Кинетические кривые сорбции нефтепродуктов прокаленным сорбентом из золошлаковых отходов теплоэнергетики

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Выполнены экспериментальные исследования динамической сорбции модельных смесей, содержащих нефтепродукты. В качестве сорбента исследованы высушенные и прокаленные золошлаковые отходы, накопленные методом гидрозолоудаления на золоотвале Новочеркасской ГРЭС (г. Новочеркасск, Ростовская область, Россия). Навеска прокаленного сорбента для каждого модельного раствора являлась фиксированной и составляла 5,0 г. Модельные растворы пропускали через колонку, заполненную прокаленным сорбентом. На первом этапе проведены экспериментальные исследования по оптимизации расхода фильтрата в диапазоне от 0,05 до 2,5 дм3/мин с шагом 0,05 дм3/мин. Через колонку, содержащую 5 г прокаленного сорбента, пропускали модельные водные растворы c водородным показателем рН=7,5, содержащие по 100 мг/дм3 нефтепродуктов. Оптимальный расход фильтрата составил 0,1 дм3/мин при максимальной эффективности извлечения нефтепродуктов из раствора 84%. На втором этапе построены кинетические зависимости сорбционной емкости и концентрации нефтепродуктов в фильтрате. Для этого проведены экспериментальные исследования по насыщению сорбента нефтепродуктами путем пропускания порций модельного водного раствора, содержащего 10000 мг/дм3 по 0,05 дм3, через колонку, заполненную прокаленным сорбентом в количестве 5 г, с отбором фильтрата 0,1 дм3/мин. Максимальное значение сорбционной емкости составило 560 мг/г при эффективности извлечения нефтепродуктов из раствора 85%. На основе анализа результатов экспериментальных исследований предложен подход к математическому описанию кинетики сорбции нефтепродуктов. Вычисление концентрации нефтепродуктов в фильтрате разбито на два этапа. На первом этапе повышение концентрации нефтепродуктов в фильтрате происходит при насыщении сорбента нефтепродуктами до максимального значения сорбционной емкости, на втором - при максимальном значении сорбционной емкости. Приведены уравнения кинетики для расчета сорбционной емкости и концентрации нефтепродуктов в фильтрате. Получено хорошее качественное согласование экспериментальных и расчетных данных.

Об авторах

Т. Г. Короткова

Кубанский государственный технологический университет

Email: korotkova1964@mail.ru

С. А. Бушумов

Кубанский государственный технологический университет

Email: bushumov@list.ru

Список литературы

  1. Черенцова А.А., Олесик С.М. Оценка золошлаковых отходов как источник загрязнения окружающей среды и как источник вторичного сырья // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2013. N S3. С. 230-243.
  2. Подгорецкий Г.С., Горбунов В.Г., Агапов Е.А., Ерохов Т.В., Козлова О.Н. Проблемы и перспективы утилизации золошлаковых отходов ТЭЦ. Часть 1 // Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. 2018. Т. 61. N 6. С. 439-446. https://doi.org/10.17073/0368-0797-2018-6-439-446.
  3. Korotkova T.G., Bushumov S.A., Ksandopulo S.Yu., Istoshina N.Yu. Determination of the hazard class of ash-and-slag from a thermal power plant accumulated on ash dumps under the scheme hydraulic ash removal // International Journal of Mechanical Engineering and Technology. 2018. Vol. 9, no. 10. P. 715-723.
  4. Черенцова А.А. Эколого-технологическая оценка состава и свойств золошлаковых отходов (на примере Хабаровской ТЭЦ-3) // Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки. 2014. Т. 19. N 5. С. 1733-1736.
  5. Gorme J.B., Maniquiz M.C., Kim S.S., Son Y.G., Kim Y.-T., Kim L.-H. Characterization of bottom ash as an adsorbent of lead from aqueous solutions // Environmental Engineering Research. 2010. Vol. 15, no. 4. P. 207-213. https://doi.org/10.4491/eer.2010.15.4.207.
  6. Pranoto, Martini T., Sunardi B.M.W., Anandita E.P. Optimization of the use of fly ash and natural zeolite activated as composite for an adsorbent of lead heavy metal (Pb) // Materials Science and Engineering. 2019. Vol. 578. P. 012022. https://doi.org/10.1088/1757-899x/578/1/012022.
  7. Agarwal A.K., Kadu M.S., Pandhurnekar C.P., Muthreja I.L. Kinetics study on the adsorption of Ni2+ ions onto fly ash // Journal of Chemical Technology and Metallurgy. 2015. Vol. 50, no. 5. P. 601-605.
  8. Liu Y., Chen Q., Singh R.P. Low-cost RSAC and adsorption characteristics in the removal of copper ions from wastewater // Applied Sciences. 2022. Vol. 12, no. 11. P. 5612. https://doi.org/10.3390/app12115612.
  9. Pizarro J., Castillo X., Jara S., Ortiz C., Navarro P., Cid H., et al. Adsorption of Cu2+ on coal fly ash modified with functionalized mesoporous silica // Fuel. 2015. Vol. 156. P. 96-102. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2015.04.030.
  10. Kirk D.W., Jia C.Q., Yan J., Torrenueva A.L. Wastewater remediation using coal ash // Journal of Material Cycles and Waste Management. 2003. Vol. 5, no. 1. P. 0005-0008. https://doi.org/10.1007/s101630300001.
  11. Arun A., Varunnraj D., Sutharsan T., Bhoopesh T., Rajan M.S. Domestic wastewater treatment using fly ash // International Journal of Research in Engineering, Science and Management. 2021. Vol. 4, no. 5. P. 184-186.
  12. Ganapathy C., Nivetha K., Kumar K.O., Pratheep T. Wastewater treatment using fly ash // International Research Journal of Engineering and Technology. 2018. Vol. 5, no. 2. P. 680-683.
  13. Nguyen K.D., My Q.N.V., Kim A.P.T., Tran P.T., Kim D.H.T., Kim O.L.T. Coal fly ash-slag and slag-based geopolymer as an absorbent for the removal of methylene blue in wastewater // Science & Technology Development Journal. 2022. Vol. 25, no. 1. P. 2215-2223. https://doi.org/10.32508/stdj.v25i1.3421.
  14. Mohan D., Singh K.P., Singh G., Kumar K. Removal of dyes from wastewater using flyash, a low-cost adsorbent // Industrial & Engineering Chemistry Research. 2002. Vol. 41, no. 15. P. 3688-3695. https://doi.org/10.1021/ie010667+.
  15. Николаева Л.А., Лаптев А.Г., Исхакова Р.Я. Повышение эффективности биологической очистки сточных вод на предприятиях химической промышленности // Водные ресурсы. 2018. Т. 45. N 2. С. 196-202. https://doi.org/10.7868/S0321059618020098.
  16. Singh P., Tripathi P., Chauhan S., Mishra A. Domestic waste water treatment using fly ash alone or in combined form // Journal of Electrical and Electronics Engineering. 2016. Vol. 11, no. 3. P. 34-39. https://doi.org/10.9790/1676-1103033439.
  17. Saravanakumar P., Gopalakrishnan P., Sivakamidevi M., Archana E.S. Domestic wastewater treatment using flyash as adsorbent // International Journal of Engineering and Advanced Technology. 2019. Vol. 8, no. 5. P. 1465-1468.
  18. Wang J., Guo X. Adsorption kinetic models: physical meanings, applications, and solving methods // Journal of Hazardous Materials. 2020. Vol. 390. P. 122156. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2020.122156.
  19. Смирнов А.Д. Сорбционная очистка воды. Л.: Химия, 1982. 168 с.
  20. Bushumov S.A., Korotkova T.G. Determination of physical and chemical properties of the modified sorbent from ash-and-slag waste accumulated on ash dumps by hydraulic ash removal // Rasayan Journal of Chemistry. 2020. Vol. 13, no. 3. P. 1619-1626. https://doi.org/10.31788/RJC.2020.1335454.
  21. Korotkova T.G., Bushumov S.A., Ksandopulo S.Yu., Solonnikova N.V. Studying the efficiency of treatment model mixtures of petroleum products with the modified sorbent made of ash-and-slag during dynamic sorption // Journal of Ecological Engineering. 2019. Vol. 20, no. 11. P. 202-209. https://doi.org/10.12911/22998993/113582.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».