城市给水管网水质研究动态

发布时间：2022-01-06

　　摘 要：从生长环对水质的影响、去除生长环改善水质、给水管网污染源的确定、并行算法分析给水管网和建立管网水质动态模型等五方面分析了国内外给水管网水质研究的最新动态。提出了需要解决的几个问题：从微生物和化学原理建立管网水质模型;优化水力条件改善管网水质;研究管网微生物反应机理的影响因素;寻找更高效算法分析管网和水质监测点的优化布置。

　　关键词：给水管网;生长环;水质模型

　　给水管网是城市供水系统的重要组成部分, 是直接与用户发生联系的。水在经过处理后由水厂进入给水管网时是符合国家标准的,但是水在给水管网中输送时需要一定的停留时间,无论时间长短,都会出现一定的水质下降现象。

　　研究水质在给水管网的变化规律,寻找改善水质的措施,保证用户处水质达到国家标准,具有重要意义。

　　1 管网生长环的研究

　　1.1 生长环对水质的影响

　　在给水管道中,由于各种化学、物理、微生物等作用,沿管道内壁逐渐形成不规则的环,称为生长环 [1] 。文献[2] 的研究发现原水经净化后仍含有一些可供微生物生长的营养物质。当水在管道中输送时,微生物就会附着在固体微粒和管壁上形成生长环,生长环内含有大量活性细菌,包括异养细菌、大肠杆菌、放线菌类和真菌类等,是病原细菌的来源和聚居地。当它从管壁进入水中时, 不仅会恶化水质,还会产生气味和颜色。同时节水设备的使用和管理水平的提高又降低了日用水量,延长了水在管网中的停留时间,这又加剧了管网的水质问题。

　　化学分析结果揭示,所有的生长环的化学性质相差不大,环内固体物质含量与水源有关,当水源为地下水时固体含量最高。具体结果：① 生长环内的细菌数量及细菌产量远大于水中。② 锰铜影响异养菌生长,其余金属含量与细菌数量关系不明显。③ 生长环在形成初期时受管材与粗糙度 [3,4] 的 影 响 较 大,但 随 着 生 长 环 的 成 熟 影 响逐步降低。成 熟 的 生 长 环 性 质 稳 定,受 水 源、臭氧、活性碳、管 材、pH、浊 度、余 氯、AOC(可 同 化有机碳)、铁、锰及有机碳等影响较小。所以生长环在管网水质问题中扮演了一个主要的角色。

　　1.2 去除生长环改善水质

　　文献[5]对管道清洗对水质的改善状况进行了研究。他 从 管 道 清 洗 前 后 的 每 日 水 质 变 化 状况,清洗是否改善饮用水质以及生长环中是否含有大肠杆菌及 NLV(诺 沃 克 因 子 病 毒)3 方 面 进行了研究。

　　研究发现生长环影响水质。净水厂中微粒的不完全去除,滤池中滤料的释放,金属氧化物和碳酸钙的凝聚,后絮凝产物,微生物活动性及管道的锈蚀等是生长环形成的原因。铁,磷会促使水中 MAP(可生 物 降 解 磷)沉 积,而 磷 能 加 速 细 菌 生长 [6,7] ;温度升高会加速微生物增殖,同时减少余氯含量。铁的积累,有机物的沉淀以及管壁微生物的积累会导致生长环中微生物进入水中。而对于清洗后管道中新的生长环生长迅速的原因,是该管道上游管道生长环内物质的释放或生长环在管道死水区及夜间流速较低时的集聚。通过分析对比发现：① 水力状态影响水质,水力状态频繁变化会促使生长环脱落进入水中,造成水质降低以及水质波动剧烈的现象。② 清洗后管道的水质明显变好,延缓了铁、微生物及 HPC(异养菌数量)等的 增 长,改 善 了 水 质 波 动 剧 烈 的 状 况。③ 清洗后的管道使用几个月之后仍然会产生新的生长环。所以管道清洗只能解决暂时问题,不能解决根本问题。

　　当生长环成熟后,去除就比较困难,所以仅依靠提高消毒 剂 浓 度 不 仅 不 能 去 除 生 长 环 和 生 物膜,还会产生大量消毒副产物。采用管道冲洗也不能解决根本问题。解决问题的途径应该是防止或减少生长环的生长,应从研究生长环的形成机理以及生长环与水力状态之间的关系入手。

　　2 管网水质建模及仿真研究

　　2.1 给水管网污染源的确定

　　从时间角度看,管网水质建模包括前向问题模拟和后向问题模拟,前者是研究当已知出厂水水质时,对水中物质的变化状况进行模拟,如余氯衰减,消毒副产物的变化和细菌生长状况等。

　　文献[8]对后向问题模拟进行了研究,对于管网污染源定位问题,就是根据水质监测点的测量数据及时找出污染源侵入点的时间和位置。使用的方法有粒子反溯法和基于拉格朗日法的源头跟踪法。粒子反溯法 [9] ：是随着时间的流逝,在相反的时 间 里,描 述 粒 子 从 出 流 点 回 到 管 网 水 源 点。但它不适用于水源节点和出水量大的管网,所以未采用。源头跟踪法：是追踪管道中流体元素的来源,当流体元素进入管道中就开始追踪,当水力条件推动流体元素经过一个管道水力边界时,已知流体元素的源头就能写出在边界时的浓度表达式。该方法可适用于大规模管网。

　　源头跟踪法模型基本有效,但对于某些区域污染源侵入点位置判断不够准确,这是由于水质监测点的数量不足或布置欠佳造成的。水质监测点成本很高,不可能布置很多,所以解决的方法是优化水质监测点布置,提高水质监测点的可靠度, 采用能鉴别污染物种类及反应速率的水质监测点以及在更大的管网上进行试验。除此之外,经优化布置后的水质监测点还可以为其他方面的管网水质研究提供更精确的数据。

　　2.2 使用并行算法分析管网

　　计算成本 和 计 算 能 力 之 间 存 在 一 条 关 系 曲线,如果突破了临界点,则计算的成本随着所需计算能力的提高而加倍提高,所以 HPC(高效计算技术)的硬件十分昂贵。管网模拟数据量很大,高效的计算能力对于管网模拟是非常重要的。

　　文献 [10] 研究运用并行算法来提高计算能力。对于水力模拟,并行算法的思想是：将管网的几个连续计算步骤并行处理,达到节约时间的目的。其中系数矩阵的填充-限制排序阶段是决定计 算 有 效 性 的 一 个 主 要 影 响 因 素,文 中 采 用 的 MND [11](多 级 嵌 套 分 割 法)方 法 优 于 EPANET 中使用的 MD(最小度法)方法,原因是前者限制了矩阵中非零元素的个数。实验结果表明并行算法的运算 时 间 短 于 使 用 EPANET 的 运 算 时 间, 但对于比较简单的管网系统,并行算法的运算时间反而比较长,原因是运算时间取决于管网的复杂度,并行算法仅适用于较复杂的管网。

　　水质模 拟 使 用 的 是 DVEM (离 散 体 积 元 素法)法,使用并行算法的思路是：首先把管网分割为几个单元,然后将每个单元的 DVEM 步骤进行并行处理。结果表明计算时间短于 EPANET 的运算时 间。管 网 分 割 采 用 的 是 多 级 回 归 分 割 算法 [12] ,步 骤 为：① 产 生 一 个 粗 化 的 图,被 分 割 的图的尺寸通过断裂的节点和边来缩小,得到包含几百个节点的图。② 通过最小化各个部分之间连接的边来分割这个小图,得到节点数量相似的子图。③ 不断重复上述过程得到最终分割的图。对于处理单元之间的边界,只有节点,没有管道, 如果管道的节点属于一个单元,则它就属于该单元,如果管道的节点属于2个单元,则可任意决定它属于哪个单元。

　　并行算法还可以同时进行水力水质的模拟。首先将管网分割为几个处理单元,一部分进行水力模拟,其余的进行水质模拟,当第1个单元完成第1步水力模拟时,将数据传给第2个单元,然后第1个单元的第2步水力模拟与第2个单元的第 1步水质模拟同时进行。

　　存在的问题是水力模拟的步长不同于水质的步长,可以通过合理分配处理单元和分配更多的处理单元来解决。与 EPANET 相比不仅节约计算时间,避免产生一个存贮水力结果的临时文件。

　　管网动态模拟的一个困难是数据量太大,计算时间长,使用高效算法可以节省计算时间。国内有人使用人工神经网络算法 [13] 建模,该算法避开了复杂的水力水质计算,具有较好的实际意义。所以探索高效的算法是解决问题的途径之一。

　　2.3 管网水质动态模型

　　研究 微 生 物 生 长 有 两 个 代 表 性 的 模 型 是 SANCHO [14] 和 PICCOBIO [15] 。前者是根据微生物的吸附-分离原理来建立的,但有2个不足之处：① 微生物的生长未考虑水力条件的影响,这样就不能进行动态模拟;② 未考虑管壁的余氯反应导致不能正确分析余氯的浓度。后者的原理是生物膜理论,它虽然应用了动态的水力模型,但需要确定的参数过多,增加了模型的复杂性,使得模型不能正确处理其中一些重要的参数,影响了模拟结果的正确性。文献[16]通过对水中多组分 (微生物数量、营养基、消毒剂)实行动态模拟来反映管网中细菌的再生长状况。模型可以预测长期和短期的管网营养基浓度、微生物数量和消毒剂浓度的变化,描述各水质参数之间的关系,模拟污染物侵入后在管网中的扩散以及判断细菌生长迅速、余氯浓度低的地区。

　　同以前的模型相比,该模型在以下几方面有改进：① 使用简化的表达式反应水中各组分的变化,简化原因是管壁附近的反应机理尚不成熟和避免产生过多的参数;② 采用一级和非一级的氯衰减模型;③ 采用动态水流反应常数,它随水中有机碳含量变化而变化,这是最重要的改进。

　　现有的水 质 动 态 模 型 仍 有 许 多 方 面 可 以 改进,首先是采用更准确的水力模型,现有动态模型假设水流处于恒定流状态,不同水质的水在节点是瞬时完全混合的等等,这不符合实际情况,以后应考虑水中水流状态是紊流,不同水质的水在节点处不会瞬时完全混合等;其次,现有的微生物反应方程大多是通过数学方法推导得出的,还不能较准确的反应客观事实,应通过实验从微生物化学原理来研究管壁和管道水流上微生物的反应机理及影响因素,实现更精确的动态模拟。

　　3 结 论

　　改善给水管网水质的几个主要问题是：① 从微生物和化 学 原 理 对 管 壁 和 管 道 水 流 上 的 微 生物,化学物质的反应机理进行研究。② 研究水源水质、管材、温度及压力等对微生物,化学物质反应机理的影响。③ 分析水力状态对管道内微生物及化学物质生长变化的影响,可望从优化水力状态来改善管网水质。④ 寻找更高效的算法研究管网。⑤ 对水质监测点进行优化布置。——论文作者：董晓磊1, 沈致和2

　　[参 考 文 献]

　　[1] 赵洪宾.给水管 内 生 长 环 对 水 质 水 压 的 影 响[J].安 徽 建 筑工业学院学报,1993,1(1)：20-24.

　　[2] ZacheusO M,LethtolaM J,KorhonenL K,etal.Softdeposits,thekeysiteformicrobialgrowthindrinkingwater distribution networks [J].Water Res,2001,35 (7)： 1757-1765.

　　[3] HoldenB,Greetham M,CrollBT,etal.Theeffectofchanginginterprocessandfinaldisinfectionreagentsoncorrosionandbiofilmgrowthindistributionpipes[J].WaterSci Technol,1995,32(8)：213-220.

　　[4] PercivalSL,KnappJS,EdyveanR,etal.Biofilmdevelopmentonstainlesssteelin mainswater[J].WaterRes , 1998,32(1)：243-253.

　　[5] LethtolaM L,NissinenT K,MiettinenIL,etal.Removal ofsoftdepositsfromthedistributionsystemimprovesthe drinking water quality[J]. Water Res,2004,38 (6)： 601-10.

　　[6] MiettinenIT,VartiainenT,MartikainenPJ.Phosphorus andbacterialgrowthindrinking water[J].ApplEnviron Microbiol,1997,63(8)：3242-3245.

　　[7] SathasivanA,OhgakiS,YamamotoK,etal.Roleofinorganicphosphorusincontrollingregrowthinwaterdistributionsystem[J].WaterSciTechnol,1997,35(8)：37-44.

　　[8] LairdCD,BieglerL T,vanBloemen WaandersB G,etal. Contamination source determination for water networks[J].JWaterResourPlanManage,2005,131(2)：125-134.