地下水硝酸鹽污染抽出處理優(yōu)化方法
中國(guó)污水處理工程網(wǎng) 時(shí)間:2016-12-17 9:00:10
污水處理技術(shù) | 匯聚全球環(huán)保力量,降低企業(yè)治污成本
地下水是重要的飲用水源. 由于人類(lèi)發(fā)展忽略了環(huán)境保護(hù),導(dǎo)致地下水污染嚴(yán)重,其中硝酸鹽污染問(wèn)題突出[1]. 過(guò)量的硝酸鹽會(huì)對(duì)人類(lèi)健康造成嚴(yán)重危害,例如藍(lán)嬰病[2]. 因此,治理地下水硝酸鹽刻不容緩[3].
目前,國(guó)際上地下水硝酸鹽污染治理技術(shù)分為原位處理技術(shù)和抽出處理技術(shù). 抽出處理技術(shù)仍然是最常用的一種. 抽出處理技術(shù)的核心在于如何有效地把污染的地下水從含水層中抽出來(lái),通?紤]的因素包括抽水井的位置、 抽水井?dāng)?shù)、 抽水速率、 安裝井和抽水處理成本,需要找到一個(gè)合適的方法得到最優(yōu)解,從而使治理成本最小化[4]. 因此,其關(guān)鍵是多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題. 目前,國(guó)外已有許多模擬優(yōu)化技術(shù)運(yùn)用到抽出處理技術(shù)設(shè)計(jì)[5]. 傳統(tǒng)的優(yōu)化方法包括線性規(guī)劃、 非線性規(guī)劃、 動(dòng)態(tài)規(guī)劃、 二次規(guī)劃和整數(shù)規(guī)劃[6]. 較新的優(yōu)化方法包括遺傳算法(GA)[7, 8, 9, 10, 11]和模擬退火法(SA)[12, 13, 14, 15, 16]. 這些優(yōu)化方法可以耦合到地下水模擬模型中.
抽出處理在優(yōu)化過(guò)程中容易陷入局部?jī)?yōu)化. GA和SA采用了多種全局優(yōu)化方法,能夠?qū)崿F(xiàn)全局優(yōu)化. Dougherty等[17]首次將模擬退火法(SA)運(yùn)用到地下水修復(fù)最優(yōu)設(shè)計(jì),在其設(shè)計(jì)中包含井的安裝費(fèi)用和抽水費(fèi)用. McKinney等[18]運(yùn)用遺傳算法解決了最大抽水量和最低抽水成本等地下水優(yōu)化問(wèn)題. Yoon等[19]運(yùn)用實(shí)數(shù)編碼遺傳算法來(lái)確定最優(yōu)抽水速率和最佳井的位置,最大限度減小了地下水修復(fù)系統(tǒng)成本. Erickson等[20]利用小生境技術(shù)遺傳算法解決了抽出處理地下水修復(fù)問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)了修復(fù)成本和剩余污染物濃度最小化. 吳劍鋒等[21]開(kāi)發(fā)改進(jìn)了一種小生境Pareto遺傳算法(INPGA),以美國(guó)麻省軍事保護(hù)區(qū)為實(shí)例,通過(guò)建立研究區(qū)復(fù)雜地下水污染治理的多目標(biāo)優(yōu)化管理模型,并添加消息傳遞接口(MPI)的并行計(jì)算和個(gè)體適應(yīng)度,提高了運(yùn)行庫(kù)計(jì)算速度.
本文以北京某場(chǎng)地生活垃圾填埋場(chǎng)硝酸鹽污染地下水為研究對(duì)象,采用Visual MODFLOW 4.6中Modular Groundwater Optimizer (MGO)[22],將水流模擬軟件 MODFLOW、 溶質(zhì)運(yùn)移MT3DMS與遺傳算法和模擬退火法相結(jié)合,嘗試解決地下水硝酸鹽污染抽出處理優(yōu)化模擬,優(yōu)化井的位置、 井的抽水速率及最小化治理成本. 其執(zhí)行程序通過(guò)FORTRAN自動(dòng)編碼器來(lái)匯編,屬于內(nèi)置模塊,在優(yōu)化過(guò)程中采用DOS界面運(yùn)行.
1 地下水硝酸鹽抽出處理優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)
1.1 遺傳算法
遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型,是一種通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解的方法,它最初由美國(guó)Michigan大學(xué)Holland教授于1975年首先提出. 采用概率化的尋優(yōu)方法,能自動(dòng)獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間,自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向,不需要確定的規(guī)則. 遺傳算法的核心是選擇、 交叉、 變異. 更多遺傳算法的描述參見(jiàn)文獻(xiàn)[23, 24]. 從任一初始種群出發(fā),通過(guò)選擇、 交叉、 變異操作,產(chǎn)生一群更適應(yīng)環(huán)境的個(gè)體,檢查其結(jié)果是否符合優(yōu)化的要求,如果不符合,重復(fù)其上述過(guò)程,直到優(yōu)化出滿意的結(jié)果.
1.2 模擬退火法
模擬退火法,源于統(tǒng)計(jì)熱力物理學(xué),它模擬熔融狀態(tài)下物體逐漸冷卻達(dá)到結(jié)晶狀態(tài)的物理過(guò)程. 材料中的原子原來(lái)會(huì)停留在使內(nèi)能有局部最小值的位置,加熱使能量變大,原子會(huì)離開(kāi)原來(lái)位置,而隨機(jī)在其他位置中移動(dòng). 退火冷卻時(shí)速度較慢,使得原子有較多可能可以找到內(nèi)能比原先更低的位置. 不依賴初始模型的選擇,能尋找全局最小點(diǎn)而不陷入局部極小[19]. 模擬退火算法的操作步驟如下.
步驟1:給定初始溫度T0解X0算f0=f(x0); 步驟2:隨機(jī)產(chǎn)生擾動(dòng)Δx,計(jì)算f1=f(x0+Δx)和Δf=f1-f0; 步驟3:若Δf≤0則轉(zhuǎn)步驟5,否則產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)R∈[0,1]; 步驟4:若p=exp(-Δf/T)≥R,則用x′=x0+Δx代替x0, f1代替f0; 步驟5:檢查M過(guò)程是否結(jié)束,若未結(jié)束則轉(zhuǎn)步驟2; 步驟6:降低溫度參數(shù)T; 步驟7:判斷終止準(zhǔn)則是否滿足,若滿足,則算法終止,否則,轉(zhuǎn)步驟2.
1.3 地下水多目標(biāo)優(yōu)化模型
地下水優(yōu)化模型通常包含兩組變量:決策變量和狀態(tài)變量. 在優(yōu)化過(guò)程中的目的是識(shí)別這些決策變量的最佳組合. 狀態(tài)變量依賴地下水流方程的水頭和地下水溶質(zhì)運(yùn)移方程的濃度. MODFLOW水流方程如下:
式中,Kx、 Ky、 Kz分別為滲透系數(shù)在x、 x、 y方向的分量; h表示水頭(m); qs表示單位時(shí)間從單位體積含水層流入或流出的水量(d-1); Ss表示貯水率(m-1); t表示時(shí)間(d). MT3DMS地下水溶質(zhì)運(yùn)移方程:
式中,θ表示含水層的孔隙度(無(wú)量綱); cK表示溶質(zhì)組分K的濃度(mg ·L-1); D ij是水動(dòng)力彌散系數(shù)張量(m2 ·d-1); vi是孔隙中實(shí)際水流速度(m ·d-1); qs表示單位時(shí)間從單位體積含水層流入或流出的水量(d-1); cKs是源匯項(xiàng)溶質(zhì)組分K的濃度(mg ·L-1); Rn表示化學(xué)反應(yīng)項(xiàng)總和[mg ·(L ·d)-1].
優(yōu)化設(shè)計(jì)過(guò)程中,目標(biāo)函數(shù)包含井的安裝費(fèi)用、 抽水費(fèi)用、 抽水地下水硝酸鹽治理費(fèi)用等. 其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下.
最小化:
約束條件:
式中,J表示目標(biāo)函數(shù),a1表示安裝一口井的總費(fèi)用,W表示研究區(qū)備選井的數(shù)量,N是總的優(yōu)選井?dāng)?shù)量,即從備選井中優(yōu)化出來(lái)井的數(shù)量,a2是抽出和處理單位體積的水的費(fèi)用[4],Qi單位時(shí)間抽水的體積(m3 ·d-1),Qmin和Qmax分別是最小抽水和最大抽水量,Δti是井i持續(xù)抽水時(shí)間(d),hi是井i的水頭(m),hmin和hmax分別是最小水頭和最大水頭(m); ci是井i的溶質(zhì)的濃度(mg ·L-1),c*表示目標(biāo)治理濃度(mg ·L-1). 上述定義多目標(biāo)優(yōu)化方案也可以通過(guò)試錯(cuò)法解決. 雖然試錯(cuò)法簡(jiǎn)單、 易用,但測(cè)試和檢驗(yàn)煩瑣,且不能保證組合的最優(yōu)方案,容易產(chǎn)生局部?jī)?yōu)化,往往很難找到最優(yōu)的抽出處理方案. 所以在滿足所有約束條件下,應(yīng)用遺傳算法和模擬退火法比試錯(cuò)法更有效解決井的位置及組合問(wèn)題[22].
圖 2 研究區(qū)三維地質(zhì)剖面
2 材料與方法
2.1 研究區(qū)水文地質(zhì)條件
研究區(qū)位于北京某場(chǎng)地,所處區(qū)域地勢(shì)平坦. 場(chǎng)地東側(cè)為養(yǎng)殖場(chǎng),西南側(cè)為當(dāng)?shù)剞r(nóng)民耕作農(nóng)田,農(nóng)村垃圾和畜禽養(yǎng)殖廢水均排放到池塘(圖 1).
圖 1 研究區(qū)初始流場(chǎng)示意
依據(jù)場(chǎng)地調(diào)查資料,利用CTECH對(duì)研究區(qū)構(gòu)建三維地質(zhì)剖面圖,第一層主要含水層為非承壓含水層,地下水標(biāo)高16~23 m,厚度約6.92 m,以粉細(xì)砂為主,局部夾有砂質(zhì)粉土、 黏質(zhì)粉土和粉質(zhì)黏土(圖 2). 研究區(qū)第一含水層下面主要為砂質(zhì)粉土、 黏質(zhì)粉土,滲透性很差,能夠起到較好的隔水作用.
在研究區(qū)進(jìn)行單孔抽水試驗(yàn). 通過(guò)Aquifer Test軟件分析,結(jié)果見(jiàn)表 1. 研究區(qū)含水層的平均滲透系數(shù)為3.37 m ·d-1.
表 1 不同求參方法中滲透系數(shù)和導(dǎo)水系數(shù)結(jié)果表
2.2 研究區(qū)地下水污染狀況
利用Geoprobe鉆機(jī)對(duì)生活垃圾填埋場(chǎng)地下水及池塘污水進(jìn)行取樣調(diào)查. 現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試數(shù)據(jù):池塘地表水的NH+4-N高達(dá)46.8 mg ·L-1,同時(shí)地表 50 cm滲坑NO-3-N高達(dá)65 mg ·L-1. 研究區(qū)地下水硝酸鹽仍處于不斷變化的情況,同時(shí)場(chǎng)地調(diào)查尚不夠充分,不足以刻畫(huà)出實(shí)際地下水硝酸鹽的污染羽狀況. 因此,本研究以農(nóng)村垃圾和畜禽養(yǎng)殖廢水為污染源,硝酸鹽入滲濃度為65 mg ·L-1,模擬在天然地下水流動(dòng)情況下釋放5 a形成的硝酸鹽污染羽作為抽出處理的初始污染羽. 研究區(qū)硝酸鹽初始污染羽總量為36.99 kg,見(jiàn)圖 3.
2.3 抽出處理備選井方案
為了設(shè)計(jì)合理的抽出處理治理優(yōu)化方案,根據(jù)模擬生成硝酸鹽污染羽形成的范圍及通過(guò)試錯(cuò)法確定的較為有效的抽水井位置,在研究區(qū)布置了18口備選井方案(圖 3). 目的是在滿足治理成本最小情況下,抽出處理后達(dá)到目標(biāo)治理濃度,同時(shí)確定最佳井?dāng)?shù)及其井的位置和抽水速率.
研究區(qū)周?chē)叵滤跛猁}背景濃度約為1 mg ·L-1. 將研究區(qū)紅色框作為濃度約束區(qū),在100 d抽出處理修復(fù)時(shí)間內(nèi),其硝酸鹽目標(biāo)修復(fù)濃度低于10 mg ·L-1.
2.4 模型概化及參數(shù)確定
研究區(qū)場(chǎng)地范圍較小,可以將研究區(qū)假設(shè)為均質(zhì)各向異性含水層. 地下水硝酸鹽污染濃度主要分布在第一含水層,該層下部主要為砂質(zhì)粉土、 黏質(zhì)粉土,滲透系數(shù)較差,能夠起到較好的隔水作用,故 而將含水層概化成一層. 研究場(chǎng)地為225 m×200m,將其剖分成2.25 m×2 m. 地下水從北東方向向南西方向流(圖 1). 研究區(qū)的初始水力坡度約為0.01. 西北方向和東南方向?yàn)楦羲吔? 地下水硝酸鹽的阻滯因子設(shè)為1. 地下水流模擬設(shè)置為穩(wěn)定流模擬(兩種優(yōu)化方法只適合穩(wěn)定流[4]),模型輸入?yún)?shù)見(jiàn)表 2.
圖 3 地下水硝酸鹽初始污染羽分布示意和備選井位置
表 2 模型輸入?yún)?shù)
表 3列出了安裝一口井的總費(fèi)用、 抽出和處理單位體積水的費(fèi)用[4]. 最小與最大水頭值、 最小與最大抽水量及硝酸鹽目標(biāo)治理濃度等約束條件.
表 3 費(fèi)用系數(shù)和約束變量
3 優(yōu)化結(jié)果分析與討論
3.1 抽出處理優(yōu)化
本研究中GA設(shè)定的相關(guān)參數(shù)如下:種群數(shù)目為100,最大遺傳代數(shù)為100,每口井的抽水速率離散化區(qū)間數(shù)為32,交叉概率為0.90,變異概率為0.05. SA設(shè)定的相關(guān)參數(shù)如下:初始溫度為1,抽樣次數(shù)10000,降溫率為0.9,最大迭代次數(shù)為100.
兩種優(yōu)化方法都要求濃度約束區(qū)治理100 d后的地下水硝酸鹽(以氮計(jì))達(dá)到10 mg ·L-1. GA優(yōu)化結(jié)果:8號(hào)井優(yōu)化抽水速率為155 m3 ·d-1,14號(hào)井優(yōu)化抽水速率為10 m3 ·d-1; SA優(yōu)化結(jié)果:8號(hào)井優(yōu)化抽水速率為82 m3 ·d-1,14號(hào)井優(yōu)化抽水速率為39 m3 ·d-1. 其他井都為零(表 4). GA在8號(hào)井優(yōu)化的抽水速率比SA在8號(hào)井的要大,在14號(hào)井優(yōu)化的抽水速率比SA在14號(hào)優(yōu)化的速率要小. 但SA總抽水速率(121 m3 ·d-1)比GA(165 m3 ·d-1)小.
表 4 優(yōu)化井位置與抽水速率
基于GA和SA優(yōu)化的抽水速率,100 d后硝酸鹽總?cè)コ糠謩e為28.45 kg和31.42 kg,其總量去除率分別76.89%和84.92%,見(jiàn)圖 4. 優(yōu)化過(guò)程中發(fā)現(xiàn),總抽水速率和硝酸鹽總?cè)コ看嬖诮凭性增加的趨勢(shì).
GA、 SA同時(shí)優(yōu)化了井的位置和抽水量. 圖 4可以看出研究區(qū)中18口備選井方案,兩種優(yōu)化方法最優(yōu)的兩口井都是8號(hào)井和14號(hào)井. 說(shuō)明在該場(chǎng)地抽出處理中,只需要2口井就可以滿足約束條件,到達(dá)治理目標(biāo),比初始方案減少16口井,節(jié)省了井的安裝成本. 同時(shí)說(shuō)明最優(yōu)井的位置在污染羽的中軸線上中游和中下游抽水布置最為合理.
圖 4 GA和SA抽水治理100 d后地下水硝酸鹽分布示意
3.2 GA與SA對(duì)比分析
GA、 SA不僅可以優(yōu)化井的位置、 抽水速率及井?dāng)?shù),而且還可以優(yōu)化系統(tǒng)治理成本(井安裝成本與抽出處理成本之和),見(jiàn)表 5. GA和SA優(yōu)化井?dāng)?shù)一樣,其安裝成本也就一樣,但SA優(yōu)化總的抽水量比GA要低,所以SA優(yōu)化的系統(tǒng)成本要比GA要低,說(shuō)明SA在多目標(biāo)地下水硝酸鹽修復(fù)優(yōu)化管理要比GA體現(xiàn)出一定的優(yōu)越性,體現(xiàn)在節(jié)省系統(tǒng)治理成本.
圖 5為GA與SA遺傳代數(shù)與目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化收斂對(duì)比. GA在40代后優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)趨于收斂,而SA在20代后趨于穩(wěn)定. GA在前20代目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化波動(dòng)性比SA要大. 兩者最終都趨于穩(wěn)定. 兩種優(yōu)化方法識(shí)別決策變量的最佳組合. 在最小化治理成本下,全局優(yōu)化井?dāng)?shù)、 井的抽水量、 安裝成本、 抽水處理成本,使得優(yōu)化結(jié)果可信. SA的系統(tǒng)治理成本要比GA少3338.45元,節(jié)省成本約6.8%,見(jiàn)表 5具體參見(jiàn)污水寶商城資料或http://www.yiban123.com更多相關(guān)技術(shù)文檔。
圖 5 GA、 SA目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化收斂對(duì)比
表 5 GA、 SA優(yōu)化系統(tǒng)治理成本/元
4 結(jié)論
(1)本研究依據(jù)北京某場(chǎng)地調(diào)查資料,利用遺傳算法(GA)和模擬退火法(SA)對(duì)地下水硝酸鹽污染羽治理區(qū)中布置18口備選井方案進(jìn)行優(yōu)化. 為達(dá)到100 d將研究區(qū)硝酸鹽濃度降低到10 mg ·L-1的目標(biāo),GA和SA優(yōu)化的井都為8號(hào)井和14號(hào)井,優(yōu)化總抽水速率分別為165 m3 ·d-1和121 m3 ·d-1,同時(shí)其硝酸鹽總量去除率分別為76.89%和84.92%.
(2)優(yōu)化結(jié)果說(shuō)明,最佳井的位置應(yīng)位于硝酸鹽污染羽中游及中下游的中軸線上,且中游抽水速率比下游要大. 兩種優(yōu)化算法對(duì)比表明模擬退火法(SA)優(yōu)化系統(tǒng)治理成本比遺傳算法(GA)節(jié)省6.8%,且波動(dòng)性小,更收斂.
(3)模擬退火法(SA)和遺傳算法(GA)耦合到地下水流模擬程序MODFLOW和溶質(zhì)運(yùn)移程序MT3DMS中,可以設(shè)計(jì)合理的抽出處理方案和符合管理目標(biāo)修復(fù)系統(tǒng),為地下水污染現(xiàn)場(chǎng)修復(fù)提供科學(xué)的指導(dǎo).
致謝: 本研究場(chǎng)地基礎(chǔ)信息調(diào)查由中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院、 北京建工環(huán)境修復(fù)有限責(zé)任公司、 輕工環(huán)保研究所等共同完成. 此外,南京大學(xué)吳劍鋒老師對(duì)遺傳算法優(yōu)化方法工作給予指導(dǎo)!在此一并表示感謝.(來(lái)源及作者:中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)水資源與環(huán)境學(xué)院, 水資源與環(huán)境工程北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 姜烈、何江濤、姜永海、劉菲)