青藏工程走廊冻融土热扩散系数特性与预测模型研究.docx

在青藏高原这块世界屋脊之地，人类工程活动与自然环境之间的博弈尤为剧烈。青藏高原地区特殊的地理气候条件和复杂的冻土环境，对工程建设提出了极高的要求。本文即针对青藏工程走廊冻融土热扩散系数特性与预测模型的研究，目的是为了提高青藏公路等工程项目的建设安全性和耐久性。 青藏工程走廊的冻土环境，其热扩散系数是反映土体在传热过程中导热系数和比热容协同作用的关键参数，决定了冻土对热量输入的响应和温度扩散速率。热扩散系数的大小，直接影响着冻土病害如冻胀、融沉等的发生与发展。因此，准确获取热扩散系数并理解其变化规律，对于工程设计与施工至关重要。 目前，获取热扩散系数的主要方法分为理论计算和试验测试两种。理论计算方法众多，包括振幅法、相位法、对数法、反正切法、数值法和谐波法等。其中，数值法和谐波法因基于大量实测地温数据而被认为更为可靠。试验测试则通过瞬态平面热源法等技术，直接测量土样的热扩散系数。研究发现，热扩散系数与土壤质地、含水率、温度和深度等因素密切相关。 由于青藏高原地区地理气候条件的特殊性，冻融土热扩散系数存在明显的深度和季节性变化。为了提高计算精度，已有研究通过比较不同计算方法，提出了适合本地区的一维热传导对流方程，并结合实测地温数据进行了验证。比如，Gao等人通过改进的热传导对流模型，以及原黎明等人的研究，均强调了同时考虑热传导和对流的重要性。 在所有影响热扩散系数的因素中，土壤含水率尤为关键。土壤含水率与热扩散系数之间存在一种非线性关系。随着含水率的增加，热扩散系数会先增大后减小，这一现象与土壤水分对热传输的影响有关。此外，土壤质地、内部结构也会显著影响热扩散系数。通常，质地较轻、土熵条件较好的土壤具有较小的热扩散系数。 预测模型的建立是本研究的重点之一。目前，有研究者尝试建立了热扩散系数与土壤性质之间的数学模型，例如Arkhangelskaya等人的回归模型。但考虑到青藏工程走廊冻土的特殊情况，目前的研究尚不足以形成全面、深入的理解。因此，需要更多实地测试数据和针对性的预测模型。 在本文中，作者基于青藏公路改扩建项目的土样数据，计算沿线典型土样的热扩散系数，并分析其分布特征和影响规律。随后，提出了经验拟合公式法和基于RBF神经网络的预测模型，并对这两种模型的预测效果进行对比分析。 经验拟合公式法基于大量的实测数据和统计学原理，通过函数拟合的方式，来近似表达热扩散系数与影响因素之间的关系。这种方法的优点是计算过程相对简单，易于实施。但其缺点在于，对数据的依赖性较高，模型的适用范围受限于已有的样本数据。 相比之下，基于RBF神经网络的预测模型采用了更为先进的机器学习技术。RBF（径向基函数）神经网络在处理非线性数据方面具有独特的优势，能够有效捕捉和学习数据中的复杂关系。通过足够多的数据训练，RBF神经网络模型可以对未知样本的热扩散系数做出更准确的预测。 文章详细阐述了两种模型的建立过程、适用条件和优缺点，并通过对实地测试数据的分析和模拟，对比了两者的预测结果。研究结果表明，RBF神经网络在热扩散系数的预测精度上优于经验拟合公式法，尤其是在数据量较大和非线性关系更为复杂的情况下。 最终，本文的研究成果将为青藏高速公路的设计、施工和病害防治提供科学依据。通过准确预测冻融土的热扩散系数，能够有效指导工程实践，为工程的安全性和耐久性提供保障，进而促进青藏工程走廊的可持续发展。