基于Micro-CT和深度学习的盐溶液冰离心分离微观结构研究

张灿杨晖崔哲王溪

（北京建筑大学环境与能源工程学院，北京 100044）

DOI：10.11949/0438-1157.20251264

摘要冷冻离心法是一种基于冷冻过程的复合脱盐方法。分布在冰内部的盐胞会影响盐溶液冰的盐度，降低脱盐效果。本文在实验室可控条件下单向冷冻3%（质量）的NaCl溶液，冷冻温度设置为-24℃；采用高分辨率X射线计算机断层扫描（micro-computed tomography， Micro-CT）技术扫描了不同离心参数处理前后的NaCl溶液冰，获得了冰样的CT图像；使用深度学习（deep learning， DL）技术分析了CT图像中盐胞和空气相面积比例等微观参数的变化，并将其与离心前后溶液冰的盐度进行了对比分析。还研究了离心前后冰样内部孔隙和连通性的变化。本研究证明了将Micro-CT技术与DL相结合，能够对离心处理前后盐溶液冰样品内部结构进行可视化观测和定量表征，有助于从微观角度深入理解冷冻离心脱盐过程。

关键词 NaCl溶液冰；深度学习；盐胞；冷冻离心脱盐；微型计算机断层成像

引用本文：张灿, 杨晖, 崔哲, 王溪. 基于Micro-CT和深度学习的盐溶液冰离心分离微观结构研究[J]. 化工学报, 2026, 77(5): 2651-2663(ZHANG Can, YANG Hui, CUI Zhe, WANG Xi. Study on microstructure of NaCl solution ice centrifugal separation based on Micro-CT and deep learning[J]. CIESC Journal, 2026, 77(5): 2651-2663)

引言

海水或苦咸水淡化是缓解淡水资源紧张的有效途径，膜法和热法已经成为工业化生产的主流方法^[1]，冷冻法尚未得到大规模的工业应用。研究者们早期通过观测发现海冰盐度普遍低于海水盐度，提出了冷冻脱盐（freezing desalination, FD）的理论。冷冻法是指盐溶液冷冻过程中，水分子排斥杂质先结晶，从而得以净化的过程。但是，由于冷冻过程中难以避免一部分盐分被捕获并包裹于冰晶内部形成盐胞或黏附于冰晶表面，因此单纯的冷冻不能得到纯净的冰。通过对冰晶实施洗涤、分离及融化等纯化步骤，可获得满足使用标准的淡水产物^{[

2]}。由于盐溶液的凝固热低于汽化热，冷冻脱盐理论上比蒸馏脱盐能耗低，且由于操作温度低，设备材料的腐蚀和结垢问题也相对较轻^[3]。然而，由于单一冷冻法脱盐过程本身的脱盐率不高，这一方法在工业化应用上仍受到一定限制^[4]。在冷冻形成的冰体中，在各向异性（anisotropy）的影响下，冰样内部的盐通道和盐胞具有方向性，导致盐溶液冰具有复杂的内部结构^[5]。冰体内残留的盐胞是影响冰体纯度的关键因素^[6]。虽然溶液冰的含盐量低于盐溶液的含盐量，但仍不能满足生产生活的需要，需要进一步淡化^[7]。对盐溶液冰进一步脱盐淡化的方法有离心脱盐法^[8-10]、浸泡脱盐法^[11-12]、微波脱盐法^[13-14]、重力脱盐法^[15-17]等。

目前，从微观尺度对冷冻后溶液冰体内盐胞和空气相分布的直观研究还不充分。早期的冰样结构研究主要以垂直剖面或水平剖面的表面观测描述为主，冰样的内部很难无损观测^[18]。为了对冰样结构进行观测研究，需要将冰样切割成薄的或厚的切片，在费氏旋转台^[19]、光学显微镜或电子显微镜下观察^[20-21]。随着X射线计算机断层扫描成像技术（X-ray computed tomography, X-CT）的不断发展，学者尝试将其应用于冰样微观结构的研究^[21-24]。通过X-CT技术，研究者能够在不破坏样品的条件下获取海冰内部结构的高分辨率图像，并借助图像分析技术对冰样的微观结构参数进行定量统计，从而更精确地揭示其内部结构特征^[25-26]。在获取冰样的灰度CT图像后，通常需要借助图像分割算法将图像划分为多个区域，以实现不同结构或成分的识别与提取。图像分割作为图像处理中的核心环节，其准确性直接关系到后续定性与定量分析的可靠性^[26]。随着CT扫描分辨率不断提升，获得的CT数据量也随之增加，人工分割方式不仅面临着高昂的时间与人力成本，还容易受到不同操作者主观经验影响，导致分割结果存在差异性。伴随计算机视觉技术与人工智能的迅速发展，深度学习(deep learning, DL)技术展现出在复杂图像分割任务中的应用潜力^{[

27]}。该方法主要依赖于构建神经网络模型进行语义级别的图像划分，能够在提高分割精度的同时，降低人工操作成本与处理时间。笔者所在课题组^[28]系统评估了五种图像分割算法（K-means、Sobel边缘检测结合随机森林分类器、Gabor滤波器结合随机森林分类器、4层U-Net及5层U-Net）在NaCl溶液冰CT图像分割中的性能。以分割准确度、Dice系数、敏感度与特异度作为量化评价指标，实验结果显示，5层U-Net不仅在多项指标上表现出较优的分割精度，同时具备更高的计算效率。基于上述结果，本研究采用5层U-Net进行后续图像分割任务。课题组前期已经研究了不同盐度、不同冷冻温度下NaCl溶液冰分段部位的内部微观结构^[28-29]，还探究了重力脱盐前后NaCl溶液冰分段部位的内部微观结构^[30]。本文在单向冷冻条件下制备质量浓度为3%(质量)的NaCl溶液冰，使用Micro-CT设备扫描NaCl溶液冰，首次在实验室可控条件下获得了单相冷冻制备的NaCl溶液冰内部微观结构整体图像以及不同离心参数处理后NaCl溶液冰内部微观结构的整体图像。使用Dragonfly软件中的5层U-Net对图像进行分割以提取信息，三维可视化展示了冰样内部的孔隙空间，定量分析离心前后盐胞面积和空气相面积比例和连通性的变化。这些研究有助于从微观角度提高对冷冻离心脱盐方法的认识，进而探索提高脱盐率的新方法。

1 实验方法

1.1 样品制备与Micro-CT扫描

以分析纯NaCl为溶质、纯净水为溶剂，在烧杯中配制3%(质量)的NaCl溶液。配制完成后，将溶液分装至15 ml聚丙烯材质的离心管中。离心管主体呈圆柱形，直径约为18 mm，底部为圆锥结构。为便于离心后从底部排出浓缩溶液，每个试管底部剪去1 mm，用橡胶塞堵塞后注入约10 g的NaCl溶液。将装有NaCl溶液的离心试管垂直放置于由聚苯乙烯泡沫材料制成的保温箱内，将保温箱放入低温冰箱内，冷冻温度设定为-24℃，冷冻时长为72 h（确保冰样完全冻结）。NaCl溶液通过液面顶部与冰箱内低温空气进行热交换，从而使结冰过程自上而下单向进行（图1）。对于本研究所采用的溶液冰样品，前期通过改变离心时间和转速开展了一系列离心实验，发现离心时间大于3 min，离心转速大于1000 r/min时，冰样损失较大，不利于后面的CT扫描，所以设置了表1中的离心参数。盐溶液完全冻结成冰后，取出试管底部橡胶塞，将冰样品放入TDZ5台式低速离心机中进行不同转速和不同离心时间的离心处理，离心处理结束后，使用滴管从试管底部小心吸取离心出的液体，重新用橡胶塞密封试管底部后，将离心后试管内剩余冰样放入-70℃的低温冰箱内进行快速冷冻，过程中尽可能保持离心处理后的冰样结构不发生变化。随后将冰样品放入装满干冰的聚苯乙烯泡沫低温夹持器内，使用型号为Sanying Nano Voxel-3000的Micro-CT设备扫描冰样。受设备纵向扫描范围的限制，扫描离心前的冰样（约10 cm）沿纵轴分为7段（每段约1.5 cm），依次进行扫描，按照自上而下将扫描位置顺序命名为第1段至第7段，扫描时各段间存在部分重叠区域以保证冰样全部区域均被扫描覆盖。受离心试管形状影响，第6段和第7段扫描位置的冰体呈圆台状。离心后的冰样长度缩短至9 cm左右，离心后样品分6段扫描。重复上述过程，可以得到在不同离心条件下离心后所得冰样的micro-CT扫描图像，基于图像分割结果可定量分析样品微观结构。实验过程的具体参数见表1，上述实验流程如图2所示。

图1 单向冷冻制备样品Fig.1 Unidirectional freezing sample preparation

表1 实验过程的具体参数Table 1 Specific parameters of the experimental process

图2 研究过程流程图Fig.2 Research process flowchart

NaCl溶液冰扫描完成后，通过重建X射线衰减数据，每个扫描段获得1个Micro-CT图像栈。每个图像栈包含2300张切片，7段扫描总计获得16100张切片，6段扫描总计获得13800张切片，每个切片由2500×2500个像素构成。由于Micro-CT设备光源的限制，每个图像栈中最上面和最下面的切片图像都比其他图像暗。为了避免由此造成的干扰，在每个图像栈中，顶部200张和底部200张图像不参与后续的图像处理和分析。对获得的切片进行拼接并剔除重叠区域，将图像切片从上到下依次编号，编号反映切片在每个图像栈中由上到下的位置。

1.2 图像处理

为了消除图像周围伪影的影响并且尽可能保留较多的图像特征，模型训练之前，需划定目标分割的感兴趣区域（region of interest，ROI），后续的处理与分析基于所选择的ROI内的图像[如图3(a)的圈内区域]。为了训练U-Net图像分割模型，首先需要对图像进行一些人工标注。以Sample B第1段图像栈编号为No.900的Micro-CT图像为例，从中手动选择一个区域[图3(a)、(b)所示]，用不同的颜色对这部分区域的不同物质进行人工标注，灰色标记为纯冰，蓝色标记为盐胞，红色标记为空气相[图3(c)所示]。在每个图像栈中人工标记5张切片后，采用每张切片0.07%的标记数据，将这些标记数据作为真值进行训练。在模型过程训练中，80%的数据用于训练模型，20%的数据用于验证模型。训练步长设置为0.25，损失函数为Dice loss，损失函数反映预测值与真实值的偏差。利用损失函数计算出模型的损失值后，用优化算法Adadelta依据预测值与真实值的偏差进行模型参数优化。设定的最大迭代次数为100次，同时设置早停（early stopping）条件为：当验证集的损失值在连续10次迭代内损失函数变化小于0.001时，停止迭代，保存模型，输出结果。评价指标可以用来评估图像提取的结果，为了定量评价所用方法的有效性，本研究使用准确率(accuracy)、敏感度(sensitivity)、特异度(specifity)和Dice系数(Dice coefficient)进行综合的比较和分析^[28]。

图3 对ROI进行人工标注Fig.3 Manually annotating the ROI

Dice系数(Dice coefficient)，其通常用于计算2个样本的相似度，公式为：

(1)

Dice loss函数公式为：

(2)

式中，

表示集合X和集合Y的交集，

和

分别表示集合对应的元素个数。对于本研究中的CT图像数据而言，

和

就分别表示人工标记的数据(ground true)和模型预测出来的结果。当预测数据与标记数据越接近，Dice系数的数值越接近于1，Dice loss的数值越接近于0。将分割结果与人工标记的数据比对，计算各评价指标，列于表2。

表2 CT图像分割评价结果Table 2 Evaluation results of CT image segmentation

2 结果和讨论

2.1 离心前后冰样内部盐胞与空气相面积比分布特征

冷冻后样品与空气接触表面总体呈现凹形，而Micro-CT扫描切片为平面，因此对于样品切片编号1~600范围内的溶液冰-空气接触面，空气相占比较大，如图4(a)所示，三维重构后的轴向切面如图4(b)，其中灰色标记为冰相，绿色标记为盐胞，红色标记为空气相。由于溶液冰没有填满切片，在计算这一段的盐胞、空气相占比时，冰面以上部分的空气相没有包含在计算中，ROI也只包含冰面以下的盐胞、冰和空气相的面积。图5展示了不同NaCl溶液冰样的盐胞面积比随切片编号变化的趋势。根据图中数据可知，Sample A样品在切片编号1~2000的范围内，盐胞面积比例从50%左右迅速下降，至编号约900处降至最低点1.71%。表明在冰样表层局部盐分富集明显，继续观察切片编号2000~10000之间的部分，即样品的第2段~第6段，该范围对应于试管中部圆柱状主体部分。在此区间内，盐胞面积比例呈现出缓慢但持续的增长趋势。在这一过程中，由于冷量沿纵向单方向传递，液相中的盐分会随着冻结前沿的推进而持续向下富集。最终，在切片编号大于10000的区域，即试管的底部尖端区域，盐胞面积比进一步上升，最高达到22.6%。这一趋势说明，由于盐分在冻结过程中不断迁移至试管底部，该区域成为最终的盐分汇集点，形成富集。该现象在课题组之前的研究中通过观测未离心冰样品的上、中、下3个部位也证明了类似规律，但未观测到整段冰样的盐胞分布规律^[29-30]。从整体数据来看，Sample A样品的盐胞面积比平均值达到12.48%，明显高于离心处理后的样品。说明在单向冷冻条件下，水分子结晶过程中溶质被排斥并在自然对流作用下迁移，导致冰样中盐分分布不均匀，表现出较强的空间差异性。对于离心转速800 r/min，离心时间1 min处理的Sample B，盐胞面积比随切片编号的变化趋势与未离心样品保持相似的变化规律。在切片编号1~2000的范围内，盐胞面积比例由初始的10.23%下降至最低的1.21%，表明离心力对冰中聚集的盐分产生显著分离作用，使该区域的盐胞含量显著低于未离心状态。随后，在切片编号2000~10000之间，盐胞面积比逐渐上升，最终在编号接近底部区域时升至11.9%。进一步提高离心转速至1000 r/min，保持离心时间1 min，样品Sample C表层盐胞面积比最大值为6.68%，下降至切片编号2000处达到最低点1.01%。随后盐胞面积比缓慢上升，至编号接近底部时达最大值8.69%。对于离心转速800 r/min，离心时间3 min所对应的样品Sample D，表层盐胞面积比为6.20%，为四组样品中最低。缓慢下降至编号2000所对应的最低点0.67%后，缓慢上升。对比4组样品中盐胞的整体分布数据，盐胞面积比平均值随离心转速的增加和离心时间的延长而呈现明显下降趋势，与离心速率和离心时间之间存在负相关关系，表明离心处理有效分离了冰样中聚集的盐胞。

图4 Sample A第1段分割后图像Fig.4 Schematic diagram of segment 1 of Sample A

图5 NaCl溶液冰样品中的盐胞面积比例从上至下的变化Fig.5 Change in salt inclusion area ratio from top to bottom of NaCl solution ice

图6展示了在不同实验条件下获得的NaCl溶液冰样中，空气相面积比随切片编号变化的分布情况。在未离心处理的Sample A样品中，空气相面积比始终维持在较低水平，变化波动较小，整体分布相对平稳，平均值为0.56%，该结果表明气体在样品中的占比远小于盐胞占比。相较而言，离心处理后的样品表现出明显不同的空气相分布特征。在离心转速为800 r/min、离心时间1 min的条件下得到的Sample B样品中，空气相面积比的整体波动幅度显著增加，平均值升高至2.31%。空气相在纵向切片中的分布不再均匀。该现象说明，离心力作用促使样品中盐胞发生迁移，分离出的盐胞位置被空气填充，形成空气相结构。当离心时间提升至3 min时，对应的Sample D中，空气相面积比平均值上升至5.11%。离心过程可能伴随冰晶间界面的断裂与重构，进一步为气体积聚提供了空间通道。此外，离心还可能促使底部区域冰样发生部分破碎或与试管壁脱离，形成夹层空气区，造成底部切片空气相面积比显著提升。综合分析4组样品的平均空气相面积比数据可以发现，该参数随着离心转速的提升和离心时间的延长而明显增加，表明空气相面积比与离心速率和离心时间之间存在正相关关系。这种相关性揭示了离心力对冰体结构形成过程的影响不仅限于溶质相的迁移，也影响了空气的空间分布。在离心力的作用下，冰样内部原有的盐胞被强迫迁移或排出，残余空间易被气体填充，从而增加了空气相的面积占比。

图6 NaCl溶液冰样品中的空气相面积比例从上至下的变化Fig.6 Changes in the air phase area ratio from top to bottom of NaCl solution ice

将离心后的样品室温解冻后，分别测量排出液和融化液的质量和盐度，得到的离心脱盐实验结果如表3所示。可以看出排出液体的盐度远高于盐溶液初始盐度3%，结合图7中的NaCl溶液冰分割图像，离心后的样品盐胞面积比减小和离心后剩余冰融化液盐度低于盐溶液初始盐度，证明盐溶液结冰后的盐分主要分布在盐胞内，离心作用主要分离了盐胞，进而净化了剩余的冰，使其盐度显著低于溶液的初始浓度。

表3 冰样离心脱盐实验结果Table 3 Centrifugal desalination results for ice samples

图7 NaCl溶液冰分割后图像Fig.7 Schematic diagram of NaCl solution ice

2.2 离心前后冰样内部盐胞孔隙和连通性变化特征

2.2.1 离心前后冰样内部盐胞连通性变化

基于图像分割结果，统计了不同冰样各段的微观结构参数，分别统计了扫描的样品中感兴趣的体积（volume of interest, VOI）中所有盐胞和空气相的等效球径(equivalent spherical diameters, ESDs)及其数量分布规律（表4），计算了盐胞体积比 Φ_C、空气相体积比Φ_Air、孔隙率Φ、最大空气相体积占空气相总体积比例φ_Air以及最大盐胞体积占盐胞总体积比例φ_C，如表5所示。可以看出，对于未离心样品Sample A，各段中都存在一个最大的盐胞，其体积在盐胞总体积中的占比超过85%。这一结果验证了课题组前期研究的发现^[26]，这表明单向渐进冻结形成的NaCl溶液冰中盐胞具有很好的连通性，盐分大部分储存在这个大盐胞之中。Sample A的孔隙率与盐胞体积比基本一致，都在第5段~第7段显著升高，其中第7段孔隙率达20.72%，盐胞体积比为20.00%。而各段中空气相体积比普遍低于1%，其中第7段空气相体积比仅为0.72%，且整体变化幅度较小。施加离心力后，样品Sample B、Sample C和Sample D中盐胞体积比和孔隙率均有下降，特别是对于转速高和离心时间长的Sample C和Sample D，说明离心力作用下部分盐胞向外迁移或被分离出冰样，振动导致冰体中孔隙率下降。体积最大盐胞内的盐部分分离出冰体，因此冰样品的连通性下降。但空气相在孔隙中所占的体积比均上升。由于VOI是基于ROI的三维重构，上述规律与图5和图6所展示的规律一致。将表5中的数据绘制在图8中，可以比较清楚地看出离心参数对冰样孔隙率构成的影响。另外，从表5可以看出，所有冰样段内均存在一个体积明显较大的盐胞，在VOI中占盐胞总体积的41.88%~96.62%。从最大空气相与最大盐胞体积占比的变化进一步观察，未离心样品中最大盐胞体积占比普遍高于离心后的样品，说明离心作用导致的冰体结构重构形成了更多分散的盐胞，降低了盐胞的连通性。与此同时，最大空气相体积占比在离心样品中普遍升高，这进一步表明离心处理促使盐胞排出后，一部分孔隙被空气相占据。

表4 VOI中盐胞和空气相的数量和体积比Table 4 Number and volume ratio of salt inclusions and air phase in VOI

表5 不同冰样各段的微观结构参数Table5 Microstructural parameters of different segments in various ice samples

图8 不同离心参数下冰样的孔隙率 Fig.8 Porosity of ice samples under different centrifugation parameters

2.2.2 冰样微观结构三维可视化表征

微观结构三维可视化可以用于研究冰样内部孔隙空间的特征。三维可视化是在图像二值化的基础上，调节冰相或孔隙的透明度进而得到冰样内部不同组分三维空间的分布特征。连通孔隙网络的存在有利于通过离心作用从冰中分离盐胞，达到脱盐的效果。在统计分析过程中将盐胞体积比定义为VOI内盐胞的总体积与VOI的总体积之比，空气相体积比定义为VOI内空气相的总体积与VOI的总体积之比，孔隙率定义为盐胞体积比与空气相体积比之和。VOI中的的孔隙空间包括连通孔隙空间和非连通孔隙空间，前者由连通的盐胞和空气相组成，后者由非连通的盐胞和空气相组成。连通孔隙对重力脱盐和离心脱盐具有重要作用，孤立孔隙是盐胞储集区域和孤立的气泡，不利于从冰内分离出盐胞来净化冰。连通孔隙占总孔隙的比率可在一定程度上反映有效孔隙度与总孔隙度的关系^[31]。以Sample A为例，进行了冰样微观结构可视化分析，图9是Sample A微观结构三维可视化。图中灰色部分为冰相，绿色部分为盐胞相，红色部分为空气相，第2段对应的孔隙率是5.65%，第7段对应的孔隙率是20.72%。随后计算了所有样品的连通孔隙在总孔隙的占比，如图10所示。Sample A的整体连通孔隙占比较高，连通孔隙占比为88%~96%，表明未离心状态下盐水通道发育连续，对盐分的迁移提供了潜在通道，非连通孔隙占比始终低于12%。离心处理后，观察到显著的孔隙结构转变，如图11所示的NaCl溶液冰三维重构后的轴向切面的分割图像。离心力虽能有效将盐水从开放通道中排出，但对封闭的孤立夹杂物影响较小。因此，在残留的多孔结构中，非连通孔隙的相对比例上升，离心力虽能有效将盐水从开放通道中排出，但对封闭的孤立夹杂物影响较小。因此，在残留的多孔结构中，非连通孔隙的相对比例上升，表明了连通孔隙中的盐分更容易通过离心作用排出，而残留的盐分主要被困在受离心影响较小的非连通（闭合）孔隙中。

图9 Sample A微观结构三维可视化Fig.9 Three-dimensional visualization of the ice microstructure of Sample A

图10 NaCl溶液冰样品的孔隙占比Fig.10 Pore volume fraction of NaCl solution ice samples

图11 NaCl溶液冰样品的分割图像Fig.11 Schematic diagram of NaCl solution ice

3 结论

(1) 盐溶液冷冻过程形成了盐胞、冰和空气的非均匀结构，离心后盐胞和空气相的分布会发生变化。

(2) 盐胞面积比的减小与宏观脱盐实验中融化液盐度的降低，可视化证实盐分在盐溶液冻结后主要分布于盐胞内。离心分离的作用在于促使这些盐胞脱离冰体，从而实现脱盐。

(3) 离心前后样品的盐胞和空气相体积比发生了变化，与未离心样本相比，离心处理后样本的主导盐胞体积占比下降，而空气相体积占比上升，孔隙率下降。

(4) 未离心样品中最大盐胞体积占比普遍高于离心后的样品，表明离心作用不仅离散了盐胞结构、降低了其连通性，同时促使空气相占据了盐胞排出后遗留的孔隙空间。

(5) 连通孔隙网络的存在有利于通过离心作用从冰中分离盐胞，达到脱盐的效果，离心力能够有效克服此类连通通道中的作用力，从而将高盐度卤水排出。

Study on microstructure of NaCl solution ice centrifugal separation based on Micro-CT and deep learning

ZHANG Can YANG Hui CUI ZheWANG Xi

（School of Environment and Energy Engineering, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing 100044, China）

Abstract Freezing and centrifugal desalination is a freezing-based method used to separate salt from water or obtain a concentrated solution. The distribution of salt inclusions inside the ice is a key factor influencing desalination efficiency. Under controlled laboratory conditions, the 3%(mass) NaCl solution samples were frozen unidirectional at -24℃, followed by micro-computed tomography (Micro-CT) scanning both before and after centrifugal treatment. Each sample was processed with a distinct centrifugation time or rotational speed. Deep learning (DL) technique was employed to segment the obtained Micro-CT images and to quantitively analyze the microstructure of the NaCl solution ice samples. The area ratios of both salt inclusions and air phase were compared with the measured salinities of the samples. Changes in the internal porosity and connectivity of ice samples before and after centrifugation were also investigated. This study demonstrates that combining Micro-CT technology with DL enables the visualization and quantitative characterization of the internal structure of ice samples in salt solutions before and after centrifugation, facilitating a deeper understanding of the cryocentrifugation desalination process from a microscopic perspective.

Keywords NaCl solution ice；deep learning；salt inclusions；freezing-centrifugal desalination；micro-computed tomography

第一作者：张灿（1999—），女，硕士研究生，2108140422020@stu.bucea.edu.cn

通讯作者：杨晖（1970—），女，教授，yanghui@bucea.edu.cn

北京建筑大学|张灿，杨晖，崔哲，王溪：基于Micro-CT和深度学习的盐溶液冰离心分离微观结构研究