概述
掌握土体干缩裂隙发育过程中内部应变场的发育规律,是研究土体干缩裂隙形成机理的重要前提,但常规监测方法无法获得土体内部的变形特征,无法满足土体干缩开裂研究的要求。唐朝生课题组提出了一种基于分布式光纤传感技术(DFOS-OFDR)的土体干缩开裂过程精细化监测新方法,发现DFOS-OFDR解调仪(OSI-S)能够精确获得土体干缩裂隙发育过程中应变场的时空演化特征,实现裂隙的精准定位,并能提前感知裂隙的形成。
测试过程
将取回的黏性土自然风干研磨,并通过一个2mm筛。随后将土与适量水混合,使待用泥浆的目标含水率达到约69%(液限的1.9倍)。然后将泥浆在振动台上振动5分钟以去除所有气泡,然后逐次倒入长500mm、宽50mm、高50mm的有机玻璃模具中。应变光缆布设是先将800g浆液(20mm高)加入有机玻璃模具中,并进行振动以获得平面表面,应变光缆放在泥浆顶部,然后将400g剩余的泥浆(10mm高)倒入模具中,并进行振动以去除气泡。值得注意的是土样中光缆的两端是不固定的,可以随着土体的收缩自由沉降。应变光缆全程连接在DFOS-OFDR解调仪。试验使用的监测装置示意图如图1所示。干燥试验在室温30±1℃下进行。为了更好地捕捉干燥过程中土体裂隙的萌生和发育,用数码相机每5min进行一次高分辨率图像的拍摄,频率与DFOS-OFDR解调仪(OSI-S)采样相同。
图1 试验装置示意图
测试结果
3.1 应变曲线随干燥时间的演变
图2a显示了干燥0min到5500min的应变曲线的时空演化过程。随着干燥的进行,应变分布曲线由未变形状态逐渐转变为整体压缩状态,这意味着试样由于失水而有体积收缩的趋势,从而挤压内部应变光缆。图中存在两个明显的压缩区域(A1和A2),其中应变峰值从-250 με 到-3000 με(A1)和-500 με到-10000 με(A2)。试样中水的蒸发是从土体表面开始,随着蒸发过程的持续,土颗粒之间的孔隙开始形成水-气半月板,从而导致毛细吸力的增加和张拉应力的积累。当累积的张拉应力增加超过土体抗拉强度时,土体便会出现干缩开裂。随着第一道裂隙的出现(4930min),拉应变出现并压应变继续减小,这表示一旦土体开裂,裂隙宽度的增加会增加光缆上的拉应力,并产生相应的拉应变。
图20~5500 min干燥过程中土体裂隙形态的演化及应变曲线时空的演化
如图2b所示,应变曲线上在0.29m、0.36m、0.20m和0.10m四个位置上有4个应变峰值,与4道裂隙的位置完全吻合。裂隙1、2、3和4在5500min时的应变峰值分别为8457.11με,3552.48 με,-719.67 με和-736.39 με。对应的裂隙宽度分别为6.41 mm,6.61 mm,4.45 mm和4.54 mm,可以明显看出较宽的裂隙通常对应较大的拉应变。
3.2 土体干缩裂隙的早期探测
前一节得到的结果表明DFOS-OFDR技术可以准确获取裂隙的位置。为了检验所提出的技术是否能够进行土体干缩裂隙萌生位置的早期探测,研究了四道裂隙的宽度及其应变状态随干燥时间的变化。光缆获得的应变状态演化不仅能反映干缩开裂前的土体收缩情况,而且能反映土体裂隙扩展的全过程。
为了进一步评价DFOS-OFDR技术是否能够提前预测土体干缩开裂,本研究提出了3个参数:Tm(DFOS-OFDR监测到土体开裂的时间),Tc(通过肉眼观察或数字图像处理技术得到的土体开裂时间)和ΔTp(提前预测的时间间隔,定义为Tm和Tc之差)。
图3为裂隙宽度和应变状态随干燥时间的变化情况。第一道裂隙(裂隙1)在4955min出现,而DFOS-OFDR在4930min便已经探测到裂隙的萌生,说明DFOS-OFDR技术可以提前约25min探测到土体干缩开裂。同理,对于裂隙2、裂隙3和裂隙4,对应的ΔTp值分别为55、40和40min。DFOS-OFDR解调仪(OSI-S)的精度可达1 με。如此高的精度使得DFOS-OFDR能够准确地感知土体内部的任何微小变形,从而能够早期探测到土体裂隙。对于每道裂隙,DFOS-OFDR技术预测裂缝形成的提前时间是不同的,这是因为虽然在试验中使用了相对均匀的泥浆,但泥浆不能完全均匀,这会影响光缆在土体内部的分布,从而影响早期探测的提前时间。
图3 裂隙宽度与裂隙位置应变状态的关系
实验结论
DFOS-OFDR技术可用于监测土体表面和内部干缩裂隙的演化。DFOS-OFDR获得的应变分布曲线可以准确捕获土体收缩特性和裂隙萌生位置,并且得到裂隙宽度与对应应变状态随干燥时间变化的关系,可以为早期探测裂隙的位置提供帮助。与传统的离散应变监测方法相比,DFOS-OFDR是一种分布式、无损、准确、高效、高分辨率的土体干缩开裂监测和早期探测技术,为研究土体表面和内部干缩裂隙提供可靠数据支撑。
审核编辑 :李倩
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原文标题:土体干缩开裂分布式光纤监测与早期探测技术研究
文章出处:【微信号:Mega-Sense,微信公众号:昊衡科技】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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