Tạp chí
 
Năm 2025
 
Số 3, Kỳ 66, [06 - 2025] - Xem trước

Nghiên cứu ứng dụng phương pháp xác định độ rỗng của vật liệu từ ảnh chụp hiển vi điện tử quét

DOI:10.46326/JMES.2025.66(3).07

  • Cơ quan:

    Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, Việt Nam

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 26-02-2025
  • Sửa xong: 15-05-2025
  • Chấp nhận: 19-05-2025
  • Ngày đăng: 01-06-2025
Trang: 80 - 89
Lượt xem: 14
Xem onlineXem online
Lượt tải: 0
Tải về PDF
★★★★★Yêu thích: , Số lượt: 0
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Kính hiển vi điện tử quét hiện có thể tạo ra ảnh bề mặt với độ phân giải cao là công cụ hữu hiệu trong việc phân tích cấu trúc của vật liệu. Nhiều phần mềm đã được các nhà khoa học sử dụng để phân tích ảnh hiển vi điện tử quét cho ra các kết quả về cấu trúc đáng tin cậy. Hình ảnh được thu thập là nguồn thông tin phong phú về các yếu tố như độ rỗng (tính xốp) kích thước, hình dạng cấu trúc hạt được diễn giải trực quan. Có thể truy cập dữ liệu định lượng bổ sung thông qua ứng dụng phân tích hình ảnh. Nhóm nghiên cứu sử dụng hình ảnh điện tử tán xạ ngược (BSE), thu thập từ mặt cắt ngang được đánh bóng của năm mẫu cát kết tại nhiều khu vực khác nhau trong đó 2 mẫu cát kết của mỏ Bạch Hổ và 3 mẫu từ các thành hệ cát kết ven quốc lộ thuộc Lạng Sơn, Bắc Giang. Ảnh điện tử quét được thu thập trên thiết bị Quanta450 của hãng FEI, được xử lý theo lưới bằng phần mềm phân tích hình ảnh (ImageJ). Kết quả minh giải độ rỗng được so sánh với phương pháp giãn khí Helium trên thiết bị của hãng Corelab tại Trung tâm Phân tích, Thí nghiệm Công nghệ cao – Trường Đại học Mỏ - Địa chất từ đó xác định được tương quan giữa hai phương pháp và thể hiện được khả năng vượt trội của phương pháp minh giải ảnh SEM với ước lượng độ rỗng ở cấp độ nano so với các phương pháp khác.

Trích dẫn
Nguyễn Hữu Hiệp, Trịnh Thế Lực và Bùi Hoàng Bắc, 2025. Nghiên cứu ứng dụng phương pháp xác định độ rỗng của vật liệu từ ảnh chụp hiển vi điện tử quét, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 3, kỳ 66, tr. 80-89.
Tài liệu tham khảo

Curtis, M. E. (2010). Structural characterization of gas shales on the micro-and nano-scales. In SPE Canada Unconventional Resources Conference? (pp. SPE-137693). SPE.

Echlin, P. (2005). The Process of Interpreting Images Obtained by Scanning Electron Microscopy. Microscopy and Microanalysis, 11(S02), 1320-1321.

Kant, K., Priest, C., Shapter, J. G., and Losic, D. (2014). The influence of nanopore dimensions on the electrochemical properties of nanopore arrays studied by impedance spectroscopy. Sensors, 14(11), 21316-21328.

Lu, C., Wang, X., Ma, S., Li, S., Xue, T., and Li, Q. (2024). The Classification and Evaluation of an Interlayer Shale Oil Reservoir Based on the Fractal Characteristics of Pore Systems: A Case Study in the HSN Area, China. Fractal and Fractional, 8(3), 167.

Man, H. Q., Hien, D. H., Thong, K. D., Dung, B. V., Hoa, N. M., Hoa, T. K., ... and Ngoc, P. Q. (2021). Hydraulic flow unit classification and prediction using machine learning techniques: A case study from the Nam Con Son basin, offshore Vietnam. Energies, 14(22), 7714.

Marin, M., Potecaşu, F., Potecaşu, O., and Marin, F. B. (2017). Image analysis software for porosity measurements in some powder metallurgy alloys. Advanced Materials Research, 1143, 103-107.

Nguyen, H. M., Nguyen, L. Q. C., Ngo, T. V., and Nguyen, V. H. (2015). Nghiên cứu phương pháp xác định độ rỗng của mẫu lõi từ ảnh chụp cắt lớp có độ phân giải cao. Petrovietnam Journal, 8, 27-31.

Palacio‐Mancheno, P. E., Larriera, A. I., Doty, S. B., Cardoso, L., and Fritton, S. P. (2014). 3D assessment of cortical bone porosity and tissue mineral density using high‐resolution µCT: effects of resolution and threshold method. Journal of bone and mineral research, 29(1), 142-150.

Paul Glover(2021). Formation Evaluation MSc Course Notes. University of Aberdeen, Page 136.

Roslin, A., Pokrajac, D., Wu, K., and Zhou, Y. (2020). 3D pore system reconstruction using nano-scale 2D SEM images and pore size distribution analysis for intermediate rank coal matrix. Fuel, 275, 117934.

Yangfan, L., Hua, C., and Chao, C. (2015). Reservoir Classification and Evaluation Methods Based on R35 Pore Throat Radius. In AASRI International Conference on Industrial Electronics and Applications (IEA 2015) (pp. 175-179). Atlantis Press.

Zhang, Y., Ghanbarnezhad Moghanloo, R., and Davudov, D. (2019). Pore structure characterization of a shale sample using SEM images. In SPE Western Regional Meeting (p. D032S002R004). SPE.

Các bài báo khác