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Updated: Feb 15, 2026

Constructing and Visualizing Models using Mime-based Machine-learning Framework
Published on: July 22, 2025
産業地帯における地下水の質の評価のための新しい枠組み,無監督の機械学習方法を使用する.
Mukesh Panneerselvam1, Venkatesan Govindan2, Lakshmana Prabu Sakthivel3
1Department of Civil Engineering, M.Kumarasamy College of Engineering, Karur, 639113, India. mukeshssoft@gmail.com.
南インドの地下水の質は,工業化と農業の影響を受けています. 統合された方法では,窒素が主要な汚染物質であることを明らかにし,水資源管理戦略の改善の必要性を強調しています.
科学分野:
- 環境科学 環境科学
- 水文地質学 水文地質学は,水文地質学である.
- 地質化学 地質化学
背景:
- 急速な人口増加,都市化,工業化は,淡水生態系に重大な脅威をもたらしています.
- 工業地帯における地下水の質の評価は,持続可能な水資源管理に不可欠です.
研究 の 目的:
- インド南部の工業地帯の地下水の質を総合的な方法を用いて評価する.
- 地下水の化学と人間の健康へのリスクに影響を与える重要な要因を特定する.
主な方法:
- 季節ごとに55個の地下水サンプルを採取し,利用可能性,人口密度,産業活動などを考慮した.
- 雇用された無監督の機械学習 (PCA,HCA,k-means),地下水汚染指数 (GPI),エントロピー水質指数 (EWQI),および人間の健康に対するリスク評価.
- パイパー三線図とギブス図を用いて,水地化学プロセスを分析した.
主要な成果:
- カルシウム塩化物と混合カルシウムマグネシウム塩化物の水型が優勢である.
- 蒸発,水と岩の相互作用,および人為的な活動が地下水の化学の主要な原動力である.
- 窒素は,地下水の持続可能性と人間の健康に影響を与える主要なパラメータとして特定されています.
結論:
- 統合評価では,水と岩の相互作用,蒸発,農業慣行 (肥料の使用) が地下水の質に大きく影響していることが明らかになった.
- 機械学習技術は,地下水の特性や影響要因を効果的に描写します.
- 調査結果は,調査地域における水資源管理戦略の強化に重要な洞察を提供している.
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