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题名自然衰减下地下水污染羽机器学习预测模型研究
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作者
刘润枫
王明玉
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机构
辽宁工程技术大学矿业学院
中国科学院大学资源与环境学院
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出处
《地质论评》
北大核心
2025年第S1期349-350,共2页
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文摘
在地下水污染风险评价与控制修复中,准确的预测污染羽运移状况及其时空分布特征至关重要,如监测自然衰减(MNA)地下水污染修复技术的可行性评估及其效果量化。本研究提出了一种融合正交实验设计、数值模拟自动批量化实现与机器学习的地下水污染羽时空动态预测模型构建框架,并建立相应可靠机器学习预测模型。针对传统数值模拟方法耗时且难以实时应用的局限性,研究通过混合正交实验参数组合与随机扩展策略,构建了包含水文地质参数、污染源特征及时间序列的多维数据集(200至31200组)。
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关键词
地下水污染羽
时空演化
预测模型
机器学习
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Keywords
groundwater contaminant plum
spatiotemporal evolution
prediction model
machine learning
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分类号
X523
[环境科学与工程—环境工程]
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题名地下水挥发性有机污染物自然衰减能力评价方法
被引量：11
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作者
谢云峰
曹云者
柳晓娟
孔祥斌
李发生
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机构
环境基准与风险评估国家重点实验室
河北农业大学资源与环境科学学院
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出处
《环境工程技术学报》
CAS
2013年第2期104-112,共9页
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基金
国家环境保护公益性行业科研专项(201109017)
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文摘
挥发性有机物是我国污染场地地下水中高频检出的污染物,在地下水中多以非水相液体(NAPL)形式存在,成为持久的污染源,具有较高的环境和健康风险。监测自然衰减技术以成本低,扰动小,无二次污染等特点越来越受到关注。概述了目前国外主要的地下水挥发性有机污染物自然衰减能力评价方法。60个污染场地的应用情况表明,污染物浓度趋势分析和水文地球化学指标方法的应用频率最高,简单的污染场地使用这两种方法可以准确评价地下水挥发性有机污染物的自然衰减能力,复杂的污染场地需要综合多种手段(微生物学方法,微宇宙实验,稳定同位素分析等)提高自然衰减评价结果的可靠性。稳定同位素分析方法既能指示污染物的降解途径,也能量化自然衰减的速率,是目前地下水挥发性有机污染物自然衰减评价研究最受关注的技术。
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关键词
地下水污染羽
苯系物
卤代烃
生物降解
微宇宙实验
稳定同位素分析
微生物分析
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Keywords
groundwater contaminant plume
BTEX
chlorinated aliphatic hydrocarbons （CAHs）
biodegradation
microcosm
stable isotope analysis （SIA）
microbiological analysis
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分类号
X523
[环境科学与工程—环境工程]
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