污水管网外水诊断工程实践

1.1 污水系统概况

工程位于济南市某片区，项目范围内目前大部分已实现雨污分流，目前覆盖有约138 km的污水管网长度，主要管径为DN600~1 000，范围内收水主要由第一污水处理厂收纳，超出第一污水处理厂负荷范围的水量由第二和第四污水处理厂承接，第一、二、四污水处理厂设计规模分别为5万、4万、5万m3/d；一厂与二厂由一根1000 mm管道连通；一厂与四厂由一根1200 mm管道连通，如图1所示。目前三座污水处理厂每日共收水约15万m3/d，处于超负荷运行状态，且进水水质浓度不高，各污水处理厂（2019年01月-2022年07月）平均进水水质水量如表1所示。

表1 2019年至2022年三座污水处理厂进水水量水质均值

图1 污水处理厂服务范围示意

1.2 现状问题及成因分析

（1）污水处理厂进水超负荷。三座污水处理厂设计规模共计14万m3/d，实际进水年平均值约15万m3/d，而由老城区的供水数据可知，该区域供水水量约为9万m3/d，污水处理厂收水已远超测算的生活污水水量，对处理水量负荷产生了较大负担。分析污水处理厂进水水质水量数据可知，自2021年开始外水水量激增，且全年污水处理厂进水水质不高，结合2021年出现大量施工工地开工情况，怀疑超负荷水量主要由施工降排水与大量地下水、湖水入侵管道造成。

（2）污水管网高水位运行。由于多年来对于地下管网的重视不够，污水管网运维未能到位，因此，管道淤积情况较为严重，另外由于错口，破裂等缺陷在管道中的分布密度较大，项目范围地下水位较高，污水管道尤其是沿湖管道污水处于高水位运行状态，造成污染物衰减严重，增加污水处理厂处理水量负荷，降低污水处理效能。

（3）雨天污水冒溢频发。虽然项目范围内已初步完成雨污分离，但并不彻底，仍存在部分合流管道，且项目范围外有雨水管接入项目范围内的污水管线，因此遇到雨量稍大的情况，部分污水管道极易出现污水冒溢现象，影响道路安全，造成污水收集率低下，污染水体环境。

（4）管线连接情况不明.随着老城区的不断发展更新，老城区排水管线长度及密度急剧增加，管线信息更新处理不及时，导致许多管线信息未得到有效的整理及存档，如管网现状与图纸不符，管线管点属性信息缺失等。而且老城区路面及绿化更新工程对许多原主管道上的污水井进行掩埋，从而形成暗井，大量的暗井给物探、测绘等工作带来了极大的困难，无法掌握暗井的详实数据，获取准确的管网拓扑连接关系十分困难，因此无法摸清“排水管网家底”，对于日常运维调度，管道建设的工作造成困难。

本次项目对于污水管网的诊断工作遵循“源-网-厂-泉”系统诊断的思路开展，即从源头排水户、污水管网、污水处理厂、泉水四个方面系统性地开展分析、检测、诊断工作,具体内容见图2。

图2 污水管网诊断技术路线

2.1 以分级分区诊断为原则

收集整理排水管线物探资料、市政排水管线分布图、污水厂等资料，结合资料收集整理及现场管网探测成果，理清污水管网拓扑关系、管网基本属性、管网运行的常态化参数和复核混接点位，形成项目范围内的排水管网现状图，参考文献中的分级诊断理念，以第一污水处理厂服务范围合理划分排水分区，针对各分区进行管网检测诊断工作。在全面初排的基础上，秉承“先主后次”的基本原则，根据重点问题同步进行下一步细化摸排，确定方向，对症下药。

2.2 以系统诊断作为工作核心

从“厂”——污水处理厂水质水量分析、“网”——市政管网检测监测、“泉”——泉湖河道排口调查和泉污混流调查、“源”——排水户水质分析四个方面进行诊断工作。污水处理厂水质水量分析包括分析收集污水处理厂水质、水量监测数据资料，掌握污水处理厂运行情况，通过分析厂区服务范围内用水数据和污水处理厂收水数据，判断外水入侵量；在市政管网诊断方面，通过关键节点水质水量监测、SWMM模型模拟、现场清淤检测、管网缺陷及雨污混接调查的方式，调查污水管、合流管线的运行状况，查明管网问题，同时在清淤检测过程中对其进行雨污混接调查，明确混接具体位置，并对各分区末端及市政道路关键节点进行水质水量监测，配合SWMM模型模拟结果评估问题管网区域，量化问题管网外水入侵量；在泉/河道排口调查方面，通过查清排污口的排水属性，溯源排口上游管网拓扑关系，调查旱天雨天排放和溢流情况，评估泉水排口的倒灌风险和泉湖混接入污风险，通过对泉湖周围管网的检测诊断分析，分析泉污混流程度；在排水户水质分析方面，通过对项目范围内典型排水户出口的水质监测，评估其排水户污水收集管网对污水处理厂进水水质的影响。

2.3 以“清污分离”为导向

落实三年提质增效行动方案指示，在实现城区雨污水管网分流改造之前，应先实现旱天污水管网的清污分离，通过找出地下水、泉湖水、施工降排水、自来水等入侵污水管网的具体点位，进行修复改造，确保旱季管网低水位运行、雨天合流管网不冒，不涝，同时提高污水处理厂浓度，提高污水处理厂的处理效率，降低污水处理厂处理成本。

2.4 以自诊断模型为辅助

在诊断工作开展过程中，科学合理利用SWMM模型，提高工作效率及准确度。在管线校核方面，根据SWMM模型模拟报告，梳理主要管段、关键节点水位情况，与现场实地调查结果进行对比分析，对管线异常情况出现原因（管线连接错误、管线管点属性错误、逆坡等）进行校核；在现状问题分析方面，根据SWMM模型模拟结果与实测结果对比，分析确定水位、水质异常管段区域、结合现场视频检测确定水位异常原因（外水入侵、管网不匹配、沉积等）和水质异常原因（外水入侵、支管暗接、结构性缺陷等）。

在项目中依照“源-网-厂-泉”系统诊断工作模式，对137.29 km排水管网进行分析诊断，确定26 km问题管段进行清淤检测，并实现了工程目标，形成了一系列工作成果。大大缩小了管道检测范围，工作量缩减至约19%，对于提升管网检测诊断工作效率有重要意义。

3.1 资料分析实现问题初判

(1)通过对污水处理厂进水水质水量按照旱雨两季、晴雨分析法分析发现，污水处理厂旱季雨季进水水量和水质差别不大，因此污水处理厂水量超负荷与雨污混接问题相关性较小，初步确定项目范围内旱季外水以施工降排水、地下水入侵为主。

(2)分析确定项目范围内湖水、地下水位较高，沿河沿湖周边管段确定为外水入侵探查重点区域。

(3)通过对全区域管道进行拓扑关系梳理，结合现场调查共发现原测绘图存在144处管道错误，其中管道拓扑关系错误35处，管道属性错误109处，通过拓扑关系纠正可为模型搭建建立良好数据基础。

3.2 检验检测摸清本底情况

(1)确认外水目标。根据边界关联点水质水量监测结果确定项目范围边界来水情况，如表2所示。结合自来水厂供水量、系统监测中不同属性排水户出水水质、污水处理厂进水水质水量等数据，经水质水量测算最终确定边界来水水量为42819 m3/d，污水厂进水水量共120496 m3/d，排水户经监测以及测算出的生活污水量共44396 m3/d，经测算、校核最终确定项目范围内外水水量为33280 m3/d。

表2 关键节点水质水量结果

(2)确定排水户出水水质。对将项目范围内的地块进行分类，主要分为居住用地、公建、商业用地、工业企业、学校、医院、施工用地、空地、绿地、水系十种用地类型，共计146个地块。将没有排污行为的地块去除后，剩余居住用地、公建、商业用地、工业企业、学校和医院，将医院、学校、公建合并为办公用地，因此排水户类型主要分为居住用地、办公用地、商业用地、工业企业四类。通过对四类用地出水水质进行取样检测，数据分析，可最终确定源头排水户污水水质情况，为模型搭建确定参数。如表3所示，居住用地COD、氨氮、TN浓度最高，与居住用地存在大量生活活动符合；办公用地的COD浓度较低，氮磷浓度较高，可能与办公用地饮食行为较少，大多为清洗等活动有关；工业用地COD浓度最低，但TN、TP浓度最高，与工业活动的性质相符；商业用地COD相对较高，而氨氮、TN、TP相对较低，可能与区域内商业用地多为饮食行业有关。

表3 不同属性排水户出水水质均值表

（3）确定淹没排口倒灌风险。以眼明泉南段排口调查为例，发现一个新增排口，位于眼明泉东岸，旱天无水流流出，所连接管段无倒灌风险，另发现存在YS7996排口，管底标高低于泉面，属于淹没出流，对其进行上游溯源发现该排口所连接雨水篦子旱天为干涸状态，且两者高差超1 m，基本排除倒灌可能。

本次重点针对泉湖周边的排口进行调查，结果发现：①百脉泉眼沿泉管道无排口;②眼明泉沿泉管道共复核原测绘图排口6处，无发现旱天污水出流现象，无倒灌风险。存在四处新增排口，其中眼明泉南段两处，中段两处，北段一处，经过溯源调查评估，均无倒灌风险。

3.3 模型模拟缩小问题区域

模型搭建完成后，通过模拟数据与实际监测监测数据对比确定问题管段。

(1)水质异常点位。根据模型模拟结果可以看出管网内氨氮浓度整体呈现东南高，西北低的趋势，这与西北方向外水入侵程度较严重有关（见图3）。将模拟结果与实际检测点氨氮值对比，挑选差值超过20%异常点进行分析。

图3 模型模拟管段氨氮浓度概况

(2)水位异常点位。根据模型模拟结果，对管道内平均水位进行总体分析，越接近管网末端，管道内水位越高。另根据管道管径和模拟水位，可得到液位异常（高水位运行）管段，如图4所示。

图4 液位异常管段定位

根据模型定位异常点位与现场调查结果，最终确定对龙泉路、车站大街、汇泉路、绣水大街、石河街、眼明泉街、洛川街、明堂街、明水大街、百脉泉街等26 km进行管道清淤检测。

3.4 清淤检测明确量化缺陷

将水质异常点位与水位异常管段进行CCTV视频检测发现，实测氨氮值、水位与模拟值出现偏差主要有如下原因：

(1)外水入侵。由于存在大量地下水或湖水等清水入侵，导致该处管段实际水位高于模拟数值、氨氮检测浓度明显低于模拟值，另分析该处检查井上下游管段中氨氮浓度，发现由于管道年久老化、错口现象较为严重，清水多分段均匀渗漏进管道内，有些管段实测氨氮浓度虽与模拟值差异不大，但仍存在外水入侵情况，直到积累多段管道差值，方能在下游检查井中显示出来较大差异。

经过分级分区对比模型模拟结果与实际检测点水质水量结果，逐步缩小范围，定位定量外水入侵管段，最终在全区域内134km污水系统中，确定26 km问题管段进行清淤检测，共确认170处外水入侵点位，其中管道缺陷导致的渗漏160处，施工降排水8处，泉水2处。根据现场流量监测污水管道渗漏6700 m3/d，施工降排水15000 m3/d，泉水3400 m3/d，共计约2.5万 m3/d。

（2）障碍物、树根和坝墙等缺陷。由于管道多年运维力度欠缺、建设不合理等原因，多处管段存在障碍物、树根和坝墙等缺陷，导致水流阻力增大，对污水中污染物存在拦截作用，加快沉降作用，也会导致该处检查井污染物浓度与上游检查井的浓度存在较大差异，且该差值多为骤变。

图5 管道障碍物、树根和坝墙缺陷

通过系统诊断思路，对项目范围内从源头到收集系统，再到污水出口的全过程有一个整体联系的掌握，从而做到对每一环节的问题有的放矢，并通过模型的理论支撑，促进诊断工作更加高效准确的推进。科学利用“源-网-厂-泉”系统诊断思路及SWMM模型，经过分级分区对比模型模拟结果与实际检测点水质水量结果，逐步缩小范围，定位定量外水入侵管段，工作量缩减至原工作量的19%，大大缩小了管道检测范围，极大提升了管网检测诊断工作效率，节省了人力物力。并将本次主要检测成果—2.5万 m3/d外水全部剥离后，可实现污水处理厂节省运营成本约39 300元/天，年经营成本可节约1 434万元；另经SWMM模型测算，剥离外水后污水厂进水COD浓度将提升25.38%，氨氮浓度将提升34.2%，对污水处理的提质增效有较大帮助。本次工程经验对高地下水位且管网外水入侵严重地区的污水收集系统提质增效具有重要借鉴意义。

另经本次工程实践，对今后工作开展总结了几点经验如下：

（1）多手段实现管网高效检测。实践证明，任何单一的排水管网检测方法都具有一定的弊端与局限性，因此在实际工程中应灵活结合多种检测方法展开工作，如首先通过水质水量平衡测算定性定量分析整体问题，结合模型逐步缩小问题范围，再应用影像检查法对问题管段进行检测与复核，可缩短检测周期，降低经济成本，同时保障检测数据的完备。

（2）分级实现排水管网精准诊断。对于整体工程目标应开展分级分区诊断工作，根据拓扑关系进行一级、二级分区，不同层级采取相应的监测检测方案。做到以问题为导向，有的放矢，避免按照绝对路线盲目开展工作，提高工作效率。

（3）推进排水管网智慧建设。对全区域管道信息进行梳理，建立科学合理的排水管网数据库，做到与GIS系统或模型数据库有效对接，为智慧平台搭建留出接口，同时通过对管网信息数据的整理，及时更新管网数据，达到摸清、熟悉排水管网家底的目的。另外通过模型和管网检测的深度融合，实现模型诊断与管道检测工作有机结合，有效提高工作效率；充分利用模型的管网运维、预警作用，提高运维工作的准确度和效率。另从数据库的建立出发，逐步建立起排水管网的智慧监测、诊断平台，实现排水管网管理运维工作的数字化、智能化和智慧化。