广州南沙软土的工程性质与微结构定量化研究

刘勇

(上海市政工程设计研究总院(集团)有限公司，上海 200092)

广州南沙软土的工程性质与微结构定量化研究

刘勇

(上海市政工程设计研究总院(集团)有限公司，上海 200092)

分析和总结了广州南沙软土的物理力学性质指标，采用数理统计、数据回归方法，建立了各指标与天然孔隙比、含水量之间的回归方程，通过分析微结构参数，获得了分维特征，对于认识软土的工程性质具有重要的意义。

软土，工程性质，回归方程，微结构，分维特征

0 引言

南沙位于广州市南端，地处北江、西江下游滨海河网区，濒临珠江口伶仃洋，为珠江三角洲冲积平原的前沿地带。在长期的河流冲积和海潮进退的动力作用下，该地区沉积了深厚的海陆交互相软土，属于第四纪沉积物，地下水埋藏浅，土层竖向结构复杂，具有独特的工程性质。

软土存在一定区域特性，不同地区软土由于其沉积环境的差异而具有不同的成分、微观结构，导致其工程性质千差万别，很难做到以一概十，因此有必要对一定区域软土的工程性质展开研究。

1 南沙软土的工程性质与数理统计分析

1.1 工程性质

岩土性质指标是其参数取值和可靠度分析的基础，也是确定各项分项系数的主要参数之一。南沙地区软土主要由淤泥、淤泥质土、淤泥夹薄层粉细砂等组成，对800多个原状软土样的物理力学指标进行数理统计和分析(见表1)，具有如下特征:1)天然含水量高。液性指数大于1.0，大多在1.5～2.0之间，流塑状态。2)天然密度小、孔隙比大、饱和度高。3)垂直渗透性差。软土垂直渗透系数为10－6cm/s～10－8cm/s，在荷载作用下固结速率慢，强度不能在短时间内提高。由于夹薄层粉细砂，水平渗透系数与垂直方向有明显差别，平均为10－4cm/s～10－5cm/s。4)压缩性大。天然孔隙比大说明孔隙体积大，也就决定压缩性大，属于高压缩性土，实际工程中表现为沉降量大。5)抗剪强度低，其值随着土层深度的增加而略有提高。6)抗压强度低，如果不进行地基加固，一般很难满足工程需要。7)结构性中等。一般为蜂窝状、絮状结构，受到扰动强度明显降低，灵敏度一般为1.5～5.0，结构性是软土的一个重要特性，对工程性质有较大影响［1］，施工过程中应避免过大扰动。

1.2 软土物理力学指标的统计关系

由于软土具有区域性特点，各地区土的工程性质存在一定差异，土体成分、结构特征、力学状态及环境荷载的不同，造成参数具有不确定性，使得土的物理力学指标间相关性没有一个既定的标准。

研究表明，土物理力学指标的统计特性大多服从于正态分布［2］。数理统计和多元统计分析的理论及方法大多是以变量为正态分布的前提，通过数理统计方法分析土的性质参数可以得到较好的结果。

根据软土的变形机理，影响工程性质主要指标是天然孔隙比和含水量。利用数理统计方法，对800多个软土样的物理力学指标与天然孔隙比、含水量进行统计分析，选择式(1)～式(4)一元线性、非线性回归方程，以剩余均方差最小为最佳拟合，并对其进行显著性检验，得到软土参数回归方程如图1和表2所示(由于篇幅关系，仅列出部分参数曲线图)。

表1 软土的物理力学性质指标统计

图1 ω，e与软土物理力学指标的关系曲线

检验时，假设统计量F=R2(n－k－1)/［(1－R2)k］，其中，n为样本容量;k为变量数;F为服从F(1，n－2)的分布;α=0.01。通过查询F分布表可知，F0.99(1，n－2)=6.66～6.76，则统计量F＞F0.99(1，n－2)，回归方程是显著的。

从表2的统计关系可以看出:R和F越大，相关性就越好。统计分析以孔隙比和含水量为因变量，以其他参数为自变量进行相关性分析，结果表明:含水量和孔隙比之间有较好的线性相关性;含水量、孔隙比分别与干密度、天然密度、压缩系数、压缩模量间有较好的幂函数关系;与液限、塑限、塑性指数之间存在较好的线性关系。

表2 软土物理力学性质指标统计关系

2 南沙软土的微结构定量化研究

2.1 软土的微结构特征

土的力学性质具有复杂的非线性特征，定量研究其微结构与宏观特性的关系特别重要。Terzaghi(1925)首次提出土微结构的概念，微结构研究的内容主要包括固体物相的种类、数量、相对大小、空间分布及孔隙结构等［3］。

软土微结构研究通过液氮真空冷冻法制样、扫描电镜获取微结构放大图像(SEM图像)、微结构图像二值化处理，提取其微结构参数，包括孔隙率、孔隙面积、孔隙直径、孔隙周长、孔隙形态比、孔隙圆度等参数。这些微结构参数的定量化指标主要反映微结构单元体、孔隙形态和几何学特征，从不同角度反映土的微结构特征。

南沙软土具有含水量高和孔隙比大的特征，对软土天然状态下的微结构特征进行对比和归类，主要为两种典型结构(如图2所示)。

图2 软土的微结构类型

1)蜂窝状结构。在连续沉积或堆积情况下，形成一种多孔、似蜂窝状的结构体，颗粒间以面—面接触关系为主，天然结构疏松，孔隙率高。

2)絮状结构。由黏粒集合体组成的结构形式，黏粒间主要以边—边、面—边的接触方式形成絮状集合体，粉粒散布在集合体周边，孔隙率大，分布于集合体间。

根据软土SEM图像中孔隙的变化规律，将孔隙大小分为微孔隙(＜0.08 μm)、小孔隙(0.08 μm～0.2 μm)和中孔隙(＞0.2 μm)，相应的孔隙大小分布结果如表3所示。

表3 软土的孔隙特征

从表3看出，软土孔隙率较大(59%～68%)，以小孔隙为主(约50%)，只有少量中孔隙，少有大于10 μm的大孔隙，说明孔隙分布均匀性一般。大量土颗粒为边—面的接触方式，颗粒或单元间形成大量小孔隙，构成较松散的蜂窝状骨架。软土这一特殊的结构形式，使其形成的骨架呈柔性，稳定性较差，在一定压力下表现出压缩性大、强度低的特性。

表4 软土微结构参数分维值

2.2 软土微结构的分维特征

以孔隙为例，采用Sandbox法计算土体孔隙分布分维Dbd的方法:在L×L区域中有多个孔隙，以边长为ε的正方形网格将图像进行分割，所得的正交网格中含有孔隙网格总数为N(ε)，如果改变正方形边长ε的大小，使其从小到大在一定范围变化，如ε1，ε2，…，εn，则会得到相应的序列值N(ε1)，N(ε2)，…，N(εn)。将这些对应的数据绘于对数坐标系中，可得到lnN(ε)—lnε的关系曲线，如果曲线存在线性关系，则表明孔隙分布具有分维特征，对应的孔隙分布分维值为:

其中，N(ε)为网格单元边长为ε时划分网格中含有孔隙的网格总数;K为对数坐标系中lnN(ε)—lnε关系线性部分的斜率，即为分维值。土体颗粒分布分维算法与此相同。

颗粒分维反映其相对大小状况，其值越大，说明颗粒大小差异性越大，反映颗粒的不均匀性;颗粒定向分维则反映颗粒的定向程度，其值越大，说明土体的定向性越差，颗粒的排列越混乱。土体孔隙分维与颗粒分维类似。根据分维计算方法对SEM图像处理所得到的数据，绘制相应的土样lnN(ε)—lnε关系见图3。

按照线性回归的方法，计算不同土样微结构参数分维值，见表4，可以看出具有较显著的无标度区，lnN(ε)—lnε具有良好的线性关系(相关系数R2=0.917～0.941)，因而具有典型的分维结构特征。

从以上分析可以得到:软土微结构参数具有较明显的分维特征。土体微结构参数分维值在理论和实践方面具有明显的意义，它从形态学角度确定了土的微观形态定量结构模式判别标准，据此可对土的微结构进行量化研究，解释土体在不同受力状态下力学性质变化的内在原因，从而达到对分析土体微结构所制约的主要工程性质进行量化研究的目的。

图3 软土微结构分维lnN（ε）—lnε关系图

3 结语

以广州南沙软土为研究对象，开展土工试验和微结构研究，以含水量和孔隙比为因变量，以其他指标为自变量，通过数据回归方法分析各指标的相关性，得到相应的回归方程，具有较好的相关性。基于分维理论，分析软土孔隙和颗粒的分维特征，揭示分维值与软土微结构参数之间的对应关系，探讨软土的工程性质与微结构之间的联系，对该地区工程建设提供一定的参考意义。

［1］Leroueil S，Vaughan P R.The general and congruent effects of structure in nature soil and weak rock［J］.Geotechnical，1990，40(3):467-488.

［2］松尾稔.地基工程学可靠性设计的理论与实际［M］.北京:人民交通出版社，1990:39-84.

［3］胡瑞林.粘性土微结构定量模型及其工程地质特征研究［M］.北京:地质出版社，1995.

Quantitative analysis of engineering property and microstructure of soft soil in Nansha of Guangzhou

Liu Yong
(Shanghai Municipal Engineering Design Institute(Group)Co.，Ltd，Shanghai 200092，China)

Based on the analysis of physical and mechanical indexes of soft soil，the relationship between physical mechanical indexes and natural void ratio，water content are studied and the regression equation are established.The fractal characteristic is acquired by analyzing the microstructural parameters，which is important in understanding the engineering characteristics of soft soil.

soft soil，engineering property，regression equation，microstructure，fractal characteristic

TU447

:A

1009-6825(2016)36-0084-03

2016-10-17

刘 勇(1984-)，男，工程师