針對管網混接問題(Emerson)的檢測與維護，目前主要還以人工非連續方法為主，主要包括直接的人工直觀感官排查法[3, 4]和基于CCTV視頻排查法[5]，以及基于特征物質的示蹤檢測法[6, 7]，如營養鹽監測（Food Monitor)法[8]、 特征有機物監測法[9, 10, 11, 12]、 細菌濃度監測法[13, 14]等. 而近年隨著計算機技術發展和GIS技術的推廣應用，也發展了基于管網模型模擬的診斷評估法[15, 16]，但由于受到成本投入、 效率及人員要求等因素的限制，這些技術均還不足以解決我國目前所面臨的復雜管網混流問題.
然而，近年隨著在線監測技術[17, 18]、 物聯網技術和大數據（data)分析技術在各個領域的集成發展，其在排水系統的運行管理方面也開始有一些嘗試和應用[19, 20]，基于物聯網的在線監測網絡，可以實現多點同步、 多指標的在線同步網絡監測，大大提高了監測信息的數量和效率; 而基于大數據的全樣本數據分析方法[21, 22]，也能夠更有效解析復雜多源排放過程的污水水量水質波動所反映的管網結構和運行問題. 基于物聯網高密度在線監測數據的連續分析診斷將會給復雜污水管網混流問題的解決提供一個新的途徑.
本研究以某城市典型混流制污水管網區域為對象，通過(tōng guò)建立多點同步在線監測系統，實現對污水管網液位、 流量等水力指標和電導率等水質指標的多點在線同步監測，并結合連續監測數據的分析，解析混流制污水管網復雜多源漏滲情況下的基本運行特征，識別關鍵的參數指標和變化規律，以期為污水管網的優化運行管理提供技術基礎支持.
1 材料與方法
1.1 研究區域概況
選擇典型混流制污水管網區域，區域服務面積約為0.63 km2，服務人口約為0.41萬人，上游有一個一級泵站，下游（比喻落后的地位)有一個二級泵站. 該地區多為居住、 商業用地，地勢較低，區域污水管道干管管徑為600 mm，支管管徑為500 mm，由于管道使用年限長破損程度不明、 老城區管道改造混亂等原因，雨污混接情況嚴重，雨天管道經常處于超載狀態.
1.2 污水管網在線監測方案
如圖 1所示，為了獲取小區域管網多點同步運行特征，在研究區域管網的污水干管上游、 主要支管各設置一個監測點，污水干管下游設置兩個監測點，建立了區域小尺度監測系統，對液位、 流量、 電導率、 雨量進行實時同步在線監測，液位、 流量是直觀的水力指標，而電導率受居民用水習慣、 降雨初期效應和入流效應影響大，對旱流水質波動和降雨影響有靈敏的響應，并且測量迅速方便，可作為水質表征指標. 數據實時傳輸，監測時間間隔為15 min，監測時間2 a.
圖 1 研究區域及監測點示意
1.3 基于連續監測的管網運行特征解析方法
本研究采用了時間序列季節分析法、 頻率分布統計、 相關性分析、 多點耦合解析等數據解析方法，對反映管網運行特征的參數波動規律、 水量水質變化速率等進行研究. 季節變動分析法[21]是對于每一周期相應的單元取平均，即基于時間序列連續變化觀察平均值，進而獲得一個周期內的季節波動，并以一天為周期，觀察日內各時刻液位、 流量、 電導率的連續變化規律. 同時基于多點同步監測數據，進行參照點位間隔的差值比較分析，挖掘不同監測點的同步特征與管網問題的對應關系. 按照季節特征將一年分為降雨量大、 中、 小這3個時期，分別統計分析管網液位、 電導率波動的頻率分布特征[22]，比較雨天、 晴天分布特征差異.
2 結果與討論
2.1 污水管網旱流多點同步日變化規律
典型旱季各監測點水量水質變化特征如圖 2所示，結果表明管網不同點位的液位、 流量變化規律相似，均在夜間0
4:00左右達到谷值，一天內兩個峰值分別位于
10:00-
12:00和2
1:00-2
2:00，不同監測點間同步性好，不同位置間的波動傳導特征不明顯，個別點位波動幅度略有變化. 分析以電導率為代表的水質變化特征，結果表明不同點位間的水質變化特征也呈現較好的同步特征，但峰值谷值時間略有差異，水質濃度谷值出現在夜間0
4:00-0
6:00，而峰值則與流量波動特征差異較大，最大峰值出現在
12:00-
16:00，夜間小峰值出現在晚間2
4:00左右. 水量水質波動特征的差異主要體現了區域用水規律和排放污水類別特征，與老城區混流制管網的研究結果[23]相比，水質變化規律一致，本研究水量晚間高峰更為明顯. 而與合流制管網相比，旱季水量、 水質變化規律相似，均主要受居民用水習慣影響，而波動幅度則主要受區域用水特性影響，本研究中流量平均時變化系數為1.42，峰值（peak）谷值比為1.92-5.56，電導率峰值谷值比為1.18-1.52，與合流制管網研究結果[24]相比，流量波動幅度相似、 水質波動幅度更小.
圖 2 旱流液位、 流量、 電導率日變化規律
該區域管網經常處于高液位旱流運行狀態，高液位旱流日變化規律分析結果如圖 3所示，與正常旱流日變化規律相比，液位谷值和晚高峰值依然明顯，但午間液位升高后無退峰變化，液位持續保持較高水平. 高液位旱流狀態在高液位時段會出現倒流現象，這是因為液位較高時，由于下游雍水作用，管道過流能力減弱，致使倒流現象發生，當液位降低到一定程度，流量則恢復為正值. 而高液位情況下電導率較正常旱流情景波動范圍收窄，規律性變得不明顯，這可能是因為高液位情況下管道污水滯留時間長，使得水質變化幅度變小，并且多點同步性降低，A點全天保持穩定，B點在早間0
8:00左右達到峰值，晚間00:00左右達到谷值，
C、 D點全天波動較為頻繁.
圖 3 高液位、 流量、 電導率旱流日變化規律
2.2 旱流波動分布特征
研究全年的旱流波動特征發現，雨季和旱季對旱流均值影響很大，尤其是持續降雨時間和強度對季節平均旱流影響較大，雨季持續滿管流時間較長，呈現出較顯著的合流管網特征. 結合不同季節降雨強度對水量水質波動的影響情況進行統計描述，結果表明各時期的液位均值與降雨量成正比，從圖 4還可以看出若降雨量小，則液位右偏態分布明顯，較小液位值出現概率高; 若降雨量中等，液位分布集中在左右兩側，較小液位值占比略大于較大液位值; 若降雨量大，則左偏態分布明顯，較大液位值出現概率高，分布非常集中，這表明降雨量大會導致管網長期處于高液位狀態.
圖 4 不同時期液位、 電導率統計分布
從圖 4水質波動變化結果可以看出，降雨量小時電導率左偏態分布明顯，這一特征與管網低液位旱流特征一致，體現了低液位運行情況下生活污水水質波動特征，不存在明顯入流問題; 降雨量中等時，電導率呈平均分布，說明這種情況下管網既會出現高液位運行狀態，也可能保持低液位運行狀態，存在較高的入流現象發生概率; 降雨量大時，電導率出現主要集中分布在750-1 000 μS ?cm-1的現象，這說明此時管道長期高液位狀態導致生活污水長期滯留，并且存在高概率管道倒流和溢流問題，而波動較大的現象說明區域管段受到降雨初期沖刷與稀釋效應影響(influence)顯著.
2.3 降雨過程對管網瞬時運行特征影響(influence)
降雨過程對管網液位、 流速、 電導率的瞬時變化特征影響如圖 5所示，可以發現每次降雨事件中，液位都會顯著上升，污水流速會顯著降低，下游雍水作用明顯，甚至會出現倒流現象; 電導率正常旱流變化趨勢受到影響，由于雨水的稀釋作用，使污水電導率下降(descend)或者原有上升趨勢減弱，這說明該區域雨污混接問題嚴重，入流、 溢流問題發生概率（probability)高. 對于混流制管網，降雨后整體特征與合流制管網類似，但由于雨污混接點位不確定，導致不同點位的變化特征存在差異，降雨后
C、 D兩點流量梯度變為負值，表明兩點之間存在雨水入流點，同時水力坡度變為負值，說明兩點之間出現倒流情況. 此外，降雨中
C、 D點電導率由于雨水稀釋作用迅速下降，但是C點下降速率高于D點，這也同樣說明兩點之間存在高概率入流問題.
圖 5 降雨瞬時影響特征
2.4 雨天動態波動分布特征
比較晴天、 雨天相鄰時刻水量水質的變化率分布差異，結果如圖 6所示. 晴天液位變化速率相對平緩，而雨天受雨水入流影響明顯，雨后短時間內管網液位迅速變化，因此雨天較高液位變化率出現概率（probability)較高，這一結果受降雨過程對管網液位瞬時影響所致. 同樣選取晴天水質變化率較高的兩個最有代表性的時段
14:00-
17:00和2
2:00-2
4:00進行水質變化率分布特征解析，結果表明晴天時的污水電導率變化率較大，這是因為特征時段內電導率常表現為每日的規律性的波動，而雨天時由于雨水入流稀釋效應以及液位升高，使得污水電導率變化速率較慢，這與高液位時電導率波動分布特征一致，體現了雨天比較明顯的管網入流問題特征，旱流明顯的水質波動特征被減弱.
圖 6 液位和電導率變化率分布
2.5 雨量雨型對動態波動特征影響
管網工況條件、 雨量雨型不同均會對水量水質 波動產生顯著影響[25]，考察響應液位、響應時間、 累積雨量之間的相關(related)性，結果如圖 7所示. 從中可以看出低液位時降雨后響應液位分布集中在240 mm附近，響應時間分散，并均在200 min以上，主要受雨型影響，而響應累積雨量在4 mm以上，主要與降雨強度和雨型有關，結果說明在液位達到240 mm之前，管網調蓄能力發揮(表現出內在的能力)作用，液位緩步上升，當液位達到240 mm臨界值時，管網調蓄能力達到極限，如果繼續發生入流，液位就會迅速上升，導致雍水、倒流現象發生，雨量雨型直接影響液位上升速率和響應時間的變化. 低液位時電導率響應較靈敏，響應時間也均在200 min以下，響應累積雨量介于2-4 mm之間，表明低液位時雨水入流量對水質影響的響應更加靈敏. 而高液位時的液位響應更為靈敏，響應時間非常短，均在30 min以下，響應累積雨量分布在5 mm以下，這是因為高液位時管網已超負荷運行，失去調蓄能力，發生入流就會很快發生響應. 但高液位狀態電導率的響應時間較液位長，均在200 min以下，響應累積雨量也較液位大，介于3-4 mm之間，這表明高液位時管網可入流容量受限，雨水入流對水質影響也減弱.
圖 7 響應時間、 累積雨量與響應液位相關分析
2.6 基于大數據解析的管網運行特征庫構建
基于長期在線監測，結合連續（Continuity)數據解析（analysis 剖析；深入分析)方法處理得到不同指標分布特征、 動態波動特征和不同監測點特異性特征，構建混流制管網運行特征庫，為管網運行管理和故障診斷工作提供數據和信息支持. 基于多指標、 多點協同分析的方法表征了不同情景的特征，對液位、 流速、 電導率的變化值、 變化率、 長期分布特征以及多點同步特征進行了總結，并據此可以實現對管網存在的入流、 倒流問題的定性診斷.具體參見污水寶商城資料(Means)或
表 1 混流制管網運行特征庫
3 結論
基于多點協同連續（Continuity)在線監測的數據解析可以獲得更加深入的混流制管網運行特征，混流制管網旱流低液位時日變化規律明顯、 多點同步性較好，旱流高液位時流量日變化規律依然明顯，而水質多點同步性差異較大. 晴雨天液位、 電導率變化率分布特征差異明顯. 雨天較晴天時的液位變化率顯著增大，而特定時段電導率變化率顯著減小. 降雨過程(guò chéng)對管網瞬時運行特征影響顯著，多點同步特征差異可以反映出入流位置以及管段倒流發生情況(Condition)，低液位時電導率響應更靈敏，高液位時液位響應更靈敏，低液位時管網調蓄能力達到極限時的臨界液位存在規律性，雨量雨型、 旱季基礎流量對降雨時的液位響應時間影響顯著. 采用多指標多點協同在線監測，通過建立混流制管網不同情景下的運行特征庫，能夠實現管網運行特征的實時在線診斷.
