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运用 EPANET MSX 来模拟氯在饮用水供应系统中的衰减摘要：在整个网络中，氯残留的模型在供水系统管理消毒剂的浓度中是非常重要的一阶衰减动力学目前常用于描述氯 bulk 衰变和 wall 衰变然而，更复杂的方法已经提出来了，那就是二反应物二阶衰减模型（即２ｒ模型） ，它已经被报道在作为模拟氯 bulk 衰变的实验室测试中具有更好的准确性最近，EPANET 的多种扩展品（即EPANET MSX） ，其中包括使用的 2r 模型或其他配方，都将增强模拟水供应系统中氯残留的能力当前，我们即将在该篇论文中全面评估 2r 模型和一阶、n 阶衰减动力学模型模拟传输系统中氯的能力结果表明,相似水平的精度可以达到三个测试动力学模型,从而完成了一个准确的氯 wall 衰变系数的校准尽管改善了模型的功能，但是独立的使用 EPANET MSX 却比普通的 EPANET 的使用更难用，那是因为缺乏允许氯浓度沿着可视化的图形界面变化的的系统配置的文件使用 3 d-enabled Epanet Java web 应用程序则可以绕过这些限制当运用 EPANET MSX 的强大能力时，EPANET MSX 和另一个更好地描述和评估的氯 bulk 衰变和 wall 衰变系数的工具组件将会组成成一个更实际和准确的氯模型关键词:饮用水、氯造型,EPANET 衰变动力学1. 简介全球使用氯作为消毒剂残留来抵消在饮用水供应系统中的微生物污染扩散。

然而，随着水穿过供水系统，氯残留的浓度会因为其与水的自然有机物质反应(NOM)(bulk 衰变)和管的内表面材料(wall 衰变)而衰减保持一个有效的消毒剂的残留浓度,维持在形成最少消毒副产物的水平,对于水的安全是至关重要的(世界卫生组织,2011年)因此，对于公共事业公司来说，限定范围的氯残留浓度的监管是大家主要关注的一个焦点水质模型,模拟氯衰减氯残留管理是有价值的工具这样的模型目前用于剂量优化、氯化设施选址和预测的氯可能衰减为无效的水平的关键地方虽然在过去的几十年已经付出了很多努力 (-罗兹曼等人,1994;商等人.,2008),但是氯残留的建模仍然是复杂的,因为它依赖于准确的液压模型来描述流动和流动速度(Blokker 等人 .,2008;帕夏 Lansey,2010)和充足的氯衰减动力学模型(费舍尔等人 . 2011a)第 n 阶衰减动力学模型由以下方程描述C 是氯浓度,K b 是大部分衰变率系数和 n 是对氯的反应顺序一阶wall 衰变是 n 阶动力学反应的特殊情况它已经被广泛地用于模拟氯衰减在供水系统(-罗兹曼 et al .,1994)一些专家表示这种动力学方法对于描述 bulk 衰减是不准确的，因此也提出了一些其他的方法(克拉克,1998;Jonkergouw 等人 .,2009;Kastl 等人 .,1999)。

最近，费舍尔等人.(2011)报道了一个二反应物(2 r)二阶模型是最简单，它一般适合模拟在配电系统网络氯浓度的数值模型假定有两组氯反应的水化合物,一个反应迅速,另一个反应缓慢：Cf 和 Cs 是表示在水中与氯反应的快、慢减少的浓度（mg Cl/L），k f 和 ks 表示快、慢反应的衰减速率系数(L/mg Cl/h)模型需要四个参数的估计,即可以从实验室衰减测试数据中推断出的反应速率系数和初始 Cf 和 Cs 的浓度, 虽然在几个衰减测试中，此模型非常准确地描述出了氯衰减，但是它的性能此前从未在大规模供水系统中被证实对于非金属管道的 wall 衰减，通常采用一阶动力学模型(-罗兹曼等人 .,1994;塞·伐斯冈萨雷斯等人 .,1997)kw 是 wall 反应速率系数，k F 是传质系数，R 是管的半径EPANET MSX (Shang 等人., 2008)是允许用户自定义最相关的wall 衰减和 bulk 衰减化学反应和使用更加准确地描述这些反应的方程式的标准液压建模软件ＥＰＡＮＥＴ的一个扩展因此,该特性允许应用氯的 bulk 衰减动力学包括 EPANET 2.0在此次描述的全面评估研究中，利用 2 r 模型来描述 bulk 衰减。

为了这个目的，在一个大型供水系统中开发和测试了一个 EPANET MSX 氯衰减模型结果同一阶和优化的 n 阶模型相比此外,一个基于 web 的液压和水的建模应用并且拥有三维可视化图形、谷歌地球®集成和增强 MSX 仿真特性的 Epanet Java(Baseform)也进行了测试２.方法：2.1．案例描述研究的案例是一个供应葡萄牙东部阿尔加维的饮用水传输系统它由 23 公里长,大口径干线 6 交货点在每一个点水是交付给由市政水务经营的服务性的贮藏水箱该系统由 Tavern 水处理厂(WTP) 提供水，并且输送到下游一端的 Cabeco 服务水箱(图 1)主线的管道直径范围为 1500 毫米到 450 毫米，传送的分流的管径范围为 100 毫米到 400 毫米水通过重力形成非定向流水的流动是通过水箱中的水位来控制，因此水流取决于传送点的需水量Belches 水库通过原水输送管道提供 Taiga WTP 的用水水处理过程是由传统的地表水处理过程和臭氧预氧化组成的，然后是混凝/絮凝／沉淀、砂滤和最终氯气消毒在 WTP 出口氯的平均含量为0.83 mg / L，在 Cabeco 水箱中的氯的平均含量为 0.6 mg / L。

水含有相对较低的有机物(总有机碳为 1.5 mg / L)和无机物(铁、氨和锰浓度低于检测限制),因此，预计氯的含量也应该是比较低的基础设施服务的平均年龄约 15 年2.2 动力学研究根据鲍威尔 et al .(2000) 的过程描述，进行的 Bottle tests 是用来评估氯消耗动力学和估计 bulk 衰变速率系数(k b)的为了研究温度影响 kb，测试是在冷藏保温箱(模型 FOC225E Vela Scientifica)中不同的温度 (10、15、20、25、30ºC) 下进行的DPD 比色法(APHA et al .,1998)是用于游离氯浓度的测定（Pocket色度计 II, Hach）氯衰减的测试一直持续到浓度达到 0.1 mg / L 或七天先到时为止一阶和 n 阶氯衰减动力学模型与氯衰减实验室数据相吻合模型参数(k b,n)是在计算机的 Excel（微软）上通过运用使误差总和最小的函数来估计的对于 2R 模型，则也是使用了相同的数据，同时运用了科学软件（数学微分）来进行参数估计每个 bulk 衰减用来描述实验室检测数据， bulk 衰减的能力则是用均方根误差（RMSE）来评估观察和预测的氯的浓度。

对于每一个动力学模型来说，阿伦尼乌斯模型(方程 4)是用来评估温度影响氯衰减率系数(蒙泰罗等人 ,2012;鲍威尔等人 ,2000)A 是预先指数因素，Ea 是活化能，R 是通用气体常数，T 是绝对温度(K)，方程 4 是在建模时间用于估计 bulk 衰变方程系数的平均水温2.3.氯建模 液压模型是使用 EPANET 2.0 的自来水每个输水点的需水量是从遥测系统的一周时间(2 月 13 日到 19 日 2013)在一分钟内得到的为了氯模型的建立，要使用 EPANET MSX，并且要对 EPANET Java web 应用程序进行测试氯建模是通过一阶和 n 阶衰减动力学来建立的，bulk 衰减是由 2 R 模型模拟的而对于 wall 衰减则是需要假定一个一阶动力学模型同时需要一分钟的时间用于液压和质量的模拟WTP 出口的氯浓度是由联网的氯浓度分析仪测定的数据每隔 1 分钟测定一次此外,氯在 Perugia(Polyhedron)和 Santa Rita (Fischer-Porter)两个输水点由另外两个分析仪测量分析仪的在 WTP 出口每周检查三次,而在 Perugia 和 Santa Rita 输水点是每周一次。

为了模型的标定和验证,需要进行一项测定系统中的几个输水点反应过程中的氯含量的野外数据收集计划游离氯浓度在五个输水点(Cruz do Areal, Parboil, Cumana, Pocono, Santa Rita)和系统下游末端(Cameo)进行测量此外，在另一个输水点(Alturas)也需要进行测定对于氯反应速率系数的校准，需要随机测定氯的浓度，其中包括所有的测量点剩余点测量的氯浓度用于模型的验证 按顺序调整氯的 wall 衰减反应速率系数，使之介于预测和实地观察测定的数据之间，这说明模型的建立成功了k w 的适用性通过检查相关测定点氯浓度和 RMSE 的最小值是否在预测和实地观察测定的数据之间在来评估的在研究 Wall 衰减系数时，假定所有的管道材料服务时间是相同的为了验证氯模型，开发了两种不同的方法一个是通过比较实地同步测量的由模型产生的氯的浓度来实现另一种方法是在Perugia (水平均流动时间为 6.3h) 和 Santa Rita (水平均流动时间为 13.7 h)的 48 小时内，允许模型在这 48 小时内（可进行 80 到127 小时的模拟）依靠氯分析仪测定 Perugia 和 Santa Rita 的浓度。

这种方法也被用来评估水力模型的校准这两种方法,验证模型最好的是 RMSE 的最小化3.结果与讨论3.1 动力学研究与实验室测试数据拟合的 Bulk 衰减动力学模型将用 RMSE 评估(表 1)结果表明在除了 15℃时的测量之外，运用 2R 模型改进的氯衰减模拟模型，就像它预期的一样没有用在 10ºC 和 25º 时的测量，所有的动力学模型表现类似，都很准确，，在 20℃时测得 2R 模型以及 n 阶衰减动力学模型均比一阶模型更加准确在 30ºC 的极端温度条件下，2R 模型比 n 阶衰减动力学模型更准确，却没有一阶衰减动力学模型准确所有测试中，n 阶模型的估计值的多数最小误差是不同的，它的范围 从 0.7 至 2.0（如表 1 所示）对于建模的目的，n 的最优值是由平方总和确定的所有实验测试模型和测量值决定的所得到的值是 1.2，因此，本文中所提及的 n 阶模型是 1.2 阶模型在估计阿仑尼乌斯参数后，动力学模型的系数是在模仿期间（如表 2 所示）由系统中的平均温度（13℃）的水决定的3.2.氯的建模使用 EPANET MSX 来测试使用估计参数的 bulk 衰变模型在第一种方法中，对等于零的 kw 进行了测试。

只有 bulk 衰减模型出现了过低的氯的浓度，大多数模型都过高的估算了氯的浓度（如图 2a 中的相关性曲线）计算值与实测值之间的差随着测量的点之间的距离的增加而增加（即与行程时间成正比）这些差异可能是由于其投加氯的需要，而不是水中的氯和 NOM 之间发生化学反应等其他因素这在传统上是因为即使在低反应性的管道材料上，管道的内表面和生物膜与氯发生反应，即产生了 wall 衰减然而，这种差异也可能被解释为缺乏散装衰变模型的精度，但不包括其他因素，诸水如流速度，bulk衰减率（Mania 等人，2003） 当其中含有一个 wall 衰减要素时，相关图显示（图 2b），已观察到的洛斯等人（1997）测量和模拟的结果之间具有更好的一致性在对所有开发的衰减模式计算的均方根误差是所有模型都能够准确地模拟余氯浓度衰减的测量的不确定性（0.05 mg/L）此外，在测试大部分衰变动力学模型的总体衰减模型精度时没有观察到显著差异费舍尔等人（2011B）的调查结果表明，bulk 衰减模拟的不确定性正在与 wall 衰减系数校准相混淆 这些同样可以解释为何需要稍略低的 kw系数模型来校准 bulk 衰减模型时，精度更高。

因此，更准确的 bulk 衰减模型是拥有无限接近理想状态的较小 wall衰减系数的构件平均模型能够保证个体测量氯的绝。