某垃圾填埋场地下水质监测井网优化设计——基于模拟优化法

罗建男,李多强,范 越,沈兆麟,王 鹤,季叶飞



某垃圾填埋场地下水质监测井网优化设计——基于模拟优化法

罗建男1*,李多强1,范 越1,沈兆麟1,王 鹤2,季叶飞3

(1.吉林大学新能源与环境学院,吉林 长春 130012；2.吉林省林昌环境技术服务有限公司,吉林 长春 130000；3.水利部松辽水利委员会,吉林 长春 130021)

以白城市垃圾填埋场为研究区,通过正交试验设计法得到2个污染源的4组可能污染源强组合,建立地下水流及溶质运移数值模拟模型,预测潜在污染源可能对研究区地下水产生的污染.根据污染羽分布情况,布设了57口潜在监测井.以最大化覆盖高污染区域为目标建立0-1整数规划优化模型并用隐枚举法进行求解.结果表明:模拟优化方法在允许监测井数目不同的情况下得到了最优地下水质监测井网布设方案.以7口监测井为例,最优布设方案为1,6,9,15,19,23,31号监测井(5口位于渗滤液调节池下游,2口位于填埋区下游).最优布设方案的污染物检出概率达95%,远高于随机布设方案.

地下水质监测网；模拟优化；0-1整数规划；垃圾填埋场

垃圾填埋场污染物的泄漏及大气降水的淋滤作用会使各类污染物通过包气带进入含水层中,如不及时发现污染问题,将会给地下水资源造成严重污染,危及人体健康及饮用水安全[1-3].如何合理的布设地下水质动态监测井,以及时发现污染物泄漏的位置及污染程度,并及时进行补救治理已经变得越来越重要.地下水质监测井数目越多、监测频率越大,将越能够及时的发现污染物的泄漏情况,也越容易及时的采取补救治理措施.但在实际工作中,受到实际地质条件以及人力、物力、财力等多方面的限制,使得无法布设过于密集的监测井.因此,如何在条件一定的情况下,通过模拟优化技术的应用获得最优的地下水质监测井布设位置,以最少的投入获得尽可能多的水文地质信息,尽可能及时的监测到污染情况的发生就成为一个具有重要理论和实际意义的问题[4].

模拟优化方法将地下水数值模拟技术与运筹学中的优化问题相结合,使得模拟优化模型既能以地下水系统固有的物理规律为基础来预测地下水水位、水质的分布趋势,又能够在满足各种环境、经济、技术等要求的前提下获得最优的井位布设方案[5].国外自20世纪80年代初开始提出了应用模拟优化的方法来布设监测井[6-9].2013年,Yenigül等针对一个假想例子,在考虑不确定性的情况下设计了垃圾填埋场的地下水质监测井网[3].国内从20世纪90年代开始关注地下水监测井网的设计问题,起初主要是应用克里格法、聚类分析法等开展了一些地下水位监测井网的优化设计研究[10-13].在基于模拟优化方法的地下水水质监测井网的优化设计研究方面,目前国内研究程度与国外该方面研究存在一定的差距.2015年,熊锋针对养猪场的地下水污染情况[14],2017年,范越等针对假想化工厂地下水污染情况,构建了地下水质监测井网优化设计模型.目前国内还鲜有针对垃圾填埋场可能产生的污染进行监测井网优化设计方面的研究.本文以白城市垃圾填埋场作为研究实例,分析确定研究区可能产生污染的潜在污染源.通过地下水系统数值模拟技术分析预测潜在污染源可能对研究区地下水产生的污染情况,并确定出潜在监测井的布设位置.通过0-1整数规划模型的建立及求解,在人力、财力、物力一定的情况下确定出最优的地下水质监测井的布设位置,以最少的投入尽可能多的获得水文地质信息,以快速的监测到污染的发生.

1 研究方法

1.1 研究区概况

白城市垃圾填埋场位于松嫩平原西北部,白城市东南,珲乌高速南侧,金辉南街东侧,距离白城市区10km,占地面积约为0.15km2,填埋区面积约为0.1km2(图1).白城市处于平原地区,属温带大陆性季风气候,多年平均降水量为400mm,多年平均蒸发量1800mm[16].研究区表层为0.5m左右的耕作层(其中垃圾填埋区上部为防渗层),向下为灰黑色及黄褐色粉砂、粉细砂,厚度3m左右,再向下为全新统冲积成因的砂层和砂砾石层,厚度40~50m,水位埋深5m左右.孔隙潜水主要补给来源为降水的垂直入渗补给,灌溉回渗补给及侧向径流补给.排泄项包括:潜水蒸发、侧向径流排泄和人工开采.

图1 研究区地理位置

1.2 地下水流模型

计算目的层为第四系孔隙潜水含水层.本次模拟区的范围如图2所示,总面积约为7.69km2.

含水层上部边界为弱透水边界(垃圾填埋区上部为防渗层组成,其它地区上部为包气带),通过该边界,含水层与系统外发生垂向水量交换(包括降水入渗、灌溉渗漏、潜水蒸发及人工开采等).下部边界为第四系孔隙潜水含水层的底板,它是由渗透性较差的泥岩(局部为砂岩)组成的,可以将其概化为隔水边界.东北、西南两边界可概化为为由流线组成的隔水边界;将西北和东南方向边界概化为给定流量边界.模型概化非均质、各向同性、二维非稳定流.参数分区如图2所示.水文地质参数初值选取见表1.

图2 模拟计算范围及水文地质参数分区

表1 水文地质参数初值表

根据建立的水文地质概念模型,建立了如下地下水流数学模型:

本次模拟的识别阶段选择枯水期2016年1月9日~2016年4月3日,共85d.验证阶段选择2016年4月4日~2011年7月31日,共120d.模型识别时段末刻地下水位拟合结果如图3所示.7个监测点的位置如图2所示.7个监测点水位拟合误差均小于0.5m.实测与计算水位的等值线在整体上也达到了很好的拟合.识别之后,模拟区水文地质参数如表2所示.

图3 识别末期水位拟合

表2 水文地质参数识别结果

验证时段末刻地下水位拟合结果如图4所示.7个监测点的水位拟合误差均小于0.5m.说明所建立的模型能够反映地下水流的运动特征.

1.3 地下水溶质运移模型

研究区可能污染源为垃圾填埋场的防渗层渗漏和厂区调节池的泄漏,一旦发生泄漏,将给地下水带来污染.2016年9月29日~9月30日对渗滤液水质进行了监测,根据GB16889-2008《生活垃圾填埋场污染控制标准》[17]应用单因子指数法对其进行了评价,检出及评价结果如表3所示.

图4 验证末期水位拟合

表3 填埋场渗滤液水质情况

评价结果显示渗滤液中主要污染物为氨氮,所以本次模拟选择氨氮作为模拟预测因子.研究区域溶质运移数学模型如下:

表4 溶质运移模型参数分区表

研究区可能泄漏点有两处——分别是垃圾填埋场的防渗层破损渗漏和场区调节池破损渗漏(分别记为S1、S2),泄漏液氨氮以恒定的量和浓度释放.

垃圾填埋场随着使用时间的增长,渗滤液的侵蚀和线性低密度聚乙烯(LLDPE)膜的老化都会造成防渗层在一定程度的破损,因此有必要模拟填埋场区防渗膜破损情况下污染物的运移情况.渗漏量的计算公式如下[18]:.

表5 4组污染源泄漏量

渗滤液调节池为钢筋混凝土结构,随着使用时间的延长,可能出现裂缝.

利用达西定律对渗漏量进行计算:

式中:为垃圾渗滤液渗漏量,m3/d;为包气带的垂向渗透系数;为入渗面积,m2;为水力坡度,垂直渗透时＝1.假设渗滤液调节池破损范围为0.5%~5%,渗漏量范围为0.6~6m³/d.氨氮的泄漏浓度根据垃圾渗滤液的浓度以保守考虑的原则,确定为现状条件下垃圾渗滤液的浓度为1396mg/L.

可能泄漏点的污染源源强具有不确定性,我们利用正交试验设计法设置1、2的4组可能的污染源泄漏量,结果如下表5所示:

根据第4组(两个泄漏点泄漏量最大)泄漏量引起的地下水污染羽布设了57口潜在监测井(图5).

图5 潜在监测井分布

1.4 优化模型

以监测井的布设位置为决策变量,以最大覆盖高污染区域为目标函数,建立0-1整数规划优化模型:

2 结果与讨论

2.1 优化结果分析

表6 监测井最优布设方案表

通过隐枚举法对所建立的优化模型进行求解,在允许监测井数目不同的情况下得到了不同的监测井最优布设方案,优化结果如表6所示.以监测井数目7个为例,监测井布设位置如图6所示.

图6 以7口监测井为例的最优布设方案

2.2 优化结果检验

为了验证最优布设方案的监测效果,以监测井数目7个为例,计算最优布设方案的检出率以及随机布设方案的检出率,计算公式如下[15]:

通过上式,计算出最优方案与随机方案的检出率结果(表7).

表7 不同监测井布设方案的检出率

从表7可以得出:最优布设方案的检出率为95%,远高于随机布设方案的检出率.

3 结论

3.1 通过正交试验设计法得到两个污染源的四组可能源强,通过建立的溶质运移模拟模型得到了多种可能性的污染羽分布情况.根据污染羽分布情况,布设了57口潜在监测井.

3.2 以最大覆盖高污染区域为目标函数建立了0-1整数规划优化模型,通过隐枚举法进行求解,在允许监测井数目不同的情况下得到了最优地下水质监测井网布设方案.以7口监测井为例,最优布设方案为1,6,9,15,19,23,31号监测井(5口位于渗滤液调节池下游,2口位于填埋区下游).

3.3 通过计算污染物检出概率,得出最优布设方案的污染物检出率达到95%,远高于随机布设方案.

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Optimization of groundwater quality monitoring network at a landfill——based on simulation optimization method.

LUO Jian-nan1*, LI Duo-qiang1, FAN Yue1, SHEN Zhao-lin1, WANG He2,JI Ye-fei3

(1.College of New Energy and Environment, Jilin University, Changchun 130012, China；2.Jilin Linchang Environmental Technology Service Company Limited, Changchun 130000, China；3.Songliao Water Resources Commission, Ministry of Water Resources, Changchun 130021, China)., 2019,39(1)：196~202

4 groups of potential source intensities with 2 pollution sources were obtained using orthogonal experimental design in a landfill of Baicheng city. Numerical simulation models of groundwater flow and solute transport were developed to predict the groundwater contaminated condition resulted by the potential pollution sources, and 57 potential monitoring network were designed according to the distribution of the contamination plume. In order to maximize the coverage of highly polluted areas maximization, a 0-1integer programming model was established which was solved with implicit enumeration method. The result demonstrated that: the optimal groundwater quality monitoring network layout strategies under different maximum allowable monitoring wells number were achieved. Taking the maximum allowable monitoring wells number as 7as an example, then 1, 6, 9, 15, 19, 23, 31 were the optimal location of the monitoring wells (five wells located at downstream of the leachate tank, two wells located at downstream of the landfill area). It was found that the pollutants detection probability with the optimal monitoring network layout strategy reached 95%, which was much higher than that of random layout strategy.

groundwater quality monitoring network；simulation optimization；0~1 integer programming；landfill

X523

A

1000-6923(2019)01-0196-07

罗建男(1987-),女,吉林梨树人,副教授,博士,主要从事地下水数值模拟及优化管理.发表论文30余篇.

2018-06-19

国家自然科学基金资助项目(41502221);吉林省科技发展计划项目(20180520092JH)

* 责任作者, 副教授, luojiannan01@126.com