油砂尾矿坑湖泊中环烷酸的来源及其生物降解潜力

《Applied Geochemistry》：Sources and biodegradation potential of naphthenic acids in an oil sands end pit-lake

　　穆罕默德·埃尔-瓦拉基 | 大卫·鲍曼 | 罗伯特·K·尼尔森 | 克里斯托弗·M·雷迪 | 莱斯利·沃伦 | 格雷戈里·F·斯莱特
麦克马斯特大学地理与地球科学学院，加拿大安大略省汉密尔顿市，L8S 4K1

**摘要**
环烷酸（NAs）是油砂尾矿中最危险的成分之一，因此了解其命运对于油砂场地的修复至关重要。Syncrude Canada有限公司通过建设一个名为Base Mine Lake（BML）的池塘，首次采用了水封尾矿技术进行了全面的油砂尾矿修复试点项目。了解BML水柱中NAs的存在和持久性对于评估湖泊的整体功能及其水质至关重要。本研究应用了二维气相色谱质谱法，在四年的时间跨度内调查了BML水柱中某些色谱分离良好的NAs的来源和生物降解潜力。对水柱中NAs的时间分析显示，这些NAs的物种和异构体分布在这四年间保持一致。将潜在来源（沥青、油砂处理水（OSPW）和流体细尾矿（FFT）中的NAs相对含量与水柱中的NAs进行比较后，得出的分子特征表明NAs既来自FFT，也来自与水柱相关的过程。FFT中NAs的含量高于水柱中的含量，这表明FFT可能是通过平流、扩散或沸腾相关的传输持续向水柱提供NAs的来源。然而，在水柱中观察到14种独特的NAs异构体，这表明另一个可能的来源是BML水柱内部烃类的持续生物降解。BML中NAs相对含量的时间一致性表明，它们在水柱中的生物降解减轻了NAs的持续输入，无论是通过FFT的平流传输还是通过水柱中烃类前体的生物降解产生的。因此，水柱起到了动态缓冲的作用，可能限制了NAs在BML内的重新分布。

**1. 引言**
自2012年以来，人们一直通过水封尾矿技术（WCTT）研究阿尔伯塔省油砂矿场和尾矿的修复工作，这主要通过建设Base Mine Lake（BML）来实现。该池塘是通过在水层上覆盖沉积在先前开采的West-In-Pit（WIP）区域的流体细尾矿（FFT）而形成的（Syncrude Canada有限公司，2019年）。FFT主要由淤泥、粘土、残余沥青和稀释石脑油组成，这些都是油砂提取过程的副产品。这种修复方法的目标是在水层下方稳定FFT，同时促进功能性水生生态系统的发育。这个生态系统将在Syncrude的长期场地关闭计划中发挥关键作用，作为防止有害物质从FFT中释放的屏障。预计水柱中的微生物活动会代谢来自尾矿的有机化合物，进一步降低环境风险。因此，减轻环烷酸（NAs）的释放是末端池塘（EPL）系统成功的关键因素，因为这些化合物会增加油砂处理后水的总体毒性。由于EPL旨在作为长期 containment 系统，了解NAs在这些系统中的命运、迁移和转化情况对于评估其控制污染物向周围环境释放的能力至关重要。

与这种修复方案的成功相关的一个担忧是FFT中的潜在有毒环烷酸（NAs）可能释放到BML的水柱中。NAs具有很高的水溶性，并且由于其亲水性羧基连接在疏水性碳骨架上而起到表面活性剂的作用（Eickhoff和Laroulandie，2010年）。NAs的一般公式为CnH2n+zO2，其中n代表碳原子数，Z代表环状结构的数量（化学结构见图S1）（Eickhoff和Laroulandie，2010年；Kindzierski等人，2012年）。它们由非极性碳链直接连接到各种分支的、非环状的、单环或多环的极性羧酸以及其他含有氧（O）、氮（N）或硫（S）的杂原子物种组成（Eickhoff和Laroulandie，2010年；Kindzierski等人，2012年）。NAs在环境中最常见的形式是作为地下石油烃的成分存在。它们以游离脂肪酸的形式存在，或者与原油中的沥青质成分结合（Seifert，1975年；Tissot和Welte，1985年）。NAs也可能在烃类的生物转化过程中作为中间代谢产物生成（Heider等人，1998年；Widdel和Rabus，2001年）。例如，多项研究发现，某些NAs物种，如C30-C32 hopanoids和三环酸，是在hopanes和三环萜类生物降解过程中产生的（Bennett和Abbott，1998年；Jaffé和Gallardo，1993年；Meredith等人，2000年；Watson等人，2002年）。研究表明，NAs对水生生物具有慢性和急性毒性作用（Brown和Ulrich，2015年；Eickhoff和Laroulandie，2010年；Whitby，2010年）。这些毒性作用更多地受到NAs结构配置的影响，而不仅仅是浓度的增加（Holowenko等人，2002年）。例如，Frank等人（2008年）的研究使用微毒性测定法表明，低分子量的NAs比高分子量的NAs更具毒性。因此，评估NAs的分子特征对于理解其在油砂尾矿场地中的毒性作用至关重要。

历史上，由于从大多数系统中的酸性可提取有机物（AEO）复杂混合物中分离这些化合物的分析难度，使用分子指纹方法评估NAs的来源和命运一直受到限制。由于AEO可能包含数千种酸性化合物，很少有研究能够区分来自油砂尾矿和油砂处理水（OSPW）的NAs与其他天然来源的酸性化合物（Rowland等人，2011年；Ross等人，2012年；Wilde等人，2015年；Gault等人，2023年）。初步研究尝试使用气相色谱-质谱（GC-MS）（Herman等人，1994年；Holowenko等人，2001年；Hsu等人，2000年；Scott等人，2005年）和高性能液相色谱（HPLC）（Bataineh等人，2006年；Han等人，2008年）等分析技术来鉴定NAs，这些技术通过解析NAs的环数和烷基分支程度提高了我们对NAs化合物的理解。然而，由于这些技术的分辨率有限，以及未分离混合物（UCM）中异构体的共洗问题，这些技术无法分辨和鉴定单个NAs异构体。全面二维气相色谱（GC×GC）的应用进一步提高了在复杂混合物中分辨NAs的能力，并有助于识别各种NAs物种及其个别异构体，包括之前未知存在于油砂尾矿和OSPW中的新物种（Bowman等人，2014年；Rowland等人，2011年；Rowland等人，2011年；Wilde和Rowland，2015年）。分离结构异构体对于分子指纹研究至关重要，因为异构体之间的差异可以作为来源和生物降解的指示指标（Wang等人，2006年）。

最近的研究成功使用GC×GC对尾矿和OSPW中的NAs进行了广泛分析。例如，Rowland等人（2011a）在OSPW中鉴定出了三环钻石酸，据推测这是烷基金刚烷烃生物降解的副产品。随后，Rowland等人（2011b）在精炼自石油的NAs样本中鉴定出了多种非环状、甲基支链和环己基酸。接着，Bowman等人（2014）利用GC×GC相对于一维GC方法的更高分辨率，识别出了来自阿尔伯塔油砂孔隙水的NAs家族，其中包括噻吩、茚、四氢化萘、环己烷和金刚烷型酸以及一些新化合物。Wilde等人（2015）的另一项研究使用GC×GC在OSPW中鉴定了双环NAs。

在Base Mine Lake（BML）的先前研究中，两项近期研究揭示了水柱中NAs的时间稳定性。Bowman等人（2020）的研究使用GC×GC测量了BML水柱中NAs的相对含量。在四个月的时间段内，Bowman等人（2020）发现不同地质化学区域间的NAs相对含量保持一致。相比之下，来自两个FFT样本的孔隙水中的NAs指纹与水柱中的NAs指纹不同。Gault等人（2023）的研究使用HPLC分析了2013年至2017年间O2、O3和O4化学类别的时间趋势及其每单位质量的毒性，发现这些指标保持一致。Gault等人（2023）认为这种时间一致性表明系统中缺乏生物降解。然而，Bowman等人（2020）在FFT中观察到的不同NAs指纹，加上已知FFT孔隙水在固结过程中的输入（Dompierre和Barbour，2016年），表明NAs指纹应该会随时间发生变化。鉴于一个季节内观察到的相对稳定性，这项长期研究的重点是为了识别NAs指纹的趋势和来源，以确定这些化合物是否存在长期循环的证据。因此，通过使用GC×GC在2015-2019年间四年间分辨NAs并比较其在水柱中的分布，评估了NAs在水柱中的时间稳定性。进一步对FFT、OSPW和沥青样本进行了表征，以确定它们对水柱中NAs的潜在贡献。通过将水柱中的NAs分布与FFT样本进行比较，评估了NAs是否可能通过平流或沸腾从FFT向上输送到水柱。通过将OSPW中的NAs分布与水柱中的分布进行比较，评估了观察到的分布是否可能主要由于OSPW最初填充湖泊时发生的输入。最后，将这些NAs分布与原始沥青的分布进行比较，确认了NAs作为烃类生物降解中间代谢产物在原位产生的程度。更好地理解NAs在池塘中的稳定性和来源可以验证末端池塘策略作为防止有毒成分释放的有效性，从而支持将这项技术作为油砂尾矿修复部分的进一步应用。

**2. 方法**
2.1. 研究区域和采样
2015年8月、2017年6月和2019年5月，使用van dorn采样器从加拿大阿尔伯塔省Fort McMurray北部的Base Mine Lake（BML）的表层（1.5米）和底层（9-10米）中央采样平台（P1）采集了样本。先前的研究结果表明，BML的物理化学参数在整个非结冰季节内基本稳定（Risacher等人，2018年）。例如，pH值保持中性，表层约为8.3，接近自由水面（FWI）处约为7.7，温度呈现典型的分层分布，表层为20–22°C，底层为10–12°C。溶解氧也显示出一致的分层模式，从表层的大约70–85%饱和度降低到接近FWI处的低值，但多年来的分布相似。基于这种稳定性以及Bowman等人（2020年）在表层和底层观察到的良好混合和季节性一致的NAs分布，这些中心水柱样本被认为代表了每个采样年份的水柱特征。从Mildred湖泊沉淀池（MLSB）和西南端尾矿池（SWIP）收集了两个OSPW样本（红色圆圈）。为了代表系统可能接收的各种FFT输入，从FFT-水的界面（10-11米，BML3C）收集了一个FFT样本，并在2019年从两个不同的位置（BML01，BML06）收集了两个更深的FFT样本（16米）（图1）。虽然这些样本不足以完全反映BML FFT内的潜在变化，但结合Bowman等人（2018年）的先前分析，这些样本用于初步评估是否需要进一步详细采样。2019年从MLSB（Mildred湖泊沉淀池）和SWIP（西南端尾矿池）收集了两个OSPW样本（图1）。为了与原始矿石进行比较，2019年还收集了三种未经提纯的沥青。水和OSPW样本收集在已证明没有空白值的Nalgene瓶中，而FFT样本则收集在桶中，随后从桶壁上取样并转移到Nalgene瓶中。沥青样本收集在玻璃罐中。所有样本在提取前都保持冷冻状态。所有水柱、FFT、OSPW和沥青样本的分析均进行了三次重复，以确证分析的可重复性。

2.2. 样本提取
水柱样本按照Bowman等人（2014年）所述的方法进行提取。简要来说，20毫升水样通过0.45微米的注射器过滤器过滤，然后用盐酸酸化至pH<2，再用二氯甲烷（15毫升×4次）进行液-液萃取。合并的萃取物用惰性氮气浓缩至30微升，然后用新鲜制备的重氮甲烷衍生化，将羧酸转化为甲酯。重氮甲烷逐滴加入样品中，直到黄色持续存在。最后加入5α-胆甾烷作为内标，以跟踪仪器性能并在分析运行之间进行数据归一化，然后将萃取物送入GC×GC/TOFMS进行分析。细尾矿在3600 RPM下离心90分钟，然后收集上清液（Bowman等人，2020年），接着按上述方法提取。沥青样本首先加入100毫升水，静置24小时后收集水相，然后按上述方法提取。

2.3. 仪器分析
样品使用Pegasus 4D系统（GC×GC/TOFMS）进行分析，该系统使用Rtx-17Sil ms（30米×0.25毫米×0.15微米）作为初级柱，DB-5ms（1米×0.1毫米×0.1微米）作为次级柱。该系统用于识别和定性分析样品中NA的相对丰度。分析方法如下：初级 oven温度从80°C开始（保持15分钟），然后以1.66°C/分钟的速度升至335°C；次级 oven温度从85°C开始（保持15分钟），然后以1.66°C/分钟的速度升至340°C。调制周期为7.5秒。TOFMS数据采集率为100 Hz，检测器电压为1425 V，质谱仪使用的电压能量为-70 eV。还使用了Leco Pegasus GC×GC-HRT 4D系统，配以Agilent 7890B GC和双级低温调制器进行分析。初级分离使用Restek Rxi-5ms柱（30米×0.25毫米×0.25微米），次级分离使用Restek Rxi-17Sil MS柱（2米×0.25毫米×0.25微米）。该系统用于确认样品中解析出的NA的身份。初级 oven温度从60°C开始，保持5分钟，然后以1.5°C/分钟的速度升至335°C；次级 oven温度从65°C开始，保持5分钟，然后以1.5°C/分钟的速度升至340°C。调制周期为20秒。高分辨率飞行时间质谱仪（HR-TOFMS）的数据采集率为100 Hz，采用电子电离（EI）进行电离，电子能量为-70 eV。在GC×GC中，两个具有不同固定相的柱在GC oven中顺序连接，并使用调制器在运行过程中将流出物从初级柱分离到次级柱（Eiserbeck等人，2015年；Nelson等人，2016年）。这种额外的分离维度提高了信噪比，有助于分离复杂混合物中的共洗脱化合物和单个化合物异构体（Wise等人，2022年）。

2.4. 数据处理
所有样本的数据处理使用LECO Chroma TOF 4.5进行。首先根据Bowman等人（2020年）的NA目标化合物列表以及内部库和NIST质谱库暂时识别化合物。按照Bowman等人（2020年）的方法，将这些化合物的相对丰度作为相对浓度趋势的半定量代理。通过将峰面积归一化到内标5-α胆甾烷（提取后添加）并乘以1000来计算相对丰度。

2.5. 统计测试
使用MetaboAnalyst 4.0在线平台生成PCA图并进行所有单变量统计分析。数据经过预处理以消除偏差，方法是将每列的值减去平均值，然后除以标准差。使用单因素方差分析（p < 0.05）评估解析出的NA异构体之间的方差，随后进行Tukey的后检测试。进一步使用t检验（p ≤ 0.05）进行成对比较。

3. 结果
3.1. NA的鉴定
GCxGC分离有效地从BML水柱样本中的未分离复杂混合物（UCM）中分离出92种独立的NA化合物，如1D重构色谱图所示（图2）。这种多维分离已成功应用于从各种环境环境中的生物降解样本中分离石油烃和NA（Aeppli等人，2014年；Hall等人，2013年；Kivenson等人，2019年；Nelson等人，2019年；Reddy等人，2022年；Rowland等人，2011年；Wilde等人，2015年）。解析出的NA化合物在第一个维度上的洗脱时间为845至2239秒，在第二个维度上的洗脱时间为0.09至0.68秒。通过质量谱与先前发表的质量谱数据（Bowman等人，2020年；Rowland等人，2011a；Wilde等人，2015年）进行比较，并通过高分辨率质谱（HRMS）进一步确认分子离子和碎片的质量（HRMS光谱见图S3）来初步鉴定NA化合物。例如，C11双环化合物的EI质谱显示其分子离子位于m/z 196。高分辨率质量数据显示该离子的质量为m/z 196.1457，与理论单同位素质量C12H20O2+（196.145781）相差-0.42 ppm。基峰位于m/z 95.0855（与理论值相差0.77 ppm）。其他显著峰包括m/z 153.0910（误差-0.04 ppm）和m/z 137.1325（误差+0.17 ppm），分别对应于CH3COO·（M?59）和CH3CO·（M?43）的损失。

**下载：** 下载高分辨率图像（651KB）
**下载：** 下载全尺寸图像
**图2. GCxGC多维色谱图显示的解析NA种类：** 单环NA：（184：C10单环）/ 双环NA：（154：C8双环，168：C9双环，182：C10双环，196：C11双环）/ 菱形烷NA：（194：C11菱形烷，208：C12菱形烷）/ 硫代苯酸酯NA：（170：C7硫苯）。1D重构色谱图显示在色谱图的右上角。

**下载：** 下载高分辨率图像（213KB）
**下载：** 下载全尺寸图像
**图3. C11双环NA的HRT质谱图**
GCxGC实验暂时鉴定出以下异构NA种类：C11菱形烷；C12菱形烷，C8双环，C9双环，C10双环，C11双环，C10单环，C7硫苯（图2，每种NA的EIC见表S2）。观察到在第一维平面上环状程度增加，而在第二维平面上烷基化程度增加（图2）。同一NA种类内的结构异构体以相似的第二维保留时间洗脱。

3.2. NA丰度模式
通过对每种Na异构体总和计算得出的水柱中Na种类的相对丰度显示，最少烷基化和最少环状的Na种类与其更烷基化和环状的对应种类相比明显减少。具体来说，Na种类的相对丰度顺序为：C10单环，C8双环，C9双环，C10双环，C11菱形烷，C11双环，C12菱形烷。这一顺序与Bowman等人（2020年）的发现一致，他们观察到BML水柱样本中烷基分支和环结构的Na种类丰度较低。仅在C7硫苯种类上观察到表层（epilimnion）和底层（hypolimnion）之间的统计显著差异，后者在底层富集（图4）。除了两种C7硫苯异构体和C9双环及C11双环种类的个别异构体外，其他Na异构体在两层之间没有显著变化。这些发现与Bowman等人（2020年）的报告一致，他们同样报告底层的变化有限，C7硫苯、C9双环和C11双环种类除外。

**下载：** 下载高分辨率图像（339KB）
**下载：** 下载全尺寸图像
**图4. 通过每种Na异构体总和乘以1000计算出的每种Na种类的相对丰度。每个条形代表2015年、2017年和2019年三个时间点在BML表层（A）和底层（B）的所有三次分析的平均值。**
NA种类及其个别异构体的丰度在三个采样年份（2015年、2017年和2019年）的表层和底层均保持一致（图4）。单因素方差分析确认Na种类丰度或个别异构体均未观察到统计显著性变化。类似稳定性也在BML中报告过，NA丰度在四个月内保持不变（Bowman等人，2020年），以及2013年至2017年的O2、O3和O4化学类（Gault等人，2023年）。如果季节性因素如温度、溶解氧或降水量强烈影响NA分布，则预期这些时间点之间会有一些变化，但实际上BML中的NA分布在不同季节和年度时间尺度上相对稳定。

3.3. 评估Na输入BML水柱的潜在来源
3.3.1. 水柱和沥青中Na种类相对丰度的比较
为了评估原始矿石中的NA贡献，将未提纯沥青样本中的NA指纹与水柱、FFT和OSPW样本进行了比较。沥青样本在水中的提取模拟了BML和OSPW现场的条件，其中残余沥青中的NA分配到水相中。值得注意的是，C8双环NA种类在任何沥青样本中均未检测到。另一个观察结果是，水柱和沥青样本中的NA种类相对丰度存在差异。沥青样本（13:30）和（15:30）之间的Na种类丰度相当，并且始终高于水柱（图5）。例如，C12菱形烷、C11菱形烷、C9双环和C10单环NA在沥青中的丰度显著高于水柱（P值分别为0.02、0.02、0.03、0.03、0.04）。一个沥青样本（17:30）的Na种类丰度与水柱相当，但与其他两个沥青样本相比有所不同。

**下载：** 下载高分辨率图像（161KB）
**下载：** 下载全尺寸图像
**图5. 所有水柱样本中Na种类的相对丰度与沥青样本三次分析的平均值进行比较。**

3.3.2. 水柱和OSPW中Na种类相对丰度的比较
BML最初填充了OSPW，随后被淡水稀释，因此水柱中的一些Na可能代表原始OSPW输入的稀释残余物。对两个OSPW样本（MLSB和SWIP）进行的三次重复分析显示，它们的NA物种丰度没有统计学上的显著差异，因此将它们的平均值与水柱的值进行了比较（图6）。对于C8双环和C11、C12金刚烷，水柱和OSPW样本之间没有观察到显著差异。然而，对于其他NA物种则观察到了显著差异。C10单环和C9双环NA物种以及C7噻吩和C10双环物种在OSPW中的富集具有统计学意义（P值<0.05）。下载：下载高分辨率图像（131KB）下载：下载全尺寸图像

图6. 所有水柱样本中NA物种的相对丰度与两个OSPW样本（MLSB和SWIP）平均值的比较。

3.3.3 水柱与BMLA FFT中NA物种相对丰度的比较
NA分布指纹的比较表明，FFT，特别是较深的FFT可能是NA进入水柱的潜在来源。浅层FFT样本（距离FFT水面1米，距离水面10米）中的NA分布指纹与水柱样本的平均值相比没有统计学上的显著差异（图7）。相比之下，两个较深的FFT样本（16米）显示出NA物种丰度升高，并且分布也有所不同。深层FFT中C9双环和C10单环物种的富集具有统计学意义（P值≤0.05）。这些观察结果与Bowman等人（2020年）的研究一致，他们发现FFT中的NA物种丰度高于水柱。

3.3.4 所有样本中NA物种及其异构体的相对丰度比较
从物种层面来看，GC×GC鉴定的NA物种相对丰度的PCA图（图8A）显示，BML水柱样本、浅层FFT、OSPW和沥青样本17:30都聚集在一起，而深层FFT和两个沥青样本则表现出显著差异。在PC1轴上，该轴解释了大部分变异（50.5%），两个沥青样本和一个深层FFT样本因C11金刚烷、C12金刚烷和C11双环NA物种的富集而分离（图S4）。深层FFT样本还沿着PC2轴（37.8%）与水柱、浅层FFT、OSPW和一个沥青样本分离。这种分离是由于深层FFT中C7噻吩、C8双环和C10单环NA物种的显著富集所致（图S4）。

下载：下载高分辨率图像（208KB）下载：下载全尺寸图像

图8. 水柱、FFT、OSPW和沥青样本中NA物种（A）及其个别异构体（B）的PCA图。水样3个圆圈代表2015年、2017年和2019年三次重复分析的平均值。其他所有样本分别代表三个沥青样本、两个OSPW样本、两个深层FFT样本和一个浅层FFT样本的一次重复分析。

通过进一步比较单个NA异构体的相对丰度来进行样本集之间的分析，进一步区分了不同的样本组（图8B显示，BML水柱和沥青样本具有最独特的NA异构体分布，而OSPW和FFT样本则聚集在图的原点附近。实际上，在PC1轴上，解释了大部分变异（37%），BML水柱、OSPW和FFT都聚集在一起，除了两个深层FFT样本中的一个重复样本，它与所有其他样本分离。这两个异常样本沿着一条线排列，与两个沥青样本一致，表明它们来源于沥青。

以下8种异构体导致了FFT异常样本中向沥青方向的分布趋势：C8双环：154-1/C9双环：168-4, 168-5, C10单环：184-1, 184-1B/C7噻吩 170-1, 170-3, 170-B；而以下16种异构体导致了沥青相对于其他样本的变异：(C10双环：182-F, 182-G, 182-A/C11双环：196-K, 196-B, 196-O, 196-H, 196-M, 196-E, 196-D, 196-C/C10单环：184-8/C7噻吩：170-4, 170-A, 170-C, 170-D)。

BML水柱具有一组独特的单个NA，这些NA在本研究中分析的所有其他来源（沥青、OSPW和FFT）中都不存在。这些化合物导致了PC2轴上观察到的变异（14%）（图8）。这组NA包括以下14种异构体：C8双环：154-2/C9双环：168-D, 168-J, 168-E, 168-I, 168-G, 168-H, 168-N/C10双环：182-H, 182-N, 182-M/C10单环：184-I, 184-H/C11金刚烷：194-2。

4. 讨论
4.1 BML水柱中NA的来源
水柱中NA物种与沥青、OSPW和FFT样本的相对丰度比较表明，NA的输入既来自通过烃类生物降解产生的新NA，也来自从FFT的平流-扩散传输。BML系统中的NA要么直接来自沥青矿石，要么通过在提取、尾矿储存或BML内部过程中烃类成分的降解产生。将沥青样本与水柱样本进行比较后发现，其中一个沥青样本（17:30）与水柱样本相似，但与其他两个沥青样本不同，从而说明了沥青样本的异质性。虽然这种随时间变化的异质性预计会导致OSPW、FFT和水柱中NA分布的差异，但沥青中NA物种的较高丰度表明NA在提取后发生了消耗。值得注意的是，尽管在BML中始终存在C8双环NA，但在所有沥青样本中都未发现它们的存在，这表明这些化合物是在尾矿处理过程中以及BML内部通过生物作用产生的。

考虑到所分析的OSPW与2012年用于填充BML的OSPW不同，NA物种与水柱之间的差异可能是由于OSPW本身的异质性造成的。据报道，尾矿池中的OSPW具有不同的NA组成（Frank等人，2016年）。然而，由于BML中的OSPW已被淡水稀释，水柱中的NA丰度应该较低。水柱和OSPW中三种NA物种的相似丰度以及水柱中两种NA物种的富集表明这些物种一直在持续输入到水柱中。

浅层FFT与水柱之间NA丰度的相似性进一步支持了这两个区域之间的交换，这与Dompierre和Barbour（2016年）报告的FFT上层1米与上覆水柱的混合一致。NA的高溶解度（Eickhoff和Laroulandie，2010年）以及低分配系数（Kd）值（Gervais，2004年；Oiffer等人，2009年）表明NA不太可能进入沉积物，而是留在水相中。Wang等人（2013年）通过批次实验证明，NA在沙子、粘土和涂有沥青的粘土中迅速达到吸附平衡，从而允许其快速传输。

4.2 BML水柱中NA的生物降解潜力
尽管FFT孔隙水中持续输入NA，加上最近由烃类生物降解产生的NA，BML水柱中的活性生物降解仍保持了NA分布的稳定性。水柱中观察到的持续时间上的NA指纹可能是由于有效的物理混合。尽管有证据表明水柱混合良好，但下层水中C7噻吩和少数异构体的富集表明它们是从FFT传输而来的，并且尚未被降解。这可能是由于靠近源头以及FFT-水面附近的低氧水平（Risacher等人，2018年），这些因素是由消耗氧气的甲烷氧化菌驱动的（Arriaga等人，2019年；Slater等人，2021年）。由于NA在氧化条件下降解更有效（Clemente和Mackinnon，2004年），氧气的减少可能会减缓这一区域的生物降解。

水柱中低度烷基化/低度环状NA物种的低丰度与实验室观察结果一致，表明它们被降解。Han等人（2008年）证明这类物种容易被降解，而高度烷基化和环状NA则更具抗性。同样，Smith等人（2008年）报告称，97%的低分支模型NA被降解，而高度分支的化合物只有2.5%被降解。相比之下，FFT并未表现出对更易降解的低度烷基化/环状物种的优先消耗，这与厌氧条件下微生物代谢的限制相符（Clemente和Mackinnon，2004年；Scott等人，2005年）。例如，Gervais（2004年）发现，在来自尾矿池附近地下水含水层的有氧微生态系统中，60%的无环、双环和三环NA被降解，而在厌氧条件下六个月内没有观察到降解。BML水柱中NA的持续生物处理的进一步证据是14种NA异构体的独特存在，表明它们可能是最近通过有氧生物降解产生的代谢中间产物。这些新生成的NA异构体可能是通过对亲代双环、单环或金刚烷烃的一系列氧化作用产生的（Rowland等人，2011年；Wilde和Rowland，2015年）。跟踪这14种异构体的相对丰度随时间的变化（2015-2019年）没有发现显著变化，表明它们具有抗进一步转化的能力。

综合这些发现表明，BML水柱中的NA生物降解和生成同时发生。四年间NA分布的时间稳定性表明，降解与来自FFT的持续输入之间达到了动态平衡，这可能由扩散梯度、压实过程中的孔隙水平流以及甲烷沸腾驱动。这种降解速率可能与微生物群落的发展相一致。Gault等人（2023年）的报告也得出了类似的结论，他们使用HPLC在2013年至2017年间观察到BML中化学成分的稳定性。尽管他们将总体丰度和细胞毒性的减少归因于稀释作用，但化学类别随时间的稳定性也可能反映了持续输入与微生物降解之间的平衡。

5. 总结/意义
通过比较GC×GC解析的金刚烷、双环、单环和噻吩NA物种的相对丰度，可以推断BML水柱中NA的来源和潜在的生物降解过程。FFT、OSPW、沥青和水柱中NA物种及其异构体的比较，以及下层水中某些NA的富集表明，还有额外的NA通过扩散、平流或沸腾从FFT输入。此外，BML中石油烃类的生物降解似乎是水柱中双环、单环和金刚烷NA的来源，以及沥青中不存在的C8双环NA的来源。尽管有这些输入，水柱中NA物种和异构体的稳定时间分布，以及低度烷基?/环状物种的优先消耗表明，生物降解有效地抵消了 incoming的NA，保持了分布的一致性。总体而言，对水柱中核酸（NA）的GC×GC分析（包括FFT、OSPW和沥青样本）表明，BML（贝莱克湾）中的水柱生物降解过程调节并平衡了额外的核酸输入，从而维持了系统内稳定的化学组成。本研究应用GC×GC技术实现了对BML水柱中核酸的详细分子指纹识别。通过追踪分子层面的变化，可以明确物理传输过程和生物转化作用对核酸分布的影响。因此，与其他环境pollution localization（EPL）系统相比，应用GC×GC分析能够更精确地捕捉反映系统行为的变化。确定物理和生物过程的影响对于评估EPL在控制核酸释放方面的性能和效率至关重要。

**作者贡献声明：**

- **Lesley Warren**：撰写、审稿与编辑、项目监督、资金筹集、概念构思。
- **Christopher Reddy**：撰写、审稿与编辑、方法论设计、数据分析。
- **Robert K Nelson**：撰写、审稿与编辑、方法论设计、数据分析。
- **David Bowman**：撰写、审稿与编辑、方法论设计、数据分析、概念构思。
- **Mohamed El-Waraky**：撰写初稿、方法论设计、实验研究、数据分析、概念构思。
- **Greg F Slater**：撰写、审稿与编辑、项目监督、方法论设计、资金筹集、数据分析。

**未引用参考文献：**Kivenson等人，无日期。