岩土力学 ›› 2023, Vol. 44 ›› Issue (1): 193-205.doi: 10.16285/j.rsm.2022.0261

• 基础理论与实验研究 • 上一篇    下一篇

基于微观结构重塑的非饱和冻土导热系数预测

黄献文1, 2，姚直书2，蔡海兵2，李凯奇3，唐楚轩4   

  1. 1. 苏州科技大学 土木工程学院，江苏 苏州 215000；2. 安徽理工大学 土木建筑学院 安徽 淮南 232000；3. 武汉大学 水利水电学院， 湖北 武汉 430072；4. 中国科学院武汉岩土力学研究所 岩土力学与工程国家重点实验室，湖北 武汉 430071
  • 收稿日期:2022-03-07 接受日期:2022-07-22 出版日期:2023-01-16 发布日期:2023-01-13
  • 通讯作者: 姚直书，男，1963年生，硕士，教授，主要从事矿井建设，冻土工程等方面的教学和研究工作。E-mail: zsyao@aust.edu.cn E-mail: huangxianwen194@163.com
  • 作者简介:黄献文，男，1994年生，博士，讲师，主要从事岩土工程，工程热物理等方面研究。
  • 基金资助:
    国家留学基金（No. 202108340062）；国家自然科学基金（No. 52174104，No. 51778004）。

Prediction of thermal conductivity of unsaturated frozen soil based on microstructure remodeling

HUANG Xian-wen1, 2, YAO Zhi-shu2, CAI Hai-bing2, LI Kai-qi3, TANG Chu-xuan4   

  1. 1. School of Civil Engineering, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou, Jiangsu 215000, China; 2. School of Civil Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan, Anhui 232000, China; 3. School of Water Resources and Hydropower, Wuhan University, Wuhan, Hubei 430072, China; 4. State Key Laboratory of Geomechanics and Geotechnical Engineering, Institute of Rock and Soil Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan, Hubei 430071, China
  • Received:2022-03-07 Accepted:2022-07-22 Online:2023-01-16 Published:2023-01-13
  • Supported by:
    This work was supported by China Scholarship Council (202108340062) and the National Natural Science Foundation of China (52174104, 51778004).

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摘要：

为预测非饱和冻土的导热性能，基于土体微观结构，提出了非饱和冻土特征结构识别算法和多元素生成算法，并将该算法与传统有限单元法组合，建立非饱和冻土导热系数蒙特卡洛预测模型。通过土体SEM电镜图像，采用逆向四参数增长识别法识别土体中各组分含量、大小以及各方向分布概率；改进传统的四参数随机增长法，提出了考虑土、水、冰和气的多元素生成算法；基于生成的非饱和冻土模型，通过蒙特卡洛方法获得非饱和冻土导热系数，并与规范中冻土导热系数进行对比，验证了蒙特卡洛法预测模型的合理性（平均误差<4%）；通过多因素分析研究孔隙率、颗粒大小、土体导热性、饱和度以及结冰率对非饱和冻土导热性影响，各因素与导热系数的相关系数依次为：−0.352、−0.098、0.641、0.520和0.060，影响大小为：土颗粒导热性>饱和度>孔隙率>土颗粒大小>结冰率。各影响因素对非饱和冻土导热系数影响可以归纳为对热通量形成“热链”密度、宽度、连通性、热流承载力以及对“热桥”通量的影响。

关键词: 非饱和冻土, 微结构模拟, 结构相关性, 四参数随机增长法, 蒙特卡洛方法, 导热系数

Abstract: In order to accurately predict the thermal conductivity of unsaturated frozen soil, the characteristic structure identification method and reconstruction method of unsaturated frozen soil were proposed based on the soil microstructure images, and the prediction model of the thermal conductivity of unsaturated frozen soil was established by combining these methods and the conventional finite element method. Through scanning electron microscope (SEM) images, the content, size and distribution probability of each component were identified by antidromic quartet structure generation set (AQSGS) method. A multi-element quartet structure generation set method considering soil, water, ice and gas (MQSGS method) was proposed to improve the conventional quartet structure generation set (QSGS) method. Based on the established unsaturated frozen soil model, the thermal conductivity of unsaturated frozen soil was obtained through Monte Carlo method, and compared with the thermal conductivity of frozen soil in the specification, which verified the rationality of the prediction model (average error <4%). The influences of porosity, particle size, soil particle thermal conductivity, degree of saturation and freezing rate on the thermal conductivity of unsaturated frozen soil were studied by multi-factor analysis. The correlation coefficients between each influencing factor and thermal conductivity were −0.352, −0.098, 0.641, 0.52 and 0.06, respectively. The influence sequences were soil particle thermal conductivity > degree of saturation > porosity > soil particle size > freezing rate. The effects of various influencing factors on the thermal conductivity of unsaturated frozen soil can be summarized as the influences on the density, width, connectivity, heat flow capacity of "thermal chain" formed by heat flux and "thermal bridge" flux.

Key words: unsaturated frozen soil, microstructure simulation, structural correlation, quartet structure generation set method, Monte Carlo method, thermal conductivity

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