原状膨胀土干湿循环下裂隙发展规律试验研究

2019-11-19赵东生杨军生赵梦怡

四川建筑 2019年5期

赵东生，杨军生，朱磊，赵梦怡

(1.西南交通大学地球科学与环境工程学院，四川成都 610031；2.中铁第六勘察设计院集团有限公司，天津 300308；3.成都地铁运营有限公司，四川成都 610000)

膨胀土强度不仅受含水率、干密度的影响，还受裂隙的影响，这一现象最初被国外学者TerzaghiK[1]发现，开启了国内外学者对膨胀土裂隙研究的大门。研究膨胀土内部裂隙的发育，对研究因降雨形成的膨胀土浅层滑坡灾害具有十分重要的意义[2]。

国内外学者对膨胀土裂隙进行了较为深入的研究。张家俊[3]对膨胀土干湿循环过程形成的裂隙进行研究，研究结果表明形成裂隙的关键因素并非含水率，而是含水率梯度。袁俊平[4]通过CT扫描研究了新乡弱膨胀土重塑样的裂隙发展，实现了对膨胀土重塑样内部裂隙的定量描述。马佳[5]使用一套控制湿度仪器，对膨胀土裂隙形成的过程进行了深入研究。卢再华[6]通过对重塑膨胀土裂隙进行CT扫描，来探讨膨胀土在雨水入渗和大气蒸发条件下膨胀土裂隙的演化规律。唐朝生[7]用ImageProPlus软件对黏土裂隙定量测量进行了研究。朱磊[8]用Matlab等软件对土壤表面干缩裂图像隙进行处理。已有研究多集中在重塑试样的研究，本文在既有研究的基础上，尝试对原状膨胀土表面裂隙和体裂隙随干湿循环变化规律进行研究。

1 试验过程简介

1.1 试样制备和基本参数

原状膨胀土试样取自成都龙泉某工地，土样呈褐黄色夹灰白色条带，为弱膨胀土，可塑，测试其基本参数(表1)。

表1 膨胀土试样基本参数 %

试验前，将从现场取得的原状膨胀土试块用削土刀削成尺寸为20cm×20cm×20cm的试验样，将其放入定制的PVC模具中，表面削平后用保鲜膜覆盖裹紧待测试。另外，由于取样时为夏天，蒸发明显，干湿循环试验前取样品一角少量膨胀土测试含水率，得其初始含水率为16.8 %。

1.2 试样的干湿循环和表面裂隙摄影

由于干湿循环对裂隙的发展影响显著，采用烘干和对表面喷水的方式对膨胀土原状样进行干湿循环。为了更好地模拟膨胀土在自然条件下的干湿循环作用，烘干时烘箱温度控制在40 ℃左右，每次干循环为24h，湿循环为24h。试样一共经历7次干湿循环，在第二次干湿循环过程产生明显裂隙。每次干湿循环结束后，对试样表面进行拍照。为尽量减小摄影误差，拍照时保证光源均匀，使镜头与试样表面平行，将试样放置在固定位置，将相机架设在固定位置的支架上进行拍照(图1)。

图1 原状土样表面裂隙摄影

1.3 试样CT扫描

7次干湿循环后对试样进行CT扫描(图2)。扫描前对试样各个角进行标记，以分辨扫描方向。扫描层厚1cm，间距2cm。如图3所示，在x、y、z三个方向上分别对试样进行CT扫描，其中z方向为深度方向，沿着z方向扫描，得到一系列xoy截面图。通过三个方向的裂隙图像相互验证以确定试样内部裂隙的发育情况，研究膨胀土裂隙随深度的发展规律。

图2 原状土试样CT扫描试验

图3 试验样xyz方向示意

2 试样表面裂隙图像处理

图4(a)～图4(d)分别为第1次、第3次、第4次和第7次干湿循环后的表面裂隙照片。由图4可以看出，试样表面在干湿循环过程中产生很多微裂隙，需大批量处理，因此联合使用Matlab和MoticImagePlus等软件进行处理。

以第7干湿循环后的裂隙照片图5(a)为例，介绍表面裂隙处理方法。首先用Matlab对图片进行灰度处理，再选定合适阈值进行二值化，如图5(b)所示，黑色像素为裂隙部分，二值化后的裂隙更直观可见。接着对图片进行降噪处理，降噪半径为3个像素，降噪后的图像见图4(c)。降噪后由MoticImagePlus自动分割，分段，自动提取裂隙像素，并计算裂隙像素占图片总像素的比值，即裂隙度。MoticImagePlus处理后的裂隙图片如图5(d)所示，试样的表面裂隙度为5.11 %。按照上述方法，处理7次干湿循环后的表面裂隙照片，即可得出干湿循环过程中试样表面裂隙度的变化，结果见表2和图6。可以看出，第3～5次干湿循环裂隙逐渐增多，第6～7次干湿循环裂隙几乎没有明显变化。

(a)第1次干湿循环

(b)第3次干湿循环

(c)第4次干湿循环

(d)第7次干湿循环

(a)试样裂隙

(b)二值化

(c)降噪处理

(d)计算裂隙度

表2 裂隙度随干湿循环次数的变化

表2和图6表明，膨胀土试样表面裂隙度在第一次干湿循环递增较小，在第2～6次干湿循环裂隙度急剧增加，在第6次干湿循环后，裂隙度逐渐趋于稳定。裂隙的产生受基质吸力、热应力和不均匀变形等因素主导，当由于吸力产生的水平应力值大于其抗拉强度时，裂隙便产生了。试样经历过1次干湿循环后产生不可恢复的收缩裂隙，随着干湿循环次数增加，产生不可恢复的收缩裂隙变多，裂隙度随之变大，在第6次干湿循环以后裂隙变化不显著，裂隙度也逐渐趋于稳定。

图6 裂隙率随干湿循环次数的变化

3 试样CT扫描图像处理

3.1 CT扫描图片处理方法的确定

由于CT扫描图像反映的是层厚范围内土体结构的总体情况，当裂隙方向与扫描面夹角较小时，可能造成裂隙变宽的现象。如图7所示，假设一宽度为10mm裂隙在设置层厚为10mm的CT仪上扫描，裂隙与扫描面的夹角为30 °，则裂隙在扫描图片上的宽度应为20mm，而扫描图像显示的裂隙宽度为37.32mm。由此可见，CT图像将厚度为10mm的薄层体积范围内总的裂隙情况反映在一张二维图像中，与第2节中表面图隙度的概念不同，不能简单的将灰度较高的部分视为二维截面上的裂隙，因此二值化的阈值不易确定。为了与第2节的概念统一，便于后续裂隙的分析和处理，需根据裂隙部分的灰度和裂隙产状人为甄别扫描截面方向上的二维裂隙宽度。

图7 裂隙与扫描面夹角较小扫描面示意(单位：mm)

为了减小扫描面与裂隙夹角问题及伪影的影响，利用AutoCAD软件来描述裂隙，处理结果如图8所示，图8(a)～图8(d)为试样3cm、9cm、15cm、19cm不同深度方向上xoy截面的CT图，图8(e)～图8(h)为相应的CAD描述图。图8(d)明显出现了裂隙夹角和层厚的影响问题，图像中下部的裂隙很宽，但仔细观察发现，虽然裂隙部分相较背景的灰度高，但是其中间部位灰度更高，边缘灰度较低，似有填充物。观测侧面裂隙CT图表明，该条裂隙并不如图8(d)所显示的宽，CT图像显示的投影裂隙宽度比实际扫面界面上的宽度大很多。这是由于裂隙与扫描界面小角度相交造成的，故CT图像需要人为对裂隙进行甄别处理。虽然CAD描述裂隙时对裂隙边界描述效果不如软件处理效果好，但是对裂隙度计算影响不大。

(a)3cm处截面

(b)9cm处截面

(d)19cm处截面

(e)3cm处截面裂隙

(f)9cm处截面裂隙

(g)15cm处截面裂隙

(h)19 cm处截面裂隙

3.2 CT扫描xoy截面图片处理及数据分析

采用CAD描述法对CT扫描图像进行处理，共从三个方向对试样进行了扫描，现对沿深度z方向的xoy截面图像(图8仅给出了3cm、9cm、15cm、19cm深度处的图像)进行分析，其余两方向的扫描图像作为辅助验证。对裂隙进行CAD描述后，计算CAD描述图的裂隙度和主裂隙条数(表3)。绘制裂隙度随深度的变化曲线如图9、图10所示。

表3 深度方向上各截面CT扫描图的裂隙度

图9 膨胀土试样在深度方向上裂隙度变化趋势

图10 膨胀土试样在深度方向上主裂隙数量的变化

表3和图9、图10表明，在深度方向0～7cm段裂隙度减小，主裂隙条数也在减少，7～14cm段裂隙度增加，主裂隙条数也是稳中有增，14～20cm段裂隙度又开始降低，主裂隙条数也在减少。且此现象与汪为巍[9]在研究膨胀土裂隙三维分布特征所得到实验结果相近，Z.B.Zhang[10]也在用CT和渗透曲线分析水稻土优先流的过程中提及此现象。这可能是由于前几次湿循环过程水流最多下渗至10cm左右，所以这个位置经历了全部次数的干湿循环后裂隙比较发育。在0～7cm段经历前几次干湿循环后，水分开始从裂隙渗流，虽然加剧了裂隙宽度，但是对裂隙数量的影响很小，而14～20cm段只有后几次湿循环水分才能达到这个深度，故裂隙不是很发育。

3.3 CT扫描yoz截面图裂隙分析

为了直观的研究裂隙在深度上的发展规律，选取x方向yoz截面CT图像进行研究。图11(a)～图11(d)分别为沿x方向7cm、9cm、11cm、13cm的CT扫描图像。根据图11(a)～图11(d)将裂隙在深度方向yoz截面上的发育情况进行总结，见表4。通过图11(a)～图11(d)可知试样表面微裂隙发育深度有限，且根据在深度z方向上裂隙的发育程度可将其分为0～7cm、7～14cm、14～20cm三部分。从图10(a)～图10(d)可以看出，0～7cm段裂隙条数和面积从上到下呈减小的趋势，深入7～14cm段裂隙开始增多，至14～20cm段裂隙又开始减少，与图9、图10反映的实验结果相吻合。

(a)7cm处截面

(b)9cm处截面

(d)13cm处截面

表4 深度方向裂隙发育特征

4 裂隙的三维建模和体裂隙度的计算

4.1 裂隙三维模型的建立

根据CAD描述图在CAD软件中重建膨胀土原状样裂隙三维模型(图12)。图12(a)为三维样品灰度图像，它能更直观反映试样的裂隙发育情况。图12(b)为三维试样的二维线框图片，它能够更清楚反映裂隙轮廓。图12(c)为试样三维模型的X射线模式，它能更好反映裂隙在试样里的分布概况和特征。由图12可知，裂隙主要分布于试样上部1/3范围内，且在表面裂隙最为发育，随深度增加裂隙逐渐减少；进入中部1/3范围内裂隙条数又开始增加，裂隙发育较好，但相对于表面裂隙发育程度较差；下部1/3范围内裂隙不发育。

4.2 试样体裂隙度的确定和计算

前文中的裂隙度为试样二维图像中的裂隙面积与总面积的比值，可称为面裂隙度。根据面裂隙度的概念定义体裂隙度，即土体中裂隙的体积与土体总体积之比。体裂隙度能更直观地反映三维裂隙的发育程度，并适用于三维土体渗流等方面的研究。赋予深度方向上各裂隙平面一定厚度，计算各个层面裂隙的体积，累加后即为整个试样裂隙的总体积。根据图9中试样在深度方向上的面裂隙度，计算得体裂隙度为3.47 %。为了验证此体裂隙度的准确性，通过侧面yoz面CT扫描图像裂隙，计算体裂隙度，其结果为3.61 %，与3.47 %相差0.14 %，证明了体裂隙度计算结果的准确性，及体裂隙度计算方法的可行性。

(a)灰度

(b)线框

(c)x射线

5 实验结果的讨论与分析

5.1 体裂隙度和面裂隙度关系

由干湿循环表面裂隙发育情况可知，表面裂隙度随着干湿循环逐渐变大，在七次干湿循环后逐渐趋于稳定，约为5.11 %。

利用第7次干湿循环后的CT实验图像，重构膨胀土三维数字模型，计算试样体裂隙度约为3.47 %。通过比较可以得到，膨胀土试样的面裂隙度大于体裂隙度，体裂隙度约为面裂隙度的0.68。5.2CT扫描方法对大块土样的适用性。

通过实验可知对于膨胀土表面裂隙直接采用图像分析软件进行处理，处理方法精度高，计算结果更接近实际裂隙的尺寸，并且可以处理表面微小裂隙。在CT扫描结果处理用CAD描述并结合人为甄别，其优点是能较为准确识别CT扫描照片中裂隙，避免由于伪影及裂隙和扫描面夹角较小的影响而造成的误差，而且CT扫描结果应予以校准，取另外两方向的扫描结果来相互验证。

5.3 xoy截面裂隙度和裂隙条数随深度的变化分析

通过实验结果可知，膨胀土裂隙发展看似杂乱没有规律，但是在深度方向上裂隙度整体在衰减，在深度0～7cm这个深度衰减速率最快，在7～14m处裂隙度反而相对增大，在14～20cm段裂隙度又开始衰减，并且衰减到一定程度后趋于稳定。其中裂隙条数整体也是呈衰减趋势，表面微裂隙发育，但是在深度发展有限，在试样较深处以主裂隙为主，主裂隙条数发展趋势是稳中有减。