一种含水层中氯代烃污染原位生物修复方案优化方法

摘要

本发明公开了一种含水层氯代烃污染原位生物修复方案优化方法，属于地下水污染修复领域。该优化方法包括以下步骤：氯代烃修复区及污染区的界定、构建含水层中氯代烃污染原位生物修复模拟模型、构建含水层中氯代烃污染原位生物修复方案多目标优化模型、构建含水层中氯代烃污染修复模拟‑优化模型、基于NSGA‑II算法对模拟‑优化模型进行求解，得到最优修复方案集。本发明的优化方法提高了氯代烃原位生物修复过程的模拟精度，权衡了修复成本和修复效果的矛盾关系，并通过最优修复方案集为需求者进行最终修复方案的选择提供了决策依据。

说明书

技术领域

本发明属于地下水污染修复领域，涉及一种含水层氯代烃污染原位生物修复方案优化方法。

背景技术

近年来挥发性氯代烃作为一种常用的化工原料和有机溶剂，在电子、工业清洗领域被广泛使用，使用过程中的不合理排放已使其成为地下水中最常见的有毒有害污染物之一，严重危害公共环境安全。其中我国北方浅层地下水存在着严重的氯代烃污染，四氯乙烯(PCE)、三氯乙烯(TCE)污染程度最高。由于大部分氯代烃具有“三致”效应：致癌、致畸、致突变的潜在毒性，严重威胁人体健康和水环境安全。因此，修复地下水氯代烃污染刻不容缓。

目前，国内外学者已采取一系列物理、化学和生物修复技术治理地下水中氯代烃污染，如表面活性剂强化含水层修复(SEAR)技术、原位生物修复(ISB)技术等。其中ISB技术可以实现有机污染物的完全破坏，成为修复地下水中氯代烃的公认技术之一。使用ISB技术修复含水层中氯代烃污染的过程中，绝大多数学者未考虑氯代烃自然衰减的性质，造成了模拟精度低，修复效率和效果不理想的问题，相应的论文如《Modeling chlorinatedsolvent bioremediation using hydrogen release compound(HRC)》(利用释氢化合物模拟氯化溶剂生物修复)(Ryan C W.，Junqi H.，Mark N G.Modeling chlorinated solventbioremediationusing hydrogen release compound(HRC)[J].Bioremed -iationJournal，2007，10(3)：129-141.)等，想要提高修复效率就必须建立能够精确模拟氯代烃原位生物修复过程的模拟模型。另一方面，大多数修复方案将氯代烃污染修复问题作为单目标问题研究，然而只追求单一目标函数的方案必然造成资源的浪费，含水层氯代烃原位生物修复方案设计过程中，不仅要考虑修复效果，同时也要考虑修复成本的高低。因此，含水层氯代烃污染修复方案的优化是一个多目标优化问题。

综上所述，现有的针对地下含水层中氯代烃污染修复的方案在模拟精度、权衡修复总成本和剩余污染物浓度方面存在着许多不足之处，优化氯代烃污染修复方案的方法亟待被提出。

发明内容

本发明的目的是要解决现有技术中存在的问题，即建立一个保证模拟精度，且考虑最佳修复效果和最小修复费用两个目标函数的多目标优化模型，并通过基于NSGA-II算法对其进行求解，得到可以供需求者选择的最优修复方案集。

本发明的技术方案如下：

一种含水层中氯代烃污染原位生物修复方案优化方法，包括以下步骤：

步骤1，氯代烃修复区及污染区的界定

设在所述含水层中有一包含氯代烃污染区的区域，并记为氯代烃修复区，该氯代烃修复区与包括在其中的氯代烃污染区均为三维各向同性的承压含水层；将氯代烃修复区简化为一个高度与地平面平行的矩形体，并取其中任意一个垂直于地平面的横截面记为修复区A，该修复区A为一个长方形，其长边为α，短边为β；

以修复区A的一个端点为原点建立平面坐标系，且修复区A的长边与X轴平行，修复区A的短边与Y轴平行；令两条长边为隔水边界、两条短边为定水头边界，其中，与Y轴重合的短边记为边界1，另一条短边记为边界2，设水流方向与X轴正向相同，且边界1水头大于边界2水头；

将在修复区A中的氯代烃污染区记为污染区B，设该污染区B位于0.04α＜X＜0.64a、0.35β＜Y＜0.7β的区间内；

设在修复区A内还包含一个浓度约束区，该浓度约束区为长方形区域，其右边界与边界2重合，左边界距污染区右边界的直线距离约为0.04α-0.08α；

设在修复区A内与X轴平行的中线上均匀设置了Γ个抽注井，将其中任意一个记为抽注井I

设在修复过程中通过Γ个抽注井I

设修复过程中，氯代烃修复区的水力梯度为0.0048，孔隙度为0.3，纵向弥散系数为10m

设在修复过程中每一天为一个时间段，共经历了N

将修复区A平均剖分为有限差分网格，该有限差分网格的每个交叉点为一个节点，并将其中任意一个节点记为节点j

步骤2，构建含水层中氯代烃污染原位生物修复模拟模型

将所述含水层中氯代烃污染原位生物修复模拟模型记为模型1，该模型包括微生物群体降解氯代烃模型、微生物的生长和衰减模型和氯代烃自然衰减模型；

设氯代烃修复区中的污染物包含以下四种：四氯乙烯、三氯乙烯、二氯乙烯和氯乙烯；设氯代烃修复区中存在两种脱氯微生物，一种脱氯微生物参与降解四氯乙烯和三氯乙烯，称为微生物1，另一种微生物参与降解二氯乙烯和氯乙烯，称为微生物2；

所述微生物群体降解氯代烃模型的表达式如下：

式中，V

所述微生物生长和衰减模型的表达式如下：

式中，

所述氯代烃自然衰减模型的表达式如下：

式中，V

步骤3，构建含水层中氯代烃污染原位生物修复方案多目标优化模型

将含水层中氯代烃污染原位生物修复方案多目标优化模型记为模型2，在设定的约束条件下，构建模型2；

所述设定的约束条件为：

在以上约束条件下，模型2的表达式为：

式中，f

b是抽注井的存在系数，b等于0或1，当b＝1时，抽注井I

步骤4，构建含水层中氯代烃污染修复模拟-优化模型

将模型1与模型2耦合组成含水层中氯代烃污染修复模拟-优化模型，并记为模型3，其表达式为：

设在修复完毕时，浓度约束区中四种污染物的浓度均达到IV类水的标准，具体的，将四氯乙烯在衰减后的浓度V

式中，

步骤5，基于NSGA-II算法对步骤4得到的模型3进行求解

首先设定目标函数、输入变量如下：以修复总费用f

其次，基于NSGA-II算法对步骤4得到的模型3进行求解，得到G个最优解F

步骤6，绘制f

以f

步骤7，最终修复方案的选择

根据需求通过f

优选地，步骤5所述基于NSGA-II算法对步骤4得到的模型3进行求解的具体步骤如下：

步骤5.1，初始化种群，随机选择N

步骤5.2，将N

步骤5.3，应用pareto排序将目标解集T

目标解集T

步骤5.4，将父代种群P

步骤5.5，重复步骤5，2-步骤5.4，直到达到最大迭代数G，输出G次迭代中得到的G个最优解F

与现有技术比较，本发明的有益效果为：

1、首次建立了考虑氯代烃自然衰减性的含水层中氯代烃污染原位生物修复模拟模型，提高了含水层中氯代烃污染原位生物修复过程的模拟精度；

2、建立含水层中氯代烃污染原位生物修复方案多目标优化模型，然后与含水层中氯代烃污染原位生物修复模拟模型进行耦合，组成含水层中氯代烃污染修复模拟-优化模型；

3、通过NSGA-II算法对得到含水层中氯代烃污染修复模拟-优化模型求解，权衡了修复成本和修复效果的矛盾关系，并通过最优修复方案集为需求者进行最终修复方案的选择提供了决策依据。

附图说明

图1为氯代烃修复区呢的初始污染示意图；

图2为本发明实施例中得到的f

具体实施方式

下面通过附图和具体实施例对本发明做进一步的说明。

本发明提供了一种含水层中氯代烃污染原位生物修复方案优化方法，包括以下步骤：

步骤1，氯代烃修复区及污染区的界定

设在所述含水层中有一包含氯代烃污染区的区域，并记为氯代烃修复区，该氯代烃修复区与包括在其中的氯代烃污染区均为三维各向同性的承压含水层；将氯代烃修复区简化为一个高度与地平面平行的矩形体，并取其中任意一个垂直于地平面的横截面记为修复区A，该修复区A为一个长方形，其长边为α，短边为β；

以修复区A的一个端点为原点建立平面坐标系，且修复区A的长边与X轴平行，修复区A的短边与Y轴平行；令两条长边为隔水边界、两条短边为定水头边界，其中，与Y轴重合的短边记为边界1，另一条短边记为边界2，设水流方向与X轴正向相同，且边界1水头大于边界2水头；

将在修复区A中的氯代烃污染区记为污染区B，设该污染区B位于0.04α＜X＜0.64α、0.35β＜Y＜0.7β的区间内；

设在修复区A内还包含一个浓度约束区，该浓度约束区为长方形区域，其右边界与边界2重合，左边界距污染区右边界的直线距离约为0.04α-0.08α；

设在修复区A内与X轴平行的中线上均匀设置了Γ个抽注井，将其中任意一个记为抽注井I

设在修复过程中通过Γ个抽注井I

设修复过程中，氯代烃修复区的水力梯度为0.0048，孔隙度为0.3，纵向弥散系数为10m

设在修复过程中每一天为一个时间段，共经历了N

将修复区A平均剖分为有限差分网格，该有限差分网格的每个交叉点为一个节点，并将其中任意一个节点记为节点j

图1为氯代烃修复区呢的初始污染示意图，并给出了修复区A、污染区B和浓度约束区的具体位置。

步骤2，构建含水层中氯代烃污染原位生物修复模拟模型

将所述含水层中氯代烃污染原位生物修复模拟模型记为模型1，该模型包括微生物群体降解氯代烃模型、微生物的生长和衰减模型和氯代烃自然衰减模型。

设氯代烃修复区中的污染物包含以下四种：四氯乙烯、三氯乙烯、二氯乙烯和氯乙烯；设氯代烃修复区中存在两种脱氯微生物，一种脱氯微生物参与降解四氯乙烯和三氯乙烯，称为微生物1，另一种微生物参与降解二氯乙烯和氯乙烯，称为微生物2；

所述微生物群体降解氯代烃模型的表达式如下：

式中，V

所述微生物生长和衰减模型的表达式如下：

式中，

所述氯代烃自然衰减模型的表达式如下：

式中，V

步骤3，构建含水层中氯代烃污染原位生物修复方案多目标优化模型

将含水层中氯代烃污染原位生物修复方案多目标优化模型记为模型2，在设定的约束条件下，构建模型2；

所述设定的约束条件为：

在以上约束条件下，模型2的表达式为：

式中，f

b等于0或1，当b＝1时，抽注井I

步骤4，构建含水层中氯代烃污染修复模拟-优化模型

将模型1与模型2耦合组成含水层中氯代烃污染修复模拟-优化模型，并记为模型3，其表达式为：

设在修复完毕时，浓度约束区中四种污染物的浓度均达到IV类水的标准，具体的，将四氯乙烯在衰减后的浓度V

式中，

步骤5，基于NSGA-II算法对步骤4得到的模型3进行求解

首先设定目标函数、输入变量如下：以修复总费用f

其次，基于NSGA-II算法对步骤4得到的模型3进行求解，得到G个最优解F

步骤6，绘制f

以f

步骤7，最终修复方案的选择

根据需求通过f

在本实施例中，步骤5所述基于NSGA-II算法对步骤4得到的模型3进行求解的具体步骤如下：

步骤5.1，初始化种群，随机选择N

步骤5.2，将N

步骤5.3，应用pareto排序将目标解集T

目标解集T

步骤5.4，将父代种群P

步骤5.5，重复步骤5，2-步骤5.4，直到达到最大迭代数G，输出G次迭代中得到的G个最优解F

根据上述方案进行实施的数据如下。

在本实施例中，修复区A的长边α＝1000m，短边β＝800m，深度为20m。

在本实施例中，d

在本实施例中，取最大迭代次数G＝100，得到的100个最优解F

图2为根据上述100个最优解并进行拟合后得到的f

在选择最终修复方案时，需求者可根据现实情况选择不同的最优解，或者为了使不同目标具有相同重要性应当避开f

该最终修复方案中，修复总费用f