Zugl.: Tübingen, Univ., Diss., 2009

Gegenstand vorliegender Arbeit ist die Untersuchung unterschiedlicher Modellansätze zur Beschreibung der Extraktion organischer Schadstoffe aus Böden unter Verwendung von überkritischem Wasser. Dazu wurden in der Literatur vorhandene Stofftransportmodelle herangezogen und eigene Modellansätze entwickelt. Das Modell berücksichtigt die Geschwindigkeits- und Temperaturverteilung im Reaktor und berechnet daraus, in Abhängigkeit der desorptiven, diffusiven und konvektiven Stofftransportvorgänge eine Schadstoffverteilung. Zur Lösung der Modellgleichungen wurde FEMLAB 3.1 verwendet. Zur Parameterbestimmung und Modellüberprüfung wurden Extraktionsversuche an real kontaminierten Böden und an künstlich kontaminierten Modellböden durchgeführt. Einfache und komplexe chemische Gleichgewichte der organischen Schadstoffe wurden auf Basis der Gibbs Energetik mit FACTSAGE 5.2 ermittelt und dienten als weitere Inputparameter für die Modellberechnungen.

Gegenstand vorliegender Arbeit ist die Untersuchung unterschiedlicher Modellansätze zur Beschreibung der Extraktion organischer Schadstoffe aus Böden unter Verwendung von überkritischem Wasser. Dazu wurden in der Literatur vorhandene Stofftransportmodelle herangezogen und eigene Modellansätze entwickelt. Das Modell berücksichtigt die Geschwindigkeits- und Temperaturverteilung im Reaktor und berechnet daraus, in Abhängigkeit der desorptiven, diffusiven und konvektiven Stofftransportvorgänge eine Schadstoffverteilung. Zur Lösung der Modellgleichungen wurde FEMLAB 3.1 verwendet. Zur Parameterbestimmung und Modellüberprüfung wurden Extraktionsversuche an real kontaminierten Böden und an künstlich kontaminierten Modellböden durchgeführt. Einfache und komplexe chemische Gleichgewichte der organischen Schadstoffe wurden auf Basis der Gibbs Energetik mit FACTSAGE 5.2 ermittelt und dienten als weitere Inputparameter für die Modellberechnungen.

Diese Dissertation beschäftigt sich mit der passiven Probenahme von hydrophoben organischen Schadstoffen in Oberflächengewässern: Polyaromatische Kohlenwasserstoffe (PAK), polychlorierte Biphenyle (PCB), polybromierte Biphenylether (PBDE), Organochlorpestizide (u. a. HCH, DDX) und weitere hydrophobe Pestizide. Die Zielstellung dieser Arbeit lag bei der Validierung des Silikonstabs als Alternativmethode im Gewässermonitoring zu konventionellen Probenahmetechniken wie Schöpf- und Wochenmischproben der Wasserphase sowie Schwebstoffanalysen. Die Probenahme mit dem Silikonstab erfolgte durch dessen Exposition im Gewässer für einen Zeitraum zwischen einer Woche und mehreren Monaten. Nach Einholung wurden die im Silikonstab akkumulierten Schadstoffe (Analyten) mittels instrumenteller Analytik quantifiziert. Die Probenaufgabe erfolgte ohne vorherige Lösungsmittelextraktion durch direktes Erhitzen des Silikonstabs, wodurch die Analyten vom Polymer desorbieren (Thermodesorption). Die durch Hitze freigesetzten Analyten wurden direkt auf eine chromatographische Trennsäule gegeben und massenspektroskopisch quantifiziert. Nach Erhalt der Ergebnisse der Silikonstab-Analytik gibt es verschiedene Herangehensweisen für die Berechnung der zeitgemittelten Analytkonzentrationen im Gewässer, die in dieser Arbeit vorgestellt und diskutiert werden. Dazu gehören die Verwendung von experimentellen Daten aus Kalibrierversuchen und Berechnungen auf Grundlage von physikochemischen Eigenschaften der Analyten wie dem Sammler-Wasser-Verteilungskoeffizienten. Im Zuge dieser Arbeit wurde die Aufnahmekinetik des Silikonstabs bei verschiedenen Temperaturen und Fließgeschwindigkeiten mit Hilfe von Kalibrierversuchen untersucht. Die gewonnenen experimentellen Daten wurden für die Entwicklung von Rechenmodellen herangezogen, mit denen das Aufnahmeverhalten vorgesagt werden soll. Es wurden Sammler-Wasser-Verteilungskoeffizienten für den Silikonstab u. a. mit der Kosolvenzmethode bestimmt und als Parameter für die Berechnung von zeitgemittelten Analytkonzentrationen des Gewässers verwendet. Für die Validierung wurde der Silikonstab in zwei Gewässergütemessstationen der Fließgewässer Mulde (Dessau) und Elbe (Magdeburg) in Durchflussbehältern exponiert und die zeitgemittelten Analytkonzentrationen mit verschiedenen Rechenmodellen bestimmt. Die erhaltenen Werte werden mit gleichzeitig entnommenen Wochenmischproben der Wasserphase sowie monatlichen Schwebstoffproben verglichen und die Eignung des Silikonstabs als alternative Probenahmemethode für das Umweltmonitoring von Oberflächengewässern diskutiert.

Gas injection into saturated porous media has a high practical relevance. It is applied in groundwater remediation (air sparging), in CO2 sequestration into saline aquifers, and in enhanced oil recovery of petroleum reservoirs. This wide range of application necessitates a comprehensive understanding of gas flow patterns that may develop within the porous media and required modeling of multi-phase flow. There is an ongoing controversy in literature, if continuum models are able to describe the complex flow pattern observed in heterogeneous porous media, especially the channelized stochastic flow pattern. Based on Selker’s stochastic hypothesis, a gas channel is caused by a Brownian-motion process during gas injection. Therefore, the pore-scale heterogeneity will determine the shape of the single stochastic gas channels. On the other hand there are many studies on air sparging, which are based on continuum modeling. Up to date it is not clear under which conditions a continuum model can describe the essential features of the complex gas flow pattern. The aim of this study is to investigate the gas flow pattern on bench-scale and field scale using the continuum model TOUGH2. Based on a comprehensive data set of bench-scale experiments and field-scale experiments, we conduct for the first time a systematic study and evaluate the prediction ability of the continuum model. A second focus of this study is the development of a “real world”-continuum model, since on all scales – pore-scale, bench scale, field scale – heterogeneity is a key driver for the stochastic gas flow pattern. Therefore, we use different geostatistical programs to include stochastic conditioned and unconditioned parameter fields. Our main conclusion from bench-scale experiments is that a continuum model, which is calibrated by different independent measurements, has excellent prediction ability for the average flow behavior (e.g. the gas volume-injection rate relation). Moreover, we investigate the impact of both weak and strong heterogeneous parameter fields (permeability and capillary pressure) on gas flow pattern. The results show that a continuum model with weak stochastic heterogeneity cannot represent the essential features of the experimental gas flow pattern (e.g., the single stochastic gas channels). Contrary, applying a strong heterogeneity the continuum model can represent the channelized flow. This observation supports Stauffer’s statement that a so-called subscale continuum model with strong heterogeneity is able to describe the channelized flow behavior. On the other hand, we compare the theoretical integral gas volumes with our experiments and found that strong heterogeneity always yields too large gas volumes. At field-scale the 3D continuum model is used to design and optimize the direct gas injection technology. The field-scale study is based on the working hypotheses that the key parameters are the same as at bench-scale. Therefore, we assume that grain size and injection rate will determine whether coherent channelized flow or incoherent bubbly flow will develop at field-scale. The results of four different injection regimes were compared with the data of the corresponding field experiments. The main conclusion is that because of the buoyancy driven gas flow the vertical permeability has a crucial impact. Hence, the vertical and horizontal permeability should be implemented independently in numerical modeling by conditioned parameter fields.

Gas injection into saturated porous media has a high practical relevance. It is applied in groundwater remediation (air sparging), in CO2 sequestration into saline aquifers, and in enhanced oil recovery of petroleum reservoirs. This wide range of application necessitates a comprehensive understanding of gas flow patterns that may develop within the porous media and required modeling of multi-phase flow. There is an ongoing controversy in literature, if continuum models are able to describe the complex flow pattern observed in heterogeneous porous media, especially the channelized stochastic flow pattern. Based on Selker’s stochastic hypothesis, a gas channel is caused by a Brownian-motion process during gas injection. Therefore, the pore-scale heterogeneity will determine the shape of the single stochastic gas channels. On the other hand there are many studies on air sparging, which are based on continuum modeling. Up to date it is not clear under which conditions a continuum model can describe the essential features of the complex gas flow pattern. The aim of this study is to investigate the gas flow pattern on bench-scale and field scale using the continuum model TOUGH2. Based on a comprehensive data set of bench-scale experiments and field-scale experiments, we conduct for the first time a systematic study and evaluate the prediction ability of the continuum model. A second focus of this study is the development of a “real world”-continuum model, since on all scales – pore-scale, bench scale, field scale – heterogeneity is a key driver for the stochastic gas flow pattern. Therefore, we use different geostatistical programs to include stochastic conditioned and unconditioned parameter fields. Our main conclusion from bench-scale experiments is that a continuum model, which is calibrated by different independent measurements, has excellent prediction ability for the average flow behavior (e.g. the gas volume-injection rate relation). Moreover, we investigate the impact of both weak and strong heterogeneous parameter fields (permeability and capillary pressure) on gas flow pattern. The results show that a continuum model with weak stochastic heterogeneity cannot represent the essential features of the experimental gas flow pattern (e.g., the single stochastic gas channels). Contrary, applying a strong heterogeneity the continuum model can represent the channelized flow. This observation supports Stauffer’s statement that a so-called subscale continuum model with strong heterogeneity is able to describe the channelized flow behavior. On the other hand, we compare the theoretical integral gas volumes with our experiments and found that strong heterogeneity always yields too large gas volumes. At field-scale the 3D continuum model is used to design and optimize the direct gas injection technology. The field-scale study is based on the working hypotheses that the key parameters are the same as at bench-scale. Therefore, we assume that grain size and injection rate will determine whether coherent channelized flow or incoherent bubbly flow will develop at field-scale. The results of four different injection regimes were compared with the data of the corresponding field experiments. The main conclusion is that because of the buoyancy driven gas flow the vertical permeability has a crucial impact. Hence, the vertical and horizontal permeability should be implemented independently in numerical modeling by conditioned parameter fields.

Diese Dissertation beschäftigt sich mit der passiven Probenahme von hydrophoben organischen Schadstoffen in Oberflächengewässern: Polyaromatische Kohlenwasserstoffe (PAK), polychlorierte Biphenyle (PCB), polybromierte Biphenylether (PBDE), Organochlorpestizide (u. a. HCH, DDX) und weitere hydrophobe Pestizide. Die Zielstellung dieser Arbeit lag bei der Validierung des Silikonstabs als Alternativmethode im Gewässermonitoring zu konventionellen Probenahmetechniken wie Schöpf- und Wochenmischproben der Wasserphase sowie Schwebstoffanalysen. Die Probenahme mit dem Silikonstab erfolgte durch dessen Exposition im Gewässer für einen Zeitraum zwischen einer Woche und mehreren Monaten. Nach Einholung wurden die im Silikonstab akkumulierten Schadstoffe (Analyten) mittels instrumenteller Analytik quantifiziert. Die Probenaufgabe erfolgte ohne vorherige Lösungsmittelextraktion durch direktes Erhitzen des Silikonstabs, wodurch die Analyten vom Polymer desorbieren (Thermodesorption). Die durch Hitze freigesetzten Analyten wurden direkt auf eine chromatographische Trennsäule gegeben und massenspektroskopisch quantifiziert. Nach Erhalt der Ergebnisse der Silikonstab-Analytik gibt es verschiedene Herangehensweisen für die Berechnung der zeitgemittelten Analytkonzentrationen im Gewässer, die in dieser Arbeit vorgestellt und diskutiert werden. Dazu gehören die Verwendung von experimentellen Daten aus Kalibrierversuchen und Berechnungen auf Grundlage von physikochemischen Eigenschaften der Analyten wie dem Sammler-Wasser-Verteilungskoeffizienten. Im Zuge dieser Arbeit wurde die Aufnahmekinetik des Silikonstabs bei verschiedenen Temperaturen und Fließgeschwindigkeiten mit Hilfe von Kalibrierversuchen untersucht. Die gewonnenen experimentellen Daten wurden für die Entwicklung von Rechenmodellen herangezogen, mit denen das Aufnahmeverhalten vorgesagt werden soll. Es wurden Sammler-Wasser-Verteilungskoeffizienten für den Silikonstab u. a. mit der Kosolvenzmethode bestimmt und als Parameter für die Berechnung von zeitgemittelten Analytkonzentrationen des Gewässers verwendet. Für die Validierung wurde der Silikonstab in zwei Gewässergütemessstationen der Fließgewässer Mulde (Dessau) und Elbe (Magdeburg) in Durchflussbehältern exponiert und die zeitgemittelten Analytkonzentrationen mit verschiedenen Rechenmodellen bestimmt. Die erhaltenen Werte werden mit gleichzeitig entnommenen Wochenmischproben der Wasserphase sowie monatlichen Schwebstoffproben verglichen und die Eignung des Silikonstabs als alternative Probenahmemethode für das Umweltmonitoring von Oberflächengewässern diskutiert.:I ZUSAMMENFASSUNG ...................................................................................................... 2 II INHALTSVERZEICHNIS .................................................................................................. 3 III ABBILDUNGSVERZEICHNIS .......................................................................................... 5 IV TABELLENVERZEICHNIS ................................................................................................ 6 V GLEICHUNGSVERZEICHNIS ............................................................................................ 7 VI ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS........................................................................................... 9 0 VIELEN DANK AN … ...................................................................................................... 11 1. EINLEITUNG ................................................................................................................ 12 1.1 Wasser, seine Nutzung und Verschmutzung ............................................................ 12 1.2 Das Wasser und seine Schadstoffe .......................................................................... 15 1.3 Monitoring von Oberflächengewässern .................................................................... 17 1.3.1 Entnahme konventioneller Schöpfproben .............................................................. 17 1.3.2 Entnahme von Mischproben (integrative oder Kompositproben) ........................... 18 1.3.3 Probenahme des Schwebstoffanteils in der Wasserphase .................................... 19 2. PASSIVSAMMLER IN DER WASSERANALYTIK ................................................................ 21 2.1 Theoretische Grundlagen ......................................................................................... 21 2.1.1 Allgemeiner Aufbau von Passivsammlern ............................................................... 23 2.1.2 Die einzelnen Schritte von der Wasser- in die Sammelphase ................................ 25 2.1.3 Adsorptive und absorptive Akkumulation des Analyten in der Sammelphase ........ 26 2.2 Passivsammlersysteme in der Wasseranalytik ......................................................... 28 2.2.1 Absorbierende Passivsammler für hydrophobe Analyten ....................................... 28 2.2.1.1 Semipermeable membrane device (SPMD) .......................................................... 28 2.2.1.2 LDPE-Streifen (LDPE strips) ................................................................................ 29 2.2.1.3 Silikonplatten (silicone sheets) ........................................................................... 30 2.2.1.4 Chemcatcher ...................................................................................................... 31 2.2.1.5 Lösungsmittelfreie Passivsammler (MESCO / Silikonstab) .................................. 32 2.2.2 Absorbierende Passivsammler für polare Analyten ............................................... 35 2.2.2.1 Polar organic integrative Sampler (POCIS) ......................................................... 35 2.2.2.2 Chemcatcher ...................................................................................................... 35 2.3 Auswertung von Passivsammlerdaten ..................................................................... 35 2.3.1 Gleichgewichtssammler ......................................................................................... 36 2.3.2 Laborkalibrierung .................................................................................................. 37 2.3.3 In-situ-Kalibrierung mit Performance Reference Compounds (PRC) ...................... 38 2.3.4 Validierung von Passivsammlern............................................................................ 39 3. LÖSLICHKEIT UND THERMODYNAMISCHES GLEICHGEWICHT ...................................... 41 3.1 Freie Enthalpie und chemisches Potential ................................................................ 41 3.2 Lineare freie Energie-Beziehungen (LFER) für die Abschätzung von KSW ................ 41 3.3 Kosolvenzmodelle für die Modellierung von KSW ...................................................... 43 3.3.1 Log-Linear-Modell von Yalkowsky .......................................................................... 43 3.3.2 Freie Enthalpie-Ansatz (Khossravi-Connors-Modell) .............................................. 44 3.3.3 Jouyban-Acree-Modell ............................................................................................ 44 4. MATERIAL UND METHODEN ......................................................................................... 45 4.1 Präparation der verwendeten Passivsammler .......................................................... 45 4.2 Laborkalibrierung zur Bestimmung von Sammelraten ............................................... 45 4.2.1 Beschreibung der Versuche für die Silikonstab-Kalibrierung .................................. 45 4.3 Experimentelle Bestimmung von Sammler-Wasser-Verteilungskoeffizienten KSW ... 48 4.3.1 Zeitabhängige KSW-Bestimmung in der Wasserphase .......................................... 48 4.3.2 KSW-Bestimmung mit der Kosolvenzmethode ....................................................... 50 4.4 Validierung des Silikonstabs an limnischen Gewässergütemessstationen ............... 52 5. ERGEBNISSE UND DISKUSSION ................................................................................... 55 5.1 Sammelraten RS für den Silikonstab aus Kalibrierversuchen .................................... 55 5.1.1 Temperaturabhängigkeit ....................................................................................... 58 5.1.2 Einfluss der Hydrodynamik auf die Aufnahmekinetik von PAK ................................ 59 5.1.3 Modellierung von Sammelraten .............................................................................. 62 5.1.3.1 Polynomisches Modell nach Vrana [137] ............................................................. 62 5.1.3.2 Diffusionsmodell nach Booij [71] ......................................................................... 64 5.1.3.3 Diffusionsmodell nach Rusina [85] ...................................................................... 66 5.1.4 Wahl der geeigneten In-situ-Kalibrierung am Beispiel eines Kalibrierversuchs ..... 67 5.1.4.1 Berechnung von In-situ-Sammelraten mit RS-Modellen ...................................... 68 5.1.4.2 Berechnung von In-situ-Sammelraten über Eliminierung von PRCs .................... 69 5.1.4.3 Vergleich Modelle und PRCs mit experimentellen Sammelraten .......................... 70 5.2 Experimentelle Bestimmung des Sammler-Wasser-Verteilungskoeffizienten KSW ... 73 5.2.1 Zeitabhängige KSW-Bestimmung in der Wasserphase .......................................... 73 5.2.2 Zusammenfassung KSW(t)-Versuche in der Wasserphase .................................... 81 5.2.3 KSW-Bestimmung mit der Kosolvenzmethode ....................................................... 81 5.2.3.1 Kosolvenzmodelle ............................................................................................... 83 5.2.4 Zusammenfassung ................................................................................................ 90 5.3 Empirische Modelle zur Abschätzung von KSW-Werten ............................................ 92 5.3.1 Lineare Korrelation des KSW mit physikochemischen und Molekülparametern ...... 92 5.3.2 Berechnung mit Mehrparameter-Regression (LSER) .............................................. 95 5.3.3 Zusammenfassung Abschätzung von KSW-Werten für den Silikonstab ................. 97 5.4 Freilandvalidierung des Silikonstab-Passivsammlers ................................................ 97 5.4.1 Ausbringung an Gewässergütemessstationen....................................................... 97 5.4.1.1 Validierung des Silikonstabs mit Wasserproben ............................................... 100 5.4.1.2 Validierung des Silikonstabs mit Sedimentproben ............................................ 102 5.4.2 Validierung des Silikonstabs bei Laborvergleichsstudien ..................................... 105 6. ERGEBNISSE UND AUSBLICK ..................................................................................... 105 VII LITERATURVERZEICHNIS ......................................................................................... 107 VIII ANHANG ................................................................................................................. 116