近日,，我校工學(xué)院材料科學(xué)與工程系伍濤教授（第一和通訊作者）以我校為第一單位在化學(xué)領(lǐng)域知名期刊《Science of the Total Environment》（中科院一區(qū)TOP，IF：8.2）上,，發(fā)表題為 “Predicting anion diffusion in bentonite using hybrid machine learning model and correlation of physical quantities” 的研究文章。

　　我國計劃2050年在甘肅北山建立我國第一座高放廢物地質(zhì)處置庫,，用于處理危險性極大的高放廢物,。放射性核素的擴散問題一直是研究的熱點，了解放射性核素如何在介質(zhì)中遷移對處置庫的安全評價至關(guān)重要,。膨潤土作為一種常用的隔離材料,，其微觀結(jié)構(gòu)對放射性核素擴散的影響機制尚不完全清楚。因此,，建立一個能夠闡明膨潤土微觀結(jié)構(gòu)與介觀擴散之間內(nèi)在聯(lián)系的模型,，對于深入理解放射性核素擴散機制具有重要意義。

　　本研究采用輕量梯度提升算法（LightGBM）來預(yù)測膨潤土中放射性核素的有效擴散系數(shù),。通過日本原子能機構(gòu)的核素擴散數(shù)據(jù)庫和收集的實驗數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)建模,，結(jié)合多種相關(guān)物理量，如介觀參數(shù)（總孔隙度,、巖石容量因子和離子摩爾電導(dǎo)率）和微觀參數(shù)（離子半徑和蒙脫石堆疊數(shù)）,，構(gòu)建了一個包含微觀和介觀特征的核素擴散數(shù)據(jù)集，輸入?yún)?shù)包含膨潤土性質(zhì),、核素性質(zhì)和孔隙水性質(zhì)共計16個輸入?yún)?shù),，樣本數(shù)為287個。采用粒子群優(yōu)化（PSO）算法優(yōu)化LightGBM模型的超參數(shù),。為了驗證PSO-LightGBM模型的預(yù)測性能,，測試集采用貫穿擴散法測得了HCrO4-、I-和CoEDTA2-在壓實膨潤土中的擴散參數(shù),，包括有效擴散系數(shù)和有效孔隙率,，共計16個樣本數(shù)。PSO-Light GBM模型的預(yù)測精度> 0.89此外,，該模型采用Spearman相關(guān)性和Shapley分析技術(shù)發(fā)現(xiàn)壓實干密度,、水中的離子擴散系數(shù),、離子半徑和總孔隙度是16個輸入特征中的最重要的四個影響因素。部分依賴圖分析闡明了有效擴散系數(shù)與每個輸入特征之間的關(guān)系,，分析結(jié)果與實驗結(jié)果一致,，證明了該機器學(xué)習(xí)模型具備分析核素擴散規(guī)律和機理的能力。

　　本研究采用融合機器學(xué)習(xí)算法將膨潤土的微觀結(jié)構(gòu)與放射性核素擴散聯(lián)系起來,，提供了對擴散機制的全面解釋,。該研究成果為我國高放廢物地質(zhì)處置庫的安全評價提供了科學(xué)依據(jù)，具有重要的理論和實際應(yīng)用價值,。

DOI：https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.174363

　　通訊員：姚玲虹