Extracting a pore network using PoreSpy and loading into OpenPNM



In [1]:

    
import warnings
import scipy as sp
import numpy as np
import porespy as ps
import openpnm as op
import matplotlib.pyplot as plt
ws = op.Workspace()
ws.settings["loglevel"] = 40
warnings.filterwarnings('ignore')
%matplotlib inline
np.random.seed(10)



In [2]:

    
#NBVAL_IGNORE_OUTPUT
im = ps.generators.overlapping_spheres(shape=[300, 300, 300], radius=10, porosity=0.5, iter_max=0)
plt.imshow(im[:, :, 50]);

Let's check out the porosity of the generated image!



In [3]:

    
eps = ps.metrics.porosity(im)
print(f"Porosity: {eps*100:.1f}%")









    



Porosity: 61.9%

Let's visualize the image using porespy's 3D visualizer: (this might take several seconds)



In [4]:

    
#NBVAL_IGNORE_OUTPUT
im_3d = ps.visualization.show_3D(im)
plt.imshow(im_3d, cmap=plt.cm.magma);



In [5]:

    
#NBVAL_IGNORE_OUTPUT
snow = ps.networks.snow(im=im, boundary_faces=['right'])









    



____________________________________________________________
Beginning SNOW Algorithm
Converting supplied image (im) to boolean
Peforming Distance Transform
Applying Gaussian blur with sigma = 0.4
Initial number of peaks:  2296
Peaks after trimming saddle points:  1614
Peaks after trimming nearby peaks:  1569
____________________________________________________________
Extracting pore and throat information from image






    



100%|██████████| 1689/1689 [00:29<00:00, 57.61it/s]



In [6]:

    
net = op.network.GenericNetwork()
net.update(snow)
print(net)









    



――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
openpnm.network.GenericNetwork : net_01
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
#     Properties                                    Valid Values
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
1     pore.area                                      1689 / 1689 
2     pore.centroid                                  1689 / 1689 
3     pore.coords                                    1689 / 1689 
4     pore.diameter                                  1689 / 1689 
5     pore.equivalent_diameter                       1689 / 1689 
6     pore.extended_diameter                         1689 / 1689 
7     pore.inscribed_diameter                        1689 / 1689 
8     pore.label                                     1689 / 1689 
9     pore.surface_area                              1689 / 1689 
10    pore.volume                                    1689 / 1689 
11    throat.area                                    6550 / 6550 
12    throat.centroid                                6550 / 6550 
13    throat.conduit_lengths.pore1                   6550 / 6550 
14    throat.conduit_lengths.pore2                   6550 / 6550 
15    throat.conduit_lengths.throat                  6550 / 6550 
16    throat.conns                                   6550 / 6550 
17    throat.diameter                                6550 / 6550 
18    throat.direct_length                           6550 / 6550 
19    throat.endpoints.head                          6550 / 6550 
20    throat.endpoints.tail                          6550 / 6550 
21    throat.equivalent_diameter                     6550 / 6550 
22    throat.inscribed_diameter                      6550 / 6550 
23    throat.length                                  6550 / 6550 
24    throat.perimeter                               6550 / 6550 
25    throat.total_length                            6550 / 6550 
26    throat.volume                                  6550 / 6550 
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
#     Labels                                        Assigned Locations
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
1     pore.all                                      1689      
2     pore.boundary                                 120       
3     pore.internal                                 1569      
4     pore.right                                    120       
5     throat.all                                    6550      
6     throat.boundary                               119       
7     throat.internal                               6431      
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――



In [7]:

    
#NBVAL_IGNORE_OUTPUT
fig = op.topotools.plot_connections(network=net, alpha=0.8)
fig = op.topotools.plot_coordinates(network=net, fig=fig, color='r')
fig.set_size_inches(8, 8)
fig.tight_layout()



In [8]:

    
geo = op.geometry.Imported(net)



In [9]:

    
m = np.meshgrid(range(50, 250, 10), range(50, 295, 10))
m = np.vstack([-10*np.ones_like(m[1].flatten()), m[0].flatten(), m[1].flatten()]).T
op.topotools.find_surface_pores(network=net, markers=m, label='left')
op.topotools.clone_pores(network=net, pores=net.pores('left'), labels='left_boundary')
net['pore.coords'][net.pores('left_boundary')] *= [0, 1, 1]



In [10]:

    
#NBVAL_IGNORE_OUTPUT
Ps = net.pores('boundary')
net.set_label('right_boundary', pores=Ps)
Ts = net.find_neighbor_throats(pores=net.pores('right_boundary'))
net.set_label('right_boundary', throats=Ts)
fig = op.topotools.plot_connections(network=net,
                                    throats=net.throats(['left_boundary', 'right_boundary']))
fig.set_size_inches(8, 8)



In [11]:

    
proj = net.project
for geo in proj.geometries().values():
    proj.purge_object(geo)



In [12]:

    
Ps = net.pores('left_boundary')
Ts = net.find_neighbor_throats(pores=Ps)
geo_bnd = op.geometry.StickAndBall(network=net, pores=Ps, throats=Ts)



In [13]:

    
#NBVAL_IGNORE_OUTPUT
geo_bnd.show_hist('pore.diameter')