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西南交通大学张云辉团队JH｜利用无监督机器学习和正定矩阵因子分解模型驱动煤矿农业区域的地下水化学成因和健康风险研究

水处理文献速递 2025-07-07 09:03
文章摘要
本研究由西南交通大学张云辉团队开展，旨在利用无监督机器学习和正定矩阵因子分解模型，探讨煤矿农业区域的地下水化学成因及其健康风险。研究背景涉及识别和量化地下水中重金属和硝酸盐的地质及人为来源，以保障矿区农村地下水环境安全。研究通过自组织映射技术将地下水样本分为三类，并分析了不同组别的水化学特征及污染来源。研究结果表明，农业活动和煤矿废水排放是硝酸盐污染的主要来源，而重金属主要来源于地层中矿物的溶解。所有地下水样本均适合饮用，但儿童面临较高的健康风险。研究结论为矿区农村地下水可持续管理提供了科学依据。
西南交通大学张云辉团队JH｜利用无监督机器学习和正定矩阵因子分解模型驱动煤矿农业区域的地下水化学成因和健康风险研究
查看文献： Using unsupervised machine learning and positive matrix factorization models to drive groundwater chemistry and associated health risks in a coal − mining rural region
查看期刊：Journal of Hydrology
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