發(fā)布時間：2020-04-02 07:18

【摘要】：基于介質(zhì)粒徑分布(Particle size distribution,PSD)與水土特征曲線(Soil water characteristic curve,SWCC)形狀相似性間接預測SWCC的方法快速、經(jīng)濟,具有潛在的應用價值。但是,以該原理為基礎的傳統(tǒng)模型均存在對高吸力段含水率的低估,本文研究了產(chǎn)生該誤差的原因,提出了三種改進模型,并用大量實測數(shù)據(jù)進行了模型驗證,比較評價了三種改進模型以及傳統(tǒng)模型的預測性能。研究表明,傳統(tǒng)模型預測的SWCC高吸力段含水率低估主要出自于粒徑分布向孔隙分布的轉(zhuǎn)化方法。針對該問題,三種改進模型中,吸力仍沿用了傳統(tǒng)模型中的計算方法,用孔徑和粒徑的線性關系通過Young-Laplace方程獲取,主要對粒度分數(shù)向孔隙分數(shù)的轉(zhuǎn)化方法(即含水率估算)進行了完善。改進方法Ⅰ把介質(zhì)含水率概化為毛細水含水率和薄膜水含水率之和,引入薄膜水后高吸力下的含水率明顯增加;改進方法Ⅱ把介質(zhì)的孔隙概化為帶狹縫的孔隙模型,由此估算的小孔隙的體積分數(shù)明顯增加,從而增加高吸力下的含水率。改進方法Ⅲ利用實測孔隙分布與粒徑分布曲線的關系,采用統(tǒng)計方法從粒徑分布預測孔隙分布,明顯增加了高吸力段含水率。改進方法Ⅰ預測的SWCC與實測曲線的變化趨勢一致,且具有繼續(xù)研究使其能夠預測從完全干燥至飽和的整段SWCC,其預測準確度主要受經(jīng)驗法獲得的比表面積的影響。改進方法Ⅱ計算相對復雜,但其對各種介質(zhì)的預測性能穩(wěn)定,對壤砂土和砂土的預測效果最好,該方法的主要誤差在于經(jīng)驗法獲得的比表面積誤差和孔隙模型參數(shù)選取的誤差。改進方法Ⅲ所需的輸入?yún)?shù)最少,計算過程簡單,其準確度受統(tǒng)計分析得到的參數(shù)ε的影響�？傮w上,三種改進法均能較好的預測水土特征曲線,準確度有明顯提高,能夠改善傳統(tǒng)法預測的SWCC高吸力段含水率低估的問題。
【圖文】：

圖 2.1 MV 模型和 Jensen 等的模型預測的水土特征曲線與實測值的比較表 2.2 列出了 50 個樣品的 MV 模型和 Jensen 模型預測含水率與實測含水率的均方根誤差 RMSE 值，可以看出，MV 模型的計算含水率與實測含水率的 RMSE 為 0.044 -0.096，均值為 0.057；Jensen 模型的 RMSE 為 0.043-0.0106，均值為 0.061，說明 MV 模型的準確度略高于 Jensen 模型。但是對黏土和砂土，Jensen 模型的準確度略高于 MV 模型，總體上，兩模型的預測準確度相差不大，這也說明了兩模型吸力算法的計算結果相差不大。相較于 MV 模型，Jensen 模型用線形關系表示孔徑與粒徑的關系，形式簡單，便于與其他方法結合使用。因此后文所述的改進的水土特征曲線預測法均采用 Jensen 模型中吸力的計算方法。表 2.2 MV 模型和 Jensen 模型預測與實測水土特征曲線的均方根誤差（RMSE）介質(zhì)類型樣品數(shù)量RMSEJensen 等的模型 MV 模型黏土 8 0.055 0.056壤土 4 0.091 0.081壤砂土 10 0.055 0.048

圖 3.1 砂土水土特征曲線中毛細力和吸附力的貢獻[21]研究將薄膜水量表達為土壤比表面積與水膜厚度a w hSA 量（kg·kg-1）；h 為水膜厚度（m）；SA 為介質(zhì)比表不同吸力水頭下含水率不同，對應的薄膜水吸附面力條件下對應的薄膜水含水率應用式（3.2）計算：ai i bs1iSAh 水階段對應薄膜水含水率（cm3·cm-3）；ρb是樣品的隙體積比值的大小隨粒度的變化呈接近冪函數(shù)的形式來表達不同含水率下，，水膜吸附面積占總比表面年的參數(shù) γ 的設置，現(xiàn)改進參數(shù)取值如下，改進的
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TU43

【參考文獻】

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本文編號：2611641