writing the original text. u S
& N
Vladimir N. Leitsin — scientific editing, research concept. O Q
Q 3
Aleksandr O. Tovpinets — development of methodology. § o
Q. 1
Maria V Shinyaeva — processing the results of computed tomography. > 6
t (
> n Q )
® 8 a "
» DO
■ T s □
s y
1 1 2 2
