黏粒含量对细粒尾矿物理力学性质的影响

胡再强; 郭婧; 梁志超; 王凯; 冯哲; 陈振鹏

doi:10.11779/CJGE2020S1004

黏粒含量对细粒尾矿物理力学性质的影响 English Version

西安理工大学岩土工程研究所,陕西　西安　710048

基金项目:

陕西省自然科学基础项目 2017JM5059

陕西省黄土力学与工程重点实验室项目 13JS073

详细信息

作者简介:
胡再强（1964— ）,男,教授,博士生导师,主要从事黄土力学与工程研究方面的工作。E-mail：huzq@xaut.edu.cn

中图分类号: TU43
计量
- 文章访问数: 256
- HTML全文浏览量: 29
- PDF下载量: 82
出版历程
- 收稿日期: 2020-05-31
- 网络出版日期: 2022-12-07
- 刊出日期: 2020-10-31

Effects of clay content on physical and mechanical properties of fine tailings

Institute of Geotechnical Engineering, Xi'an University of Technology, Xi'an 710048, China

摘要

摘要: 随着选矿技术的进步,尾矿粒径越来越小,其中黏粒占比也逐渐增多,因此,研究黏粒含量对细粒尾矿物理力学特性的影响就变得尤为紧迫和必要。通过一系列物理力学试验,研究黏粒含量对细粒尾矿物理特性、渗透特性、压缩特性、剪切特性和动力特性的影响。试验结果表明：随黏粒含量的增大,C_u显著增大,C_c变化不明显,液限、塑限和塑性指数都有所增大；黏粒含量增多,渗透系数随之减小,压缩性则呈先增大后减小趋势；黏聚力随黏粒含量的增加持续增大,而内摩擦角持续减小；黏粒含量对细粒尾矿液化的影响为先促进后抑制,且在10%时最容易发生液化破坏。随黏粒含量增加,动剪切模量先减小后增大,阻尼比先增大后减小。说明黏粒含量对细粒尾矿的物理力学性质有显著影响,在工程中应予以充分重视。
- 黏粒含量 /
- 细粒尾矿 /
- 黏聚力 /
- 内摩擦角 /
- 动剪切模量 /
- 阻尼比
Abstract: With the progress of beneficiation technology, the size of tailings is getting smaller, and the proportion of clay is gradually increasing. Therefore, it is particularly urgent and necessary to study the influences of clay content on the physical and mechanical characteristics of fine tailings. Through a series of physical and mechanical experiments, the effects of clay content on the physical characteristics, permeability characteristics, consolidation characteristics, shear characteristics and dynamic characteristics of fine tailings are studied. The test results show that as the clay content increases, C_u increases significantly, while C_c does not change significantly, and liquid limit, plastic limit and plastic index all increase. As the content of clay particles increases, the permeability coefficient decreases, and the compressibility first increases and then decreases. Cohesion keeps increasing with the increase of clay content, while the internal friction angle keeps decreasing. The effects of clay content on liquefaction of fine tailings are to promote first and then inhibit, and liquefaction damage is most likely to occur at 10%. As the clay content increases, the dynamic shear modulus decreases first and then increases, and the damping ratio increases first and then decreases. It is shown that the clay content has a significant effect on the physical and mechanical properties of fine tailings, and it should be paid full attention to in engineering.
- clay content /
- fine tailings /
- cohesion /
- internal friction angle /
- dynamic shear modulus /
- damping ratio

HTML全文

0. 引言

随着中国经济的稳步发展和综合国力的不断提高,公路隧道的建设也日新月异。新奥法是目前山岭隧道建设的主要施工技术体系,在新奥法的设计理念中,对现场的监控量测是不可或缺的工作之一^[1]。尤其在目前信息化、智能化的趋势下^[2],隧道施工的动态设计和实时响应依赖于对隧道断面收敛变形的把握。目前在钻爆法施工隧道中,主要使用全站仪对断面变形进行检测,但是采用这种方法获得的数据量较小,只能通过利用非线性函数对数据进行回归拟合分析的方法对隧道断面收敛变形值进行预测,然而由于数据量小,单次检测误差对拟合函数的影响较大,简单的函数曲线很难精确地反映出隧道断面的收敛变形情况。

而随着无线通信技术和智能传感器的高速发展,精确把握隧道断面的收敛变形情况成为了可能。Straser等^[3]针对土木工程中结构的变形监测问题提出了无线传感网络（WSN）的概念。在此之后,WSN系统也被应用到了隧道变形的监控量测中^[4-6]。WSN是一种分布式传感网络,它通过无线通信技术将各种传感器节点联系起来。相较于使用全站仪每天或多天的检测频率,WSN系统可以对隧道重点部位进行每小时甚至更密集的长时间连续监测,这样可以得到较大的监测数据量,并且呈现时间序列的特点。近年来,国内外众多学者针对时间序列提出了很多处理方法。赵洪波^[7]基于支持向量机算法对围岩变形监测数据的非线性时间序列进行滚动预测。齐甦等^[8]建立了灰色-马尔可夫链模型对围岩的变形进行预测。Yao等^[9]建立了递归神经网络的预测方法,并采用插值的方法弥补了训练集不足的问题,提高了预测模型的精度。Xu等^[10]利用长短时记忆网络预测了边坡位移的周期项时间序列。Yang等^[11]提出了一种基于长短时记忆网络的动态模型来预测三峡库区的边坡位移。但是,对山岭隧道的实时无线安全感知和预测的研究尚少。

本文在营盘山隧道布设了一套WSN监测设备,并构建了基于Web的隧道施工安全风险动态管控系统平台。通过WSN设备获得监控量测数据的时间序列,用以此训练构造的长短时记忆（long short-term memory,LSTM）网络,预测出监测位置的稳定变形值。

1. 工程概况

营盘山隧道属于国家高速公路网G4216上海至成都高速公路工程华丽高速第9合同段,位于云南省丽江市华坪县,为双向四车道高速公路,全长11.31 km,属特长公路隧道。隧道最大埋深约877 m,穿越地层条件复杂,工程风险较高。

本文所监测的隧道段围岩属IV级围岩,埋深约450 m。营盘山隧道整体采用初期支护和二次衬砌相结合的复合式衬砌,监测隧道段的监测时间为初期支护施作后至二次衬砌施作前的一段时间。

2. 数据的采集及预处理

2.1 WSN监测系统

无线传感网络（WSN）是一种分布式传感网络,它通过无线通信技术将各种传感器节点联系起来。WSN系统包括数据采集节点、中继节点、网关和云端服务器等。传感器节点使用MEMS（micro electro mechanical system）传感器,具有体积小、成本低、功耗低和易于实现智能化等优点。数据采集节点采集该节点处所监测的数据,基于ZigBee通讯协议通过中继节点传递给网关,再通过4G网络从网关传递到云端服务器。在监测过程中,用户可以使用个人电脑或移动终端等在云端对各传感节点的数据进行分析处理。

本文中布设的无线激光传感器属于数据采集节点（图1）,内置超低功耗的CPU、RTC芯片以及铁电存储器,采用锂电池供电,搭配高效DC/DC降压转换器,并用100 mm×100 mm×60 mm大小的金属铸铝外壳封装,具有P6防水能力。网关布设需要在4G信号良好的位置,一般布设在隧道洞口。当数据采集节点与网关之间距离超过500 m时,需要布设中继节点,以便将监测数据由数据采集节点传输至网关。

图 1 无线激光传感器

Figure 1. Wireless laser sensors

下载: 全尺寸图片幻灯片

无线传感网络还可以调节其传感器节点的监控频率（本文工程项目所采用的频率默认设定为每小时1次）以适应不同的工程需求。凭借其小型化、无线化、实时性、灵活性等优势,无线传感器网络将越来越多地应用于隧道结构的监控量测中。

2.2 WSN系统布设

营盘山隧道采用上下台阶法钻爆开挖,监测方案包含隧道左线的3个断面（图2）,其中,ZK23+080断面下台阶已开挖,ZK23+110和ZK23+140两个断面尚未进行下台阶开挖。本文选取较典型的ZK23+080里程断面的实际监测数据为研究对象,共布设3个无线激光传感器（图3）,分别监测上台阶水平收敛值、下台阶水平收敛值和拱顶沉降值。为保护传感器设备不被钻爆施工破坏,在初衬面施工前预留了450 mm×300 mm×300 mm大小的洞位,用于布设无线激光传感器。另外,施工粉尘沉积会对监测精度造成一定的影响,本项目通过人工擦拭的方式除尘。

图 2 无线激光传感器布设位置

Figure 2. Installation scheme of wireless laser sensors

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 3 ZK23+080断面布设位置

Figure 3. Installation scheme of section ZK23+080

下载: 全尺寸图片幻灯片

在监测断面洞周上,布设了一条LED风险警示灯带（图4）,基于隧道的收敛变形对现场工人进行预警、报警,在隧道施工处于安全、预警和报警状态时,灯带分别显示绿色、黄色和红色。根据《公路隧道设计规范》（JTG D70—2004）,各监测位置收敛变形的预警和报警值分别取0.8%和2.0%的洞周相对收敛值。

图 4 LED风险警示灯带

Figure 4. LED light strip as risk level sign

下载: 全尺寸图片幻灯片

2.3 监测数据预处理

本文构建了基于Web的隧道施工安全风险动态管控系统平台,平台上直观地展现了工程概况、地理位置、工程进度及传感器的工作情况等,管理人员还可以填写项目的相关资料并对隧道段进行风险评估。

图 5 基于Web的管理平台

Figure 5. Web-based management platform

下载: 全尺寸图片幻灯片

由于初期支护的混凝土表面不平整等原因,在平台上获得的实际施工中的监测数据不可避免地会产生一定的误差,所以首先采用高斯滤波器对监测数据进行降噪处理（图6）。高斯滤波器是一种线性平滑滤波器,可以有效消除噪声的影响。对于缺损的数据点,采用线性插值的方法进行补全^[9]。

图 6 WSN监测数据预处理

Figure 6. Preprocessing of WSN monitoring data

下载: 全尺寸图片幻灯片

无线激光传感器的监测精度为1 mm,去噪后的数据的误差都在可接受范围内。经过高斯滤波器去噪处理,数据更加合理可信。

3. 围岩变形时间序列预测

3.1 LSTM网络介绍

长短时记忆（long short-term memory,LSTM）网络是循环神经网络（recurrent neural network,RNN）的一个变种,它可以解决标准RNN神经网络对早期信息学习不足的问题^[12],其核心是通过3个门来控制单元信息：遗忘门、输入门和输出门。遗忘门决定丢弃旧单元中的哪些信息,输入门决定在新单元中存储哪些信息,输出门决定输出哪些单元信息。LSTM网络通过这种方式可以记住有用的信息,也可以忘记无用的信息,在时间序列的预测方面更具优势。

3.2 隧道监测位置变形预测

本文构建了1个3层LSTM网络来对隧道监测位置变形的时间序列进行预测,其中输入层、隐藏层、输出层神经元个数分别为1,4,1。在LSTM网络中对预处理后的数据进行训练,训练集与测试集的比例为2∶1,预测至收敛变形值接近稳定为止（图7）,得到各预测曲线的误差（表1）。由于训练样本的波动,得到的预测曲线仍具有一定的波动,故采用高斯滤波器进行去噪,可以得到隧道变形趋于稳定的收敛变形值。

图 7 LSTM时间序列预测

Figure 7. Prediction of time series using LSTM

下载: 全尺寸图片幻灯片

表 1 LSTM网络的均方根误差(RMSE)

Table 1. RMSE of LSTM networks

监测项目	训练集误差	测试集误差
上台阶水平收敛	0.1310	0.1277
下台阶水平收敛	0.3570	0.4165
拱顶沉降	0.3012	0.2256

下载: 导出CSV

| 显示表格

由此可以得到各监测位置稳定阶段的收敛变形值,上台阶水平收敛值为15.89 mm,下台阶水平收敛值为12.39 mm,拱顶沉降值为22.72 mm。

3.3 预测结果分析

模仿全站仪检测的模式,对每个时间序列等间距取6个数据点作为基础数据点,对于上台阶水平收敛和拱顶沉降,取11月6日下台阶开挖之后的数据。每个监测位置用3种常用非线性函数曲线对基础数据点进行拟合（图8）,拟合结果用均方根误差评价（表2）。

图 8 变形拟合曲线

Figure 8. Fitting curves of deformation

下载: 全尺寸图片幻灯片

表 2 拟合曲线的均方根误差(RMSE)

Table 2. RMSE of fitting curves

监测位置	拟合曲线	RMSE
上台阶水平收敛	LSTM	0.1310
	y=15.47-11.11/x	0.4200
	y=x/(0.0118+0.0260x)-21.89	0.3347
	y=-13.81x^(-0.634)+18.39	0.3105
下台阶水平收敛	LSTM	0.3570
	y=14.99-14.39/x	0.7181
	y=x/(0.00187+0.0102x)-82.18	0.8091
	y=3120x^(0.00227)-3118	1.3605

下载: 导出CSV

| 显示表格

在上、下台阶水平收敛的预测结果中可以看出,LSTM网络对时间序列曲线的趋势预测更加准确,在基础数据点较少的情况下,相对于非线性曲线拟合的方法可以更加准确地反应隧道监测位置的变形细节。由于本文拱顶沉降的监测数据量过少,选取的基础数据点尚不能反映变形之规律,因而不具有参考意义。

4. 结论

本文在营盘山隧道布设WSN系统的基础上,基于监测数据的时间序列,采用LSTM网络对监测位置的收敛变形进行预测。主要结论如下：

（1）将WSN系统布设在营盘山隧道中,有效地监测了ZK23+080里程断面各位置的收敛变形,证明WSN系统对山岭隧道施工期的形变监测具有一定的工程可行性和应用价值。

（2）构建了基于Web的隧道施工安全风险动态管控系统平台,管理人员可以在平台上获取项目的有关信息并实时查看传感器的工作情况。

（3）提出了采用LSTM网络预测山岭隧道的收敛变形值,利用机器学习方法结合WSN系统得到的大量数据,可以更加准确地反映隧道断面变形的过程。

图 1 液塑限和塑性指与黏粒含量关系曲线

Figure 1. Relationship among liquid-plastic limit, plastic finger and clay content

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 2 渗透系数与孔隙比关系曲线

Figure 2. Relationship between k and e

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 3 不同黏粒含量细粒尾矿的压缩曲线

Figure 3. Compression curves of fine tailings with different clay contents

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 4 不同黏粒含量细粒尾矿的抗剪强度指标

Figure 4. Shear strength index of fine tailings with different clay contents

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 5 不同黏粒含量细粒尾矿τ_d/ ${σ^{'}}_{3}$ ${σ^{'}}_{3}$ 与N_f关系曲线

Figure 5. Relationship between τ_d/ ${σ^{'}}_{3}$ ${σ^{'}}_{3}$ and N_f for fine tailings with different clay contents

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 6 不同黏粒含量细粒尾矿u_d/ ${σ^{'}}_{0}$ ${σ^{'}}_{0}$ 与N/N_f关系曲线

Figure 6. Relationship curves of u_d/ ${σ^{'}}_{0}$ ${σ^{'}}_{0}$ and N/N_f of fine tailings with different clay contents

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 7 孔压模型试验参数

Figure 7. Test parameters of pore pressure model

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 8 不同黏粒含量细粒尾矿G_d与 $γ_{d}$ $γ_{d}$ 关系曲线

Figure 8. Relationship between G_d and $γ_{d}$ $γ_{d}$ of fine tailings with different clay content

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 9 不同黏粒含量细粒尾矿 $λ$ $λ$ 与 $γ_{d}$ $γ_{d}$ 关系曲线

Figure 9. Relationship between $λ$ $λ$ and $γ_{d}$ $γ_{d}$ of fine tailings with different clay contents

下载: 全尺寸图片幻灯片

表 1 细粒尾矿各项物理参数

Table 1 Various physical parameters of fine tailings

颜色	ρ_dmin/(g·cm^-3)	ρ_dmax/(g·cm^-3)	G_s
灰色	1.21	1.90	2.78

下载: 导出CSV

表 2 高岭土各项物理参数

Table 2 Various physical parameters of kaolin

颜色	塑性指数I_p	G_s	(粒径<0.005 mm)/%
白色	18.1	2.7	98

下载: 导出CSV

表 3 不同黏粒含量细粒尾矿颗粒分析结果表

Table 3 Analysis results of fine tailings particles with different clay contents

试样编号	颗粒大小组成百分比（%）					不均匀系数C _u	曲率系数C_c	中值粒径D ₅₀/mm
试样编号	>0.5 mm	0.5~0.1 mm	0.1~0.074 mm	0.074~0.005 mm	<0.005 mm	不均匀系数C _u	曲率系数C_c	中值粒径D ₅₀/mm
^#1	1.29	18.29	6.41	71.96	2.05	6.34	1.01	0.031
^#2	1.25	17.74	6.22	69.81	4.99	7.33	1.09	0.030
^#3	1.19	16.83	5.89	66.20	9.88	8.02	1.13	0.029
^#4	1.12	15.91	5.58	62.61	14.78	12.01	1.02	0.024
^#5	1.06	14.99	5.26	59.01	19.68	15.52	1.31	0.021

下载: 导出CSV

表 4 细粒尾矿液化曲线参数

Table 4 Parameters of liquefaction curves of fine tailings

黏粒含量P_c/%	参数A	参数B
2	0.101	0.316
5	0.091	0.296
10	0.097	0.291
15	0.095	0.302
20	0.069	0.299

下载: 导出CSV

参考文献(19)

[1]	《中国有色金属尾矿库概论》编辑委员会. 中国有色金属尾矿库概论[R]. 北京: 中国有色金属工业总公司, 1992. “Introduction to China Nonferrous Metal Tailings Library” Editorial Committee. Introduction to China Nonferrous Metal Tailings Reservoir[R]. Beijing: China Nonferrous Metals Industry Corporation, 1992. (in Chinese)
[2]	尾矿堆积坝岩土工程技术规范：GB 50547—2010[S]. 2010. Technical Specifications for Geotechnical Engineering of Tailings Deposit Dam: GB 50547—2010[S]. 2010. (in Chinese)
[3]	徐志英, 沈珠江. 高尾矿坝的静、动应力非线性分析与地震稳定性[J]. 华东水利学院学报, 1980(4): 59-75. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HHDX198004003.htm XU Zhi-ying, SHEN Zhu-jiang. Nonlinear analysis of static and dynamic stresses and seismic stability of high tailings dam[J]. Journal of East China Water Conservancy College, 1980(4): 59-75. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HHDX198004003.htm
[4]	王武林, 杨春和, 阎金安. 某铅锌矿尾矿坝工程勘察与稳定性分析[J]. 岩石力学与工程学报, 1992, 11(4): 332-344. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSLX199204001.htm WANG Wu-lin, YANG Chun-he, YAN Jin-an. Engineering exploration and stability analysis of the tailings dam of a Lead-zinc Mine[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 1992, 11(4): 332-344. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSLX199204001.htm
[5]	陈存礼, 何军芳, 胡再强, 等. 尾矿砂的动力变形及动强度特性研究[J]. 水利学报, 2007(3): 365-370. doi: 10.3321/j.issn:0559-9350.2007.03.019 CHEN Cun-li, HE Jun-fang, HU Zai-qiang, et al. Experimental study on dynamic deformation and dynamic strength of tailing sands[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2007(3): 365-370. (in Chinese) doi: 10.3321/j.issn:0559-9350.2007.03.019
[6]	李宏儒, 胡再强, 陈存礼, 等. 金堆城尾矿坝加高方案数值模拟及稳定性分析[J]. 岩土力学, 2008, 39(4): 1138-1142. doi: 10.3969/j.issn.1000-7598.2008.04.053 LI Hong-ru, HU Zai-qiang, CHEN Cun-li, et al. Numerical simulation and slope stability analysis in Jingduicheng tailings dam to be designed to increase the dam height[J]. Rock and Soil Mechanics, 2008, 39(4): 1138-1142. (in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1000-7598.2008.04.053
[7]	陈守义. 浅议上游法细粒尾矿堆坝问题[J]. 岩土力学, 1995, 16(3): 70-76. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YTLX503.010.htm CHEN Shou-yi. Some superficial views on the probelm of building fine grain tailings fill dams by means of up-stream method[J]. Rock and Soil Mechanics, 1995, 16(3): 70-76. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YTLX503.010.htm
[8]	尹光志, 张东明, 魏作安, 等. 土工合成材料与细粒尾矿界面作用特性的试验研究[J]. 岩石力学与工程学报, 2004, 23(3): 426-429. doi: 10.3321/j.issn:1000-6915.2004.03.012 YIN Guang-zhi, ZHANG Dong-ming, WEI Zuo-an, et al. Testing study on interaction characteristics between fine grained tailings and geosynthetics[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2004, 23(3): 426-429. (in Chinese) doi: 10.3321/j.issn:1000-6915.2004.03.012
[9]	巫尚蔚, 杨春和, 张超, 等. 粉粒含量对尾矿力学特性的影响[J]. 岩石力学与工程学报, 2017, 36(8): 2007-2017. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSLX201708021.htm WU Shang-wei, YANG Chun-he, ZHANG Chao, et al. The effects of silt content on the mechanical properties of tailings[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2017, 36(8): 2007-2017. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSLX201708021.htm
[10]	CONSTANTINESCU J, CONSTANTINESCU D. Particularity of plasticity characteristics of fine glacial materials (North Chicago area)[J]. Geoecomarina, 2010.
[11]	DAFALLA M A. Effects of clay and moisture content on direct shear tests for clay-sand mixtures[J]. Advances in Materials Science & Engineering, 2013(4).
[12]	曾长女, 冯伟娜. 黏粒含量对粉土液化后特性影响的试验研究[J]. 地震工程学报, 2014, 36(3): 727-733. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZBDZ201403046.htm ZENG Chang-nü, FENG Wei-na. Influence of clay content on postliquefaction characteristics of silt[J]. China Earthquake Engineering Journal, 2014, 36(3): 727-733. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZBDZ201403046.htm
[13]	王力, 李喜安, 赵宁, 等. 黏粒含量对黄土物理力学性质的影响[J]. 中国地质灾害与防治学报, 2018, 29(3): 133-143. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGDH201803019.htm WANG Li, LI Xi-an, ZHAO Ning, et al. Effect of Clay Content on Physical and Mechanical Properties of Loess Soils[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2018, 29(3): 133-143. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGDH201803019.htm
[14]	李涛, 唐小微. 黏粒和粉粒的共存对砂土静动力液化影响的试验研究[J]. 岩土工程学报, 2019, 41(增刊2): 169-172. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YTGC2019S2044.htm LI Tao, TANG Xiao-wei. Experimental study on effect of coexistence of clay and silt on static and dynamic liquefaction of sand[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2019, 41(S2): 169-172. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YTGC2019S2044.htm
[15]	蔡清, 程江涛, 于沉香. 细粒尾矿的定义及分类方法探讨[J]. 土工基础, 2014, 28(1): 91-93.岩土力学,2004, 25(增刊): 71-74. CAI Qing, CHENG Jiang-tao, YU Chen-xiang. Definition and classification of fine grain materials from mine tailings[J]. Soil Engineering and, Foundation 2014, 28(1): 91-93. Rock and Soil Mechanics, 2004, 25(S0): 71-74. (in Chinese)
[16]	李建红, 张其光, 孙逊, 等. 胶结和孔隙比对结构性土力学特性的影响[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2008, 48(9): 1431-1435. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QHXB200809013.htm LI Jian-hong, ZHANG Qi-guang, SUN Xun, et al. Effect of bonding and void ratio on the mechanical behavior of structured soil[J]. Journal of Tsinghua University(Sci &Tech), 2008, 48(9): 51-55. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QHXB200809013.htm
[17]	龚晓南, 熊传祥, 项可祥, 等. 黏土结构性对其力学性质的影响及形成原因分析[J]. 水利学报, 2000, 31(10): 43-47. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SLXB200010006.htm GONG Xiao-nan, XIONG Chuan-xiang, XIANG Ke-xiang, et al. The formation of ciay structure and its infiuence on mechanical characteristics of clay[J]. Journal of HydrauIic Engineering, 2000, 31(10): 43-47. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SLXB200010006.htm
[18]	王权民, 李刚, 陈正汉, 等. 厦门砂土的动力特性研究[J]. 岩土力学, 2005, 26(10): 107-111. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YTLX200510019.htm WANG Quan-min, LI Gang, CHEN Zheng-han, et al. Study on dynamic characteristics of Xia men Sand[J]. Rock and Soil Mechanics, 2005, 26(10): 107-111. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YTLX200510019.htm
[19]	谢定义. 土动力学[M]. 西安: 西安交通大学出版社, 1987. XIE Ding-yi. Soil Dynamics[M]. Xi'an: Xi'an Jiao-tong University Press, 1987. (in Chinese)

施引文献(8)

期刊类型引用(2)

1.	肖汉清，赵斌，熊力，陈令，秦朗，刘杰. 往复荷载作用下滨海滩涂软基长期性能劣化机制试验研究. 河南科学. 2024(09): 1325-1333 . 百度学术
2.	王斌，韩幽铭，周欣，陈成，张先伟，桂蕾. 太湖湖相黏土层剪切模量衰减特性的原位测试研究. 岩土力学. 2021(07): 2031-2040 . 百度学术