我国农村居民生活污水量总变化系数的估算及其意义

缪静, 姬超, 高琳琳, 方先金. 我国农村居民生活污水量总变化系数的估算及其意义[J]. 环境工程学报, 2020, 14(9): 2326-2330. doi: 10.12030/j.cjee.202001107
引用本文: 缪静, 姬超, 高琳琳, 方先金. 我国农村居民生活污水量总变化系数的估算及其意义[J]. 环境工程学报, 2020, 14(9): 2326-2330. doi: 10.12030/j.cjee.202001107
MIAO Jing, JI Chao, GAO Linlin, FANG Xianjin. Estimation and significance of the peak variation factor of rural domestic sewage quantity in China[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2020, 14(9): 2326-2330. doi: 10.12030/j.cjee.202001107
Citation: MIAO Jing, JI Chao, GAO Linlin, FANG Xianjin. Estimation and significance of the peak variation factor of rural domestic sewage quantity in China[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2020, 14(9): 2326-2330. doi: 10.12030/j.cjee.202001107

我国农村居民生活污水量总变化系数的估算及其意义

    作者简介: 缪静(1980—),女,硕士,高级工程师。研究方向:水污染治理。E-mail:miaojing@qingyuanwater.com
    通讯作者: 缪静, E-mail: miaojing@qingyuanwater.com
  • 中图分类号: X506

Estimation and significance of the peak variation factor of rural domestic sewage quantity in China

    Corresponding author: MIAO Jing, miaojing@qingyuanwater.com
  • 摘要: 我国农村居民生活污水量的变化很大,但目前尚无研究者提出适合实际的农村居民生活污水量总变化系数,这为农村居民生活污水处理工程的设计和运行维护带来了很大困难和局限性。对我国农村居民生活污水量总变化系数获取方法进行了探讨,并对现行给水排水设计规范中污水量总变化系数进行了分析总结。结果发现,在现有相关排水设计规范中均采用直接给出综合生活污水量总变化系数的方法;同时,现有相关给水设计规范中亦均采用直接给出供水日变化系数和时变化系数的方法。但是,由现行规范中获得的污水量总变化系数均不适用于农村居民污水处理工程(Q≥432 m3·d−1)的设计和运行维护。因此,根据北京农村居民生活污水量变化实测资料,通过统计分析,总结出了企业用水量比例低或无企业用水和全日供水情况下的农村生活污水量总变化系数(Kz)与工程规模(Q)的经验关系,并给出污水量在1~432 m3·d−1下的总变化系数的经验取值表格。本研究结果可为农村居民生活污水处理工程设计及运行维护提供参考。
  • 钴白合金是铜钴矿深加工过程中的副产物,由于钴的存在,使得该合金具有良好的硬度及耐热性[1]。钴白合金的成分基本为钴、铜、铁,其他元素的含量极低[2]。我国可利用的钴矿石资源较少,大部分钴矿石依赖进口[3]。世界上最主要的钴资源是刚果(金)和赞比亚的铜钴矿,一般含钴品位为0.1%~0.5%,高品味的可达到2%~3%。但是,其副产物钴白合金中钴的含量可达10%左右;此外,在钴白合金中,还含有大量的铜、铁等元素,使其具有较高的回收价值[1-5]

    目前,钴白合金的回收处理工艺主要有火法、湿法和微生物浸出等[6]。火法处理的常规工艺为造渣熔炼-浸出工艺[7]。该工艺先通过向钴白合金中掺入碳酸钙等配料,之后再在高温下焙烧,以实现钴、铜与其他杂质金属的分离,最终通过硫酸酸浸得到钴和铜的浸出液。但是,火法处理的能耗较高,操作也相对复杂,而且对有价金属的回收不彻底[8-9]。湿法处理主要有常压氧化酸浸法[10]、加压氧化酸浸法[11]、机械活化-酸浸法[12]、电化学溶解法[13]。相比于火法处理,湿法处理能耗低,但是对于处理设备的要求较高,同时也会产生一定的环境污染。有研究结果表明,使用微生物浸出钴白合金可实现钴、铜的高效回收[14]。胡国宏等[15]使用A.f菌(氧化亚铁硫杆菌)进行钴白合金的浸出,钴和铜的浸出率分别可以达到了99.5%和99.0%,而且浸出率高、成本低。

    本研究通过消解分析钴白合金中各种金属的含量,初步估计其资源化利用的价值;并通过梯度实验探究接触浸出和非接触浸出的最佳固液比,以选出最佳工艺的最佳处理条件;最终,通过接触浸出和非接触浸出实验结果的对比分析,探究这2种方法对钴白合金中钴和铜的浸出机理。

    供试钴白合金来源于河南某有色冶炼厂。盐酸(HCl)、硝酸(HNO3)、高氯酸 (HClO4)、氢氟酸(HF)、硫磺(S)、黄铁矿(FeS2)、硫酸铵((NH4)2SO4)、磷酸二氢钾 (KH2PO4)、无水氯化钙 (CaCl2)、七水合硫酸镁(MgSO4·7H2O)、醋酸(HOAc)、盐酸羟胺(NH2OH·HCl)、双氧水(H2O2)、醋酸铵(NH4OAc)均为分析纯。

    电感耦合等离子发射光谱仪(OPTIMA 8300,珀金埃尔默股份有限公司)用于测定溶液中金属元素的浓度;X射线衍射仪(VG MK II,英国VG公司)用于分析固体样品的晶体结构;扫描电子显微镜SEM(Quanta FEG 250,美国FEI公司)用于观察固体样品的微观形貌;电热恒温鼓风干燥箱(DHP-9032,上海一恒科学仪器有限公司);pH计(DELTA320,梅特勒-托利多仪器有限公司);恒温水浴振荡器(THZ-82,金坛市荣华仪器制造有限公司)用于培养混合菌液。

    将钴白合金置于电热恒温鼓风干燥箱中105 ℃烘干至恒重,粉碎研磨,过100目筛筛分后备用。钴白合金的金属含量测定采用三酸消解法[1, 16],目标金属的赋存形态采用BCR连续萃取法[17-19]

    取若干容积为250 mL的锥形瓶,先分别加入85 mL无机盐培养基[20-23](2.0 g·L−1 (NH4)2SO4、1.0 g·L−1 KH2PO4、0.25 g·L−1 CaCl2、0.5 g·L−1 MgSO4·7H2O)、0.8 g硫磺、0.8 g黄铁矿;之后,接入At、Af、Lf菌液[24-25]各5 mL;透气膜封口后,置于恒温水浴振荡器中,在35 ℃条件下,以135 r·min−1振荡,培养至体系pH下降至0.8,便可用于生物淋滤实验。

    将培养稳定的菌液高速离心后,使菌体和生物酸分离。向pH为0.8的生物酸中直接加入钴白合金样品,并置于恒温水浴振荡器中,在35 ℃、135 r·min−1的条件下反应24 h,此为非接触淋滤实验[26-28]。该浸出过程无细菌参与。设定淋滤的固液比(g∶mL)为1∶100、2∶100、3∶100、4∶100、5∶100、6∶100,每个梯度做3个平行实验。反应结束后,测定上清液中目标金属浓度。

    按照上述最优淋滤效果对应的固液比,做非接触循环富集实验。浸出完成后,通过抽滤实现固液分离;向上清液中加入之前分离出的菌体,密封;之后,于恒温水浴震荡器中,培养条为35 ℃、135 r·min−1,培养至体系pH下降至0.8;再进行非接触淋滤实验。如此循环淋滤10次,之后测定每次淋滤后上清液中的目标金属浓度。

    向pH已达到0.8的菌液中直接加入钴白合金,置于恒温水浴震荡器中,在35 ℃、135 r·min−1条件下培养,隔天取样测钴、铜的浸出浓度,此为接触淋滤[26-28]。在该过程中,生物酸和细菌同时参与浸出。设定淋滤的固液比(g∶mL)为1∶100、2∶100、3∶100、4∶100。每个梯度做3个平行实验。在反应的第1、3、5、7、9 d取上清液测定目标金属浓度。

    钴白合金样品中的金属种类及含量如表1中所示。其中,钴百合金中含铜量为10.81%、钴为13.66%、铁为20.53%,即有一定的回收价值。但该样品中铁含量过高,在浸出过程中会产生铁钒沉淀,会影响铜、钴的浸出效果。因此,为设计出更加合理的浸出工艺参数,使用BCR连续萃取技术处理钴白合金,以分析其中钴、铜、铁的金属赋存形态[18],所得结果如图1所示。如图1所示,钴白合金中的钴、铜、铁均不存在硫化物及有机结合态。其中,钴的存在形态为酸溶态(46.27%)和氧化物结合态(53.73%);铜的存在形态为酸溶态(7.86%)、氧化物结合态(78.84%)、残渣态(13.3%);铁的存在形态全部为酸溶态。通过BCR实验结果可知,在生物淋滤过程中,样品中的钴通过生物酸中氢离子的作用,基本上可以被完全浸出;铜的浸出除了生物酸的作用外,还需要一定的氧化反应,并可通过菌体的接触实现残渣态铜的浸出。

    表 1  钴白合金中的金属元素种类及含量
    Table 1.  Types and contents of metal elements in cobalt white alloy %
    CuCoFeNiMnZnAs
    10.8113.6020.530.370.370.080.01
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    图 1  钴白合金中铜、钴、铁的赋存形态分析
    Figure 1.  Chemical morphology of Cu, Co and Fe of cobalt white alloy

    钴白合金样品的XRD谱图如图2所示。从图中可以看出,钴白合金在43°和45°有2个非常明显的峰值。通过与标准图谱卡片PDF#50-0795和PDF#85-1326[29]对比可知,钴白合金中所含的晶体成分主要为钴铁的合金态Co7Fe3和单质铜Cu。

    图 2  钴白合金的XRD图谱
    Figure 2.  XRD patterns of cobalt white alloy

    通过SEM能够直接观察钴白合金的形貌特征、颗粒尺寸,由图3可知,钴白合金的形状均为不规则的球体和长方体,粒度较小,分布均匀[30]

    图 3  钴白合金的SEM图
    Figure 3.  SEM micrographs of cobalt white alloy

    采用At、Af、Lf这3种菌株的混合培养体系,在35 ℃下连续培养,菌体数量在培养至11 d时增长至3.42×108 个·mL−1,菌液的pH从2.0降至0.8(图4)。这是因为,At菌将能源底物中的硫磺转化成了硫酸和供自身生长所需的能量[31]。直接向该菌液中加入钴白合金为接触浸出,该过程具有生物酸和菌体的共同作用;将菌液中的菌体通过高速离心去除,留下pH为0.8的生物酸浸出钴白合金为非接触浸出,该过程无菌体作用。

    图 4  细菌生长过程中体系的pH、菌数变化
    Figure 4.  Changes in pH and bacterial count of the system during bacterial growth

    图5中可以看出,随着培养时间的延长,菌液中的Fe3+质量浓度不断升高,Fe2+质量浓度极少。这是因为,Af、Lf氧化分解黄铁矿获取能量生长的过程中,伴随着氧化生成了Fe3+;同时,黄铁矿中分解出的硫被At菌转化成硫酸而进入体系中[32-34]

    图 5  细菌生长过程中体系的Fe3+、Fe2+浓度变化
    Figure 5.  Changes of Fe3+ and Fe2+ concentration in the system during bacterial growth

    经非接触浸出1 d后,测得不同固液比下目标金属铜和钴的浸出率如图6所示。随着固液比的升高,钴和铜的浸出率均逐渐下降。从非接触浸出钴白合金的实验中可以看出,最优固液比为1%,在pH为0.8的生物酸下,钴白合金中的酸溶态和氧化物结合态的钴能够100%浸出,其浸出液质量浓度为1 356.14 mg·L−1;而铜的浸出率为77.42%,浸出液质量浓度为837.19 mg·L−1

    图 6  不同固液比下非接触浸出钴白合金中钴铜的浸出率
    Figure 6.  Target metal leaching rate of non-contact bioleaching of cobalt white alloy at different solid-liquid ratios

    将1%固液比下的浸出渣多次水洗后,分析浸出渣中铜、钴、铁的赋存形态。由图7可以看出,浸出渣中未检测出钴;残留的铜中含有48.84%的氧化物结合态和51.15%的残渣态;铁被浸出后,又生成了铁钒沉淀进入了残渣态。因此,在浸出过程中,可先将样品中的钴优先浸出到溶液中;将铜留存在渣相中,富集后再次浸出,以实现钴白合金浸出过程中的铜、钴分离。

    图 7  固液比1%下钴白合金浸出渣中铜、钴、铁的赋存形态分析
    Figure 7.  Chemical morphology of Cu, Co and Fe of cobalt white alloy leaching slag under 1% solid-to-liquid ratio

    固液比1%下非接触循环第1次到第10次溶液中,铜和钴的质量浓度如图8所示。由图8可知,在循环的过程中,溶液中铜和钴的质量浓度基本呈倍数上升;而且,在实验过程中可以观察到,溶液的颜色有着明显的加深。循环到第10次时,溶液中钴的质量浓度可达12 877.25 mg·L−1,铜的质量浓度可达7 358.67 mg·L−1

    图 8  固液比1%下非接触不同循环次数下钴白合金中钴铜的浸出浓度
    Figure 8.  Concentration of cobalt white alloy target metal leaching with the number of cycles under 1% solid-to-liquid Ratio

    不同固液比下,接触浸出钴白合金中钴和铜的浸出率如图9所示。从不同固液比的接触浸出实验中可以看出,钴白合金中钴的浸出效果要明显优于铜的浸出效果。在接触浸出1 d,随着固液比的升高,铜和钴的浸出率逐渐下降。但浸出7 d,在固液比3%下的接触浸出过程中,钴白合金中的钴和铜依然能够完全浸出。

    图 9  不同固液比下接触浸出钴白合金中钴和铜的浸出率
    Figure 9.  Co and Cu leaching rate of contact bioleaching of cobalt white alloy at different solid-liquid ratios

    在非接触浸出实验中,在固液比1%下,仅生物酸作用,浸出反应1 d,钴100%浸出,铜浸出77.42%。这一结果与接触浸出实验中,在生物酸和细菌的双重作用下,浸出反应1 d的浸出效果基本一直。由于钴白合金的加入,抑制了菌体的生长,菌体数量降至2.41×108个·mL−1。但随着浸出时间的延长,菌体逐渐适应了周围的浸出环境,菌体逐渐生长,在浸出5 d时生长到了3.26×108个·mL−1,基本与接触浸出前的菌数一致(图10(b)),从而代谢出了新的生物酸(图10(a))。从图11接触浸出过程中Fe3+的浓度变化可以看出,随着浸出时间的延长,在固液比1%下,浸出3 d,Fe3+的质量浓度降到最低403.67 mg·L−1,铜达到100%浸出。3 d后,Fe3+的浓度逐渐上升。这是因为,铜的浸出需要Fe3+的参与;同时,在Af和Lf的作用下,将生成的Fe2+氧化生成Fe3+[35]。因此,提高接触浸出的固液比,并在足够的额浸出时间下,当铜的浸出所消耗Fe3+的速度与细菌氧化Fe2+成Fe3+的速度一致时,即浸出完全。

    图 10  接触浸出过程中pH和菌数的变化
    Figure 10.  Changes in pH and bacterial count during contact leaching process
    图 11  接触浸出过程中Fe3+浓度的变化
    Figure 11.  Change of Fe3+ concentration during contact leaching

    通过对比接触浸出和非接触浸出钴白合金的结果,并结合钴白合金中的金属赋存形态以及钴白合金淋滤前后的XRD图谱变化,可以推测出钴白合金中铜和钴的浸出机理。图12为钴白合金淋滤前后的XRD对比图,可见,淋滤前钴白合金XRD衍射图谱中有较为明显的吸收峰;淋滤后钴白合金XRD衍射图谱中几乎没有吸收峰,这表明钴铁合金和单质铜的结构被破坏[14]。此外,经生物淋滤处理后的钴白合金的硬度有着明显的下降,表面也更加疏松,均表明其结构发生了改变。

    图 12  钴白合金淋滤前后的XRD图谱
    Figure 12.  XRD patterns of cobalt white alloy before and after leaching

    在接触浸出1 d后,对不同固液比下的浸出渣中的钴、铜做金属赋存形态(图13)进行了对比分析。由图13(a)可知,随着固液比的升高,钴的浸出率逐渐降低,浸出渣中残余的钴也越来越多。经与原样中钴的对比可以看出,酸溶态的钴被优先浸出到溶液中,而浸出渣中残留的钴均为氧化物结合态。随着浸出时间的延长,体系内的细菌逐渐适应了周围的生存环境,持续代谢出新的生物酸,从而将浸出渣中的钴浸出到溶液中[36]

    图 13  不同固液比下接触浸出第1天残渣中金属赋存形态变化
    Figure 13.  Changes of metal forms in residues on the first day of contact leaching with different solid-to-liquid ratios

    同样,由图13(b)可知,随着固液比的升高,铜的浸出率也在逐渐降低。与原样对比,酸溶态的铜也被率先浸出到溶液中,浸出渣中剩余的铜为氧化物结合态和残渣态,该形态的浸出需要Fe3+的参与,最终生成Cu2+和Fe2+进入溶液中[37]。而随着浸出时间的延长,溶液中的Fe2+被细菌又逐渐氧化成Fe3+,Fe3+继续与固相中的铜发生反应,直至Fe3+的生成速率大于其反应的消耗速率时,整个铜的浸出反应达到完全。

    1)钴白合金中所含有价金属主要为铜、钴和铁,而且含量均很高(均在10%以上),资源化利用潜力巨大。铜和钴大部分以酸溶态和氧化物结合态存在,适宜于生物淋滤处理。

    2)非接触浸出钴白合金的最适固液比为1%,此时钴可100%浸出,铜浸出率为77.42%。非接触循环富集进行10次,最终浸出液中钴的质量浓度可达12 877.25 mg·L−1、铜的质量浓度可达7 358.67 mg·L−1

    3)钴白合金在接触浸出中,随着浸出时间的延长,铜和钴最终均能完全浸出。从浸出渣中钴和铜的赋存形态可以看出,钴浸出仅需生物酸的作用,铜的浸出除了需生物酸作用,还需Fe3+的参与。在菌体的直接作用下,浸出体系内部形成了Fe3+的生成和消耗的循环,以供给铜浸出。

  • 图 1  总变化系数随农村生活污水量变化

    Figure 1.  Variation of peak variation factor with rural domestic sewage quantity

    表 1  《室外排水设计规范》中综合生活污水量总变化系数

    Table 1.  Peak variation factor of comprehensive wastewater quantity in Code for Outdoor drainage Design

    平均流量/(m3·d−1)Kz平均流量/(m3·d−1)Kz
    4322.38 6401.6
    1 2962.017 2801.5
    3 4561.843 2001.4
    6 0481.786 4001.3
    平均流量/(m3·d−1)Kz平均流量/(m3·d−1)Kz
    4322.38 6401.6
    1 2962.017 2801.5
    3 4561.843 2001.4
    6 0481.786 4001.3
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    表 2  《镇(乡)村排水工程技术规程》中综合生活污水量总变化系数

    Table 2.  Peak variation factor of comprehensive wastewater quantity in Technical Specification for Drainage in Town and Village

    平均流量/(m3·d−1)Kz平均流量/(m3·d−1)Kz
    4322.56 0481.8
    1 2962.28 6401.6
    3 4561.9
    平均流量/(m3·d−1)Kz平均流量/(m3·d−1)Kz
    4322.56 0481.8
    1 2962.28 6401.6
    3 4561.9
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    表 3  农村生活污水量总变化系数

    Table 3.  Peak variation factor of rural domestic sewage quantity

    平均日流量/(m3·d−1)Kz平均日流量/(m3·d−1)Kz
    15.001002.74
    54.051502.59
    103.702002.50
    303.203002.37
    503.004002.28
    802.82
    平均日流量/(m3·d−1)Kz平均日流量/(m3·d−1)Kz
    15.001002.74
    54.051502.59
    103.702002.50
    303.203002.37
    503.004002.28
    802.82
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-01-15
  • 录用日期:  2020-06-17
  • 刊出日期:  2020-09-10
缪静, 姬超, 高琳琳, 方先金. 我国农村居民生活污水量总变化系数的估算及其意义[J]. 环境工程学报, 2020, 14(9): 2326-2330. doi: 10.12030/j.cjee.202001107
引用本文: 缪静, 姬超, 高琳琳, 方先金. 我国农村居民生活污水量总变化系数的估算及其意义[J]. 环境工程学报, 2020, 14(9): 2326-2330. doi: 10.12030/j.cjee.202001107
MIAO Jing, JI Chao, GAO Linlin, FANG Xianjin. Estimation and significance of the peak variation factor of rural domestic sewage quantity in China[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2020, 14(9): 2326-2330. doi: 10.12030/j.cjee.202001107
Citation: MIAO Jing, JI Chao, GAO Linlin, FANG Xianjin. Estimation and significance of the peak variation factor of rural domestic sewage quantity in China[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2020, 14(9): 2326-2330. doi: 10.12030/j.cjee.202001107

我国农村居民生活污水量总变化系数的估算及其意义

    通讯作者: 缪静, E-mail: miaojing@qingyuanwater.com
    作者简介: 缪静(1980—),女,硕士,高级工程师。研究方向:水污染治理。E-mail:miaojing@qingyuanwater.com
  • 北京首创清源环境科技有限公司,北京 100049

摘要: 我国农村居民生活污水量的变化很大,但目前尚无研究者提出适合实际的农村居民生活污水量总变化系数,这为农村居民生活污水处理工程的设计和运行维护带来了很大困难和局限性。对我国农村居民生活污水量总变化系数获取方法进行了探讨,并对现行给水排水设计规范中污水量总变化系数进行了分析总结。结果发现,在现有相关排水设计规范中均采用直接给出综合生活污水量总变化系数的方法;同时,现有相关给水设计规范中亦均采用直接给出供水日变化系数和时变化系数的方法。但是,由现行规范中获得的污水量总变化系数均不适用于农村居民污水处理工程(Q≥432 m3·d−1)的设计和运行维护。因此,根据北京农村居民生活污水量变化实测资料,通过统计分析,总结出了企业用水量比例低或无企业用水和全日供水情况下的农村生活污水量总变化系数(Kz)与工程规模(Q)的经验关系,并给出污水量在1~432 m3·d−1下的总变化系数的经验取值表格。本研究结果可为农村居民生活污水处理工程设计及运行维护提供参考。

English Abstract

  • 由于我国农村地区环境污染治理力度不足和缺乏有限的监管,造成了农村环境污染问题的凸显[1-2]。目前,农村地区居民生活污水仍缺少适当处理,而农村地区居民生活污水治理的完善程度是农村社会发展和农民福利改善的制约因素。

    在建设农村地区居民污水治理工程的过程中发现,农村地区居民生活污水的水量和水质波动范围较大。日变化受村庄人口作息时间和迁出迁入的影响,早/中/晚3个高峰时段污水量大,其它时段污水量小;工作日水量小,节假日水量大。特别是在采用自然渠(沟)收集污水的村庄,受气候和季节影响明显,冬季水量小、污染浓度较高;夏季水量大、污染浓度较低。另外,旅游区和农家乐对污水水量变化影响较大,旺季水量较大,淡季水量较小。

    污水量总变化系数大小与设计规模(Q)呈负相关[3],农村生活污水处理设施的设计规模较小(一般≤432 m3·d−1),故农村污水量总变化系数较大。现行城镇污水处理规范中并未给出适用于农村小规模污水处理设施的变化系数取用的指导。同时,由于中外农村经济发展和生活习惯存在较大的差距,在此领域亦无适合的国外经验可供参考。因此,确定我国农村居民生活污水量总变化系数已成为农村居民污水处理设施设计和运行维护的难点之一。本研究拟对现有国家和行业给水排水规范中关于污水量总变化系数的资料进行分析和总结;并根据北京市已建成的农村居民污水处理站水量监测数据,通过统计分析以获得农村居民生活污水量总变化系数。本研究结果可为制定农村居民生活污水处理设施的设计、建设与运行维护中确定污水量总变化系数提供参考。

  • 污水量总变化系数定义为最大日最大时污水量与平均日平均时污水量的比值,总变化系数(Kz)可由式(1)获得。

    式中:Kd为日变化系数;Kh为时变化系数。KdKh分别由式(2)和式(3)获得。

    式中:Cdm为最大日污水量,m3·d−1Cda为平均日污水量,m3·d−1

    式中:Chm为最大日最大时污水量,m3·d−1Cha为最大日平均时污水量,m3·d−1

    由式(1)~式(3)可知,只要获得最大日污水量、平均日污水量、最大日最大时污水量和最大日平均时污水量就可以计算得到总变化系数Kz的值。由于污水量具有时变化、日变化、季节变化和年变化的特点,故总变化系数获取至少需要1年或以上的逐日污水量的数值,并需要获得最大日污水量的逐时变化。在缺乏污水量1年或以上的逐日资料时,也可以根据用水量(供水量)的1年或1年以上的逐日水量和最大日用水量资料来估算总变化系数。这种方法是建立在“生活污水量=用水量×污水排放系数”的基础上,在假设污水排放系数为常数时,污水量时变化系数、日变化系数和总变化系数分别等于用水量时变化系数、日变化系数和总变化系数。

  • 为了获得农村生活污水处理站污水量总变化系数随处理规模的变化,本研究选择企业用水量比例低或无企业用水和全日供水的北京市通州区14个农村生活污水处理站进行了进水水量跟踪测定。测定时间为2018年4月至2019年3月,记录每小时的流量。测量采用分体式超声波流量计(测量范围:0~50 m3·h−1;测量精度:0.5级)。通过1年典型日的污水量测定资料获得最大日污水量和平均日污水量,从而获得14个站的日变变化系数Kd值;通过最大日各个时段的污水量测定资料获得最大日最大时污水量和最大日平均时污水量,获得时变化系数Kh值;再根据各站的KdKh值计算获得各站的总变化系数Kz值。

  • 根据既有工程经验的分析总结,在我国相关现有给水排水设计规范中直接给出了变化系数的数值,以便工程设计中直接使用。对现有的给水排水设计规范进行了整理分析,发现目前涉及到污水量变化系数的规范有《室外排水设计规范》[4]和《镇(乡)村排水工程技术规程》[5];涉及到用水量时变化系数、日变化系数的有《室外给水设计规范》[6]、《镇(乡)村给水工程技术规程》[7]和《村镇供水工程设计规范》[8]

    目前,我国城镇污水处理厂工程设计中基本上直接使用《室外排水设计规范》[4]确定Kz值(见表1)。表1Kz值是基于我国早期分流制排水系统还不完善情况下研究成果获得的。因此,在规范中特别提示,对于新建分流制排水系统的地区,以及既有地区进行排水系统分流制改造工程后,宜提高综合生活污水量总变化系数。这说明,在分流制地区综合生活污水量总变化系数Kz值应大于表1数值。当污水平均日流量为中间数值时,总变化系数Kz值可用内插法求得。但该规范中仅给出设计规模≥432 m3·d−1Kz值,对于农村生活污水处理工程通常设计规模<432 m3·d−1Kz值则无法根据表1获得。

    在《镇(乡)村排水工程技术规程》[5]中给出的综合生活污水量总变化系数如表2所示。对比分析表2表1可知,对于规模在3 456~6 048 m3·d−1的,表2中总变化系数比表1中大0.1;规模在3 456 m3·d−1以下的,表2中总变化系数比表1中大0.2;规模在≥8 640 m3·d−1的,表2表1中总变化系数相同。由此可知,在《镇(乡)村排水工程技术规程》[5]中对于设计规模较小污水处理站的总变化系数数值稍有增加。但是,在该规范中仍不能获得对于农村生活污水处理工程设计规模<432 m3·d−1Kz值。

    《室外给水设计规范》[6]明确指出,城镇供水的时变化系数、日变化系数应根据城镇性质和规模、国民经济和社会发展、供水系统布局,结合现状供水曲线和日用水变化分析确定;在缺乏实际用水资料情况下,最高日城市综合用水时变化系数宜采用1.2~1.6、日变化系数宜采用1.1~1.5。假设污水排放系数为常数,则由此可得到总变化系数Kz=1.32~2.4,与《室外排水设计规范》[4]中的总变化系数(Kz=1.3~2.3)取值接近。因此,以上述方法获得的污水量总变化系数Kz值只适用于城镇污水处理工程(污水处理规模≥432 m3·d−1),不适用于农村污水污水处理工程(污水处理规模<432 m3·d−1)。

    在《镇(乡)村给水工程技术规程》[7]和《村镇供水工程技术规范》[8]中给出的日变化系数为1.3~1.6;无企业用水量或企业用水量比例较低时的全日供水工程的时变化系数为2.0~3.0,由此可以获得生活污水量总变化系数值为2.6~4.8。在《镇(乡)村给水工程技术规程》[7]定时供水工程的时变化系数为3.0~5.0,对应条件下的生活污水量总变化系数值为3.9~8.0。在《村镇供水工程技术规范》[8]定时供水工程的时变化系数为3.0~4.0,对应条件下的生活污水量总变化系数值为3.9~6.4。由此可见,村镇乡污水量总变化系数Kz远大于城镇污水量规模下的总变化系数,符合总变化系数与污水规模之间的逻辑关系。

    根据以上给水排水现有规范中关于总变化系数的分析可知,在目前相关排水设计规范中,采用直接给出总变化系数的方法。在《室外排水设计规范》[4]和《镇(乡)村排水工程技术规程》[5]中,缺少适合于农村污水处理规模(<432 m3·d−1)的总变化系数值;在目前相关给水设计规范中均采用给出供水日变化系数和时变化系数的方法,但仅仅给出变化范围,没有给出变化系数随规模大小之间的变化规律。因此,在污水排放系数不变的假设下,也只能获得总变化系数的取值范围,不能获得直接的总变化系数数值。所以,在实际农村污水处理工程中,农村生活污水量总变化系数仍很难根据现有的规范来确定。这将影响农村生活污水量及污水处理站建设规模的最终确定,影响农村污水处理设施构筑物的工程设计,从而影响建成后的运行效果。因此,仍需进一步对农村生活污水量总变化系数进行研究。

  • 2018年4月至2019年3月间,本研究对北京市通州区14个农村生活污水处理站进行了进水水量跟踪测定。根据测量资料,首先,通过1年典型日的污水量测定资料获得最大日污水量和平均日污水量,从而获得14个站的日变变化系数Kd值为1.31与1.95;然后,通过最大日各个时段的污水量测定资料获得最大日最大时污水量和最大日平均时污水量,从而获得时变化系数Kh值为1.35与2.22;最后根据各站的KdKh值计算获得各站的总变化系数Kz值(见图1)。在图1中同时给出《室外排水设计规范》[4]中的最小污水量432 m3·d−1时的Kz值为2.3。

    根据图1中14个污水站及《室外排水设计规范》[4]中的最小污水量432 m3·d−1时的污水量总变化系数Kz值,以污水量Q为自变量,以总变化系数作为因变量,通过回归分析,获得总变化系数Kz值与污水量(处理规模)的经验关系,其经验公式见式(4)。

    其决定系数R2=0.87,即Kz趋势线与研究分析所得实际点绘图匹配度达到87%。使用式(4)估算的14站点的总变化系数值与实测值之间最大绝对误差为0.38,最大相对误差为14.00%。因此,在实际工程应用中,可以根据式(4)来估算企业用水量比例低或无企业用水和全日供水情况下的总变化系数Kz值(见表3),并以此指导实际工程中农村生活污水量及污水处理站建设规模的最终确定。

    北京市“新农村污水综合治理示范工程”课题组[9]对2008年和2009年北京市10个区县78个农村污水处理站进行水量变化监测,其中对13个站进行连续2年的进水量变化跟踪测定,65个站进行了夏季周末的测定。研究结果表明:村庄生活污水量日变化系数Kd为1.3~2.4、时变化系数Kh为2.0~2.6、总变化系数Kz为2.5~6.2。该课题研究结果与本研究表3中的理论计算结果基本相符。

  • 1)在目前相关排水设计规范中均采用直接给出总变化系数或范围的方法,然而缺少适合于农村污水处理规模(<432 m3·d−1)的总变化系数值;在实际农村污水处理工程中,农村生活污水量总变化系数仍很难根据现有的规范来确定。

    2)在企业用水量比例低或无企业用水和全日供水情况下,当农村生活污水日处理规模为1~400 m3·d−1时,污水量总变化系数(Kz)可取值为2.28~5。

参考文献 (9)

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