我国城市建设早期污水收集多采用合流制，而新建城区均采用分流制，但在老城区的分流制改造以及新城区的不断扩建过程中，由于管网底帐不清、 管道私接等原因，雨污管网混接现象严重，很多城市污水管网均呈现典型混流制特征^{[1, 2]}. 混流特征污水管网存在着复杂的多源入流入渗、 CSO/SSO等问题，尤其是在雨季条件下，污水管网和污水处理厂的运行均要面对极大的挑战.

针对管网混接问题的检测与维护，目前主要还以人工非连续方法为主，主要包括直接的人工直观感官排查法^{[3, 4]}和基于CCTV(闭路电视)视频排查法^[5]，以及基于特征物质的示踪检测法^{[6, 7]}，如营养盐监测法^[8]、 特征有机物监测法^{[9, 10, 11, 12]}、 细菌浓度监测法^{[13, 14]}等. 而近年随着计算机技术发展和GIS技术的推广应用，也发展了基于管网模型模拟的诊断评估法^{[15, 16]}，但由于受到成本投入、 工作效率及人员要求等因素的限制，这些技术均还不足以解决我国目前所面临的复杂管网混流问题.

然而，近年随着在线监测技术^{[17, 18]}、 物联网技术和大数据分析技术在各个领域的集成发展，其在排水系统的运行管理方面也开始有一些尝试和应用^{[19, 20]}，基于物联网的在线监测网络，可以实现多点同步、 多指标的在线同步网络监测，大大提高了监测信息的数量和效率； 而基于大数据的全样本数据分析方法^{[21, 22]}，也能够更有效解析复杂多源排放过程的污水水量水质波动所反映的管网结构和运行问题. 基于物联网高密度在线监测数据的连续分析诊断将会给复杂污水管网混流问题的解决提供一个新的途径.

本研究以某城市典型混流制污水管网区域为对象，通过建立多点同步在线监测系统，实现对污水管网液位、 流量等水力指标和电导率等水质指标的多点在线同步监测，并结合连续监测数据的分析，解析混流制污水管网复杂多源漏渗情况下的基本运行特征，识别关键的参数指标和变化规律，以期为污水管网的优化运行管理提供技术基础支持.

选择典型混流制污水管网区域，区域服务面积约为0.63 km²，服务人口约为0.41万人，上游有一个一级泵站，下游有一个二级泵站. 该地区多为居住、 商业用地，地势较低，区域污水管道干管管径为600 mm，支管管径为500 mm，由于管道使用年限长破损程度不明、 老城区管道改造混乱等原因，雨污混接情况严重，雨天管道经常处于超载状态.

如图 1所示，为了获取小区域管网多点同步运行特征，在研究区域管网的污水干管上游、 主要支管各设置一个监测点，污水干管下游设置两个监测点，建立了区域小尺度监测系统，对液位、 流量(HACH AV9000)、 电导率(中宜PLOC-100)、 雨量(HACH 950)进行实时同步在线监测，液位、 流量是直观的水力指标，而电导率受居民用水习惯、 降雨初期效应和入流效应影响大，对旱流水质波动和降雨影响有灵敏的响应，并且测量迅速方便，可作为水质表征指标. 数据实时传输，监测时间间隔为15 min，监测时间2 a.

图 1

Fig. 1

图 1 研究区域及监测点示意 Fig. 1 Location of research area and monitoring points

本研究采用了时间序列季节分析法、 频率分布统计、 相关性分析、 多点耦合解析等数据解析方法，对反映管网运行特征的参数波动规律、 水量水质变化速率等进行研究. 季节变动分析法^[21]是对于每一周期相应的单元取平均，即基于时间序列连续变化观察平均值，进而获得一个周期内的季节波动，并以一天为周期，观察日内各时刻液位、 流量、 电导率的连续变化规律. 同时基于多点同步监测数据，进行参照点位间隔的差值比较分析，挖掘不同监测点的同步特征与管网问题的对应关系. 按照季节特征将一年分为降雨量大、 中、 小这3个时期，分别统计分析管网液位、 电导率波动的频率分布特征^[22]，比较雨天、 晴天分布特征差异.

典型旱季各监测点水量水质变化特征如图 2所示，结果表明管网不同点位的液位、 流量变化规律相似，均在夜间04:00左右达到谷值，一天内两个峰值分别位于10:00-12:00和21:00-22:00，不同监测点间同步性好，不同位置间的波动传导特征不明显，个别点位波动幅度略有变化. 分析以电导率为代表的水质变化特征，结果表明不同点位间的水质变化特征也呈现较好的同步特征，但峰值谷值时间略有差异，水质浓度谷值出现在夜间04:00-06:00，而峰值则与流量波动特征差异较大，最大峰值出现在12:00-16:00，夜间小峰值出现在晚间24:00左右. 水量水质波动特征的差异主要体现了区域用水规律和排放污水类别特征，与深圳老城区混流制管网的研究结果^[23]相比，水质变化规律一致，本研究水量晚间高峰更为明显. 而与合流制管网相比，旱季水量、 水质变化规律相似，均主要受居民用水习惯影响，而波动幅度则主要受区域用水特性影响，本研究中流量平均时变化系数为1.42，峰值谷值比为1.92-5.56，电导率峰值谷值比为1.18-1.52，与合流制管网研究结果^[24]相比，流量波动幅度相似、 水质波动幅度更小.

图 2

Fig. 2

图 2 旱流液位、 流量、 电导率日变化规律 Fig. 2 Daily variation of water level,flow and conductivity in dry weather

该区域管网经常处于高液位旱流运行状态，高液位旱流日变化规律分析结果如图 3所示，与正常旱流日变化规律相比，液位谷值和晚高峰值依然明显，但午间液位升高后无退峰变化，液位持续保持较高水平. 高液位旱流状态在高液位时段会出现倒流现象，这是因为液位较高时，由于下游雍水作用，管道过流能力减弱，致使倒流现象发生，当液位降低到一定程度，流量则恢复为正值. 而高液位情况下电导率较正常旱流情景波动范围收窄，规律性变得不明显，这可能是因为高液位情况下管道污水滞留时间长，使得水质变化幅度变小，并且多点同步性降低，A点全天保持稳定，B点在早间08:00左右达到峰值，晚间00:00左右达到谷值，C、 D点全天波动较为频繁.

图 3

Fig. 3

图 3 高液位、 流量、 电导率旱流日变化规律 Fig. 3 Daily variation of water level,flow and conductivity in dry weather at high water level

研究全年的旱流波动特征发现，雨季和旱季对旱流均值影响很大，尤其是持续降雨时间和强度对季节平均旱流影响较大，雨季持续满管流时间较长，呈现出较显著的合流管网特征. 结合不同季节降雨强度对水量水质波动的影响情况进行统计描述，结果表明各时期的液位均值与降雨量成正比，从图 4还可以看出若降雨量小，则液位右偏态分布明显，较小液位值出现概率高； 若降雨量中等，液位分布集中在左右两侧，较小液位值占比略大于较大液位值； 若降雨量大，则左偏态分布明显，较大液位值出现概率高，分布非常集中，这表明降雨量大会导致管网长期处于高液位状态.

图 4

Fig. 4

图 4 不同时期液位、 电导率统计分布 Fig. 4 Statistical distribution of water level and conductivity at different time

从图 4水质波动变化结果可以看出，降雨量小时电导率左偏态分布明显，这一特征与管网低液位旱流特征一致，体现了低液位运行情况下生活污水水质波动特征，不存在明显入流问题； 降雨量中等时，电导率呈平均分布，说明这种情况下管网既会出现高液位运行状态，也可能保持低液位运行状态，存在较高的入流现象发生概率； 降雨量大时，电导率出现主要集中分布在750-1 000 μS ·cm^-1的现象，这说明此时管道长期高液位状态导致生活污水长期滞留，并且存在高概率管道倒流和溢流问题，而波动较大的现象说明区域管段受到降雨初期冲刷与稀释效应影响显著.

降雨过程对管网液位、 流速、 电导率的瞬时变化特征影响如图 5所示，可以发现每次降雨事件中，液位都会显著上升，污水流速会显著降低，下游雍水作用明显，甚至会出现倒流现象； 电导率正常旱流变化趋势受到影响，由于雨水的稀释作用，使污水电导率下降或者原有上升趋势减弱，这说明该区域雨污混接问题严重，入流、 溢流问题发生概率高. 对于混流制管网，降雨后整体特征与合流制管网类似，但由于雨污混接点位不确定，导致不同点位的变化特征存在差异，降雨后C、 D两点流量梯度变为负值(流量差变为负值)，表明两点之间存在雨水入流点，同时水力坡度变为负值(下游D点液位反而高于上游C点液位)，说明两点之间出现倒流情况. 此外，降雨中C、 D点电导率由于雨水稀释作用迅速下降，但是C点下降速率高于D点，这也同样说明两点之间存在高概率入流问题.

图 5

Fig. 5

图 5 降雨瞬时影响特征 Fig. 5 Short-term effect characteristics of rainfall

比较晴天、 雨天相邻时刻水量水质的变化率分布差异，结果如图 6所示. 晴天液位变化速率相对平缓，而雨天受雨水入流影响明显，雨后短时间内管网液位迅速变化，因此雨天较高液位变化率出现概率较高，这一结果受降雨过程对管网液位瞬时影响所致. 同样选取晴天水质变化率较高的两个最有代表性的时段14:00-17:00和22:00-24:00进行水质变化率分布特征解析，结果表明晴天时的污水电导率变化率较大，这是因为特征时段内电导率常表现为每日的规律性的波动，而雨天时由于雨水入流稀释效应以及液位升高，使得污水电导率变化速率较慢，这与高液位时电导率波动分布特征一致，体现了雨天比较明显的管网入流问题特征，旱流明显的水质波动特征被减弱.

图 6

Fig. 6

图 6 液位和电导率变化率分布 Fig. 6 Variation rate distribution of water level and conductivity

管网工况条件、 雨量雨型不同均会对水量水质 波动产生显著影响^[25]，考察响应液位(液位开始显 著上升时的临界)、响应时间(降雨开始至指标响应的时间间隔)、 累积雨量(降雨开始至指标响应此段时间内的累积降雨总量)之间的相关性，结果如图 7(监测点C)所示. 从中可以看出低液位时降雨后响应液位分布集中在240 mm附近，响应时间分散，并均在200 min以上，主要受雨型影响，而响应累积雨量在4 mm以上，主要与降雨强度和雨型有关，结果说明在液位达到240 mm之前，管网调蓄能力发挥作用，液位缓步上升，当液位达到240 mm临界值时，管网调蓄能力达到极限，如果继续发生入流，液位就会迅速上升，导致雍水、倒流现象发生，雨量雨型直接影响液位上升速率和响应时间的变化. 低液位时电导率响应较灵敏，响应时间也均在200 min以下，响应累积雨量介于2-4 mm之间，表明低液位时雨水入流量对水质影响的响应更加灵敏. 而高液位时的液位响应更为灵敏，响应时间非常短，均在30 min以下，响应累积雨量分布在5 mm以下，这是因为高液位时管网已超负荷运行，失去调蓄能力，发生入流就会很快发生响应. 但高液位状态电导率的响应时间较液位长，均在200 min以下，响应累积雨量也较液位大，介于3-4 mm之间，这表明高液位时管网可入流容量受限，雨水入流对水质影响也减弱.

图 7

Fig. 7

图 7 响应时间、 累积雨量与响应液位相关分析 Fig. 7 Correlation analysis of response time, cumulative rainfall and response water level

基于长期在线监测，结合连续数据解析方法处理得到不同指标分布特征、 动态波动特征和不同监测点特异性特征，构建混流制管网运行特征库(表 1)，为管网运行管理和故障诊断工作提供数据和信息支持. 基于多指标、 多点协同分析的方法表征了不同情景的特征，对液位、 流速、 电导率的变化值、 变化率、 长期分布特征以及多点同步特征进行了总结，并据此可以实现对管网存在的入流、 倒流问题的定性诊断.

表 1(Table 1)

表 1 混流制管网运行特征库 Table 1 Operation characteristics database of hybrid sewage system 统计分析方法 液位 流速 电导率 运行问题特征 分布特征 变化值 变化率 多点同步性 分布特征 变化值 变化率 多点同步性 分布特征 变化值 变化率 多点同步性 旱流低液位日变化规律 — 规律明显 — 一致 — 规律明显 — 一致 — 规律明显 — 较一致 正常运行 旱流高液位日变化规律 — 规律明显 — 一致 - 规律明显 — 一致 — 规律不明显 — 差异较大 雍水运行 旱流季节波动分布特征 季节降雨影响明显 — 波动平缓 — — — — — 季节降雨影响明显 — 波动较大 — — 晴天动态分布特征 波动平缓 — 较小 — — — — — 特征时段波动较大 — 特征时段较大 — — 雨天动态分布特征 波动剧烈 — 较大 — — — — — 特征时段波动平缓 — 特征时段较小 — 入流 降雨过程瞬时响应 高液位概率高 增大 增大 点位差异明显 低流速概率高 减小 增大 — — 偏离正常趋势 受雨量雨型影响 点位差异明显 入流、 倒流概率高 雨量雨型动态波动特征影响 高、 低液位响应特征不同 受响应液位、雨量影响 雨量集中响应快 — 高、 低液位响应特征不同 受响应液位、 雨量影响 雨量集中响应快 — 高、 低液位响应特征不同 受降雨发生时间、 前期干旱天数、 雨量雨型等影响 受降雨发生时间、 前期干旱天数、 雨量雨型等影响 — 入流

表 1 混流制管网运行特征库 Table 1 Operation characteristics database of hybrid sewage system

基于多点协同连续在线监测的数据解析可以获得更加深入的混流制管网运行特征，混流制管网旱流低液位时日变化规律明显、 多点同步性较好，旱流高液位时流量日变化规律依然明显，而水质多点同步性差异较大. 晴雨天液位、 电导率变化率分布特征差异明显. 雨天较晴天时的液位变化率显著增大，而特定时段电导率变化率显著减小. 降雨过程对管网瞬时运行特征影响显著，多点同步特征差异可以反映出入流位置以及管段倒流发生情况，低液位时电导率响应更灵敏，高液位时液位响应更灵敏，低液位时管网调蓄能力达到极限时的临界液位存在规律性，雨量雨型、 旱季基础流量对降雨时的液位响应时间影响显著. 采用多指标多点协同在线监测，通过建立混流制管网不同情景下的运行特征库，能够实现管网运行特征的实时在线诊断.