МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ОЧИСТКИ ПЛАСТОВОЙ ВОДЫ ОТ КСЕНОБИОТИКОВ - Студенческий научный форум

X Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2018

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ОЧИСТКИ ПЛАСТОВОЙ ВОДЫ ОТ КСЕНОБИОТИКОВ

Абдрахманулы М.-. 1, Багдаткызы Н.-. 1
1Казахский национальный исследовательский технический университет им. К.И.Сатпаева
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
Введение. Нефть на сегодня занимает ключевую роль не только в развитии техногенеза, но и в загрязнении окружающей среды вследствие разливов нефти в водный бассейн и невосполнимого урона биоразнообразию.

Вода, как стабильный спутник нефти, перемещаясь по пластам и «обогащаясь» углеводородами нефти и другими неорганическими соединениями (тяжелыми металлами) также становится потенциальным загрязнителем природной среды [1].

Объект исследования: пластовая вода месторождения Кенлык, Казахстан.

Цель исследования: математическое планирование и оптимизация процесса очистки пластовой воды от ксенобиотиков.

Методика исследования. В основе технологии очистки пластовой воды от ксенобиотиков стоит многофакторная зависимость, планирование которого позволяет найти эмпирическую зависимость, которая описывает влияние исследуемых факторов на конечный результат, в нашем случае – на степень очистки пластовой воды от ксенобиотиков в аэротенках в заданных условиях.

Метод планирования эксперимента на основе нелинейной множественной корреляции [2-4]:

(1)

где: число описываемых точек (N), экспериментальный (Уэ) результат и теоретический (Уm) результат, число действующих факторов (K), среднее экспериментальное значение (Уср).

В основе приемов подбора аппроксимирующей функции находится метод наименьших квадратов:

(2)

(3)

(4)

Обобщенное уравнение Уоб, анализ которого позволяет определить оптимальные параметры для повышения степени очистки пластовой воды от ксенобиотиков в аэротенках:

(5)

где: частные функции (У1, У2, У3, …Уп), общее среднее всех учитываемых значений (Уср) обобщенной функции.

Результаты и обсуждение. Отобранные для исследования математическим методом факторы (Х1– температура, оС; Х2– рН; Х3– концентрация активного ила, г/л; Х4–концентрация растворенного в пластовой воде кислорода, мг/л; Х5 – БПКполн, мг/л; Х6 –содержание углеводородов сырой нефти, г/л; Х7 – количество используемого биоактиватора (КСКШ), г/л; Х8 – время нахождения пластовой воды в биореакторе, час) приведены в таблице 15.

Таблица 1. Область факторного пространства

Факторы

Уровни факторов

1

2

3

4

5

Х1– Температура, оС

10

14

18

22

26

Х2– рН

6

6,5

7

7,5

8

Х3– Концентрация активного ила, г/л

0,3

0,6

0,9

1,2

1,5

Х4–Концентрация растворенного в пластовой воде кислорода, мг/л

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

Х5 – БПКполн, мг/л

150

160

170

180

190

Х6 –Содержание углеводородов сырой нефти, г/л

25

30

35

40

45

Х7 – Количество используемого биоактиватора (КСКШ), г/л

5

25

50

75

100

Х8 – Время нахождения пластовой воды в биореакторе, час

24

36

48

60

72

На основе восьми-факторной матрицы планирования эксперимента был выполнен анализ моделей для алгебраического описания функций методом наименьших квадратов и проведен расчет опытных значений частных функций (таблица 2).

Таблица 2. Расчет опытных значений частных функций

№ фактора

Уровень

Среднее значение, %

1

2

3

4

5

Х1

94,6

87,2

89,4

92,2

95,4

91,76

Х2

91,4

94,4

89,6

91

92,4

91,76

Х3

91,6

95,6

94,2

89,8

87,6

91,76

Х4

90

92

95,8

92

89

91,76

Х5

92

91,8

89,4

95,6

90

91,76

Х6

90,6

95

93

87,6

92,6

91,76

Х7

92,6

90,6

95

93

87,6

91,76

Х8

87,6

92,6

90,6

95

93

91,76

Расчет значений и апроксимация исследованных функций (таблица 3) позволил составить выборку на точечные графики, указывающие на закономерности изменения степени очистки пластовой воды от ксенобиотиков с учетом принятых в опыте факторов (рисунок 1).

Таблица 3. Расчет значений и аппроксимация опытной функции

Σ

Расчет значений

Апроксимация

Х

Y

Х2

ХY

 

a

Х1

90

458,8

1780

8284,8

0,165

88,79

Х2

35

458,8

247,5

3210,9

- 0,28

93,72

Х3

4,5

458,8

4,95

408,78

- 4,6

95,9

Х4

7,5

458,8

13,75

687,2

- 0,41

92,375

Х5

850

458,8

145500

77994

-0,002

92,1

Х6

175

458,8

6375

16041

- 0,068

94,14

Х7

255

458,8

18775

23213

- 0,04

93,8

Х8

240

458,8

12960

22180,8

0,11

86,48

Как видно из рисунка 1:

1) закономерности изменения степени очистки пластовой воды от ксенобиотиков с учетом температуры (рис.1, а: с 90,44 % до 93,08 %), концентрации активного ила (рис.1, в: с 94,52 % до 89 %), концентрации растворенного в пластовой воде кислорода (рис.1, г: от 92,17 до 91,35) и используемого количества биоактиватора (рис.1, ж: от 89,12 % до 94,40 %) существенны, т.к. крутизна графиков (рис.1, а, в) и сотые показатели процента очистки (рис.1, г, ж) свидетельствуют о высокой чувствительности степени очистки ксенобиотиков от учитываемых факторов;

2) высокий процент утилизации ксенобиотиков:

- положительно коррелирует с температурой и временем нахождения пластовой воды в биореакторе, т.е. аэротенке: от 90,44 до 93,08 %, от 89,12 до 94,40 % соответственно,

- отрицательно коррелирует с рН (рис.1, б), концентрацией активного ила (рис.1, в), концентрацией растворенного в пластовой воде кислорода (рис.1, в), БПКполн (рис.1, г), содержанием в пластовой воде углеводородов сырой нефти (рис.1, д) и количеством используемого коксуского карбонатно-сланцевого шунгита (рис.1, ж), т.к. чем выше их показатели, тем ниже степень очистки: с 92,04 до 91,48 %, с 94,52 до 89 %, с 92,17 до 91,35 %, с 91,8 до 91,72 %, с 92,44 до 91,08 % и с 93,6 % до 89,8 % соответственно.

   

а)

б)

   

в)

г)

   

д)

е)

   

ж)

з)

Рисунок 36 - Выборка на точечные графики: закономерности изменения степени очистки пластовой воды от ксенобиотиков с учетом температуры (а), рН (б), концентрации активного ила (в), концентрации растворенного в пластовой воде кислорода (г), БПКполн (д), содержания углеводородов сырой нефти (е), используемого количества биоактиватора (ж), времени нахождения пластовой воды в биореакторе (з)

Анализ обобщенного уравнения показал, что при оптимальных условиях процесса биоремедиации пластовой воды и при заданных технологических параметрах (температура, 26 оС; рН 6; концентрация активного ила, 0,3 г/л; концентрация растворенного в пластовой воде кислорода, 0,5 мг/л; БПКполн, 150 мг/л; содержание углеводородов сырой нефти, 25 г/л; количество используемого биоактиватора (КСКШ), 5 г/л; время нахождения пластовой воды в биореакторе, 72 ч) степень очистки пластовой воды от ксенобиотиков можно довести до 100 %.

Выводы:

1. Методом моделирования на основе множественной корреляции изучено влияние независимых переменных на степень очистки пластовой воды от ксенобиотиков в процессе аэробной биоремедиации.

2. Установлено, что наиболее сильнодействующими факторами для очистки пластовой воды от ксенобиотиков являются температура, рН, концентрации активного ила и растворенного кислорода, продолжительность интенсифицированной технологии биоремедиации в биореакторе.

3. Наибольший процент очистки пластовой воды от ксенобиотиков происходит при заданных изменениях исследуемых факторов в пределах 92,04 – 94,52 %.

Список литературы:

1. Turkayeva A., Jamalova G., Mussina U., Oshakbayev M., Timma L., Pubule Je., Blumberga D. Chemical and Microbiological Nature of Produced Water Treatment Biotechnology//International Scientific Conference “Environmental and Climate Technologies”, CONECT 2016, 12-14 October 2016, Riga, Latvia. Energy Procedia 113, P. 116-120. URL: http://www.sciencedirect.com/science/article (дата обращения: 17.02.2018).

2. Казова Р.А. Моделирование обезвреживания техногенных материалов // Материалы XI международной научно-технической конференции «Новое в безопасности жизнедеятельности. Экология». Алматы: КазНТУ имени К.И.Сатпаева. 2008. – С.56 – 59.

3. Малышев В.П. Математическое планирование металлургического и химического эксперимента. Алма-Ата: Наука, 1977. – 35 с.

4. Джамалова Г.А. Математическое планирова-ние выхода продуктов био-разложения твердых бытовых отходов в зависимости от про-токола загрузки биореактора. Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 4; URL: http://www.science-education.ru/127-21293 (дата публикации и обраще-ния: 17.02.2018).

Просмотров работы: 88