基于剪切波速度的预测方法，用于测定经MICP（微电阻率成像）处理的不同粒径土壤中CaCO?的含量及抗压强度（UCS）

《Soils and Foundations》：Shear wave velocity based prediction of CaCO 3 content and UCS in MICP-treated soils with different particle sizes

微生物诱导碳酸沉淀（MICP）技术中，剪切波速度（V_s）与CaCO3含量（C_m）及无侧限抗压强度（UCS）的关系受颗粒大小（d_50）和污泥比例（P_s）影响。通过混合黏性砂土与污泥，控制P_s（10%-50%）和d_50（0.031-0.105 mm），发现V_s稳定时间早于C_m，且V_s、C_m、UCS随P_s增加而线性降低。基于V_s与干密度修正的剪切波速（k_d V_s）建立了C_m和UCS预测模型，R2分别为0.87和0.92，验证了考虑颗粒尺寸的V_s预测方法有效性。

　　微生物诱导碳酸盐沉淀（MICP）作为一种新兴的土壤加固技术，具有可持续、高效、经济和环保的优势，因此在土木工程领域受到了广泛关注。然而，目前对于MICP处理后土壤性能的现场评估仍存在挑战，尤其是在如何准确预测土壤中的碳酸钙含量（C?）和无侧限抗压强度（UCS）方面。为了更好地实现MICP技术在实际工程中的应用，研究人员开始探索基于剪切波速度（V?）的现场监测方法，以期实现对MICP加固效果的实时评估。然而，现有的预测模型大多忽略了土壤颗粒大小这一关键变量，从而限制了其在实际应用中的准确性与适用性。

在本研究中，通过实验分析，研究者考察了不同污泥比例（P?）对MICP处理后土壤混合物中V?、C?和UCS的影响，并进一步建立了基于V?的预测模型。研究采用了杭州某地的开挖土壤（粉砂）和剩余污泥（弹性粉土）作为实验材料，通过调整污泥比例，研究了颗粒大小变化对MICP处理过程的显著影响。实验结果表明，随着污泥比例的增加，C?和V?的增长速率逐渐减小，并且在相同的污泥比例条件下，V?在约10小时后趋于稳定，而C?则需要更长时间才能达到稳定状态。这一现象可能是由于在MICP处理过程中，碳酸钙的沉淀模式发生了变化，从主要增强土壤颗粒间的强度和刚度，转变为对土壤结构的较小贡献。

此外，研究还发现，经过MICP处理后，V?、C?和UCS均随着污泥比例的增加而线性下降。这一结果表明，污泥比例对MICP处理后的土壤性能有显著影响。为了提高预测的准确性，研究者引入了干密度这一参数，并将其与V?结合，建立了更全面的预测模型。这些模型不仅考虑了颗粒大小，还结合了干密度的影响，从而在不同颗粒大小的土壤中实现了对C?和UCS的准确预测。模型的验证结果显示，预测值与实验数据高度吻合，表明基于V?的预测方法在实际应用中具有较大的潜力。

在实际工程中，土壤颗粒大小的多样性对MICP处理效果有着不可忽视的影响。传统模型往往假设土壤颗粒大小一致，从而忽略了实际土壤中颗粒分布的复杂性。而本研究通过实验数据验证了颗粒大小对MICP处理过程中的碳酸钙形成速率和形式的影响，以及其对最终土壤性能的间接作用。研究指出，随着颗粒大小的减小，土壤中颗粒间的接触面积增大，但同时孔隙结构可能发生变化，从而影响微生物的活动和碳酸钙的沉淀过程。这种变化不仅会影响土壤的强度和刚度，还可能对剪切波速度的演变产生影响。

研究还探讨了MICP处理过程中微生物的作用机制。微生物通过代谢产生尿酶，将尿素水解为NH??和CO?2?，后者与水泥浆中的Ca2?结合形成碳酸钙沉淀。这一过程不仅增强了土壤颗粒之间的粘结，还填充了土壤中的孔隙，从而提高了土壤的整体性能。然而，随着处理时间的延长，微生物数量减少，碳酸钙沉淀速率逐渐降低，这导致V?的稳定时间提前，而C?的增长速率则相对缓慢。因此，在实际应用中，V?作为评估指标可能无法完全反映整个MICP处理过程中的碳酸钙形成情况。

此外，研究还指出，V?的稳定性与干密度密切相关。在处理过程中，随着碳酸钙的形成，土壤的密度逐渐增加，从而对V?的值产生影响。为了提高预测的准确性，研究者提出了一种基于干密度修正的V?模型。该模型在不同颗粒大小的土壤中表现良好，能够有效预测C?和UCS的值。模型的验证结果表明，其与实验数据之间的吻合度较高，这为MICP技术在实际工程中的应用提供了有力的支持。

在实验设计方面，研究采用了两种主要方法：剪切波速度测量和碳酸钙含量分析。剪切波速度测量通过使用双端波导装置进行，能够实时监测土壤在MICP处理过程中的动态变化。而碳酸钙含量的测定则采用酸洗法，通过去除多余的细菌和水泥浆，从而准确计算出碳酸钙的含量。实验过程中，研究人员还对土壤的物理性质进行了详细的分析，包括颗粒大小、干密度、孔隙比等参数，以确保实验条件的一致性。

本研究的结论表明，基于剪切波速度的预测模型能够有效评估MICP处理后的土壤性能，特别是C?和UCS。然而，这些模型在实际应用中仍存在一定的局限性，例如对特定土壤类型（如黏土和砾石）的适用性尚不明确。此外，虽然时间域反射技术（TDR）在监测干密度方面表现出良好的性能，但在MICP处理过程中，由于细菌和水泥浆可能对测量产生干扰，因此需要进一步的校准和验证工作。未来的研究应致力于扩展模型的适用范围，提高其在不同土壤类型中的预测能力，同时优化TDR技术，以实现更精确的现场监测。

总体而言，本研究为MICP技术的现场监测和评估提供了新的思路和方法。通过引入颗粒大小和干密度作为关键变量，研究者成功建立了基于剪切波速度的预测模型，这不仅提高了对MICP处理效果的评估精度，也为实际工程中土壤加固技术的应用提供了理论依据和技术支持。未来的研究可以进一步探索其他影响因素，如微生物种类、反应时间、环境条件等，以完善预测模型，提高其在复杂工程环境中的适用性。同时，还可以结合其他非破坏性监测技术，如电导率测量、电法勘探等，以实现对MICP处理过程的全面评估。