SWCC测定过程产生的容重变化对SWCC参数的影响

土壤水分特征曲线(SWCC)测定过程本身会引起很大的容重变化。随着容重的增大,土壤的持水特性也发生改变。为了明确这种容重变化对土壤水分特征曲线的影响,本研究以4种原状土壤为例,用离心机法测定了不同定容重下的土壤水分特征曲线,分析了容重变化对Brooks-Corey和van Genuchten模型参数的影响。结果表明:土壤的容重越大,相同吸力下所对应的有效饱和度就越大,水分特征曲线就越平缓。4种土壤的参数A和α均随容重的增大而减小,可用幂函数表示。黑垆土和土娄土的λ、n随容重的增加而增大,可用线性函数描述,有别于黄绵土和红壤。从总体上看,无论扰动与否,土壤水分特征曲线测定过程引起的容重变化对粉质粘壤土和粉质粘土的影响情况一致。与van Genuchten模型相比,Brooks-Corey模型参数与容重具有更强的关系性。本研究有益于土壤水分特征曲线测定过程中容重影响因素的修正。

基于SWCC试验数据的坝体非饱和非稳态渗流与稳定性研究

饱和-非饱和状态是土存在于自然界的真实状态,描述和解释这种状态的非饱和土力学理论在土石坝渗流、污染物传输、冻土渗流相变、边坡和路基稳定性分析等领域有着广泛的应用。非饱和土的土水特征曲线(SWCC)是非饱和土力学研究的基本内容之一,对非饱和土体渗流和稳定性分析至关重要。采用Python语言开发了非饱和渗流与稳定性分析软件包USSA和非饱和土土水特征曲线试验数据处理和模型拟合界面。对非饱和土的土水特征曲线数据进行处理,以模型拟合参数作为基本输入进行非饱和渗流场的模拟,再到非饱和土的稳定性分析,详细呈现了非饱和土渗流与稳定性分析及软件开发的全过程。基于SWCC模型的拟合参数对坝体渗流稳定性进行了分析,分析结果表明水位变化过程中坝体两侧斜坡具有明显不同的稳定性演化规律。当采用有限元强度折减法进行非饱和土斜坡稳定性分析时,最终安全系数为所有边坡安全系数演化曲线的最低包络线。

考虑尿素浓度对SWCC影响的VG模型

利用Tempe压力膜仪,进行了不同浓度尿素溶液的土-水特征曲线(SWCC)试验,得出了不同SWCC的Van Genuchten(VG)拟合模型。结合各VG模型,采用线性回归分析,确定了模型中各参数与尿素浓度的关系,进而建立了能够考虑尿素浓度影响的VG模型。所得模型中各参数拟合相关度均较高。由所建模型可知,尿素浓度对参数α影响较小,而对参数n影响较大;浓度越大,参数α越小,而参数n越大。所得结果弥补了其他方法不能考虑尿素浓度对SWCC的影响,对补充和发展SWCC试验和理论具有一定的意义。所建SWCC模型未考虑尿素浓度对溶质吸力的影响,也未开展尿素溶液对土体SWCC影响机理研究;这两方面有待以后的工作进一步研究。

黏性地基土非饱和SWCC试验研究

针对合肥地区某非饱和黏性铁路地基土,利用非饱和土压力板仪进行考虑干密度和初始含水率的非饱和SWCC试验,结合Van Genuchten模型分析干密度和初始含水率对非饱和SWCC参数的影响特性。研究结果表明:随干密度的增大,非饱和土SWCC中反映的空气进气值会增大,而孔隙尺寸反映参数会变小;随初始含水率的增大,非饱和土SWCC中反映的空气进气值会减小,而孔隙尺寸反映参数会变大。

考虑滞后效应与吸附作用的非饱和土SWCC分形模型

传统土-水特征曲线(SWCC)模型的研究仅考虑了土壤基质势的毛细组分而忽略了吸附组分,高估了土壤在低饱和度范围的基质吸力。针对该问题,假设土壤孔隙系统可用一簇带有孔喉的毛细管表示,且其孔径分布服从分形规律。在此基础上将土壤中水分运移分为2个阶段,即毛细水与吸附水共同参与水分运移阶段,以及仅吸附水参与水分运移阶段,推导得到了可以反映全基质吸力范围土壤持水特征及滞后效应的SWCC模型。最后采用已有的试验数据与研究结果对得到的本构模型进行验证,结果表明所提出的SWCC模型预测曲线与试验数据吻合良好,且相比已有方法可更好地描述非饱和土SWCC的持水特性,证明了该模型的合理性与可行性。

非饱和膨胀土SWCC研究

研究土体吸力与含水量关系,对于非饱和土的变形和强度问题,有重要的应用价值。利用非饱和土三轴仪对膨胀土进行试验研究,比较系统地分析了矿物成分、孔隙结构、土体应力状态、应力历史等因素对土-水特征曲线的影响。尤其土的矿物成分和孔隙结构是主要的影响因素。综合考虑各种因素的影响,通过室内和野外吸力量测,对土-水特征曲线进行拟合、比较,建立了幂函数模型。由土-水特征曲线可知,室内干湿循环土-水特征曲线具有明显的差异性,野外土-水特征曲线的差异性不明显,并与室内浸湿曲线相似。将野外曲线和浸湿曲线结合起来,推算非饱和状态下土的渗透性、抗剪强度等指标,可以较好地解决岩土力学问题。

SWCC测定时吸力计算公式与最佳离心时间的探讨

采用离心机法测定了南京市栖霞区东阳镇0—20cm，20—40cm，40—60cm3层土壤的水分特征曲线（SWCC），分析了密度变化对吸力的影响、质量含水量与时间的关系、土壤吸力与质量含水量的关系；根据分析结果改进了传统的吸力求解公式，得出了离心机法测定粉砂壤土水分特征曲线时的最佳离心时间．改进公式克服了传统公式计算吸力时没有考虑土壤压缩的弊端，计算得到的土壤体积含水量可以随土壤干密度的变化而变化，土壤水分特征曲线更能合理地反映土壤水分的保持和运动规律．

土水特征曲线(SWCC)的滞回特性模拟研究

为了模拟非饱和土的水力、力学特性在多次降雨、蒸发过程中的变化特性,本文以传统域模型的基本原理为基础,推到得到了一个能够模拟SWCC滞后性的计算模型,该模型计算方法简单,易于通过程序实现,且通过与试验数据和其他模型的计算结果对比,验证了该模型的合理性,同时,这个模型可为研究在复杂吸力变化状态下非饱和土的渗流特性、强度特性以及本构模型的研究打下一定的基础。

非饱和土土水特征曲线(SWCC)测试与预测

非饱和土土水特征曲线(SWCC)表示了土中含水量与吸力之间的关系。文章介绍了6种常用方法,各有其适用范围。体积压力板仪可量测最大基质吸力值为1500kPa的干燥曲线和浸湿曲线;超过1500kPa时,可用盐溶液法进行量测;Tem-ple仪可量测基质吸力达100kPa的干燥曲线;滤纸法可用于测量土体的基质吸力与总吸力;Dew-point电位计可用于量测土样总吸力变化,尤其适合渗透吸力的量测;TDR探头适合于量测小于300kPa的基质吸力。用GDS非饱和土三轴仪可以进行SWCC测试,测试范围主要取决于陶土板的进气值。用准确的数学模型对测得的含水量、吸力数据进行拟合,对于预测非饱和土力学性质、渗透系数、抗剪强度及分析边坡稳定性有重要意义。由于准确测试SWCC难度较大,并且测试影响因素较多,所以根据土体孔隙大小分布和颗粒大小分布情况预测SWCC,也是一种较好的方法。

非饱和重塑黄土SWCC试验与拟合研究

利用GCTS土-水特征曲线仪研究了颗粒级配对非饱和重塑黄土土-水特性的影响;通过Brooks&Corey、Van Genuchten、Gardner、Fredlund&Xing(3参数模型)、Fredlund&Xing(4参数模型)五种常用模型对试验数据进行了拟合分析,得到适合非饱和重塑黄土的SWCC(soil-water characteristic curve)数学模型;通过提出“滞回比”这一参数,初步研究了颗粒级配对土-水特征曲线滞回特性的影响;利用Gardner经验模型、Van Genuchten统计传导模型对非饱和重塑黄土试样的渗透系数进行了拟合分析。结果表明:Gardner和Van Genuchten模型对非饱和重塑黄土土-水特征曲线拟合效果最好,a值随颗粒粒径的增大而减小,n值随颗粒粒径的增大而增大,滞回比随着颗粒粒径的增大逐渐减小;非饱和重塑黄土试样渗透系数随基质吸力的变化而变化,同一种模型对渗透系数的预测在增减湿过程中渗透系数数值存在差别。

压力板仪配套及SWCC试验的若干问题探讨

采用高压氮气瓶、压力控制箱及精密电子天平等器件，对从美国土壤水分仪器公司进口的压力板仪核心部件进行了配套完善。介绍了配套后的压力板仪土-水特征曲线测试系统的结构组成与特点，对土-水特征曲线（SWCC）试验过程中应注意的问题进行了剖析。用配套的压力板仪测定了宁夏原状自重湿陷性黄土、北京原状粉质粘土和小浪底防渗斜墙重塑黄土类壤土等3种土样的土-水特征曲线，并对试验结果进行了分析。

基于孔隙水分布的非饱和土SWCC及相对渗透系数预测模型

相对渗透系数与土水特征曲线(SWCC)是研究非饱和流的重要参数,利用毛细管系统研究渗流已经成为研究相对渗透系数的重要方法之一。在用毛细管系统代替土孔隙的假设上,基于杨-拉普拉斯方程和分形理论,对传统的毛细管系统含水量模型作出改进,考虑非饱和孔隙的含水量,提出一个预测非饱和土相对渗透系数的模型。利用4组试验数据对提出的相对渗透系数预测模型进行验证,用均方根偏差(RMSD)评测试验数据与预测数据之间的误差,结果表明4组数据的RMSD均<0.025,说明该模型具有预测非饱和土相对渗透系数的实际意义。

从水分转化特征研究固化淤泥的SWCC

对不同初始状态的淤泥进行固化处理,测定固化淤泥的SWCC及转化到水化产物中的吸着水增量ΔmBW和矿物水增量ΔmHW,从土中水分转化特征研究了固化淤泥的SWCC。结果表明:同一含水率的淤泥固化处理后,进气值AEV随着ΔmBW和ΔmHW的增大而增大,而干燥率随着ΔmBW和ΔmHW的增大而减小;等量的ΔmHW对改变AEV和干燥率的贡献较大,ΔmBW增大到一定量时其影响作用才开始显现;在固化淤泥的工程使用过程中,即使ΔmBW和ΔmHW保持不变,淤泥也可能会出现收缩现象。

基于核磁共振及分形理论预测非饱和土石混合体SWCC

【目的】土石混合体的物理力学特性与土—水特征曲线(SWCC)关系紧密,直接或间接测量SWCC费时耗力,且所得结果具有离散性,因此建立预测非饱和土石混合体SWCC的理论模型具有现实意义。【方法】采用NMR技术反演得到横向弛豫时间T_(2)图谱,将之转化为累计孔隙体积曲线,从而结合Young-Laplace′s理论及分形理论,以T_(2)为纽带建立起体积含水率与基质吸力的理论模型,并对模型进行验证。【结果】结果显示:土石混合体具有多重分形特征,对其进行分区研究,可由体积含水率与基质吸力在双对数坐标中的斜率换算得出不同孔隙半径范围内的分形维数;体积含水率与基质吸力的对数值存在强烈的线性关系,其相关系数均≥0.995;初始含水率与模型中的拟合参数具有线性关系,且相关系数均≥0.990,模型中的参数均可通过初始含水率进行求解。【结论】结果表明:模型预测结果与实测SWCC吻合程度较高,可以很好地应用于非饱和土石混合体的SWCC预测中。

基于分解协调的SWCC-OBS网络路由选择研究

针对稀疏分布有限波长转换能力的光突发交换(SWCC-OBS)网络容易出现的高丢包率和负载不均衡问题,建立了稀疏分布OBS全网丢包率的数学模型。为了克服模型求解过程中多变量带来的非线性问题,对影响全网突发丢包率的参变量进行分解预估和反馈更新,求得全网对应业务流模型下的优化路由路径,获得了全网突发数据的近似最低丢包率。仿真实验表明,在SWCCOBS网络中,本文提出的路由选择模型及分解协调的路由选择算法,不仅能有效地避免突发数据包间的相互冲突、降低了全网丢包率,而且能很好地适应突发数据业务的动态变化,保证了网络的负载均衡和较低的丢包率。

花岗岩残积土SWCC曲线拟合研究

土水特征曲线是是土壤的一种重要的水力力学参数,可以体现出土壤的渗透性、抗剪强度等性质。为了方便测定花岗岩残积土的SWCC曲线,探究更加快捷的拟合花岗岩残积土SWCC曲线的模型与方法,首先利用室内压力板仪实测了花岗岩残积土脱湿与吸湿过程中吸力与含水率对应的数据点,对于试验中的脱湿过程选用VanGenuchten模型,吸湿过程选用Gardner模型,利用MATLAB软件自带的lsqcurvefit、nlinfit函数分别进行了拟合,lsqcurvefit、nlinfit函数结果相近,拟合出的残差平方和均小于0.0001,结果表明lsqcurvefit函数和nlinfit函数对于花岗岩残积土SWCC曲线的拟合效果均良好,以后的研究中可任选一种使用。

长春地区非饱和粉质黏土的土-水特征试验研究

土-水特征曲线(SWCC)是反映非饱和土工程特性的重要表现形式。为研究长春地区非饱和土的土-水特征曲线变化,以长春地区广泛分布的粉质黏土作为研究对象,采用GEO-Experts压力板仪和GDS非饱和土三轴仪对不同初始含水率的土体进行土-水特征曲线的测量分析。结果表明:不同设备所测得的结果基本一致,土体的进气值均在基质吸力25 kPa左右时达到。土体的体积含水率均随基质吸力的增加而减小,土-水特征曲线均在基质吸力为125 kPa时出现明显拐点。同一含水率土样,GEO-Experts压力板仪的排水体积比GDS非饱和土三轴仪多,压力板仪所对应的体积含水率相对较低。

使用有限数据推求土壤水分特征曲线VG模型的参数

【目的】使用一种简易方法和有限数据来获取土壤水分特征曲线VG模型的参数。【方法】选择了黑土、褐土、黄绵土、红壤和紫色土5种地带性土壤,实测了土壤饱和含水率(θ_(s))、0.33 bar土壤含水率(θ_(0.33 bar))、最大吸湿水(θ_(97%RH))和空气相对湿度为43%时的土壤吸湿水(θ_(43%RH)),并以θ_(43%RH)为残余含水率(θ_(r)),推导VG模型的参数。将推导出的参数带入到VG模型中,进行了土壤水分特征曲线的预报,并与实测的土壤含水率进行了比较。【结果】该方法能较好地模拟褐土的土壤水分特征曲线,模拟值和测定值的残差一般在0.01 cm^(3)/cm^(3)以内;也可以较好的模拟黄绵土和红壤在0.33~15 bar的土壤含水率,残差一般在±0.01 cm^(3)/cm^(3)以内;但黑土的模拟结果相对较差,在低于0.33 bar时,残差为负,在-0.03 cm^(3)/cm^(3)以内,而在0.33~15 bar,残差为正,达到0.04 cm^(3)/cm^(3);紫色土的模拟结果最差,在低于0.33 bar时,残差为负,达到了-0.07 cm^(3)/cm^(3);但在0.33~15 bar,情况有所改善,残差在0.03 cm^(3)/cm^(3)以内。通过配对t检验,认为模拟值和测定值无显著差异,二者的相关系数(r)为0.990。造成模拟值和测定值差异的原因可能是采样时紫色土密度较低,土壤中有较多的大孔隙,而黑土可能因有机质含量较高具有较好的结构性导致持水能力较强。【结论】采用土壤饱和含水率(θ_(s))、0.33 bar土壤含水率(θ_(0.33 bar))、最大吸湿水(θ_(97%RH))和空气相对湿度为43%时的土壤吸湿水(θ_(43%RH))推导的VG模型参数,可以较好地预报土壤水分特征曲线。但对土壤密度较低、存在大孔隙的土壤,及有机质量较高或结构性较好的土壤,可能会导致部分模拟值和测定值产生较明显的差异。前者可能会影响低吸力段的模拟结果(<0.33 bar),后者则可能影响土壤有效含水率段的模拟结果(0.33~15bar)。

三种PTFs方法获取的侵蚀黑土水分特征曲线的比较

采用3种土壤转换方程(PTFs)获取不同侵蚀程度黑土的土壤水分特征曲线(SWCC),并与实测数据进行了比较,以选择适合黑土SWCC间接获取的PTFs方法。以4种不同侵蚀程度的黑土为供试土壤,采用常用的PTFs计算机模型:Rosetta3、CalcPTF和以最大吸湿量为残余含水量(θ_(r))发展的PTFs方法(编号:PTFs3),进行了SWCC的van Genuchten (VG)模型参数的预报。Rosetta3模型的输入参数包括土壤机械组成、土壤密度、33 kPa压力下的土壤含水率(θ_(33 kPa))和1 500 kPa压力下土壤含水量(θ_(1 500 kPa));CalcPTF模型的输入参数包括土壤机械组成、土壤密度和有机碳含量;PTFs3的输入参数包括饱和含水量(θ_(0))、最大吸湿量(θ_(97%RH))、θ_(33 kPa)和θ_(1 500 kPa)。将上述3种方法获取的参数带入VG模型,得出供试土壤在不同水吸力下的土壤含水量,并与实测结果进行对比。结果显示,使用3种PTFs模型输出参数的VG模型预报值与实测值都有极显著的相关性,总体计算结果与实测结果也比较接近。PTFs3预报值与实测值的差值在±0.05 cm^(3)/cm^(3)内;CalcPTF-Var模型差值在-0.08~0.05 cm^(3)/cm^(3)之间;而Rosetta3模型的差值在-0.10~0.06 cm^(3)/cm^(3)之间。在土壤含水率压力小于33 kPa情况下时,SWCC差值相对较大。Rosetta3和PTFs3因为有θ_(33 kPa)和θ_(1 500 kPa)两点的水分进行校正,精确性比较可控,效果优于CalcPTF-Var。预报值与实测值差异的百分比也说明了这一点。具体到每个供试土壤样本,3种PTFs对剧烈侵蚀的黑土预报偏差百分比都较大,但PTFs3表现较优于其他两种模型。CalcPTF-Var在微度侵蚀样本S1的模拟上也出现了相对较大的偏差。综上,PTFs3模型是一种比较适合预报黑土SWCC的VG模型参数的PTFs方法。Rosetta3模型误差主要来源于较严重的低估了≤1 kPa SWCC的土壤含水量,而高估了6~33 kPa的土壤含水量。仅输入土壤理化性质的CalcPTF-Var模型需注意在部分黑土样本上的较大偏差。

Unraveling the hydraulic properties of loess for landslide prediction:A study on variations in loess landslides in Lanzhou,Dingxi,and Tianshui,China

Loess has distinctive characteristics,leading to frequent landslide disasters and posing serious threats to the lives and properties of local re sidents.The involvement of water repre sents a critical factor in inducing loess landslides.This study focuses on three neighboring cities sequentially situated on the Loess Plateau along the direction of aeolian deposition of loess,namely Lanzhou,Dingxi,and Tianshui,which are densely populated and prone to landslide disasters.The variations in hydraulic properties,including water retention capacity and permeability,are investigated through Soil Water Characteristic Curve(SWCC)test and hydraulic conductivity test.The experimental findings revealed that Tianshui loess exhibited the highest water retention capacity,followed by Dingxi loess,while Lanzhou loess demonstrated the lowest water retention capacity.Contrastingly,the results for the saturated permeability coefficient were found to be the opposite:Tianshui loess showed the lowest permeability,whereas Lanzhou loess displayed the highest permeability.These results are supported and analyzed by scanning electron microscopy(SEM)observation.In addition,the water retention capacity is mathematically expressed using the van Genuchten model and extended to predict unsaturated hydraulic properties of loess.The experimental results exhibit a strong accordance with one another and align with the regional distribution patterns of disasters.