ESTIMATION OF THE CONTENT OF LARGE COLLOIDS BY DYNAMIC LIGHT SCATTERING AT THE CHEMICAL ANALYSIS OF RIVER WATERS OF THE RUSSIAN FAR EAST

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Using the example of the rivers of the boreal zone of the Far East of the Russian Federation, it is shown that the dynamic light scattering (DLS) intensity is proportional to the content of large colloidal particles (0.05–1.0μm) in the filtrates obtained in the process of water preparation for chemical analysis. Accordingly, the DLS method can be used to characterize the content of large colloids in river waters, assess the efficiency of colloid separation from suspended particles, and control membrane clogging during filtration. A significant direct correlation was found between the DLS intensity of filtrates and the concentration of Fe, Al, and Ti in them in accordance with the maximum affinity of these metals to large colloids. This confirms the dependence of the DLS intensity of filtrates on the mass content of large colloids in them. A significant, but less strong relationship is observed with REEs, Th, and other hydrolysates (Zr, Hf, Sc, Ga), in the balance of which large colloids can also play a significant role in the river waters. The concentration of chemical elements for which dissolved forms of migration prevail (major cations, Li, Sr, Ba, Mo, U) or small colloidal forms (DOC, Cu) do not show any connection with the intensity of DLS in filtrates. Information on the content of large colloidal particles in filtrates, obtained by the DLS method, allows us to better understand the causes and scales of spatial and seasonal variability of the concentration of a number of hydrolysatrs (Fe, Al, Ti, REEs, Th, etc.) in river waters, as well as to control the possible influence of filtration artifacts on the results of chemical analysis of waters.

About the authors

V. M. Shulkin

Pacific Geographic Institute, Far-Eastern Branch, Russian Academy of Sciences

Email: shulkin@tigdvo.ru
Vladivostok, 690041 Russia

E. V. Elovskii

Far East Geological Institute, Far-Eastern Branch, Russian Academy of Sciences

Vladivostok, 690022 Russia

References

  1. Гордеев В.В., Лисицын А.П.Геохимическое взаимодействие пресноводной и морской гидросфер // Геология и геофизика. 2014. Т. 55. № 5–6. С. 721–744.
  2. Михайлик Т.А., Тищенко П.Я., Колтунов А.М., Тищенко П.П., Швецова М.Г.Влияние реки Раздольной на экологическое состояниевод Амурского залива (Японское море) // Вод. ресурсы. 2011. Т. 38. № 4. С. 474–484.
  3. РД 52.24.353-2012 Отбор проб поверхностных вод суши и очищенных сточных вод. М.: Росгидромет, ГХИ, 2012. 35 с
  4. Чудаева В.А.Миграция химических элементов в водах Дальнего Востока. Владивосток: Дальнаука, 2002. 391 с.
  5. Шестеркин В.П.Изменение химического состава вод Амура в период исторического наводнения в 2013 году // Вод. ресурсы. 2016. Т. 43. № 3. С. 287–296.
  6. Шулькин В.М., Богданова Н.Н., Еловский Е.В.Влияние кольматирования фильтров на определение концентрации истинно-растворенных и коллоидных форм миграции химических элементов в речных водах // Вод. ресурсы. 2022. Т. 49. № 1. С. 91–102. doi: 10.31857/S0321059622010163
  7. Anderson W., Kozak D., Coleman V.A., Jamting A.K., Trau M.A comparative study of submicron particle sizing platforms: Accuracy, precision and resolution analysis of polydisperse particle size distributions // J. of Colloid and Interface Sci. 2013. 405. P. 322–330.
  8. Cuss C.W., Donner M.W., Grant-Weaver I., Noernberg T., Pelletier R., Sinnatamby R.N., Shotyk W.Measuring the distribution of trace elements amongst dissolved colloidal species as a fingerprint for the contribution of tributaries to large boreal rivers // Sci. Total Environ. 2018. V. 642. P. 1242–1251.
  9. Filella M., Zhang J., Newman M.E., Buffle J.Analytical applications of photon correlation spectroscopy for size distribution measurements of natural colloidal suspensions: capabilities and limitations // Colloids Surfaces A: Physiсochem. Eng. Aspects. 1997. V. 120. P. 27–46.
  10. Filippov S.K., Khusnutdinov R., Murmiliuk A., Inam W., Zakharova L.Ya., Zhang H., Khutoryanskiy V.V.Dynamic light scattering and transmission electron microscopy in drug delivery: a roadmap for correct characterization of nanoparticles and interpretation of results // Mater. Horiz. 2023. 10. P. 5354–5370.
  11. Gaillardet J., Viers J., Dupre B.Trace elements in river waters. Surface and groundwater, weathering and soils. In:Treatise on geochemistry/ EdsH.D. Holland, K.K. Turekian. Oxford, UK: Elsevier-Pergamon, 2003. V. 5.Р. 225–272.
  12. Hirst C., Andersson P.S., Shaw S., Burke I.T., Kutscher L., Murphy M.J., Maximov T., Pokrovsky O.S., Morth M., Porcelli D.Characterization of Fe-bearing particles and colloids in the Lena River basin, NE Russia // Geochim. Cosmochim. Acta. 2017. 213. P. 553–573.
  13. Horowitz A.J., Lum K.R., Garbarino J.R., Hall G.E.M., Lemieux C., Demas C.R.Problems associated with using filtration to define dissolved trace element concentrations in natural water samples // Environ. Sci.Technol. 1996. V. 30. 954.
  14. Ilina S.M., Lapitsky S.A., Alekhin Y.V., Viers J., Benedetti M., Pokrovsky O.S.Speciation, size fractionation and transport of trace element in the continuum soil water–mire– lake– river–large oligotrophic lake of a subarctic watershed // Aquat. Geochem. 2016. 22 (1). P. 65–95.
  15. Ingri J., Widerlund A., Land M., Gustafsson O., Andersson P., Ohlander B.Temporal variations in the fractionation of the rare earth elements in a boreal river; the role of colloidal particles // Chem. Geol. 2000. 166. P. 23–45.
  16. Krickov I., Pokrovsky O.S., Manasypov R., Lim A., Shirokova L.S., Viers J.Colloidal transport of carbon and metals by western Siberian rivers during different seasons across a permafrost gradient // Geochim. Cosmochim. Acta.2019. 265. P. 221–241.
  17. Langevina D., Raspauda E., Mariota S.Towards reproducible measurement of nanoparticle size using dynamic light scattering: Important controls and considerations //NanoImpact. 2018. V. 10. P. 161–167.
  18. Morrison M., Benoit G.Filtration artifacts caused by overloading membrane filters // Environ. Sci. Technol. 2001. V. 35. P. 3774−3779.
  19. Pokrovsky O.S., Viers J., Shirokova L.S., Shevchenko V.P., Filipov A.S., Dupre B.Dissolved, suspended, and colloidal fluxes of organic carbon, major and trace elements in the Severnaya Dvina River and its tributary // Chem. Geol. 2010. 273. P. 136–149.
  20. Pokrovsky O.S., Manasypov R.M., Loiko S.V., Shirokova L.S.Organic and organo-mineral colloids in discontinuous permafrost zone // Geochim. Cosmochim. Acta. 2016. V. 188. P. 1–20.
  21. Pokrovsky O.S., Schott J.Iron colloids/organic matter associated transport of major and trace elements in small boreal rivers and their estuaries (NW Russia) // Chem. Geol. 2002. V. 190. P. 141–179.
  22. Shiller A.M.Syringe filtration methods for examining dissolved and colloidal trace element distributions in remote field locations // Environ. Sci. Technol. 2003. V. 37. P. 3953–3957.
  23. Shulkin V.M.The Use of Centrifugation for the Separation of Suspended and Colloidal Forms of Chemical Elements in the Analysis of River Waters: Possibilities and Limitations // Water Resour. 2024. V. 51. № 4. P. 550–561. doi: 10.1134/S0097807824700945
  24. Vasyukova E.V., Pokrovsky O.S., Viers J., Oliva P., Dupre B., Martin F., Candaudap F.Trace elements in organic and iron-rich surficial fluids of the boreal zone: Assessing colloidal forms via dialysis and ultrafiltration // Geochim. Cosmochim. Acta. 2010. 74. P. 449–468.
  25. Wilde F.D., Radtke D.B., Gibs Jacob, Iwatsubo R.T. Processing of water samples (ver. 2.2): U.S. Geological Survey Techniques of Water-Resources Investigations, 2004 with updates through 2009. Book 9. Chap. A5.http://pubs.water.usgs.gov/twri9A5(accessed: April 17, 2024)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».