基于排水分區識別劃分的城鎮污水系統在線流量監測點優化布局方法研究

段淑璇 蔡俊楠 許 佶

（云南省設計院集團有限公司，云南 昆明 650000）

我國大部分城鎮污水系統由于管網內部長期存在嚴重的清水入流入滲、雨水混流等問題，導致污水處理廠進水濃度低下、進水負荷較高，污水收集處理效能低下，同時城市黑臭水體未明顯消除[1]。污水管網在線監測系統基于長期連續動態的監測數據，可實時掌握管網運行狀態，評估污水系統內清水入流入滲、雨污混流情況，是系統動態評估和實時監管污水系統健康狀況、保障污水收集處理系統正常運行的重要手段[2]，同時也可為污水系統運營考核付費提供數據支撐，是城鎮排水管理信息化和智慧化的重要體現。

在線監測點位的布置與優化是排水管網監測系統建立的前提，如何用盡量少的監測點來全面反映片區污水收集處理系統總體情況是關鍵[3]。目前，排水管網的在線流量監測布點設置原則尚無統一標準，國內對排水管網監測點布局優化的研究還較比較有限，主要分為以統計學理論為基礎和以運籌學理論為基礎共兩大類[4]，但內容側重于理論研究，實際工程中情況差異較大，影響因素較多，上述方法在實際工程應用有一定局限性，本研究從工程應用角度出發，建立一套基于排水管網拓撲關系排水分區識別劃分的分布式在線流量監測點位優化布局方法，可為分布式在線監測的優化布局和智慧排水系統的建設提供科學依據。

1 區域概況

研究案例為南方某高原湖泊流域城鎮，區域總面積約18km2，其中建設用地5.87km2，其余用地主要為農田，區域內水系豐富，共有6 條溪和多條溝渠穿城而過。區域人口約1.45 萬人，排水系統以合流制為主，受區域“地廣人稀”的客觀因素限制，區域具有管網分布廣戰線長的特點，管道主要呈現枝狀布置，現狀管網總長度約77.3km，其中主干管10.7km、干管24.4km、次干管及支管42.2km，管徑范圍為DN300～DN1000。當前由于污水系統內存在嚴重的農田灌溉水、山箐水、地下水等清水入流入滲和雨水混流現象，導致下游污水處理廠進水濃度低下，雨季進水負荷偏高，據統計，2021 年全年進水CODcr 均值僅為75.67mg/L。目前，該城鎮排水系統的運營管理主要依靠“人海戰術”，體現出相當程度的勞動密集屬性，工作效率低且無法精準發現問題，片區污水系統的監管模式亟需升級。

為實時評估區域污水系統運行效能，高效診斷區域污水管網健康狀況，提高管理效率，實現片區污水系統的信息化和智慧化監管，有必要建立一套污水系統智慧化監測與診斷系統，在污水管網上安裝在線流量監測設備，為污水系統運行維護提供科學決策。

2 監測點位布置

本研究基于片區管網拓撲關系和排水分區的劃分，采用“3 級監測布點體系”，在管網拓撲結構關鍵節點上布置監測點，接下來將以研究區域實際布點案例進行說明。

在研究區域內初步構建覆蓋排水主干管、干管、次干管、泵站及污水處理廠的管網拓撲關系圖，劃定排水分區。本片區共10 個排水分區，按照“末端-過程-源頭”逐級布點的思路，主干管、干管及次干管上分別布置1 級、2級和3 級監測點。

由于截污管網埋設于地下，管網數量多、范圍廣，且管道內部水力和水質條件復雜，環境惡劣，同時外部安裝環境復雜，在初步確定系統布點方案后，需對管網實際情況進行現場踏勘，根據現場情況，對監測點位置進行選取和確定。本研究監測設備選用超聲波多普勒流量計。經現場初步篩查后，初步確定共布置監測點22 個，其中1 級監測點4 個，2 級監測點11 個，3 級監測點布置7 個。研究區域管網拓撲關系及初步確定的監測點布置情況見圖1 所示。

圖1 研究區域管網拓撲關系及監測點布置示意圖

3 數據分析

3.1 監測周期

為系統評估監測點位布局合理性，本研究選取旱天和雨天兩種條件開展水量監測，分別分析旱天和雨天運行狀態，評估監測點位布置對整個區域污水收集系統提質增效和長期運維監管的必要性。

本研究選取的監測周期為2021 年6 月1 日-2021 年7 月31 日，覆蓋旱天及雨天，其中旱天定義為前48h 無降雨。結合片區雨量站提供的雨量數據分析，選取2021年6 月15 日-2021 年6 月27 日為旱天分析周期，共計13 天，雨天分析周期為2021 年7 月22 日-2021 年7 月26 日，共計5 天，累計降雨厚度為77.5mm。本次監測周期范圍內，需定期對監測點進行巡檢和維護，確保設備正常運行，保證監測數據的真實性和可靠性。

3.2 監測數據統計

分別對旱天和雨天運行數據進行統計分析，詳見表1。

表1 研究區域監測數據統計表

3.2.1 旱天數據分析

研究區域污水處理廠前排水主干管末端節點1-1 旱天流量為4262.2m3/d，推算得到的人均綜合污水排放量約294L/人.d，遠遠超過通過區域理論人均綜合污水排放量100L/人.d。接入排水主干管的干管末端2 級監測節點流量累計1487.3m3/d，遠小于排水主干管末端流量，推測排水主干管上存在大量的清水入流入滲情況。目前，排水主干管總長約10km，共布置4 個監測點，依據初步判斷結果，由于排水主干管上的清水分流對整個研究區域提質增效貢獻占比較大，根據實際需求，下一步將對排水主干管上的監測點位進一步加密布控。

2 級和3 級監測點普遍具有低充滿度、低流速、低流量的特點，部分監測點旱天無水流，管網流態不好對監測數據的準確性產生一定的干擾，下一步將結合片區排查，對該部分監測節點進行優化和調整。

3.2.2 雨天數據分析

監測期間雨天排水主干管末端監測點流量為4845.2m3/d，較旱天提升13.7%，2 級監測節點流量累計5218.2m3/d，較旱季增加約兩倍多，且超過排水主干管末端流量約8%，說明雨水混流主要是由于區域源頭造成的，且排水主干管上可能已發生溢流現象，下一步建議對排水主干管監測節點加密開展動態監管。

3.2.3 代表性監測點數據分析

本研究選取部分代表性監測點開展周期內水量變化情況分析，主干管（節點1-1）、干管（節點2-9）和次干管（節點3-4、3-5），水量變化曲線詳見圖2 所示。

圖2 代表性監測點位數據水量監測數據變化曲線

通過分析可知排水主干管監測流量在整個監測周期長期處于較高水平，降雨時水量有一定上升趨勢，但總體變化不大；而排水次干管和支管監測點流量變化與降雨情況相關性較強，旱天流量基本處于較低水平，降雨后水量有大幅提升，說明片區內部旱天清水入流入滲不明顯，但雨污混流情況相對嚴重。

3.3 在線監測點布局優化建議

通過上文監測數據分析可知，研究區域監測點情況總結如下：（1）排水主干管監測節點流量較大，旱季清水入流入滲量大，對旱季污水系統提質增效貢獻占比較大，雨天管網上可能存在溢流現象，但監測節點密度不足；（2）超聲波多普勒流量計流速監測范圍為0.02-10m/s，最低監測液位0.03m，部分排水干管和次干管上旱天流態不佳，液位、流速和流量較小，監測數據準確性不足；（3）局部排水次干管和支管上旱天監測流量為0 或接近于0，推測服務范圍內管網拓撲關系不清或存在污水管網短板。針對以上問題，本研究提出以下監測點位布局優化建議：（1）新增監測點：排水主干管上新增3 個監測點（1-5 號、1-6 號、1-7 號）；（2）取消監測點：2-2號、2-3 號、2-6 號、2-8 號、2-10 號、3-2 號。優化調整后，研究區域在線流量監測系統布局圖如圖3 所示。

4 結論及建議

本研究以南方某城鎮為例，建立了一套基于排水管網拓撲關系排水分區識別劃分的分布式在線流量監測點優化布局方法，初步確定的監測點位為22 個，通過2個月的監測數據診斷分析后，對監測點位布局進行了優化調整，排水主干管上新增監測點3 個，干管及次干管取消監測點6 個，優化后監測點為19 個，并對部分片區提出下一步排查建議。本方法以實際工程應用需求出發，建立了一套分布式在線流量監測點優化布局方法，可為智慧排水系統的建設與定量化排查提供監測點分布式布設的科學依據，具有推廣意義。