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基于電阻率參數(shù)的土壤有機污染濃度預測方法和系統(tǒng)與流程

文檔序號:42300954發(fā)布日期:2025-06-27 18:43閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種基于電阻率參數(shù)的土壤有機污染濃度預測方法,其特征在于,包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述結(jié)合頻域介電譜分析方式,對所述動態(tài)數(shù)據(jù)集進行頻段篩選,以提取出預設頻段范圍內(nèi)有機污染物與鹽離子的極化衰減特征差異,包括:

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述通過頻域介電譜分析方式將所述動態(tài)數(shù)據(jù)集中的極化響應信號轉(zhuǎn)換為頻域分布數(shù)據(jù),包括:

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述從所述頻點集合中提取有機污染物對應的特征頻段與鹽離子對應的干擾頻段,并計算所述特征頻段與所述干擾頻段之間的信號衰減斜率差值,包括:

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述對每段時域信號序列進行頻域轉(zhuǎn)換處理,生成與各時域信號序列對應的目標信號強度分布序列,包括:

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述電阻率參數(shù)和所述極化率參數(shù),生成雙模態(tài)特征矩陣,包括:

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述極化衰減特征差異和所述雙模態(tài)特征矩陣,利用已經(jīng)訓練好的機器學習模型輸出有機污染物在鹽堿化土壤環(huán)境下的空間濃度分布預測結(jié)果,包括:

8.一種基于電阻率參數(shù)的土壤有機污染濃度預測系統(tǒng),其特征在于,包括:

9.一種計算設備,其特征在于,包括處理組件以及存儲組件;所述存儲組件存儲一個或多個計算機指令;所述一個或多個計算機指令用以被所述處理組件調(diào)用執(zhí)行,實現(xiàn)如權(quán)利要求1~7任一項所述的一種基于電阻率參數(shù)的土壤有機污染濃度預測方法。

10.一種計算機存儲介質(zhì),其特征在于,存儲有計算機程序,所述計算機程序被計算機執(zhí)行時,實現(xiàn)如權(quán)利要求1~7任一項所述的一種基于電阻率參數(shù)的土壤有機污染濃度預測方法。


技術(shù)總結(jié)
本申請?zhí)峁┮环N基于電阻率參數(shù)的土壤有機污染濃度預測方法和系統(tǒng),其中,該方法包括:在鹽堿化土壤環(huán)境下的有機污染檢測場景中,通過同步獲取目標區(qū)域的介電常數(shù)分布數(shù)據(jù)、電導率空間分布數(shù)據(jù)、電阻率參數(shù)和極化率參數(shù),構(gòu)建反映土壤電性特征的雙模態(tài)特征矩陣。將雙模態(tài)特征矩陣與介電常數(shù)、電導率數(shù)據(jù)進行多源耦合,生成動態(tài)數(shù)據(jù)集后,利用頻域介電譜分析提取有機污染物與鹽離子的極化衰減特征差異。結(jié)合機器學習模型,最終輸出高鹽堿化環(huán)境下有機污染物的空間濃度分布預測結(jié)果。本申請?zhí)嵘烁啕}堿化土壤中有機污染物檢測的準確性和空間定位精度。

技術(shù)研發(fā)人員:郭生龍,宋震宇,鄭福居,李寶利,楊躍平,楊偉,袁珊珊
受保護的技術(shù)使用者:天津生態(tài)城環(huán)保有限公司
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/6/26
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