河流水质模型课件

1、2.1污染物在水中的移动过程，污染物在水中的物理移动过程，污染物随水流的对流和混合，泥沙粒子，河底和岸的吸附和解吸，沉淀和再浮游，底泥中的污染物的运输等。 一、对流和扩散对流的扩散是水体自净化的重要作用。 对流扩散运动主要包括对流、分子扩散、扰动扩散和分散等形式。 李光炽、水质模型，(1)对流作用运送河水的对流运动是以时平均流速为代表的水质点的移动运动。 沿着某点污染物的流动方向x的输送量为(2-1)式中-通水截面上的某点的沿着x方向的污染物的输送量、作为mg/(m2.s )的u-某点沿着x方向时的平均流速、m/s； c-某点污染物的时平均浓度，mg/m3。 对于李光炽、水质模型、全过水截面，

2、污染物的输送率为(2-2)式中fa截面a处的污染物输送率，mg/s即u、c -分别为截面平均流速(m/s )和平均浓度，mg/m3； q-截面A(m2)的过水流量、m3/s。 李光炽，水质模型，(二)分子扩散作用输送，水中污染物由于分子不规则运动，被称为从高浓度区向低浓度区的运动过程，分子扩散。 分子扩散过程遵循Fick第一定律，即单位时间通过单位面积的溶解物质的质量与溶解物质浓度在该面积的法线方向的梯度成比例，数学式为：李光炽、水质模型，式中：在Mmx 方向上通过分子扩散作用，污染物在单位时间通过单位面积的质量、分子扩散通量c-某点污染物浓度、mg/m3； em-分子扩散系数，m2/s。 沿

3、x方向的浓度梯度分子扩散系数与污染物的种类、温度、压力等因素有关，可通过实验测定，一般在10-9 10-8 m2/s之间变化。 李光炽、水质模型；(三)乱动扩散作用运输、河道中水体流动一般为湍流。 湍流的基本特性是流动中包含的各种物理量，任何点的流速、压力、浓度、温度等都随着时间的变化随机脉动。 湍流扩散是湍流中旋涡的不规则运动(脉动)引起的物质从高浓度区域向低浓度区域的移动过程。 湍流扩散流束可以用表现分子扩散流束的菲克定律来表现：李光炽、水质模型，式中沿Mtx 方向的污染物湍流扩散流束是由于脉动流速作用，水中污染物在单位时间内通过单位面积的质量，mg/(m2.s )。 Etx x方向的紊乱

4、扩散系数，m2/s。 在雷诺数Re=104左右的湍流流场中，湍流扩散系数Etx达到3.3610-4m2/s，但分子扩散系数Em仅为10-9 10-8 m2/s，河流的湍流扩散作用比分子扩散作用强得多。 李光炽、水质模型、(四)离散(分散)作用输送、截面不均匀流速作用引起的污染物离散现象为剪切流中的纵向离散或分散。 离散作用的污染物输送通量也可以用菲克第一定律的形式描述。 即反映李光炽、水质模型、Edx纵向离散系数、m2/s、离散作用的大小，一般Em具有10-910-8 m2/s的数量级，Etx具有10-210-1 m2/s的数量级，Edx达到10103 m2/s的数量级李光炽，水质模型，二，吸

5、附和解吸，溶解于水中的污染物和胶体物，与漂浮在水中的泥沙等固相物质接触后，就被吸附在泥沙表面，在适当的条件下与泥沙一起沉入河底，降低水的污染浓度，发挥净化作用，相反，被吸附的污染物在水体的条件(例前者被称为吸附，后者被称为解吸。 吸附解吸作用的整体趋势是减少水体污染浓度。 李光炽、水质模型、吸附过程是一个复杂的物理化学过程。吸附剂和被吸附物质之间通过分子间引力发生吸附时，被称为物理吸附的两者之间有化学作用时，生成化学键而发生吸附时，被称为化学吸附。 物理吸附和化学吸附经常发生，共同起吸附作用。 目前，水质计算中常用的两种形式是佛罗伦萨(Freundlich )吸附等温式，另一种是海纳(Hene

6、ry )吸附等温式。李光炽、水质模型、弗罗德利希吸附等温式的形式是李光炽、水质模型，式中se-吸附达到平衡时水对泥沙的吸附浓度是泥沙吸附的污染物总量除以泥沙总量，总是以g/g计算的ce-吸附平衡时水体的污染浓度总是g 砂土在水中污染物上的吸附速度方程式、式中s-t时的砂土吸附浓度、g/g； -无量纲化的s值、数值上等于s的c-t时的水体污染浓度、g/L； w-水体的砂含量、g/L b-活化能的指数k1、k2 分别为吸附速度系数和解吸速度系数、s-1、李光炽、水质模型、海纳利吸附等温式，即一次动力学吸附方程式，对以下吸附速度方程式进行了近似：李光炽、水质模型，式中Sm为砂土的最大吸附三、在沉淀和

7、再悬浮、水质数学模型中，污染物的沉淀和再悬浮的计算可通过两种方法进行。 一种基于河流动力学原理，计算河段砂含量的变化过程和冲磨过程，然后考虑砂土对污染物的吸附解吸作用，计算污染物的沉淀和再悬浮。 该方法资料多，计算工作量大，应用还不广泛。 李光炽、水质模型另一种方法是用一种系数直接估计污染成分的减少或增加，其公式形式一般为李光炽、水质模型、式中c-水中污染物在t时的浓度KC-沉淀和再悬浮系数、沉淀时取加号，水中污染物减少Kc与水流速度、砂土组成、温度等因素有关，在实际模拟计算中较好。 2.2天然水流的扩散系数和离散系数，一、分子扩散系数水中所含物质的分子扩散系数的大小，主要与影响分子扩散运动的

8、温度、溶质、压力有关，与水的流动特性无关。 在水质计算中，分子扩散一般仅用于水气界面、水体和底泥界面和流速小的情况下。 表2-1显示了水体中几种物质的分子扩散系数。 李光炽、水质模型、二、乱动扩散系数、水质的乱动扩散是由乱动水流的脉动流速引起的，乱动扩散系数的大小主要与水流的乱动特性有关，因此垂直方向、横向和纵向的乱动扩散系数不同，即各向异性。李光炽，水质模型，(1)垂直方向的乱流扩散系数Etz，对于一般的宽浅型河流，认为水流的质量交换和运动量交换相等，乱流扩散系数与漩涡粘性系数相等，明渠垂直方向的平均乱流扩散系数Etz为李光炽，水质模型，式中etz-垂直方向的平均乱流扩散系数，m2/s的h-

9、。 u*-摩擦阻力流速，m/s，u*=(gHJ)0.5，其中g是重力加速度，m/s2； j是水力坡的下降。 (二)在横向湍流扩散系数type、交叉等情况下，使垂直和横向流速分布更不均匀，引起不同尺度的涡流发生横向湍流扩散。 以记述垂直扩散系数的形式表现横向的紊乱扩散系数，即李光炽、水质模型、式中的是经验系数，笔直的矩形明渠=0.24 0.25的笔直的天然河道=0.1 0.2，平均优选为0.15。 (3)纵向的紊乱扩散系数Etx的纵向的紊乱扩散系数Ed远大于单独的纵向的紊乱扩散系数，一般从数十倍大到百倍，因此大多将纵向的紊乱扩散系数组入纵向的紊乱扩散系数中来考虑。 从有限的资料来看，Etx和Et

10、y是同一水平，可能是Ety的约3倍。根据资料条件，李光炽、水质模型、三、河流纵向离散系数Ed、河流纵向离散系数Ed可以用以下三种方法计算。 (1)用截面流速分布资料估计费舍尔导出纵向离散系数的计算公式，见李光炽，水质模型，具体计算参照例21，2 )用现场示踪试验资料进行估计，为了比较准确地计算河段纵向离散系数， 在河流中选择适当的位置，瞬间用点源给予示踪剂(例如诺登明)，在下游观测示踪剂浓度的时间经过线，就可以求出纵向离散系数Ed。 该方法根据下游观测到的示踪剂浓度的推移线求出了Ed。 选择的下游断面为纵向混合区，浓度作为一维水质问题计算，可以从一维水质迁移中解决基本方程式的下游x的示踪浓度变

11、化过程是李光炽、水质模型、李光炽、水质模型，纵向混合河段距离分别用x1、x2两个断面计算，各断面的浓度过程线的分散分别是式中，对于在浓度过程线的一次原点距离下游x实测的示踪剂浓度过程，公式采用李光炽、水质模型、解取得：(3)经验公式进行了推算，费舍尔在1975年提出了下式，李光炽、水质模型、刘亨立(h.Liu )在1975年提出的公式麦克威克伯提出的公式是李光炽、水质模型、H -平均水深-摩擦阻力流速J -水力梯度下降u截面平均流速； A -过水截面积B -河段平均水面宽度Q -河段的过水流量g -重力加速度。 2.3在水中有机污染物的分解和转化、有机污染物在水中迁移扩散的同时，在微生物的生化

12、作用下分解和转化为其他物质，降低水体中的有机污染浓度，这种现象称为分解。 根据分解过程中水体的溶解氧状态可以分为好氧状态和厌氧状态。 李光炽，水质模型，一、水中有机物的好氧分解过程，在有溶解氧的条件下，水中的有机污染物在好氧微生物(游离氧O2必须在某条件下生存的微生物，主要是好氧菌，异养型细菌)的作用下被氧化分解被无机化，净化有机污染。 这是一个非常复杂的新陈代谢过程，李光炽、水质模型、李光炽、水质模型、碳水化合物和含氮有机物氧化分解的CO2、H2O、NH3-和释放的能量被菌藻等微生物吸收，被原生动物、后生动物、高级水生动植物利用，逐渐转化为人类需要的物质如果这个循环不危害人类的生存和发展地进

13、行的话，如果不被称为良性循环，或可持续发展，物质循环的一部分环节就会失衡，破坏循环的正常发展，污染环境，危害人类的生存和发展，生态平衡被破坏，可持续发展我们的任务是研究各种经济有效的措施，促进自然界物质的健全循环，即生产，维持良好的生态环境。 李光炽、水质模型、水中有机物的分解转化过程的碳化过程和硝化过程是耗氧过程，前者是有机物的无机化，后者继续无机化氨氮的氧化和稳定化。 由于两者反应中微生物群落的差异、生成物的差异、氧化速度不同，在模拟有机污染的预测计算中，将根据情况分别计算还是合并作为一个指标进行分析。 两者合起来作为一个指标来计算比较简单，工作量少，碳水化合物占主导地位时，合起来计算比较

14、合适。 否则，分别模拟预测会更好。李光炽、水质模型、二、水中有机物的厌氧分解过程、水中缺乏溶解氧时，有机污染物还可在两性厌氧菌和专性厌氧菌的作用下氧化分解、转化，最终无机化。 此时氧化所需的氧不是来自水中的溶解氧O2，而是有机物分子中的结合氧。李光炽、水质模型、专性厌氧微生物是完全缺乏溶解氧的生活在水中的微生物，如甲烷菌，不能生存在有溶解氧的水中。 兼氧微生物是能在好氧、厌氧下生存的微生物，如水解菌群和产酸菌群，主要将高分子有机物分解为低分子有机物，将专业厌氧菌转化为甲烷(CH4 )、二氧化碳等无机物。 厌氧分解转化过程发生在有机污染严重的河段、水体、湖的下层和底部，如图2-5所示，广泛应用于

15、厌氧污水处理工程。李光炽、水质模型、李光炽、水质模型、图2-5水体中有机污染物的分解转化模式图、有机物厌氧分解的四阶段理论： (1)水解阶段，高分子有机物通过水解酶作用将可溶性低分子有机物，如纤维素、淀粉等碳水化合物水解为糖类， (2)将蛋白质水解成氨基酸等(2)在产生酸的阶段，通过不同的发酵菌将可溶性有机物转化成有机酸、醇类、醛类等，同时还形成氨、二氧化碳、氢等(3)乙酸生产阶段，乙酸菌将有机酸、醇、醛乙酸李光炽、水质模型、有机物的厌氧分解比好氧分解复杂，所需时间长得多，对温度、pH等环境条件要求也很严格，但分解不需要游离氧和阳光，可在密闭的厌氧系统下进行。 因此，该原理广泛应用于高浓度有机

16、废水的处理中，不仅功耗少，还能获得相当大的能量。 李光炽、水质模型、2.4污水生化学反应动力学、生化反应动力学主要涉及两个方面的问题： (1)水中微生物(主要是菌、藻等)的生长规律直接影响污染物的分解；(2)水中有机污染物的分解规律，是直接关系到水质预测的问题。 20世纪50年代以来，国内外一些学者在生化反应动力学方面做了很多工作，这些实验研究多是在好氧条件下进行的，但后来的实践表明在好氧条件下获得的反应动力学成果也可以适用于厌氧状况。 李光炽，水质模型，一，微生物生长速度方程式莫诺特方程式，20世纪40年代初，莫诺特基于从单纯基质培养纯菌种的大量实验提出，图211是观测微生物比生长速度与基质

17、浓度s的关系曲线的数学式，其数学式是米氏酶反应方程式， 即如下莫诺特方程式：李光炽，水质模型式中的-微生物比生长速度(d-1 )是微生物浓度生长速度与当时的微生物浓度之比(dX/dt)/X，x是微生物浓度，mg/L； -基质浓度大时最大比生长速度，d-1； ks-半速常数为时的基质浓度、mg/L。李光炽、水质模型、李光炽、水质模型、图211莫诺特关系曲线、1 .高基质浓度、李光炽、水质模型，Ks对s可以忽略，近似相等，因此微生物的食材充足，其生长速度不受基质浓度的影响，与微生物本身的浓度x的平方成比例，即所谓2 .低基质浓度、李光炽、水质模型，s对Ks可以无视。 公式表明基质浓度很小，微生物的生长速度与基质浓度和微生物浓度的积成比例，严格来说是二次反应动力学的问题。 但此时微生物生长缓慢，x变化小，基质浓度的影响可近似一次反应。底物浓度