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页岩特性的跨尺度测定:统计纳米压痕、数据分析法及其综合应用

来源:土木工程学院  返回:ca88     日期:2019/6/12 10:06:05   点击数:736  

时间:2019-06-14 14:30

地点:九里校区逸夫馆4304A

报告人:张国平教授

 

主讲人简介:

张国平博士,现任美国麻省大学阿姆斯特土木与环境工程系教授。2002年获得麻省理工学院岩土工程博士学位,并获得材料科学与工程的辅修学位。研究工作主要集中于黏土基和黏土衍生材料,包括黏土矿物、黏土生物聚合物的团聚体和絮凝体、页岩、地聚合物和超疏水材料,及其性能(主要为力学性能)的表征和应用,并获得了来自于联邦、州政府和私人工业界的研究资助。


讲座概要:

页岩和混凝土作为一类多相、多尺度、多孔的复合材料,通常由均匀基质和随机分布的颗粒状固体填充组成。要深入了解它们的特性,需借助多种实验技术来表征其力学性能并分析其组成。本报告将介绍一种新开发的基于大数据的统计纳米压痕技术,该技术可用于测定上述复合材料在不同尺度下的力学性能,如在纳米尺度下测量各种单个填充颗粒和基质的性能以及在宏观大尺度下量测复合材料的整体性能。该技术的关键是如何对从统计纳米压痕实验中获得的大数据(级)进行合理分析。在对实验数据进行统计分析之前,首先需对用连续刚度法所测得的原始杨氏模量随压入深度的连续曲线在不同的压入深度进行分割从而取得数据子集,然后对这些数据子集进行统计分析,进而确定复合材料中主要组成相的数量,含量及各种组成单体的性质。对于每一数据子集,用三种分别基于概率密度函数(PDF)、累计分布函数(CDF)和高斯混合物模拟(GMM)的统计方法来分析数据,随后通过对不同深度的统计分析结果进行重新排列和连接,可进一步揭示材料各组成相的性能在压痕周边效应的影响下随着压入深度的演化。通过基于大数据的纳米压痕实验及相应的大数据分析法得到的结果可对复合材料性能的表征提供多重信息。最后,通过页岩软化和筛选用于提高油气采收率的添加剂等两个应用实例进一步阐述该技术的应用前景。


主办:ca88研究生院

承办:土木工程学院  陆地交通地质灾害防治技术国家工程实验室


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