多维矢量水质监测预警用于水源突发重金属污染
卢玮1，孙韶华2，陈家全2，逯南南2，邱立平3，宋武昌4，贾瑞宝2
(1.济南市市政工程设计研究院<集团>有限责任公司，山东济南250101；2.山东省城市
供排水水质监测中心，山东济南250021；3.济南大学土木建筑学院，山东济南250010；
4.山东省给水处理工程技术研究中心，山东济南250021)
摘要：采用多维矢量水质监测预警技术，选择铬（Ⅵ）和锰（Ⅱ）两种典型污染物，开展了水源水重金属类突发污染的水质监测预警研究。结果表明，该技术可用于水源水的重金属类突发污染的监测预警，默认权重下，铬（Ⅵ）在0.5 mg/L时实现报警，而锰（Ⅱ）不发生报警，调整权重后在国标限值10倍时实现预警；污染物在多维矢量系统中具有特定多维矢量图，应根据当地潜在重金属类突发污染风险，适当调整权重建立本地数据库，对潜在污染物的种类和浓度水平实现记忆识别，进而用于水源水的水质预警。
近年来，世界性的突发性水污染事件的危害范围和发生频率都呈现上升趋势，严重影响了居民正常的生产生活。突发性水污染事件具有偶然性、复杂性、不可预知性等特点，增加了水质监测预警的难度。发达国家在一些大河流域上已建成的比较著名的水质预警系统有美国俄亥俄河预警系统、英国特伦特河预警系统、日本淀川河水质预警系统。而在国内大量的调查研究表明，作为城市饮用水水源的主要河流和湖泊都受到了不同程度的重金属污染。在这一背景下，笔者选择铬（Ⅵ）和锰（Ⅱ）两种典型重金属，采用多维矢量预警系统，拟通过建立水质基线和动态试验，确定其多维矢量图谱和最低检出限，实现重金属类突发污染的水质监测预警。
1 材料与方法
1.1 试验装置及原理
多维矢量水质监测预警系统（见图1）由3部分构成：事件监测器、SW1000水质监测面板、高位水箱。事件监测器是系统的“大脑”，其主要功能是模型建立、数据和预警结果输出、操作通讯等；水质监测面板连接系统的“触角”，即所有选定的特征水质参数探头，实现在线监测，对水质数据进行采集、传输、显示；高位水箱的作用是提供水压、混匀药剂。
图1 多维矢量水质监测预警系统
多维矢量水质监测预警系统利用水质在线探头对水质数据进行采集，根据原水水质性质设置有机物（CODUV）、电导率、pH值、浊度、硝酸盐氮、氨氮、氧化还原电位（ORP）、溶解氧（DO）8个参数进行模拟，探头参数以不同权重（指标在整体评价中的相对重要程度）拟合成触发值（trigger），初始权重为系统自动生成，属于无量纲数值（如表1所示）。
表1 探头参数、原理及权重
系统每分钟获取一次预警触发值（trigger），初始设置触发下限为0.7。一旦有污染物进入水体环境中，探头采集的水质参数发生相应变化，从而影响trigger值发生波动，当接近或超过触发下限时，则系统发生报警。对于不同浓度、不同种类的污染物，系统内置的模型分析系统可以建立多维矢量图进行有效识别，从而达到定性、定量分析的效果。北京奥运会期间，多维矢量系统在奥运村和媒体村内每天24 h连续工作，保障了水质安全和远程水质监测，圆满完成了监测预警任务，系统的成功经验也应用在广州亚运会和大运会。
1.2 试剂配制
选取重铬酸钾（K2Cr2O7，分析纯）和硫酸锰（MnSO4·H2O，分析纯）为试验污染物，试验前1 d配制成母液，存于冷藏箱内，试验当天稀释到指定浓度。重铬酸钾易溶，硫酸锰需要溶解在弱酸性环境中，调节pH值为6.5。
1.3 试验方法
模拟突发性事件发生的过程，利用蠕动泵向高位水箱中加入试验污染物并与原水进行混合后，以60 L/h的流量进入流通池，观察系统的响应时间、系统预警触发值等预警效果。
2 结果与讨论
2.1 水质基线的建立
多维矢量预警系统能够根据监测到的未出现异常的历史水质数据汇总而形成本地基线，并根据实时监测到的新数据对基线进行微调，使得到的水质基线符合本地的水质现状，以保证后期预警的准确性和可靠性。利用多维矢量预警系统对济南某水厂进水水质进行了14 d的连续监测，确定系统trigger<0.01，这表明原水水质稳定，可进行污染物模拟预警试验。
2.2 重金属污染物试验
以《生活饮用水卫生标准》（GB 5749—2006）中规定的限值为依据，分别配制重金属浓度为国标限值1、10、20倍的原水进行模拟试验。系统以计算得到的trigger值作为报警依据，研究发现trigger值>0.7则仪器发生报警。研究发现Cr（Ⅵ）浓度为1 mg/L（国标限值的20倍）时触发值达到1.5，超过系统设置的警戒值0.7，系统发生报警，而低于此浓度时系统无响应；而Mn（Ⅱ）浓度为2 mg/L（国标限值的20倍）时系统的触发值约为0.4，无报警响应。随着浓度的升高，两种重金属的触发值不断增大，波形越来越陡峭，一个完整波形的事件大约历时90 min；多维矢量技术对铬的预警效果要好于锰。
目前应用广泛的生物在线监测方法为生物鱼和发光细菌法。生物鱼在线监测发现，斑马鱼对铬、锰的LC50分别为81.3、161.1 mg/L，在两种重金属浓度为国标限值20倍时对斑马鱼的行为抑制强度分别为40%、20%，但响应时间长；铬作用下发光细菌的EC50为65.4 mg/L，在铬、锰浓度为国标限值40倍时对发光细菌的光抑制率分别约为40%、30%，响应迅速。多维矢量预警技术可与生物在线监测联用，实现污染物的初步定性。
2.3 污染物多维矢量图谱
每种污染物进入多维矢量预警系统后，系统根据测定的8个理化参数，无量纲化后计算为1个八维矢量，为其建立独特的“指纹”，作为预警识别的依据。图2为重金属铬和锰的多维矢量图谱。可以看出，二者的图谱形式极为相似，且同一种污染物不同浓度下的矢量图谱基本相同。污染物电解后产生带电荷的正负离子，因为离子的加入使得电导率变化最为明显。
图2 Cr（Ⅵ）和Mn（Ⅱ）的多维矢量图谱
2.4 权重调节
多维矢量预警系统出厂时对每项参数赋予了固定的权重，依次得出预警的trigger值。前面的研究发现，在此固定的权重下，系统对重金属锰的预警效果较差，在国标限值20倍的浓度下，trigger值仍未达到报警触发值0.7。为了提高系统报警的灵敏度，需对参数的权重进行优化调节。根据研究结果可知，重金属对电导率的影响最大，因而将8个参数中电导率的权重加大后进行了重复试验。
在模拟报警试验中，将电导率参数的权重由出厂的8提升为40，当Mn（Ⅱ）浓度为2 mg/L时，trigger值达到0.7左右，系统正常预警；将电导率权重由8提升为60，当Mn（Ⅱ）浓度为1 mg/L时，trigger值达到0.7左右，系统再次预警。由此说明通过改变水质参数的权重能够提高污染物报警的灵敏度。在实际监测中，应根据本地的潜在目标污染物，设置合适的权重，提高预警的灵敏度。
3 结论
① 多维矢量水质监测预警技术对水源水中重金属污染物的预警具有选择性，在默认权重下，Cr（Ⅵ）在浓度为0.5 mg/L时实现报警;而Mn（Ⅱ）不发生报警，调整权重后则在浓度为1 mg/L时实现预警。
② 铬（Ⅵ）和锰（Ⅱ）在多维矢量系统中具有不同的多维矢量图谱，但不同浓度水平下其矢量图一致，二者的主要影响参数分别为电导率和浊度、电导率和ORP，由此可实现对记忆污染物的识别。
③ 多维矢量水质监测预警系统用于水源水的重金属类突发污染预警时，应根据当地潜在的重金属类突发污染风险建立本地数据库，实现系统对污染物的种类和浓度的记忆识别，进而在突发污染发生时进行预警。
（本文发表于《中国给水排水》杂志2015年第17期“技术总结”栏目）
