Экология. Технические науки.

К.т.н. Филина Н. А.

Поволжский государственный технологический университет, Россия

Изучение сорбционных свойств древесных отходов

Поиск новых сорбентов для очистки поверхности водных объектов от нефтяных загрязнений является актуальной задачей. Древесина является дешевым сырьем для получения сорбентов, причем уникальным сорбентом является древесный активированный уголь.

Структура потребления углистой массы, по данным [3], характеризуется следующими показателями (%): производство пищевых продуктов 42,6; технологическое использование 38,0; охрана окружающей среды 10,0; очистка питьевой воды 4,7; производство медицинских препаратов 4,7.

В патенте на изобретение [2] приведены данные по экспериментам (табл. 1).

Таблица 1

Экспериментальные данные [2] по сорбции древесных опилок

Температура пиролиза древесной фракции , °С	Степень обугливания , %	Толщина нефтяной пленки , мм	Нефтеемкость сорбента , кг/кг	Содержание в нефтешламе, % мас.
				воды	нефти
25 105 150 200 250 300 350 400 600	0 0 2.18 3.88 6.68 13.90 16.24 18.43 24.27	7.13 5.83 4.92 4.69 8.85 2.23 3.87 9.10 2.46	2.47 2.63 2.85 3.00 3.24 3.70 4.28 5.13 6.52	16.94 12.97 10.46 9.71 9.46 9.34 9.42 9.03 8.38	59.12 63.08 66.29 67.72 69.19 71.37 73.43 76.13 79.44

По данным [2, 4] очистка водной поверхности от нефтяных загрязнений выполняется порошком в виде углистой массы. Она получается при карбонизации измельченных и подсушенных древесных отходов в интервале температур 300-350 ^oC в инертной среде до степени обугливания 13-16 %.

В интервале температур 200-300 ^oC емкость рассматриваемых поглотителей нефти составляет 3,0-3,7 кг/кг (табл.1). Нефтеемкость сорбентов 3,0-4,5 кг/кг можно рассматривать как экономически выгодную. Процесс поглощения нефти с поверхности воды сопровождается и водопоглощением исследуемых сорбентов. При этом степень обводненности нефтешлама с увеличением температуры обжига сорбентов при низкотемпературной карбонизации в сравнении с воздушно-сухим древесным опилом сначала резко снижается (в 1,74 раза при 200 ^oC) и затем изменяется незначительно [2].

Каждый фактор, приведенный в таблице 1 оценивается относительно самого себя по порядку предпочтения. Процесс установления предпорядка предпочтения среди значений фактора называется ранжированием. В таблице 2 приведено ранговое распределение значений факторов [4].

Таблица 2

Ранговое распределение значений факторов

Температура пиролиза древесной фракции , °С		Степень обугливания , %		Толщина нефтяной пленки , мм		Нефтеемкость сорбента , кг/кг		Содержание в нефтешламе, % мас.
								воды		нефти
0 1 2 3 4 5 6 7 8	25 105 150 200 250 300 350 400 600	0 0 1 2 3 4 5 6 7	0 0 2.18 3.88 6.68 13.9 16.24 18.43 24.27	6 5 4 3 7 0 2 8 1	7.13 5.83 4.92 4.69 8.85 2.23 3.87 9.1 2.46	8 7 6 5 4 3 2 1 0	2.47 2.63 2.85 3 3.24 3.7 4.28 5.13 6.52	0 1 2 3 4 6 5 7 8	16.94 12.97 10.46 9.71 9.46 9.34 9.42 9.03 8.38	8 7 6 5 4 3 2 1 0	59.12 63.08 66.29 67.72 69.19 71.37 73.43 76.13 79.44

Для ранжирования любой из приведенных факторов рассматривается как векторная величина, то есть такая физическая отличительная особенность, которая имеет четкое направление количественного изменения «чем больше, тем лучше».

В таблице 3 приведена корреляционная матрица, полученная после анализа бинарных отношений между всеми принятыми по исходным данным (табл. 1) переменным величинам.

Таблица 3

Корреляционная матрица факторных связей

Влияющие факторы	Зависимые факторы
	, °С	, %	, мм	, кг/кг	, % мас.	, % мас.
, °С	1	0,9949	нет	0,9973	0,9837	0,9985
, %	0,9759	1	нет	0,9929	0,9258	0,9738
, мм	0,9351	нет	1	0,8261	0,9912	0,9562
, кг/кг	0,9985	нет	нет	1	0,9998	0,9852
, % мас.	0,9876	нет	нет	0,9597	1	0,9770
, % мас.	0,9947	нет	нет	0,9997	0,9958	1

Из общего количества 36 клеток исключили 9 значений, т.к. нет зависимости между толщиной нефтяной пленки и температурой пиролиза древесной фракции, толщиной нефтяной пленки и степенью обугливания, толщиной нефтяной пленки и нефтеемкости сорбента, толщиной нефтяной пленки и содержанием в нефтешламе воды и нефти. Оставшиеся 27 трендовых закономерностей были вычислены в программе CurveExpert-1.3 в виде экспоненциального закона с порогом уровня адекватности выше 0,800.

В таблице 4 приведены факторы с коэффициентом корреляции при значениях от 0,900 и более, статистические модели имеют очень высокую достоверность. Эти модели пригодны для интерпретации технических экспериментов, а также для выработки эффективных экологических, экономических, технологических и технических мероприятий направленных на очистку водных поверхностей углистой массой [4]. Данные моделировали в программной среде Curve Expert 1.38 [1] (табл. 5).

Таблица 4

Бинарные отношения между факторами

№ модели	Уравнение факторной бинарной связи	Коэфф. корреляции
1		0,9998
2		0,9997
3		0,9985
4		0,9985
5		0,9973
6		0,9958
7		0,9949
8		0,9947
9		0,9929
10		0,9912

Модели 2, 3, 5, 6, 8, 9, 10, 12 состоят из двух частей. В модели 2, 3, 6, 8, 10, 12 первая составляющая формулы показывает, что процесс сорбции протекает по закону гибели, а вторая составляющая представляет собой биотехническое возбуждение значений фактора. Эти двухчленные уравнения содержит два устойчивых закона распределения. Первая составляющая является законом гибели, предложенный нами [4], в котором в отличие от закона Лапласа вводится интенсивность гибели (степень объясняющей переменной). Вторая составляющая является экспоненциальным законом. Причем первая составляющая является частным.

В модели 5, 9 и 13 первая составляющая является постоянным числом. Модель 1 имеет три составляющие. Причем все они положительно направлены, то есть увеличение нефтеемкости сорбента уменьшает содержание воды в нефтешламе. Изучив матрицу представленную в таблице 3 и бинарные отношения между факторами, представленными в таблице 4, отбросив все значения с доверием ниже 99 % можно оставить три факторные связи 1, 2, 6. Этим получается факторный треугольник, т.е. зависимость нефтеемкости сорбента от содержания в нефтешламе воды и нефти, и наоборот.

Был проведен процесс математического моделирования, т.е. произведена формулировка законов, связывающих основные объекты модели; адекватность модели; анализ математической модели и модернизация этой модели. Анализ математической модели позволяет проникнуть в сущность изучаемых явлений [4].

По статистическим моделям возможно дополнительное исследование добротности различных сценариев, т.е. детальное изучение зависимостей нефтеемкости сорбента от содержания воды и нефти и наоборот.

Выводы.

1. Установлено, что сорбционная способность опила, увеличивается с увеличением температуры обжига древесных отходов.

2. Установлены математические закономерности сорбционной способности древесных отходов в зависимости от содержания в нефтешламе воды и нефти показали, что нефтеемкость сорбентов 3,0 – 4,5 кг/кг можно рассматривать как экономически выгодную.

Литература:

1. Мазуркин П. М., Филонов А. С. Математическое моделирование. Идентификация однофакторных статистических закономерностей: учебное пособие - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2006. – 151с.

2. Пат. 2088725 Российская Федерация МПК6 E02B015/04 C09K003/32, Способ очистки водной поверхности от нефтяного загрязнения / Хасанов И.Ю.; Рогозин В.И.; Танатаров М.А.; Хасанов Р.Ю.; заявитель и патентообладатель Хасанов Ильмер Юсупович. - № 95112899/13; заявл. 07.24.95; опубл. 08.27.97

3. Будницкий Г.А., Матвеев В.С., Казаков М.Е. Получение и применение древесных активированных углей // Химические волокна: научно-технич. журн. / / 1993, № 5. С. 19-22.

4 Филина Н. А., Мазуркин П.М Нефтеемкость сорбента из углистой массы от содержания в нефтешламе воды и нефти// Успехи современного естествознания, научно-теоретический журнал. Академия Естествознания. – Москва. – 2011 - №6. - С. 34 – 38.