在雨污合流制管网中，区分雨水径流与污水排放的水质特征需结合水质指标差异、流量变化规律、传感器组合监测及数据分析模型。

一、基于水质指标的差异化监测

雨污合流管网中，雨水径流与污水的水质特征存在显著差异，可通过以下核心指标区分：

污染物浓度对比

雨水径流：初期径流（降雨初期）因冲刷路面，含有较高浓度的SS（悬浮物）、COD（化学需氧量）、油类、重金属等污染物，但随着降雨持续，污染物浓度会快速稀释下降，整体呈现“先高后低、波动大”的特点。

污水排放：主要来自生活或工业污水，水质相对稳定，含有较高浓度的BOD（生化需氧量）、氨氮、总磷、阴离子表面活性剂（LAS）等有机污染物，且COD/BOD比值较高（通常＞2），反映可生化性较低。

监测手段：部署多参数水质传感器（如COD、氨氮、SS、pH、电导率等），实时捕捉水质指标突变。例如：

降雨期间若SS、COD浓度先骤升后骤降，且氨氮浓度始终较低，大概率为雨水径流；

若氨氮、BOD等指标持续高于阈值且波动较小，则可能存在污水直排。

电导率与浊度特征

雨水径流：电导率较低（接近天然水），浊度随降雨强度呈“脉冲式升高-降低”（初期径流浊度高，后期因稀释降低）。

污水排放：电导率较高（含无机盐、有机物），浊度相对稳定或随排水量波动，无明显降雨相关性。

监测手段：通过浊度传感器+电导率传感器组合，识别“高浊度+低电导率”（雨水）与“中浊度+高电导率”（污水）的特征差异。

二、结合流量与时间序列分析

流量变化规律

雨水径流：流量与降雨强度强相关，呈现“短时间内急剧上升-缓慢下降”的尖峰曲线，且降雨停止后流量迅速回落至背景值。

污水排放：流量受居民生活或工业生产作息影响，呈“规律性波动”（如早晚用水高峰流量较高），与降雨无直接关联。

监测手段：安装超声波流量计或电磁流量计，同步记录流量数据与降雨事件（可接入气象数据接口）。若流量突增与降雨时间吻合，则判定为雨水径流；若流量异常增加但无降雨，则可能为污水管网破损或非法排污。

时间序列相关性分析

建立流量-水质联动模型：例如，在降雨初期（前30分钟），雨水径流的COD/SS比值较高，而污水的COD/氨氮比值更稳定。通过历史数据训练算法，可识别不同来源的水质-流量耦合特征。

三、传感器组合与智能算法应用

多源数据融合监测

部署雨量计+水质传感器+流量计+液位计的组合监测设备，形成“降雨事件-流量突变-水质特征”的完整监测链条。例如：

雨量计检测到降雨→流量计显示流量骤增→水质传感器同步监测SS/COD升高→判定为雨水径流；

无降雨时流量计显示流量异常→水质传感器检测到氨氮/TP升高→触发污水排放预警。

机器学习模型识别

利用随机森林、LSTM（长短期记忆网络）等算法，基于历史监测数据训练分类模型，输入参数包括：

时间（是否降雨时段）、流量变化率、水质指标绝对值及变化趋势；

典型特征：雨水径流的“流量- SS峰值同步出现、COD浓度先升后降”，污水排放的 “氨氮持续高值、流量与用水时段相关”。

应用场景：某城市在雨污合流管网部署该模型后，雨水与污水的识别准确率达92%，有效定位20余处非法排污口。

四、特殊场景下的辅助判别方法

工业污水特征识别

若水质中检测出重金属（如Cu、Pb）、石油类、特定工业污染物（如挥发酚），且与周边工业企业分布吻合，即使在降雨期间，也可判定为工业污水混入。

管网缺陷定位

长期监测中，若某节点频繁出现 “无降雨时低流量高污染”（如氨氮浓度持续超标），可能提示该区域存在污水管网渗漏或雨污混接，需结合CCTV管道检测进一步验证。

总结：关键技术路径

指标组合：以COD、氨氮、SS、电导率、浊度为核心判别指标，结合流量与降雨数据；

动态分析：捕捉水质指标的变化趋势与降雨的时间关联性，区分“降雨驱动型” 与“持续污染型” 特征；

智能建模：通过历史数据训练算法，实现雨水与污水的自动化分类，降低人工判读成本。

通过上述方法，可在雨污合流制管网中精准识别雨水径流与污水排放，为管网运维（如混接点排查、溢流污染控制）和污染溯源提供科学依据。