本发明公开了一种机器学习调控化学氧化耦合微生物修复有机污染土壤的方法,所述方法先用化学氧化预处理有机污染土壤,再利用土著微生物进一步修复有机污染土壤;再结合有机污染土壤类型(LCS)、氧化剂类型(PPPSFRHO)、氧化剂浓度(C)、修复时间(T)、氧化还原电位(Eh)、总有机碳含量(TOC)、土壤酸碱度(pH)和苯并芘去除率(BaP%)开展人工智能机器学习的训练、十折交叉验证和XGBoost模型构建;评估并验证最优的XGBoost模型;最终通过最优的XGBoost模型协同Eh调控化学氧化耦合微生物修复有机污染土壤。本发明方法实现了过程可控制、结果可预测且绿色、经济和高效的机器学习调控化学氧化耦合微生物修复有机污染土壤目标,适用于大规模使用。
声明:
“基于机器学习的修复有机污染土壤的方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)