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当前,水体富营养化及蓝藻水华污染仍是我国面临的突出性水环境问题之一。蓝藻水华大面积爆发时,采用物理除藻、化学除藻、生物除藻等技术及时清除水体中的蓝藻是保护水体环境的必要手段。目前,各种除藻技术中,有关除藻效能的系统性研究较少,特别是除藻过程可能存在的藻毒素溶出问题尚未得到充分重视和有效解决。本文通过试验研究,在明确几种典型除藻过程(化学除藻、超声波除藻、生物除藻)的除藻效能基础上,着重分析了除藻过程中微囊藻毒素的释放及其在水体中的扩散规律,建立了微囊藻毒素扩散的一维水质模型。研究结果可为基于藻毒素溶出控制的除藻方法与参数优化,以及除藻过程伴生藻毒素的去除技术研究提供重要参考。主要研究内容及结论如下:(1)用 28khz,声强为 214.97W/m2、863.12W/m2、1300.05W/m2 的超声波处理 5L 富藻水,经过15min,三个声强下的藻细胞去除率分别为41.4%、56.7%、78.7%。除藻效果随着声强的增大而增大。超声波除藻的反应符合一级动力学。3个声强下的反应速率常数分别为0.033min-1、0.05 1min-1、0.091min-1。提高超声波声强可有效促进除藻速率提升。(2)通过静态试验,考察了硫酸铜和戊二醛两种化学药剂及生物除藻剂的除藻性能。在一定范围内(硫酸铜:0.5mg/L-8mg/L;戊二醛:20ug/L-80ug/L;生物除藻剂:0.5mg/L-4mg/L)增加投加浓度可提高除藻效果,但过高的投加浓度反而不利于藻细胞的去除。试验得出,最佳的硫酸铜浓度为4mg/L,在此浓度下处理12d时,藻细胞的去除效果为96%;最佳的戊二醛投加浓度为80ug/L,最佳的生物除藻剂浓度为2mg/L,对藻细胞的去除效果分别为68.2%、34.6%。(3)在214.97W/m2、863.12W/m2、1300.05W/m2三个声强下,研究了超声波除藻过程微囊藻毒素的释放规律,结果表明,各个声强的除藻过程均存在明显的藻毒素释放过程,在15min内,超声波藻毒素释放过程较好地符合线性方程。声强越高,藻毒素释放越显著:初始藻细胞浓度为1.975×107个/mL～2.105×107个/mL时,214.97W/m2、863.12W/m2、1300.05W/m2条件下藻毒素的释放速率分别为0.267μg·L-1min-1、1.034μg·L-1min-1、2.263μg·L-1min-1。(4)采用烧杯试验方法研究了硫酸铜、戊二醛、生物除藻剂除藻过程的藻毒素释放规律。结果表明,3种药剂除藻过程存在明显的藻毒素释放现象。硫酸铜浓度为4mg/L和8mg/L时,水中初始藻毒素浓度分别为24.93ug/L、25.01ug/L,此条件下藻毒素浓度增加较快,到第8d胞外藻毒素均达到200ug/L以上;戊二醛除藻过程中,作用藻细胞4-6天后胞外藻毒素释放明显,8d后藻毒素释放量达到110.41～194.55ug/L;在4mg/L的生物除藻剂条件下藻毒素释放最显著,该条件下最大胞外藻毒素释放量为68.12ug,高于其他投加量下的藻毒素浓度,去除每毫克叶绿素a的藻毒素释放量为55.52ug。(5)基于除藻效率、藻毒素溶出程度、去除速率,在各自最佳作用条件下,对比了超声波除藻、硫酸铜除藻、戊二醛除藻及生物除藻几种除藻方式的除藻效能,结果表明,超声波除藻速率最高(0.0913min-1),除藻率相对较高(78.76%),去除单位藻细胞的藻毒素释放量最低,仅为1.78ug/mg;硫酸铜除藻可获得的除藻率最高(96.07%),但除藻速率相对较小(0.313d-1),且除藻过程藻毒素释放较为显著(77.53ug/mg);生物除藻剂除藻速率及藻细胞去除率最低,但除藻过程藻毒素释放程度相对较小(21.30ug/mg);戊二醛尽管可获得相对理想的除藻效果(68.13%),但除藻速率相对较小,除藻过程藻毒素释放最为强烈(84.60ug/mg)。(6)采用模拟湖泊试验模型,研究了除藻过程释放的藻毒素在水体中的迁移规律,以除藻区为中心,考察了不同半径处的藻毒素浓度随时间变化规律,结果表明,随着时间的推移,距离藻毒素释放中心x处的藻毒素浓度先升高后逐渐下降(x大于除藻区半径)。在12小时内,距点源不同圆周上的藻毒素浓度变化程度存在差异。由拟合结果得出,0.45m、0.75m、1m处的藻毒素浓度分别在14.2min、45.8min、3.0h达到最大值,最大值分别为1.21ug/L、0.728ug/L、0.567ug/L。藻毒素的扩散跟浓度梯度相关,距中心越近处,释放初始,浓度梯度较大,扩散通量也大,藻毒素浓度增加较快。随着距离的增加,该处的浓度梯度越来越小,藻毒素浓度的变化较缓。采用菲克定律构建藻毒素扩散的一维水质模型(考虑2次反射)对试验数据进行拟合,得出藻毒素扩散系数为0.379m2/h,模型与实测值的相对误差范围在3.7%-19.9%,误差范围较小,两者变化规律趋势相一致,表明该模型具有较好的预测功能。