Caracterização morfológica-geotécnica utilizando imagens de microtomografia computadorizada de raio-x

Abstract

A engenharia geotécnica tem utilizado os avanços tecnológicos e análises numéricas para minimizar erros nas medições de propriedades do solo e obter resultados mais precisos. Métodos da ciência dos materiais têm contribuído para a análise das propriedades do solo em escala dos grãos, permitindo caracterizações morfológicas, como a microtomografia computadorizada de raios-X (µCT). Neste sentido, esta dissertação tem como objetivo a implementação de algoritmos e desenvolvimento de scripts em Python para processar imagens bidimensionais geradas por microtomografia computadorizada de raio-X e a comparação dos resultados obtidos de caracterização morfológica-geotécnica com os resultados por métodos experimentais e por outros softwares (Mathematica e DragonFly). As amostras analisadas incluíram areia, rejeito de minério de ferro e um compósito de rejeito de minério de ferro com polímero, visando analisar parâmetros morfológicos em mesoescala como esfericidade, granulometria, porosidade e índice de vazios. A pesquisa destacou que a configuração das imagens no microtomógrafo e o préprocessamento das imagens podem influenciar significativamente os resultados. Foram utilizadas as bibliotecas Python OpenCV, NumPy, Matplotlib, PIL, Scikit-image, SciPy e Pandas para a análise de parâmetros morfológicos de amostras geotécnicas, demonstrando-se uma alternativa relativamente viável, desde que sejam consideradas as especificidades das imagens microtomografadas da amostra estudada. Os resultados das análises pelo código Python para as amostras de areia e rejeito de minério de ferro tiveram boas correlações quando comparados com resultados de trabalhos anteriores. Já para o compósito de rejeito de minério de ferro estabilizado com polímero, o resultado obtido pelo código Python não obteve correlação próxima aos valores encontrados pelo software de processamento do microtomógrafo ZEISS Xradia 510 Versa.