金嘉路，楊逸文，王 震，張婉瑩，周 龑，張 峰，李 磊，崔長征

1. 華東理工大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院，國家環(huán)境保護化工過程環(huán)境風(fēng)險評價與控制重點實驗室，上海市環(huán)境保護化學(xué)污染物環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)與風(fēng)險管理重點實驗室，上海 200237

2. 上海市環(huán)境科學(xué)研究院，國家環(huán)境保護城市土壤污染控制與修復(fù)工程技術(shù)中心，上海 200233

3. 中石化第五建設(shè)有限公司，廣東 廣州 510145

4. 上海格林曼環(huán)境技術(shù)有限公司，上海 200001

5. 中石化煉化工程（集團）股份有限公司洛陽技術(shù)研發(fā)中心，河南 洛陽 471003

多相抽提(multi-phase extraction，MPE)是一種通過“抽提井”真空提取污染區(qū)域地下的氣體、地下水和非水相液體(non-aqueous phase liquids，NAPL)，將污染物分離和處理的原位場地修復(fù)技術(shù)，作為氣相抽提(soil vapor extraction，SVE)的改進技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于實踐，可以與空氣注入與原位熱脫附等其他技術(shù)聯(lián)合應(yīng)用強化修復(fù)效果[1-3]. MPE 修復(fù)對于中高滲透性的土壤具有較好的修復(fù)效果，在我國，張峰[4]在華東地區(qū)某工廠甲苯污染砂質(zhì)粉土場地進行了MPE修復(fù)中試試驗，在25 d 內(nèi)總共去除甲苯污染物約125 kg，占總?cè)コ齆APL 污染物的85%，部分監(jiān)測點修復(fù)后未檢出NAPL 殘余. 張晶等[5]在某有機復(fù)合污染砂質(zhì)粉土場地應(yīng)用MPE 和原位化學(xué)氧化技術(shù)進行了聯(lián)合修復(fù)，45 d 的修復(fù)周期內(nèi)收集了約100 L 的LNAPL，污染物去除率大于90%.

修復(fù)井間距對場地修復(fù)具有重要意義，NAPL 污染場地修復(fù)常存在拖尾與反彈現(xiàn)象[6]，Bass 等[7]對44 個實際場地的修復(fù)案例的調(diào)查結(jié)果顯示，當(dāng)單井所需修復(fù)的半徑小于5 m 時，往往能無反彈修復(fù)，而所需覆蓋半徑超過7 m 時，修復(fù)往往失敗. 現(xiàn)有的研究顯示，土壤滲透率等水文地質(zhì)因素對抽提井影響半徑和修復(fù)效率有著極大的影響[8-10]，然而，目前MPE現(xiàn)場實踐通常依據(jù)工程經(jīng)驗均勻布設(shè)抽提井，沒有針對場地滲透率等水文地質(zhì)條件及污染羽分布設(shè)計布井方案，常采用密集的梅花樁布點法布設(shè)抽提井，導(dǎo)致MPE 修復(fù)效率低、成本高. 因此，如何根據(jù)場地情況優(yōu)化MPE 布井方案和工藝，降低修復(fù)成本，提升抽提效率，降低碳排放量備受關(guān)注[11-12].

由于實際場地的復(fù)雜性和不確定性，單獨探尋各滲透率等地質(zhì)參數(shù)下的抽提井影響半徑?jīng)]有實際意義[11,13]，近年來，越來越多的研究者通過TMVOC、GMS、MT3DMS 等商業(yè)軟件及模型，利用數(shù)值模擬研究土壤地下水修復(fù)過程，優(yōu)化布井方案和操作工藝[14-17]. 這一過程中，部分研究者通過模擬軟件刻畫實際污染場地模型，經(jīng)人工調(diào)參的方式，修改模擬參數(shù)，比選最佳修復(fù)工藝和布井方案[18-19]. 但人工調(diào)參試錯法機械重復(fù)性強，往往只能涉及50~100 次的工作量，為減少人工試參的過程，也有研究者基于模擬軟件的模擬結(jié)果，建立簡化替代模型，利用MATLAB等數(shù)據(jù)處理軟件結(jié)合優(yōu)化算法計算最優(yōu)方案[20]，但替代模型的精確度會影響優(yōu)化結(jié)果的正確性. 為此，部分研究者直接利用外部程序調(diào)用地下水模擬軟件，結(jié)合優(yōu)化算法計算最優(yōu)布井方案和操作工藝，其中基于MT3DMS 開發(fā)的模塊化地下水優(yōu)化軟件(modular groundwater optimizer，MGO)被廣泛應(yīng)用在地下水抽出問題中[21]，該方法在保證模擬準(zhǔn)確性的同時也免除了人工調(diào)參過程. 耿國婷等[22]利用MGO 模擬三氯乙烯污染含水層的抽水修復(fù)過程，利用遺傳算法優(yōu)化抽提井布井位置及抽水量等工藝參數(shù)，減少了18%的運行成本，提升了經(jīng)濟效益. 但MGO 基于的模擬軟件MT3DMS 主要適用于地下水抽出修復(fù)，其修復(fù)區(qū)域主要為地下水含水層，而MPE 過程涉及氣、液、NAPL三相變化，修復(fù)區(qū)域包含包氣帶和含水層，現(xiàn)有研究普遍采用針對多相運移問題開發(fā)的TMVOC 軟件模擬MPE 修復(fù)過程[9,23-24].

TMVOC 是由美國伯克利實驗室開發(fā)的基于質(zhì)能守恒、亨利定律等物理化學(xué)理論規(guī)律模擬多相流體在飽和-非飽和帶運移的模擬軟件，能夠有效模擬抽提修復(fù)過程，反應(yīng)修復(fù)過程中污染物濃度等參數(shù)變化. 孫超等[25]和王穎[9]分別通過TMVOC 模擬了場地中熱強化SVE 修復(fù)過程和苯系物在一維土柱的垂向遷移過程，TMVOC 模擬結(jié)果與試驗數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度(R)分別為0.995 和0.89. 在對場地模擬還原的基礎(chǔ)上，研究者基于TMVOC 模型探究了抽提修復(fù)過程中的主要影響因素與最優(yōu)參數(shù)，王穎[9]通過TMVOC模擬對15 個場地的SVE 修復(fù)效果的影響因素進行了灰色關(guān)聯(lián)度分析，結(jié)果表明土壤滲透率的關(guān)聯(lián)度最高，為0.841. 田蕾等[23]通過TMVOC 對苯和乙烯污染的低滲透場地模型的MPE 修復(fù)過程進行了模擬，探究抽提井開篩位置的最優(yōu)設(shè)計參數(shù)，結(jié)果顯示，抽提井開篩最優(yōu)位置應(yīng)處于含水層深部. 近年來，已有研究者開始嘗試將TMVOC 與優(yōu)化算法相結(jié)合，如Sookhak 等[11]利用TMVOC-MP 與遺傳算法相結(jié)合，優(yōu)化了MPE 修復(fù)場地中抽提井水平布井方案，指出均勻布井方案并非最佳修復(fù)方案. 現(xiàn)有的優(yōu)化研究尚缺乏對污染場地內(nèi)每口抽提井開篩位置的優(yōu)化探討，實際修復(fù)過程中，抽提井開篩位置位于非飽和區(qū)時修復(fù)以氣相污染物抽取為主，而位于飽和區(qū)時修復(fù)以地下水和自由相NAPL 抽取為主，統(tǒng)一的抽提井的開篩位置難以達到最優(yōu)抽提效果[26]，針對開篩位置的優(yōu)化修復(fù)方案具有必要性.

因此，本研究利用MATLAB 實現(xiàn)遺傳算法和TMVOC 軟件調(diào)用，構(gòu)建了基于場地污染羽分布和土壤滲透率、有機碳含量等水文地質(zhì)條件優(yōu)化MPE 修復(fù)方案的MATLAB-TMVOC 聯(lián)合優(yōu)化程序，在優(yōu)化布井水平位置的同時優(yōu)化各抽提井的開篩位置，并探究了不同數(shù)量井群的最優(yōu)布設(shè)及開篩位置，總結(jié)了不同土壤滲透率下的最優(yōu)布井規(guī)律，以期為實際現(xiàn)場抽提井布設(shè)提供指導(dǎo)，實現(xiàn)高效和低碳修復(fù).

1 研究方法

1.1 MPE 模擬與優(yōu)化軟件

本研究所涉及的軟件包括數(shù)據(jù)處理軟件MATLAB(R2021a，MathWorks，Inc.，美國)、地下水模擬軟件TMVOC(TOUGH2-TMVOC， Lawrence Berkeley National Laboratory，美國)和地下水模擬及可視化軟件PetraSim(Version 5.1，RockWare，Inc.，美國).

1.2 MPE 修復(fù)模型設(shè)置

根據(jù)現(xiàn)有場地尺度模擬研究[9,11,18,23]，本研究以苯作為唯一污染物，建立了二維切片概念模型，模型尺寸及網(wǎng)格劃分如圖1 所示. 模型水平方向上長度為100 m，豎直方向上深度為15 m，厚度為1 m. 此外，模型上部設(shè)置高度為0.001 m 的網(wǎng)格作為大氣邊界，左右兩側(cè)設(shè)置水平長度為0.001 m 的網(wǎng)格作為定壓水頭邊界. 模型網(wǎng)格均勻劃分，在水平方向上以2 m 為單位長度劃分網(wǎng)格，以最左側(cè)作為相對水平距離等于0 m的原點；在豎直方向上以1 m 為單位長度劃分網(wǎng)格，將地下水埋深位置作為相對深度等于0 m 的原點. 模型頂部相對深度為5 m，表示其位于地下水位線以上5 m；模型底部相對深度為——10 m，表示其位于地下水位線以下10 m. 模型網(wǎng)格總數(shù)為832 個，按照由左至右、由下往上的方式逐行編號. 在場地內(nèi)進行為期1 年的釋放以模擬污染物的泄漏，并進行1 年的污染物遷移擴散模擬以設(shè)置污染物初始分布，并模擬了為期90 d的MPE 修復(fù).

圖1 模型尺寸與網(wǎng)格劃分Fig.1 Model size and grid division

模型巖性設(shè)置中采用修正后的Stone 模型[27]描述場地相對滲透率，其方程形式如式(1)~(3)所示：

式中，krg、krw、krn分別表示氣相、液相和NAPL 相的相對滲透率，krn′為修正后的近似NAPL 相相對滲透率，Sg、Sw、Sn分別為氣相、液相和NAPL 相飽和度，Sgr、Swr、Snr分別為氣相、液相和NAPL 相殘余飽和度，A為擬合參數(shù). 其中TMVOC 所需輸入?yún)?shù)為Sgr、Swr、Snr以及A，本研究依照經(jīng)驗值和TMVOC 手冊[23,28]分別取0.01、0.2、0.05 和3.

采用Parker 模型[29]描述三相系統(tǒng)的毛細壓力，具體公式如式(4)~(7)所示：

式中：Sw、Sm、Sn分別為液相、殘余相和NAPL 相飽和度；和分別為由式(4)和式(5)計算得到毛細管壓力函數(shù)的斜率；Pcgn和Pcgw分別為氣相-NAPL 相間毛細壓力以及氣相-水相間毛細壓力，Pa；g為重力加速度，m/s2；αnw和αgn分別為氣相-NAPL 相之間進氣壓力的倒數(shù)，以及NAPL 相和水相之間進氣壓力的倒數(shù)，1/Pa；B為Parker 模型的擬合參數(shù)；B′為計算過程的中間變量，數(shù)值上B′=1——1/B. 其中TMVOC 所需輸入?yún)?shù)為Sm、B、αnw和αgn，本研究依照經(jīng)驗值和TMVOC 手冊[23,28]分別取0.00、1.84、11.0 和10.0.

模型的水文地質(zhì)參數(shù)、污染物設(shè)置參數(shù)與修復(fù)工藝參數(shù)取值范圍參考了現(xiàn)有的TMVOC 研究[9,18,23,30-32]和TMVOC 手冊[28]中案例所選取的參數(shù)范圍以及工程經(jīng)驗. 對于巖性參數(shù)，現(xiàn)有文獻報道[30-32]顯示，土壤滲透率參數(shù)取值介于10——14~10——10m2之間，垂直滲透率為水平滲透率的0.25 倍；孔隙度隨土壤滲透率的減小而增大，一般而言，黏土孔隙度為0.4~0.6，砂土孔隙度為0.3~0.4；巖層密度普遍采用2 600~2 700 kg/m3；常見的土壤其有機碳含量為0%~5%[33]. 其他參數(shù)中，抽提井真空度普遍取1×104~3×104Pa[9]，污染物釋放速率普遍為10——6~10——5kg/s，降雨入滲設(shè)置可按照TMVOC手冊[28].

本研究在上述范圍內(nèi)依照工程經(jīng)驗設(shè)定了模型參數(shù)，具體數(shù)值如表1 所示. 此外，為探究土壤滲透率對抽提修復(fù)和最優(yōu)抽提井布設(shè)方案的影響，在此模型的基礎(chǔ)上設(shè)定了8 種污染羽分布相同、土壤滲透率不同的場景模型，其水平滲透率參數(shù)取值分別為2×10——13、4×10——13、6×10——13、8×10——13、2×10——12、4×10——12、6×10——12和8×10——12m2，其余參數(shù)同表1.

表1 模型中水文地質(zhì)參數(shù)取值與修復(fù)工藝參數(shù)Table 1 Hydrogeological and remediation process parameters in the model

1.3 MPE 布井及開篩位置優(yōu)化算法參數(shù)設(shè)置及約束條件

MPE 布井及開篩位置優(yōu)化算法采用遺傳算法，目標(biāo)函數(shù)為抽提修復(fù)90 d 后的污染物去除率，分別以錦標(biāo)賽選擇法、單點變異和交換法實現(xiàn)種群的選擇、變異和交換，群數(shù)大小設(shè)置為150，代溝為0.8，變異概率為0.01，迭代25 次[34].

TMVOC 所遵循質(zhì)能平衡方程的形式如式(8)[28,35]所示：

式中：Va為流動單元體的體積，m3；Γa為表面積，m2；Mk為組分k在單位土壤介質(zhì)中的質(zhì)量，kg；Fk為進入流動單元體中組分k的總通量，kg；qk為組分k在單元體的源匯項，kg；a為流動區(qū)單元體表面的外法向單位矢量.

TMVOC 以GENER 模塊描述特殊源匯項，其中同處一列的DELV 屬性網(wǎng)格表示抽提井，因此設(shè)置抽提井位置時應(yīng)當(dāng)避開模型兩側(cè)及上方邊界，故布井位置和開篩深度的約束條件可見式(9)~(12)：式中：ωc,i,j為第i口抽提井的開篩位置底部上方第j個網(wǎng)格在模型中的列位置；ωr,i,j為該網(wǎng)格在模型中的行位置；X和Z分別為模型總列數(shù)與總行數(shù)；L為設(shè)定的抽提井開篩長度對應(yīng)的網(wǎng)格行數(shù)，本研究開篩長度為5 m，取5 行；Y為降雨入滲屬性所占網(wǎng)格行數(shù)，數(shù)值取1.

1.4 經(jīng)濟性評估與碳排放量核算

本研究對成本計算和碳排放量核算方法進行了適當(dāng)簡化[13]，以定性分析各修復(fù)方案的成本和碳排放量. 以抽提井?dāng)?shù)量和深度評價施工成本，以抽提井運行過程中的電能耗為唯一因素核算運行成本及碳排放量[36]，計算方法如式(13)~(15)[13]所示，為評定最優(yōu)修復(fù)方案，依據(jù)經(jīng)驗簡單設(shè)定了式中變量的參考值以量化修復(fù)成本和碳排放量，在實際修復(fù)過程中，應(yīng)當(dāng)結(jié)合具體情況設(shè)定其數(shù)值.

式中：N為抽提井?dāng)?shù)量；θbu為建井施工成本，元；Di為第i口抽提井的鉆井深度，m；kd為鉆井深度費用系數(shù)，元/m，取經(jīng)驗值250 元/m；θbu′為其他施工成本，元，取1 000 元；θru為運行成本，元；Ei為第i口抽提井的每日能耗(kW·h/d)，與抽提井真空度和流量相關(guān)，為簡化研究，假設(shè)每口抽提井每日能耗相同，統(tǒng)一取60 kW·h/d；θru′為其他每日運行成本，取1 000 元；T為達到修復(fù)目標(biāo)值的時間，d；kE為能耗價格系數(shù)，即單位電價，以1 元/(kW·h)計；C為碳排放量，kg；kC為單位能耗碳排放量系數(shù)，kg/(kW·h)，取0.960 kg/(kW·h)[36].

2 結(jié)果與討論

2.1 MPE 布井方案及開篩位置優(yōu)化算法構(gòu)建

利用MATLAB 搭建了基于TMVOC 與遺傳算法的聯(lián)合優(yōu)化程序，利用程序代替了人工調(diào)參試錯過程，輸入文件改寫和讀取輸出文件所用時間僅為0.8 s，相較人工設(shè)置參數(shù)可忽略不計；遺傳算法的運用相較人工優(yōu)化可以在有限的次數(shù)中確定最優(yōu)布井位置. 其主要步驟包括建立輸入文件與讀取模型數(shù)據(jù)、參數(shù)集編碼、修改輸入文件、運行TMVOC 并讀取模擬結(jié)果、優(yōu)化結(jié)果計算.

2.1.1 建立輸入文件與讀取

使用MATLAB-TMVOC 優(yōu)化程序前，先利用PetraSim 快速建立場地水文地質(zhì)和污染物分布模型，基于該軟件獲得初始模型的TMVOC 輸入文件，MATLAB-TMVOC 優(yōu)化程序可以通過對該輸入文件的改寫和模擬實現(xiàn)優(yōu)化過程.

根據(jù)TMVOC 用戶手冊，抽提井網(wǎng)格的參數(shù)被編寫在輸入文件的“GENER”(源和匯)模塊中，該模塊中每一行為一個網(wǎng)格所具有的源匯屬性，共6 列，其中第1 列內(nèi)容為對應(yīng)的網(wǎng)格編號，同一列連續(xù)的網(wǎng)格被視作一口抽提井；第4 列為屬性，其中DELV 為抽提井，COM1 常用作記錄降雨入滲，COM2 則被設(shè)置為空氣注入井；第5 列、第6 列分別為流量(曝氣)和壓力(抽提).

利用程序逐行讀取文件后判定該行內(nèi)容中是否存在“COM1、COM2、DELV”這三類TMVOC 中“GENER”模塊的“源與匯”屬性，最終記錄下“GENER”模塊的所有參數(shù)，計算模型中井?dāng)?shù)量以及網(wǎng)格數(shù)量.程序巧妙地利用了“COM1”入滲網(wǎng)格占據(jù)模型中一整行且上方僅存一行大氣邊界網(wǎng)格的原理，計算出了模型的總網(wǎng)格數(shù)、列數(shù)、行數(shù). 總網(wǎng)格數(shù)計算公式：

式中，X為模型總列數(shù)， ?MAX與 ?MIN分 別 表 示 具 有“COM1”屬性的網(wǎng)格的最大網(wǎng)格編號和最小網(wǎng)格編號.

因此總網(wǎng)格數(shù)為?MAX與α之和，行數(shù)為總網(wǎng)格數(shù)與列數(shù)之商.

2.1.2 參數(shù)集編碼

井網(wǎng)格的參數(shù)集確定及編碼對遺傳算法的運行至關(guān)重要. 依照TMVOC 將所處同一列連續(xù)的“DELV”屬性網(wǎng)格判定為一口抽提井的原則，井網(wǎng)格參數(shù)集可以轉(zhuǎn)化為每口抽提井最底部的井網(wǎng)格列編碼和行編碼.

顯然對于井深度可以通過單井范圍給定參數(shù)集，而對于井水平位置，可以采用“nchoosek”函數(shù)窮舉所有列組合，然后通過選擇組合的編號確定每口抽提井所在列.

2.1.3 修改輸入文件、運行TMVOC 并讀取模擬結(jié)果

在獲得初始二進制編碼轉(zhuǎn)換的輸入?yún)?shù)集后，修改輸入文件，建立新的工藝參數(shù)下的修復(fù)模型，通過“system”函數(shù)調(diào)用TMVOC 便可以求解該模型，生成輸出文件，讀取輸出文件中“TOTAL VOCs”模塊內(nèi)容的污染物殘余量評價該參數(shù)的適應(yīng)度.

2.1.4 優(yōu)化結(jié)果計算

基于遺傳算法對于不同的布井方案進行模擬以及優(yōu)化迭代，最終確定最優(yōu)布井位置. 利用MATLABTMVOC 優(yōu)化布井方案及開篩位置可以有效地減少模擬時間和運算次數(shù)，優(yōu)化程序可以自動化修改輸入文件和讀取模擬結(jié)果，所用時間可忽略不計，進行單次模擬的時長僅為TMVOC 模擬運行時長，約為70 s，而對于相同的模型，通過人工設(shè)置參數(shù)進行模擬的過程時長為120~180 s，自動化運行可以節(jié)省75%以上的單次模擬時間. 整個優(yōu)化過程中，人工調(diào)參優(yōu)化需要模擬嘗試的次數(shù)具有不確定性，而遺傳算法通過隨機搜索可以在有限的次數(shù)中尋找到最優(yōu)布井位置，快速高效的處理速度更有利于抽提井布設(shè)方案與開篩位置的優(yōu)化.

在進行抽提井布設(shè)方案優(yōu)化探究時，布設(shè)方案眾多，本模型水平方向可選網(wǎng)格位置為50 種，最小布井間距為單元格水平距離2 m，豎直方向可選網(wǎng)格位置為9 種. 當(dāng)布設(shè)5 口抽提井時，僅在水平方向有2 118 760〔C(50,5)〕種組合可能，但對于這種簡單組合問題，遺傳算法所需種群大小遠小于參數(shù)集大小[11]，當(dāng)遺傳算法種群數(shù)為150 時，25 次迭代的運算過程中即可收斂獲得最優(yōu)解，總模擬次數(shù)為3 150 次，相較窮舉所有可能性，計算量簡化率超過90%.

2.2 不同MPE 抽提井?dāng)?shù)量方案的抽提井布點及開篩位置優(yōu)化

通過PetraSim 模擬了污染物遷移釋放及抽提修復(fù)過程并繪制了污染羽分布圖，各井群數(shù)量下布井方案及開篩位置優(yōu)化前后污染羽分布情況及去除率時間曲線見圖2，在此基礎(chǔ)上通過MATLAB-TMVOC聯(lián)合程序優(yōu)化了抽提井水平布置和開篩位置，經(jīng)優(yōu)化后的抽提方案可以于65 d 內(nèi)達到90%的污染物去除率.

圖2 優(yōu)化前后修復(fù)60 d 后殘余污染物分布及90 d 內(nèi)污染物去除率變化Fig.2 Distribution of residual pollutants after 60 d and changes in removal rate within 90 d of remediation before and after optimization

均勻布井修復(fù)前后污染與分布和去除率情況如圖2(a)(b)所示. 修復(fù)前的初始污染羽水平長度約為58 m，豎直長度約為6 m，超過50%的污染物處在模型相對水平位置17~34 m 處，即污染源附近形成了一個污染核心區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)地下水中的污染物濃度超過其他區(qū)域2 倍. 本研究設(shè)置了不同數(shù)量的抽提井群，分別以24、16、12、10、8 m 的間隔均勻布設(shè)抽提井以保證污染物的去除，抽提井開篩位置根據(jù)核心區(qū)域污染物分布情況設(shè)置，篩管底部的相對深度設(shè)置為——4 m，篩管頂部的相對深度設(shè)置為1 m，具體布井點位如表2 所示. 在90 d 的修復(fù)周期內(nèi)，隨著布井?dāng)?shù)量由3 口增至7 口，污染物去除率由58.5%增至89.2%，修復(fù)效率增加了52.4%. 均勻布設(shè)間距為8 m 的7 口抽提井可以在93 d 達到90%的去除率.

表2 優(yōu)化前后的抽提井位置布設(shè)Table 2 Layout of extraction well positions before and after optimization

利用MATLAB-TMVOC 聯(lián)合優(yōu)化程序優(yōu)化了不同數(shù)量井群的布井方案和每口井的開篩位置，其中開篩長度統(tǒng)一為5 m，優(yōu)化后修復(fù)前后殘余污染物的分布和去除率情況如圖2(c)(d)所示，在污染物去除率上，90 d 的周期內(nèi)，7 口抽提井MPE 修復(fù)方案的污染物去除率可達97.0%，相比優(yōu)化前提高了7.9%，優(yōu)化前7 口抽提井需要93 d 才能達到90%的污染物去除率，而優(yōu)化后7 口抽提井在63 d 內(nèi)即可達到目標(biāo)修復(fù)值，縮短了30 d 的修復(fù)時間，優(yōu)化方案提升了32.9%的修復(fù)速率.

優(yōu)化后布井方案及開篩位置如表2 所示，在布井規(guī)律上，相較均勻布井，優(yōu)化后的抽提井排布是根據(jù)污染物濃度及抽提井?dāng)?shù)量設(shè)計的非等間距布點，隨著污染羽的分布，在水流方向上由密至疏，抽提井的數(shù)量在4 口以上時，位于核心區(qū)域的兩口抽提井間距縮小至2~4 m，而污染羽尾部低濃度區(qū)抽提井間距為10~20 m，這與王穎[9]對于多個低滲透場地SVE 模擬修復(fù)結(jié)果相近，當(dāng)抽提真空度為10 kPa 時，單井的影響半徑為3.5~16 m. Sookhak 等[11]利用遺傳算法與TMVOC 的并行版本TMVOC-MP 相結(jié)合研究了多相抽提修復(fù)某低滲透性污染場地的平面布井模型，得到了相同的結(jié)論，均勻布井并非是最優(yōu)布井方案. 當(dāng)抽提井開篩長度固定為5 m 時，最優(yōu)布井方案的開篩位置在水平方向上深度逐漸增加，在污染羽核心區(qū)域，即污染羽前段，篩管頂部相對深度為1 m，略低于污染羽，修復(fù)以多相抽提為主，隨著污染羽核心區(qū)域水平距離的增加，篩管頂部相對深度為0 m，以液相抽提為主，這是因為污染物主要通過地下水流動而發(fā)生橫向遷移，下游區(qū)域主要為液相LNAPL[37-38]. 田蕾等[23]探討了低滲透場地中抽提井開篩位置深度對于污染物去除率的影響，得到了相同的結(jié)論，當(dāng)抽提井開篩位置最底端降至NAPL 附近時，修復(fù)效率最高，達到90.4%，而僅對包氣帶進行抽提時，去除率僅為29.1%. de Souza 等[17]通過STOMP 探究了MPE 修復(fù)過程中抽提井底部的最佳位置，結(jié)果顯示，當(dāng)開篩位置底端高程從14 m 提升至17 m 的過程中，最佳修復(fù)位置位于15.8 m 處，為氣相-NAPL 與液相-NAPL 交界面之間. 這些研究結(jié)果都顯示，MPE 抽提井開篩位置最底端應(yīng)當(dāng)?shù)陀诘叵滤?，對于NAPL 和地下水直接的抽提有利于污染物的去除. 4 種優(yōu)化布井方案都選擇相對水平距離25 m 處(污染物釋放點)布設(shè)篩管底部深度為地水位線下3~4 m 的抽提井，可見此處是污染物MPE 修復(fù)的關(guān)鍵布井點，在實際場地布設(shè)抽提井時，應(yīng)當(dāng)重點關(guān)注污染源，布設(shè)抽提井群中的主井.

2.3 不同MPE 抽提井?dāng)?shù)量修復(fù)方案的修復(fù)成本和碳排放量核算

當(dāng)污染物目標(biāo)去除率為90%時，不同抽提井?dāng)?shù)量下優(yōu)化前后MPE 修復(fù)成本及碳排放量核算結(jié)果如表3 所示，優(yōu)化前，6 口抽提井修復(fù)運行成本、總成本及總碳排放量(能耗)最低，分別為12.9×104元、14.8×104元與32.9 t，而5 口抽提井的總碳排放量最高，能耗最高. 優(yōu)化后6 口抽提井運行成本最低，為8.4×104元；5 口井的總成本與碳排放量最低，分別為10.2×104元與19.6 t，盲目地縮小布井間距、增加抽提井?dāng)?shù)量會導(dǎo)致修復(fù)效率低，運行成本高. 相比優(yōu)化前，優(yōu)化后的方案可以節(jié)約29.7%~34.7%的運行成本、22.7%~29.3%的總成本以及21.4%~40.4%的碳排放量，MATLAB-TMVOC 聯(lián)合優(yōu)化后的抽提方案能夠有效提高抽提效率，具有綠色、低碳和高效的特點.

2.4 不同滲透率場地中6 口MPE 抽提井修復(fù)方案的布井位置優(yōu)化

2.2 節(jié)分析結(jié)果顯示90 d 內(nèi)6 口抽提井MPE 修復(fù)方案對土壤滲透率為4×10——12m2的模擬場地的污染物去除率可達90%，因此本節(jié)基于1.2 節(jié)構(gòu)建的污染場地模型和污染羽分布，模擬了不同滲透率場地下6 口抽提井的MPE 修復(fù)過程，并利用MATLAB-TMVOC優(yōu)化程序探究最優(yōu)抽提井布井方案規(guī)律.

優(yōu)化前后不同土壤滲透率下6 口抽提井布井方案的布井點位水平位置和開篩位置如表4 所示. 優(yōu)化前的布井方案為均勻布設(shè)，具體點位同2.2 節(jié)中6 口抽提井均布方案，根據(jù)污染羽分布情況，以10 m 為間隔設(shè)置了均勻布井方案，篩管底部深度位于地下水位線下4 m；優(yōu)化后的布井方案為非均勻的布井方案，與2.2 節(jié)相似，位于核心區(qū)域的抽提井間距較短，為2~4 m，而污染羽尾部低濃度區(qū)抽提井間距較長，為10~20 m. 優(yōu)化布井方案隨土壤滲透率的降低而發(fā)生改變，在土壤滲透率由8×10——12m2降至2×10——13m2的過程中，6 口抽提井的布井位置逐漸向污染物核心區(qū)域移動，6 口井首尾距離由71 m 縮短至44 m，平均井間距由11.8 m 降至7.3 m，降低了38%. 4 口靠近污染羽核心區(qū)域(水平位置15~50 m)的抽提井的平均間距由10.5 m 降至5.5 m，減少了47.6%. 優(yōu)化后的布井平均間距與土壤滲透率呈正相關(guān)，當(dāng)土壤滲透率處在10——12~10——13m2范圍內(nèi)，土壤滲透率每減少10——13m2，優(yōu)化后的抽提井間距會減小約0.13 m，即當(dāng)土壤滲透率下降一個數(shù)量級時，抽提井間距應(yīng)減少17.8%~48.3%.

表4 優(yōu)化前后不同滲透率下的抽提井位置布設(shè)Table 4 Layout of extraction well positions for different permeability rates before and after optimization

優(yōu)化前后不同土壤滲透率下6 口抽提井的布井方案與修復(fù)60 d 后污染羽分布如圖3(a)(b)所示，污染羽分布變化顯示，污染物修復(fù)效果隨土壤滲透率的降低而減小，以土壤滲透率為8×10——12m2的模擬場地的均勻布井修復(fù)結(jié)果為例，經(jīng)60 d 的MPE 修復(fù)后污染羽水平相對位置由17~80 m 范圍內(nèi)縮小至20~30 m范圍內(nèi)，相對深度位于包氣帶的污染羽發(fā)生消失；而當(dāng)土壤滲透率為8×10——12m2時，經(jīng)均勻布井修復(fù)60 d后的污染羽大小幾乎不變，包氣帶仍存在大量污染物. 對比結(jié)果表明，優(yōu)化后的方案較優(yōu)化前可以縮小修復(fù)后的污染羽范圍，以土壤滲透率為8×10——12m2的場地為例，相同比例尺下，優(yōu)化前仍有少部分可見污染羽，而優(yōu)化后幾乎未見污染羽分布.

圖3 優(yōu)化前后不同滲透率下的布井位置及污染物去除率Fig.3 Well location and pollutant removal rates before and after optimization for different permeability conditions

優(yōu)化前后不同土壤滲透率下修復(fù)過程中苯去除率隨時間的變化曲線如圖3(c)(d)所示，隨著土壤滲透率由8×10——12m2降至2×10——13m2，均勻布井方案的污染物去除率由97.1%降至10.2%，而優(yōu)化布井方案的污染物去除率由99.2%降至21.5%，優(yōu)化后的布井方案可以提升污染物修復(fù)效果，各土壤滲透率下MPE修復(fù)污染物去除率大于均勻布井方案，土壤滲透率處于2×10——13m2~8×10——12m2范圍時，優(yōu)化后的修復(fù)方案可使污染物去除率增加2.1%~16.2%. 王穎[9]利用TMVOC模擬了15 個土壤滲透率介于10——14~10——12m2之間的場地模型中的苯系物泄漏、遷移以及SVE 修復(fù)過程，15 個模型除土壤滲透率外水文地質(zhì)參數(shù)相近，苯泄漏速率均設(shè)置為2×10——5kg/s，泄漏與擴散時間均為1 年，在布井間距為7.5~10 m、抽提真空度為1×104Pa 的等間距布井方案下經(jīng)SVE 修復(fù)2 年，污染物去除率為9%~99%；其中包氣帶土壤滲透率為1×10——12m2與9×10——13m2的場地，經(jīng)SVE 修復(fù)后污染物去除率分別為60%與50%. 本研究中場地土壤滲透率為2×10——12m2與8×10——13m2的場景經(jīng)優(yōu)化后布井方案修復(fù)后，180 d 內(nèi)的污染物去除率分別達到90%與60%. 對比顯示，在土壤滲透率、污染物羽分布和抽提真空度相似的條件下，基于MATLAB-TMVOC 聯(lián)合優(yōu)化程序設(shè)計的方案可以顯著提升污染物的修復(fù)效率.

總體而言，當(dāng)土壤滲透率大于2×10——12m2時，最小布井距離為4 m，90 d 內(nèi)污染物去除率高于90%，當(dāng)土壤滲透率處于10——13m2數(shù)量級時，污染物去除率低于60%，最小布井間距達模型布井間距下限(2 m)，為達到90%的去除率，應(yīng)當(dāng)增加抽提井?dāng)?shù)量或修復(fù)時間. 這是因為土壤滲透率的降低會使流體流動能力減弱，使得污染物向氣相、液相的遷移能力降低，從而使得抽提效率降低，抽提井有效影響半徑減小[39].

2.5 不確定性分析

本研究以數(shù)值模擬的方式探究MPE 修復(fù)抽提井布設(shè)的優(yōu)化方案，其結(jié)果具有不確定性，主要體現(xiàn)在兩個方面：①在優(yōu)化效果上，雖然2.2 節(jié)與2.4 節(jié)的模擬結(jié)果顯示，優(yōu)化后的方案相較優(yōu)化前的均勻布井方案，能夠提升2.1%~32.9%的修復(fù)效率，但是單一遺傳算法的應(yīng)用存在產(chǎn)生局部最優(yōu)解的可能，優(yōu)化后方案可能并非全局最優(yōu)布井方案，需要結(jié)合諸如改進遺傳-模擬退火算法等聯(lián)合算法的應(yīng)用以降低遺傳算法發(fā)生“早熟”的可能[40]. ②研究模型僅為理想化的二維切片，在模型構(gòu)建和經(jīng)濟及碳排放評估過程中選取的部分參數(shù)存在理想化和簡化，對計算結(jié)果存在影響. 薛成杰等[36]的研究結(jié)果顯示，使用氣相抽提等土壤原位修復(fù)技術(shù)修復(fù)1 m3土壤的成本為500~1 000元，修復(fù)1 t 土壤的碳排放量為40~400 kg，以此參數(shù)計算本場地的修復(fù)成本與碳排放量，可知2.2 節(jié)場地的修復(fù)成本為2×105~4×105元，碳排放量為23~230 t，該結(jié)果均存在一定程度的低估，主要原因在于，為簡化分析，本研究僅以抽提井運行過程中的電能耗為唯一因素核算運行成本及碳排放量. 但實際上多相抽提工藝中諸如管理等諸多環(huán)節(jié)都涉及碳減排潛能，特別是對于抽提尾氣處理環(huán)節(jié)，需要對收集抽提尾氣的活性炭進行無害化處理，該過程也是MPE 修復(fù)中重要的碳排放源[36].

3 結(jié)論

a) 本研究建立的MATLAB-TMVOC 優(yōu)化程序，能夠有效聯(lián)合TMVOC 與優(yōu)化算法，自動化實現(xiàn)MPE 修復(fù)模擬，免除數(shù)值模擬繁重的人工調(diào)參過程，縮短單次模擬的時間，在有限的計算模擬次數(shù)中高效求解最優(yōu)布井方案.

b) 多相抽提井布設(shè)間距應(yīng)當(dāng)隨著土壤滲透率的降低而縮小，當(dāng)土壤滲透率處在10——13~10——12m2范圍時，抽提井間距與滲透率成正比. 使用MPE 技術(shù)修復(fù)土壤滲透率低于10——13m2的黏性地層時，場地污染羽核心位置的布井間距應(yīng)當(dāng)小于4 m.

c) MPE 布井方案和抽提井開篩位置經(jīng)優(yōu)化后，可以減少抽提井?dāng)?shù)量并縮短修復(fù)時間，節(jié)約29.7%~34.7%的運行成本，降低22.7%~29.3%的總成本，減少21.4%~40.4%的碳排放量，實現(xiàn)污染場地修復(fù)的低碳減排.