一个冻土的渗透系数模型及其验证
发布时间：2021-10-17 00:03
寒区冻胀、融沉等冻害的核心问题是水热耦合迁移过程,而冻土渗透系数的确定是研究这类问题的关键。不同于正温条件下土的渗透系数,冻土的渗透系数涉及液态水在土、冰两种固相物质内的流动机制。如何更精确、简洁地表达冻土的渗透系数,一直没有得到很好的解决。本文基于土中冰的赋存形态,结合正温渗透系数Kozeny-Carman方程推导过程,考虑冰颗粒的阻碍作用,提出一个新的冻土渗透系数模型。本文模型通过和文献中其他学者的模型以及试验数据的比较,可以较好地吻合试验数据,验证了本文模型的合理性。相较于既有的经验模型或复杂的数学模型,本模型只有一个拟合参数,形式简洁,有明确物理依据,具有一定的应用价值。
【文章来源】：岩土工程学报. 2020,42(11)北大核心EICSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
不同模型计算曲线的对比
本文模型提出的冻土饱和渗透系数模型中，参数涉及土，水，冰三相。其中，对渗透系数的预测有较大影响的参数为未冻水饱和度Su和形状系数比ε。其中，未冻水饱和度Su决定了模型的形状和变化趋势。未冻水饱和度是土中未冻结水含量的反映。土中未冻水含量决定了土中可流动水的含量，未冻水含量越少，土中可流动水减少，连通性越差，导致渗透系数越低。如图3所示，不同土壤的SFCC对应的负温下渗透系数模型的形状和变化趋势是一致的。因此，SFCC是本文模型区分不同土壤对应的渗透系数的重要依据。土性不同，对应的SFCC不同，最终导致渗透系数的差异。需要指出的是，在使用本文模型进行求解时，不需要依赖于某一特定SFCC曲线表达式，也能进行计算。Lebeau和Konrad的模型中，设定了特定的SFCC曲线表达式，通过拟合试验数据，确定拟合参数的取值，再根据这些参数求解冻土渗透系数。不同于他们的思路，本文仅把未冻水含量作为一个自变量参数进行使用，克服了对SFCC的依赖。为了验证这一模型特性，将SFCC更换为Liu等[14]提出的模型：
用此模型拟合试验数据中的Manchester silt fraction土，a取10162,n取3.2,m取0.35。两种模型求得的SFCC曲线和对应预测的冻土渗透系数如如图4所示。可以看出，若某一SFCC模型能够较好地拟合试验数据，则通过该SFCC模型就可以很好地预测冻土渗透系数。这一结论验证了本文提出的模型并不依赖特定的SFCC模型，即未冻水含量Su只是模型中的一个自变量参数。不同于参数Su，形状系数比ε虽然对模型形状和变化趋势的影响较小，但它却能直接影响渗透系数的取值范围。如图5所示，变化相同的温度，随着ε的增大，模型求解得到的渗透系数逐渐减小。不同形状的立体的表面积表达式是相似的，例如球体的表面积是4πR2,R是半径，而正立方体的表面积是6a2,a为边长。对一个立体来说，表面积的求解可以看作是其特征长度的平方乘以对应的表面积系数。而形状系数比ε是和土性有关的一个参数，反映的是冰颗粒形状和土颗粒形状的差异。形状系数比ε越接近1，说明冰颗粒和土颗粒的形状越接近，如图2中的Manchester silt fraction,Chena silt两种土。当土颗粒和冰颗粒形状差距越大，形状系数比ε取值则会越远离1，如图2中的Calgary silt。通常来说，冰颗粒和土颗粒的形状差异不应过大，不同表面积系数的差距一般不会超过1个数量级，因此，对于形状系数比ε，建议的取值范围是0.1～10。确定ε的取值范围同时可以保证模型的合理性，减少人为取值的随意性。
【参考文献】：
期刊论文
[1]冻结作用下黏土中水、盐迁移试验研究[J]. 芮大虎,郭成,芦明,孟庆浩,伊藤譲. 冰川冻土. 2019(01)
本文编号：3440741
【文章来源】：岩土工程学报. 2020,42(11)北大核心EICSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
不同模型计算曲线的对比
本文模型提出的冻土饱和渗透系数模型中，参数涉及土，水，冰三相。其中，对渗透系数的预测有较大影响的参数为未冻水饱和度Su和形状系数比ε。其中，未冻水饱和度Su决定了模型的形状和变化趋势。未冻水饱和度是土中未冻结水含量的反映。土中未冻水含量决定了土中可流动水的含量，未冻水含量越少，土中可流动水减少，连通性越差，导致渗透系数越低。如图3所示，不同土壤的SFCC对应的负温下渗透系数模型的形状和变化趋势是一致的。因此，SFCC是本文模型区分不同土壤对应的渗透系数的重要依据。土性不同，对应的SFCC不同，最终导致渗透系数的差异。需要指出的是，在使用本文模型进行求解时，不需要依赖于某一特定SFCC曲线表达式，也能进行计算。Lebeau和Konrad的模型中，设定了特定的SFCC曲线表达式，通过拟合试验数据，确定拟合参数的取值，再根据这些参数求解冻土渗透系数。不同于他们的思路，本文仅把未冻水含量作为一个自变量参数进行使用，克服了对SFCC的依赖。为了验证这一模型特性，将SFCC更换为Liu等[14]提出的模型：
用此模型拟合试验数据中的Manchester silt fraction土，a取10162,n取3.2,m取0.35。两种模型求得的SFCC曲线和对应预测的冻土渗透系数如如图4所示。可以看出，若某一SFCC模型能够较好地拟合试验数据，则通过该SFCC模型就可以很好地预测冻土渗透系数。这一结论验证了本文提出的模型并不依赖特定的SFCC模型，即未冻水含量Su只是模型中的一个自变量参数。不同于参数Su，形状系数比ε虽然对模型形状和变化趋势的影响较小，但它却能直接影响渗透系数的取值范围。如图5所示，变化相同的温度，随着ε的增大，模型求解得到的渗透系数逐渐减小。不同形状的立体的表面积表达式是相似的，例如球体的表面积是4πR2,R是半径，而正立方体的表面积是6a2,a为边长。对一个立体来说，表面积的求解可以看作是其特征长度的平方乘以对应的表面积系数。而形状系数比ε是和土性有关的一个参数，反映的是冰颗粒形状和土颗粒形状的差异。形状系数比ε越接近1，说明冰颗粒和土颗粒的形状越接近，如图2中的Manchester silt fraction,Chena silt两种土。当土颗粒和冰颗粒形状差距越大，形状系数比ε取值则会越远离1，如图2中的Calgary silt。通常来说，冰颗粒和土颗粒的形状差异不应过大，不同表面积系数的差距一般不会超过1个数量级，因此，对于形状系数比ε，建议的取值范围是0.1～10。确定ε的取值范围同时可以保证模型的合理性，减少人为取值的随意性。
【参考文献】：
期刊论文
[1]冻结作用下黏土中水、盐迁移试验研究[J]. 芮大虎,郭成,芦明,孟庆浩,伊藤譲. 冰川冻土. 2019(01)
本文编号：3440741
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jianzhujingjilunwen/3440741.html
