Quantitative Estimation of the Characteristic Grain Sizes of Laboratory Rock Samples by the Broadband Optoacoustic Spectroscopy Method

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

A technique for quantitative estimation of characteristic grain sizes in laboratory rock samples using the relationship between the frequency and attenuation of longitudinal ultrasonic waves in the samples is proposed and implemented experimentally. This relationship is quantified using broadband optoacoustic spectroscopy with a laser source of ultrasound and piezoelectric registration of nanosecond ultrasonic pulses in the operating frequency range of 1–70 MHz. The application of the theoretical model of ultrasound scattering in single-phase polycrystalline materials to quantitative estimation of the maximum and average grain sizes in multiphase rocks is shown using five samples of metasandstones of zonally metamorphosed Ladoga series of the Paleoproterozoic of the Baltic Shield, which underwent different degrees of structural and textural transformations during ancient metamorphic events. The reliability of the data obtained using broadband optoacoustic spectroscopy was for the first time confirmed by independent scanning electron microscopy of the polished surfaces of all samples. The average and maximum grain sizes were estimated separately using the conventional method of line crossing from optical micrographs of thin sections performed for two selected samples, which also showed good agreement with the acoustic spectroscopy data. The proposed method of broadband optoacoustic spectroscopy for estimation of characteristic grain sizes of laboratory rock samples can be used to analyze the possible relationship between their structural features and thermobaric conditions of formation.

Full Text

Restricted Access

About the authors

N. B. Podymova

Lomonosov Moscow State University; Schmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: npodymova@mail.ru
Russian Federation, Moscow, 119991; Moscow, 123242

A. V. Ponomarev

Schmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences

Email: npodymova@mail.ru
Russian Federation, Moscow, 123242

P. A. Kaznacheev

Schmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences

Email: npodymova@mail.ru
Russian Federation, Moscow, 123242

T. E. Baghdasaryan

Schmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences

Email: npodymova@mail.ru
Russian Federation, Moscow, 123242

M. A. Matveev

Schmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences

Email: npodymova@mail.ru
Russian Federation, Moscow, 123242

G. S. Indakov

Lomonosov Moscow State University; Schmidt Institute of Physics of the Earth of the Russian Academy of Sciences

Email: npodymova@mail.ru
Russian Federation, Moscow, 119991; Moscow, 123242

References

  1. Белов М.А., Черепецкая Е.Б., Шкуратник В.Л., Карабутов А.А., Макаров В.А., Подымова Н.Б. Количественная оценка размеров минеральных зерен методом лазерной ультразвуковой спектроскопии // ФТПРПИ. 2003. № 5. С. 3–8.
  2. Великославинский Д.С. Метаморфические зоны в Северном Приладожье и оценка температур метаморфизма кианитового и андалузитового типов регионального метаморфизма. Метаморфические пояса СССР. Л.: Наука. 1971. С. 61–70.
  3. Веселовский Р.В., Дубиня Н.В., Пономарёв А.В., Фокин И.В., Патонин А.В., Пасенко А.М., Фетисова А.М., Матвеев М.А., Афиногенова Н.А., Рудько Д.В., Чистякова А.В. Центр коллективного пользования Института физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН “Петрофизика, геомеханика и палеомагнетизм” // Геодинамика и тектонофизика. 2022. Т. 13. № 2. С. 0579.
  4. Воробьев Р.И., Сергеичев И.В., Карабутов А.А., Миронова Е.А., Саватеева Е.В., Ахатов И.Ш. Применение оптоакустического метода для оценки влияния пустот на трещиностойкость конструкционных углепластиков // Акуст. журн. 2020. Т. 66. № 2. С. 148–153.
  5. ГОСТ 21073.3-75. Цветные металлы. Определение величины дерна методом подсчета пересечений зерен. М.: Изд-во стандартов. 2002.
  6. ГОСТ 5639-82. Стали и сплавы. Методы выявления и определения величины зерна. М.: Изд-во стандартов. 2003.
  7. Гусев В.Э., Карабутов А.А. Лазерная оптоакустика. М.: Наука. 1991. 304 с.
  8. Жуков В.С., Кузьмин Ю.О. Экспериментальные исследования влияния трещиноватости горных пород и модельных материалов на скорость распространения продольной волны // Физика Земли. 2020. № 4. С. 39–50.
  9. Жуков В.С., Кузьмин Ю.О. Сопоставление подходов к оценке сжимаемости порового пространства // Записки Горн. ин-та. 2022. Т. 258. № 6. С. 1008–1017.
  10. Иньков В.Н., Черепецкая Е.Б., Шкуратник В.Л., Карабутов А.А., Макаров В.А. Ультразвуковая эхоскопия геоматериалов с использованием термооптических источников продольных волн // ФТПРПИ. 2004. № 3. С. 14–19.
  11. Никитин А.Н., Иванкина Т.И., Игнатович В.К. Особенности распространения продольных и поперечных упругих волн в текстурированных горных породах // Физика Земли. 2009. № 5. С. 57–69.
  12. Подымова Н.Б., Пономарев А.В., Морозов Ю.А., Матвеев М.А., Смирнов В.Б., Шарычев И.В. Исследование структуры метапесчаников методом широкополосной акустической спектроскопии с лазерным источником ультразвука // Геофизические процессы и биосфера. 2023. Т. 22. № 4. С. 13–24.
  13. Салтыков С.А. Стереометрическая металлография. М.: Металлургия. 1976. 271 с.
  14. Турунтаев С.Б., Зенченко Е.В., Зенченко П.Е., Тримонова М.А., Барышников Н.А., Новикова Е.В. Динамика роста трещины гидроразрыва по данным ультразвукового просвечивания в лабораторных экспериментах // Физика Земли. 2021. № 5. С. 104–119.
  15. Шихова Н.М., Патонин А.В., Пономарёв А.В., Смирнов В.Б. Вариации спектров сигналов ультразвукового зондирования при лабораторных испытаниях образцов горных пород // Физика Земли. 2022. № 4. С. 167–180.
  16. Шкуратник В.Л., Ноздрина Н.Д. Теоретические предпосылки количественной оценки размеров минерального зерна ультразвуковым методом // ФТПРПИ. 1998. № 6. С. 104–111.
  17. ASTM E112-13. Standard test methods for determining average grain size. ASTM. 2021.
  18. Atapour H., Mortazavi A. The influence of mean grain size on unconfined compressive strength of weakly consolidated reservoir sandstones // J. Petrol. Sci. Eng. 2018. V. 171. P. 63–70.
  19. Austin N.J. An experimental investigation of textural controls on the brittle deformation of dolomite. MSc. Thesis. Vancouver: The University of British Columbia. 2003. 106 p.
  20. Baud P., Teng-fong Wong, Wei Zhu. Effects of porosity and crack density on the compressive strength of rocks // Int. J. Rock Mech. Min. Sci. 2014. V. 67. P. 202–11.
  21. Chen B., Xiang J., Latham J.-P., Bakker R.R. Grain-scale failure mechanism of porous sandstone: An experimental and numerical FDEM study of the Brazilian tensile strength test using CT-Scan microstructure // Int. J. Rock Mech. Min. Sci. 2020. V. 132 Art. № 104348.
  22. El Azhari H., El Hassani I. Effect of the number and orientation of fractures on the P-wave velocity diminution: application on the building stones of the Rabat area (Morocco) // Geomaterials. 2013. № 3. P. 71–81.
  23. Fitting D.W., Adler L. Ultrasonic spectral analysis for nondestructive evaluation. New York: Plenum Press. 1981. 354 p.
  24. Haderer W., Scherleitner E., Gseller J., Heise B., Mitter T., Ryzy M., Reitinger B., Hettich M. Spatial imaging of stratified heterogeneous microstructures: determination of the hardness penetration depth in thermally treated steel parts by laser ultrasound // NDT&E Int. 2023. V. 138. Art. № 102868.
  25. Han Q., Gao Y., Zhang Y. Experimental study of size effects on the deformation strength and failure characteristics of hard rocks under true triaxial compression // Adv. Civil Eng. 2021. V. 2021. Art. № 6832775.
  26. He W., Hayatdavoudi A. A comprehensive analysis of fracture initiation and propagation in sandstones based on micro-level observation and digital imaging correlation // J. Petrol. Sci. Eng. 2018. V. 164. P. 75–86.
  27. He W., Hayatdavoudi A., Shi H., Sawant K., Huang P. A preliminary fractal interpretation of effects of grain size and grain shape on rock strength // Rock. Mech. Rock. Eng. 2019. V. 52. P. 1745–1765.
  28. Higgins M.D. Quantitative textural measurements in igneous and metamorphic petrology. Cambridge University Press. 2006. 265 p.
  29. Iravani A., Ouchterlony F., Kukolj I., Åström J.A. Generation of fine fragments during dynamic propagation of pressurized cracks // Phys. Rev. E. 2020. V. 101. Art. № 023002.
  30. Ishida T., Sasaki, S., Matsunaga I., Chen Q., Mizuta Y. Effect of grain size in granitic rocks on hydraulic fracturing mechanism.Proceedings of Sessions of Geo-Denver 2000 – Trends in Rock Mechanics. GSP 102. 2000. V. 290. P. 128–139.
  31. Jeong H., Hsu D.K. Experimental analysis of porosity-induced ultrasonic attenuation and velocity change in carbon composites // Ultrasonics. 1995. V. 33. № 3. P. 195–203.
  32. Kube C.M. Attenuation of laser generated ultrasound in steel at high temperatures; comparison of theory and experimental measurements // Ultrasonics. 2016. V. 70. P. 238–240.
  33. Liu S., Zhang Y., Zhang H., Zhang J., Qiu M., Li G., Ma F., Guo J. Numerical study of the fluid fracturing mechanism of granite at the mineral grain scale // Frontiers in Earth Science. 2023. V. 11. Art. № 1289662.
  34. Mylavarapu P., Woldesenbet E. A predictive model for ultrasonic attenuation coefficient in particulate composites // Compos. Part B Eng. 2010. V. 41 № 1. P. 42–47.
  35. Pan C., Zhao G., Meng X., Dong C., Gao P. Numerical investigation of the influence of mineral mesostructure on quasi-static compressive behaviors of granite using a breakable grain-based model // Frontiers in Ecology and Evolution. 2023. V. 11. Art. № 1288870.
  36. Papadakis E.P. From micrograph to grain size distribution with ultrasonic applications // J. Appl. Phys. 1964. V. 35. № 5. P. 1586–1594.
  37. Peng J., Wong L.N., Teh C.I. Influence of grain size heterogeneity on strength and microcracking behavior of crystalline rocks // J. Geophys. Res.: Solid Earth. 2017. V. 122. P. 1054–1073.
  38. Philpotts A.R., Ague J.J. Principles of igneous and metamorphic petrology. Cambridge University Press. 2022. 667 p.
  39. Platt J. A process-based theory for subgrain-size and grain-size piezometry // J. Struct. Geol. 2023. V. 177. Art. no. 104987.
  40. Podymova N.B., Karabutov A.A. Nondestructive assessment of local microcracking degree in orthoclase and plagioclase feldspars using spectral analysis of backscattered laser-induced ultrasonic pulses // Ultrasonics. 2022. V. 125. Art no. 106796.
  41. Reynolds W.N., Smith R.L. Ultrasonic wave attenuation spectra in steels // J. Phys. D: Appl. Phys. 1984. V. 17. P. 109–116.
  42. Sarpun I.H, Kilickaya M.S. Mean grain size determination in marbles by ultrasonic first backwall echo height measurements // NDT&E Int. 2006. V. 39. P. 82–86.
  43. Schön J.H. Physical properties of rocks. A workbook. Elsevier. 2011. 481 p.
  44. Stanke F.E., Kino G.S. A unified theory for elastic wave propagation in polycrystalline materials // J. Acoust. Soc. Am. 1984. V. 75. № 3. P. 665–681.
  45. Stipp M., Tullis J., Scherwath M., Behrmann J.H. A new perspective on paleopiezometry: Dynamically recrystallized grain size distributions indicate mechanism changes // Geology. 2010. V. 38. P. 759–762.
  46. Vary A. Material property characterization. Nondestructive testing handbook. Ultrasonic testing / Moore P.O. (ed.). Columbus: ASTM. 2007. P. 365–431.
  47. Vavilov V.P., Karabutov A.A., Chulkov A.O., Derusova D.A., Moskovchenko A.I., Cherepetskaya E.B., Mironova E.A. Comparative study of active infrared thermography, ultrasonic laser vibrometry and laser ultrasonics in application to the inspection of graphite/epoxy composite parts // Quantitative InfraRed Thermogr. J. 2019. V. 17. № 4. P. 235–248.
  48. Weaver R.L. Diffusivity of ultrasound in polycrystals // J. Mech. Phys. Solids 1990. V. 38. № 1. P. 55–86.
  49. Zhang Sh., Wu Sh., Zhang G. Strength and deformability of a low-porosity sandstone under true triaxial compression conditions // Int. J. Rock Mech. Min. Sci. 2020. V. 127. Art. № 104204.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Location scheme of sampling points of metasandstones in different-temperature zones of metamorphism of rocks of the Ladoga series of the Palaeoproterozoic of the Baltic Shield. Isograds: Gr - garnet, Stav - staurolite, Sill + Musk - sillimanite-muscovite, Sill + Ort - sillimanite-orthoclase, Hyp - hypersthene. Estimates of temperature (T) and pressure (P) are given according to [Velikoslavinsky, 1971].

Download (1MB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Schematic of the broadband acoustic spectrometer with laser optical-acoustic ultrasound source.

Download (286KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. (a) - Time waveform, (b) - amplitude and (c) - phase spectra of the reference pulse of longitudinal ultrasonic waves excited in the OA source SZS-22.

Download (403KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Frequency dependences of longitudinal ultrasonic wave attenuation coefficient α (f) (a), (c), (e), (g), (i) and the same dependences in coordinates α / f2 (f2) (b), (d), (e), (h), (k) for the studied metasedimentary samples: (a), (b) - LV2140; (c), (d) - LV2093; (e), (f) - LV2138; (g), (h) - LV1312; (i), (k) - LV1356.

Download (1MB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Examples of SEM-images of anschlyphs of the investigated samples of metasandstones: (a) LV2140, (b) LV2093, (c) LV2138, (d) LV1312, (e) LV1356. Cpx - clinopyroxene, Amph - amphibole, Pl - plagioclase, Qu - quartz, Kfs - kalispar, Mica - mica, Bt - biotite, Ilm - ilmenite, Rt - rutile, Chp - chalcopyrite.

Download (2MB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Grain size estimation from optical microscopy data of sample LV1356: 200 μm scale micrograph (a) and its corresponding grain distribution estimation (c); 100 μm scale micrograph (b) and its corresponding grain distribution estimation (d).

Download (1MB)
Indexing metadata
8. Fig. 7. Grain size estimation from optical microscopy data of sample LV1312: 500 μm scale micrograph (a) and its corresponding grain distribution estimation (c); 100 μm scale micrograph (b) and its corresponding grain distribution estimation (d).

Download (1MB)
Indexing metadata
9. Fig. 8. Plots of the function g (D) obtained for lognormal approximations of grain size distributions from micrographs of samples LV1312 at 500 μm (1) and 100 μm (2), LV1356 at 200 μm (3) and 100 μm (4) scales. The grey rectangle indicates the desired range of g (D) values corresponding to the sample volume covered by acoustic spectroscopy.

Download (575KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».