ВИВЧЕННЯ ВПЛИВУ НА ДОВКІЛЛЯ ДІЮЧИХ БІОІНЖЕНЕРНИХ СПОРУД ДООЧИЩЕННЯ ОСВІТЛЕНИХ ВОД ХВОСТОСХОВИЩА НА ПРИКЛАДІ ОЧИСНИХ СПОРУД ПРАТ «ПОЛТАВСЬКИЙ ГІРНИЧО-ЗБАГАЧУВАЛЬНИЙ КОМБІНАТ»
Анотація
Для встановлення можливого впливу біоінженерних споруд (БІС) на довкілля було проведено натурний експеримент зі встановлення діючих гідродинамічних характеристик БІС та перевірки гідроізоляційних властивостей захисного шару ложа БІС ПрАТ «Полтавський гірничо-збагачувальний комбінат» (ГЗК). Використано методи дистанційного зондування Землі (ДЗЗ), а також картування поширення модельного розчину, що імітує забруднення в процесі його проходження площею БІС під час очищення. Встановлено, що час перебування води, яка проходить очищення в БІС, становить близько однієї доби. Таким чином, швидкість проходження очищуваної води через БІС (швидкість фільтрації) становить близько 20 м/год., що не дає можливості очистити стічні води належним чином. Картування поширення модельного розчину виявило суттєві зміни його місцевих концентрацій, тобто зміни об’ємів вихідної води, які надходять до БІС, суттєво впливають на фронт поширення забруднень. Встановлено, що швидкість проходження очищуваної води згідно з картами БІС значно більша за оптимальні швидкості для фіторемедіаційних споруд Тобто відбувається суттєве перенавантаження одних частин поверхонь БІС і недонавантаження інших. Також статистично достовірно виявлено суттєвий гідравлічний зв'язок БІС із ґрунтовими водами, тобто дослідним шляхом підтверджено, що захисний гідроізоляційний екран пошкоджено, а в процесі роботи БІС відбувається забруднення навколишніх ґрунтових вод. Результати досліджень показали, що БІС є гідравлічно пов’язаним із навколишніми ґрунтовими водами і слугує джерелом їх вторинного забруднення. Отже існує потреба розроблення комплексу заходів для підвищення ефективності зазначеної БІС. Одним із перспективних напрямів досліджень є використання водної рослинності та гідробіонтів не лише з метою фіторемедіації, а й для фітоекстракції та як джерела отримання чистих металів (легуючих присадок).
Посилання
2. Abou-Elela, S.I. (2017) Constructed wetlands: The green technology for municipal wastewater treatment and reuse in agriculture. In: Negm A, editor. Unconventional Water Resources and Agriculture in Egypt. The Handbook of Environmental Chemistry. Vol. 75.
3. Thorslund J., Jarsjo J, Jaramillo F., Jawitz J.W., Manzoni S., & Basu N.B.(2017) Wetlands as large-scale nature-based solutions: Status and challenges for research, engineering and management. Ecological Engineering. DOI: 10.1016/j.ecoleng.2017.07.012.
4. Christofilopoulos, S., Kaliakatsos, A., Triantafyllou, K., & Gounaki, I. (2019). Evaluation of a constructed wetland for wastewater treatment: Addressing emerging organic contaminants and antibiotic resistant bacteria. New Biotechnology, Vol. 52, 94-103. doi: 10.1016/j.nbt.2019.05.006. (in English).
5. Mięsiak-Wójcik, K., Turczyński, M., & Sposób, J. (2018). Diverse sediment permeability and implications for groundwater exchange in closed Lake-Wetland catchments (West Polesie, East Poland). Wetlands, 38, 779–792 (2018). https://doi.org/10.1007/s13157-018-1027-4
6. Wang H.X., Xu J.L., Sheng L.X., Liu X.J. (2018). A review of research on substrate materials for constructed wetlands. Materials Science Forum. Vol. 913, 917-929 https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/MSF.913.917
7. Donde, O.O., Cuicui, T., Yingying, T., & Bangding, X. (2018). Efficacy of macrophyte dominated wastewater enclosure as post-treatment alternative in domestic wastewater quality polishing for eradication of faecal pathogenic bacteria pollution. Process Safety and Environment Protection, Vol. 114, 192-205. https://doi.org/10.1016/j.psep.2017.12.023
8. Demyanov, V. V. (2010) Geostatistika: teoriya i praktika. [Geostatistics: theory and practice. Institute for Problems of Safe Development of Nuclear Power Engineering.]. In-t problem bezopasnogo razvitiya atomnoy energetiki RAN. Moskva : Nauka. [in Russian].
9. Brandt, Z. (2003) Analiz dannykh statisticheskiye i vychislitel'nyye metody dlya nauchnykh rabotnikov i inzhenerov. [Analysis of data, statistical and computational methods for scientists and engineers.] Moskva : Mir, OOO Izdatel'stvo AST. [in Russian].
10. Stevens, J. P. (2002). Applied multivariate statistics for the social sciences university of cincinnati. Mahwah, New Jersey London: Lawrence erlbaum associates, publishers.
11. Badzinckiy, R.N. (2001). Spavochnik no vepoyatnostnym paspredeleniyam. [Handbook of Probability Distributions.]. SPb : Nauka. [in Russian].
12. Gorshkov, M. V. Ekologicheskiy monitoring. ucheb. posobiye. [Ecological monitoring. Study guide]. Vladivostok : Izd-vo TGEU. [in Russian].
13. Podlazova, A. V. (2008). Geneticheskiye algoritmy na primerakh resheniya zadach raskroya. [Genetic algorithms on examples of solving problems of cutting]. Problemy upravleniya, 2, 57-62. [in Russian].
14. Virsanski, E. (2020). Geneticheskiye algoritmy v python [Genetic algorithms in python]. Moskva : DMK Press. [in Russian].
15. Batishchev, D. I. (2007). Primeneniye geneticheskikh algoritmov k resheniyu zadach diskretnoy optimizatsii. [Application of genetic algorithms to discrete optimization problems.]. Nizhniy Novgorod: NNGU. [in Russian].
16. Korolev, L.N. (2009). Evolyutsionnyye vychisleniya, neyroseti, geneticheskiye algoritmy formalnyye postanovki zadach. [Evolutionary calculations, neural networks, genetic algorithms, formal problem statements.]. Fundamentalnaya i prikladnaya matematika, tsentr novykh informatsionnykh tekhnologiy MGU, Vol. 15, 3, 119-133. [in Russian].
17. Coley, D. A. (1999). An introduction to genetic algorithms for scientists and engineers. World Scientific. (in English). [in Russian].
18. Chen, Y., Elliot, M., & Sakshaug, J. (2017). Genetic algorithms in matrix representation and its application in synthetic data. URL: https://unece.org/fileadmin/DAM/stats/documents/ece/ces/ge.46/2017/2_Genetic_algorithms.pdf/
19. Ansotegui, C., Malitsky, Y., Samulowitz, H., Sellmann, M., & Tierney, K. (2015). Model-based genetic algorithms for algorithm configuration. Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2015).
20. Hassanat, A., & Alkafaween, E. (2017). On Enhancing Genetic Algorithms Using New Crossovers. International Journal of Computer Applications in Technology, 55. 10.1504/IJCAT.2017.10005868.
21. Johansson C., & Evertsson G. (2003). Optimizing genetic algorithms for time critical problems. Master Thesis. Ronneby Sweden: Department of Software Engineering and Computer Science Blekinge Institute of Technology. URL: https://www.diva -portal.org/smash/get/diva2:832349/FULL TEXT01.pdf.
