GrainFind – Identifique Grãos e Aglutinantes

O módulo GrainFind do GeoDict é a solução ideal para identificação de grãos com simulação digital. 

O módulo GrainFind do software de simulação digital GeoDict, fornece acesso a informações estatísticas de estruturas granulares escaneadas por µCT, como, por exemplo, em eletrodos de baterias. Neste artigo, iremos abordar algumas características e aplicações desse módulo. 

Em primeiro lugar, o algoritmo Identify Grains calcula a forma individual mais adequada para cada grão na estrutura. Dessa forma, ele reconhece os grãos individuais e sua orientação espacial. 

Nesse sentido, carregam-se as informações adquiridas no GrainGeo com apenas um clique para gerar uma representação da microestrutura. Por fim, essa sequência de trabalho permite modelar e variar Réplicas Digitais estatísticas da microestrutura escaneada.

Conhecendo o Identify Binder (IA)

Em µCT-scans, os ligantes e os grãos frequentemente possuem os mesmos valores de cinza e, portanto, são indistinguíveis um do outro. Por esse motivo, desenvolveu-se o módulo de identificação “Identify Binder (AI)”. Esse módulo utiliza técnicas de Inteligência Artificial (IA) para separar ligantes e grãos na fase sólida com base em suas formas diferentes.

A sequência de trabalho usando GrainFind-AI e GrainGeo permite simulações na estrutura que não seriam possíveis de outra forma. Como, por exemplo, simulações de deformações mecânicas ou simulações de carga de eletrodos – ambas dependendo da distribuição do ligante e, às vezes, até da orientação dos grãos do material ativo.

Quais são as principais características do GrainFind?

Entende-se que os modelos 3D de um material são obtidos após a importação e segmentação de varreduras µ-CT ou varreduras MEV FIB desse material. Dessa maneira, o GrainFind oferece várias características para analisar essa estrutura:

Identificação de grãos

O processo de identificação de grãos utiliza um algoritmo de watershed especializado para encontrar grãos individuais e, posteriormente, utiliza uma reconexão de grãos para reconectar grãos hipersegmentados. Assim,  através de uma análise da forma dos grãos ajusta elipsóides, caixas ou fibras curtas nos grãos encontrados, criando assim um modelo analítico para os grãos.

Dados estatísticos dos grãos identificados

Uma vez que os grãos são identificados como objetos individuais, muitas possibilidades de pós processamento estão disponíveis, como histogramas, visualização em 3D, para os diâmetros, volumes ou superfícies dos grãos.

É possível até visualizar individualmente cada um dos grãos e, por exemplo, considerar apenas os maiores grãos. Isso permite, por exemplo, atribuir diferentes rigidezes aos grãos menores, aos grãos de tamanho intermediário e aos maiores grãos.

As orientações calculadas dos grãos também podem ser consideradas em estudos de condutividade ou durante simulações mecânicas. Além disso, usam-se os resultados do GrainFind no GrainGeo para reconstruir essa microestrutura específica e fazer alterações nela.

Identificação de ligante (IA)

Baseia-se a identificação do ligante em redes neurais treinadas para diferenciar grãos e ligante. Dois tipos de redes neurais já estão disponíveis no GrainFind:

• Identificação de ligante em ânodos de grafite: Rede neural treinada para rotular a fase do ligante em estruturas semelhantes a ânodos de grafite, onde os grãos possuem uma forma semelhante a flocos.

• Identificação de ligante em cátodos de NMC: Rede neural treinada para rotular a fase do ligante em estruturas semelhantes a cátodos de NMC, onde os grãos possuem uma forma semelhante a esferas.

Essas redes neurais melhoram a capacidade do GrainFind em identificar e distinguir com precisão as regiões de ligante das regiões de grãos em diferentes estruturas de materiais.

Quais são as aplicações do GrainFind?

O GrainFind oferece uma ampla gama de aplicações para análise e caracterização de estruturas granulares em vários setores, contribuindo para o desenvolvimento de materiais mais avançados e o controle de qualidade de produtos. Listamos a seguir algumas de suas aplicações:

1. Materiais de bateria: obter estatísticas sobre as partículas do material ativo e acessar a distribuição do ligante em eletrodos.

2. Física de Rochas Digitais: obter informações e estatísticas sobre grãos individuais, juntamente com a distribuição digital de tamanho de grão correspondente, para obter uma compreensão mais profunda da microestrutura da rocha.

3. Filtragem: caracterizar o ligante e as partículas de filtragem.

4. Compósitos: detectar e caracterizar partículas granulares indesejadas em materiais compostos.

5. Controle de qualidade: detectar e caracterizar ligante e partículas granulares indesejadas em materiais compostos.

Por fim, observamos que o módulo GrainFind do software de simulação digital GeoDict, desenvolvido pela nossa parceira Math2Market, desempenha um papel importante no processo de desenvolvimento de materiais. 

O processo de identificação de grãos no GrainFind ocorre completamente de forma automática e eficiente. No site da Tennessine, você também pode conferir outros módulos do GeoDict.

Veja também: Simulação Digital para a captura de CO2