基于环保要求的石化行业雨水收集系统设计探讨

摘要：在环保要求日益严苛的背景下，石化行业雨水收集系统设计是污染防 治和资源循环的关键，系统由初期雨水分流、收集、储存、净化处理 模块构成，借助传感器联动和多层次处理工艺，实现高效收集和净化。同时，模块化生物滴滤箱和微藻固碳技术的创新应用，使污染物降解和碳固定效率得到显著提高。针对极端降雨冲击、智能化程度低等问 题，提出绿地管网协同设计、提升系统极端天气适应性、优化数据采 集分析和设备智能调控等 AI 算法优化策略，促进石化行业雨水管理 朝着绿色、智能、高效的方向发展，在全市范围内实现了绿色、智能、高效的全过程管理。

关键词：石化行业；雨水收集系统；环保设计；智能调控；极端降雨；资源回用

前言

石化行业作为国民经济支柱，生产流程复杂且化学原料使用量大，雨水污染问题严峻。土壤中多环芳烃等有机污染物超标数倍，水体受油类、重金属污染，破坏生态平衡并威胁人类健康。同时，我国出台《化工建设项目环境保护工程设计标准》等法规，对石化行业雨水排放提出严格要求。雨水因冲刷厂区携带大量悬浮物、油类及重金属，针对性收集处理迫在眉睫。

一、基于环保要求的石化行业雨水收集系统设计要点

1.1 设计原则与标准

（一）分质收集原则

石化行业雨水收集需遵循初期雨水与清洁雨水分流的原则，初期雨水污染物浓度高，混 合处理会增加成本，降低效率。工程中常通过溢流堰和电动阀实现分流：溢流堰利用液位差，水位较低时收集初期雨水，水位上升后排出清洁雨水；电动阀则与雨量、水质传感器联 动，智能切换收集路径，保证两类雨水精准分流。

（二）容积计算方法

初期雨水池容量计算常用降雨深度法和暴雨强度法。降雨深度法以 15-30mm 降雨量为基准，按公式V=F×h×α 计算（F为汇水面积，h为降雨深度，α为径流系数），计算简便但未充分考虑地区降雨差异。

暴雨强度法则依据当地气象参数公式：

计算雨强，再结合汇水面积、径流系数确定容积，虽精准但计算复杂。实际设计中常综合两种方法并结合工程需求调整。

（三）环保合规性标准

雨水收集系统设计应符合《建筑与小区雨水利用工程技术规范》（GB50400）等标准要求， 收集环节划定污染区，收集设施应抗渗、耐腐蚀；处理环节应根据回用或排放标准确定工 艺，保证水质达标；排放环节应规范排放口设置，建立监测体系，污染物（如COD、石油类） 浓度应满足限值要求，实现全过程环保合规。

1.2 系统组成与功能模块

（一）初期雨水识别与分流装置

初期雨水识别与分流装置是石化雨水收集系统的核心，由雨量传感器、水质传感器与电 动弃流阀构成。雨量传感器通过翻斗翻转或光电效应监测降雨强度，水质传感器利用光学、 电化学原理实时检测污染物浓度。当降雨量和污染物浓度达设定阈值，电动弃流阀开启，将初期雨水导入专用管道，达标后自动切换至清洁雨水收集系统。上海竞舟科技的装置集成高精度传感设备，支持远程监控，可显著提升初期雨水收集准确率，降低混合污染风险与处理成本。

（二）收集与储存设施

收集储存设施保障雨水高效收集与安全储存，150-200mm高的混凝土或耐腐蚀金属围堰环绕装置区、罐区，阻隔初期雨水外溢。集水沟按0.3%-0.5%坡度铺设于厂区道路及建筑周边，将雨水汇入集水井，井内配备排水清淤设施。核心设施蓄水池集成水位（静压式/超声波式）、pH值传感器及防尘滤网，实时监测水位与酸碱度，超标自动排水或预警，确保雨水储存过程可管可控。

（三）净化处理系统

净化处理系统通过多级工艺实现雨水达标排放或回用。弃流过滤采用1-5mm筛网拦截树叶、塑料等大颗粒污染物；细格栅（3-10mm间隙）与沉砂池（3-5min停留）进一步去除悬浮物与砂粒，减少设备磨损。装配式生物滴滤箱内，火山岩等填料附着微生物膜，分解有机污染物并吸收氮磷。中国空分工程的可切换预处理系统专利，可依据水质自动切换强化/常规模式，高污染时深度净化，低污染时节能降耗，显著提升系统适应性与处理效能。

1.3 关键技术创新

（一）模块化与智能化设计

中国空分工程装配式生物滴滤箱（CN222368769U） 采用模块化设计，由前端、标准段、 调整段、后端四部分组成。前端预处理杂质，标准节采用生物填料降解有机污染物，调整 节灵活适配场地，后端保证出水达标，设计通过高强度连接部件与耐腐蚀材料，增强结构安全性和耐久性；工厂预制+ 现场装配方式，使工期大大缩短。此外，系统集成光伏发电 和LED照明，太阳能供电驱动设备，蓄能备用， LED照明兼具巡视和景观功能，实现能源 自给和厂区环境一体化。

（二）固碳与资源回用

在固碳及资源回用方面，微藻固碳技术利用小球藻、红球藻等微藻，实现雨水净化和 二氧化碳固定，通过光合作用，微藻吸收雨水中的氮、磷污染物和二氧化碳，转化为有机 物质，氮、磷去除率可达70%～90% 。经专利优化的营养液配方，精准调控氮、磷、钾及微 量元素配比，可使微藻生物量提高30%-50%，显著增强净化和固碳效率。经过净化的雨水， 可用于有效降低企业淡水消耗，促进水资源循环利用和可持续发展的厂区绿化灌溉、道路 冲洗、设备清洁等场景。

二、现存问题与改进方向

2.1 极端降雨应对问题

（一）极端降雨对雨水收集系统的影响

石化行业的雨水收集系统承受着巨大的压力，因为全球气候变化使得极端降雨越来越频 繁，强度也在不断升级，一方面短时间内的强降雨往往会使雨水远远超过系统设计的负荷， 极易出现溢流的情况，比如蓄水池和集水沟。未经处理的雨水直接排放，不仅污染周边环境， 还可能造成厂区内的内涝，威胁生产设备安全，对企业正常经营造成干扰。另一方面，极端降雨加大了雨水对厂区的冲刷，导致雨水中污染物浓度剧增。极端降雨时雨水中的化学需氧量（ COD ） 可猛增2-3倍，其中的油类物质含量也急剧增加。这些 高浓度污染物冲击净化设备，抑制了生物处理单元中微生物的活性，明显降低了处理效率，甚至造成设备失效，难以达到预期的处理效果。

此外，强降雨引发的洪水和水流冲击，极易破坏管道、围堰、集水井等基础设施。一旦受损，雨水收集系统功能严重受限，修复过程不仅耗时耗力，还会在修复期增加雨水污染风险。

（二）优化绿地入渗与管网蓄水协同设计的策略

从绿地规划、管网优化、屋顶改造三方面协同施策，提升石化行业雨水收集系统应对极 端降雨的能力。首先，通过增加绿地面积，采用下凹式绿地（ 下凹 100 - 200mm ） 、植草 沟等形式，发挥其渗透涵养功能，使每平方米绿地减少地表径流0.3-0.5升，延长雨水停 留时间，增强净化和下渗效果。优化管网布局是关键，要根据厂区地形和汇水面积，科学设计管道管径、坡度及走向，对低洼地带等易积水区域加大管径，提升排水能力。同时设置调节池、蓄水池等调蓄设施，降雨初期 暂存过量雨水，后期缓慢排放，缓解管网和处理设施压力。

此外，建设绿色屋顶可截留30% - 50%的屋面雨水，经植被层初步净化后降低污染物含量，既能减轻系统负荷，又兼具隔热降噪功能。通过绿地、管网与屋顶的协同设计，可有效降低内涝风险，减少雨水污染，保障石化企业稳定生产。

2.2 智能化升级问题

（一） 现有智能化水平的不足

在数据采集方面，目前石化行业雨水收集系统使用的传统传感器存在精度有限的问题， 例如，普通的雨水传感器在测量降雨量时，误差可能达到±5% -±10% ，无法精确捕捉到降 雨量的细微变化。水质传感器也是对一些复杂污染物的探测能力较弱，导致无法为后续处理 提供精确数据支持，难以对雨水中的痕量有机污染物以及重金属形态进行准确检测。而且这   些传感器稳定性差，容易在石化厂区常见的高温、高湿、强腐蚀等恶劣环境下发生故障，对 数据采集的连续性、可靠性造成影响。此外，数据采集频率较低，通常每15-30分钟采集一次数据，不能实时反映雨水水质、水量的动态变化，这就造成了系统在应对突发降雨时的滞后。

在数据分析上，目前的分析手段主要依靠单纯的统计分析方法，难以挖掘出深层次的信 息和规律，而这些信息与规律又恰恰是从大量雨水数据中挖掘出来的。例如，在分析降雨模 式与雨水水质变化的关系时，传统方法只能进行简单的相关性分析，而在其中所表现出的复 杂非线性关系就不能得到揭示。对于历史数据的利用也不够充分，缺乏建立精确预测模型的 有效数据挖掘和机器学习算法，无法准确预测未来降雨情况和雨水水质。这就使得在制定雨 水收集处理策略时，缺乏科学依据，难以实现雨水收集系统的优化操作。

在控制方面，目前的自动化控制都是基于预设的固定参数及逻辑，灵活性、自适应性差。当遇到降雨强度、水质等参数超出预设的范围时，系统无法自动调整运行参数，降低了收集、处理效率。例如，初期雨水的弃流控制，当实际降雨情况与预设的弃流条件不相符时，系统 无法正确判断，弃流过多或弃流过少，影响后续处理效果和水资源的合理利用。此外，各设 备间的协同控制差，缺乏有效的通信协调机制，不能实现整个雨水收集系统的高效运行。

（二）引入 AI 算法预测降雨模式的应用前景

引入AI算法预测降雨模式具有重要的应用前景，其原理主要是基于机器学习和深度学 习技术，在此基础上进行的。AI 算法通过收集大量历史降雨数据、气象数据（ 如温度、湿度、气压、风速、风向等） 以及地理信息数据（ 如地形地貌、植被覆盖等） ，构建复杂的模型，学习这些数据之间的内在关系和规律。例如，利用卷积神经网络处理雷达回波图像，提取降雨特征信息；利用时间序列的降雨数据建模，捕捉降雨动态变化趋势，利用循环神经网络及其变体长、短时间记忆网络（ LSTM ） 。通过不断训练和优化模型，使其能够根据当前气象条件和历史资料，包括降雨量、降雨强度、降雨持续时间和雨量分布等，对未来一段时间内的降雨模式进行准确预测。

在动态调整弃流方面，当AI算法预测即将出现强降雨时，系统可提前加大弃流，在处理系统中引入较多初雨，避免因初雨水量过大而造成处理不及时，而出现的情况，系统可以 提前将较多初雨提前纳入处理系统。相反，当预测到降雨强度较小时时，系统可以适当减少 流量，节约水资源，提高雨水的回用率。在处理参数调整方面， AI算法根据预测的降雨模 式和雨水水质变化，对生物处理单元的曝气量、水力停留时间等参数进行自动优化。当预报 雨水中有机污染物含量较高时，增加曝气量，提高微生物代谢活性，增强分解有机污染物的 能力；当预报雨水中悬浮物较多时，延长水力停留时间，保证有足够时间沉淀去除悬浮物， 同时，还可以通过人工调节，使悬浮物的水力下降速度加快。通过这种动态调节，雨水收集 系统可以始终保持在最佳运行状态，处理效率和水质达标率也会得到提高。

三、结束语

面对环保要求，石化行业雨水收集系统设计需从原则、技术、管理多维度创新。通过分 质收集、精准计算、合规设计奠定基础，以模块化与智能化技术提升效能，同时针对极端降 雨与智能化短板优化升级。

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