[0001] 本发明属于土壤污染修复领域，具体涉及一种污染土壤低碳淋洗修复决策方法。

[0002] 绿色低碳是全球社会经济发展的新趋势，国家高度重视节能减排工作，陆续印发各类节能减碳指导文件与行动方案。土壤污染修复活动需要消耗大量的能源与资源，实现土壤污染修复节能降碳对于国家可持续发展具有重要意义。

[0003] 近年来，学者们围绕土壤污染修复工艺的能耗与碳排放特征展开研究，初步形成了一些理论成果与方法工具。如CN 202211318566.X公开了一种污染土壤异位修复技术碳排放核算方法，提出了施工过程中碳排放量计算公式，明确了碳排放核算流程。《污染场地风险管控碳排放计算方法及案例分析》和《重金属污染土壤稳定化技术碳排放计算方法及工程案例研究》分别研究污染场地原位风险管控与异位稳定化修复的工艺流程，提出了针对性的碳排放计算方法，并基于工程案例完成了方法应用验证，探讨了技术的碳减排策略。但是已有研究主要围绕修复过程中的能源、资源消耗分布规律及其碳足迹展开，所提出的节能降碳策略侧重降低环境影响而未考虑污染物去除率变化，策略实施后存在修复效果不达标的风险。目前可同时考察污染物去除率、能耗、碳排放的土壤修复综合效益评价方法仍然缺乏，影响了修复工艺决策。

[0004] 淋洗修复技术可高效去除土壤中的重金属和/或有机污染物，是土壤污染修复关键工程技术之一。土壤污染修复效果与淋洗技术工艺参数密切相关，主要受淋洗剂种类和浓度、pH、淋洗时间、固液比等影响。为针对目标土壤确定最适修复工艺参数，施工方往往通过大量繁琐的单因素小试、中试实验对比不同工艺条件下污染物的去除效率，为修复工程实施方案提供依据，数据采集工作量大，筛选依据单一，决策程序缺乏相关标准。在土壤气相抽提、风险管控、抽出‑处理等技术领域，已陆续形成了一些基于去除效果监测评价的决策方法(如专利CN 202010042282.7、CN 201210313796.7、CN 202311771671.3)；但土壤淋洗修复工艺参数的决策方法仍缺乏系统研究，尤其是缺少基于修复综合效益的修复工艺参数比选方法研究，急需开发可实现节能降碳减污协同推进的土壤淋洗修复工艺多目标决策方法。

[0042] 下面结合具体实施方式对本发明进行更进一步详细的说明，以更好地体现本发明的优势。

[0043] 实施例1铅污染场地土壤异位淋洗修复工艺参数决策

[0044] 选择福建某铅污染场地为实施例研究对象，该场地土壤中目标污染物为重金属铅(Pb)，其含量平均值为15267mg/kg。基于本发明专利提出的技术方案，开展土壤污染淋洗修复工艺参数决策。决策方法的流程图见图1所示，各步骤关联性见图2所示。

[0045] (1)工艺参数分析(S1)步骤：

[0046] 收集目标场地基础资料，掌握施工方拟采用的修复技术、修复装备、工艺路线及投入品信息。调研资料汇总如下：该场地选择异位淋洗修复工艺，采用某国产淋洗修复设备为修复装备、EDTA为淋洗药剂。污染土壤挖掘送入淋洗修复设备，经造浆淋洗、一级或多级振动筛分、固液分离工序处理，采集筛分后土壤样品测试化验，判断修复效果；筛分后污染液体通过投加捕获剂PAC、PAM和Na2S的方法处理，达标后排出。

[0047] 根据上述资料，构建污染土壤淋洗修复工艺概化模型。将污染土壤淋洗修复工艺划分为造浆淋洗、振动筛分、固液分离、废水处理四个阶段；投入设备包括造浆淋洗设备(含药剂泵和造浆设备)、振动筛分设备、固液分离设备、废水处理设备，投入资源为淋洗药剂、水、酸碱调节剂、捕获剂，投入能源为柴油和电力。

[0048] 根据施工方决策需求，确定淋洗药剂浓度(Cf)、淋洗时间(Tf)、液固比(Rf)为本实施例的3个关键工艺参数考察对象。

[0049] 收集整理与淋洗药剂浓度、淋洗时间、液固比相关的各个工艺环节设备与药剂投入参数。参数信息汇总结果如下：造浆淋洗设备中药剂泵和造浆设备的运行功率分别为Pf1＝6.6kW、Pf2＝25kW；振动筛分设备的级数为1级，运行功率Pz＝71kW；固液分离设备的运行3
功率Ps＝93.5kW；废水处理的设备运行时间Tw＝0.03h/m 、运行功率Pw＝28.2kW，捕获剂
3
PAC、PAM、Na2S用量Cw1＝1.90kg/m soil、Cw2＝0.19kg、Cw3＝0.19kg；淋洗药剂的采购距离Lf＝50km、捕获剂的采购距离Lw＝50km；淋洗药剂、水、捕获剂(PAC、PAM、Na2S)、柴油及电力的
3
碳排放因子(Ff＝4.3859kg CO2eq/kg、Fw＝0.21kg CO2eq/m、Fb1＝1.6879kg CO2eq/kg、Fb2＝
3.2546kg CO2eq/kg、Fb3＝2.9396kg CO2eq/kg、Fg＝3.7659kg CO2eq/kg、Fe＝0.5703kg CO2eq/kWh)；运输车辆的单位公里油耗(Nl＝35L/100km)，单次运输量(K＝60t)；柴油、电力的标准煤系数(Eg＝1.4571kgce/kg、Ee＝0.1229kgce/kWh)。由于本实施例不涉及酸碱度和温度参数考察，未收集淋洗药剂溶液的酸碱度pHi和pHe数据，且淋洗药剂中单位pH变化的酸碱调节剂投入量Wa、造浆淋洗设备中单位温度变化的加热功率Ptem、酸剂的采购距离La、酸碱调节剂的碳排放因子Fa的数值均赋值为0。

[0050] 构建修复活动能耗的评估公式，具体公式为：

[0051] 能耗值Esum＝药剂运输的能耗值+淋洗修复设备运行能耗值＝运输车辆的单位公里油耗×(淋洗药剂的采购距离+酸碱调节剂的采购距离+捕获剂的采购距离)×(药剂投入量/单次运输量)×柴油的标准煤系数+((淋洗时间×(造浆淋洗设备运行功率+加热功率+振动筛分设备运行功率×级数+固液分离设备运行功率)+温度变化×加热功率×淋洗时间+废水处理设备运行时间×运行功率×液固比×单位土壤修复量)×电力的标准煤系数＝Nl×(Lf×((Cf×(Rf×1))/K)+La×((|pHe‑pHi|×Wa)/K)+Lw×((Rf×1)×(Cw1+Cw2+Cw3))/K))×Eg+(Tf×(Pf+Pz×Kz+Ps)+(Temf‑RT)×Ptem×Tf+Tw×Pw×Rf×1))×Ee
＝‑0.96+10.23×Cf+0.47×Rf+0.0007×Tf

[0052] 其中，Esum的单位为kgce/t soil，即修复1吨土壤消耗的标准煤量；Cf为淋洗剂EDTA浓度，单位为mol/L，Tf为淋洗时间，单位为min，Rf为液固比(淋洗液体积：土壤量)。

[0053] 建修复活动的碳排放评估公式，具体公式为：

[0054] 碳排放量Csum＝淋洗药剂投入的碳排放量+水资源投入的碳排放量+酸碱调节药剂投入的碳排放量+捕获剂投入的碳排放量+药剂运输的碳排放量+淋洗修复设备能源消耗的碳排放量＝淋洗药剂浓度×(液固比×单位土壤修复量)×淋洗药剂的碳排放因子+(液固比×单位土壤修复量)×水的碳排放因子+淋洗液pH变化×单位pH变化的酸碱调节剂投入量×酸碱调节药剂的碳排放因子+(液固比×单位土壤修复量)×捕获剂浓度×捕获剂的碳排放因子+运输车辆的单位公里油耗×(淋洗药剂运输距离+酸碱调节剂运输距离+捕获剂运输距离)×(药剂投入量/单次运输量)×柴油的碳排放因子+((淋洗时间×(造浆淋洗设备运行功率+加热功率+振动筛分设备运行功率×级数+固液分离设备运行功率)+温度变化×加热功率×淋洗时间+废水处理设备运行时间×运行功率×液固比×单位土壤修复量)×电力的碳排放因子＝Cf×(Rf×1)×Ff+(Rf×1)×Fw+|pHe‑pHi|×Wa×Fa+(Rf×1)×(Cw1×Fb1+Cw2×Fb2
+Cw3×Fb3)+Nl×(Lf×((Cf×(Rf×1))/K)+La×((|pHe‑pHi|×Wa)/K)+Lw×((Rf×1)×(Cw1+Cw2+Cw3))/K))×Fg+
(Tf×(Pf+Pz×Kz+Ps)+(Temf‑RT)×Ptem×Tf+Tw×Pw×(Rf×1))×Fe
＝‑1171+7839×Cf+197×Rf+0.003×Tf

[0055] 其中，Csum的单位为kgCO2eq/t soil，即修复1吨土壤排放的二氧化碳当量。

[0056] (2)试验数据采集(S2)步骤：

[0057] 选择EDTA浓度、淋洗时间、液固比为考察参数，通过Design Expert软件的Box‑Behnken Designs(BBD)方法设计响应曲面实验处理组，共17组(见表1)。其中，中心点处理的个数为5个，即中心点处理需要开展5次相同工艺参数组合的平行试验，数据结果分别单独使用；非中心点处理全部采用3次平行试验，取平均值。

[0058] 表1 响应曲面实验的处理组设计

[0059] 以该场地土壤样品为小试材料，开展批处理淋洗实验。配制不同浓度的EDTA溶液，与污染土壤样品混合，振荡淋洗；EDTA浓度、液固比和淋洗时间的设置梯度见表1。固液分离，取液体样品测定Pb浓度，计算污染物Pb去除率。污染物Pb去除率的计算公式为：污染物去除率R＝(Ci‑Ce)/Ci×100％。Ci为土壤初始Pb浓度，Ce为修复后土壤Pb浓度。同时，根据S1提供的修复活动能耗和碳排放评估公式计算各处理组对应的能耗和碳排放数据。试验数据见表2。

[0060] 表2 响应曲面实验数据序号 去除率％ 碳排放量kgCO2eq/t soil 能耗值kgce/t soil
1 79.22 1583 4.50
2 77.60 1060 3.76
3 73.48 1583 4.39
4 64.36 796 2.93
5 66.64 794 2.50
6 77.84 1580 3.95
7 73.10 1188 3.50
8 81.76 2105 5.13
9 73.77 1188 3.50
10 73.66 1188 3.50
11 77.12 797 3.04
12 73.19 1188 3.50
13 85.10 1581 4.07
14 70.07 1188 3.50
15 73.45 533 2.21
16 84.07 1055 2.89
17 81.73 794 2.61

[0061] (3)去除率拟合筛选(S3)步骤：

[0062] 利用S2获得的污染物去除率数据，通过Design Expert软件拟合获得基于工艺参数组合的污染物去除率方程。

[0063] 拟合结果表明：污染物去除率方程为基于工艺参数组合的多元二次方程，具体公式为

[0064] 去除率R＝72.57‑204.65×Cf+0.19×Tf‑3.68Rf‑0.31×Cf×Tf‑16.16×Cf×Rf‑2 2 2
0.013×Tf×Rf+1460×Cf ‑0.000037×Tf+0.70×Rf

[0065] 模型拟合度的显著性检验结果P1＝0.0002<0.05，P2＝0.5019>0.05，显著性检验结果符合要求，可以进入下一步工艺参数备选组合拟合筛选。

[0066] 根据场地修复需求，以80％去除率为修复目标，采用去除率趋大、能耗和碳排放趋小原则，通过Design Expert软件拟合筛选50组工艺参数备选组合作为S4的数据来源。拟合数据见表3。

[0067] (4)环境影响分析(S4)步骤：

[0068] 利用S3获得的工艺参数备选组合，代入S1的修复活动能耗和碳排放评估公式，通过Excel软件计算50组工艺参数备选组合对应的能耗和碳排放数据。随后，因为施工方对能耗和碳排放的需求与去除率相反，即希望去除率趋大、能耗值和碳排放量趋小，所以选择最大值法对修复能耗和碳排放数据进行正向化处理，转换公式为Itemki＝Itemmax–Itemks。其中，Itemki为碳排放量标准化后数据，Itemmax为50组工艺参数备选组合中碳排放量的最大值，Itemks为碳排放量的原始数据。

[0069] 处理后数据见表3。

[0070] 表3 工艺参数备选组合及其数值

[0071] (5)数据标准化处理步骤(S5)：

[0072] 采用Z‑score法对S3和S4的去除率、能耗和碳排放数据进行无量纲标准化。所述Z‑score法的数据转换公式为：Itemstd＝(Itemi‑Itemave)/δ。其中，Itemstd为去除率、能耗值、碳排放量标准化后数据，Itemi为去除率原始数据或能耗值、碳排放量正向化处理后数据，Itemave和δ分别为50组工艺参数备选组合中去除率、能耗值或碳排放数值的平均值与标准差。

[0073] 基于该方法，代入数据后获得本实验中去除率转换公式，为Rstd＝(Ri‑Rave)/δR＝(Ri‑81.53％)/0.02；碳排放数据的转换公式为：Cstd＝(Ci‑Cave)/δC＝(Ci‑897)/213；能耗数据的转换公式为：Estd＝(Ei‑Eave)/δE＝(Ei‑3.25)/0.27。

[0074] 数据标准化数值见表2。

[0075] (6)评估模型构建步骤(S6)：

[0076] 确定污染物去除率、能耗和碳排放的评估权重，构建兼顾节能减污降碳的修复综合效益评估模型。所述修复综合效益评估模型的具体公式为：

[0077] 修复综合效益值Fsum＝(KR×Ri+KE×Ei+KC×Ci)×100

[0078] 其中，Fsum为修复综合效益值；KR、KE、KC分别为去除率、能耗和碳排放的评估权重系数；Ri、Ei、Ci分别为第i中工艺参数备选组合的去除率、能耗和碳排放标准化数值。

[0079] 根据决策方的偏好设置3种权重系数，完成修复综合效益评估模型构建：

[0080] a强调去污：设置去除率权重为1，能耗权重为0，碳排放权重为0，最终获得该情景下修复综合效益评估模型为Fsum＝Ri×100；

[0081] b偏重修复：设置去除率权重为1，能耗权重为0.2，碳排放权重为0.2，最终获得该情景下修复综合效益评估模型为Fsum＝(Ri+0.2×Ei+0.2×Ci)×100；

[0082] c协同节能降碳减污：设置去除率权重为1，能耗权重为1，碳排放权重为1，最终获得该情景下修复综合效益评估模型为Fsum＝(Ri+Ei+Ci)×100。

[0083] (7)工艺参数决策(S7)步骤：

[0084] 将S5中去除率、能耗和碳排放标准化数据输入S6修复综合效益评估模型，计算各工艺参数备选组合对应的修复综合效益值；选择修复综合效益值最高的组合为最终决策方案。

[0085] 该场地修复案例在3种偏好情景下的评估得分分布及最终工艺参数决策方案为：

[0086] (1)强调去污(去除率权重为1，能耗权重为0，碳排放权重为0)

[0087] 表4 强调去污情景下工艺参数备选组合的效益值评估得分

[0088] 50组工艺参数备选组合的效益值评估得分如表4所示。根据上述计算结果，最终选定该决策需求情景下最佳工艺参数组合为K44组合，EDTA浓度为0.18mol/L，液固比为4.34L/kg，淋洗时间为240min。

[0089] (2)偏重修复(去除率权重为1，能耗权重为0.2，碳排放权重为0.2)

[0090] 表5 偏重修复情景下工艺参数备选组合的效益值评估得分

[0091] 50组工艺参数备选组合的效益值评估得分如表5所示。根据上述计算结果，最终选定该决策需求情景下最佳工艺参数组合为K28组合，EDTA浓度为0.17mol/L，液固比为4.01L/kg，淋洗时间为240min。

[0092] 协同节能降碳减污(去除率权重为1，能耗权重为1，碳排放权重为1)

[0093] 表6 协同节能降碳减污情景下工艺参数备选组合的效益值评估得分

[0094] 50组工艺参数备选组合的效益值评估得分如表6所示。根据上述计算结果，最终选定该决策需求情景下最佳工艺参数组合为K2组合，EDTA浓度为0.10mol/L，液固比为4.05L/kg，淋洗时间为235min。

[0095] 本发明的上述技术方案中，以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的技术构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关技术领域均包括在本发明的专利保护范围。