Методический подход к характеристике загрязнения природных водоемов по спутниковым данным с учетом агрегации тонкодисперсных отходов переработки минерального сырья

DOI: http://dx.doi.org/10.30686/1609-9192-2021-6-110-116
Читать на русскоя языкеС.П. Остапенко, С.П. Месяц
Горный институт Кольского научного центра Российской академии наук, г. Апатиты, Российская Федерация
Горная Промышленность №6 / 2021 стр. 110-116

Резюме: Уровень воздействия горнопромышленной отрасли на природную среду обуславливает актуальность экологического менеджмента природных ресурсов, в том числе на основе данных спутникового мониторинга. Большое содержание взвешенных минеральных частиц в технологических водах предприятий и требование снижения их поступления в природные водоемы определяют необходимость характеристики техногенного загрязнения, что может быть корректно выполнено с учетом агрегативной устойчивости дисперсий. Несмотря на наличие теоретических представлений, прогнозирование агрегации частиц ограничено недостатком данных о параметрах их взаимодействий. Для параметризации взаимодействий в системе минерал-вода-минерал предложено использовать экспериментальные данные об агрегации тонкодисперсных частиц, полученные методом лазерной дифракции в равновесных условиях. С этой целью разработана процедура экспериментально-расчетной оценки эффективных констант Гамакера и определены константы взаимодействия минерал-вода-минерал на примере руд разрабатываемых месторождений Кольского горнопромышленного комплекса.

Изучено состояние поверхностного слоя природных водоемов в центральном, наиболее промышленно освоенном, районе Мурманской области, для характеристики загрязнения тонкодисперсными отходами переработки минерального сырья по данным спутниковых наблюдений пространственного распределения нормализованного разностного индекса мутности. Установлено, что наименьшее распространение загрязнения природных водоемов наблюдается в случае отходов переработки апатит-нефелиновых руд, что объясняется эффективной агрегацией тонкодисперсных частиц нефелина. Предлагаемый подход к использованию данных по агрегации минеральных частиц для интерпретации спутниковых наблюдений не требует проведения полевых исследований и позволяет идентифицировать техногенное загрязнение природных водоемов взвешенными веществами на территории промышленных регионов.

Ключевые слова: переработка минерального сырья, тонкодисперсные частицы, природные водоемы, поверхностный слой, техногенное загрязнение, агрегация, константа Гамакера, спутниковые данные, индекс мутности вод

Благодарности: Работа выполнена в рамках Государственного задания №0226-2019-0063 «Развитие теории переработки стратегического минерального сырья Кольского горнопромышленного комплекса в соответствии с экологической стратегией развития отрасли».

Для цитирования: Остапенко С.П., Месяц С.П. Методический подход к характеристике загрязнения природных водоемов по спутниковым данным с учетом агрегации тонкодисперсных отходов переработки минерального сырья. Горная промышленность. 2021;(6):110–116. DOI: 10.30686/1609-9192-2021-6-110-116.


Информация о статье

Поступила в редакцию: 30.10.2021

Поступила после рецензирования: 22.11.2021

Принята к публикации: 23.11.2021


Информация об авторах

Остапенко Сергей Павлович – кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник, Горный институт Кольского научного центра Российской академии наук, г. Апатиты, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Месяц Светлана Петровна – ведущий научный сотрудник, заведующий лабораторией, Горный институт Кольского научного центра Российской академии наук, г. Апатиты, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.


Список литературы

1. Bratby J. Coagulation and flocculation in water and wastewater treatment. 2rd ed. IWA Publishing; 2016. 538 p. https://doi.org/10.2166/9781780402321

2. Jain R.K., Cui Z.“Cindy”, Domen J.K. Environmental impact of mining and mineral processing: Management, monitoring, and auditing strategies. Elsevier; 2016. 322 p. https://doi.org/10.1016/C2014-0-05174-X

3. Chuvieco E. Fundamentals of satellite remote sensing: An environmental approach. 3th ed. CRC Press; 2020. 432 p. https://doi.org/10.1201/9780429506482

4. Месяц С.П., Остапенко С.П. Перспектива использования данных спутниковых наблюдений для мониторинга воздействия складированных отходов горного производства на природную среду. Горный журнал. 2019;(6):72–76. https://doi.org/10.17580/gzh.2019.06.10

5. Kamboj N., Kamboj V. Water quality assessment using overall index of pollution in riverbed-mining area of Ganga-River Haridwar, India. Water Science. 2019;33(1):65–74. https://doi.org/10.1080/11104929.2019.1626631

6. Santy S., Mujumdar P., Bala G. Potential impacts of climate and land use change on the water quality of Ganga River around the industrialized Kanpur region. Scientific Reports. 2020;10(1):1–13. https://doi.org/10.1038/s41598-020-66171-x

7. Garg V., Aggarwal S.P., Chauhan P. Changes in turbidity along Ganga River using Sentinel-2 satellite data during lockdown associated with COVID-19. Geomatics, Natural Hazards and Risk. 2020.11(1):1175–1195. https://doi.org/10.1080/19475705.2020.1782482

8. Barnes B.B., Hu C. Island building in the South China Sea: detection of turbidity plumes and artificial islands using Landsat and MODIS data. Scientific Reports. 2016;(6):33194. https://doi.org/10.1038/srep33194

9. Акулова О.Б., Букатый В.И. Оценка влияния взвеси на спектральный показатель ослабления света в Телецком озере. Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2020;13(1):35–44. https://doi.org/10.7868/S2073667320010049

10. Каралли П.Г., Глуховец Д.И. Восстановление оптических характеристик поверхностного слоя вод арктических морей России по судовым и спутниковым данным. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020;17(1):191–202. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-1-191-202

11. Lacaux J.P., Tourre Y.M., Vignolles C., Ndione J.A., Lafaye M. Classification of ponds from high-spatial resolution remote sensing: Application to Rift Valley Fever epidemics in Senegal. Remote Sensing of Environment. 2007;106(1):66–74. https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.07.012

12. Elimelech M., Jia X., Gregory J., Williams R. Particle deposition and aggregation: measurement, modelling, and simulation. ButterworthHeinemann; 1998. 448 p.

13. Parsegian V.A. Van der Waals Forces: A handbook for biologists, engineers, and physicists. Cambridge University Press; 2005. 398 p. https://doi.org/10.1017/CBO9780511614606

14. Morga M., Adamczyk Z., Kosior D., Owieja M. Hematite/silica nanoparticle bilayers on mica: AFM and electrokinetic characterization. Physical Chemistry Chemical Physics. 2018;20(22):15368–15379. https://doi.org/10.1039/c8cp01049h

15. Jin C., Glawdel T., Ren C.L., Emelko M.B. Non-linear, non-monotonic effect of nano-scale roughness on particle deposition in absence of an energy barrier: Experiments and modeling. Scientific Reports. 2016;(5):17747. https://doi.org/10.1038/srep17747

16. Моисеенко Т.И., Даувальтер В.А., Лукин А.А., Кудрявцева Л.П., Ильящук Б.П., Ильящук Л.И. и др. Антропогенные модификации экосистемы озера Имандра. М.: Наука; 2002. 476 с.

17. Кашулин Н.А. (ред.). Аннотированный экологический каталог озер Мурманской области: центральный и юго-западный районы Мурманской области (бассейн Баренцева моря, Белого моря и Ботнического залива Балтийского моря). Апатиты: КНЦ РАН; 2013. Ч. 1. 298 с.

18. Кашулин Н.А. (ред.). Аннотированный экологический каталог озер Мурманской области: центральный и юго-западный районы Мурманской области (бассейн Баренцева моря, Белого моря и Ботнического залива Балтийского моря). Апатиты: КНЦ РАН; 2013. Ч. 2. 253 с.

19. Feder J. Random sequential adsorption. Journal of Theoretical Biology. 1980;87(2):237–254. https://doi.org/10.1016/0022-5193(80)90358-6

20. Cejas C., Maini L., Monti F., Tabeling P. Deposition kinetics of bi- and tridisperse colloidal suspensions in microchannels under the van der Waals regime. Soft Matter. 2019;37(15):7438–7447. https://doi.org/10.1039/C9SM01098J

21. Зонтаг Г., Штренге К. Коагуляция и устойчивость дисперсных систем. Л.: Химия; 1973. 152 с.

22. Faure B., Salazar-Alvarez G., Bergström L. Hamaker Constants of Iron Oxide Nanoparticles. Langmuir. 2011;27(14):8659–8664. https://doi.org/10.1021/la201387d

23. Visser J. On Hamaker constants: A comparison between Hamaker constants and Lifshitz-van der Waals constants. Advances in Colloid and Interface Science. 1972;3(4):331–363. https://doi.org/10.1016/0001-8686(72)85001-2

24. Bergström L. Hamaker constants of inorganic materials. Advances in Colloid and Interface Science. 1997;70:125–169. https://doi.org/10.1016/S0001-8686(97)00003-1