预测水上娱乐中心消毒副产物（DBPs）的产生：用于泳池级别评估的新模型

《Process Safety and Environmental Protection》：Predicting the Occurrence of Disinfection by-products (DBPs) in Aquatic Centres: Novel Models for Pool-Level Assessments

　　

Ghulam Hussain|Haroon R. Mian|Kasun Hewage|Rehan Sadiq

摘要

由于消毒副产物（DBPs）的潜在毒性，管理游泳池中的这些副产物是一个重要的问题。经验模型是传统且耗时耗资的DBP监测方法的有效替代方案。然而，迄今为止为游泳池开发的模型在包容性和普遍性方面存在局限性。本文首次尝试开发出适用于室内游泳池（ISPs）中各种类型泳池（短池、休闲泳池和热水浴缸）的三卤甲烷（THM-4）和卤乙酸（HAA-5）物种的稳健且具有普遍性的经验模型。共从四个使用氯化消毒剂的游泳池收集了133个样本并分析了目标参数。其中，93个样本来自三个游泳池，用于建立模型；另外40个样本来自另一个设施，用于外部验证模型。采用多元线性回归（MLR）方法，根据总有机碳（TOC）、pH值、温度、游离氯、总氯（TC）、氯胺、游泳人数和流量（Q）来预测选定的DBPs。最终建立的模型表现出良好的预测性能，除了热水浴缸的数据外，其余泳池的回归系数（R2）范围在0.69到0.98之间，调整后的R2值和预测R2值也相当。通过R2和标准误差指标进行的外部验证表明，针对特定类型泳池（短池和休闲泳池）的模型具有良好的普遍性，而针对整个设施的模型在外部数据上的表现较差。研究结果显示，总有机碳（TOC）是影响所有泳池中HAA形成的主要因素；相比之下，总氯（TC）和流量（Q）分别是休闲泳池和短池中THM形成和积累的关键因素。本文提出了一个框架，将经验模型纳入基于风险的多屏障DBP管理方法中。