CN108746168B - 一种利用功能植物群落修复铀污染土壤的方法 - Google Patents

一种利用功能植物群落修复铀污染土壤的方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于环境保护技术领域，公开了一种利用功能植物群落修复铀污染土壤的方法，通过植物群落的种子前处理、植物群落的播种及种植、植物群落的修剪及施肥、植物群落的收割及集中处理四步骤对土壤里的铀进行植物群落吸附从而达到修复的目的。方法进行过程中用到土壤铀浓度检测设备，该设备用于检测土壤铀浓度，其设置有检测设备底座，检测设备底座下面通过焊接固定有检测正电极和检测负电极。本发明通过植物群落的种植，简单有效的吸附并修复铀污染过的土壤，降低铀污染的土壤对生态环境和人体生命健康的威胁。同时通过土壤铀浓度检测设备可以简单快捷的测量出铀污染土地的铀含量，从而准备的告知播种种子的密度量。

Description

一种利用功能植物群落修复铀污染土壤的方法
技术领域
本发明属于环境保护技术领域，尤其涉及一种利用功能植物群落修复铀污染土壤的方法。
背景技术
铀通常被人们看作是一种稀有金属，尽管在地壳中含量较多，但是铀的提取难度较大。铀的化学性质较为活泼，它总是以化合物的形式存在，铀元素分布相当广阔，但是铀矿的分布却十分有限。
目前，铀矿的开采中产生了大量的铀废石、铀尾矿以及含铀废水。由于环境中多种因素的影响，铀的污染物对当地开采地域产生了严重的土壤污染，使当地的土壤具有低含量的放射性元素，危害到了居住的周边群众的身体健康，同时也对生态环境产生了严重的威胁。
综上所述，现有技术存在的问题是：
(1)对于开采的铀矿，开采完后产生了许多铀相关的废矿，使当地的土壤含有低量的放射性元素，对当地的生态和人的生命健康产生了一定的威胁。
(2)现有的LCD液晶显示屏运维成本较高，运维效率低。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种利用功能植物群落修复铀污染土壤的方法。
本发明是这样实现的，一种利用功能植物群落修复铀污染土壤的方法，＝所述的利用功能植物群落修复铀污染土壤的方法包括：
(1)植物群落的种子前处理：针对吸附土壤铀能力强的植物能力的大小关系，选用向日葵、印度芥菜、双穗雀、碎米莎草及金毛狗植物来种植于土壤中，用于吸附土壤中的铀；播种前将植物的种子进行硫酸洗涤，然后水洗除去硫酸，等待自然风干；再用萘乙酸进行处理后，进行自然风干，最后通过氯化汞浸种然后将种子自然风干；
(2)植物群落的播种及种植：用土壤铀浓度检测设备检测土壤的铀浓度，然后根据土壤铀浓度的不同，每平方米播种的种子的数量以不同的比例进行混合后进行播种种植，让其自然的发芽生长；
(3)植物群落的修剪及施肥：植物群落生长长大后，植物群落根据规定不能超过一定的高度，人工应定时的去修剪植物群落的高度，已达到要求。定时的向植物群落泼洒营养液和生长激素，以保证植物的正常生长；实施一段时间后根据植物的生长状况的不同，根据实际情况修改营养液与生长激素的浓度，直至植物群落达到稳定的状态；
(4)植物群落的收割及集中处理：植物群落达到稳定的时候，每年可以定期对植物进行收割和处理；收割时候保留地表上植物的适当长度的茎。将收割后的地上部分的植物转移到安全的地带，集中的进行干燥脱水、碾压粉碎、焚烧处理，最后进行集中的填埋安全处理；
(5)土壤铀浓度检测设备，测量时将检测正电极和检测负电极插入进待测土地里，将硝酸存储瓶、盐酸存储瓶、氢氟酸存储瓶、蒸馏水存储瓶里的酸性溶液和蒸馏水流放进土壤中，通过硝酸、盐酸、氢氟酸不同比例的混合配比以蒸馏水消解土壤，在经过电感耦合离子质谱法测定土壤中铀的含量，然后通过数据分析后显示到LCD液晶显示屏上；
所述LCD液晶显示屏的转台预测模型通过计算状态转移概率矩阵T和初始状态概率I；
T＝[pij]n×n
1＝[q1，q2，...，qn]1×n；
其中，pij＝P(SjSi)，qi＝P(Si)，T表示从一个状态移动到另一个状态的概率，I表示在开始处于每个状态的概率：
P(Sn|Sn-1，Sn-2，...，S1)＝P(Sn|Sn-1)；
基于马尔科夫模型，将状态转移路径
Figure BDA0001720452760000031
的概率定义为异常指数AI，定义为：
Figure BDA0001720452760000032
对于每个
Figure BDA0001720452760000033
上标表示时间序列，下标表示系统所处的状态；根据条件概率得到：
Figure BDA0001720452760000034
对于其中每一条状态转移路径：
Figure BDA0001720452760000035
简化为：
Figure BDA0001720452760000036
其中
Figure BDA0001720452760000037
是状态Sn和Sn-1之间的状态转移概率，
Figure BDA0001720452760000038
可以通过统计各状态中的包含的数据点的出现频率计算。
进一步，所述数据分析方法通过网络输出值与标准值对比得到误差信号，将信号从输出层向输入层逐层传播进行优化DBN网络参数；
将BP网络与RBM结合，起到微调整体DBN网络的作用，BP结合RBM网络训练步骤如下：
1)随机初始顶层BP网络参数，训练步长N；
2)信号从输入层向输出层逐层传播，即前向计算，对l层的j个神经元的值为：
Figure BDA0001720452760000041
直到输出到输出层，即l＝L，
Figure BDA0001720452760000042
误差信号为：ej(n)＝dj(n)-Oj(n)，dj(n)，为标准正确信号；
3)通过反向传播计算，对于输出层梯度为
Figure BDA0001720452760000043
对于隐藏层的梯度值为，
Figure BDA0001720452760000044
4)，更新权值
Figure BDA0001720452760000045
η是学习效率；
5)，当n＝N，结束，否则n＝n+1，转到2)。
本发明的另一目的在于提供一种所述利用功能植物群落修复铀污染土壤的方法使用的土壤铀浓度检测设备，所述土壤铀浓度检测设备设置有检测设备底座，检测设备底座下面通过焊接固定有检测正电极和检测负电极；检测设备底座的前面通过螺丝和焊接固定有LCD液晶显示屏；检测设备底座上面从左到右依次固定有硝酸存储瓶、盐酸存储瓶、氢氟酸存储瓶、蒸馏水存储瓶。
进一步，所述土壤铀浓度检测设备的检测设备底座上从左到右依次固定有硝酸存储瓶、盐酸存储瓶、氢氟酸存储瓶、蒸馏水存储瓶，用于土壤内的铀含量的测定。
本发明的优点及积极效果为：利用功能植物群落修复铀污染土壤的方法，通过植物群落的种植，简单有效的吸附并修复铀污染过的土壤，降低铀污染的土壤对生态环境和人体生命健康的威胁。同时通过土壤铀浓度检测设备可以简单快捷的测量出铀污染土地的铀含量，从而准备的告知播种种子的密度量。
本发明的神经网络技术能够有效的提取LCD液晶显示屏数据中包含的运行模式，对于建立LCD液晶显示屏运行行为模型有效；基于状态转移路径的LCD液晶显示屏异常状态指标在故障数据稀少，无法确定判据阈值的情况下，能够为异常状态检测提供依据。
附图说明
图1是本发明实施例提供的利用功能植物群落修复铀污染土壤的方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的土壤铀浓度检测设备的结构示意图；
图中：1、检测设备底座；2、检测正电极；3、检测负电极；4、LCD液晶显示屏；5、硝酸存储瓶；6、盐酸存储瓶；7、氢氟酸存储瓶；8、蒸馏水存储瓶。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的利用功能植物群落修复铀污染土壤的方法包括以下步骤：
S101：植物群落的种子前处理：针对吸附土壤铀能力强的植物能力的大小关系，选用向日葵、印度芥菜、双穗雀、碎米莎草及金毛狗植物来种植于土壤中，用于吸附土壤中的铀。播种前将植物的种子进行硫酸洗涤，然后水洗除去硫酸，等待自然风干。再用萘乙酸进行处理后，进行自然风干，最后通过氯化汞浸种然后将种子自然风干；
S102：植物群落的播种及种植：用土壤铀浓度检测设备检测土壤的铀浓度，然后根据土壤铀浓度的不同，每平方米播种的种子的数量以不同的比例进行混合后进行播种种植，让其自然的发芽生长；
S103：植物群落的修剪及施肥：植物群落生长长大后，植物群落根据规定不能超过一定的高度，人工应定时的去修剪植物群落的高度，已达到要求。定时的向植物群落泼洒营养液和生长激素，以保证植物的正常生长。实施一段时间后根据植物的生长状况的不同，根据实际情况修改营养液与生长激素的浓度，直至植物群落达到稳定的状态；
S104：植物群落的收割及集中处理：植物群落达到稳定的时候，每年可以定期对植物进行收割和处理。收割时候保留地表上植物的适当长度的茎。将收割后的地上部分的植物转移到安全的地带，集中的进行干燥脱水、碾压粉碎、焚烧处理，最后进行集中的填埋安全处理。
如图2所示，本发实施例提供的土壤铀浓度检测设备，用于检测土壤铀浓度，其设置有检测设备底座1，检测设备底座1下面通过焊接固定有检测正电极2和检测负电极3。检测设备底座1的前面通过螺丝和焊接固定有LCD液晶显示屏4。检测设备底座1上面从左到右依次固定有硝酸存储瓶5、盐酸存储瓶6、氢氟酸存储瓶7、蒸馏水存储瓶8。
所述LCD液晶显示屏的转台预测模型通过计算状态转移概率矩阵T和初始状态概率I；
T＝[pij]n×n
1＝[q1，q2，...，qn]1×n；
其中，pij＝P(SjSi)，qi＝P(Si)，T表示从一个状态移动到另一个状态的概率，I表示在开始处于每个状态的概率：
P(Sn|Sn-1，Sn-2，...，S1)＝P(Sn|Sn-1)；
基于马尔科夫模型，将状态转移路径
Figure BDA0001720452760000071
的概率定义为异常指数AI，定义为：
Figure BDA0001720452760000072
对于每个
Figure BDA0001720452760000073
上标表示时间序列，下标表示系统所处的状态；根据条件概率得到：
Figure BDA0001720452760000074
对于其中每一条状态转移路径：
Figure BDA0001720452760000075
简化为：
Figure BDA0001720452760000076
其中
Figure BDA0001720452760000077
是状态Sn和Sn-1之间的状态转移概率，
Figure BDA0001720452760000078
可以通过统计各状态中的包含的数据点的出现频率计算。
进一步，所述数据分析方法通过网络输出值与标准值对比得到误差信号，将信号从输出层向输入层逐层传播进行优化DBN网络参数；
将BP网络与RBM结合，起到微调整体DBN网络的作用，BP结合RBM网络训练步骤如下：
1)随机初始顶层BP网络参数，训练步长N；
2)信号从输入层向输出层逐层传播，即前向计算，对l层的j个神经元的值为：
Figure BDA0001720452760000081
直到输出到输出层，即l＝L，
Figure BDA0001720452760000082
误差信号为：ej(n)＝dj(n)-Oj(n)，dj(n)，为标准正确信号；
3)通过反向传播计算，对于输出层梯度为
Figure BDA0001720452760000083
对于隐藏层的梯度值为，
Figure BDA0001720452760000084
4)，更新权值
Figure BDA0001720452760000085
η是学习效率；
5)，当n＝N，结束，否则n＝n+1，转到2)。
本发明的工作原理是：
1.通过对含铀土壤进行植物群落的种植来吸附并修复土壤所含的铀，从而降低土壤中的铀含量。向日葵、印度芥菜、双穗雀、碎米莎草及金毛狗植物这些植物对铀元素具有耐受性和富集性，通过对土壤铀元素的含量不同，每平方米以不同的比例混合这些植物的种子进行种植，通过植物群落生长到稳定成熟时，统一对其进行收割，然后进行焚烧掩埋处理，从而达到利用植物群落吸附和修复铀污染的土壤的目的。
2.土壤铀浓度检测设备，测量时将检测正电极和检测负电极插入进待测土地里，将硝酸存储瓶、盐酸存储瓶、氢氟酸存储瓶、蒸馏水存储瓶里的酸性溶液和蒸馏水流放进土壤中，通过硝酸、盐酸、氢氟酸不同比例的混合配比以蒸馏水消解土壤，在经过电感耦合离子质谱法测定土壤中铀的含量，然后通过数据分析后显示到LCD液晶显示屏上。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (4)

1.一种利用功能植物群落修复铀污染土壤的方法，其特征在于，所述的利用功能植物群落修复铀污染土壤的方法包括：
(1)植物群落的种子前处理：针对吸附土壤铀能力强的植物能力的大小关系，选用向日葵、印度芥菜、双穗雀、碎米莎草及金毛狗植物来种植于土壤中，用于吸附土壤中的铀；播种前将植物的种子进行硫酸洗涤，然后水洗除去硫酸，等待自然风干；再用萘乙酸进行处理后，进行自然风干，最后通过氯化汞浸种然后将种子自然风干；
(2)植物群落的播种及种植：用土壤铀浓度检测设备检测土壤的铀浓度，然后根据土壤铀浓度的不同，每平方米播种的种子的数量以不同的比例进行混合后进行播种种植，让其自然的发芽生长；
(3)植物群落的修剪及施肥：植物群落生长长大后，植物群落根据规定不能超过一定的高度，人工应定时的去修剪植物群落的高度，已达到要求；定时的向植物群落泼洒营养液和生长激素，以保证植物的正常生长；实施一段时间后根据植物的生长状况的不同，根据实际情况修改营养液与生长激素的浓度，直至植物群落达到稳定的状态；
(4)植物群落的收割及集中处理：植物群落达到稳定的时候，每年定期对植物进行收割和处理；收割时候保留地表上植物的适当长度的茎；将收割后的地上部分的植物转移到安全的地带，集中的进行干燥脱水、碾压粉碎、焚烧处理，最后进行集中的填埋安全处理；
(5)土壤铀浓度检测设备，测量时将检测正电极和检测负电极插入进待测土地里，将硝酸存储瓶、盐酸存储瓶、氢氟酸存储瓶、蒸馏水存储瓶里的酸性溶液和蒸馏水流放进土壤中，通过硝酸、盐酸、氢氟酸不同比例的混合配比以蒸馏水消解土壤，在经过电感耦合离子质谱法测定土壤中铀的含量，然后通过数据分析后显示到LCD液晶显示屏上；
所述LCD液晶显示屏的转台预测模型通过计算状态转移概率矩阵T和初始状态概率I；
T＝[pij]n×n
I＝[q1，q2，...，qn]1×n；
其中，pij＝P(Sj|Si)，qi＝P(Si)，T表示从一个状态移动到另一个状态的概率，I表示在开始处于每个状态的概率：
P(Sn|Sn-1，Sn-2，...，S1)＝P(Sn|Sn-1)；
基于马尔科夫模型，将状态转移路径
Figure FDA0002538869410000021
的概率定义为异常指数AI，定义为：
Figure FDA0002538869410000022
对于每个
Figure FDA0002538869410000023
上标表示时间序列，下标表示系统所处的状态；根据条件概率得到：
Figure FDA0002538869410000024
对于其中每一条状态转移路径：
Figure FDA0002538869410000025
简化为：
Figure FDA0002538869410000031
其中
Figure FDA0002538869410000032
是状态Sn和Sn-1之间的状态转移概率，
Figure FDA0002538869410000033
可以通过统计各状态中的包含的数据点的出现频率计算。
2.如权利要求1所述的利用功能植物群落修复铀污染土壤的方法，其特征在于，所述数据分析方法通过网络输出值与标准值对比得到误差信号，将信号从输出层向输入层逐层传播进行优化DBN网络参数；
将BP网络与RBM结合，起到微调整体DBN网络的作用，BP结合RBM网络训练步骤如下：
1)随机初始顶层BP网络参数，训练步长N；
2)信号从输入层向输出层逐层传播，即前向计算，对l层的j个神经元的值为：
Figure FDA0002538869410000034
直到输出到输出层，即l＝L，
Figure FDA0002538869410000035
误差信号为：ej(n)＝dj(n)-Oj(n)，dj(n)，为标准正确信号；
3)通过反向传播计算，对于输出层梯度为
Figure FDA0002538869410000036
对于隐藏层的梯度值为，
Figure FDA0002538869410000037
4)，更新权值
Figure FDA0002538869410000038
η是学习效率；
5)，当n＝N，结束，否则n＝n+1，转到2)。
3.一种如权利要求1所述利用功能植物群落修复铀污染土壤的方法使用的土壤铀浓度检测设备，其特征在于，所述土壤铀浓度检测设备设置有检测设备底座，检测设备底座下面通过焊接固定有检测正电极和检测负电极；检测设备底座的前面通过螺丝和焊接固定有LCD液晶显示屏；检测设备底座上面从左到右依次固定有硝酸存储瓶、盐酸存储瓶、氢氟酸存储瓶、蒸馏水存储瓶。
4.如权利要求3所述的土壤铀浓度检测设备，其特征在于，所述土壤铀浓度检测设备的检测设备底座上从左到右依次固定有硝酸存储瓶、盐酸存储瓶、氢氟酸存储瓶、蒸馏水存储瓶，用于土壤内的铀含量的测定。
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