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基于机器学习的盐田土壤渗透率测量系统设计与应用
1
作者
张蕾
符浩鑫
+3 位作者
赵鸣涵
王一霖
周伟霞
唐娜
《实验技术与管理》
2025年第9期83-90,共8页
盐田通常选址于沿海或盐湖区域,其建设要求池底土壤具有低渗透特性,故多采用黏土层并经压实处理。鉴于传统国标检测方法存在较大误差,该研究以盐田土壤为研究对象,开发了一套三段式室内渗透模拟装置,用于系统采集基础数据。基于人工神...
盐田通常选址于沿海或盐湖区域,其建设要求池底土壤具有低渗透特性,故多采用黏土层并经压实处理。鉴于传统国标检测方法存在较大误差,该研究以盐田土壤为研究对象,开发了一套三段式室内渗透模拟装置,用于系统采集基础数据。基于人工神经网络理论,利用MATLAB构建了盐田土壤渗透速率预测模型。通过单因素预测分析与多因素正交实验相结合的方法,揭示了盐田资源元素(锂、钾、硼、镁等)的渗透规律,为优化资源元素采收工艺提供了可靠的数据支撑。
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关键词
盐田土壤
渗透
人工神经网络
模型预测
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职称材料
题名
基于机器学习的盐田土壤渗透率测量系统设计与应用
1
作者
张蕾
符浩鑫
赵鸣涵
王一霖
周伟霞
唐娜
机构
天津科技大学化工与材料学院
出处
《实验技术与管理》
2025年第9期83-90,共8页
基金
国家自然科学基金项目(U20A20148)。
文摘
盐田通常选址于沿海或盐湖区域,其建设要求池底土壤具有低渗透特性,故多采用黏土层并经压实处理。鉴于传统国标检测方法存在较大误差,该研究以盐田土壤为研究对象,开发了一套三段式室内渗透模拟装置,用于系统采集基础数据。基于人工神经网络理论,利用MATLAB构建了盐田土壤渗透速率预测模型。通过单因素预测分析与多因素正交实验相结合的方法,揭示了盐田资源元素(锂、钾、硼、镁等)的渗透规律,为优化资源元素采收工艺提供了可靠的数据支撑。
关键词
盐田土壤
渗透
人工神经网络
模型预测
Keywords
salt field soil
permeability
artificial neural network
model prediction
分类号
TS341.1 [轻工技术与工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的盐田土壤渗透率测量系统设计与应用
张蕾
符浩鑫
赵鸣涵
王一霖
周伟霞
唐娜
《实验技术与管理》
2025
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