• 全国中文核心期刊
  • 中国科技核心期刊
  • 美国工程索引(EI)收录期刊
  • Scopus数据库收录期刊

土水特征曲线试验单阶段贝叶斯优化设计方法

李典庆, 丁少林, 曹子君, 陶睿

李典庆, 丁少林, 曹子君, 陶睿. 土水特征曲线试验单阶段贝叶斯优化设计方法[J]. 岩土工程学报, 2023, 45(6): 1212-1221. DOI: 10.11779/CJGE20220263
引用本文: 李典庆, 丁少林, 曹子君, 陶睿. 土水特征曲线试验单阶段贝叶斯优化设计方法[J]. 岩土工程学报, 2023, 45(6): 1212-1221. DOI: 10.11779/CJGE20220263
LI Dianqing, DING Shaolin, CAO Zijun, TAO Rui. One-stage Bayesian experimental design optimization for measuring soil-water characteristic curve[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2023, 45(6): 1212-1221. DOI: 10.11779/CJGE20220263
Citation: LI Dianqing, DING Shaolin, CAO Zijun, TAO Rui. One-stage Bayesian experimental design optimization for measuring soil-water characteristic curve[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2023, 45(6): 1212-1221. DOI: 10.11779/CJGE20220263

土水特征曲线试验单阶段贝叶斯优化设计方法  English Version

基金项目: 

国家自然科学基金重点项目 U2240211

国家自然科学基金面上项目 51879205

详细信息
    作者简介:

    李典庆(1975—),男,博士,教授,主要从事岩土工程可靠度与风险控制方面的研究工作。E-mail: dianqing@whu.edu.cn

    通讯作者:

    曹子君, E-mail: zijuncao@whu.edu.cn

  • 中图分类号: TU411

One-stage Bayesian experimental design optimization for measuring soil-water characteristic curve

  • 摘要: 直接测量土水特征曲线(SWCC)十分耗时。因此,SWCC试验通常只能获得有限的试验数据,基于有限数据估计SWCC不可避免地存在不确定性。因此,合理地确定试验方案(即指定SWCC测点控制变量的值),以提高试验数据的价值,减少所估计SWCC的不确定性十分重要。基于SWCC模型参数先验信息和试验仪器信息,提出了一种SWCC试验单阶段贝叶斯优化设计(OBEDO)方法。首先,所提方法通过离散试验控制变量(比如基质吸力)生成试验方案设计空间;设计空间中的候选试验方案由控制点及附加点构成,其作用分别为控制SWCC的主要趋势和降低SWCC的不确定性。然后,采用期望效用量化候选试验方案对应数据的价值,并利用子集模拟优化(SSO)方法搜索具有最大期望效用的候选试验方案。最后选取具有最大期望效用的候选试验方案为最优试验设计方案。通过一个SWCC试验设计实例说明了所提方法的有效性。结果表明,所提方法可为考虑不确定性条件下的SWCC试验设计提供一个合理的工具。
    Abstract: The direct measurements of soil-water characteristic curve (SWCC) are often costly and time-consuming. Therefore, only a limited number of test data can be obtained from a single SWCC test, based on which the estimated SWCC inevitably produces uncertainty. It is reasonable to select the experimental scheme (i.e., specify the values of the control variables at measuring points) in order to improve the expected value of information of the measurement data for reducing the uncertainty in the estimated SWCC. A one-stage Bayesian experimental design optimization (OBEDO) approach is developed for SWCC testing exploiting prior knowledge and information of testing apparatus. Discretization of control variables (e.g., matric suction) is used to generate the design space of the candidate experimental scheme, which is specified by the initial measuring points and the additional measuring points to control the general trajectory of SWCC and further reduce the uncertainty in SWCC, respectively. The value of data corresponding to the experimental scheme is quantified by the expected utility. The candidate experimental scheme with the maximum expected utility is identified using the subset simulation optimization (SSO) and treated as the optimal experimental design scheme. The proposed approach is illustrated using an experimental design example. The results show that it provides a rational tool to determine the optimal experiment scheme for SWCC testing considering the uncertainty of soil.
  • 江苏各市广泛分布的软弱土,具有高含水率、高压缩性、低渗透性、低抗剪强度、高含盐量及显著的结构性与流变性等特点,对其处理较为复杂。针对此类软黏土,电渗法有较好的处理效果,但是电渗法存在耗能过高、加固不均匀的问题[1]。为缓解城市用地紧张,根据已有研究成果,提高电渗加固软土性能主要有两种研究思路:①通过改变电极材料[2-3]、电极布置形式[4-5]和通电方式[6]等初始条件;②将电渗与其它方法联合使用,常见的有电渗-堆载[7]、电渗-真空预压[8]、化学电渗[9]等。本研究在第二种思路的基础上,将电渗法与堆载预压和化学灌浆结合,以期使电渗法更加经济可行。为探讨该法的可行性,本文开展电渗-堆载-化学灌浆联合法(Electro-Osmosis-Surcharge Preloading-Chemical Grouting,简称EO-SC-CG)和化学电渗(Electro-Omosis-Chemical Grouting,简称EO-CG)的对比试验,从排水量、通电电流、有效电势、十字板剪切强度、含水率等方面证实电渗-堆载-化学灌浆联合法的有效性。

    室内模型试验所用土样为取自江苏盐城地区的滩涂软土,通过室内土工试验对软土的基本物理性质进行测试。试验前,将原状土烘干后击碎,然后倒入搅拌桶中充分搅拌均匀后静置24 h,再对软土进行重塑,使试验用滩涂软土的含水率达到40%,最终得到重塑土的基本物理性质指标如表1所示。

    表  1  重塑土的基本指标
    Table  1.  Basic parameters of remolded soil
    含水率 w/%液限wL/%塑限wP/%Gs不排水抗剪强度cu/kPa
    4030.813.92.71≈0
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    室内模型试验(EO-SC-CG与EO-CG)采用自制试验装置,主要由土样室和排水室两部分组成,其中排水室内的排水孔为直径25 mm的圆形孔洞,如图1所示。EO-CG装置模型与前者相同,区别仅在于EO-CG方法没有施加充当均布荷载的上覆砂。模型箱采用亚克力板材制成,模型箱尺寸为400 mm×300 mm×200 mm。阳极采用尺寸为350 mm×150 mm×3 mm的铁板;阴极所用电极尺寸与阳极相同,在电极板上均匀打下48个孔径为4 mm的小孔。注浆管采用内径9 mm,外径11 mm的PVC管,管壁均匀设置小孔,并将管底封闭,有利于注入的化学浆液向土体扩散,同时能够有效控制化学浆液过快的向土体底部沉积。阴极注浆材料选用Na2SiO3溶液,阳极注浆材料选用CaCl2溶液[10]。电导线采用多股铜芯电导线,导体材质为无氧铜,绝缘材料为聚氯乙烯。装置图1的上覆砂均匀铺在土样层上,既起到堆载的作用,又可以消除电渗模型几何边界引起的尺寸效应[11]

    图  1  电渗-堆载-化学灌浆试验装置图
    Figure  1.  Schematic configuration of electro-osmotic-surcharge preloading-chemical grouting

    本文主要研究EO-SC-CG与EO-CG两种加固方法对盐城地区滩涂软土的加固效果,试验分为两组,基本参数如表2所示。试验的初始含水率为40%,电势梯度选取1 V/cm[12],电源电压均为23 V。

    表  2  试验基本参数
    Table  2.  Basic parameters of experiments
    组别试验时间/h堆载大小/kPa注浆材料与注浆量
    EO-SC-CG481.5CaCl2 (45mL)+Na2SiO3(45mL)
    EO-CG480CaCl2(45mL)+Na2SiO3(45mL)
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    试验开始前,将阳极电极放置在远离排水室一侧,阴极电极放置在靠近排水室一侧;两侧注浆管均放置在距电极3 cm处;分别放置两根测针在电极与注浆管中间。因为EO-SC-CG涉及施加堆载时间,故先开展EO-CG试验。两组试验开始通电后实时观测记录通电电流,电势与排水量。待排水量不再增加时,关闭电源,分上、中、下三层按距离阳极0,5,10,15,20 cm,取土样测量十字板剪切强度与含水率,土样测试点位置如图2所示。过程中两组试验注浆时间均定在电流大幅降低且保持稳定的时刻。依据袁国辉[13]进行的电渗-堆载联合试验,当电渗固结度达到40%时为最佳堆载时间。故EO-SC-CG可根据EO-CG得到最终沉降量S,利用平均固结度表达式:Uavg=St / S,得到固结度达到40%时的沉降量,施加堆载。

    图  2  检测布置图
    Figure  2.  Layout of monitoring and measuring instruments

    排水量与排水速率随时间的变化曲线如图3所示。因为施加堆载的作用,EO-SC-CG的排水量最终高于EO-CG。两组试验的排水量分别为1360,1170 mL,EO-SC- CG的排水量相对EO-CG增加16.2%。由图3可知,排水速率随时间呈现出逐渐减小的趋势,并且在化学注浆后排水速率均会先达到一个峰值点,之后逐步下降。EO-CG和EO-SC-CG分别在试验进行至10 h和8 h时注浆,注浆后排水速率1 h内增幅分别约为28.9%和14.3%,达到峰值时增幅分别约为34.1%和37.5%。因堆载预压的加持作用,EO-SC-CG的峰值增幅稍大。结合微观观测,随着电渗的进行,注入的浆液在直流电作用下生成CaSiO3并填充土体孔隙,导致土体的渗透性降低,进而影响土体的排水速率。试验后期,EO-SC-CG的排水速率高于EO-CG,说明EO-SC-CG因施加堆载预压,在一定程度上能够缓解土体后期排水效果较差的趋势。

    图  3  排水量与排水速率随时间的变化曲线
    Figure  3.  Curves of water discharge, water discharge rate and time

    有效电势随时间的变化曲线如图4所示。由图4可知,两组试验的有效电势均呈现出先增加后减小的趋势,且其变化速率在注浆后都呈现出加快的趋势,说明注浆后,土中可移动的离子浓度增加,促进了土体内的离子移动速率,导致电阻减小,有效电势增加。EO-SC-CG在11 h施加堆载时,其有效电势较前一时刻没有明显变化,且达到第一次峰值的时间与EO-CG基本一致,说明施加堆载对有效电势的提升有限。两组试验的有效电势在第一次峰值后均呈现下降趋势,但是EO-SC-CG的下降速率较缓。因为阳极不断发生电化学反应,生成的胶结物附在土体表面,导致电极与土体接触界面上电阻增大,有效电势减小;加之阳极附近土中的水不断向阴极移动,致使阳极区土体失水产生裂缝,接触电阻增大。而EO-SC-CG的有效电势下降速率较缓是因为堆载作用能够有效抑制裂缝的产生,使得电阻增大缓慢。比较两组试验后期的曲线可知,EO-SC-CG的有效电势相对较大,进一步说明堆载作用在一定程度上能够抑制裂缝产生,减缓有效电势的减少,使有效电势总体上变化较为均匀。

    图  4  有效电势随时间的变化曲线
    Figure  4.  Curves of effective potential and time

    将所得结果在同一距离不同深度的强度以及含水率取均值,得到抗剪强度与最终含水率在电极间的分布如图5所示。由图5可知,抗剪强度随距阳极的距离增大而减小,阳极附近土体的抗剪强度最大。土中的水在电渗作用下,自阳极移动至阴极,阳极附近因为铁质电极的腐蚀,生成Fe2+、Fe3+的氧化物与氢氧化物等,一定程度上能够胶结土体。同时因为注浆作用,阳极附近发生化学反应生成Ca(OH)2、CSH和CAH等填充土体孔隙,使阳极附近的土体强度得到提升。两组试验中,EO-SC-CG的平均抗剪强度相对EO-CG提高约14%,故堆载对土体抗剪强度的提升具有一定作用。因为堆载产生的自重作用对土体进行了压密,导致土体抗剪强度的提升。由于电渗作用,孔隙水不断自阳极流向阴极,含水率的分布呈现出从阳极到阴极逐步增大的规律。相比EO-CG,EO-SC-CG处理后的土体含水率较低,减少约17.8%。将同一深度不同距离的抗剪强度与含水率取均值,得到抗剪强度与最终含水率随深度分布如图6所示。由图6可知,土体的抗剪强度沿深度逐渐降低,呈现出表层>中层>底层的规律,EO-SC-CG得到的平均强度相比EO-CG提高了14%。相比EO-CG,EO-SC-CG试验处理后同一深度的土体含水率较低,减少约17.6%。

    图  5  抗剪强度与最终含水率在电极之间的分布图
    Figure  5.  Distribution of shear strength and final moisture content between electrodes
    图  6  抗剪强度与最终含水率随深度分布图
    Figure  6.  Distribution of shear strength and final moisture content with depth

    通过电渗-堆载-化学灌浆与电渗-化学灌浆两组室内试验,分析试验过程中排水量、排水速率、有效电势、十字板剪切强度与含水率等,得以下结论:

    (1)在EO-CG的基础上增加堆载对电渗排水有一定的促进作用,相对EO-CG,EO-SC-CG的排水速率增加25.8%,平均抗剪强度提高14%。同时,EO-SC-CG的有效排水时间更长,堆载作用在一定程度上能减缓土体后期排水速率降低的趋势。

    (2)堆载一定程度上抑制裂缝产生,阻止有效电势减少,进而使有效电势总体上变化较均匀。

    (3)EO-SC-CG不仅能促进土体排出水分,提高土体的密实度与强度,同时也能改善电极与土的接触性,实现电渗、化学灌浆和堆载预压的共同加固。

  • 图  1   试验方案对SWCC置信区间的影响

    Figure  1.   Effects of experimental schemes on CIs of SWCC

    图  2   SWCC试验单阶段贝叶斯优化设计(OBEDO)框架

    Figure  2.   One-stage Bayesian experimental design optimization (OBEDO) framework for SWCC tests

    图  3   附加点D1D2,…,Dn-4分布

    Figure  3.   Positions of additional points D1, D2, …, Dn-4

    图  4   典型土水特征曲线

    Figure  4.   Typical SWCC

    图  5   基于ψ¯bψ¯iψ¯r的SWCC分区

    Figure  5.   Partition of SWCC

    图  6   控制点和附加点分布

    Figure  6.   Positions of control points and additional point

    图  7   利用先验信息确定ψ¯bψ¯iψ¯r

    Figure  7.   Determination of ψ¯b, ψ¯i and ψ¯r based on prior knowledge

    图  8   SSO过程中期望效用中间阈值的变化

    Figure  8.   Evolution of intermediate threshold value of expected utility during SSO

    图  9   测点数目n对应的期望效用中间阈值Um的变化

    Figure  9.   Evolution of intermediate threshold value of expected utility Um for different measuring points n

    图  10   不同测点数目n时的最大期望效用

    Figure  10.   Expected utilities of optimal experimental schemes with different numbers of measuring points n

    图  11   SWCC实测数据

    Figure  11.   Measured data of SWCC

    图  12   随机试验方案的效用

    Figure  12.   Utilities of random experimental schemes

    图  13   基于BOS模拟数据和ROS实测数据获得的SWCC置信区间对比

    Figure  13.   CIs of SWCC with simulated data of BOS and measuring data of ROS

    图  14   不同先验信息条件下测点数目n对应的最大期望效用值

    Figure  14.   Maximum expected utilities using different prior knowledge

    图  15   不同先验范围对应的最优设计方案BOS

    Figure  15.   Optimal design scheme BOS using different prior knowledge

  • [1]

    LU N, LIKOS W J. Unsaturated Soil Mechanics[M]. New Jersey: Wiley, 2004: 40-42.

    [2]

    NAM S, GUTIERREZ M, DIPLAS P, et al. Comparison of testing techniques and models for establishing the SWCC of riverbank soils[J]. Engineering Geology, 2010, 110(1/2): 1-10. http://www.researchgate.net/profile/Panayiotis_Diplas/publication/222581777_Comparison_of_testing_techniques_and_models_for_establishing_the_SWCC_of_riverbank_soils/links/02bfe50dda8e569bcd000000

    [3] 邢旭光, 赵文刚, 马孝义, 等. 土壤水分特征曲线测定过程中土壤收缩特性研究[J]. 水利学报, 2015, 46(10): 1181-1188. doi: 10.13243/j.cnki.slxb.20150632

    XING Xuguang, ZHAO Wengang, MA Xiaoyi, et al. Study on soil shrinkage characteristics during soil water characteristic curve measurement[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2015, 46(10): 1181-1188. (in Chinese) doi: 10.13243/j.cnki.slxb.20150632

    [4]

    GATABIN C, TALANDIER J, COLLIN F, et al. Competing effects of volume change and water uptake on the water retention behaviour of a compacted MX-80 bentonite/sand mixture[J]. Applied Clay Science, 2016, 121/122: 57-62. doi: 10.1016/j.clay.2015.12.019

    [5]

    VAN GENUCHTEN M T. A closed-form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils[J]. Soil Science Society of America Journal, 1980, 44(5): 892-898. doi: 10.2136/sssaj1980.03615995004400050002x

    [6]

    FREDLUND D G, XING A Q. Equations for the soil-water characteristic curve[J]. Canadian Geotechnical Journal, 1994, 31(4): 521-532. doi: 10.1139/t94-061

    [7] 陶睿, 李典庆, 曹子君, 等. 含砂黄土土水特征曲线试验研究与参数识别[J]. 武汉大学学报(工学版), 2021, 54(7): 579-587. doi: 10.14188/j.1671-8844.2021-07-001

    (TAO Rui, LI Dianqing, CAO Zijun, et al. Experimental study and parameter identification of soil water characteristic curve of sandy loess[J]. Engineering Journal of Wuhan University, 2021, 54(7): 579-587. doi: 10.14188/j.1671-8844.2021-07-001

    [8]

    WANG L, CAO Z J, LI D Q, et al. Determination of site-specific soil-water characteristic curve from a limited number of test data–A Bayesian perspective[J]. Geoscience Frontiers, 2018, 9(6): 1665-1677. doi: 10.1016/j.gsf.2017.10.014

    [9] 王林, 李典庆, 曹子君, 等. 基于贝叶斯理论的土水特征曲线模型选择与参数识别方法[J]. 应用基础与工程科学学报, 2019, 27(6): 1269-1284. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YJGX201906008.htm

    WANG Lin, LI Dianqing, CAO Zijun, et al. Bayesian approaches for model selection and parameter identification of soil-water characteristic curve[J]. Journal of Basic Science and Engineering, 2019, 27(6): 1269-1284. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YJGX201906008.htm

    [10]

    SIVIA D, SKILLING J. Data Analysis: A Bayesian Tutorial[M]. Oxford: OUP Oxford, 2006.

    [11] 张万涛, 余宏明. 正交试验设计方法在库岸滑坡敏感性分析中的应用[J]. 安全与环境工程, 2009, 16(5): 13-16. doi: 10.3969/j.issn.1671-1556.2009.05.004

    ZHANG Wantao, YU Hongming. Applications of orthogonal experiment design to sensitivity analysis of bank landslide[J]. Safety and Environmental Engineering, 2009, 16(5): 13-16. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1671-1556.2009.05.004

    [12]

    STRAUB D. Value of information analysis with structural reliability methods[J]. Structural Safety, 2014, 49: 75-85. doi: 10.1016/j.strusafe.2013.08.006

    [13]

    SCHWECKENDIEK T, VROUWENVELDER A C W M. Reliability updating and decision analysis for head monitoring of levees[J]. Georisk: Assessment and Management of Risk for Engineered Systems and Geohazards, 2013, 7(2): 110-121. doi: 10.1080/17499518.2013.791034

    [14]

    LI X Y, ZHANG L M, JIANG S H, et al. Assessment of slope stability in the monitoring parameter space[J]. Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, 2016, 142(7): 04016029. doi: 10.1061/(ASCE)GT.1943-5606.0001490

    [15]

    LI H S. Subset simulation for unconstrained global optimization[J]. Applied Mathematical Modelling, 2011, 35(10): 5108-5120. doi: 10.1016/j.apm.2011.04.023

    [16]

    ZHAI Q, RAHARDJO H. Determination of soil-water characteristic curve variables[J]. Computers and Geotechnics, 2012, 42: 37-43. doi: 10.1016/j.compgeo.2011.11.010

    [17]

    ZHAI Q, RAHARDJO H, SATYANAGA A. Effects of residual suction and residual water content on the estimation of permeability function[J]. Geoderma, 2017, 303: 165-177. doi: 10.1016/j.geoderma.2017.05.019

    [18] 丁少林. 考虑不确定性的土水特征曲线室内试验设计与含气土现场勘探优化方法[D]. 武汉: 武汉大学, 2022.

    DING Shaolin. Laboratory experimental design of soil-water characteristic curve and site investigation optimization of gassy soils considering uncertainty[D]. Wuhan: Wuhan University, 2022. (in Chinese)

    [19]

    HUAN X, MARZOUK Y M. Simulation-based optimal Bayesian experimental design for nonlinear systems[J]. Journal of Computational Physics, 2013, 232(1): 288-317. doi: 10.1016/j.jcp.2012.08.013

    [20]

    CHIU C F, YAN W M, YUEN K V. Reliability analysis of soil–water characteristics curve and its application to slope stability analysis[J]. Engineering Geology, 2012, 135/136: 83-91. doi: 10.1016/j.enggeo.2012.03.004

    [21]

    BISHOP C M. Pattern Recognition and Machine Learning[M]. New York: Springer, 2006.

    [22]

    ZHOU Y F, THAM L G, YAN R W M, et al. The mechanism of soil failures along cracks subjected to water infiltration[J]. Computers and Geotechnics, 2014, 55: 330-341. doi: 10.1016/j.compgeo.2013.09.009

    [23]

    LI X P, WANG C H, XU J. Surficial stability analysis of unsaturated loess slopes subjected to rainfall infiltration effects[J]. Wuhan University Journal of Natural Sciences, 2006, 11(4): 825-828. http://www.cqvip.com/QK/85480X/200604/22434488.html

  • 期刊类型引用(7)

    1. 李俊毅. 电渗法加固土体技术的探究与展望. 岩土工程技术. 2024(02): 238-245 . 百度学术
    2. 王炳辉,栾佶,张雷,金海晖,张文博. 电渗热固结处理顶管废弃泥浆的减量化研究. 地下空间与工程学报. 2024(02): 507-517 . 百度学术
    3. 王华杰. 电渗试验中土体电阻变化规律探究. 科技创新与应用. 2024(34): 73-76 . 百度学术
    4. 王炳辉,李贵豪,张雷,金海晖,吴涛,贾仲泽,金丹丹. 不同掺加材料对软土电渗加固效果的影响. 自然灾害学报. 2024(06): 86-97 . 百度学术
    5. 桂书润,王龙嘉,班子越,赵飞燕,徐欣. 电渗联合堆载预压及化学法加速淤筑土固结的试验研究. 河南科技. 2023(05): 86-90 . 百度学术
    6. 陈海鹏. 引水隧洞混凝土裂缝化学灌浆加固技术研究. 陕西水利. 2023(10): 154-156 . 百度学术
    7. 李丽华,杨俊杰,徐维生,宋杨,曹毓. 电渗法联合化学固化法改良淤泥试验. 中国科技论文. 2022(12): 1340-1345 . 百度学术

    其他类型引用(3)

图(15)
计量
  • 文章访问数:  323
  • HTML全文浏览量:  56
  • PDF下载量:  103
  • 被引次数: 10
出版历程
  • 收稿日期:  2022-03-10
  • 网络出版日期:  2023-02-15
  • 刊出日期:  2023-05-31

目录

/

返回文章
返回