Resumen de Reconstrucción digital de mezclas asfálticas basada en imágenes de tomografía computarizada.

Wilmar Darío Fernández Gómez, Jeison Pacateque, Miguel Santiago Puerto, Manuel Balaguera, Fredy Alberto Reyes Lizcano

• español

  Las mezclas asfálticas son materiales con los que está construido más del 80% de los pavimentos en Colombia y en el mundo. Por lo general, para su estudio, se consideran como un solo material aunque están compuestas por rocas, mastic y vacíos con aire, y su comportamiento depende de las características de cada una de las fases. El objetivo de este proyecto es realizar la reconstrucción tridimensional de una muestra de mezcla asfáltica a partir de imágenes detomografía axial computarizada. El proceso de reconstrucción consta de tres etapas: escaneo, segmentación y escalamiento de la imagen. Estas se implementaron en Python bajo el paradigma de programación orientada a objetos (OOP) y en el que se utilizaron herramientas como Numpy, Scipy, Pydicom, Scikit-learn, Matplotlib y Mayavi. Como resultado se reconstruyóun modelo digital tridimensional denominado ToyModel, un sólido tridimensional representado en voxeles de 1 mm3. El ToyModel reconstruido tuvo una representación altamente significativa con respecto a la original, ya que el volumen de vacíos con aire de la muestra real debe estar entre 4 y 8% según la normatividad del Instituto de Desarrollo Urbano (Bogotá, Colombia) y se obtuvoun valor de 3.98%. Este proceso es una buena herramienta para representar la composición de las mezclas asfálticas y con el modelo reconstruido se pueden realizar diferentes procesos de simulación, como por ejemplo análisis de Elementos Finitos.

• English

  More than 80% of pavements in Colombia and worldwide are made of asphalt mixtures. Those mixtures have usually been studied as a single material, but they are actually a three phase material, since they are composed of rocks, mastics and air voids. In addition, the behavior of the asphalt mixtures depends on the characteristics of each phase. The aim of this project is to make an asphalt mixture real sample reconstruction from X-Ray Computerized Axial Tomography (CAT). The reconstruction process has three stages: Scanning, Segmentation, and Data Scaling. All these stages were developed in Python under Object Oriented Programming (OOP) and were implemented through the use of several tools, such as Numpy, Scipy, Pydicom, Scikit-learn, Matplotlib and Mayavi. As a result, a tridimensional digital model called ToyModel was developed. This model is a 3D digital solid represented by a set of 1 mm3 voxels. The reconstructed ToyModel accurately represented the real sample, since the ToyModel air void volume was 3.98% and the real sample air void content volume was 4%. This Python implementation is a good tool to model any asphalt mixtures, not only to extract sample composition, but also to simulate different processes, e.g., Finite Element Method (FEM) analysis.