基于神经机器的电动-植物联合修复污染土壤方案评估

摘要：

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.

关键词：重金属、BP神经网络、电动-植物联合修复、污染土壤

所属期刊栏目：33

分类号：X53(土壤污染及其防治)

资助基金：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;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：64-67