CASS工艺城市污水处理厂清洁生产评价指标体系的构建及应用

孙根行， 狄 倩， 杨 帆， 郭金鑫， 张波浪， 路建萍

(1.陕西科技大学 资源与环境学院， 陕西 西安 710021; 2.延长石油(集团)有限责任公司 碳氢高效利用技术研究中心, 陕西 西安 710075)

0 引言

作为基础设施的城市污水处理厂在某种意义上也是生产性企业，其主要原材料是进入污水处理系统的市政污水，产品是处理后的达标水.我国城市污水处理是高能耗产业之一，且在处理过程中也产生大气污染物、噪声及污泥等固体废弃物.同时部分污水处理厂仍存在出水水质不能稳定达标、管理水平低下等问题[1].为实现我国“十二五”节能减排目标，更多的城市污水处理企业已被纳入强制性清洁生产审核范围，使其通过若干轮次的清洁生产审核，达到更高的清洁生产水平.推行清洁生产，应首先确定其评价指标，再通过一定的评价方法对指标体系进行评价得到目前企业的清洁生产水平，以此提出清洁生产方案.然而，目前城市污水处理行业尚未制定相应的行业清洁生产标准，这已严重影响到城市污水处理企业清洁生产水平的评价及清洁生产的实施.

由于不同污水处理工艺能源及资源的消耗水平及污染物的去除率等有所不同，因此在清洁生产评价时应按不同的工艺评价，本文选取在城市污水处理中应用广泛的循环式活性污泥法(CASS)工艺为代表研究城市污水处理厂清洁生产评价指标体系.本文运用层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)建立了一套CASS工艺城市污水处理厂清洁生产评价指标体系，建立AHP-模糊数学法(AHP-Fuzzy)综合评价模型，并运用该评价指标体系及评价方法对陕西省某CASS工艺城市污水处理厂进行评价，取得了较好的效果.该评价指标体系的建立将为城市污水处理企业开展清洁生产评价提供借鉴和指导，也为企业清洁生产审核提供依据.

1 CASS工艺城市污水处理厂清洁生产评价指标体系的构建

1.1 构建清洁生产评价指标体系

参照《工业清洁生产评价指标体系编制通则》[2]，选取层次分析法构建城市污水处理厂清洁生产评价指标体系.根据清洁生产评价指标体系的构建原则，评价指标的选取应针对城市污水处理厂高能耗、高物耗及污染产生的环节，同时根据生命周期理论，全面系统地考虑企业生产过程的各个环节，选取具有代表性的、具体的、易于量化的评价考核指标[3,4].

通过对CASS工艺城市污水处理厂的全面调查、系统分析及专家咨询，笔者按照层次分析法的要求建立了由总到分的层次结构模型，该指标体系模型分为目标层、准则层及指标层三个层次[5,6].目标层综合表达了CASS工艺城市污水处理厂清洁生产的总体水平；准则层为CASS工艺污水处理厂清洁生产评价的主要准则，包括生产技术特征指标、资源及能源消耗指标、产品指标、污染物产生指标、资源综合利用指标及环境管理指标；指标层具体描述了清洁生产评价的各项指标[7,8].CASS工艺城市污水处理厂清洁生产评价指标体系，如图1所示.

图1 CASS工艺城市污水处理厂清洁生产评价指标体系

1.2 AHP-Fuzzy综合评价方法

AHP-Fuzzy是层次分析法与模糊数学综合评价法的有机结合[9]，首先通过层次分析法确定评价指标体系准则层和指标层各指标的权重值，再运用模糊数学综合评价法对清洁生产水平进行综合评价，确定评价标准及评价指标的隶属度矩阵，最后根据最大隶属度原则确定评价等级.

1.2.1 清洁生产评价指标权重的确定

AHP是美国运筹学家Saaty教授于20世纪70年代提出的一种定量与定性相结合的多目标决策分析方法[10].应用AHP计算各指标权重值，是在建立递阶层次结构评价指标体系的基础上，通过对清洁生产专家、污水处理专家及多家CASS工艺城市污水处理厂技术人员的专家咨询，从而比较各评价指标之间的重要性，对系统中各指标予以优劣评判，并结合这种评判结果来综合计算各指标的权重值.本文运用yaahp层次分析法软件计算各指标的权重值，大大减少了计算量，并提高了计算的准确性.其主要步骤为：(1)建立层次结构模型；(2)根据专家咨询构造判断矩阵；(3)层次单排序及一致性检验；(4)层次总排序.其中判断矩阵由1～9标度法对各指标两两比较得出，准则层判断矩阵一致性比例CR=0.046 9，指标层的判断矩阵一致性比例分别为：CR1=0.014 5，CR2=0.062 4，CR3=0.026 1,CR4=0.075 1,CR5=0，CR6=0.025 6，CR均小于0.1，因此，准则层和指标层的判断矩阵均有较好的一致性[11].最后得到清洁生产评价指标体系中各指标的权重值，如表1所示.

表1 清洁生产评价指标体系各指标权重

1.2.2 综合评价模型

本文在使用AHP法确定清洁生产评价指标权重的基础上，采用模糊数学综合评价法对污水处理企业进行综合评价.模糊数学综合评价法是基于评价过程的非线性特点对原本仅具有模糊和非定量化特征的因素，提出的一种运用模糊推理为主的定性与定量相结合的评判方法，能将比较复杂、不够确定的多因素问题转化为有数字依据的评价模式[12].其主要步骤为：(1)根据评价指标建立评价对象；(2)根据上述AHP法计算的结果建立指标权重集w；(3)根据国内外的相关标准，确定城市污水处理企业清洁生产综合评价的评判集为：V=(V1，V2，V3)=(一级，二级，三级)，一级，即国内外清洁生产先进水平；二级，即国内清洁生产平均水平；三级，即国内清洁生产落后水平；(4)一级模糊评判；(5)二级模糊综合评价，最后根据最大隶属度原则判断污水处理企业的清洁生产水平等级.

综合评价模型

A=W·R

式中：A为模糊综合评价集合；W为指标权重向量；R为模糊判断矩阵.

1.2.3 确定清洁生产评价指标体系的评价标准

通过查阅大量资料，充分了解国内外CASS工艺城市污水处理厂的清洁生产水平，对所收集到的数据进行整理、筛选并计算后，遵循清洁生产评价指标所要求的“起点合理，持续改进”的原则，要让城市污水处理企业通过一定的努力能够达到相应的要求，同时还要让企业意识到清洁生产的最终目标不是一蹴而就，而是始终贯穿于生产过程中的一项工作，同时参考《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB18918-2002)，并结合目前国内CASS工艺城市污水处理企业的实际情况，确定所设定评价指标的评价标准，如表2所示.

表2 清洁生产水平评价标准

2 实例研究

以陕西省某CASS工艺城市污水处理厂为例，通过对该厂的实地调研，收集清洁生产评价指标体系所涉及各指标的相关数据，应用上述CASS工艺城市污水处理厂清洁生产评价指标体系对该厂的清洁生产水平进行评价.

2.1 指标层各指标隶属度矩阵的确定

根据该厂的实际情况，与表2的评价标准进行对比，得到各评价指标的隶属度矩阵如下：

2.2 一级模糊综合评价

生产技术特征指标B1的模糊综合评价指标分值为:

M1=W1·R1=

(0.086 5,0.054 6,0.030 6,0.013 8,0.020 2)·

同理，可对资源及能源的消耗、产品、污染物产生、资源综合利用及环境管理指标进行一级模糊综合评价，评价结果如下：M2=(0,0.150 4,0.055 5)；M3=(0.030 0,0.308 6,0.080 2);M4=(0.020 2,0.081 2,0.012 9)；M5=(0.010 5 ,0, 0.031 4)；M6=(0.020 7,0.001 5,0)

2.3 二级模糊综合评价

根据一级模糊评价结果，建立二级模糊评价矩阵，将其代入综合评价模型计算模糊综合评价集合，最后对该CASS工艺城市污水处理厂清洁生产水平进行综合评价.

根据最大隶属度原则，由上述模糊综合评价结果显示，该厂处于清洁生产二级水平，即国内清洁生产平均水平.这一结果较准确的反映了该污水处理厂的清洁生产现状.由一级模糊综合评价结果可以看出，该厂的生产技术特征水平、资源能源利用水平、产品及污染物产生水平距清洁生产先进水平还有较大的差距，尤其是单位电耗、絮凝剂的消耗、新鲜水的消耗、出水中TP浓度、大肠菌群数、再生水回用水平及环境管理水平等方面均有很大的清洁生产潜力，也成为影响该污水处理厂清洁生产水平的主要因素.故将上述指标列为该污水处理厂清洁生产审核重点，并采取相应的清洁生产方案和管理措施加以改进，从而提高该污水处理厂的清洁生产水平.

3 结论

本文根据CASS工艺城市污水处理行业的特点，通过AHP-Fuzzy 综合评价理论模型构建包含生产技术特征指标、资源及能源消耗指标、产品指标、污染物产生指标、资源综合利用指标及环境管理指标六个一级指标，25个二级指标的CASS工艺城市污水处理厂清洁生产评价指标体系，该评价体系将定性和定量指标有机地结合起来，减少了个人主观臆断所带来的弊端，简明实用、易操作、可比性强、评价结果真实可靠，可客观的反映出污水处理企业的清洁生产水平，发现企业的清洁生产潜力，从而可有针对性地提出相应的清洁生产改进技术和方案，并加以实施，提高企业的清洁生产水平，促进城市污水处理企业的可持续发展.

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