市政污水厂的进水溯源调查困境的探讨

　　市政污水厂的进水一直是盲盒一样的存在，很多时候污水厂是被动的被高浓度进水、有毒有害进水直接影响到工艺的稳定运行，从现阶段我国普遍的运行管理模式，厂网并没有一体化的运行情况下，污水厂非常难以掌握到污水厂服务区域内的排水户的实际排水情况，这就导致了污水厂长期处于被动状态，相关的研究也表明污水处理厂上游的工业生产和城市生活污水的异常因素对污水厂的运行和受纳水体构成重大环境风险。这也成为了污水厂运行中的重大环境事故隐患之一。
 

　　从现有的环境管理压力来说，污水厂服务区域内的排污企业将厂内未经处理高浓度废水通过直接排放和罐车运输的方式进入到城市排水管网中的方式是隐蔽性最强，可追溯的风险最小，成本最低的一种污染物排放方式。排污企业所采取的这种方式会结合一些其他的便利条件，比如下暴雨期间，深夜等区段，进行排放，这样的排放更具备隐蔽性，使其风险更小，更不容易进行调查。
 

　　这也给污水厂的运行带来极大的运行风险，而且随着自然水体的监管手段，监管技术措施越来越健全完善，排污企业直接排入环境水体的风险越来越高，采用排入城市排水管网的方式成为排污企业的非法排污的首选，污水厂必须逐步针对这种新的排污形式，展开厂内的技术建设来进行应对。
 

　　对于这种非法排污的调研，最快捷的方式就是掌握全面的城镇排水管网的信息，但是对于90%以上的污水厂来说，服务区域内的管网情况是不完全掌握的，有的甚至完全没有相关信息，这也是厂网管理分离的管理结果，这需要从政策层面进行改善，国家住建部门也在积极推进厂网一体化管理的举措，当然这需要考虑很复杂的各种因素，包括污水厂的技术管理能力，地方财政的承受能力，管网的归属，调查的执法权限等等，这都需要逐步开展相关的研究和政策布局，并不是一蹴而就的事情，污水厂想要获得厂网一体化的管理模式，还将会是一个比较漫长的过程。
 

　　除了政策方面的支撑难以落地以外，污水的流动性和污染物融合交织也是技术上难以克服的难点，污水厂通过出水发现出水超标，在反复排查厂内的工艺措施没有问题之后，再去排查进水和管网溯源，其实已经是过去式了。由于污水厂的微生物处理需要一定的时间，污水从进厂到最终排放，大约停留时间在15~30个小时，当出水发现异常以后，再去追溯进水，已经过去20个小时左右了，任何一家排污企业不太可能持续不断的排放达20个小时以上的高浓度废水，这个时间段再去追溯管网，已经意义不大了。污水厂可以通过对进水的实时取样，重点参数的实时检测、小时水样的留存来及时发现和追溯进水的突变情况，这些内容在公众号之前的文章都有相关论述，大家可以回看之前的文章进行了解（公众号内搜索“进水”既可查找）。但即使采取了足够的措施，通过精细化的管理，能第一时间发现了进水浓度的异常，但是不论从政策法规和地方监管要求，以及城镇市政排水管理，收纳水体的环境风险管理上，污水厂都不太可能拒绝这种异常浓度污水进入污水厂的。因此污水厂还需要对异常进水进行更早期的溯源。
 

　　更早期的溯源其实需要对管网的全面排查工作，城镇排水覆盖的区域大，涉及的排污企业多，排污干管、支管复杂，错接混接也很多，想要找到一个重点的排污企业是非常困难的，这需要从监管技术层面进行更多的设施设备的投入，比如选择维护量少，可靠性高、耐用性的监测设备；铺设全面的监控网络；辅助GIS系统的建设等技术措施都是现阶段可探索实施的解决途径，但是这需要地方政府投入大量的基础建设资金，在经济低迷的情况下，政府难以提供这么大的资金投入的可靠支持，没有政府资金的支撑，技术和工程企业很难有信心和能力去建设管网的监控管理体系，留给污水厂的管网仍然是一个未解之谜。
 

　　国内外的学术研究也一直在这方面进行相关的探索研究，也有一些进展，比如采用颜料示踪剂，对地下管网的分布走向进行颜料示踪，可以简单便宜的快速提供管网的分布情况，对于错接混接也能快速确定；也有科研团队利用AI等大数据的深度学习来对管网进行全面的诊断和模拟，可以将服务区域内的排污企业的特征污染物在管网内分布和扩散建立数学模型，这样就能更快速的追溯到排污源头等等技术。但是这些技术要真实落地仍有很漫长的道路要走，资金，技术力量，实地管网的建设情况都会成为技术落地的阻碍，污水厂仍将在较为长期的一段时期内，持续受到进水异常的影响。
 

　　近期内接触了多家污水厂的管网溯源的情况，从技术力量、人员配置、交通后勤保障、管网资料掌握、企业情况等都切实感到污水厂的无奈，最终的结果都不尽人意，污水厂面临的问题就是，明明不是自己的原因，但是从现有的条件，完全排查不到来源，最终只能替非法排污企业承担环境污染责任，即便污水厂拼尽全力，顶着系统崩溃的压力，调用厂内所有设备设施能力，把污染尽可能的截留在污水厂中，也避免不了出水超标的事实，最终成为那个无端受罚的守法公民，未来仍需要更切合排放实际的政策来解决污水厂的上游非法排污的问题。
 

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