合肥市污水處理廠進水水質特征的統計學分析

柳 勇，董寶剛，徐 超，陶國慶

(合肥市排水管理辦公室，安徽合肥 230001)

近年來，隨著經濟的快速發展和城鎮化進程的加快，合肥市及周邊區域人口快速增長，污水處理量也不斷增加。截至2019年年底，合肥市投運的城鎮污水處理廠(含下轄縣市)24座，全年處理污水7.67億t，對改善巢湖流域水生態環境發揮了極其重要的作用。為進一步加強巢湖流域水污染防治，2018年7月，合肥市污水處理廠開始全面執行《巢湖流域城鎮污水處理廠和工業行業主要水污染物排放限值》(DB 34/2710—2016)標準，新標準下出水排放限值全面嚴于一級A標準。

進水水質不僅是污水處理廠設計建造、生產管理及工藝調控的重要參考，更是影響出水達標的首要因素，充分了解污水處理廠進水水質特征，對節約建設投資和運營成本、確保出水達標都具有重要的現實意義。近年來，隨著各地污水排放標準的不斷提高，對污水處理廠進水水質特征的研究逐漸成為行業熱點[1-4]。本文擬通過分析合肥市24座污水處理廠進水有機物、氮、磷及懸浮顆粒物的變化特征、概率分布規律及各指標間的相關關系，以期在新排放標準下，為合肥市污水處理廠的運行管理、提標改造提供理論依據。

1 研究方法

以合肥市24座城鎮污水處理廠2019年全年的進水水質數據(月均值)為基礎，選取生化需氧量(BOD5)、化學需氧量(COD)、氨氮(NH3-N)、總氮(TN)、總磷(TP)及懸浮固體(SS)6項指標為分析對象，運用統計學方法分析各指標的分布規律及相關關系。數據的整理、統計分析采用SPSS 23.0軟件，繪圖采用origin 8.5軟件。

2 結果與討論

2.1 進水水質特征分析

2019年合肥市污水處理廠進水BOD5、COD、NH3-N、TN、TP和SS的統計結果和概率分布分別如表1、圖1所示。根據表1給出的Kolmogorov-Smirnov檢驗和Shapiro-Wilk檢驗結果，分析進水水質指標分布是否符合正態性分布，因為樣本數較少(N<1 000)，采用Shapiro-Wilk檢驗更為精確。一般情況下，當顯著性水平(significance level, Sig.)>0.05時，則認為數據符合正態分布。經過Shapiro-Wilk檢驗，可以發現BOD5和COD的Shapiro-Wilk Sig.>0.05，說明BOD5和COD符合正態分布；而NH3-N、TN、TP和SS的Shapiro-Wilk Sig.<0.05，不符合正態分布。另外，NH3-N、TN、TP及SS的偏度和峰度均大于0，說明這4項指標均為正偏態分布，且數據分布相對于正態分布更陡峭。

表1 進水水質統計分析和正態性檢驗Tab.1 Statistical Analysis and Normality Test of Influent Water Quality

圖1顯示了進水各項指標的概率分布規律。進水BOD5為18.6～168.0 mg/L，均值為88.8 mg/L，中間值為90.5 mg/L，50%的進水BOD5<90.5 mg/L，80%的進水BOD5<114.5 mg/L；進水CODCr為33.7～375.0 mg/L，均值為191.1 mg/L，中間值為188.7 mg/L，50%的進水CODCr<188.7 mg/L，80%的進水CODCr<251.0 mg/L；進水NH3-N為4.4～59.4 mg/L，均值為27.2 mg/L，中間值為26.5 mg/L， 50%的進水NH3-N<26.5 mg/L，80%的進水NH3-N<33.3 mg/L；進水TN為9.2～73.0 mg/L，均值為34.6 mg/L，中間值為33.9 mg/L，50%的進水TN<33.9 mg/L，80%的進水TN<40.3 mg/L；進水TP為0.5～11.5 mg/L，均值為3.4 mg/L，中間值為3.2 mg/L， 50%的進水TP<3.2 mg/L，80%的進水TP<4.2 mg/L；進水SS為34.8～342.0 mg/L，均值為140.2 mg/L，中間值為130.8 mg/L， 50%的進水SS<130.9 mg/L，80%的進水SS<171.8 mg/L。

圖1 進水水質概率分布Fig.1 Probability Distribution of Influent Water Quality

設計資料顯示，合肥市24座污水處理廠設計進水BOD5、CODCr、NH3-N、TN、TP、SS分別為150～220、250～440、24～60、35～70、3～8.5、180～330 mg/L，實際進水水質與設計水質差異較大，這不僅造成設備選型不匹配，投資浪費，還導致污水處理廠長期低負荷運行，運行調控困難，處理效率低下。與太湖流域污水處理廠進水相比，合肥市污水處理廠進水BOD5、COD濃度偏低，而NH3-N、TN、TP及SS濃度偏高[4]。為保證出水水質，污水處理廠需要投加更多的碳源，這不僅增加藥劑成本，也大大增加了污泥產量。

2.2 進水指標比例的分布特征

2.2.1 進水BOD/COD

測定BOD/COD是鑒定污水可生化性的最簡便易行且常用的方法。當BOD/COD<0.1時，污水不適合生物處理;當0.20.4的累積概率為83.8%，在0.4～0.6的概率為79.8%，>0.6的概率為4.0%。說明合肥市污水處理廠總體進水可生化性較好，適合生化處理。

圖2 進水BOD/COD的概率分布Fig.2 Probability Distribution of Influent BOD/COD

2.2.2 進水BOD/TN

污水中的氮主要通過硝化反硝化過程去除，好氧階段硝化菌將氨或銨鹽轉化為硝酸鹽，缺氧階段反硝化菌利用硝酸鹽作為電子受體，BOD5作為電子供體，將硝酸鹽最終轉化為氮氣。理論上，去除1 g的氮需要消耗2.86 g的BOD5[5]，一般BOD/TN>3～5時，可以認為碳源充足[6]。進水BOD/TN的概率分布如圖3所示，進水BOD/TN為0.71～3.81，平均值為2.50，中位值為2.52，進水BOD/TN<2.86的累積概率為72.7%，而BOD/TN>3的累積概率僅為20.9%，大多數BOD/TN的概率分布集中在2～3，占比達60.4%，說明合肥市污水處理廠進水BOD/TN普遍偏低，反硝化脫氮過程碳源不足。

圖3 進水BOD/TN的概率分布Fig.3 Probability Distribution of Influent BOD/TN

2.2.3 進水BOD/TP

生物除磷的基本原理是厭氧階段兼性細菌將BOD5轉化為低分子發酵物(VFAS)，聚磷菌在吸收VFAS過程中釋放磷酸鹽，在隨后的好氧階段聚磷菌超量吸磷產生富磷污泥，然后通過剩余污泥排放將磷從系統中去除。這一過程中，BOD/TP是影響生物除磷效果的關鍵因素，比值越高，出水磷濃度越低，一般認為BOD/TP>20時，方可獲得較為理想的出水磷濃度[5]。進水BOD/TP的概率分布如圖4所示，進水BOD/TP為6.4～50.2，平均值為26.2，中位值為25.5，82.0%的BOD/TP>20的累積概率為82.0%，BOD/TP在20～30的概率分布占比最高，達到56.8%。理論上，進水碳源基本滿足生物除磷需求。

圖4 進水BOD/TP的概率分布Fig.4 Probability Distribution of Influent BOD/TP

2.2.4 進水SS/BOD

研究認為，由于我國大部分城市仍存在較多的雨污合流，大量泥沙隨地表徑流進入污水處理廠，導致進水SS/BOD偏高[7]。這會對污水處理廠運行產生諸多不利影響，一方面導致污泥活性下降，反硝化速率降低，TN去除效果變差[8]；另一方面，粒徑較大的SS易沉淀在生化池底部，造成實際池容變小，降低污水處理效率。進水SS/BOD的概率分布如圖5所示，進水SS/BOD為0.68～6.42，平均值為1.75，中位值為1.53，進水SS/BOD>1.1的累積概率高達86.3%，高比值(1.4～2)和超高比值(>2)的累積概率分布分別達到36.7%和25.9%。與全國城鎮污水處理廠相比[9]，合肥市污水處理廠進水SS/BOD明顯偏高，這是實現TN穩定達標排放的主要障礙之一。

圖5 進水SS/BOD的概率分布Fig.5 Probability Distribution of Influent SS/BOD

2.3 進水水質指標相關性分析

相關性分析是研究兩組或兩組以上隨機變量間關系密切程度的統計分析方法。在相關性分析中，相關系數是反映變量間關系密切程度的主要指標，常見相關系數為Pearson相關系數、Spearman秩相關系數和Kendall等級相關系數。Pearson相關系數適用于正態分布或接近正態的單峰分布的數據；Kendall等級相關系數更多地用于含有分類變量數據的相關性分析；而Spearman秩相關系數適用條件則較為寬松，對具有不同分布形態、樣本數的數據均適用。根據2.1節的討論可知，合肥市污水處理廠進水各項指標具有不同的樣本數及分布特征，因此,本研究采用Spearman秩相關系數進行相關性分析，結果如表2所示。

表2 各指標的相關性分析Tab.2 Correlation Analysis of Various Indicators

進水各指標間雙尾檢驗的顯著性均為0.000<0.01，說明各指標間相關性顯著。由Spearman秩相關系數可知，BOD5與COD，NH3-N與TN具有極強的相關性，相關性系數分別為0.938、0.897；BOD5與NH3-N、TN、TP的相關性較好，其相關性系數分別為0.620、0.793、0.724，TN與TP也具有較好的相關性，相關性系數為0.628；SS與BOD5、COD、TP具有一定的相關性，相關性系數分別為0.486、0.550、0.483，而與NH3-N、TN相關性較弱，相關性系數分別為0.276、0.374。整體而言，BOD5、COD、NH3-N、TN、TP這5項指標間的相關系數普遍較高，相關性較好，而SS與其他5項指標的相關系數整體偏低，相關性較弱，說明污水處理廠的進水SS具有與其他污染物不同的來源。

進一步分析各指標間的線性相關性。對BOD5、COD、NH3-N、TN、TP、SS這6項指標的月均值采用最小二乘法進行線性回歸計算，其回歸方程和相關系數(R2)如表3所示。

表3 各指標的回歸分析Tab.3 Regression Analysis of Various Indicators

分析可知，BOD5與COD，NH3-N與TN具有極強的線性關系，R2分別為0.885、0.856；BOD5與NH3-N、TN、TP均具有較強的線性關系，R2分別為0.415、0.596、0.440；SS與BOD5、COD及TP的線性關系一般，R2分別為0.230、0.290、0.259，而與NH3-N及TN幾乎沒有線性關系，R2分別為0.120、0.181。

2.4 新標準下出水水質達標建議

根據第2.2節討論可知，合肥市污水處理廠進水可生化性較好，出水COD和NH3-N達標較易，但出水TN和TP達標則較困難。

新排放標準TN的排放限值由15 mg/L提升至10 mg/L。結合合肥市污水處理廠進水水質特征，可以發現，提高污水處理廠TN去除率的難點在于進水BOD/TN偏低、SS/BOD偏高。因此，首先應在排水管網覆蓋區域逐步取消化糞池，污水直接排入污水管網，并推進管網雨污分流改造，加大錯接、漏接管網整改力度，定期進行管網清淤，以提高進水有機物濃度，降低進水泥沙含量[7,10-11]；其次，應充分挖掘污水處理廠處理潛能，通過降低初沉池表面負荷或采用柵間距更小的格柵提高SS去除率，采用技術手段強化內源碳的利用，投加外部碳源提高反硝化速率，若不能滿足脫氮需求，可向好氧池投加懸浮填料，增加系統微生物種類和數量，增強脫氮效果[12]，若出水TN仍不能穩定達標，再考慮增設反硝化深床濾池等深度處理設施脫氮。

新排放標準TP的排放限值由0.5 mg/L提升至0.3 mg/L。合肥市污水處理廠進水水質基本能夠滿足生物除磷需求，但在混合系統中，反硝化菌會優先于聚磷菌利用碳源進行反硝化脫氮，導致聚磷菌厭氧釋磷過程減弱，好氧吸磷程度降低，生物除磷效果變差[13]。鑒于生物除磷效果不穩定，且磷可以通過后續化學法去除，建議采用化學除磷為主、生物除磷為輔的方式除磷，污水處理廠應根據本廠實際情況選擇除磷藥劑及工藝。

3 結論

(1)Shapiro-Wilk檢驗結果表明，合肥市污水處理廠進水BOD5、COD濃度分布為正態分布，而NH3-N、TN、TP和SS濃度分布呈正偏態分布。進水BOD/COD、BOD/TN、BOD/TP、SS/BOD的累積概率分布表明，合肥市污水處理廠進水可生化性較好，進水有機物基本滿足生物除磷需求，但反硝化過程碳源不足，且進水SS/BOD較高，對生化系統也會產生不利影響。

(2)Spearman秩相關系數表明，各指標間相關性顯著(a<0.01)。其中BOD5與COD，TN與NH3-N具有極強的相關性，BOD5與NH3-N、TN、TP的相關性較強，SS與其他5項指標整體上相關性較弱。線性回歸分析表明，BOD5與COD，NH3-N與TN均具有極強的線性關系，SS與BOD5、COD及TP具有一定線性關系，而與NH3-N和TN幾乎沒有線性關系。

(3)為滿足合肥市新排放標準下的出水要求，建議采取在排水管網覆蓋區域逐步取消化糞池，推進雨污分流改造，對錯接漏接管網進行整改等措施提高進水有機物濃度，降低進水SS濃度；同時，在末端污水處理廠通過優化運行工藝、增設深度處理設施等手段提高脫氮除磷效率，確保出水水質達標。