[发明专利]一种评价矿业固废中有毒元素赋存形态及污染风险的方法

说明书

本发明公开一种快速评价矿业固废中有毒元素赋存形态及污染风险的方法，具体步骤如下：样本收集及理化性质确定；开展矿业固废有毒元素总量和赋存形态提取，了解矿业固废中有毒元素的生物有效性；基于人工智能算法形成矿业固废中有毒元素赋存形态快速预测方法；形成矿业固废有毒元素污染风险评估方法。本发明利用矿业固废中有毒元素的赋存形态和其化学组成之间的关系建立机器学习的模型，从而预测得到矿业固废中有毒元素各赋存形态的对应含量，进而评估矿业固废中有毒元素的污染风险。方法对有毒元素赋存形态判断的准确性高，工艺简单，成本低，对矿业固废潜在污染风险评估具有重大意义，同时为矿业固废的合理处理及利用提供科学依据。

技术领域

本发明涉及污染风险评估技术领域，具体涉及一种矿业固废中有毒元素污染风险的智能分析方法。

背景技术

近年来矿山区域环境污染问题时有发生，其有害元素污染整治一直备受社会关注。在以往的矿业污染研究中，矿业固废所产生的环境危害一直受到重视。许多矿业开采后，由于矿业固废未及时处理或没有采取任何环境控制措施，随着时间的推移，伴随着气候因素(如雨和风)的影响下，造成土壤、水、空气和生物群的污染。高效合理地评估矿业固废潜在的环境风险是矿业固废处置及利用的关键。

目前矿业固废潜在环境风险多通过环境指标进行，国内外学者从不同角度提出了多种有毒元素的污染评价方法，如瑞典著名地球化学家Hakanson提出的潜在生态指数法是目前最为常用的评价有毒元素污染程度的方法之一，该方法的重点之一是确定有毒元素的毒性系数。然而，当前环境污染评价一般主要关注矿业固废中有毒元素的总含量，尚未考虑有毒元素的赋存形态对其环境风险的影响；同时这些评价方法大多费时费力且操作复杂需要专业知识，严重阻碍了矿业固废的综合治理。所以，现在亟需一种快速高效的矿业固废污染评价方法，来为矿业固废的分析治理提供一定的指导意义。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种快速评价矿业固废中有毒元素赋存形态及污染风险的方法，利用人工智能的方法对矿业固废中有毒元素的赋存形态进行快速、高精度、高准确率的预测，进而评估矿业固废中有毒元素的潜在污染风险，该方法具有广泛的实际应用意义，可为我国固废治理领域提供有力的技术支撑。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种评价矿业固废中有毒元素赋存形态及污染风险的方法，包括：

S1.收集样本及确定矿业固废的理化性质；

S2.提取矿业固废样本中有毒元素的总量和赋存形态，将得到的有毒元素赋存形态、矿业固废理化性质以及有毒元素性质汇总成数据集，收集矿业固废中有毒元素的生物有效性指标；

S3.对数据集进行预处理后选择人工智能算法进行超参数优化，得到最终的矿业固废有毒元素赋存形态预测模型；

S4.基于矿业固废中有毒元素的含量、有毒元素赋存形态、有毒元素浸出风险系数、有毒元素毒性响应系数，对矿业固废中有毒元素污染风险进行评估，计算公式如下：

其中，PR表示矿业固废污染风险值，n表示矿业固废中共有n种有毒元素，m表示有毒元素赋存形态种类，F_ji为第j种有毒元素的i种赋存形态百分比，M_ji为第j种有毒元素的i种赋存形态的浸出风险系数，M_ji介于0-1之间，W_j为矿业固废中第j种有毒元素的含量，为第j种有毒元素的毒性响应系数；式中的浸出风险系数基于现有提取技术水平并参考专家意见得出。

进一步的，步骤S1中，矿业固废的理化性质通过实验室实验确定，包括密度、含水率、可压缩性、灼烧损失量、粒径级配、孔隙率、渗透系数、元素或氧化物含量、物相组成、有毒元素浓度、有机质含量、PH、碱度、氧化还原性、粘土矿物含量、生物性质，矿业固废理化性质直接影响矿业固废中有毒元素的赋存形态。