Характеристика нефтепродуктов в донных отложениях оз. Пясино методом ГХ/МС

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Обычно применяемые интегральные методы определения нефтепродуктов, такие как гравиметрический, ИК-фотометрический, флуоресцентный, не учитывают природу определяемых соединений и вклад биогенных углеводородов, для суждения о которых необходим более детальный анализ, который можно осуществить методом ГХ/МС. Для нефтепродуктов в донных отложениях оз. Пясино характерно наличие н-алканов со значительным преобладанием н-алкана С17 и небольшим преобладанием н-С12, н-С14, н-С16 и н-С18, свидетельствующими о вкладе микроорганизмов и водорослей, а также с преобладанием С23, С25, С27, С29, С31, обусловленным вкладом наземных высших растений. На хроматограмме имеются два максимума неразделенных соединений в областях С10–С21 и С22–С33. Нефтепродукты в них представляют собой смесь алканов, циклоалканов с 1–4 кольцами в конденсированной системе и ароматических и нафтено-ароматических углеводородов с 1–3 бензольными и 1–2 насыщенными кольцами в конденсированной системе, с алкильными заместителями, содержащими 0–12 (преимущественно 2–8) атомов С.

About the authors

E. S. Brodsky

Institute of Ecology and Evolution RAS

Email: a.kudryavtseva@sevin.ru
Russia, 119071, Moscow, Leninsky pr., 33

A. A. Shelepchikov

Institute of Ecology and Evolution RAS

Email: a.kudryavtseva@sevin.ru
Russia, 119071, Moscow, Leninsky pr., 33

A. D. Kudryavtseva

Institute of Ecology and Evolution RAS

Author for correspondence.
Email: a.kudryavtseva@sevin.ru
Russia, 119071, Moscow, Leninsky pr., 33

E. Ya. Mir-Kadyrova

Institute of Ecology and Evolution RAS

Email: a.kudryavtseva@sevin.ru
Russia, 119071, Moscow, Leninsky pr., 33

References

  1. Борсук О.И. Экологическая катастрофа в Норильске // Cреда, окружающая человека: природная, техногенная, социальная. Брянск, 2021. С. 142–146.
  2. Бродский Е.С. Масс-спектрометрический анализ углеводородов и гетероатомных соединений нефти // Методы исследования состава органических соединений нефти и битумов. M.: Наука, 1985. С. 57–118.
  3. Бродский Е.С. Системный подход к идентификации органических соединений в сложных смесях загрязнителей окружающей среды // Журн. аналит. химии. 2002. Т. 57. № 6. С. 585–591.
  4. Бродский Е.С., Шелепчиков А.А., Калинкевич Г.А., Мир Кадырова Е.Я., Жильников В.Г. Определение состава тяжелых и остаточных нефтепродуктов с помощью газовой хроматографии/масс-спектрометрии // Нефтехимия. 2014. Т. 54. № 1. С. 29–37.
  5. Немировская И.А., Онегина В.Д., Коновалов Б.В. Углеводороды во взвеси и осадках различных районов российского сектора Черного моря // Морской гидрофиз. журн. 2017. № 4. С. 48–60. https://doi.org/10.22449/0233-7584-2017-4-48-60
  6. Полякова А.А. Молекулярный масс-спектральный анализ нефтей. М.: Недра, 1973. 184 с.
  7. Практическое руководство по химическому анализу элементов водных экосистем. Приоритетные токсиканты в воде, донных отложениях, гидробионтах / Под ред. Т.О. Барабашина. Ростов-на-Дону: Мини Тайп, 2018, 436 с.
  8. Трошко К.А., Денисов П.В., Лаврова О.Ю., Лупян Е.А., Медведев А.А. Наблюдение загрязнений реки Амбарной, возникших в результате аварии на ТЭЦ-3 города Норильска 29 Мая 2020 г. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 3. С. 267–274. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-3-267-274
  9. Худ А., О’Нил М. Применение масс-спектрометрии для анализа тяжелых нефтяных масел // Успехи масс-спектрометрии / Под ред. М. О’Нила. М.: ИЛ, 1963. С. 175–213.
  10. Aloulou F., Kallel M., Dammak M., Elleuch B., Saliot A. Even-numbered n-alkanes/n-alkenes predominance in surface sediments of Gabes Gulf in Tunisia // Environ. Earth Sci. 2010. V. 61. P. 837–843. https://doi.org/10.1007/s12665-009-0315-y
  11. Blumer M., Guillard R.R.L., Chase T. Hydrocarbons of marine phytoplankton // Mar. Biol. 1971. V. 8. P. 183–189.
  12. Boduszynski M.M. Composition of heavy petroleums. 1. Molecular weight, hydrogen deficiency, and heteroatom concentration as a function of atmospheric equivalent boiling point up to 1400 F (760 C) // Energy & Fuels. 1987. V. 1. P. 2–11.
  13. Ekpo B., Oyo-ita O., Wehner H. Even-n-alkane/alkene predominances in surface sediments from the Calabar River, SE Niger Delta, Nigeria // Naturwissenschaften. 2005. V. 92. P. 341–346. https://doi.org/10.1007/s00114-005-0639-8
  14. Elias V.O., Simoneit B.R.T., Cardoso J.N. Even n-alkane predominances on the Amazon Shelf and a Northeast Pacific hydrothermal system // Naturwissenschaften. 1997. V.84. P. 415–420.
  15. Glyaznetsova Y.S., Nemirovskaya I.A., Flint M.V. Study of the effects of an accidental diesel fuel spill in Norilsk // Doklady Earth Sci. 2021. V. 501. P. 994–999. https://doi.org/10.1134/S1028334X21110052
  16. Grimalt J., Albaiges J. Sources and Occurrence of C12-C22 n-alkane distributions with even carbon-number preference in sedimentary environments // Geochim. Cosmochim. Acta. 1987. V. 51. № 6. P. 1379–1384. https://doi.org/10.1016/0016-7037(87)90322-X
  17. Han J., Calvin M. Hydrocarbon distribution of algae and bacteria, and microbiological activity in sediments // Proc. National Acad. Sci. 1969. V. 64. № 2. P. 436–443. https://doi.org/10.1073/pnas.64.2.436
  18. Mille G., Asia L., Guiliano M., Malleret L., Doumenq P. Hydrocarbons in coastal sediments from the Mediterranean sea (Gulf of Fos area, France) // Mar. Pollution Bull. 2007. V. 54. P. 566–575. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2006.12.009
  19. Nemirovskaya I.A. Concentration and composition of hydrocarbons in bottom sediments from the Sakhalin shelf // Geochem. Int. 2008 V. 46. № 4. P. 414–421. https://doi.org/10.1134/S001670290804006X
  20. Nemirovskaya I.A. Hydrocarbons in the water and bottom sediments of the Barents sea during ice cover variability // Geochem. Int. 2020. V. 58. P. 822–834. https://doi.org/10.1134/S0016702920070071
  21. Nishimura M., Baker E.W. Possible origin of n-alkanes with a remarkable even-to-odd predominance in recent marine sediments // Geochim. Cosmochim. Acta. 1986. V. 50. P. 299–305.
  22. Noor A., Mille G., Liong S., Jawahir B. N-alkane distribution in coastal surficial sediments from Ujungpandang, Indonesia // Mar. Pollution Bull. 1987. V. 18. № 9. P. 505–507.
  23. Sakari M., Ting L.S., Houng L.Y., Lim S.K., Tahir R., Fazliatul Adnan F.A., Yi J.L.A., Soon Z.Y., Hsia B.S., Dawood Shah M. Urban effluent discharge into rivers; A forensic chemistry approach to evaluate the environmental deterioration // World Applied Sci. J. 2012. V. 20. № 9. P. 1227–1235.
  24. Taran O.P., Skripnikov A.M., Ionin V.A., Kaigorodov K.L., Krivonogov S.K., Dobretsov N.N., Dobretsov V.N., Lazareva E.V., Kruk N.N. Composition and concentration of hydrocarbons of bottom sediments in the CHPP-3 diesel-fuel spill zone at AO NTEC (Norilsk, Arctic Siberia) // Contemporary Problems Ecol. 2021. V. 14 № 4. P. 335–355. https://doi.org/10.1134/S1995425521040089
  25. Wang Z., Yang C., Kelly-Hooper F., Hollebone B.P., Peng X., Brown C.E., Landriault M., Sun J., Yang Z. Forensic differentiation of biogenic organic compounds from petroleum hydrocarbons in biogenic and petrogenic compounds cross-contaminated soils and sediments // J. Chromatogr. A. 2009. V. 1216. № 7. P. 1174–1191. https://doi.org/10.1016/j.chroma.2008.12.036

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (299KB)
3.

Download (277KB)
4.

Download (306KB)
5.

Download (199KB)

Copyright (c) 2023 Е.С. Бродский, А.А. Шелепчиков, А.Д. Кудрявцева, Е.Я. Мир-Кадырова

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».