CN101718773A - 基于逸度原理的动态迁移水质分析方法 - Google Patents

Abstract

基于逸度原理的动态迁移水质分析方法，它涉及一种水质分析方法，它解决了现有水质分析方法由于所需参数实际无法获得及其内部参数不能随意修改而导致的模拟结果与实际存在较大偏差的问题。首先确定待测水域的环境相，并获取待测水域的地理信息参数、各环境参数的环境参数及目标污染物的物化参数，然后计算各环境相的逸度容量、反应动力学速率常数及各环境相之间的迁移参数，然后建立以各环境相的逸度为未知量的微分方程组，并通过龙格库塔算法对微分方程组进行求解，即可得各环境相的逸度，由各环境相的逸度和逸度容量即可算得各环境相的污染物浓度。本发明克服了已有技术的不足，可用于分析水域中有机污染物迁移转化及多介质环境分布规律领域。

Description

基于逸度原理的动态迁移水质分析方法

技术领域

本发明涉及一种水质分析方法。

背景技术

现有的水质分析方法对水质分析的输入参数需求量大，而且输入参数因现实条件所限往往无法获得，若过多采用文献值或经验值则会导致分析不准确；而且，这些方法的内部参数不能够任意修改，由此导致其模拟的结果与真实值之间存在较大偏差，不能够具体问题具体分析；此外，环境相过多的输入参数及大范围的时空模拟，使得这些方法计算产生的某些指标数值解波动，无法达到预期效果，且其自带的后台数据分析平台可供调用的数据模块有限，且图形分辨率、属性、表现形式都无法完全满足用户需求，无法实现数据输入输出接口的自动化。

如加拿大环境模型中心官方网站的逸度I～III模型软件的后台数据处理平台结构简单，仅能以柱形图形式输出污染物浓度、逸度、质量，参见图9和图10，其中图9中柱形图A1、A2、A3和A4分别为气相、水相、土壤相和沉积物相的污染物浓度，图10中柱形图B1、B2、B3和B4分别为气相、水相、土壤相和沉积物相的逸度。该软件中，其它有限数据以列表形式输出，而其它环境迁移参数(D，mol/pa*h)只能通过数据的二次处理才能呈现出来，而且迁移参数种类受到限制。

而WASP水质模型软件虽然功能强大，但只能模拟污染物在水相和沉积物相的时空分布，而且很多环境参数需要输入不同时间、空间的数值。软件内部不提供默认值，如果采用的假设数值稍有不当就会引起数值解的波动，如图11所示。模拟假设沉积层中固体颗粒物的初始和边界浓度相等，即污泥100mg/L，砂子200mg/L，有机固体10mg/L。同时，这些参数在现有实验条件下无法获得。WASP模拟结果以BMD文件直接通过后台处理器(Post-processor)显示，如果需要多组数据同时显示则窗口属性无法合理调整，并存在数据调用的接口限制。

发明内容

本发明的目的是解决目前现有的水质分析方法由于所需参数实际无法获得以及其内部参数不能随意修改而导致的模拟结果与实际存在较大偏差的问题，提供了一种基于逸度原理的动态迁移水质分析方法。

本发明的基于逸度原理的动态迁移水质分析方法，它的过程如下：

一、确定待测水域的各个环境相，测量并获得待测水域的地理信息参数、各个环境相中每一个环境相的环境参数；确定目标污染物，并获得所述目标污染物的物理参数和化学参数；

二、根据步骤一所获得的所有参数计算并获得各个环境相的逸度容量；再由所得的各个环境相的逸度容量、步骤一所获得的所有参数，计算并获得各个环境相的反应动力学速率常数，进而获得各个环境相之间的迁移参数；

三、用水体流动的一维圣维南方程来描述目标污染物的平流作用，并以步骤一所获得的所有参数、步骤二所获得的各个环境相的逸度容量、迁移参数和反应动力学速率参数以及污染物源强、初始浓度、背景浓度和边界浓度为已知量，以各个环境相的逸度为未知量，以时间为微分量建立微分方程组，并确定需计算的时间跨度及每相邻两次计算的时间间隔，利用龙格库塔算法对微分方程组进行求解，即得各个环境相的逸度；计算各个环境相的逸度和该环境相的逸度容量的乘积，该乘积即为该环境相中目标污染物的浓度。

本发明的水质分析方法中，所需参数均可实际获得，且方法中涉及的参数均可人为修改，利用本发明的方法能够得到符合实际的结果。

附图说明

图1为具体实施方式二中气相、水相的逸度容量随温度的变化关系图；图2为具体实施方式二中土壤相、沉积物相的逸度容量随温度变化的关系图；图3为具体实施方式二中4个环境相之间的迁移参数随温度变化的曲线图；图4为具体实施方式二中，气相中目标污染物2，4-DCP的浓度随时间的分布关系图；图5为具体实施方式二中，水相中目标污染物2，4-DCP的浓度随时间的分布关系图；图6为具体实施方式二中，土壤相中目标污染物2，4-DCP的浓度随时间的分布关系图；图7为具体实施方式二中，沉积物相中目标污染物2，4-DCP的浓度随时间的分布关系图；图8为为具体实施方式二中，污染物的浓度在各河段随时间变化的曲线图；图9为现有逸度III软件输出的气相、水相、土壤相和沉积物相的污染物浓度的柱形图；图10为现有逸度III软件输出的气相、水相、土壤相和沉积物相的逸度的柱形图；图11为现有WASP水质模型软件输出的沉积物相中总的固体颗粒物浓度随时间变化的曲线图。

具体实施方式

具体实施方式一：本实施方式的基于逸度原理的动态迁移水质分析方法，它的过程如下：

一、确定待测水域的各个环境相，测量并获得待测水域的地理信息参数、各个环境相中每一个环境相的环境参数；确定目标污染物，并获得所述目标污染物的物理参数和化学参数；

二、根据步骤一所获得的所有参数计算并获得各个环境相的逸度容量；再由所得的各个环境相的逸度容量、步骤一所获得的所有参数，计算并获得各个环境相的反应动力学速率常数，进而获得各个环境相之间的迁移参数；

三、用水体流动的一维圣维南方程来描述目标污染物的平流作用，并以步骤一所获得的所有参数、步骤二所获得的各个环境相的逸度容量、迁移参数和反应动力学速率参数以及污染物源强、初始浓度、背景浓度和边界浓度为已知量，以各个环境相的逸度为未知量，以时间为微分量建立微分方程组，并确定需计算的时间跨度及每相邻两次计算的时间间隔，利用龙格库塔算法对微分方程组进行求解，即得各个环境相的逸度；计算各个环境相的逸度和该环境相的逸度容量的乘积，该乘积即为该环境相中目标污染物的浓度。

其中，步骤一所获得的所有参数，是指待测水域的地理信息参数、每一个环境相的环境参数以及目标污染物的物理参数和化学参数；每个环境相的各个子环境相的体积分数，是指每个子环境相的体积与所属环境相的体积之比。

本实施方式中，步骤一所述的地理信息参数包括各个环境相的深度或高度、长度和宽度，所述的每一个环境相的环境参数包括该环境相的富氧系数、溶解性有机碳浓度、有机分数、固体密度、温度和风速，所述的物理参数和化学参数包括亨利常数、生物浓缩因子、有机碳分配系数和目标污染物在各个环境相的半衰期。

步骤一所述待测水域的各个环境相分别为气相、水相、土壤相和沉积物相；

步骤二所述的各个环境相的逸度容量分别为：

气相的逸度容量：Za＝1/(R*T)

水相的逸度容量：Zw＝1/KH

土壤相的逸度容量：Zso＝Zw*focs*pso*Koc

沉积物相的逸度容量：Zsed＝Zw*focsed*psed*Koc2

所述逸度容量的单位为mol/pa*m³，T为环境相的温度，KH为目标污染物的亨利常数，focs为土壤中有机碳分数，pso为土壤密度，Koc为土壤有机碳分配系数，Koc2为沉积物有机碳分配系数，psed为沉积物密度，focsed为沉积物中有机碳分数；

步骤二所述的各个环境相的反应动力学速率常数分别为：

气相的反应动力学速率常数：ka＝ln2/ta

水相的反应动力学速率常数：kw＝ln2/tw

土壤相的反应动力学速率常数：kso＝ln2/tso

沉积物相的反应动力学速率常数：ksed＝ln2/tsed

其中，ta、tw、tso和tsed分别为气相、水相、土壤相和沉积物相中目标污染物的半衰期；

步骤二所述的各个环境相之间的迁移参数分别为：

水相到气相的迁移参数Dwa和气相到水相的迁移参数Daw近似相等，均为：

$D_{\mathrm{wa}},D_{\mathrm{aw}}=\frac{1}{\frac{1}{Z_a*A_w}+\frac{1}{0.1*Z_w*A_w}}$

土壤相到气相的迁移参数Dsa和气相到土壤相的迁移参数Das近似相等，均为：

$D_{\mathrm{sa}},D_{\mathrm{as}}=\frac{1}{\frac{1}{Z_a*A_{\mathrm{so}}}+\frac{1}{0.2*Z_a*A_{\mathrm{so}}+4/{10}^{-3}*Z_w}}$

气相的平流流动速率Dadva：D_adva＝G_a*Z_a

气相的降解反应速率Dar：D_ar＝V_a*Z_a*k_a

沉积物相到水相的迁移参数Dsedw和水相到沉积物相的迁移参数Dwsed近似相等，均为：

$D_{\mathrm{sedw}},D_{\mathrm{wsed}}=\frac{1}{\frac{1}{1*{10}^{-3}*Z_w*A_{\mathrm{sed}}}+\frac{0.05}{1*{10}^{-4}*A_{\mathrm{sed}}*Z_w}}$

土壤相到水相的迁移参数Dsw：D_sw＝A_so*Z_w*2*10^-4

水相的平流流动速率Dadvw：D_advw＝G_w*Z_w

水相的降解反应速率Dwr：D_wr＝V_w*Z_w*k_w

其中，Aw、Aso和Ased分别为水相、土壤相和沉积物相的面积，各环境相的面积等于该环境相的长度和宽度的乘积；Ga、Gw分别为气相、水相的平流输入速度；Va、Vw分别为气相、水相的体积。

本实施方式中，步骤三所述的以各个环境相的逸度为未知量，以时间为微分量建立的微分方程组分别为：

$\frac{{\mathrm{df}}_a}{\mathrm{dt}}=f_a^{\′}=F_a(t,f_a,f_w,f_{\mathrm{so}})$

$\frac{{\mathrm{df}}_w}{\mathrm{dt}}=f_w^{\′}=F_w(t,f_a,f_w,f_{\mathrm{so}},f_{\mathrm{sed}},E,c)$

$\frac{{\mathrm{df}}_{\mathrm{so}}}{\mathrm{dt}}=f_{\mathrm{so}}^{\′}=F_{\mathrm{so}}(t,f_a,f_{\mathrm{so}})$

$\frac{{\mathrm{df}}_{\mathrm{sed}}}{\mathrm{dt}}=f_{\mathrm{sed}}^{\′}=F_{\mathrm{sed}}(t,f_w,f_{\mathrm{sed}})$

其中，E为目标污染物源强且其单位为mol/h，c为水体背景浓度且其单位为mol/m³；fa、fw、fso和fsed分别为气相、水相、土壤相和沉积物相的逸度，它们均为未知量，F_a(t，f_a，f_w，f_so)为包含未知量fa、fw和fso以及时间变量t的函数，F_w(t，f_a，f_w，f_so，f_sed，E，c)为包含目标污染物源强变量E、水体背景浓度变量c、时间变量t以及未知量fa、fw、fso和fsed的函数，F_so(t，f_a，f_so)为包含未知量fa和fso以及时间变量t的函数，F_sed(t，f_w，f_sed)为包含未知量fw和fsed以及时间变量t的函数。

E表示点源污染负荷浓度或面源污染负荷浓度，它表征水体中目标污染物主要来源处的污染物浓度大小，如果某河段长期排入某浓度的污染物，目标污染物源强在模拟时间内为一个常数，若污染负荷只维持在有限时间内，而后为零或其他数值，目标污染物源强则根据时间呈现波动变化；c表示水体没有发生典型污染事件时所具有的目标污染物浓度值，此值可根据目标污染物长期在松花江水体的监测浓度得到。

本实施方式中，微分方程组中的F_a(t，f_a，f_w，f_so)、F_w(t，f_a，f_w，f_so，f_sed，E，c)、F_so(t，f_a，f_so)和F_sed(t，f_w，f_sed)具体分别为：

F_a(t，f_w，f_w，f_so)＝[D_waf_w+D_saf_s-(D_aw+D_as+D_adva+D_ar)f_a]/(V_aZ_a)；

F_w(t，f_a，f_w，f_so，f_sed，E，c)

＝[E+Gc+D_awf_a+D_swf_s+D_sedwf_sed-(D_wa+D_wsed+D_advw+D_wr)f_w]/(V_wZ_w)；

F_so(t，f_a，f_ao)＝[D_asf_a-(D_sa+D_sw)f_s]/(V_sZ_s)；

F_sed(t，f_w，f_sed)＝(D_wsedf_w-D_sedwf_sed)/(V_sedZ_sed)；

其中，Vso、Vsed分别为土壤相、沉积物相的体积。

本实施方式的基于逸度原理的动态迁移水质分析方法，在多相分布的表达上侧重从逸度角度出发来求解目标污染物在环境相中的浓度，并通过逸度容量表现环境相接受污染物的能力，而不再一味追寻对固体颗粒质量浓度的时空变化，即摆脱了数值解波动现象，达到了突出研究核心而排出不稳定因素。本实施方式的模拟结果可以利用xlswrite(′filename′，M，sheet，′range′)等语句，成功生成数据处理软件可以识别的二进制格式文件，实现与其它计算或绘图软件的连接，并且能根据需求提供从程序中调出任意目标参数的计算结果。

具体实施方式二：本实施方式为实现具体实施方式一的一个具体实施例：

本实施例中，待测水域为松花江干流三岔河至同江水域，假设三岔河发生水污染突发事件，确定其环境相包括空气相、水相、土壤相和沉积物相4个环境相，测量并获得该河段的地理信息参数以及上述4个环境相的环境参数。确定目标污染物为2，4-DCP，获得所述目标污染物的物理参数和化学参数，其中，污染物进入水体浓度为10.0mg/L，随水流向下迁移。

计算得到该4个环境相的逸度容量，根据所得4个环境相的逸度容量和各参数计算并获得获得4个环境相的反应动力学速率常数，再进而计算获得上述4个环境相之间的迁移参数。

由于待测的松花江流段的河长超过1000公里，与河长相比，河宽及水深很小，可以将河道简化为一维河段，即考查目标污染物的纵向扩散及弥散作用，因此可用一维圣维南方程来描述目标污染物的平流作用，一维圣维南方程的表达式为：

$\frac{\∂Q}{\∂x}+\mathrm{\α\β}{Q}^{\mathrm{\β}-1}\frac{\∂Q}{\∂t}=0$

其中， $\mathrm{\α}={\left(\frac{{\mathrm{nB}}^{2/3}}{S_0^{1/2}}\right)}^{3/5},$ β＝3/5，B为河宽，S₀为坡降，n为粗糙系数。

按具体实施方式一中的方法建立微分方程组后，再利用龙格库塔算法(Runga-Kutta)求解该方程组，即可得空气相的逸度fa、水相的逸度fw、土壤相的逸度fso和沉积物相的逸度fsed，再计算各个环境相的逸度和该环境相的逸度容量的乘积，该乘积即为该环境相中目标污染物的浓度。

计算得到的数据可根据分析需要以ASC II、asv、txt、db等格式输出，也可以图形形式输出。

在本实施例获得的各个参数参见附图1-8。图1和图2为各个环境相的逸度容量随温度的变化关系图，其中图1中由“●”表示的数据点为水相的逸度容量，由

表示的数据点为气相的逸度容量，图2中由“▲”表示的数据点为土壤相的逸度容量，由表示的数据点为沉积物相的逸度容量；图3为各个环境相之间的迁移参数随温度的变化规律，其中曲线D1为Dwsed随温度变化的曲线，曲线D2为Dsedw随温度变化的曲线，曲线D3为Dwa随温度变化的曲线，曲线D4为Dsw随温度变化的曲线，曲线D5为Das随温度变化的曲线，曲线D6为Dsa随温度变化的曲线。

图4至图7分别是2，4-DCP浓度在大气、水、土壤、沉积物的分布规律。由于采用一维圣维南方程，污染物的迁移作用考虑了各个河段的流量、体积、水深和坡降、粗糙度的影响，因此这种波动算法的精确度比净流算法更高，其时空分布情况更加接近真实环境。同时多介质的分布图能清楚地表现出污染物的去向及浓度值，为突发事件后续的评估和治理提供技术支持。

本实施方式还在不同河段测试了污染物2，4-DCP浓度随时间变化的曲线图，参见图8，其中曲线S1至S6分别表示苏家屯至四方台断面、呼兰河至巴彦港断面、通河至达连河断面、牡丹江至宏克力断面、佳木斯上游至佳木斯断面以及江南屯至同江断面的污染物2，4-DCP浓度随时间变化的曲线。

Claims (5)

1.基于逸度原理的动态迁移水质分析方法，其特征在于它的过程如下：

一、确定待测水域的各个环境相，测量并获得待测水域的地理信息参数、各个环境相中每一个环境相的环境参数；确定目标污染物，并获得所述目标污染物的物理参数和化学参数；

二、根据步骤一所获得的所有参数计算并获得各个环境相的逸度容量；再由所得的各个环境相的逸度容量、步骤一所获得的所有参数，计算并获得各个环境相的反应动力学速率常数，进而获得各个环境相之间的迁移参数；

三、用水体流动的一维圣维南方程来描述目标污染物的平流作用，并以步骤一所获得的所有参数、步骤二所获得的各个环境相的逸度容量、迁移参数和反应动力学速率参数以及污染物源强、初始浓度、背景浓度和边界浓度为已知量，以各个环境相的逸度为未知量，以时间为微分量建立微分方程组，并确定需计算的时间跨度及每相邻两次计算的时间间隔，利用龙格库塔算法对微分方程组进行求解，即得各个环境相的逸度；计算各个环境相的逸度和该环境相的逸度容量的乘积，该乘积即为该环境相中目标污染物的浓度。

2.根据权利要求1所述的基于逸度原理的动态迁移水质分析方法，其特征在于步骤一所述的地理信息参数包括各个环境相的深度或高度、长度和宽度，所述的每一个环境相的环境参数包括该环境相的富氧系数、溶解性有机碳浓度、有机分数、固体密度、温度和风速，所述的物理参数和化学参数包括亨利常数、生物浓缩因子、有机碳分配系数和目标污染物在各个环境相的半衰期。

3.根据权利要求1或2所述的基于逸度原理的动态迁移水质分析方法，其特征在于

步骤一所述待测水域的各个环境相分别为气相、水相、土壤相和沉积物相；

步骤二所述的各个环境相的逸度容量分别为：

气相的逸度容量：Za＝1/(R*T)

水相的逸度容量：Zw＝1/KH

土壤相的逸度容量：Zso＝Zw*focs*pso*Koc

沉积物相的逸度容量：Zsed＝Zw*focsed*psed*Koc2

所述逸度容量的单位为mol/pa*m³，T为环境相的温度，KH为目标污染物的亨利常数，focs为土壤中有机碳分数，pso为土壤密度，Koc为土壤有机碳分配系数，Koc2为沉积物有机碳分配系数，psed为沉积物密度，focsed为沉积物中有机碳分数；

步骤二所述的各个环境相的反应动力学速率常数分别为：

气相的反应动力学速率常数：ka＝ln2/ta，

水相的反应动力学速率常数：kw＝ln2/tw

土壤相的反应动力学速率常数：kso＝ln2/tso

沉积物相的反应动力学速率常数：ksed＝ln2/tsed

其中，ta、tw、tso和tsed分别为气相、水相、土壤相和沉积物相中目标污染物的半衰期；

步骤二所述的各个环境相之间的迁移参数分别为：

水相到气相的迁移参数Dwa和气相到水相的迁移参数Daw近似相等，均为：

土壤相到气相的迁移参数Dsa和气相到土壤相的迁移参数Das近似相等，均为：

气相的平流流动速率Dadva：D_adva＝G_a*Z_a

气相的降解反应速率Dar：D_ar＝V_a*Z_a*k_a

沉积物相到水相的迁移参数Dsedw和水相到沉积物相的迁移参数Dwsed近似相等，均为：

土壤相到水相的迁移参数Dsw：D_sw＝A_so*Z_w*2*10^-4

水相的平流流动速率Dadvw：D_advw＝G_w*Z_w

水相的降解反应速率Dwr：D_wr＝V_w*Z_w*k_w

其中，Aw、Aso和Ased分别为水相、土壤相和沉积物相的面积，各环境相的面积等于该环境相的长度和宽度的乘积；Ga、Gw分别为气相、水相的平流输入速率；Va、Vw分别为气相、水相的体积。

4.根据权利要求3所述的基于逸度原理的动态迁移水质分析方法，其特征在于步骤三所述的以各个环境相的逸度为未知量，以时间为微分量建立的微分方程组分别为：

$\frac{{\mathrm{df}}_a}{\mathrm{dt}}=f_a^{\′}=F_a(t,f_a,f_w,f_{\mathrm{so}})$

$\frac{{\mathrm{df}}_w}{\mathrm{dt}}=f_w^{\′}=F_w(t,f_a,f_w,f_{\mathrm{so}},f_{\mathrm{sed}},E,c)$

$\frac{{\mathrm{df}}_{\mathrm{so}}}{\mathrm{dt}}=f_{\mathrm{so}}^{\′}=F_{\mathrm{so}}(t,f_a,f_{\mathrm{so}})$

$\frac{{\mathrm{df}}_{\mathrm{sed}}}{\mathrm{dt}}=f_{\mathrm{sed}}^{\′}=F_{\mathrm{sed}}(t,f_w,f_{\mathrm{sed}})$

其中，E为目标污染物源强且其单位为mol/h，c为水体背景浓度且其单位为mol/m³；fa、fw、fso和fsed分别为气相、水相、土壤相和沉积物相的逸度，它们均为未知量，F_a(t，f_a，f_w，f_so)为包含未知量fa、fw和fso以及时间变量t的函数，F_w(t，f_a，f_w，f_so，f_sed，E，c)为包含目标污染物源强变量E、水体背景浓度变量c、时间变量t以及未知量fa、fw、fso和fsed的函数，f_so(t，f_a，f_so)为包含未知量fa和fso以及时间变量t的函数，F_sed(t，f_w，f_sed)为包含未知量fw和fsed以及时间变量t的函数。

5.根据权利要求4所述的基于逸度原理的动态迁移水质分析方法，其特征在于微分方程组中的F_a(t，f_a，f_w，f_so)、F_w(t，f_a，f_w，f_so，f_sed，E，c)、F_so(t，f_a，f_so)和F_sed(t，f_w，f_sed)分别为：

F_a(t，f_a，f_w，f_so)＝[D_waf_w+D_saf_s-(D_aw+D_as+D_adva+D_ar)f_a]/(V_aZ_a)；

F_w(t，f_a，f_w，f_so，f_sed，E，c)

＝[E+Gc+D_awf_a+D_swf_s+D_sedwf_sed-(D_wa+D_wsed+D_advw+D_wr)f_w]/(V_wZ_w)；

F_so(t，f_a，f_so)＝[D_asf_a-(D_sa+D_sw)f_s]/(V_sZ_s)；

F_sed(t，f_w，f_sed)＝(D_wsedf_w-D_sedwf_sed)/(V_sedZ_sed)；

其中，Vso、Vsed分别为土壤相、沉积物相的体积。

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