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题名基于神经机器的电动-植物联合修复污染土壤方案评估
被引量:1
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作者
郭琳
张孝存
赵培
陈垚
刘俊
张商州
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机构
商洛学院电子信息与电气工程学院
商洛市生态环境技术研究中心
商洛学院城乡规划与建筑工程学院
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出处
《环境监测管理与技术》
CSCD
2021年第3期64-67,共4页
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基金
陕西省自然科学“基于光矿农互补技术的尾矿库污染土壤修复与资源综合利用研究”基金资助项目(2019SF-246)
国家自然科学“不同根系深度植物对薄层紫色土坡地的水分适应机理”基金资助项目(41471188)。
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文摘
以地处秦岭山区闭库14 a的金矿尾矿库为研究对象,实施电动-植物联合修复污染土壤方案,设计一种先甄别提取,再计算优化、交互集成,最后自动评估的方法,经模型训练得到该方案的评估值。结果表明:尾矿库区适宜生长的东南景天、白茅、黑麦草和蒲公英可作为富集植物,选取Cd、Cu、Zn作为去除对象,训练样本评估效率和实验效率的相对误差分别为4.7%、-3.5%、12.4%,测试样本的评估效率分别为75.6%、47.2%、56.5%,可用于指导实验室或场地土壤修复。
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关键词
重金属
BP神经网络
电动-植物联合修复
污染土壤
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Keywords
Heavy metal
BPNN
Electrokinetic and phytoremediation
Contaminated soil
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分类号
X53
[环境科学与工程—环境工程]
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