CC BY
25
(» 10 мин). По ним рассчитывали физиологические показатели: скорости роста биомассы, потребления субстратов, выделения метаболитов и дыхания.
Технология получения и обработки изображений заключалась в следующем. Фотографирование объекта производили через оптический микроскоп (увеличение 140-150) с дополнительным набором фотографических колец один раз в час.
Полученные цветные фотографии сначала преобразовывали в монохромный формат, устраняли дефекты освещенности, контрастировали и выделяли контур. Для обработки использовали программу Лс1оЬе РЬоккЬор.
Расчет морфологического параметра размерности изображений (ГУ) проводили по точечному методу с минимальным размером покрытия (ЬМт), равным 3, и максимальным размером покрытия (¿Мах), равным 51. Данный параметр коррелирует с морфологическими характеристиками биологических объектов, что дает право использовать его в дальнейшем анализе подобных систем.
Предварительное тестирование методики определения морфологического параметра проводили с использованием изображений микроорганизмов, полученных в ходе эксперимента.
В ходе эксперимента наблюдение вели за следующими показателями процесса: концентрациями клеток
микроорганизмов, сухих веществ питательной среды, этанола и объемом двуокиси углерода, выделяемой культурой за промежуток времени (10 мин). По ним рассчитывали физиологические показатели: скорости роста биомассы, потребления субстратов, выделения метаболитов и дыхания. Коэффициент корреляции во всех случаях более 0,8. Значения коэффициентов корреляции между морфологическим параметром изображений и основными показателями, наблюдаемыми в процессе культивирования дрожжей, в этом случае составляют от 0,7 до 0,9.
Существование подобных зависимостей имеет значительную практическую ценность, так как некоторые физиологические характеристики популяции (концентрация клеток и связанные с ней скорости роста биомассы, потребления субстратов, дыхания и выделения метаболитов; распределение клеток по размерам и связанный с этим показателем средний биологический возраст культуры) можно вычислить из анализа их изображений.
Поскольку подсчет морфологического параметра размерности цифрового изображения занимает незначительное время, такой способ позволяет использовать указанную технологию для управления процессами культивирования микроорганизмов.
ТРЕХМЕРНАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕССА НАНОИНДЕНТИРОВАНИЯ
© В.Б. Мачихин
Одним из наиболее приемлемых методов для определения механических свойств материалов в малых объемах (например, в тонких пленках, покрытиях, небольших объектах и т. д.) является наноиндентирование [1].
Основной недостаток метода - низкое временное разрешение, не позволяющее регистрировать динамический отклик материала на начальной стадии погружения наноиндентора. По всей видимости, эта проблема может быть решена путем построения адекватной компьютерной модели и ее исследования.
Ранее нами была разработана 2-мерная модель, описывающая поведение материала при наноинденти-ровании [2]. Несмотря на то, что она на качественном уровне удовлетворительно описывает основную феноменологию внедрения наноиндентора в материал, ее основным недостатком является отсутствие соответствия какому-либо реальному объекту. Указанный недостаток не позволяет проверить результаты, полученные из эксперимента, для какого-либо материала.
Целью данной работы является разработка трехмерной математической модели процесса наноинден-тирования, основанной на методе молекулярной динамики. В качестве модельного объекта выбран кристалл NaCl, многие свойства которого, необходимые для построения математической модели, хорошо изучены.
Модель позволит получить динамический отклик материала, с временным разрешением 10~12 с, на начальной стадии погружения наноиндентора в материал. Ее планируется реализовать с использованием среды разработки приложений Delphi.
ЛИТЕРАТУРА
1. Головин Ю.И. Введение в нанотехнологию. М.: Машиностроение-1,2003. 112 с.
2. Мачихин В.Б., Арзамасцев A.A. II Исследовано в России: Электронный журнал. 2003. V. 190. Р. 2267-2277. http: // zhumal.ape. relarn.ru / articles / 2003 / 190.pdf.
