留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

大厚度非连续湿陷性黄土浸水变形特征分析

刘建磊 卫童瑶 惠寒斌 姜耀飞

贺洋, 徐韬, 宋云, 2015. ASD FieldSpec 3地物光谱数据在水磨—大河地区岩性分类中的应用. 地质力学学报, 21 (1): 21-29, 72.
引用本文: 刘建磊,卫童瑶,惠寒斌,等,2024. 大厚度非连续湿陷性黄土浸水变形特征分析[J]. 地质力学学报,30(6):921−932 doi: 10.12090/j.issn.1006-6616.2023174
HE Yang, XU Tao, SONG Yun, 2015. APPLICATION OF IN-SITU MEASURED SPECTRA DATA BY ASD FieldSpec3 ON LITHOLOGIC CLASSIFICATION IN SHUIMO-DAHE AREA. Journal of Geomechanics, 21 (1): 21-29, 72.
Citation: LIU J L,WEI T Y,HUI H B,et al.,2024. Analysis of soaking deformation characteristics of large-thickness discontinuous collapsible loess[J]. Journal of Geomechanics,30(6):921−932 doi: 10.12090/j.issn.1006-6616.2023174

大厚度非连续湿陷性黄土浸水变形特征分析

doi: 10.12090/j.issn.1006-6616.2023174
基金项目: 中国博士后面上基金项目(2021M691186)
详细信息
    作者简介:

    刘建磊(1984—),男,高级工程师,主要从事黄土工程地质相关方面研究工作。Email:liujl@yrec.cn

    通讯作者:

    卫童瑶(1997—),男,硕士,主要从事黄土地质灾害研究工作。Email:1138018902@qq.com

  • 中图分类号: TU444;P642.13+1

Analysis of soaking deformation characteristics of large-thickness discontinuous collapsible loess

Funds: This research is financially supported by the China Postdoctoral Science Foundation Project (Grant No. 2021M691186).
  • 摘要: 非连续分布的黄土地层在中国关中平原地区广泛分布,由于其特殊的地层结构,在评价地基湿陷性时自重湿陷量的室内计算值与现场实测值有较大的差异。为此,文章以关中盆地渭河北岸黄土塬地层为研究对象,开展了室内湿陷性试验和现场大型试坑浸水试验,对比了现场与室内湿陷量差异的影响因素。同时在结合数值计算的基础上,分析了现场浸水试验的渗流特征。研究结果显示:场地现场试验和室内试验的自重湿陷量比值小于0.1,产生此差异的原因包括黄土地层的非连续性和不均匀性、室内试验的取样扰动因素以及现场试验的浸水条件差异;黄土的非连续性形成的层拱效应是造成室内试验与现场试验差异的主要原因,其削弱了部分向上传递的变形、阻碍了向下传递的自重应力,同时造成渗流过程的不连续;计算自重湿陷量时,可采用根据地层时代分层的计算方法,该方法可为该地区未来的工程建设提供理论指导。

     

  • 随着地物光谱仪的发展与普及,基于岩矿光谱数据测量和特征分析的遥感勘查技术已成为地质工作的重要技术之一。地物光谱数据作为遥感数据分析的重要支撑,可帮助理解各种地物的波谱特性和提高不同种类遥感数据的分析应用精度。1990年,童庆禧等[1]通过大量地物光谱数据的测量和分析,总结出我国277种典型地物波谱及其特征;2000年,王青华等[2]利用MAIS成像光谱仪对河北张家口地区岩石类型进行了较准确的分类;2008年,曹烨等[3]利用便携式短波红外光谱矿物测量仪(PIMA)研究了河南前河金矿区的蚀变矿物种类,并对相对含量大于5%的6种蚀变矿物进行了矿物学填图。随着高光谱技术的快速发展,矿物识别、矿物填图已是遥感地质定量化研究的最重要的研究发展方向[4]

    本文利用ASD FieldSpec 3便携式地物光谱仪,对四川省旺苍县水磨-大河地区63个测点的10余种代表性岩矿进行了波谱数据测量,采用ENVI4.4软件对实测波谱数据进行处理和转换,建立了研究区岩矿光谱数据库,并以此为参考光谱数据运用光谱角填图、矿物指数法、光谱匹配滤波、人机交互解译调整等方法,对研究区ASTER影像进行岩矿信息的提取,结果表明对该区岩性的划分达到了理想效果。该方法精度高、经济实用、可操作性强,具有广阔的应用前景。

    研究区位于四川盆地北缘,大巴山西端南坡,区域面积约为171.2 km2。该区属中亚热带湿润季风气候,雨量充沛,光热资源丰富,植被覆盖度高,地貌复杂,平均相对海拔1399 m,为典型的高中山峡谷地貌(见图 1)。该区属扬子准地台北缘,跨及川中坳陷区及地台北缘坳陷褶皱带2个二级构造单元,经历了强烈的拉张、俯冲、碰撞、走滑等复杂地质演化过程以及频繁的构造运动和强烈的岩浆活动。主要出露地层有中—上元古界火地垭群麻窝子组、震旦系灯影组、寒武系筇竹寺组、奥陶系宝塔组等。区内岩浆活动频繁,岩石类型多样,分带性较明显,岩性主要为闪长岩、石英闪长岩、辉长岩等[5]

    图  1  研究区地貌及实测路线图
    Figure  1.  Geomorphology and measured route of research area

    光谱测量时间直接关系到数据采集的质量,结合该区地理环境情况,本次测量工作选择每天早上10:00至下午14:00,期间光照条件良好,太阳高度角与方位角适宜,能见度高,大气中的CO2、H2O等气体分子和气溶胶、灰尘微粒等含量小且相对稳定,风力小于3级,无浓密云和卷云,保障了数据采集的精度,使测得的光谱数据尽量反映岩矿本身的光谱特性,确保所测结果准确可靠。

    测量路线的选择是数据采集工作中极为重要的部分,本文充分考虑测区地形地貌、岩矿区域分布特征、植被覆盖等因素,选择构造简单、接触关系清楚、地层连续、露头较好且具有区内岩矿类型典型代表性的5条路线作为本次光谱测量工作的测量路线(见图 1)。对区内典型岩矿类型进行实地光谱测量,包括砂岩、灰岩、白云岩、千枚岩、大理岩、闪长岩、霓霞岩等,完成了风化面、新鲜面等多条件下的光谱测量工作。测量路线总长度达35.9 km(邻区25.9 km),涵盖了63个测点(邻区28个)及10余种岩矿类型。

    由于野外实测岩矿光谱数据所受干扰因素较多,如随机误差、大气影响、仪器本身性能等,本次工作对光谱数据进行了处理及各种转换,以消除噪声并突出地物光谱的某些细微差别。

    光谱测量中为了避免探测目标范围和目标局部特征的随机影响误差,采取多次测量取平均值的方法(一般每个样本重复测量6次),在检查每次测量结果时,如果有信号跳变的现象,要予以剔除重测。

    光谱野外实测过程中,由于大气中水汽的吸收,地面光谱和遥感数据在水汽吸收波段基本都为噪声,光谱会在局部(大气吸收带中心)呈现不同程度的跳变,需要加以分析并剔除。

    由于光谱仪不同波段间能量上的差异,导致光谱特征曲线上呈现一些随机噪声信号,为得到平稳与概略的变化,需平滑波形以去除包含在信号内的少量噪声[6]。本次采用静态平均法,使用低通滤波保留低频部分的同时消除高频部分,达到平滑和去噪的目的。

    从ASD FieldSpec 3地物光谱仪导出63个“.mn”格式的实测光谱数据,对所有光谱点曲线导入,建立光谱库,并依据ASTER各个波段的中心波长,对光谱库中所有曲线进行重采样,采样前后的光谱库见图 2。光谱库的建立为该区岩性分类提供了数据支撑。

    图  2  野外光谱数据库采样前后
    (上为采样前,下为采样后)
    Figure  2.  Sampling contrast of spectral database in the field

    ASTER是NASA(美国国家航空航天局)与METI(日本经济贸易产业省)合作并由两国的科学界、工业界参与的项目。它作为一种高级光学传感器搭载于1999年12月发射升空的Terra卫星之上,有可见光近红外、短波红外、热红外3个谱段,几乎覆盖了光学遥感所有大气窗口的谱段,专门为地质应用和火山监测而设计。ASTER卫星传感器数据的显著特点在于短波红外范围的波段数目更多、单波段波长间隔更窄以及热红外设置多波段,在识别和提取岩石、矿物信息方面有明显的优势[7]

    大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射率的影响,是一个反演地物真实反射率的过程,影像上地物的光谱反射率曲线与实地对应的真实地物的光谱曲线的接近程度,直接反映了岩石分类的精度。

    本文在ENVI软件平台下使用FLAASH校正工具对工作区影像进行大气纠正。FLAASH采用MODTRAN4+辐射传输模型,通过图像像素光谱上的特征估计大气的属性,不依赖遥感成像时同步测量的大气参数数据,可以有效去除水蒸气/气溶胶散射效应。

    大气纠正精度采用光谱曲线比较进行控制。将经过大气纠正后的比较纯净的影像像元光谱曲线与波谱库中对应地物的光谱曲线进行对比,若曲线曲率差异较大,则调整FLAASH大气纠正的各参数重新进行纠正,直到影像像元光谱曲线与波谱库中对应地物的光谱曲线变化趋势一致,则为达到要求的大气纠正结果。图 3是经过大气校正后的影像,霾和薄云被较好地去除。

    图  3  大气校正前后影像对比
    (RGB=321,左为校正前,右为校正后)
    Figure  3.  Image contrast of atmospheric correction

    由于工作区北高南低,地形起伏度较大,几何上需要进行三维正射纠正,在ERDAS IMAGINE9.1的LPS模块进行。本次工作的精度控制为影像图上随机抽取地物点的平面位置中误差不大于1个像元,特殊情况下不大于2个像元。对区内北东、北西、西部等海拔较高的山地,该指标作适当放宽,限定为上述指标的2倍以内。

    根据野外实测的岩石光谱曲线和USGS光谱库的典型岩石光谱曲线提取端元波谱,对区内区域图像像元的光谱曲线进行匹配,找到最接近的光谱,达到岩性分类的目的。主要手段有光谱角填图、矿物指数法、光谱匹配滤波、人机交互解译调整。所有的计算机自动解译在ENVI 4.4环境下进行。

    光谱角填图将光谱数据视为多维空间的矢量,利用解析方法计算像元光谱与光谱数据库光谱或像元训练光谱之间的夹角,根据夹角的大小确定光谱间的相似程度,以达到识别地物的目的[8-9]。将影像光谱同实测标准光谱进行比较,将两个光谱作为矢量空间的两个矢量,其维度等于波段数,通过计算两者间的“光谱角”,确定它们的相似程度。区内10种岩性的光谱数据库为本次岩性填图的基本依据。图 4是阀值为5°的SAM伪彩色分类图像,其中蓝色为闪长岩,淡蓝色为大理岩,绿色为白云岩,绿黑色为灰岩,紫红色为板岩,紫黑色为霓霞岩,蓝紫色为砂岩。由于像元光谱角度受地物本身、环境辐射等诸多因素影响,需结合其他分析方法及野外岩性点综合对其岩性进行划分。

    图  4  研究区光谱角岩性分类
    Figure  4.  Spectral angle lithology classification of research area

    矿物指数法是为了突出某一类矿物的信息,分别选取同类矿物的3种矿物比值进行处理,然后采用3种矿物指数进行RGB彩色合成(即矿物组合)增强信息[10]。本次对区内碳酸盐/铁镁矿物信息进行提取,采用(6+9)/(7+8) 提取角闪石、绿泥石、绿帘石含量较高的地质体,(7+9)/8提取碳酸盐、绿泥石含量较高的地质体,(6+8)/7提取白云石含量较高的地质体,当(6+9)/(7+8)、(7+9)/8和(6+8)/7分别被赋予红(R)、绿(G)、蓝(B)色时,图像上相应岩性界线就会较清楚地显现出来(见图 5)。在图中含角闪石类较多的地质体呈红色,含碳酸盐较多的地质体成浅绿色、浅黄色,含白云石较多的地质体呈蓝色、蓝绿色。通过该3种矿物比值信息的提取,区内东北部的闪长岩、中南部的白云岩等岩性信息较为清楚地显示出来。

    图  5  研究区矿物指数法RGB合成图
    Figure  5.  Synthesis chart (RGB) of Mineral Index of research area

    将已知端元波谱的响应最大化,并抑制未知背景合成的响应,最后“匹配”已知波谱。光谱匹配滤波后将形成一个新的数据体,其波段数等于分类中所用的参考光谱数目,每个波段对应一个波谱端元,相应的像元值是每个端元波谱的匹配度。采用3种波谱端元的丰度进行RGB合成,图像的色彩界线反映的是相应波谱端元的丰度[11-13]图 6为利用板岩、碳酸盐岩、砂岩作为匹配滤波参考光谱所识别出的岩性分布,从图 6中可见,区内碳酸盐矿物色调呈绿色,且色调较为均一,分布广泛;板岩成紫红色主要分布在北部、中部等地区;砂岩在区内显示不明显,需通过综合分析厘定其岩性界线。

    图  6  研究区光谱匹配滤波RGB合成图
    Figure  6.  Synthesis chart (RGB) of matched filtering of research area

    将计算机自动分类的结果转换成矢量层,在ArcGIS平台下进行空间分析,对照遥感影像特征和野外实测光谱岩性点,结合地质解译经验,勾勒岩性界线,得到工作区岩性信息综合分类图(见图 7)。

    图  7  研究区岩性单元解译图
    Figure  7.  Interpretation chart of lithologic unit classification of research area
    5.4.1   岩浆岩

    闪长岩主要分布于研究区北部,特征非常明显,在ASTER影像上呈灰白色;在光谱角岩性分类图中呈蓝色;在矿物指数法RGB合成图中呈红色、淡红色;在光谱匹配滤波RGB合成图中呈紫色,周边围绕绿色,反映出岩相的变化。霓霞岩分布于研究区中部,在ASTER影像上特征较为明显,火地垭群与发育于其中的霓霞岩岩体构成一个穹隆构造,其边界以陡崖陡坎为界。

    5.4.2   奥陶系(O)

    主要分布在研究区南部,以灰岩、页岩为主。在ASTER影像上色调呈灰白色、浅紫红色,平行纹形发育。在矿物指数法RGB合成图中呈现蓝绿色,与寒武系界线较为清楚。

    5.4.3   寒武系(Є)

    主要分布于研究区南部,在ASTER影像上呈紫红色,其纹理结构特征明显,可见地层连续出露,主要岩性为白云岩、泥岩、砂岩。在矿物指数法RGB合成图中呈蓝色、淡黄色、淡绿色;在匹配滤波RGB合成图中主要呈绿色。

    5.4.4   震旦系(Z)

    震旦系为一套白云岩、夹泥岩地层,其界线在ASTER影像上通常表现为陡崖,在矿物指数法RGB合成图中呈绿色;在光谱匹配滤波RGB合成图中为灰绿色与浅红色的界线。

    5.4.5   元古界火地垭群麻窝子组(Ptm)

    麻窝子组主要岩性为大理岩、千枚岩等。在光谱匹配滤波RGB合成图中呈现浅红、淡绿色,部分地区岩性界线不明显,需要根据遥感影像特征和地质背景资料进行区分。

    5.4.6   元古界火地垭群上两组(Pts)

    上两组岩性为板岩、片岩夹碳酸盐岩。主要分布在区内北部地区,在光谱角岩性分类图中呈紫红色、绿色;在矿物指数法RGB合成图中呈黄色、黄绿色;在光谱匹配滤波RGB合成图中呈现绿色、浅红色。

    野外岩矿光谱数据测量工作受到多重复杂因素的影响,应因地制宜选择合适的测量时间和路线,尽量排除各种外在干扰因素的影响,所测结果才能真实反映岩矿本身的光谱特性。

    运用ASTER数据与岩矿实测光谱数据相结合,在识别和提取岩矿信息方面效果显著,大幅度提高了基于遥感影像的岩性分类精度和可信度,可以有效地划分区内岩性界线,满足填图需求。

    通过本次工作所建立的岩矿光谱数据库,为该区岩矿光普分析、反演和后期类比研究工作提供了科学依据,由其建立的岩石地层解译标志,对该区及邻区的岩矿、地层信息的提取具重要的参考意义。

    该项工作有快捷、高效、经济等显著特点,并能为大比例尺地质矿产调查提供前期的技术资料,在交通不便的未知区域开展类似工作,对区域地质调查、矿产调查等工作具重要的参考辅助价值,其在地学研究领域的应用将会越来越广泛。

    由于工作区特殊的地理气候,植被覆盖度过高,计算机自动解译方法的效果受到了一定影响,须通过目视解译加以弥补。

    如何准确去除大气辐射影响、传感器等其他因素附加在影像中的噪声,如何最大化降低地物光谱仪野外实测的干扰因素,进而提高利用光谱特征匹配进行地物识别的准确度,有待进一步研究和探索。

  • 图  1  试验场地位置及地貌图

    Figure  1.  Location and topography of the test site

    图  2  试验场地土层剖面图

    Qp3黄土—离石黄土;Qp2黄土—马兰黄土

    Figure  2.  Soil profile of the test site

    图  3  试坑浸水试验全景图

    Figure  3.  Panoramic view of test pit immersion test

    (a) Part view image; (b) Full view image

    图  4  浸水试坑平面布置图

    Figure  4.  Arrangement diagram of immersion test

    图  5  试坑地表累计沉降量随时间的变化曲线

    Figure  5.  Curves of cumulative settlement of test pit surface with time

    图  6  土层累计沉降量随深度变化曲线

    Figure  6.  Curves of cumulative soil settlement with depth

    图  7  不同深度体积含水率变化曲线

    a—试坑内测点;b—试坑外3 m处测点

    Figure  7.  Curves of volumetric water content at different depths

    (a) Test points in test pit; (b) Test points at 3 m outside the test pit

    图  8  浸水前后含水率对比图

    Figure  8.  Comparison of moisture content before and after immersion

    图  9  数值计算模型图

    Figure  9.  Picture of numerical calculation model

    图  10  不同浸水时间体积含水率瞬态分布图

    Figure  10.  Transient distribution of volumetric water content at different immersion times

    图  11  体积含水率随时间变化曲线

    Figure  11.  Curves of volumetric moisture content versus time

    (a) Monitoring points at different depths in exploratory well 1; (b) Monitoring points at different depths in exploratory well 2

    图  12  自重湿陷系数随深度变化散点图

    Figure  12.  Scatter diagram of self-weight wetting coefficient versus depth

    表  1  试验场地黄土物理力学指标

    Table  1.   Loess physical index of the test site

    取土深
    度/m
    地层
    岩性
    含水率/%天然密度/
    (g·cm−3)
    孔隙比自重湿
    陷系数
    取土深
    度/m
    地层
    岩性
    含水率/%天然密度/
    (g·cm−3)
    孔隙比自重湿
    陷系数
    1Qp3黄土18.71.491.1670.00314Qp2古土壤8.91.441.0490.051
    2Qp3黄土17.91.640.9480.00315Qp2黄土17.11.750.8200.016
    3Qp3黄土16.21.431.2020.00916Qp2黄土19.71.760.8500.020
    4Qp3黄土15.01.391.2500.01817Qp2黄土12.01.421.1370.051
    5Qp3黄土10.91.411.1310.04118Qp2古土壤11.91.411.1510.097
    6Qp3黄土11.31.401.1540.05719Qp2古土壤11.91.441.1140.105
    7Qp3古土壤14.31.511.0590.03320Qp2古土壤11.31.441.0950.081
    8Qp2黄土10.11.520.9630.01721Qp2黄土11.61.540.9640.041
    9Qp2黄土11.01.421.1180.04022Qp2黄土20.61.680.9450.023
    10Qp2黄土12.11.461.0810.02423Qp2黄土23.31.680.9890.021
    11Qp2黄土15.01.680.8550.01124Qp2古土壤19.71.860.7500.006
    12Qp2黄土14.91.700.8380.01825Qp2古土壤18.31.790.7980.010
    13Qp2古土壤12.21.501.0270.04026Qp2古土壤19.11.840.7610.008
    下载: 导出CSV

    表  2  数值模拟参数统计表

    Table  2.   Statistics of the numerical simulation parameters

    材料介质水平渗透系数/(cm∙s−3竖直渗透系数/(cm∙s−3
    黄土2.3×10−46.9×10−4
    古土壤1.4×10−44.0×10−4
    下载: 导出CSV

    表  3  考虑地层时代的修正系数β

    Table  3.   Values of correction factor β considering stratigraphic age

    序号 地层时代 土层厚度
    /m
    现场实测值
    /mm
    室内试验值
    /mm
    修正系数
    β
    数据来源
    1 Qp3 7.0 32.3 154.0 0.21 文中试验场地
    Qp2 16.0 11.0 556.1 0.02
    2 Qp3 16.5 181.7 177.0 1.03 西安市东郊浐河西岸(王庆满等,2022
    Qp2 10.0 27.0 351.0 0.08
    3 Qp3 15.2 285.4 268.0 1.07 西安地铁6号线项目田家湾站(王庆满等,2022
    Qp2 3.3 0 36.0 0
    4 Qp3 10.0 380.5 179.0 1.91 西安城际铁路项目咸阳机场附近(杨喆等,2022
    Qp2 9.0 0 129.0 0
    注:β为现场实测值与室内试验值得比值
    下载: 导出CSV
  • [1] CHEN J L, NI W K, WANG H M, et al. 2024. Correlation between soil-water characteristic curves and wet subsidence of in situ loess[J]. Chinese Journal of Geologic Hazards and Prevention, 35(02): 107-114. (in Chinese with English abstract)
    [2] CHEN Z H, LIU Z D, 1986. Mechanism of collapsible deformation of loess[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 8(2): 1-12. (in Chinese with English abstract
    [3] FAN W, WEI Y N, YU B, et al., 2022. Research progress and prospect of loess collapsible mechanism in micro-level[J]. Hydrogeology and Engineering Geology, 49(5): 144-156. (in Chinese with English abstract
    [4] HUANG X F, YANG X H, 2013. A study progress on in-situ soaking test on collapsible loess[J]. Rock and soil Mechanics, 34(S2): 222-228. (in Chinese with English abstract
    [5] KRABBENHOFT K, LYAMIN A V, HJIAJ M, et al., 2005. A new discontinuous upper bound limit analysis formulation[J]. International Journal for Numerical Methods in Engineering, 63(7): 1069-1088. doi: 10.1002/nme.1314
    [6] KYUMA K, WANG Y Y, TULAPHITAK T, et al. , 1984. Paleosols in Luochuan loess section[M]//SASAJIMA S, WANG Y Y. The recent research of loess in China. Kyoto: Kyoto Institute of Natural History.
    [7] LENG Y Q, 2018. Study on the water-sensitive characteristics and disasters of loess[D]. Xi'an: Chang'an University. (in Chinese with English abstract
    [8] LI B, 2009. Research on formation evolution mechanism of multiple rotational loess landslides[D]. Xi'an: Chang'an University. (in Chinese with English abstract
    [9] LI D Z, HE Y H, SUI G X, 1993. Study and test on immersion of Q2 loess in Large area[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 15(2): 1-11. (in Chinese with English abstract
    [10] LI K C, WANG Q M, 2017. Discussion on the causes of the discrepancy between the internal and external test values of self-weight loess collapsibility content[J]. Shanxi Architecture, 43(3): 47-48. (in Chinese with English abstract
    [11] LIANG Q G, FANG J, ZHANG J D, et al., 2018. In-situ soaking test on the disturbed loess site at Lanzhou metro, Gansu province, China[J]. Journal of Geomechanics, 24(6): 803-812. (in Chinese with English abstract
    [12] LU J, 2020. Study on engineering characteristics of loess-paleosol[D]. Xi'an: Xi'an University of Architecture and Technology. (in Chinese with English abstract
    [13] MU H D, SUN P, LI R J, et al., 2017. Dynamic damping characteristics and evolution law of Pan’an structural loess[J]. Journal of Geomechanics, 23(6): 935-942. (in Chinese with English abstract
    [14] National Standard of the People's Republic of China. 2018. Building code for wet subsided loess areas (GB50025-2018) [S]. Beijing: China Construction Industry Press. (in Chinese)
    [15] PENG J B, LIN H Z, WANG Q Y, et al., 2014. The critical issues and creative concepts in mitigation research of loess geological hazards[J]. Journal of Engineering Geology, 22(4): 684-691. (in Chinese with English abstract
    [16] QI L, QIAO Y S, LIU Z X, et al., 2021. Geochemical characteristics of the Tertiary and Quaternary eolian deposits in eastern Gansu province: implications for provenance and weathering intensity[J]. Journal of Geomechanics, 27(3): 475-490. (in Chinese with English abstract
    [17] SHAO S J, LONG J Y, YANG S, et al., 2006. Analysis of structural deformation properties of collapsible loess[J]. Rock and Soil Mechanics, 27(10): 1668-1672. (in Chinese with English abstract
    [18] SHAO S J, LI J, LI G L, et al., 2015. Evaluation method for self-weight collapsible deformation of large thickness loess foundation[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 37(6): 965-978. (in Chinese with English abstract
    [19] SHI H Q, 2008. In-situ immersion test and analysis of Pleistocene Epoch Q2 loess at Xi'an tableland[D]. Xi'an: Xi'an University of Architecture and Technology. (in Chinese with English abstract
    [20] SLOAN S W, KLEEMAN P W, 1995. Upper bound limit analysis using discontinuous velocity fields[J]. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 127(1-4): 293-314. doi: 10.1016/0045-7825(95)00868-1
    [21] SU R, ZHANG H R, ZHANG W J, et al., 2020. Immersion tests on self-weight collapsible loess site with large depth of Lanzhou metro line[J]. China Civil Engineering Journal, 53(S1): 186-193. (in Chinese with English abstract
    [22] SUN P, LI R J, LIU J D, et al., 2016. Structural index and dynamic strength attenuation characteristics of structural loess in Pan'an[J]. Science & Technology Review, 34(5): 74-78. (in Chinese with English abstract
    [23] WANG Q M, FAN H G, LIU Y, et al., 2022. Study on field immersion test of large thickness self-weight collapsible loess sites[J]. Geotechnical Engineering Technique, 36(5): 409-416. (in Chinese with English abstract
    [24] WANG X J, MI W J, XIONG Z W, et al., 2012. Water immersion field tests of collapsibility of loess foundation of Zhengzhou-Xi’an passenger dedicated line[J]. Journal of the China Railway Society, 34(1): 83-90. (in Chinese with English abstract
    [25] WANG Y H, ZHANG X H, YUAN Q G, 2013. Analysis and study on self-weight collapsible test of big thickness loess under overburden Pressure[J]. Site Investigation Science and Technology(3): 5-8. (in Chinese with English abstract
    [26] WANG Z J, PAN J Y, MA Y, et al., 2016. Immersion test on the self-weight collapsible loess in the Dongzhiyuan area[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 43(2): 75-82. (in Chinese with English abstract
    [27] WANG Z Q, 2022. Experimental study on structural and engineering mechanical properties of paleosail in loess stratum[D]. Xi'an: Xi'an University of Technology. (in Chinese with English abstract
    [28] WU X P, CHU H D, QU Y H, et al., 2011. Discussion on judging methods for the maximum depth of collapsible loess under overburden pressure[J]. Northwestern Seismological Journal, 33(S1): 218-222. (in Chinese with English abstract
    [29] XU L, DAI F C, 2009. Discussion on the further research in loess hydrocompaction[J]. Journal of Geomechanics, 15(1): 88-94, 104. (in Chinese with English abstract
    [30] XU X J, FAN J T, YUAN K J, et al. 2023. Field immersion test on large thickness of wet subsidence loess[J]. Journal of Xi'an University of Architecture and Technology (Natural Science Edition), 55(06): 849-857. (in Chinese with English abstract)
    [31] YANG Z, WANG J D, LI K C, et al, 2022. Field test pit immersion test study on loess plateau section of Xi'an North to Airport Intercity Railway[J]. Journal of Railway, 44(06): 107-115. (in Chinese with English abstract)
    [32] ZHANG T L, LIU D, LI Q, et al, 2023. Research on rapid evaluation method of wet subsidence of deep self-weighted loess site based on static touch test[J]. Journal of Engineering Geology, 31(05): 1767-1773. (in Chinese with English abstract)
    [33] ZHAO J G, LYU Y Q, CHAO J, et al. , 2020. The law of soaking infiltration and collapse deformation in typical loess-paleosol series[J]. Coal Geology & Exploration, 48(3): 152-159, 168. (in Chinese with English abstract
    [34] ZHAO M, TAN B R, DENG R, et al. 2022. Influence of “Agglomeration” Degree of Clay Minerals in Railway Subgrade Body on Mechanical Properties[J]. Railway Investigation and Surveying, 48(6): 59-65.
    [35] ZHENG J G, DENG G H, LIU Z H, et al., 2015. Influence of discontinuous distribution of collapsible loess on its deformation[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 37(1): 165-170. (in Chinese with English abstract
    [36] ZHOU Y L, WU X P, FANG J H, et al., 2018. Comparative study on field and laboratory tests for collapsibility characteristics of large thickness loess[J]. Railway Engineering, 58(1): 114-117. (in Chinese with English abstract
    [37] 陈家乐,倪万魁,王海曼,等,2024. 原状黄土土-水特征曲线与湿陷性的相关性[J]. 中国地质灾害与防治学报,35(02):107-114.
    [38] 陈正汉,刘祖典,1986. 黄土的湿陷变形机理[J]. 岩土工程学报,8(2):1-12. doi: 10.3321/j.issn:1000-4548.1986.02.001
    [39] 范文,魏亚妮,于渤,等,2022. 黄土湿陷微观机理研究现状及发展趋势[J]. 水文地质工程地质,49(5):144-156.
    [40] 黄雪峰,杨校辉,2013. 湿陷性黄土现场浸水试验研究进展[J]. 岩土力学,34(S2):222-228.
    [41] 冷艳秋,2018. 黄土水敏特性及其灾变机制研究[D]. 西安:长安大学.
    [42] 李滨,2009. 多级旋转型黄土滑坡形成演化机理研究[D]. 西安:长安大学.
    [43] 李大展,何颐华,隋国秀,1993. Q2黄土大面积浸水试验研究[J]. 岩土工程学报,15(2):1-11. doi: 10.3321/j.issn:1000-4548.1993.02.001
    [44] 李开超,王庆满,2017. 黄土自重湿陷量室内外试验值差异原因探讨[J]. 山西建筑,43(3):47-48. doi: 10.3969/j.issn.1009-6825.2017.03.024
    [45] 梁庆国,房军,张晋东,等,2018. 兰州轨道交通扰动场地黄土浸水试验研究[J]. 地质力学学报,24(6):803-812. doi: 10.12090/j.issn.1006-6616.2018.24.06.083
    [46] 鲁洁,2020. 黄土地区古土壤工程特性研究[D]. 西安:西安建筑科技大学.
    [47] 慕焕东,孙萍,李荣建,等,2017. 磐安结构性黄土动阻尼特征及其演化规律研究[J]. 地质力学学报,23(6):935-942.
    [48] 彭建兵,林鸿州,王启耀,等,2014. 黄土地质灾害研究中的关键问题与创新思路[J]. 工程地质学报,22(4):684-691.
    [49] 綦琳,乔彦松,刘宗秀,等,2021. 陇东新近纪红粘土与第四纪黄土地球化学特征及其物源和风化指示意义[J]. 地质力学学报,27(3):475-490. doi: 10.12090/j.issn.1006-6616.2021.27.03.043
    [50] 邵生俊,龙吉勇,杨生,等,2006. 湿陷性黄土结构性变形特性分析[J]. 岩土力学,27(10):1668-1672. doi: 10.3969/j.issn.1000-7598.2006.10.005
    [51] 邵生俊,李骏,李国良,等,2015. 大厚度自重湿陷黄土湿陷变形评价方法的研究[J]. 岩土工程学报,37(6):965-978. doi: 10.11779/CJGE201506001
    [52] 石怀清,2008. 西安塬区中更新世Q2黄土场地浸水试验与研究[D]. 西安:西安建筑科技大学.
    [53] 苏忍,张恒睿,张稳军,等,2020. 兰州地铁大厚度湿陷性黄土地层的现场浸水试验研究[J]. 土木工程学报,53(S1):186-193.
    [54] 孙萍,李荣建,刘军定,等,2016. 磐安结构性黄土的构度及动强度衰减特性[J]. 科技导报,34(5):74-78.
    [55] 王庆满,范寒光,刘艺,等,2022. 大厚度自重湿陷性黄土场地现场浸水试验研究[J]. 岩土工程技术,36(5):409-416. doi: 10.3969/j.issn.1007-2993.2022.05.012
    [56] 王小军,米维军,熊治文,等,2012. 郑西客运专线黄土地基湿陷性现场浸水试验研究[J]. 铁道学报,34(1):83-90. doi: 10.3969/j.issn.1001-8360.2012.01.015
    [57] 王延辉,张希宏,袁勤刚,2013. 大厚度黄土自重湿陷性试验分析研究[J]. 勘察科学技术(3):5-8.
    [58] 王治军,潘俊义,马闫,等,2016. 董志塬大厚度自重湿陷性黄土场地浸水试验研究[J]. 水文地质工程地质,43(2):75-82.
    [59] 王志强,2022. 黄土地层古土壤的结构性及工程力学特性试验研究[D]. 西安:西安理工大学.
    [60] 武小鹏,楚华栋,屈耀辉,等,2011. 自重湿陷性黄土下限深度判定方法探讨[J]. 西北地震学报,33(S1):218-222.
    [61] 许领,戴福初,2009. 黄土湿陷机理研究现状及有关问题探讨[J]. 地质力学学报,15(1):88-94,104. doi: 10.3969/j.issn.1006-6616.2009.01.008
    [62] 徐西久,范江涛,袁可佳,等,2023. 大厚度湿陷性黄土现场浸水试验研究[J]. 西安建筑科技大学学报(自然科学版),55(06):849-857.
    [63] 杨喆,王家鼎,李开超,等,2022. 西安北至机场城际铁路黄土塬段现场试坑浸水试验研究[J]. 铁道学报,44(06):107-115. doi: 10.3969/j.issn.1001-8360.2022.06.013
    [64] 张天林,刘德仁,李青,等,2023. 基于静力触探测试的深厚自重黄土场地湿陷性快速评价方法研究[J]. 工程地质学报,31(05):1767-1773.
    [65] 赵金刚,吕远强,晁军,等,2020. 典型黄土-古土壤系列浸水渗透及湿陷变形规律[J]. 煤田地质与勘探,48(3):152-159,168. doi: 10.3969/j.issn.1001-1986.2020.03.022
    [66] 赵蒙,谭博仁,邓瑞,等. 2022. 铁路路基本体中黏土矿物“团块化”程度对力学特性的影响[J]. 铁道勘察,48(6):59-65.
    [67] 郑建国,邓国华,刘争宏,等,2015. 黄土湿陷性分布不连续对湿陷变形的影响研究[J]. 岩土工程学报,37(1):165-170. doi: 10.11779/CJGE201501020
    [68] 中华人民共和国国家标准. 2018. 湿陷性黄土地区建筑规范(GB50025—2018)[S]. 北京:中国建筑工业出版社.
    [69] 周有禄,武小鹏,房建宏,等,2018. 大厚度黄土湿陷特性现场及室内试验对比研究[J]. 铁道建筑,58(1):114-117. doi: 10.3969/j.issn.1003-1995.2018.01.29
  • 加载中
图(12) / 表(3)
计量
  • 文章访问数:  379
  • HTML全文浏览量:  63
  • PDF下载量:  39
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2023-10-25
  • 修回日期:  2024-04-25
  • 录用日期:  2024-04-25
  • 预出版日期:  2024-05-17
  • 刊出日期:  2024-12-27

目录

/

返回文章
返回