运用EPANET MSX来模拟氯在饮用水供应系统中的衰减.doc

运用EPANET MSX来模拟氯在饮用水供应系统中的衰减摘要：在整个网络中，氯残留的模型在供水系统管理消毒剂的浓度中是非常重要的。一阶衰减动力学目前常用于描述氯bulk衰变和wall衰变。然而，更复杂的方法已经提出来了，那就是二反应物二阶衰减模型（即模型），它已经被报道在作为模拟氯bulk衰变的实验室测试中具有更好的准确性。最近，EPANET的多种扩展品（即EPANET MSX），其中包括使用的2r模型或其他配方，都将增强模拟水供应系统中氯残留的能力。当前，我们即将在该篇论文中全面评估2r模型和一阶、n阶衰减动力学模型模拟传输系统中氯的能力。结果表明,相似水平的精度可以达到三个测试动力学模型,从而完成了一个准确的氯wall衰变系数的校准。尽管改善了模型的功能，但是独立的使用EPANET MSX却比普通的EPANET的使用更难用，那是因为缺乏允许氯浓度沿着可视化的图形界面变化的的系统配置的文件。使用3 d-enabled Epanet Java web应用程序则可以绕过这些限制。当运用EPANET MSX的强大能力时，EPANET MSX和另一个更好地描述和评估的氯bulk衰变和wall衰变系数的工具组件将会组成成一个更实际和准确的氯模型关键词:饮用水、氯造型,EPANET衰变动力学1. 简介全球使用氯作为消毒剂残留来抵消在饮用水供应系统中的微生物污染扩散。然而，随着水穿过供水系统，氯残留的浓度会因为其与水的自然有机物质反应(NOM)(bulk衰变)和管的内表面材料(wall衰变)而衰减。保持一个有效的消毒剂的残留浓度,维持在形成最少消毒副产物的水平,对于水的安全是至关重要的(世界卫生组织,2011年)。因此，对于公共事业公司来说，限定范围的氯残留浓度的监管是大家主要关注的一个焦点。 水质模型,模拟氯衰减氯残留管理是有价值的工具。这样的模型目前用于剂量优化、氯化设施选址和预测的氯可能衰减为无效的水平的关键地方。虽然在过去的几十年已经付出了很多努力 (-罗兹曼等人,1994;商等人.,2008),但是氯残留的建模仍然是复杂的,因为它依赖于准确的液压模型来描述流动和流动速度(Blokker等人 .,2008;帕夏Lansey,2010)和充足的氯衰减动力学模型(费舍尔等人 . 2011a)第n阶衰减动力学模型由以下方程描述 C是氯浓度,Kb是大部分衰变率系数和n是对氯的反应顺序。一阶wall衰变是n阶动力学反应的特殊情况。它已经被广泛地用于模拟氯衰减在供水系统(-罗兹曼et al .,1994)。一些专家表示这种动力学方法对于描述bulk衰减是不准确的，因此也提出了一些其他的方法(克拉克,1998;Jonkergouw 等人 .,2009;Kastl 等人 .,1999)。最近，费舍尔等人.(2011)报道了一个二反应物(2 r)二阶模型是最简单，它一般适合模拟在配电系统网络氯浓度的数值。模型假定有两组氯反应的水化合物,一个反应迅速,另一个反应缓慢： Cf 和Cs 是表示在水中与氯反应的快、慢减少的浓度（mg Cl/L），kf和ks表示快、慢反应的衰减速率系数(L/mg Cl/h)。模型需要四个参数的估计,即可以从实验室衰减测试数据中推断出的反应速率系数和初始Cf 和Cs的浓度, 虽然在几个衰减测试中，此模型非常准确地描述出了氯衰减，但是它的性能此前从未在大规模供水系统中被证实。对于非金属管道的wall衰减，通常采用一阶动力学模型(-罗兹曼等人 .,1994;塞伐斯冈萨雷斯等人 .,1997) kw是wall反应速率系数，kF是传质系数，R是管的半径。EPANET MSX (Shang 等人., 2008)是允许用户自定义最相关的wall衰减和bulk衰减化学反应和使用更加准确地描述这些反应的方程式的标准液压建模软件的一个扩展。因此,该特性允许应用氯的bulk衰减动力学包括EPANET 2.0。在此次描述的全面评估研究中，利用2 r模型来描述bulk衰减。为了这个目的，在一个大型供水系统中开发和测试了一个EPANET MSX氯衰减模型。结果同一阶和优化的n阶模型相比。此外,一个基于web的液压和水的建模应用并且拥有三维可视化图形、谷歌地球集成和增强MSX仿真特性的Epanet Java(Baseform)也进行了测试。.方法：2.1案例描述研究的案例是一个供应葡萄牙东部阿尔加维的饮用水传输系统。它由23公里长,大口径干线6交货点。在每一个点水是交付给由市政水务经营的服务性的贮藏水箱。该系统由Tavern水处理厂(WTP) 提供水，并且输送到下游一端的Cabeco服务水箱(图1)。主线的管道直径范围为1500毫米到450毫米，传送的分流的管径范围为100毫米到400毫米。水通过重力形成非定向流。水的流动是通过水箱中的水位来控制，因此水流取决于传送点的需水量。Belches水库通过原水输送管道提供Taiga WTP的用水。水处理过程是由传统的地表水处理过程和臭氧预氧化组成的，然后是混凝/絮凝沉淀、砂滤和最终氯气消毒。在WTP出口氯的平均含量为0.83 mg / L，在Cabeco水箱中的氯的平均含量为0.6 mg / L。水含有相对较低的有机物(总有机碳为1.5 mg / L)和无机物(铁、氨和锰浓度低于检测限制),因此，预计氯的含量也应该是比较低的。基础设施服务的平均年龄约15年。2.2动力学研究根据鲍威尔et al .(2000) 的过程描述，进行的Bottle tests是用来评估氯消耗动力学和估计bulk衰变速率系数(kb)的。为了研究温度影响kb，测试是在冷藏保温箱(模型FOC225E Vela Scientifica)中不同的温度 (10、15、20、25、30C) 下进行的。DPD比色法(APHA et al .,1998)是用于游离氯浓度的测定（Pocket色度计 II, Hach）。氯衰减的测试一直持续到浓度达到0.1 mg / L或七天先到时为止。 一阶和n阶氯衰减动力学模型与氯衰减实验室数据相吻合。模型参数(kb,n)是在计算机的Excel（微软）上通过运用使误差总和最小的函数来估计的。对于2R模型，则也是使用了相同的数据，同时运用了科学软件（数学微分）来进行参数估计。每个bulk衰减用来描述实验室检测数据， bulk衰减的能力则是用均方根误差（RMSE）来评估观察和预测的氯的浓度。 对于每一个动力学模型来说，阿伦尼乌斯模型(方程4)是用来评估温度影响氯衰减率系数(蒙泰罗等人 ,2012;鲍威尔等人 ,2000)A是预先指数因素，Ea是活化能，R是通用气体常数，T是绝对温度(K)，方程4是在建模时间用于估计bulk衰变方程系数的平均水温。2.3.氯建模 液压模型是使用EPANET 2.0的自来水。每个输水点的需水量是从遥测系统的一周时间(2月13日到19日2013)在一分钟内得到的。 为了氯模型的建立，要使用EPANET MSX，并且要对EPANET Java web应用程序进行测试。氯建模是通过一阶和n阶衰减动力学来建立的，bulk衰减是由2 R模型模拟的。而对于wall衰减则是需要假定一个一阶动力学模型。同时需要一分钟的时间用于液压和质量的模拟。 WTP出口的氯浓度是由在线联网的氯浓度分析仪测定的。数据每隔1分钟测定一次。此外,氯在Perugia(Polyhedron)和Santa Rita (Fischer-Porter)两个输水点由另外两个在线分析仪测量。分析仪的在WTP出口每周检查三次,而在Perugia和Santa Rita输水点是每周一次。 为了模型的标定和验证,需要进行一项测定系统中的几个输水点反应过程中的氯含量的野外数据收集计划。游离氯浓度在五个输水点(Cruz do Areal, Parboil, Cumana, Pocono, Santa Rita)和系统下游末端(Cameo)进行测量。此外，在另一个输水点(Alturas)也需要进行测定。 对于氯反应速率系数的校准，需要随机测定氯的浓度，其中包括所有的测量点。剩余点测量的氯浓度用于模型的验证。 按顺序调整氯的wall衰减反应速率系数，使之介于预测和实地观察测定的数据之间，这说明模型的建立成功了。kw的适用性通过检查相关测定点氯浓度和RMSE的最小值是否在预测和实地观察测定的数据之间在来评估的。在研究Wall衰减系数时，假定所有的管道材料服务时间是相同的。 为了验证氯模型，开发了两种不同的方法。一个是通过比较实地同步测量的由模型产生的氯的浓度来实现。另一种方法是在Perugia (水平均流动时间为6.3h) 和Santa Rita (水平均流动时间为13.7 h)的48小时内，允许模型在这48小时内（可进行80到127小时的模拟）依靠氯分析仪测定Perugia和Santa Rita的浓度。这种方法也被用来评估水力模型的校准。这两种方法,验证模型最好的是RMSE的最小化。3.结果与讨论3.1动力学研究 与实验室测试数据拟合的Bulk衰减动力学模型将用RMSE评估(表1)。结果表明在除了15时的测量之外，运用2R模型改进的氯衰减模拟模型，就像它预期的一样没有用。在10C和25时的测量，所有的动力学模型表现类似，都很准确，在20时测得2R模型以及n阶衰减动力学模型均比一阶模型更加准确。在30C的极端温度条件下，2R模型比n阶衰减动力学模型更准确，却没有一阶衰减动力学模型准确。 所有测试中，n阶模型的估计值的多数最小误差是不同的，它的范围 从0.7至2.0（如表1所示）。对于建模的目的，n的最优值是由平方总和确定的所有实验测试模型和测量值决定的。所得到的值是1.2，因此，本文中所提及的n阶模型是1.2阶模型。 在估计阿仑尼乌斯参数后，动力学模型的系数是在模仿期间（如表2所示）由系统中的平均温度（13）的水决定的。3.2.氯的建模 使用EPANET MSX来测试使用估计参数的bulk衰变模型。在第一种方法中，对等于零的kw进行了测试。只有bulk衰减模型出现了过低的氯的浓度，大多数模型都过高的估算了氯的浓度（如图2a中的相关性曲线）。 计算值与实测值之间的差随着测量的点之间的距离的增加而增加（即与行程时间成正比）。这些差异可能是由于其投加氯的需要，而不是水中的氯和NOM之间发生化学反应等其他因素。这在传统上是因为即使在低反应性的管道材料上，管道的内表面和生物膜与氯发生反应，即产生了wall衰减。然而，这种差异也可能被解释为缺乏散装衰变模型的精度，但不包括其他因素，诸水如流速度，bulk衰减率（Mania等人，2003） 当其中含有一个wall衰减要素时，相关图显示（图2b），已观察到的洛斯等人（1997）测量和模拟的结果之间具有更好的一致性。在对所有开发的衰减模式计算的均方根误差是所有模型都能够准确地模拟余氯浓度衰减的测量的不确定性（0.05 mg/L）。此外，在测试大部分衰变动力学模型的总体衰减模型精度时没有观察到显著差异。费舍尔等人（2011B）的调查结果表明，bulk衰减模拟的不确定性正在与wall衰减系数校准相混淆 。这些同样可以解释为何需要稍略低的kw系数模型来校准bulk衰减模型时，精度更高。因此，更准确的bulk衰减模型是拥有无限接近理想状态的较小wall衰减系数的构件 平均模型能够保证个体测量氯的绝对误差在0.02 mg/L，平均相对误差约为3% 。当分别在位置1和2全面比较在线联网的氯分析仪在48小时内总氯浓度的预测时和实测值时，模型的性能结果非常相似(如表4所示)，均方根误差仍等于0.02g/mL(在位置2处)，只是在位置1处的测试略高（为0.03g/mL）。 图3显示了在模拟时间段位置1和2的氯浓度分布，以及三个测试模型的预测值。第一个50小时的模拟，它代表从WTP污水处理厂到节点的水流时间的2.5倍，但是这种分析忽视了液压系统的稳定也有可能会发生。在位置2，浓度的预测值和测量值非常相似。模型能够模拟通过在线联网的分析仪检测到的氯含量到达高峰时的确切时间，因此反应了水力模型具有良好的准确性。另一方面，不同公式计算值之间的差额是非常小的。虽然对氯分析仪的性能进行了频繁的评估，但在一周的学习期间内发现一些不可靠的测量数据。在位置1(图3所示)，至少有两种情况可以很容易地识别，因为它是在58 h时氯的浓度达到峰值，在160h时氯的浓度快速增加。第一个不可能的氯浓度是在6.6 h（水流到此输水点上的时间）之前高于WTP污水处理厂出口处的测量值。另一个是传感器需要进行校准。这些条件使得它很难理解在线联网的测量值和模拟值之间的差异是否由描述氯衰减的模型的限制，抑或是在维护或其他分析仪器操作条件变化期间测定的氯含量是不真实的。另一方面，所有的模型都基于一种建于WTP污水处理厂出口分析仪测量氯浓度的时间模式，而且这种模式容易受到影响从而导致不正确的测量。然而，在位置2建立的模型和测量氯气浓度之间良好的一致性表明，污水处理厂出口分析仪通过在研究期间不错的表现。因此，模型的验证以及氯的浓度时间模式的设置，不仅仅依靠在线联网的分析仪还要对现场样品进行测量。3.3 EPANET MSX 氯建模与EPANET MSX一样都是不实用的EPANET 2.0标准，主要是由于缺乏一个图形用户界面。也就是它需要MS-DOS的用户能力和不需要对快速处理结果的可视化。此外，wall衰减系数的校准和MSX的扩展是一个相当费时和复杂的工作。由于创新的采用了3-D图形界面与谷歌地球集成，