特征因子法如何高效檢測污水管道地下水入滲?
【谷騰環保網訊】由于服務年限較久和日常養護不到位等原因,我國的污水管道存在一定程度的結構性缺陷,在地下水水位較高的地區就可能發生地下水入滲進入污水管道的情況。進行管網運行情況檢測的傳統方法是使用CCTV對全管段進行檢測,但這種方法成本較高,需花費大量人力和時間,效率較低。在對九江市某片區進行管網診斷時采用了特征因子法,并對比了使用常規指標COD、NH3-N、TN、TP和特征因子錳離子計算的地下水入滲量,發現基于特征因子的污水管道地下水入滲判斷準確率較高,達到88.9%,能減少83%的CCTV檢測工作量。
由于污水腐蝕、侵蝕、沖刷、沉積及地面荷載等影響,我國的污水管道存在一定程度的破裂、腐蝕、變形等結構性缺陷。在高地下水位地區,污水管道破損會造成地下水入滲進入污水管道,擠占污水管道的輸送容量,還會造成污水處理廠進水量增加甚至導致溢流,降低污水處理廠的進水濃度,降低污水處理效率,增加污水處理廠和泵站的運行費用。住房和城鄉建設部、生態環境部和國家發展改革委聯合發布《城鎮污水處理提質增效三年行動方案(2019—2021年)》,要求按照設施權屬及運行維護職責分工,全面排查污水管網等設施功能狀況、錯接混接等基本情況及用戶接入情況。
此前對污水管道進行地下水入滲檢測的傳統方法主要是使用CCTV對全管段進行排查,但這種方法的人力財力耗費較大,水位超過機器人允許范圍時還需封堵管段停水作業,效率較低也影響管網和泵站的正常運行。因此有必要使用高效準確的污水管道地下水入滲檢測方法來提高效率降低成本。有一些學者已經嘗試了其他方法來進行檢測,按照檢測原理可以分為水量平衡法、示蹤法和模擬法等。
一類是水量平衡法,其原理是測量上下游的流量,根據水量平衡計算外水入滲量。例如盛政等通過對基本入流量、地下水滲透量和下雨導致的入滲量進行估算和變化過程分析,來估計管道的老化程度和缺陷類型,并通過雨天的流量監測對管道入滲位置定位。KACZOR等通過分析15年間波蘭某污水處理廠日污水量,計算了排水管網中外水的入滲入流量隨時間的變化情況。但基于水量平衡的管道流量檢測需要在管網中安裝大量的流量計來獲取各調查管段的污水接入量,精度不高且工作量大。
另一類是示蹤法,即使用物理或化學指標指示外水,根據化學質量平衡或物理模型計算外水入滲量,示蹤劑可以是化學物質,也可以是電導率等物理指標或藻類等生物指標。如劉旭輝等采用測量污水總流量和電導率的方法得出了深圳市福田區某片區的污水系統地下水入滲量及入滲比例。
除以上兩類方法外,還有部分方法使用物理或數學建模來計算管道中的外水入滲量,如王學淵等利用自動抽樣技術和節點隨機分裂技術,利用不同傳感器的信息進行管道的工況判斷;TANG等通過估算進入管道的外水流量及預測周圍土壤中的孔隙水壓力分布來估算管道的滲漏量,但這類方法對傳感器精度、數據量和計算方法的要求較高,實現起來較為困難。
在示蹤法的基礎上,基于化學質量平衡理論的使用水質指標的地下水入滲檢測是一個更為高效可行的方法,相對于僅依靠流量的檢測而言,減少了對流量監測的要求,并且不對管網運行造成干擾,同時又可以避免建模計算所需的巨大數據量。水質指標既可以是常規指標如COD、氨氮、總氮、總磷等,也可以采用指示水源特征的特征因子,如一些金屬離子、安賽蜜、糖精、乙酰磺氨酸或工業化合物等。目前常見做法是先使用常規指標定位入滲管段,再使用CCTV精確定位入滲點,以此減少CCTV檢測的工作量提高檢測效率。
本文以中國江西省九江市某區的污水管道診斷項目為例,先使用CCTV檢測該片區的全部污水管道并進行評級,尋找到適合當地情況的水質特征因子并分別使用常規水質指標和特征因子計算了地下水入滲量,對比計算結果并與CCTV檢測的結果相比較,發現基于水質特征因子的污水管道地下水入滲檢測準確率較高,有助于顯著減少CCTV檢測的工作量,提高檢測效率。
1 項目背景
項目區域為江西省九江市某片區,該項目區域為老城區、新城區、城鄉結合部并存,老城區早期建設的排水管網采用合流制,新城區隨道路建設已按分流制要求埋設雨污水管網系統。區域總面積19.5 km²,存在新建的分流制污水管道32.8 km和待修復的合流制排水管道17.3 km。城區大部分現狀合流管通過截流干管進入污水處理廠,但老城區還有部分地區的合流管未進入截流干管。管道入滲入流嚴重,案例區內的污水處理廠全年平均進水COD濃度不足100 mg/L,晴天COD平均濃度也只有100~120 mg/L,遠低于200 mg/L左右的設計進水濃度,說明管道內存在入滲流量。
2 檢測方法
2.1 CCTV檢測
對項目區所有干管、主干管和支管進行檢測并記錄所有破損點。根據檢測影像判斷管道中實際是否存在破損入滲,并對破損程度進行評級。評級標準為:1級——最少量,破損處僅有少量滴水或水跡;2級——少量,滴水速度較快,但未形成水流;3級——破損處形成水流,但水流很細;4級——較多量,形成較粗水流,水從破損處涌出;5級——多量,水流較大,大量涌出或是監測點上游存在多處3級、4級入滲。
2.2 特征因子法原理介紹
由于不同來源水的水質不同,可以用水質指標來區分生活污水和地下水,因此可以采用表征不同水源類型的水質指標來定性、定量地判斷管網旱天水量來源及不同源水的比例。選取何種水質指標是判斷結果準確性的重要影響因素,常規水質指標包括COD、NH3-N、TN和TP,除此之外還有需根據當地水質特征進行選取的水質特征因子。
首先需在項目區選取本底水質檢測點,得到能夠代表該區域生活污水和地下水的水質,并且選取合適的離子作為特征因子。特征因子要求在污水和地下水中濃度差異較大且性質穩定不易變化。
2.3 水質檢測及水量監測
水質監測指標:COD、NH3-N、TN、TP、特征因子(錳離子)。
使用流量計監測瞬時流量,使用自動取樣器獲得水樣,將水樣預處理后使用離子色譜儀檢測陰離子濃度,使用重鉻酸鹽法獲得COD濃度,使用納氏試劑光度法獲得NH3-N濃度,使用堿性過硫酸鉀消解紫外分光光度法獲得總氮濃度,使用鉬銻銨分光光度法獲得TP濃度。
在污水主干管、干管交匯節點前后及主干管上下游設置監測節點,對監測節點同步進行流量和水質監測。監測節點分布位置如圖1所示。
圖1 監測節點分布
2.4 本底水質指標選取
在案例區內采取均勻分布的原則分別布設地下水本底水質取樣點和生活污水本底水質預實驗取樣點,取樣點布設位置如圖2所示。
圖2 本底水質預實驗取樣點
在選擇特征因子時,需要滿足以下要求: 物質的穩定性較好,不同水源的水質濃度差異顯著,具有較好的可重復性、靈敏度和檢出限。
由表1數據可以看出,由于生活污水中的錳離子濃度與地下水中的錳離子濃度相差一個數量級,并且錳離子穩定性較好,在生活污水中不常見,因此選擇錳離子作為表征地下水的特征因子。地下水的本底水質選取預實驗中的結果,特征因子濃度為0.31 mg/L。
對診斷范圍內的干管與主干管進行CCTV檢測后,找到所有CCTV檢測視頻顯示存在入滲的點位并記錄。為解決生活污水本底取樣點數量不足問題,選取CCTV檢測顯示無地下水入滲的點作為補充的生活污水本底取樣點。
CCTV檢測顯示無地下水入滲的點位有:2D8、D22、DG1、D16、D8、2D12,分析這些點位的特征因子、COD、NH3-N、TN、TP濃度,找到這些指標濃度的合適范圍,確定生活污水本底水質指標值,見表2。
分析以上圖表中的數據后,發現2D8點位的特征因子濃度過高,大大超出生活污水中錳離子的正常濃度,因此將2D8號點位的特征因子濃度視作異常值并剔除,對特征因子濃度重新求平均值,新的特征因子平均濃度為:C=(0.135 0+0.101 0+0.110 9+0.021 0+0.003 4)÷5=0.070 0(mg/L)。
由以上計算結果,確定生活污水本底水質各個指標的取值見表3。
2.5 地下水入滲情況計算方法
將生活污水的水質指標視為判斷地下水入滲的指標,將地下水中水質指標濃度視為0,計算方法見式(1):
3 結果與討論
3.1 不同指標對應地下水入滲情況
由于部分計算得出的地下水入滲量超過了當時監測的瞬時流量或出現負值,不符合實際情況,因此對計算值進行修正,將瞬時流量設為入滲量上限,計算結果超出瞬時流量的修正為瞬時流量,計算結果為負的可能是由于該監測點所在排水區域的生活污水濃度較高或取樣時恰好濃度較高,將計算結果修正為0。
由2.5節中介紹的方法得到不同指標對應的地下水入滲量見表4。
表4 不同指標對應的地下水入滲量
3.2 水質監測與CCTV檢測結果對比
根據檢測結果,將以上監測節點中CCTV檢測顯示有入滲的節點單獨篩選出來,觀察該監測節點上游管段全部的CCTV檢測結果。按照結果,將監測點位按照對應入滲量由大到小排序,順序為:2D2,2D13,2D16,2D15,D9,D25,D13,2D11,D12,D20,D15。
將監測節點根據不同水質指標計算出的入滲量按照CCTV監測入滲量由大到小的順序排列,見表5。
依照以上數據對不同指標判斷地下水入滲量準確率進行計算,準確率計算方法為符合CCTV檢測結果顯示入滲量大小順序的取樣點個數除以總取樣點個數。
由以上結果可以看出,不同指標計算地下水入滲量的準確率如下:同時考慮地下水與污水中的特征因子>僅考慮地下水中的特征因子=NH3-N>COD=TN>TP。
本文所涉及管道總長度50.1 km,流域面積19.5 km²,通過特征因子檢測定位入滲管段后能大大縮小檢測范圍,僅需對8 495 m的管段進行CCTV檢測,為總長度的17.0%,能夠有效節約成本。
4 結論與建議
(1)對比特征因子與常規水質指標的入滲量計算結果,依據特征因子得出的地下水入滲情況更為可靠準確,選取恰當的指標作為特征因子,則基于特征因子的地下水入滲檢測方法是可行且具有更高可信度的。
(2)基于水質特征因子的檢測方法可以有效減少CCTV檢測的工作量,在本項目中能夠減少83%的CCTV檢測量。
(3)特征因子并不是固定的,應根據研究區域的實際情況,通過本底水質檢測確定。
(4)布設本底水質監測點時應遵循均勻分布的原則,在診斷范圍內均勻布設適當個數的取樣點位,應考慮到當地的水質特征和地質特征。
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