《表3 细骨料体积分数比较Tab.3 Comparison between the actual and calculated fine aggregate volume fraction》

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《基于X射线断层扫描的硬化水泥砂浆孔隙结构分析及表征》

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要计算REV包含的细骨料体积分数，首先需要提取细骨料。本节将REV二值化为水泥基体和细骨料两部分，使用ImageJ的Trainable Weka Segmentation模块提取细骨料。通过指定细骨料区域的特征图像作为机器学习的模板，Trainable Weka Segmentation模块将自动搜索图像中符合模板条件的灰度值并使用蒙板标识该区域[30]。若蒙板标识出的细骨料区域与实际相符，就可以按照标识提取细骨料区域。若不符合要求，可以进一步增加模板重复进行机器学习过程。图6为细骨料提取结果，由该方法计算得到的三组配比对应的REV细骨料体积分数如表3所示。三组配比下细骨料的体积分数与REV计算体积分数接近，最大相差4.9%。结果表明，该物理尺寸下的REV具有较好的整体代表性。此外，由表3可以看出，REV计算体积分数的大小趋势与配比体积分数相反，水灰比越大，细骨料计算体积分数越大，主要原因是图像处理过程中的误差使得计算体积分数与实际值有一定偏差。此外，高水灰比下的泌水会使得重度较小的水泥浆上浮，重度较大的骨料及包裹的水泥浆下沉，这也会使得扫描区域附近（原试样中部位置）的细骨料产生聚集，造成高水比试样的细骨料体积分数高于低水灰比试样。