基于BP神经网络的复合污染体系中沉积物吸附阿特拉津的规律

详细信息   

• 责任者：李鱼^c华北电力大学^d1965^f教授 ; 王倩 ; 高茜 ; 王岙^c吉林大学
• 刊名：吉林大学学报（地球科学版）
• 出版年：2011
• 卷期：41^b增刊1
• 关键词：污染源 ; 沉积物 ; 神经网络系统20^a吸附作用30^a阿特拉津
• 页码：315～321
• 索书号：P206.6/332
• 图表：^c参17插图
• 分类号：1700
• 文摘期号：2012/07/a

摘要

建立了Cu²⁺和阿特拉津(AT)复合污染体系中沉积物各活性组分及其交互作用对AT吸附量影响的BP神经网络模型，模型预测值和实验值的相关系数达到0.97，各集合的平均偏差均小于10%。模型显示，AT在沉积物上的主要吸附位是铁氧化物。沉积物吸附AT时铁氧化物、锰氧化物、有机质之间存在显著的交互作用，铁氧化物、锰氧化物交互作用贡献率为-130%～80%，铁氧化物、有机质交互作用贡献率为5%～28%，锰氧化物、有机质交互作用贡献率为-200%～-70%。各活性组分吸附AT的能力及其交互作用受Cu²⁺的影响较大，其中:Cu²⁺对AT在铁氧化物上的吸附表现为拮抗作用，对AT在锰氧化物上的吸附表现为协同作用，而对AT在有机质上的吸附影响不显著，同时Cu²⁺减弱了铁氧化物‐锰氧化物和锰氧化物‐有机质的交互作用影响，增强了铁氧化物‐有机质的交互作用影响。