3D reconstruction of poral network at nanoscale from 2D slices - Université de Lorraine Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

3D reconstruction of poral network at nanoscale from 2D slices

Quentin Corlay
  • Fonction : Auteur
Pauline Collon
Fabrice Golfier
Kassem Kalo
  • Fonction : Auteur
A-J Tinet

Résumé

In France, claystone geological formations are privileged candidates for deep underground nuclear waste storage, due, in particular, to their low permeability ability. However, in order to better predict the behavior of such media, the characterization of the pore network is essential. Such low permeability materials may have a high overall porosity but the majority of this porosity is constituted by pores smaller than 100 nm and whose distribution is still poorly known. The connectivity and the topology of these pores influence the porous media properties, for instance in regards to gas transport. In order to better understand the pore network structure, imaging techniques have been used to provide 2D and 3D images, such as microtomography or FIB-SEM. The latter allows a nanometric resolution (5 to 20nm) at the expense of the total imaged volume (usually a few μm3). Such a sample size is usually below the REV (Representative elementary volume), especially in regards to transport properties. In this project, we explore the possibility to distance the imaged 2D slices and use a numeric method to reconstitute the 3D volume at the REV scale. To this end, we study a stack of 180 parallel FIB-SEM slices of a synthetic clay of nanometric porosity. We compare two methods, based on multiple-point statistic algorithm (MPS), to reconstruct a coherent 3D configuration of its porous structure from 2D sections with different sampling spaces. The results of the reconstruction based on sparse data are then compared to the initial volume in regards to global characteristics – such as porosity - , morphological parameters – such as pore size distribution and connectivity index - as well as Lattice Boltzmann flow simulations to assess the capacity of the reconstruction method to provide satisfactory results. The first method, using a slice sequential reconstitution, produces results with low sensitivity to conditioning data but induces planar effects. The second method, aggregating values of three orthogonal directions allows a better reconstruction of the pore structure. This method is, however, more sensitive to conditioning data. The permeability values resulting from flow simulations on the second method are similar to those obtained on the total image for a distance between conditioning slices up to 11 cells. Thus, by reducing the number of direct images to acquire, this method opens the possibility of exploring volumes 5 to 10 times larger than those currently analyzed, therefore leading to a better representativity of the porous medium.
En France, les formations d'argilites sont des candidates privilégiées pour le stockage géologique de déchets haute-teneur du fait, en particulier, de leur faible perméabilité. Cependant, de façon à mieux prédire le comportement de tels milieux, la caractérisation du réseau poral est essentielle. De tels matériaux à faible perméabilité peuvent avoir une forte porosité totale mais la majorité de celle-ci est constituée de pores de taille inférieure à 100 nm et dont la distribution reste peu connue. La connectivité et la topologie de ces pores influence les propriétés du milieu poreux, par exemple liées au transport de gaz. De manière à mieux comprendre la structure du réseau poral, des techniques d'imagerie sont utilisées pour générer des images 2D et 3D, comme la microtomographie ou le FIB-MEB. Cette dernière méthode permet une résolution nanométrique (5 à 20 nm) au prix d'un faible volume imagé (en général quelques µm 3).Un tel volume est souvent inférieur au VER (volume élémentaire représentatif), en particulier en ce qui concerne les propriétés de transport. Dans ce travail, nous explorons la possibilité d'écarter les images 2D acquises et d'utiliser une méthode de reconstruction numérique pour générer un volume 3D à l'échelle du VER. Dans ce but, nous étudions un groupe de 180 coupes FIB-MEB parallèles d'une argile synthétique à porosité nanométrique. Nous comparons deux méthodes, basées sur un algorithme de simulation multi-point (MPS), pour reconstruire une configuration 3D cohérente de la structure porale d'après des sections 2D espacées de différentes distances. Les résultats de ces reconstructions sont ensuite comparées au volume de référence en ce qui concerne des caractéristiques globales, comme la porosité, des paramètres morphologiques, comme la distribution de tailles de pores ou l'indice de connectivité, ainsi que des simulations LBM (Lattice Boltzmann) d'écoulement pour évaluer la capacité des méthodes de reconstruction de générer des structures satisfaisantes. La première méthode, qui utiliser une reconstruction séquentielle des coupes, génère des résultats avec une faible sensibilité à la distance de conditionnement mais créé des effets de plan. La seconde méthode, qui agrège les valeurs dans les trois directions orthogonales, permet une meilleure reconstruction de la structure porale. Cette méthode, par contre, est plus sensible aux données de conditionnement. Les valeurs de perméabilités obtenues par simulation sur la seconde méthode sont similaires à celles obtenues sur l'image de référence pour une distance entre les coupes conditionnnantes inférieure à 11 cellules. Par conséquent, en réduisant le nombre d'images qu'il est nécessaire d'obtenir, cette méthode ouvre la possibilité d'explorer des volumes 5 à 10 fois plus grand que ceux actuellement imagés, permettant une meilleure représentativité du milieu poreux.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-02335937 , version 1 (28-10-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02335937 , version 1

Citer

Quentin Corlay, Pauline Collon, Fabrice Golfier, Kassem Kalo, A-J Tinet. 3D reconstruction of poral network at nanoscale from 2D slices. Congrès Français de Mécanique, Aug 2019, Brest, France. ⟨hal-02335937⟩
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