CN114594055B - 一种基于光谱的雨水管道混接点位非开挖诊断方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于光谱的雨水管道混接点位非开挖诊断方法,属于市政排水管网工程领域,公开了雨水管道混接点位的诊断方法。该方法包括以下步骤:对待测水样进行过滤预处理,去除污水中悬浮性颗粒物;对待测水样的溶解性有机物进行光谱测定;对待测水样的溶解性有机物进行荧光光谱数据预处理;对不同点位的溶解性有机物光谱进行定量处理并比较,诊断雨水管道混接点位。本发明通过有机物的三维荧光光谱、紫外‑可见吸收光谱等对排水管道中有机物特性进行多维刻画,准确区分排水管网中雨水径流和不同类别污水,精确诊断雨污混接点位,对分流制城市排水系统改造和城市污水处理厂提质增效有重要意义。

Description

一种基于光谱的雨水管道混接点位非开挖诊断方法
技术领域
本发明属于市政排水管网工程领域,尤其涉及一种基于光谱的雨水管道混接点位非开挖诊断方法。
背景技术
当前,水环境治理要在实现消劣(消除劣Ⅴ类)保优的基础上,进一步实现“有河有水、有鱼有草,人水和谐”的水生态环境保护更高目标;但是,长江流域生态形势依然严峻,城镇河湖水质较差、管网混接错接问题严重。欧美国家高度重视“先地下、后地上”的环境基础设施先行原则,相关问题并不突出。因此,基于国际可借鉴先例和技术不多的现状,为解决制约长江流域城市水环境持续改善的“卡脖子”问题,只能通过自主研发相关技术,并正成为当前科技攻关热点。
美国国家环境环保局2004年更新完善的《雨水管网混接调查技术指南》中指出,目前常常借助闭路电视和声纳成像等技术开展管网问题检测,检测条件苛刻,需降水排空、清淤疏通等前期准备工作,成本高、效率低,并且不能检测混接和错接问题。同济大学徐祖信教授等基于化学质量平衡方程、水质特征因子和蒙特卡洛理论,建立了雨污混接诊断的源解析方法。唐建国等编制的《城镇排水管道混接调查及治理技术规程》(T/CECS 758-2020),对指导我国城市排水管网问题调查发挥了较大作用。排水管网混错接及破损问题精准检测已成为我国及发展中国家城市水环境治理“卡脖子”的技术问题,亟需进一步研发排水管网简便高效、非开挖、不断水的检测技术,推进相关产业和专业化机构发展,对我国乃至发展中国家城市水环境治理具有重大意义。
长江流域降水充沛、强降雨频现、地下水位高,导致管网多源入流入渗、雨污水溢流过程复杂多变、且在不同区段交错共存。常规人工巡检、CCTV视频检测等技术方法需要断水、清淤操作,难以实施。研发基于特征污染识别、有机物多维特征分析表征不同排放来源的水质指纹图谱分析方法,建立水质图谱数据库;研发基于检查井有限点位监测数据的破损和混错接溯源反演定位技术,开发融合时空动态数据信息和在线模型状态行为预测与反馈调整的排水管网智慧管控技术;开发正常运行工况下破损管道的带水检测装备,突破排水管网多问题并存背景下非开挖、不断水检测技术瓶颈,大幅提高管网检测维修效率,避除外水入侵干扰,是实现提高污水处理厂进水浓度并控制上游管网溢流污水的前提,也是实现长江流域城市厂网河湖一体化提质增效的关键。
针对城市地面道路不能大规模开挖、排水管网难以断水的难点,攻克基于特征污染识别、有机物多维特征分析和入流入渗污染模型反演分析的关键技术,实现多重复合不确定性因素影响下排水管网混接、错接、破损问题的确定性解析,以及非开挖、不断水检测;开发可带水作业的轮毂驱动机器人及漂浮驱动检测装备,实现正常排水工况下管网结构与功能故障的定性识别,突破排水管网多问题并存背景下智慧管控的技术瓶颈,为城市排水系统提质增效提供技术支撑。
对雨水管网混接复杂区域进行检查井采样,采用三维荧光光谱等手段进行有机物多维特征解析,并耦合平行因子和高斯拟合等谱图解析手段开发有机物多维解析方法,研发出通过检测井采样分析来诊断雨水管网混接点位的便捷化精确定位诊断技术。
发明内容
本发明的目的是通过对分流制排水管道中有机物特性进行多维刻画,实现准确区分排水管网中雨水径流和不同类别污水,为精确诊断雨污混接点位提供可行的技术手段。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:
一种基于光谱的雨水管道混接点位非开挖诊断方法,
1、一种基于光谱的雨水管道混接点位非开挖诊断方法,其特征在于,收集待测水样并进行如下处理:
S1:对待测水样进行过滤预处理;
S2:对待测水样的溶解性有机物进行光谱测定;
S3:对待测水样的溶解性有机物进行荧光光谱数据预处理;
S4:对不同点位的溶解性有机物光谱进行定量处理并比较,诊断雨水管道混接点位。
优选地,所述S1步骤中过滤预处理使用孔径为0.22μm-0.45μm的过滤膜。
优选地,所述S2步骤中的荧光光谱测定应在样品采集后一周内进行。
优选地,所述S2步骤中的光谱测定包括但不限于有机物三维荧光光谱和紫外-可见吸收光谱。
优选地,所述S3步骤中的荧光光谱数据预处理包括但不限于荧光数据的散射扣除和荧光数据的内滤校正。
优选地,所述S3步骤中的荧光光谱数据预处理所使用的工具包括但不限于Python、Matlab。
优选地,所述S4步骤中的溶解性有机物光谱的定量处理和比较中,使用包括但不限于等高线图、区域积分和平行因子降维解析方法。
本发明与现有技术相比,具备以下优点和积极效果:
1、本发明提供通过将水样过滤进行预处理,达到了去除悬浮性颗粒物的效果,避免了悬浮性颗粒物对样品光谱测定产生的自吸收等意外影响;同时去除部分微生物,避免了常规检测中因步骤繁琐导致的水样存储时间较长时,大量微生物对水样中溶解性有机物产生的影响;
2、本发明通过对溶解性有机物进行多维度光谱测定,避免了使用氨氮等传统水质因子因维度单一而难以准确诊断混接的问题,在雨水管网混接复杂区域存在多重复合不确定性影响因素下,更好地解决雨水管网混接复杂区域管段的精确定位诊断。
附图说明
图1为本发明提供的基于光谱的雨水管道混接点位非开挖诊断方法步骤图;
图2为本发明提供的基于光谱的雨水管道混接点位非开挖诊断方法中雨水检查井点位三维荧光等高线图;
图3为本发明提供的基于光谱的雨水管道混接点位非开挖诊断方法中雨水检查井点位三维荧光区域荧光积分图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
如图1至图3所示,为本发明公开了一种基于光谱的雨水管道混接点位非开挖诊断方法,包括如下步骤:
S1:对待测水样进行过滤预处理;
S2:对待测水样的溶解性有机物进行光谱测定;
S3:对待测水样的溶解性有机物进行荧光光谱数据预处理;
S4:对不同点位的溶解性有机物光谱进行定量处理并比较,诊断雨水管道混接点位。
进一步,在S1步骤中过滤预处理使用孔径为0.45μm的过滤膜。
进一步,在S2步骤中溶解性有机物的光谱测定应在样品采集后一周内进行。
进一步,在S2步骤中光谱测定包括但不限于有机物三维荧光光谱和紫外-可见吸收光谱。
进一步,在S3步骤中荧光光谱的预处理包括但不限荧光数据的散射扣除和荧光数据的内滤校正。且处理方法使用的工具包括但不限于Python、Matlab。
下面通过两个实施例来具体说明。
实施例1
将10mL雨水检查井水样通过0.45μm滤膜进行过滤预处理后,对待测水样进行三维荧光光谱的测定:具体地,使用100V电压,5mm狭缝宽度,测定激发波长Ex=200-550nm,发射波长Em=200-550nm。
使用Matlab进行荧光矩阵的预处理,去除一级和二级拉曼和瑞丽散射信号:具体地,取矩阵高响应值并删除,再根据三角形内插法进行插值,从而完成散射扣除。散射扣除可起到放大荧光响应的作用,便于后一步进行荧光光谱的解析。
经预处理的三维荧光光谱数据直接采用等高线图形式呈现,并用于检查井水水质的快速定性判断。结果如附图2所示,可见点位3水质荧光光谱等高线图中出现明显的荧光峰增强,说明点位2到点位3之间管段存在雨污混接问题。
实施例2
将10mL雨水检查井水样通过0.45μm滤膜进行过滤预处理后,对待测水样进行三维荧光光谱的测定:具体地,使用100V电压,5mm狭缝宽度,测定激发波长Ex=200-550nm,发射波长Em=200-550nm。
使用Matlab进行荧光矩阵的预处理,去除一级和二级拉曼和瑞丽散射信号:具体地,取矩阵高响应值并删除,再根据三角形内插法进行插值,从而完成散射扣除。
为提高复杂雨水管道雨污混接诊断精确度,使用Matlab对三维荧光光谱数据进一步区域积分解析,结果结果如附图3所示,相较前一管段,点位3检查井水水质荧光光谱λexem=200-250/280-380区域内的荧光平均响应强度增加了2倍以上,说明点位2到点位3之间管段可能存在雨污混接问题。
本发明与现有技术相比,具备以下优点和积极效果:
1、本发明提供通过将水样过滤膜进行预处理,达到了去除悬浮性颗粒物的效果,避免了悬浮性颗粒物对样品光谱测定产生的自吸收等意外影响;同时去除部分微生物,避免了常规检测中因步骤繁琐导致的水样存储时间较长时,大量微生物对水样中溶解性有机物产生的影响;
2、本发明通过对溶解性有机物进行多维度光谱测定,避免了使用氨氮等传统水质因子因维度单一而难以准确诊断混接的问题,在雨水管网混接复杂区域存在多重复合不确定性影响因素下,更好地解决雨水管网混接复杂区域管段的精确定位诊断。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于光谱的雨水管道混接点位非开挖诊断方法,其特征在于,收集待测水样并进行如下处理:
S1:对雨水检查井待测水样进行过滤预处理;
S2:对待测水样的溶解性有机物进行光谱测定;光谱测定包括有机物三维荧光光谱和紫外-可见吸收光谱;
S3:对待测水样的溶解性有机物进行荧光光谱数据预处理;荧光矩阵的预处理包括去除一级和二级拉曼和瑞丽散射信号:取矩阵高响应值并删除,再根据三角形内插法进行插值,从而完成散射扣除;荧光光谱数据预处理还包括荧光数据的内滤校正;
S4:对不同点位的溶解性有机物光谱进行定量处理并比较,诊断雨水管道混接点位;经预处理的三维荧光光谱数据直接采用等高线图形式呈现或者区域积分解析,荧光光谱等高线图中点位之间出现明显的荧光峰增强,说明点位之间管段存在雨污混接;或者,在区域积分解析中,荧光光谱λex/λem=200-250/280-380区域内的荧光平均响应强度增加了2倍,表明管段存在雨污混接问题;
测定所用的激发波长Ex=200-550nm,发射波长Em=200-550nm。
2.根据权利要求1所述的一种基于光谱的雨水管道混接点位非开挖诊断方法,其特征在于,所述S1步骤中过滤预处理使用孔径为0.22μm-0.45μm的过滤膜。
3.根据权利要求1所述的一种基于光谱的雨水管道混接点位非开挖诊断方法,其特征在于,所述S2步骤中的荧光光谱测定应在样品采集后一周内进行。
4.根据权利要求1所述的一种基于光谱的雨水管道混接点位非开挖诊断方法,其特征在于,所述S3步骤中的荧光光谱数据预处理所使用的工具包括Python、Matlab。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116046703A (zh) * 2023-03-28 2023-05-02 中国市政工程华北设计研究总院有限公司 一种基于居民生活排污规律的外水入流入渗快速诊断方法
CN116858817A (zh) * 2023-07-24 2023-10-10 同济大学 一种基于荧光光谱的工业废水混接点位诊断方法
CN117522653B (zh) * 2024-01-05 2024-03-26 同济大学 基于三维荧光和市政管网bim模型的雨污混接溯源分析方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102901721B (zh) * 2012-10-17 2014-08-27 中国环境科学研究院 一种受有机物污染地下水流向的快速判断方法
CN110609021A (zh) * 2019-08-15 2019-12-24 成都市环境保护科学研究院 一种基于三维荧光光谱的江河流域污染物特征分析方法
CN111562242A (zh) * 2020-05-09 2020-08-21 同济大学 一种城市排水系统的雨天溢流污水来源的快速识别方法
CN113514436A (zh) * 2021-06-17 2021-10-19 上海勘测设计研究院有限公司 一种快速判断雨水接入污水检查井的方法

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