本发明涉及环境工程，特别是涉及一种光能驱动电动重金属污染土壤修复方法。
背景技术：
1、在环境工程领域，土壤重金属污染问题一直是全球关注的焦点。土壤中的重金属如铅、镉、汞和铬等，不仅对农作物生长造成负面影响，还可能通过食物链对人类健康构成威胁。现有的土壤修复技术，包括物理修复、化学修复和生物修复等方法，虽然在一定程度上能够处理土壤中的重金属问题，但它们往往存在成本高、周期长、效率低或可能引入新的污染等问题。
2、在实现本发明实施例过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题或缺陷：传统的土壤修复技术往往需要大量的人力物力投入，且在处理过程中可能会对土壤的自然结构和生态系统造成破坏。此外，某些化学修复方法可能会引入新的化学污染物，而生物修复方法则受限于微生物的生长条件和重金属的生物有效性。因此，开发一种高效、环保且成本效益高的土壤修复技术，已成为当前环境工程领域亟待解决的技术难题。
技术实现思路
1、本发明提供了一种光能驱动电动重金属污染土壤修复方法，包括：
2、s11，基于待修复土壤的重金属含量和土壤特性，获取土壤中重金属的分布数据和土壤理化参数；
3、s12，基于所述土壤中重金属的分布数据和土壤理化参数，采用光能驱动电动技术对土壤中重金属的迁移和转化过程进行模拟，得到重金属迁移转化的模拟数据；
4、s13，将所述得到的模拟数据与实际土壤修复效果进行比较，优化光能驱动电动技术参数，完成重金属污染土壤修复方法的确定。
5、进一步地，所述方法包括：
6、将所述土壤中重金属的迁移转化参数构成一个解集；所述解集包括光能驱动解元和电动解元；通过以下步骤得到所述参数最优解：
7、s21、初始化光能驱动电动算法配置参数，并基于配置参数生成初始解集；其中，所述解集包括光能驱动解元构成的光能驱动集合和电动解元构成的电动集合；
8、s22、基于当前解集中每个解元的具体值，计算每个解元的当前适应度值，并得到当前最优解元；其中，当前最优解元为当前解集中适应度值最高的解元；
9、s23、基于每个解元的当前适应度值，更新光能驱动解元和电动解元的状态，进而进行当前解集的解元优化，并更新优化后的解集，得到新解集；
10、s24、判断是否达到终止条件，若达到，则根据当前最优解元得到的土壤中重金属迁移转化参数的具体值作为参数最优解；否则，将新解集作为下一迭代的解集，重复执行步骤s22至s24。
11、进一步地，所述光能驱动电动算法配置参数包括集合中解元数量、土壤特性分割矩阵、光能驱动解元与电动解元的初始比例、土壤中重金属迁移转化参数的范围；通过以下方式生成初始解集：
12、基于所述集合中解元数量和光能驱动解元与电动解元的初始比例，得到初始的光能驱动解元数量和电动解元数量；
13、基于所述分割矩阵将土壤特性可行域分割，得到各分域，并基于初始的光能驱动解元数量确定各分域中的光能驱动解元数量，在各分域随机生成相应数量的光能驱动解元；并在可行域内随机生成所述初始的电动解元数量的电动解元，完成初始解集的生成；
14、其中，可行域为以重金属迁移转化参数为方向并根据其范围确定的空间，分割矩阵为土壤特性可行域三个方向的分割数量构成的矩阵。
15、进一步地，通过以下方式生成新解集：
16、基于每个解元的当前适应度值，更新光能驱动解元历史最优状态和电动解元历史最优状态，进而更新每一光能驱动解元和电动解元的状态；
17、基于更新后每一光能驱动解元和电动解元的状态，进行当前解集的解元优化，再将优化后得到的解集进行更新，得到更新后解集；
18、将所述更新后解集合并得到新解集。
19、进一步地，通过以下方式更新光能驱动解元历史最优状态和电动解元历史最优状态：
20、将每一光能驱动解元的当前适应度值与其相应的历史最优适应度值进行比较，若当前适应度值更优，则将相应的光能驱动解元历史最优适应度值更新为该光能驱动解元的当前适应度值，并将相应的光能驱动解元历史最优状态更新为该光能驱动解元的当前状态；
21、基于每一电动解元的当前适应度值，得到当前电动解元中的当前最优电动解元，将当前最优电动解元的适应度值与集合历史全局最优适应度值进行比较，若当前最优电动解元的适应度值更优，则将集合历史全局最优适应度值更新为当前最优电动解元的适应度值，并将集合历史全局最优状态更新为当前最优电动解元的当前状态。
22、
23、
24、进一步地，所述光能驱动电动算法配置参数还包括光能驱动解元和电动解元的速度界限、学习因子、速度惯性权重、初始速度和位置；通过以下方式更新每一光能驱动解元和电动解元的速度和位置：
25、式中，和分别为在t次迭代时第i个光能驱动解元或电动解元的速度；为在t次迭代时第i个解元的历史最优位置，gbestt为在t次迭代时解集历史全局最优位置，和为在t次迭代时第i个解元的位置和t+1次迭代时的位置，w为速度惯性权重，c1和c2为第一、第二虚席因子，r1和r2为第一、第二随机数。
26、进一步地，所述光能驱动电动算法配置参数还包括解集最小解元数；通过以下方式进行当前解集的解元优化：
27、判断当前解集中光能驱动解元数量是否小于所述解集最小解元数，若是，则将所有光能驱动解元转换为电动解元；否则，判断每一光能驱动解元是否越出其所在分域边界，若是，则将相应的光能驱动解元转换为电动解元。
28、进一步地，所述光能驱动电动算法配置参数还包括选择概率、交叉概率和变异概率；通过以下方式将优化后得到的解集进行更新：
29、基于当前解集中每一电动解元的适应度和所述选择概率，对电动解元进行选择；
30、将选择的电动解元依据交叉概率和变异概率进行交叉和变异，得到新的电动解元；
31、将选择的电动解元与新的电动解元合并得到更新后的解集。
32、进一步地，通过以下方式计算解元的适应度值：
33、基于解元中土壤中重金属迁移转化参数的具体值和所述土壤理化参数，利用相容关系得到相应解元对应的土壤修复效果参数值；
34、基于得到的土壤修复效果参数值，通过光能驱动电动土壤修复模型仿真得到土壤中重金属迁移转化的仿真数据；
35、基于所述土壤中重金属的分布数据和仿真数据，计算解元的适应度值。
36、进一步地，所述解元的适应度值表示为：
37、
38、式中，n为采样点总个数，ei和si为土壤中重金属的分布数据和仿真数据在第i个采样点的数值。
39、根据本发明的上述实施例至少具有以下有益效果：本发明通过模拟土壤中重金属的迁移和转化过程，能够精确地预测和控制修复过程中的关键参数，从而提高土壤修复的效率和准确性。与传统的修复技术相比，本发明利用光能和电驱动技术，可以减少对化学试剂的依赖，降低修复成本，并且可以减少可能产生的二次污染风险。此外，本发明通过优化算法参数，能够实现对土壤中重金属的高效迁移和转化，缩短了修复周期，加快土壤恢复的速度。进一步地，本发明的修复方法还具有高度的适应性和灵活性。通过对土壤特性和重金属含量的详细分析，该方法能够为不同类型的土壤和重金属污染情况提供定制化的解决方案。这种方法不仅适用于小规模的土壤修复项目，也适用于大规模的土壤修复工程。通过持续的参数优化和算法迭代，本发明能够不断适应新的土壤条件和修复需求，确保土壤修复效果的稳定性和长期性。本发明可以为环境治理提供一种新的、更为有效的途径，有助于实现土壤资源的可持续利用和生态环境的改善。
1.一种光能驱动电动重金属污染土壤修复方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种光能驱动电动重金属污染土壤修复方法，其特征在于，所述方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种光能驱动电动重金属污染土壤修复方法，其特征在于，所述光能驱动电动算法配置参数包括集合中解元数量、土壤特性分割矩阵、光能驱动解元与电动解元的初始比例、土壤中重金属迁移转化参数的范围；通过以下方式生成初始解集：
4.根据权利要求3所述的一种光能驱动电动重金属污染土壤修复方法，其特征在于，通过以下方式生成新解集：
5.根据权利要求4所述的一种光能驱动电动重金属污染土壤修复方法，其特征在于，通过以下方式更新光能驱动解元历史最优状态和电动解元历史最优状态：
6.根据权利要求4所述的一种光能驱动电动重金属污染土壤修复方法，其特征在于，所述光能驱动电动算法配置参数还包括光能驱动解元和电动解元的速度界限、学习因子、速度惯性权重、初始速度和位置；通过以下方式更新每一光能驱动解元和电动解元的速度和位置：
7.根据权利要求4所述的一种光能驱动电动重金属污染土壤修复方法，其特征在于，所述光能驱动电动算法配置参数还包括解集最小解元数；通过以下方式进行当前解集的解元优化：
8.根据权利要求4所述的一种光能驱动电动重金属污染土壤修复方法，其特征在于，所述光能驱动电动算法配置参数还包括选择概率、交叉概率和变异概率；通过以下方式将优化后得到的解集进行更新：
9.根据权利要求1所述的一种光能驱动电动重金属污染土壤修复方法，其特征在于，通过以下方式计算解元的适应度值：
10.根据权利要求8所述的一种光能驱动电动重金属污染土壤修复方法，其特征在于，所述解元的适应度值表示为：
