“污水系统改造是当前国内许多城市普遍面临的难题，我本身也有困惑：为什么欧美国家的混流制系统COD浓度比我们国家分流制系统还要高， 甚至在新建区域
？有没有简单的计算公式，能够较快估算出下水道系统中的外来水、污水量及污水管网内COD浓度和溢流负荷，并可以应用在投资和效益分析
，从而为项目规划提供支持？”中持新概念环境发展宜兴有限公司总工艺师、新加坡PUB（国家水管理机构）前首席专家曹业始博士在“2021（第十三届）上海水业热点论坛”上先谈了进行这项研究的动机
。

　　论坛上，曹博士以西、北欧一些城市污水管网系统和厂为例
，比较国内和欧洲国家污水管网外来水入侵等情况，并分析了造成国内污水浓度偏低的因素,提出了估算公式
。在详实的数据分析基础上
，进一步提出污水管网系统质量平衡概念模型并讨论模拟的结果
。提出了改造当前国内下水道系统需要综合考虑的四个因素及相关建议
。

　　曹业始

　　影响污水管网性能和效率的四个因素

　　影响污水管网性能和效率的四个主要因素：1. 外来水入侵。城市污水主要由两部分组成
：城市供水使用后产生的污水 (used water)以及外来水。由渗透水、流入水、雨水组成的外来水。2.污水厂的处理能力
。处理量相对应于国内的截流系数，国内一般设置值为1.2, 即处理量是收集的污水的1.2倍 (最新指导文件将该系数扩大到1.5)

。3.用水效率, 4. 污水收集率

。

　　下水道系统
：边界和因素

　　下图将供水和污水关联起来，供水方面有包括家庭、公共、工业三类水组成的综合用水使用后进入到污水管网，综合用水量数据可以从城市的水务局和年鉴中查询到。综合用水加外水汇入下水道的总量形成了下水道里的污水。

　　污水分成两股，一股送到污水厂处理，另一股从下水道溢出的污水排入水环境。

　　本文的讨论为国内的一线城市，这类城市制造业已经外移
，城市污水基本上是生活污水。在这样的条件下，以个人污染物的日排放负荷作为计算基准，如个人COD日产生量120g/人/天，个人综合用水量(SCWC, 升/人/天)可以采用年度统计数值，从这些数据可以使用下面等式估算出外来水量(SQi/i)升/人/天、溢流污水量(SQE)升/人/天
。

　　外来水占比、稀释倍数和管内污水流量提供估算方法

　　外来水占比定义为
：外来水/(外来水+收集的污水)。稀释倍数 (DF)定义为：管网内污水/收集污水(供水) ，如果DF为1，就表明没有外水进来，如果DF为2，就表明外水和收集的污水为一比一。

　　值得注意的是最大COD浓度值定义为个人排污量除以综合用水量COD值，计算公式 为CODMAX = PLCOD(120)/SCWC
。报告人指出
，在污水全收集(X = 100%)且管网外来水可以忽略(DF≈1)的条件下

，混合污水COD最大浓度为120/SCWC (g/L)，综合用水量(SCWC)决定了下水道混合污水COD能够达到最大浓度

。

　　由于用污水厂处理量代替SRW存在的风险

，报告人建议用DF=COD_MAX/COD_RW,之中COD_RW为下水道COD浓度）计算DF值。

　　在得出稀释倍数后
，用稀释倍数乘以综合用水量（SCWC）
，即得出个人管内污水流量SRW (升 /人/天)


，公式为SRW=SCWC·DF
。随后既可以得出个人溢流污水量（SQE）
，公式为SQE = SRW – SCWC
。报告人指出
，需要注意的是，由于不同用水效率，相同的外来水占比或稀释倍数并不意味着相同数量的外来水量
。

　　污水(污水处理厂进水)COD浓度估算

　　在污水全收集(X = 100%)的条件下，且雨水为干净的水、的条件下，就得出了下图第一个公式初步估算出管网中的COD浓度
。公式表明，管网中污水COD的浓度取决于综合用水量和稀释倍数
，前者与综合用水效率有关，而后者与外来水(或管网渗漏)有关。

　　在下表中，选取了西欧和国内七个案例，管网中公开文献中与水有关的数据
，用公式进行计算
，得出计算值与报告数据相当接近，证明了公式的可用性。

　　部分欧洲国家和中国的人日均综合用水量、人日均污水处理量
、人日均(混合)污水量及污水COD浓度等相关数据

　　用水效率是国内污水低浓度不可忽视的因素相之一

　　下图汇集了来自西
、北欧一些国家和城市与中国北京及另外两个一线城市污水稀释相关的文献数据
。从西、北欧地区城市的数据综合来看

，平均稀释倍数大约达到2倍，也就是供水与外来水的比例为1:1
。

　　报告人强调
，这些数据表明

，合流制系统外来水量占到管网内污水量50%或以上
，意味外来水量(Qi/i)和收集污水量(CWC)相当甚至更多；对分流制系统
，外来水占比差异较大
，德国北部最低，但也有较高(50%)的情况

， 如丹麦和挪威的案例所示。

　　同时可以看到，北京的外来水比例基本与德国北部处在一个水平上，表明我们可以做好下水道管理. 以上可见，污水管道泄漏是一个世界性的问题, 而从数值上面看, 国内下水道外来水稀释倍数和占比与西、北欧似乎差别不大。

　　但是依据综合用水量和稀释倍数和占比计算外来水的体积时, 如下图示, 对应相同的外来水占比或稀释倍数，用水效率较高(低人日均综合用水量）的一些西欧国家和城市相比用水效率较低(高人日均综合用水量）的国内城市
，前者部分区域外来水量可以是后者部分区域的约50%
。

　　相似的占比或稀释倍数范围内
，欧洲的污水管道里污水COD浓度仍可维持在400 ∽680mg/L 范围(如德国和苏黎世的合流制系统），远高于当前许多国内污水管道系统里的COD浓度。

如下图所示, 一般来说, 国内的综合用水量以及外来水量的平均值(即使在新建城区)，均高于西欧地区，说明国内污水低浓度不仅仅是由于污水管道外来水侵入造成的，
，用水效率应该也是不可忽视的因素
。

　　污水管网系统质量流和平衡概念模型

　　报告人提出
，应在整个流域的水环境范围中综合考量管网系统的更新改造，除了管道中的 COD,管网溢流量是另一个重要参数。

　　污水管网水力和污染物质量流与平衡简化模型

　　模型描述了五个不同的的场景，展示外来水入侵和含外来水混合污水的处理(污水处理厂的处理能力)、用水效率和污水收集率对管网里污水浓度和污染物溢流的影响
。五个场景中，三个德国案例，两个中国案例为长三角和珠三角两个污水收集率均为85%的城市
。对五个场景模型计算结果详见下表。

　　五种不同场景下模型参数
、输入数据和计算污水COD浓度及溢流负荷

　　如表格中数据显示，德国前两个场景综合用水量基本相当，污水收集率≈100%，主要差别在于外来水量，外来水量小的分流制地区COD浓度为808mg/L，外来水量大的合流制系统COD浓度均为506mg/L。表明当管网在用水效率很高的情况下，外来水往往是决定性因素

。德国第二和第三合流制系统场景数据可以看出，在截流数分别为1.9及1的情况下
，COD浓度是相同的。但是当截流数从 1.9减少到 1 时，COD 溢流负荷从几乎没有高达输入量的 48%,显示污水处理厂量对溢流排放量的显着影响 。

　　从中国两个城市数据上看
，珠三角地区的报告COD浓度为164mg/L
，低于长三角地区的272 mg/L，而数据显示珠三角城市溢流到水环境中COD负荷却少于长三角地区城市
。因此报告人指出
，从整个流域范围考虑管网改造问题时，我们不能仅仅将管网中的COD浓度看做是唯一的指标，也要同时考虑流入水环境溢流负荷。

　　基于计算结果

，报告人做了六点总结
：

　　1
、     德国北部分流制和其他地区合流制系统例子比较可以看出，外来水量的变化导致了cod浓度的变化，因此说明, 外来水入侵经常是污水管网污水浓度的决定因素, 国内相当部分污水管网系统"即使在旱季也充满外来水, 减少外流水是目前国内管网改造紧迫任务。

　　2、     德国合流制系统例子和长

、珠三角城市例子说明, 偏小污水处理厂处理负荷将导致溢流排放增加
。

　　3、     德国北部和新加坡
、北京例子说明, 用水效率是影响管网污水浓度的另一个重要因素, 尤其是外来水入侵得到有效控制的情况下
。

　　4
、     收集率和污染物对水环境排放负荷存在明显关系, 低收集率意味着高溢出率。

　　5、     以低成本实现水环境中污染负荷排放量最大程度削减应成为和的整体评估指标。

　　6、     各地情况不同, 四个因素的改进对污水管网和污水处理提质增效产生的影响不同，要因地制宜采取行动。

　　污水处理厂如何应对外来水？

　　下图显示了苏黎世Werdhölzli污水处理厂雨季一周（2018年8月25至31日）运行情况，水力负荷变化几乎10倍 (从0.5 m³/s (43 200 m³/d)提升至6.5 m³/s(561 600 m³/d
，雨季最大的水力负荷)
。

　　在峰值流量期，活性SRT约14 d
，HRT仅2.8 h，出水氨氮始终低于2 mg/L, 硝酸盐氮低于12 mg/L，且管网无溢流发生。国内不少城镇污水处理厂活性污泥工艺SRT 和HRT设计偏于保守，基于设计安全系数
，现有相当部分生化处理单元应能够接受并处理外来水和雨季进水额外负荷，面临主要挑战是那些以水力负荷为设计依据的单元(主要是物理和化学处理单元)。为此
，需要对现有污水处理厂的相关单元、设施和设备能力和运营数据进行评估和分析，确定有必要进行升级改造的单元
。与此同时，应充分利用调蓄池和污水管网系统(管网、及泵站等）的潜在存储容积、错峰及流量控制，缓解峰值流量冲击从而减少CSO (和SSO) 溢流排放

　　瑞士苏黎世Werdhölzli污水处理厂雨季（2018年8月25至8月31日）进水流量、出水氨氮即硝态氮及调蓄池水位在线测量数据

　　使用四个因素可以快速帮助找出可能的改进方法并帮助比较不同的选择. 报告人举例，假设综合用水量(Q)为260 L/(人·天)
，管内污水COD为150 mg/L，计算出CODMAX约为460 mg/L

，稀释倍数(DF)约为3，当污水厂处理设计的截流系数为1.2Q, 溢流污染物量就达到了1.8Q 。 显然这是不合适的,或许有多个方案可以解决以上现状，如
：进行修复下水道增加COD浓度
、增加现有污水处理厂容量
、提高下水道收集率、水利用效率等等，需要对这些方案导致的结果、需要的投资、项目的执行时间等等诸多因素进行多方面的比较与考量。如果调整污水厂的处理量，大的处理量带来的是低溢流量
，同时扩大处理量需要投资
，以及可能造成较多的外来水侵入。而如果提高管内污水COD浓度, 带来的是可以降低污水厂成本以及控制外来水,但需要进行下水道修复投资
。因此报告人提出，在规划过程中能不能找出一个COD阈值，体现综合协调各方面的考量
？同时他也指出，在当前污水处理厂或者水体治理项目投资规模都在几十亿甚至上百亿的情况下，一份精心制定、考虑成本效益的中长期规划是必不可少的
。

　　最后，报告人总结以下四点：

　　1、外来水、污水厂处理量、用水效率和污水收集率, 决定着污水的浓度和溢流量。

　　2. 通过四个因素敏感度分析, 进行技术和经济多方案比较, 识别较易实现且经济有效的方向、目标和行动的优先次序, 制订切合当地条件下最具成本效益的规划
。

　　3. 考虑到管道污水浓度增加时
，还应注意溢流负荷. 流域管理的目标是以最低成本实现最少排放
。

　　4、积极、谨慎地重新评估下水道和污水处理厂的设计准则以及与含外来水污水处理有关相关政策、排放标等政策法规和相应的收费原则。

　　论坛现场
，曹业始还为与会者带来了一个练习题（如下图）
。