城鎮排水系統預診斷技術及在六安市某區域的應用研究

王禮兵

（1.中國電建集團華東勘測設計研究院有限公司，杭州 311122；2.浙江省華東生態環境工程研究院，杭州 311122）

1 引言

當前，城鎮排水系統普遍面臨著管網滲漏缺陷、高水位運行和污水處理廠進水污染物濃度低、運行效能低的問題[1]。排水系統預診斷實質是對完整的廠網一體排水系統的本底調查分析。在排水管網普查基礎上，采用流量比較、水質分析、人工排查等方式定性分析排水系統，采用節點流量水質監測手段，通過對上下游節點水質水量比對、穿河管段污染物濃度調查等手段進行初步分析診斷，判定外水侵入的主要類型，估算外水滲入量，聚焦外水入侵嚴重區域。通過雨天及旱期的流量比對，初步判定區域的雨污混接程度，聚焦混接污染嚴重區域。

2 城鎮排水系統預診斷的目的與方法

2.1 了解項目范圍內廠管一體化系統的運行情況

系統分析污水廠地理位置、設計規模、現狀日進水量、進水水質情況等，以及泵站地理位置、現狀運行情況等。

2.2 初步判斷片區混接、錯接程度

通過雨天及旱期的流量比對，初步判定區域的雨污混接程度，聚焦雨污混接污染嚴重區域。

2.3 定量、半定量分析外水入網的類型、占比

通過對上下游節點水質水量比對、穿河管段污染物濃度調查等手段對排水系統存在的問題進行初步分析診斷，判定外水侵入的主要類型，估算區域內外水滲入的基礎流量。

2.4 對檢測實施提供參考

在排水管網普查成果的基礎上開展排水系統管網預診斷工作，有利于更詳細地了解排水系統的整體運行情況及問題所在，明確下一步管網排查工作及管網整治工作的重點，同時有利于檢驗管網整治工作的效果。

2.5 為修復設計提供參考

預診斷成果可為設計人員提供清晰的管網拓撲關系圖，根據高水位和外水入網分析結果，可為設計人員的系統性設計和問題解決提供參考。

2.6 為修復評估提供背景值

水質水量監測是預診斷的重要工作內容之一，通過監測數據的分析，可了解區域內管網系統存在的問題，同時，也為管網的修復設計后評估以及提質增效工程實施的效果提供水質水量本底值。

預診斷的工作流程如圖1所示。

圖1 排水管網預診斷工作流程

3 預診斷在六安市某區域排水系統中的應用

3.1 六安市某區域排水系統現狀

六安市經過多年努力，建成了較為完善的城市排水系統，具備較強的排水能力，且河渠溝塘眾多，蓄滯雨水能力較強。但排水系統尚存在雨污混接、管網高水位運行、河湖水倒灌、排口直排等問題未得以徹底改善，混接、錯接、滲漏等問題較為普遍。

3.2 區域用水量及廠站運行數據分析

3.2.1 區域用水量分析

CB區居民小區及事業單位合計392家，2019年總用水量約為2.143×107t，合計58 721 t/d。JK區的用水單位共有27家，年總用水量為8.86×105t，日均用水量為2 428 t/d。

3.2.2 污水廠水量水質數據分析

CB區污水處理廠設計處理量為8×104m3/d，根據規劃污水廠二期規模擴建到1.6×105m3/d。2017—2019年，月平均處理量分別為2.46×106t、2.53×106t和2.41×106t，污水量變化不大，且污水廠已滿負荷運行。JK區污水廠設計處理量為2×104m3/d，處理量變化較大，相比2017年，2019年平均處理量增長近2倍。

CB區污水廠2017—2019年進水COD濃度月變化波動情況不大，均在160～260 mg/L；從月平均濃度來看，2017年（241.3 mg/L）濃度相對較高，2018年（203.7 mg/L）和2019年（209.4 mg/L）相對較低，說明2018年和2019年外水入侵情況較2017年嚴重。

TN的變化趨勢情況總體與COD相似，TN的變化范圍在25～35 mg/L，月平均濃度2017年（34.1 mg/L）＞2018年（30.9 mg/L）＞2019年（26.0 mg/L），說明外水入網情況逐年加重，間接反映了CB區管網質量和健康情況在惡化。

JK區污水廠2017年和2018年COD濃度月變化波動情況相對較低，均在90～160 mg/L，2019年變化較大，波動范圍在70～240 mg/L，說明2019年外水入侵情況較之前更嚴重，但COD月平均濃度2019年（164.9 mg/L）＞2017年（137.6 mg/L）＞2018年（116.7 mg/L），說明2019年工業排量增加，與污水廠處理量分析結果相符。

氨氮統計分析結果與COD一致，2019年的波動相比于2017和2018年較大，氨氮月平均濃度2019年（21.28 mg/L）＞2017年（16.08 mg/L）＞2018年（14.3 mg/L）。根據分析結果，2019年外水入網情況比2017和2018年嚴重，導致了污水廠處理水量波動較大，間接反映了JK區管網質量和健康情況也在惡化。

3.2.3 施工工地排水入網分析

研究區域內共有24個大型工地，考慮到各工地在施工規模、項目進度、施工場地等方面的差異，導致工地排水規律不清晰，因此，結合其他工程經驗，取每個工地的日涌水量150 m3/d來估計，整個調查區域內的施工降水入網量為3 600 m3/d。其中，CB區3 000 m3/d，JK區600 m3/d。在同時排水的情況下，施工降水分別僅占污水處理廠設計負荷的3.75%和3%。

3.2.4 工業廢水排放分析

CB區8家排水大戶2017年日均排水量約為1 759 m3，JK區4家排水大戶2017年日均排水量為1 516 m3，兩區域的總日均排水量為3 275 m3。兩區工業廢水排放量占相應的兩個污水廠設計總負荷的3.28%。

3.3 管網外來水入滲入流分析

由上文可知，兩座污水廠進水水質均未達到其水質設計標準，且呈現出逐年下降的趨勢，而進水量卻逐年上升，考慮到研究區域污水管網運行水位高的特點，可分析得知，兩區污水管網可能存在地下水入滲及河湖水倒灌等現象。因此，首先根據管道物探技術對污水管網地下水滲漏點、雨水排口倒灌點進行摸排，再結合水質水量取樣監測結果對管網水質突變點進行捕捉，實現管網外來水入流入滲的定性檢測，最后根據現有數據解析管網外來水量，并對其嚴重程度進行分級評估。

3.3.1 基于管網檢測的地下水滲入分析

采用QV或CCTV設備對兩區污水廠和收水范圍內的市政雨污水管網及設施進行功能性、結構性缺陷檢測評估。截至2020年8月，兩個調查區域雨、污管線共檢測出缺陷25 807處，其中CB區污水管線4 186處，雨水管線18 108處，JK區污水管線2 757處，雨水管線756處。

以CB區為例，CB區污水管線共檢測出結構性缺陷3 557個。其中3級、4級缺陷共467處，占比為13.12%；從缺陷類型上看，共檢測出錯口1 000處，占比最大，為28.11%，其次為破裂和變形，分別占21.62%和18.53%。CB區污水管線共檢測出功能性缺陷629個，其中3級、4級缺陷共183處，占比為29.09%；從缺陷類型上看，共檢測出障礙物426處，占比最大，為67.73%，其次為沉積和樹根，分別占13.99%和9.06%。

基于兩片區管道檢測數據，可發現污水管道內存在大量滲漏點，其中CB區179處，JK區86處，分別占到兩區域結構性缺陷總數的5.03%和3.4%。其中，3級滲漏34處、4級滲漏2處。滲漏點的存在會導致地下水等外來水的入滲，還會造成對管道結構的破壞和周圍土體的侵蝕。

3.3.2 基于排口調查成果的倒灌點分析

全區共查明雨水管道排水口316處，其中有32處在旱季處于淹沒狀態。此外，2020年6月，分別明確了3處顯著的排口倒灌位置，并測量了倒灌流量，日均倒灌流量分別為169.6 m3/d、292.7 m3/d、973.6 m3/d，其他未定倒灌點需在后續調查開展后，才能確定其流量。

3.3.3 基于節點水質監測的外來水入流入滲分析

區域源頭污水的濃度監測中，對兩區內共5個批次，86個采樣點的水質檢測數據按其性質分類，全面地分析了區域內污水濃度的特征情況。對CB區3個典型居民小區出水的監測顯示，原生生活污水電導率、硬度、COD、氨氮均值分別為836 μS/cm、80 mg/L、250 mg/L、53 mg/L，明顯高于污水廠進水水質，表明污水管網流行過程中存在外水入網情況。

對兩區內涉及4種行業的8家排水大戶的廢水進行監測結果顯示，由于行業生產性質和工藝流程的差異，導致不同工廠廢水濃度之間差異顯著，整體上所調查的工業廢水COD和氨氮指標低于原生生活污水水質，也低于污水廠進廠濃度，但由于工業廢水水量占比較小，僅為3.28%，因此，對污水廠進水水質無顯著影響。

過河管道上下游及相關地表水水質的監測表明，4段穿河管段的上下游節點水質測值并沒有大幅度變化，表明該4處管段無明顯滲漏現象；另外，淠河總干渠測點水質狀況明顯優于淠河，表明淠河測點臨近水域可能存在污水直排污染現象。

兩區3條污水主干管沿程水質都呈現出先降低、后陡增的變化趨勢，結合分析表明，水質下降段可能與外來水稀釋有關，而突增部分可能由較高濃度污水接入造成。

3.4 基于水量監測的雨污混接狀況分析

3.4.1 水量監測分析

對兩區共計11個點位進行連續3個旱天和1個雨天的流量檢測，采用DX-LSX-2便攜式多普勒超聲波流量計進行管道流量的測量。根據監測結果，站前泵站24 h連續運行，3個旱天和1個月天的流量變化趨勢基本相同；高峰時段和低峰時段基本一致；雨天降雨時段的平均流量為0.123 m3/s，旱天對應時段的數據分別為：0.108、0.108、0.103 m3/s，均值為0.106 m3/s。

3.4.2 雨水入網評價

根據泵站監測數據及關鍵點位的監測結果，在各泵站收水范圍和關鍵點位的控制范圍內，通過雨天、旱天降雨時段數據對比，雨水入網占比按式（1）計算：

式中，λ為雨水入網占比，%；Q雨天為雨天時泵站流量，m3/d；Q旱天為旱天時泵站流量，m3/d。

不同區域間，由于管網健康狀況和運行負荷差異，導致雨水入侵情況不同；通過對雨水占比量的賦值，可對區域雨水入網的嚴重程度進行分析。雨水占比小于15%，雨污混接狀況為一般；占比為15～35%，則為嚴重；占比為35～55%，則為較嚴重；占比超過55%，則為非常嚴重。

根據上述分析和賦值情況，可得到區域內不同區塊雨水入網狀況。由于分析結果受降雨強度和監測數據質量影響較大，不同場次的降雨量可導致分析結果有差異，評價結果可作為定性分析參考。

4 結語

本研究討論了城鎮排水系統預診斷的目的與方法，并在六安市某區域污水系統的排查整治工程實踐中，應用了排水系統預診斷技術。對六安市城區污水系統現狀進行分析，收集并分析了區域用水量與污水廠運行數據，對污水系統的運行現狀開展初步分析。在此基礎上，采用管網監測、排口調查、節點水質監測等手段分析了管網外來水的入滲情況。最后通過水量監測的方法分析評價了管網系統的雨污混接狀況。通過預診斷技術，對案例中排水系統存在的管網高水位運行、污水廠進水濃度低的問題進行了診斷評估，分析了管網外來水入滲和雨污混接情況，為進一步高效開展污水系統的排查與整治提供了技術指導。

本研究可為長江大保護項目及其他地區排水系統排查整治工作提供參考借鑒。