CN112989650A - 一种基于污染带面积约束的排污口允许排放量确定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于污染带面积约束的排污口允许排放量确定方法，包括：针对排污口所在的不规则宽浅型水域建立平面二维水质模型；利用二维水质模型模拟获得响应系数的时空分布，对每一空间网格点的响应系数取最大值，获得稳定的响应系数场；利用叠加原理得到浓度场分布；利用浓度场数据得到水质浓度超过水质标准的污染带面积，构造排污量与污染带面积之间的函数关系；输入污染带控制面积，将允许排污量的计算转化为泛函极小值问题；得到排污口的允许排放量。本发明克服了传统方法主观性和人为干预较强的缺点，为准确快速确定排污口允许排放量提供关键技术支撑，特别适用于平原河网地区广泛存在的大江大河、浅水湖泊、近海等宽浅型水域。
Description
技术领域
本发明属于水环境规划与管理技术领域，涉及宽浅型水域排污许可证管理技术，具体涉及一种基于污染带面积约束的排污口允许排放量确定方法。
背景技术
目前排污许可证制度在实际操作中仍存在不足，有的地方取得了良好效果，有的地方处于“名存实亡”的境地，一是发放许可证的数字与实际排污企业数差别太大，二是有的市县根本没有真正落实过这项制度，究其原因主要在与排污许可限值的计算不够科学。目前对排污口允许排放量的核算方法主要有两类：一种是根据某河段或区域污染物入河总量满足功能区容量总量控制要求来确定，这种核算方法只能满足水域总体水质达标要求，难以保证控制断面水质达标；另一种是根据水质控制断面达标来计算污染源允许排放量，如专利“基于水质达标的污染源排污许可限值确定方法”(申请号 201610565582.7，2019年3月12日授权)，提出了一种基于水质达标的污染源排污许可限值确定方法，但这种确定方法只适用于具有一维特征的中小型河流，对于断面浓度差异较大的宽浅型水域难以使用，同时，当控制断面距离排污口较远时，这种方法确定允许排放量偏大，排污口下游至水质控制断面间超标范围较大。
在平原地区的大江大河、湖泊或近海等水域，水平尺度远远大于垂向尺度，表现为宽浅型水域。当污水排入宽浅型河流后，受环境水体的紊动扩散及输移影响，将在排放口邻近水域形成高浓度区(或高温度区)，这一区域至称为污染带。污染带能够反映污水排放对环境水体的影响范围。对于宽浅型的大江大河或浅水湖泊的污染源控制问题，由于污染物往往很难达到横向均匀混合，对污染源的约束不适合采用断面达标控制，污染带往往呈现不规则形状，污染带的面积适合作为其控制条件。所以需要一个新的技术方案来解决这些问题。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种基于污染带面积约束的排污口允许排放量确定方法，该方法适用于平原河网地区大江大河、浅水湖泊及近海等宽浅型水域的排污口管理，以支撑该区域的排污许可证管理和污染物总量控制实施。
技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种基于污染带面积约束的排污口允许排放量确定方法，包括如下步骤：
S1：针对排污口所在的不规则宽浅型水域建立平面二维水质模型，模型采用有限体积法离散求解；
S2：在90％保证率的设计枯水水文条件下，输入单位污染源强1g/s，利用二维水质模型模拟获得响应系数的时空分布，对每一空间网格点的响应系数取最大值，获得稳定的响应系数场；
S3：根据浓度监测本底值、污染源强和响应系数场，利用叠加原理得到浓度场分布；
S4：利用浓度场数据得到水质浓度超过水质标准的污染带面积，构造排污量与污染带面积之间的函数关系S(x)；
S5：输入污染带控制面积S*，将允许排污量的计算转化为泛函极小值问题
S6：利用最优化算法得到取极小值时的污染物排放量，即为该排污口的允许排放量。
进一步地，所述步骤S1中平面二维水质模型为非结构网格模型，中心区域采用四边形网格，边界处采用三角形网格，以拟合复杂不规则边界，方程采用有限体积法离散，采用Godunov型通量差分裂(FDS)格式近似求解局部一维黎曼问题计算法向通量。
进一步地，由于二维水质模型的控制方程为一线性方程，因此其解满足迭加原理。设区域内污染源有n个，所述步骤S3中获取浓度场分布采用的浓度C(x,y,t)可以表示为如下的统一形式：：
式中：Ch为本底浓度，即当污染源排放量均为0时的水质浓度；wi为第i个污染源的源强；ai为第i个污染源对该点的水质响应系数或贡献度系数，即该污染源排放量为单位源强时所诱导的浓度数据，可通过S2计算得到。
进一步地，所述步骤S4具体为：
A1：将浓度散点数据(xi,yi,Ci)，采用Delaunay三角剖分方法连成三角网，并存储三角网数据；
A2：对每个三角形顶点处的浓度数据与水质标准Cs进行比较判断，用于计算污染带的面积；
A3：依据三角网存储结构循环完所有的三角形，总面积即为污染带的面积。
进一步地，所述步骤A2中共有以下四种情况：
情况1：三个顶点的浓度值均小于Cs，则表明该三角形不在污染带范围内，不计算该三角形的面积；
情况2：三个顶点的浓度值均大于Cs，则表明该三角形在污染带范围内，计算该三角形的面积，计入污染带面积中去；
情况3：三个顶点的浓度值有两个大于Cs，一个小于Cs，则表明该三角形与等值线相交，梯形部分在污染带范围内，利用插值法计算交点坐标，公式如下；若三角形一边的两端点为P1(x1，y1，z1)，P2(x2，y2，z2)则通过下面的线性内插得到交点的平面坐标(x，y)，计算不规则四边形面积(大三角形面积减去小三角形面积)，计入污染带面积，
情况4：三个顶点的浓度值有两个小于Cs，一个大于Cs，则表明该三角形与等值线相交，插值得到交点坐标，计算小三角形的面积，计入污染带面积。
进一步地，所述步骤S3中将浓度散点数据(xi,yi,Ci)采用Delaunay三角剖分方法连成三角网。通常情况下水质模型的计算结果是浓度散点数据(xi,yi,Ci)，类似于地理信息系统中的数字高程模型(DEM)。对于给定的初始点集P，有多种三角网剖分方式， Delaunay三角网有以下特性：Delaunay三角网是唯一的；三角网的外边界构成了点集P 的凸多边形“外壳”；没有任何点在三角形的外接圆内部，反之，如果一个三角网满足此条件，那么它就是Delaunay三角网；如果将三角网中的每个三角形的最小角进行升序排列，则Delaunay三角网的排列得到的数值最大，从这个意义上讲，Delaunay三角网是“最接近于规则化”的三角网。
Delaunay三角形产生准则的最简明的形式是：任何一个Delaunay三角形的外接圆的内部不能包含其它任何点。这里引用最大化最小角原则：每两个相邻的三角形构成的凸四边形的对角线，在相互交换后，六个内角的最小角不再增大。这里引用一个局部优化过程LOP(Local Optimization Procedure)方法。先求出包含新插入点p的外接圆的三角形，这种三角形称为影响三角形(Influence Triangulation)。删除影响三角形的公共边，将p与全部影响三角形的顶点连接，完成p点在原Delaunay三角形中的插入。
进一步地，所述步骤A1中生成的不规则三角网采用拓扑结构存储方式，对每个三角形记录其顶点和相邻的三角形信息，每个节点包括三个坐标值的字段，分别存储X， X，Z坐标。这种拓扑网络结构的特点是对于给定一个三角形查询其三个顶点高程和相邻三角形所用的时间是定长的，在沿直线计算等值线时具有较高的效率。
进一步地，所述步骤S6中一维最优化算法为通过黄金分割搜索法求解。黄金分割搜索是一种通过不断缩小单峰函数的最值的已知范围，从而找到最值的方法。它的名称源于这个算法保持了间距具有黄金分割特性的三个点。该方法仅需要计算函数值,适用范围广，使用方便。
本发明采用污染带面积来控制污染源的排放量，全部过程均可由计算机编程完成，只需要调用1次水质正演模型，人工干预少，提高了计算精度和计算效率，克服了传统方法主观性和人为干预较强的缺点，为准确快速确定排污口允许排放量提供关键技术支撑，特别适用于平原河网地区广泛存在的大江大河、浅水湖泊、近海等宽浅型水域，适用范围较广。
有益效果：本发明与现有技术相比，具备如下优点：
(1)基于污染带面积约束计算，可以有效控制污染源排放的环境影响范围，解决了不规则宽浅型水域污染源允许排放量计算的难题；
(2)引入响应系数，只需要运行一次水质模型，当正演模型比较复杂时，极大地减少了计算工作量，提高了计算效率；
(3)提出了利用浓度场数据直接获得污染带面积的算法，直接建立排污量x与混合区面积S之间的函数关系S(x)，将污染源控制反问题转化为泛函极小值问题
通过优化法求解自动捕捉允许排放量值，全部过程均可由计算机完成，人工干预少，提高了计算精度；
(4)针对不规则宽浅型水域的特点，采用非结构网格二维水量水质模型，能很好贴合不规则边界，保证水质正演模型精度。
附图说明
图1为本发明方法的流程图；
图2为三角网的存储方式示意图；
图3为传统方法的流程图；
图4实施例中圆形水域等深线图。
图5为实施例中圆形湖泊无结构网格布置示意图；
图6为实施例中圆形湖泊流场分布图；
图7为实施例中根据网格中心散点生成的不规则三角网(TIN)示意图；
图8为实施例中网格(实线)与不规则三角网(虚线)之间的关系图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明。
本发明提供一种基于污染带面积约束的排污口允许排放量确定方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
S1：针对排污口所在的不规则宽浅型水域建立平面二维水质模型，模型采用有限体积法离散求解。
平面二维水质模型为非结构网格模型，中心区域采用四边形网格，边界处采用三角形网格，以拟合复杂不规则边界，方程采用有限体积法离散，采用Godunov型通量差分裂(FDS)格式近似求解局部一维黎曼问题计算法向通量。
由于二维水质模型的控制方程为一线性方程，因此其解满足迭加原理。设区域内污染源有n个，所述步骤S3中获取浓度场分布采用的浓度C(x,y,t)可以表示为如下的统一形式：
式中：Ch为本底浓度，即当污染源排放量均为0时的水质浓度；wi为第i个污染源的源强；ai为第i个污染源对该点的水质响应系数或贡献度系数，即该污染源排放量为单位源强时所诱导的浓度数据，可通过步骤S2计算得到。
S2：在90％保证率的设计枯水水文条件下，输入单位污染源强1g/s，利用二维水质模型模拟获得响应系数的时空分布，对每一空间网格点的响应系数取最大值，获得稳定的响应系数场。
S3：根据浓度监测本底值、污染源强和响应系数场，利用叠加原理得到浓度场分布。
本步骤中将浓度散点数据(xi,yi,Ci)采用Delaunay三角剖分方法连成三角网。通常情况下水质模型的计算结果是浓度散点数据(xi,yi,Ci)，类似于地理信息系统中的数字高程模型(DEM)。对于给定的初始点集P，有多种三角网剖分方式，Delaunay三角网有以下特性：Delaunay三角网是唯一的；三角网的外边界构成了点集P的凸多边形“外壳”；没有任何点在三角形的外接圆内部，反之，如果一个三角网满足此条件，那么它就是 Delaunay三角网；如果将三角网中的每个三角形的最小角进行升序排列，则Delaunay 三角网的排列得到的数值最大，从这个意义上讲，Delaunay三角网是“最接近于规则化”的三角网。
Delaunay三角形产生准则的最简明的形式是：任何一个Delaunay三角形的外接圆的内部不能包含其它任何点。这里引用最大化最小角原则：每两个相邻的三角形构成的凸四边形的对角线，在相互交换后，六个内角的最小角不再增大。这里引用一个局部优化过程LOP(Local Optimization Procedure)方法。先求出包含新插入点p的外接圆的三角形，这种三角形称为影响三角形(Influence Triangulation)。删除影响三角形的公共边，将p与全部影响三角形的顶点连接，完成p点在原Delaunay三角形中的插入。
S4：利用浓度场数据得到水质浓度超过水质标准的污染带面积，构造排污量与污染带面积之间的函数关系S(x)。
步骤S4具体为：
A1：将浓度散点数据(xi,yi,Ci)，采用Delaunay三角剖分方法连成三角网，并存储三角网数据；
A2：对每个三角形顶点处的浓度数据与水质标准Cs进行比较判断，用于计算污染带的面积；
A3：依据三角网存储结构循环完所有的三角形，总面积即为污染带的面积。
参照图2，步骤A1中生成的不规则三角网采用拓扑结构存储方式，对每个三角形记录其顶点和相邻的三角形信息，每个节点包括三个坐标值的字段，分别存储X，X， Z坐标。这种拓扑网络结构的特点是对于给定一个三角形查询其三个顶点高程和相邻三角形所用的时间是定长的，在沿直线计算等值线时具有较高的效率。
步骤A2中共有以下四种情况：
情况1：三个顶点的浓度值均小于Cs，则表明该三角形不在污染带范围内，不计算该三角形的面积；
情况2：三个顶点的浓度值均大于Cs，则表明该三角形在污染带范围内，计算该三角形的面积，计入污染带面积中去；
情况3：三个顶点的浓度值有两个大于Cs，一个小于Cs，则表明该三角形与等值线相交，梯形部分在污染带范围内，利用插值法计算交点坐标，公式如下；若三角形一边的两端点为P1(x1，y1，z1)，P2(x2，y2，z2)则通过下面的线性内插得到交点的平面坐标(x，y)，计算不规则四边形面积(大三角形面积减去小三角形面积)，计入污染带面积，
情况4：三个顶点的浓度值有两个小于Cs，一个大于Cs，则表明该三角形与等值线相交，插值得到交点坐标，计算小三角形的面积，计入污染带面积。
S5：输入污染带控制面积S*，将允许排污量的计算转化为泛函极小值问题
S6：利用一维最优化算法得到取极小值时的污染物排放量，即为该排污口的允许排放量。
一维最优化算法为通过黄金分割搜索法求解。黄金分割搜索是一种通过不断缩小单峰函数的最值的已知范围，从而找到最值的方法。它的名称源于这个算法保持了间距具有黄金分割特性的三个点。该方法仅需要计算函数值,适用范围广，使用方便。
为了验证本发明方法的效果，本实施例中将上述本发明方法和传统方法进行对比，具体的过程如下：
目前对于污染源允许排放量的计算主要依据水质断面达标，鲜有依据污染带面积控制的确定方法。在工程实践偶尔也有根据污染带面积计算允许排污量，参照图3，传统方法的步骤如下：
(1)假设污染物某排污量，利用水质模型计算出浓度场分布；
(2)根据浓度分布，导入surf等软件划出等值线的范围，统计该排污量下的污染带面积；
(3)改变排污量，重复计算n次，得到相应的污染带面积；
(4)根据n次排污量与混合区面积的对应关系建立污染带面积与排污量之间的响应关系曲线；
通过插值法由污染带的面积约束要求反推相应的污染物排放量。
可见，传统计算方法存在以下缺点：需要多次调用水质正演模型，计算量较大；污染源强的选取、画等值线、拟合响应曲线等过程受人为主观控制，易带来较大误差；插值法得到的排污控制量不一定是极值。
本实施例中将本发明方法应用于某圆形浅水湖泊，该圆形浅水湖泊半径R0为193.2 米，静止时水深相对于圆心呈递增趋势，水深用下式表示：
式中：hs表示该点的表面水深，rb是该点相对于圆心的距离，R0为圆盘的半径。其等深线见图4。本底浓度为0.0mg/l，水质标准为1.0mg/l，要求其形成的污染带面积不得超过0.01km2，计算该污染源的允许排污量。
设计水文条件为：初始水流静止，施加一逐渐恒定的NE方向的风应力τw，在1000s内从0渐变到τss＝0.02N/m2。变化过程如下：
τw＝τss,t≥Tr
式中t为时间，Tr为风应力变化时间过程，本实施例中设为1000s。
本实施例中采用无结构网格布置，具体如图5所示，共5733个网格，构建非结构网格二维水流水质模型。
本实施例中根据单位排放负荷利用水质正演模型计算其响应系数场分布a(x,y)，具体见图6。计算网格与TIN之间的关系，具体见图7。图8为网格(实线)与不规则三角网(虚线)之间的关系图。
最终利用本发明所提出的方法，在污染带最大面积S*＝0.01km2约束下排污口的允许排放量为1.8983g/s。
为了验证基于本发明提出的污染带面积计算方法的正确性，当排污量为1g/s，利用本发明方法计算得到的污染带面积为6939m2，利用CAD统计的污染带面积为7304m2，相差约5％，因此验证了本发明算法的可行性。
Claims (7)
1.一种基于污染带面积约束的排污口允许排放量确定方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：针对排污口所在的水域建立平面二维水质模型；
S2：在设计枯水水文条件下，输入单位污染源强，利用二维水质模型模拟获得响应系数的时空分布，对每一空间网格点的响应系数取最大值，获得响应系数场；
S3：根据浓度监测本底值、污染源强和响应系数场，利用叠加原理得到浓度场分布；
S4：利用浓度场数据得到水质浓度超过水质标准的污染带面积，构造排污量与污染带面积之间的函数关系S(x)；
S5：输入污染带控制面积S*，将允许排污量的计算转化为泛函极小值问题
S6：利用最优化算法得到取极小值时的污染物排放量，即为该排污口的允许排放量。
2.根据权利要求1所述的一种基于污染带面积约束的排污口允许排放量确定方法，其特征在于，所述步骤S1中平面二维水质模型为非结构网格模型，中心区域采用四边形网格，边界处采用三角形网格，以拟合复杂不规则边界，方程采用有限体积法离散，采用Godunov型通量差分裂格式近似求解局部一维黎曼问题计算法向通量。
3.根据权利要求1所述的一种基于污染带面积约束的排污口允许排放量确定方法，其特征在于：所述步骤S3中获取浓度场分布采用的浓度公式为：
式中：Ch为本底浓度，即当污染源排放量均为0时的水质浓度；wi为第i个污染源的源强；ai为第i个污染源对该点的水质响应系数或贡献度系数，即该污染源排放量为单位源强时所诱导的浓度数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于污染带面积约束的排污口允许排放量确定方法，其特征在于：所述步骤S4具体为：
A1：将浓度散点数据(xi,yi,Ci)，采用Delaunay三角剖分方法连成三角网，并存储三角网数据；
A2：对每个三角形顶点处的浓度数据与水质标准Cs进行比较判断，用于计算污染带的面积；
A3：依据三角网存储结构循环完所有的三角形，总面积即为污染带的面积。
5.根据权利要求4所述的一种基于污染带面积约束的排污口允许排放量确定方法，其特征在于：所述步骤A2中共有以下四种情况：
情况1：三个顶点的浓度值均小于Cs，则表明该三角形不在污染带范围内，不计算该三角形的面积；
情况2：三个顶点的浓度值均大于Cs，则表明该三角形在污染带范围内，计算该三角形的面积，计入污染带面积中去；
情况3：三个顶点的浓度值有两个大于Cs，一个小于Cs，则表明该三角形与等值线相交，梯形部分在污染带范围内，利用插值法计算交点坐标，公式如下；若三角形一边的两端点为P1(x1，y1，z1)，P2(x2，y2，z2)则通过下面的线性内插得到交点的平面坐标(x，y)，计算不规则四边形面积，计入污染带面积，
情况4：三个顶点的浓度值有两个小于Cs，一个大于Cs，则表明该三角形与等值线相交，插值得到交点坐标，计算小三角形的面积，计入污染带面积。
6.根据权利要求4所述的一种基于污染带面积约束的排污口允许排放量确定方法，其特征在于：所述步骤A1中生成的不规则三角网采用拓扑结构存储方式，对每个三角形记录其顶点和相邻的三角形信息，每个节点包括三个坐标值的字段，分别存储X，X，Z坐标。
7.根据权利要求1所述的一种基于污染带面积约束的排污口允许排放量确定方法，其特征在于：所述步骤S6中最优化算法为通过黄金分割搜索法求解。
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