Quantitative chemical analysis of water in the application of membrane fi ltration

封面

如何引用文章

全文:

详细

Water pollution poses a danger to human health and, as a result, there is a need to identify ways to clean it. In this study, a quantitative chemical analysis of water taken from the well and after its passage through membrane purifi cation (reverse osmosis method) was carried out in the period from 2019 to 2023. The research area is Moscow, Moskovsky settlement. The following physico-chemical characteristics were determined: odor, color, turbidity, pH, total hardness, permanganate oxidizability, mass concentration of ammonium ions, total iron (Fe2+ and Fe3+), nitrates, nitrites, manganese, fl uorides, chlorides, dry residue, sulfates, anionic surfactants, petroleum products. The results obtained have shown the eff ectiveness of the use of membrane water purifi cation. The color has decreased. The turbidity, which exceeded the normative indicators (7.7), became within the normal range – 2.1. The values of the dry residue and premanganate oxidizability did not change signifi cantly, their values were within acceptable values in the initial water samples. The high iron content exceeding the MPC decreased to acceptable values (from 0.882 to 0.188 mg/dm3 on average during the study period at a MPC of 0.3 mg/dm3 ). The method allows to reduce the increased content of manganese (from 0.19 to 0.03 mg/dm3 at MPC 0.1 mg/dm3 ) and petroleum products (from 0.16 to 0.06 mg/dm3 at MPC 0.1 mg/dm3 ), as well as ions NH4+, NO3-, NO2-, F- , Cl- , SO4 2- and surfactants.

作者简介

Olga Chernikova

ФКОУ ВО Академия права и управления Федеральной службы исполнения наказаний

ORCID iD: 0000-0002-4907-8760
Scopus 作者 ID: 57202494175
Researcher ID: AAG-9463-2019
Г. Рязань, ул. Сенная, д.1

Konstantin Em

Рязанский государственный агротехнологический университет имени П. А. Костычева

ORCID iD: 0009-0002-6484-8716
Рязанская обл., г. Рязань, ул. Костычева, д. 1

Aleksander Novikov

Рязанский государственный агротехнологический университет имени П. А. Костычева

ORCID iD: 0009-0005-5640-9141
SPIN 代码: 2960-4064
Рязанская обл., г. Рязань, ул. Костычева, д. 1

参考

  1. Мареев И. А. Качество питьевой воды как глобальная экологическая проблема // Молодой ученый. 2020. № 50 (340). С. 402–403. URL: https://moluch.ru/archive/34076555 (дата обращения: 17.08.2024).
  2. Зайцева Н. В., Сбоев А. С., Клейн С. В., Вековшинина С. А. Качество питьевой воды: факторы риска для здоровья населения и эффективность контрольно-надзорной деятельности Роспотребнадзора // Анализ риска здоровью. 2019. № 2. С. 44–55. https://doi.org/10.21668/health.risk/2019.2.05
  3. Пономарева Д. Н., Тимшина Д. И., Рязанова Е. А. Оценка качества воды источников централизованного питьевого водоснабжения в Кировской области // Международный студенческий научный вестник. 2020. № 5. URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=20294 (дата обращения: 17.08.2024).
  4. Васильева М. В., Натарова А. А. Оценка качества централизованного питьевого водоснабжения в Воронежской области // Биологические науки. 2016. № 7. С. 29–33.
  5. Шабанова С. В., Баширов В. Д., Сагитов Р. Ф., Смирнов В. Г., Голофаева А., Сердюкова Е., Угленков А. Исследование качества питьевой воды г. Оренбурга по некоторым химическим показателям // Международный журнал экспериментального образования. 2014. № 8, ч. 2. С. 70–74.
  6. Ezugbe E., Rathilal S. Membrane technologies in wastewater treatment: A review // Membranes. 2020. Vol. 10, № 5. P. 89. https://doi.org/10.3390/membranes10050089
  7. Bera S. P., Godhaniya M., Kothari C. Emerging and advanced membrane technology for wastewater treatment: A review // J. Basic. Microbiol. 2022. Vol. 62, № 3-4. Р. 245–259. https://doi.org/10.1002/jobm.202100259
  8. Jafarinejad S. Forward osmosis membrane technology for nutrient removal/recovery from wastewater: Recent advances, proposed designs, and future directions // Chemosphere. 2021. Vol. 263. Article number 128116. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2020.128116
  9. Хорохорина И. В., Козачек А. В., Сухова А. О., Филимонова О. С., Долгова О. В., Лазарев С. И. Экологические мембранные технологии в водоочистке и водоподготовке : учебное пособие. Тамбов : Издательский центр ФГБОУ ВО «ТГТУ», 2023. 145 с.
  10. Шуленина З. М., Багров В. В. Вода техногенная. Проблемы, технологии, ресурсная ценность. М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2015. 401 с.
  11. Первов А. Г., Андрианов А. П., Ефремов Р. В., Козлова Ю. В. Новые тенденции в разработке современных нанофильтрационных систем для подготовки питьевой воды высокого качества : обзор // Мембраны. Серия Критические технологии. 2005. Т. 1, № 25. С. 18–34.
  12. Бурак Л. Ч., Писарик М. И. Эффективность очистки воды мембранной фильтрацией // Научное обозрение. Технические науки. 2023. № 1. С. 37–43. https://doi.org/10.17513/srts.1425
  13. Свитцов А. А. Мембранные технологии в России // The Chemical Journal. Химический журнал. 2010. № 10. Р. 22–26.
  14. Kilgus M., Gepert V., Dinges N., Merten C., Eigenberger G., Schiestel T. Palladium coated ceramic hollow fibre membranes for hydrogen separation // Desalination. 2006. Vol. 200, iss. 1–3. Р. 95–96.
  15. ГОСТ Р 57164-2016 «Вода питьевая. Методы определения запаха, вкуса и мутности». М. : Стандартинформ, 2019. 18 с.
  16. ПНД Ф 14.1:2:4.207-04. Количественный химический анализ вод «Методика выполнения измерений цветности питьевых, природных и сточных вод фотометрическим методом». ФГУ «ФЦАМ МПР России», 2004. URL: https://gostassistent.ru/doc/cc3bc506-ce14-4dce-98f5-cdcdfd3801b7
  17. ПНД Ф 14.1:2:3:4.213-05. Количественный химический анализ вод «Методика измерений мутности проб питьевых, природных поверхностных, природных подземных и сточных вод турбидиметрическим методом по каолину и по формазину». ФГБУ «ФЦАО», 2019. URL: https://gostassistent.ru/doc/89e8bb2c-a767-4e45-b542-0219e41ee579
  18. ПНД Ф 14.1:2:3:4.121-97. Количественный химический анализ вод «Методика измерений рН проб вод потенциометрическим методом». ФГБУ «ФЦАО», 2016. URL: https://gostassistent.ru/doc/1ac57a48-649b-45a2-af98-1fde3b1b254b
  19. ГОСТ 31954-2012 «Вода питьевая. Методы определения жесткости». М. : Стандратинформ, 2018. 18 с.
  20. ПНД Ф 14.1:2:4.154-99 Количественный химический анализ вод «Методика измерений перманганатной окисляемости в пробах питьевых, природных и сточных вод титриметрическим методом». ФБУ «ФЦАО», 2012. URL: https://gostassistent.ru/doc/7ffa2364-44d6-45bd-a295-222848f49a69
  21. ГОСТ 33045-2014 «Вода. Методы определения азотсодержащих веществ». М. : Стандартинформ, 2019. 20 с.
  22. ПНД Ф 14.1:2:4.50-96 Количественный химический анализ вод «Методика измерений массовой концентрации общего железа в питьевых, поверхностных и сточных водах фотометрическим методом с сульфосалициловой кислотой». ФГБУ «ФЦАО», 2019. URL: https://gostassistent.ru/doc/4f84d71d-91d6-4e13-bdde-517fc8bdd4f2
  23. ПНД Ф 14.1:2:4.4-95 Количественный химический анализ вод «Методика измерений массовой концентрации нитрат-ионов в питьевых, поверхностных и сточных водах фотометрическим методом с салициловой кислотой». ФБУ «ФЦАО», 2019. URL: https://gostassistent.ru/doc/04554e2e-4f1c-4aea-bf34-c1a7c1847e7e
  24. ПНД Ф 14.1:2:4.3-95 Количественный химический анализ вод «Методика измерений массовой концентрации нитрит-ионов в питьевых, поверхностных и сточных водах фотометрическим методом с реактивом Грисса». ФБУ «ФЦАО», 2011. URL: https://gostassistent.ru/doc/e35687b8-cd26-47b4-b031-b848f15e5290
  25. ПНД Ф 14.1:2:4.214-06 Количественный химический анализ вод «Методика измерений массовых концентраций железа, кадмия, кобальта, марганца, никеля, меди, цинка, хрома и свинца в питьевых, поверхностных и сточных водах методом пламенной атомно-абсорбционной спектрометрии». ФБУ «ФЦАО», 2011. URL: https://gostassistent.ru/doc/bb2ada6d-ae47-42ee-808e-60c9f72689d0
  26. ГОСТ 4386-89 «Вода питьевая. Методы определения массовой концентрации фторидов». М. : Издательство стандартов, 1990. 11 с.
  27. ГОСТ 4245-72 «Вода питьевая. Методы определения содержания хлоридов». М. : Издательство стандартов, 1976. 6 с.
  28. ПНД Ф 14.1:2.114-97 Количественный химический анализ вод «Методика выполнения измерений массовой концентрации сухого остатка в пробах природных и очищенных сточных вод гравиметрическим методом». ФГУ «ФЦАО, 2004. URL: https://gostassistent.ru/doc/aacfc642-81e9-4bf1-90b1-924e9e0f1953
  29. ГОСТ 31940-2012 «Вода питьевая. Методы определения содержания сульфатов». М. : Стандартинформ, 2019. 20 с.
  30. ПНД Ф 14.1:2:4.158-2000 Количественный химический анализ вод. «Методика выполнения измерений массовой концентрации анионных поверхностно-активных веществ (АПАВ) в пробах природной, питьевой и сточной воды флуориметрическим методом на анализаторе жидкости «Флюорат-02». ФБУ «ФЦАО», 2004. URL: https://files.stroyinf.ru/Data2/1/4293808/4293808613.htm
  31. ПНД Ф 14.1:2:4.128-98 Количественный химический анализ вод «Методика измерений массовой концентрации нефтепродуктов в пробах природных, питьевых, сточных вод флуориметрическим методом на анализаторе жидкости «Флюорат-02» (М 01-05-2012)». ФБУ «ФЦАО», 2018. URL: https://gostassistent.ru/doc/27e13e29-2e37-41ed-8e0d-7910f783686a
  32. ГОСТ Р 59024-2020 «Вода. Общие требования к отбору проб». М. : Российский институт стандартизации, 2023. 40 с.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

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».