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冻融循环下红砂岩的微观孔隙结构与分形特征

2024-01-08兰永伟张泽晨高宏伟

黑龙江科技大学学报 2023年6期
关键词:红砂岩冻融循环大孔

兰永伟, 张泽晨, 高宏伟

(1.黑龙江科技大学 矿业工程学院, 哈尔滨 150022; 2.黑龙江科技大学 建筑工程学院, 哈尔滨 150022; 3.晋能控股装备制造集团长平公司, 山西 晋城 048004)

0 引 言

冻融循环变化长期存在于我国西北、东北地区,冻融循环作用对大型的边坡、水利以及矿山等岩体工程造成极大威胁。岩石是多孔介质,内部存在一定不规则的孔隙或裂隙。在冻融作用下,岩石内部的孔喉萌生、扩展、形成新的孔隙结构,使得其物理力学性质发生显著变化[1-6]。

学者对冻融下岩石的孔隙结构演化情况进行了研究,张涛等[7]对冻融下岩石的孔隙损伤进行了试验研究。张英等[8]、曾维主等[9]指出了冻融页岩孔喉比与孔隙连通性存在负相关关系。翟成等[10]得出了冻融饱和煤样孔隙结构劣化规律。董方方[11]得到了温度对岩石孔隙水含量的影响关系。苗方利[12]对冻融岩石进行了矿物成分分析和微观结构的观察,用微观损伤来解释岩石宏观力学劣化规律。Lin等[13]指出冻融节理岩体,最大冻胀力会出现在起始冻融阶段。李杰林等[14]、戎虎仁等[15]发现冻融作用会使得岩石孔隙空间重分布。Lan[16]、Gao[17]采用压汞测试方法,分别对红砂岩、花岗岩的不同尺寸的孔隙进行分形拟合。Sun等[18]采用X射线三维显微成像系统研究了冻融循环下不同种类的岩石细观孔隙结构特征。Wang等[19]采用声发射和CT扫描技术检测了冻融循环下岩样的岩桥结构特征,分析了其损伤断裂机制。张慧梅等[20-21]用通过K数聚类算法确定阈值,实现了CT 图像的二值化,再现了试样在冻融过程中的损伤模式以及内部孔隙的发育特征。Kadz等[22]、Krohn等[23]发现砂岩、页岩的孔隙结构具有分形特征。Zhang[24]利用压汞法测试热处理后样品的孔隙特征,并研究了不同高温影响下岩石孔隙的分形结构和孔隙度演化模型。

以上研究成果主要研究冻融循环下孔隙结构等物理力学参数的变化规律,冻融后岩石孔隙结构与分形特征之间关系的研究成果较少,而冻融作用下岩石内部孔隙结构和分形特征对岩石的力学特性影响不容忽视。因此,冻融作用下岩石的微观孔隙结构和分形特征演化规律仍然需要深入研究。

1 试验概况

从工程现场选取大块红砂岩,切割加工成标准试件,且取样方向与岩层的沉积方向垂直,这样可以更好地保持红砂岩结构的原状,试件加工成高100 mm、直径50 mm的柱体。红砂岩试件如图1所示。

图1 加工试件

将红砂岩试样浸泡在冻融为20 ℃的水中12 h,使红砂岩为饱水状态。对试样进行了0、30、50、70次冻融循环,每个冻融循环从+20 ℃开始,降低到-20 ℃,保持恒温8 h,再升高为+20 ℃,保持恒温4 h,1个冻融周期大约为 12 h。将冻融后的柱体试件切割、加工成近似10 mm正方体试件,以备压汞试验和CT扫描试验。

2 结果与分析

2.1 压汞试验

笔者采用十进制的岩石孔隙分类标准[25],将红砂岩内部的孔隙划分为大孔(d>1 000 nm)、中孔(1 000 nm≥d>100 nm)、过渡孔(100 nm≥d>10 nm)和微孔(d≤10 nm)4种类型。

2.1.1 孔容分布

冻融循环作用下,红砂岩内部不同类型的孔隙分布直方图,如图2所示。

由图2可知,冻融前红砂岩内部的大孔和中孔含量居多。冻融循环35、55次时,红砂岩大孔孔容明显增大,微孔孔容变化较小,孔隙总孔容逐渐增大。这是因为在冻融循环产生的冻胀力持续作用下,矿物颗粒间黏聚力减弱,矿物颗粒胶结的薄弱面不断弱化,使得红砂岩内部孔结构中部分中孔转化为大孔,大孔连通性逐渐增强,红砂岩造成了明显的损伤。冻融循环75次和冻融55次相比,红砂岩中孔、大孔孔容逐渐增大,微孔孔容变化较小,孔隙总孔容明显增大。这是因为冻融作用导致矿物颗粒间黏聚力持续降低,矿物颗粒胶结的薄弱面持续弱化,过渡孔转化成中孔,大孔被内部游离的微观颗粒或者冰晶颗粒填充转变为中孔,中孔孔数量增加,大孔孔容持续增大,总孔容继续增加,红砂岩内部损伤持续加剧。

2.1.2 孔径分布

由压汞试验得到红砂岩的孔径分布,如图3所示。从图3中可以看出,0次冻融时,红砂岩的孔径分布曲线的峰值附近出现明显的不连续性;冻融为0、35、55、75次时,孔径分布图峰值处的孔径分别为990.5、2 072.7、6 034.0和7 241.0,平均孔径逐渐增大,孔径分布曲线连续性逐渐增强,大孔孔隙呈现集中化分布,孔隙连通性增大,红砂岩试样微观损伤不断累加。

图3 孔径分布曲线

2.1.3 红砂岩孔容-孔径曲线

冻融循环下红砂岩的孔容-孔径曲线,如图4所示。由图4可知,红砂岩的孔容-孔径分布曲线均呈 S 型曲线。在微孔段,孔隙体积曲线比较平缓,说明微孔体积变化不明显;过渡孔、中孔区段孔隙孔容变化曲线稍有变化,说明过渡孔、中孔孔隙体积有明显变化;在大孔区段内孔隙体积变化曲线最为陡峭,说明冻融后大孔增量最大。随着冻融次数增加,孔隙体积曲线连续性增强,反映出孔隙结构中孔隙逐渐发育,孔隙连通性得到改善,冻融损伤不断积累。

图4 孔容-孔径曲线

2.1.4 孔隙度

冻融循环作用下红砂岩的孔隙度变化曲线,如图5所示。由图5可知,红砂岩的孔隙度随冻融次数的增加呈指数函数增大。冻融前,红砂岩的孔隙度为9.27%。当冻融为35、55次时,红砂岩的孔隙度是冻融前孔隙度的1.195、1.384倍。这是因为在冻融过程中,由于冻胀力作用,使矿物颗粒间黏聚力减弱,薄弱面不断劣化,孔隙不断扩展、延伸,进而形成新的孔隙,孔隙度逐渐增大。当冻融75次时,孔隙度是冻融前的1.578倍,孔隙度持续增加,说明红砂岩中矿物质劣化后溶解在孔隙水中,导致矿物颗粒间胶结的薄弱面损伤继续增大,薄弱面的抗拉强度降低,使得冻胀力对孔隙的作用加剧,诱发大孔、中孔发育,使得红砂岩孔隙度增大。

图5 红砂岩的孔隙度

2.2 CT试验

冻融循环后(0、35、55、75)的红砂岩的CT图像,试件轴线的方向由上向下获得CT图像约500层。对所有图层CT图像进行编号,选取第250层的横截面CT图像进行分析(图6)。采用最佳阈值法对CT图像进行分割获取红砂岩矿物质和孔隙的二值化图像,处理中以测试得到红砂岩的孔隙度为依据,采用逆向分析的方法反复调试确定最佳阈值,得到红砂岩孔隙结构的二值化图像,如图7所示。

图7 红砂岩二值化图像

从图6可以看出,红砂岩岩样在初始状态下,岩样整体形态规则,整体亮度较高,岩样较为密实。冻融35、55和75次后岩样整体亮度相较于未冻状态有所下降,岩样的截面圆周部分损伤逐渐加剧。

以二值化图像中提取的微孔隙、裂隙等缺陷的“面积”为参数,可获取红砂岩岩样内部的孔隙度。冻融循环下红砂岩孔隙统计图像,如图8所示。利用统计软件对图8中红砂岩进行孔隙度计算,得到0、35、55和75次冻融循环下试样整体的平均孔隙度分别为9.31%、11.06%、12.86%和14.66%,图像分割后计算得到的孔隙度与实测孔隙度基本一致,说明采用的分割方法是可靠的。

图8 红砂岩孔隙统计图像

2.3 分形维数

红砂岩是由大小不同的颗粒逐渐堆积而成的多孔介质,这与分形的构造过程十分相似。孔隙分形维数用边长为ε的盒子来计算,孔隙盒子数与盒子尺寸的关系[26]为

N(ε)=kε-D,

(1)

式中:N(ε)——长度为ε的单元数;

k——单位长度初始个数;

D——分形维数。

由式(1)变形可得

lnN(ε)=lna-Dlnε,

(2)

式中,a——常数。

利用式(2)得到lnN(ε)和lnε的关系,如图9所示,拟合直线线性度高,拟合效果好,表明不同冻融条件下红砂岩中孔隙、裂隙结构均具有良好的分形特征。

图9 红砂岩孔隙分形维数

由式(2)和图9得到冻融红砂岩的孔隙分形维数,如图10所示,从图10可以得出,冻融次数越大分形维数越低。这是因为随着冻融次数增加,岩样孔隙联通速度加快,孔隙劣化程度加剧,大孔发展明显,孔隙结构由复杂变得简单。

图10 冻融循环下红砂岩孔隙分形维数

2.4 孔隙度

基于Menger 海绵模型[25],假设将边长L的立方体等分成m3个小立方体,随机去掉n个小立方体,则剩余m3-n个立方体,l为第i次构造的立方体边长。照此方法经过i次构造后,剩余立方体的体积Vs为

(3)

孔隙体积VP为

(4)

则孔隙度Φ为

(5)

由分形维数定义可知D为

(6)

由式(5)、式(6)可得

Φ=1-(mD-3)i,

(7)

(8)

由式(8)可知,通过分形维数可以预测红砂岩的孔隙度。

利用分形理论,结合式(8),得到红砂岩的预测孔隙度,如图11所示。由图11可知,预测孔隙度、统计孔隙度和试验结果基本接近,说明基于CT二值化图像得到岩石孔隙分形维数较为准确,采用逆向分析方法确定的最佳阈值是可行的;岩石的孔隙分形维数与孔隙度之间呈指数关系,分形维数随着孔隙度的增大而减小,红砂岩孔隙分形维数可有效地表征孔隙特征。

图11 孔隙度和分形维数的关系

3 结 论

本文通过试验测试和理论分析等方法,研究了冻融红砂岩的孔容、孔径分布、孔隙度和孔隙分形维数的变化规律,得到以下结论。

(1)随着冻融循环次数增加,红砂岩内部微孔、过渡孔孔容变化不大,大孔孔容增大明显,总孔容增加,孔隙度呈指数函数增大。

(2)采用逆分析法确定最佳阈值,对CT图像进行二值化处理,以微孔隙、裂隙等缺陷的“面积”为参数,得到红砂岩的统计孔隙度;利用盒维数法计算红砂岩孔隙的分形维数,获得分形维数随着冻融次数增加而降低的规律。

(3)通过Menger 海绵模型得到红砂岩的预测孔隙度,通过数据回归分析发现孔隙度和孔隙分形维数之间存在指数函数关系。

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