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公开(公告)号：CN113943039B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202111190476.2
申请日：2021-10-13
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , C02F1/72 , B09C1/08 , G06N3/08 , C02F103/06
Abstract: 本发明涉及一种有机污染地下水原位化学氧化工艺的修复效果预测建模方法，包括具体包括如下步骤：步骤一、基于污染场地的详细调查情况；步骤二、确定污染场地原位化学氧化工艺，明确相关参数范围；步骤三、使用Plackett‑Burman试验确定修复工艺的效果主要影响因子；步骤四、用Design Expert软件分析不同独立参数的响应，得到不同试验条件的试验组合；步骤五、以模拟样品为基础，开展实验室小试试验，等技术特征。本发明方法更加简便、对操作人员数理知识要求较低，且以数据作为依托，以统计学原理作为支撑，着重解决了由于地下复杂环境所带来的模型不确定性问题和数理计算困难问题。
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公开(公告)号：CN115994570A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211568258.2
申请日：2022-12-08
Applicant: 生态环境部南京环境科学研究所 , 东南大学
IPC: G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/042 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种地下水污染自然衰减能力的预测方法及模型训练方法。其中，模型训练方法包括：S1、以已监测场地多个点位不同时段的污染地下水水样作为待训练样本集，获取每份样本中的微生物群落组成、特征污染物的自然衰减速率及自然衰减显著性；S2、以微生物群落组成为输入值，以自然衰减显著性为输出值，训练随机森林分类模型，得到第一模型；S3、以微生物群落组成为输入值，以自然衰减速率为输出值，训练人工神经网络模型，得到第二模型。预测方法包括：T1、采集待预测场地的地下水水样，获取微生物群落组成，输入至第一模型中，获得自然衰减是否可行的预测结果；T2、提取水样的重要物种丰度，输入至第二模型中，获得自然衰减速率的预测结果。
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公开(公告)号：CN117153269A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310913813.9
申请日：2023-07-25
Applicant: 江苏省地质矿产局第一地质大队 , 东南大学 , 江苏南京地质工程勘察院
Abstract: 本发明涉及一种基于醌指纹特征图谱的有机污染场地功能菌群活性分析方法，包括具体包括如下步骤：步骤一、场地污染背景调查，需要通过调查的指标为有机污染物浓度值，确定场地关注点位和特征污染物；步骤二、在时间尺度上采样监测样品的污染物浓度、pH值、ORP值，确定污染物生物降解特性；步骤三、绘制关注点位的醌指纹图谱，得到特征污染物优势醌型；步骤四、与微生物醌谱库进行比对，筛选具有功能菌群指示作用的污染物特征醌型；步骤五、通过污染物特征醌总浓度大小去评价各点位各时刻功能菌群活性强弱。本发明方法指示简便快捷、普适性强、准确性高。以数据作为依托，着重解决了传统微生物检测技术无法快速准确地反映功能微生物活性的问题。
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公开(公告)号：CN113943039A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111190476.2
申请日：2021-10-13
Applicant: 东南大学
IPC: C02F1/72 , B09C1/08 , G06N3/08 , C02F103/06
Abstract: 本发明涉及一种有机污染地下水原位化学氧化工艺的修复效果预测建模方法，包括具体包括如下步骤：步骤一、基于污染场地的详细调查情况；步骤二、确定污染场地原位化学氧化工艺，明确相关参数范围；步骤三、使用Plackett‑Burman试验确定修复工艺的效果主要影响因子；步骤四、用Design Expert软件分析不同独立参数的响应，得到不同试验条件的试验组合；步骤五、以模拟样品为基础，开展实验室小试试验，等技术特征。本发明方法更加简便、对操作人员数理知识要求较低，且以数据作为依托，以统计学原理作为支撑，着重解决了由于地下复杂环境所带来的模型不确定性问题和数理计算困难问题。
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