合流制溢流污染的影响及其控制技术发展

慧聪水工业网 2024-05-17 09:19 来源:网络

合流制溢流直接流入受纳水体,是造成受纳水体污染和城市内涝的主要来源之一。本文对合流制溢流的污染特征及其影响因素进行总结,梳理了源头控制、处理设施、调蓄设施、雨天合流雨污水处理最新技术及其控制效果,以及合流制溢流控制实时控制、监测和预测的智能控制方法。合流制溢流灰色和绿色基础设施都是必要的,随着监测、降水预报、城市水文和水力模型及实时控制技术的成熟,合流制溢流系统向实时控制和模型优化预测策略发展。

【引用本文】李俊奇,李小静,王文亮,等. 合流制溢流污染的影响及其控制技术发展[J]. 给水排水,2024,50(4):46-53.

引言

随着城市化建设的高速发展,城市水环境保护及内涝防治是城市的重要任务,近年来,海绵城市建设和黑臭水体治理成为国家生态文明建设的重要抓手,合流制溢流污染作为其中的重点工作,是治水攻坚战的关键瓶颈。目前,我国城市污水处理率已达到98.11%,在城市点源污染基本得到有效控制的前提下,合流制溢流(Combined Sewer Overflows,CSO)污染作为城市面源污染的主要污染来源,其对水环境质量的冲击性影响不容忽视。

据估计,欧洲现有的污水管网系统有220万km,其中大约70%的排水管网是合流制。此外,还有接近65万个排放口其对受纳水体的影响是整个欧洲日益关注的问题。如今,在美国有860个城市拥有合流制排水系统,共包含9348个CSO排放口,这些排放口由828个国家污染物排放系统(National Pollutant Discharge Elimination System,NPDES)许可证识别和管理。降低CSO污染的根本目标是减少污水和雨水排放系统中污染物的溢流和排放,国外普遍采用“减排-截流-调蓄-处理”的模式来控制合流制溢流污染。如美国的西雅图流域通过一系列合流制溢流污水处理厂、调蓄池、调蓄隧道等措施控制每年平均溢流频次。

根据2022年《中国城市建设统计年鉴》,目前,我国城市合流制管道8.59万km,全国来说合流制管网占城市排水管道总长度的9.4%,宁夏、辽宁、黑龙江、新疆等地的合流制管网比例占28%~50%。我国城市合流制及相关排水系统呈现出极其复杂的特征,经过长期改造一些区域基本实现了部分分流。由于完全合改分的策略难以实现,近年来,国家政策多次提出加大雨污分流排水管网改造力度,暂不具备条件的要尽快建设截流干管,适当加大截流倍数,提高雨水排放能力,加强初期雨水的污染防治。昆明、上海、福州等地也在一些没有条件合改分的区域采取了截流井、截流管、调蓄池等措施来降低溢流频次,控制合流制溢流污染。

1、合流制溢流污染特征及其影响

1.1 合流制溢流对水环境的污染影响

未经处理的CSO所排放的污染物会对水生环境和公共健康产生有害的影响。尽管CSO排放只占全年废水排放总量的一小部分(约8%~10%),但其污染物含量比例较高,最直接的影响是将会增加受纳水体的有机物含量,导致水体缺氧加速富营养化发生。同时,CSO排放是多种病原微生物和微污染物的重要来源。雨天时,当约占90%雨水和污水超过管道的容量时就会产生合流制溢流。合流制溢流排放所携带的如金属、农药和病原体等污染物,可能对水生生物和人类健康构成威胁。同时,高流量超负荷合流污水也会引起污水厂的运行问题。

在常规的水质污染中合流制溢流的污染负荷贡献率可达50%~90%。VIVIANO等研究意大利北部兰布罗河的合流制溢流情况,结果显示该河流56.5%的总磷负荷由降雨期间CSO排放造成。此外,由于含有大量颗粒物的雨水排入水体使得浊度增加,从而抑制了光合作用。当CSO的温度与受纳水体的温度不同时,也可能发生热污染。因此,这些总磷、浊度、温度因素都加重水体富营养化问题。由于CSO受降水量、降水持续时间、下垫面特征等方面的影响,事件污染物浓度变化具有较高随机性,EPA报道了测定合流制溢流污水最高值TSS、BOD5和TP分别达到4420、696和20.8mg/L。

合流制污水中微生物含量也较高,虽然CSO的水量的贡献为8%,但其中对微生物排放负荷贡献率达到90%。研究显示,CSO排放污染物中雨水径流贡献比例占89%,此外,管道沉积物的再悬浮贡献了75%的颗粒物、10%~70%的大肠杆菌及40%~80%的肠道肠球菌。此外,CSO中可能含有耐抗生素细菌。

合流制溢流会携带大量的微污染物,对水环境及人类长远的健康是有影响的。研究显示,对于除草剂和多环芳烃(PAHs),CSO排放负荷的贡献高于90%。也有监测结果表明CSO排放中PAHs的浓度比欧洲的水环境质量标准高2 000倍。与经过处理的废水排放相比,CSO排放中的雌激素、雄激素和WMP的浓度通常高10倍。研究表明,这些溢流对不同污染物(包括咖啡因、布洛芬、多环芳烃、酚类异种雌激素、激素和城市农药)的年排放量贡献了30%~95%。究其原因,疏水有机污染物(如多环芳烃、烷基酚聚氧乙烯醚)和微粒结合金属(如Pb和Cu)大多是由CSO排放过程中冲刷管道沉积物所引起的。TSS 相关污染物的浓度之间存在良好的相关性,表明污染物大部分都附着在悬浮固体上,颗粒物与重金属之间的协同相互作用,并呈现出急性毒性效应。CSO中颗粒物粒径分布不同重金属含量不同,细粒级中的重金属含量高于粗粒级中的重金属含量。

1.2 合流制溢流对污水厂的影响

在强降水期间,合流制系统所承担的雨水径流量可能超过污水处理厂的能力,将导致污水处理厂失效。ABBASI等人研究了纽约市在飓风桑迪洪涝灾害下合流污水溢流对污水处理厂的影响。从洪灾后CSO的影响分为健康、经济、社会和环境因素四类影响因素进行评价,容积和深度是CSO影响评估的最重要因素,敏感性分析表明,总悬浮物(TSS)、生化需氧量(BOD)和溶解氧(DO)的影响最大。随着径流雨水高颗粒物浓度的沉淀及稀释作用会使处理厂的TSS、COD、TKN、TP等污水污染物浓度降低。有研究表明,污水处理厂的雨季常规污染物浓度相比旱季污染物浓度可以降低近1/3。

1.3 合流制溢流的影响因素

1.3.1 降雨特征

降雨量和强度等气候因子是决定CSO排放严重程度的因素。CSO污水的特征取决于降雨强度、污染物浓度以及干期条件。通过对降雨变量与合流管渠溢流水质、水量特征之间的关系分析显示,最大降雨强度和平均降雨强度是影响CSO水量和污染物负荷最为关键的变量,而降雨事件持续时间和降雨总量是影响CSO污染物浓度最为关键的变量。总结起来,对CSO特征的三个主要影响:CSO水量主要受最大降雨强度的影响;CSO污染物浓度主要与降雨持续时间有关;污染物负荷主要受降雨前干旱天气持续时间的影响。

1.3.2 气候变化

气候变化对强降雨事件发生频率较高的地区的CSO总量也有重大影响。这些区域CSO排放会对满足水质标准是一个较大的冲击。综合评估和防控CSO对受纳水体水质的影响,应考虑到其影响较大的流量、浓度和季节。通过比利时的案例研究发现,气候变化的影响将导致2050年合流制溢流量平均增加30%~40%,2085年合流制溢流量平均增加35%~65%。

2、合流制溢流控制技术分类与应用

CSO控制技术措施主要包括源头控制设施、截流干管和污水处理厂提标改造、CSO调蓄、CSO处理以及非工程措施(如实时控制、管网运维调度)等。各类设施对合流制溢流控制技术及其体系完善具有推动作用。

2.1 源头控制设施

源头控制设施以绿色雨水基础设施(Green Stormwater Infrastructure,GSI)为主,已成为一个新的解决CSO问题的方法。主要是通过生物滞留、雨水收集、渗透、过滤等设施等对径流水量的源头减排和净化。GHODSID等调查了一个中型城市中心的雨水桶、蓄水池和雨落管断接对CSO的潜在综合影响,结果显示雨水桶和屋顶蓄水池绿色设施可以减少约12%的CSO体积。另外,一些专门适用于CSO处理的就地处理设施以改善溢流径流水质,如高速过滤设施对合流制溢流事件中颗粒物去除率达到50%,初期冲刷阶段颗粒物去除率达到80%,COD去除率达到75%,随着颗粒物的截留同时去除重金属,Al、Zn、Cu、Cr去除率分别达到48%、48%、57%、31%。

2.2 合流制溢流调蓄设施

合流制调蓄技术包括调蓄隧道和调蓄池,其主要作用是收集超过截流管道截流能力而产生的合流制溢流污水。调蓄池和隧道的建设成本较高且建设条件要求严苛,需要进行严格的方案论证,多用于老城区合流制区域,部分延伸到新城区,适用于溢流口较多、溢流水量较大且地面空间有限的情况。深隧是一种有效的大规模控制措施,在一些发达国家城市得到一定程度的应用。芝加哥通过修建调蓄隧道和调蓄池对预防CSO发挥了重大作用,劳伦斯大道排水系统是芝加哥的第一个深隧,服务面积为31km2,总储存容积为11.3万m3,VIVIANA对该隧道控制能力评估并对溢流频次、持续时间和体积进行预测,不同等级暴雨发生时对隧道采取自适应管理可减少CSO的影响。

2.3 合流制溢流处理设施

人工湿地处理CSO在水量上与湿塘、雨水湿地、生物滞留等绿色基础设施相当,可以削减溢流总量并延缓峰值,同时有效地减少进入受纳水体的污染物,并且可通过对系统的组合设计提高处理效率,由于合流制溢流在水量、污染物浓度和降雨重现期方面都是随机性较强。仅用于排水管网的溢流处理的人工湿地对于旱天湿地的运行不利,可结合其处理污水处理厂尾水与雨天溢流的双重功能。针对于合流制的初期冲刷现象,可以结合垂直流湿地和表面流湿地来优化流程后以缓解径流水质和水量冲刷。以意大利北部的CSO生态处理系统为例,它具有三级处理:一级是格栅和沉砂池、二级是垂直流湿地、三级是表面流湿地,一级与二级处理主要控制初期冲刷,三级处理超出前两级能力的合流雨污水。通过整个系统COD和NH4+去除率分别达到87%和93%,年污染负荷控制率分别为68%和94%。该系统对水量的峰值削减效果显著,综合峰值削减率达到52.7%~95.4%,在10年一遇的重现期降雨条件下,峰值削减率可达到86.2%。氧的有效性是土壤过滤系统中微生物代谢活性的限制因素,在垂直流湿地不同土壤过滤深度下,微生物的代谢活性表现出明显的差异。在渗滤高度0.75m时微生物活性最高,而在0.50m渗滤高度时活性均匀微生物占主导地位。

2.4 污水厂的雨天运行控制

美国西雅图金县的CSO治理项目是系统化控制的典型案例,自1988年开始对CSO进行控制并开展监测以来,CSO控制取得了重大进展,排放体积减少了近60%。采取的策略主要包括通过源头控制、减少径流污染物进入管网和受纳水体,将尽可能多的合流制雨污水转移到污水处理厂处理,对现有处理设施的升级改造以及建设CSO控制设施。

西点流域雨污水处理系统主要涉及西点污水处理厂、4个CSO调蓄隧道和处理设施。旱天及小雨时,污水流至分流井后转输至西点污水处理厂进行二级处理。雨天合流污水水位上升到分流井的既定高度时,超过部分的雨污合流污水将被分流至隧道进行调蓄。当隧道调蓄容量和截流井的能力达到极限时,合流污水在经过一级处理后绕过二级处理直接消毒后排放(一级超越排放);同时CSO处理站开始运行,污水从隧道的下游端泵入处理站进行一级强化处理。在极端暴雨时,超过CSO处理站处理能力的合流污水则通过溢流口溢流排放。随着降雨强度降低管网系统流量减小,分流井中有可用容量时,储存在调蓄设施中的雨污合流水将会被泵送到西点污水厂进行二级处理。可见,整个系统有效衔接并最大化发挥了调蓄和处理合流污水能力,使得溢流量最小化。

3、合流制溢流控制技术的发展趋势

过去几十年里,城市暴雨事件变得越来越频繁,大量预测显示未来各地区的极端暴雨的频率仍会进一步增加。在气候变化条件下,城市对合流制雨污水的储存调蓄和处理能力不足将会加重合流制溢流污染。因此,合流制溢流控制的实践中智能化解决方案和系统化管理是非常必要的。

相对于灰色和绿色基础设施,有学者提出了智能基础设施(Smart Infrastructure),主要是通过在排水系统的关键位置安装流量和液位传感器,可以使现有的排水管网智能化。智能基础设施的目标是最大限度地利用现有的灰色基础设施来储存雨天的径流。随着实时控制(Real Time Control,RTC)应用和发展,使用监测控制和数据采集(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)系统,可以更好地管理系统的传输和处理能力,优化系统存储雨水能力。智能基础设施还包括在收集和拦截系统的关键位置安装充气坝和水闸坝。这些智能基础设施对整个排水系统能力有所提升。

3.1 实时控制技术

实时控制系统是指根据现场的在线测量数据,动态调整设备操作,以在旱天和雨天天气条件下维持和满足优化排水管网系统中的现有存储潜力的目的,从而减少合流制溢流和内涝的影响。通常排水系统通常会预留一定空间,当雨水在收集系统中的分布不均匀且径流延迟时间不同时,在径流转输和处理系统中这一额外的容量可以提供短期存储,减少雨水溢流到受纳水体,同时调整分流流量,使雨天处理合流制污水不超过污水处理厂的能力。RTC提供了优化现有和拟建设施系统能力的机会,其主要优势在于改善水质、节约能源、均衡流量、减少内涝、优化运营,以及更精准指导设施规划。实时或近实时报告还有助于实现CSO排放的向公众预告和通知的功能。在应对气候变化的降雨条件发生变化或极端降雨条件下,实时控制对于合流制溢流可作为“无悔”措施之一。

RTC技术在CSO溢流控制方面起到的作用是显著的。美国印第安纳州南本德市2008年安装并调试了一个实时监测系统,它覆盖全市120多个传感器位置。2012年又设置了一个RTC系统,以最大限度地提高该市收集系统的容量和性能。自2012年以来,也增加了更多的传感器和雨量计,使总数达到152个站点。此外,还在雨水截留池增加了自动闸门,以更好地控制雨水流入合流制系统的时间和流速。最终,在2008年至2014年期间,该市消除了旱天溢流,其CSO总量减少了约70%。RTC技术还在德国、荷兰等多个地区用于合流制溢流控制。

对基于云的自适应逻辑运行的实时运输中心的能力,覆盖整个雨水收集处理网络,主要包括减少溢流到受纳水体雨水径流,同时调整分流流量,使其不超过污水处理厂的容量。这是通过软件模拟整个污水管网控制设定值的优化来完成的。根据预测的径流和污水处理厂容量,识别阀门、闸和泵等设施应在何时运行,从而管理整个系统的性能。

3.2 溢流监测

溢流监测对于掌握调蓄处理能力,以及对城市排水系统进行调度控制,提高系统合流制溢流控制能力,降低水环境污染风险等方面都是有益的。但在线监测流量计设备成本较高,有时由于技术原因使得监测复杂而难以执行。因此,一些学者研发和分析了检测精度相当,但成本较低的一些用浊度、温度等监测的替代方法。AINHOA等研发了一个新型的雨水和合流制溢流流量监测和污染物流量控制装置(DSMflux),该装置通过预先设计和校准的渠道,它可提供合适的水力条件通过水位计来测量溢流率和溢流体积。

为了降低监测成本,MONTSERRAT等提出了一种新的测定CSO事件的发生和持续时间的方法,采用低成本的温度传感器,该方法是由于溢流开始后水温的突然变化而显示。这种方法已经在奥地利格拉茨的CSO系统上进行了验证,与流量监测设备相比持续时间相差6min。LACOUR等验证了通过连续监测浊度获得与SS和COD相关确定性,评估合流制排水系统中年SS和COD的方法,通过蒙特卡罗模拟对每个单独的降雨事件随机分配事件特定的校准。与典型的采样方法相比,浊度可以提供更精确的污染物负荷评估且成本更低。

通常使用模型评价和研究合流制溢流控制或提质增效项目,模型需要实测数据率定,然而,CSO的实测数据对污水管道模型进行校准是仍尚未广泛应用,这会影响模型的准确性。可使用低成本监测方法获得CSO持续时间数据,持续时间就会显示出系统改进后的提升能力,用于自动校准CSO结构性能,与使用传统流量计获得溢流体积的校准结果相比较,对于中、大雨事件,使用CSO持续时间或CSO流量测量均可获得小于12%的误差。此外,一些CSO结构的特殊物理条件(如垃圾堵塞、空间狭窄)可能会妨碍常规液位或流量传感器的正确安装和操作。通过低成本的监测方法,可以很容易地测量CSO的持续时间可以用于管网模型的校准。

3.3 预测控制技术

随着技术和运营策略的进步,更精确、更准确的数据更容易获得,合流制溢流控制现在已经转向预防性的方法,在某些情况下还转向预测性的运维管理。近年来,已有一些人工神经网络模型成功地应用于CSO的预测。ROSIN等提出了一种新型的双模型演进人工神经网络,该技术利用历史/实时的CSO监测数据、雷达降雨数据和预报的降雨数据可以精确预测发生CSO前15min~6h的管网中水位。

由于污水排水管道是存在一定的空间,在不同降雨强度其入流条件下,管网中的水量相差较大,传统忽略管道内水面断面形状的计算方法在长距离的输送管道中是有较大误差的,基于水力特性图(Hydraulic Performance Graph,HPG)的排水管渠的模型分析解决了这一问题,可用于合流制排水系统及深隧的转输分析。这一类的模型预测控制技术(Model Predictive Control,MPC)有利于优化合流制溢流的运行策略和减少资本投资。伊利诺伊转输分析程序(Illinois Conveyance Analysis Program,ICAP)是一种同时考虑管网中自由表面和加压管道流动的逐级稳态水力模型。该模型通过跟踪溢流量和排水量来保持水量守恒,在不同的入流和边界条件下进行快速分析。ICAP模型能够确定系统的最大转输能力和制约系统的瓶颈点,可用于支持决策和确定改造方案。系统的最大输水能力是指在给定的边界条件下,合流制系统中所有溢流口均不发生溢流的最大流量,计算出最大输水能力对整个系统的控制和运行是至关重要的。

4、灰色设施与绿色设施相结合的决策方法

对于解决合流制溢流传统灰色和绿色基础设施都是需要的,绿色优先的方法是低影响开发、可持续排水系统等理念建议优先采取的,但值得注意的是,绿色基础设施也并不是万能的,而且也不是通过单一绿色设施可以解决合流制溢流所有问题的,需要对绿色和灰色方案的全寿命周期成本和效果进行对比,可从社区、公众健康及环境、维护与管理、安装与建设等方面考虑。合理的绿色优先方法应该最大限度地发挥其优势,提出将局限性降至最低的灰色和绿色综合解决方案。多目标优化过程在设施设计中的应用将成为非常有效的工具,可以在不影响系统效率的情况下减少投资。因此,需要逐步构建基于自然生态协同建设的“源头滞蓄—排口截污—中途调蓄—末端处理—实时控制”的合流制溢流控制技术体系(见表1)。

表1绿色与灰色CSO控制设施对比

合流制溢流污染的影响及其控制技术发展

5、启示与建议

我国CSO控制起步较晚,经过近几年的探索总结了一些经验,但仍存在一些关键问题未得到解决,再加上我国管网混错接现象严重、实际条件复杂多变、标准体系尚未建立、运行管理尚不完善,现阶段的合流制溢流污染控制系统往往缺乏中长期规划与适时的评估与优化方法,都影响了工程实践的科学性。同时,缺乏对CSO控制系统规划,在此基础上亟需完善合流制溢流控制技术体系,并研发合流制溢流控制处理设施与技术设备。因此,我国目前实践现状相对于国际技术发展,仍然需要不断完善升级径流污染控制的绿色基础设施,探索提升溢流污染控制的截流井、合流制溢流调蓄、一级强化处理设施的技术配套,并且开展通过监测、模型模拟、实时控制、预测等手段建立合流制溢流控制监管和评估体系研究与实践。

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