周 娜，孫志民，盧 靜

(1.中北大學環(huán)境與安全工程學院，山西太原 030000；2.廣州市市政工程設計研究總院有限公司，廣東廣州 510060)

如今，全球很多國家對供水系統(tǒng)安全問題給予了高度關注[1]。尤其是近些年我國城鎮(zhèn)化建設速度顯著加快，人們對于飲用水的消耗增加，這就需要對消毒技術進行不斷的優(yōu)化和完善，以適應當前的社會形勢。常用的消毒技術有很多種，包括氯氣消毒、臭氧消毒等。紫外線技術作為一種物理消毒技術不會對最終水體帶來二次污染，因此，在當前的水處理領域受到重視。相關學者也基于紫外線消毒屬性，對其消毒工藝的應用模式展開研究，同時分析該項技術對控制水質(zhì)微生物的重要作用。對紫外線滅活水中的病原微生物已進行了多次研究，但是關于紫外線消毒管網(wǎng)生物安全性的研究尚處于起步階段。紫外線消毒管網(wǎng)生物安全性同樣不可忽視，供水管網(wǎng)中的有毒病原體如果不能得到很好的控制和處理，同樣會給整個城市的供水系統(tǒng)帶來巨大的危害。在供水管網(wǎng)中進行紫外線消毒飲用水處理存在一個關鍵問題，即在運營管網(wǎng)內(nèi)部并不能產(chǎn)生持續(xù)的消毒作用，這必然會對管網(wǎng)水質(zhì)安全性帶來不利影響，需要進行深入探究[2]。

為了能夠保證管網(wǎng)水質(zhì)的安全性，需要顯著增強飲用水生物穩(wěn)定水平，而提升該穩(wěn)定性的關鍵就是要對給水管網(wǎng)中的相關有機營養(yǎng)物含量給予控制[3]。對該生物穩(wěn)定性進行標價的指標分別為AOC與BDOC，前者對應的是可同化有機碳(assimilable organic carbon，AOC)，后者為生物可降解溶解性有機碳(biodegradable dissolved organic carbon，BDOC)。通過相應的水處理工藝對這兩個指標濃度進行控制，就能很好地減少微生物在相應管網(wǎng)中的再生能力，進而有效地增強相應微生物的控制效果[4]。在這兩項指標中，構成BDOC的有機物分子量相對較大，而構成AOC的有機分子量較小，一般小于1 000[5-6]，容易被生物所利用。在本次研究中，對于管網(wǎng)而言，衡量其營養(yǎng)物質(zhì)的指標使用的是AOC和TOC[7]。

在飲用水管網(wǎng)通道中，微生物的再生長與AOC指標關系密切[8]，海內(nèi)外很多學者也就此進行了深入分析。Camper等[9]在研究中指出，紫外線若是所處消毒計量范圍在正常區(qū)間，就不會對水物理化學屬性進行改變，水體中可生物降解有機體濃度就不會增長。目前，有關紫外線對AOC影響的研究也對該結論進行了驗證。Kashinkunti等[10]的研究表明，研究劑量在0～50 mJ/cm2時，其中的AOC濃度指標并不會產(chǎn)生明顯的改變。Miettinen等[11]在研究中指出，若是劑量控制在15～50 mJ/cm2時，相應的AOC濃度降低較少。多年來，人們對飲用水管網(wǎng)水中微生物的生長與管網(wǎng)水中AOC的關系進行了多次研究。但是，由于試驗條件具有差異性，且紫外線劑量的確定方法缺乏相應標準，使得相關研究人員很難得到準確結論。

本次試驗通過利用軟件模擬和試驗相結合的手段，詳細探究了紫外消毒技術對管網(wǎng)水中AOC、TOC的影響。此次試驗首先創(chuàng)建相應的紫外消毒CFD模型，然后借助流體力學數(shù)值模擬技術，對此模型的UV劑量進行計算；基于確定的UV劑量開展飲用水UV消毒試驗，研究UV飲用水消毒前后主要水質(zhì)指標的變化，探討其對不同UV劑量的響應以確定最佳方案，評估飲用水安全風險。

1 紫外線劑量計算

1.1 UV消毒模型的建立

圖1 UV消毒反應器Fig.1 UV Disinfection Reactor

本研究采用304不銹鋼自制腔體式UV消毒反應器裝置，具體實物如圖1(a)所示。為了對該反應裝置內(nèi)部流場信息進行更為準確的展現(xiàn)，需創(chuàng)建相應的三維模型，并對其進行數(shù)值模擬研究。對幾何外形進行準確描述可以顯著提升計算精度，這也是當前極為重要的一個前提要件。然而，具體結構往往有著復雜的幾何外形，對其進行準確描述，有著較高的困難度。為此，在確保計算結果的前提下，需在網(wǎng)格細分環(huán)節(jié)注意相應網(wǎng)格尺度存在的較大不同。另外，研究還對其中的一些實體結構進行了簡化。此外，幾何實體簡化水平和數(shù)值模擬計算所需時間有著緊密關聯(lián)，對實體處理若是越簡單，那么相應的計算量就會越小。

1.2 模型邊界條件

對下面的邊界條件進行相應設置。

(1)速度進口邊界(velocity-inlet)：對于進液口，可將其用速度輸入來進行定義，即相應液體按照具體速度沿著與管徑軸向具有平行關系的方向置入管道，此時的流速為1～2 m/s。

(2)模型內(nèi)的燈管設置如表1所示，試驗設定4組燈管的邊界條件，分別為適當UV劑量(adequate dose，AT)、中等UV劑量(medium dose，MTA和MTB)、高劑量(high dose，HT)。

表 1 UV反應器模型的燈管設置Tab.1 Setup of UV Lamp in UV Disinfection Reactor Model

(3)自由出流邊界(outflow)：主要展現(xiàn)在模擬前難以知曉的出口速度，包括相應的壓力。該出口流動需要滿足發(fā)展條件，且在此區(qū)域除了相應壓力還涉及到相應的參量梯度，需將其設為0。

(4)固壁邊界條件(wall)：將管道上各種管壁設定為靜止無滑移條件(no-slip wall)，此時和它進行接觸的流體在相對速度上要維持零值，同時還需確保和周邊不會產(chǎn)生能量與物質(zhì)方面的交換。

1.3 網(wǎng)格劃分及湍流模型

本文將紫外線消毒反應器模型總網(wǎng)格數(shù)劃分約為210萬個(圖2)。湍流模型采用k-ε模型，假定流體流動是充分發(fā)展的完全湍流運動。

圖2 模型網(wǎng)格Fig.2 Model Mesh of UV Disinfection Reactor Model

1.4 UV劑量的計算

該消毒裝置的消毒效果與UV劑量有著顯著的關聯(lián)性[12]。對于劑量的定義和計算，美國環(huán)?？偩?USEPA)在2006年成功推出了相應的紫外設計手冊(USEPA)，其中使用紫外線強度，對應單位為(mW/cm2)和需要處理的流體或者離子在該環(huán)境下的曝光時間的乘積，就是所謂的UV劑量，該時間使用s表示，如式(1)。

D=I×t

(1)

其中：D——紫外線劑量，mJ/cm2或mW·s/cm2；

I——紫外線光強，mW/cm2。

在這個連續(xù)體的反應裝置中，微生物將會伴隨水流進行動態(tài)運動，且反應裝置的光強分布本身具有非均勻性。同時，不同微生物運動路徑亦有明顯差異，對應水力停留用時存在著差異，所接收到的紫外線劑量也會存在著差異。若是獲取微生物所接受的總劑量，就需要假定各種微生物都是通過一定數(shù)量微生物團構成，借助CFD對不同微生物團的滅活效率進行模擬計算，進而獲取反應裝置的總滅活效率，同時得出該反應裝置的有效平均劑量，如式(2)。

(2)

微生物滅活率與UV劑量存在以下關系，如式(3)。

F=A×lg(N/N0)+B

(3)

其中：F——UV劑量，mJ/cm2或mW·s/cm2；

A，B——消毒動力學參數(shù)，通過平行光試驗測得。

若是反應裝置出口區(qū)域每個微生物微團都會接受相應的UV劑量，即可計算它的滅活率，具體疊加如式(4)。

(4)

其中：Fi——出口區(qū)域每個微團微生物收取到的紫外劑量,mJ/cm2;T——微團總數(shù)。

該反應裝置的有效平均劑量計算如式(5)。

UV劑量=-A×log[(N/N0)total]+B

(5)

根據(jù)有效劑量計算式(2)和式(3)，得到反應器AT、MTA、MTB和HT條件下的UV平均劑量(圖3和圖4)，運算結果匯總如表2所示。

圖3 3支40 W燈管，流速為2.0 m/s和1.2 m/s條件下，模型的UV平均劑量Fig.3 Average UV Dose of Three 40 W Lamps Model at Influent Flow Rate of 2.0 m/s and 1.2 m/s

圖4 3支120 W燈管，流速為1.5 m/s和1.0 m/s條件下，模型的UV平均劑量Fig.4 Average UV Dose of Three 120 W Lamps Model at Influent Flow Rate of 1.5 m/s and 1.0 m/s

表2 UV劑量統(tǒng)計結果Tab.2 Results of UV Dose

2 水樣的采集與檢測

2.1 水處理工藝流程

本試驗水樣取自廣州市某水廠原水。本試驗以該水廠的原水作為水源，采用常規(guī)處理(混凝、沉淀、砂濾)+ UV消毒，主要工藝流程如圖 5所示。

圖5 水處理工藝流程Fig.5 Process Flow Chart of Water Treatment Plant

2.2 水樣采集和培養(yǎng)流程

UV消毒試驗用水取自砂濾出水，水質(zhì)如表3所示。本試驗用水取自UV消毒出水。分別采集適當UV劑量(AT)、中等劑量1(MTA)、中等劑量2(MTB)和高劑量(HT)這4個UV消毒條件的出水水樣。取樣裝入經(jīng)消毒無菌處理的棕色玻璃瓶，并將防菌膜蓋密封并固定在瓶口，防止空氣中的微生物干擾UV消毒出水。具體采集和培養(yǎng)流程如圖6所示，采集砂濾出水作為未經(jīng)UV消毒處理的原始樣本C0，經(jīng)UV消毒處理的樣本則作為T0。樣本T0置于19 ℃遮光恒溫培養(yǎng)箱中，以培養(yǎng)24 h(1 d)作為樣本T1，以培養(yǎng)48 h(2 d)作為樣本T2。樣本信息匯總如表4所示。

表3 砂濾出水水質(zhì)參數(shù)Tab.3 Parameters of Sand Filter Effluent

圖6 UV消毒出水樣本培養(yǎng)流程Fig.6 Samples Culture Process of UV Disinfection Effluent

2.3 水樣預處理

為了對水樣中相關AOC、DOM和TOC等指標濃度進行檢測，需將水樣通過截留孔為0.45 μm的過濾膜，并對其進行相應過濾[13-14]，將其中的非溶解性有機物進行濾除。當水樣采集到相應實驗室后對其進行過濾，并最大限度地確保水樣不會變質(zhì)。該過濾膜為0.45 μm醋酸纖維濾膜，其直徑為50 mm，借助砂芯過濾裝置以及相應的真空隔膜泵對其進行抽濾。隨后，可將水樣配置在四氟乙烯瓶體中，將其置于4 ℃冰箱中，延緩其水質(zhì)變化。在水樣處理后，進行后續(xù)檢測分析。

表4樣本信息匯總表
Tab.4 Summary of Samples Information

2.4 水樣檢測

2.4.1 三維熒光光譜(3D-EEM)測定

為了分析水樣中DOM，試驗采用三維熒光光譜(3D-EEM)對其變化特征進行相應分析。相應試驗測量設備選用三維熒光分光光度計，型號為F97 pro(上海)。在具體分析過程中，設置激發(fā)/發(fā)射波長為200～600 nm，激發(fā)帶寬為10 nm，掃描速度為6 000 nm/min，激發(fā)和發(fā)射波長分辨率分別設為10 nm和1 nm，PTM電壓值設為500 V。借助該測量設備檢測到的光譜數(shù)據(jù)以及Matlab 2012b系統(tǒng)編繪形影的光譜等高線圖，測得的三維熒光光譜矩陣完全可以借助該系統(tǒng)進行分析。將檢測到的數(shù)據(jù)減去空白水樣拉曼峰數(shù)值，并將該峰對數(shù)據(jù)帶來的偏差進行減弱。最后，借助N-way Toolbo工具對水樣中三維熒光數(shù)據(jù)展開PARAFAC模型分析。

2.4.2 AOC含量測定

本節(jié)采用先后接種法[15-16]對AOC指標進行檢測，該菌種由廣東省微生物所提供，在6 ℃冰箱環(huán)境中，使用LLA斜面進行純種保存。

(1)接種液的準備

在此斜面分別選P17以及NOX菌種，配置一環(huán)置入到50 mL的乙酸鈉溶液中，濃度為2 mg乙酸碳/L。接著，在25 ℃培養(yǎng)暗箱中培養(yǎng)，直至平臺期。隨后，將菌種去除并進行平板計算，得到相應的接種液濃度。最后，按照該濃度對需要加入至水樣中的接種液體積進行計算，如式(6)，該接種濃度為10 000 CFU/mL，而相應的接種液在6 ℃環(huán)境中進行保存。

(6)

(2)待測水樣的預處理

將相關水樣采集到50 mL取樣瓶中，水中的余氯可以使用適量硫代硫酸鈉進行中和。將水樣置于恒溫水浴鍋中進行巴氏消毒，用時0.5 h，溫度在60～70 ℃后測定。

(3)水樣的接種與培養(yǎng)

當水樣在常溫態(tài)時，可對水樣展開接種，而P17與NOX菌種接種濃度為10 000 CFU/mL，對應的接種液體積需要按照式(6)進行處理。在25 ℃相應生化培養(yǎng)箱中，可將冷卻接種的水樣加以靜置培養(yǎng)，菌落處于平板后進行完全生長，到了穩(wěn)定期即可展開平板計數(shù)，通常所需時間為3 d。

(4)細菌的平板計數(shù)

提取1 mL均勻的培養(yǎng)液，注入9 mL滅菌水中，存儲于試管，并將其稀釋成5個梯度，10-3～10-5這3個梯度的稀釋液進行平板涂布，之后將平板置于25 ℃生化培養(yǎng)箱中培養(yǎng)計數(shù)。

(5)測定精度的控制

測試環(huán)節(jié)涉及到的相關操作環(huán)境有著顯著差異，為此產(chǎn)率系數(shù)與空白對照數(shù)值就會存在著不同，進而使測試結果產(chǎn)生顯著改變。因此，需開展產(chǎn)率系數(shù)與空白對照的試驗，對該產(chǎn)率系數(shù)等要素帶來的試驗誤差進行明確?；?00 μg乙酸碳/L的乙酸鈉溶液和無碳水按待測水樣方法進行測試。

(6)產(chǎn)率系數(shù)與 AOC

產(chǎn)率系數(shù)與AOC的計算如式(7)～式(11)。

(7)

(8)

(9)

(10)

水樣總AOC(μg乙酸碳/L)=AOC-P17+AOC-NOX

(11)

2.4.3 TOC含量測定

TOC含量的測定均參照國家檢測標準(GB/T 5750—2006)，水樣預處理后，采用總有機碳分析儀(島津公司)進行測定[17]。

3 結果分析

3.1 不同UV劑量下樣品AOC的變化

圖7 不同UV劑量下UV消毒出水的AOC濃度變化Fig.7 Concentration of AOC in UV Disinfection Effluent under Different UV Dose

如圖7所示，樣本AT的AOC濃度均值為87.8 μg/L，較樣本f-0的AOC濃度(約100 μg/L)下降13%，可能是適當UV劑量(AT)的UV紫外光能量將較小部分的小分子有機物氧化，但不能將大分子有機物進行破碎分解。比較檢測4種不同UV劑量下UV消毒反應器出水的即時AOC濃度，即圖7中AT-0(138.26 mJ/cm2)，MTA-0(260.88 mJ/cm2)，MTB-0(273.91 mJ/cm2)和HT-0(471.61 mJ/cm2)，出水AOC濃度隨UV劑量的增加而增大。研究[17-18]指出，在具體常規(guī)劑量下，紫外線對有機物結構有著較小的影響，不會帶來水體中AOC濃度的顯著改變，但在高UV劑量條件下，水體中含-COOH鍵等有機物質(zhì)在紫外線催化下，會形成相應的羥基自由基[13]，然后和水體中相關有機物進行反應，進而使AOC濃度開始有了顯著改變。

3.2 不同UV劑量下樣品TOC的變化

另一方面，樣本AT-0、MTA-0和MTB-0的TOC濃度均值接近于f-0的TOC濃度(約180 μg/L)(圖8)，代表適當劑量和中等劑量的UV光能(138.26～273.91 mJ/cm2)，MTB(273.91 mJ/cm2)的UV劑量未能有效降解水中的TOC。樣本HT的TOC濃度均值約為134 μg/L，較樣本f-0的TOC濃度減少了約25%，代表高UV劑量(471.61 mJ/cm2)可分解水中的有機物。

圖8 不同UV劑量下UV消毒出水的TOC濃度變化Fig.8 Concentration of TOC in UV Disinfection Effluent under Different UV Dose

結合AOC濃度和TOC濃度變化(圖7和圖8)，樣本AT-0、MTA-0、MTB-0和HT-0中AOC均值與TOC均值的比例分別為57.3%、70.9%、58.2%和90.4%，代表高UV劑量在降低TOC濃度的同時，將大分子有機物分解為小分子有機物，從而增大了AOC占TOC的相對比例。中高強度的UV劑量會增加水中的AOC濃度，可將水中大分子有機物進行分解，進而可被微生物利用。

3.3 不同UV劑量下樣品三維熒光圖譜的變化

圖9 濾池出水(f-0)的三維熒光圖譜Fig.9 3D-EEM of Sand Filter Effluent (f-0)

根據(jù)樣本的三維熒光圖譜(圖9和圖10)定性分析樣本的有機物種類。樣本f-0中存在類腐殖熒光(A區(qū)，激發(fā)波長Ex為350～440 nm，發(fā)射波長Em為370～510 nm)、富里酸熒光(B區(qū)，激發(fā)波長Ex為310～360 nm，發(fā)射波長Em為370～450 nm)、類蛋白熒光(C區(qū)，激發(fā)波長Ex為240～270 nm；發(fā)射波長Em為300～350 nm)和富里酸熒光(D區(qū)，激發(fā)波長Ex為240～270 nm；發(fā)射波長Em為370～440 nm)等指紋特征。經(jīng)138.26 mJ/cm2UV輻照后，樣本AT-0的類腐殖熒光(A區(qū))和富里酸熒光(B區(qū))指紋明顯減少。隨著將UV提升至中等UV劑量(260.88～273.91 mJ/cm2)，類腐殖熒光(A區(qū))和富里酸熒光(B區(qū))指紋繼續(xù)減少的同時，樣本MTA-0和MTB-0的類蛋白熒光(C區(qū))和富里酸熒光(D區(qū))指紋較AT-0亦開始減少。其中，在相近的UV劑量條件下，MTB的類蛋白熒光(C區(qū))和富里酸熒光(D區(qū))指紋少于MTA，代表類蛋白熒光(C區(qū))和富里酸熒光(D區(qū))指紋對高功率短停留時間(MTB)更敏感。將UV提升至高UV劑量(471.68 mJ/cm2)，相較于MTB-0，HT-0中的類蛋白熒光(C區(qū))指紋開始減少，但富里酸熒光(B區(qū)和D區(qū))指紋反而有所增加，代表類蛋白有機物對高功率長停留時間更敏感，但與此同時，大分子有機物在此條件下被分解為分子量相對小的富里酸有機物。

圖10 不同UV劑量處理后樣本的三維熒光圖譜Fig.10 3D-EEM of Treated with Different UV Doses

4 結論

本文通過建立基于計算流體力學數(shù)值模擬技術CFD模擬的紫外消毒反應器模，求解紫外消毒反應器在不同燈管設置和不同進水流速下的UV平均劑量，探究不同紫外輻射劑量條件下出水水質(zhì)的變化情況，結論如下。

(1)紫外消毒反應器模型中光強分布不均勻，燈管之間的區(qū)域紫外線強度比較高，最高紫外劑量區(qū)域在燈管壁四周，最低紫外劑量區(qū)域出現(xiàn)在反應器壁附近。4種試驗條件下(AT、MTA、MTB和HT)的UV光強基本一致，其原因可能在于反應器單位體積內(nèi)的液體所接受的UV光強已達到光飽和的狀態(tài)。低壓UV燈輻射之下達到一定光強后，更換高功率的UV燈不能提高液體媒介所接受的UV光強。

(2)基于UV光強采用Fluent軟件通過UDF文件將光強分布導入模型中，計算得AT條件下UV平均劑量為138.26 mJ/cm2、MTA條件下UV平均劑量為260.88 mJ/cm2、MTB條件下UV平均劑量為273.91 mJ/cm2、HT條件下UV平均劑量為471.64 mJ/cm2。

(3)高UV劑量(471.61 mJ/cm2)可分解水中的有機物，降低出水TOC；高UV劑量在降低TOC濃度的同時，可將大分子有機物分解為小分子有機物，從而增大AOC占TOC的相對比例。

(4)UV出水AOC濃度隨UV劑量增加[由適量(138.26 mJ/cm2)，中等(260.88 mJ/cm2)，高劑量(471.64 mJ/cm2)]的趨勢走向是增大的。若是紫外線計量在常規(guī)下，它對有機物結構帶來較小的影響，不會使水體中AOC濃度產(chǎn)生明顯改變。但在高UV劑量條件下，水體中相關物質(zhì)在紫外線催化之下就會形成羥基自由基，進而和水體中有機物進行反應，使得AOC濃度相應增加。

(5)三維熒光光譜圖顯示，類腐殖質(zhì)類有機物和類蛋白質(zhì)類有機物對UV輻射附著較為敏感， 增加UV劑量可降低該種大分子量的有機物；當將UV提升至高UV劑量(471.68 mJ/cm2)，大分子有機物在此條件下被分解為分子量相對小的富里酸有機物，富里酸熒光(B區(qū)和D區(qū))指紋有所增加。

(6)當UV劑量達471.68 mJ/cm2時，在同等強度的UV光強下，較長的停留時間令更多的大分子量有機物分解為分子量相對小且可被微生物吸收利用的富里酸有機物，從而增加了飲用水水質(zhì)的微生物風險。因此，建議生活飲用水UV消毒，應采用劑量MTB 為273.91 mJ/cm2、短停留時間的方式，降低飲用水水質(zhì)的微生物風險。

本文紫外消毒技術成本低，對用氯消毒污水(5 萬t/d)，需建有一個130 m×3 m的接觸渠。采用UV消毒只需20 m×3 m的面積；且同等效果下，氯消毒會產(chǎn)生副產(chǎn)物，而紫外消毒不會產(chǎn)生副產(chǎn)物。因此，本技術在原有的技術水平上進行提升，可操作性強，為我國飲用水消毒技術的研究和發(fā)展提供了一定的理論意義和技術支持。