[0001] 本发明涉及铁尾矿治理技术领域，具体为一种基于生态修复的铁尾矿治理方法。

[0002] 铁尾矿是铁矿石开采和选矿过程中产生的废弃物，这些尾矿堆积在矿区附近，长期暴露在环境中会对土壤和水源造成严重污染。铁尾矿中常含有有毒重金属元素，如铅、镉和砷等，这些重金属会随雨水淋溶进入地下水和地表水，威胁周边生态系统和人类健康。此外，铁尾矿堆积还会占用大量土地资源，影响景观和生态环境，因此，铁尾矿的治理和生态修复迫在眉睫。

[0003] 目前，铁尾矿的治理方法主要包括物理处理、化学处理和工程处理等。物理处理方法通常采用尾矿加固、覆盖和填埋，通过物理隔离防止重金属扩散和渗透。化学处理方法主要通过添加化学试剂如石灰、硫酸铝等，与重金属发生化学反应，形成难溶化合物，降低其生物有效性。工程处理方法则包括构建防渗墙和排水系统，以控制和减少尾矿中的重金属污染物迁移。这些方法在一定程度上减缓了尾矿污染问题。

[0004] 现有的铁尾矿的治理方法虽然可以控制和减少尾矿中的重金属污染物迁移，减缓了尾矿污染问题，但还存在一些不足，首先，物理和化学处理方法虽然能够暂时固定重金属，但其稳定性和长期效果不佳，重金属在环境变化下仍可能重新释放。其次，工程处理方法成本高昂且施工复杂，难以在大面积尾矿场地广泛应用。此外，传统治理技术缺乏对修复效果的实时监测和动态调整能力，无法及时发现和应对修复过程中的环境异常。这些不足导致铁尾矿治理效果有限，难以实现全面和持久的生态修复。

[0051] 下面将结合本发明说明书中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0052] 请参阅附图1，本发明实施例提供一种基于生态修复的铁尾矿治理方法，包括以下步骤：

[0053] 选择具有重金属耐受性和富集能力的本地植物，并辅以促生根际微生物，本地植物包括解磷细菌和固氮细菌，进行植物‑微生物联合修复，通过利用植物的根系和微生物的协同作用，将土壤中的重金属转化为植物可吸收的形式，并积累在植物体内，降低土壤中重金属的生物有效性，从而提高了土壤质量，减少了重金属的迁移风险，保护了周边生态环境；

[0054] 向尾矿添加有机土壤和河沙，改良土壤结构，提升微生物活性，有机土壤提供了丰富的有机质和养分，有助于增加土壤的肥力和微生物活性。高有机质含量的土壤有助于保持土壤水分，提高植物的生长条件。河沙的添加改良了土壤的物理结构，增加了土壤的孔隙度和透气性，促进了根系的呼吸和生长。通过改良土壤结构，微生物的活动得到增强，这些微生物能够进一步促进有机质的分解和营养元素的循环，提升了植物的生长环境，最终提高了修复效果；

[0055] 使用纳米材料和化学稳定剂，纳米材料和化学稳定剂包括纳米零价铁和石灰，进行重金属稳定化处理，纳米零价铁具有很高的比表面积和还原能力，可以有效地将重金属离子还原为不溶性形态，从而降低重金属的生物有效性和迁移性。石灰的加入可以提高土壤的pH值，使重金属沉淀并形成稳定的矿物复合物，进一步减少重金属的生物有效性。改性纳米粘土通过其高吸附能力，可以捕捉和固定土壤中的重金属离子，防止其流失和扩散，从而实现了尾矿中重金属的有效固定和稳定化，减少了重金属对环境和生物的潜在危害；

[0056] 部署智能传感网络，包括土壤湿度、温度、pH值和重金属浓度传感器，进行实时监控，土壤湿度传感器可以监测土壤的水分状况，确保植物有足够的水分供应；温度传感器监测环境温度，帮助调整修复措施；pH值传感器可以检测土壤的酸碱度变化，确保土壤环境适宜植物生长；重金属浓度传感器可以实时检测土壤中重金属含量，评估修复效果。通过实时监控和数据分析，可以及时发现异常情况，调整修复策略，提高修复工作的科学性和精准性；

[0057] 通过卷积神经网络和长短期记忆网络分析和预测环境变化，并在检测异常时发出警报，通过卷积神经网络和长短期记忆网络，可以对环境数据进行深度分析和预测，识别出环境变化的空间特征和时间模式，通过结合两者实现对环境变化的高精度预测。在检测到异常情况时，系统会发出警报，通过用户界面通知管理人员，确保及时采取措施，防止环境恶化，从而提高了环境管理的效率和响应速度，减少了人工监控的工作量，并显著提高了修复工作的可靠性和有效性。

[0058] 请参阅附图1，在本发明的一个优选实施例中，本地植物包括：

[0059] 铅花和翅果油树，其中铅花具有耐受铅污染的能力，翅果油树具有耐受镉污染的能力，铅花具有较强的铅耐受性和富集能力，能够在铅污染的土壤中生长并吸收铅，将其累积在地上部分。这一过程不仅减少了土壤中铅的生物有效性，还防止了铅向地下水的迁移。翅果油树则具有良好的镉耐受性和富集能力，能够在镉污染的土壤中生长并吸收镉，通过富集镉减少土壤中镉的生物有效性和迁移风险，从而实现了对铅和镉污染的有效修复和治理，并提高了土壤质量，减少了重金属的迁移风险，保护了周边生态环境。

[0060] 请参阅附图1，在本发明的一个优选实施例中，微生物接种包括以下步骤：

[0061] 将解磷细菌和固氮细菌按照1:1的比例混合；

[0062] 每株植物根际土壤中接种100毫升的微生物混合悬液，解磷细菌能够将土壤中的难溶性磷酸盐溶解成易被植物吸收的磷酸盐，增加了植物的磷营养供应，促进了植物的生长和重金属吸收。固氮细菌则将大气中的氮气固定成氨，使植物能够获得额外的氮源，进一步促进植物的生长。通过微生物的协同作用，增强了植物对重金属的耐受性和富集能力，加速了重金属的去除过程，微生物接种还可以改善土壤的物理和化学性质，提高土壤的肥力和结构稳定性。微生物的代谢产物可以促进土壤团聚体的形成，提高土壤的透气性和保水性，有利于植物根系的生长和微生物的定殖，提高了植物的生长速度和重金属的去除效率，改善了土壤质量和生态环境。

[0063] 请参阅附图1，在本发明的一个优选实施例中，向尾矿添加的有机土壤和河沙的比例包括：

[0064] 每平方米尾矿表面均匀铺设30千克的有机土壤和10千克的河沙；

[0065] 使用旋耕机将有机土壤和河沙混合至30厘米深度，富含腐殖质的有机土壤提高了土壤的团粒结构，使土壤的持水能力和通气性得到增强，使植物能够更好地吸收水分和养分。此外，有机土壤中的营养元素为植物生长提供了充足的养分，促进了植物的生长和重金属的吸收，河沙的添加进一步提高了土壤的排水性和透气性，改良后的土壤不仅适宜植物生长，还提供了一个有利于微生物活动的环境。这种良好的土壤结构和丰富的营养供给促进了植物‑微生物联合修复系统的有效运行，加速了重金属的去除和土壤质量的提升，并增强了植物的生长和重金属的去除效率。

[0066] 请参阅附图1，在本发明的一个优选实施例中，纳米材料为纳米零价铁和改性纳米粘土，具体实施步骤包括：

[0067] 制备纳米零价铁溶液，浓度为10g/L；

[0068] 将纳米零价铁溶液与尾矿按1:100的比例混合，并搅拌均匀；

[0069] 使用机械设备将改性纳米粘土以尾矿重量的1％比例均匀撒布，纳米零价铁是一种具有高反应活性的还原剂，其独特的纳米尺寸和高比表面积使其能够有效地还原和稳定尾矿中的重金属离子，改性纳米粘土则通过其高吸附能力和化学活性，进一步固定和稳定尾矿中的重金属，通过纳米零价铁和改性纳米粘土的共同作用，实现了对铁尾矿中重金属的高效治理。纳米零价铁的还原能力与改性纳米粘土的吸附和固定能力相结合，提供了多重防护，显著提高了尾矿中重金属的稳定性和安全性，降低了环境污染的风险，保护了周围生态环境，提供了一种高效、可持续的尾矿治理方法。

[0070] 请参阅附图1，在本发明的一个优选实施例中，化学稳定剂为石灰和磷酸盐，具体实施步骤包括：

[0071] 计算尾矿重量，确定所需石灰和磷酸盐的添加量，总添加量为尾矿重量的3％；

[0072] 使用撒布机将石灰均匀撒布，然后使用旋耕机将其混合至土壤深度的30厘米；

[0073] 按每平方米50克的磷酸盐均匀撒布于尾矿表面，并再次混合，石灰作为化学稳定剂，通过提高土壤pH值来减少重金属的溶解度和生物有效性。当石灰与尾矿中的重金属离子接触时，会发生反应并生成氢氧化物沉淀，氢氧化物沉淀可以将重金属固定在土壤中，减少其迁移和生物有效性，磷酸盐通过化学反应形成难溶的磷酸盐矿物，进一步固定重金属，通过石灰和磷酸盐的共同作用，可以实现对尾矿中重金属的有效稳定化。显著提高了尾矿中重金属的稳定性和安全性，降低了环境污染风险，保护了周围生态环境，提供了一种高效、可持续的尾矿治理方法。

[0074] 请参阅附图1，在本发明的一个优选实施例中，智能传感网络包括：选择土壤湿度传感器、pH值传感器、温度传感器和重金属浓度传感器，土壤湿度传感器可以监测土壤中的水分含量，确保植物有足够的水分供应；pH值传感器能够检测土壤的酸碱度变化，确保土壤环境适宜植物生长和微生物活动；温度传感器监测环境温度，帮助调整修复措施以适应不同的季节和气候条件；重金属浓度传感器实时检测土壤中重金属含量，评估修复效果，确保重金属被有效固定和去除，能够减少人工监测的工作量，增强了修复工作的实时性和有效性。

[0075] 请参阅附图1，在本发明的一个优选实施例中，使用卷积神经网络处理传感器数据中的空间特征，具体包括：

[0076] 构建由两个卷积层和两个池化层组成的卷积神经网络模型，卷积核大小为3x3；

[0077] 卷积层的输出公式为：

[0078] f(x)＝ReLU(W*X+b)

[0079] 其中，*表示卷积操作，W和b分别是卷积层的权重和偏置，ReLU是激活函数，在铁尾矿治理过程中，首先从传感器网络中获取实时的环境数据，包括土壤湿度、pH值、温度和重金属浓度。将这些数据按照时间和空间维度进行整理，形成多维数据矩阵，然后对采集到的数据进行标准化处理，将各个传感器的数据转换到同一量纲范围内，以消除不同传感器数据之间的差异，最后使用卷积神经网络处理传感器数据中的空间特征，可以实现对环境数据的深度分析。通过对土壤湿度、pH值、温度和重金属浓度数据的特征提取，能够准确识别出环境变化的模式和趋势。这种高效的特征提取和分析能力，有助于及时发现环境异常，优化修复策略，提高修复工作的科学性和精准性，使得铁尾矿治理的监测和管理更加智能化、精确化和高效化，显著提升了修复效果和环境保护水平。

[0080] 请参阅附图1，在本发明的一个优选实施例中，使用长短期记忆网络处理时间序列数据，具体包括：

[0081] 构建包含三个长短期记忆网络层的网络，每层包含100个长短期记忆网络单元；

[0082] 长短期记忆网络单元的输入和输出公式为：

[0083] it＝σ(Wxixt+Whiht‑1+bi)

[0084] ft＝σ(Wxfxt+Whfht‑1+bf)

[0085] ot＝σ(Wxoxt+Whoht‑1+bo)

[0086] ct＝ft·ct‑1+it·tamh(Wxcxt+Whcht‑1+bc)

[0087] ht＝ot·tanh(ct)

[0088] 其中，σ是sigmoid激活函数，i、f、o、c分别是输入门、遗忘门、输出门和单元状态，首先从传感器网络中获取连续的时间序列环境数据，包括土壤湿度、pH值、温度和重金属浓度。将这些数据按照时间顺序整理，形成多维时间序列数据集，然后对采集到的时间序列数据进行标准化处理，将各个时间步的数据转换到同一量纲范围内，以消除不同传感器数据之间的差异，最后通过使用长短期记忆网络处理时间序列数据，可以实现对环境参数的动态监测和预测，通过对环境参数的实时预测，可以提前采取措施，防止环境恶化，提高修复工作的科学性和有效性，显著提升了尾矿治理的效果和生态环境保护水平。

[0089] 请参阅附图1，在本发明的一个优选实施例中，检测异常时发出警报的具体实施步骤包括：

[0090] 设定环境参数的正常范围阈值，当传感器数据通过卷积神经网络模型和长短期记忆网络模型处理后检测到超出预设阈值范围的异常情况时，生成异常警报，卷积神经网络通过卷积操作提取数据的局部特征，检测空间上的异常，而长短期记忆网络通过记忆单元捕捉数据的时间依赖关系，检测时间上的异常；

[0091] 利用物联网技术，通过用户界面和移动设备发送实时警报，通知管理人员采取相应措施，利用物联网技术实时将警报信息传输到中央监控系统，并通过用户界面和移动设备发送给管理人员。这样，管理人员能够在第一时间了解异常情况，迅速采取相应的措施，防止环境恶化，使得铁尾矿治理更加科学、精准和高效，显著提升了环境监测和管理的能力，保障了修复工作的顺利进行和生态环境的持续改善。

[0092] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。