导 读
影响污水管网性能和效率的四个因素：外来水入侵、管网里含外来水混合污水的处理量(污水处理厂的处理能力)、城市用水效率、污水收集率。以维也纳和苏黎世合流式污水管网系统和污水处理厂为例，比较国内和一些欧洲国家在污水管网外来水入侵等情况，分析了造成国内污水浓度偏低的因素, 提出了估算公式。在此基础上，进一步提出污水管网系统质量平衡概念模型及相关建议。
1 欧洲国家的相关数据
维也纳和苏黎世的污水管网系统覆盖97%以上市区，均以合流制为主。维也纳主污水处理厂(VMWWTP)和苏黎世Werdhölzli 污水处理厂分别是奥地利和瑞士最大的污水处理厂。表1给出了两座城市各自污水管网和污水处理厂的主要设计和运行参数。维也纳和苏黎世两个污水管网的外来水约为各自污水管网内污水量的36%和48%(见表2)，合流制管网溢流(CSO)化学需氧量(COD)负荷约为各自污水负荷的7%和3%。维也纳污水干管的坡度为0.4%。在旱季高峰水量运行时，截流干管内污水流速可达1 m/s，防止污水中固体在管网内输送过程中的沉积。
注：由于不同的计算方法和当地条件，表2中外来水占比和稀释倍数不具备完全可比性。文献数据(除非单独说明，数据均来自于合流制系统)。
VMWWTP的进水设计浓度为: COD 750 mg/L、TN 60 mg/L、TP 9 mg/L，实际运行能力约为设计值的75％。Werdhölzli污水处理厂2019年进水平均浓度为:COD 400 mg/L、TN 33 mg/L、TP 4 mg/L。两座污水处理厂的出水水质控制标准相同: COD<30 mg/L、TN<10 mg/L、TP<1 mg/L。两座污水处理厂在能量回收方面工作都卓有成效。VMWWTP新建的厌氧消化池自2021年初开始满负荷运行，可以实现电力和热能自给。Werdhölzli污水处理厂除了在更早时候实现了电力和热能自给，其污泥干燥和焚烧厂也实现了电力和热能自给。
一般来说，相对于合流制，分流制管网具有污水和溢流量少及管网内污染物浓度高等优点，因而在新开发和一些改造提升区域获得较多应用，尽管投资费用很大， 特别是在大城市及人口稠密的老城区。在德国，合流制系统服务的人口占比从1983年的71.2%降低到2004年的58.3%。截至2019年，北部区域分流制系统占到约90%, 并显示出色性能。在丹麦，截至2017年，分流制系统占比约68%，芬兰分流制系统占比达73%。然而，需要指出的是，分流制管网也存在外来水和雨季溢流 (SSO）问题。一些调查表明，分流制系统在对营养物控制方面优于合流制系统，但后者在重金属和COD的控制上则优于前者。在德国，分流制管网调蓄池容积比合流管网调蓄池容积大，雨季污水处理厂通常需要考虑尽可能对管网内污水输送至污水处理厂进行全过程处理或对超量污水进行化学一级(强化)处理后排放。荷兰经验是，在连接分流制管网管道中, 5%的错接是难以避免的，而降雨时分流制管网系统溢流污染负荷与合流制系统实际上是同一的数量级。因此，在荷兰，将初雨引入污水管道系统或调蓄池的措施同时用于合流制系统和分流制系统。
2 管网外来水量计算
城市污水主要由如下两部分组成：①城市供水使用后产生的污水 (used water)；②外来水 (或寄生水) 。按照用水类别，第一部分污水来源为：a家庭生活用水；b行政/机构设施用水（或称公共建筑用水）；c工业用水。其中a和b相加称之为公共用水 (PWC）。公共用水与c相加称之为综合用水 (CWC）。
外来水由两部分组成: 入渗水和入流水。在污水管网系统中(合流或分流系统)，入渗水是指地下水、地表水（河道）或城市供水系统渗漏通过老旧管道的侵入污水系统的水。入流水是指雨水、河水和山泉水通过管网错接点或者破损部位进入污水系统的水。影响外来水量的因素是多方面的，包括: 地下水位、城区河道水位、水文特性、土壤特征和降雨（降雨量和强度）及污水管道的施工质量、结构性状况等。污水管网内污水(混合污水，RW)为收集污水和外来水之和。外来水经常被视为清洁水，外来水的侵入，降低了污水管网内混合污水的浓度。为了数据收集的便利和对比国内外案例，在后续论述中将用单位”人日均”为基础来表征相关参数。
外来水量对污水管网内混合污水(RW) 量比被称为外来水占比值，混合污水对收集污水(CS)比值被称为稀释倍数(DF）， 两者常用来表示污水稀释程度(或管道渗漏)。比较评估外来水量不同方法，水量平衡法和水质稀释方法相对简单和直接。式(1)（基于水量平衡）和式(2) （基于水质稀释法）常用于计算稀释倍数。
式中 SRW 为人日均管网中混合污水量；SCWC为人日均综合用水量；PLCOD为人日均COD排放量；CRW 为管网中污水COD浓度。由于经常缺乏SRW数据，实际上式（2)被更多地用于计算稀释倍数。
表2汇集了主要来自欧洲国家的与城市污水稀释相关的文献数据。综合来看，外来水占比范围为25%~70%，对应的稀释倍数范围为1.4~4.0。奥地利污水管网外来水占比约为1/3，苏黎世污水管网外来水占比为48%。德国和荷兰的的合流制系统外来水占比高达60%，意味着每售出1 m³自来水，对应污水管网里约2.5m³混合污水。丹麦污水管网平均外来水占比为50%，对应稀释倍数2。美国污水管网外来水占比50%~65%，其中入渗水量仅占15%，在峰值时约为30%。德国北部和东北部的分流制污水管网系统平均外来水占比仅14%，但是全德国的分流制系统平均外来水占比为34%。在芬兰，与分流制系统连接48座污水处理厂的外来水占比平均值为41%。这些数据表明，合流制系统外来水量占到管网内污水量近50%或以上，意味外来水量和收集污水量(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， 但也有较高的情况， 如丹麦和挪威的案例所示。因此可见， 污水管道外来水入侵是一个世界性的问题, 并不仅仅只发生在中国。
国内污水管道外来水定量报道不是很多。据近年文献， 外来水占比约在30%~70%，对于维护良好的污水管道系统，地下水入渗量占比约在28%~40%。考虑到许多污水管道处在满管或高水位运行，在正常水位运行条件下实际的外来水入侵可能比已报告的的数值更高。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。如表2和表3显示，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，外来水量仅是后者的约50%。但在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的COD浓度(见表3)。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，尤其在新建城区，用水效率应该是不可忽视的一个因素。
注：①在污水全收集条件下，等于人日均综合用水量(SCWC)，中国案例的用水量不包括由于供水管泄漏造成的水损失。② 奥地利和德国的人日均污水处理量(SRW)数据基于人口当量(PE)，其余数据基于居民数。③文献［1, 25］中数据的平均值。④没有括号值由式（2）计算; 括号中的稀释倍数是根据污水处理厂记录的处理量作为人日均(混合)污水量(SRW)由式（1）计算。
3 含外来水混合污水的处理量和降低外来水量的策略
削减污水管网外来水入侵是全球城市水环境面对的一个持续挑战。欧洲的经验和教训是：准确测定外渗水进入管网位置通常操作复杂、耗时良久，且费用不菲。而一般来讲，入渗水量占外来水量相对较少，因此，减少入流水入侵常成为第一要务， 重点放在溪流、河道、施工排水和雨水等入流水量的减少上。以苏黎世为例，自19世纪80年代起，河水、小溪流和“干净”的雨水等天然水被逐渐隔离在合流制系统外， 由单独管线(经沉淀后)排放，从而实现“清污分离”。由此，从1985年到2003年，苏黎世合流制污水管网外来水量降低了约30%，其中的60%是通过将小溪和河水从合流制系统中分离得以实现的，通过减少入渗水仅占7%。国内相当部分污水管网系统，即使在旱季也充满外来水，说明小溪、河道等外流水侵入情况严重。因此，污水管网系统提质增效实现“清污分离”应该是优先事项，这方面的任务包括将导入河道或雨水通道中的污水分离并接回到污水管网，消除河水通过溢水管进入(倒灌)污水管网，纠正雨水管与污水管之间的错接，尤其是在那些具备条件的城市老旧住宅小区内等雨/污水管错接和沿河截污的管网。最近在广州和国内其他城市的项目说明了类似经验的有效性。
4 污水稀释因素
假设居民人数等于人口当量数 (PE)，式 (3）被用于计算污水管网混合污水COD浓度 (CRw)：
式中，PLCOD为人日均COD排放量；X为污水收集率；PLCOD,i/i为人日均外来水含COD量；SCWC为人日均综合用水量；SQi/i为人日均外来水体积。
研究数据表明，中国发达地区城市居民人日均COD排放量与欧洲人相近。因此，本研究可将式(3）简化为式(4），后者被用来估算管网中混合污水COD的浓度。
式(4）表明，混合污水COD的浓度取决于综合用水量和稀释倍数，前者与用水效率有关，后者与外来水(或管网渗漏)有关。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)决定了混合污水COD能够达到最大浓度。德国柏林市主要城区污水管网为合流制，但由于较高的水利用效率［SCWC= 117 L/(人·d)］和出色的外来水控制 (或与较低降雨量550mm/年有关），混合污水COD和总磷(TP) 平均浓度分别达963 mg/L和15.5 mg/L (2016年)。因此，管网外来水入侵越少(管网施工质量和管理越好，渗漏越少)，用水效率越高(用水量越少)，污水收集率越高，混合污水的污染物浓度则越高。
表3汇总了德国、奥地利、苏黎世、北京、长三角和珠三角二城市与水有关的数据，还列出了基于污水处理厂记录的人日均污水处理量数据。详细的数据分析可参考文末原文。如表3显示，除北京外，长三角和珠三角两座代表性城市污水COD浓度均显著低于德国，奥地利和苏黎世污水COD浓度。因为高综合用水量，国内的相当一部分污水管网外来水量要比德国等西欧国家高得多，尽管稀释倍数(1.7~1.8)与一些欧洲国家相近。且如前所述，如果降低污水管网中的水位，外来水得到不有效控制，实际的外来水入侵可能进一步增加。改善国内污水管网系统泄漏、尤其是“挤外水”确实是一项紧迫任务。
根据式(2)计算的稀释倍数(1.7~1.8) 与使用污水处理厂的处理量作为式 (1)中SRW计算的稀释倍数(1.0~1.2)，可以估计约30％~40％的污水未经处理排放，接近文献估值。这部分未经处理污水可分为两部分: ① 未收集进污水管网; ②在污水输送过程外渗和溢流设施(CSO, SSO)排出。
5 污水管网系统质量流和平衡概念模型
本节提供了一个简化的污水管网系统质量流与平衡的概念模型 (见图1)。
模型被用来描述五个不同的的场景，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。模型参数、输入数据和计算结果见表4。五个场景中，三个为德国案例：场景1为以分流制排水系统为主的北部地区，场景2和3为以合流制为主的某州。场景1和2中污水处理厂能够处理所有混合污水。为说明污水处理厂处理能力对溢流控制的重要性并与场景2相比，假定场景3中污水处理厂只能处理1×SCWC混合污水。前三个场景污水都是全收集(X=100%)。两个为中国案例：长三角和珠三角二个城市，污水收集率均为85%。除了稀释倍数，其他参数与表3中长三角和珠三角二城市情况相同，前者因下水道收集的污水流量减少而略高于表3中值。
对五个场景模型计算结果详见表4:
当用水效率，污水收集率相似时，污水管网渗漏及外来水入侵是污水浓度的决定因素。根据目前国内情况，减少和控制外来水是一项紧迫的任务。
外来水入侵造成管网混合污水流量增加，当超过污水处理厂水力处理负荷时，则导致溢流排放增加。因此，污水处理厂具备适当的水力处理负荷(截流倍数)对于控制溢流和受纳水体的水质至关重要。
用水效率是影响管网污水浓度的因素之一，尤其是外来水入侵得到适当控制的情况下。
污水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，尽管所致污水浓度降低现象可能并不明显。今年发改环资等”十部门“在联合发布关于推进污水资源化利用的指导意见中强调了增加污水收集率的重要性。
以相对低成本策略实现排放到水环境中污染负荷总量的最大程度削减，应成为城市水环境和流域治理的优先方向和整体评估指标。
注：① 除了括号中值, 所有值为污水处理厂记录处理量,场景1~3单位是L/(PE·d)。括号中值为由式(2)计算的DF算得的人日均混合污水量(SRW)。②括号中为由式（2）算得DF计算人日均混合污水量(SRW)。③没有括号值由式（2）计算; 括号中的值是由将污水处理厂的处理量作为人日均混合污水量(SRW)由式（1）算得的稀释倍数。
6 污水处理厂如何应对含外来水的超量混合污水
图2显示了苏黎世Werdhölzli污水处理厂雨季一周（2018年8月25至31日）水力负荷从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) 期间运行情况。在峰值流量期，活性污泥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雨季进水额外负荷 。
现有相当一部分污水处理厂是根据旱季状况设计，雨季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。近些年在国内一些城市黑臭水体治理工作中，对管网溢流采用就地处理，改善了受纳水体水质。但从长远看，根据接收水体的功能，对现有污水处理厂进行适当改造，采用旁路化学强化一级处理、甚至全过程处理或许更具成本效益。
图2 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
7 几点建议
（1）污水管网系统升级改造需综合考虑的四个因素：外来水入侵、含外来水混合污水的处理量(污水处理厂的处理能力)、污水收集率和用水效率。
（2）对现有污水管网影响因素进行定量分析，识别较易实现且经济有效的行动的优先次序。
（3）重新考虑和确定污水管网和污水处理厂设计规程。
（4）新政策和法规。