污水处理厂巴歇尔槽应用效果欠佳的原因分析及对策建议

文丘里明渠槽式流量计（ Venturi flume ，以下简称文丘里流量计）已有近百年的历史，在市政供排水和水利等行业得到广泛的应用。经过多年的发展，已经衍生出不同形式的文丘里流量计，包括 Khafagi （哈法吉）、 Parshall （巴歇尔槽）、 Venturi DIN 19559/II

文丘里明渠槽式流量计（ Venturi flume ，以下简称文丘里流量计）已有近百年的历史，在市政供排水和水利等行业得到广泛的应用。经过多年的发展，已经衍生出不同形式的文丘里流量计，包括 Khafagi （哈法吉）、 Parshall （巴歇尔槽）、 Venturi DIN 19559/II 、 British standard （英国标准）、 Palmer-Bowlus （帕默 · 鲍尔斯）、 Cutthroat 、 HS / H / HL-type 、 Montana （蒙大拿）、 RBC 、 Trapezoidal （梯形）等。不同类型的文丘里流量计有不同的结构，而用于计量的液位传感器安装的位置取决于文丘里流量计的类型。

英国水务公司 Anglian Water 于 1998 年统计其使用的 450 台文丘里流量计，发现其中 75% 的测量数据不准确（ Turner D ， 1998 ）。整个英国给排水行业都存在类似的文丘里流量计流量测量不准的问题（ Yeung ， 2007 ）。国内很多污水处理厂采用巴歇尔槽，对排口及好氧池回流渠道进行流量测量。实际使用中，发现厂区排口处巴歇尔槽因长期计量不准而被弃用（牛住元等， 2008 ），好氧池回流渠道的巴歇尔槽污泥流量测量数据偏小 32% 左右（ 好氧池回流污泥渠道内巴歇尔槽的流量校核 ）。

因此，进一步分析总结污水处理厂内巴歇尔槽流量测量误差产生的原因并找到解决思路，对污水处理厂的运营管控实现数字化和智慧化具有显著的意义。

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巴歇尔槽简介

1922 年美国 R.L.Parshall 先生在文丘里流量计的基础上进行了改进，形成现在的巴歇尔槽。根据《明渠水流测量巴歇尔槽和孙奈利槽》（ ISO 9826—1992 ）的定义，巴歇尔槽由 1 个带水平底板的均匀收缩段， 1 个带底板以 3:8 的坡度向下倾斜、侧面宽度狭窄且互相平行的喉部，以及 1 个 1:6 的坡度向上倾斜的均匀扩散段组成。其基本原理是在具有明确侧面收缩的流道中进行流量测量，这种收缩导致测量介质在来水方向的上游阻塞（水位抬高），同时收缩段的流动状态会由流动变为射流（ shooting) 、产生水跃（ hydraulic jump ），这样，在自由流动条件下，水流通过时会产生水位差，根据水位 - 流量关系式，从测量的液位值可计算出流量。

图 1 标准巴歇尔槽的 水力高程变化图和现场照片

（此图引自德国 NIVUS 公司资料 )

标准巴歇尔槽的喉部横截面是矩形，喉部宽度范围广，下至 0.0254m 上到 15m 及以上。不同系列的巴歇尔槽并不是几何相似模型。对某一槽体系列而言，喉道长、槽顶高度及出流长度均保持不变，任一标准巴歇尔槽的大小是用它的喉道宽度来表示的，而其他尺寸是喉道宽度的函数，可通过解析方法确定，在设计安装时不得随意改变给定的标准尺寸。因此，必须根据 ISO 9826—1992 或 SL573—2011 等标准规定的尺寸来设计和建设巴歇尔槽。

图 2 标准巴歇尔槽的各部分相关尺寸 示意图

（此图引自 ‘ISO 9826-1992. Measurement of liquid flow in open channels - Parshall and SANIIRI flumes.’)

表 1 标准巴歇尔槽的 结构尺寸

（引自 ‘ISO 9826-1992. Measurement of liquid flow in open channels - Parshall and SANIIRI flumes.’)

对应表 1 的结构尺寸，相应的流量方程、流量区间等排放特性见表 2 。

表 2 标准巴歇尔槽的排放特性

（引自 ‘ISO 9826-1992. Measurement of liquid flow in open channels - Parshall and SANIIRI flumes.’)

限于篇幅原因，本文不列举大型巴歇尔槽的结构尺寸和对应排放特性表。感兴趣的读者可以进一步查阅 ISO 9826—1992. Measurement of liquid flow in open channels - Parshall and SANIIRI flumes 、《水工建筑物于堰槽测流规范》（ SL537—2011 ）和《明渠堰槽流量计》（ JJG 711—1990 ）等相关标准。

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污水处理厂 巴歇尔槽应用 效果欠佳 的可能原因

笔者尝试从数学模型、理论分析、数值模拟试验和水槽试验等不同维度梳理和分析污水处理厂巴歇尔槽应用效果欠佳的原因。

2.1 数学模型

经典的巴歇尔槽数学模型源自边界层法。其假设为：

边界层起源于喉部突起部分的前部；
喉部的速度是均匀和恒定的，弗劳德数 Fr =1 ；
从层流到湍流边界层的过渡发生在 Re =3×10 ⁵ ；
控制段位于喉部突起部分的后部。

Yeung 等（ 2005 ）用 CFD 模拟实验条件下巴歇尔槽的流场变化情况，结果显示：

当流体通过均匀收缩段进入喉部时，流体加速，液位下降。喉部的速度继续增加，并不像假设的那样保持恒定；
与假设相反，流量不是在喉部末端，而是在喉部开始区域有明显的变化；

根据 CFD 模拟结果， Yeung 等（ 2005 ）质疑在喉部末端使用边界层方法进行数学建模的合理性。

图 3 巴歇尔槽流场变化情况 （ b =0.5m, Q =121 L /s ）

（引自 ‘ Computation simulation of rectangular long throated flumes [C]’)

Yeung （ 2007 ）通过实验进一步研究巴歇尔槽数学模型，发现：

流量模型基于位移边界厚度的理论计算，其中一些假设与实验数据并不一致；
迫切需要高质量的实验数据来验证现有的流量计算模型；
应重新考虑能量损失计算的使用，并将其与边界层方法进行比较。如有必要，应开发新的模型。

2.2 理论分析

徐宝林等（ 2004 ）提到巴歇尔槽自由出流公式：

根据此公式，流量 Q 和喉道宽度 W 、重力加速度 g 、上游水深 H _g 、水的表面张力 σ 、水（测量介质）的黏度 μ 、水（测量介质）的密度 ρ 、水槽的粗糙度 η 有关。

目前，尚未查询到更多关于巴歇尔槽的理论分析资料。此部分工作尚待进一步深化。

2. 3 物理模型

李宁等（ 2020 ）根据 Karaman 和 Prandtl 提出的明渠断面的指数型流速分布公式，建立了表征明渠断面流速分布的通用数学模型，针对巴歇尔槽和无喉道槽，分别使用 CFD 模拟、 LDV （激光多普勒测速仪 ) 实验对模型进行验证，并对通用数学模型计算值、 CFD 模拟值和 LDV 实测值进行比较，其中通用数学模型计算值和 LDV 实测值差异在 ± 3% 以内，验证了通用数学模型的可靠性。

Karaman 和 Prandtl 提出的明渠断面的指数型流速分布公式如下。其中， u 为测点流速、 u * 为摩阻流速、 u _max 为最大流速、 y 为测点到渠底的距离、 h 为水深、 v 为水的运动黏度系数、 n =1/10~1/6 。 c 为常数、 η 和 n 为指数，其值与雷诺数有关，一般取 η =1/8~1/5 。

由数值模拟试验假设来看，存在假设和结果矛盾，需要进一步完善数值模型；从水槽试验和理论分析来看，其流量公式与测量介质（对污水处理厂而言，就是污水和污泥）的黏度有直接的关系。

2. 4 测量介质污泥浓度的影响

张鹏等（ 2006 ）通过融合污泥黏度与污泥浓度关系式、污泥黏度与温度关系式，得到污泥黏度与污泥浓度、温度的关系式，并通过实验数据拟合出各项参数。其理论和实验结果见表 3 。

表 3 不同污泥浓度和温度情况下理论拟合 黏度 与实验结果的比较

（引自 ‘ 污泥的 黏度 与浓度、温度三者关系式的实验推导 [J]’)

2. 5 小节

巴歇尔槽数学模型的影响因素很多。从 CFD 模拟和实验室数据分析（ Yeung ， 2005 和 2007 ）可知，现有的数学模型仍有改进空间。

从现有巴歇尔槽自由出流理论公式的量纲分析可以看出，测量介质的黏度会影响巴歇尔槽的测量结果。测量介质污泥浓度对巴歇尔槽流量经验公式的影响程度还需要有更多的高质量实验数据来验证。

当用于污水处理厂的流量测量时，不可忽视测量介质性质的改变（如黏度）对巴歇尔槽流量经验公式的影响。 笔者建议行业人士关注这些影响，开发适用于污水处理厂流量测量的巴歇尔槽 的理论分析和模拟模型，以及 水槽模拟试验方法 。

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其他运行中的问题

如前所述，英国水务公司 Anglian Water 于 1998 年统计其公司使用的 450 台文丘里流量计（含巴歇尔槽），发现其中 75% 的测量数据不准确。问题汇总如下：

(1) 很大一部分直接受上游和下游条件的影响；

(2)4% 的主要结构尺寸错误；

(3)30% 的堰和 10% 的计量槽结构变形；

(4)40% 水槽的运行超出了设计限制；

(5)23% 的液位传感器安装位置错误；

(6)90% 的液位传感器存在测量错误。

其中前 4 项涉及文丘里流量计（含巴歇尔槽）的设计、施工和运行的问题，第 5 和 6 项涉及液位计的安装位置和液位计选择的问题。

3.1 设计、施工和运行问题

牛住元等（ 2006 ）分析总结了北京某大型市政污水处理厂 (A 厂 ) 巴歇尔槽存在的问题，包括下游管渠设计长度过短且排水干管过水能力不强、日处理水量负荷过大以至超过巴歇尔槽设计计量范围较多等。这些问题可以归纳在上述的巴歇尔槽的设计、施工和运行问题范畴内。设计、施工和运行问题，可以通过严格安装设计规范要求和加强监管得到改善和解决。

ISO 9826—1992 等标准对巴歇尔槽的安装位置（上游平直段长度）、结构尺寸和变形（特别是槽内壁的腐蚀或者淤积导致的结构尺寸变化）、进水端扰动（河床坡度应确保弗劳德数 Fr <0.5 或 0.7 ）、轴向偏离、沉降、各部分具体尺寸和坡度等做了详细的规定。相关单位只需严格按照相关规定执行，即可解决类似问题。

3.2 液位传感器的水平安装位置

液位传感器需要安装在巴歇尔槽内均匀收缩段 2/3 长度的指定位置，而非巴歇尔槽前方。

图 4 巴歇尔槽液位传感器的安装位置

（此图引自 瑞士 Endress+Hauser 公司资料 )

3.3 液位传感器的选择和安装高度

可能的液位传感器包括静压液位计、超声波液位计和雷达液位计。

以水深 4.0m 和堰前溢流高度 6.0cm 、静压液位计的参数为 0.35% FSO 和 0.1% 漂移、超声波液位计的参数为 0.25% FSO 和测量精度 2mm 为例，对比超声波液位计和不同位置安装的静压液位计的测量不确定性的偏差，结果见图 5 。

图 5 液位传感器安装位置示意

① 静压液位计，安装在水深 4.0m 的池底。计算得到测量误差为 ±18 mm 。在堰前溢流高度为 6.0cm 情况下，测量的溢流高度为 4.2~7.8cm ，得到测量不准确性（ Measurement uncertainty ）为 -30.0%~+30.0% 。

② 静压液位计，安装在水深 1.0m 的池中间位置。计算得到测量误差为 ±4.5mm 。在堰前溢流高度为 6.0cm 情况下，测量的溢流高度为 5.55~6.45cm ，得到测量不准确性为 -7.5%~+7.5% 。

③ 超声波液位计，安装在距离水面 0.4m 的上部位置。计算得到测量误差为 ±3.0mm 。在堰前溢流高度为 6.0cm 情况下，测量的溢流高度为 5.70~6.30cm ，得到测量不准确性为 -5.0%~+5.0% 。

从上面的计算过程可以看出，液位传感器的测量精度、稳定性和安装位置都会影响到测量结果。为了得到较好的测量数据，建议尽可能选择高品质的超声波液位计和雷达液位计，作为巴歇尔槽的液位传感器。

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建议

为解决污水处理厂巴歇尔槽普遍存在的流量测量偏差大的问题，笔者的近期和中长期建议如下。

近期，建议对现有的巴歇尔槽进行定期校核，包括：

在污水处理厂的建设期和运行期对巴歇尔槽的安装位置、结构尺寸和变形（特别是槽内壁的腐蚀或者淤积导致的结构尺寸变化）、轴向偏离、沉降与否、进水端扰动情况等进行定期记录和校验；
对液位测量传感器的安装位置和测量精度进行定期校准；
更重要的是，需要采用可靠的非满管流量计比如超声波互相关流量计，在巴歇尔槽来水方向上游合适位置的渠道内进行同步测量并定期校准巴歇尔槽。在没有现有巴歇尔槽校准标准或规范情况下，至少应该做定期的核查，以便发现流量测量的问题，并联系巴歇尔槽设备供应商解决这些可能的问题。

中长期，建议做如下工作：

获取更多的高质量实验数据来验证污水处理厂测量介质（污水和污泥）性质变化对巴歇尔槽流量经验公式的影响；
改进现有的数学模型和经验公式，以便适应污水处理厂应用场景；
在上述工作基础上，根据污水处理厂测量介质（污水和污泥）的特点，建立相关流量校核的标准或规范，进一步规范污水处理厂巴歇尔槽的设计、建设和运营，为对污水处理厂运营管控的数字化和智慧化提供可靠的数据支撑。

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结语

巴歇尔槽在污水处理厂得到广泛应用，但应用效果欠佳。其原因可能来自：

l 现有的流量模型基于位移边界厚度的理论计算，其中一些假设与实验数据并不一致；迫切需要高质量的实验数据来验证现有的流量计算模型。

l 从现有巴歇尔槽自由出流公式的量纲分析，测量介质的黏度会影响巴歇尔槽的测量结果。有必要在考虑污水处理厂测量介质（污水和污泥）特性情况下，开发新的流量计算模型，以适应污水处理厂的测量需求。

l 其他产生测量误差的原因，包括巴歇尔槽的设计、施工和运行的问题，以及液位计的安装位置和液位计的选择、设计、施工和运行问题，可以通过严格安装设计规范要求和加强监管得到改善和解决。建议尽可能选择高品质的超声波液位计和雷达液位计，作为巴歇尔槽的液位传感器。

笔者建议，近期需要对现有的巴歇尔槽进行定期校核至少是定期核查，以便发现可能的流量测量问题；中长期需要加强高质量实验数据、改进数学模型和经验公式，建立相关的校核标准，标准规范污水处理厂巴歇尔槽的设计、建设和运营，为污水处理厂运营管控的数字化和智慧化提供可靠的数据支撑。