Spatial Variability of Cohesive Soil Parameters Based on Cone Penetration Test and Geotechnical Laboratory Tests
-
摘要: 自相关距离是进行岩土参数空间变异性分析的重要参数。基于浙江嘉兴某黏性土场地的246组静力触探试验（CPT）及18个钻孔取土室内土工试验，采用平均跨距法、递推空间法、曲线极限法计算了基于侧壁摩阻力fs、锥尖阻力qc和其他土工参数的自相关距离，分析了不同方法、不同参数计算垂直和水平自相关距离的优劣。研究表明：递推空间法的计算结果异常值少且变异系数较小，是研究区场地土体自相关距离的最优计算方法；基于fs、qc算得的自相关距离较为接近，垂直和水平自相关距离分别约为2 m和19 m，但不同土工参数计算得到的结果存在一定的差异。本研究获得了嘉兴黏性土自相关距离的典型值，为土体参数的空间变异性研究提供了基础，对该地区岩土工程的勘探点位布设、随机场的建立及后续可靠度分析具有重要的指导意义。Abstract: Spatial autocorrelation distance is a key parameter for analyzing the spatial variability of geotechnical parameters. This study utilizes three methods, including the average distance method, recursive space method, and the curve limit method, to calculate the autocorrelation distance based on side friction (fs), tip resistance (qc), and soil parameters. These methods were applied to 246 cone penetration tests (CPT) and 18 soil sampling points obtained from a construction site of cohesive soil in Zhejiang Province. The effectiveness of different methods in computing the vertical and horizontal autocorrelation distances was compared. It’s found that the recursive spatial method is most effective in calculating the autocorrelation distances, with fewer outliers and smaller variation coefficients. The autocorrelation distances based on fs and qc are comparable, with vertical and horizontal autocorrelation distances of approximately 2 m and 19 m, respectively. Nonetheless, the outcomes vary somewhat depending on the soil parameters utilized. The typical values of autocorrelation distance for cohesive soil were determined, which provides a foundation for analyzing the spatial variability of soil parameters. This research has important value for laying of sampling points, establishment of random fields, and subsequent reliability analysis.
-
表 1 基于静力触探参数数据计算的垂直自相关距离δv
静力触探参数 参数值/MPa 采用
方法取样数量 垂直自相关距离 δv / m 范围 平均值 COV 范围 平均值 COV fs 0～0.667 0.06 1.22 PKF 246 0.68～12.77 1.82 0.55 DKF 246 0.18～5.08 2.28 0.38 QJF 246 0.18～5.30 2.34 0.42 qc 0～24.320 1.72 1.08 PKF 246 0.47～8.70 1.11 0.56 DKF 246 0.23～3.95 1.84 0.43 QJF 246 0.22～4.25 1.87 0.46 
下载: 导出CSV
表 2 基于静力触探参数数据计算的水平自相关距离 δh
静力触探参数 参数值 /MPa 采用
方法取样数量 水平自相关距离δh /m 范围 平均值 COV 范围 平均值 COV fs 0.001～0.353 0.045 1.26 PKF 90 21.72～107.99 43.46 0.45 DKF 90 6.27～43.12 18.24 0.54 QJF 90 3.42～49.89 19.45 0.61 qc 0.01～13.54 1.430 0.90 PKF 90 21.37～116.16 49.72 0.49 DKF 90 6.00～42.48 19.12 0.43 QJF 90 5.79～47.99 20.80 0.48
下载: 导出CSV
表 3 土工参数的垂直自相关距离δv
m 计算方法 参数 含水率 湿密度 干密度 土粒比重 孔隙比 饱和度 液限 塑限 塑性指数 液性指数 压缩系数 压缩模量 PKF 平均值 6.25 7.36 6.81 5.22 6.63 4.17 4.76 4.71 4.82 5.65 6.70 7.31 最小值 2.62 2.59 3.02 2.18 2.17 2.46 2.25 2.33 2.44 2.89 2.29 3.44 最大值 13.30 18.34 13.51 14.22 13.50 6.57 14.05 14.06 14.04 13.50 18.23 18.12 COV 0.50 0.54 0.44 0.60 0.45 0.28 0.66 0.66 0.64 0.47 0.65 0.55 DKF 平均值 2.72 3.09 3.00 2.10 2.93 1.64 1.88 1.86 1.92 2.69 2.49 2.29 最小值 0.64 0.92 0.78 0.65 0.77 0.69 0.60 0.52 0.93 0.84 1.12 0.96 最大值 4.87 4.56 4.70 5.36 4.70 3.49 5.29 5.36 5.23 3.97 3.95 3.96 COV 0.39 0.35 0.36 0.57 0.38 0.49 0.66 0.70 0.61 0.27 0.42 0.37 QJF 平均值 2.71 3.09 3.00 2.01 2.92 1.59 1.88 1.81 1.91 2.75 2.44 2.25 最小值 1.09 1.02 1.01 0.46 1.05 0.72 1.01 0.62 0.99 0.92 1.12 1.01 最大值 4.36 4.87 5.20 5.98 4.82 3.71 5.90 5.99 5.83 4.28 4.34 4.24 COV 0.38 0.39 0.39 0.64 0.41 0.49 0.68 0.76 0.64 0.31 0.48 0.41
下载: 导出CSV
-
[1] 彭佳俊. 基于静力触探的浅地表环境下的土体波速预测技术[D]. 杭州: 浙江大学, 2021. [2] ZHAO Z,DUAN W,CAI G,at al. CPT-based fully probabilistic seismic liquefaction potential assessment to reduce uncertainty: Integrating XGBoost algorithm with Bayesian theorem[J]. Computers and Geotechnics,2022,149:104868. doi: 10.1016/j.compgeo.2022.104868 [3] ZHAO Z,CONGRESS S S C,CAI G,at al. Bayesian probabilistic characterization of consolidation behavior of clays using CPTU data[J]. Acta Geotechnica,2022,17(3):931-948. doi: 10.1007/s11440-021-01277-8 [4] 刘薛祥. 合肥地区典型土层静力触探的应用与研究[D]. 合肥: 合肥工业大学, 2019. [5] 张继周,缪林昌,林 飞,等. 苏中腹地湖相沉积土层相关距离的统计分析[J]. 工程地质学报,2014,22(2):348-354. doi: 10.3969/j.issn.1004-9665.2014.02.029 [6] 郭林坪,杨爱武,闫澍旺,等. 天津港地区土层剖面随机场特征参数的估计[J]. 工程地质学报,2016,24(1):130-135. doi: 10.13544/j.cnki.jeg.2016.01.016 [7] 朱登峰,高大钊. 土性平稳随机场的空间统计特性分析[J]. 岩土力学,2003,(3):455-457,462. doi: 10.3969/j.issn.1000-7598.2003.03.026 [8] 李镜培,舒 翔,丁士君. 土性指标的自相关特征参数及其确定原则[J]. 同济大学学报(自然科学版),2003,(3):287-290. doi: 10.3321/j.issn:0253-374X.2003.03.008 [9] 李 芃. 合肥市非饱和黏土的空间变异性研究[D]. 合肥: 合肥工业大学, 2017. [10] 朱红霞,闫澍旺. 天津港地基土随机场特性及可靠度分析[J]. 岩石力学与工程学报,2007,(S2):3959-3965. [11] 林 军,蔡国军,邹海峰,等. 基于随机场理论的江苏海相黏土空间变异性评价研究[J]. 岩土工程学报,2015,37(7):1278-1287. [12] 马 欢,李永东. 北京典型土层抗剪强度的相关性及变异性分析[J]. 岩土工程技术,2021,35(1):38-42. [13] VANMARCKE E H. Probabilistic modeling of soil profiles[J]. Journal of the Geotechnical Engineering,1977,103(GT11):1227-1246. [14] 谭晓慧,王建国,刘新荣,等. 土性相关距离计算方法的分析探讨[J]. 合肥工业大学学报(自然科学版),2004,(11):1420-1424. [15] 冷伍明, 赵善锐. 曲线极限法推算土工参数的相关距离[C]//中国土木工程学会第七届土力学及基础工程学术会议论文集. 西安: 中国建筑工业出版社, 1994. [16] 闫澍旺,贾晓黎,郭怀志,等. 土性剖面随机场模型的平稳性和各态历经性验证[J]. 岩土工程学报,1995,(3):1-9. doi: 10.3321/j.issn:1000-4548.1995.03.001 [17] PHOON K K,KULHAWY F H. Characterization of geotechnical variability[J]. Canadian geotechnical journal,1999,36(4):612-624. doi: 10.1139/t99-038 -
图(4) / 表(3)
计量
- 文章访问数: 76
- HTML全文浏览量: 16
- PDF下载量: 29
- 被引次数: 0
