| 基于神经机器的电动-植物联合修复污染土壤方案评估 |
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| 引用本文： | 郭琳,张孝存,赵培,陈垚,刘俊,张商州.基于神经机器的电动-植物联合修复污染土壤方案评估[J].环境监测管理与技术,2021,33(3):64-67. |
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| 作者姓名： | 郭琳 张孝存 赵培 陈垚 刘俊 张商州 |
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| 作者单位： | 商洛学院电子信息与电气工程学院,陕西 商洛 726000;商洛市生态环境技术研究中心,陕西 商洛 726000;商洛市生态环境技术研究中心,陕西 商洛 726000;商洛学院城乡规划与建筑工程学院,陕西 商洛 726000;商洛学院电子信息与电气工程学院,陕西 商洛 726000 |
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| 基金项目： | 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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| 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47%、-35%、124%，测试样本的评估效率分别为756%、472%、565%，〖JP2〗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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