机器学习在土壤重金属污染研究中的应用

土壤重金属污染是全球性的环境问题之一。传统的重金属检测方法精度高,但是成本高、时效性差,不利于大范围普查或绘制重金属分布图,并且数据量大、处理难度高。随着计算机科学的发展,机器学习被应用于众多领域中的复杂数据处理。本文从重金属含量、固定、溯源、污染风险四个方面总结了机器学习在土壤重金属研究中的应用,重点综述了机器学习模型的建立过程和最佳算法,并针对数据集构建的成本和时效性问题提出了发展的对策,为进一步推动机器学习在土壤重金属研究中的应用提供参考。     

从铁尾矿中回收铁的磁化技术研究

以铁尾矿为原料,活性炭为还原剂,在氮气保护下研究通过磁化焙烧—磁选分离方法回收铁的可能性,并用磁选精矿产率、回收率以及精矿、尾渣品位等指标,探究焙烧温度、配炭比、焙烧时间等因素对分离结果的影响。研究结果表明:最佳实验条件为焙烧温度800℃、氮气流速0.5 L/min、配炭比0.8 g炭/100 g铁尾矿、焙烧时间10 min、磨矿时间2 min(289 Hz棒磨)、激磁电流2 A。在此条件下,铁精矿产率约为23%,回收率大于80%,精矿品位为58%,尾矿品位为4%。