Десятки способов очистки моря от мазута в Анапе предлагают ученые
Решения и проекты ученых направлены на обнаружение и нейтрализацию загрязнений. Как пояснил директор Кубанского научного фонда Виктор Анисимов, все предложения проходят строгую проверку через цифровой сервис "Наука и инновации". Из 198 поданных заявок 76 успешно преодолели экспертизу. Среди них — как готовые к применению разработки предприятий, так и научные проекты, требующие дополнительных испытаний.
31 организация получит материалы для проведения экспериментов по борьбе с загрязнениями мазутом. Часть инноваторов проводит испытания на месте, другие — в собственных лабораториях. Это позволяет учитывать технические возможности каждой организации.
К решению задачи подключились научные центры Тюмени, Новосибирска, Омска, Москвы и других регионов. После завершения экспериментов результаты передадут рабочей группе и Оперативному штабу Краснодарского края для оценки эффективности технологий.
Среди уже одобренных решений выделяются несколько инновационных подходов: полимерные сети, предназначенные для глубокого траления акватории вместо традиционных боновых заграждений, использование джутового волокна для поглощения мазутных взвесей, установка "Ураган" для откачки тяжелых фракций, установка "Аэрощуп" — мощный насос для сбора тяжелых фракций мазута со дна моря.
Кроме того, красноярская компания предложила уникальный метод нейтрализации мазута в останках танкеров. Специальный состав, нагнетают под высоким давлением. Вещество превращает нефтепродукты в глинообразную массу, безопасную для экологии. При этом технология работает при любой температуре и предотвращает образование нефтяных пятен, сообщает Оперативный штаб Краснодарского края.
Эти шаги демонстрируют комплексный подход к решению экологических проблем, объединяющий науку, бизнес и государственные структуры.
Ранее в новостях Краснодарского края: Все меньше выбросов мазута находят на пляжах Анапы
