合流制排水系统截流工程淤积分析与探测＊

陈勇民，张仪萍，周永潮†，张土乔

（1.浙江大学 市政工程研究所，浙江 杭州 310058；2.浙江科技学院 建筑工程学院，浙江 杭州 310023）

污水中固体颗粒物的沉淀淤积是排水系统的主要病害之一.国内针对排水系统淤积问题的研究仍相对落后，本文以“柳州市河北环岛截污系统”为研究对象，应用CFD方法对承压截流深井的淤积机理进行了研究，并对井内淤积情况进行了模拟分析.基于模拟结果，应用声纳系统进行现场淤积探测，以现场探测数据检验数值模拟效果，同时对截污系统的淤积情况作出总结分析，以研究其淤积规律与特征.

CFD是研究流体运动的有效方法，其中DPM模型可模拟固体颗粒物在水工构筑物内的运动规律.当研究泥沙在构筑物内的运动与沉积现象时，判断固体颗粒物沉降与否的边界条件是关键.V.R.Stovin，Matthieu Dufresne等人的研究表明，颗粒在边界沉降现象与当地床面切应力（local bed shear stress，local BSS）有较强的相关性，可用临界床面切应力（critical BSS）作为颗粒是否沉降的判断条件［1－3］.然而该方法虽能模拟出颗粒物的沉降区域和形状，但不能区分颗粒物沉降的难易程度和判断淤积厚度.本研究在临界床面切应力的基础上，从新的角度提出“概率沉降”的概念，将遗传算法中的概率选择方法应用到判断流场中颗粒物沉降的边界条件中，有效模拟出淤积面形状和相对淤积厚度，弥补了临界床面切应力模型的不足.

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

“柳州市河北环岛截污系统”位于柳州市柳江北岸，2005年建成运行.由于受下游水电站建设影响，柳江上游河段常水位和堤岸标高提升，污水干管埋深加大；为减小埋深、降低工程造价，该系统共采用15座承压截流井型（分为B1和B2型井，见图1），井内承压水深达5～9m，致使截流井及上游干管流速减缓，易于产生淤积，制约其排污截流作用发挥.

1.2 研究方法

通过改进基于DPM的临界床面切应力模型，从新的角度提出“概率沉降”模型，采用数值模拟与声纳实测验证相结合的研究方法.

1.2.1 “概率沉降”模型

DPM模型可跟踪颗粒的运动轨迹，颗粒在流场中的受力平衡方程（颗粒惯性＝颗粒所受所有作用力合力）在笛卡尔坐标系下表达式（x方向）如式（1）所示.对x，y，z方向的受力平衡方程进行积分即可得到颗粒的位移即运动轨迹［4，5］.

式中：up为颗粒速度，u为流体相速度，gx为重力加速度分量，ρp为颗粒密度，ρ为流体相密度.FD＝，μ为流体相动力粘度，d为颗粒直径，p为球形颗粒的相对雷诺数，为曳力系数，a1，a2，a3是经验常数［6］.Fx为其它作用力（如附加质量力，压力梯度作用力和升力等）.

图1 截污工程中的截流深井Fig.1 Deep intercepting well of interception project

当固体颗粒运动到井壁并发生碰撞后，其运动形式有反弹（reflect），捕捉（trap），离开（escape）等，均可通过设定边界条件来处理.然而颗粒碰撞井底时的运动是比较复杂的，可能反弹，可能被捕捉沉淀下来，也可能反弹多次后最终沉淀，还可能沉淀后再次悬浮（resuspend）.V.R.Stovin，Matthieu Dufresne等人的研究表明：可通过临界床面切应力作为颗粒沉降的判断条件，并将其赋予井底面作为处理颗粒碰撞的边界条件.然而床面切应力不同的区域，颗粒物沉降的难易程度是不同的，因而淤积量也是有差别的，临界床面切应力模型却不能处理这种情况.针对这个问题，本研究引入“概率沉降”的处理方法.

遗传算法是一种有效的优化算法，它通过“选择”、“交叉”、“变异”操作模拟自然界的进化过程从而找到最优解.其中“选择”操作常用的一种方法为“轮盘赌选择法”，在该方法中，各个个体的选择概率和其适应度值成比例，概率反映了个体的适应度在整个群体的个体适应度总和中所占的比例，个体适应度越大，其被选择的概率就越高，反之亦然［7，8］.

将遗传算法的这种概率选择法应用到颗粒沉降模拟中，设颗粒物碰撞单元的床面切应力为τ0，临界床面切应力为τcritical，令

则P对应于遗传算法的个体适应度.计算时，当颗粒物碰撞井底边界后先计算τ0，τcritical以及P值，然后随机生成一个0～1之间的小数n，若n＜P则颗粒物沉降，反之则颗粒物反弹回流场.可见，P为颗粒物的“沉降概率”，P值越大，颗粒物沉降概率也越大，该区域的淤积量相应越大，反之则颗粒物沉降概率小，淤积量也小.

1.2.2 声纳探测方法

淤积层探测采用的是管道声纳系统（英国PC1512），流量调查采用的是面积速度流量计（美国ISCO2150），截流深井探测时，通过将声纳探头放入井内，分别调查井内x方向和y方向（如图2所示）两个断面的淤积层形状.

图2 截流井内声纳探测方向Fig.2 Inspection direction of intercepting well

2 研究结果与分析

2.1 截流井淤积数值模拟

以截流井实际尺寸建模进行数值模拟，截流井实际尺寸为：进水方渠x，y，z方向尺寸为15m×1 m×1.5m，截流井室x，y，z方向尺寸为1.5m×2 m×7.55m.数值计算应用“概率沉降”模型，参照激光粒度仪对截流井内颗粒物采样的分析数据，采用200μm的球形颗粒代表污水中固体颗粒物.

截流深井底面颗粒沉积的模拟结果如图3所示.由图可知，泥沙在截流井底沉积的空间分布与流量有直接关系.从x方向进入井内的水流遇到井壁正面阻挡后一部分向下运动，在井底形成低速涡流区，其紊动能降低，泥沙在此区域易于沉淀 .图中表现为流量较小时，井内中部泥沙沉积明显多于两侧，沉积位置也更靠近进水口侧（图3中T点处）.随着流量增大，泥沙沉积平面轮廓线右移，而且中部凸起位置与两侧差距逐渐缩小，在流量增大到1 000L／s时，轮廓线趋于直线.其原因是随着流量增大，中部水流冲击力增强，入流与井壁正面阻挡后更多的向水平面两侧分流，中部泥沙易沉积区域与两侧接近.从图中还可观察到，y方向上井内两侧泥沙难以沉积.这是由于水流在遇到井的正对面井壁和两面侧壁阻挡后在水平面内形成涡流，并在两侧局部产生较强冲刷，使该处泥沙难以沉积（图3中P点处）.

图3 井底颗粒沉积空间分布（单位：mm）Fig.3 Spatial distributions of sediment on the bottom of well（units：mm）

从井中x方向作剖面分析，则井内泥沙沉积厚度随位置不同而变化.流量较小时，x方向几乎所有位置均有泥沙沉积，而随着流量增大，泥沙沉积位置逐渐远离进水口侧.实际工程中，井内流量处于小～大交替变化中，井内泥沙也相应处于沉积～冲刷交替过程中.但总体而言，距进水口越远，泥沙沉积率与沉积厚度越大，也由于水流斜向上冲刷的特点，形成了x方向斜向上的淤泥面特征.值得注意的是，距离右侧井壁400～500mm及右侧井壁附近颗粒沉积量相对较多，其原因为该区域床面切应力相对较小，颗粒沉降概率大，更易于淤积.该沉积位置几乎不受流量变化的影响，成为井内流场的“分水岭”.

从井中y方向作剖面分析，断面内应呈现出中间凸起而两侧趋于平缓的淤泥面结构.其原因是由于中间位置泥沙沉积较多导致中间淤泥面凸起，两侧由于水流冲刷力较强而导致泥沙沉积较少.根据模拟数据可绘出井内淤积物形态图，如图4所示.

2.2 截流井内实测结果分析

淤积调查于6月开展，图5是B2－5截流深井的声纳探测结果.

图4 井内淤积形态图Fig.4 Shape of silt in well.

图5 井B2－5淤积探测结果（单位：mm）Fig.5 Inspection result of well B2－5（units：mm）

由图5可知，B2－5截流深井内已有大量淤积，沉积物反射强烈，固相与液相界面清晰，不存在有机质含量高结构松散的流动态沉积层（Fluid Sediment）［9］.Ahyerre等人的研究表明，在水流剪切力约为0.1N／m2时，该沉积层即产生冲蚀［10］.6月调查期间正值汛期，因此，在降雨径流的冲刷下，流动态沉积层已被冲蚀随径流排入受纳水体，井内沉积层系长期运行达到平衡后的稳定层.

x方向探测图像显示，总体上淤泥面呈斜线向上的形状，在距右侧井壁约500mm的地方以及右侧井壁附近淤泥面凸起，淤积量相对较大，这与图3结果一致，证明该区域易于淤积.y方向探测图像显示，淤泥面总体上呈凹面锅底状，中部有淤泥面凸起（图5中T点处），两侧由于受到冲刷淤泥面趋于平缓（图5中P点处）.可知，声纳探测结果较好地验证了数值模拟分析与结论，说明“概率沉降”模型可用于流场内颗粒沉降差异性模拟.

由图5（a）可知井内淤积厚度已达到了1.1～1.8m，上游合流干渠高为2m，已有1.1m高度被沉积物堵塞，过水断面面积缩小了55%.其它截流深井也有类似的淤积特征，各井的淤积情况如表1所示.

表1 截流深井淤积情况Tab.1 Siltation condition of deep intercepting wells

由流量调查结果可知，旱流工况下，即使在峰值期间，截流深井内上向流流速普遍小于0.02m／s，截流深井几乎等效成了一个高效沉淀池，旱流污水中的大量悬浮物在截流深井和上游承压干渠内沉淀下来.而降雨工况下，由于服务面积内降雨径流峰值的汇入和冲刷，底部淤泥被冲蚀、裹挟，随水流排入柳江.从表1的旱流污水量与沉积层厚度比较可知，二者存在着较强的相关性，日平均流量越小，井内淤积厚度越大，反之日平均流量越大则淤积厚度越小.在单位面积污水负荷相似的情况下，不同的旱流污水流量表明了截流井上游合流制排水系统服务面积的差异.服务面积小的截流井降雨时雨水径流量较小.水流冲刷力相对较弱，因而淤积层厚度较大，相反，服务面积大的截流井降雨时雨水径流量大，其较强的冲刷力导致井内淤积层厚度较小.

2.3 截流干管淤积分析

截流干管的淤积也进行了同步调查，图6为B1和B2型截流深井之间的截流干管声纳实测结果.

图6 与B1，B2型截流井相连的截流干管声纳调查结果Fig.6 Sonar inspection results of intercepting main pipe coterminous with B1，B2－type wells

从调查结果可知，与B1井相连的截流干管水面以下的管壁反射强烈，轮廓清晰，管段内部较为干净，普遍没有淤积产生，见图6（a）和6（b）.而与B2相连的截流干管内，管内底部存在着沉积物层的反射，沉积物的厚度达到了0.1～0.2m，见图6（c）和6（d）.反射强度表明，沉积物已经严重板结，系平衡稳定的沉积层，沉积物与水相之间没有固相易流动状的高有机物层存在.另外，水中存在着比较密集的悬浮物反射，说明有机絮状悬浮物在管道内污水中含量较高，而到下游B2－3与B2－4深井的截流干管之间，这些絮状有机物部分在水面、管壁产生了固结，如图6（d）所示，将会大大影响截流干管的过水能力.

B1和B2型井的淤积情况截然不同，其原因可归结为：处于截污系统上游的B1型井截流量小，沉淀作用强，污水通过截流深井后，仅有上层的上清液溢流入截流干管，污水中悬浮物含量较小，因此，管内基本没有沉积物.而与B2型井相连的截流干管中，沉积层厚度达到0.1～0.2m，其主要原因是处于下游的B2型井普遍流量较大，降雨径流冲蚀裹挟大量沉积物随水流进入了截流干管，造成了比重较大的颗粒物在截流干管底的累积，形成了稳定的沉积层结构.

3 结 论

CFD技术可辅助研究固体颗粒物在截流深井内的运动规律，临界床面切应力模型可用于处理DPM的颗粒与壁面的碰撞行为，但存在不能区分各区域颗粒沉降难易程度和预测相对沉积量的缺陷，本文提出“概率沉降”模型弥补了上述不足.对柳州市河北环岛截污系统的承压截流深井的数值模拟和声纳实测结果表明，“概率沉降”模型可用于流场内颗粒沉降差异性模拟.

承压截流深井淤积状况与旱流量存在较强相关性，旱流量越小则井内淤积厚度越大.而截污干管的淤积状况则和与之相连的截流井有关，上游B1型井的截污干管内基本没有淤积，下游B2型井的截污干管内存在0.1～0.2m淤积.截流井和截污干管的淤积特征均与污水量及水中固体颗粒物的运动规律有关，本文在这方面的研究对承压截流井型设计和截污系统运行管理具有重要的应用价值.

［1］STOVIN V R，SAUL A J.Computational fluid dynamics and the design of sewage storage chambers［J］.J CIWEN，2000，14（2）：103－110.

［2］ADAMSSON A，STOVIN V，BERGDAHL L.Bed shear stress boundary condition for stroage tank sedimentation［J］.Journal of Environmental Engineering，2003，129（7）：651－658.

［3］DUFRESNE M，VAZQUEZ J，TERFOUS A，et al.CFD modelling of solid separation in three combined sewer overflow chambers［J］.Journal of Environmental Engineering，2009，135（9）：776－787.

［4］FLUENT.Fluent user's guide（Version 6.3）［M］.Lebanon，NH，USA：Fluent Inc，2006.

［5］DUFRESNE M，VAZQUEZ J，TERFOUS A，et al.Experimental investigation and CFD modeling of flow，sedimentation，and solids separation in a combined sewer detention tank［J］.Computers ＆ Fluids，2009，38（5）：1042－1049.

［6］MORSI S A，ALEXANDER A J.An investigation of particle trajectories in two－phase flow systems［J］.J Fluid Mech，1972，55（2）：193－208.

［7］HAUPT R L，HAUPT S E.Practical genetic algorithms［M］.Hoboken，New Jersey：John Wiley－Sons Inc，2004.

［8］SIVANANDAM S N，DEEPA S N.Introduction to genetic algorithms［M］.Dordrecht：Springer，2007.

［9］RISTENPART E，ASHLEY R M.Organic near－bed fluid and particulate transport in combined sewers［J］.Water Science and Technology，1995，31（7）：61－68.

［10］AHYERRE M，CHEBBO G，SAAD M.Nature and dynamics of water sediment interface in combined sewers［J］.Journal of Environmental Engineering，2001，127（3）：233－239.