伊犁河谷地区巩留县黄土湿陷性预测模型研究

陈砺锋 陈凯 贺根义 刘智奇

陈砺锋,陈凯,贺根义,等. 2023. 伊犁河谷地区巩留县黄土湿陷性预测模型研究[J]. 工程地质学报, 31(4): 1282-1292. doi: 10.13544/j.cnki.jeg.2023-0211
引用本文: 陈砺锋,陈凯,贺根义,等. 2023. 伊犁河谷地区巩留县黄土湿陷性预测模型研究[J]. 工程地质学报, 31(4): 1282-1292. doi: 10.13544/j.cnki.jeg.2023-0211
Chen Lifeng,Chen Kai,He Genyi, et al. 2023. Prediction model of loess collapsibility in Gongliu County of Ili River Valley[J]. Journal of Engineering Geology, 31(4): 1282-1292. doi: 10.13544/j.cnki.jeg.2023-0211
Citation: Chen Lifeng,Chen Kai,He Genyi, et al. 2023. Prediction model of loess collapsibility in Gongliu County of Ili River Valley[J]. Journal of Engineering Geology, 31(4): 1282-1292. doi: 10.13544/j.cnki.jeg.2023-0211

伊犁河谷地区巩留县黄土湿陷性预测模型研究

doi: 10.13544/j.cnki.jeg.2023-0211
基金项目: 

新疆维吾尔自治区自然科学基金 2022D01C360

新疆维吾尔自治区自然科学基金 2021B03004-1

新疆维吾尔自治区自然科学基金 2021B03004-3

新疆维吾尔自治区自然科学基金 2022B03017-4

深部岩土力学与地下工程国家重点实验室开放基金项目 SKLGDUEK2119

新疆大学2021年研究生教育教学改革项目 XJDX2021YJG38

2022年新疆大学本科教育教学改革研究项目 XJU-2021JG42

详细信息
    作者简介:

    陈砺锋(1999-),男,硕士生,从事工程地质以及地质灾害研究.E-mail: 107552101607@stu.xju.edu.cn

    通讯作者:

    陈凯(1985-),男,博士,副教授,主要从事矿山水文地质、工程地质以及地质灾害的教学与研究工作. E-mail: chenk412@xju.edu.cn

  • 中图分类号: P642.3

PREDICTION MODEL OF LOESS COLLAPSIBILITY IN GONGLIU COUNTY OF ILI RIVER VALLEY

Funds: 

the National Natural Science Foundation of Xinjiang Uygur Autonomous Region of China 2022D01C360

the National Natural Science Foundation of Xinjiang Uygur Autonomous Region of China 2021B03004-1

the National Natural Science Foundation of Xinjiang Uygur Autonomous Region of China 2021B03004-3

the National Natural Science Foundation of Xinjiang Uygur Autonomous Region of China 2022B03017-4

The Open Fund Project of State Key Laboratory for Geomechanics and Deep Underground Engineering, China University of Mining and Technology SKLGDUEK2119

Postgraduate Education and Teaching Reform Project of Xinjiang University in 2021 XJDX2021YJG38

and Research Project of Undergraduate Education and Teaching Reform of Xinjiang University in 2022 XJU-2021JG42

  • 摘要: 由于湿陷性黄土地区地质灾害防治工程地基处理不当,使得黄土地区的非均匀湿陷性对地质灾害的防治工程造成一定威胁。因此,选取合适的参数建立黄土湿陷性预测模型能为黄土地区地质灾害防治工程的基础设计提供理论依据。本文以伊犁河谷地区巩留县黄土为研究对象,在前期收集该地区69组土工试验参数的基础上,借助数理统计的方法对该地区黄土湿陷系数和土性指标参数的相关性进行了分析,并采用多元线性回归理论和神经网络理论建立了该地区黄土湿陷性评价的预测模型。研究结果表明:研究区土体微观结构多表现为絮凝状结构,以支架接触方式为主,矿物颗粒多呈现薄片状,孔隙结构多呈现孔状或不规则状;研究区黄土湿陷系数与含水率、密度、干密度、饱和度、孔隙比、孔隙率相关系数在0.645~0.857之间,具有强或极强的相关性;通过对研究区建立的黄土湿陷性多元线性回归模型和RBF神经网络模型的综合对比,RBF神经网络模型更具有适用性、可信性和准确性,其准确性达到94.20%。因此,建立的RBF神经网络模型精度能够满足实际工程的需要,为解决该地区黄土湿陷性评价问题提供了新的思路。
  • 图  1  研究区取样位置图

    Figure  1.  Sampling location map of the study area

    图  2  巩留县黄土颗粒级配曲线

    Figure  2.  Loess particle gradation curve in Gongliu County

    图  3  巩留县黄土SEM微观结构图

    a. 1000倍;b. 5000倍;c. 20 000倍;d. 50 000倍

    Figure  3.  SEM microstructure of loess in Gongliu County

    图  4  巩留县黄土XRD试验分析图

    a. XRD实验分析图;b. 矿物组成饼状图

    Figure  4.  XRD test analysis diagram of loess in Gongliu County

    图  5  巩留县黄土湿陷系数与土性指标拟合图

    a. 密度与湿陷系数;b. 孔隙比与湿陷系数;c. 孔隙率与湿陷系数;d. 干密度与湿陷系数;e. 饱和度与湿陷系数;f. 含水率与湿陷系数;g. 液性指数与湿陷系数

    Figure  5.  Fitting diagram of loess collapsibility coefficient and soil index in Gongliu County

    图  6  巩留县黄土湿陷系数实际值与回归模型预测值对比

    Figure  6.  Comparison between the actual value of loess collapsibility coefficient in Gongliu County and the predicted value of regression model

    图  7  巩留县黄土湿陷系数实际值与RBF神经网络模型预测值对比

    Figure  7.  Comparison between the actual value of loess collapsibility coefficient in Gongliu County and the predicted value of RBF neural network model

    图  8  巩留县黄土湿陷系数实际值与模型预测值对比

    Figure  8.  Comparison between the actual value of loess collapsibility coefficient in Gongliu County and the predicted value of the model

    表  1  研究区湿陷性黄土土性分析表

    Table  1.   Analysis table of collapsible loess soil in the study area

    指标 平均值 标准差 变异系数
    取样深度h/m 3.03 3.26 1.08
    含水量ω/% 13.32 6.09 0.46
    密度ρ/g·cm-3 1.55 0.24 0.16
    干密度ρd/g·cm-3 1.36 0.16 0.12
    孔隙比e 1.01 0.23 0.23
    饱和度Sr/% 40.25 25.93 0.64
    孔隙率n/% 49.45 6.06 0.12
    液限ωL/% 25.47 2.07 0.08
    塑限ωp/% 16.92 1.62 0.10
    塑性指数Ip 8.54 1.05 0.12
    液性指数IL -0.40 0.77 -1.91
    压缩系数a/MPa-1 0.36 0.29 0.81
    压缩模量Es/MPa 8.32 4.78 0.57
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    表  2  巩留县黄土湿陷系数与各土性参数之间相关性分析

    Table  2.   Correlation analysis between loess collapsibility and soil parameters in Gongliu County

    相关性指标 回归方程 显著性值 相关系数 相关性
    δs-ρ δs=-0.174ρ+0.328 0 -0.857 极强
    δs-e δs=0.183e-0.126 0 0.849 极强
    δs-n δs=0.007n-0.277 0 0.830 极强
    δs-ρd δs=-0.251ρd+0.399 0 -0.829 极强
    δs-Sr δs=-0.001Sr+0.116 0 -0.752
    δs-ω δs=-0.005ω+0.128 0 -0.645
    δs-IL δs=-0.037IL+0.043 0 -0.580 中等
    δs-ωL δs=0.006ωL-0.095 0.019 0.251
    δs-ωP δs=0.006ωp-0.047 0.047 0.203
    δs-Es δs=-0.002Es+0.075 0.050 -0.200
    δs-IP δs=0.009Ip-0.015 0.068 0.181
    δs-a δs=0.029a+0.047 0.077 0.173
    δs-h δs=-0.001 52h+0.064 32 0.293 -0.067
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    表  3  常量统计

    Table  3.   Constant statistics

    模型 R R2 R2 标准估计的误差S
    1 0.900 0.809 0.800 0.022 42
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    表  4  回归系数及检验

    Table  4.   Regression coefficient and test

    模型 参数 非标准化系数 标准系数 t Sig
    B 标准误差
    1 (常数) 1.863 1.663 1.121 0.02
    含水率ω -0.002 0.006 -0.278 -0.374 0.00
    密度ρ -0.835 0.609 -4.103 -1.373 0.01
    饱和度Sr 0.004 0.001 2.083 3.483 0.00
    孔隙率n -0.013 0.017 -1.590 -0.766 0.00
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    表  5  数据值处理摘要

    Table  5.   Data value processing summary

    数据信息 样本数N/组 百分比
    训练 35 50.7%
    测试 30 43.5%
    保留 4 5.8%
    有效 69 100%
    已排除 0
    总计 69
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-05-23
  • 修回日期:  2023-07-19
  • 刊出日期:  2023-08-25

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