Detecting heavy metal contamination in soil using complex permittivity and artificial neural networks
Notice bibliographique
Résumé
The use of the complex permittivity, an intrinsic electrical property of materials, to detect the presence and type of heavy metals in soil is investigated. The soil specimens are prepared by mixing the soil with distilled and deionized water, NaCl solutions, and copper and zinc salt solutions and compacting at known water contents. The complex permittivities of the soil specimens are measured in the laboratory using a custom-developed apparatus. A database, which includes both contaminated and uncontaminated soil specimens, is developed, with the soil water content, density, and pore-fluid salinity varying over a relatively wide range. Two artificial neural network (ANN) models are developed to (i) identify whether the heavy metals are present in the soil; and, if so, (ii) distinguish the metal type, based on the complex permittivities measured on the soil specimens. The first ANN model (identification) can correctly identify the presence of heavy metals in 90% of cases. The second ANN model (classification) can correctly classify the type of the heavy metal in 95% of cases. Better performance can be achieved if more complex permittivity data are available for the training of the networks.Key words: heavy metals, soil contamination, contamination detection, complex permittivity, artificial neural networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».