Изучение режима поступления городских сточных вод малых населенных пунктов в период выпадения дождей и снеготаяния Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

Изучение режима поступления городских сточных вод малых населенных пунктов в период ^ б«« сод

выпадения дождей и снеготаяния ' -

УДК 711.435:628.222 DOI: 10.22227/1997-0935.2019.5.603-609

Изучение режима поступления городских сточных вод малых населенных пунктов в период выпадения дождей

и снеготаяния

И.И. Иваненко, К.С. Сеничева

Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет (СПбГАСУ), 190005, г. Санкт-Петербург, ул. 2-я Красноармейская, д. 4

АННОТАЦИЯ

Введение. Используемые в практике проектирования коэффициенты неравномерности поступления стоков для населенных пунктов с численностью жителей 1000 человек, как было определено в процессе анализа литературных данных, весьма разнятся по значениям, что может привести к существенным ошибкам в расчетах при проектировании головных очистных сооружений. На трех объектах, расположенных в Ленинградской области, проведены замеры расходов сточных вод. Ранее были определены коэффициенты неравномерности поступления сточных вод в сухой период года и предложена математическая зависимость для описания колебаний суточного коэффициента неравномерности стоков в течение года. Авторы продолжили работу в направлении определения коэффициентов неравномерности для населенных пунктов с численностью жителей 1000 человек. Дана информация по коэффициентам неравномерности в период выпадения дождей и снеготаяния для двух объектов.

Материалы и методы. Для измерения суточных расходов городских сточных вод в деревне Большой Двор и по- ^ ® селке Цвылево Ленинградской области использованы расходомеры Взлет ЭР ЛайтМ ЭРСВ-540Ф-В. С помощью до- ш с ступного архива погоды составлена выборка значений, соответствующих выпадению дождя и снеготаянию в период з I с 15.12.2016 по 14.12.2017 гг., определены соответствующие коэффициенты суточной неравномерности расходов С к стоков. Проведено сравнение данных различных объектов. 3 ^

Результаты. Предложена зависимость суточного коэффициента неравномерности периода таяния снега от средней ^ т температуры воздуха. Приведены результаты по влиянию количества осадков и продолжительности предшествую- с У щего периода засухи на суточный коэффициент неравномерности во время выпадения дождя.

Выводы. Дополнена ранее разработанная методика определения расчетных расходов сточных вод для малых объ- 7 ектов с числом жителей 1000 человек. е

^ со

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: водоотведение, малые населенные пункты, суточный коэффициент неравномерности, вы- ^ со падение дождя, снеготаяние, определение расчетных расходов, коэффициенты неравномерности я 1

Я 9

м со

ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ: Иваненко И.И., Сеничева К.С. Изучение режима поступления городских сточных вод малых о — населенных пунктов в период выпадения дождей и снеготаяния // Вестник МГСУ. 2019. Т. 14. Вып. 5. С. 603-609. DOI: С 9 10.22227/1997-0935.2019.5.603-609 § 5

Research of sewage intake of small settlements during the period of rain

and snowmelt

t r

is

r 2

s m

3 й >< о

o 4

(О

Irina I. Ivanento, Kseniya S. Senicheva C 6

Saint-Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering (SPbGASU), O o

4 2-ya Krasnoarmeyskaya st., Saint-Petersburg, 190005, Russian Federation O O

__i i

O

CD CD

ABSTRACT i " Introduction. The coefficients of uneven receipt of waste for settlements with a population of 1000 people used in the design practice, as determined in the process of analyzing the literature data, differ greatly in values, which can lead to significant

errors in the calculations in the design of head wastewater treatment plants. At three sites located in the Leningrad Region, 0 H

wastewater discharge measurements were carried out. Earlier, irregularity coefficients for wastewater in the dry season ¡r 0

were determined and a mathematical relationship was proposed to describe fluctuations in the daily irregularity coefficient of 3 i

wastewater during the year. The authors continued to work towards determining the irregularity coefficients for settlements ® .

with a population of 1000 people. Information on irregularity coefficients in the period of rainfall and snowmelt for two objects 4 n is given.

Materials and methods. To measure the daily flow of municipal wastewater in the village of Bolshaya Dvor and the

village of Tsvylevo, Leningrad Region, flow meters ERRAYM ERSV-540F V flow meters were used. A sample of the values e K

corresponding to rainfall and snowmelt was compiled using the available weather archive from 15.12.2016 to 14.12.2017, 5 5 determined the corresponding coefficients of daily irregularity of wastewater costs. A comparison of data of various objects. "2 "2 Results. The dependence of the daily irregularity coefficient of the snow melting period on the average air temperature 0 0 is proposed. Results are given on the effect of precipitation and the duration of the preceding drought period on the daily irregularity coefficient during rainfall.

© И.И. Иваненко, К.С. Сеничева, 2019

Распространяется на основании Creative Commons Attribution Non-Commercial (CC BY-NC)

Conclusions. The previously developed method for determining the estimated wastewater costs for small objects with a population of 1000 people has been added.

KEYWORDS: sewage system, small settlements, daily irregularity coefficient, rainfall, snowmelt, determination of estimated wastewater costs, irregularity coefficients

FOR CITATION: Ivanento I.I., Senicheva K.S. Research of sewage intake of small settlements during the period of rain and snowmelt. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2019; 14(5):603-609. DOI: 10.22227/1997-0935.2019.5.603-609 (rus.).

ai ai

г г О О

N РЧ

UÎ 10

К Ф U 3

> (Л

с и m *

ïj

<D <U CZ £

IE '<? О Ш

о ^ о

CD О CD 44 ° 9 -c?

CM £

z g

EE jS

ûl от

« I

со О

05 m

9 s

оз

СП Ъ

от

ОТ

N

SU

u in ф ф

со >

ВВЕДЕНИЕ

Ранее авторами были определены коэффициенты неравномерности поступления сточных вод в сухой период года и предложена математическая зависимость для описания колебаний суточного коэффициента неравномерности стоков в течение года, недельные коэффициенты колебаний расходов, а также разработана методика определения расчетных расходов для малых объектов с числом жителей 1000 человек [1]. Материалы исследований получены путем замеров суточных расходов городских сточных вод на трех объектах Ленинградской области с использованием электромагнитных расходомеров-счетчиков Взлет ЭР ЛайтМ ЭРСВ-540Ф-В (в Цвыле-во и Большом Дворе) и Взлет ЭМ Эксперт921И (на производстве). Характеристики объектов:

• первый объект — деревня Большой Двор, расположенная в Бокситогорском районе Ленинградской области. Население 1100 человек, из них 96 % проживают в 2-5-этажных домах, 4 % — в частном секторе. Хозяйственно-бытовая канализация, кроме населения, обслуживает объекты социального назначения, предприятие коммунального хозяйства и сельскохозяйственное.

• второй объект — поселок Цвылево в Тихвинском районе Ленинградской области. Хозяйственно-бытовая канализация принимает стоки от населения (950 человек, проживающих как в многоквартирных домах, так и в частном секторе), объектов социальной и коммунальной сферы.

• третий объект — производственный, расположен в Ленинградской области. Сбор и использование авторами данных о расходах на объекте разрешены только при условии конфиденциальности источника, поэтому мы не можем указать наименование объекта. Система канализации раздельная. Для персонала производства предусмотрены душевые. Хозяйственно-бытовая канализация обслуживает 400 рабочих в будние дни и 200 — в выходные, а также столовую.

Используемые в практике проектирования коэффициенты неравномерности для населенных пунктов с численностью жителей 1000 человек весьма разнятся по значениям, как было подтверждено анализом литературных данных [2-10], что может привести к существенным ошибкам в расчетах при проектировании головных очистных сооружений [10-12].

Полную картину изменения расходов сточных вод в течение года невозможно получить без изучения влияния поступления сточных вод в периоды выпадения дождевых осадков и снеготаяния, а также без определения коэффициентов неравномерности в периоды поступления смеси хозяйственно-бытовых сточных вод и поверхностных стоков [13-15].

На практике коэффициенты неравномерности поступления стоков для сухой погоды принимаются по рекомендациям СП, для периода выпадения дождя и снеготаяния — по Медведеву - Кармазинову. Но эти значения актуальны для крупных городов и не могут быть применены к небольшим поселениям из-за отсутствия данных наблюдений. Ниже приведены результаты исследований в этом направлении.

Для обозначения суточных коэффициентов неравномерности поступления стоков при различной погоде используются сокращения:

• К — для сухой погоды;

сут сух ^

• К — для периода снеготаяния;

сут снег

• Ксут дождь — для дней с дождем.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Анализ замеров расходов на объектах систем водоотведения проводили с учетом данных наблюдения за погодой пунктов стационарной государственной сети Гидрометцентра. На ближайших к объектам постах наблюдения за весь исследуемый период были выделены дни с таянием снега, т.е. дни с температурой воздуха выше 0 °С при наличии снежного покрова.

Изучение режима поступления городских сточных вод малых населенных пунктов в период

выпадения дождей и снеготаяния

В эти дни результаты замеров расходов анализировались в следующем порядке:

1. Находили среднее значение расхода сточных вод в сухую погоду за период таяния снега, используя методику для определения значений сухого периода.

2. В дни, соответствующие периоду снеготаяния, определяли коэффициенты неравномерности относительно средней величины расхода в сухой период, проводили математическую обработку полученных значений, при которой исключались значения коэффициентов неравномерности, отклонения которых от линии тренда по величине температуры воздуха были больше 2,25 °С. Результаты обработки наблюдений представлены на рис. 1.

В периоды выпадения дождей величины расходов и их влияние на неравномерность притока сточных вод на очистные сооружения определяли в следующей последовательности:

1. Как и в случае со снеготаянием, находили среднее значение расхода сточных вод в сухую погоду за период выпадения дождей (июнь-август) по методике для сухой погоды.

2. С помощью архива погоды за весь исследуемый период были найдены дни с выпадением дождя. Определяли количество выпавших осадков за сутки в мм (в архиве погоды данные фиксируются каждые 2 часа, нужно суммировать данные, чтобы определить количество осадков за 24 часа). Из рассмотрения исключали дни, за которые количество осадков выпало меньшее или равное 1 мм.

3. Для значений расходов сточных вод в дни, определенные как дни с выпадением атмосферных осадков, определяли коэффициенты неравномерности относительно величины поступления стока в сухой период года.

7

6

" 5

! 4

«а

о 3

о

ft

2 1

О

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

На рис. 2 представлены коэффициенты неравномерности притока стоков в период снеготаяния после проведенной «чистки» данных. Удаление сомнительных значений позволило получить связь значений суточной температуры и коэффициентов неравномерности, а сам график стал выглядеть более корректно.

Самое высокое значение К = 2,24 было

сут снег

найдено из отношения суточного расхода сточных вод (м3/сут) в день с таянием снега к среднему значению расхода сточных вод в сухую погоду за период таяния снега (м3/сут):

К =0 Ю = 340/152,1.

сут снег — сут снег — ср сух снег

Можно сделать вывод, что температура воздуха прямо пропорционально влияет на увеличение коэффициента неравномерности притока стоков в период снеготаяния. Так, повышение температуры воздуха на 0,5 °С приводит к увеличению суточного коэффициента неравномерности относительно среднего сухого за период снеготаяния на величину 0,2.

Результаты анализа и обработки данных по периоду выпадения дождей показаны на рис. 3.

Максимальное значение К = 3,06 следу-

сут дождь -

ет из отношения суточного расхода сточных вод, м3/сут, в день выпадения дождевых осадков к среднему значению расхода сточных вод в сухую погоду за период выпадения дождей, м3/сут:

К = О Ю = 187/61,2.

сут дождь — сут дождь — ср сух дождь

Из чего следует, что суточный коэффициент неравномерности поступления сточных вод на очистные сооружения малых населенных пунктов может

j[x) = 1,61 • .г - 0,6 i?2 = 0,1526

1,0

2,4

К /К

суг снег daily snow

к /к.,

сут снег daily snow

-усредненная кривая /average curve

£ s?

<D (D W О

is

о Щ м 3

о о CD CD 9: CO

Ю СЛ

о

CO

Рис. 1. Зависимость К негот средней температуры воздуха. Объект 1 и 2 Fig. 1. Dependence К... from the average air temperature. Obiect 1 and 2

e ' daily snow ^ ' •>

О CD О "

S ™

CO "O

БГ =■

CO

2-й

CD 2 ОТ M

3' Й >< о

9, *

CO

0 CD °

= о

51 о

(Q i-

=J =J

CD CD CD

5' ю

f! л ■

DO ■ т

ЗГ э «I *s с о <D X

01 01

10 10 о о

л -А

(О (О

7

6

о 5

о

¡3J 4

>

о 3

о

ft 2

1

0

1,0

J{x) = 2,84 -.г-2,68 R2 = 0,6061

% •

1,2 1,4 1,6 1,8

ТУ* / ТТ"

сут снег' daily snow

2,0

2,2

2,4

* Ксут снег7 Kdaiiy snow -усредненная кривая / average curve

Рис. 2. Зависимость К негот средней температуры воздуха. Объект 1 и 2 Fig. 2. Dependence К... from the average air temperature. Obiect 1 and 2

e ' daily snow ^ ' •>

ai ai

r r О О

СЧ СЧ

in in

* Ф о 3

>i in с w 2 — to t

if

<u <u

с с

'■E

О Ш

о ^

О 2

CD О

CD ч-

4 °

см

z ®

от S

<D

f— 4—I

■ Ь ГО 1W

« I

со О 05 m

9 О ^ s

CT)

® о ся

Z D) ОТ != ОТ ^ — <D <D О О

с w

■s

О tf) ф Ф

BQ >

й

оз ^

о

ем

« о

о

70 60 50 40 30 20 10 0

/

• •

• • •• У *

"V •

• % • • • •

0,8

1,3

2,3

2,8

Ксут .к VI /I I, / K-daily rain

■сут дояздь '

распределение осадков в мм / distribution of precipitation in mm кривая 1 / curve 1 1 кривая 2 / curve 2 кривая 3 / curve 3

Рис. 3. Зависимость К от количества осадков. Объект 1 и 2

сут дождь ^

Fig. 3. Dependence К.,., . on precipitation. Obiect 1 and 2

e ' daily rain 1 1

превышать рекомендуемый в литературе максимально допустимый коэффициент 1,4 для сооружений биологической очистки.

Зависимость же коэффициента неравномерности от количества осадков установить на рис. 3 невозможно из-за многих факторов, влияющих на процесс. Тем не менее кривые 1, 2, 3, представленные на рис. 3, отражают влияние осадков на К в зависимости от длительности засушливого периода

перед выпадением дождей. Так, кривая 1 подразумевает длительность периода засухи более 10 дней, кривая 2 — 3-10 дней, кривая 3 — 1-3 дня.

ВЫВОДЫ

Методика, продемонстрированная в работе [1], позволяющая описать поступление сточных вод в сухую погоду, дополнена рекомендациями по

Изучение режима поступления городских сточных вод малых населенных пунктов в период

выпадения дождей и снеготаяния

определению неравномерности притока сточных вод на головные очистные сооружения населенных пунктов небольшой производительности для дождливой погоды и периода снеготаяния.

Хочется особо отметить, что представительной выборкой данных для проектирования головных сооружений необходимо признать выборку из значений минимум за 1 год (лучший вариант — за 3-5 лет).

Большое значение имеет правильное определение сухого (базового) расхода. Для выявления среднего сухого значения расхода сточных вод необходимо отсеять неподходящие данные, как описано ранее. Чтобы найти предполагаемый расход в интересующий период, следует средний сухой расход умножить на коэффициент неравномерности соответствующего периода. Полученные ниже К

J А ^ сут сух

для населенных пунктов с численностью жителей 1000 человек, подтверждают общую тенденцию колебаний расходов, указанную в литературных источниках для станций различной производительности [3, 8, 11, 16-21]:

• максимальные значения (К ) колеблются

v сут сух max'

в промежутке от 1,2 до 1,6 (чаще всего Ксут сух = 1,4) и приходятся на март и апрель;

• с мая по июнь происходит быстрый спад с К = 1,4 до К = 0,8. В конце мая К

сут сух max ' сут сух min ' сут сух

уже достигает значения 1;

• период Ксут сух min = 0,8 (диапазон от 0,6 до 0,9) длится с июня по август;

• в сентябре, вплоть до ноября, наблюдается постепенный рост, и К принимает значения уже

А ^ сут сух А J

от 0,7 до 1,1 и в среднем равен 0,9;

• величина К с декабря по март зависит от

сут сух

количества случайных оттепелей до наступления периода снеготаяния. Если весь период держалась отрицательная температура, то Ксут сух находится в диапазоне от 0,7 до 0,9 (чаще всего 0,8). В противном случае К может достигать значений

сут сух

0,95-1,3;

• в период снеготаяния повышение температуры воздуха на 0,5 °С (начиная с 0 °С) приводит к увеличению коэффициента неравномерности относительно среднего сухого за период снеготаяния на 0,2 (рис. 2);

• величина суточного коэффициента неравномерности в период выпадения дождя зависит от длительности предшествующего сухого периода и может быть найдена по данным рис. 3.

e е

(D (D

t О

iH

G Г

S С

ЛИТЕРАТУРА

1. Иваненко И.И., Сеничева К.С. Изучение режима поступления городских сточных вод малых населенных пунктов в сухую погоду // Вестник МГСУ. 2019. Т. 14. Вып. 2. С. 225-236. DOI: 10.22227/19970935.2019.2.225-236

2. Жмур Н.С. Анализ причин неэффективности работы малых сооружений биологической очистки // Водоснабжение и канализация. 2011. № 6. С. 16-35.

3. Гузынин А.И. Сравнительный анализ моделей водопотребления населенных пунктов // Коммунальное хозяйство городов. 2011. № 97. С. 117-126.

4. Henze M., Mark C.M. van Loosdrecht, Eka-ma G.A., Brdjanovic D. Biological wastewater treatment: principles, modeling and design. IWA Publishing, 2008.

5. Лондонг Й. Очистка сточных вод. Программа повышения квалификации в области водного хозяйства и охраны окружающей среды. СПб. : Новый журнал, 2013. 483 с.

6. Ким А.Н., Графова Е.О. Современные методы очистки воды локальных объектов. СПб. : СПбГАСУ, 2016. 270 с.

7. Данилович Д.А., Эпов А.Н., КанунниковаМ.А. Анализ данных работы очистных сооружений российских городов — основа для технологического нормирования // Наилучшие доступные технологии водоснабжения и водоотведения. 2015. № 3-4.

С. 18-28. URL: http://treatmentwater.ru/data/docu-ments/NDT_4_16_Dnlvch_2-Itog.pdf

8. Игнатчик В.С., Седых Н.А., Гринев А.П. Экспериментальное исследование неравномерности притока сточных вод // Военный инженер. 2017. № 4. С. 22-28.

9. Wojciech Ciezak, Jan Ciezak. Variability of water intake in settlement units adjacent to Wroclaw // E3S Web of Conferences. 2018. Vol. 59. P. 00019. DOI: 10.1051/e3sconf/20185900019

10. Sakson G., Zawilski M., Brzezinska A. Analysis of combined sewer flow storage scenarios prior to wastewater treatment plant // Ecological Chemistry and Engineering S. 2018. Vol. 25. Issue 4. Pp. 619-630. DOI: 10.1515/Eces-2018-0041

11. Lijó L., Malamis S., González-García S., Moreira M.T., Fatone F., Katsou E. Decentralised schemes for integrated management of wastewater and domestic organic waste: the case of a small community // Journal of Environmental Management. 2017. Vol. 203. Pp. 732-740. DOI: 10.1016/j.jenv-man.2016.11.053

12. Tomperi J., Juuso E., Kuokkanen A., Leiviska K. Monitoring a municipal wastewater treatment process using a trend analysis // Environmental Technology. 2017. Vol. 39. Issue 24. Pp. 3193-3202. DOI: 10.1080/09593330.2017.1375026

о

0 CD

CD _

1 CO n CO <Q N СЯ 1

Я 9

c 9 8 3 Я (

CO r

is

r Я

s M iC

>< о

f *

CO

0 CT) v 0

Я о

По

1 i n =¡ CD CD

Г " n

(O

ем

л ■ . DO

■ г

s □

s У

с о ■■

01 Ol

2 2 О О л -А

(О (О

ai ai

г г О О

N РЧ

liî 10

К (V U 3

> (Л

с и 2 ""„ U *

ïj

<D <u

CZ £

IE 'та

О ш

о ^ о

со О

со ч-

4 °

9 -с?

см £

z g

ЕЕ jS

ûl от

« I

со О

05 m

9 s

оз

О) Ъ

от

ОТ

N

SU

u m ф ф

u >

13. Marie-Eve Jean, Sophie Duchesne, Geneviève Pelletier, Martin Pleau. Selection of rainfall information as input data for the design of combined sewer overflow solutions // Journal of Hydrology. 2018. Vol. 565. Pp. 559-569. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2018.08.064

14. ПробирскийМ.Д., Рублевская О.Н., Ким А.Н., Иваненко И.И. Перспективы отведения и очистки поверхностного стока в Санкт-Петербурге // Водоснабжение и санитарная техника. 2015. № 6. С. 32-41.

15. Лобанов А.А., Громов А.А., Журавлев А.Е. Опыт строительства продолжения главного канализационного коллектора северной части Санкт-Петербурга // Водоснабжение и санитарная техника. 2016. № 4. С. 66-71.

16. Almeida M.C., Butlera D., Friedler E. At-source domestic wastewater quality // Urban Water. 1999. Vol. 1. Issue 1. Pp. 49-55. DOI: 10.1016/s1462-0758(99)00008-4

17. Чупин Р.В., Майзель И.В., Душин А.С., Чу-пин В.Р. Нормирование расчетных удельных значений потребления воды и сброса стоков // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2015. № 4 (15). С. 171-191.

18. Atinkpahoun C.N.H., Nang Dinh Le, Pontvi-anne S., PoirotH., Leclerc J.-P., Pons M.N., Soclo H.H. Population mobility and urban wastewater dynamics // Science of the Total Environment. 2018. Vol. 622-623. Pp. 1431-1437. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2017.12.087

19. Chow C. W.K., Jixue Liu, JiuyongLi, Swain N., Reid K., Saint C.P. Development of smart data analytics tools to support wastewater treatment plant operation // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2018. Vol. 177. Pp. 140-150. DOI: 10.1016/j. chemolab.2018.03.006

20. Волчек А.А., Бульская И.В. Сток с урбанизированных территорий и его очистка // Вестник Брестского государственного технического университета. 2013. № 2. С. 88-92.

21. Borzooei S., Amerlinck Y., Abolfathi S., Pan-epinto D., Nopens I., Lorenzi E. et al. Data scarcity in modelling and simulation of a large-scale WWTP: Stop sign or a challenge // Journal of Water Process Engineering. 2019. Vol. 28. Pp. 10-20. DOI: 10.1016/j. jwpe.2018.12.010

Поступила в редакцию 24 января 2019 г. Принята в доработанном виде 1 апреля 2019 г. Одобрена для публикации 27 апреля 2019 г.

Об авторах: Иваненко Ирина Ивановна — кандидат технических наук, доцент кафедры водопользования и экологии, Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет (СПбГАСУ), 190005, г. Санкт-Петербург, ул. 2-я Красноармейская, д. 4, i5657@mail.ru;

Сеничева Ксения Сергеевна — магистрант, Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет (СПбГАСУ), 190005, г. Санкт-Петербург, ул. 2-я Красноармейская, д. 4, vesvorges@list.ru.

REFERENCES

1. Ivanenko I.I., Senicheva K.S. Research of sewage intake of small settlements in dry weather. Vest-nik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2019; 14(2):225-236. DOI: 10.22227/1997-0935.2019.2.225-236. (rus.).

2. Zhmur N.S. Analysis of the reasons of inefficient work of small treatment facilities of biological cleaning. Water supply and sewerage. 2011; 6:16-35. (rus.).

3. Guzynin A.I. Comparative analysis of water consumption patterns of human settlements. Utilities cities. 2011; 97:117-126. (rus.).

4. Henze M., Mark C.M. van Loosdrecht, Eka-ma G.A., Brdjanovic D. Biological wastewater treatment: principles, modeling and design. IWA Publishing, 2008.

5. Londong J. Sewage treatment. Advanced training in water management and environmental protection. St. Petersburg New Journal. 2013; 483. (rus.).

6. Kim A.N., Grafova E.O. Modern methods of water purification of local objects. St. Petersburg, SPb-GASU Publ., 2016; 272. (rus.).

7. Danilovich D.A., Epov A.N., Kanunniko-va M.A. Analysis of operation data of the municipal wastewater treatment facilities of the Russian cities — the basis of the technologic regulation. Best Available Water and Wastewater Technologies. 2015; 3-4:18-28. (rus.).

8. Ignatchik V.S., Sedih N.A., Grinev A.P. Experimental study of imperfect periodicity of sewage water. Military Engineer. 2017; 4(6):22-28. (rus.).

Изучение режима поступления городских сточных вод малых населенных пунктов в период

выпадения дождей и снеготаяния

9. Wojciech Ciezak, Jan Ciezak. Variability of water intake in settlement units adjacent to Wroclaw. E3S Web of Conferences. 2018; 59:00019. DOI: 10.1051/ e3sconf/20185900019

10. Sakson G., Zawilski M., Brzezinska A. Analysis of combined sewer flow storage scenarios prior to wastewater treatment plant. Ecological Chemistry and Engineering S. 2018; 25(4):619-630. DOI: 10.1515/ Eces-2018-0041

11. Lijó L., Malamis S., González-García S., Moreira M.T., Fatone F., Katsou E. Decentralised schemes for integrated management of wastewater and domestic organic waste: the case of a small community. Journal of Environmental Management. 2017; 203:732740. DOI: 10.1016/jjenvman.2016.11.053

12. Tomperi J., Juuso E., Kuokkanen A., Leiviskä K. Monitoring a municipal wastewater treatment process using a trend analysis. Environmental Technology. 2017; 39(24):3193-3202. DOI: 10.1080/ 09593330. 2017.1375026

13. Marie-Ève Jean, Sophie Duchesne, Geneviève Pelletier, Martin Pleau. Selection of rainfall information as input data for the design of combined sewer overflow solutions. Journal of Hydrology. 2018; 565:559-569. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2018.08.064

14. Probirski M.D., Rublevskaia O.N., Kim A.N., Ivanenko I.I. Prospects of surface runoff disposal and treatment in St. Petersburg. Water supply and sanitary engineering. 2015; 6:32-41. (rus.).

15. Lobanov A.A., Gromov A.A., Zhuravlev A.E. The experience of constructing the extension of the main

Received January 24, 2019.

Adopted in a modified form on April 1, 2019.

Approved for publication April 27, 2019.

Bionotbs: Irina I. Ivanenko, Candidate of Technical Sciences, Associated Professor of the chair Water use and Ecology, Saint-Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering (SPbGASU), 4 2-ya Krasnoarmeyskaya st., Saint-Petersburg, 190005, Russian Federation, i5657@mail.ru;

Kseniya S. Senicheva, magistrant, Saint-Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering (SPbGASU), 4 2-ya Krasnoarmeyskaya st., Saint-Petersburg, 190005, Russian Federation, vesvorges@list.ru.

sewer in the northern part of St. Petersburg. Water supply and sanitary engineering. 2016; 4:66-71. (rus.).

16. Almeida M.C., Butlera D., Friedler E. At-source domestic wastewater quality. Urban Water. 1999; 1(1):49-55. DOI: 10.1016/s1462-0758(99)00008-4

17. Chupin R.V., Maizel I.V., Dushin A.S., Chupin V.R. Calculation rating of specific values of water consumption and effluent discharge. News of universities. Investments. Building. The property. 2015; 4(15):171-189 (rus.).

18. Atinkpahoun C.N.H., Nang Dinh Le, Pontvi-anne S., Poirot H., Leclerc J.-P., Pons M.N., Soclo H.H. Population mobility and urban wastewater dynamics. Science of the Total Environment. 2018; 622-623:14311437. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2017.12.087

19. Chow C.W.K., Jixue Liu, Jiuyong Li, Swain N., Reid K., Saint C.P. Development of smart data analytics tools to support wastewater treatment plant operation. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2018; 177:140-150. DOI: 10.1016/j.che-molab.2018.03.006

20. Volchek A.A., Bulskaya I.V. Drain from the urbanized territories and its cleaning. Bulletin of Brest State Technical University. 2013; 2:88-92. (rus.).

21. Borzooei S., Amerlinck Y., Abolfathi S., Pan-epinto D., Nopens I., Lorenzi E. et al. Data scarcity in modelling and simulation of a large-scale WWTP: Stop sign or a challenge. Journal of Water Process Engineering. 2019; 28:10-20. DOI: 10.1016/j.jwpe.2018.12.010

e e

<D (D

¡t О

i H

k 1

G Г

с У

о

0 CD CD

1

(О

СЛ о

СО

С CD о

о (

t r a О

i S

r s

it

>< о

f -

СО

о cd v 0

о о

000

1 i О

cd cd

r с О

(О

¡О

ш

. n

ш

s E

s у с о

шш

„Ol „01 M M

о о

л -А

(О (О