Сетевое издание
Международный студенческий научный вестник
ISSN 2409-529X

MATHEMATICAL PLANNING AND OPTIMIZATION OF PROCESS OF PURIFICATION OF RESERVOIR WATER OF XENOBIOTICS

Abdrakhmanuly M. 1 Bagdatkyzy N. 1
1 Kazakh National Technical University named after K.I. Satpaev
The analysis of results of biotechnological researches concerning process purification of reservoir water of the Kenlyk field (Kazakhstan) of xenobiotics is carried out by method of mathematical planning and optimization process. The simulation method on the basis of multiple correlation studied influence of independent variables (temperature, ° C; рН; concentration of the active silt, g/l; concentration of the oxygen dissolved in reservoir water, mg/l; Bpkpoln, mg/l; content of hydrocarbons of crude oil, g/l; the number of the used shungit, g/l; the time spent of reservoir water in the bioreactor, hour) on a level of cleaning of reservoir water from xenobiotics in the course of aerobic bioremediation. The greatest percent of purification of reservoir water of xenobiotics happens under the set conditions of the studied factors within 92,04 – 94,52 %.
reservoir water
xenobiotics
modeling

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]:

ab1.wmf, (1)

где число описываемых точек (N), экспериментальный (Yэ) результат и теоретический (Ym) результат, число действующих факторов (K), среднее экспериментальное значение (Yср).

В основе приемов подбора аппроксимирующей функции находится метод наименьших квадратов:

ab2.wmf (2)

ab3.wmf; (3)

ab4.wmf. (4)

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

ab5.wmf, (5)

где частные функции (Y1, Y2, Y3, …Yп), общее среднее всех учитываемых значений (Yср) 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 табл. 1.

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

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

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

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

Таблица 3

Расчет значений и аппроксимация опытной функции

Σ

Расчет значений

Аппроксимация

Х

Y

Х2

ХY

b

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

abra1.tiff

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)

Как видно из рисунка:

1) закономерности изменения степени очистки пластовой воды от ксенобиотиков с учетом температуры (рисунок, а: с 90,44 % до 93,08 %), концентрации активного ила (рисунок, 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 (рисунок, ж: от 89,12 % до 94,40 %) существенны, т.к. крутизна графиков (рисунок, а, в) и сотые показатели процента очистки (рисунок, 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 (рисунок, б), концентрацией активного ила (рисунок, в), концентрацией растворенного в пластовой воде кислорода (рисунок, в), БПКполн (рисунок, г), содержанием в пластовой воде углеводородов сырой нефти (рисунок, д) и количеством используемого коксуского карбонатно-сланцевого шунгита (рисунок, 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.

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 %.