Dynamic optimization method for statistics of dry density of earth-rockfill materials
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摘要: 提出了一种现场填筑过程中坝料压实质量控制指标的调整优化方法。利用土石坝填筑现场取得的实测干密度，确定已填筑坝料干密度的随机场数字特征（均值、标准差和相关距离），根据坝料变形参数与干密度相关关系，构建坝体变形参数的随机场，进行坝体随机有限元计算，预测未来大坝的结构响应，从而预判大坝的安全性。并在此基础上，基于二次多项式，建立了各分区坝料干密度随机场数字特征与大坝变形响应的统计特征（均值、标准差）的响应面方程，进而推求大坝变形响应的超越概率表达式，为坝料碾压施工参数优化提供指导，提高大坝安全性。以一实际工程为例，根据不同填筑阶段各分区坝料现场干密度的数字特征，分析了坝料参数的不确定性与大坝结构响应之间的规律。研究表明，随着填筑进度的变化，大坝不确定变形响应分析趋于稳定，心墙料干密度数字特征对坝体最大沉降和倾度影响最大。在此基础上，通过调整大坝变形响应的超越概率变化规律，可以得到优化后的各分区坝料现场干密度的随机场数字特征，从而指导下一填筑阶段大坝的现场碾压施工，以提高大坝变形的控制水平和安全评价精度。Abstract: A method for optimizing the compaction quality control index of dams is proposed. Using the collected dry density of field soil samples, the statistics (mean, standard deviation and correlation distance) are determined. According to the correlation between the deformation parameters and the dry density of soils, the random fields of material parameters are established, and the random finite element analysis is carried out to predict the structural responses and safety of dams. Based on the quadratic polynomial, the response surface equation for the statistics of dry density of soils and dam response is established, and the exceeding probability expression is derived. In order to improve the dam safety, the statistics of dry density of soils are further optimized, which provides guidance for the adjustment of construction parameters. Through a practical project, the influence laws of material uncertainty are studied at different filling stages. The uncertain deformation response analysis tends to be stable. The statistics of core wall materials have a great effect on the maximum settlement and deformation gradient. By adjusting the exceeding probability, the statistics of dry density of soils in each partition can be obtained, so as to guide the dam construction and improve the control level of dam deformation as well as the safety evaluation accuracy.
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0. 引言
泥水平衡盾构通过向密封土仓内注入泥浆来平衡盾构开挖面的土水压力，广泛适用于大直径隧道盾构施工工程。盾构泥浆在长时间掘进过程中比重与黏度会不断增大，为了确保盾构开挖面的稳定，需要对泥水进行分离处理，进而控制泥浆指标[1-2]。现有的盾构泥水分离技术存在分离效率低、分离后泥渣含水高、废液污染等问题。因此，如何高效、经济的通过泥水分离处理盾构泥浆已成为泥水盾构施工过程中的一项重大技术难题。
盾构泥水分离技术是多步骤协同完成的复杂工艺过程，包括振动筛分、多级旋流、压滤与离心等步骤[3-4]。这些泥水分离步骤原理不尽相同，但都需要絮凝剂的添加这一关键步骤。絮凝剂可以使泥浆中的胶体和颗粒物凝聚、沉降和去除，为后续的脱水等步骤创造条件[5]。絮凝剂种类多种多样，在泥水分离方面运用最多的是一些传统的无机或者有机絮凝剂[6-8]。李春林等[9]针对泥水盾构穿越黏粉土地层产生的大量高含水率废弃泥浆脱水难的问题，分别进行了阴离子型聚丙烯酰胺（APAM）、阳离子型聚丙烯酰胺（CPAM）和非离子型聚丙烯酰胺（NPAM）等PAM类有机絮凝剂的泥浆絮凝试验，总结了泥水盾构中PAM类有机絮凝剂的作用规律与使用方案。王东星等[10]利用自制真空预压抽滤装置对5种絮凝剂进行脱水试验，发现有机试剂APAM的絮凝效果最好，可以快速实现淤泥脱水减容，无机试剂HCA影响效果有限，而无机试剂PAFSI和PAC絮凝效果相近。除了以上的传统有机或者无机絮凝剂，近年来也有很多的新型复合絮凝剂运用在泥水分离方面[11-12]。郭利芳等[13]研发了一种新型复合絮凝剂（S003），通过脱水固化试验，发现与PFS和PAM相比，S003处理的疏浚底泥脱水速度更快，具有更好的除浊效果。梁高杰等[14]为改善进口铝土矿溶出赤泥沉降性能，自制一种新型氧肟酸型絮凝剂，泥水分离后上清液澄清度以及沉降速度优于传统工业絮凝剂。
目前，虽然针对泥水分离中的絮凝试剂研究较多，但鲜有进行泥浆沉淀后的脱水性能研究。经调研，现场泥浆脱水后的泥渣存在含水率过高、难以及时外运等问题。同时，分离后的废浆也存在含泥量高、外排不达标和污染环境等问题。针对上述问题，本文依托广东湛江湾海底隧道工程，研发了一种新型H型脱水试剂，使得分离后的泥渣含水率低、废浆含泥量低，并通过室内絮凝脱水试验、微观机理分析和现场试验等，对比分析了H型试剂和PAM类絮凝剂分离效果的差异性及H型试剂的适用性。
1. 工程概况
1.1 基本情况
广东湛江湾海底隧道是广湛高铁全线控制性工程。如图 1所示，全长8230 m，隧道最大埋深约50 m。隧道开挖直径14.3 m，是目前独头掘进最长的大直径跨海高铁隧道。盾构长距离穿越第四系全新统粉质黏土，地层的整体的均匀性较差。
1.2 泥水处理工艺
广湛铁路湛江湾海底隧道工程泥水处理系统设置在地面，由泥浆循环系统、泥水分离系统、制调浆系统以及泥水监测系统4个部分组成。
现场的废弃泥浆处理离心工艺流程与离心设备如图 2所示，本研究的现场试验将基于该离心设备。离心机启动后，利用泥浆泵将废弃泥浆从泥浆池中抽吸至4台离心机中，当泥浆泵向离心机中进泥时，打开试剂泵，将絮凝试剂抽吸至泥浆管道中，使试剂与泥浆在管道中混合，再进入离心机中脱水处理，达到泥水分离的效果。离心机设备的处理能力为60~100 m³/h。
1.3 问题分析与解决思路
现阶段（2022年7月至今）盾构穿越区域主要为砂质泥岩，现场离心分离效果一般，废浆即使处理后仍然存在比重黏度大、难于沉淀等问题。废浆性质稳定，几乎很难在自然状态下沉淀。为解决上述的问题，本文研发的一种新型H型脱水试剂。试剂由本团队通过大量现场试验研配而成，其性质以及原现场使用的脱水试剂的详细信息如表 1所示。
表 1 试剂信息Table 1. Information of reagent材料 原现场试剂 H型试剂 组成 一种离子型聚丙烯酰胺，化学式为(C3H5NO)n，分子量：1500万，产地：广州 由改性铝系高聚物，铁系高聚物以及有机高分子聚合物（分子量580万）3种试剂按照4∶8∶1的比例复配而成，需要现配现用 性质 无色无味，高黏性，呈水玻璃状，有少许气泡，遇光发生降解 呈淡黄色，无异味，偏碱性（ph8.1），低黏性（26 mPa.s），有红色絮状沉淀 成本 15000元/t 4200元/t 实图 
2. 室内试验
2.1 室内试验设计
首先采集现场分离前的废弃泥浆（位于旋流后的沉淀池内）。运输过程中，由于蒸发等原因导致水分流失，泥浆密度为1.091g/cm3，含固率为13.4%。为了使泥浆和现场接近，将泥浆的含固率稀释为1.47%。后续将先后开展絮凝剂最优添加量、种类筛选试验、泥浆压滤脱水试验以及机理试验，对比分析H型试剂和现场常用的PAM类絮凝剂在分离效果和作用机理方面的差异性。
（1）絮凝剂最优添加量、种类筛选试验
试验采用絮凝沉降试验的方式，以浊度仪（量程1000NTU）测量的上清液浊度以及量筒读出的泥水分离体积比作为评价指标，确定每种絮凝剂的最优添加量（添加量=试剂干重/泥浆中固体干重）。对4种絮凝剂按顺序完成以下试验：取泥浆置于5个1000 mL试管中，将不同添加量的絮凝剂溶液分别加入盛有50 mL蒸馏水的烧杯中，每种试剂的添加量来源于预试验与工程实际，具体添加量见表 2。将50 mL絮凝剂溶液和泥浆混合后快速（100 r/min）搅拌1 min，静置沉淀1 h后测试上清液的浊度与泥水分离体积比（体积比=上清液体积/泥浆总体积）。
表 2 最优添加量筛选结果汇总Table 2. Summary of optimal additive filtering results种类 组号 添加量/% 体积比/% 浊度/NTU 阳离子型聚丙烯酰胺CPAM 1 0.05 21.67 489.6 2 0.10 30.83 200.3 3 0.25 31.50 189.7 4 0.50 24.50 176.2 5 1.00 23.33 253.8 阴离子型聚丙烯酰胺APAM 6 0.05 12.83 279.1 7 0.10 23.33 187.2 8 0.25 29.33 135.7 9 0.50 35.50 299.3 10 1.00 35.00 366.3 非离子型聚丙烯酰胺NPAM 11 0.05 2.17 — 12 0.10 8.54 — 13 0.25 20.50 293.6 14 0.50 6.26 — 15 1.00 2.22 — H型试剂 16 0.05 12.58 26.2 17 0.10 45.69 10.5 18 0.25 51.67 8.6 19 0.50 46.58 270.3 20 1.00 47.16 560.3 注：无数据说明分离的上清液的体积过少，浊度仪无法测量 基于每种絮凝剂的最优添加量，确定最优絮凝剂种类。按照上述试验类似的方法，每隔20 min记录一次上清液的浊度与泥水分离体积比，共120 min。
（2）泥浆压滤脱水试验
将筛选出的絮凝剂作用后的泥浆采用抽真空负压的方式进行脱水试验[15-17]。利用图 3的简易脱水装置，取量筒下端的泥水分离后的300 mL泥浆，将泥浆与试剂充分搅拌混合后倒入脱水装置上方的玻璃器皿中，并在下方垫上滤纸，连接气泵，对加药处理后的泥浆进行抽滤脱水，记录60 min内脱除的水量，每5 min记录一次。最后测量泥渣的含水率。
（3）絮凝效果机理分析试验
采用扫描电镜SEM（包括EDS面扫）、Zeta电位分析仪、马尔文2000激光粒度仪、旋转黏度仪等仪器，研究试验中出现的絮凝效果差异机理。
2.2 试验结果
（1）最优添加量
为确定4种絮凝剂的最优添加量，分别进行多组絮凝沉淀试验。表 2为1 h后泥浆添加絮凝剂后试验结果。图 4~7为各组絮凝效果图及对应的浊度与体积比变化图。
图 4为CPAM作用后的泥浆。随着投加量的增加，泥水分离体积比呈现先增后减的趋势。添加量在0.1%~0.25%时达到最大体积比31.50%。上清液浊度曲线近似为一条抛物线，添加量在0.1%~0.5%时浊度较低。综合两者，CPAM与泥浆作用的最优添加量选择在0.1%~0.25%。
图 5为APAM作用后的泥浆。投加量超过0.5%后，体积比基本保持在32%上下，此时达到了最大的泥浆反应添加量。泥浆上清液浊度呈现先减后增的趋势，添加量在0.25%时上清液浊度最低，为135.7 NTU。综合两者，APAM与泥浆作用的最优添加量选择在0.25%~0.5%。
图 6为NPAM作用后的泥浆。除0.25%组，其余组泥水分离体积比变化不明显。上清液浊度由于没有分离出足量的清液，只测取了0.25%添加量的一组。NPAM的絮凝效果相比其他絮凝剂的作用微弱，因此不选择NPAM作为本工程的絮凝剂。
图 7为H型试剂作用后的泥浆。除0.05%组，其余组的泥水分离体积比都很明显。0.25%添加量的上清液浊度最低，约8.6NTU。在1%的添加量时，非常浑浊，原因可能是过量的絮凝剂没有被溶解。因此H型试剂的最优添加量选择在0.1%~0.25%。
（2）最优种类
基于以上的最优添加量继续开展最优种类筛选试验。CPAM、APAM、H型试剂与泥浆作用的最优添加量分别选择0.1%，0.25%，0.1%。图 8为20 min与2 h时3种絮凝剂分别作用后的效果图。图 9为浊度与泥水分离体积比随时间变化的趋势图。
从图 8中可以看出，20 min前CPAM与APAM的作用效果相近。泥浆中加入CPAM、APAM后，出现了明显的泥水分离现象，但上清液仍然较浑浊。如图 9（a）所示，即使60 min后，浊度也高达230 NTU。H型试剂前期絮凝沉降速度较慢，但随着时间的推移，泥浆絮凝的效果越来越明显，且在40 min后，泥水分离体积比超过了CPAM与APAM。H型试剂作用的上清液很清澈，保持在20~40 NTU。综上可知H型试剂的泥水分离效果最好，可降低约85%的上清液浊度，CPAM次之，APAM最差。
（3）泥浆压滤脱水试验结果
图 10为添加3种絮凝剂后滤液体积随时间变化的趋势图。滤液体积反映了泥浆脱水的难易程度。图 12左侧为3种试剂压滤脱水产出的泥渣表观图。
APAM与CPAM作用后的泥浆有着类似的压滤脱水效果，60 min内总共压滤出了约78 mL的液体。作用后的泥渣呈豆腐块状，触感黏滞且疏松多水，这种泥渣不利于直接运输处置。H型试剂的压滤脱水效果明显好于另外两者：其脱水效率在25 min左右达到最大。60 min内总共压滤出了约96.23 mL的液体。H型试剂作用后的泥渣呈流砂状，触感也较干，方便直接运输处理。表 3为60 min后测量的各组泥渣含水率。使用H型试剂可以有效提高泥浆压滤脱水的效率，降低18%左右的泥饼含水率。
表 3 压滤泥渣含水率Table 3. Water contents of filter press sludge絮凝剂种类 APAM CPAM H型试剂 泥渣含水率/% 35.5 33.2 17.4 EDS可以半定性地分析泥渣的元素含量。图 11为EDS测量的泥渣元素含量图。CPAM与APAM处理后的泥渣元素占比相似，但上清液的pH值呈碱性（约9.3），H型试剂处理后的泥渣，Al、Ca等元素含量都提高了3%~6%。这表明H型试剂的部分金属元素被泥浆中的黏土矿物吸附，且通过测试，压滤排出的尾水pH呈中性（约7.8），重金属元素也未超标，符合《污水综合排放标准》[18]中外排条件。
2.3 絮凝效果差异的机理分析
下面采用微观机理法，分析3种絮凝剂在分离速度、上清液浊度与脱水滤液体积差异的原因机理。
图 12为各组处理后的泥渣以及其SEM扫描电镜微观图（1000倍）。图 13为采用粒度仪测量出的絮凝剂絮凝后的粒度分布图。图 12（a）可以看出原泥浆的结构均匀，颗粒普遍较小，10 μm以下的颗粒占77.63%，此状态下的泥浆性质稳定，难于沉淀；图 12（b），（c）中，加入APAM与CPAM后，颗粒间通过吸附连接，出现了直径超过50 μm（分别占比28.35%与47.21%）的较大颗粒，颗粒间为点点接触，该状态下的泥渣呈现板块豆腐状；图 12（d）中，加入H型试剂后，小颗粒出现了聚集，其大小（直径超过50 μm占35.88%）介于原泥浆与PAM类泥浆，颗粒呈现片状结构，这是H型试剂中的无机矿物落入泥浆中，营造出了矿物骨架，使得颗粒间点面或者面面接触，该状态下的泥渣呈现类似砂状。小颗粒聚集成团是泥浆絮凝的基本原理之一，它是由于絮凝剂颗粒溶于水后，会形成网状结构，通过吸附桥架作用和网捕作用的方式聚集泥浆颗粒形成聚团（简称：桥网作用）[19]。在重力作用下，大颗粒的沉降速度快于小颗粒，这便是PAM类组泥浆前期絮凝速度快于H型试剂组泥浆的直接原因。相同的现象也可以在图 13粒径级配图中定量的解释，加入絮凝剂后，3类试剂的曲线相对原泥浆整体向右偏移，桥网作用使得粒径＜10 μm的细粒更容易聚集成大颗粒。偏移的趋势CPAM＞H型试剂＞APAM，CPAM与H型试剂的桥网作用强于APAM，原因是只有APAM携带阴离子，它会引起高分子絮凝剂长链周围阴离子之间静电斥力增强，造成长链之间相互胶连，絮凝剂吸附架桥能力降低[20]。由上可知，桥网作用的强弱：CPAM＞H型试剂＞APAM。
图 14为采用Zeta电位仪测量的3种絮凝剂不同添加量对应的泥浆Zeta电位变化趋势图。Zeta电位的数值反映了分散体系的稳定性，Zeta电位绝对值越大，体系越稳定。胶体稳定性与Zeta电位的关系如表 4[7]。原泥浆的ζ电位绝对值高达35mV，属于中等稳定性，泥浆难于自然沉淀。泥浆中加入各类絮凝剂后，ζ电位都发生了变化，这涉及到絮凝的另外一个机理：当絮凝剂溶于水后产生的多核羟基络合物等与土颗粒会发生氢键吸附和静电吸引[21]，这可以有效地中和土颗粒表面的负电，导致ζ电位下降，进而减少了土颗粒间的静电引力，使泥浆更容易沉淀（简称电中和作用）。添加APAM后，ζ电位绝对值先下降到32.1 mV后上升，原因是前期由于桥网作用，屏蔽了一部分的负电荷，但APAM带负电，会导致ζ电位慢慢上升，并且APAM的最优掺量0.2%也在电位曲线转折附近，这说明APAM在此时的电中和作用最强，但是相比另外两类絮凝剂，APAM产生絮凝的主要原因是桥网作用。添加CPAM与H型试剂后，可以看出Zeta电位很快发生了下降，但是H型试剂的整体降低趋势大于CPAM，在添加浓度为0.3%时，H型试剂的ζ电位绝对值降低幅度比CAPM平均高45%，因此H型试剂的电中和能力要强于CPAM。结合图 11可知，造成上述现象主要因为H型试剂处理后的泥渣中Al、Ca等浓度都高于CPAM，因此相同浓度下，H型试剂中的离子价态更高。由上可知，电中和作用的强弱：H型试剂＞CPAM＞APAM。
表 4 胶体中悬浮颗粒的稳定性与Zeta电位的关系Table 4. Relationship between stability of suspended particles and Zeta electric potential稳定性能 Zeta电位/mV 最高量聚集和沉淀 0~+3 强聚集和沉淀的范围 +5~-5 聚集开始 -5~-15 分散体的灵敏值 -16~-30 中等稳定性 -31~-40 相当好的稳定性 -41~-60 很好的稳定性 -61~-80 上文通过桥网作用与电中和作用两个机理角度，解释了3种絮凝剂在泥水分离效果方面差异的原因。下面采用微观分析与泥浆黏滞性理论结合的方式分析3种絮凝剂在压滤效果差异的原因。
图 15为压滤脱水后的泥渣（H型试剂处理）经烘干喷金后的某区域EDS能谱分析及其对应的元素含量。泥渣表面分布着较高含量的的Ca、Al、Si等元素。Ca来源于H型试剂，而Al、Si分别来源于泥浆黏土矿物中的Al2O3与SiO2。Ca在碱性环境下可与SiO2、Al2O3等发生如下的火山灰反应[20]：
该反应生成了不溶于水的硅酸钙与铝酸钙胶状物质，这些物质附着在泥浆颗粒表面形成纤维状的晶体，如图 15中的EDS面扫局部放大图。纤维晶体互相吸附连接形成了泥浆颗粒间的排水通道骨架。这些含有Ca的坚硬通道骨架不仅扩大了排水通道，还起到了一定的支撑作用，在压滤的作用下，延迟了排水通道的闭合，间接释放了更多的水分，提高了泥浆压滤脱水的效率。
图 16为泥浆在添加APAM、CPAM以及H型试剂后的黏度变化图。试验初始泥浆具有高达1536 mPa.s的黏性。黏性的出现是由于泥浆颗粒具有负电势，其硅酸盐矿物晶体表面具有负电势的氧原子会吸引水分子中具有正电势的氢原子，从而形成一层结合牢固的具有较高黏滞性水分子层[22]，黏滞性越强，泥浆颗粒之间就会有越强的连接吸附作用，泥浆在宏观上就会表现越高的黏性。加入APAM与CPAM后，溶液的黏度反而上升，可能是由于高分子链没有完全展开，发生了缠结，其相互运动受到了空间上的阻碍[21]。如图 17（b）所示，较高的泥浆黏滞性不仅会堵塞泥浆颗粒间排水的通道，降低排水效率，而且还不利于微小的泥浆絮团沉降，导致了APAM与CPAM作用后的泥浆上清液浊度低于H型试剂。但是加入H型试剂后，泥浆的黏度降低到了1422 mPa.s，如图 17（c）所示，由于H型絮凝剂分子具有正电势，一方面中和并屏蔽了泥浆颗粒表面的负电势，另一方面可以减少具有高黏滞性的水分子层的形成，进而增加了泥浆颗粒之间的结合水释放。同时，由于泥浆的黏性下降，泥浆分子之间因相对运动或流动所产生的内摩擦力减小，润滑度上升，能够使得泥浆中的水分在抽滤负压作用下，更快通过颗粒间的渗水通道排出。
综上，絮凝效果的优劣同时受桥网与电中和等作用的影响，是一个复杂的过程。H型试剂兼具了较好的桥网作用与电中和作用，同时营造了渗水性更强的排水通道，降低了泥浆的黏滞性，提高了泥浆压滤脱水的效率，因此H型试剂的使用效果优于APAM与CPAM，它是适用于本工程泥水分离的优秀絮凝试剂。
3. 现场生产运用
3.1 现场原试剂对比
湛江现场首先进行了原试剂（原现场脱水试剂）与H型试剂的泥浆处理效果对比预试验。图 18为两种试剂静置2 h后的处理效果对比图。H型试剂处理后的泥浆上清液更为清澈，且沉淀后的泥浆呈紧密的砂状，原现场脱水试剂处理后的泥浆上清液较浑，且沉淀后的泥浆呈疏松的絮状。
图 19为2种试剂的试验数据。H型试剂的前期沉降速度较慢，60~80内，H型试剂的沉降体积超过原现场脱水试剂，这与前文室内试验结果相似。H型试剂的上清液浊度保持着较低水平，在18NTU左右，远低于原现场脱水试剂。H型的泥水分离也更为彻底，2 h后上清液的体积为263.5 mL。
3.2 生产试验设计
现场分别采用原现场脱水试剂和H型试剂对20 m3泥浆进行处理试验。将粉状试剂在溶药箱（容积约900 L）中溶解，采用环流的方式对掺入外加剂的溶液进行搅拌混合，同时使用高压水枪冲解凝结成团的药团使其充分溶解。待试剂溶解后，溶液通过试剂泵输入进容积20 m3的小型泥浆池。试验过程中不断记录泥浆浓度等参数。之后将废弃泥浆输入至小型泥浆池中，在泥浆抽吸过程中，同时将溶解好的液体试剂抽吸至泥浆池进泥口，使试剂与泥浆充分混合。分别采集加入两种试剂后的泥浆脱水泥渣和尾水进行对比分析。图 20为泥水分离现场试验的全流程实拍图。
3.3 试验结果
（1）进泥参数
表 5，6记录了两组试验的泥浆指标。由于试验准备需要2 d，含固率出现了波动。为了保证室内试验与现场试验的结果可比性，同时考虑现场试验中药池底部未抽取的药剂，根据预试验的结果，添加量需要上浮20%左右。
表 5 原现场脱水试剂生产试验时的泥浆指标Table 5. Slurry indices during PAM agent production trials泥浆指标 试验阶段 平均值 进泥前期 试验过程中 密度/(g·cm-3) 1.048 1.008 1.0076 1.02 1.02 含固率/% 7.36 1.28 1.21 3.15 3.25 表 6 H型试剂生产试验时的泥浆指标Table 6. Slurry indices during production tests with H-agent泥浆指标 试验阶段 平均值 进泥前期 试验过程中 密度/(g·cm-3) 1.0272 1.012 1.006 1.0048 1.01 含固率/% 4.25 1.9 0.96 0.77 1.97 （2）出泥结果
图 21为离心机运转过程中，经过离心脱水后的尾水（左H型试剂，右原现场脱水试剂）。可以看出H型试剂相比与原现场脱水试剂作用后的泥浆，其颜色偏淡黄，而原现场脱水试剂偏灰色。灰色为原本泥浆的颜色，因此添加原现场脱水试剂的尾水仍有一定的砂浆沉淀。原现场脱水试剂絮凝离心后的效果差于H型试剂。
图 22为试验过程中采集的尾水（左H型试剂首，右原现场脱水试剂）。静置2 min后的上清液可以看出添加H型试剂的泥浆出现了明显的矾花，而加入原现场脱水试剂的泥浆仍未析出上清液，因此H型试剂的泥水分离效果更好。试验还进行了上清液的PH值测量，发现H型试剂处理后的泥浆PH值偏中性，而原现场脱水试剂偏碱性，因此H型试剂处理后的上清液更符合排放要求。
图 23为泥浆经过离心脱水后的泥渣（左H型试剂，右原现场脱水试剂）。采用原现场脱水试剂试剂处理后的泥渣，筛分后状态类似于豆腐脑状态，在空气中长时间晾晒也无法完成脱水，其含水率仍然较高。采用H型试剂处理后的泥渣，泥样颗粒感明显，且晾晒后容易失水变干，方便渣土的运输处置。
对两种试剂处理后的泥渣含固率进行定量的测量，如表 7所示。H型试剂生产的脱水泥样含固率达到了70.3%，原现场脱水试剂生产的脱水泥样含固率仅为39.8%。由此可知，虽然原现场脱水试剂可以使低浓度泥浆中出现明显的矾花，但沉积在底部的浓缩泥浆含水率仍较高，且其中的水分难以脱除。
表 7 加入两种试剂生产的脱水泥样含固率Table 7. Solids content of de-cemented samples produced by试剂名称 脱水泥样含固率/% 原现场脱水试剂 39.8 H型试剂 70.3 3.4 试剂用量和价格分析
表 8所示为H型试剂与原现场脱水试剂的现场试剂用量与成本。使用H型试剂处理泥浆，虽然需要更高的用量，但其单价4200元/t相比原现场脱水试剂的15000元/t更低。综合成本H型试剂也更低，约39.94元/m³。综上，与原现场脱水试剂相比，现场使用0.5%的H型试剂，按照9.5 kg/t的用量处理泥浆，可提高30.5%的脱水泥样含固率，降低20%的工程成本。
表 8 试剂用量和价格分析Table 8. Analysis of dosage and prices of reagentsH型试剂 原现场脱水试剂 用量/
(kg·m-³)单价/
(元·m-³)用量/
(kg·m-³)单价/
(元·m-³)9.51 39.94 3.19 47.92 注：①H型试剂按照当前市场价4200元/t计算、原现场脱水试剂单价按照15000元/t计算；②成本已考虑由于现场设备等原因未溶解的试剂。 4. 结论与展望
针对广湛铁路湛江湾海底隧道工程盾构废弃泥浆处理工艺中的不足，开展了泥浆处理现场试验研究，得到以下3点结论。
（1）室内试验中，CPAM、APAM、H型试剂与泥浆作用的最优添加量分别为0.1%，0.25%，0.1%。添加H型试剂后的泥浆前期絮凝速度要慢于CPAM与APAM，但脱水后的泥渣含水率降低了约18.1%，且上清液非常清澈，可降低约85%的上清液浊度，ph7.8也符合直接外排条件。
（2）絮凝机理试验中，CPAM与APAM处理后的泥浆颗粒呈现黏粒状的微观结构，而H型试剂呈现片状微观结构。3类试剂的桥网作用与电中和作用使得粒径＜10 μm的细粒更容易聚集成大颗粒，加快了泥浆的絮凝速度，超过50 μm的颗粒分别占比28.35%，35.88%，47.21%。泥浆桥网作用的强弱：CPAM＞H型试剂＞APAM，电中和作用的强弱：H型试剂＞CPAM＞APAM。H型试剂兼具了较好的桥网作用与电中和作用，也可以营造渗水性更强的Ca排水通道，同时降低泥浆的黏滞性（下降约7.42%），提高泥浆压滤脱水的效率。
（3）现场生产试验中，与原现场脱水试剂相比，使用0.1%的H型试剂，按照9.5kg每吨的用量处理泥浆，可提高30.5%的脱水泥样含固率，降低20%的工程成本（约39.94元/m³）。采用H型试剂处理后的泥渣，泥样颗粒感明显，晾晒后更容易失水变干，方便渣土的运输处置。综上，H型试剂是适用于本工程泥水分离的优秀絮凝试剂。此外，针对H型试剂初始反应相比PAM类略慢但泥水分离更为彻底的特点，其也适合在压滤机领域应用，未来可在有关方向做更深入研究。
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图 5 不同填筑阶段坝料干密度统计特征
Figure 5. Statistic of dry density of soils at different filling stages
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图 6 不同填筑阶段各分区坝料竖向相关距离
Figure 6. Vertical correlation distances at different filling stages
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图 7 基于不同填筑阶段干密度数字特征计算的竣工期整个坝体最大变形响应均值
Figure 7. Mean values of maximum deformation response of whole dam body based on statistics of different filling stages
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图 8 基于不同填筑阶段干密度数字特征计算的竣工期整个坝体最大变形响应标准差
Figure 8. Standard deviations of maximum deformation response of the whole dam body based on statistics of different filling stages
表 1 各分区坝料水平相关距离
Table 1 Variation of horizontal correlation distance with elevation
水平相关距离/m 1/3坝高(1073.67 m) 2/3坝高(1107.43 m) 总坝高(1140 m) 堆石 45.826 56.260 55.3 心墙 26.246 36.396 51.4 反滤Ⅰ 42.743 48.000 48.3 反滤Ⅱ 41.431 44.866 65.1 
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表 2 填筑到不同高程时统计的坝料干密度数字特征
Table 2 Statistic moments of dry density of dam materials at different filling elevations
分区 工况 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 高程/m 1067.6 1068.6 1071 1075.1 1075.4 1079.3 1080.5 1084.3 1090.2 1097.8 1109.4 1140 堆石 μρ/(g·cm-3) 2.143 2.143 2.143 2.144 2.143 2.144 2.144 2.146 2.147 2.148 2.148 2.15 σρ/(g·cm-3) 0.023 0.023 0.023 0.022 0.022 0.022 0.021 0.021 0.021 0.021 0.021 0.022 δh/m 45.826 45.826 45.826 56.26 56.26 56.26 56.26 56.26 56.26 56.26 55.3 55.3 δv/m 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.96 2.2 3.4 3.2 3.55 心墙 μρ/(g·cm-3) 1.735 1.731 1.738 1.719 1.726 1.791 1.784 1.77 1.765 1.767 1.776 1.79 σρ/(g·cm-3) 0.014 0.016 0.019 0.025 0.045 0.111 0.108 0.099 0.088 0.087 0.084 0.077 δh/m 26.246 26.246 26.246 36.396 36.396 36.396 36.396 36.396 36.396 36.396 51.4 51.4 δv/m 0.3 0.3 0.454 1.486 0.445 2.067 2.474 2.42 2.47 2.367 2.535 2.585 反滤Ⅰ μρ/(g·cm-3) 2.068 2.066 2.065 2.066 2.066 2.071 2.072 2.075 2.076 2.076 2.078 2.08 σρ/(g·cm-3) 0.024 0.024 0.022 0.019 0.019 0.019 0.019 0.018 0.017 0.017 0.018 0.019 δh/m 42.743 42.743 42.743 48 48 48 48 48 48 48 48.3 48.3 δv/m 1.247 1.088 1.09 1.033 1.033 1.098 1.134 1.172 1.7 2.05 1.74 6.53 反滤Ⅱ μρ/(g·cm-3) 2.068 2.072 2.062 2.055 2.055 2.056 2.058 2.06 2.06 2.06 2.06 2..06 σρ/(g·cm-3) 0.024 0.023 0.03 0.025 0.025 0.023 0.022 0.021 0.02 0.02 0.019 0.0186 δh/m 41.431 41.431 41.431 44.866 44.866 44.866 44.866 44.866 44.866 44.866 65.1 65.1 δv/m 1.159 1.029 0.647 1.282 1.282 1.890 1.828 1.711 1.534 1.556 1.533 1.88
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表 3 坝体最大变形响应均值的响应面函数中的系数
Table 3 Coefficients in response surface function for mean maximum deformation response
响应 a b1 b2 b3 b4 c1 c2 c3 c4 1.002 0.0350 -1.380 -0.086 -0.113 -0.019 0.386 0.149 0.080 1.027 -0.006 -1.673 -0.280 0.388 0.086 0.701 0.172 -0.303
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表 4 坝体最大变形响应标准差的响应面函数中的系数
Table 4 Coefficients in response surface function for the standard deviation of maximum deformation response
响应 d e1 e2 e3 e4 f1 f2 f3 f4 g2 h2 0.229 0.097 1.592 0.624 -0.856 -0.466 -0.822 -0.273 0.706 -0.039 0.036 1.139 -0.040 -0.004 0.329 -0.681 -0.466 0.091 -0.761 0.430 -1.007 0.848
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表 5 响应面函数预测精度验证结果
Table 5 Validation of predicated results of response surface functions
变形统计参数 响应面预测值 有限元计算值 相对误差/% 0.145 0.149 2.7 0.153 0.158 3.0 0.988 0.982 0.6 0.920 0.925 0.5
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表 6 超越概率预测精度验证结果
Table 6 Validation of predicated results of exceeding probability
变形
响应控制
指标超越概率/
%调整后的超越概率/% 有限元计算的超越概率/% 最大沉降/cm 80 88.62 69.00 69.06 85 53.60 30.00 30.28 90 19.31 9.00 8.79 95 3.67 1.00 1.00 100 0.31 0.10 0.08 最大倾度/% 0.75 99.90 97.00 96.82 0.80 96.82 79.00 78.90 0.90 48.05 13.00 13.05 1.00 2.97 0.10 0.11
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表 7 调整后的各分区坝料现场干密度随机场数字特征
Table 7 Adjusted digital characteristics of dry density of soils
分区 数字特征 调整后 堆石 μρ/(g·cm-3) 2.144 σρ/(g·cm-3) 0.021 心墙 μρ/(g·cm-3) 1.791 σρ/(g·cm-3) 0.111 δv/m 2.067 反滤Ⅰ μρ/(g·cm-3) 2.071 σρ/(g·cm-3) 0.019 反滤Ⅱ μρ/(g·cm-3) 2.056 σρ/(g·cm-3) 0.020
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[1] 王宗凯, 宋志强, 刘云贺, 等. 考虑材料参数空间变异性的沥青混凝土心墙坝-覆盖层系统地震响应研究[J]. 振动工程学报, 2022, 35(5): 1188-1199. WANG Zongkai, SONG Zhiqiang, LIU Yunhe, et al. Research on seismic response of asphalt concrete core dam-overburden considering the spatial variability of material parameters[J]. Journal of Vibration Engineering, 2022, 35(5): 1188-1199. (in Chinese)
[2] 杨鸽, 朱晟. 考虑堆石料空间变异性的土石坝地震反应随机有限元分析[J]. 岩土工程学报, 2016, 38(10): 1822-1832. doi: 10.11779/CJGE201610011 YANG Ge, ZHU Sheng. Seismic response of rockfill dams considering spatial variability of rockfill materials via random finite element method[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2016, 38(10): 1822-1832. (in Chinese) doi: 10.11779/CJGE201610011
[3] CHEN J Y, LIU P F, XU Q, et al. Seismic analysis of hardfill dams considering spatial variability of material parameters[J]. Engineering Structures, 2020, 211: 110439. doi: 10.1016/j.engstruct.2020.110439
[4] CHI S C, FENG W Q, JIA Y F, et al. Application of the soil parameter random field in the 3D random finite element analysis of Guanyinyan composite dam[J]. Case Studies in Construction Materials, 2022, 17: e01329. doi: 10.1016/j.cscm.2022.e01329
[5] CHI S C, FENG W Q, JIA Y F, et al. Stochastic finite-element analysis of earth–rockfill dams considering the spatial variability of soil parameters[J]. International Journal of Geomechanics, 2022, 22(12): 04022224. doi: 10.1061/(ASCE)GM.1943-5622.0002454
[6] CHEN H, LIU D H. Stochastic finite element analysis of rockfill dam considering spatial variability of dam material porosity[J]. Engineering Computations, 2019, 36(9): 2929-2959. doi: 10.1108/EC-06-2018-0266
[7] 王建娥, 杨杰, 程琳, 等. 考虑材料参数空间变异性的堆石坝非侵入式随机有限元研究[J]. 水资源与水工程学报, 2019, 30(3): 200-207. WANG Jiane, YANG Jie, CHENG Lin, et al. Study on the noninvasive stochastic finite element method of rockfill dam considering spatial variability of material parameters[J]. Journal of Water Resources and Water Engineering, 2019, 30(3): 200-207. (in Chinese)
[8] GUO X F, DIAS D, CARVAJAL C, et al. Modelling and comparison of different types of random fields: case of a real earth dam[J]. Engineering with Computers, 2022, 38(5): 4529-4543.
[9] MOUYEAUX A, CARVAJAL C, BRESSOLETTE P, et al. Probabilistic analysis of pore water pressures of an earth dam using a random finite element approach based on field data[J]. Engineering Geology, 2019, 259: 105190. doi: 10.1016/j.enggeo.2019.105190
[10] 闫澍旺, 朱红霞, 刘润, 等. 关于土层相关距离计算方法的研究[J]. 岩土力学, 2007, 28(8): 1581-1586. YAN Shuwang, ZHU Hongxia, LIU Run, et al. Study on methods for estimating correlation distance of soil layers[J]. Rock and Soil Mechanics, 2007, 28(8): 1581-1586. (in Chinese)
[11] 武清玺, 俞晓正. 混凝土面板堆石坝可靠度计算方法研究[J]. 岩土工程学报, 2004, 26(4): 468-472. http://cge.nhri.cn/article/id/11446 WU Qingxi, YU Xiaozheng. Research on the method of reliability analysis of concrete faced rockfill dam[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2004, 26(4): 468-472. (in Chinese) http://cge.nhri.cn/article/id/11446
[12] 中国水电顾问集团昆明勘测设计研究院. 观音岩水电站心墙堆石坝段坝顶开裂现象初步分析专题报告[R]. 昆明: 中国水电顾问集团昆明勘测设计研究院, 2014. Hydro China Kunming Engineering Corporation. Special Report on Preliminary Analysis of Crack Phenomenon on Dam Crest of Core Rockfill dam section of Guanyinyan Dam[R]. Kunming: Hydro China Kunming Engineering Corporation, 2014. (in Chinese)
[13] 仉文岗, 王琦, 陈福勇, 等. 考虑岩体空间变异性的边坡可靠度分析及抗滑桩随机响应研究[J]. 岩土力学, 2021, 42(11): 3157-3168. ZHANG Wengang, WANG Qi, CHEN Fuyong, et al. Reliability analysis of slope and random response of anti-sliding pile considering spatial variability of rock mass properties[J]. Rock and Soil Mechanics, 2021, 42(11): 3157-3168. (in Chinese)
[14] 崔昊, 肖杨, 孙增春, 等. 微生物加固砂土弹塑性本构模型[J]. 岩土工程学报, 2022, 44(3): 474-482. doi: 10.11779/CJGE202203009 CUI Hao, XIAO Yang, SUN Zengchun, et al. Elastoplastic constitutive model for biocemented sands[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2022, 44(3): 474-482. (in Chinese) doi: 10.11779/CJGE202203009
[15] 叶晓峰, 周伟, 马刚, 等. 基于反演参数的心墙堆石坝坝顶裂缝成因研究[J]. 武汉大学学报(工学版), 2022, 55(3): 220-228. YE Xiaofeng, ZHOU Wei, MA Gang, et al. Study on the cause of crest cracking of earth-core rockfill dam based on inversion parameters[J]. Engineering Journal of Wuhan University, 2022, 55(3): 220-228. (in Chinese)
[16] 李炎隆, 唐旺, 温立峰, 等. 沥青混凝土心墙堆石坝地震变形评价方法及其可靠度分析[J]. 水利学报, 2020, 51(5): 580-588. LI Yanlong, TANG Wang, WEN Lifeng, et al. Dam seismic deformation evaluation method of asphalt concrete core rockfill dam and its reliability analysis[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2020, 51(5): 580-588. (in Chinese)
[17] 碾压式土石坝设计规范: NB/T 10872—2021[S]. 北京: 中国水利水电出版社, 2021. Code for Design of Roller-Compacted Embankment Dams: NB/T 10872— 2021[S]. Beijing: China Water & Power Press, 2021. (in Chinese)
[18] 苏怀智, 李家田. 在役心墙堆石坝非概率可靠度评估与预警方法[J]. 岩石力学与工程学报, 2021, 40(12): 2526-2534. SU Huaizhi, LI Jiatian. Non-probabilistic reliability evaluation and safety early warning method for core-wall rockfill dams in service[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2021, 40(12): 2526-2534. (in Chinese)
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