朱 瀛 王夢(mèng)妍 黃圓萍 解茹越 劉 賢 韓魯佳

(中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院,北京 100083)

0 引言

動(dòng)物源骨粉是畜禽屠宰加工行業(yè)的主要副產(chǎn)物之一。隨著畜禽養(yǎng)殖及其加工業(yè)的不斷發(fā)展,每年動(dòng)物源骨粉產(chǎn)出量不斷增加,但是動(dòng)物源骨粉直接堆棄的低效處理往往會(huì)對(duì)土壤和水體等環(huán)境造成污染,從而危害人類和動(dòng)物的健康安全[1]。因此,其資源化、高值化利用尤為重要[2]。骨炭是動(dòng)物源骨粉高溫?zé)峤獾漠a(chǎn)物,用作活性催化劑載體或是水體和土壤的吸附劑,在吸附重金屬[3-4]、染料和抗生素[5]等方面均呈現(xiàn)出較好的資源高值化利用潛力。

骨炭豐富的微觀形貌結(jié)構(gòu)特征,比表面積、孔隙率和孔徑分布等,與其吸附性能息息相關(guān)。常用的微觀形貌結(jié)構(gòu)表征方法主要有基于組織結(jié)構(gòu)特征的電子顯微鏡觀察法和氮?dú)饷撐椒?Brunauer,Emmett &Teller,BET)[6]。經(jīng)典電子顯微鏡法是應(yīng)用最為普遍的低成本和低應(yīng)用閾值的形貌特征可視化分析方法,但分析過程中需要對(duì)樣品進(jìn)行復(fù)雜破壞性前處理,且穿透性較差;BET分析方法雖可獲取樣品的比表面積、孔徑分布值和孔隙率等微觀孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù),但無法實(shí)現(xiàn)可視化表征。因此,研究開發(fā)用于表征微觀孔隙結(jié)構(gòu)表征的非破壞性原位、三維、可視化新方法,一直是各國科學(xué)家高度關(guān)注的熱點(diǎn)方向[7]。

顯微X射線計(jì)算機(jī)斷層成像(Micro-computed tomography,Micro-CT)是一種先進(jìn)的快速、無損、高分辨率(幾微米)顯微原位三維斷層成像分析技術(shù)。Micro-CT的分析原理是樣品各位點(diǎn)對(duì)X射線的衰減不同產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的灰度圖像,基于相應(yīng)的圖像處理算法獲得樣品的斷層圖像和三維結(jié)構(gòu)圖[8-9]。Micro-CT方法具有快速、無損和原位檢測等特點(diǎn),在醫(yī)學(xué)[10-11]、農(nóng)業(yè)[12-13]、食品[14-15]和土壤環(huán)境[16-17]等領(lǐng)域已有一定的研究基礎(chǔ),特別是其在骨骼[18]和生物炭[19-20]方面的研究對(duì)于本研究具有一定的參考價(jià)值。理論而言,骨炭中的骨基體與骨孔隙的密度存在差異,其X射線衰減程度不同,而Micro-CT具有辨識(shí)特定對(duì)象局部密度差異的性能優(yōu)勢,利用Micro-CT可以獲取其孔隙結(jié)構(gòu)特征。然而,骨炭特異的組織結(jié)構(gòu)導(dǎo)致其成像信息復(fù)雜,需要經(jīng)特定圖像處理才能較準(zhǔn)確地獲得其微觀孔隙結(jié)構(gòu)特征。

鑒于此,本文以豬源和牛源骨粉為原料制備不同熱解溫度骨炭,在研究比較特定圖像處理方法的Micro-CT圖像處理效果的基礎(chǔ)上,提出優(yōu)化的骨炭Micro-CT圖像處理算法,并據(jù)此進(jìn)行不同骨炭微觀孔隙結(jié)構(gòu)的定性和定量表征,以期為相關(guān)研究提供一種新的原位、三維可視化表征手段。

1 材料與方法

1.1 不同動(dòng)物源骨炭制備

本研究所使用的牛骨與豬骨粉原料均來自于中國農(nóng)業(yè)大學(xué)生物質(zhì)資源利用工程實(shí)驗(yàn)室飼料樣品庫。牛骨與豬骨粉原料均密封置于4℃恒溫冷藏柜保存。

骨炭樣品通過熱解方法制備。熱解過程的主要參數(shù)為:熱解溫度分別設(shè)定為400、500、600、700、800℃,升溫速率10℃/min,保持時(shí)間1 h,N2流速100 mL/min[21]。所有骨顆粒樣品均過0.5 mm篩。研究中隨機(jī)選取不同熱解溫度的豬骨炭(pc)和牛骨炭(bc)顆粒各3個(gè),作為電鏡觀察樣品集;再隨機(jī)選取不同熱解溫度的豬骨炭和牛骨炭顆粒各3個(gè),作為Micro-CT定性和定量表征的樣品集。

1.2 基于Micro-CT的骨炭孔隙結(jié)構(gòu)定性和定量表征方法

1.2.1Micro-CT掃描及圖像重建

本研究使用Skyscan 1275型Micro-CT系統(tǒng)(Bruker Skyscan公司,比利時(shí))對(duì)樣品進(jìn)行掃描,主要掃描參數(shù)為:管電壓50 kV、管電流200 mA、圖像分辨率10 μm、曝光時(shí)間40 ms、360°掃描且旋轉(zhuǎn)步長0.2°、掃描時(shí)間40 min。每個(gè)顆粒采集80個(gè)投影圖像。

采用Bruker NRecon軟件進(jìn)行樣品圖像重建,獲得Micro-CT三維容積圖像。主要重建參數(shù)為:圖像平滑系數(shù)為1、環(huán)形偽影矯正系數(shù)為3、射線硬化矯正系數(shù)為40%、圖像重建X射線吸收系數(shù)區(qū)間為0～0.12。

1.2.2Micro-CT重建圖像濾波處理

為提高M(jìn)icro-CT重建圖像的精度,采用不同濾波算法對(duì)重建后的Micro-CT原始圖像進(jìn)行優(yōu)化處理,以期凸顯骨炭孔隙結(jié)構(gòu)的同時(shí)保證骨炭基體邊緣結(jié)構(gòu)的完整性,以利于后續(xù)圖像分割處理,并提高孔隙結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

非銳化濾波(Unsharp mask,UM)是一種銳化圖像的算法[22-23]。該算法主要通過強(qiáng)化圖像的高頻內(nèi)容,增強(qiáng)圖像中的邊緣和細(xì)節(jié)信息,從而顯著改善圖像的視覺外觀。經(jīng)預(yù)研優(yōu)化,Radius值設(shè)置為5,Amount值設(shè)置為90%,Threshold值設(shè)置為0。

自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)濾波(Adaptive contrast enhancement,ACE)主要用于圖像對(duì)比度增強(qiáng)[24-25]。該算法通過分析圖像局部區(qū)域內(nèi)各像素點(diǎn)的灰度差異做出自適應(yīng)處理,使圖像中灰度較高的區(qū)域進(jìn)一步升高,而灰度偏低的區(qū)域進(jìn)一步降低。

為了進(jìn)一步比較優(yōu)化不同濾波處理的圖像處理效果,本研究還使用了UM和ACE聯(lián)合濾波處理,即UM&ACE濾波處理方法。

研究中,UM算法基于Bruker CTAn軟件中Unsharp Mask函數(shù)進(jìn)行計(jì)算,ACE算法基于Matlab中的histeq函數(shù)進(jìn)行計(jì)算,UM&ACE則為先進(jìn)行UM計(jì)算然后再進(jìn)行ACE計(jì)算。

1.2.3Micro-CT圖像二值化方法

不同熱解溫度的骨炭顆粒Micro-CT圖像二值化分割方法主要基于Bruker CTAn軟件中的全局自適應(yīng)閾值分割(Otsu)函數(shù)和局部自適應(yīng)平均閾值(Adaptive mean-C)函數(shù),其中采用Otsu閾值分割方法獲取骨炭顆粒的邊緣圖像,進(jìn)而提取出骨炭顆粒Micro-CT圖像的感興趣區(qū)域(Region of interest,ROI),采用Adaptive mean-C閾值分割方法對(duì)ROI區(qū)域內(nèi)的Micro-CT圖像進(jìn)行二值化處理,獲取骨炭顆粒內(nèi)部的孔隙結(jié)構(gòu)。上述兩種閾值分割方法的具體描述如下:Otsu方法是依據(jù)骨炭顆粒Micro-CT圖像整體的灰度直方圖做出聚類分析,由于骨炭顆?；w與圖像背景的灰度差異較大,因此在分類計(jì)算中能夠準(zhǔn)確地分割出骨炭顆粒的邊緣以獲取圖像的ROI區(qū)域。Adaptive mean-C方法則是通過不斷統(tǒng)計(jì)分析圖像中某一固定大小的區(qū)域內(nèi)各像素點(diǎn)的灰度與區(qū)域內(nèi)整體像素點(diǎn)的平均值之間的差異進(jìn)行圖像分割,其分割效果主要取決于調(diào)整窗口寬度(WS)和修正值(C),本研究參考前期研究的結(jié)果,將WS值設(shè)定為5,C值設(shè)定為0后進(jìn)行閾值分割[26]。

1.2.4骨炭顆粒顯微結(jié)構(gòu)原位三維可視化呈現(xiàn)

使用Bruker CTVox軟件對(duì)經(jīng)濾波和二值化處理后的不同熱解溫度的骨炭顆粒圖像進(jìn)行三維可視化呈現(xiàn),每個(gè)溫度梯度均包含3個(gè)骨炭顆粒樣品作為平行對(duì)照。經(jīng)二值化處理后的Micro-CT圖像轉(zhuǎn)化為骨炭基體、骨炭孔隙和背景3部分,其中骨基體高密度區(qū)域渲染為白色,孔隙和背景以黑色呈現(xiàn)。從每個(gè)三維渲染容積圖像中分別選取第20、40、60幅斷層切片用于內(nèi)部結(jié)構(gòu)展示。

1.2.5骨炭顆?？紫督Y(jié)構(gòu)相關(guān)參數(shù)的定量計(jì)算

使用Bruker CTAn中3D Analysis模塊計(jì)算樣品表面積S,比表面積計(jì)算公式為

(1)

式中m——預(yù)先稱量的樣品質(zhì)量

以ROI為計(jì)算區(qū)域,使用Bruker CTAn軟件分別計(jì)算出骨炭基體和骨炭孔隙的體積。骨炭顆?？紫堵视?jì)算公式為

(2)

式中P——孔隙率

Vp——骨炭孔隙體積

VT——骨炭基體體積

使用Bruker CTAn中3D Analysis模塊計(jì)算樣品孔徑分布,該模塊對(duì)某一完整孔隙的量化方法如下:首先,基于骨炭顆粒Micro-CT圖像二值化后的結(jié)果在三維空間內(nèi)找到一個(gè)完整的孔隙結(jié)構(gòu)。然后,模擬產(chǎn)生一個(gè)形狀規(guī)則的球體填入骨炭孔隙結(jié)構(gòu)中。最后,不斷調(diào)整該球體的直徑直到滿足球體完整地嵌入在孔隙結(jié)構(gòu)中且球體的直徑達(dá)到最大值的條件,此時(shí)將該球體的直徑定義為此孔隙結(jié)構(gòu)的孔徑。

基于上述模塊計(jì)算出的孔徑分布結(jié)果,可將骨炭的孔徑分布由以下幾個(gè)主要參數(shù)進(jìn)行量化表征:S10、S50、S90和Sspan,其中S10、S50、S90分別表示樣品累計(jì)孔徑分布達(dá)到10%、50%、90%時(shí)所對(duì)應(yīng)的孔徑分布值,而Sspan是對(duì)孔徑分布相對(duì)寬度的度量[27],其計(jì)算公式為

(3)

1.3 樣品實(shí)驗(yàn)室常規(guī)分析

1.3.1掃描電鏡觀察

使用SU3500型掃描電鏡(Hitachi公司,日本)觀察骨炭樣品表面微觀結(jié)構(gòu)。工作參數(shù)為:使用磁控管濺射金屬鍍膜裝置(MSP-mini,IXRF Systems,日本)噴金30 s,工作電壓為15 kV,工作距離為5 mm,圖像放大倍數(shù)為500倍。

1.3.2比表面積測定

使用ASAP 2460型物理吸附儀(Micromeritics公司)對(duì)不同熱解溫度下的骨炭樣品的比表面積進(jìn)行測定,所有樣品均在200℃的條件下真空脫氣5 h,并在相對(duì)壓力為10-6～0.995的范圍內(nèi)測定氮?dú)馕教匦浴；诘獨(dú)馕降葴厍€通過Barret-Joyner-Hallendy(BJH)法擬合計(jì)算得出樣品的比表面積。

1.4 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

文中表格數(shù)據(jù)均表示為3次重復(fù)平均值±標(biāo)準(zhǔn)偏差。采用IBM SPSS V20軟件中的Duncan法進(jìn)行多重比較檢驗(yàn)。

2 結(jié)果與討論

2.1 骨炭Micro-CT圖像不同濾波處理效果比較

豬骨炭和牛骨炭Micro-CT重建圖像的不同濾波處理效果如圖1所示,所有Micro-CT圖像均以中間斷層示出,白色為顆粒骨基體高密度區(qū),黑色為孔隙和背景;從左至右各列依次為顆粒電鏡圖像、原始灰度圖、UM濾波、ACE濾波和UM&ACE濾波處理的斷層圖像。由圖1可以看出,Micro-CT原始圖像未能呈現(xiàn)明顯的骨炭顆?？紫督Y(jié)構(gòu),個(gè)別密度較低的區(qū)域呈現(xiàn)類似孔隙特征但其灰度又遠(yuǎn)高于背景的灰度,從而無法直接判定為孔隙并由此帶來誤差。采用ACE濾波方法處理后的Micro-CT圖像孔隙結(jié)構(gòu)明顯,表明該方法增強(qiáng)了Micro-CT圖像中各像素點(diǎn)間的灰度對(duì)比度,然而進(jìn)一步觀察ACE處理后骨炭Micro-CT圖像可發(fā)現(xiàn),骨炭顆粒邊緣存在明顯的缺失,這與骨炭電鏡觀察結(jié)果不一致。電鏡圖像顯示,豬骨炭和牛骨炭顆粒表面并無明顯的缺陷和大孔。采用UM圖像濾波方法處理后的骨炭Micro-CT圖像顆粒邊緣的灰度顯著提高,同時(shí)骨炭顆粒內(nèi)部區(qū)域的灰度并無明顯的變化。而經(jīng)UM&ACE處理的骨炭顆粒Micro-CT圖像,既有效提高了骨炭內(nèi)部孔隙結(jié)構(gòu)與骨炭基體間的對(duì)比度,又保證了骨炭顆粒邊緣信息的完整性。由圖1還可以看出,采用Adaptive mean-C方法能夠較好地對(duì)UM&ACE濾波處理后的骨炭顆粒Micro-CT圖像進(jìn)行二值化處理。因此,骨炭顆粒Micro-CT圖像優(yōu)化濾波處理方法以UM&ACE為最優(yōu)。

圖1 不同骨炭顆粒樣品Micro-CT重建圖像的濾波處理效果比較

2.2 骨炭微觀孔隙結(jié)構(gòu)的Micro-CT原位三維可視化表征

不同熱解溫度下的豬骨炭和牛骨炭Micro-CT原位三維可視化表征結(jié)果如圖2所示,圖中白色為骨炭基體高密度區(qū)、黑色為孔隙和背景。由豬、牛骨炭Micro-CT三維容積模型結(jié)果可以看出,豬、牛骨炭顆粒的表面并無明顯的孔隙結(jié)構(gòu),其顆粒表面的形貌與圖1中各熱解溫度下的豬、牛骨炭電鏡圖像相近。而由圖2中豬、牛骨炭顆粒的Micro-CT斷層圖像可知,豬、牛骨炭內(nèi)部具有豐富的孔隙結(jié)構(gòu),其形貌多呈橢圓形,這與豬、牛骨顆粒為熱解的孔隙結(jié)構(gòu)特征相近。上述結(jié)果表明,基于Micro-CT和圖像分割技術(shù)的豬、牛骨炭三維斷層結(jié)構(gòu)表征具有一定的可行性,其不僅表征了骨炭的整體三維結(jié)構(gòu),更呈現(xiàn)出了骨炭顆粒內(nèi)部的豐富孔隙結(jié)構(gòu),這為骨炭孔隙結(jié)構(gòu)的表征提供了一種新的思路,并且有利于進(jìn)一步分析量化不同熱解溫度骨炭顆粒的孔隙結(jié)構(gòu)。

2.3 骨炭微觀孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)的Micro-CT量化表征結(jié)果

2.3.1比表面積定量表征結(jié)果

不同熱解溫度骨炭顆粒比表面積的Micro-CT 量化表征結(jié)果如表1所示。

表1 豬、牛骨炭不同濾波處理Micro-CT圖像比表面積計(jì)算值

由表1結(jié)果可知,基于無濾波處理的骨炭顆粒Micro-CT原始圖像計(jì)算獲得的比表面積顯著低于基于BET法的測定值。由于顆粒內(nèi)部的孔隙結(jié)構(gòu)的豐富性與顆粒整體的比表面積正相關(guān),可以認(rèn)為這是無濾波處理組未能表征出骨炭顆粒內(nèi)部的孔隙結(jié)構(gòu)(圖2)所致。單獨(dú)采用UM或ACE濾波方法處理后的骨炭顆粒Micro-CT圖像比表面積計(jì)算值均較原始圖像的計(jì)算值有顯著提升,但與BET方法測定值仍有顯著的差異,這與圖2所示結(jié)果一致。ACE&UM方法處理后的基于Micro-CT圖像計(jì)算所得骨炭比表面積與BET測定值較為接近,其中500～700℃熱解溫度下的骨炭顆粒Micro-CT圖像計(jì)算值與BET測定值無顯著性差異,表明結(jié)合Micro-CT和圖像濾波處理技術(shù)進(jìn)行骨炭孔隙結(jié)構(gòu)的量化表征不僅具有較好的可行性,而且還可原位獲得骨炭三維空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù),這對(duì)于特定微觀形貌結(jié)構(gòu)骨炭的定向制備具有指導(dǎo)作用。

由表1可以看出,熱解溫度為400℃時(shí),豬骨炭和牛骨炭的比表面積最低;熱解溫度為 500～700℃時(shí),隨著熱解溫度的升高,豬骨炭和牛骨炭的比表面積均有所下降,且以500℃時(shí)的比表面積最高,這一研究結(jié)果與已有同類研究結(jié)果較為一致[28]。對(duì)照掃描電鏡圖像(圖2)進(jìn)一步分析,可能與高溫導(dǎo)致的部分孔隙結(jié)構(gòu)坍塌有關(guān)。

2.3.2孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)表征結(jié)果

不同熱解溫度骨炭顆粒孔隙率和孔徑分布的Micro-CT量化表征結(jié)果如表2所示。由表2可以看出,隨熱解溫度的升高豬、牛骨炭顆粒的孔隙率整體均呈先上升后下降的趨勢,這與之前所述的比表面積變化趨勢相一致。進(jìn)一步觀察發(fā)現(xiàn),隨著熱解溫度的升高,豬、牛骨炭顆粒的S10、S90、S50均呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢而Sspan呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢,這說明隨著熱解溫度的上升,豬、牛骨炭顆粒內(nèi)部孔隙的孔徑整體呈先上升后下降的趨勢,這一研究結(jié)果與前人關(guān)于生物炭的研究結(jié)果相近[29]。

表2 豬、牛骨炭顆粒不同熱解溫度的孔隙率和孔徑分布統(tǒng)計(jì)

3 結(jié)束語

提出了一種基于Micro-CT和圖像處理技術(shù)的不同動(dòng)物源骨炭顆粒原位三維可視化定性和定量表征方法。骨炭顆粒Micro-CT圖像濾波采用UM和ACE相結(jié)合的方法為最優(yōu),其中UM濾波主要參數(shù)為Radius值5、Amount值90%、Threshold值0,ACE濾波法采用自適應(yīng)模型;圖像二值化方法為Adaptive mean-C。經(jīng)對(duì)比驗(yàn)證,基于Micro-CT的不同熱解溫度豬、牛骨炭顆?；w與孔隙結(jié)構(gòu)的定性表征結(jié)果及比表面積、孔隙率和孔徑分布等三維結(jié)構(gòu)參數(shù)的定量表征結(jié)果均與傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室分析結(jié)果相吻合。研究結(jié)果為不同動(dòng)物源骨炭顆粒微觀形貌和孔隙結(jié)構(gòu)的分析提供了一種非破壞性原位三維可視化表征新手段。