Isolation and quantitative analysis of road dust nanoparticles


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Nanoparticles are capable of preconcentrating various elements, including toxic ones; they have high mobility in the environment and can easily penetrate into a human body. The study of the chemical composition and properties of road dust nanoparticles is an urgent task of analytical chemistry, which needs to be addressed in the monitoring of the anthropogenic load on the environment and the assessment of the potential danger of pollution to human health. In the present paper, we propose a new approach for the isolation, characterization, and quantitative elemental analysis of road dust nanoparticles. Conditions are selected for the separation of nanoparticles from Moscow dust samples by field-flow fractionation in a rotating coiled column; the resulting fractions are characterized by independent methods (using static light scattering and electron microscopy); the method for calculating the concentration of elements in the nanoparticle fraction according to inductively coupled plasma atomic emission spectrometry and mass spectrometry is improved; elements in a water-soluble form are isolated and determined; and the role of soluble organic matter in the binding of trace elements is discussed. It is shown that the total concentration of most elements in the samples of Moscow dust is comparable to the average values for urban soils. Abnormally high concentrations of several elements (Cu, Zn, Ag, Cd, Sn, Sb, Hg, Pb, Tl, and Bi) are revealed in the fraction of nanoparticles; the enrichment factor with respect to the total concentration ranges from 10 to 450. The source of contamination of road dust nanoparticles with copper, zinc, antimony, and cadmium is highly probable wearing-off of brake pads and car tires. The developed procedure of separation, characterization, and analysis of nanoparticles can be used for other polydisperse environmental samples (for example, volcanic ash).

Об авторах

M. Ermolin

National University of Science and Technology “MISiS”; Vernadsky Institute of Geochemistry and Analytical Chemistry

Автор, ответственный за переписку.
Email: mihail.ermolin@gmail.com
Россия, Moscow, 119049; Moscow, 119991

P. Fedotov

National University of Science and Technology “MISiS”; Vernadsky Institute of Geochemistry and Analytical Chemistry

Email: mihail.ermolin@gmail.com
Россия, Moscow, 119049; Moscow, 119991

A. Ivaneev

National University of Science and Technology “MISiS”

Email: mihail.ermolin@gmail.com
Россия, Moscow, 119049

V. Karandashev

National University of Science and Technology “MISiS”; Institute of Microelectronics Technology and High-Purity Materials

Email: mihail.ermolin@gmail.com
Россия, Moscow, 119049; Chernogolovka, Moscow oblast, 142432

N. Fedyunina

National University of Science and Technology “MISiS”

Email: mihail.ermolin@gmail.com
Россия, Moscow, 119049

V. Eskina

National University of Science and Technology “MISiS”

Email: mihail.ermolin@gmail.com
Россия, Moscow, 119049

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2017

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».