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使用机器学习预测生物炭对土壤重金属的固定化
Environmental Science & Technology ( IF 10.8 ) Pub Date : 2022-03-15 , DOI: 10.1021/acs.est.1c08302 Kumuduni N Palansooriya 1 , Jie Li 2 , Pavani D Dissanayake 1, 3 , Manu Suvarna 2 , Lanyu Li 2 , Xiangzhou Yuan 1 , Binoy Sarkar 4 , Daniel C W Tsang 5 , Jörg Rinklebe 6, 7 , Xiaonan Wang 8 , Yong Sik Ok 1
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生物炭的应用是修复污染土壤的一种有前途的策略，同时确保可持续的废物管理。生物炭对重金属（HM）污染土壤的修复主要取决于土壤、生物炭和重金属的性质。生物炭改良土壤中 HM 固定的最佳条件因地点而异，并且因研究而异。因此，需要一种通用的方法来预测生物炭改良土壤中重金属的固定效率。本研究采用机器学习 (ML) 方法来预测生物炭改良土壤中生物炭的 HM 固定效率。生物炭中的氮含量（0.3-25.9%）和生物炭施用率（0.5-10%）是影响HM固定化的两个最显着特征。因果分析表明，HM 固定效率的经验类别按重要性顺序为：生物炭特性 > 实验条件 > 土壤特性 > HM 特性。因此，本研究对生物炭特性和土壤特性对重金属固定化的影响提出了新的见解。这种方法可以帮助确定在生物炭改良土壤中增强重金属固定化的最佳条件。
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