CN111680881A - 危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法及*** - Google Patents

危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法及*** Download PDF

Info

Publication number
CN111680881A
CN111680881A CN202010409336.9A CN202010409336A CN111680881A CN 111680881 A CN111680881 A CN 111680881A CN 202010409336 A CN202010409336 A CN 202010409336A CN 111680881 A CN111680881 A CN 111680881A
Authority
CN
China
Prior art keywords
life
hazardous waste
waste landfill
life prediction
landfill
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010409336.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111680881B (zh
Inventor
徐亚
刘景财
姚光远
郑开达
刘玉强
薛祥山
能昌信
黄启飞
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chinese Research Academy of Environmental Sciences
Original Assignee
Chinese Research Academy of Environmental Sciences
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chinese Research Academy of Environmental Sciences filed Critical Chinese Research Academy of Environmental Sciences
Priority to CN202010409336.9A priority Critical patent/CN111680881B/zh
Publication of CN111680881A publication Critical patent/CN111680881A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111680881B publication Critical patent/CN111680881B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/04—Ageing analysis or optimisation against ageing

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Processing Of Solid Wastes (AREA)

Abstract

本发明公开了一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法及***，包括：获取危险废物填埋场当前时间节点的老化参数；基于得到的老化参数，计算当前时间节点的寿命预测变量值；将得到的当前时间节点的寿命预测变量与其对应的寿命终止阈值比较，若大于寿命终止阈值，则危险废物填埋场寿命终止；否则，重新计算下一时间节点的老化参数，重复上述的判断过程；如此循环，直至危险废物填埋场寿命终止为止。本发明选取HELP模型作为整体性能评估模型，并引入HDPE膜以及导排介质性能参数变化的模型，通过两者的耦合实现长期性能的预测。

Description

危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法及***
技术领域
本发明涉及危险废物填埋场寿命预测技术领域，尤其涉及一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法及***。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
随着我国工业的迅速发展，固体废弃物的年产量逐渐增多，危险废物的种类和数量也随之增加。危险废物安全填埋是一项将危险废物包容和隔离以减少环境中有害污染物转移的有效措施。
危险填埋场在长期的运行过程中容易损耗，其运行寿命将缩短，寿命终止后，将失去处置危险废物的作用。此外，早期建设的危险废物填埋场正面临着寿命到期问题。当前人们已经对不同材料和结构的失效规律建立了寿命预测理论和模型，相关理论和方法逐步成熟，但目前关于寿命研究还局限于工程或机械材料施加和局部构件。相比于其他领域的寿命预测，危险废物填埋场工程的长期性能退化导致的填埋场功能失效和退役问题，更为滞后。
目前，对HWL的长期性能退化和整体寿命问题，尚未建立对于整体寿命预测的框架体系，对如何表征危险废物填埋场的工程寿命、寿命指标和如何选取指标阈值，以及如何对其寿命进行评估等问题均没有给出答案，这严重影响了HWL寿命预测研究及其相关应用的广泛开展。
建立一种对危险废物填埋场整体寿命预测的框架体系，以用于评估整体性能长期演化及寿命预测，是目前需要研究的主要问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提出了一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法及***，根据适宜的整体性能评估模型，研究整体性能评估模型和核心材料性能老化预测模型的耦合方法，构建整体性能长期演化的预测方法；结合寿命终止指标阈值形成整体寿命预测方法；能够评估危险废物填埋场整体性能长期演化并进行寿命预测。
根据本发明实施例的第一个方面，提供了一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法，包括：
获取危险废物填埋场当前时间节点的老化参数；
基于得到的老化参数，计算当前时间节点的寿命预测变量值；
将得到的当前时间节点的寿命预测变量与其对应的寿命终止阈值比较，若大于寿命终止阈值，则危险废物填埋场寿命终止；
否则，重新计算下一时间节点的老化参数，重复上述的判断过程；如此循环，直至危险废物填埋场寿命终止为止。
根据本发明实施例的第二个方面，提供了一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测***，包括：
用于获取危险废物填埋场当前时间节点的老化参数的装置；
用于基于得到的老化参数，计算当前时间节点的寿命预测变量值的装置；
用于将得到的当前时间节点的寿命预测变量与其对应的寿命终止阈值比较的装置；
用于判断危险废物填埋场寿命是否终止的装置。
根据本发明实施例的第三个方面，提供了一种终端设备，其包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法。
根据本发明实施例的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行上述的一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明选取HELP模型作为整体性能评估模型，并引入HDPE膜以及导排介质性能参数变化的模型，通过两者的耦合实现长期性能的预测。
(2)本发明结合寿命终止指标阈值形成整体寿命预测方法，建立了对于整体寿命预测的框架体系，表征了危险废物填埋场的工程寿命、寿命指标、指标阈值，对其寿命进行评估等问题提出解决方法。
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1是根据本发明实施例的一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法流程图；
图2是主防渗层渗漏时渗漏检测***的流量剖面；
图3是典型HWL设计条件下的剖面结构示意图；
图4(a)-(b)是根据本发明实施例的HDPE膜渗透系数和漏洞密度情况示意图；
图5是根据本发明实施例的主防渗层渗漏速率长期演化过程示意图；
图6是根据本发明实施例的次防渗层渗漏速率长期演化过程示意图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本发明使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
首先对本发明中出现的术语进行解释说明：
HELP(Hydrologic Evaluation of Landfill Performance，堆填区的水文评估)模型是由Schroeder等开发基于水量均衡原理的参数模型。HELP模型将填埋场视为由若干个均衡单元组成***，忽略各个均衡单元内部参数不均质性和各向异性的影响，仅考虑降雨和含水层等补给来源的***输入/补给水量、蒸发和下渗等***输出/***水量以及各个均衡单元内部的水量交换关系。优点是减少了模型的计算量，从而可以考虑更多的模拟单元(如地表水文过程、雨水防渗/导排单元、渗滤液防渗/导排单元等)，实现危险废物填埋场***渗滤液产生、储存、导排和渗漏的全过程模拟。
老化模型是HDPE膜以及导排介质性能参数变化模型的简称。HDPE是高密度聚乙烯(High Density Polyethylene)的简称，是由乙烯共聚生成的热塑性树脂，具有结晶度高和非极性等特点，而HDPE膜是由HDPE树脂原料通过吹膜或平挤工艺加工形成的塑料卷材。
HWL为危险废物填埋场(Hazardouswastelandfill)的简称。
CDUA为安装缺陷密度(Constructiondefectsinan Unit Area)的简称；
TDUA为总缺陷密度(Total Defectsinan Unit Area)的简称。
实施例一
根据本发明实施例，提供了一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法的实施例，采用HELP对填埋场长期性能进行预测，引入描述HDPE膜以及导排介质性能参数变化的模型(简称老化模型)，通过两者的耦合实现长期性能的预测(HELP模型和老化模型耦合过程)。
图1是根据本发明实施例的一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下过程：
(1)计算老化模型得到第i个时间节点的老化参数，如雨水导排***、渗滤液导排***以及渗漏检测***的渗透系数，kt_i，以及防渗层HDPE膜的漏洞数量Nt_i，渗透系数kmt_i；
具体地，老化参数包括：导排介质渗透系数(雨水导排***、渗滤液导排***和渗漏检测***的)以及HDPE膜的渗透系数和漏洞密度(雨水导排***、主渗滤液防渗***和次级防渗***)。
其中，关于导排介质的退化参数：
对于不同导排***，雨水导排***的导排流量最大，但是导排的液体为雨水，相对较为洁净；渗漏检测***导排流量最小，导排的液体为经过渗滤液导排颗粒过滤后的渗滤液，因此其颗粒物和钙镁离子均较原始渗滤液有一定降低；渗滤液导排***的导排流量大于渗漏检测***，但小于雨水导排***。导排液体为渗滤液原液，颗粒物和钙镁离子含量均最大。从风险保守角度而言，假设雨水导排***和渗漏检测***中的淤堵进程和程度等于渗滤液导排***。
关于HDPE膜的退化参数：
通过对HDPE膜的性能退化速率分析，其退化速率受介质类型(渗滤液、水和空气)、服役温度、暴露情况、HDPE膜厚度、HDPE膜材质等影响。就服役温度、暴露介质和暴露情况而言，主防渗层HDPE膜面临更不利的老化条件；但就厚度而言，其厚度通常较其他防渗***HDPE膜的厚度大，这是抗老化的有利因素。总体上，就老化速率而言，主防渗层HDPE膜＞雨水防渗***HDPE膜＞次级防渗***HDPE膜，取主防渗层HDPE膜作为三者的老化速率。
(3)运行HELP模型，计算ti时间节点的寿命预测变量值(主防渗层渗漏速率和次级防渗层渗漏速率)；
其中，主防渗层和次级防渗层均是本领域常规认知的含义，计算主防渗层渗漏速率和次级防渗层渗漏速率的方法也是本领域技术人员能够实现的，图2给出了主防渗层渗漏时渗漏检测***的流量剖面。
将HELP模型预测得到的第i个时间的寿命预测变量与其对应的寿命终止阈值比较，若大于阈值则计算终止；否则重新运行老化模型，计算ti+1时刻的老化参数，如此循环进行，直至寿命预测变量值大于其指标阈值，寿命终止为止。
具体地，通过主防渗层渗漏速率和次级防渗层渗漏速率确定填埋场寿命终止阈值。
对于主防渗层渗漏速率的阈值，采用渗漏检测层的最大导排能力值：
Figure BDA0002492597560000071
(当t0取tLCL时，对应的渗漏检测水平导排速率Q即为渗漏检测层的最大导排能力，也即主防渗层渗漏速率的阈值RLL)；
对于次级防渗层渗漏速率的阈值，采用EPA推荐的HDPE膜+粘土衬层的次级防渗层结构和低液位(30cm及以下)条件下，通过2个1-2mm漏洞的渗漏速率，也即1加仑/英亩/天，相当于9.4L/公顷/天，或0.34mm/年。
在另一些实施方式中，还包括：通过对渗透系数和漏洞数量随时间的变化，对危险废物填埋场整体性能进行评估。
具体地，基于HELP模型评估填埋场整体性能。HELP模型将典型的封场后的HWL概化为一个11层的剖面。根据填埋场各层水力性质的差异，HELP将其分为4类：垂直渗透层、侧向排水层、土衬垫和HDPE膜衬垫。HELP模型考虑的水文过程可以划分为两类：一类是地表过程，另一类是地下过程。其中地表过程包括融雪、植被的雨水截流、地表径流以及蒸发。地下水流过程包括土壤蒸发、植物蒸腾、竖向非饱和排水、渗滤液通过HDPE膜衬垫的渗漏、渗滤液通过粘土衬垫的渗透和导排介质中的侧向非饱和排水过程。
导排介质性能参数退化计算：
HWL中3个子***中均包含导排介质，分别是雨水防渗***的导排介质、主渗滤液导排***的导排介质以及次渗滤液导排***(或称渗漏检测***)的导排介质。从风险保守角度考虑，在进行填埋场长期性能预测时取距离导排管最近处的渗透系数进行计算。
Figure BDA0002492597560000081
式中：T1—最容易淤堵位置达到完全淤堵的时间，等于
Figure BDA0002492597560000082
年。公式中设计参数根据实际设计情况取值，渗滤液浓度根据实际渗滤液确定，淤堵物参数根据淤堵试验确定。
HDPE膜性能参数退化计算：
HDPE氧化老化导致的渗透系数随时间增加，以及填埋场建设、运行过程中HDPE膜漏洞的产生以及HDPE膜氧化老化导致的漏洞数量或面积的增加。因此，对其长期性能的预测即是对渗透系数和漏洞数量长期变化的预测。
渗透系数的时间变化
HDPE膜的老化过程包括3个阶段，STAGE I是抗氧化剂耗损阶段，STAGE II是氧化诱导阶段，STAGE III是性能退化阶段。HDPE膜在不同时刻t的渗透系数可表达成
Figure BDA0002492597560000083
Figure BDA0002492597560000084
式中：K(t)—HDPE膜性能退化条件下，在t年的渗透系数，cm/s；K0—HDPE膜的渗透系数初值，cm/s；da(t)—HDPE膜在第t年的累积退化倍数。d(t)为[t，t+1]时段内的退化倍数，
Figure BDA0002492597560000085
漏洞数量的时间变化
HDPE膜在不同时刻的漏洞数量可根据下式计算：
Figure BDA0002492597560000091
其中，N1-0为未受老化影响的缺陷数量或面积，等于制造缺陷、安装损伤与运行损伤之和；N0-2为制造缺陷和安装缺陷之和，由于填埋场的寿命从其运行时刻开始，而N0-2均在运行前产生，因此N0-2可称之为初始损伤或初始缺陷。CDUA为安装缺陷密度(Constructiondefects in an Unit Area)的简称；TDUA为总缺陷密度(Total Defects in an UnitArea)的简称。
T0为填埋场运行期长度，根据填埋场实际情况确定；Ts2为填埋场环境下HDPE膜的抗氧化剂耗损期和氧化诱导期之和；大于1mm以上的漏洞密度等于CDUA；小于1mm的漏洞密度由TDUA减掉CDUA得到，TDUA根据公式计算。
Figure BDA0002492597560000092
Figure BDA0002492597560000093
式中：x6—施工单位资质，当施工单位具有专业防渗工程施工资质，或具有3系认证的专业工程施工资质时，取0，否则取1；x3—HDPE膜厚度，当其厚度＜2mm时取1，否则取0；x5—导排颗粒类型，当其为卵石时，取1；x2—导排层结构，当没有导排颗粒或者导排颗粒与HDPE膜之间介质层≥2时取1，否则取0。
本实施例中，以分析典型HWL设计条件下的寿命为例，图3给出了典型HWL设计条件下的剖面结构；参照《危险废物填埋污染控制标准》(GB18598-2001)进行设计场景。填埋场规模方面，参考盐城当地某危险废物填埋场，设计运行年限16年，设计填埋库容28万m3，库底面积2万m2。盐城地处北纬32°34′～34°28′，东经119°27′～120°54′之间。大部分地区海拔不足5米，最大相对高度不足8米。气候方面，盐城市地处我国湿润和半湿润区的分界线上，年降水量在800-1000mm左右。
气象条件设置采用HELP模型盐城的气象条件进行模拟，得到盐城10年内的降雨量、气温和太阳辐射数据，该数据将直接作为HELP模型的输入项，用于蒸发和净降水量的计算。坡度(30％)、最大坡长(100m)、植被类型(良好)、径流面积(100％)。
关于填埋场几何模型，主要功能单元性能参数设置采用HELP模型进行水分运移和水文过程模拟所需的基本参数包括岩土工程材料，如粘土、导***石，以及土工材料，如HDPE膜，排水网的性能参数。导排介质的退化参数参照表1。
表1导排介质的退化参数
Figure BDA0002492597560000101
关于HDPE膜的退化参数，从风险保守角度，假设防渗层HDPE膜、雨水防渗***HDPE膜、次级防渗***HDPE膜三者的老化速率相同，均为主防渗层HDPE膜的老化速率。将累计退化倍数da(T)、Ts2以及初始时刻的渗透系数K0代入公式，计算得到HDPE膜在不同时间的渗透系数Kt；将累计退化倍数da(T)、Ts2以及初始缺陷密度和运行缺陷密度代入公式，计算得到HDPE膜在不同时间的漏洞密度。最终计算得到不同时间的HDPE膜渗透系数和漏洞密度情况，如图4(a)-(b)所示。
得到的长期性能演化和寿命预测结果参照图5和图6，主防渗层的渗漏速率和次级防渗层的渗漏速率均呈现出随时间增加的趋势。以12年(HDPE膜开始老化)、62年(HDPE膜温度回到初始温度20℃)为界，分成3个阶段，渗漏速率的增速呈现不同的特征。
第一个阶段是1-12年。这一阶段虽然导排***开始发生淤堵，但是HDPE膜没有老化。这一阶段，即使导排层由于淤堵而导致性能下降，渗透系数降低，但是对主防渗层和次级防渗渗漏量的影响微乎其微。因此，第12年的主防渗层渗漏量和次级防渗层渗漏量，相比于第1年，仅仅分别增长了16％(0.42mm/年增长到0.48mm/年)和32％(4.2×10-4mm/年增长到5.6×10-4mm/年)。此阶段主防渗层和次防渗层渗漏速率的年均增加率分别为5.6×10- 3mm/年和1.1×10-5mm/年。
第二阶段是12年至62年之间，这一阶段包括填埋场温度的最高温阶段(12-30年)，以及从最高温度开始下降直至回到初始温度的时间(30年到60年)。这一阶段是渗漏速率快速增加的阶段，短短50年时间，主防渗层渗漏速率和次级防渗层渗漏速率分别增长了4.8(从0.48mm/年增加至2.8mm/年)和27.1倍(从5.6×10-4mm/年增加至1.6×10-2mm/年)。此阶段主防渗层和次防渗层渗漏速率的年均增加率分别为4.6×10-2mm/年和3.0×10-4mm/年。
第三阶段是62年之后，这一阶段，主防渗层渗漏速率和次级防渗层渗漏速率仍然保持持续增长，但是增速较之第二阶段所有减缓。在整个62-1400年间，主防渗层渗漏速率和次级防渗层渗漏速率分别增长了3.3(从2.8mm/年增加至12.0mm/年)和20.0倍(从1.6×10-2mm/年增加至0.33mm/年)。此阶段主防渗层和次防渗层渗漏速率的年均增加率分别为6.9×10-3mm/年和2.4×10-4mm/年。
实施例二
根据本发明实施例，提供了一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测***的实施例，包括：
用于获取危险废物填埋场当前时间节点的老化参数的装置；
用于基于得到的老化参数，计算当前时间节点的寿命预测变量值的装置；
用于将得到的当前时间节点的寿命预测变量与其对应的寿命终止阈值比较的装置；
用于判断危险废物填埋场寿命是否终止的装置。
上述装置的具体实现方式采用实施例一中公开的方法，不再赘述。
实施例三
在一个或多个实施方式中，公开了一种终端设备，包括服务器，所述服务器包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现实施例一中公开的危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法，为了简洁，不再赘述。
应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
上述方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法，其特征在于，包括：
获取危险废物填埋场当前时间节点的老化参数；
基于得到的老化参数，计算当前时间节点的寿命预测变量值；
将得到的当前时间节点的寿命预测变量与其对应的寿命终止阈值比较，若大于寿命终止阈值，则危险废物填埋场寿命终止；
否则，重新计算下一时间节点的老化参数，重复上述的判断过程；实现对危险废物填埋场的寿命预测。
2.如权利要求1所述的一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法，其特征在于，将得到的当前时间节点的寿命预测变量与其对应的寿命终止阈值比较，具体过程包括：
当前时间节点的寿命预测变量包括主防渗层渗漏速率和次级防渗层渗漏速率；
分别将每一个防渗层渗漏速率与其相对应的阈值进行比较，若至少一个防渗层渗漏速率大于该防渗层渗漏速率对应的阈值，则寿命终止；若两个防渗层渗漏速率均小于其分别对应的阈值，则进行下一时间节点的老化参数。
3.如权利要求2所述的一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法，其特征在于，主防渗层渗漏速率的阈值采用渗漏检测层的最大导排能力值。
4.如权利要求2所述的一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法，其特征在于，次级防渗层渗漏速率的阈值采用HDPE膜+粘土衬层的次级防渗层结构再设定的液位条件下，通过2个1-2mm漏洞的渗漏速率。
5.如权利要求1所述的一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法，其特征在于，还包括：通过对渗透系数和漏洞数量随时间的变化，对危险废物填埋场整体性能进行评估。
6.如权利要求5所述的一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法，其特征在于，渗透系数随时间的变化包括：
选取距离导排管最近处的渗透系数进行计算；
HDPE膜在不同时刻t的渗透系数表示为：
Figure FDA0002492597550000021
Figure FDA0002492597550000022
其中，K(t)为HDPE膜性能退化条件下，在t年的渗透系数；K0为HDPE膜的渗透系数初值；da(t)为HDPE膜在第t年的累积退化倍数；Ts2为填埋场环境下HDPE膜的抗氧化剂耗损期和氧化诱导期之和；s3(t)为[t，t+1](t＞Ts2)时段内的性能退化速率，month-1；d(t)为[t，t+1]时段内的退化倍数。
7.如权利要求5所述的一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法，其特征在于，漏洞数量随时间的变化过程包括：
HDPE膜在不同时刻的漏洞数量表示为：
Figure FDA0002492597550000023
公式中的参数T0为填埋场运行期长度，根据填埋场实际情况确定；Ts2为填埋场环境下HDPE膜的抗氧化剂耗损期和氧化诱导期之和；da(t)为HDPE膜在第t年的累积退化倍数；N1- 0N1-0为未受老化影响的缺陷数量或面积，等于制造缺陷、安装损伤与运行损伤之和；N0-2N0-2为制造缺陷和安装缺陷之和，由于填埋场的寿命从其运行时刻开始，而N0-2均在运行前产生，因此N0-2可称之为初始损伤或初始缺陷。
8.一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测***，其特征在于，包括：
用于获取危险废物填埋场当前时间节点的老化参数的装置；
用于基于得到的老化参数，计算当前时间节点的寿命预测变量值的装置；
用于将得到的当前时间节点的寿命预测变量与其对应的寿命终止阈值比较的装置；
用于判断危险废物填埋场寿命是否终止的装置。
9.一种终端设备，其包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，其特征在于，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-7任一项所述的一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-7任一项所述的一种危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法。
CN202010409336.9A 2020-05-14 2020-05-14 危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法及*** Active CN111680881B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010409336.9A CN111680881B (zh) 2020-05-14 2020-05-14 危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法及***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010409336.9A CN111680881B (zh) 2020-05-14 2020-05-14 危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法及***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111680881A true CN111680881A (zh) 2020-09-18
CN111680881B CN111680881B (zh) 2023-06-20

Family

ID=72433575

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010409336.9A Active CN111680881B (zh) 2020-05-14 2020-05-14 危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法及***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111680881B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113414212A (zh) * 2021-06-03 2021-09-21 碧水蓝天环境科学研究有限公司 固体废弃物的处理***

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105550817A (zh) * 2015-12-25 2016-05-04 中国环境科学研究院 一种填埋场污染风险分级的方法及装置
US20180154408A1 (en) * 2016-12-05 2018-06-07 Peking University, Shenzhen Graduate School Dynamic two-way guide and drainage control method for leachate and landfill gas

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105550817A (zh) * 2015-12-25 2016-05-04 中国环境科学研究院 一种填埋场污染风险分级的方法及装置
US20180154408A1 (en) * 2016-12-05 2018-06-07 Peking University, Shenzhen Graduate School Dynamic two-way guide and drainage control method for leachate and landfill gas

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
徐亚 等: "基于环境风险的危险废物填埋场安全寿命周期评价", 《中国环境科学》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113414212A (zh) * 2021-06-03 2021-09-21 碧水蓝天环境科学研究有限公司 固体废弃物的处理***

Also Published As

Publication number Publication date
CN111680881B (zh) 2023-06-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Krebs et al. Simulation of green roof test bed runoff
Imteaz et al. Modelling stormwater treatment systems using MUSIC: Accuracy
CN105868886B (zh) 雨污调蓄池运行效能评价方法
CN112560209A (zh) 一种初雨水收集调度方法和***
Kim et al. Design method for determining rainwater tank retention volumes to control runoff from building rooftops
CN111680881A (zh) 危险废物填埋场整体性能评估及寿命预测方法及***
Pandit et al. Estimations of soil conservation service curve numbers for concrete and asphalt
CN107273686B (zh) 雨洪径流氮磷输出负荷预测方法
Piro et al. Distributed vs. concentrated storage options for controlling CSO volumes and pollutant loads
Vesuviano A two-stage runoff detention model for a green roof
Fang et al. Zero increase in peak discharge for sustainable development
Kabbani Using PCSWMM to simulate first flush and assess performance of extended dry detention ponds as structural stormwater BMPs in a large polluted urban watershed
CN108915062B (zh) 海绵城市市政雨水处理管路设计方法
Shon et al. Analysis of the characteristics of non-point pollutant runoff applied LID techniques in industrial area
Yao et al. Research on urban rainfall runoff pollution prediction model based on feature fusion
Naeini et al. Modeling the effect of land use change to design a suitable low impact development (LID) system to control surface water pollutants
Shah et al. Numerical assessment to harvest rainwater through core cuts on a flat roof
Velásquez Application of WinSLAMM to evaluate the effect of green infrastructure implementation in Northern Utah
Hellmers Hydrological impacts of climate change on flood probability in small urban catchments and possibilities of flood risk mitigation
Simpson Refining Urban Stormwater Pollution Characterization and Prediction to Better Design, Locate, and Maintain Stormwater Control Measures
Mastouri et al. The first flush analysis of stormwater runoff in a humid climate
Behera Urban stormwater quality control analysis
Magalhães The dynamic of seasonal nonpoint pollution in complex watersheds.
Imteaz et al. Stormwater treatment systems cost optimisation using MUSIC
Aldrees et al. Application of Analytical Probabilistic Models in Urban Runoff Control Systems’ Planning and Design: A Review. Water 2023, 15, 1640

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant