sockova_l_m_sirik_v_f_vodnoe_hozy

На основе уравнения баланса (5.11) и при учёте выражения (5.12)

Л* - мутность в сечениих;

Бтр1 - мутность, отвечающая транспортирующей величине потока.

Бтр1 = Г 1 • 8взпн, (5.24)

где:

П - гидромеханический параметр, взвешенных загрязняющих частиц, определяющий условие их транспорта в толще турбулентного потока. Значение pt находится по специальной таблице в зависимости от коэффициента Шези С и от отношения гидравлической крупности

загрязняющих частиц к средней скорости потока IIср , т.е. от

т

&=*Уср ,(5.25)

Уср при Бнач1 > Бтр! уравнение (5.26) даёт уменьшение концентрации взвешенных частиц по длине потока (заиление), при БпапК 8шр1 увеличение концентрации (размыв). Указанное уравнение является основой при расчётах осаждения и вторичного загрязнения в речных потоках и на участках водоёмов с транзитным течением.

Учёт распада вещества при оценке процессов загрязнения и самоочищения

Важную роль в процессе снижения концентрации загрязняющих веществ в реках, озёрах и водохранилищах играет не только разбавление, но также биохимические и физико-химические процессы, среди последних

161

наиболее существенное значение имеют окислительно-восстановительные

превращения органических и неорганических соединений,

реакции полимеризации и конденсации. Роль отдельных факторов в самоочищении водных объектов зависит от конкретных условий того или иного загрязнённого водоёма или водотока: химического состава сбрасываемых веществ, биомассы, микроорганизмов, кислородного режима,

степени турбулентности, температурного режима, гидрохимического

фона, морфометрических свойств и т.д.

Физико-химические процессы, протекающие в водоёмах и водотоках, могут быть количественно описаны с помощью уравнений и зависимостей, применяемых в физической химии разбавленных водных растворов, на основании расчёта показателя относительной эффективности гидрохимического процесса самоочищения.

Если взять всю зону загрязнения от пункта сброса сточных вод до конца, т.е. до изолинии S = ПДК (предельно допустимая концентрация), то общее снижение концентрации за счёт физико-химических процессов определится разностью (AS)

AS « Sem - ПДК (5.27)

Среднюю концентрацию в зоне загрязнения оценивают полусуммой

Sem и ПДК Снижение концентрации Ss рассчитана таким образом:

Ки

ös= г (Sem + ПДК), (5.28)

где: tnp - время прохождения массами зоны загрязнения (иначе эту величину можно назвать временем пребывания водных масс в зоне загрязнения):

^= ^ . ( 5 . 2 9 ) Рср.загр

где

Уф. загр - средняя скорость течения в зоне загрязнения;

162

£загр - Длина зоны загрязнения.

Показателем относительной эффективности называют величину;

8(5.30)

д5 :

которая вычисляется по формуле

К и ^ ст * ПДК )£ загр

2(Бст + ПДК)Уср.загр 5

Однако следует отметить, что показатель может быть оценён лишь

в тех случаях, когда имеются данные непосредственных гидрохимических измерений в зоне загрязнения.

Значительно более сложным является анализ процессов трансформации и распада нестойких органических веществ, претерпевающих сложные превращения с образованием промежуточных и новых конечных продуктов. В последнее время наиболее распространены два подхода к

количественной оценке процессов самоочищения.

Первый подход заключается в суммарном учёте скоростей превращения

(коэффициентов неконсервативности) веществ, определяемых на

пунктах наблюдения за изменением содержания загрязняющих веществ. Его применение основано на том соображении, что в условиях водных объектов трудно определить, когда кончается биохимический процесс распада (трансформации) и начинаются физико-химические процессы, поскольку эти процессы тесно взаимосвязаны и часто протекают одновременно. Недостатком такого способа оценки самоочищающей способности является невозможность выяснения механизма превращений загрязняющих веществ и роль отдельных факторов.

Второй подход предусматривает дифференциальный количественный учёт отдельных процессов путём изучения кинетики превращений загрязняющих веществ в условиях лабораторного моделирования. Однако

163

перенос получаемых при этом количественных характеристик непосредственно на водные объекты во многих случаях затруднён, так как в природных условиях на скорость распада вещества оказывает влияние другие параллельно протекающие процессы самоочищения, например при разбавлении.

Совмещением данных замеров и лабораторных экспериментов получены сведения о механизме и скоростях распада таких групп органических соединений, как фенолы, спирты, кетоны. сахара, лигнин и др. Проанализировав наиболее полные сведения о коэффициентах распада загрязняющих веществ В/Г. Каплин (1967) предложил условно разделить органические вещества на биохимически жёсткие соединения (коэффициент

меньше 0,05 суг’), биохимически мягкие (коэффициент выше

0,30 суг') и на промежуточную группу (коэффициент больше 0,05, но меньше 0,30).

Преобладающим процессом в самоочищении воды от солей таких тяжёлых металлов, как железо, марганец, алюминий является гидролиз, а от меди, цинка, кобальта, никеля - сорбция и осаждение на гидроокисях

металлов и на частицах взвешенных наносов Суммарное изменение концентрации загрязняющего вещества за

счёт протекания Ь числа процессов самоочищения в водном объекте предлагается описывать дифференциальным уравнением:

биохимического распада уравнением первого порядка. Тогда в интегральной

164

где п - номер лимитирующего показателя вредности. (санитарнотокикологического, общесанитарного, органолептического) для хозяйственно-питьевого, коммунально-бытового и рыбохозяйственного водопользования [93-

Всего в ПДК установлены более чем для 1000 видов веществ, т.е. на порядок больше, чем в других странах. Вместе с тем общее количество веществ, «генерируемых» в процессе производства, исчисляется десятками тысяч. Согласно законодательству, сброс веществ, для которых не установлены ПДК, запрещен [7]. Наиболее часто контролируются и используются в практических расчетах 20-30 показателей первой и второй группы, в том числе: азотная группа (азот аммонийный, азот нитритов, азот нитратов); специфические органические примеси (нефтепродукт, синтетические поверхностно-активные вещества - СПАВ, фенолы); ионы тяжелых металлов, в том числе железа, меди, цинка, свинца, хрома и т.д.

Наряду с системой индивидуальных показателей, ориентированных на нормирование концентрации отдельных веществ, предложена система; обобщенных показателей качества воды (интегральных критериев качества)* Некоторые подходы к решению этой проблемы изложены в исследованиях

Качество воды в водном объекте зависит от количества поступающих веществ, гидравлических параметров (расхода реки, скорости течения), внутриводоемных процессов (смешения, распада, трансформации веществ). Управляемыми факторами в блоках «Производство», «Обработка и утилизация отходов» являются величины сброса веществ и сточных вод, забора воды из водного источника. Эти величины зависят от уровня развития производственных сил, технологии производства, обработки и утилизации отводимых вод. Основными управляемыми факторами в блоке «Водный объект» являются величины приращения расхода реки, зависящего от уровня развития гидротехнических сооружений, а также факторы, непосредственно влияющие на внутриводоемные процессы, например аэрация, рассеивание выпуска сточных вод.

166

С учетом сказанного выше задача оптимизации программы развития для достижения водоохранных целей заключается в отыскании таких величин текущих управлений V (I) и управлений развитием и (г)у чтобы значение

вектора выходов у (I), определяющего количество и качество воды в водном

объекте, соответствовало заранее заданным целям (ограничениям) со (0 и при этом достигался минимум затрат на реализацию комплекса мероприятий по всех блоках. В противном случае цели достигаются с наилучшим приближением (точностью). В общем случае цели со ф включают заданные ограничения на выпуск продукции, нормы качества вод, минимальные величины количества вод (минимальные природоохранные расходы)* Таким образом, программа развития х (0 должна обеспечивать достижение целей развитая производства (заданных величин потребления продукции) и

водоохранных целей с минимальными затратами, либо достижение таких целей осуществляется с наилучшим приближением (в смысле критерия точности), если ресурсы на развитие ограничены,

В свою очередь, текущее управление в блоках «Обработка и утилизация

отходов», «Водный объект» связано со стабилизацией качества вод

путем оперативного управления очисткой, сбросом сточных вод из накопителей, попусками воды из водохранилищ.

Актуальность проблемы охраны окружающей среды, начиная с 70-х годов, определила сравнительно высокие темпы развития исследований по различным направлениям математического моделирования. Обобщение результатов исследований содержится в исследованиях [9],

Считается, что развитие математических моделей качества вод берет свое начало от двухкомпонентиой модели Стритера и Фелпса, описывающей процесс распада органических соединений по показателю биологической потребности кислорода (БПК) и показателю потребления кислорода. Предложенная модель допускает аналитическое решение и имеет вид

167

1'де г/впк - концентрация органических соединений по Б(Ж; г/рк -концентрация растворенного кислорода, участвующего в разложении

органических веществ; . , .•

кх- константа скорости биохимического окисления;

к2 - константа аэрации, зависящая от температуры геды;

срк - константа насыщения кислорода.

Позже модель была усовершенствована и применена для моделирования

качества воды водотоков по показателям БПЕС и РК, а тгяоке использовалась для других неконсервативных веществ, т.е. веществ, подверженных распаду

Дальнейшее развитие математических моделей е ю по пути разработки

«имитационных» и «теоретических» моделей качества вод. Основные результаты по первому направлению, нашедшие широкое применение для дискршпивного моделирования, изложены в работах [9]. Типичным для второго направления является подход, основа талый на использовании уравнений турбулентной диффузии вида

(5.38)

гдеу - усредненная концентрация вещества; . г-время;

г\ - пространственная координата в трехмерной системе;

V/ - компонента вектора осредненной скорости;

п- компонента уменьшения примеси либо ее приток за счет гшутриводоемных процессов;

q ~ внешний источник примеси;

N - тензор коэффициентов турбулентной диффузии.

Различные модификации (5.13), отличающиеся гипотезами и допущениями относительно процессор гидродинамики, расхода и

168

д\+\ - сектор количества веществ, поступающих в единицу времени, управляемая величина, зависящая от количества отходов (состава сточных иод), эффективности обработки (очистки) и утилизации в блоке «Обработка и утилизация отходов»;

Ьк- вектор заданных величин (неуправляемых).

В дальнейшем была получёна[ аналитическая форма решения уравнений продольной дисперсий - частного случая модели вида (5Л5) для расчета коэффициентов матрицы А1,к Аналитические зависимости коэффициентов матрицы - ац для кислородно-азотной группы как функции от гидрологических параметров водотока и температуры воды, приведенные в 193], использованы нами для синтеза моделей оптимизации, алгоритмов и пакетов прикладных программ расчета водоохранных мероприятий. Оказалось нозможным также построить аналогичные линейные многокомпонентные модели и для водоемов. Таким образом, появилась возможность практически использовать многокомпонентные модели оптимизации для системы водоток - водоем, т.е. для речных бассейнов, включающих водохранилища.

Наличие большого разнообразия веществ в сточных водах вызвало практическую необходимость учета в модели качества вод не только процессов распада каждого вещества в отдельности, но и процессов их взаимной трансформации . Таким образом, потребовалась увязка модели качества вод с многокомпонентной моделью, описывающей процессы очистки сточных вод и шлкоса примесей в водный объект. Это привело к созданию нового класса моделей качества вод и оптимизации водоохранных мероприятий. Весьма удобная в вычислительном отношении матричная структура многокомпонентных моделей вида

уК+х = Аикук + Атф + ЬК (5.40)

где к, к + 1 - номера нижележащего и вышележащего по течению водотока

расчетных створов; Аи ' - матрица заданных коэффициентов распада (диагональные члены) и взаимной трансформации веществ (внедиагональные члены); уь ук+1 - вектор концентрации веществ в предыдущем и

170