趙勇勝，陳 震，張佳文，肖樂樂，陳 瑾

1.吉林大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院，長(zhǎng)春 130021 2.吉林大學(xué)通信工程學(xué)院，長(zhǎng)春 130022

0 引言

實(shí)驗(yàn)室尺度的模擬槽實(shí)驗(yàn)是探究污染物在地下環(huán)境中遷移轉(zhuǎn)化過程的有效手段之一。為掌握污染物的運(yùn)移規(guī)律，需定時(shí)取樣分析。傳統(tǒng)取水樣的方式會(huì)對(duì)體系內(nèi)的流場(chǎng)造成干擾，引起污染物再分布，導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)結(jié)果與實(shí)際存在差距；且限于取樣點(diǎn)位置和數(shù)量的限制，對(duì)模擬槽內(nèi)污染物的分布不能進(jìn)行準(zhǔn)確的描述，模擬結(jié)果具有較低的空間分辨率[1]。有色示蹤劑法采用有色示蹤劑或?qū)⑽廴疚锶苡谑聚檮┻M(jìn)行實(shí)驗(yàn)，利用CCD(電荷耦合器件)相機(jī)、數(shù)碼相機(jī)等攝影設(shè)備進(jìn)行圖像采集，利用圖像中賦存的色彩信息進(jìn)行結(jié)果分析。該方法具有無干擾的特點(diǎn)，在實(shí)驗(yàn)室尺度的溶質(zhì)運(yùn)移模擬實(shí)驗(yàn)中有著廣泛的應(yīng)用[2-5]。

談葉飛等[6]驗(yàn)證了高錳酸鉀染色后標(biāo)準(zhǔn)砂層的數(shù)字圖像RGB(紅、綠、藍(lán))值與高錳酸鉀溶液質(zhì)量濃度之間的關(guān)系，并采用高斯模板技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行降噪處理。宋小源等[7]選取HSB(色度、飽和度、亮度)模式中的色度值(H)對(duì)食用亮藍(lán)的質(zhì)量濃度進(jìn)行擬合開展溶質(zhì)運(yùn)移的砂箱模擬實(shí)驗(yàn)。Yang等[8]以亮藍(lán)和食用胭脂紅作為示蹤劑研究溶質(zhì)在黏土中的遷移過程。Tammy P. Taylor等[9]用脂溶性染料油紅O染色PCE(四氯乙烯)，觀察其在透鏡體存在情況下的運(yùn)移過程。Fabio Tatti等[10-11]以熒光素鈉為顯色劑在紫外光的照射下直觀地展現(xiàn)了低滲透區(qū)域內(nèi)的擴(kuò)散和反向擴(kuò)散現(xiàn)象。

但現(xiàn)有研究多集中于以有色示蹤劑定性地刻畫污染羽的運(yùn)移過程，缺乏對(duì)污染物的定量描述，無法實(shí)現(xiàn)對(duì)污染物存貯和釋放的有效計(jì)算，特別在非均質(zhì)地層中；且為了增強(qiáng)顏色對(duì)比度，實(shí)驗(yàn)中示蹤劑的濃度設(shè)置較高，對(duì)于體現(xiàn)污染羽運(yùn)移邊緣的低濃度區(qū)域未能實(shí)現(xiàn)有效捕捉。基于此，本文利用光反射法，選取低質(zhì)量濃度的食用亮藍(lán)為有色示蹤劑，在傳統(tǒng)取樣方法所得數(shù)據(jù)的對(duì)比下，考察圖像分析法的信息提取精度，以探究圖像分析法在污染羽刻畫方面的準(zhǔn)確度，并利用Matlab計(jì)算模擬槽內(nèi)有色示蹤劑貯存質(zhì)量的方法。

1 圖像分析法原理

圖像分析法是對(duì)圖像信息進(jìn)行數(shù)字化，利用數(shù)字化信息與污染物濃度之間特定的函數(shù)關(guān)系進(jìn)行分析的方法。圖像數(shù)字信息的有效提取是方法開展的關(guān)鍵，目前多運(yùn)用不同色彩模式下的色彩通道進(jìn)行提取。常用的色彩模式有RGB、HSB和CMYK(青色、品紅色、黃色、黑色)[12]。綜合前人研究，本文選擇最為常用的RGB模式。

RGB模式也叫三原色光模式，包含R(紅色)、G(綠色)、B(藍(lán)色)3個(gè)單色通道和一個(gè)RGB復(fù)合通道。在該模式下，R、G、B的大小代表亮度，各有256個(gè)級(jí)別，以數(shù)字0～255表示[13]。3種通道的不同亮度組合共可生成1 678萬種色彩，具有極高的色彩豐富度。

在示蹤實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)利用Photoshop、ImageJ等工具提取出色彩通道信息后，可利用色彩信息與示蹤劑濃度的對(duì)應(yīng)關(guān)系，對(duì)模擬槽內(nèi)的示蹤劑濃度分布進(jìn)行更為全面的分析[14]。該方法可極大地提高監(jiān)測(cè)時(shí)間的即時(shí)性和監(jiān)測(cè)空間的高密度性，其中時(shí)間分辨率可達(dá)1 s，空間分辨率可達(dá)1 mm以下[15]。

2 實(shí)驗(yàn)裝置與設(shè)計(jì)

2.1 實(shí)驗(yàn)裝置

實(shí)驗(yàn)裝置由模擬槽、照明系統(tǒng)和成像系統(tǒng)3部分組成。模擬槽的總尺寸為58 cm×30 cm×2 cm，兩側(cè)各包括4 cm長(zhǎng)的布水隔室(圖 1)。模擬槽正面采用無反光玻璃，以降低反射光線對(duì)相機(jī)成像的影響。石英砂裝填高度為26 cm，粒徑分別為10～20目(即0.850～2.000 mm)、20～40目(0.425～0.850 mm)。燈箱對(duì)稱放置在模擬槽的兩側(cè)。采用照度計(jì)監(jiān)測(cè)模擬槽區(qū)域內(nèi)照度，保證模擬槽區(qū)域內(nèi)光照均一，約為500 lx。為保證光強(qiáng)度的穩(wěn)定性，燈箱與穩(wěn)壓器連接。圖像的采集選用佳能EOS70D單反相機(jī)，固定于距模擬槽1.3 m的正前方。

圖1 模擬槽示意圖Fig.1 Schematic diagram of experimental sand box

2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

2.2.1 標(biāo)準(zhǔn)曲線的繪制

采用分光光度法對(duì)食用亮藍(lán)溶液進(jìn)行檢測(cè)，設(shè)置食用亮藍(lán)溶液質(zhì)量濃度梯度為0.00，0.01，0.10，1.00，5.00，10.00，20.00，30.00 mg/L。圖像信息標(biāo)準(zhǔn)曲線在正面為無反光玻璃的小盒內(nèi)進(jìn)行檢測(cè)，小盒尺寸為5 cm×5 cm×2 cm。將相同質(zhì)量濃度梯度的食用亮藍(lán)溶液與石英砂混合，裝填入小盒內(nèi)，在相同光照條件下進(jìn)行拍照。

2.2.2 實(shí)驗(yàn)步驟

實(shí)驗(yàn)在暗室中進(jìn)行，燈箱作為唯一光源。實(shí)驗(yàn)分為3組，裝填介質(zhì)分別為10～20目、20～40目和非均質(zhì)情況的石英砂。非均質(zhì)情況下，石英砂自模擬槽底部向上依次為：0～8 cm高度裝填10～20 目、8 ～17 cm高度裝填20～40 目、17～26 cm高度裝填10～20 目。模擬槽裝填石英砂并飽水后，自右側(cè)以3 mL/min的速度注入30 mg/L的食用亮藍(lán)溶液，每隔1 h拍照取樣，并監(jiān)測(cè)兩側(cè)隔水室和出水質(zhì)量濃度，記錄出水體積。當(dāng)污染羽邊緣遷移至模擬槽左邊時(shí)停止注水，自上而下定點(diǎn)取樣，以備用于利用Sufer繪制等值線圖。

2.2.3 圖像信息的獲取

圖像采集利用佳能EOS70D，快門1/60 s、光圈5.6、感光度320，手動(dòng)對(duì)焦。圖像獲取后，利用Photoshop中的“吸管工具”對(duì)圖像中的RGB等色彩信息進(jìn)行單點(diǎn)提取，利用自行編制的Matlab程序提取圖片內(nèi)的各點(diǎn)圖像信息，并進(jìn)行質(zhì)量計(jì)算。

3 結(jié)果分析

3.1 圖像信息與亮藍(lán)質(zhì)量濃度的關(guān)系的確定

3.1.1 質(zhì)量濃度信息采集精度的確定

質(zhì)量濃度信息采集精度對(duì)精確描繪有色示蹤劑的運(yùn)移有著重要的作用。較高的質(zhì)量濃度精度可對(duì)污染羽邊緣區(qū)域的低質(zhì)量濃度污染區(qū)有著更為精細(xì)的刻畫。通過前人[14]研究可知，在RGB色彩模式下，紅色通道的R值與食用亮藍(lán)所呈現(xiàn)的藍(lán)色具有最高的響應(yīng)關(guān)系，故選擇R值作為圖像信息提取的目標(biāo)值，即圖像分析法的信息采集精度由R值確定。因取樣法所獲得樣品需通過分光光度法進(jìn)行檢測(cè)，故取樣法的信息采集精度由分光光度法對(duì)食用亮藍(lán)溶液檢測(cè)的吸光度決定。實(shí)驗(yàn)中將食用亮藍(lán)的質(zhì)量濃度由既往研究者所設(shè)置的數(shù)百至數(shù)千mg/L降為30 mg/L，將取樣法和圖像分析法測(cè)得的相同標(biāo)線質(zhì)量濃度下的數(shù)值作比，探究?jī)煞N方法的最小信息采集精度。

由表1可知：取樣法對(duì)食用亮藍(lán)的最低檢測(cè)質(zhì)量濃度為0.10 mg/L；當(dāng)食用亮藍(lán)的質(zhì)量濃度小于等于0.01 mg/L時(shí)，所測(cè)得的吸光度與參比溶液(食用亮藍(lán)質(zhì)量濃度為0.00 mg/L)相同，均為0.000 0。而在裝填介質(zhì)分別為10～20目和20～40目石英砂的情況下，當(dāng)食用亮度質(zhì)量濃度為0.01 mg/L時(shí)，圖像分析法獲得的R值均與參比溶液存在差值；但考慮到其差值很小，分別為0.334和0.666，綜合取樣分析等因素，故未進(jìn)行亮藍(lán)質(zhì)量濃度為0.001 mg/L的實(shí)驗(yàn)。最終將圖像分析法的精度確定為0.01 mg/L，與取樣法相比，提高了一個(gè)數(shù)量級(jí)。

表1取樣法和圖像分析法精度對(duì)比表

Table1Comparisionofaccuracybetweensampingandimageprocessingmethod

食用亮藍(lán)質(zhì)量濃度/(mg/L)取樣法圖像分析法吸光度R10～20目20～40目30.001.99606.6676.00020.001.568712.00010.66710.000.817728.00029.0001.000.082397.00096.0000.100.0080118.000116.0000.010.0000119.333116.6670.000.0000119.667117.333

3.1.2 R值與亮藍(lán)質(zhì)量濃度的標(biāo)線擬合

對(duì)于取樣法所獲得的數(shù)據(jù)，當(dāng)質(zhì)量濃度范圍擴(kuò)大至0.00～30.00 mg/L時(shí)，r2為0.986 5(r為相關(guān)系數(shù))。由圖2a可知，數(shù)據(jù)的偏差主要產(chǎn)生于較高質(zhì)量濃度的20.00 mg/L和30.00 mg/L。故舍棄這兩點(diǎn)，進(jìn)一步對(duì)0.00～10.00 mg/L的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)曲線的繪制，得出r2=1.000 0(圖2b)。產(chǎn)生這種情況的原因是，當(dāng)亮藍(lán)溶液質(zhì)量濃度達(dá)到一定程度時(shí)，對(duì)光的吸收能力逐步趨于不變，透射光強(qiáng)度的差異逐步變小，導(dǎo)致分光光度法對(duì)高質(zhì)量濃度的識(shí)別能力下降。故實(shí)驗(yàn)中亮藍(lán)質(zhì)量濃度的測(cè)定以0.00～10.00 mg/L的標(biāo)準(zhǔn)曲線為準(zhǔn)。當(dāng)樣品溶液的質(zhì)量濃度大于10.00 mg/L時(shí)，需將樣品的質(zhì)量濃度稀釋為原來的1/5，以便準(zhǔn)確測(cè)量。

a. 0.00～30.00 mg/L，取樣法；b. 0.00～10.00 mg/L，取樣法；c.0.00～30.00 mg/L，圖像分析法。A.吸光度。圖2 亮藍(lán)溶液的標(biāo)準(zhǔn)曲線圖Fig.2 Standard curve of brilliant blue

圖像分析法測(cè)得的標(biāo)準(zhǔn)曲線如圖2c所示，R值與質(zhì)量濃度之間的關(guān)系符合指數(shù)分布。在兩種介質(zhì)存在的情況下，r2均可達(dá)0.980 0以上。考慮到圖像分析法檢測(cè)精度的限制，將0.01 mg/L處的R值作為檢測(cè)的底線，即在兩種介質(zhì)中，當(dāng)R值分別小于119.333和116.667時(shí)，質(zhì)量濃度取0.00 mg/L。最終圖像分析法的標(biāo)準(zhǔn)曲線方程如下。

10～20目：

20～40目：

3.2 污染羽刻畫準(zhǔn)確度的對(duì)比

利用Sufer中的克里金插值法對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果如圖3所示。每個(gè)模擬槽內(nèi)，取樣法的數(shù)據(jù)量固定為36個(gè)(圖1)，圖像分析的數(shù)據(jù)量為近300個(gè)，可根據(jù)污染羽的運(yùn)移情況對(duì)污染羽邊緣區(qū)域進(jìn)行更為密集的取樣分析。從結(jié)果對(duì)比來看，兩種方法繪制的等值線圖在質(zhì)量濃度分布上具有相似性，均可大致描繪污染羽的運(yùn)移趨勢(shì)。由于取樣點(diǎn)的增多，圖像分析法有著更為精細(xì)的刻畫程度。在均質(zhì)的條件下：由于數(shù)據(jù)點(diǎn)較少，取樣法所繪制的等值線(圖3 a， c)在模擬槽的末端邊角區(qū)域和污染物質(zhì)量濃度較低的區(qū)域均出現(xiàn)較大誤差；而圖像分析法(圖3 b， d)則有著較高的契合度。在非均質(zhì)的條件下：取樣法所得的等值線(圖3 e)除存在邊角區(qū)域刻畫不準(zhǔn)確問題的同時(shí)還擴(kuò)大了中間低滲透區(qū)域示蹤劑的運(yùn)移范圍；而圖像分析法(圖3 f)則相對(duì)準(zhǔn)確地展示了高滲透和低滲透區(qū)域的運(yùn)移情況，并且對(duì)污染物運(yùn)移過程中存在的指進(jìn)現(xiàn)象有著一定體現(xiàn)。

從污染羽面積的角度具體分析，利用Sufer中的“測(cè)量”工具分別對(duì)圖片中的被亮藍(lán)染色的實(shí)際污染區(qū)域和兩種方法所得的等值線圖的污染物質(zhì)量濃度大于0.00 mg/L的區(qū)域進(jìn)行測(cè)量，結(jié)果如表2所示，3種介質(zhì)情況下實(shí)際污染區(qū)域分別為1 172.65、1 131.93和947.62 cm2。兩種方法計(jì)算所得的面積均出現(xiàn)偏大的現(xiàn)象。在介質(zhì)類型為10～20目、20～40目和非均質(zhì)的條件下，取樣法的誤差分別為6.6%、7.2%和30.7%，圖像分析法的誤差分別為1.8%、4.3%和13.3%。圖像分析法應(yīng)用可將3種介質(zhì)下的實(shí)驗(yàn)誤差分別下降4.8%、2.9%和17.4%。因此，在污染羽刻畫的準(zhǔn)確度方面，圖像分析法有著極大優(yōu)勢(shì)，尤其是在非均質(zhì)存在的情況下可大幅提高模擬的準(zhǔn)確度。

a.10～20目，取樣法；b. 10～20目，圖像分析法；c.20～40目，取樣法；d.20～40目，圖像分析法；e.非均質(zhì)，取樣法；f. 非均質(zhì)，圖像分析法。圖3 3種介質(zhì)的質(zhì)量濃度等值線圖Fig.3 Contour map of three media

介質(zhì)類型實(shí)際污染面積/cm2取樣法圖像分析法污染面積/cm2誤差/%污染面積/cm2誤差/%10～20目1172.651250.006.61193.591.820～40目1131.931231.847.21180.294.3非均質(zhì)947.621238.7930.71073.4813.3

3.3 模擬槽內(nèi)貯存亮藍(lán)的質(zhì)量計(jì)算

3.3.1 剖分格數(shù)的確定

污染羽僅能對(duì)食用亮藍(lán)在模擬槽內(nèi)的分布情況進(jìn)行定性的描述。為解決模擬槽內(nèi)貯存亮藍(lán)質(zhì)量的計(jì)算問題，我們借助Matlab編寫程序?qū)D像展開進(jìn)一步的處理。圖像處理的基本思路為對(duì)圖像內(nèi)的R值進(jìn)行插值處理獲得數(shù)字化圖像后，將圖片離散化為網(wǎng)格，利用R值與質(zhì)量濃度的函數(shù)關(guān)系計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)的污染物貯存質(zhì)量，最后對(duì)所有網(wǎng)格的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行加和處理，從而獲得模擬槽內(nèi)污染物的總質(zhì)量。圖片離散化是對(duì)圖片的長(zhǎng)和寬進(jìn)行剖分的過程，也是該程序中對(duì)計(jì)算結(jié)果影響最大的一步。探尋適當(dāng)?shù)钠史指駭?shù)是質(zhì)量計(jì)算的第一步。

實(shí)驗(yàn)中以均質(zhì)條件下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)探究剖分格數(shù)的最佳值。通過實(shí)驗(yàn)過程中的進(jìn)水、出水和隔水室內(nèi)的污染物質(zhì)量衡算，可得實(shí)驗(yàn)進(jìn)行8 h時(shí)，裝填10～20目和20～40目介質(zhì)的模擬槽內(nèi)貯存的亮藍(lán)質(zhì)量分別為36.127 mg和37.299 mg。為實(shí)現(xiàn)較高的精確度，分別進(jìn)行剖分格數(shù)為2 0002(400萬)、3 0002(900萬)、3 5002(1 225萬)、3 6002(1 296萬)、3 7002(1 369萬)、3 8002(1 444萬)和4 0002(1 600萬)下的質(zhì)量計(jì)算，結(jié)果如表3所示。由表3可知：在這2種介質(zhì)條件下，亮藍(lán)質(zhì)量的計(jì)算值隨剖分格數(shù)的增加而增加，當(dāng)剖分格數(shù)為1 369萬時(shí)，計(jì)算結(jié)果均最為貼近實(shí)際，分別為36.363 mg和38.620 mg。

以1 369萬為剖分格數(shù)，分別對(duì)0～8 h的圖片進(jìn)行處理，獲得不同時(shí)間點(diǎn)模擬槽內(nèi)貯存亮藍(lán)質(zhì)量的計(jì)算值。為進(jìn)一步驗(yàn)證1 369萬作為剖分網(wǎng)格的適用性，將Matlab獲得的計(jì)算值與實(shí)驗(yàn)過程中的實(shí)測(cè)值作比，可得圖4。由圖4可知，除2 h和3 h處計(jì)算值的誤差較大外，其余時(shí)間點(diǎn)的誤差均在5%左右，最低僅為0.5%。故將剖分格數(shù)最終確定為3 7002(1 369萬)。

3.3.2 亮藍(lán)運(yùn)移過程中的質(zhì)量累積

以最佳剖分格數(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)過程中所獲得的全部圖片進(jìn)行處理，可得到亮藍(lán)運(yùn)移過程中的質(zhì)量累積。對(duì)于非均質(zhì)條件下的質(zhì)量計(jì)算，尚未設(shè)計(jì)出直接計(jì)算的相關(guān)程序，需分別對(duì)不同介質(zhì)區(qū)域進(jìn)行計(jì)算，最終加和獲得非均質(zhì)條件下的亮藍(lán)總貯存質(zhì)量，結(jié)果如圖5所示。由于實(shí)驗(yàn)過程較短，亮藍(lán)的累積呈直線增長(zhǎng)。

表3 不同剖分格數(shù)對(duì)質(zhì)量計(jì)算結(jié)果的影響

圖4 不同時(shí)間點(diǎn)亮藍(lán)貯存質(zhì)量的計(jì)算值與實(shí)測(cè)值比較Fig.4 Comparison of the calculated number and fact number of brilliant blue mass at different time

圖5 不同介質(zhì)條件下亮藍(lán)的質(zhì)量累積過程Fig.5 Mass cumulation of brilliant blue in different porous media

4 結(jié)論

1)圖像分析法是一種監(jiān)測(cè)有色示蹤劑運(yùn)移過程的有效手段。RGB中的R值與亮藍(lán)質(zhì)量濃度之間存在指數(shù)關(guān)系。從檢測(cè)精度的角度講，當(dāng)以RGB中的R值進(jìn)行亮藍(lán)質(zhì)量濃度計(jì)算時(shí)，檢測(cè)檢度可達(dá)0.01 mg/L，較傳統(tǒng)取樣法可提高一個(gè)數(shù)量級(jí)。從污染羽刻畫的準(zhǔn)確性角度講，圖像分析法在介質(zhì)類型分別為10～20目、20～40目和兩者分層混合的非均質(zhì)條件下，模擬污染羽的面積誤差可分別由傳統(tǒng)取樣法的6.6%、7.2%和30.7%下降為1.8%、4.3%和13.3%，提高了刻畫的準(zhǔn)確度。

2)利用自行設(shè)計(jì)的程序可實(shí)現(xiàn)對(duì)模擬槽內(nèi)貯存的亮藍(lán)質(zhì)量進(jìn)行較為準(zhǔn)確的計(jì)算。當(dāng)剖分格數(shù)為1 369萬時(shí)，程序計(jì)算結(jié)果最為接近真實(shí)值。通過對(duì)實(shí)驗(yàn)過程中所拍攝的一系列照片進(jìn)行程序計(jì)算，可實(shí)現(xiàn)對(duì)亮藍(lán)貯存質(zhì)量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，為進(jìn)一步理解污染物的遷移規(guī)律提供支持。

(

)：

[1] Konz M, Ackerer P, Huggenberger P, et al. Compa-rison of Light Transmission and Reflection Techniques to Determine Concentrations in Flow Tank Experiments[J]. Experiments in Fluids, 2009, 47(1): 85-93.

[2] Jaeger S, Ehni M, Eberhardt C, et al. CCD Camera Image Analysis for Mapping Solute Concentrations in Saturated Porous Media[J]. Analytical and Bioanalytical Chemistry, 2009, 395(6): 1867.

[3] Heidari P, Li L. Solute Transport in Low Teteroge-neity Sandboxes: The Role of Correlation Length and Permeability Variance[J]. Water Resources Research, 2014, 50(10): 8240-8264.

[4] Kashuk S, Mercurio S R, Iskander M. Visualization of Dyed NAPL Concentration in Transparent Porous Media Using Color Space Components[J]. Journal of Contaminant Hydrology, 2014, 162: 1-16.

[5] 康學(xué)遠(yuǎn)，施小清，史良勝，等．基于集合卡爾曼濾波的多相流模型參數(shù)估計(jì)：以室內(nèi)二維砂箱中重質(zhì)非水相污染物入滲為例[J]．吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(地球科學(xué)版)，2017，47(3)：848-859.

Kang Xueyuan, Shi Xiaoqing, Shi Liangsheng, et al. Inverse Multiphase Flow Simulation Using Ensemble Kalman Filter:Application to a 2D Sandbox Experiment of DNAPL Migration[J]. Journal of Jilin University (Earth Science Edition),2017,47(3):848-859.

[6] 談葉飛, 周志芳. 有色示蹤劑在溶質(zhì)運(yùn)移實(shí)驗(yàn)中的數(shù)字圖像識(shí)別和處理[J]. 水文地質(zhì)工程地質(zhì), 2007, 34(1): 99-101.

Tan Yefei, Zhou Zhifang. The Digital Image Recognition and Processing of Colored Tracer in the Solute Transport Experiment [J]. Hydrogeology and Engineering Geology, 2007, 34(1): 99-101.

[7] 宋小源,劉杰,鄭春苗. 二維砂箱溶質(zhì)示蹤實(shí)驗(yàn)的圖像分析法[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2012, 32(10): 2470-2475.

Song Xiaoyuan, Liu Jie, Zheng Chunmiao.Image Analysis of Concentration Distribution in Two-Dimensional Sandbox Tracer Experiment [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2012, 32(10): 2470-2475.

[8] Yang M, Annable M D, Jawitz J W. Light Reflection Visualization to Determine Solute Diffusion into Clays[J]. Journal of Contamint and Hydrology, 2014, 161: 1-9.

[9]Taylor T P, Pennell K D, Abriola L M, et al. Surfactant Enhanced Recovery of Tetrachloroethylene from a Porous Medium Containing Low Permeability Lenses: 1:Experimental Studies[J]. Journal of Contaminant Hydrology, 2001, 48(3/4): 325-350.

[10]Tatti F, Papini M P, Raboni M, et al. Image Analysis Procedure for Studying Back-Diffusion Phenomena from Low-Permeability Layers in Laboratory Tests[J]. Scientific Reports, 2016, 6: 30400.

[11] Tatti F, Papini M P, Sappa G, et al. Contaminant Back-Diffusion from Low-Permeability Layers as Affected by Groundwater Velocity: A Laboratory Investigation by Box Model and Image Analysis[J]. Science of the Total Environment, 2018, 622: 164-171.

[12] 王康. 多孔介質(zhì)非均勻流動(dòng)顯色示蹤技術(shù)與模擬方法[M].北京：科學(xué)出版社，2009.

Wang Kang. Dye Tracer Technology and Modeling Method of Heterogeneous Flow in Porous Media[M].Beijing: Science Press,2009.

[13] 余立.CMYK與RGB色彩模式的數(shù)字化差別[J]. 電腦知識(shí)與技術(shù), 2013 (4): 2704-2705.

Yu Li. Digital Differential CMYK and RGB Color Model[J]. Computer Knowledge and Technology, 2013 (4): 2704-2705.

[14] Yang M, Annable M D, Jawitz J W. Back Diffusion from Thin Low Permeability Zones[J]. Environmental Science & Technology, 2014, 49(1): 415-422.

[15] 章艷紅, 葉淑君, 吳吉春. 光透法定量?jī)上嗔髦辛黧w飽和度的模型及其應(yīng)用[J]. 環(huán)境科學(xué), 2014, 35(6): 2120-2128.

Zhang Yanhong, Ye Shujun, Wu Jichun.Models for Quantification of Fluid Saturation in Two-Phase Flow System by Light Transmission Method and Its Application[J]. Environmental Science, 2014, 35(6): 2120-2128.