Глава 1

Сточные воды, их объем и состав

Могенс Хенце (Mogens Henze)

1.1. Объемы сточных вод

Сброс сточных вод не является постоянным, он может меняться от часа к часу, ото дня ко дню, от месяца к месяцу, от года к году. Тем не менее при проектировании и строительстве очистных сооруже­ ний необходимо знать объемы сточных вод, а также их возможные изменения как в настоящее время, так и в будущем. В этой связи крайне важным является измерение потоков сточных вод; если же точная информация отсутствует, следует, опираясь на оценочные данные, прогнозировать изменения потоков сточных вод в будущем.

1.1.1. Измерения

Результаты измерений объемов сточных вод обычно представляют либо в виде кривых, либо в виде таблиц. На рис. 1.1 дан пример недельного изменения объема сточных вод, подаваемых на очистное сооружение. Верхняя так называемая «кумулятивная» кривая получена в результате суммирования потоков коммунальных и промышленные стоков с учетом процессов инфильтрации и эксфильтрации. В этом случае вклады различных источников в общий сток не рассматриваются, поскольку важен лишь суммарный объем воды, подаваемой на очистное сооружение. Однако при планировании объемов сточных вод и их возможных изменений нужно провести более подробный анализ такой кумулятивной кривой и бассейна канализования. Это позволит учесть вклады отдельных стоков и облегчит прогнозирование. Кратко речь об этом пойдет в разд. 1.2 и 1.5. Отбор проб и проведение измерений на очистных сооружениях является непростым делом. Следует учитывать рециклизуемые потоки (такие, как поступающую из отстойника надосадочную жидкость), которые часто объединяют с входящими потоками до колосникового грохота и ловушки для песка в очистном сооружении, а это сильно затрудняет проведение корректных измерений объемов исходных стоков.

Верхняя кривая на рис. 1.1 позволяет оценить максимальный суточный (20 000 м3/сут) и максимальный часовой (1 1 0 0 м 3/ч ) сброс. Если ежесуточно проводится достаточно большое число измерений, можно рассчитать две важные величины, используемые при проектировании очистных сооружений, а именно:

Рч.макс среднее значение максимальных часовых потоков за несколько отдельных суток (м3/ч ),

Q 4|cp усредненный часовой поток за длительный период (м3/ч ).

С^ч,макс рассчитывается как среднее значение нескольких макси­ мальных часовых потоков за несколько отдельных суток.

Среднее значение максимальных часовых потоков Семаке? кро­ ме прочего, используется как базис для расчетов гидравлических параметров при конструировании канализационных путей и пру­ дов. Такие параметры, как усредненный часовой поток Q 4,cp или

усредненный суточный поток воды QcyT>cp, применяются, например, для расчета эксплуатационных расходов на очистных станциях.

1.1.2. Статистическая обработка

Статистическая обработка данных позволяет получить более де­ тальную картину изменений объемов сточных вод. Различные показатели, характеризующие объем воды (объем, максимальный часовой и максимальный секундный потоки и т. д. за 24 ч), обычно подчиняются нормальному или логарифмическому распределению. Набор измерений, характеризующих сточные воды, никогда не бывает идеальным из-за возникающих отклонений. Если отклоне­ ния слишком велики, необходимы специальные методы обработки данных.

Важным инструментом при проектировании очистных соору­ жений могут быть фрактальные диаграммы. Пример подобной диаграммы представлен на рис. 1.2. Величины, попадающие в 60%-ный фрагмент фрактальной диаграммы, часто используют как среднюю нагрузку, а величины, соответствующие 85-90%-ному фрагменту, — как максимальную.

Если представить собранные данные в виде зависимости от времени (временные серии), можно обнаружить некоторые нере­ гулярности распределения данных, а именно: скачки, выраженные тенденции к росту или падению, изменения (например, недельного или сезонного характера).

Рис. 1.1. Объем и характеристики сточной воды, поступающей на очистную станцию в Бельгии в течение 7 сут 1999 г. В первые двое суток на ее объем и состав оказывают влияние дожди. Отдельные точки для значений потока даны в м3/сут, если поток был одинаков в течение всего дня, как это было в период отбора проб [1].

В работе [9] описаны простые методы обработки нерегулярного распределения данных. На рис. 1.3 в виде временных серий пред­ ставлена подача сточной воды на очистное сооружение (Сохолт, Дания). Из рисунка хорошо видно, как выпадение дождя в объеме 4 мм/сут сказывается на объеме подаваемой на станцию воды, и заметно сокращение сброса в выходные дни.

При построении получаемых данных в виде логарифмической зависимости сразу становится ясно, подчиняются они нормальному

Таблица 1.1. Определение среднего значения и разброса данных в логарифмических координатах

пределению, образуют прямую в координатах с логарифмической осью х. Из графиков можно находить средние значения результа­ тов, а также определять разброс данных. Следует помнить, что при логарифмическом распределении данных среднее значение искомой величины не соответствует 50%-ной вероятности и рассчитывается в соответствии с формулами, приведенными в табл. 1.1.

На рис. 1.4 показан график измерений, проведенных на станции Сьелсо (Дания). Результаты представлены в виде логарифмической зависимости. Как следует из рисунка, значения максимального часового QH.MEKC и максимального суточного QCyT,MaKC потоков подчиняются логарифмическому распределению, в то время как значения максимального секундного потока в этих координатах не линеаризуются.

На рис. 1.5 приведены значения максимальных часовых пото­ ков, полученных на станции Эйби Молле (Дания) в период сухой погоды. Результаты определений хорошо линеаризуются в нор­ мальных координатах и, следовательно, подчиняются нормальному распределению. Среднее значение максимального часового потока Рч.макс можно определить с вероятностью 50% как

Qn,MaKC = 3175 М /ч .

Пример 1.1. Определите разброс максимального часового потока на очистной станции Эйби Молле в период сухой погоды. Какой процент составляют сухие дни, в которые максимальный часовой поток меньше 3650 м3/ч?

s = f(84%) - f(50%) = 3525 - 3175 = 350 м3/ч.

Распределение s можно определить как разность между точками на кривой для вероятности 84 и 50%, см. табл. 1.1.

По этой кривой можно установить, что в течение 90% дней максимальный часовой поток меньше или равен 3650 м3/ч.