水溶性有机物荧光指标LM神经网络法评价堆肥腐熟度研究

• 作者: 段辉 王洪敏 贾立明
• 来源期刊: 化学工程师
• 学科: 地球科学
• 关键词: 有机废弃物 水溶性有机物 荧光光谱特性 LM神经网络 腐熟度评价
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 继续教育
• 页码范围: 21-25
• 页数: 5页
• 分类号: X823
• 字数: 3045字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16247/j.cnki.23-1171/tq.20170221

摘要

由于受到有机废弃物中各组分间的影响,有机废弃物腐熟程度的判断呈现模糊性,使传统的评价方法很难正确认识.水溶性有机物(DOM)的荧光特性可作为评价有机废弃物堆肥腐熟程度的重要手段.文章通过获取多种有机废弃物在堆肥各阶段DOM的荧光特性参数,统计分析结果表明,相互间呈现显著相关(p＜0.01)的荧光参数有AFLR、A4/A1、r(A,C)、P(Ⅱ,n)、P(Ⅴ,n)/P(Ⅲ,n)、P(Hs)/(Pr),)、P(.)“附,故可将其作为综合评价的指标.在此基础上,结合LM神经网络模型定量表征堆肥腐熟度等级,并将腐熟度划分为4个腐熟等级:未腐熟(Ⅰ级)、基本腐熟(Ⅱ级)、较腐熟(Ⅲ级)、完全腐熟(Ⅳ级),并以4组确定腐熟度样本作为标准,进行LM神经网络训练,32组已知腐熟度样本进行预测,网络预测准确性为84.37％,因此,该方法对评价有机废弃物堆肥有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段辉		11	26	3.0	5.0
2	贾立明		39	119	6.0	8.0