基于纵向温度上升速率的人工地基冻结效果的评估

《Research in Cold and Arid Regions》：The Freezing Effect Evaluation of Artificial Ground Freezing Base on the Longitudinal Temperature Rise Rate

人工冻土法中传统温度场计算方法依赖测量管数据，难以全面评估冻土区温度分布。本研究提出纵向温度上升率（LTRV）作为制冷效率评价指标，建立基于LTRV的温度场分析解析模型，并通过广州地铁工程验证。模型显示LTRV与冻土帷幕厚度呈负相关，且可简化计算公式提高工程适用性。方法验证表明，基于LTRV的解析解在温度场预测中误差小于0.6℃，适用于复杂地质条件下的工程评估。

　　人工冻结法（Artificial Ground Freezing, AGF）是一种在地下水丰富或地下水贫乏的地层中用于地基加固和截水的重要技术，广泛应用于隧道、地铁系统、基坑工程和地下工程等场景。该技术通过在土壤中布置冻结管，利用低温制冷剂进行热交换，从而去除地层中的热量，降低土壤温度，最终使地下水结冰，形成冻结帷幕。冻结帷幕不仅能够提高土壤的强度，还能降低其渗透性，为地下施工提供安全稳定的环境。然而，传统的冻结效果评估方法依赖于温度测管的数据，难以全面反映整个冻结加固区域的温度场分布，从而限制了其应用的准确性和广泛性。

为了提升冻结效果评估的精度，本研究提出了一种新的评估指标——纵向温度升高速率（Longitudinal Temperature Rise Rate, LTRV）。该指标旨在描述冻结管的制冷效率，并通过理论推导与实际工程验证，建立了基于LTRV的温度场分析模型。与传统方法相比，LTRV能够更全面地反映冻结过程中温度的变化趋势，从而为工程提供更为精确的温度场分布信息。特别是在缺乏详细地质数据的工程实践中，基于LTRV的分析方法能够以更简便的方式实现对温度场的计算，提高了工程评估的效率与可靠性。

在实际工程应用中，冻结管的布置方式对冻结帷幕的形成和温度场的分布具有重要影响。传统方法通常假设冻结管的制冷能力是均匀的，而实际施工中，由于地质条件的复杂性，不同冻结管的制冷效率可能存在差异。因此，基于LTRV的分析方法能够更好地捕捉这些差异，从而为工程设计和施工提供更有针对性的指导。通过将冻结管的温度变化与制冷剂流动情况相结合，LTRV能够准确反映冻结过程中热量的传递效率，为冻结帷幕的厚度计算提供依据。

本研究通过建立数值模拟模型，分析了不同位置温度变化的可观测性。在模拟过程中，研究者发现，在冻结管周围环形空间和管壁位置，温度的变化具有一定的规律性，且可以通过工程中常用的温度传感器进行有效测量。例如，DS18b20温度传感器的精度能够满足对LTRV的观测需求，尤其是在冻结管之间的距离大于5至10米时，LTRV的变化能够被准确捕捉。这一发现表明，基于LTRV的温度场分析方法不仅具备良好的工程适用性，还能在实际操作中提供可靠的数据支持。

为了验证基于LTRV的温度场分析方法的有效性，研究者选取了多个实际工程案例进行对比分析。例如，在北京地铁3号线的横通道项目中，通过使用LTRV数据计算的冻结帷幕厚度与现场观测数据进行了比较，结果显示计算结果与实际观测值具有较高的吻合度。此外，在广州地铁7号线的项目中，基于LTRV的分析方法也表现出良好的计算精度，能够准确反映冻结帷幕的形成过程。这些案例验证了LTRV在工程中的实际应用价值，证明其在冻结帷幕厚度计算和温度场分析方面的能力。

然而，基于LTRV的分析方法也存在一定的局限性。首先，土壤的不均匀分布以及不同层位间的热物理参数变化可能会影响计算结果的准确性。由于简化计算方法主要依赖于同条件冻结管的数据来确定相关系数，如果不同冻结管的冻结条件发生变化，可能会导致计算偏差。因此，在实际工程中，需要结合具体的地质条件，对各层位的LTRV进行独立测量，以确保计算结果的可靠性。其次，温度传感器的精度和位置设置对LTRV的计算至关重要。如果传感器的位置调整不当或精度不足，可能会导致温度变化的误判，从而影响最终的冻结帷幕厚度计算。因此，在工程实施过程中，应确保温度传感器的合理布置，并选择高精度设备以提高数据的准确性。

基于LTRV的温度场分析方法为冻结工程提供了一种新的技术手段。该方法不仅能够有效解决传统方法在计算冻结帷幕厚度和温度场分布时的局限性，还能在缺乏详细地质数据的情况下，通过简化算法实现快速、准确的工程评估。通过将冻结管的温度信号与制冷剂流动状态相结合，研究者建立了一套完整的分析框架，使得冻结帷幕的形成过程和温度场的变化能够被更全面地描述。此外，该方法还能够通过调整传感器位置和优化计算参数，适应不同工程环境下的实际需求，为冻结工程的施工提供科学依据。

本研究的主要结论包括：首先，LTRV是人工冻结工程中一个关键的评估指标，能够有效反映冻结管的制冷效率，并在现有技术条件下具备良好的可观测性；其次，研究结果表明，冻结帷幕厚度与LTRV呈反比关系，LTRV越小，冻结帷幕越厚；第三，基于LTRV的温度场分析方法已被验证，能够准确计算冻结帷幕的温度分布，并解决传统方法在远离温度测管区域的计算偏差问题；最后，为了提高该方法在工程中的应用效果，提出了简化算法，并通过实际案例验证了其可行性。这些结论不仅为冻结工程的理论研究提供了新的思路，也为实际工程的施工和设计提供了实用的工具。

本研究的创新之处在于引入了LTRV这一新的评估指标，突破了传统方法对温度测管数据的依赖，从而实现了对冻结帷幕厚度和温度场分布的更全面分析。同时，通过简化计算公式，使得该方法在工程实践中更加实用。这种基于温度信号的分析方法不仅提高了冻结工程的计算精度，还为工程人员提供了更直观的评估工具。在实际应用中，研究者建议结合具体的地质条件和工程需求，对各层位的LTRV进行独立测量，以确保计算结果的准确性。此外，还需对温度传感器的布置方式进行优化，确保其能够准确捕捉冻结过程中温度的变化趋势。

在工程实施过程中，冻结管的布置方式和制冷剂的流动状态是影响冻结效果的关键因素。因此，基于LTRV的分析方法不仅关注温度的变化，还综合考虑了制冷剂的流量和温度变化情况，从而提高了对冻结帷幕形成过程的描述能力。此外，该方法还能够通过分析不同时间段的温度变化，反映冻结过程的动态特性，为工程人员提供更全面的冻结信息。这种动态分析能力使得基于LTRV的温度场计算方法在复杂地质条件下具有更高的适应性。

在实际工程中，温度传感器的布置和数据采集是影响分析结果的重要环节。研究者指出，由于冻结管通常埋设在地层中，其安装过程涉及连续推进和旋转，因此难以直接在冻结管表面安装传感器。基于这一情况，本研究提出通过分析冻结管内部制冷剂的温度变化来间接计算LTRV，并结合冻结管的布置方式和地质条件，建立更为合理的温度场分析模型。这一方法不仅提高了数据采集的可行性，还增强了对冻结帷幕厚度和温度分布的预测能力。

此外，研究者还指出，基于LTRV的分析方法在某些特殊地质条件下可能面临挑战。例如，在存在渗流或内部热源的工程环境中，传统的温度场分析方法可能无法准确反映实际温度变化，从而影响冻结帷幕的形成和稳定性。因此，在实际应用中，需要结合其他辅助手段，如超声波检测、电磁检测等，以确保对冻结帷幕的全面评估。同时，研究者建议在工程设计阶段，充分考虑地质条件和施工环境，优化冻结管的布置方案和制冷剂的流动参数，以提高冻结效果的预测精度。

本研究通过理论推导和实际工程验证，证明了基于LTRV的温度场分析方法在冻结工程中的有效性。该方法不仅能够提供更为精确的温度场分布信息，还能适应不同工程条件下的实际需求。通过简化计算公式，研究者使得该方法在工程实践中更具操作性，为冻结工程的施工和设计提供了科学依据。未来，随着技术的进一步发展和工程实践的不断积累，基于LTRV的分析方法有望在更多类型的冻结工程中得到应用，为提升冻结工程的效率和安全性提供有力支持。