Определение источника разлива мазута методом ГХ-МС

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

Методом газовой хромато-масс-спектрометрии с ионизацией электронами изучен состав углеводородов различного строения в образцах мазута, попавших в окружающую среду в результате аварии в Керченском проливе в 2024 г. Установлено, что контакт с окружающей средой приводит к изме-нению соотношений в них алканов, пристана и фитана. В то же время относительное содержание высокомолекулярных ароматических соединений (дибензотиофенов, фенантренов и хризенов), а также реликтовых углеводородов остается практически неизменным. Это позволяет рассчитывать индексы, отражающие соотношения данных соединений, и на основании их сравнения выявлять происхождение загрязнений. Предложенный подход апробирован на серии образцов, как собранных в акватории Черного моря, так и полученных непосредственно на нефтеперерабатывающих заводах. Показано, что его применение дает возможность дифференцировать загрязнения, связанные с аварийным разливом мазута в Керченском проливе в 2024 г., от загрязнений, возникших в результате других техногенных аварий.

Авторлар туралы

M. Zimens

Institute of Oil Chemistry named after A.V. Topchiev RAS

Moscow, 119991 Russia

N. Polovkov

Institute of Oil Chemistry named after A.V. Topchiev RAS

Moscow, 119991 Russia

V. Zolotareva

Institute of Oil Chemistry named after A.V. Topchiev RAS

Moscow, 119991 Russia

A. Pantserny

LLC «Engineering Center «Kronshtadt»

Kronshtadt, 197760 Russia

A. Kanatyeva

Institute of Oil Chemistry named after A.V. Topchiev RAS

Moscow, 119991 Russia

R. Borisov

Institute of Oil Chemistry named after A.V. Topchiev RAS

Email: borisov@ips.ac.ru
Moscow, 119991 Russia

Әдебиет тізімі

  1. Bentz A.P. Oil spill identification // Anal.Chem. 1976. V. 48. № 6. P. 454A-472a. https://doi.org/10.1021/ac60370a028
  2. Mason R.P., Kerley G.I.H. Identification of spilledoils by fluorescence spectroscopy // Oil Chem. Pollut. 1988. V.4. № 1. P. 57–70. https://doi.org/10.1016/S0269-8579(88)80010-8
  3. Lobão M.M., Cardoso J.N.,Mello M.R., Brooks P.W., Lopes C.C., Lopes R.S.C. Identification ofsource of a marine oil-spill using geochemical and chemometric techniques// Mar. Pollut. Bull. 2010. V. 60. № 12. P. 2263–2274. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2010.08.008
  4. WangZ., Fingas M., Page D.S. Oilspill identification // J. Chromatogr. A. 1999. V. 843. № 1‒2. P. 369–411. https://doi.org/10.1016/S0021-9673(99)00120-X
  5. Hernández-Guzmán F.A.,Macías-Zamora J.V.,Ramírez-Álvarez N.,Quezada-Hernández C., Ortiz-López R. Source identification of n-alkanes and isoprenoidsusing diagnostic ratios and carbon isotopic composition on crude oilsand surface waters from the Gulf of Mexico // Environ.Monit. Assess. 2021. V. 193. № 10.ID 633. https://doi.org/10.1007/s10661-021-09440-0
  6. Das N., Chandran P. Microbial degradation of petroleum hydrocarbon contaminants: anoverview // Biotechnol. Res. Int. 2011. V. 2011. ID 941810. https://doi.org/10.4061/2011/941810
  7. Borisov R.S., Kulikova L.N., Zaikin V.G. Mass spectrometry inpetroleum chemistry (petroleomics) (Review) // Petrol. Chemistry. 2019. V.59. № 10. P. 1055–1076. https://doi.org/10.1134/S0965544119100025
  8. Бродский Е.С., ШелепчиковА.А.,КалинкевичГ.А., Мир-Кадырова Е.Я.,ЖильниковВ.Г. Определение состава тяжелыхи остаточных нефтепродуктов с помощью газовой хроматографии/масс-спектрометрии // Нефтехимия. 2014.Т. 54. № 1. С. 29–37. https://doi.org/10.7868/S002824211401002X [BrodskiiE.S., Shelepchikov A.A., Kalinkevich G.A., Mir-KadyrovaE.Ya., Zhil’nikov V.G. Typeanalysis of petroleum heavy distillates and residua by gas chromatography/massspectrometry // Petrol. Chemistry. 2014. V. 54. № 1. P. 28–36. https://doi.org/10.1134/S0965544114010022]
  9. Смирнов М.Б., Фадеева Н.П.,Ванюкова Н.А. Дифференциация нефтей Татарстана по составу моноароматических стеранов// Геохимия. 2021. Т. 66. № 5. С. 436–449. https://doi.org/10.31857/S0016752521050071
  10. Wang Z., Fingas M.F. Development of oilhydrocarbon fingerprinting and identification techniques // Mar. Pollut. Bull. 2003.V. 47. № 9‒12. P. 423–452. https://doi.org/10.1016/S0025-326X(03)00215-7
  11. Bastos L.P.H., DaCosta Cavalcante D., Alferes C.L.F., Da SilvaD.B.N., De OliveiraFerreira L., Rodrigues R., Pereira E. Fingerprinting an oilspill event (August of 2021) in the oceanic Fernando deNoronha archipelago using biomarkers and stable carbon isotopes // Mar.Pollut. Bull. 2022. V. 185. Pt. A.ID 114316. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2022.114316
  12. John G.F., Nelson R.K., Nishi R., Radović J.R., Reddy C.M. Chemical fingerprinting and weathering assessment of Sanchi oil tanker spillresidues that impacted the southern Japanese islands // Mar. Pollut.Bull. 2025. V. 216. ID1 17995. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2025.117995
  13. Oil Spill Identification—Waterborne petroleum and petroleum products. Part 2: Analytical methodologyand interpretation of results based on GC-FID and GC–MS lowresolution analyses. Technical Report, PD CEN/TR15522–2:2012.
  14. Bayona J.M., Domínguez C.,Albaigés J. Analytical developments for il spill fingerprinting //Trends Environ. Anal. Chem. 2015. V. 5.P. 26–34. https://doi.org/10.1016/j.teac.2015.01.004
  15. Chua C.C., Brunswick P., Kwok H., YanJ., Cuthbertson D.,van Aggelen G., Helbing C.C., Shang D. Enhanced analysis ofweathered crude oils by gas chromatography-flame ionization detection, gas chromatography-massspectrometry diagnostic ratios, and multivariate statistics // J. Chromatogr. A.2020. V. 1634. ID 461689. https://doi.org/10.1016/j.chroma.2020.461689
  16. Yunker M.B., Macdonald R.W.,Vingarzan R., Mitchell R.H., GoyetteD., SylvestreS.PAHs inthe Fraser River basin: a critical appraisal of PAH ratiosas indicators of PAH source and composition // Organic Geochemistry.2002. V. 33. № 4. P. 489–515. https://doi.org/10.1016/S0146-6380(02)00002-5

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Russian Academy of Sciences, 2025

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».