NGHIÊN CỨU SỰ LAN TRUYỀN VÀ PHẠM VI ẢNH HƯỞNG CỦA MỘT SỐ NGUỒN PHÁT THẢI CÓ KHẢ NĂNG GÂY Ô NHIỄM MÔI TRƯỜNG TỪ HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC KHU CÔNG NGHIỆP Ở TỈNH PHÚ YÊN
Hóa Phân tích
Luận án này tập trung nghiên cứu sự lan truyền và phạm vi ảnh hưởng của các nguồn phát thải có khả năng gây ô nhiễm môi trường từ hoạt động của các khu công nghiệp tại tỉnh Phú Yên. Trong bối cảnh ô nhiễm môi trường toàn cầu ngày càng gia tăng và quá trình công nghiệp hóa ở Việt Nam, việc nghiên cứu các tác động môi trường từ các khu công nghiệp trở nên cấp thiết. Tỉnh Phú Yên, với những thành tựu kinh tế - xã hội, cũng phải đối mặt với hậu quả môi trường đáng kể do chất thải từ các khu công nghiệp phát tán.
Mục tiêu của luận án bao gồm việc ứng dụng các quy trình đã xây dựng để phân tích hàm lượng bốn kim loại nặng (As, Cu, Mn, Cr) trong mẫu nước thải và trầm tích, đánh giá sự dịch chuyển của chúng trong môi trường, và mô hình hóa sự lan truyền các kim loại nặng, dự báo diễn thế môi trường bằng các phần mềm Mapinfo và Matlab. Về mặt khoa học, nghiên cứu ứng dụng các kỹ thuật phân tích kích hoạt nơtron (RNAA) và phổ hấp thụ nguyên tử (AAS) hiện có tại Viện Nghiên cứu hạt nhân để đánh giá hiện trạng môi trường, làm cơ sở giải thích sự dịch chuyển kim loại và mô phỏng quá trình lan truyền. Về thực tiễn, luận án cung cấp dữ liệu cơ bản về tình hình ô nhiễm kim loại nặng tại Khu công nghiệp An Phú, góp phần vào việc quản lý nguồn thải, bảo vệ môi trường và định hướng quy hoạch vùng xả thải an toàn.
Những đóng góp mới của luận án là việc xây dựng các quy trình tối ưu để phân tích Cu, Mn, Cr, As trong nước thải và trầm tích bằng phương pháp RNAA có xử lý hóa học, áp dụng để xác định hàm lượng các ion kim loại trong mẫu môi trường. Luận án đã thu thập tổng cộng 276 mẫu (gồm nước thải, trầm tích và khí) từ ba khu công nghiệp để phân tích. Kết quả cho thấy Cr là nguyên tố tích tụ mạnh nhất và ít dịch chuyển nhất trong trầm tích, trong khi As là nguyên tố tích tụ yếu nhất. Việc sử dụng phần mềm Matlab để mô hình hóa sự lan truyền ô nhiễm đã cho kết quả dự báo hàm lượng các nguyên tố khá phù hợp với dữ liệu thực nghiệm (sai số dao động từ ≤ 9,7% cho As đến ≤ 16,6% cho Mn). Nghiên cứu còn dự báo được khả năng gây ô nhiễm khi công suất phát thải tăng lên, từ đó đề xuất nhân rộng việc áp dụng các mô hình này trong quản lý và dự báo ô nhiễm môi trường công nghiệp.