基于神经机器的电动-植物联合修复污染土壤方案评估

作者：郭琳; 张孝存^*; 赵培; 陈垚; 刘俊; 张商州

来源：环境监测管理与技术, 2021, 33(03): 64-67.

DOI：10.19501/j.cnki.1006-2009.2021.03.015

• 重金属
• BP神经网络
• 电动-植物联合修复
• 污染土壤

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。

• 单位
  建筑工程学院; 商洛学院