Migration laws of pollutants in surrounding rock of underground oil storage caverns
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摘要: 水封石油洞库储油可能造成地下水污染。明晰石油污染物在裂隙岩体中的运移规律是库区地下水污染防控的前提。为揭示石油污染物在洞周围岩地下水中的运移规律，基于裂隙-孔隙双重介质模型，采用数值模拟方法研究了石油中的特征污染物——苯的运移扩散过程，并分析了裂隙倾角、裂隙开度、基质渗透率和纵向弥散度对苯运移规律的影响。研究表明：储库正常运行50 a后，苯的迁移被限制在较小的范围内，不会到达水幕系统，也不会进入到地面表层下的水体中。在长期运行条件下，相邻洞周围岩中的污染晕可相互连通，并将引起相邻洞罐中油品污染物之间的交叉污染。苯的竖向污染距离对纵向弥散度和裂隙倾角大小敏感性强，而对裂隙开度和基质渗透率的敏感性较弱。洞室间岩柱中轴线上苯的最大浓度对裂隙倾角最为敏感，且随裂隙倾角和基质渗透率的增大而减小，随纵向弥散度和裂隙开度的增加而增大。Abstract: The groundwater near a cavern may be polluted during the operation period of oil storage. Understanding the migration laws of oil pollutants in fractured rock mass is the base of groundwater pollution prevention and control in reservoir areas. For the sake of revealing the migration laws of oil pollutants in surrounding rock of the caverns, the migration and diffusion processes of benzene are studied by using the numerical simulation method based on the fracture-pore dual-medium model. The effects of fracture inclination angle, fracture aperture, matrix permeability and longitudinal dispersivity on the migration of benzene are also analyzed. The research results show that the migration of benzene is limited in a small range after 50 years of oil storage in the caverns, and it does not go up to the water curtain system, nor access the water body near ground surface. Under the long-term operation of the caverns, the pollution halos of the adjacent caverns can connect with each other, which will lead to cross-contamination of oil pollutants in the adjacent caverns. The vertical pollution distance of benzene is sensitive to the longitudinal dispersivity and fracture inclination angle, but weakly sensitive to the fracture aperture and matrix permeability. The maximum concentration of benzene on the central axis of rock pillars between caverns is most sensitive to the fracture inclination angle, and it decreases with the increase of the fracture inclination angle and matrix permeability, but increases with the increase of the longitudinal dispersivity and fracture aperture.
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0. 引言
近年来，我国地铁建设迅猛发展，各大城市地铁线网日益密集，受到地下既有建筑影响，地铁隧道重叠情况屡见不鲜[1-2]。地铁运营时，列车与轨道相互作用产生行车荷载，使得重叠隧道受到动应力场长期往复作用，地铁隧道和周围地层产生明显影响。尤其是软土地区地层中，地铁运营过程中极易因地层非均匀沉降导致隧道结构产生损坏，造成安全事故[3]。因此，开展地铁行车荷载作用下重叠隧道变形研究具有重要意义。
目前，国内外学者对于行车荷载作用下地层与隧道变形开展了广泛研究。地层方面：安俊杰等[4]采用仿真软件COMSOL进行计算，分析车辆载重等5个与行车荷载有关的因素对隧道及地层变形影响；郑海忠等[5]选取某高速铁路及周围场地，研究高速列车运行引起地层沉降问题；陈凡等[6]建立有限元模型，分析列车荷载作用下液化砂土改良前后地层沉降；葛世平等[7]监测上海某地铁线周边土层，在行车荷载作用下隧道周边土层在隧道拱顶产生沉降。隧道结构方面：莫海鸿等[8]利用有限差分法得到隧道结构变形从底端到顶端减小；杨文波等[9]研究高速行车荷载作用下隧道结构变形，得出隧道变形规律；高峰等[10]以某地铁近距离重叠隧道为背景，研究地铁运营期间行车荷载对隧道结构的影响。然而，现有研究集中在行车荷载作用下单隧道变形，少有重叠隧道变形的研究，且缺乏行车荷载不同施加位置的影响。
综上所述，本文针对地铁行车荷载作用下地层及隧道变形问题，依托天津某重叠隧道工程，利用ABAQUS有限元软件，建立地铁行车荷载作用下重叠隧道数值模型，研究行车荷载不同施加位置对地层和重叠隧道变形的影响，为重叠隧道的设计提供参考。
1. 地铁行车荷载确定
1.1 依托工程简介
本文选取天津地铁某双线重叠隧道为依托工程，空间布置如图 1所示。该工程上、下隧道直径均为6.4 m，上隧道覆土厚度6.8 m，两隧道之间距离7.2 m。根据勘察资料，该区域属于河海冲击平原，在钻孔50 m深度范围内均是第四系全新土，地层由上往下为杂填土、粉质黏土、砂质粉土、粉质黏土、粉土和粉质黏土。
1.2 地铁行车荷载确定
根据研究[11-12]，用激振力函数模拟行车荷载，包括车轮静载和正弦函数叠加的动荷载。
激振力模拟函数表达式确定如下：
F(t)=P0+P1sin(ω1t)+P2sin(ω2t)+P3sin(ω3t) (1) Pi=M0αiω2i， (2) ωi=2πLi。 (3) 式中：P0是单个车轮静荷载；P1、P2、P3分别为低频（0.5~5 Hz）、中频（30~60 Hz）、高频（200~400 Hz）范围荷载振动峰值；M0为弹簧下质量；ω为不平顺振动波长的圆频率；t为振动波长的作用时间；α为矢高；L为列车不平顺振动波长。
根据研究[13]，P0= 70 kN，M0= 750 kg，波长和矢高：L1= 10 m，α1= 3.5 mm；L2= 2 m，α2= 0.4 mm；L3= 0.5 m，α3= 0.08 mm。荷载函数表达式如下所示：
F(t)=70000+287.6sin10.47t+821.6sin52.33t+2629.2sin209.33t。 (4) 则前1 s内地铁行车荷载时程曲线，如图 2所示。
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图 2 前1 s内地铁行车荷载时程曲线Figure 2. Time-history curves of traffic loads of subway within first 1 s2. 数值模型建立
2.1 模型建立
基于依托工程，采用ABAQUS有限元软件，进行重叠隧道变形数值模拟，利用现场实测数据验证数值模拟结果的可靠性，详见文献[14]。
图 3为沿Y轴切割一半的地铁行车荷载作用下重叠隧道有限元模型（工况C1：行车荷载作用于上隧道）。研究表明[15]，数值模型计算范围沿隧道直径每个方向都不少于3~4倍。模型尺寸为40 m×46 m×63 m，其隧道直径、覆土厚度、空间布置等与依托工程一致。模型土体为5层，从上往下为粉质黏土（2.5 m）、砂质粉土（3.0 m）、粉质黏土（10 m）、粉土（12.3 m）和粉质黏土（17.9 m），采用修正剑桥模型，参数见表 1。隧道和道床采用线弹性本构模型，参数取值为：密度ρ= 2400 kg/m3，弹性模量E= 2.93×104 MPa，泊松比ν= 0.2。
表 1 土层参数Table 1. Parameters of soil strata土层 重度/(kN·m-3) 塑性体积模量对数 应力比 渗透系数/(m·d-1) 孔隙比 体积模量对数 泊松比 ①粉质黏土 18.4 0.058 0.86 0.00018 0.776 0.0072 0.32 ②砂质粉土 17.9 0.031 1.03 0.00050 0.742 0.0039 0.35 ③粉质黏土 10.3 0.055 0.89 0.00031 0.764 0.0069 0.35 ④粉土 12.2 0.020 1.37 2.00000 0.595 0.0025 0.30 ⑤粉质黏土 18.0 0.047 0.90 0.00485 0.683 0.0059 0.35 2.2 模拟方案
基于地铁行车荷载作用于上隧道数值模型（工况C1），改变施加位置，建立地铁行车荷载作用于下隧道（工况C2）和双隧道（工况C3）的两组数值模型，开展不同荷载施加位置对地层和重叠隧道变形影响的研究。三种工况模拟方案见表 2。
表 2 模拟方案Table 2. Simulation schemes工况 地铁行车荷载施加位置 上隧道 下隧道 C1 √ × C2 × √ C3 √ √ 3. 结果分析
3.1 地层竖向位移
图 4为三种工况下，地层不同深度处的竖向位移。地层沉降为负值，隆起为正值。
由图 4（a）可以看出，在地表位置，三种工况均发生沉降，但工况C2和工况C1、C3曲线差异较大。隧道中心处最大竖向位移（Smax）由大到小为：工况C1、工况C3、工况C2，沉降槽宽度（i）均为1.43D。工况C2地表沉降最小，曲线最平缓，这由于地铁行车荷载施加在下隧道，下隧道与地表距离较远，上隧道阻隔荷载传递。工况C1和C3沉降曲线趋势相同，但工况C1大于工况C3。说明下隧道施加行车荷载减小地表沉降。这由于上、下隧道施加行车荷载叠加后互相削弱。
由图 4（b）可以看出，在隧道之间位置，三种工况均发生沉降，工况C1和C3沉降曲线呈“W”型。Smax由大到小为：工况C1、工况C3、工况C2，i比地表大，为1.67D。“W”型沉降的原因是：工况C1和C3行车荷载作用于上隧道，上隧道覆土厚度较小，存在地铁行车荷载作用时隧道周围地层形成约束反力，抑制变形。工况C1沉降大于工况C2，原因是工况C1取值位置在施加荷载下方，工况C2取值位置在施加荷载上方。
由图 4（c）可以看出，在下隧道下方位置，三种工况均发生沉降，工况C3沉降曲线非常平缓，几乎趋于直线。Smax最大为工况C2，工况C1次之，工况C3最小；与地表和隧道之间位置相比，i最大为2.16D。工况C3之所以平缓，可能是在上下同时施加荷载情况下，上下行车荷载之间相互作用，削弱周边地层竖向位移。
以上分析表明，不同位置施加行车荷载对地层竖向位移有明显影响。Smax值与取值点到行车荷载作用隧道距离有关，距离较近，Smax值则大；反之，则小。i值与数据提取位置相关，深度增加，i值增大。
3.2 地层水平位移
图 5是地铁行车荷载作用下地层水平位移。其中，图 5（a）是三种工况作用下右侧距隧道中心0.75 D处的地层水平位移，图 5（b）是工况C1在右侧距隧道中心不同距离（0.75D、1D、1.5D、2D和3D）的地层水平位移。地层水平位移向内为负值，向外为正值。
由图 5（a）可知，三种工况作用下，最大地层水平位移为工况C3，工况C1次之，最小为工况C2。工况C1和C3的最大水平位移发生在上隧道施加荷载位置，工况C2最大水平位移发生在下隧道施加荷载位置。这可能是由于工况C1和C3的地铁行车荷载施加位置在上隧道，工况C2施加在下隧道。此外，当深度小于3D时，工况C1和C3位移曲线相似；当深度大于3D时，工况C1和工况C2位移曲线相似。在上隧道施加荷载位置，工况C1和C3产生的水平位移向外，且为最大位移位置，工况C2产生的水平位移向内。在下隧道施加荷载位置，工况C1和C2产生向外位移，工况C3位移很小。这可能由工况C3中上下荷载互相作用抑制变形所导致。
由图 5（b）可知，随着距隧道中心的距离从小到大（0.75D，1D，1.5D，2D，3D），地层水平位移减小。当距离小于1D时，地层水平位移较大；当距离大于2D时，地层水平位移很小，距离1.5D介于两者之间。由此推断，距隧道中心1.5D为地铁行车荷载临界影响范围。
3.3 隧道纵向变形
图 6（a）为工况C1中隧道纵向变形矢量图。上、下隧道的变形向下，上隧道变形明显大于下隧道。这是工况C1只在上隧道施加地铁行车荷载导致。地铁行车荷载引发上隧道变形，向下传递进而引发下隧道变形，但传递过程能量损耗，使得下隧道变形较小。
图 6（b）为工况C2中隧道纵向变形矢量图。上、下隧道的变形向下；与工况C1不同的是，上隧道变形小于下隧道，但相差没有很大。因为工况C2只在下隧道施加地铁行车荷载，下隧道变形较大，但下隧道埋深较大抑制变形，没有像工况C1中两隧道变形差很大。
图 6（c）为工况C3中隧道纵向变形矢量图。两隧道变形向下，但上隧道变形远大于下隧道。这解释3.1节图 4（c）中工况C3沉降较小且曲线平缓的现象。可能是两隧道同时施加的地铁行车荷载相互耦合削弱荷载，抑制下隧道变形。
以上分析表明，地铁行车荷载施加于不同位置会对上、下隧道纵向变形产生不同影响。工况C1、C2和C3中两隧道纵向变形方向阐明地层位移沉降的原因。
3.4 隧道横向变形
图 7是三种工况作用下隧道横向变形，主要发生在顶部和底部。
在工况C1中，上隧道横向变形较大，最大值为25.6 mm，下隧道横向变形较小。在工况C2中，上隧道横向变形较小，几乎处处相等，下隧道横向变形较大，最大值为20 mm。在工况C3中，两隧道横向变形曲线相似，最大变形发生在隧道底部，上隧道最大变形为24 mm，下隧道最大变形为16.8 mm。
4. 结论
本文以天津地铁某双线重叠隧道为研究对象，用激振力函数确定地铁行车荷载，通过ABAQUS有限元软件，建立地铁行车荷载不同施加位置重叠隧道变形模型，分析地层和重叠隧道变形响应。得到如下结论：
（1）地层位移方面：地铁行车荷载的施加位置对地层竖向和水平位移产生响应。Smax值与取值位置到行车荷载作用隧道的距离有关；i值与数据提取位置相关。对于水平位移，距隧道中心1.5D为地铁行车荷载的临界影响范围。
（2）隧道变形方面：地铁行车荷载的施加位置对隧道纵向和横向变形产生影响。三种工况作用下，两隧道纵向变形均表现为整体下沉。两隧道同时施加地铁行车荷载会相互耦合，削弱荷载大小，抑制下隧道较大变形。工况C1中上隧道产生较大横向变形，下隧道变形值较小且几近不变；工况C2中隧道横向变形与C1相反；工况C3中在隧道底部两隧道产生较大变形。
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图 3 油库运行1 a时裂隙水流动矢量图
Figure 3. Flow vector direction of fracture water after one year of oil.storage
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图 4 油库运行1 a时裂隙水流速图
Figure 4. Seepage velocity of fracture water after one year of oil storage
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图 5 运行期苯浓度随时间变化图
Figure 5. Variation of benzene concentration with time during operation
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图 6 裂隙倾角对苯运移的影响
Figure 6. Effects of fracture inclination angle on migration of benzene
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图 7 单裂隙中渗流速度对苯污染距离的影响
Figure 7. Effects of seepage velocity in a single fracture on pollution distance of benzene
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图 10 纵向弥散度对苯运移的影响
Figure 10. Effects of longitudinal dispersivity on migration of benzene
表 1 计算参数取值表
Table 1 Parameter values for calculation
影响因素 因素取值 裂隙倾角/(°) 第一组 10，20，30，40，50，60，70，80 第二组 170，160，150，140，130，120，110，100 裂隙开度/mm 0.05，0.075，0.1，0.125，0.15 基质渗透率/m2 1×10-17，5×10-17，1×10-16，5×10-16，1×10-15 纵向弥散度/m 0.5，1，1.5，2，2.5 
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表 2 苯运移敏感性分析表
Table 2 Sensitivity analysis for migration of benzene
参数相对敏感度|S| 裂隙倾角 裂隙开度 基质渗透率 纵向弥散度 竖向污染距离 0.29 0.0044 0.0042 0.80 最大浓度 7.08 0.9100 0.4300 0.72
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[1] 环境影响评价技术导则地下水环境: HJ 610—2016[S]. 北京: 中国环境科学出版社, 2016. Technical Guidelines for Environmental Impact Assessment―Groundwater Environment: HJ 610—2016[S]. Beijing: China Environmental Science Press, 2016. (in Chinese)
[2] 张彬, 李玉涛, 石磊, 等. 海岛环境下地下水封油库海水入侵数值模拟研究[J]. 工程地质学报, 2018, 26(5): 1366-1374. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GCDZ201805032.htm ZHANG Bin, LI Yutao, SHI Lei, et al. Numerical simulation of seawater intrusion in underground oil storage cavern in island environment[J]. Journal of Engineering Geology, 2018, 26(5): 1366-1374. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GCDZ201805032.htm
[3] 乔丽苹, 王小倩, 王者超, 等. 某地下水封石油洞库海水入侵评价与控制方法研究[J]. 岩土工程学报, 2021, 43(7): 1338-1344. doi: 10.11779/CJGE202107020 QIAO Liping, WANG Xiaoqian, WANG Zhechao, et al. Evaluation and control method of seawater intrusion in an underground water-sealing oil storage cavern[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2021, 43(7): 1338-1344. (in Chinese) doi: 10.11779/CJGE202107020
[4] 黄安达. 花岗岩裂隙反应性溶质运移规律研究[D]. 济南: 山东大学, 2018. HUANG Anda. Reactive Solute Transport in Single Granitic Fractures[D]. Jinan: Shandong University, 2018. (in Chinese)
[5] 韩曼. 地下水封石油洞库渗流场及溶质运移模拟研究[D]. 青岛: 中国海洋大学, 2007. HAN Man. Research on Seepage and Solute Transport Simulation of Underground Petroleum Storage Caverns[D]. Qingdao: Ocean University of China, 2007. (in Chinese)
[6] 蒋中明, 肖喆臻, 唐栋, 等. 基于裂隙渗流效应的水封油库涌水量预测分析[J]. 岩土力学, 2022, 43(4): 1041-1047, 1082. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YTLX202204017.htm JIANG Zhongming, XIAO Zhezhen, TANG Dong, et al. Prediction of water inflow in water-sealed oil storage Caverns based on fracture seepage effect[J]. Rock and Soil Mechanics, 2022, 43(4): 1041-1047, 1082. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YTLX202204017.htm
[7] 王者超, 张振杰, 李术才, 等. 基于离散裂隙网络法的地下石油洞库洞室间水封性评价[J]. 山东大学学报(工学版), 2016, 46(2): 94-100, 115. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SDGY201602014.htm WANG Zhechao, ZHANG Zhenjie, LI Shucai, et al. Assessment of inter-cavern containment property for underground oil storage caverns using discrete fracture networks[J]. Journal of Shandong University (Engineering Science), 2016, 46(2): 94-100, 115. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SDGY201602014.htm
[8] 温毓繁, 任旭华, 张海波, 等. 裂隙倾角对石油洞库水封效果的影响[J]. 水资源与水工程学报, 2014, 25(5): 69-72. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XBSZ201405015.htm WEN Yufan, REN Xuhua, ZHANG Haibo, et al. Impact of fissure inclination angle on water seal effect of petroleum storage cavern[J]. Journal of Water Resources and Water Engineering, 2014, 25(5): 69-72. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XBSZ201405015.htm
[9] 王笑雨, 张可霓, 李毅. 裂隙岩体渗流及污染物迁移模型的数值模拟研究[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2015, 51(5): 527-532. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BSDZ201505017.htm WANG Xiaoyu, ZHANG Keni, LI Yi. Modeling fluid flow and tracer transport in fractured rock by the effective continuum method[J]. Journal of Beijing Normal University (Natural Science), 2015, 51(5): 527-532. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BSDZ201505017.htm
[10] 李明, 张刘俊, 冯涛, 等. 污染场地地下水中砷的运移模拟研究[J]. 安全与环境工程, 2022, 29(2): 141-150. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KTAQ202202018.htm LI Ming, ZHANG Liujun, FENG Tao, et al. Simulation study on arsenic transport in groundwater of contaminated sites[J]. Safety and Environmental Engineering, 2022, 29(2): 141-150. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KTAQ202202018.htm
[11] 姚池, 姜清辉, 位伟, 等. 复杂裂隙岩体水-力耦合模型及溶质运移模拟[J]. 岩石力学与工程学报, 2013, 32(8): 1656-1665. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSLX201308020.htm YAO Chi, JIANG Qinghui, WEI Wei, et al. Numerical simulation of hydro-mechanical coupling and solute transport in complex fractured rock masses[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2013, 32(8): 1656-1665. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSLX201308020.htm
[12] 魏亚强, 董艳辉, 周鹏鹏, 等. 基于离散裂隙网络模型的核素粒子迁移数值模拟研究[J]. 水文地质工程地质, 2017, 44(1): 123-130, 136. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SWDG201701022.htm WEI Yaqiang, DONG Yanhui, ZHOU Pengpeng, et al. Numerical simulation of radionuclide particle tracking based on discrete fracture network[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 2017, 44(1): 123-130, 136. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SWDG201701022.htm
[13] 李馨馨, 徐轶. 裂隙岩体渗流溶质运移耦合离散裂隙模型数值计算方法[J]. 岩土工程学报, 2019, 41(6): 1164-1171. doi: 10.11779/CJGE201906022 LI Xinxin, XU Yi. Hydraulic and solute transport coupling model for fractured rock mass with discrete fracture network using computational method[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2019, 41(6): 1164-1171. (in Chinese) doi: 10.11779/CJGE201906022
[14] 张弛, 陈干, 吴剑锋, 等. 基于多点地质统计的二维裂隙网络溶质运移模拟[J]. 南京大学学报(自然科学), 2016, 52(3): 456-463. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NJDZ201603006.htm ZHANG Chi, CHEN Gan, WU Jianfeng, et al. Two-dimensional simulation of solute transport in fractured media based on multiple-point geostatistics[J]. Journal of Nanjing University (Natural Sciences), 2016, 52(3): 456-463. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NJDZ201603006.htm
[15] 薛强, 梁冰, 刘建军. 裂隙岩体中污染物运移过程的数值模拟[J]. 岩土力学, 2003, 24(增刊2): 35-38. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YTLX2003S2007.htm XUE Qiang, LIANG Bing, LIU Jianjun. Numerical simulation of contaminant transport in jointed rockmass[J]. Rock and Soil Mechanics, 2003, 24(S2): 35-38. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YTLX2003S2007.htm
[16] ZHU Y H, ZHAN H B, JIN M G. Analytical solutions of solute transport in a fracture-matrix system with different reaction rates for fracture and matrix[J]. Journal of Hydrology, 2016, 539: 447-456.
[17] 王者超, 李术才, 薛翊国, 等. 注取油循环荷载作用下地下水封油库运营性能评价[J]. 工程力学, 2013, 30(12): 167-175, 212. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GCLX201312026.htm WANG Zhechao, LI Shucai, XUE Yiguo, et al. Assessment of performance of an underground crude oil storage Caverns subjected to cyclic loading due to storage and extraction of crude oil in operation phase[J]. Engineering Mechanics, 2013, 30(12): 167-175, 212. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GCLX201312026.htm
[18] MIYABE K, ISOGAI R. Estimation of molecular diffusivity in liquid phase systems by the Wilke-Chang equation[J]. Journal of Chromatography A, 2011, 1218(38): 6639-6645.
[19] 石云峰, 李寻, 裴妙荣. 花岗岩单一裂隙中Na、Cu、U的迁移试验[J]. 核化学与放射化学, 2016, 38(2): 123-128. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HXFS201602009.htm SHI Yunfeng, LI Xun, PEI Miaorong. Na, Cu, U transport in granite rock[J]. Journal of Nuclear and Radiochemistry, 2016, 38(2): 123-128. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HXFS201602009.htm
[20] GELHAR L W, WELTY C, REHFELDT K R. A critical review of data on field-scale dispersion in aquifers[J]. Water Resources Research, 1992, 28(7): 1955-1974.
[21] TRACY J C. A practical guide to groundwater and solute transport modeling[J]. Eos, Transactions American Geophysical Union, 1996, 77(44): 434.
[22] 王者超, 李术才, 梁建毅, 等. 地下水封石油洞库渗水量预测与统计[J]. 岩土工程学报, 2014, 36(8): 1490-1497. doi: 10.11779/CJGE201408015 WANG Zhechao, LI Shucai, LIANG Jianyi, et al. Prediction and measurement of groundwater flow rate of underground crude oil storage Caverns[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2014, 36(8): 1490-1497. (in Chinese) doi: 10.11779/CJGE201408015
[23] YANG H S, KANG J G, KIM K S, et al. Groundwater flow characterization in the vicinity of the underground Caverns in fractured rock masses by numerical modeling[J]. Geosciences Journal, 2004, 8(4): 401-413.
[24] 李卫明. 岩体裂隙对地下水封油库水封性能影响研究[D]. 北京: 中国地质大学(北京), 2015. LI Weiming. Study of Seal Properties in Underground Oil Storage Cavern Influnced by Rock Cracks[D]. Beijing: China University of Geosciences, 2015. (in Chinese)
[25] GRISAK G E, PICKENS J F. Solute transport through fractured media: 1. The effect of matrix diffusion[J]. Water Resources Research, 1980, 16(4): 719-730.
[26] 席庆, 李兆富, 罗川. 基于扰动分析方法的AnnAGNPS模型水文水质参数敏感性分析[J]. 环境科学, 2014, 35(5): 1773-1780. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HJKZ201405021.htm XI Qing, LI Zhaofu, LUO Chuan. Sensitivity analysis of AnnAGNPS model's hydrology and water quality parameters based on the perturbation analysis method[J]. Environmental Science, 2014, 35(5): 1773-1780. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HJKZ201405021.htm
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