Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 Источники, обусловливающие загрязнение водных объектов б(а)п (обзор литературы) 9
1.1 Естественные источники поступления Б(а)П в водоисточник 12
1.2 Антропогенные источники поступления Б(а)П в водоисточник 14
1.3 Миграция Б(а)П в водные объекты через другие природные среды 22
1.4 О возможности очистки воды от Б(а)П на водозаборных очистных сооружениях 33
ГЛАВА 2 Мониторинг бенз(а)пирена в водных объектах (на примере р. уфа) (результаты и обсуждение) 39
2.1 Мониторинг бенз(а)пирена в 1995–2003 гг. в створах водозаборов расположенных на р. Уфа 40
2.2 Мониторинг бенз(а)пирена в 1995–2012 гг. в створах водозаборов расположенных на р. Уфа 52
2.3 Мониторинг бенз(а)пирена в 2004–2012 гг. в створах водозаборов
64 расположенных на р. Уфа .
2.4 Мониторинг бенз(а)пирена в 2001–2012 гг. в створах водозаборов расположенных на р. Уфа 76
2.5 Проверка адекватности моделей описывающих состояние водоисточника 83
2.6 Мониторинг бенз(а)пирена в 1995–2012 гг. в резервуарах чистой воды водозаборов 1–3 87
2.7 Мониторинг бенз(а)пирена в 2001–2012 гг. в резервуарах чистой воды водозаборов 1–3 93
2.8 Мониторинг степени очистки от Б(а)П воды на водозаборах 1 – 3 96
2.9 Некоторые сведения о свойствах ПАУ и перспективных методах очистки от них 101
2.10 Очистка воды при экстраординарных загрязнениях водоисточника p. Уфы 107
ГЛАВА 3 Методы расчетов и эксперименты 115
3.1 Методика измерений массовой концентрации Б(а)П в воде 115
3.2. Методы анализа временных рядов 123
3.2.1 Методы корреляционно-регрессионного анализа 129
3.3 Методика проведения квантово-химических расчетов 130
3.4 Методика эксперимента по выбору сорбента 131
Выводы 134
Список литературы .
- Миграция Б(а)П в водные объекты через другие природные среды
- Мониторинг бенз(а)пирена в 1995–2012 гг. в створах водозаборов расположенных на р. Уфа
- Мониторинг бенз(а)пирена в 1995–2012 гг. в резервуарах чистой воды водозаборов 1–3
- Методы корреляционно-регрессионного анализа
Миграция Б(а)П в водные объекты через другие природные среды
Научная новизна: установлена высокая значимость вклада случайной составляющей (более 70%) в загрязнение Б(а)П воды р. Уфа; выявлена возможность описания содержания Б(а)П в воде водоисточника с помощью уравнений линейной регрессии с достаточно высокой достоверностью (95%); доказано, что для моделирования состояния водоисточника наиболее приемлемыми являются модели, полученные при обработке временного ряда содержания Б(а)П в период 2001-2012 гг.; установлено, что эффективность очистки воды от Б(а)П зависит от типа водозабора (в период 2001-2012 гг. на инфильтрационных водозаборах 32-44%, на поверхностном - 19%).
Практическая значимость: предложены модели для прогнозирования содержания Б(а)П в створах р. Уфа; сформулированы рекомендации по использованию для очистке воды от Б(а)П и других ПАУ мезопористых сорбентов с повышенной долей мезопор размером 2 - 10 нм. предложены технические решения для снижения содержания Б(а)П и других ПАУ в воде хозяйственно-бытового назначения при высоком их содержании в воде водоисточника. Апробация работы. Результаты исследований обсуждены на 64-й научно практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых УГНТУ (г. Уфа, 2013 г.), Международной научно-практической конференции «Стратегические направления и инструменты повышения эффективности сотрудничество стран-участников Шанхайской организации сотрудничества: Экономика, Экология, Демография» (г. Уфа, 2013 г.), Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы технических, естественных и гуманитарных наук» (г. Уфа, 2013 г.), Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Малоотходные, ресурсосберегающие химические технологии и экологическая безопасность» (г. Стерлитамак, 2013 г.), Международной научно-технической конференции «Защита окружающей среды от экотоксикантов» (г. Уфа, 2014 г.).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 8 печатных работ, в том числе 3 статьи в ведущих рецензируемых журналах в соответствии с перечнем ВАК Минобразования и науки РФ, 2 статьи в сборниках научных статей и тезисы 3 докладов на российских и международных научных конференциях.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, обзора литературы, результатов и их обсуждения, методической части, выводов. Работа включает 158 страниц машинописного текста, в т.ч. 29 рисунков и 64 таблиц. Библиографический список содержит 207 наименований цитируемых работ российских и зарубежных авторов.
Благодарности. Автор выражает глубочайшую признательность и благодарность научному руководителю, профессору Кантору Евгению Абрамовичу за неустанную поддержку, наставничество и руководство над подготовкой работы. Автор искренне благодарит Дружинской Елене Владимировне (ст. преподаватель кафедры ВТИК УГНТУ) за методологическую помощь в работе над диссертацией.
Экологический мониторинг генерирует информацию, необходимую для оценки и реагирования на изменение о состояния экосистемы. Мониторинг является основной для определения новых экологических проблем, приоритетности вопросов, и оценки тенденций во времени. Эта информация может быть использована для разработки соответствующих стратегий по смягчению, адаптации и реагирования на экологические давления и ориентировать программы и стратегии для разрешения экологических проблем. Долгосрочные, многопрофильных исследований и мониторинга обеспечивает лицам, принимающим решения, особенно ценную информацию, для принятия адекватных решений.
Полициклические ароматические углеводороды (ПАУ) представляют собой класс углеводородов с достаточно высокой молекулярной массой и плоскостной структурой соединений. Изучение ПАУ насчитывает около 250 лет, когда было отмечено [1, 2], что воздействие табачного дыма и сажи связано с неблагоприятными последствиями для здоровья, в частности, высокой заболеваемостью раком. Многократное нанесение каменноугольной смолы на уши кроликов в 1915 году показало, что вызывает злокачественные эпителиальные опухоли [3]. В 1933 году, из каменноугольной смолы удалось выделить бенз(а)пирен (Б(а)П) [4]. С тех пор каменноугольная смола стала прототипом в исследований канцерогенеза ПАУ.
Мониторинг бенз(а)пирена в 1995–2012 гг. в створах водозаборов расположенных на р. Уфа
Интерес к возможности описания содержания Б(а)П в водоисточнике послужил основанием для применения метода анализа временных рядов. В связи с высокой долей случайной составляющей при обработке временного ряда было проведено цензурирование, за выбросы были приняты концентрации Б(а)П 1,5 -8,7 нг/дм3. Были найдены вклады компонент в величину концентрации, которые составляли примерно 50% как для случайной, так и для детерминированной составляющей. По величинам сезонных индексов сделано заключение о повышении концентраций в летний и зимний периоды. Сочетанием анализа временных рядов и корреляционно-регрессионного анализа выявлены источники, оказывающие прямое влияние на загрязнение водоисточника Б(а)П: автотранспорт, сжигание мазута на ТЭЦ и судоходство, вклад каждого из которых в концентрацию Б(а)П в водоисточнике оценивается как 14 15%, 32-85% и 48-54% соответственно [169].
Анализ опубликованных данных позволяет сделать заключение о том, что загрязнение окружающей среды Б(а)П представляет собой сложный и многофакторный процесс. Поступление Б(а)П в окружающую среду обусловлено естественными и антропогенными источниками, при более значимом влиянии последних. Ограничена роль существующих сооружений водоподготовки как с позиций физических процессов удаления ПАУ из воды, так и химического на них воздействия. В этой связи представляется важным исследование состояния водоисточника, определение возможности прогнозирования качества воды по такому показателю, как содержание Б(а)П, выявление причин, препятствующих его удалению из воды поступающей потребителю и разработка технических решений, позволяющих снизить негативное влияние Б(а)П на качество воды.
В настоящее время Б(а)П является повсеместно распространенным загрязнителем водоисточника. Как следует из обзора литературы опасность показания Б(а)П в водные объекты во многом определяется близостью к водоисточнику промышленных предприятий и городских массивов. Такая ситуация характерна и для г. Уфы. В этой связи наблюдение за содержанием Б(а)П в водоисточнике составляющей мониторинга водообъекта
Основным водоисточником города Уфы является р. Уфа, которая протекает по территории, подверженной высокой нагрузке ПАУ на окружающую среду. Уфимский регион характеризуется наличием большого количества крупных промышленных предприятий нефтеперерабатывающего и нефтехимического профиля. Находящееся выше водозаборов по течению реки Павловское водохранилище является аккумулирующей емкостью загрязнений, поступающих в водоемы от прилегающих Челябинской и Свердловской областей [170]. В прошлом веке р. Уфа являлась судоходной, но в нынешнее время судоходство ограничено. Выше водозаборов р. Уфа пересекают многочисленные нефте- и продуктопроводы, на ней расположены нефтепричалы, места утилизации плавучих средств, карьеры.
На берегах р. Уфа расположены три основных водозабора, (ВЗ 1, ВЗ 2 и ВЗ 3) обеспечивающих г. Уфу водой хозяйственно-бытового назначения. ВЗ 1 и ВЗ 3 водозаборы инфильтрационного, а ВЗ 2 поверхностного типа. Анализ содержания Б(а)П выполняется МУП «Уфаводоканал» ежемесячно с отбором проб в створах водозаборов (створ 1, створ 2 створ 3) и резервуарах чистой воды (РЧВ 1, РЧВ 2, РЧВ 3). Створ 1 находится до промышленной зоны г. Уфы. С учетом течения реки с севера на юг можно считать, что створ 2 подвержен большему загрязнению со стороны промышленной зоны, чем створ 1, поскольку расположен на 30 км ниже по течению реки створа 1. Створ 3 расположен в черте города, на расстоянии 170 км от Павловского гидроузла. Створ 3 расположен южнее створа 2 и загрязненность воды в этом месте возможна не только со стороны промышленной зоны, но и со стороны городского массива.
Более 80% воды в скважины водозаборов створ 1 и створ 3 поступает путем инфильтрации из р. Уфы, поэтому качество воды из скважин в первую очередь определяется качеством воды водоисточника [171]. В створах этих водозаборов ежемесячно производится отбор проб воды с целью определения содержания Б(а)П. Анализ выполняется в МУП «Уфаводоканал» по разработанной методике [172].
В связи с тем, что ранее проводилась оценка возможности обработки цензурированного временных рядов содержание Б(а)П в трех створах р. Уфа за временной период 1995–2003 гг. только с помощью мультипликативного моделирования с использованием скользящих средних (СС) представляется целесообразным провести обработку нецензурированных временных рядов содержание Б(а)П в трех створах р. Уфа за указанный период, используя возможные модели, как мультипликативную, так и аддитивную. Кроме того, наличие новых данных, полученных в МУП «Уфаводоканал» за 2004–2012 гг., позволяет не только провести сопоставление результатов обработки временных рядов 1995–2003 гг. и 2004–2012 гг., но и построить полный временной ряд, охватывающий период 1995–2012 гг. и осуществить поиск временного периода с большой степенью адекватности отражающего состояние водоисточника в настоящее время.
Ранее на основе анализа данных о содержании Б(а)П в период 1995–2003 гг. в створах 1–3, расположенных на р. Уфа, были исследованы закономерности загрязнения воды Б(а)П [169]. Для построения математической модели использовался метод анализа временных рядов и применена мультипликативная модель декомпозиции временного ряда содержания Б(а)П в воде. В качестве исходных данных использован цензурированный временной ряд содержании Б(а)П в воде. Цензурирование проведено удалением выбросов и заменой их на средние значения содержания Б(а)П в р. Уфе за 1995–2000 гг. В результате получены, средние значения 0,6–0,7 нг/дм3 для трех створов р. Уфа [173]. Обработка данных за 1995–2003 гг. без цензурирования показывает, что средняя концентрация Б(а)П в трех створах р. Уфа находится в пределах 0,7–0,8 нг/дм3, что на 11–22% выше. Таким образом, цензурирование вносит заметные изменения в обрабатываемые данные.
Первый период характеризуется повышенным средним значением содержания Б(а)П по всем трем створом. Самый высокий показатель 1.80 нг/дм3 соответствует створу 3. В этот период зафиксировано превышение ПДК в январе (5,90 нг/дм3) и в октябре (5,20 нг/дм3) 1995 г. Среднее значение показателя концентрации Б(а)П в воде створа 1 равно 1,42 нг/дм3. Наличие выброса зафиксировано в мае 1995 г. (5,40 нг/дм3). Содержание Б(а)П в воде створа 2 имеют существенный разброс от 0,07 нг/дм3 до 4,03 нг/дм3, однако превышения ПДК не наблюдается.
Во втором периоде (июль 1997–март 1998 гг.) повышенное содержание наблюдается только в воде створа 2. Средний показатель по этому створу равен 2.07 нг/дм3, отмечено повышенная концентрация Б(а)П в декабре 1997 г. (8,35 нг/дм3), что превышает ПДК более, чем в 1,5 раза. В ноябре этого же года концентрация Б(а)П в воде створа 2 составляет 1,28 нг/дм3, что в 1,5 раза ниже чем в створе 1. В этом же месяце наблюдается максимальное значение показателя содержания Б(а)П в воде створов 1 и 3.
Третий период (апрель 1998 по декабрь 2003 гг.) характеризуется средним значением показателя содержания Б(а)П в воде по всем трем створам, близким к среднему значению всего ряда. Тем не менее, наблюдался значительный разброс значений показателя. Так, для створа 1 колебание составляет от 0,15 нг/дм3 до 2,63 нг/дм3, для створа 3 - от 0,10 нг/дм3 до 3,15 нг/дм3. Самая высокая концентрация Б(а)П, равная 8,70 нг/дм3, наблюдалась в сентябре 2000 г. в воде створа 2 при разбросе от 0,18 нг/дм3 до 8,70 нг/дм3 и среднем значении показателя 0,92 нг/дм3 .
Особый интерес представляет 2000 год. Эта часть третьего периода содержит максимальное значение содержания Б(а)П для створа 2, равное 8,70 нг/дм3, превышающее ПДК СанПиН почти в 2 раза [174]. В этот год значительно увеличен размах значений по всем трем створам. Для створа 1 такие колебания закономерны для всего третьего периода, для створа 2 увеличение наблюдается в первой половине 2000 года. Следует обратить внимание на резкий рост концентрации Б(а)П в воде створа 2 от отсутствия в феврале до 8,70 нг/дм3 в сентябре. Приведенные данные свидетельствует о том, что в выделенных периодах средние значения показателя содержания Б(а)П в воде водоисточника повышены за счет одиночных выбросов. Полученные нами результаты обработки временного ряда содержания Б(а)П в период 1995–2003 гг. по ранее использованной методике показали, что цензурирование существенно (более чем на 20%) уменьшает долю вклада случайной величины в общее значение показателя (таблица 2.1).
Представляется интересным провести сравнение моделей содержания Б(а)П, получаемых в результате использования различных вариантов выбора метода построения тренда в плане выявления более удобных вариантов моделирования состояния водоисточника. С этой целью нами осуществлена обработка временного ряда содержания Б(а)П в период 1995–2003 гг., включающая аддитивную и мультипликативную модели и различные виды сглаживания – скользящие средние (СС), среднегодовые (СГ) и средние многолетние (СМ) [175].
Полученные результаты по вкладам компонент (детерминированная и случайная) в содержание Б(а)П суммированы в таблице 2.2. Установлено, что для створов 1 и 3 доля случайной величины составляет 68–81%, а сезонная величина - от 4 до 20%. Створ 2 характеризуется меньшим различием значений: случайная составляющая изменяется в пределах 71–88%, а сезонная 7–10%.
Мониторинг бенз(а)пирена в 1995–2012 гг. в резервуарах чистой воды водозаборов 1–3
Следует отметить, что величины СИ в изменяются в довольно значительных пределах: от -0,14 до 0,25 (аддитивная модель) и от 0,47 до 1,65 нг/дм3 (мультипликативная модель) (рисунок 2.10). Поиск коэффициента корреляции показал наличие очень сильной и весьма сильной связи между значениями СИ, характеризующих временной ряд определенного створа вне зависимости от выбора типа модели или метода сглаживания (таблица 2. 23). Так, для створа 1 коэффициент корреляции лежит в пределах 0,91–1,0, створа 2 - 0,96-1,00 и створа 3 - 0,82-1,00. Полученные результаты (таблицы 2.18 и 2. 23) являются свидетельством того, что выбор типа модели или метода сглаживания не играют существенной роли и приводят как и следовало ожидать, к аналогичным результатам. Таблица 2.23 – Коэффициенты корреляции между значениями сезонных индексов, полученными в результате использования различных моделей и методов сглаживания при анализе временного ряда содержания Б(а)П в период 2004–2012 гг. в створе
Поскольку значения коэффициентов корреляции во всех случаях превышают 0,90, могут быть использованы все возможные уравнения для пересчета СИ (таблица 2.24).
Величины коэффициентов корреляции, найденные для значений СИ определенных для различных типов моделей и методов сглаживания при сопоставлении этого параметра, характеризующего разные створы (таблица 25), значительно ниже, чем рассмотренные выше (таблица 2.23). Тем не менее, следует отметить, что сопоставление параметров, характеризующих створы 1 и 3, приводит к коэффициентам корреляции, лежащим в пределах 0,6 – 0,84, что свидетельствует о наличии сильной и весьма сильной связи [176], что определяется по всей вероятности, подобием этих створов.
Таблица 2.25 Коэффициенты корреляции между значениями сезонных индексов, полученных в результате использования различных моделей и методов сглаживания при анализе временного ряда содержания Б(а)П
В целом, результаты обработки временных рядов содержания Б(а)П в трех створах расположенных на р. Уфа за 2004–2012 гг. позволяют сделать заключение о возможности использования любого из типов моделирования -аддитивной либо мультипликативной модели, и любого метода сглаживания -среднее многолетнее, среднегодовое и скользящее среднее. Выявлена возможность прогнозирования величины содержания Б(а)П с помощью расчета в двух остальных створах по экспериментально определенной концентрации Б(а)П в одном из трех створов. Наиболее перспективной при линейном моделирования является использование скользящих средних (таблица 2.26), полученных при обработке временных рядов содержания Б(а)П в водоисточнике.
Результаты сопоставления параметров, полученных при обработке временных периодов 1995–2003 гг., 2004–2012 гг. и 1995–2012 гг. с использованием различных моделей (аддитивная и мультипликативная) и вариантов сглаживания (среднегодовые, средние многолетние, скользящие средние) свидетельствуют о некоторых их отличиях. Так, с помощью корреляционного анализа установлено, что более тесные связи характеризуют различные створы, если рассматривать период 2004–2012 гг., а расширение временного ряда на весь период наблюдений приводит к уменьшению коэффициентов корреляции между параметрами временных рядов. Причиной этому служат следующие обстоятельства.
Период 1995–2003 гг. характеризуется значительным числом случаев с высоким уровнем концентраций Б(а)П, что в 5–10 раз превосходит появление повышенных концентраций в период 2004–2012 гг. Средние многолетние (СМ) для периода 1995–2003 гг. более, чем в 2 раза превышают этот показатель для периода 2004–2012 гг. Еще в большой степени разнятся значения максимальных концентраций (таблица 2.27).
Возможно, что причиной различия в характеристиках периодов 1995–2003 и 2004–2012 гг. служат такие факторы как снижение судоходства по р. Уфа, изменение структуры и совершенствование технологии на предприятиях ТЭК, изменение основных направлений движения автотранспорта и загруженности транспортных магистралей. Эти факторы являются долговременным и, играют заметную роль в загрязнении Б(а)П р. Уфа [189, 190]. Таким образом, модели описывающие период 1995–2012 гг. в меньшей степени соответствуют закономерностям, формировавшимся в последние годы. В этой связи представляется целесообразным проанализировать состояние водоисточника за последние 12 лет (рисунок. 2.11), которые, по всей вероятности, характеризуются достаточно стабильным влиянием различных факторов на состояние водоисточника. Кроме того, сравнение результатов обработки временных рядов содержания Б(а)П в створах р. Уфы за 2004–2012 и 2001–2012 гг. поможет выявить адекватность моделей и при совпадении общих закономерностей явиться еще одним подтверждением их достоверности.
Методы корреляционно-регрессионного анализа
Однако, как показали лабораторные испытания углевание не обеспечивает необходимой эффективности извлечения Б(а)П. Это вполне объяснимо, если учесть, что использованный уголь (СПДК-27Д) относится к сорбентам микропористого типа, а размеры молекул ПАУ сравнимы или превышают размеры микропор. Так, известно, что площадь внешней поверхности АУ ничтожно мала (около 50 м2/г) по сравнению с площадью внутрипоровой поверхности, достигающей 1000 м2/г, и средний размер пор составляет 0,91 нм [192], что свидетельствует о том, что АПУ марки СПДК-27Д является микропористым.
В этой связи нами предлагается дооснащение узла углевания дозатором синтетического сорбента (рисунок 2.28), прототипом которого является узел, приготовленный суспензии АПУ. Местами ввода суспензии синтетического сорбента могут быть либо затворный бак угля, куда подается предварительно подготовленная суспензия синтетического сорбента (рисунок 2.28), либо на скорые фильтры (рисунок 2.29).
Технологическая схема очистки воды с применением процесса углевания порошкообразным активированным углем и дооснащением подачей синтетического сорбента 1 – угольный контейнер; 2 – выгрузка угольного контейнера; 3 – контейнер с синтетическим сорбентом; 4 – выгрузка сорбентного контейнера; 5 – затворный бак угля и сорбента; 6 – насос перекачки 10-лроцентной угольной и сорбентной пульпы; 7 – расходный бак угля и сорбента; 8 – насос для подачи 1-процентной угольной и сорбентной пульпы на микрофильтр и скорый фильтр; 9 – рециркуляция пульпы; 10 – подача 1-процентной угольной и сорбентной пульпы в контактную емкость микрофильтра; 11 - подача АПУ на скорый фильтр; 12 – микрофильтр; 13 – контактная емкость; 14 – горизонтальный отстойник; 15 – промывная вода; 16 – скорый фильтр; 17 – отвод промывной воды; 18 – фильтрат; 19 – резервуар чистой воды; 20 – насосная станция второго подъема
Технологическая схема очистки воды с применением процесса углевания порошкообразным активированным углем и дооснащением подачей синтетического сорбента 1 - угольный контейнер; 2 – выгрузка угольного контейнера; 3 – затворный бак угля; 4- насос перекачки 10-лроцентной угольной пульпы; 5 –контейнер с синтетическим сорбентом; 6 – выгрузка cорбентного контейнера; 7 – расходный бак сорбента; 8 - насос для подачи cорбентной пульпы на фильтрат; 9 – расходный бак угля; 10 - насос для подачи 1-процентной угольной пульпы на микрофильтр и скорый фильтр; 11 – рециркуляция пульпы; 12 – подача 1-процентной угольной пульпы в контактную емкость микрофильтра; 13 - подача АПУ на скорый фильтр; 14 – микрофильтр; 15 – контактная емкость; 16 – горизонтальный отстойник; 17 – промывная вода; 18 – скорый фильтр; 19-отвод промывной воды; 20 – фильтрат; 21 – резервуар чистой воды; 22 – насосная станция второго подъема
Выбор места ввода диктуется ситуацией, возникшей в результате загрязнения воды. Если загрязнитель представляет собой нефтепродукты, содержание повышенное количество ПАУ, в т.ч. Б(а)П, то, по всей вероятности, целесообразно избрать схему, представленную на рисунке 3. Если попадание в реку ПАУ связано с продуктами сгорания нефтяного сырья или товарных нефтепродуктов и их количество невелико, то, по всей вероятности, более обоснованным будет использование схемы, представленной на рисунке 2.29.
Методика измерений массовой концентрации бенз(а)пирена в питьевой воде, воде подземных и поверхностных источников водоснабжения (МП УВК 1.69-2013)
Метод измерения основан на извлечении бенз(а)пирена с последующем определением его методом ВЭЖХ с флуориметрическим детектированием.
При разработке методики в основу положен метод ЕРА 550.1 [172].
Нормы погрешности измерений – допускаемые значения показателя точности, характеризующие требуемую точность измерений, указанны в ГОСТ 27384 – 2002 "Вода. Нормы погрешности измерений показателей состава и свойств". Настоящая методика обеспечивает получение результатов измерений с погрешностью, значения которой не превышают значений, приведенных в таблице 3.1.
Использование специализированной хроматографической колонки и селективного флуориметрического детектора (ФЛД) при анализе полициклических ароматических углеводородов (ПАУ), к которым относится бенз(а)пирен, позволяет устранить как их взаимное влияние, так и мешающее влияние многих сопутствующих матричных примесей [198].
При необходимости правильность обнаружения Б(а)П рекомендуется подтверждать сравнительным детектированием при двух длинах волн возбуждения, обеспечивающих наивысшую чувствительность (Аех = 248нм) и наибольшую селективность (Хех = 360 нм). Предварительно установленное спектральное отношение - отношение откликов детектора (S,iех=248/Sех=360) при выбранных условиях анализа равно 5,33 ± 0,27. Получение указанного значения свидетельствует о правильной идентификации бенз(а)пирена и об отсутствии матричного влияния в пробе воды.
