昆侖山地區凍融土導熱系數試驗測試與預測模型研究

作者：劉志云,張偉,王偉,崔福慶

摘要：為探究青藏高原工程走廊帶昆侖山地區凍融土導熱系數基本特征,采用瞬態平面熱源法對鉆取的349組凍土試樣和245組融土試樣導熱系數進行了測試,分析了五類土導熱系數分布特征及天然含水率、干密度與導熱系數的偏相關性,并以兩者為變量因素建立了經驗公式擬合、支持向量回歸(SVR)和徑向基(RBF)神經網絡導熱系數預測模型。結果表明:凍融土導熱系數整體均呈粗顆粒土大于細顆粒土特征,且凍土和融土導熱系數隨土性分布規律存在差異;天然含水率、干密度與導熱系數均呈正相關性,不同土類偏相關性結果差異明顯,典型土導熱系數二元經驗回歸方程表現為非線性擬合結果。對比三種預測模型下各典型土凍融土導熱系數預測結果,全風化千枚巖、角礫及礫砂三種預測模型效果整體較佳,粉土的SVR及RBF神經網絡預測精度較好;融土導熱系數預測效果整體略優于凍土,SVR及RBF神經網絡模型下角礫、粉土及全風化千枚巖融土導熱系數預測精度較高。綜合導熱系數模型預測效果和誤差結果分析可得,SVR和RBF神經網絡模型預測效果顯著優于經驗方程擬合,后者針對部分土性擬合效果相對較好,可滿足一般工程估算需求;SVR和RBF神經網絡預測模型針對不同土性導熱系數預測效果呈差異性變化,整體預測效果相當,且預測精度更高、應用土性范圍更廣。

發文機構：長安大學地質工程與測繪學院 中交第一公路勘察設計研究院有限公司高寒高海拔地區道路工程安全與健康國家重點實驗室

關鍵詞：昆侖山地區導熱系數偏相關分析支持向量回歸徑向基神經網絡凍土Kunlun Mountains areathermal conductivitypartial correlation analysisSVRRBF neural networkfrozen soil

分類號： P642.14[天文地球—工程地質學]