某垃圾填埋場地下水質監測井網優化設計——基于模擬優化法

羅建男,李多強,范 越,沈兆麟,王 鶴,季葉飛

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某垃圾填埋場地下水質監測井網優化設計——基于模擬優化法

羅建男1*,李多強1,范 越1,沈兆麟1,王 鶴2,季葉飛3

(1.吉林大學新能源與環境學院,吉林 長春 130012；2.吉林省林昌環境技術服務有限公司,吉林 長春 130000；3.水利部松遼水利委員會,吉林 長春 130021)

以白城市垃圾填埋場為研究區,通過正交試驗設計法得到2個污染源的4組可能污染源強組合,建立地下水流及溶質運移數值模擬模型,預測潛在污染源可能對研究區地下水產生的污染.根據污染羽分布情況,布設了57口潛在監測井.以最大化覆蓋高污染區域為目標建立0-1整數規劃優化模型并用隱枚舉法進行求解.結果表明:模擬優化方法在允許監測井數目不同的情況下得到了最優地下水質監測井網布設方案.以7口監測井為例,最優布設方案為1,6,9,15,19,23,31號監測井(5口位于滲濾液調節池下游,2口位于填埋區下游).最優布設方案的污染物檢出概率達95%,遠高于隨機布設方案.

地下水質監測網；模擬優化；0-1整數規劃；垃圾填埋場

垃圾填埋場污染物的泄漏及大氣降水的淋濾作用會使各類污染物通過包氣帶進入含水層中,如不及時發現污染問題,將會給地下水資源造成嚴重污染,危及人體健康及飲用水安全[1-3].如何合理的布設地下水質動態監測井,以及時發現污染物泄漏的位置及污染程度,并及時進行補救治理已經變得越來越重要.地下水質監測井數目越多、監測頻率越大,將越能夠及時的發現污染物的泄漏情況,也越容易及時的采取補救治理措施.但在實際工作中,受到實際地質條件以及人力、物力、財力等多方面的限制,使得無法布設過于密集的監測井.因此,如何在條件一定的情況下,通過模擬優化技術的應用獲得最優的地下水質監測井布設位置,以最少的投入獲得盡可能多的水文地質信息,盡可能及時的監測到污染情況的發生就成為一個具有重要理論和實際意義的問題[4].

模擬優化方法將地下水數值模擬技術與運籌學中的優化問題相結合,使得模擬優化模型既能以地下水系統固有的物理規律為基礎來預測地下水水位、水質的分布趨勢,又能夠在滿足各種環境、經濟、技術等要求的前提下獲得最優的井位布設方案[5].國外自20世紀80年代初開始提出了應用模擬優化的方法來布設監測井[6-9].2013年,Yenigül等針對一個假想例子,在考慮不確定性的情況下設計了垃圾填埋場的地下水質監測井網[3].國內從20世紀90年代開始關注地下水監測井網的設計問題,起初主要是應用克里格法、聚類分析法等開展了一些地下水位監測井網的優化設計研究[10-13].在基于模擬優化方法的地下水水質監測井網的優化設計研究方面,目前國內研究程度與國外該方面研究存在一定的差距.2015年,熊鋒針對養豬場的地下水污染情況[14],2017年,范越等針對假想化工廠地下水污染情況,構建了地下水質監測井網優化設計模型.目前國內還鮮有針對垃圾填埋場可能產生的污染進行監測井網優化設計方面的研究.本文以白城市垃圾填埋場作為研究實例,分析確定研究區可能產生污染的潛在污染源.通過地下水系統數值模擬技術分析預測潛在污染源可能對研究區地下水產生的污染情況,并確定出潛在監測井的布設位置.通過0-1整數規劃模型的建立及求解,在人力、財力、物力一定的情況下確定出最優的地下水質監測井的布設位置,以最少的投入盡可能多的獲得水文地質信息,以快速的監測到污染的發生.

1 研究方法

1.1 研究區概況

白城市垃圾填埋場位于松嫩平原西北部,白城市東南,琿烏高速南側,金輝南街東側,距離白城市區10km,占地面積約為0.15km2,填埋區面積約為0.1km2(圖1).白城市處于平原地區,屬溫帶大陸性季風氣候,多年平均降水量為400mm,多年平均蒸發量1800mm[16].研究區表層為0.5m左右的耕作層(其中垃圾填埋區上部為防滲層),向下為灰黑色及黃褐色粉砂、粉細砂,厚度3m左右,再向下為全新統沖積成因的砂層和砂礫石層,厚度40~50m,水位埋深5m左右.孔隙潛水主要補給來源為降水的垂直入滲補給,灌溉回滲補給及側向徑流補給.排泄項包括:潛水蒸發、側向徑流排泄和人工開采.

圖1 研究區地理位置

1.2 地下水流模型

計算目的層為第四系孔隙潛水含水層.本次模擬區的范圍如圖2所示,總面積約為7.69km2.

含水層上部邊界為弱透水邊界(垃圾填埋區上部為防滲層組成,其它地區上部為包氣帶),通過該邊界,含水層與系統外發生垂向水量交換(包括降水入滲、灌溉滲漏、潛水蒸發及人工開采等).下部邊界為第四系孔隙潛水含水層的底板,它是由滲透性較差的泥巖(局部為砂巖)組成的,可以將其概化為隔水邊界.東北、西南兩邊界可概化為為由流線組成的隔水邊界;將西北和東南方向邊界概化為給定流量邊界.模型概化非均質、各向同性、二維非穩定流.參數分區如圖2所示.水文地質參數初值選取見表1.

圖2 模擬計算范圍及水文地質參數分區

表1 水文地質參數初值表

根據建立的水文地質概念模型,建立了如下地下水流數學模型:

本次模擬的識別階段選擇枯水期2016年1月9日~2016年4月3日,共85d.驗證階段選擇2016年4月4日~2011年7月31日,共120d.模型識別時段末刻地下水位擬合結果如圖3所示.7個監測點的位置如圖2所示.7個監測點水位擬合誤差均小于0.5m.實測與計算水位的等值線在整體上也達到了很好的擬合.識別之后,模擬區水文地質參數如表2所示.

圖3 識別末期水位擬合

表2 水文地質參數識別結果

驗證時段末刻地下水位擬合結果如圖4所示.7個監測點的水位擬合誤差均小于0.5m.說明所建立的模型能夠反映地下水流的運動特征.

1.3 地下水溶質運移模型

研究區可能污染源為垃圾填埋場的防滲層滲漏和廠區調節池的泄漏,一旦發生泄漏,將給地下水帶來污染.2016年9月29日~9月30日對滲濾液水質進行了監測,根據GB16889-2008《生活垃圾填埋場污染控制標準》[17]應用單因子指數法對其進行了評價,檢出及評價結果如表3所示.

圖4 驗證末期水位擬合

表3 填埋場滲濾液水質情況

評價結果顯示滲濾液中主要污染物為氨氮,所以本次模擬選擇氨氮作為模擬預測因子.研究區域溶質運移數學模型如下:

表4 溶質運移模型參數分區表

研究區可能泄漏點有兩處——分別是垃圾填埋場的防滲層破損滲漏和場區調節池破損滲漏(分別記為S1、S2),泄漏液氨氮以恒定的量和濃度釋放.

垃圾填埋場隨著使用時間的增長,滲濾液的侵蝕和線性低密度聚乙烯(LLDPE)膜的老化都會造成防滲層在一定程度的破損,因此有必要模擬填埋場區防滲膜破損情況下污染物的運移情況.滲漏量的計算公式如下[18]:.

表5 4組污染源泄漏量

滲濾液調節池為鋼筋混凝土結構,隨著使用時間的延長,可能出現裂縫.

利用達西定律對滲漏量進行計算:

式中:為垃圾滲濾液滲漏量,m3/d;為包氣帶的垂向滲透系數;為入滲面積,m2;為水力坡度,垂直滲透時＝1.假設滲濾液調節池破損范圍為0.5%~5%,滲漏量范圍為0.6~6m3/d.氨氮的泄漏濃度根據垃圾滲濾液的濃度以保守考慮的原則,確定為現狀條件下垃圾滲濾液的濃度為1396mg/L.

可能泄漏點的污染源源強具有不確定性,我們利用正交試驗設計法設置1、2的4組可能的污染源泄漏量,結果如下表5所示:

根據第4組(兩個泄漏點泄漏量最大)泄漏量引起的地下水污染羽布設了57口潛在監測井(圖5).

圖5 潛在監測井分布

1.4 優化模型

以監測井的布設位置為決策變量,以最大覆蓋高污染區域為目標函數,建立0-1整數規劃優化模型:

2 結果與討論

2.1 優化結果分析

表6 監測井最優布設方案表

通過隱枚舉法對所建立的優化模型進行求解,在允許監測井數目不同的情況下得到了不同的監測井最優布設方案,優化結果如表6所示.以監測井數目7個為例,監測井布設位置如圖6所示.

圖6 以7口監測井為例的最優布設方案

2.2 優化結果檢驗

為了驗證最優布設方案的監測效果,以監測井數目7個為例,計算最優布設方案的檢出率以及隨機布設方案的檢出率,計算公式如下[15]:

通過上式,計算出最優方案與隨機方案的檢出率結果(表7).

表7 不同監測井布設方案的檢出率

從表7可以得出:最優布設方案的檢出率為95%,遠高于隨機布設方案的檢出率.

3 結論

3.1 通過正交試驗設計法得到兩個污染源的四組可能源強,通過建立的溶質運移模擬模型得到了多種可能性的污染羽分布情況.根據污染羽分布情況,布設了57口潛在監測井.

3.2 以最大覆蓋高污染區域為目標函數建立了0-1整數規劃優化模型,通過隱枚舉法進行求解,在允許監測井數目不同的情況下得到了最優地下水質監測井網布設方案.以7口監測井為例,最優布設方案為1,6,9,15,19,23,31號監測井(5口位于滲濾液調節池下游,2口位于填埋區下游).

3.3 通過計算污染物檢出概率,得出最優布設方案的污染物檢出率達到95%,遠高于隨機布設方案.

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Optimization of groundwater quality monitoring network at a landfill——based on simulation optimization method.

LUO Jian-nan1*, LI Duo-qiang1, FAN Yue1, SHEN Zhao-lin1, WANG He2,JI Ye-fei3

(1.College of New Energy and Environment, Jilin University, Changchun 130012, China；2.Jilin Linchang Environmental Technology Service Company Limited, Changchun 130000, China；3.Songliao Water Resources Commission, Ministry of Water Resources, Changchun 130021, China)., 2019,39(1)：196~202

4 groups of potential source intensities with 2 pollution sources were obtained using orthogonal experimental design in a landfill of Baicheng city. Numerical simulation models of groundwater flow and solute transport were developed to predict the groundwater contaminated condition resulted by the potential pollution sources, and 57 potential monitoring network were designed according to the distribution of the contamination plume. In order to maximize the coverage of highly polluted areas maximization, a 0-1integer programming model was established which was solved with implicit enumeration method. The result demonstrated that: the optimal groundwater quality monitoring network layout strategies under different maximum allowable monitoring wells number were achieved. Taking the maximum allowable monitoring wells number as 7as an example, then 1, 6, 9, 15, 19, 23, 31 were the optimal location of the monitoring wells (five wells located at downstream of the leachate tank, two wells located at downstream of the landfill area). It was found that the pollutants detection probability with the optimal monitoring network layout strategy reached 95%, which was much higher than that of random layout strategy.

groundwater quality monitoring network；simulation optimization；0~1 integer programming；landfill

X523

A

1000-6923(2019)01-0196-07

羅建男(1987-),女,吉林梨樹人,副教授,博士,主要從事地下水數值模擬及優化管理.發表論文30余篇.

2018-06-19

國家自然科學基金資助項目(41502221);吉林省科技發展計劃項目(20180520092JH)

* 責任作者, 副教授, luojiannan01@126.com