【摘 要】
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为缩短重金属污染土壤修复周期,研究电动+植物强化修复法机理与规律,建立分类评价指标体系,融合随机森林算法和灰色关联法建立RF-GRA模型,进行变量分类和修复效率评价。指标
【机 构】
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商洛学院电子信息与电气工程学院,西安建筑科技大学陕西省环境工程重点实验室,商洛学院化学工程与现代材料学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41471188),陕西省自然基金项目(2019SF-246).
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为缩短重金属污染土壤修复周期,研究电动+植物强化修复法机理与规律,建立分类评价指标体系,融合随机森林算法和灰色关联法建立RF-GRA模型,进行变量分类和修复效率评价。指标中电压梯度(0.093)的权重值最高,其次是电流大小、电极材料、土壤湿度、富集植物种类和通电时间等。6个样本的模型评价效率高于实验效率,实验环境A1~A3的相对误差分别为3.35%, 4.12%和6.54%,B1~B3分别为11.19%, 9.48%和8.66%;A1(Cd)和A2(Cu)的修复效果优于B1(Cd)和B2(Cu),A3(Z
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