Variant analysis of the chlorination efficiency of water in a selected water supply network

• Autorzy: Musz-Pomorska Anna , Widomski Marcin K.

Identyfikatory

DOI

10.2429/proc.2020.14(1)002

Warianty tytułu

PL

Analiza wariantowa efektywności chlorowania wody w wybranej sieci wodociągowej

• Konferencja: ECOpole’19 Conference (9-12.10.2019 ; Polanica Zdrój, Poland)
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Chlorination of water belongs to the basic methods of its disinfection and is commonly used, permanently or periodically, as the final stage of water treatment at many water treatment stations in Poland. Although, the chlorination process is a well-known phenomenon, the selection of an appropriate dose of disinfectant is still a difficult task. The lack of chlorine in the water or its too low content (below 0.2 mg · dm^–3) results in the lack of microbiological protection of water flowing through the pipes. A reverse situation is also unfavourable. The use of too high doses of chlorine at the entrance to the network, on the one hand, ensures adequate disinfectant concentration even in the fittings of the network, on the other hand, it can lead to dangerous for health disinfection by-products (DBPs) including trihalomethanes (THMs). The selection of the proper dose of chlorine should take into account factors affecting its consumption, chemical parameters of water as well as hydraulic parameters of water transport. Such possibilities are available due to application of numerical modelling to study the transport of chlorine in water. The aim of the presented research is to analyse the effectiveness of chlorination of water in a selected water supply network. Simulation tests were carried out for various doses of disinfectant supplied to the network for the assumed duration of the simulation - 168 h. The qualitative model was developed in the EPANET 2.0 software using a hydraulic model of the tested network. The first order chlorine decay reaction was assumed to modelling studies, with applied literature values of decay rate of chlorine in water. The results of simulation tests of chlorine transport in the network revealed difficulties in choosing the right dose of chlorine necessary to ensure microbiological protection of water in the network. The forced flow allowed effective disinfection of water.

PL

Chlorowanie wody należy do podstawowych metod jej dezynfekcji i jest powszechnie stosowane stale lub okresowo jako końcowy etap uzdatniania wody na wielu stacjach uzdatniania wody w Polsce. Mimo iż sam proces chlorowania jest zjawiskiem dobrze znanym, to dobór odpowiedniej dawki dezynfektanta jest nadal zadaniem sprawiającym trudności. Brak chloru w wodzie bądź jego zbyt mała zawartość (poniżej 0,2 mg·dm^–3) skutkuje brakiem ochrony mikrobiologicznej wody przepływającej w przewodach. Niekorzystna jest również sytuacja odwrotna. Stosowanie zbyt dużych dawek chloru na wejściu do sieci z jednej strony zapewnia odpowiednie stężenie dezynfektanta nawet w końcowych odcinkach sieci, z drugiej strony może prowadzić do powstawania niebezpiecznych dla zdrowia ubocznych produktów dezynfekcji, w tym trihalometanów. Dobór odpowiedniej dawki chloru powinien uwzględniać czynniki wpływające na jego zużycie, parametry chemiczne wody, a także parametry hydrauliczne transportu wody. Takie możliwości daje zastosowanie modelowania numerycznego do badania transportu chloru w wodzie. Celem prezentowanych badań jest analiza efektywności chlorowania wody w wybranej sieci wodociągowej. Badania symulacyjne przeprowadzono dla różnych dawek dezynfektanta podawanych do sieci przez założony czas trwania symulacji - 168 godzin. Model jakościowy wykonano w programie EPANET 2,0 przy zastosowaniu modelu hydraulicznego badanej sieci. Do obliczeń symulacyjnych rozkładu chloru przyjęto pierwszorzędową reakcję jego rozkładu oraz literaturowe wartości stałych szybkości jego rozkładu. Wyniki badań symulacyjnych transportu chloru w sieci uwidoczniły trudności w doborze odpowiedniej dawki chloru niezbędnej do zapewnienia ochrony mikrobiologicznej wody w badanej sieci. Dopiero wymuszenie przepływu pozwoliło na efektywną dezynfekcję wody.

Słowa kluczowe

EN

chlorination of water; chlorine distribution in water; EPANET; modelling of chlorine transport

PL

chlorowanie wody; rozprzestrzenianie chloru w wodzie; EPANET; modelowanie transportu chloru

• Wydawca: Towarzystwo Chemii i Inżynierii Ekologicznej
• Czasopismo: Proceedings of ECOpole
• Rocznik: 2020
• Tom: Vol. 14, No. 1
• Strony: 19--28
• Opis fizyczny: Bibliogr. 32 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Musz-Pomorska Anna

• Faculty of Environmental Engineering, Lublin University of Technology, ul. Nadbystrzycka 40B, 20-618 Lublin, Poland, phone [phone]

autor

Widomski Marcin K.

• Faculty of Environmental Engineering, Lublin University of Technology, ul. Nadbystrzycka 40B, 20-618 Lublin, Poland, phone [phone]

Bibliografia

• [1] Commission Directive (EU) 2015/1787 of 6 October 2015 amending Annexes II and III to Council Directive 98/83/EC on the quality of water intended for human consumption. http://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/?uri=CELEX%3A32015L1787.
• [2] Regulation of the Minister of Health of 2015 on the quality of water intended for human consumption. DzU 2015, poz. 1989. http://isap.sejm.gov.pl/DetailsServlet?id=WDU20150001989.
• [3] WHO Guidelines for drinking water quality, 4th ed. Geneva: WHO; 2011. http:www.who.int/water_sanitation_health/publications/2011/dwq_guidelines/en/.
• [4] Haas CN. Disinfection. In: Letterman RD, editor. Water Quality and Treatment, vol. 5. Denver, Colorado: AWWA; 1999.
• [5] Gang DC, Clevenger TE, Banerji SK. J Environ Inform. 2003;1(1):21-7. DOI: 10.3808/jei.200300003.
• [6] Blokker M, Vreeburg J, Speight V. Pocedia Eng. 2014;70:172-80. DOI: 10.1016/j.proeng.2014.02.020.
• [7] Zhao Y, Yang YJ, Shao Y, Neal J, Zhang T. Water Res. 2018;141:32-45. DOI: 10.1016/j.watres.2018.04.048.
• [8] Goyal RV, Patel HM. Appl Water Sci. 2015;5:311-9. DOI: 10.1007/s13201-014-0193-7.
• [9] Boccelli DL, Tryby ME, Uber JG, Summers RS. Water Res. 2003;37:2654-66. DOI: 10.1016/S0043-1354(03)00067-8.
• [10] Chang EE, Chiang PC, Chao SH, Lin YL. Chemosphere. 2006;64(7):1196-203. DOI: 10.1016/j.chemosphere.2005.11.036.
• [11] Rand JL, Gagnon GA, Knowles A. Water Sci Technol. 2014;9(4):491-501. DOI: 10.2133/wpt.2014.055.
• [12] Digiano FA, Zhang W. JAWWA. 2005;97(1):77-85. DOI: 10.1002/j.1551-8833.2005.tb10805.x.
• [13] Ates N, Kaplan SS, Sahinkaya E, Kitis M, Dilek FB, Yetis U. J Hazard Mater. 2007;142(1-2):526-34. DOI: 10.1016/j.jhazmat.2006.08.076.
• [14] Villanueva CM, Gagniere B, Monfort C, Nieuwenhuijsen MJ, Cordier S. Environ Res. 2007;103:211-20. DOI:10.1016/j.envres.2006.11.001.
• [15] Tinker SC, Moe CL, Klein M, Flanders WD, Uber J, Amirtharajah A, et al. J Water Health. 2009;7(2):332-43. DOI: 10.2166/wh.2009.022.
• [16] Brown D, Bridgeman J, West JR. Rev Environ Sci Biotechnol. 2011;10:79-99. DOI: 10.1007/s11157-011-9229-8.
• [17] Jae CA, Su Won L, Kevin Y, Ja Yong K. Application of EPANET for the determination of chlorine dose and prediction of THMs in a water distribution system. Sustain Environ Res. 2012;22(1):31-8. https://businessdocbox.com/77194481-Green_Solutions/Application-of-epanet-for-the-determination-ofchlorine-dose-and-prediction-of-thms-in-a-water-distribution-system.html.
• [18] Kim H, Kim S, Koo J. Procedia Eng. 2015;119:370-8. DOI: 10.1016/j.proeng.2015.08.897.
• [19] Clark RM, Haught RC. J Water Res Planning Manage. 2005;131(3):208-17. DOI: 10.1061/(ASCE)0733-9496(2005)131:3(208).
• [20] Powell JC, Hallam NB, West JR, Forster CF, Simms J. Water Res. 2000;34(1):117-26. DOI: 10.1016/S0043-1354(99)00097-4.
• [21] Monteiro L, Viegas RMC, Covas DIC, Menaia J. Modelling chlorine residual decay as influenced by temperature. Water Environ J. 2015;29:331-7. DOI: 10.1111/wej.12122.
• [22] Rossman LA. EPANET 2 Users Manual. Risk Reduction Engineering Laboratory. Cincinnati, OH: US Environmental Protecion Agency; 2000. ftp://84-255-254-95.static.t-2.net/Epanet%202.0/EN2manual.pdf.
• [23] AQUIS, Water supply network management. http://www.it.kelvin.pl.
• [24] Mike Urban, Modeling of water supply systems. http://www.mikebydhi.com.
• [25] Tiruneh AT, Debessai TY, Bwembya GC, Nkambule SJ, Zwane L. JWARP. 2019;11(1):37-52. DOI: 10.4236/jwarp.2019.111003.
• [26] Roopali V, Goyal H, Patel M. Appl Water Sci. 2015;5:311-9. DOI: 10.1007/s13201-014-0193-7.
• [27] Monteiro L, Figueiredo D, Dias S, Freitas R, Covas D, Menaia J, et al. Procidia Eng. 2014;70:1192-200. DOI: 10.1016/j.proeng.2014.02.132.
• [28] Ozdemir ON, Ucak A. Simulation of chlorine decay in drinking-water distribution systems. J Environ Eng. 2002;128(1):31-9. https://ascelibrary.org/doi/abs/10.1061/%28ASCE%290733-9372%282002%29128%3A1%2831%29?src=recsys&.
• [29] Hua F, West JR, Barker RA, Forster CF. Modelling of chlorine decay in municipal water supplies. Water Res. 1999;33(12):2735-46. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0043135498005193.
• [30] Musz-Pomorska A, Widomski MK, Matczuk A, Sadura K. E3S Web Conf. 2019;100:00054. DOI: 10.1051/e3sconf/201910000054.
• [31] Hallamn NB, West JR, Forster CF, Powell JC, Spencer I. Water Res. 2002;36:3479-88. DOI: 10.1016/S0043-1354(02)00056-8.
• [32] Shu S, Liu S, Wang X, Yu L, Shu S, Zhang D, et al. Int Conf MACE. 2010;1918-21. DOI: 10.1109/MACE.2010.5536510.

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).