多水源供水管网中消毒副产物风险分析

于影; 陈儒雅; 潘霖霖; 何溢恬; 石宝友

doi:10.12030/j.cjee202008141

多水源供水管网中消毒副产物风险分析

1.
中国科学院生态环境研究中心，中国科学院饮用水科学与技术重点实验室，北京 100085
2.
中国科学院大学，北京 100049

作者简介: 于影(1992—)，女，博士研究生。研究方向：饮用水输配过程水质变化。E-mail：yingyu_st@rcees.ac.cn

通讯作者: 石宝友(1971—)，男，博士，研究员。研究方向：饮用水安全输配原理与技术。E-mail：byshi@rcees.ac.cn

基金项目:
国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07108-002)；国家自然科学基金资助项目(51978652，51678558)
中图分类号: X832

Risk analysis of disinfection by-products in multi-source drinking water distribution system

1.
Key Laboratory of Drinking Water Science and Technology, Research Center for Eco-Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China
2.
University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

Corresponding author: SHI Baoyou, byshi@rcees.ac.cn

摘要: 通过调研北方某大型城市多水源供水格局下管网水中三卤甲烷(THMs)和卤乙酸 (HAAs)这2类消毒副产物（DBPs）的质量浓度水平，对管网中各类DBPs的超标风险、风险点的时空分布及影响因素进行了分析，从确定管网指示性DBPs、检测频率及管网采样点布设3个方面提出了关于管网DBPs风险分析方法的建议。研究结果表明，该市DBPs的超标风险整体较低，而管网中HAAs超标风险明显高于THMs，故可作为管网监测的指示性DBPs。多水源供水管网DBPs的风险相对较高的区域包括：以地下水和地表水为水源的管网混水区域以及管网末端；水温低于20 ℃时，溶解性有机碳(DOC)高于1.7 mg·L⁻¹、且自由性余氯质量浓度高于0.5 mg·L⁻¹的区域；存在因水力条件不稳定和存在管网沉积物而导致浊度波动较大的区域。建议在DBPs相对较高的风险区和风险时间段增加采样频率和采样点的布设。
- 多水源供水 /
- 消毒副产物 /
- 采样频率 /
- 采样点布设
Abstract: This study monitored the trihalomethanes (THMs) and halogen acids (HAAs) concentrations of tap water in a large city of northern China with multi-source water supply and analyzed the violation risk, time-space distribution and influencing factors of DBPs. A risk analysis methodology for DBPs in tap water is put forward, which included three aspects, namely, selection of indicative DBPs, monitoring frequency and the layout of sampling points. It was found that the overall risk of DBPs exceeding standard limits in the city is relatively low. However, the risk of HAAs in tap water is significantly higher than that of THMs, thus could serve as an indicator of DBPs in tap water. The areas with relatively high DBPs risks in multi-source DWDS are as follows: areas with mixed water supply from both groundwater and surface water and the far-ends of the pipe network; time periods with water temperature below 20 ℃, dissolved organic carbon (DOC) concentration higher than 1.7 mg·L⁻¹ and free chlorine residual concentration is higher than 0.5 mg·L⁻¹; areas with significant turbidity fluctuation due to unstable hydraulic conditions and the presence of pipe sediments. Sampling frequency and the sampling points should be increased accordingly during the periods/in the areas with relatively high DBPs risk.
- multi-source water supply /
- disinfection by-products /
- sampling frequency /
- layout of sampling points

随着环保意识的增强，天然气作为一种清洁能源被广泛使用，但天然气中含有的大量H₂S，不仅会对设备和管线造成腐蚀，而且也是造成酸雨的污染源之一，严重危害环境和人类健康^[1-2]。因此，脱除天然气中的H₂S，对保护设备、管线和环境等具有重大意义。

目前，工业中应用较多的天然气脱硫工艺主要有湿法、干法和膜法脱硫。湿法脱硫技术主要有乙醇胺(MEA)法^[3]、低温甲醇法^[4]、DDS脱硫技术^[5]和LO-CAT硫磺回收技术^[6]；干法脱硫技术主要有活性炭法、分子筛法和氧化铁法^[7]；膜法脱硫技术主要有膜基吸收法和膜蒸馏法^[8]。尽管这些技术已经在工程中得到了较为广泛的应用，却不能忽视其在实际应用中存在的问题：湿法脱硫技术存在工艺复杂、投资费用高、能耗大和产生大量的脱硫废水等缺点^[9]；干法脱硫技术存在脱硫条件要求严格、不适用于高浓度H₂S脱除和再生困难等缺点^[10]；膜法脱硫技术存在制膜工艺较为复杂、膜的使用寿命短和处理后浓缩液难处理等缺点^[11-12]。因此，亟需研发一种工艺简单、成本低、安全高效的脱硫技术，探究内循环微电解技术应用于天然气中H₂S处理的可行性及其对天然气中H₂S的处理效果，旨在为内循环微电解应用于天然气中H₂S的处理提供指导，同时为天然气中H₂S处理提供一种简单高效的技术方法。

内循环微电解技术将铁作为阳极，将活性炭作为阴极，当混合浸入废水时，形成大量的微小原电池，其主要通过微电池、氧化还原、絮凝、吸附沉淀和微电场附集等作用去除废水中的污染物^[13-14]。内循环微电解具有成本低、工艺简单、使用范围广、使用寿命长、处理效果好及操作维护简单等优点^[15]，在印染^[16]、焦化^[17-18]、石油^[19]、制药^[20]、造纸^[21]等工业废水的处理中得到了广泛的应用，对COD和色度的去除具有很好的效果，但内循环微电解技术应用于天然气脱硫的研究却鲜有报道。

本研究采用内循环微电解技术处理天然气中的H₂S，考察了反应时间、通气速率、铁炭比和pH等4个因素对H₂S去除效果的影响，筛选出3个影响H₂S去除效果的主控因子，采用Box-Behnken响应曲面法，对处理H₂S的反应条件进行了优化，以得到内循环微电解应用于天然气中H₂S的处理的最佳工艺条件。最终可以得出内循环微电解应用于天然气中H₂S的处理是可行的，研究结果为内循环微电解应用于天然气中H₂S的处理提供参考，同时，为天然气中H₂S的处理提供了一种简单高效的技术方法。

1. 材料与方法

1.1 主要试剂与仪器

实验中使用的NaOH、Na₂S、盐酸和丙酮等试剂，均为分析纯；实验室用水为去离子水。使用的主要仪器有Multi3420型pH计、TD5002C分析天平、YQY-12氧气减压阀、CHYS-241硫化物测量仪、A14 H₂S气瓶、LZB型空气流量计和内循环式反应器，反应器为自制，结构如图1所示。

图 1 内循环反应器结构图

Figure 1. Schematic diagram of internal circulation reactor

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1.2 实验方法

实验装置如图2所示。在进行铁屑预处理时，首先用去离子水反复清洗3~5遍，以去除表面的灰尘，然后将铁屑置于丙酮溶液中浸泡30 min，去除表面的油污及其他杂质，再用5%的盐酸浸泡30 min，去除铁屑表面的氧化膜，使铁屑活化，最后用去离子水清洗至中性^[22]。

图 2 实验流程示意图

Figure 2. Schematic diagram of experimental process

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在进行活性炭预处理时，首先，用去离子水反复清洗3~5遍，以去除表面的灰尘和杂质，然后将活性炭浸泡在高浓度的Na₂S溶液中3 d以上，以消除实验过程中活性炭吸附作用的影响^[23]。

将预处理后的铁屑和活性炭按照一定的质量比(总质量为300 g)混合后，置于内循环式反应器中，并在反应器中加入适量的水，气瓶中含有H₂S的天然气(为了防止甲烷引起爆炸，本研究采用N₂和H₂S的混合气体进行模拟)，用空气流量计控制流量，经过干燥器(防止水蒸气进入气体流量计和储气瓶而发生腐蚀泄露)干燥后，通入反应器中进行反应，尾部通过NaOH溶液吸收尾气中的H₂S，以测定处理后H₂S的剩余含量，计算H₂S的去除率。

1.3 分析方法

使用Multi3420型pH计进行pH的测定；处理后，H₂S的剩余含量使用CHYS-241硫化物测量仪进行测定，此方法具有简便快捷的优点，准确度和精密度均可达到检测要求^[24]。

内循环微电解技术脱除天然气中H₂S见反应式(1)和式(2)，同时会有Fe(OH)₃的生成(见式(3))，可以通过混凝沉淀作用加快FeS的沉淀。

${\rm{Fe}} - 2{{\rm{e}}^ - } \to {\rm{F}}{{\rm{e}}^{2 + }}$

$(1)$

${\rm{F}}{{\rm{e}}^{2 + }} + {{\rm{S}}^{2 - }} \to {\rm{FeS}} \downarrow$

$(2)$

$4{\rm{F}}{{\rm{e}}^{2 + }} + 8{\rm{O}}{{\rm{H}}^ - } + {{\rm{O}}_2} + 2{{\rm{H}}_2}{\rm{O}} \to 4{\rm{Fe}}{\left( {{\rm{OH}}} \right)_3}( {\text{胶体}})$

$(3)$

1.4 实验设计

1)单因素实验设计。通过控制变量，分别研究不同反应时间、通气速率、铁炭比和pH对H₂S去除率的影响，筛选出影响H₂S去除效果的3个主要因素。

2)响应曲面优化实验设计。在单因素实验的基础上，采用Design Expert软件中Box-Behnken法进行设计，以H₂S去除率为响应值，确定3因素3水平的响应曲面分析实验，对实验结果进行ANOVA分析及二次回归拟合，确定模型的可行性。最终获得各因素间的交互作用对响应值的影响和最优反应条件。采用二阶模型^[22]计算H₂S去除率，计算方法如式(4)所示。

$Y = { \propto _0} + \sum\limits_{i = 1}^k {{ \propto _i}} {X_i} + \sum\limits_{i = 1}^k {{ \propto _{ii}}} X_i^2 + \sum\limits_{1 \lt i \lt j \lt k}^k {{ \propto _{ij}}} {X_i}{X_j}$

$(4)$

式中：Y为H₂S去除率的预测值； ${ \propto _0}$ 为偏移项； ${ \propto _i}$ 为线性偏移系数； ${ \propto _{ii}}$ 为二阶偏移系数；∝_ij为交互作用系数。

3)验证实验设计。在模型预测的最佳反应条件下进行实验，测定H₂S剩余含量，计算去除率，验证模型的可靠性。

2. 结果与讨论

2.1 单因素实验

1)反应时间对处理效果的影响。在实验中，天然气中H₂S的初始含量为800 mg·m⁻³，在室温、通气速率为0.4 m³·h⁻¹、铁炭比为1∶1和pH为7的条件下，研究了反应时间对H₂S去除率的影响，实验结果如图3所示。由图3可见，随着反应时间的增加，H₂S剩余含量逐渐减少，H₂S去除率逐渐增大。反应30 min前，H₂S剩余含量迅速减少，H₂S去除率迅速增大，这是由于反应初期水中不断产生Fe²⁺，从而加速FeS的生成，同时氧化还原、絮凝沉淀等作用也起到很好的脱硫促进作用^[25]，进而可以迅速去除H₂S；在30 min时，H₂S剩余含量为377.5 mg·m⁻³，其去除率达到52.81%；而在反应30 min后，H₂S剩余含量随着时间的延长缓慢减少，H₂S去除率随着时间的延长缓慢升高，这主要是因为随着反应的进行，Fe被大量消耗，形成的原电池数量减少，从而使反应速率下降；在反应进行到120 min时，H₂S剩余含量仅剩63.5 mg·m⁻³，去除率高达92.06%。由于在反应时间为30 min时，剩余H₂S的浓度接近《天然气》(GB 17820-2012)中三类标准，综合因素优化和经济因素考虑，后续实验中的反应时间设为30 min。

图 3 反应时间对H₂S去除率的影响

Figure 3. Effect of reaction time on H₂S removal efficiency

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2) 通气速率对处理效果的影响。控制天然气中H₂S初始含量为800 mg·m⁻³，在室温、反应时间为30 min、铁炭比为1∶1和pH为7的条件下，研究通气速率对H₂S去除率的影响，实验结果如图4所示。由图4可知，随着通气速率的增大，H₂S剩余含量先减少后增加，H₂S去除率先升高后降低，当通气速率为0.4 m³·h⁻¹时，H₂S剩余含量达到最低值，为387.5 mg·m⁻³，其去除率为51.56%；当通气速率小于0.4 m³·h⁻¹时，H₂S去除率随着通气速率的增大而升高，这是因为在一定条件下，传质系数会随着通气速率的增大而增大^[26]，天然气中的H₂S与铁炭的接触更加充分，从而使处理效果越来越好。当通气速率大于0.4 m³·h⁻¹时，H₂S去除率随着通气速率的增大而降低，分析其原因主要有以下2点：通气速率增大，气体对铁炭的作用力也相应增大，使得铁炭分离，形成的原电池数量大量减少而影响处理效果；随着通气速率增大，溶液中的气泡数量会随之增加，大量的气泡聚集导致气泡的体积增大，比表面积减少，使传质系数减少而影响处理效果。因此，最终确定反应的最佳通气速率为0.4 m³·h⁻¹。

图 4 通气速率对H₂S去除率的影响

Figure 4. Effect of ventilation rate on H₂S removal efficiency

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3) 铁炭比对处理效果的影响。控制天然气中H₂S的初始含量为800 mg·m⁻³，在室温、反应时间为30 min、通气速率为0.4 m³·h⁻¹和pH=7的条件下，研究了铁炭比(总质量不变)对H₂S去除率的影响，实验结果如图5所示。由图5可见，随着铁炭比的增加，H₂S剩余含量先减少后增加，H₂S去除率先增大后降低，当铁炭比为3∶2时去除效果最好，H₂S剩余含量达到最低值，为232.75 mg·m⁻³，H₂S去除率达到70.91%。当铁炭比小于3∶2时，随着铁炭比的增加，反应体系中Fe的含量增加，使反应器中原电池的数量增加，有效地提高了H₂S的去除效果，使得H₂S去除率呈现逐渐升高的趋势；当铁炭比大于3∶2时，造成Fe大量剩余，当反应开始后，短时间内会形成过多的铁泥沉积在活性炭表面，使形成原电池数量减少，从而阻碍反应的进行^[21]，故导致H₂S去除率呈现逐渐降低的趋势。因此，最终确定反应的最佳铁炭比为3∶2。

图 5 铁炭比对H₂S去除率的影响

Figure 5. Effect of iron-carbon ratio on H₂S removal efficiency

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4) pH对处理效果的影响。控制天然气中H₂S的初始含量为800 mg·m⁻³，在室温、反应时间为30 min、通气速率为0.4 m³·h⁻¹和铁炭比为3∶2的条件下，研究pH对H₂S去除率的影响，结果如图6所示。由图6可知，随着pH的增加，H₂S剩余含量逐渐减少，H₂S去除率逐渐升高；当pH为6时，H₂S剩余含量为14.5 mg·m⁻³，去除率高达98.19%；而当pH为12时，H₂S剩余含量为377.5 mg·m⁻³，去除率仅为52.81%，可见pH对H₂S的去除效果有着重要的影响。这是因为当pH较低时，反应体系酸性越强，微电池的电位差越大，原电池的电动势越大，微电解反应较快，处理效果较好；随着pH的增加，微电池的电位差降低，反应变慢，导致处理效果下降^[27]。

图 6 pH对H₂S去除率的影响

Figure 6. Effect of pH on H₂S removal efficiency

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2.2 响应曲面优化

1) Box-Behnken设计。从以上单因素实验结果可知，反应时间对H₂S的去除效果有一定的影响，但当反应一段时间后，对H₂S的去除效果的影响很小。因此，最终选择铁炭比、通气速率和pH 3个因素进行响应曲面分析，采用Design Expert软件中的Box-Behnken法进行设计，以铁炭比、通气速率和pH作为自变量，以H₂S去除率作为因变量，进行3因素3水平的响应曲面分析，确定各个因素对H₂S处理效果的影响。实验设计因素与水平如表1所示，响应曲面实验运行结果如表2所示。实验中H₂S的初始含量为800 mg·m⁻³。

表 1 实验设计因素与水平

Table 1. Influence factors and level design of experiment

因素	编码	编码水平
因素	编码	−1	0	1
铁炭比	A	1∶2	3∶2	2∶1
通气速率/(m³·h⁻¹)	B	0.2	0.4	0.8
pH	C	6	7	10

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表 2 响应曲面实验运行结果

Table 2. Response surface experimental program and results

序号	A	B	C	H₂S去除率/%
1	0	0	0	70.91
2	0	1	−1	48.09
3	0	0	0	90.5
4	0	0	0	81.46
5	0	1	1	37.5
6	0	−1	1	41.45
7	−1	0	−1	65.37
8	1	0	1	69.66
9	0	0	0	89.29
10	0	−1	−1	80.91
11	1	−1	0	67.74
12	1	1	0	47.25
13	−1	0	1	59.13
14	1	0	−1	88.19
15	0	0	0	90.5
16	−1	1	0	42.31
17	−1	−1	0	56.75

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2) ANOVA分析及二次回归拟合。根据Design Expert软件设计的实验模型进行ANOVA分析和模型的显著性分析，结果如表3所示。分析结果显示，在H₂S去除率的模型中P=0.003 3，P<0.05，说明回归模型显著；失拟项不显著(P=0.676 9>0.05)，这说明模型的预测值和实际值的误差较小，能够较好地反映响应值变化；在95%置信区间内，模型与实际值拟合较好。因此，可以将此模型用于内循环微电解处理天然气中H₂S效果的预测。由图7可知，模型的实际值与预测值差别较小，R²为0.921 2，这说明模型可以较好地反映各个因素对H₂S去除效果的影响。通过统计学分析，估计出二次回归方程中的回归系数(表3)，由实验结果拟合得到天然气中H₂S去除率的二次响应曲面方程(如式(5)所示)。

表 3 回归系数和模型的显著性分析

Table 3. Regression coefficients and significant analysis

因素	回归系数	标准误差	平方和	F	P	显著性
截距(模型)	84.53	3.41	5 110.24	9.76	0.003 3	显著
A(铁炭比)	6.16	2.7	303.56	5.22	0.056 2	显著
B(通气速率)	−8.96	2.7	642.61	11.05	0.012 7	显著
C(pH)	−9.35	2.7	699.75	12.03	0.010 4	显著
AB	−1.51	3.81	9.15	0.16	0.703 4	不显著
AC	−3.07	3.81	37.76	0.65	0.446 9	不显著
BC	7.22	3.81	208.37	3.58	0.100 3	不显著
A²	−6.21	3.72	162.36	2.79	0.138 7	不显著
B²	−24.81	3.72	2 591.68	44.56	0.000 3	显著
C²	−7.73	3.72	251.9	4.33	0.076 0	显著
失拟项			118.24	0.55	0.676 9	不显著

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图 7 H₂S去除率的实际值与预测值分布图

Figure 7. Distribution profile of actual and predicted values of H₂S removal efficiency

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$Y = 84.53 + 6.16{\rm{A}} - 8.96{\rm{B}} - 9.35{\rm{C}} - 1.51{\rm{AB}} - 3.07{\rm{AC}} + 7.22{\rm{BC}} - 6.21{{\rm{A}}^2} - 24.81{{\rm{B}}^2} - 7.73{{\rm{C}}^2}$

$(5)$

3)交互作用的响应曲面分析。通过软件对实验数据进行回归分析，得到回归方程的响应曲面和等高线图，如图8~图10所示。在pH=7的情况下，考察了铁炭比和通气速率对H₂S去除率的交互作用影响(见图8)。由图8可知，无论是铁炭比和通气速率如何改变，H₂S去除率均随着通气速率和铁炭比的增加而呈现先增大后减小的趋势，因此，铁炭比和通气速率2个因素间的交互作用不明显。

图 8 铁炭比和通气速率对H₂S去除率交互影响的响应曲面图和等高线图

Figure 8. 3D surface and contour of interaction between iron-carbon ratio and ventilation rate on H₂S removal efficiency

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图 9 铁炭比和pH对H₂S去除率交互影响的响应曲面和等高线图

Figure 9. 3D surface and contour of interaction between iron-carbon ratio and pH on H₂S removal efficiency

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图 10 通气速率和pH对H₂S去除率交互影响的响应曲面和等高线图

Figure 10. 3D surface and contour of interaction between ventilation rate and pH on H₂S removal efficiency

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在通气速率为0.4 m³·h⁻¹的情况下，考察了铁炭比和pH对H₂S去除率的交互作用影响(见图9)。由图9可知，无论铁炭比如何改变，H₂S去除率总是随着pH的增大而减小；无论pH如何变化，H₂S去除率总是随着铁炭比的增大而呈现先增大后减小的趋势。因此，铁炭比和pH 2个因素间没有明显的交互作用。

在铁炭比为3∶2的情况下，考察了通气速率和pH对H₂S去除率的交互作用影响(见图10)。由图10可知，无论通气速率如何改变，H₂S去除率都随着pH的增大而减小；无论pH如何变化，H₂S去除率总是随着通气速率的增大而呈现先增大后减小的趋势。因此，通气速率和pH 2个因素间没有明显的交互作用。

综合响应曲面图和ANOVA分析中各因素的F值(C(12.03)>B(11.05)>A(5.22))可知，影响天然气中H₂S去除效果的因素依次为pH>通气速率>铁炭比。通过Design Expert软件优化获得的最佳反应条件：铁炭比为3∶2，通气速率为0.33 m³·h⁻¹，pH为6.1。在最优的条件下，模型预测H₂S去除率为92.66%，模型预测值的95%置信区间为80.17%~100%。

2.3 验证实验

在上述最佳反应条件下进行实验，结果表明H₂S去除率为84.6%，其落在模型预测值的95%置信区间(80.16%~100%)内。我国大部分气田的天然气中H₂S含量小于800 mg·m⁻³，在最佳反应条件下，即使H₂S的去除率取置信区间的下限80.16%，处理后H₂S剩余含量小于158.72 mg·m⁻³，仍然可以达到《天然气》(GB 17820-2012)^[28]中三类标准。通过验证实验证明，Design Expert响应曲面法具有较好的预测效果，可以利用响应曲面法对内循环微电解处理天然气中H₂S的去除率进行预测。

3. 结论

1)采用内循环微电解对天然气中的H₂S进行处理，单因素实验结果表明，采用内循环微电解技术处理天然气中H₂S具有可行性。

2)通过Design Expert软件中Numercal优化功能，得到H₂S去除效果最优时的反应条件：通气速率为0.33 m³·h⁻¹、铁炭比为3∶2、pH为6.1。在此条件下，H₂S的平均去除率为84.6%，处理后H₂S剩余含量可从800 mg·m⁻³降至158.72 mg·m⁻³，可以达到《天然气》(GB 17820-2012)中三类标准。因此，内循环微电解技术可以有效地去除天然气中的H₂S。

图 1 管网采样点分布图

Figure 1. Layout of water sampling points

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图 2 管网水中HAAs和THMs的浓度水平

Figure 2. HAAs and THMs concentrations in tap water

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图 3 4月和11月管网中HAAs的质量浓度分布

Figure 3. HAAs concentrations in tap water in Apil and November

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图 4 11月份管网THMs分布

Figure 4. THMs distribution in tap water in November

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图 5 温度、DOC、总氯与HAAs质量浓度之间关系及11月管网自由性余氯、化合性余氯的质量浓度分布

Figure 5. Relationship between temperature, DOC, total chlorine concentration and HAAs concentration and concentration distribution of free residual chlorine and combined residual chlorine in tap water in November

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表 1 水厂出厂水常规水质参数

Table 1. Conventional water quality parameters of finished water from 5 WTPs

水厂	采样月份	浊度/NTU	pH	DO/(mg·L⁻¹)	COD_Mn/(mg·L⁻¹)	${\rm{NH}}_4^ +$ -N/(mg·L⁻¹)	${\rm{SO}}_4^{2 - }$ /(mg·L⁻¹)	Cl⁻/(mg·L⁻¹)	DOC/(mg·L⁻¹)
水厂1	4月	0.19	7.57	11.12	1.28	0.35	34.13	14.41	3.40
	8月	0.28	7.84	7.84	1.65	0.19	28.67	18.06	1.69
	11月	0.16	8.41	10.95	1.27	0.11	38.44	18.98	2.23
水厂2	4月	0.12	7.62	8.76	0.16	0.05	27.11	18.66	0.33
	8月	0.28	8.03	8.17	0.71	0.09	30.03	20.64	1.17
	11月	0.23	8.09	8.98	0.51	0.03	32.07	21.17	0.63
水厂3	4月	0.19	7.57	11.12	0.48	0.13	28.95	15.63	1.53
	8月	0.22	7.77	8.25	1.62	0.12	27.46	27.82	1.84
	11月	0.23	8.25	10.87	0.7	0.06	35.11	14.32	3.12
水厂4	4月	0.19	7.43	8.52	0.56	0.05	94.19	68.62	2.13
	8月	0.29	7.82	7.15	0.77	0.11	85.09	61.92	0.96
	11月	0.14	7.9	8.22	0.27	0.09	81.61	57.70	2.21
水厂5	4月	0.37	7.78	10.57	1.12	0.09	28.95	13.16	2.62
	8月	0.23	8.13	8.51	1.11	0.09	27.04	27.55	2.18
	11月	0.21	8.14	10.60	1.42	0.10	30.25	29.71	1.98

水厂	采样月份	浊度/NTU	pH	DO/(mg·L⁻¹)	COD_Mn/(mg·L⁻¹)	${\rm{NH}}_4^ +$ -N/(mg·L⁻¹)	${\rm{SO}}_4^{2 - }$ /(mg·L⁻¹)	Cl⁻/(mg·L⁻¹)	DOC/(mg·L⁻¹)
水厂1	4月	0.19	7.57	11.12	1.28	0.35	34.13	14.41	3.40
	8月	0.28	7.84	7.84	1.65	0.19	28.67	18.06	1.69
	11月	0.16	8.41	10.95	1.27	0.11	38.44	18.98	2.23
水厂2	4月	0.12	7.62	8.76	0.16	0.05	27.11	18.66	0.33
	8月	0.28	8.03	8.17	0.71	0.09	30.03	20.64	1.17
	11月	0.23	8.09	8.98	0.51	0.03	32.07	21.17	0.63
水厂3	4月	0.19	7.57	11.12	0.48	0.13	28.95	15.63	1.53
	8月	0.22	7.77	8.25	1.62	0.12	27.46	27.82	1.84
	11月	0.23	8.25	10.87	0.7	0.06	35.11	14.32	3.12
水厂4	4月	0.19	7.43	8.52	0.56	0.05	94.19	68.62	2.13
	8月	0.29	7.82	7.15	0.77	0.11	85.09	61.92	0.96
	11月	0.14	7.9	8.22	0.27	0.09	81.61	57.70	2.21
水厂5	4月	0.37	7.78	10.57	1.12	0.09	28.95	13.16	2.62
	8月	0.23	8.13	8.51	1.11	0.09	27.04	27.55	2.18
	11月	0.21	8.14	10.60	1.42	0.10	30.25	29.71	1.98

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表 2 DBPs标准限值及风险分级值

Table 2. DBPs standard limits and risk grading values

风险值	THMs(浓度与标准的比值之和)	DCAA/(μg·L⁻¹)	TCAA/(μg·L⁻¹)
标准限值	1	50	100
一级风险值	≥1	≥50	≥100
二级风险值	0.6~1	30~50	60~100
三级风险值	0.3~0.6	15~30	30~60

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目前，很多大型城市采用多水源同时供水的模式以应对城市快速发展带来不断增加的需水量。多水源供水在缓解水量供需矛盾的同时可能导致管网水质不稳定，如用户龙头水出现细菌、浊度、总铁等超标，甚至管网“黄水”现象^[1]。

水厂处理后的水在进入管网前，通常采用自由氯或自由氯联合氯胺消毒的方式来保证管网输配过程和龙头水的生物安全性，而消毒过程产生的消毒副产物(disinfection byproducts, DBPs)健康风险是饮用水安全的一个重要方面。DBPs不仅在水厂消毒环节生成并发生转化，在管网输配过程中发生的水解、生物降解和氧化还原反应等复杂过程也可显著影响DBPs的生成和转化^[2-3]。这主要表现在：一方面，管网中的物理、化学、生物反应过程高度依赖于水质条件，如溶解性有机碳(dissolved organic carbon, DOC)、温度、pH等^[4-6]；另一方面，管网中的无内衬铁管、铜管及其腐蚀产物也可为DBPs的进一步生成转化提供反应场所和催化介质^[7-9]。管网中DBPs风险与管网的特殊环境有很大关系，其类型和时空分布较复杂。

目前，关于管网DBPs的监测指标选取、监测频率设定和监测点布设等方面尚缺乏足够的科学依据。本研究以我国北方某大城市多水源供水管网为研究对象，系统分析了管网中DBPs的浓度和相对风险，明确了指示性DBPs的种类，通过管网DBPs浓度的时空变化及其与常规水质指标的相关性分析，识别了影响管网DBPs的主要风险因素和管网风险区，并进一步提出了采样频率和采样点布设建议，以期为供水行业管网DBPs风险管控提供参考。

3. 结论与建议

1)该市管网水中THMs和HAAs均处于相对较低的风险，但是HAAs的风险较THMs高，可将HAAs作为管网指示性DBPs，重点进行关注。HAAs的质量浓度与水温显著相关，当水温低于20 ℃时，应该增加DBPs的监测频率。

2)该市多水源供水管网区域的风险特征为：以地下水与地表水为水源的管网水混水区域和管网末端；水温低于20 ℃时，DOC高于1.7 mg·L⁻¹、且自由性余氯的质量浓度高于0.5 mg·L⁻¹的区域；存在因水力条件不稳定和存在管网沉积物而导致浊度波动较大的区域

3)建议供水行业针对管网DBPs风险分析时，应先针对管网中各类DBPs的质量浓度水平确定指示性DBPs给予重点关注；然后根据管网DBPs全年浓度变化，对浓度较高时间段进行高频率检测；同时，根据空间分布特征识别出DBPs的风险区，增加采样点的布设。

参考文献 (18)

多水源供水管网中消毒副产物风险分析

作者简介: 于影(1992—)，女，博士研究生。研究方向：饮用水输配过程水质变化。E-mail：yingyu_st@rcees.ac.cn

通讯作者: 石宝友(1971—)，男，博士，研究员。研究方向：饮用水安全输配原理与技术。E-mail：byshi@rcees.ac.cn