应用XCT断层扫描技术和GAN深度学习模型的多孔介质微观结构定量研究

物质在土壤中的迁移转化行为是研究地下水动力学的核心问题。定量化表征多孔介质拓扑结构并计算分析相关表面形态学参数,为研究复杂介质内物质运移微观机理提供了重要的数据基础和参数。应用微米级X射线计算机断层扫描(XCT)和图像处理技术,结合前沿的机器学习算法重建和定量分析多孔介质微观结构,可快速、批量创建高分辨率的复杂多孔介质研究样本。首先采用XCT技术,提取石英砂和散装土壤两类典型多孔介质的微观孔隙结构;而后基于生成对抗神经网络(GAN)模型重构复杂多孔介质的微观空间结构,与XCT扫描图像进行交叉验证;最后,计算获取Minkowski形态学参数,并基于多孔介质微观结构开展计算流体力学（CFD）数值模拟,计算石英砂和土壤多孔介质内的流动特征和渗透率。结果表明：1)GAN生成的合成数据与原始数据符合KS同分布,说明GAN能够成功合成与原始图像结构空间分布模式一致的图像;2)Minkowski宏观参数评价误差的较小,KS同分布结果表明,多孔介质样本的结构异质性会在一定程度上影响GAN模型的计算精度和效率;3)Open FOAM模拟计算得到的渗透率结果表明,GAN模型生成的多孔介质图像与原始图像具有...     

微塑料污染监测现状与研究进展

微塑料(粒径小于5 mm的塑料颗粒和碎片)普遍存在于水体、陆地表层土壤和空气中,严重影响着生态环境安全及人类健康。微塑料污染监测是环境污染治理与生态保护的重要数据基础。首先,在介绍国内外微塑料监测和研究进展的基础上,分析了微塑料污染的来源及其在陆地和水环境中的赋存状态、迁移转化路径。其次,分析了发达国家和地区在微塑料原位监测网布设、样品采集、分析测试和数据模型等方面的技术特征,对国内微塑料监测技术与方法进行了总结。最后,结合现阶段我国在微塑料监测和污染防治方面的不足,初步提出了针对我国微塑料污染监测技术发展和监测体系建设的对策建议,阐述了数据模型方法在微塑料污染监测中的重要作用。研究成果可为我国“十四五”期间微塑料监测网络和监测体系建设等提供参考和借鉴。