洞室形状对含裂隙网络3D打印类岩石试样力学响应与断裂演化的影响——基于侧限压缩与DIC试验

《Journal of Materials Research and Technology》：Effect of chamber shape on the mechanical response and fracture evolution of 3D-printed rock-like specimens with fracture networks

　　

洞室形状与既有裂隙网络之间的相互作用强烈控制裂隙岩体中地下洞室的稳定性。然而，含裂隙网络洞室围岩的断裂机制仍认识不足。研究人员采用砂型3D打印技术制备含随机裂隙网络的圆形、马蹄形和方形洞室围岩试样，开展侧向约束下的压缩试验，并采用数字图像相关（DIC）获取全场变形与裂纹演化。结果表明，所有试样均表现出压实、弹性变形、塑性变形和峰后破坏四个典型阶段。洞室形状影响弹性刚度以及塑性和峰后阶段的变形局部化与破坏演化。峰值强度和弹性模量均呈圆形洞室>马蹄形洞室>方形洞室的顺序，表明尖角几何具有显著弱化效应。裂纹演化表现出明显的形状依赖破坏模式：圆形洞室试样的裂纹主要自洞室两侧向下扩展；马蹄形洞室试样的裂纹起裂于拱肩和拱脚附近；方形洞室试样的裂纹在侧壁和角部附近强烈局部化。定量DIC分析进一步表明，局部应变分布、全场应变统计和灰度特征能够有效表征由分布式变形向局部化断裂的转变。这些发现有助于认识洞室形状与裂隙网络的耦合效应，并为裂隙围岩中的洞室断面优化和稳定性评价提供指导。

作者Ke Zhang等针对裂隙岩体中洞室围岩稳定性受洞室几何与既有裂隙网络共同控制的问题开展研究。自然岩体受长期地质作用和卸荷扰动影响，常含节理、裂隙、层理及软弱结构面；这些不连续面与岩体基质、开挖洞室共同构成复杂洞室—围岩结构。在外力作用下，原应力平衡被扰动，洞室周围易产生局部应力集中和变形局部化，进而诱发裂纹萌生、扩展、贯通及围岩失稳，严重时可导致塌方、剥落、岩爆和支护失效。已有研究多关注含单个洞室或单个裂隙岩体的力学行为，或分别讨论洞室形状、洞室尺寸、洞室数量及裂隙网络的影响；对于裂隙网络与洞室共存条件下洞室形状效应的认识仍有限，且对局部应变集中和阶段相关断裂演化的定量表征仍不足。因此，研究人员采用砂型3D打印（sand 3D printing）制备含随机裂隙网络的圆形、马蹄形和方形洞室围岩试样，开展侧向约束压缩试验，并结合数字图像相关（digital image correlation, DIC）分析力学响应、裂纹演化与破坏模式，进一步以局部应变分布、全场应变统计和灰度特征定量表征断裂过程。研究得到峰值强度和弹性模量均呈圆形洞室>马蹄形洞室>方形洞室的规律，揭示尖角几何的弱化效应及形状依赖破坏模式；相关结果可为裂隙围岩洞室断面优化、弱区识别和稳定性评价提供参考。

关键技术方法概括（不超过250字）：采用砂型3D打印制备含随机裂隙网络的洞室围岩试样；裂隙网络基于某深埋公路隧道已发表图示数字化，统计迹长和方位后以Monte Carlo方法生成45 m×45 m网络，并按300:1缩放制备平面尺寸150 mm×150 mm、厚30 mm的试样，裂隙宽1.00 mm，打印层厚0.30 mm。三种洞室面积近似相等，圆形半径3.95 m，马蹄形跨8.00 m、高7.00 m，方形边长7.01 m。开展侧向约束压缩试验，初始锚固力200±0.5 N，位移控制加载速率0.005 mm/s；同步采用DIC采集（CCD分辨率2592×2048像素，5帧/s，Ncorr分析）。

研究结果如下。3.1 轴向应力—应变曲线：通过三组平行试样的侧限压缩曲线分析，发现试样均呈压密、弹性、塑性和峰后破坏四阶段；同形状平行样总体趋势一致，方形S-3曲线左移及峰值应变差异与局部材料非均质和初始加载接触条件有关；洞室形状影响弹性模量及塑性、峰后阶段的变形局部化与破坏演化，圆形和马蹄形峰前曲线较平滑，方形峰前出现明显应力波动或局部应力降，圆形峰后应力快速跌落，马蹄形介于二者之间。3.2 强度和变形特性：通过统计峰值强度和弹性模量，得到峰值强度变异系数（coefficient of variation, CV）为2.61%~8.74%，弹性模量CV为2.43%~10.59%，S组弹性模量离散较大；峰值强度和弹性模量均呈C>H>S，弹性模量弱化更明显；差异归因于不同洞室几何改变洞室周围应力重分布，并与邻近裂隙网络发生不同相互作用。3.3 变形与断裂行为：选取C-1、H-1和S-1试样，通过DIC水平与垂直应变场及裂纹图像在压密、弹性、塑性、峰值和峰后特征点分析，发现压密和弹性阶段无明显宏观裂纹、局部应变主要集中于加载端，塑性阶段沿预制裂隙网络逐渐形成局部化带，峰值时局部化带演化为宏观裂纹；峰后圆形洞室试样裂纹自两侧向下扩展并连通下部远场裂隙网络，马蹄形试样自拱肩和拱脚向上扩展形成上方破坏面，方形试样在侧壁和角部强烈局部化并向左右扩展形成横向贯通破坏面。4.1 局部应变的分布与衰减特征：在轴向应力2.50 MPa弹性阶段，沿距洞室0.50、1.00、1.50和2.00 mm的测量线，通过DIC计算径向应变ε_rr（径向应变）和切向应变ε_tt（切向应变）；圆形洞室径向拉伸集中在上左内线，切向拉伸近顶底，衰减非均匀且右上受压；马蹄形洞室径向拉伸集中于拱肩，切向拉伸近仰拱及其与侧墙交界，左拱—侧墙过渡出现切向压缩；方形洞室径向拉伸沿左帮、切向拉伸沿顶板至右上角，且切向拉伸在外侧测量线仍较显著；平均绝对应变随距离增加而减小，并在各偏移处呈S>H>C，表明方形洞室局部变形较大、拉伸开裂倾向较强，与其较低峰值强度一致。4.2 全局应变的统计与定量表征：通过剔除无效像素并按帧计算水平应变场E_xx（水平应变场）和垂直应变场E_yy（垂直应变场）的标准差（standard deviation, Std）与Gini系数（Gini coefficient），发现初始阶段二者变化较小，随加载Std增大、Gini系数总体增大或波动，峰后显著变化对应裂纹萌生、扩展和贯通；E_xx曲线较E_yy更平滑且阶段特征更清晰；圆形洞室峰前增长较慢，马蹄形峰前已出现明显波动，方形波动最大并与多次应力跌落对应，显示多阶段局部损伤及高应变区迁移。4.3 应变场灰度特征演化：通过将DIC水平应变矩阵归一化映射至0~255灰度并统计灰度直方图、灰度熵（grayscale entropy）和灰度能量（grayscale energy），发现随加载直方图由中灰度分散分布向高灰度集中分布转变、由宽低向窄高演化且峰值概率增加；灰度熵总体非单调下降、灰度能量总体增加，C和H组出现局部熵增；峰值附近和峰后变化更显著，表明应变场由多区域分散响应向少数主控区集中，灰度特征可从图像统计角度表征变形局部化和裂纹演化。

讨论部分总结：5.1通过将实验结果与现场洞室围岩破坏现象比较，圆形洞室试样两侧局部损伤向下扩展并与远场裂隙网络连通，与现场圆形或近圆形洞室侧壁“V”形损伤、滑移破坏带和剥落相对应；马蹄形洞室试样拱肩、拱脚及墙拱过渡区敏感，与现场马蹄形或门形隧道侧墙剥落、墙部破坏和拱脚局部失稳相对应；方形洞室试样侧壁和角部强烈应变局部化，与现场类似几何或局部方形断面洞室的侧墙破坏、岩石剥落和角部开裂相对应。结果表明含裂隙网络3D打印试样可在一定程度上再现裂隙围岩洞室的断裂响应；圆形边界平滑、应力重分布较均匀，马蹄形需重点关注拱肩、拱脚和墙拱过渡区，方形因角部几何不连续更易产生强局部化和早期起裂。对于裂隙发育或围岩完整性较差条件，洞室几何优化具有重要意义；高稳定要求地下空间宜采用边界平滑、角部效应弱的圆形断面，采用马蹄形或近矩形断面时应加强敏感区局部加固和变形监测。5.2定量DIC分析从局部应变分布、全场统计特征和灰度图像特征三方面提供互补信息：局部应变分布识别变形集中位置及随距离变化，Std和Gini系数描述全场应变离散性与集中性，灰度特征提供图像统计描述；三者结合可减少单一指标解释的不确定性。可见宏观裂纹前识别局部变形有助于支护和监测布局，并为自动图像解释和早期失稳识别提供依据；其工程监测应用仍需在代表性现场条件下进一步验证。

研究结论翻译：(1) 砂型3D打印可有效再现含复杂裂隙网络的洞室围岩，平行试样在应力—应变响应和力学性质方面重复性良好；应力—应变曲线呈压密、弹性变形、塑性变形和峰后破坏四阶段；洞室形状影响弹性刚度及后续破坏行为，表现为弹性阶段弹性模量差异以及塑性和峰后阶段变形局部化与断裂演化差异。(2) 峰值强度和弹性模量均呈圆形洞室>马蹄形洞室>方形洞室；差异主要归因于不同洞室几何改变洞室周围应力重分布，并与周围裂隙网络发生不同相互作用。(3) 洞室形状明显控制裂纹起裂、扩展和最终破坏模式：圆形洞室试样主要自洞室两侧向下扩展裂纹；马蹄形试样在拱肩和拱脚附近起裂后向上扩展；方形试样在角部和侧壁附近强烈局部化，并侧向扩展形成横向破坏面；实验室断裂特征与现场洞室围岩典型观察一致。(4) 定量DIC分析表明，洞室周围局部应变分布及衰减可有效识别潜在起裂区；圆形洞室周围应变分布较平滑，马蹄形洞室在拱肩、拱脚和过渡区方向性集中，方形洞室在角部和侧壁附近最强，从而解释所观察到的力学响应和破坏模式差异。(5) 基于Std和Gini系数的全场统计分析表明，应变场空间离散与局部集中呈明显阶段演化，并与裂纹萌生、扩展和贯通一致；基于数字图像理论的应变场灰度分析显示，灰度直方图逐渐由较低灰度向较高灰度迁移，形态由宽低向窄高演化且峰值频率持续增加，同时灰度熵总体下降、灰度能量总体增加，表明应变场空间分布逐渐由多区域分散响应向由有限主控区主导的局部化响应演化。作者：Ke Zhang、Xianglong Yang、Chenxi Cai、Rui Bao、Kai Zhang。