论文导读：灰色关联分析的步骤。有效的消毒是保障饮用水安全的重要手段。选取氯对粪肠球菌的灭活率为参考序列。通过调节Ct值获得较为理想的消毒效果。值，灰色关联分析在饮用水消毒中的应用。
关键词：灰色关联分析，消毒，氯，Ct值
肠道菌能通过饮用水传播疾病，有效的消毒是保障饮用水安全的重要手段。博士论文，Ct值。消毒剂的消毒效果与消毒剂浓度、消毒接触时间、Ct值（消毒剂剩余浓度与消毒接触时间的乘积）、温度和pH值等众多因素有关，它是一个多因素、多层次的复杂系统。博士论文，Ct值。这些影响因素之间的关系难以量化，而且各因素影响的大小和它们的相互关系也较难确定，在实际运行中不易找到影响最大的因子，因此，它是一个灰色系统。使用灰色关联分析的方法有助于我们弄清这些因素的重要性顺序，从而为实际生产提供理论的指导。灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线的集合形状的相似程度来判断联系的紧密性。曲线越接近，相应序列间的关联度就越大，相反就越小[1]。该分析方法具有所需样本少、计算量小、结果可靠等优点，已在污水处理厂规划改造、污废水反应器处理效率分析等方面都有成功的应用[2-5]。笔者针对传统统计回归方法在综合处理各因素对消毒效果的影响分析方面的不足，以氯灭活粪肠球菌的消毒为例，运用灰色关联分析法实现了对各主要影响因素的重要性的分析。
[1]
1.1灰色关联分析的步骤
1.1数据的无量纲化
为了消除原始数据中不同量纲、不同数量级的差别，需要对原始数据进行无量纲化，以获得可以比较的序列。本文采用区间值化的方法进行数据的无量纲化，方法如下：设有一组观测值：
 ，i=0,1,2,…,m
（1）
由（2）式将序列区间值化得到新的序列（3） ，k=1,2,…,n （2）
 ，i=0,1,2,…,m（3）
1.2求差序列
（4）
 ，i=0,1,2,……m
（5）
其中： 为参考序列； 为比较序列。
1.3求两级最大差与最小差
 ， （6）
1.4求关联系数
k=1,2,…,n; i=1,2,…,m
（7）
ζ为分辨系数，本文取ζ=0.5。
1.5计算关联度
 i=1,2,……,m
（8）
式中：γ0i为参考序列与比较序列的关联度，值愈大，表示它们的关系愈密切；n为影响因素的个数。
2结果与讨论
2.1数据分析结果
选取氯对粪肠球菌的灭活率为参考序列，以影响氯对粪肠球菌消毒效果的消毒剂浓度、消毒接触时间、Ct值、温度和pH值作为比较序列，用灰色关联分析计算出各影响因素关联度值的大小，就可以得出对消毒效果影响因素的重要性顺序。博士论文，Ct值。
对表1的原始数据进行无量纲化处理，得到处理后的数据如表2。根据表2的结果，确定得出M=1，m=0，并由（7）式计算得出比较序列与参考序列的关联系数如表3。然后根据（8）式得出各因素的关联度值，如表4所示。
表1原始数据
Tab.1 Original data
| 指标 |
代号 |
序号 |
| 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
| 灭活率/log |
X0 |
0.20 |
0.24 |
4.07 |
0.49 |
0.17 |
1.31 |
2.22 |
3.81 |
4.22 |
2.09 |
| 接触时间/min |
X1 |
1.0 |
3.0 |
5.0 |
5.0 |
5.0 |
7.0 |
10.0 |
10.0 |
10.0 |
15.0 |
| 氯投加量/(㎎·L-1) |
X2 |
0.15 |
0.14 |
0.07 |
0.12 |
0.08 |
0.12 |
0.10 |
0.17 |
0.10 |
0.11 |
| Ct值/(㎎·min·L-1) |
X3 |
0.15 |
0.42 |
0.35 |
0.60 |
0.40 |
0.84 |
1.00 |
1.70 |
1.00 |
1.65 |
| 温度/℃ |
X4 |
7.60 |
7.60 |
6.00 |
7.50 |
9.00 |
7.60 |
7.60 |
7.60 |
7.60 |
7.60 |
| pH |
X5 |
20.0 |
20.0 |
21.0 |
22.0 |
20.0 |
25.0 |
8.0 |
23.0 |
35.0 |
20.0 |
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
表2处理后的数据
Tab.2 Data after treatment
| 代号 |
序号 |
| 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
| X′0 |
0.007 |
0.963 |
0.000 |
0.017 |
0.079 |
0.281 |
0.506 |
1.000 |
0.474 |
0.899 |
| X′1 |
0.000 |
0.286 |
0.286 |
0.143 |
0.286 |
0.429 |
0.643 |
0.643 |
1.000 |
0.643 |
| X′2 |
0.800 |
0.000 |
0.100 |
0.700 |
0.500 |
0.500 |
0.300 |
0.300 |
0.400 |
1.000 |
| X′3 |
0.000 |
0.129 |
0.161 |
0.174 |
0.290 |
0.445 |
0.548 |
0.548 |
0.968 |
1.000 |
| X′4 |
0.533 |
0.000 |
1.000 |
0.533 |
0.500 |
0.533 |
0.533 |
0.533 |
0.533 |
0.533 |
| X′5 |
0.444 |
0.444 |
0.481 |
0.519 |
0.444 |
0.630 |
0.000 |
1.000 |
0.444 |
0.556 |
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
表3各因素的关联系数
Tab.3 Relation coefficient of individual factors
| 代号 |
序号 |
| 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
| ξ1 |
0.985 |
0.425 |
0.636 |
0.799 |
0.708 |
0.773 |
0.785 |
0.583 |
0.487 |
0.661 |
| ξ2 |
0.387 |
0.342 |
0.833 |
0.423 |
0.543 |
0.696 |
0.708 |
0.417 |
0.871 |
0.832 |
| ξ3 |
0.985 |
0.375 |
0.756 |
0.761 |
0.703 |
0.753 |
0.922 |
0.525 |
0.503 |
0.832 |
| ξ4 |
0.487 |
0.342 |
0.333 |
0.492 |
0.543 |
0.665 |
0.948 |
0.517 |
0.894 |
0.578 |
| ξ5 |
0.534 |
0.491 |
0.509 |
0.499 |
0.578 |
0.590 |
0.497 |
1.000 |
0.944 |
0.593 |
表4灰色关联度计算结果
Tab.4 Calculated results of grey relation grades
| γ01 |
γ02 |
γ03 |
γ04 |
γ05 |
| 0.684 |
0.605 |
0.712 |
0.580 |
0.623 |
由表4可以看出，灰色关联度的大小依次为：γ03>γ01＞γ05>γ02>γ04可知影响氯灭活粪肠球菌因素的重要性顺序为：Ct值＞消毒接触时间＞温度＞消毒剂浓度＞pH。
2.2分析讨论
氯在水中离解后形成次氯酸（HOCl）和次氯酸根离子（OCl—），其离解后形成物质的相对比例与水的pH值密切相关，在相同的有效氯浓度下，pH=6时的HOCl浓度是pH=8时的4.5倍。反过来说，pH值越高，带负电荷的OCl—离解就越多。OCl—虽亦具有杀灭微生物的能力，但是带有负电，难于接近、吸附和穿透带负电的微生物的外部结构，杀菌能力较HOCl差得多。所以，pH值升高，氯的消毒效果下降。消毒剂的消毒作用，实际上是消毒剂与微生物体内的化学物质起反应，而化学反应速率与温度关系密切。水温低时会对消毒效果产生负面作用，主要是因为：低温时水的粘度大，不利于氯与微生物的接触；水温低时，可能会产生水化作用，对细菌起到保护作用。
pH值和温度都对消毒效果有一定的影响，温度对氯灭活效果影响的重要性要大于pH值，但在实际的饮用水处理过程中，考虑到生产的经济因素和生产工艺的复杂性，通过调节pH值和温度这两种因素来改善消毒效果具有很大的局限性。博士论文，Ct值。但在生产实践中可以将这两种因素作为参考的指标，根据具体情况，通过调节Ct值获得较为理想的消毒效果。
分析结果显示，消毒接触时间对消毒效果的影响要大于消毒剂浓度，这与Haas等的研究结果相同[6]。Ct值的概念是消毒发展过程中产生的一种能简单地描述消毒效果的方法，自从Hariette Chick提出她著名的消毒理论以来，Ct值一直被用在描述消毒剂杀灭微生物的动力学模型中。如果此Ct值概念是有效的，那么灭活率与消毒剂浓度和消毒接触时间的乘积是成比例的。因此，在其它因素不变的情况下，达到一定水平的灭活效果的Ct值是唯一的；反之，如果C×t的结果是相同的，就会达到相同的灭活水平。而后来学者所提出的一些经验模型如Hom模型，其模型的形式为Cntm，显然灭活率与消毒剂浓度和消毒接触时间的不同指数的乘积成比例，此处Ct值的概念是无效的。在我们为饮用水消毒的发展提出更复杂的方法之前有必要对Ct值概念的有效性进行科学的评价。一些学者们利用回归分析的方法对Ct值的有效性进行了深入的研究，Matthew 等研究发现Ct值的概念对描述饮用水消毒过程是有效的[7-9]。博士论文，Ct值。笔者使用灰色理论对几种主要影响因素与灭活率进行了灰色关联度分析，研究结果显示微生物的灭活率与Ct值的相关性较其它因素更强，说明应用Ct值的概念来处理饮用水消毒的问题是有效的。博士论文，Ct值。因此在实际运行过程中，不能单独以消毒剂浓度和消毒接触时间来评价消毒的效果。但在实际运行过程中，往往进水量一定，消毒接触池的尺寸一定，就导致了消毒接触时间的确定，因此，在保证生物安全性的基础上可根据实际情况合理选择消毒剂浓度以确保达到最佳的Ct值。
3结论
（1）用灰色系统理论中的灰色关联度方法分析各因素对氯灭活粪肠球菌影响的重要性，所需的试验数据少且结果可靠。
（2）本文以氯对粪肠球菌的灭活率为参考序列，以各影响因素为比较序列，得出影响灭活率因素的重要性顺序为：Ct值＞消毒接触时间＞温度＞消毒剂浓度＞pH。
（3）运行中的Ct值是最主要的影响因素，因此，实际操作过程中不要单独以消毒剂浓度或消毒接触时间为控制指标，要综合考虑两者的乘积即Ct值来满足运行的需要。
参考文献
[1]刘思峰，郭天榜，党建国，等.灰色系统理论及其应用[M].北京：科学出版社，1999:40-42.
[2]王浙明，史惠祥，苏雨生，等.灰色关联模型用于工程方案优化[J].中国给水排水，2002,18(1):81-84.
[3]李凡修，陈武，肖遥.灰色关联分析在城市污水处理厂规划改造决策中的应用[J].环境工程，2000,18（5）：52-54.
[4]于勇勇，刘红，何韵华，等.用灰色关联度方法分析活性炭-膜生物反应器效率的影响因素[J].环境污染与防治,2005,27(9):660-663.
[5]Qiao Biao, Fang Chuang-lin, Ban Mao-sheng. Investigation of the Interactive, Intimidating Relation BetweenUrbanization and the Environment in an Arid Area Based on Grey SystemTheory[J]. Journal China University ofMining and Technology(English Edition),2006,16(4):452-456.
[6]David E. Johna, Charles N. Haas, NenaNwachuku et al. Chlorine and ozone disinfection of Encephalitozoon intestinalisspores[J]. Water Research， 2005,39(11): 2369–2375.
[7]Matthew A. Larson, Benito J. Marinas.Inactivation of Bacillus subtilis spores with ozone and monochloramine[J]. WaterResearch, 2003,37(4):833–844.
[8]Amy M. Driedger, Jason L. Rennecker And BenitoJ. Marinas. Sequential inactivation of cryptosporidium parvum oocysts with ozoneand free chlorine[J]. Water Research, 2000,34(14): 3591-3597.
[9]Benito Corona-Vasquez, Jason L. Rennecker and Amy M. Driedger.Sequential inactivation of Cryptosporidium parvum oocysts with chlorine dioxidefollowed by free chlorine or monochloramine[J].Water Research, 2002,36(1): 178–188.
|
