CC BY
3УДК 504.064
РЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ ПЕРЕРАСПРЕДЕЛЕНИЯ КОМПОНЕНТОВ НЕФТЕПРОДУКТОВ В АНАЛИЗЕ РАВНОВЕСНОГО ПАРА В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ИХ ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ СВОЙСТВ
Надежда Сергеевна Пустовалован.
Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, Санкт-Петербург, Россия Еnadezhda.05.96@mail.ru
Аннотация. На сегодняшний день нефтяная отрасль интенсивно развивается, чему свидетельствует постоянный прирост баз и производств. Это приводит к неизбежному росту рисков возникновения аварий и чрезвычайных ситуаций техногенного характера, последствия которых оказывают влияние на экосистему (флору и фауну). Компоненты веществ нефтяной отрасли обладают способностью к миграции (быстрому распространению на большую площадь), что усложняет задачу ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций. Поэтому прогнозирование скорости распространения опасных веществ и минимизация их негативного влияния на ранней стадии возникновения аварии имеет первостепенное значение. Рассматривается вопрос обнаружения, идентификации и оценки миграционной способности компонентов веществ нефтяной отрасли в зависимости от их физико-химических параметров, методом парофазного анализа. Данные получены с помощью серии экспериментов на сконструированной установке многостадийного парофазного анализа с применением разработанной методики.
Ключевые слова: нефтегазовая отрасль, чрезвычайные ситуации техногенного характера, почва, бензин, парофазный анализ, регрессионная модель, зависимость
Для цитирования: Пустовалова Н.С. Регрессионная модель перераспределения компонентов нефтепродуктов в анализе равновесного пара в зависимости от их физико-химических свойств // Науч-аналит. журн. «Вестник С.-Петерб. ун-та ГПС МЧС России». 2022. № 3. С. 188-195.
REGRESSION MODEL OF REDISTRIBUTION OF OIL PRODUCT COMPONENTS IN THE ANALYSIS OF EQUILIBRIUM VAPOR DEPENDING ON THEIR PHYSICAL AND CHEMICAL PROPERTIES
Nadezhda S. Pustovalova3.
Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia, Saint-Petersburg, Russia 13nadezhda.05.96@mail.ru
Abstract. Today, the oil industry is developing intensively, as evidenced by the constant growth of bases and production facilities. This leads to an inevitable increase in the risks of accidents and emergencies of a technogenic nature, the consequences of which have an impact on the ecosystem (flora and fauna). The components of oil industry substances have the ability to migrate (spread rapidly over a large area), which complicates the task of eliminating the consequences of emergencies. Therefore, predicting the rate of spread of hazardous substances and minimizing their negative impact at an early stage of an accident is of paramount importance. The issue of detection, identification, and evaluation of the migration ability of the components of oil substances depending on their physical and chemical parameters, by the method of vapor-phase analysis is considered. The data were obtained through a series of experiments on a constructed unit of multistage vapor phase analysis using the developed methodology.
© Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, 2022
Keywords: oil and gas industry, man-made emergencies, soil, gasoline, vapor phase analysis, regression model, dependence
For citation: Pustovalova N.S. Regression model of redistribution of components of petroleum products in the analysis of equilibrium vapor depending on their physico-chemical properties // Nauch.-analit. jour. «Vestnik S.-Peterb. un-ta of State fire service of EMERCOM of Russia». 2022. № 3. P. 188-195.
Введение
Вещества, обращающиеся в добыче и переработке нефтегазовой отрасли, крайне опасны и при утечке в окружающую среду приводят к различным негативным последствиям. Нефть и некоторые ее компоненты крайне токсичны, при контакте с живыми существами вызывают отравление, в том числе у людей. Влияние на здоровье людей разное, в частности, увеличение заболеваний раковыми болезнями и наследственного уродства. В больших концентрациях углеводороды могут вызвать паралич дыхательных центров первой степени и практически мгновенную смерть [1-3].
Только в России ежегодно происходит около 10 000 аварий, особенно при транспортировке нефти по нефтепроводам, поэтому важно своевременно и точно определить степень загрязнения, для предотвращения последствий, Сейчас используются разные подходы изучения летучих веществ в сопредельных средах, наиболее актуальный метод -парофазный анализ, а именно многостадийный парофазный анализ [4, 5].
Цель исследования состояла в изучении методом анализа равновесного пара количественных значений коэффициента распределения между сопредельными средами (почва-воздух) компонентов бензина АИ-95.
Методы исследования
Для исследования была применена установка парофазного анализа, работа которой заключается в циркуляции паровоздушной смеси с помощью компрессора в замкнутом контуре, проходящем через инфракрасный Фурье-спектрометр Инфралюм ФТ-02 и сменную ловушку с сорбентом для сбора веществ, находящихся в паровой фазе для дальнейшего их изучения с помощью газожидкостной хроматографии на хроматографе Хроматек-Кристалл 5000.1 [6-8].
Объектом исследования была суглинистая, предварительно высушенная и просеянная через сито почва (с размером ячейки 0,25 мм), в которую добавляли бензин АИ-95 в объеме 10 мкл.
При проведении исследования изначально не учитывалось, какая доля компонентов нефтепродуктов находится в почве, в почвенном растворе (в растворенном виде), а какая в газовой фазе сорбирована на твердых частицах почвы. На основе полученных экспериментальных данных рассчитан суммарный коэффициент распределения:
KG/(S-L) = CG/(CS + Cl)-,
где KG/(S-L) - коэффициент распределения компонентов между газовой (паровой) фазой и почвой; CG - концентрация компонента в газовой (паровой) фазе; Cs - концентрация компонента в твердой фазе почвы; CL - концентрация компонента в жидкой фазе почвы.
Результаты исследования позволили получить регрессионные зависимости рассчитанных коэффициентов от физико-химических свойств компонентов бензина АИ-95, представленных в табл. 1. В качестве физико-химических свойств были выбраны: давление насыщенного пара, температура кипения и молярная масса. Выбор этих параметров обоснован тем, что они наиболее значимо характеризуют вещества [9, 10].
Таблица 1. Компоненты бензина АИ-95, по которым проводился расчет коэффициентов распределения по результатам парофазного анализа
Компоненты бензина АИ-95
С5Н12 н-пен(пентан) С8Н18 2 метилгептан
СбН14 2-метилпентан С8Н18 3 метилгептан
СбН14 3-метилпентан С8Н18 н-октан
С6Н14 н-гексан С8Н10 этилбензол
С6Н14 метилциклопентан С8Н10 п-ксилол
СбНб бензол С9Н20 2-мокт
С6Н14 циклогексан С9Н20 3-мокт
С7Н16 2-метилгексан С8Н10 о-ксилол
С7Н16 3-метилгексан С9Н20 нонан
С8Н18 2,2,4-триметилпентан С9Н12 н-прпбенз
С7Н16 н-гептан С9Н12 1 -метил-3 -этилбензол (т-этилтолуол)
С7Н14 метилциклогексан С9Н12 1-м-4-эбенз (п-этилтолуол)
С8Н18 2,2-диметилгексан С9Н12 1-м-2-эбенз (0-этилтолуол)
С8Н18 2,4-диметилгексан С9Н12 1,3,5-триметилбензол
С8Н18 2,2,3-триметилпентан С9Н12 1,2,4-триметилбензол
С7Н8 толуол С9Н22 н-декан
Результаты исследования и их обсуждение
Многостадийный парофазный анализ проводился с последующим нагреванием температуры от 25 оС до 50 оС. На всех регрессионных зависимостях наблюдалось уменьшение значения коэффициента при увеличении температуры, независимо от рассматриваемого физико-химического свойства, соответственно, все выбранные параметры могут использоваться для оценки перераспределения.
Регрессионные зависимости коэффициента распределения - пар/жидкость ( Кс д) (при температурах 25 оС и 50 оС) от давления насыщенных паров компонентов бензина АИ-95 представлены в виде уравнений:
Ксд = 1 9, 7 - 2 0, 1 ехр(- 0,0 2 6Р нас) , достоверность аппроксимации Я = 0,98;
К Сд =0,033Р нас + о , 2 8 ,
достоверность аппроксимации Я =0,94.
С увеличением температуры вид зависимости коэффициента распределения от давления насыщенных паров изменяется. Данная картина наблюдается только для этого параметра. При 25 оС зависимость носит линейный характер, при увеличении температуры до 50 оС - экспоненциальный (рис. 1, 2).
Рис. 1. Регрессионная зависимость коэффициента распределения - пар/жидкость в анализе равновесного пара при температуре 25 оС от давления насыщенных паров компонентов бензина АИ-95
К в/1 4
3,5
3
2,5
2
1,5
1
0,5 0
20
40
60
80
100
120
Рнас> кПа
Рис. 2. Регрессионная зависимость коэффициента распределения - пар/жидкость в анализе равновесного пара при температуре 50 оС от давления насыщенных паров компонентов бензина АИ-95
0
При оценке зависимости коэффициента распределения Ке д от температуры кипения кип.) выбранных компонентов бензина (при температурах 25 оС и 50 оС) характер зависимостей - экспоненциальный (рис. 3, 4). Уравнения зависимостей приведены ниже:
= - 2 , 3 + 4 0 , 6 ехр ( - 0, 0 2 £кип) , при достоверности аппроксимации Я =0,96;
д = - 0, 7 8 + 6, 7 е хр ( - 0,0 0 2 ^п) , при достоверности аппроксимации Я =0,95.
Рис. 3. Регрессионная зависимость коэффициента распределения - пар/жидкость в анализе равновесного пара при температуре 25 оС от ^ кип. компонентов бензина АИ-95
Рис. 4. Регрессионная зависимость коэффициента распределения - пар/жидкость в анализе равновесного пара при температуре 50 оС от ^ кип. компонентов бензина АИ-95
В данном случае, так же как и при построении зависимостей коэффициента перераспределения от давления насыщенных паров, наблюдается изменение вида зависимости: при 25 оС - зависимость экспоненциальная (1), а при 50 оС - линейная (2) (рис. 5, 6). Регрессионные зависимости коэффициента распределения от молекулярной массы углеводородных компонентов бензина характеризуются наименьшими значениями достоверности аппроксимации, для них он не достигает значения 0,90, что не позволяет говорить о достоверности получаемых с их помощью расчетных значений:
= - 0, 3 9 + 1 1 1 0 е хр ( - 0,0 58^ п) , (1)
при достоверности аппроксимации Я =0,86;
Кед =0,050М + 6, 2 9 , (2)
при достоверности аппроксимации Я =0,84.
Рис. 5. Регрессионная зависимость коэффициента распределения - пар/жидкость в анализе равновесного пара при температуре 25 оС от молярной массы компонентов бензина АИ-95
К
3,5 3 2,5 2 1,5 1
0,5 0
•
• •
• ^^^
% 1
• ^^^^
• ^^^^ _1 . : » . •
60
80
100
120
М, г/моль
Рис. 6. Регрессионная зависимость коэффициента распределения - пар/жидкость в анализе равновесного пара при температуре 50 оС от давления насыщенных паров компонентов бензина АИ-95
Заключение
Полученные зависимости коэффициента распределения - пар/жидкость в анализе равновесного пара от выбранных в работе параметров позволяют оценить миграционные особенности отдельных компонентов нефти и нефтепродуктов, а следовательно, и степень потенциального загрязнения грунтовых вод, площади поражения растений, в том числе на сельскохозяйственных территориях при наличии таких вблизи места аварии, а в последствии - потенциальное отравление животных. Применение полученных результатов может найти применение при выборе стратегии предотвращения последствий аварий и ЧС техногенного характера, указанных ранее.
Список источников
1. Галишев М.А., Бельшина Ю.Н., Фаргиев М.А. Регрессионная модель перераспределения нефтяного загрязнения между гранулометрическими фракциями почвы // Науч.-аналит. жур. «Вестник С.-Петерб. ун-та ГПС МЧС России». 2015. № 2. С. 57-64.
2. Красильников А.В., Бельшина Ю.Н., Крутолапов А.С. Методика парофазного анализа горючих жидкостей при исследовании аварийных пожароопасных ситуаций на объектах нефтегазового комплекса // Проблемы управления рисками в техносфере. 2018. № 3 (47). С. 13-19.
3. Красильников А.В., Бельшина Ю.Н., Ловчиков В.А. Регрессионная модель изменения состава горючих жидкостей в зависимости от условий парофазного анализа // Техносферная безопасность. 2018. № 3. С. 52-58.
4. Султыгов М.М., Галишев М.А., Бельшина Ю.Н. Экспериментальная модель развития чрезвычайных ситуаций нефтяного загрязнения в почвах // Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы. Современные методы и технологии предупреждения и профилактики возникновения чрезвычайных ситуаций. 2019. С. 311-312.
5. Бельшина Ю.Н., Галишев М.А., Ильюшина К.А. Экспериментальное определение горючести системы «почва-нефтепродукты» // Технологии техносферной безопасности. 2017. № 2. С. 98-106.
6. Галишев М.А., Красильников А.В., Решетов А.А. Исследование летучих компонентов нефтепродуктов на объектах нефтегазового комплекса методом анализа равновесного пара // Науч.-аналит. жур. «Вестник С.-Петерб. ун-та ГПС МЧС России». 2017. № 2. С. 49-56.
7. Oil spill problems and sustainable response strategies through new technologies / I.B. Ivshina [et al.] // Environmental Science: Processes & Impacts. 2015. Т. 17. № 7. С. 1201-1219.
8. Thapa B., Kc A.K., Ghimire A. A review on bioremediation of petroleum hydrocarbon contaminants in soil // Kathmandu university journal of science, engineering and technology. 2012. Т. 8. № 1. С. 164-170.
9. Response of salt marshes to oiling from the Deepwater Horizon spill: Implications for plant growth, soil surface-erosion, and shoreline stability / Q. Lin [et al.] // Science of the Total Environment. 2016. Т. 557. С. 369-377.
10. Henry J.A. Composition and toxicity of petroleum products and their additives // Human & experimental toxicology. 1998. Т. 17. № 2. С. 111-123.
References
1. Galishev M.A., Bel'shina Yu.N., Fargiev M.A. Regressionnaya model' pereraspredeleniya neftyanogo zagryazneniya mezhdu granulometricheskimi frakciyami pochvy // Nauch.-analit. zhur. «Vestnik S.-Peterb. un-ta GPS MCHS Rossii». 2015. № 2. S. 57-64.
2. Krasil'nikov A.V., Bel'shina Yu.N., Krutolapov A.S. Metodika parofaznogo analiza goryuchih zhidkostej pri issledovanii avarijnyh pozharoopasnyh situacij na ob"ektah neftegazovogo kompleksa // Problemy upravleniya riskami v tekhnosfere. 2018. № 3 (47). S. 13-19.
3. Krasil'nikov A.V., Bel'shina Yu.N., Lovchikov V.A. Regressionnaya model' izmeneniya sostava goryuchih zhidkostej v zavisimosti ot uslovij parofaznogo analiza // Tekhnosfernaya bezopasnost'. 2018. № 3. S. 52-58.
4. Sultygov M.M., Galishev M.A., Bel'shina Yu.N. Eksperimental'naya model' razvitiya chrezvychajnyh situacij neftyanogo zagryazneniya v pochvah // Servis bezopasnosti v Rossii: opyt, problemy, perspektivy. Sovremennye metody i tekhnologii preduprezhdeniya i profilaktiki vozniknoveniya chrezvychajnyh situacij. 2019. S. 311-312.
5. Bel'shina Yu.N., Galishev M.A., Il'yushina K.A. Eksperimental'noe opredelenie goryuchesti sistemy «pochva-nefteprodukty» // Tekhnologii tekhnosfernoj bezopasnosti. 2017. № 2. S. 98-106.
6. Galishev M.A., Krasil'nikov A.V., Reshetov A.A. Issledovanie letuchih komponentov nefteproduktov na ob"ektah neftegazovogo kompleksa metodom analiza ravnovesnogo para // Nauch.-analit. zhur. «Vestnik S.-Peterb. un-ta GPS MCHS Rossii». 2017. № 2. S. 49-56.
7. Oil spill problems and sustainable response strategies through new technologies / I.B. Ivshina [et al.] // Environmental Science: Processes & Impacts. 2015. T. 17. № 7. S. 1201-1219.
8. Thapa B., Kc A.K., Ghimire A. A review on bioremediation of petroleum hydrocarbon contaminants in soil // Kathmandu university journal of science, engineering and technology. 2012. T. 8. № 1. S. 164-170.
9. Response of salt marshes to oiling from the Deepwater Horizon spill: Implications for plant growth, soil surface-erosion and shoreline stability / Q. Lin [et al.] // Science of the Total Environment. 2016. T. 557. S. 369-377.
10. Henry J.A. Composition and toxicity of petroleum products and their additives // Human & experimental toxicology. 1998. T. 17. № 2. S. 111-123.
Информация о статье:
Статья поступила в редакцию: 07.06.2022; одобрена после рецензирования: 08.07.2022; принята к публикации: 11.07.2022
The information about article:
The article was submitted to the editorial office: 07.06.2022; approved after review: 08.07.2022; accepted for publication: 11.07.2022
Информация об авторах:
Надежда Сергеевна Пустовалова, адъюнкт факультета подготовки кадров высшей квалификации Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России (196105, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 149), e-mail: nadezhda.05.96@mail.ru, https://orcid.org/0000-0003-4903-2516
Information about the authors:
Nadezhda S. Pustovalova, adjunct of the faculty of training of highly qualified personnel of the Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia (196105, Saint-Petersburg, Moskovsky ave., 149), e-mail: nadezhda.05.96@mail.ru, https://orcid.org/0000-0003-4903-2516
