利用深度学习图像分割技术分析煤炭燃烧后的残留物

作者 Annegret Janovsky - 2021年 9月 14日

煤是一种可以燃烧并释放能量的黑色岩石。这种不可再生资源是由死于沼泽的古代植物经过数百万年漫长的演变转化而成。

即便风能和太阳能等可再生能源处于上升的势头，煤炭仍然是在世界各地广泛使用的一种主要能源。煤炭燃烧会在空气中释放出各种污染物、灰烬和重金属，必须对这些物质加以控制或清除，以防止对我们的健康和环境造成损害。

例如，美国环境保护署（EPA）为了安全处置燃煤电厂在燃烧煤炭时产生的燃煤残留物而制定了国家法规。燃煤残留物也被称为煤炭燃烧产品、煤炭燃煤废料或煤灰。

燃煤残留物的示例

煤炭燃烧残留物的例子包括飞灰、炉底灰、炉渣和烟气脱硫材料。顾名思义，飞灰是随烟气上升的细粉末状物质。炉底灰和炉渣是在炉底形成的粗大、较重的颗粒物质。

美国环境保护署（EPA）还支持对混凝土、水泥浆、砖和填充材料等各种产品和材料中的煤灰进行负责任的再利用和再循环。重新利用煤灰可以提供以下经济、环境和产品效益：

各种研究还表明了粉煤灰作为中和剂的潜力。例如，有一个想法是在露天采矿中使用粉煤灰对酸性褐煤堆进行复垦。酸性环境会破坏褐煤堆的稳定性，而粉煤灰由于石灰含量很高，具有很强的碱性。因此，粉煤灰有助于中和酸性的褐煤堆，进而促进矿区的复垦。

在研究飞灰和其他煤碳燃烧残留物的过程中，研究人员通常会依靠显微镜和工业图像分析软件。

使用显微镜进行煤灰分析有助于评估粉煤灰在与其他材料或介质（如水、水泥或土壤）接触时发生的化学反应中的行为和反应性。结合定量性XRD分析，我们几乎可以获得反应性的完整图景。例如，具有低反应性的煤灰可用作混凝土中的骨料，而具有高反应性的煤灰可用作水硬性粘合剂。

显微镜可用于：

新一代图像分析工具，如深度学习图像分割，使煤灰分析更容易、更准确。

请了解一下这个褐煤飞灰的图像分析示例（图1）。这个飞灰样品来自德国莱比锡南部的德国中部褐煤矿区内已退役的Mumsdorf发电站。褐煤被认为是对人类健康最有害的一种煤炭。随着各个国家转向开发可再生能源，世界各地的褐煤矿也在陆续关闭。

这个样品的褐煤被碾碎后，吹入燃烧室中燃烧。燃烧过程中产生了许多不同、微小的煤灰颗粒。从燃烧室排出的废气流速非常高，使得微小的飞灰颗粒持续漂浮在空中。褐煤中还含有一些在燃烧过程中会完全熔化的矿物质。高活性玻璃（图像中的透明球体）由这些熔滴形成。

褐煤飞灰样品还含有其他矿物相，包括：

为了评估褐煤飞灰，OLYMPUS Stream图像分析软件中的TruAI深度学习技术被用来从其他相中识别活性玻璃相（透明球体）。只需借助手工标记的图像简单地训练神经网络，计测解决方案就可以自动进行分析，并将熔滴从矿物中清楚地区分出来。

Original image of brown coal ash fly (left), image segmentation using conventional thresholding methods (right).

Original image of brown coal ash fly (left), deep-learning image segmentation (right).

图1与依赖亮度或颜色的传统阈值法进行的图像分割不同，采用TruAI技术的深度学习图像分割，可以从其他矿物中正确地区分和探测到熔滴。

深度学习图像分割有许多应用。例如，这些图像中的玻璃还可以代表许多化学产品，其中气泡或球体用作胶囊或离子交换器（合成树脂珠）或载体材料（例如，用于香料或活性成分）。

要了解更多有关深度学习图像分割的信息，并了解其他示例，请查看我们的深度学习资源库。