基于复杂水化学条件和BP神经网络的高效降解菌群对场地地下水中石油烃降解率的预测方法

本发明属于地下水污染修复技术领域，公开了基于复杂水化学条件和BP神经网络的高效降解菌群对场地地下水中石油烃降解率的预测方法。本发明针对不同场地地下水中水化学条件存在差异，及其复合影响对高效降解菌群修复效果难以预测的技术难题，通过实验室模拟构建石油烃降解率与水体溶解氧、水温、盐度、NH3‑N浓度、修复时间的数据集。其次，建立了一种通过水体溶解氧、水温、盐度、NH3‑N浓度与修复时间预测地下水中石油烃降解率的BP神经网络模型，证实了模型具有很好的预测能力，可有效预测不同地下水水化学条件下菌群对石油烃的降解率，为预测微生物修复地下水中石油烃效果提供参考。