申请日2007.01.09
公开(公告)日2007.08.01
IPC分类号G06Q10/00; G06Q50/00
摘要
本发明公开了一种城市污水水质指标的预测方法，其步骤包括：先调查和采集参数，该参数包括污水厂服务区内的设计人口、居民综合生活用水量、工业总产值、工业用水量标准、居民生活用水折污系数及地下水入渗量，然后计算设计年份每天的污水厂服务区城市污水量;继续调查和采集参数，该参数包括某污染物在管道中的去除率、污水厂建设前后服务区化粪池普及率和工业废水排放标准的变化，再结合污水厂服务区城市污水量，即可预测设计年份污水厂进厂污水中该污染物的年平均浓度。本发明较为准确地预测了城市污水的水质指标的年平均浓度及其变化幅度，能指导城市污水厂的设计和运行。
权利要求书
1.一种城市污水设计水质指标的预测方法，其特征在于所述的方法，其步骤包括：
a.计算设计年份每天的污水厂服务区城市污水量：先调查和采集参数，该参数包括污水厂服务区内的设计人口、居民综合生活用水量、工业总产值、工业用水量标准、居民生活用水折污系数及地下水入渗量，然后按照公式(1)计算：
QT=PT·nT·γs/1000+MT·mT·γg/365+QunT (1)
公式(1)中：QT为设计年份城市污水量预测值，单位m3/d;PT为相应年份服务区内设计人口数，单位人;nT为相应年份居民综合生活用水定额，单位L/(人·d);γs为居民生活用水折污系数，可取为0.85;MT为相应年份服务区内工业总产值，单位万元/年;mT为相应年份工业用水量标准，单位m3/万元;γg为工业新鲜用水排污系数;QunT为相应年份地下水入渗量，单位m3/d;
b.预测设计年份污水厂进厂污水中某污染物的年平均浓度：先调查和采集参数，该参数包括该污染物在管道中的去除率、污水厂建设前后服务区化粪池普及率和工业废水排放标准的变化，然后根据采集的参数和步骤a计算所得的QT，按照公式(2)计算：
公式(2)中：CT为相应于预测年份T，污水厂进水中该污染物浓度，单位mg/L;WY*为设化粪池时居民人均该污染物排放量指标，单位g/(人·d);WN*为未设化粪池时居民人均该污染物排放量指标，单位g/(人·d);PB为建厂前服务区内设计人口数，单位人;HT为相应年份生活污水化粪池普及率;ηH为化粪池对该污染物的去除率;MB为建厂前服务区内工业产值，单位万元/年;CA为建厂后工业废水中该污染物浓度，单位mg/L;CB为建厂前工业废水中该污染物浓度，单位mg/L;η为污染物在污水管道中的去除率，按照公式(3)计算：
公式(2)中，其它符号的意义同步骤a;
将上述变量代入公式(2)中，所得到的数据为预测城市污水设计水质指标。
2.如权利要求1所述的城市污水设计水质指标的预测方法，其特征在于：根据步骤b所得设计年份污水厂进厂污水中某污染物的年平均浓度CT和当地调查的该污染物的总变化系数KZ，按照下述公式推测该污染物浓度的年最大值CTmax，从而确定该污染物浓度的变化幅度：
CTmax=CT·KZ。
说明书
一种城市污水设计水质指标的预测方法
技术领域
本发明涉及水质指标的预测方法，特别是涉及一种城市污水水质指标的预测方法。
背景技术
城市污水设计水质指标的确定是污水处理厂工艺流程选择的前提，与污水处理厂的建设费用、运行管理方式及其运行费用密切相关。然而，在很多城市尤其是地下水位较高的南方城市，其污水厂进水浓度偏低，污水量变化大，导致按常规设计水质水量指标设计的污水处理厂长期处于曝气池污泥负荷偏低、充氧量过大、活性污泥生长不良的状况，不仅给运行管理带来不便，也白白增大了运行费用。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种城市污水设计水质指标的预测方法，该方法能较为准确地预测任意一年某污染物的年平均浓度及其变化幅度，从而可以用于指导城市污水厂的设计和运行。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案，其步骤包括：
a.计算设计年份每天的污水厂服务区城市污水量：
先调查和采集参数，该参数包括污水厂服务区内的设计人口、居民综合生活用水量、工业总产值、工业用水量标准、居民生活用水折污系数及地下水入渗量，然后按照公式(1)计算：
QT=PT·nT·γs/1000+MT·mT·γg/365+QunT (1)
公式(1)中：QT为设计年份城市污水量预测值，单位m3/d;PT为相应年份服务区内设计人口数，单位人;nT为相应年份居民综合生活用水定额，单位L/(人·d);γs为居民生活用水折污系数，可取为0.85;MT为相应年份服务区内工业总产值，单位万元/年;mT为相应年份工业用水量标准，单位m3/万元;γg为工业新鲜用水排污系数;QunT为相应年份地下水入渗量，单位m3/d;
b.预测设计年份污水厂进厂污水中某污染物的年平均浓度：
先调查和采集参数，该参数包括该污染物在管道中的去除率、污水厂建设前后服务区化粪池普及率和工业废水排放标准的变化因素，然后根据采集的参数和步骤a计算所得的QT，按照公式(2)计算：
公式(2)中：CT为相应于预测年份T，污水厂进水中该污染物浓度，单位mg/L;WY*为设化粪池时居民人均该污染物排放量指标，单位g/(人·d);WN*为未设化粪池时居民人均该污染物排放量指标，单位g/(人·d);PB为建厂前服务区内设计人口数，单位人;HT为相应年份生活污水化粪池普及率;ηH为化粪池对该污染物的去除率;MB为建厂前服务区内工业产值，单位万元/年;CA为建厂后工业废水中该污染物浓度，单位mg/L;CB为建厂前工业废水中该污染物浓度，单位mg/L;η为污染物在污水管道中的去除率，按照公式(3)计算：
公式(2)中，其它符号的意义同步骤a;
将上述变量代入公式(2)中，所得到的数据为预测城市污水设计水质指标。
另外，根据上述步骤b所得设计年份污水厂进厂污水中某污染物的年平均浓度CT和当地调查的该污染物的总变化系数KZ，可按照下述公式推测该污染物浓度的年最大值CTmax，从而确定该污染物浓度的变化幅度：
CTmax=CT·KZ。
本发明的有益效果是：可较为准确地预测城市污水的水质指标的年平均浓度及其变化幅度，预测误差一般小于10%，可指导城市污水厂的设计和运行，为城市污水厂按水质分期建设奠定了理论基础，从而节省污水厂的工程投资和运行费用。
具体实施方式
本发明建立了定量包含污染物在化粪池和管渠中的降解率、污水管渠的地下水渗入量等变量的城市污水中污染物年平均浓度预测公式。
本发明提供的方法可推广应用于地下水位较高的南方城市，适当监测部分数据可修正预测公式中的部分参数，采用该方法即可预测特定城市污水中水质指标的年平均值及其变化幅度。
下面结合实施例对本发明作进一步说明，但不限定本发明。
本发明用于对武汉市黄家湖污水处理厂的2020年的COD进行预测，其步骤如下：
1.2020年黄家湖污水处理厂服务区城市污水量可用下式计算：
QT=PT·nT·γs/1000+MT·mT·γg/365+QunT (1)
公式(1)中：T为2020年，则据规划资料黄家湖污水处理厂服务区内PT=64万人、nT=320L/(人·d)：取γs=0.85;据预测MT=2100万元/年、mT=62.85m3/万元;据调查该地区γg=0.71;据预测2020年的QunT取前两项的20%。
将上述变量代入上述公式(1)中，可得2020年黄家湖污水处理厂服务区内城市污水总量：Q2020=32.1万m3/d。
2.2020年黄家湖污水处理厂污水中COD年平均浓度可用下式计算：
公式(2)中：T为2020年，且2005年建厂;QT为32.1万m3/d，已由步骤2算得。由居民人均污染物排放量指标预测公式，对COD而言，2020年的WY*=WN*=84.04gCOD/(人·d)。建厂前黄家湖污水处理厂服务区内设计人口数PB=40.44万人。据测算2020年服务区内化粪池普及率HT=78.57%。化粪池对COD的去除率ηH=12%。建厂前2005年服务区内工业产值MB=919.54万元/年。建厂前取工业废水中COD浓度CB=120mg/L。建厂后取工业废水中COD浓度CA=400mg/L;COD在污水管道中的去除率η可按下述公式计算：
将上述变量代入上述公式(2)中，可得2020年黄家湖污水处理厂污水中COD年平均浓度为：CT=188.9mg/L。
3.晒湖地区(黄家湖污水处理厂服务区的一部分)的水质调查结果表明，该地区COD的总变化系数KZ=4.77，可推测2020年COD的年最大值为：
CTmax=CT·KZ=188.9×4.77=901.05(mg/L)
按照上述方法，同样可得到2020年BOD5、TN、NH3-N和TP的预测值。
按照上述方法，同样可推求得到任一年份黄家湖污水处理厂进水中COD、BOD5、TN、NH3-N和TP的年平均值与年最大值，及每年各月的月均水量水质指标。