我国焦化场地地下水污染修复技术筛选方法及应用

吴汾奇1,2， 张伟红1,2， 董军1,2， 祝凯1,2， 马偲尧1， 王林1,2， 胡伟1,2， 李燕1,2

【作者机构】	1吉林大学新能源与环境学院,吉林大学地下水资源与环境教育部 重点实验室； 2吉林大学石油化工污染场地控制与修复技术国家 地方联合工程实验室
【来    源】	《中国环境科学》 2024年第8期 P4709-4718

近年来工业化和城市化进程逐步推进,环境污染加剧,焦化作为我国执行《土壤污染防治行动计划》中八大重点监管行业之一,场地及周边地区的地下水污染严重,威胁着公众的身体健康、环境状况以及土地的再利用.针对这一问题,目前国内外地下水修复研究团队给出了很多种修复技术方法,但这些地下水污染修复技术各自原理及适用条件不尽相同,为场地选取合适的修复技术具有重要的现实意义.修复技术筛选时需要考虑众多因素,如经济、社会、环境等.对此,学者们展开了大量的研究,赵勇胜提出从技术可接受性、场地可应用性、有效性、修复时间、修复费用五个方面对修复技术进行评分,通过评分的高低进行修复技术的选择.张旭 使用层次筛选法和IOC排序法完成对污染地下水修复技术的筛选与评估.近年来,多准则决策分析方法(MCDA)受到学者们广泛的关注.MCDA是一种可在一些不相关、不一致的规则基础上评估一系列可供选择的方案和决策并找出最优决策的分析方法.层次分析法(AHP)作为MCDA的常用方法,具有逻辑清晰、方法简便、系统性较强以及适用性广泛等特点,被广泛的应用于修复技术筛选决策问题中.李忱昊使用AHP和熵权法评价了7种修复技术,并应用KNN算法验证了评估结果.陶欢等将AHP和逼近理想解模型、灰色综合评价模型结合,并以某有机污染场地进行案例验证.

然而,在应用AHP方法过程中,为所设置的指标取得合适的、科学的权重具有重要意义.权重的获取方法可以分为客观赋权法、主观赋权法以及综合赋权法.客观赋权法虽然基于完善的数学理论,但忽略了决策者的主观信息.主观赋权法是由决策者(专家)根据经验进行主观判断从而对指标进行赋权的方法.但单个专家的判断结果未必客观,在实际应用时往往需要对多名专家进行调研,以此获得更为真实可用的数据,但如何综合多份数据计算出具有一致性可接受的判断矩阵从而计算得出指标权重是一项巨大的挑战.近年来随着计算机的发展,启发式算法的提出为复杂优化问题提供了解决办法 ,遗传算法(GA)作为典型的启发式算法更是被广泛的应用在地下水污染场地评估、管理、修复等过程中.将主观赋权法与客观赋权法结合的综合赋权法将是确定指标权重的理想方法.

我国焦化场地地下水污染修复技术筛选需考虑的因素众多、选择最优技术难,且在国内外文献中未见相关报道.针对这一问题,本文构建了“我国焦化场地污染修复数据库”,为决策者在决策过程中提供相似案例经验及修复技术相关数据作为参考,并从技术可应用性、社会和环境、修复费用及修复时长4个维度构建了修复技术筛选体系;尝试提出了基于GA-AHP和熵权法的指标权重获取方法,得到了更为科学的权重;应用蒙特卡洛算法减少了场地信息获取的不确定性,使结果更为准确;最后以我国某焦化污染场地为例,论证了上述方法在污染场地修复技术筛选中的效果,以期为我国焦化污染场地地下水污染修复技术的选择提供借鉴.

一、 方法

1.我国焦化场地污染修复数据库

 

图1 焦化场地污染修复案例分布

对焦化污染场地进行修复技术筛选过程中,不仅需要对场地信息有足够的了解,还要要求决策者对不同种修复技术有较高水平的了解.因此需要构建包含我国焦化场地修复案例相关信息以及焦化场地修复技术相关数据的信息库,用以为决策者在决策过程中提供相似案例经验及修复技术相关数据作为参考.

本文构建了“我国焦化场地污染修复数据库”,数据库分为2个模块,分别为“焦化场地污染修复案例库”及“焦化场地地下水修复技术库”.“焦化场地污染修复案例库”包含内容为我国焦化污染场地修复工程案例,并将案例以序号、场地位置、场地历史、场地开发再利用情况、采用修复技术、场地水文地质条件、污染情况、采样点位布设情况、修复方案等15项栏目存储.该库主要通过查阅文献、网站检索方式获取整理得到.此外利用公开的招标信息以及修复项目环评公示、专家访谈、会议交流、现场调研等进行补充.其中文献利用web of science、知网、维普、万方平台,以“焦化”、“修复”为关键词并且采用模糊搜索的方式进行检索.网站包括各省市自然资源厅(局)官网、北极星环境修复网,以及部分环保行业公司网站.截至目前收集到相关案例44例,案例分布如图1所示.

“焦化场地地下水修复技术库”包含内容为已应用在我国焦化污染场地修复工程中的修复技术以及目前处于中试研究的可应用于焦化污染场地地下水的修复技术相关信息,并将信息以序号、技术名称、原位/异位使用、适用污染物类型、适用水文地质条件、技术成熟度、技术联用性、适用气候条件、适用施工条件等21项栏目存储.目前“焦化场地地下水修复技术库”中共包含6种技术,分别为抽出-处理修复技术、空气扰动技术、化学氧化/还原技术、PRB、监测自然衰减、微生物修复技术.

2. 地下水污染修复技术筛选流程

首先,根据我国焦化场地污染修复数据库列出地下水污染修复技术清单,结合具体的污染场地对该清单中的技术进行技术有效性初筛,初筛过程主要考虑污染情况及场地条件的两方面因素,该阶段要求发现那些明显不符合目标场地修复要求的技术.通过初筛的技术为适用于场地污染情况、工程可实施的修复技术,保证修复技术能够起到较好的修复效果.

其次,将通过初筛的修复技术根据筛选指标体系进行详细评价,该阶段通过将技术在每个指标上的表现情况以分值的形式在修复技术筛选矩阵中体现.最后,通过主观方法和客观方法共同确定指标权重后,根据每种技术的得分情况进行分析并给出推荐修复技术.本文技术路线如图2所示.

 

图2 技术路线

3.筛选指标体系

针对我国焦化污染场地的修复技术筛选结果既要满足技术的可行性,同时又要考虑是否满足施工情况、社会和环境的接受性等.所以在决策支持的过程中,将不同技术在不同维度上的评分结果、评分分布情况展示给决策者,可以使决策者做出更为合理有据的决策.从决策要求出发,结合我国行业情况以及国内外修复技术评价和筛选的相关研究经验,从技术可应用性、社会和环境、修复费用及修复时长4个维度选取共18项具体指标建立我国焦化场地地下水污染修复技术筛选指标体系,如表1所示.

表1 我国焦化场地地下水污染修复技术筛选指标体系

 

技术可应用性维度主要考虑场地适用性以及技术就绪度两个方面:场地适用性包含污染物类型以及水文地质条件,其中污染物类型设置SVOCs、VOCs、重金属3项具体指标,水文地质条件设置渗透系数、水位波动情况、地下水流速3项具体指标;技术就绪度包括技术应用现状和施工可行性,技术应用现状设置技术成熟度、技术联用性两项具体指标,施工可行性设置气候条件和施工条件2项具体指标.社会和环境维度主要考虑健康风险、二次污染和对生态系统的影响,其中健康风险包含工人健康影响和居民健康影响.修复费用维度包括基建投资、运行维护和后期检测3项指标.修复时长维度包含修复时长单项指标.

4. 修复技术筛选矩阵构建方法

将修复技术在“我国焦化场地地下水污染修复技术筛选评价体系”中各项指标的表现情况,依据指标评价标准得出“修复技术筛选矩阵”.修复技术在技术可应用性维度指标评价标准如表2所示:

表2 技术可应用性维度指标评价标准

 

由于场地适用性方面中水文地质条件包含的参数在场地空间表现上是非固定值,随场地空间位置的不同而变化,具有地统计学不确定性.采用单一的场地测量平均值的方法将水文地质条件中的各项参数代入计算会存在误差,为了将其中的各项参数的不确定性表现出来,对场地适用性中水文地质条件的各项参数根据数值上的表现形式做进一步的设置:将渗透系数和地下水流速的数值表现形式设置为正态分布,将水位波动数值表现形式设置为均匀分布.在计算修复技术得分时,应用蒙特卡洛算法对水文地质条件中的三项指标进行模拟,为了使累计分布函数达到收敛,将模拟次数设置为20000次.随着模拟次数n的增加,各项修复技术在技术可应用性维度的得分平均数逐渐收敛.取模拟次数到达20000次时该修复技术的得分平均值作为该修复技术在技术可应用性维度的得分.修复技术在社会和环境、修复费用及修复时长维度指标评分标准如表3、4所示.

表3 社会和环境维度指标评价标准

 

表4 修复费用及修复时长维度指标评价标准

 

 

5.权重确定方法

（1） 层次分析法 层次分析法AHP原理为根据问题的性质和预期达到的总目标,将之分解成若干个因素和指标,然后在各指标之间进行赋值和计算,可得到指标的权重.层次分析法计算过程如下:

进行层次排序,将同一层次的因素进行两两相互比较,形成判断矩阵C: (1)

矩阵中元素对应的值反映了决策者对于各项因素在两两比较下的重要程度,采用1～9标度法进行表示,表5为相对重要性的标度说明:

表5 层次分析法标度值表

 

判断矩阵C归一化: (2)获取特征向量(权向量)w_i: (3) (4)计算判断矩阵最大特征值: (5)计算一致性指标:根据层次权重计算一致性指标CI: (6)

当判断矩阵具有完全一致性时CI=0;若CI0,计算一致性比率CR,随机一致性指标RI的取值如表6所示.

表6 平均随机一致性指标

 

一致性检验 (7)

若CR<0.1,认为判断矩阵C符合一致性要求,可用其归一化特征向量作为权向量.

（2） 遗传算法 遗传算法将若干个潜在最优解的自变量数值视作生物个体,对当前种群通过选择、交叉和变异操作产生更适应环境的个体,从而使种群向着最优解的方向进化,最终得到问题的最优解.遗传算法流程图如图3所示:

 

图3 遗传算法流程图

遗传算法具有3个基本操作:选择,交叉和变异.

选择的目的是为了从当前的群体中选出优良的个体.将AHP中的一致性比率CR值的大小作为适应度评价的标准,从上一代群体中选择出优良的个体(CR值小的个体)保留到下一代群体中.遗传算法通过选择运算体现适者生存思想.

交叉操作可以产生新的个体,新产生的个体包含了父代个体的特征.交叉算子采用单点交叉,原理为在个体编码串中随机设置一个交叉点,将染色体分成两部分,子代染色体的左右两侧分别来自于父母染色体.交叉操作体现了信息交换的思想.

变异操作原理为在群体中选择一个个体,对于选中的个体以变异概率P随机改变串结构数据中某个串的值,即对群体中的个体以变异概率改变某一个或某一些基因座上的基因值为其他的等位基因,从而给现有的染色体引入了新的基因,突破了当前搜索的限制,更有利于算法寻找到全局最优解.

由于AHP方法需要保证判断矩阵的正互反性,因此这里改变基因(即矩阵元素)时均为成对改变.同时为了使变异过程最大程度的保留原始数据的思想,设置变异方法为相邻值变异.层次分析法中判断矩阵的标度值按重要性程度从极端不重要到极端重要分别为1/9,1/8,1/7,...,7,8,9,假设矩阵中的某个元素的值为8,变异操作会使该元素以同等概率变异为7或9,该元素对称位置的元素也做相同的变异,即以相同的概率从1/8变为1/7或1/9.而标度值在边缘的数值(9、1/9)只能变异为单侧的相邻数值(8、1/8).标度值变异规则如图4所示.

 

图4 标度值变异规则设定

Fig.4 Scale value of the variation rule setting

（3）熵权法 熵是对信息复杂性的度量,对于某项指标来说,其熵值越小,说明该项指标中的信息离散程度越高,信息效用值越大,指标权重越大,反之亦然.熵权法计算过程如下:

构建矩阵:

对具有n项修复技术,m项评价指标的修复技术筛选决策问题,构建矩阵,其中x_ij为第i项修复技术在第j项指标上的评价值.

归一化处理:

 (8)

计算第j项指标的信息熵值:

 (9)

计算各项指标的熵权:

 (10)

（4） 目标权重 为了更好地反映权重的主观性和客观性,将基于遗传算法的层次分析法与熵权法结合,计算出目标权重.

 (11)

式中:W_j为目标权重;为由GA-AHP方法计算出的主观权重;为由熵权法计算出的客观权重.

二、 案例研究

1. 研究区概况

本研究场地位于中国华北地区某市区东南部,为某焦化厂搬迁后历史遗留地块.该地区处于半干旱、半湿润温带,属于大陆性季风气候,干湿季节明显,冬季盛行西北风,夏季盛行东南风.所在地区地势平坦开阔,属平原地形,呈西北高东南低,平均坡降为千分之五.该焦化厂分为南北厂区,北厂区为生产主厂区,占地面积135万m²,南区为三产用地,占地约15万m².

本次场地修复技术筛选涉及的研究对象为北厂区某区域地下10～18m深度范围内被污染的地下水.10～18m地层以粉砂、细砂及中砂为主.土壤含水率在23%～29%,孔隙度在0.30～0.39,渗透系数最高达到10m/d.该层赋水性能较好,是场地地下水的主要赋存层位,从区域地下水分布特征分析,该层地下水类型属层间潜水.整体流向为自西北向东南方向,地下水平均流速为1.4cm/d.根据《某市焦化厂场地环境评价报告》及健康风险评价结果,地下水中待修复污染物为苯,需修复的面积为62037m²,水量为100805m³,在地下水样品中检测结果中,该污染物的平均浓度为3901.92μg/L,最大值为76400μg/L.

2. 修复技术筛选

（1） 初筛 根据场地调查和资料收集的结果,本项目区域范围内地下水污染范围主要集中在潜层地下水,深度为地表以下10～18m,待修复污染物为苯,该项目作为该市政府主导的安置房项目,应确保按时保量完成治理修复任务.目前“焦化场地地下水修复技术库”中地下水修复技术共有6种,分别为抽出－处理修复技术、空气扰动技术、化学氧化/还原技术、PRB、监测自然衰减、微生物修复技术.从修复时长上考虑,耗时较高的监测自然衰减技术不宜使用;场地污染范围较大且存在较多地下构筑物,故排除可渗透性反应屏障墙技术;符合初筛条件的地下水污染修复技术有4种,分别为抽取-处理修复技术、空气扰动技术、化学氧化/还原技术、微生物修复技术.

（2） 地下水污染修复技术筛选 根据我国焦化场地地下水污染修复技术筛选指标体系设计了专家打分问卷,并邀请49位从事污染场地修复、污染场地风险评价、污染场地环境管理领域研究的专家填写问卷,其中31位为高校专家(9位教授,4位副教授,18位博士/博士后),8位为事业单位专家(5位正高级工程师,3位副高级工程师),10位为企业专家.共发出问卷49份,收回问卷49份.对问卷中数据应用遗传算法进行寻优计算,寻优过程种群CR值变化情况如图5所示(以水文地质条件判断矩阵为例).图5中显示,种群最佳一致性比率下降较快,在100代开始达到0.种群平均一致性比率在迭代代数为245代开始收敛到0,表明用遗传算法对AHP进行寻优计算可以提高判断矩阵的一致性.取第300代中的第一组种群数据作为该判断矩阵的数值,其它判断矩阵同理通过该过程进行寻优计算,得到主观权重见表7、8(GA-AHP).

 

图5 种群CR值变化情况

由表7(GA-AHP)可以看出,在场地适用性方面,专家们对于污染物类型和渗透系数的关注较其余指标较多.在技术就绪度方面,专家们认为技术应用现状和施工可行性对于修复技术的选择都具有近乎相同的重要性,其中技术成熟度的重要性优于技术联用性,气候条件的重要性多余施工条件;由表8(GA-AHP)可以看出在社会和环境维度,专家们对于健康风险的考虑多于二次污染和对生态系统的影响,这与陶欢等由专家调查法得出的权重表现一致;在修复费用维度,专家们对于运行维护阶段花费的关注程度优于基建费用和后期监测.将通过初筛的修复技术在“我国焦化场地地下水污染修复技术筛选评价体系”中各项指标的表现情况结合场地信息,依据指标评价标准得出“修复技术筛选矩阵”,由修复技术筛选矩阵计算出客观权重,并与上述主观权重计算得出目标权重见表7～8(目标权重).

表7 地下水污染修复技术筛选体系指标权重-技术可应用性维度

 

表8 地下水污染修复技术筛选体系指标权重-社会和环境、修复费用、修复时长维度

 

应用蒙特卡洛算法对水文地质条件中的三项指标进行模拟,各项修复技术在技术可应用性维度的得分情况如图6(a)所示.表9、图6(b)和图7展示了各项修复技术在4个维度上的得分和总分情况.

 

图6 地下水污染修复技术得分情况

表9 地下水污染修复技术得分情况

 

 

图7 地下水污染修复技术总分

从技术可应用性维度(图6(a)、表9.技术可应用性)上可以看出四种技术的得分均值均高于5,空气扰动技术的平均分值最高(6.4147),其次是抽取-处理修复技术(6.3575)、化学氧化/还原技术(6.2643)和微生物修复技术(5.6250),前三者平均分数差距不大,且平均分数均在6分以上.从得分分布上看,四种技术的得分波动程度相近,而空气扰动技术的上边缘分值最高,其次是化学氧化/还原技术、抽取-处理技术和微生物修复技术.其中抽取-处理技术和微生物修复技术的得分上边缘与上四分位数的距离相对其它两种技术小,说明这两种修复技术的技术可应用性模拟得分中处于高分位的点数较多,且抽取-处理技术的中位数得分最高,说明抽取-处理技术对该场地的水文地质条件更为适用.

在社会和环境维度得分方面(图6(b)、表9.社会和环境),微生物修复技术在该维度上的表现最优(6.1907),其次是抽取-处理(4.9603)和空气扰动(3.9603)技术,而化学氧化/还原技术在社会和环境维度表现欠佳(3.1684).在修复费用维度(图6(b)、表9.修复费用),抽取-处理修复技术、微生物修复技术、空气扰动的得分相对接近,并且均高于化学氧化/还原技术.在修复时长维度(图6(b)、表9.修复时长),化学氧化/还原技术的得分最高,其次是抽取-处理技术,空气扰动技术和微生物修复技术的表现较差.根据四个维度的总分情况(表9.总分、图7),抽取-处理技术的总分最高(21.6680),其次是微生物修复技术(20.9644),空气扰动(19.3599)和化学氧化/还原技术(19.0146).

综上所述,抽取-处理技术在4个维度的得分排名均在前两名且总分排名第一,说明该技术在4个维度上的表现较优,在该场地上更为适用.该场地位于市区内,若采用抽取-处理技术修复产生的废水可经过处理后通过市政管网排出,对周边水体影响不大.综合专家意见考虑,推荐采用抽取-处理修复技术进行修复,与实际场地的应用情况一致.

三、 结论

焦化场地地下水污染修复技术筛选工作是一项巨大的挑战,本文收集了我国焦化场地污染修复案例及焦化场地地下水污染修复技术相关信息,构建了“我国焦化场地污染修复数据库”,为决策者在决策过程中提供相似案例经验及修复技术相关数据作为参考.并从技术可应用性、社会和环境、修复费用及修复时长4个维度共18项具体指标建立我国焦化场地地下水污染修复技术筛选指标体系,并使用GA-AHP方法和熵权法结合的方法确定了指标权重,在评价过程中使用蒙特卡洛算法模拟了场地信息,减少了场地条件获取的不确定性.为了验证该方法的可行性,在我国某焦化场地进行验证,对4种地下水修复技术进行了评价.结果表明推荐采用抽取-处理技术进行修复,与实际场地应用情况一致.该方法可为我国焦化场地地下水污染修复技术筛选提供方法依据和理论参考.