珊瑚砂热物理参数测试与预测模型对比分析_彭赟.pdf
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1、第 44 卷第 3 期 岩 土 力 学 Vol.44 No.3 2023 年 3 月 Rock and Soil Mechanics Mar.2023 收稿日期:2022-07-03 录用日期:2022-08-20 基金项目:国家自然科学基金项目(No.41572304)。This work was supported by the National Natural Science Foundation of China(41572304).第一作者简介:彭赟,女,1997 年生,硕士研究生,主要从事工程地质和水文地质方面的测试与分析研究。E-mail: 通讯作者:胡明鉴,男,1974 年生,
2、博士,研究员,主要从事工程地质和水文地质方面的研究。E-mail: DOI:10.16285/j.rsm.2022.1321 珊瑚砂热物理参数珊瑚砂热物理参数测试测试与预测模型与预测模型对比分析对比分析 彭 赟1,2,胡明鉴1,阿 颖3,王雪晴1,4(1.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;2.桂林理工大学 土木与建筑工程学院,广西 桂林 541004;3.中冶南方城市建设工程技术有限公司,湖北 武汉 430062;4.中国科学院大学,北京 100049)摘摘 要要:在我国“海洋强国”建设下,南海岛礁建设顺利推进,以浅层礁坪为介质的地源热泵技术
3、、能量桩等,实质是与礁砂介质能量交换的过程,需进一步掌握珊瑚砂导热性能的演变规律。以南海岛礁珊瑚细砂为研究对象,测定并探讨在不同干密度和含水率下对 3 大热物理参数的影响,并选用 12 种砂土热物理参数模型的预测数据与实测数据进行类比分析,提出适宜预测珊瑚细砂导热性能的经验模型。结果表明,珊瑚细砂导热系数和体积比热容、热扩散系数均与干密度呈正相关关系,导热系数和体积比热容与含水率的相关系数高于干密度,而热扩散系数与含水率呈“凸”形增长关系,与干密度的相关系数远高于含水率。基于试验实测数据进行线性回归分析,修订 Cote-Konrad 模型与 Gangadhara Rao 模型,显著提高模型对珊
4、瑚细砂导热系数预测准确性;通过 De Vries 模型与 Xu 模型的线性修正,大幅缩小珊瑚细砂体积比热容预测值与实测值的差异,在 Dai 模型相关系数的二元拟合分析基础上,建立表征珊瑚细砂热扩散系数预测模型,为岛礁隔热、控温工程设计以及珊瑚砂热物理特性研究提供参考。关关 键键 词词:珊瑚砂;热物理参数;含水率;干密度;预测模型 中图分类号:中图分类号:TU411 文献标识码:文献标识码:A 文章编号:文章编号:10007598(2023)03088412 Testing of coral sand thermal physical parameters and comparative ana
5、lysis of prediction models PENG Yun1,2,HU Ming-jian1,A Ying3,WANG Xue-qing1,4(1.State Key Laboratory of Geomechanics and Geotechnical Engineering,Institute of Rock and Soil Mechanics,Chinese Academy of Sciences,Wuhan,Hubei 430071,China;2.College of Civil Engineering and Architecture,Guilin Universit
6、y of Technology,Guilin,Guangxi 541004,China;3.WISDRI City Construction Engineering&Research Incorporation Ltd.,Wuhan,Hubei 430062,China;4.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China)Abstract:The construction of islands and reefs in the South China Sea is progressing smoothly under
7、 the strengthening of Chinas maritime development.The ground source heat pump technology and energy pile etc.,which take shallow reef flat as medium,are essentially a process of energy exchange with reef sand medium,so it is necessary to further grasp the evolution law of thermal conductivity of cor
8、al sand.In this paper,coral fine sand of South China Sea reef was examined.Three thermophysical parameters including thermal conductivity,volumetric heat capacity,and thermal diffusivity,were measured,and the influence of dry density and water content on the thermophysical parameters were analyzed.T
9、he predicted data by 12 thermophysical parameter models for sand soil were compared with the measured data for analogical analysis.On this basis,an empirical model suitable for predicting the thermal conductivity of coral fine sand was developed.The results show that the thermal conductivity,volumet
10、ric heat capacity and thermal diffusivity of coral sand are positively correlated with dry density,and the correlation coefficients of thermal conductivity and volumetric heat capacity with water content are higher than that of dry density,while the correlation coefficient of thermal diffusivity wit
11、h water content has a“convex”growth relationship,and the correlation coefficient with dry density is much higher than that of water content.The Cote&Konrad model and the Gangadhara Rao model were amended through the linear regression analysis of the measured data.The prediction accuracy of thermal c
12、onductivity of coral fine sand by the model was significantly improved.The difference between the predicted and measured values of the volumetric heat capacity of coral sand was significantly reduced by the linear correction of the De Vries model and the Xu model.Based on the binary fitting analysis
13、 of the correlation coefficient of Dai model,a prediction model characterizing the thermal diffusivity of coral fine sand was established to provide reference for the design of insulation and temperature control engineering of island reefs as well as the study of thermophysical properties of coral s
14、and.Keywords:coral sand;thermophysical parameters;water content;dry density;predictive model 第 3 期 彭 赟等:珊瑚砂热物理参数测试与预测模型 885 1 引 言 热物理用以表征热产生、输运和转换,应用十分广泛,从尖端科技到日常生活,只要有能量存在的地方,都不可避免地遇到热现象,且往往与其他现象耦合出现。岩土介质的热物理参数用以评价土体被施加热能时的反应能力,是导热、隔热、控温等设计最基本、最重要的参数,涉及冷冻开挖、冻土工程、地源热泵、能量桩等1众多领域。导热系数 k(W/(mK))、比热容 c(
15、MJ/(m3K))、热扩散系数 a(mm2/s)是热物理性质常用的指标,其测试方法主要有室内试验法和现场原位测试方法。由于现场条件复杂、土性差异大、测试影响因素多,土体热参数原位快速、准确测定技术与方法的研究,相对于传热介质多物理场耦合模型方面存在明显的滞后2,室内试验测试仍是常用的方法。岩土介质具有由砂土颗粒、孔隙水与空气组成的三相属性,砂土导热系数测试结果表明其影响因素众多,前人按影响因素对环境敏感性大小分为组成类和环境类两类因素3。组成类因素主要指矿物组成、粒度、添加物掺量等确定因素,其特点是短期内不会发生变化。而环境类因素主要指含水率、温度等因素,特点是对外界条件较敏感,易于随环境发生
16、变化,因而环境类因素是影响土体导热系数的主要方面。Ochsner 等4研究固、液、气三相比例对土壤热物性参数的影响,结果表明固相和液相变化对土壤导热系数影响明显,液相和气相则对比热容的影响更显著,固相的改变对土壤热扩散系数的影响最明显。Smith 等5表示在一定的粒径范围内,土壤的导热系数随着粒径的增大而变大,当粒径增至范围外,土壤导热系数会随着粒径的增大而趋于稳定。Al Nakshabandi 等6研究表明,土壤导热系数会随着水分张力的增大而增大,因而土壤含水率对导热系数有显著影响。张海峰等7建立了土壤导热系数计算模型以及土壤体积分数计算模型,指出土壤导热系数与饱和度、干密度和孔隙率有关。胡
17、雪蛟等8通过有限元对颗粒介质的有效导热系数进行模拟,揭示颗粒介质的有效导热系数随液相饱和度的增加呈非线性增加的机制。董西好等9研究了黄土的热参数变化规律,结果表明含水率越大,黄土内部自由水含量越多,导热系数和比热容越大。干密度越大,土体的矿物质含量越多,颗粒间接触越紧密,热参数值越大。热参数易受土体状态、测试环境等因素的影响,Tarnawski 等10-11曾评价“试验测试数据不足以形成一个可用的、完整的、综合性岩土介质热导率数据库,难以满足对这一特性参数的需求”。为此,在保证试验测试精度的前提下,热参数预测模型(关联式)的研究也开展颇多,尝试通过较易获取的相关影响因素的参数“曲线”计算介质热
18、参数。Dong等12将导热系数预测模型分为多组分模型、经验模型、数学模型 3 类;Zhang 等13则将多组分模型和数学模型归结为理论模型,划分为理论模型和经验模型;基于 Johansen14提出的归一化无量纲导热系数,Cote15、Bi16等建立了预测导热系数的“普适性”模型;Ghanbarian17、Sadeghi18等提出了有效介质近似模型,该模型可转化为经典的有效介质和混合理论模型,但在应用时并不能与实际情况完全相符。近年来,在我国“海洋强国”建设下,南海岛礁建设顺利推进,形成相互支援的战略支撑点,有力地捍卫了国家主权和海洋权益。这些珊瑚礁岛主要由泻湖内的珊瑚礁块、碎屑和珊瑚砂(砾)吹
19、填而成;主要成分为碳酸钙,由于独特的生物成因和沉积过程,形态不规则,结构松散易破碎,表面粗糙不平,含孔隙和内孔隙,其热物理特性也与陆源砂土和陆地岩土介质有着较大区别。目前针对珊瑚砂热物理特性的研究还十分少见,开展珊瑚礁砂热物理参数室内测试试验,并与前人热参数公式和模型对比,提出符合珊瑚细砂热物理特性的理论模型,为岛礁隔热、控温设计和工程建设提供参考。2 测试方案 2.1 试验试验设备设备 试验采用美国METER公司的TEMPOS热特性分析仪,配套 SH-3 双针型传感器(见图 1),对处于热平衡状态的试样施加热干扰,测量样品对热干扰的响应(温度随时间的变化),根据响应特征曲线计算试样的导热系数
20、 k、体积比热容 C 和热扩散系数 a 等热物性参数。导热系数反映土壤受热后内部热传导的难易程度和土体在稳态传热过程中的温度场分布,数值上等于温度梯度为 1 时的热流密度,即物体中温度梯度为 1 K/m 时单位时间内通过单位面积的热量;体积比热容是指单位体积的物体在温度增减 1 K 时所吸收或释放的热量,决定了物质单位温度变化所交换的能量;热扩散系数数值为导热系数与体积比热容之比,意指物体在加热或冷却中,温度趋于一致的速度,反映土壤热传导并消除层间温度差异的能力。TEMPOS 热特性分析仪计算热参数时,通常设 886 岩 土 力 学 2023 年 定下列基本假定条件:被视为一维热传导问题;加热
21、热流恒定,热探针长度远大于半径,并忽略热探针自身热容的影响;忽略热探针与待测试样之间的接触热阻。在满足上述假设条件下一段时间内,基于无限线热源在均匀各向同性介质中,以均一初始温度对径向导热方程进行求解:2ih,44QrTEttkat-=(1)()22iihh,44rQrTEEttta ttka-=-(2)式中:T 为测量探针的升高温度(K);Q 为加热探针加热时的输入热量(W/m);r 为加热探针到测量探针的距离(m);t 为时间(s);th为加热时间(s);Ei为指数积分。图图 1 TEMPOS 热特性分析仪热特性分析仪(美国美国 METER 公司公司)Fig.1 TEMPOS therma
22、l properties analyzer from METER Group 2.2 试验方案试验方案 试验所需试样来源于中国南海海域某珊瑚礁岛。室内初步试验发现不同粒径的珊瑚砂导热系数随含水率、干密度变化的趋势大致相同,且粒径均匀的珊瑚细砂热参数离散性小,规律性强,因而在后续试验通过筛分,选取粒径为 0.0750.250 mm的珊瑚细砂进行热参数试验。珊瑚细砂相对密度为2.81,最小、最大干密度范围为 1.1561.554 g/cm,对应饱和含水率为 23.1%41.1%,孔隙率为0.4480.591。试验测试目的在于获取珊瑚礁砂的热物理参数,分析含水率、干密度对热物理特性的影响。根据初期试
23、验测试,珊瑚砂导热系数随含水率的增加而增加,这与前人研究结果相似19,低含水率下珊瑚砂的导热系数对含水率变化较为敏感,为此配制不同干密度和含水率的试样,在低含水率(010%)下含水率变化量 设置为 0.5%,之后以 =1.0%至含水率 30%,试样配置见表 1。表表 1 试样配制和试样配制和试验方案试验方案 Table 1 Samples preparation and test plan 干密度d/(gcm3)含水率/%含水率变化量/%含水率/%样品数量/个 1.200(n=0.572)010 0.5 38.1 40 1130 1.0 1.250(n=0.555)010 0.5 35.5 4
24、0 1130 1.0 1.300(n=0.537)010 0.5 33.0 40 1130 1.0 1.350(n=0.519)010 0.5 30.8 40 1130 1.0 1.400(n=0.501)010 0.5 28.6 40 1130 1.0 注:n 为孔隙率。试验选取粒径为 0.0750.250 mm 的珊瑚细砂,以蒸馏水反复多次浸泡清洗,当测试电导率不高于 0.01 dS/m 即视为脱盐完成20,随后烘干备用。后取烘干珊瑚细砂,根据设计的含水率加入蒸馏水,拌合均匀后密封静置 24 h。根据设计干密度称量,分 3 层装入高为 60 mm,直径为 60 mm 的圆柱型钢化玻璃杯内压
25、实,在 22 恒温恒湿箱中静置 12 h待测。空调控制室温同恒温箱,关闭实验室门窗,防止空气对流影响。采用 TEMPOS 热特性分析仪测量,测试时间为 2 min,两次测试取平均值。测试结束取探针周围试样用烘干法校核含水率。3 试验结果与分析 3.1 导热系数导热系数 不同干密度和含水率下的珊瑚砂导热系数测试结果变化曲线分别见表 2、图 2。当珊瑚细砂完全干燥时,不同干密度下的导热系数均很小,当含水率增加到 15%时,导热系数增大为干燥时的 4 倍左右。随着含水率继续增加,礁砂导热系数持续升高,但增幅逐渐减小,曲线逐渐向下偏离。由于珊瑚砂疏松多孔,其导热系数主要与孔隙率、孔隙气和孔隙水相关。当
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