考虑细粒含量的RC桥墩震后剩余竖向承载能力量化研究：参数分析与可解释机器学习模型开发

为解决DMT(扁铲侧胀试验)液化评估中缺乏细粒含量(FC)修正的问题，研究人员基于Emilia地震液化场地数据，开发了融合FC效应的水平应力指数KD修正方法。通过建立CRR(循环阻力比)与KD的新关系，验证了该方法在粉质砂土中的优越性，为DMT液化评估体系提供了重要补充。

　　

地震工程领域长期面临一个棘手难题：如何准确评估粉质砂土在地震作用下的液化风险？传统基于锥贯入试验(CPT)的方法虽已发展成熟，但扁铲侧胀试验(DMT)这种能同时测量土体刚度与应力状态的测试技术，却因缺乏细粒含量修正体系而应用受限。2012年意大利Emilia地震中，大量含细粒的砂土液化现象再次凸显了这一技术短板。

意大利研究团队通过分析Emilia-Romagna平原液化场地的详实测试数据，创新性地将CPT领域成熟的细粒含量修正思路引入DMT评估体系。研究建立的水平应力指数K_D与循环阻力比(CRR)的新关系，首次系统考虑了细粒含量(FC)对土体抗液化性能的影响。通过对比传统"纯净砂"曲线和最新CPT方法的预测效果，证实新模型能更准确反映粉质砂土的液化特性，为DMT技术在地震风险评估中的应用扫除了关键障碍。

研究主要采用三种技术方法：1)基于Emilia地震液化场地的原位DMT测试与实验室FC测定；2)通过参数归一化处理建立K_D-CRR关系；3)采用机器学习算法优化FC修正系数。

【背景与现有方法】
现有DMT液化评估主要依赖水平应力指数K_D，但缺乏类似CPT中Δq_c1N的FC修正项。研究团队通过重新解析Marchetti提出的K_D定义，发现其与土体密实度和应力历史的相关性可间接反映FC影响。

【新方法构建】
创新性提出K_D修正公式：K_D,cs=K_D+ΔK_D，其中ΔK_D项借鉴了Robertson的CPT修正思路。通过Emilia地区12个液化点的验证，显示修正后的CRR预测误差降低40%。

【对比验证】
与Monaco提出的纯净砂曲线相比，新模型对FC=15-35%的粉质砂土预测准确率提升至82%。与CPT方法相比，在浅层土体(σ′_v<100kPa)评估中表现出更好的一致性。

【讨论与展望】
研究揭示了DMT参数K_D与土体组构的内在关联，但作者指出仍需在更多土壤类型中验证模型的普适性。特别强调对于FC>40%的黏性土，当前修正体系可能需要进行二次调整。

这项研究的意义不仅在于填补了DMT液化评估的技术空白，更开创了多测试方法数据融合的新思路。正如作者所述，在重大工程的地震风险评估中，采用CPT、SPT和DMT的"三重验证"模式，将显著提高预测结果的可靠性。该成果为修订DMT液化评估规范提供了重要理论支撑，尤其适用于像意大利这样广泛分布粉质砂土的地区。随着后续更多现场数据的积累，这套方法有望发展成为与CPT并行的标准化评估体系。