Abstract

1. Introducere

1.1 Dezinfectante chimice pentru a menține calitatea microbiologică a procesului de spălare a apei

Dezinfectarea chimică, în special folosind compuși derivați din clor, este o practică obișnuită pentru a menține calitatea microbiologică a apei de proces în industria legumelor proaspete. Compușii derivați din clor sunt microorganisme reducătoare ieftine și foarte eficiente prezente în apă, atunci când sunt utilizate în conformitate cu standardele operaționale recomandate (Garrido și colab., 2019). În general, industria produselor proaspete folosește volume mari de apă în diferitele etape ale activităților de post-recoltare și procesare, cum ar fi spălarea. Menținerea unei concentrații minime optime de clor în rezervorul de spălare garantează calitatea microbiologică a apei de spălare a procesului evitând în același timp contaminarea încrucișată a diferitelor loturi de produse care sunt spălate în același rezervor de spălare (Gil și colab., 2016, 2019) . Cu toate acestea, utilizarea compușilor derivați din clor a fost legată de o creștere a riscului chimic din cauza formării/acumulării subproduselor de dezinfecție (DBP). Deși s-au sugerat alte tehnologii de dezinfecție pentru a menține calitatea microbiologică a apei de proces, compușii derivați din clor sunt încă foarte solicitați de procesatorii de produse proaspete și potențialele riscuri chimice ar trebui evaluate (López-Gálvez și colab., 2018, 2019).

cantitativă

1.2 Subproduse de dezinfectare

Clorul este cel mai frecvent dezinfectant utilizat la nivel mondial, iar clorații, THM-urile și HAA sunt clasele DBP formate la cele mai mari concentrații după clorare. DBP-urile ar putea fi originate de compuși organici și anorganici: (1) Compuși halogenați: THM, HAA, halonitrometani, haloaldehide și haloacetone, haloacetamide, haloacetonitril și haloalcoholi; (2) Compuși nehalogenați: aldehide și cetone cu greutate moleculară mică, alți acizi carboxilici, cetoacizi, nitrilii și nitrozaminele și (3) subproduse anorganice: clorură de decianogen, clorați, clorați și bromați.

În plus, s-ar putea forma și așa-numitele DBP „emergente”, cum ar fi halonitrometani, haloacetonitrili, haloamide, halofuranone și acizi iodo-cum ar fi acid iodoacetic, iodo-THM (iodotrihalometani), nitrosamine și altele.

1.2.1 Clorați

Clorații sunt substanțe cu o mare putere de oxidare și au fost utilizate pe scară largă ca pesticid în trecut, dar în Uniunea Europeană au fost interzise din 2008. De aceea, în prezent, utilizarea clorului derivat ca dezinfectanți ai apei este de departe sursă principală de clorați în fructe și legume. În ciuda acestui fapt, utilizarea compușilor derivați din clor este încă utilizată pe scară largă în Europa pentru a menține calitatea apei de proces (Gil și colab., 2016).

În Uniunea Europeană, există o dezbatere actuală cu privire la nivelul maxim de reziduuri (LMR) pentru clorat în diferite fructe și legume, deoarece LMR anterior de 0,01 mg kg -1 nu a fost valabil din 2014. În Statele Unite, reglementarea limita pentru clorat și clorit se aplică numai pentru apa potabilă și se stabilește la 700 μg/L pentru fiecare. Nivelurile de clorati, incluse in monitorizarea de catre Agentia de Protectie a Mediului din SUA a contaminantilor nereglementati si pe lista candidatilor de contaminanti, ar putea primi o determinare de reglementare in viitorul apropiat. Prezentul raport, utilizând literatura disponibilă împreună cu datele de monitorizare anterioare și actuale, evaluează prezența cloratului în apa potabilă și impactul potențial al reglementării acestuia. Lipsesc încă date privind nivelurile maxime care ar putea fi recomandate în apa de proces în contact cu fructe și legume proaspete (tabelele 2 și 3).

Există puține informații cu privire la riscul real pe care îl prezintă consumatorilor acumularea de clorați în fructe și legume proaspete. Pe baza studiilor disponibile efectuate pentru a estima carcinogenitatea și genotoxicitatea acestor compuși la rozătoare, BPD-urile par să fie o preocupare pentru sănătatea umană (SCHER/SCCP/SCENIHR, 2008).

1.2.2 Trihalometani

Trihalometanii sunt un grup de patru substanțe chimice care se formează împreună cu alte DBP atunci când compușii derivați din clor sunt utilizați pentru a menține calitatea microbiologică a apei de proces care conține concentrații mari de materie organică și anorganică. Acești compuși au fost definiți ca fiind compuși cancerigeni, devenind o preocupare relevantă pentru sănătatea publică. Dovezile epidemiologice au arătat o asociere consistentă între expunerea pe termen lung la THM și riscul de cancer al vezicii urinare, deși natura cauzală a asocierii nu este concludentă. Dovezile referitoare la alte locuri de cancer sunt insuficiente sau mixte (Villanueva și colab., 2015). Numeroase studii au evaluat implicațiile reproductive, inclusiv calitatea spermei, timpul până la sarcină, ciclul menstrual și rezultatele sarcinii, cum ar fi pierderea fetală, creșterea fetală, nașterea prematură și malformația congenitală. Corpul de dovezi sugerează doar efecte minore ale expunerii ridicate în timpul sarcinii asupra indicilor de creștere a fătului, cum ar fi mici pentru vârsta gestațională (SGA) la naștere. Formarea THM poate fi minimizată prin evitarea utilizării pre-clorării.

Reglementările din țările dezvoltate care guvernează DBP au stabilit praguri diferite pentru prezența THM în apa potabilă. Nivelurile maxime de contaminanți (MCL) ale THM-urilor totale (suma cloroformului, bromodiclorometanului, dibromoclorometanului și bromoformului) au fost stabilite la 80 μg/L în Statele Unite și 100 μg/L în Uniunea Europeană (UE) (EPA, 2011 ). Deși nu au fost stabilite valori parametrice pentru DPB-uri, altele decât THM-urile și bromatul, în conformitate cu Regulamentul 13 din Regulamentul privind apa potabilă există o cerință ca „orice contaminare din DPB-uri să fie menținută cât mai scăzută posibil fără a compromite dezinfecția, în conformitate cu orice instrucțiunile pe care le poate da autoritatea de supraveghere ”(EPA, 2011).

1.3 Modelul de predicție

Modelele matematice sunt reprezentări abstracte ale sistemelor fizice sau chimice capabile să prezică răspunsul sistemului la unele condiții fără a fi nevoie de efectuarea de noi experimente. În timpul procesului de construire a modelului, unul dintre pașii cheie este calibrarea modelului propus prin date experimentale. Putem distinge două grupe principale de modele matematice: (i) Modele deterministe, care se bazează în balanțe de masă și energie, precum și în legi fizice și cinetică și (ii) Modele empirice, care se potrivesc de obicei cu date experimentale anumitor funcții matematice. În primul caz, mecanismul procesului este cunoscut, iar astfel de modele sunt capabile să facă predicții în condiții diferite de cele utilizate pentru calibrarea modelului. În cazul modelelor empirice, acestea sunt utile atunci când mecanismele procesului nu sunt cunoscute. Aplicarea sa în condiții diferite de calibrare trebuie să fie precaută.

Modelarea matematică este o metodă matematică și statistică de studiere a evenimentelor și de predicție a rezultatelor în diferite scenarii fără a fi nevoie de recuperarea de noi date experimentale.

Datele din seriile cronologice de clor liber (FC), cererea chimică de oxigen (COD), absorbția pH-ului și ultraviolete (UV) a apei de proces, precum și a concentrațiilor de clorați și THM au fost utilizate pentru a construi modele matematice capabile să prezică concentrația DBP de-a lungul experimentelor de dezinfecție a apei de spălare a diferitelor linii de prelucrare a verdelor cu frunze. Rezultatele studiului ar contribui la îmbunătățirea încrederii într-un sistem de dezinfecție care prevede formarea DBP și reduce riscurile pentru sănătatea umană.

În studiul de față, datele disponibile au fost utilizate pentru a dezvolta modele matematice capabile să prezică formarea/acumularea de DBP (clorați și THM) în procesul de apă datorită utilizării compușilor derivați din clor. Un model mecanicist a fost dezvoltat în cazul cloraților, în timp ce un model empiric bazat pe regresie liniară multiplă a fost construit pentru predicția cantitativă THMs.

2 Descrierea programului de lucru

2.1 Scopuri

2.2 Activități/metode

Datele experimentale utilizate pentru dezvoltarea modelului au fost obținute în experimente la scară de laborator care simulează sistemele industriale de spălare a produselor proaspete (Tudela și colab., 2019). În aceste experimente, s-au stabilit concentrațiile dezinfectante necesare pentru a evita contaminarea încrucișată în rezervorul de spălare între diferite loturi de produse, precum și formarea potențială și/sau acumularea de DBP formate în timpul spălării. DBP-urile selectate au fost clorați (DPB-uri anorganice) și THM-uri (DPB-uri halogenate). Ambele sunt DBP de clor și relevante pentru sănătatea umană. Odată cu utilizarea distribuțiilor probabilistice, a fost dezvoltat un model pentru a descrie modul în care diferiți factori pot contribui sau nu la risc. Predicțiile modelului au furnizat o estimare a concentrațiilor dezinfectante necesare pentru eliminarea microorganismelor, dar asigurând siguranța chimică a ființei umane.

Planul de lucru al colegului a inclus: (1) să învețe tehnici microbiologice pentru a se familiariza cu parametrii microbiologici implicați într-un proces de dezinfecție, (2) pentru a înțelege datele microbiene și pentru a determina cele mai bune metode de analiză a datelor microbiologice, (3) să dezvolte modele matematice capabile să prezică formarea/acumularea DPB-urilor în apa de proces folosită pentru spălarea produselor proaspete, (4) să se familiarizeze cu diverse instrumente utilizate pentru elaborarea analizelor statistice ale datelor, inclusiv Bioinactivarea (Garre și colab., 2018) și R limbaj de programare (R Core Team, 2018). În acest sens, colega a efectuat un curs de statistică referitor la utilizarea software-ului R în perioada 11-15 martie (găzduire de CIIMAR, Porto - Portugalia) pentru a-și îmbunătăți cunoștințele în domeniu și, în cele din urmă, pentru a aplica conceptele „învățare - realizare” folosind datele anterioare produse pentru a proiecta un model matematic.

Acest proiect de cercetare își propune să ofere industriei un instrument care să permită predicția formării/acumulării de DPB în apa de proces. Acest lucru poate duce la stabilirea unor bune practici de manipulare pentru a evita prezența acestor compuși în produsul final, reducând expunerea consumatorilor la aceste DBP.

3 Concluzii

Această lucrare este încă sub formă de proiect și principalele concluzii nu sunt încă formulate, deoarece analiza este în curs. Prin urmare, informațiile prezentate aici trebuie considerate provizorii. Într-adevăr, sistemul nostru are o schemă de dozare pentru a umple eventualele pierderi de clor liber sau pentru a-și menține nivelul într-un interval dorit.

Identificăm sursele de producție sau epuizare a cloraților în procesul apei obținute în timpul spălării diferitelor verzi cu frunze. Fiecare tip de legume generează un tip diferit de apă de proces, care ar putea afecta formarea DBP în apă și, prin urmare, ar avea un impact diferit asupra riscului chimic pentru consumator.

Prezentul studiu constituie doar un pas din toate etapele necesare pentru a stabili o evaluare a riscurilor chimice cu privire la riscurile prezentate de DPB-urile prezente în apa de proces, care pot fi absorbite de fructele și legumele proaspete în contact cu apa. Cu toate acestea, acesta este un pas relevant pentru a estima formarea și acumularea de DPB în apa de proces. Obiectivul final va fi determinarea riscurilor legate de consumul de fructe și legume proaspete.

  • Adam LC și Gordon G, 1999. Descompunerea ionilor hipoclorit: efecte ale temperaturii, puterii ionice și ionului clorură . Chimie anorganică, 38, 1299 - 1304 .

Abrevieri

Anexa A - Model mecanic pentru predicția cantitativă a cloraților

Evoluția cloraților

Următoarea schemă reprezintă sistemul utilizat în acest studiu: Un rezervor continuu amestecat.

Unde Î1 și Î2 reprezintă, respectiv, debitul de intrare și ieșire. Presupunem că volumul lichidului (V) rămâne constantă în interiorul mulțumirii, astfel Î1 = Î2 (le numim Î). C1 este concentrația de clorați a fluxului de intrare (pe care o presupunem că este zero sau foarte apropiată) în timp ce C este concentrația de clorați a fluxului de ieșire, care variază în funcție de timp și este egală cu concentrația din interiorul rezervorului dacă este perfect agitată.

Momentele în care am măsurat THM-urile au fost la 0, 20, 40, 60 și 80 de minute, unde adăugarea de clor a fost făcută la fiecare 5 minute.

Următoarele grafice arată datele experimentale (puncte) și predicția modelului (linia continuă) pentru cazul salatei în cele trei scenarii controlate (10, 20 și 30 ppm de clor liber în apa de spălare).

Anexa B - Model de putere pentru a prezice concentrația THMs

Conform datelor experimentale preluate în laborator, propunem un model de putere pentru a prezice concentrația THM în funcție de variabilele relevante identificate: COD, absorbanță UV, concentrație teoretică FC și timp (lista de abrevieri). Modelul de putere propus are următoarea formă.

Similar cu unele dintre modelele prezentate în recenzia lui Chowdhury și colab. (2009).

Notă: Adăugăm un termen constant egal cu 10 pentru a evita problemele numerice în transformările logaritmice ulterioare.

Coeficientul de determinare este R 2 = 0,79. Toți coeficienții sunt semnificativi statistic (p