填埋場井筒效應及其對污染監測井監測效果的影響

徐 亞,劉玉強,胡立堂,劉景財,董 路,能昌信

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填埋場井筒效應及其對污染監測井監測效果的影響

徐 亞1,2,3,劉玉強1,2,胡立堂3*,劉景財1,董 路1,能昌信1

(1.中國環境科學研究院,環境基準與風險評估國家重點實驗室,北京 100012；2.中國環境科學研究院,土壤與固廢研究所,北京 100012；3.北京師范大學,地下水污染控制與修復教育部工程研究中心,北京 100875)

構建了填埋場滲漏條件下,含水層-監測井系統水流和污染物運移的代表性概念模型.利用等效滲透系數法描述雙重介質系統中的水流運動和水頭分布,而多孔介質溶質運移的ADE方程和管流的一維溶質運移方程被分別用來模擬污染物在含水層和井孔中的遷移和分布,最終形成了描述滲濾液滲漏條件下監測井-含水層系統中污染物遷移分布的控制方程.基于Fortan平臺,編制了該方程的有限差分求解程序,應用該程序模擬分析了填埋場滲漏條件下,地下水監測井內部及周邊水流和溶質的運動、井筒存在對水流和溶質運移的影響.結果表明:井筒效應影響井孔周邊的局部地下水流場和濃度場,導致井孔內下部區域污染物濃度增大,井筒外一定區域濃度減小;井筒效應的影響隨著徑距增加而減小,當徑距大于2倍含水層厚度時,井筒效應導致的監測誤差最大不超過20%.井徑對井筒效應的影響較為復雜,并非單調增加.在本案例中,井徑小于0.1m時,井筒效應隨著井徑增大而增大;反之,當井徑大于0.1m后,井筒效應導致的監測誤差隨著井徑增大而減小.含水層滲透系數和比單位彈性貯水系數越大,井筒效應的影響越小.因此具有強滲透性且孔隙度更大的卵、礫石含水層中,井筒效應的影響更小;而對于弱滲透性或中等滲透性的砂土、砂黏土含水層,井筒效應對監測效果的影響更大.

數值模擬；井筒效應；填埋場；雙重介質

填埋是固體廢物集中處置的主要手段[1],同時也是固體廢物環境危害集中產生的主要場所,而滲濾液滲漏污染地下水和惡臭氣體污染正是其環境危害表現的兩種主要表現形式[2-3].填埋場中的滲濾液包含重金屬及多種有毒有害有機污染組分,一旦滲漏不僅污染地下水,通過飲用地下水途徑長期慢性暴露還將對周圍居民的人體健康構成嚴重威脅[4-5].通過建立科學的填埋場地下水污染監測系統,填埋場運營單位及管理部門可跟蹤填埋場周邊地下水環境質量的變化,及早識別和確定滲濾液滲漏,為其地下水污染控制爭取寶貴的時間[6].

歐美等發達國家對地下水監測系統非常重視,開展了大量的研究.早在1993年美國環境保護署(EPA)出版的《固體廢物處置設施標準》中就對固體廢物填埋場地下水監測井提出了具體要求,包括監測井數量、點位、成井方式、地下水樣品分析和測試流程、污染濃度數據統計分析等諸多方面.加拿大、歐盟等也有類似標準[7].近年來,國外學者開始應用地下水數學模型、統計學、空間插值、Monte Carlo模擬等方法[8-12]量化研究地下水監測井布設和監測效果評估,地下水監測井優化布設方法取得極大進展.國內方面,自2000年以后逐漸重視地下水監測,但該時期主要關注監測井的數量[13].近10年來,開始逐漸重視監測井的質量-監測效果,開展了大量的監測井網優化研究[14-17],相關國家標準也逐步建立并完善.

地下水監測井監測效果的影響因素包括2類,即井網因素(如監測井方位、數量、間隔)和井孔因素(如井筒大小、長度、濾管長度等).針對井網對地下水監測井監測效果的研究已經大量開展,基于模擬模型-優化模型耦合的模擬-優化方法已經發展較為成熟,不僅可有效識別監測井點位、數量因素對監測效果的影響,通過反演優化還能實現多目標(如最大檢出概率、最小監測井數、最及時監測以及監測費用)約束條件下的最佳井網方案.另一方面,盡管井孔特性對監測井監測效果的影響同樣重要,相關研究卻相對匱乏.Bennett等[18]首先提出監測井井筒的存在會導致含水層中出現優先流影響監測井周邊水頭和溶質濃度的分布,即井筒效應.Church[20]通過對比分析測壓計式監測井和常規監測井數據,證實了常規監測井可能導致的水位觀測誤差和對周邊流場的影響.在上述試驗和現場監測數據基礎上,Giddings[19]通過數學模型模擬分析了監測井濾管長度對地下水位分布的影響.陳等[21-23]發展了模擬井孔-含水層雙重介質系統的EHC理論,并基于該理論系統模擬并分析了單層含水層系統中,監測井井筒特性對地下水天然流場分布的影響;在此基礎上,徐亞等[24]進一步分析了多層含水層系統中井筒特性對地下水天然流程分布及地下水位采樣的影響.

上述研究僅限于分析井筒效應對井周水流分布及水位監測影響,而對井筒效應對污染物運移和分布的影響,還沒有對應的模擬方法.需進一步分析水流重分布之后井周局部區域內污染物的時空重分布,以及由此引起的污染監測結果的變化和偏差.為此,本文擬以典型地下水污染源-填埋場滲漏為模擬監測對象,基于填埋場的實際特征,構建填埋場滲漏條件下監測井內部及周邊水流和污染物運移的概念模型,利用等效EHC模型模擬水流運動;在此基礎上耦合多孔介質溶質運移的ADE方程和管流的一維溶質運移方程以分別模擬溶質在地下水含水層和井管中的運動,采用有限差分法對上述方程進行求解,并基于Fortran平臺編制了其求解程序.應用該程序,分析了填埋場滲漏條件下,地下水監測井內部及周邊水流和污染物的遷移、井筒存在對水流和污染物分布和運移的影響,最后基于模型模擬結果提出了填埋場地下水監測井設置的一些建議.

1 模型和方法

1.1 概念模型

我國填埋場相關的標準中均明確規定應在填埋場下游設置2~3口污染監測井,其目的是盡早發現滲濾液滲漏,以便及時提出污染控制和應急處理措施.同時滲濾液滲漏一般通過防滲膜上漏洞垂直滲漏,相對于整個填埋場漏洞面積較小,因此可處理為點源連續滲漏.如此就可將滲濾液滲漏后污染物在含水層以及監測井中的運動概化如圖1a所示.滲濾液滲漏后,穿過包氣帶垂直下滲進入其下方的承壓含水層中,在天然水力梯度作用下,向下游的地下水監測井遷移擴散.假設滲濾液中目標污染物濃度為0,以定流量發生滲漏.同時,為集中分析監測井井徑、及其與滲漏源之間相對距離的影響,本文暫不涉及污染物的吸附解析、化學反應等問題.

圖1 模型概化和網格剖分示意

a-模型概化示意;b-水平網格剖分示意;c-垂向網格剖分示意

1.2 水流運移方程

上述概念模型可視為由類似裂隙的井孔和含水層構成的雙重介質系統,含水層介質中的水流運動采用基于達西定律的承壓水非穩定運動的基本微分方程描述;井管中的水流運動,可采用管流方程來描述,但需要解決不同流場邊界的耦合以及邊界分區的問題.為此,Chen等[21-23]提出了等效EHC方法,將基于管流的能量損失方程,將井管中的水流方程改寫成達西定律的形式,從而將井孔-含水層中的水流統一到一個控制方程下.基本思路如下:

根據流體力學圓柱管中水流的水頭損失(m)方程:

式中:Δ為水頭損失,m;為摩擦系數,無量綱;為管長,m;為管內直徑,m;為管內平均流速,m/d;為重力加速度,m/d2.

當管流為層流時:

式中:為水力坡度,無量綱;為流體的重度,N/m3;

對于管流來說,其空隙率=1,依滲透流速=的關系,則=,故有

將此式與達西定律=×相對比,可得出井管層流狀態等效滲透系數K的表達式:

當管流中的水流呈紊流狀態時,管流方程可改寫為:

這樣,整個井孔-含水層系統中的滲透系數就可以表達成如下形式:

如此,監測井-含水層系統的水流運動便可耦合為一個方程,即承壓水非穩定運動的基本微分方程:

式中:為()處水頭降深,m;,源匯項,T-1;s為比彈性儲水系數,L-1;K為等效滲透系數,m/d;為含水層滲透系數,m/d;L和N分別為水流為紊流和層流時的井管水流的等效滲透系數,m/d..

1.3 溶質運移方程

假設含水層系統中的溶質運移服從Fick遷移,那么其對流-彌散方程可表述如下:

式中:xx、yy和zz-分別為、和方向的水動力彌散系數,L2/T;v,v和v是地下水實際流速,m/d.

對于監測井中的溶質運移,由于相較于長度其井徑很小,同時井管內軸向流速也遠較徑向流速為大,可以忽略徑向的分子擴散.因此在不考慮溶質反應的前提下,可得管段內水質一維的遷移方程為:

式中:為井孔深度處時刻的溶質濃度(g/L);z為井管中垂向水流流速(m/d).

1.4 邊界條件和初始條件

模型上下和四周均無補給,因此邊界設為不透水邊界;初始時刻假設水頭面是水平的,各處降深均為0.

模型范圍,為保證模型外邊界不對模型內部流場產生影響,需保證模擬時刻末外邊界處降深為零,故取模型徑距須足夠大,本研究先取為18km;根據計算結果,若外邊界處降深不為0則適當增大.

1.5 模型求解方法

采用有限差分法對上述方程進行求解,并基于Fortran平臺編制其程序代碼.

2 實例分析

如圖1所示,假設填埋場發生滲漏,滲濾液通過漏洞以864m3/d 的流量注入含水層中,漏洞下游若干距離處設置有1口監測井.假設井徑分別為0,0.02, 0.05,0.1,0.2m,其中井徑為0m時可認為該井為測壓計式監測井,井筒不對周圍溶質運移產生影響,其他井徑的監測井則為常規監測井,井筒會對周圍水流和溶質運移產生影響.

2.1 模型參數

相關標準規定,填埋場下游監測井應該設置在填埋場邊界30~50m處,本文取38m.對于滲漏源強設置,美國EPA針對全美近百家填埋場的調查表明,基本所有填埋場防滲膜均存在破損和漏洞,形成滲濾液滲漏的優先通道.以累積概率曲線估計破損頻率的中位值約為8.2個/hm2(以半徑1mm計算).中國環境科學研究院針對國內填埋場調查研究表面,國內填埋場防滲膜施工質量較差,中位值可達27個/ hm2(以半徑1mm計算),將其等效為1個27mm的大漏洞.對于庫底面積為1hm2的填埋場,通過該漏洞的滲漏速率可以根據下式計算,約0.01m3/s,即864m3/d.其他參數取值見表1.

=bp2(2w)1/2(12)

式中:為滲漏速率,m3/s;為漏洞半徑,m;b為形態系數,取0.6;w為飽和液位高度,m,取3m;為重力加速度,m/s2.

表1 模型參數值

2.2 網格和時段剖分

時段剖分:采取變時間步長設置,變時間步長因子為1.05,模擬時段為127,總時段長10d.

網格剖分:坐標軸及網格剖分示意圖參見圖1b和圖1c.平面上采用不等距的結點(變網格)設置,結點距隨著與抽水井的徑向距離增大而增大,軸向總計設置個49結點(圖1b);垂向上,設置了21個等距結點,單層結點個數為289個,單層單元個數為584個;整個模型結點數為289×21個,單元數為584′21個(圖1c).

3 結果與討論

3.1 監測井內部濃度分布的影響

圖2為考慮井筒效應下監測井內污染物濃度垂向分布情況.從圖2可知,當井徑不為0時,監測井內污染物濃度的垂向分布與井徑為0時存在明顯差異.同時隨著井徑發生變化,不同井徑條件下濃度的分布也有所差異.以圖2c為例,在地下水面處(深度=0m)處,不同井徑(0,0.02,0.05,0.10,0.20m)監測井,井孔中心濃度均為3.8mg/L左右,而到深度10m處,不同井徑(0,0.02, 0.05,0.10,0.20m)監測井,井孔中心濃度分別變為0.51, 0.69,0.73,2.51mg/L.顯然,當井徑為0時,監測井內不同深度位置處的濃度差異較大;而當井徑不為0時,監測井內不同深度位置處的濃度差異減小.在三維承壓含水層中,監測井井筒內會出現明顯的垂向水流,水流運動加強了污染物的垂向運移和擴散,使得垂向濃度梯度差減小[26].對于穿過多層承壓含水層的混合監測井,井筒內垂向水流可能更為明顯,由此導致的污染物垂向對流可能更為明顯[27].

進一步分析發現,井筒效應對監測井內垂向濃度分布的影響并非隨井孔直徑增加而單調增加.以圖2a為例,井徑從0.01m增大至0.1m時,其井筒內濃度垂向分布與井徑為0時差異逐漸增大,但從0.1m增大至0.2m時,差異反而減小.徐亞等人研究[27]表明井筒內垂向流量隨著井徑增大而增大,據此推測井筒效應也應該更為明顯才對,筆者推測可能是井徑增大導致井筒體積成倍增加,因此盡管垂向流量也隨之增大,但污染物濃度經過更大的井筒體積平均后井筒內的垂向濃度反而有所減小.

圖2 不同徑距、井徑條件下監測井井孔中溶質濃度分布

a.徑距為2.18m;b.徑距為4.47m;c.徑距為38.53m;d.徑距為78.98m

另外,對于井徑相同的監測井,井筒效應隨著徑距增加而減小.以圖2中井徑0.1m的監測井為例,徑距2.18,4.47,38.53,78.98m處,其第12層節點處(深度38.5m)濃度值分別為3.28,2.78,2.66,0.74mg/L;而對應井徑為零的監測井,其徑距為2.18,4.47,38.53, 78.98m時,第12層節點處濃度值分別為0.37,0.38, 0.44,0.59mg/L;不同距離處,零井徑與有限井徑的濃度差值分別為2.91,2.42,2.22,0.15mg/L.顯然,井筒效應的影響隨著徑距增大而逐漸減小.當徑距大于含水層厚度時,井筒效應的影響急劇減小,如在78.98m處,有限井徑監測井與零井徑監測井的誤差僅為20%.詹紅兵等[28]研究也表明,當徑距足夠大,井筒效應導致的差異可以忽略.分析其原因,一方面因為徑距越大,距離滲漏源越遠,因此濃度越小;另一方面可能是由于距離滲漏源越遠,垂向滲漏引起的三維流越小,因而井孔內的垂向水流也越小,井筒內垂向的對流-擴散減弱,井筒效應影響降低.

3.2 監測井周邊濃度分布

研究表明,井筒效應的存在不僅導致井筒內出現垂向水流,引發井筒內垂向上水頭的重分布;同時由于井筒內水頭的重分布進而引起井筒內外水頭和流場的重分布[26,29].而污染物的遷移擴散是受水流影響的,因此可以合理推測井筒存在引起的水頭重分布會進一步引起污染物濃度在井筒內部及其周邊的重分布.上文已分析并證實了井筒內垂向上濃度的重分布,那么井筒周邊的污染物濃度是否存在呢?本文進一步模擬了零井徑及有限井徑下井筒周邊濃度的x-z剖面分布,以分析井筒對井筒周邊污染物濃度分布的影響.

零井徑和有限井徑條件下周邊污染物濃度分布的比較見圖3b.從圖3可以看出,在井筒存在條件下,井筒內,尤其是井筒內的下部污染物濃度高于零井徑條件下;但在井筒外部的局部區域,污染物濃度低于零井徑條件下的.分析原因,這是由于井筒效應的存在,井筒內底層不斷接受上層高濃度地下水的垂向補給,導致井筒內底部污染物濃度較同等情形下的零井徑的高.同時,由于井筒內垂向水流的存在,井筒內上層的污染物不斷向下遷移,導致在井筒-含水層系統的上部,井筒內外的水頭梯度和濃度梯度相較于井徑為零時增大,該深度處井筒內外的污染物水平對流和擴散增加,導致井筒外部局部區域的污染物濃度降低.

a.井徑為0的監測井;b.井徑為0.2m的監測井

3.3 參數敏感性分析

地下水在含水介質中運動,其流動規律必然受含水層參數的影響,為此進一步分析了不同含水層滲流參數(滲透系數,比單位彈性貯水系數S)條件下監測井井筒效應的影響,模擬結果見圖4和圖5.

以距離滲漏點2.18m處,井徑0.02m的監測井為例分析s及其變化對井筒效應的影響.從圖4中可知,比單位彈性貯水系數為0.0001,0.00001,和0.000001m-1時,監測井中頂層污染物濃度分別為5.36,4.95,4.87mg/L,;而監測井中第12層節點處(深度38.5m)濃度分別為0.27,0.69,1.30mg/L.隨著s減小,井筒內頂底部的污染物濃度差從5.09mg/L,逐漸減小至4.26,3.57mg/L.而如上文所述,井筒效應的主要影響就是使得井筒內垂向方向上的濃度梯度減小,因此,可以判斷Ss的減小使得井筒效應的影響更為明顯.

圖5是不同滲透系數條件下,井孔內溶質濃度的垂向分布.以距離滲漏點2.18m處,井徑0.02m的監測井為例分析滲透系數及其變化對井筒效應的影響.從圖中可知,滲透系數為3,30,300m/d時,監測井第12層節點處(深度38.5m)濃度值分別為1.82, 0.70,0.23mg/L;而對應井徑為零的監測井,其滲透系數為3,30,300m/d時,第12層節點處濃度值分別為1.25,0.37,0.11,mg/L;不同滲透系數(3,30,300m/d)條件下,零井徑與有限井徑(0.02m)的濃度差值分別為0.57,0.32,0.12mg/L.顯然,井筒效應的影響隨著滲透系數增大而逐漸減小.Chen等[26]研究表明,井筒效應產生的本質原因是雙重介質,即井筒和含水層多孔介質的滲流特性造成的.相比含水層,井筒具有更大的滲透性,根據達西滲流定律,在相同的水頭梯度下,井筒內會比井筒外產生更大的水流速度.而隨著含水層滲透系數增大,井筒和含水層之間滲流特性的差異減小,井筒效應也隨之減小.因此可以推測,井筒效應在砂土、黏土等弱滲透性含水層介質中的影響將更為明顯,而在卵石、礫石等強滲透性含水層介質中影響相對較弱.

圖4 不同比單位彈性貯水系數條件下,井孔內溶質濃度的垂向分布

圖5 不同滲透系數條件下,井孔內溶質濃度的垂向分布

4 結論

4.1 在三維承壓含水層中,同一水平位置不同高度處的水頭降深不一樣,由此導致的垂直方向的水頭差會導致監測井內產生垂向水流.垂向水流的存在導致井筒內及周邊局部區域水頭和污染物濃度的重分布,這即是監測井的井筒效應.井筒效應影響井孔周邊的局部地下水流場和濃度場,導致井孔內下部區域污染物濃度增大,井筒外一定區域濃度減小.

4.2 井筒效應受監測井與監測對象的距離(即徑距)、監測井井徑等因素影響.井筒效應隨著徑距增加而減小,當徑距大于2倍含水層厚度時,井筒效應導致的監測誤差最大不超過20%;井徑對井筒效應的影響較為復雜,并非單調增加.在本案例中井筒效應在井徑為0.1m時達到最大,井徑繼續增大井筒效應導致的濃度監測誤差反而減小.

4.3 井筒效應還受含水層滲透系數、比單位彈性貯水系數影響.含水層滲透系數和比單位彈性貯水系數越大,井筒效應的影響越小.因此具有強滲透性且孔隙度更大的卵、礫石含水層中,井筒效應的影響更小;而對于弱滲透性或中等滲透性的砂土、砂黏土含水層,井筒效應對監測效果的影響更大.

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Wellbore effect and its influence on contamination monitor well-a case study on groundwater monitor well around landfill.

XU Ya1,2,3, LIU Yu-qiang1,2, HU Li-tang3*, LIU Jing-cai1, DONG Lu1, NAI Chang-xin1

(1.Research Institute of Soil and soliid Waste, Chinese Research Academy of Environment Sciences, Beijing 100012, China；2.China State Key Laboratory of Environmental Criteria and Risk Assessment, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China；3.Engineering Research Center of Groundwater Pollution Control and Remediation of Ministry of Education, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)., 2018,38(8)：3113~3120

A representative conceptual model for water flow and contaminant transport in the aquifer-monitoring well system under the condition of leachate leakage was constructed. The Equivalent Hydraulic Conductivity (EHC) method was used to describe the water flow and head distribution in the dual-medium system, while the ADE equation and the 1-D solute transport equation for pipe flow were, respectively, used to simulate pollutants migration and distribution in the aquifer and in the wellbore, and eventually a governing equation describing the distribution of pollutants in the monitoring well-aquifer system under leachate emission conditions was constructed. A finite-difference method for this equation was developed based on the Fortan platform. This program was then used to simulate and analyze the effects of monitor well on the regional flow and solute movement in the interior and around the monitoring well, as well as its influence of the wellbore on the flow and solute transport. The results show that The wellbore effect affects the local groundwater flow field and the concentration field around the hole, which leads to the concentration increase in the inner and lower parts of the borehole, and the decrease of the concentration in the certain area outside the wellbore; the effect of the wellbore effect decreases with the increase of the distance. from well to leakage point. The monitoring error caused by the wellbore effect is not more than 20% when the distance is greater than 2times the thickness of the aquifer. The influence of well diameter on wellbore effect is rather complex, not monotonic. In this case, wellbore effect increases with the increase of well diameter, reaches the maximum at 0.1m, and then decreases. The greater the permeability coefficient of the aquifer and the greater the specific storativity, the smaller the influence of wellbore effect. Therefore, the effect of wellbore is less in the gravel and coarse gravel media aquifers with strong permeability and greater porosity, and the effect of wellbore effect on the monitoring effect is greater for the weakly osmosis or medium permeability sand and sand clay aquifers.

numerical simulation；wellbore effect；landfill；dual medium

X523

A

1000-6923(2018)08-3113-08

徐 亞(1985-),男,湖南岳陽人,助理研究員,博士,主要從事固體廢物處置技術、污染探測及風險評價研究.發表論文20余篇.

2017-11-26

國家自然科學基金資助項目(51708529;61503219);北京市自然科學基金項目(8172048);中央級院所基本科研業務專項重點項目(2016YSKY14);山東省自然科學基金資助項目(ZR2014DL008)

* 責任作者, 副教授, xuya@craes.org.cn