本文主要讨论了基于深度学习的图像分割方法在医学影像中的应用。首先，介绍了深度学习在图像分割领域的优势和应用前景。其次，详细分析了基于深度学习的图像分割方法的分类、网络结构和训练过程。然后，通过实例分析，探讨了基于深度学习的图像分割方法在医学影像中的实际应用效果和局限性。最后，对未来深度学习在医学影像中的应用前景进行了展望。本文旨在为医学影像研究提供一些有益的参考和启示。
随着我国经济稳定发展，能源需求量日益增长，节能减排的形势依然严峻。中国北方地区“煤改气”政策的实施，实现了燃气锅炉的大规模应用，但是部分未经改造的燃气锅炉排烟中还有高达150mg/m~3的氮氧化物，为了落实我国大气污染治理政策，降低燃气锅炉的氮氧化物排放迫在眉睫。为研究空气加湿技术对燃气锅炉炉膛内燃烧的影响，基于助燃空气加湿可以降低燃烧温度和CH自由基等成分浓度的原理，本文从实验和模拟角度出发，实验研究了不同助燃空气含湿量对燃气锅炉排烟温度、污染物浓度等因素的影响，并主要采用数值模拟手段改变常规空气氛围下过量空气系数、锅炉负荷、助燃空气预热温度以及加湿量，分析炉膛内燃料燃烧特性、主要污染物浓度的变化。
本文实验研究了不同助燃空气含湿量下的锅炉排烟温度以及氮氧化物减排效果，结果表明，随着助燃空气含湿量的增加燃气锅炉排烟温度波动上升，当助燃空气被加湿到79.04 g/kg_(干空气),减氮率高达71.96%。分析了不同助燃空气含湿量下锅炉出口氮氧化物浓度随运行时间的变化规律，当助燃空气被加湿到57.30g/kg_(干空气)时，此时锅炉出口氮氧化物浓度随运行时间的推进最稳定。本文数值模拟研究了助燃空气加湿后不同过量空气系数以及锅炉负荷下炉膛内燃烧特性的变化。炉膛内燃烧的最高温度随过量空气系数的增加呈现先增大后减少的趋势，平均氮氧化物排放浓度和平均一氧化碳排放浓度都随之减少，燃烧火焰的强度减弱。
锅炉负荷每降低10%,平均氮氧化物排放浓度可降低6%左右，炉膛燃烧的最高温度和燃烧火焰的长度也随之缩短。本文基于实验结果进行了数值模拟分析助燃空气预热温度和含湿量对燃气锅炉燃烧特性的影响。炉膛燃烧的最高温度和平均氮氧化物排放浓度随助燃空气预热温度的上升而增大，当助燃空气预热温度为48°C时，炉膛燃烧的最高温度为2218K,平均氮氧化物排放浓度高达190.03 mg/m~3。随着助燃空气含湿量的增加，燃烧速率、炉膛出口的平均温度以及平均一氧化碳排放浓度随之增加，但相较于助燃空气预热温度为48°C时的平均氮氧化物排放浓度，助燃空气被加湿到79.04 g/kg_(干空气)时的减氮率可达75.64%。平均一氧化碳排放浓度的波动可作为锅炉燃烧稳定性的参考标准，结合实验和数值模拟结果可将助燃空气加湿的极限值设计为57.30 mg/m~3。该研究可为空气加湿技术在燃气锅炉烟气余热回收协同低氮排放方面的应用提供借鉴。
