Wpływ procesów dezynfekcji wody na emisję zanieczyszczeń z mikroplastików i możliwości ich redukcji z wykorzystaniem sorbentów naturalnych

Prawie 820 tys zł. wynosi budżet projektu „Wpływ procesów dezynfekcji wody na emisję zanieczyszczeń z mikroplastików i możliwości ich redukcji z wykorzystaniem sorbentów naturalnych”, którym pokieruje dr hab. inż. Małgorzata Kida, prof. PRz.

Projekt w ramach programu Narodowego Centrum Nauki „Opus 29” będzie realizowany przez najbliższe 3 lata. Poza dr hab. inż. Małgorzatą Kidą, prof. Politechniki Rzeszowskiej z Katedry Inżynierii i Chemii Środowiska na Wydziale Budownictwa, Inżynierii Środowiska i Architektury, w skład zespołu badawczego wchodzą: dr inż. Sabina Ziembowicz, prof. dr hab. inż. Piotr Koszelnik, dr inż. Marcin Chutkowski, dr inż. Kamil Pochwat, dr inż. Andżelika Domoń oraz mgr inż. Wojciech Strojny.

Naukowcy skoncentrują się na wpływie mikroplastików (MPs) na jakość wody podczas procesów dezynfekcji. Szczegółowo przeanalizują oddziaływanie różnych metod dezynfekcji (w tym UV i ozonowania) oraz parametrów operacyjnych, takich jak pH, czas kontaktu i rodzaj środka dezynfekującego, na emisję związków migrujących z mikroplastików oraz na tworzenie DBPs. Ocenią też skuteczność naturalnych i modyfikowanych sorbentów, ze szczególnym uwzględnieniem magnetytu, w usuwaniu mikroplastików oraz ograniczaniu emisji toksycznych substancji podczas dezynfekcji.

„Zastosowanie tych sorbentów może stanowić innowacyjne i przyjazne środowisku rozwiązanie minimalizujące ryzyko wtórnego zanieczyszczenia wody” – czytamy na stronie Politechniki Rzeszowskiej.

Jak informuje uczelnia, na podstawie wyników eksperymentalnych badacze opracują zaawansowany model predykcyjny z wykorzystaniem technik uczenia maszynowego w celu identyfikacji kluczowych czynników wpływających na emisję zanieczyszczeń oraz optymalizacji parametrów procesów dezynfekcji i sorpcji. Dane uzyskane podczas badań laboratoryjnych będą gromadzone i analizowane przy użyciu zaawansowanych metod uczenia maszynowego, w tym sztucznych sieci neuronowych (ANN), maszyn wektorów nośnych (SVM), metody k-najbliższych sąsiadów (k-NN), regresji lasu losowego oraz wzmacnianych drzew regresyjnych. Dla porównania wykorzystane zostaną również metody klasyczne, takie jak regresja wieloraka i ANOVA. Analizowane będą interakcje między różnymi parametrami wpływającymi na emisję toksycznych substancji i na sorpcję. Opracowane zostaną modele predykcyjne emisji dla różnych scenariuszy środowiskowych. Modele zostaną skalibrowane w celu zwiększenia ich dokładności i niezawodności. Dodatkowo przeprowadzona zostanie ocena ryzyka ekotoksykologicznego związanego z obecnością mikroplastików i emisją toksycznych substancji.

Wszystko po to, aby pogłębić wiedzę na temat interakcji między mikroplastikami a procesami uzdatniania wody i dostarczyć praktycznych narzędzi do minimalizowania negatywnego wpływu tych zanieczyszczeń na środowisko oraz zdrowie publiczne. Wyniki będą miały istotne znaczenie dla opracowania strategii zarządzania jakością wody przeznaczonej do spożycia w dobie rosnącego zanieczyszczenia środowiska mikroplastikami.

Źródło: Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza

Czytaj także: Na PRz otwarto Magazyn Odczynników i Odpadów Chemicznych