CN109064048B - 基于废水处理流程分析的废水排放源快速排查方法与系统 - Google Patents
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Abstract
基于废水处理流程分析的废水排放源快速排查方法与系统，属于废水监测技术领域。包括以下步骤：(1)采集排放单位基础排放信息，对排放单位废水处理系统基于废水处理流程进行分析，建立数学模型，确定检测位置和检测指标；(2)在步骤(1)确定的检测位置，检测污染物浓度和废水处理设施工况参数；(3)根据步骤(2)的检测结果，计算污染物实测处理率和理论处理率；(4)比较步骤(3)确定的污染物实测处理率和理论处理率，判断污水处理流程是否存在异常，生成排查报告。排查系统包括便携式快速分析仪、手持式任务管理终端和云管理平台。本发明排查高效、通用性强、可行性高、结论可靠，违法排放单位难以规避，并可以形成长期监管。
Description
技术领域
本发明属于废水监测技术领域，涉及一种基于废水处理流程分析的废水排放源快速排查方法与系统。
背景技术
打击排污排放单位的违规排放行为是环境保护的重要环节。目前的监管方式以设立在线监测设备和进行突击检查相结合的方式展开。投入大量仪器设备也耗费大量人力资源，但是偷漏排现象仍然屡禁不止。多地多年的经验已经表明，仅仅对于排放口进行监察，简单判断排放口水质是否超标，存在许多漏洞，不法排放单位只需绕过申报的排放口，或在突击检查期间维持排口达标，即可逃脱法眼。
总结排放单位违规排放的原因，主要是技术和经济两方面。技术方面由于污水处理流程的复杂性，尤其是保持生物处理工艺段的有效性具有一定的难度，导致污水处理效果不理想；经济方面有些排放单位为了降低污水处理成本，使得污水处理设施没有按照设计要求正规运行，导致污水处理设施只是摆设，并没有发挥实际作用。
无论何种情况，都会在废水处理流程中有迹可循。已有专利(CN 102645916)提出可对排放单位废水处理中各处理设施的工况数据进行监测，为排污总量核定提供依据；又有专利(CN 105157756)提出综合生产设备和污水处理设备的工况数据以及污水集中池和排水口的环保数据，判断排放单位是否有偷排行为。以上两种系统都是对于目前末端监管方式的部分补充，但这些方法依赖于对排放单位废水处理设施进行大规模设备升级和排放单位监控系统的数字化改造，难以在现场排查发挥效果，且缺少立足于水处理流程诊断的分析方法。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是克服排放单位排水监管困难，提供一种采用便携检测设备的，具有通用性和高效性的，能够在监察行动现场发现排放单位污水处理流程上的舞弊行为，从而打击排放单位违规排放的排查方法与系统。
为实现上述目的，本发明提出以下技术方案：
基于废水处理流程分析的废水排放源快速排查方法，包括以下步骤：
(1)采集排放单位基础排放信息，对排放单位废水处理系统基于废水处理流程进行分析，建立数学模型，确定检测位置和检测指标；
(2)在步骤(1)确定的检测位置，检测污染物浓度和废水处理设施工况参数；
(3)根据步骤(2)的检测结果，计算污染物实测去除率和理论去除率；
(4)比较步骤(3)确定的污染物实测去除率和理论去除率，判断污水处理流程是否存在异常，生成排查报告。
在一些具体实施方案中，步骤(1)所述对排放单位废水处理系统基于废水处理流程进行分析，建立数学模型，是将排放单位废水处理系统按照“流水线——工艺段——反应点”进行三级分类建模：首先根据废水分类收集情况将处理流程分为多个“流水线”，每条流水线对应一种或一类废水从收集到排放或其排水与其他处理线混合的过程序列；进而将各流水线分为“工艺段”，每个工艺段对应一组具有某种特定污染物降解功能的处理过程；各工艺段最后分为执行简单功能的“反应点”，每个“反应点”对应单一水处理构筑物。
在对处理流程图进行数字建模的基础上，对各工艺段的进出水污染物浓度指标进行检测，检测指标根据排放单位产生的污染物或排放单位排污许可而定。对于关键水处理构筑物，可根据其工艺补充测量反应池的工况数据。
在一些具体实施方案中，还包括步骤(5)：
(5)将排放单位的检测结果和排查报告发送到云平台，通过历史比对和排放单位间的横向比对，对排放单位评级，建立绿色信用评分，实现长期考评和监控。在一次或多次集中的排查任务后，可根据不同排放单位的横向对比以及历史排查记录确定每个排放单位废水处理信用等级，维护排放单位绿色信用记录。
在一些具体实施方案中，步骤(1)所确定的检测位置，是各工艺段的进水口和出水口，以及关键水处理构筑物。
在一些具体实施方案中，步骤(2)所述的检测污染物浓度，采用以“紫外——可见全波长吸收光谱分析探头”为核心的快速便携监测仪表体系检测。该仪表可对化学需氧量、悬浮颗粒物、硝态氮等指标进行快速监测。综合配置铵离子选择电极探头(集成pH检测功能)、电导率探头、溶解氧探头、氧化还原电位探头、手持式光度计等，可覆盖大多数工业排放单位的废水污染指标监测和反应池工况监测。
在一些具体实施方案中，步骤(3)所述的计算污染物实测去除率和理论去除率，具体为：根据采集到所有工艺段的进水污染物浓度X0和出水浓度X1，计算该工艺段的污染物实测去除率RM＝(X0-X1)/X0；根据各废水处理设施的工况数据，确定各污染指标的理论去除率RT。各正常运行的工艺都有其固有的规律，且不同指标在同一工艺段中的去除率不同。根据各反应池的工况数据，确定各污染指标的理论去除率RT。比较某一工艺段的RM和RT确定该工艺段的运转是否正常(真实)。连列各处理“线”和各工艺“段”的不同污染指标的理论去除率和实测去除率，可确定该排放单位是否在处理工艺及排口处作假，进而判断排放单位废水处理设施正常运转的可靠度。
用于前述废水排放源快速排查方法的系统，包括便携式快速分析仪和手持式任务管理终端，便携式快速分析仪检测污染物浓度和废水处理设施工况参数，并将数据传输给手持式任务管理终端；手持式任务管理终端包括任务生成模块、辅助执行模块、数据采集模块、数据分析模块和报告导出模块，任务生成模块用于根据排放单位的废水处理流程图进行数字化建模，生成检测参数，进而形成排查方案；辅助执行模块用于和用户进行交互，将排查方案的内在逻辑转化为对用户手动操作的详细指导，保证排查逻辑的稳定执行；数据采集模块用于和便携快速分析仪的各检测设备进行交互，提供各分析仪的驱动、控制、采集、管理接口，将污染物浓度和废水处理设施工况参数采集到手持式任务管理终端；数据分析模块用于计算各实测去除率和理论去除率，连列形成去除率矩阵并对矩阵进行对比分析，获得本地分析结果；报告导出模块用于根据采集到的数据和分析结果生成排查报告。
在一些具体实施方案中，还包括云管理平台，云管理平台包括数据存储模块、横向评级模块和纵向建档模块；数据存储模块存储所有排查记录，横向评级模块用于对不同的受监管排放单位的排查数据进行横向对比分析，纵向建档模块用于对同一排放单位的长期排查数据进行对比分析；手持式任务管理终端还包括数据上传模块，用于将排查任务进行中的原始数据、分析过程数据及结果上传至云管理平台。每一次排查结果都将被发送到云平台进行存储和进一步处理。通过历史比对和排放单位间的横向比对，最终对排查排放单位评级，建立绿色信用评分，实现长期考评和监控。
在一些具体实施方案中，云管理平台还包括智能优化模块，对分析模型算法和参数进行优化。
在一些具体实施方案中，便携式快速分析仪以“紫外——可见全波长吸收光谱分析探头”为核心，配置集成pH检测功能的铵离子选择电极探头、电导率探头、溶解氧探头、氧化还原电位探头和手持式光度计。该仪表可对化学需氧量、悬浮颗粒物、硝态氮等指标进行快速监测，可覆盖大多数工业排放单位的废水污染指标监测和反应池工况监测。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本发明提供了在现有污染源管控基础条件下，基于废水处理流程诊断的快速排查监管方法，依据此方法和系统进行污染源排查，可在短时间内实现对于排放单位废水处理系统运转可靠性的判断，并形成长期监管。2、本发明由于关注了排放单位废水处理的整个过程，对排放单位面对突击监察的临时应付行为具有显著的打击效果，由于废水处理系统需要较长的启动时间，所以长期偷工减料、非正常运转的废水处理系统将无法通过临时兑水排放、临时供电加料等行为在本发明提供的监察方案中蒙混过关。3、本发明提供了覆盖完整流程而执行简单的排查任务构建和执行方案，并提出了具体的实施系统，保证了排查的高效性和可实施性。4、本发明具有较强的通用性，对于不同行业、不同的排放单位、不同的废水处理流程均具有统一的流程。
附图说明
图1是废水排放源快速排查方法流程图。
图2是废水处理流程结构分析模型。
图3是废水排放源快速排查方法执行系统图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
如图1，本发明是一种废水处理流程排查方法与系统，该排查方法的执行流程包括以下步骤：
步骤101：废水处理流程结构的数字化建模
收集排放单位排污许可信息和排放单位废水处理流程图。获取后，对排放单位废水处理流程图进行数字化建模，模型结构如图2废水处理流程结构分析模型。本发明提出的建模方法为：首先根据废水分类收集情况将废水处理流程200分为多个“流水线”201，每一条流水线对应一种或一类废水从收集到排放或与其排水与其他处理线混合的过程集合。例如，各排放单位的主要废水(包括生活、生产和冲洗废水等)会用综合废水收集池收集，并经多重处理后到排放口排放，定义处理综合废水的所有过程组成的流水线为流水线“主线”，其他如处理含铬废水、含镍废水等的处理线为流水线“支线”，一般“支线”中的特殊污染物处理达标后会汇入“主线”；通过对水处理工艺单元的理解，将各流水线分成数个完成某一种污染物降解功能的“工艺段”202，每一个工艺段由一个或多个功能紧密相关的反应池组成，例如pH调节池、絮凝池和沉淀池共同组成了絮凝沉淀这一功能，因而共同组成一个工艺段；各工艺段由最基本的各“反应池”203组成，即最小的可检测单元——水处理构筑物。
步骤102：实施检测的具体点位和指标
基于排放单位基础信息，生成排查方案，包含实施检测的点位和指标。根据步骤101对处理流程图进行数字化建模，本发明提出的检测点位为各条流水线的起点(废水收集池)和各工艺段的终点，由此获得各工艺段的进出水污染物浓度数据。本发明提出的各点位的检测指标的选取方法为“主线”各点位需检测排放单位排污许可或该类排放单位所有可能产生的污染指标，各“支线”检测其对应的处理指标。对于执行关键功能的水处理构筑物可检测其污染物之外的水质指标即工况参数，备选的工况指标包含pH、溶解氧、氧化还原电位、电导率等。
步骤103：确定实测去除率和理论去除率
根据测得的工艺段进出水污染物浓度计算污染物去除率。设污染物P在某工艺段S进水时浓度为X0，出水时浓度为X1，则工艺段S对污染物P的实测去除率为：
根据工艺段S中关键反应池的工况参数，以及该工艺段对此种污染物去除的经验值，确定工艺段S对污染物P的理论去除率RT。
步骤104：比较各工艺段的实测去除率和理论去除率
对每一流水线，连列该流水线上不同工艺段和对各种污染物的实测去除率，可得到实测去除率二维矩阵，该矩阵记录了该流水线上各污染物的降解过程。同样可获得理论去除率二维矩阵。比较这两个矩阵的相似程度，即可评价该废水处理流水线的可靠程度。
步骤105：云平台横向和纵向比较
将各次排查得到的去除率矩阵和最终评价上传云平台，通过多排放单位数据和历史数据的累积，横向可通过各排放单位的废水处理流程有效运行的可靠程度为排放单位评级，纵向可为排放单位建立绿色信用档案，长期监管。同时，云平台融合大量排查数据，可通过机器学习优化矩阵分析方法，并对行业或地区的废水排放情况作出评价。
如图3，本发明还包含一种保障本方法高效实施的软、硬件系统架构。该系统由便携快速分析仪310、手持式任务管理终端320和云管理平台330三大部分组成。检测数据及其分析整合结果通过便携快速分析仪310获取，在手持式任务管理终端320中采集、管理、分析、导出和上传，最后到云管理平台进行永久存储、横向纵向评估管理以及优化反馈。
便携快速分析仪310包含针对排放单位废水处理现场检测的各种便携式快速分析探头和手持光度计。其核心为紫外-可见吸收光谱分析探头311，用于进行COD、总悬浮颗粒物和硝态氮的检测；氨氮分析探头312内置铵离子选择性电极和pH电极，用于氨氮和pH检测；手持式光度计316配置多种重金属的快速分析试剂包，用于进行重金属检测；电导率分析探头313、溶解氧分析探头314、ORP分析探头315为工况检测探头，用于对部分关键反应池内的反应条件参数进行检测。
手持式任务管理终端320是本发明所提出的排查方法的执行中枢。其中，任务生成模块321用于根据排放单位的废水处理流程图进行数字化建模，根据排放单位排污许可或其他排放资料生成检测参数，进而形成完整的排查方案；辅助执行模块322用于和用户进行交互，将排查方案的内在逻辑转化为对用户手动操作的详细指导，保证排查逻辑的稳定执行；数据采集模块323用于和便携快速分析仪310的各检测设备进行交互，提供各分析仪的驱动、控制、采集、管理接口，将污染物浓度指标和反应池工况指标采集到手持式任务管理终端320；数据分析模块324用于计算各实测去除率和理论去除率，连列形成去除率矩阵并对矩阵进行对比分析，获得本地分析结果；报告导出模块325用于根据采集到的数据和分析结果生成排查报告，并现场打印，实现现场记录确认存档；上传模块326用于将排查任务进行中的原始数据、分析过程数据及结果上传至云管理平台330。
云管理平台330是对所有排查结果进行统一记录和分析管理平台。其中，数据存储模块331存储所有排查记录，并通过数据库的合理设计，使这些历史排查记录和排放单位、行业、区域等重要信息相关联；横向评级模块332用于对不同的受监管排放单位的排查数据进行横向对比分析，根据各排放单位废水处理流程的优劣程度进行评价分级，为分类差异化管理提供依据；纵向建档模块333用于对同一排放单位的长期排查数据进行对比分析，建立排放单位废水处理可靠度档案，实现长期监管；智能优化模块334在收集大量排查任务的基础上，借助人工修正、机器学习等方式对分析模型算法和参数进行优化，使其逐步贴近管理需求，提升管理精确化程度。
下面是一具体实施例：采用本发明方法和系统对某电镀企业废水处理实施快速排查。
在一次排查任务中，对某电镀企业的废水处理和排放系统进行排查，通过本发明步骤101提供的方法，根据该企业的废水处理流程图，对其结构进行数字化建模得到如下表格：
以上表中综合处理线1为例，根据本发明步骤102提供的点位和指标选择办法，确定检测点位为该处理线的起点和该线各工艺段的终点，即：综合池111、回调池114、中间池123、排放口133；确定检测的污染指标为COD、氨氮、总悬浮物，并附加检测中和混凝池112的pH、接触氧化池122的溶解氧作为工况参数。获得如下表格：
| 浓度(mg/L) | 综合池111 | 回调池114 | 中间池123 | 排放口133 |
| COD | 410 | 297 | 94 | 20 |
| 氨氮 | 116 | 73 | 16 | 2 |
| 总悬浮物 | 8 | 6 | 5 | 1 |
测得的工况数据为：中和混凝池112的pH为7.2，接触氧化池122的溶解氧为10mg/L。
按照步骤103计算各污染物的实测去除率，按照步骤104连列成为综合处理线1的实测去除率矩阵，如下表：
| 实测去除率(％) | 混凝沉淀段 | 生化降解段 | 深度处理段 |
| COD | 27 | 68 | 79 |
| 氨氮 | 37 | 78 | 87 |
| 总悬浮物 | 25 | 17 | 80 |
根据电镀废水处理的一般规律，以及实测的工况数据，可列出理论去除率矩阵如下表：
对比可发现，该企业废水处理流程中的混凝沉淀段发挥的功能较低，而深度处理段的处理负荷很高。在废水处理设施中，深度处理尤其是超滤、反渗透是一个对材料消耗极大、运行费用极高的流程，此处有较高的去除负荷是不合理的运行方式。这说明该企业极有可能为了现场应付检查，提高了深度处理部分的运行功率，达到快速提高出水水质的目的。
本发明的排查系统作出这一判断后，按照步骤105将此情况上传云平台，建议降低该企业的绿色信用评级，对其进行更加严密的监管甚至更具隐蔽性的突击检查。
上述各实施例仅用于说明本发明，其中各部件的结构、连接方式和制作工艺等都是可以有所变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。
Claims (8)
1.基于废水处理流程分析的废水排放源快速排查方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)采集排放单位基础排放信息，对排放单位废水处理系统基于废水处理流程进行分析，建立数学模型，确定检测位置和检测指标；所述对排放单位废水处理系统基于废水处理流程进行分析，建立数学模型，是将排放单位废水处理系统按照“流水线——工艺段——反应点”进行三级分类建模：首先根据废水分类收集情况将处理流程分为多个“流水线”，每条流水线对应一种或一类废水从收集到排放或与其排水与其他处理线混合的过程序列；进而将各流水线分为“工艺段”，每个工艺段对应一组具有某种特定污染物降解功能的处理过程；各工艺段最后分为执行简单功能的“反应点”，每个“反应点”对应单一水处理构筑物；
(2)在步骤(1)确定的检测位置，检测污染物浓度和废水处理设施工况参数；
(3)根据步骤(2)的检测结果，计算污染物实测去除率和理论去除率，具体为：根据采集到所有工艺段的进水污染物浓度X0和出水浓度X1，计算该工艺段的污染物实测去除率RM＝(X0-X1)/X0；根据各废水处理设施的工况数据，确定各污染指标的理论去除率RT；
(4)比较步骤(3)确定的污染物实测去除率和理论去除率，判断污水处理流程是否存在异常，生成排查报告。
2.根据权利要求1所述的废水排放源快速排查方法，其特征在于，还包括步骤(5)：
(5)将排放单位的检测结果和排查报告发送到云平台，通过历史比对和排放单位间的横向比对，对排放单位评级，建立绿色信用评分，实现长期考评和监控。
3.根据权利要求1所述的废水排放源快速排查方法，其特征在于，步骤(1)所确定的检测位置，是各工艺段的进水口和出水口，以及关键水处理构筑物。
4.根据权利要求1所述的废水排放源快速排查方法，其特征在于，步骤(2)所述的检测污染物浓度，采用以“紫外——可见全波长吸收光谱分析探头”为核心的快速便携监测仪表体系检测。
5.用于权利要求1所述的废水排放源快速排查方法的系统，其特征在于，包括便携式快速分析仪和手持式任务管理终端，便携式快速分析仪检测污染物浓度和废水处理设施工况参数，并将数据传输给手持式任务管理终端；手持式任务管理终端包括任务生成模块、辅助执行模块、数据采集模块、数据分析模块和报告导出模块，任务生成模块用于根据排放单位的废水处理流程图进行数字化建模，生成检测参数，进而形成排查方案；辅助执行模块用于和用户进行交互，将排查方案的内在逻辑转化为对用户手动操作的详细指导，保证排查逻辑的稳定执行；数据采集模块用于和便携快速分析仪的各检测设备进行交互，提供各分析仪的驱动、控制、采集、管理接口，将污染物浓度和废水处理设施工况参数采集到手持式任务管理终端；数据分析模块用于计算各实测去除率和理论去除率，连列形成去除率矩阵并对矩阵进行对比分析，获得本地分析结果；报告导出模块用于根据采集到的数据和分析结果生成排查报告。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，还包括云管理平台，云管理平台包括数据存储模块、横向评级模块和纵向建档模块；数据存储模块存储所有排查记录，横向评级模块用于对不同的受监管排放单位的排查数据进行横向对比分析，纵向建档模块用于对同一排放单位的长期排查数据进行对比分析；手持式任务管理终端还包括数据上传模块，用于将排查任务进行中的原始数据、分析过程数据及结果上传至云管理平台。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，云管理平台还包括智能优化模块，对分析模型算法和参数进行优化。
8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，便携式快速分析仪以“紫外——可见全波长吸收光谱分析探头”为核心，配置集成pH检测功能的铵离子选择电极探头、电导率探头、溶解氧探头、氧化还原电位探头和手持式光度计。
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102645916A (zh) * | 2012-03-29 | 2012-08-22 | 中科宇图天下科技有限公司 | 工业污染全过程协同监测系统及应用该系统的监测方法 |
| CN102661923A (zh) * | 2012-05-03 | 2012-09-12 | 四川碧朗科技有限公司 | 一种复合型水质多参数在线自动监测仪 |
| CN104978475A (zh) * | 2014-04-10 | 2015-10-14 | 鞍钢股份有限公司 | 一种钢铁联合企业废水排放源解析方法 |
| CN105157756A (zh) * | 2015-09-23 | 2015-12-16 | 北京智芯微电子科技有限公司 | 一种污染源防偷排控制方法及装置 |
| CN106054796A (zh) * | 2016-07-29 | 2016-10-26 | 湖南永清水务有限公司 | 一种基于云端的污水处理厂监控系统及方法 |
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Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102645916A (zh) * | 2012-03-29 | 2012-08-22 | 中科宇图天下科技有限公司 | 工业污染全过程协同监测系统及应用该系统的监测方法 |
| CN102661923A (zh) * | 2012-05-03 | 2012-09-12 | 四川碧朗科技有限公司 | 一种复合型水质多参数在线自动监测仪 |
| CN104978475A (zh) * | 2014-04-10 | 2015-10-14 | 鞍钢股份有限公司 | 一种钢铁联合企业废水排放源解析方法 |
| CN105157756A (zh) * | 2015-09-23 | 2015-12-16 | 北京智芯微电子科技有限公司 | 一种污染源防偷排控制方法及装置 |
| CN106054796A (zh) * | 2016-07-29 | 2016-10-26 | 湖南永清水务有限公司 | 一种基于云端的污水处理厂监控系统及方法 |
| CN106227147A (zh) * | 2016-08-31 | 2016-12-14 | 马占久 | 污水处理厂控制系统 |
| CN107766429A (zh) * | 2017-09-18 | 2018-03-06 | 广东奥博信息产业股份有限公司 | 一种环保大数据自适应精准分类处理方法及系统 |
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Denomination of invention: A method and system for rapid investigation of wastewater discharge sources based on wastewater treatment process analysis Effective date of registration: 20201221 Granted publication date: 20200925 Pledgee: Beijing ustron Tongsheng financing Company limited by guarantee Pledgor: SHIDAI HUARUI (BEIJING) ENVIRONMENTAL TECHNOLOGY Co.,Ltd. Registration number: Y2020990001472 |