填埋场环境下HDPE膜老化特性及其对周边地下水污染风险的影响

2020-05-02雷国元刘玉强刘景财黄启飞

环境科学研究 2020年4期

向锐，雷国元，徐亚，周荃，刘玉强*，董路，刘景财，黄启飞

1.武汉科技大学，湖北武汉 430081 2.湖北省工业安全工程技术研究中心，湖北武汉 430081 3.中国环境科学研究院，环境基准与风险评估国家重点实验室，北京 100012 4.中国环境科学研究院土壤与固体废物环境研究所，北京 100012 5.生态环境部固体废物与化学品管理技术中心，北京 100029

填埋是固体废物处置的重要手段，由于兼具低成本和低技术壁垒[1]等优点，在世界范围内尤其是中国、印度和墨西哥等发展中国家，被作为固体废物风险管控的首选方式.然而研究[2]表明，尽管现代填埋场试图通过设计、建设及建设过程的质量控制、运行管理等控制固废填埋过程中的渗滤液渗漏和地下水污染风险问题，但是绝大多数填埋场都难以避免土工膜原生缺陷(制造过程产生)和安装缺陷(土工膜铺设及填埋场运行过程的尖锐物穿孔、应力撕裂和焊缝开裂)，以及其导致的渗滤液渗漏问题.此外，通过衬垫的蒸汽扩散也将导致渗滤液中污染组分尤其是有机组分通过土工膜渗漏并进入土壤和水生环境[3-4]，进而对地下水甚至是填埋场周围居民产生危害[5].

国内外诸多学者采用多种方式证实渗滤液及其组分的产生和泄露对生态系统和人类健康会产生不利影响[6-8].如Fatta等[9]通过取样和化探的方式分析证实绝大部分填埋场附近地下水不仅存在不同程度的常规污染物(COD、BOD和氨氮)，还含有许多种类的有毒有害组分(如重金属[10-11]和POPs[12-14]等)，甚至一些新兴污染物，如药物、个人护理产品和纳米粒子等的报道也屡见不鲜.其次，一些学者[15-17]还通过地面穿透雷达(GPR)、电磁场(EC)和电阻率层析成像(ERT)等物探方式表征渗滤液污染范围.此外，过程模型方法也被广泛用于填埋场渗滤液迁移转化、累积模拟及其风险评估.如美国环境保护局风险减小实验室(Risk Reduction Engineering Laboratory)开发了用于预测渗滤液产生及渗漏的HELP模型(填埋场水文过程评估模型)，并广泛应用于填埋场的性能评估、设计优化和渗漏预测[18-19]；美国环境保护局开发的EPACMTP模型(渗滤液迁移转化复合模型)用于模拟预测渗滤液渗漏后多组分多介质迁移转化过程，并评估其多途径暴露风险[20].

尽管相关领域的学者利用物探、污染、模型模拟等诸多手段，从毒理学、污染风险、健康风险多角度评估了填埋场渗漏的潜在危害.但是大部分研究均针对“年轻”填埋场，未考虑填埋场核心材料老化对渗漏和长期污染风险的影响.然而相关研究[21-22]表明：异常高温或低温、紫外线辐射、蠕变和化学腐蚀将使得HDPE膜发生化学老化，导致渗透系数、漏洞数量和漏洞面积增加；填埋场建设、运行中的机械破损、堆体沉降等因素会造成土工膜物理破损，如焊缝开裂、机械损伤等.英国Golder Associates开发的Landsim模型(填埋场地下水污染风险模拟模型)通过概化土工膜材料的老化过程，并将其耦合进入填埋场渗滤液产生过程模型和渗滤液渗漏后迁移转化过程模型，为土工膜材料劣化和缺陷演化条件下的长期环境风险评估提供了好的借鉴和工具方法[23]；徐亚等[24-26]利用Landsim模型，基于一系列假设的老化参数，对危险废物填埋场长期运行的渗漏环境风险和污染风险进行了评估.然而，上述研究所采用的土工膜老化参数都是基于室内老化试验，对于实际填埋场环境下的土工膜材料老化和缺陷演化规律，及其对填埋场长期渗漏影响的研究鲜见报道.

为弥补上述研究中存在的不足，该研究选择西南区域某危险废物填埋场作为研究对象，选择As作为研究目标，通过现场采样和室内分析获取土工膜材料老化和缺陷演化的关键指标参数，基于Landsim模型与HELP模型模拟填埋场防渗材料老化条件下的渗滤液渗漏和地下水污染风险演变过程，量化分析其短期(0～5 a)、中期(5～10 a)和长期(>10 a)3个阶段的渗滤液渗漏和地下水污染风险特征，为危险废物填埋场的长期环境风险管理提供决策指导和技术支持.

1 模型与方法

防渗系统HDPE膜(高密度聚乙烯膜)是危险废物填埋场的核心组件，其性能直接决定填埋场对危险废物及其有毒有害组分的阻隔能力，即防渗效果.HDPE膜老化对渗滤液渗漏速率的影响主要通过两个方面产生作用：首先是老化导致渗透系数降低，根据达西渗流定律，渗透系数降低，渗漏速率增大；其次，老化导致HDPE膜力学性能，如抗撕裂、抗拉伸等性能下降，在同样的外界应力荷载条件下，HDPE膜的缺陷数量增加或缺陷面积增大，从而导致渗漏速率增加，周边地下水污染逐渐加重.

在不考虑HDPE膜老化的条件下，填埋场的渗滤液从产生、渗漏直至对地下水造成污染，需要经历降雨、下渗、侧向导排、淋溶、漏洞渗透及饱和-非饱和带迁移转化等10余个地表地下水文过程.因此，准确评估填埋场渗滤液对地下水的影响，需要综合考虑上述所有水文过程，计算极为复杂，再考虑HDPE膜老化导致的性能指标参数变化，计算更为复杂.为此，英国环境保护局委托Golder Associates开发了Landsim模型，对HDPE膜老化条件下的渗滤液产生、渗漏及其地下水环境影响进行预测，只需要输入填埋场结构设计、材料特性、水文地质条件及HDPE膜老化参数，就可以对HDPE膜老化条件下填埋场渗滤液的产生、渗漏和地下水污染情况进行预测.

1.1 老化过程的概化及Landsim模型参数需求

填埋场中HDPE膜常被用于封场覆盖系统和渗滤液防渗系统，Landsim模型对两个系统中HDPE膜老化的概化方式不同，所要求输入的老化参数亦有所不同.

对于封场覆盖系统，Landsim模型假设封场覆盖系统HDPE膜的老化会影响其堆体入渗量.在未开始老化之前，填埋场堆体入渗量等于设计入渗量；随着HDPE膜材料开始老化(t0时刻)，入渗量线性增加，直至t1时刻HDPE膜到达半衰期，此时入渗量达到最大值(见图1).因此对于封场覆盖系统HDPE膜的老化，关键输入参数是HDPE膜老化开始时间t0和达到半衰期的时间t1，以及对应的堆体入渗量(设计入渗量和最大入渗量).

图1 Landsim模型对入渗过程的概化Fig.1 Conceptualization of infiltration in Landsim model

对于渗滤液防渗系统，Landsim模型认为HDPE膜老化会导致其漏洞数量和渗透系数增加.在未开始老化之前，HDPE膜渗透系数等于设计值K0，通常为1×10-14m/s，漏洞数量等于初始漏洞数量N0(即HDPE膜生产过程和铺设安装过程产生的漏洞数量之和)；当其t0时刻开始老化后，假设老化速率为s(性能每年衰减的百分比)，其渗透系数和漏洞数量按照老化速率增大，关键是确定t0、N0和s.

1.2 堆体入渗量的确定

Landsim模型需要设计入渗量和最大入渗量作为输入参数.填埋场堆体入渗量受降雨、蒸发、地表坡度和坡长、植被类型、封场覆盖系统等情况的影响，该研究采用HELP模型进行计算.HELP模型是美国地质调查局为美国环境保护局开发的填埋场水文特性评估模型，该模型不仅集成世界各地近10 000个气象站点的14年气象数据，并基于该数据估计出全球 3 000个以上地点的日、月、年尺度的降雨量、气温和太阳辐射数据.同时还综合考虑了表面储水、径流、入渗、蒸发蒸腾等要素对堆体入渗量的影响.只需要根据填埋场所在位置选择代表性的气象站点，并设置好填埋场封场后的地表参数(如坡度、坡长、植被类型等)和封场覆盖系统的结构和材料参数(雨水导排介质渗透系数、HDPE膜渗透系数和漏洞数量等)，就可以对堆体入渗量进行估算.

对于设计入渗量，通过在HELP模型中设置相应的气象站点和地表参数，并假设HDPE膜渗透系数为K0(1×10-14m/s)、漏洞数量为N0，计算得到.

对于最大入渗量，保持其他参数不变，假设HDPE膜完全老化后渗透系数等于下方黏土的渗透系数(10-8m/s).该条件下，漏洞数量对堆体入渗量不产生影响，因此可设定为任一大于N0的值.

1.3 HDPE膜老化时间和老化速率确定

图2 HDPE膜劣化的3-Stage模型Fig.2 3-Stage model of HDPE degradation

梁森荣等[27]认为HDPE膜老化过程可用3-STAGE 模型概化，即认为其老化过程包括STAGE Ⅰ(抗氧化剂的耗损阶段)、STAGE Ⅱ(聚合物的氧化诱导阶段)和STAGE Ⅲ(老化失效阶段)(见图2).STAGE Ⅰ中，HDPE膜主要发生抗氧化剂的消耗，渗透系数和力学性能不发生任何变化；至STAGE Ⅱ，HDPE膜的抗氧化剂完全消耗，但直至STAGE Ⅲ开始之前，力学性能和渗透系数均不发生任何变化；至STAGE Ⅲ开始，力学性能和渗透性能均以老化速率s逐渐退化.亦即t0数值上等于STAGE Ⅰ和STAGE Ⅱ长度之和，t1数值上等于STAGE Ⅰ、STAGE Ⅱ和STAGE Ⅲ之和.

STAGE Ⅰ的长度通过检测HDPE膜的OIT(氧化诱发期)确定，理论上当OIT等于0时表示达到STAGE Ⅰ；STAGE Ⅱ通过观测其主要性能指标的变化确定，一旦性能指标开始衰减，即认为达到STAGE Ⅱ；STAGE Ⅲ的老化速率通过检测任意2个时刻的主要性能指标参数，计算其变化速率并取其最大值确定.当任一性能指标的残余率小于初始性能的50%时，认为达到半衰期.

1.4 初始漏洞检测

HDPE膜在生产过程和建设过程中均可能产生破损或缺陷，对应的漏洞即初始漏洞.该研究采用美国环境保护局推荐的偶极子方法(dipole method)检测，其基本原理是利用HDPE膜的高阻特性，在膜的上下两侧分别放置一个供电电极并接在高压信号源的两端，根据采集到的电势信号异常对漏洞进行精准定位.

2 案例研究

2.1 填埋场基本信息

填埋场位于我国西南地区，该区域是典型的中温带大陆性气候，年均降水量208.4 mm，年均蒸发量2 616.9 mm，通常被认为非常不利于渗滤液的产生，是危险废物填埋场选址的有利条件.目标填埋场设计库容为360×104m3，填埋库区库底防渗结构采用复合衬层设计.水文地质勘测资料显示，该区域水流维度为一维线性，因此只需考虑包气带水流模型的上边界和下边界.包气带上方与填埋场底部相连，接受渗滤液的渗漏补给，因此其水流边界可视为给定流量边界.根据填埋废物主要成分确定As为渗滤液中主要污染物，以As为目标污染物进行研究.

2.2 模型基本参数

Landsim模型进行模拟所需参数包括入渗参数、填埋场及废物特性参数、防渗系统参数以及多孔介质水流和溶质运移参数四类(见表1).入渗参数和防渗系统参数分别根据HELP模型计算和现场检测得到.大部分参数是通过现场测定或根据设计参数确定，少部分参数或者通常取值较为固定，或者对风险结果影响较小，因此Landsim模型建议取缺省值即可.

表1 Landsim模型计算所需参数Table 1 Parameters required for landsim model calculation

注：N、Lt、Lu、U分别表示正态、对数三角、对数均匀和均匀分布.“数据来源”中Ⅰ表示参数通过现场测定或者来自设计值；Ⅱ表示参数通过计算得到；Ⅲ表示参数参考Landsim给定的缺省值.

图3 预测期内的年降雨量、地表径流量、蒸发量、堆体入渗量Fig.3 Annual rainfall,surface runoff and evaporation and heap infiltration in the forecast period

2.2.1入渗参数计算

如1.2节所述，利用HELP模型直接生成研究区域内年气象数据(降雨量、太阳辐射及温度)，并进行地表径流量、堆体下渗量和蒸发量的计算.结果(见图3)表明，年降雨量在266～369 mm之间，其中 208～330 mm化为蒸发量，极小部分化为地表径流量，另一部分化为堆体下渗量.在不同场景下的入渗强度分别为39～161 mm (自然入渗量)和26.1～68.1 mm (设计入渗量).

2.2.2老化参数计算

Landsim模型模拟所需的防渗系统参数使用1.1节的试验方法得到.对该填埋场填埋区HDPE膜进行检测，填埋区防渗层HDPE膜的漏洞数量为4.9个/(104m2).

该填埋场HDPE膜性能指标参数测试结果见表2.由表2可见，HDPE膜的OIT测试值为零，这表明HDPE膜已经开始老化.由于其各项性能的初始值未知，因此假设各指标的初始值均为初始性能为CJ/T 234—2006《垃圾填埋场用高密度聚乙烯土工膜》规定的最低限值.各项性能指标中拉伸断裂强度(横向)的退化最快，6 a下降了40%(HDPE膜铺设时间为2012年，检测时间为2018年).同时，其2019年的测试数据显示其拉伸断裂强度(横向)残余率为8%.据此推算，该填埋场服役环境下，HDPE膜年老化速率为8%，老化开始时间t0为第2年，半衰期时间t1为8 a.

表2 HDPE膜性能折减率及残余性能Table 2 Property reduction rate and residual property of HDPE membrane

注：1) 单位为%.

2.3 结果与讨论

选择典型距离处的暴露点进行风险分析，包括50 m (厂界内)、100、200、400 m (厂界外)、800 m (防护范围处)和 1 000 m (防护范围外)，模拟了短期(0～5 a)、中期(5～10 a)和长期(>10 a)的渗滤液渗漏和地下水污染情况，并基于2.2节老化试验参数和其他模型参数，利用Landsim模型模拟.

2.3.1渗漏量随时间的变化规律

图4分别模拟了短期、中期和长期渗漏速率随时间的变化情况，在初始时刻渗漏量接近0，这是因为该填埋场设置有多层粘土衬垫，其渗透系数很小，渗滤液穿过粘土衬垫需要经历较长的时间[28].模拟结果显示：短期内，渗漏量骤增，P-95%(95%分位值，下同)时渗漏速率变化最大，2 a增至9 m3/d；中期渗透速率增加量逐渐减小，渗漏量依然在增加；30 a后渗漏量达到最大，渗漏速率趋于稳定.这是因为随着入渗时间的延长，堆体中渗滤液的储量逐渐增加，防渗膜上的饱和水位升高，进而导致水力压头升高，渗漏速率也会逐渐增加.

图5为不同时间渗漏速率的累计频率分布.根据图5，以渗漏速率平均值进行讨论，5 a内渗漏速率的增长不明显，而在5～10 a渗漏速率较短期(0～5 a)有近1倍的增长，至100 a渗漏速率的增加更加明显，较5 a内有近4倍增长，较5～10 a也有近2～3倍增长.以图5中累积频率达到0.5时为例，第3年和第5年的渗漏速率分别为6.0和7.8 m3/d.而第10年为11.3 m3/d，增长近1倍，至100 a，渗漏速率为32.5 m3/d，较之5 a内与5～10 a均有大幅增长.

2.3.2地下水污染风险

P-50%(50%分位值，下同)为平均风险水平下的污染物浓度预测值，选择该值进行分析以反映一般情况下填埋场渗漏对地下水的影响[29-30].图6为不同距离暴露点处地下水中ρ(As)随时间的变化曲线.从图6可以看出：①短期内所有厂界外点位(1 000、800、400、200和100 m)的峰值ρ(As)极小，几乎为0 mg/L.50 m处，第5年的P-50%也仅为 0.000 1 mg/L；200 m处地下水中ρ(As)虽有波动，但是都远低于GB/T 14848—2017《地下水质量标准》Ⅲ类水质标准限值，环境风险可以接受.②中期而言，1 000 和800 m处地下水中ρ(As)为10-8和10-13mg/L，低于GB/T 14848—2017 Ⅲ类水质标准限值；400 m处地下水中ρ(As)极低，为 0.0001 mg/L；200、100 m处地下水中ρ(As)分别为0.135和0.413 mg/L，已超出GB/T 14848—2017 Ⅲ类水质标准限值[31]；50 m处地下水中ρ(As)达0.60g/L，超过GB/T 14848—2017 Ⅲ类水质标准限值近12倍.

图6 不同距离暴露点处地下水中ρ(As)随时间的变化曲线Fig.6 Variation curves of ρ(As) in groundwater with time at different exposure points

图4 渗漏速率随时间的变化Fig.4 Change with time of leakage strength

图5 不同时间渗漏速率的累计频率分布Fig.5 Cumulative frequency distribution of leakage rate in different time

进一步考虑填埋场主要单元老化条件下的长期风险[32]，从图6也可以看出：第22年，距离 1 000 m处(防护范围外)的地下水中ρ(As)的P-50%均超过GB/T 14848—2017 Ⅲ水质标准限值；800 m处(防护范围处)地下水中ρ(As)的P-50%在19 a超过GB/T 14848—2017 Ⅲ类水质标准限值.

图7为考虑填埋长期性能老化条件下，不同距离暴露点处地下水中ρ(As)峰值曲线的累计频率分布.假设相关标准中污染组分i的标准限值为CLi，暴露点处污染组分i的浓度的累计频率分布为F(Ci)，则暴露点处地下水中ρ(As)超标的概率P可以通过式(1)[33]计算.

P=P(Ci≥CLi)=1-F(Ci)

(1)

图7 不同距离暴露点处地下水中ρ(As)峰值曲线的累计频率分布Fig.7 Cumulative frequency distribution of ρ(As) peak curve in groundwater at different exposure points

根据式(1)结合图7计算可得地下水中ρ(As)的超标概率(见表3).由表3可见：①短期内，厂界外所有模拟点位(100、200、400、800和 1 000 m)，地下水中ρ(As)均为0，风险可忽略；厂界内模拟点位(50 m)地下水中ρ(As)不为0，但其超过GB/T 14848—2017 Ⅲ类水质标准限值的概率为0，表明风险很小.②中期内，在考虑填埋场长期性能老化的情况下，200 m内模拟点位地下水中ρ(As)的超标概率大于80%；厂界内距离填埋场边界50 m处地下水中ρ(As)的超标概率更高达97%；但在800 m以上及400～800 m之间的模拟点位，地下水中ρ(As)超标概率为0.③长期内，各个模拟点位，包括距离最远的1 000 m处地下水中ρ(As)超标的概率达100%，污染风险大.

2.4 不确定性分析

利用过程模型进行风险评估容易受到不确定性因素的影响，其中最重要的是模型参数的不确定性.如EPACMTP模型中含水层孔隙度都具有很大的空间变异性[34].此外，HELP模型中的降雨量在填埋场规模上的空间变异性较小，具有很强的时间变异性[35]，各变量的概率分布在2.2节中确定(见表1).考虑参数不确定性的影响，计算得到地下水中ρ(As)的累计频率分布，以及不同分位值(P-5%、P-10%、P-50%、P-90%和P-95%)对应的质量浓度.不确定性可以用P-95%与P-50%的比值来表征，根据图4中的数据计算得到不同时期(短期、中期和长期)的不确定性分别为1、1～2和1～3.可见，在不同时期不确定性对结果的影响不同.短期内地下水中ρ(As)极小，对结果基本无影响；中期影响增大，50 m处P-95%与P-50%地下水中ρ(As)最大相差1倍，400 m及更远处，影响较小，地下水中ρ(As)相差不大；长期影响较大，而且随着时间的增长，逐渐增大，P-95%与P-50%地下水中ρ(As)最大可相差2倍.