评估饮用水质量,并确定矿开采地区的污染源
Amin Mohammadpour1, Ehsan Gharehchahi2, Majid Amiri Gharaghani2
1Research Center for Social Determinants of Health, Jahrom University of Medical Sciences, Jahrom, Iran.
Journal of hazardous materials
|October 11, 2024
概括
在矿附近的饮用水中,有等有毒元素的污染,对健康构成重大风险. 机器学习确定了关键污染物,确认的风险超过了所有年龄组的安全水平,需要紧急缓解.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 评估水质水质的评估.
- 毒理学 毒理学 毒理学
背景情况:
- 采矿活动对水源因有毒元素的污染构成重大威胁.
- 在受采矿影响的地区,评估饮用水质量和相关的人体健康风险至关重要.
研究的目的:
- 通过机器学习评估饮用水质量,并识别矿附近的污染源.
- 评估与水污染相关的人类健康风险,使用确定性和概率方法.
主要方法:
- 采用机器学习 (ML) 技术,包括额外树木 (ET) 算法,用于预测水质指数 (WQI).
- 使用未加权根平均平方 (RMS-WQI) 和加权平方平均 (WQM-WQI) 进行水质分类.
- 应用主要组件分析 (PCA) 用于参数聚类和蒙特卡洛模拟用于健康风险评估.
主要成果:
- 高度的 (Ca), (Cr), (Li), (Mg) 和 (Na) 超过了安全标准.
- 所有的水样都被RMS-WQI和WQM-WQI分类为"公平"质量.
- 额外树木 (ET) 模型确定了Mg和 (Sr) 作为WQI的关键预测因素.
- 卫生风险评估表明,所有年龄组的非致癌和致癌风险水平都是不可接受的,Cr和 (As) 是主要的贡献者.
结论:
- 克罗米特矿附近的饮用水质量受到损害,对健康构成重大风险.
- 需要采取紧急缓解措施,包括99%降低关键污染物度.
- 机器学习有效地识别了污染源并预测了水质,有助于风险评估.
更多相关视频
09:23Removal of Trace Elements by Cupric Oxide Nanoparticles from Uranium In Situ Recovery Bleed Water and Its Effect on Cell Viability
Published on: June 21, 2015
9.8K
11:19Preparation and Testing of Impedance-based Fluidic Biochips with RTgill-W1 Cells for Rapid Evaluation of Drinking Water Samples for Toxicity
Published on: March 7, 2016
9.1K
