使用光激发发射矩阵 (FEEM) 和并行因子分析 (PARAFAC) 识别工艺水中的油污
1Specialised Testing and Sustainable Energy Research Department, Eskom, RT&D, Johannesburg, South Africa
概括
这项研究开发了一种快速检测水中燃料油污染低度的方法,这对发电厂至关重要. 该技术使用光测量和建模来识别油,防止水处理中昂贵的膜损伤.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 分析化学 分析化学
- 水处理技术 水处理技术
背景情况:
- 燃料油被广泛用于南非发电,导致漏水进入水系统.
- 油污污染导致水处理厂的膜污染不可逆转,需要昂贵的更换.
- 埃斯科姆的发电厂在启动过程中消耗大量燃料油,增加了泄漏风险.
研究的目的:
- 开发一种快速分析方法,用于识别水溶性燃料油成分的低度.
- 为应对发电设施工艺水中石油污染的挑战.
- 创建一个可靠的检测系统,以防止对水处理基础设施的损害.
主要方法:
- 开发一种快速检测方法,用于原油燃料油的水溶性部分.
- 在各种工艺水矩阵中注入原油微分.
- 使用光激发发射矩阵 (FEEM) 使用HORIBA Aqualog光谱仪.
- 应用并行因素分析 (PARAFAC) 进行数据建模和组件识别.
主要成果:
- 一个由四个组成部分组成的PARAFAC模型成功地描述了数据,区分了石油和天然有机物.
- 该模型实现了90%的高分半验证匹配率.
- 线性回归证实了油成分的R2值为0.98,验证了该方法的准确性.
结论:
- 成功开发了一种快速的,定性通过/失败测试,以检测油污染.
- 该方法可以分析工艺水,以表明油含量超过破坏性值.
- 这有助于保护水处理基础设施免受昂贵的石油诱导污染.
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