关键技术攻关助力多水源格局下的从源头到龙头的供水安全

2014年12月南水北调中线工程通水后，京津冀区域，特别是京津特大城市群，形成了“南水北调来水和本地水资源互联互调”的多水源供水新格局。南水北调中线工程在一定程度上缓解了京津冀区域严重缺水的局面。与此同时，其供水安全保障也面临了巨大挑战。2017年国家水体污染控制与治理科技重大专项(简称“水专项”)设置了“多水源格局下城市供水安全保障技术体系构建”科研项目，以保障北京市多水源格局下的安全供水为核心，优化、集成既有水专项相关研究成果。探明丹江口水源超长距离输送过程中水质变化规律，突破南水北调中线原水水质预警技术、生态型水源地保护管理技术。以多水源水质水量变化和水厂工艺适应性为约束条件，形成基于水源-水厂-管网联动的水质安全保障集成技术；以智慧供水建设为切入点，建设多层次、全方位预警决策和风险管控平台，构建基于在线监测和智能决策的大型管网节水节能、水质提升的优化调度技术，进而全面提升北京市供水安全保障。

“多水源格局下城市供水安全保障技术体系构建”项目团队由北京市自来水集团有限责任公司、南水北调中线干线工程建设管理局等16家单位近350名科研人员组成，北京市自来水集团有限责任公司董事长、教授级高级工程师刘锁祥为项目负责人。

1 背景

自2014年12月“南水北调”中线工程通水以来，“南水”的取用量从初期每日70万m3增加到后期每日近250万m3(2019年夏季供水高峰期)，日供水量占北京城区近70%。北京市已形成以外调水源和本地水源结合的互联互调的多水源供水系统，这为北京市经济社会的协调快速发展提供了重要的水资源支撑。与此同时，多水源供水格局以及由此带来的水源水质复杂多样化和水源切换新常态化对水处理工艺、供水管网运行和龙头水稳定达标提出了更高的要求。因此，在饮用水源趋向多样化和复杂化的条件下，以保障北京市多水源格局下的安全供水为核心，需完善集水源水质监控预警、水厂工艺运行优化、安全输配与智能化调控于一体的供水安全保障技术体系，解决从源头到龙头全过程中出现的技术问题和管理问题，提高用户终端供水安全保障度。

2 加强原水水质监测和预警

2014年12月南水北调中线工程全线通水，中线干线总长1 432 km(含天津干线)，涉及京、津、冀、豫4个省、直辖市，北京、天津、石家庄、郑州等130余座大小城市。根据国务院批准的《南水北调工程总体规划》，要求中线工程全线输水水质不低于国家地表水环境质量Ⅲ类标准。为了加强对中线总干渠全线水质监测，工程设计之初就规划建设13座水质自动监测站、30个水质监测断面、4座水质化验实验室。能全程监测中线总干渠水温、pH、电导率、浑浊度、溶解氧、氨氮、高锰酸盐指数、溶解性有机物、综合生物毒性、总磷、总氮、叶绿素等关键指标。通水以来，水质监测数据显示，中线输水水质稳定达到或优于地表水Ⅱ类标准。

2.1 探明南水北调中线工程运行过程中藻类增殖规律

依托水专项课题，项目组在中线干渠全线常规水质指标监测的基础上，对南水北调中线运行过程中的藻类增殖问题进行研究。研究发现，南水北调中线总干渠共鉴定出浮游植物7门140种，其中，硅藻(45.71%)>绿藻(35.00%)>蓝藻(10.71%)>隐藻(3.57%)，裸藻、甲藻、金藻种类较少，所占比例较小。藻类种类从春季到秋季逐渐增加，自秋季到冬季，种类数开始下降。空间分布上，陶岔渠首处的物种数目最低，团城湖处最高，从南到北呈现逐渐递增的趋势。中线总干渠浮游植物细胞密度的年平均值为6.96×106cell/L，按大小的季节排序为夏季>春季>秋季>冬季。叶绿素a浓度为0.260～27.681 μg/L，分布存在明显的时空异质性。季节上，春夏季是生物量偏高的季节，藻类异常增殖现象明显；空间上，从陶岔到穿黄工程呈现增加的趋势，随后沿程到团城湖呈现波动性递减的趋势。通过对中线总干渠浮游植物、着生藻类以及生态环境因子的周年同步调查，结合水文因子的分析：确认春夏季是藻类异常增殖的敏感季节，硅藻和绿藻是异常增殖的主要藻类；温度、硝态氮是影响中线总干渠以硅藻为优势种的浮游植物群落时空分布的关键因子；总磷、氨氮、高锰酸盐指数、流速也对群落结构分布产生一定的影响。

2.2 实现南水北调中线总干渠着生藻类和浮游藻类在线监测

基于南水北调中线总干渠着生藻类监测需求，项目组开展了着生藻在线监测设备原创性研发。采用计算机视觉的方法，将拍摄并回传的着生藻生长情况实时图像进行计算，获取藻类的生长信息，并在中线沙河渡槽附近实施在线监测设备示范，构建着生藻类在线监测模型(图1～图3)。实现了中线着生藻类在线监测，填补了国内外无着生藻类在线监测技术的空白，具有理论及技术的原始创新性。针对中线浮游藻类的监测需求，项目组开展了中线浮游藻类AI识别设备研发。采用深度神经网络技术与专家知识融合的全新算法，在多通路藻类样本进样、聚焦、拍摄、识别及计数等方面突破性实现了自动化，能在无人值守条件下实现藻类的种类、比例、藻密度等多指标自动分析输出，具有明显的技术优势。监测数据表明，近年来藻类增殖得到一定的控制。

图1 着生藻类在线监测设备

图2 水上摄像头监测画面

图3 水下摄像头监测画面

2.3 实现南水北调中线工程沿线水质风险识别与预警

通过建立基于机器视觉的危化品车辆流量、类别监控识别与统计分析系统，辨识危化品运输车辆，实现危化品车辆出入桥梁的信息登记和流量统计。对危化品车辆偏离车道、停车、翻车、冲入渠道等异常事件能第一时间进行信息报告与自动预警；对桥上人员往干渠道内抛物等动作进行跟踪识别并记录和预警，完成中线风险源自动识别与智能监控技术。为了实现南水北调中线水质预报与预警，项目组建立了总体一维-局部三维的水动力水质模拟模型，实现干渠总体水质模拟的基础上，以三维模拟深入挖掘沿线重点构筑物对水质和藻类增殖的影响(图4～图5)。总干渠水质变化成因涉及多种因素，在机理模型之外，还采用了先进的小波分析算法耦合神经网络对总干渠水质变化进行数据挖掘，通过深度学习的大数据算法实现水质及藻类的预测，对于大数据技术在水质预测中的实际应用具有引领性。在实现对水质的预测后，通过主成分分析对预警指标及其等级进行了设定，并利用布谷鸟算法实现了对水质风险快速、精准的评估。依托武汉大学计算机学院实现预测预警模型的研发，将机理模型和大数据算法同时嵌入南水北调中线输水水质预警与业务化管理平台，实现平台水质预警的集成化和可视化。同时，以实景重现为目标，通过反射成像等数字场景呈现技术，对模拟和实测情况进行实景显示，可以对藻类的漂浮实现场景显示，具有较强的先进性。

项目组依托水专项充分考虑输配过程中水质的稳定性对出厂水水质指标的要求，从水厂-管网协同控制的龙头水水质保障理念，提出系列水厂-管网协同控制技术措施。为南水北调水源进京后管网水质的稳定性保持提供了理论依据和技术支持，是实现龙头水稳定达标的必经之路。

图4 一维水质模拟与可视化模块

图5 渠道局部三维可视化仿真

2.4 构建应对多水源和季节性高藻的强适应性节能型净水技术系统

南水水源进京后，南水硅藻在春季时占比较高(80%)，水厂滤池虽可以截留硅藻，但硅藻给滤池带来了很大的负担，造成滤池严重堵塞。为了提高水厂混凝沉淀单元对藻类的去除效果，项目组从混凝剂种类、助凝剂选择以及预处理方法上提出技术措施：在混沉单元应用聚合氯化铝(PACl)和三氯化铁(FeCl3)双药投加方式，同时适当采用预氯化或预臭氧技术。通过强化水厂混凝沉淀效果可以去除消毒副产物前体物，将三卤甲烷生成量控制在较低的水平。冬季时，南水水源出现藻类较高、浑浊度较低的水质特性，混凝反应形成的絮体较为松散，后续沉降效果不佳。项目组通过1年多的生产性试验研究，确定可以考虑投加高分子絮凝剂聚丙烯酰胺(PAM)，以加速絮体沉降；在一定范围内，PAM投加量越大，污泥沉降速度越快，可起到压缩泥层的作用，增加回流的污泥浓度。因此，项目组提出将PAM应用于机械加速澄清池的建议，一方面可以作为应急手段解决冬季低温、低浊、混凝效果差的问题，另一方面提高污泥浓度、降低排泥能耗。该技术已经在项目示范工程郭公庄水厂进行了应用。为了提高水厂的运维效率，项目组开发了一种取代传统人工检测沉降比的机械加速澄清池污泥沉降速度自动分析装置，该设备能够自动配制不同浓度的污泥，得到同种机加池循环污泥不同浓度时的沉降速度，从而预测最佳的排泥时机，为机械加速澄清池的精准排泥及稳定运行提供了技术保障。该研究成果为北京市40余座机加池实现自动排泥创造了可行性条件。为了综合评价项目组建立的多水源供水格局下水质净化多级屏障技术体系，对郭公庄水厂的工艺单耗在不同季节、不同原水水质波动的变化规律进行系统分析，提出了满足出厂水水质标准的水厂节能降耗运行方案，并在郭公庄水厂进行技术示范，2019年—2020年示范水厂平均净水能耗(包括净水和进水提升泵能耗)均控制在0.099 29～0.091 23 kW·h/m3。

图6 机械加速澄清池监控平台

自主研发的机加池多参数监控系统提出水厂-管网协同策略，确保北京市公共龙头水稳定达标。为了充分了解北京市供水管网水质情况，项目组深入北京市公共供水区域内的住宅小区、公共场所等地大量采集龙头水样品。利用现场检测和实验室检测相结合、常规化学/微生物分析与现代大型仪器/分子生物学等手段相结合，针对不同水源、水厂、管网等情形诊断识别了引起管网输配过程水质变化的关键影响因子，通过向居民下发调查问卷获取大量关于用户龙头水水质的数据信息，提出了北京市各主力水厂及其供水管网的水厂-管网协同控制策略。

项目组研究发现，在水厂控制方面，除了保证出厂水满足《生活饮用水卫生标准》的基本要求外，还应通过水源调度、强化/优化常规工艺和深度处理工艺等提升出厂水的化学和生物稳定性，使出厂水的pH、总碱度、拉森指数、总有机碳、消毒剂含量、残余铝/铁等主要指标达到合理的限值水平，从而降低水在输配过程中对管网管材的腐蚀性，抑制管网中微生物的生长繁殖，减少管网内颗粒物生成和沉积物累积，降低管网输配过程消毒副产物的生成。在管网运行维护方面，提出了针对水力停留时间长、管网沉积物累积严重的区域进行定期放水冲洗，对水质影响较大的老旧管材(特别是腐蚀严重的灰口铸铁管)进行及时淘汰更新等措施建议。项目牵头单位根据研究结果，2019年—2020年持续加大了老旧小区改造和自备井置换工作力度。改造后的供水管线采用安全度更高的球墨铸铁管和不锈钢管，这2种材质的抗腐蚀能力强，管内不易结垢；同时，由于市政自来水水质硬度大大低于自备井水，自备井置换后的自来水口感明显改善，水压更加平稳，水质更加安全可靠。根据各水厂、管网系统安装的水质在线监测分析结果，证实了南水进京之后，项目牵头单位采取的净水工艺调整、水厂布局优化、老旧管网改造等系列工程技术措施，切实保障了北京市龙头水稳定达标，实现了供水水质品质进一步的提升。

随着物联网、大数据、云计算及移动互联网等新技术不断融入传统行业的各个环节，智慧城市作为人们对于美好生活的向往已被列入国家“十三五”发展计划，供水管理的智慧化和综合化作为其中的一项重要内容也越来越得到人们的重视。供水管理的智慧化和综合化是实现供水安全的必然途径。

2.5 管网分区计量提升了市区供水系统精细化漏损管控

北京市区供水管网长度达到9 900余km，为了实现供水管网漏损管控的精细化，项目牵头单位探索并实践“分区调度、区域控压、小区计量”管网精细化管理模式，逐渐构建形成3个调度分区、4个压力控制区和923个独立计量区(DMA)，实现了管网压力的精准管控。针对DMA漏损状况评估问题，项目组通过DMA现场试验，获得了在当前管网运行条件下DMA可以达到的最低漏损水平，并采用数学建模方法，建立了LMNF与DMA基础属性(管材、管长、管龄、户数、压力)之间的关系。采用该方法，可以获得任意DMA在其当前运行条件下最低可达到的最小夜间流量。当实际最小夜间流量大于该值时，说明该DMA有漏损降低空间；在此基础上对全市范围的DMA进行了漏损状况评价后，明确了漏损严重的DMA，提高了漏损控制的针对性。针对DMA漏损监测问题，项目组建立了基于管网流量趋势异常诊断与听音检漏法检测极限分析相结合的管网漏损预警技术，有效提高了漏损检测能力。首先，采用日均流量和最小夜间流量同步比较的方法，提高了对流量异常的判断准确率；然后，分析了北京市供水管网听音法检出的近5 000个漏水点的流量分布特征，确定了DMA流量异常的报警阈值；最后，将上述流量趋势异常判断与听音检漏法确定的流量异常预警阈值结合，形成了高效的DMA漏损监测技术，并基于成本效益分析，提出了DMA漏损管控的优化控制策略，该方法显著提高了漏损控制的经济性。根据系列研究成果，项目牵头单位逐步提升管网安全运行水平，漏损率连续10年持续下降，2020年市区管网漏损率达到“水十条”规定的要求(图7)。

图7 2011年—2020年管网漏损率

2.6 供水系统智慧化管理进一步提升了饮用水安全保障水平

智慧供水系统旨在通过运用大数据技术和现代信息平台技术，实现供水系统中各项信息之间的互联互通，使整个系统能够实时反应、协调运作，最终实现精细化、科学化、智慧化的供水调度和运行管理。为了实现对管网状态的实时模拟，分析管网系统中各个构成部分的运行功能，优化管网运行状态。项目组通过对市区管网近万 km的20多万条管段和节点的数据分析，利用相关软件系统建立全网水力模型，通过状态分析，确定近期、远期的管网改造和改扩建方案，为管网系统的安全高效运行提供辅助决策支持。在此基础上，采用遗传算法等智能算法，对管网压力、配水机泵能耗等运行工况进行模拟分析，科学合理地制定多水厂联合优化调度方案。在满足供水水量、水压及水质要求的前提下，最大限度地提高供水系统的经济效益和社会效益，不仅节省了大量能源，而且能使管网在合理的状态下运行，管网的压力也更为合理，实现了节水、节能的双重目标：近年年均节水达3 000余万m3，节电达200余万kW·h(图8)。

图8 2011年—2020年市区配水单耗

为了实现供水系统全流程的精细化、智慧化管理，项目组整合了现有净水工艺智能调控、供水智能调度、管网漏损管控等子系统，开发了综合性的数据接口中心服务，结合基于微服务集群架构技术的供水平台应用，形成了一体化、可扩展的供水智慧化解决方案，实现了供水全流程关键数据的深度分析，利用物联网技术强化了管网流量、压力、水质数据的动态收集与管理，为项目牵头单位实现生产过程低碳化、水质监控全程化、调度运行智能化、漏损控制精细化提供技术支撑。