江 峰,李適宇

1.華南師范大學(xué)化學(xué)與環(huán)境學(xué)院,廣東廣州 510631

2.中山大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,廣東廣州 510627

城市下水道污水水質(zhì)模型的開發(fā)與應(yīng)用

江 峰1,李適宇2

1.華南師范大學(xué)化學(xué)與環(huán)境學(xué)院,廣東廣州 510631

2.中山大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,廣東廣州 510627

建立了下水道水質(zhì)轉(zhuǎn)化概念模型,以ASM3(活性污泥 3號模型)為基礎(chǔ)開發(fā)了下水道污水水質(zhì)數(shù)學(xué)模型,通過模擬試驗,運用遺傳算法和曲線擬合技術(shù)進行了模型率定與參數(shù)估值.模型經(jīng)現(xiàn)場試驗驗證可較好地模擬下水道中的ρ(DO)與ρ(TOC)的變化.應(yīng)用該模型進行數(shù)值模擬,探討了初始ρ(DO)和水力停留時間 (HRT)等可控因素對下水道中微生物作用及有機質(zhì)降解的影響.結(jié)果表明,在下水道中設(shè)置曝氣點,可提高污水的ρ(DO),能有效地提高微生物增殖速率,強化有機物的生化降解能力.

下水道;水質(zhì)模型;活性污泥 3號模型 (ASM3)

在城市水環(huán)境系統(tǒng)中,下水道對水質(zhì)的影響往往被忽略.事實上,下水道環(huán)境非常適合微生物生長,污水在管道中長時間、長距離輸送過程中,微生物能使水質(zhì)產(chǎn)生顯著的變化[1-2].為明確其中的機理,20世紀 90年代起,許多科研團隊對下水道水質(zhì)轉(zhuǎn)化進行了研究[3-8].利用研究成果干預(yù)下水道中的水質(zhì)轉(zhuǎn)化,以減輕污染,改善環(huán)境,是下水道水質(zhì)轉(zhuǎn)化研究的最終目的.要達到這一目的,關(guān)鍵是要建立合適的下水道污水水質(zhì)模型.

下水道污水水質(zhì)轉(zhuǎn)化模型的研究在國外始于20世紀 90年代末.國外較有代表性的模型基本是在活性污泥數(shù)學(xué)模型 (Activated Sludge Model[9],包括ASM1,ASM2,ASM2D和 ASM3)的基礎(chǔ)上開發(fā)的,如丹麥 Aalborg大學(xué)的 HV ITVED-JACOBSEN等[7]在 ASM1基礎(chǔ)上開發(fā)的 WATS(Wastewater Aerobic/Anaerobic Transformation in Sewers)模型 ,瑞士聯(lián)邦水科學(xué)研究院的 HU ISMAN等[10]在 ASM3基礎(chǔ)上開發(fā)的水質(zhì)模型.為了簡要地描述水質(zhì)轉(zhuǎn)化過程,這些模型主要考慮有機質(zhì)的礦化過程,但忽略了硝化與反硝化反應(yīng)的影響.國內(nèi)對下水道污水水質(zhì)轉(zhuǎn)化模型的研究則起步于 21世紀初,主要是應(yīng)用WATS進行模擬[11-12],鮮見針對國內(nèi)下水道的實際情況開發(fā)的新模型.但是,國內(nèi)的下水道系統(tǒng)、水質(zhì)及環(huán)境條件與國外有較大差別,尤其是沿海城市,其下水道污水水質(zhì)和溫度與歐洲差距甚大.研究發(fā)現(xiàn),沿海城市的重力自流污水管中的硝化反應(yīng)對水質(zhì)有較明顯的影響[13],上述模型不能很好地反映這一現(xiàn)象.

筆者針對城市下水道的特點,開發(fā)綜合考慮水動力、大氣復(fù)氧和溫度影響,適用于下水道環(huán)境的污水水質(zhì)模型,并進行模型率定與驗證,應(yīng)用該模型探討各種下水道條件對污水水質(zhì)轉(zhuǎn)化的影響.

1 數(shù)學(xué)模型

1.1 下水道水質(zhì)轉(zhuǎn)化概念模型

下水道中水質(zhì)發(fā)生變化的主要原因是微生物在溫濕環(huán)境下反應(yīng)活躍,使污染物發(fā)生一系列氧化 -還原反應(yīng).因此,模擬下水道的污水轉(zhuǎn)化應(yīng)以微生物活動為核心進行概念化建構(gòu).下水道中影響水質(zhì)的微生物可分為異養(yǎng)微生物 (XH)和自養(yǎng)微生物 (XA)2類,前者主要影響有機質(zhì)的礦化和反硝化過程,后者主要影響硝化過程.據(jù)此,下水道污水微生物轉(zhuǎn)化的過程可描述為：XH利用易生物降解的有機底物 (SS)為碳源,以溶解氧〔DO,模型變量以ρ(SO)標識)〕或者硝氮〔NOx-N,模型變量以ρ(SNO)標識〕作為電子受體而生長,其中間產(chǎn)物為胞內(nèi)貯存物質(zhì)(XSTO);XA可利用無機碳源實現(xiàn)自身增殖,同時將氨氮〔NH4+-N,模型變量以ρ(SNH)標識 〕氧化為硝氮;微生物在缺乏底物時將消耗自身的碳源實現(xiàn)內(nèi)源呼吸;污水中可水解有機顆粒物 (XS)可在微生物作用下逐漸水解為 SS,這一過程與氧環(huán)境無關(guān).下水道水質(zhì)轉(zhuǎn)化概念模型如圖 1所示.

圖 1 下水道水質(zhì)轉(zhuǎn)化的概念模型Fig.1 The conceptmodel of the sewage quality model in a gravity sewer

1.2 下水道水質(zhì)數(shù)學(xué)模型的建立

1.2.1 水動力模型

水質(zhì)模型開發(fā)需要確定水動力條件以提供流場.重力式排水管道的納污水量受居民用水習(xí)慣影響在 1 d內(nèi)會呈現(xiàn)較大差異,但在較短的時間間隔(min級)內(nèi),下水道受納的污水量基本恒定,可視為穩(wěn)定均勻流.因此,將管道水流假定為分時段的均勻流,使用Manning公式[14]來計算水動力.

1.2.2 水質(zhì)轉(zhuǎn)化模型

水質(zhì)轉(zhuǎn)化以微生物反應(yīng)為核心,因此可在模擬微生物作用的ASM3基礎(chǔ)上建立下水道水質(zhì)轉(zhuǎn)化數(shù)學(xué)模型.描述各項微生物反應(yīng)過程的速率方程式和化學(xué)計量系數(shù)如表 1,2所示.表 1中各項參數(shù)的含義與取值見表 3.參數(shù)取值的確定方法見 3.1節(jié).表1為化學(xué)計量系數(shù)矩陣.基于物質(zhì)平衡,單位時間與空間內(nèi)含 C物質(zhì)或含 N物質(zhì)的產(chǎn)生與消耗量之和應(yīng)為 0,因此表 1中的化學(xué)計量系數(shù)值 xk和 yk可分別根據(jù)各反應(yīng)過程中的 CODCr與N守恒方程推得：

式中,vk,i為表 1中化學(xué)計量矩陣的 k行 i列參數(shù)值;l1,i和 l2,i為質(zhì)量守恒矩陣中的 1行 i列與 2行 i列參數(shù)值.

化學(xué)計量系數(shù)只表示單位時間與空間內(nèi),某一個反應(yīng)過程中各種物質(zhì)的產(chǎn)生或消耗的比例,反應(yīng)速率通過表 1右邊的“反應(yīng)速率方程”欄中的方程式進行計算,計算得到的 r20為 20℃時的反應(yīng)速率 .由于溫度對于微生物的反應(yīng)速率影響顯著,以經(jīng)典的Arrhenius方程來確定溫度對于微生物反應(yīng)速率的影響,即：

式中,rk為第 k個反應(yīng)過程在 T溫度下的反應(yīng)速率,g/(m3·d);rk,20為第 k個反應(yīng)過程在 20℃時的反應(yīng)速率,g/(m3·d);T為環(huán)境溫度,℃;θT為溫度影響因子 .根據(jù)文獻,微生物反應(yīng)的θT定為 1.07[7],大氣復(fù)氧過程的θT取為 1.024[15].下水道污水復(fù)氧系數(shù)可根據(jù) HU ISMAN等[16]的經(jīng)驗方程來計算.

表 1 基于 ASM3的下水道水質(zhì)模型的化學(xué)計量系數(shù)矩陣[9]Table 1 Stoichiometric matrix of the sewage quality model developed from ASM3

表 2 基于 ASM3的下水道水質(zhì)模型的反應(yīng)速率方程式Table 1 Rate equationsof the sewage quality model developed from ASM3

表 3 模型中采用的參數(shù)取值Table 3 Summary of the parameter values used in themodel simulation

在確定化學(xué)計量系數(shù)與反應(yīng)速率后,某種物質(zhì)在某一個反應(yīng)過程 k中的濃度(Ci)變化可由化學(xué)計量系數(shù)與反應(yīng)速率的乘積得到,即：

式中,rk由表 2中 k行的反應(yīng)速率方程計算得到.

該數(shù)學(xué)模型在 V isual Fortran 6.5中編程建立,采用向后差分格式求數(shù)值解.

2 試驗方法

2.1 下水道污水轉(zhuǎn)化模擬試驗

為確定下水道水質(zhì)模型中眾多的參數(shù)值,在實驗室進行了下水道污水轉(zhuǎn)化模擬試驗.采用一個 5 L的圓柱形有機玻璃反應(yīng)器作為模擬下水道,反應(yīng)器中裝入 4 L從下水道入流口取得的新鮮污水,并連續(xù)攪拌 72 h,期間每 1 h測定一次攝氧率 (Oxygen Uptake Rate,OUR),每 4 h測定一次ρ(NH4+-N)與ρ(NOx-N).測定 OUR時,蠕動泵先將反應(yīng)器中的污水泵入帶有磁力攪拌裝置的 200 mL OUR測定瓶,充滿后停泵,密閉條件下測定 10 min內(nèi)瓶中ρ(DO)的變化情況,ρ(DO)下降速率即為 OUR.完成 OUR測定后污水再被泵回反應(yīng)器.試驗測得的 OUR,ρ(NH4+-N)和ρ(NOx-N)用于模型率定與驗證.

2.2 現(xiàn)場試驗

確定參數(shù)取值后,模型需要通過現(xiàn)場試驗驗證,試驗地點為香港科技大學(xué)內(nèi)的排污干管.該排污管約為16 000人服務(wù),總長約 1.5 km,內(nèi)徑 0.45 m,坡降0.007 43,以重力自流式排污,污水流量約4 925 m3/d,其鹽度為 0.6%～1.6%[6].取樣位置分別為排污干管前端污水入口與末端污水出口的人工井.通過測定水深,進行水動力計算得到水力停留時間后,取管道前、后端的對應(yīng)水樣.取樣的同時進行ρ(DO)的連續(xù)在線監(jiān)測.

2.3 水質(zhì)分析方法

用總有機碳分析儀 (Shimadzu 500,島津)測定ρ(TOC);用流動注射分析儀 (Flow Injection Analyzer,FIA)測定ρ(NH4+-N)與ρ(NOx-N);用溶解氧測定儀 (Model 55,金泉)測定OUR;以重鉻酸鉀回流法測定ρ(CODCr);采用呼吸計量法測定有機底物 XS,SS和微生物 XH濃度;用長時間曝氣后出水溶解性ρ(CODCr)來確定惰性溶解態(tài)有機質(zhì) (SI)濃度;假定管道入流污水中的貯存物質(zhì) (XSTO)濃度為0,以 CODCr平衡得到惰性顆粒態(tài)有機質(zhì) (XI)濃度,具體方法參照文獻[17].

3 結(jié)果與討論

3.1 模型率定與驗證

ASM3是為污水生化處理開發(fā)的,其參數(shù)典型值并不適合于下水道環(huán)境,因此,有必要對模型進行率定以確定參數(shù)值.采用曲線擬合法率定,即通過調(diào)整參數(shù)值使模型預(yù)測值與實測的 OUR,ρ(NH4+-N)和ρ(NOx-N)曲線相吻合.曲線擬合法的優(yōu)勢是可以同時率定多個參數(shù),但缺點在于計算量大、對數(shù)據(jù)和搜索算法的要求高.通過該方法得到的參數(shù)值受目標函數(shù)、取值范圍的影響較大,易出現(xiàn)參數(shù)值不唯一的情況.為此,應(yīng)先進行參數(shù)敏感度分析以減少待定參數(shù),再用遺傳算法進行計算.關(guān)于參數(shù)敏感度、相關(guān)度分析的深入研究與應(yīng)用GA率定下水道水質(zhì)模型的細節(jié)見筆者的另一篇論文[23].

3.1.1 參數(shù)敏感度分析

參數(shù)的敏感度分析目標是從模型的 30個待定參數(shù) (見表 3)中篩選出對水質(zhì)影響較大的參數(shù)用以估值.某一參數(shù)ω對水質(zhì)指標 Ci(如 DO,CODCr,NH4

+-N或 NOx-N)的敏感度 (Si)計算方法如下：

經(jīng)過敏感度分析,確定水質(zhì)變化對 YA,bSTO,O,KNH等 9個參數(shù)的敏感度較低,因此可將進行估值的參數(shù)減少至 21個.

3.1.2 曲線擬合的數(shù)學(xué)規(guī)劃

應(yīng)用曲線擬合技術(shù)來確定參數(shù),是將參數(shù)估值問題轉(zhuǎn)換為一個非線性的數(shù)學(xué)規(guī)劃問題,在建立數(shù)學(xué)規(guī)劃模型后用遺傳算法來求解.該數(shù)學(xué)規(guī)劃模型的目標函數(shù)：

式中,ω1,ω2,…,ω21為 21個待定參數(shù)的某一取值組合;F為計算值與實測值的擬合度,其最優(yōu)目標是趨于和 RNOx2為 OUR,ρ(NH4+-N)和ρ(NOx-N)的模型計算值與實測值曲線間的相關(guān)系數(shù).在擬合度評估式〔式 (6)〕中,和3個指標對總擬合度的貢獻均等,權(quán)重一致.該數(shù)學(xué)規(guī)劃的約束條件是參數(shù)取值的合理范圍.以文獻[10,18-19]的參數(shù)值來確定取值范圍 .

3.1.3 遺傳算法求解非線性數(shù)學(xué)規(guī)劃

求解上述非線性數(shù)學(xué)規(guī)劃問題的方法通常是采用全局搜索式的智能算法尋找最優(yōu)解,而遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)就是求解該類問題的有效工具.在環(huán)境領(lǐng)域,GA也是常用的求解工具[20-22].該研究中遺傳算法的種群規(guī)模限制為 200個,當(dāng)遺傳迭代計算次數(shù)超過1 000次后,計算結(jié)果逐漸收斂,可得到上述數(shù)學(xué)規(guī)劃問題的最優(yōu)解,獲得適合于下水道環(huán)境的一組參數(shù)值 (如表 2所示).圖 2是經(jīng)遺傳算法計算后得到最優(yōu)擬合結(jié)果,圖中OUR,ρ(NH4+-N)和ρ(NOx-N)的計算值與實測值的相關(guān)系數(shù) (R2)分別為 0.915,0.981和 0.993,擬合效果較好,說明下水道水質(zhì)模型采用這一組參數(shù)值可以較好地模擬污水中水質(zhì)的變化趨勢.

圖 2 OUR,ρ(NH4+-N)和ρ(NO x-N)的計算值與實測值的比較Fig.2 GA fitting result for OUR,NH4+-N and NOx-N

3.2 現(xiàn)場試驗驗證

經(jīng)過現(xiàn)場測定與采樣分析,下水道入流污水的水量、水質(zhì)見表 4.將這些數(shù)據(jù)作為初始條件輸入模型,采用模型率定后得到的參數(shù)值,在穩(wěn)態(tài)條件下進行計算得到下水道出流口的污水水質(zhì).ρ(TOC)和ρ(DO)的模擬值與實測值的比較見圖 3,4.從圖 3可以發(fā)現(xiàn),模型能較好地預(yù)測下水道出口的ρ(TOC).圖 4則表明,模型對于污水中的ρ(DO)變化同樣有較好的模擬效果,模型計算的ρ(DO)曲線與實測曲線相近.由于污水中的ρ(DO)變化是下水道中各種耗氧生化反應(yīng)以及復(fù)氧過程的集中體現(xiàn),對ρ(DO)較為準確的預(yù)測也表明下水道污水水質(zhì)轉(zhuǎn)化模型能較好地模擬水質(zhì)轉(zhuǎn)化過程.同時,從ρ(DO)曲線的波峰對應(yīng)程度來看,模型的水動力模擬較為準確,模型計算的水力滯留時間與實際情況基本吻合.因此,這些模擬結(jié)果表明,該下水道污水水質(zhì)轉(zhuǎn)化模型可較為準確地預(yù)測有機質(zhì)和 DO在下水道中的輸送與轉(zhuǎn)化.

表 4 下水道的入流水量水質(zhì)Table 4 Flux and influent sewage quality of the sewer

圖 3 下水道出入口ρ(TOC)實測值與計算值的比較Fig.3 Measured and simulated TOC at the sewer inlet and outlet

圖 4 下水道出口ρ(DO)的實測值與計算值的比較Fig.4 Model predictionsof DO in the effluent of the sewer

3.3 討論

近年來國內(nèi)外對于下水道水質(zhì)轉(zhuǎn)化的研究著重于有機物在管道中的降解,希望通過人為改變外部條件來影響其中的生化降解反應(yīng)過程,強化污染物的降解能力以減輕后續(xù)污水處理廠的負擔(dān) .為強化有機質(zhì)的生化降解,理論上可通過人工曝氣或延長水力停留時間 (HRT)等方法來實現(xiàn) .有機質(zhì)降解的 2個主要生化反應(yīng)過程是異養(yǎng)增殖和水解,因此可應(yīng)用模型探討通過人工曝氣提高初始ρ(DO),從而改變 HRT對有機質(zhì)的水解、異養(yǎng)增殖 2個反應(yīng)過程的影響 .

3.3.1 污水中初始ρ(DO)對異養(yǎng)增殖率的影響

由于水解反應(yīng)不受 DO影響,研究中僅考慮在管道入口處改變污水的初始ρ(DO)對異養(yǎng)增殖率的影響 .當(dāng)入流污水中的初始ρ(DO)分別為 1,3,5和7 mg/L時,異養(yǎng)微生物 (XH)的質(zhì)量濃度〔ρ(XH)〕在管內(nèi)的沿程變化如圖 5所示.由圖 5可見,當(dāng)污水中的初始ρ(DO)提高時,異養(yǎng)微生物增殖率〔以ρ(XH)的增長率計〕也隨著升高.當(dāng)污水中的初始ρ(DO)從缺氧狀態(tài)的 1 mg/L提升到 3 mg/L時,XH增殖率提升最為明顯;隨著 DO漸趨飽和,XH增殖率的提升幅度也隨之減小.當(dāng)初始ρ(DO)為 7 mg/L時,污水在管道中停留時間約為 17 min,XH增殖率達到2.6%,按每 km管道長度計算約為 1.7%,按單位時間計算約為 26.5 mg/(L·h).該結(jié)果表明,如果在大城市的長距離下水道中設(shè)置多個人工曝氣點以提高污水中的初始ρ(DO),可以有效提高下水道污水中的微生物的活性與增殖率,強化有機物生化降解率.人工曝氣的經(jīng)濟可行性及其對管道后端受納水體或污水廠的環(huán)境影響,則需根據(jù)不同管道的實際情況,結(jié)合受納水體或污水廠的數(shù)學(xué)模型進行統(tǒng)一模擬.

圖 5 入流污水的初始ρ(DO)對ρ(XH)的影響Fig.5 The effect of changing influent DO level on heterotrophic growth

3.3.2 HRT對異養(yǎng)增殖與水解過程的影響

人為延長污水在下水道中的 HRT的主要方法是增大管徑和降低管道坡降,應(yīng)用模型探討了管徑與坡降變化對水質(zhì)轉(zhuǎn)化過程的間接影響.經(jīng)模型計算,管徑差異對異養(yǎng)增殖和水解 2個反應(yīng)過程的影響如圖 6所示.坡降改變對異養(yǎng)增殖與水解的影響如圖 7所示.由圖 6,7可見,管徑變化對 HRT影響較小,對 XH增殖率和 XS降解率的影響也不明顯;而管道坡降變化對 HRT有明顯的影響,XH增殖率和 XS降解率變化顯著.當(dāng)坡降為 0.003,相應(yīng)的HRT達到 25.4 min時,下水道中的 XH增殖率和 XS降解率最高,分別為 3.2%和 3.7%,按每 km管道長度計算約為 2.1%和 2.5%,按單位時間計算 XH增殖速率約為 20.1 mg/(L·h),XS降解速率約為16.5 mg/(L·h).該結(jié)果表明,提高 HRT可以增大單位管道長度的 XH增殖率和 XS降解率,但較低的流速同時降低了復(fù)氧速率,反而降低了 XH增殖率.而且在現(xiàn)實中管道坡降的調(diào)整空間往往較小,這一方法對增強下水道中有機物降解的效果有限.

圖 6 下水道管徑對異養(yǎng)增殖和水解反應(yīng)的影響Fig.6 The effectsof changing sewer diameter on heterotrophic growth and hydrolysis

圖 7 下水道管道坡降對異養(yǎng)增殖和水解反應(yīng)的影響Fig.7 The effectsof changing sewer slope on heterotrophic growth and hydrolysis

4 結(jié)論

a.經(jīng)率定的模型可以較好地模擬下水道污水中的有機質(zhì)和DO的輸送與轉(zhuǎn)化.

b.模型的應(yīng)用研究發(fā)現(xiàn),通過向下水道中曝氣提高污水的ρ(DO)可以較為有效地提升有機質(zhì)的生物分解能力.

致謝：研究得到香港科技大學(xué)土木工程系陳光浩教授及其研究生的大力協(xié)助,特此致謝!

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Sew age Quality Model Developm ent and App lication for Municipal Sew ers

JIANG Feng1,L IShi-yu2
1.School of Chemistry and Environment,South China Normal University,Guangzhou 510631,China
2.School of Environmental Science and Engineering,Sun Yat-Sen University,Guangzhou 510627,China

A concep tual model was developed to simulate sewage transformation according to the conditions of municipal sewers.The mathematical sewer modelwas built based on ASM3(Activated SludgeModel No.3).Model calibration and parameter estimation was performed by a curve fitting technique and genetic algorithm with the data obtained in lab experiments.The calibrated model was then validated with the data obtained in in-situ experiments,and the results showed that themodelwell p redicted the variationsof dissolved oxygen and total organic carbon concentrations along the sewer.To investigate the effects of controllable factors,hydraulic retention time,initial dissolved oxygen concentration,etc,on organism biodegradation in the sewer,model simulationswere also conducted.The results revealed that air injection could be an effectivemeasure to enhance the dissolved oxygen concentration and the proliferation rate of microorganisms,therefore intensifying the biodegradation efficiency of organic matter in the sewer.

sewer;sewage quality model;Activated Sludge Model No.3(ASM3)

TU992,X52

A

1001-6929(2010)01-0120-08

2009-06-11

2009-07-13

國家自然科學(xué)基金項目 (50808088);廣東省自然科學(xué)基金項目(8451063101001185)

江峰 (1980-),男,廣東揭陽人,講師,博士,主要從事水污染控制與水環(huán)境模擬研究,jiangfeng@scnu.edu.cn.

(責(zé)任編輯：孔 欣)