深圳沙湾河流域水生态环境综合治理研究

阳松云

(深圳市水务工程建设管理中心，广东 深圳 518000)

1 概述

我国地形条件复杂，水流域河道蜿蜒多转，河流生态环境复杂。而随着城市发展与工业化的进步，因此，河流水资源污染情况逐渐恶化，因此，在复杂流域条件及污染恶化的共同作用下，水生态环境的综合治理变得更加困难[1- 5]。

我国学者展开了大量流域水资源污染治理技术的研究。王苏亚[6]通过调查与分析我国部分河流与流域的水资源污染情况以及现有治理方法与技术所存在的问题，进一步提出了几点切实可行的建议方案，以期为我国流域水资源的治理工作提供一定的借鉴作用；刘晓雨等[7]从物理、化学和生物方法三种不同治理方向描述了新凤河流域水体污染治理及修复技术工作，提出生态修复具有修复效果好、修复污染无副作用的优势；秦延文等[8]以三峡水库氮磷污染防治为例，提出“生态补偿+污染控制+质量考核”的综合治理技术与方案，并达到库区COD和氨氮水污染物目标总量得到逐渐降低的目的；刘易平[9]指出生物强化技术在水污染的治理具有高效、快速的治理效果，进一步论述其应用于水污染治理中优势。

上述治理方案多是从综合防治角度进行探讨，缺乏深入有效的水污染治理技术的研究[10- 15]。本文以深圳市沙湾河流域水污染治理工程为例，通过引入光催化降解技术，并设置不同配比条件的催化剂，研究污染去除效果及光催化降解的科学性；进一步通过研究得出污染去除最佳方案，以求为流域的污染治理工程建立一定的理论依据。

2 工程概况

沙湾河流域位于深圳市龙岗区南湾街道与平湖街道境内，属珠江三角洲水系中深圳河的一级支流。流域走向复杂，地市多变，发源于黄牛湖水库上游海拔214.5m的梧桐山牛尾岭称李朗河，河道走向大致为南北向，汇集了简竹河、正坑水、梧桐山河、仙湖水等支流后注入深圳水库，经深圳水库溢洪道出口，流经新秀村，在三汊河口汇入深圳河，水库溢洪道至三汊河口段称深圳水库排洪河，汇合莲塘河后称深圳河。沙湾河(沙湾水闸以上)流域面积26.10km2，全长10.5km。流域概况如图1所示。

采用设计暴雨间接推求设计洪水的方法计算流域内各断面的设计洪水，应用广东省综合单位线法、推理公式及经验公式法进行洪水分析计算，并采用其中对防洪不利的洪水成果。本次在可研成果的基础上，对沙湾河干、支流自然地理参数(集雨面积F、河长L、坡降J)进一步复核，均在最新的1∶1000和1∶10000电子地图上量算。沙湾河各控制断面设计洪峰流量成果参数成果见表1。

图1 沙湾河流域概况

3 光催化降解分析

3.1 试验设计

为研究催化剂对污染降解的催化作用及探讨最佳催化剂配比，本次研究的基本研究对象为

表1 沙湾河各控制断面设计洪峰流量成果表

Bi/BiOBr/rGO催化剂。本次研究主要包括两个部分，第一部分为有、无催化剂、仅含葡萄糖及仅含GO四种不同条件下Bi/BiOBr/rGO催化剂对污染去除效果的研究，研究目的为探讨催化剂在污染去除中的可行性与科学性；第二部分为通过制备不同葡萄糖含量、不同GO掺量的Bi/BiOBr/rGO催化剂样品的污染去除效果研究，研究目的为探讨最佳催化剂配比，获得最佳污染去除方案。通过向多个容器中置入500mL流域所取污染水样后，向其中投入不同的Bi/BiOBr/rGO催化剂，并将其置在一定的强光下照射。在不同时间点取少量水样进行污染物含量检测，令C为某时刻污染物浓度，C0为初始条件下污染物浓度，则可认为C/C0位污染物降解效果。试验方案见表2。

表2 试验方案设计

3.2 试验结果分析

3.2.1可行性分析

为验证光催化降解技术的科学性与可行性，首先展开有、无催化剂条件下的污染降解试验。通过设置无催化剂、仅添加1.0%GO催化剂仅、添加0.1g葡萄糖(Glu)催化剂及0.1g葡萄糖+1.0%GO催化剂四种不同条件下的光催化降解试验，得出试验结果如图2所示。由图2可知，四种不同条件下，在强光的作用下水中污染物的含量均随着光照射时间的增加而不断降低，但污染物降解速度逐渐降低最后趋于稳定。进一步观察到，无催化剂条件下污染物浓度降低程度达到69%，仅添加1.0%GO催化剂条件下污染物浓度降低程度达到97%，仅添加0.1g葡萄糖催化剂条件下污染物浓度降低程度达到95%，0.1g葡萄糖+1.0%GO催化剂条件下污染物浓度降低程度达到99%。最终降解效果：0.1g葡萄糖+1.0%GO催化剂>仅添加1.0%GO催化剂>仅添加0.1g葡萄糖催化剂>无催化剂。这表明具有催化剂条件下光催化降解技术效果最好，光催化降解技术具有高度的可行性。

图2 四种不同条件下光催化降解技术的效果

3.2.2GO含量影响

进一步探讨GO掺量对催化剂的污染降解催化效果的影响。如图3所示为保持葡萄糖添加量不变，GO掺量分别为0.5%、1.0%、2.0%及5.0%四种不同条件下污染治理效果随时间变化趋势。由图可见，随着时间增长污染物浓度不断降低，且降解速度也逐渐降低。此外，我们可以看到，随着GO掺量的增加，污染物最终处理效果呈现出先升高后降低的变化趋势。GO掺量为0.5%条件下污染最终处理程度达到85%，GO掺量为1.0%条件下污染最终处理程度达到91%，GO掺量为2.0%条件下污染最终处理程度达到84%，GO掺量为5.0%条件下污染最终处理程度达到82%。由此可见，GO掺量为1.0%条件催化剂催化污染降解效果最好。

图3 不同GO浓掺量条件下光催化降解技术的效果

3.2.3Glu含量影响

为进一步探讨葡萄糖掺量对催化剂的污染降解催化效果的影响。图3为保持葡萄糖添加量不变，GO掺量分别为0.5%、1.0%、2.0%及5.0%四种不同条件下污染治理效果随时间变化趋势。由图可见，与上述结论相同，随着时间增长污染物浓度不断降低，且降解速度也逐渐降低。此外，与GO对催化降解效果影响相似的是，随着Glu掺量的增加，污染物最终处理效果也呈现出先升高后降低的变化趋势。Glu掺量为0.0g条件下污染最终处理程度达到95%，Glu掺量为0.1g条件下污染最终处理程度达到99%，Glu掺量为0.3g条件下污染最终处理程度达到91%，Glu掺量为0.6g条件下污染最终处理程度达到91%。Glu掺量为0.1g条件催化剂催化污染降解效果最好。

图4 不同Glu浓掺量条件下光催化降解技术的效果

4 结论

(1)在光催化降解作用下，流域污染水体中的污染物浓度大降解程度均达到80%以上，且该技术不受地形、水流域条件限制，能够广泛应用到各种复杂流域治理工作中。

(2)随着GO、Glu含量的上升，污染物治理效果呈现出先升高后降低的趋势，光催化降解最经济高效的降解方案为：GO=1%、葡萄糖为0.1g。

(3)本研究可为我国类似地区水生态恢复治理工作提供良好的示范与指导作用，但关于GO及Glu浓度影响的内在机制仍需要在今后进一步展开深入研究。