通过实验室和现场原位测试相结合的方法研究混凝土面板表面的热量散发

《Case Studies in Thermal Engineering》：Study on Surface Heat Dissipation of Concrete Face Slabs Through Combined Laboratory and Field In-Situ Tests

　　雷正|张国新|刘毅|何瑞良|雷张|刘冰|辛建达|王伟琴|何楠|朱振阳
中国水利水电研究院水循环与水安全国家重点实验室，北京，100038

摘要
在高填石坝混凝土面板中出现的裂缝问题，主要是由于对复杂环境条件下表面热 dissipation（热散发）机制理解不足所致，这仍然是一个关键的工程挑战。本研究通过结合1:1比例的实验室实验和现场监测，系统地研究了表面热 dissipation 行为。具体而言，实验室测试量化了风速、湿度和蒸发对热传递系数的独立和耦合效应。此外，还利用有限元反分析方法开发了一个多因素预测模型。研究结果揭示了不同的热 dissipation 机制：在干燥条件下，热传递系数与风速呈幂律关系，指数为0.85；而在湿润条件下，蒸发冷却占主导地位，其临界风速为1.79 m/s。因此，通过分阶段流动水养护和表面保温措施实施的“促进-然后减缓”热 dissipation 策略，使最大拉应力降低了18-22%。最终，所开发的模型能够在复杂环境中准确预测温度，克服了恒定系数方法的局限性。这些发现为提高混凝土面板的质量和长期耐久性提供了理论和实践基础。

1. 引言
混凝土作为全球最广泛使用的人造建筑材料，在现代基础设施建设中发挥着不可或缺的作用。根据世界水泥与混凝土协会的数据，全球每年的混凝土产量超过40亿立方米，并广泛应用于建筑、桥梁、水利和交通等各种工程领域。混凝土结构的长期耐久性和安全性直接关系到项目的寿命和运行安全，使其成为土木工程研究的重点[1]。
在各种混凝土结构中，混凝土面板是关键水力结构（如混凝土面板填石坝和抽水蓄能电站）的主要防渗屏障[2][3]。它们的性能直接影响整个设施的结构完整性和运行安全[4]。这些结构通常具有薄截面、大面积的表面以及较高的环境暴露度，导致其热力学行为与传统大体积混凝土有显著差异。来自中国三班溪大坝[5]、水浒坝[6]和天生桥大坝等众多项目的记录显示，混凝土面板出现了横向、纵向甚至贯穿厚度的裂缝[7]。这些裂缝会破坏结构的防渗性，可能导致水库泄漏、内部侵蚀和其他严重后果[8]。
在混凝土面板热性能研究方面已经取得了显著进展[9][10]。早期的研究主要集中在材料级别的热力学参数确定上，如热导率[11]和比热容[12]。随着研究的深入，学者们开始探讨环境因素对混凝土热 dissipation 的影响[13]，并建立了考虑单一因素（如风速[14]和湿度[15]）的经验公式。最近，数值模拟技术被广泛应用于混凝土温度场分析[16]，有限元和有限差分方法为理解热传导过程提供了有力工具[17][18]。然而，现有研究仍存在明显不足：大多数成果基于简化的边界条件和理想化的环境假设，导致对实际工程中多因素耦合下表面热 dissipation 机制的理解不够充分[20]。此外，实验室测试与现场测量之间的系统比较验证也缺乏。现有的表面热 dissipation 系数模型难以准确反映湿润条件下的蒸发冷却主导作用[21]。这种研究空白常常导致工程实践中的温度预测偏差，从而引发混凝土结构的早期开裂[22][23]。统计数据显示，水力混凝土结构的裂缝修复成本可占总项目投资的3%至5%，而由泄漏和耐久性下降引起的间接损失更为严重[24]。因此，深入研究多因素耦合下混凝土面板混凝土的表面热 dissipation 机制，并建立更实用的热 dissipation 系数预测模型，对于提高混凝土结构的耐久性和确保工程安全具有重要的理论价值和实际意义。

为了解决这些问题，本研究采用实验室和现场监测相结合的方法，系统地研究了风速、湿度和蒸发耦合效应下的混凝土表面热 dissipation 规律[25]。通过设计精细的实验室装置来模拟不同环境条件下的热 dissipation 过程，并进行大规模的现场监测以获取实际环境中的温度变化数据[26]，最终通过数值反分析建立了综合预测模型。
本研究的主要贡献包括：在理论层面，揭示了多因素耦合下的混凝土表面热 dissipation 机制，并明确了湿润条件下蒸发冷却的主导作用；在方法论层面，建立了结合室内和室外实验的验证系统，并提出了一种基于反分析的表面热 dissipation 系数确定方法；在实践层面，形成了施工过程中的温度控制和裂缝预防的技术解决方案，为工程实践提供了坚实的科学基础。

本文首先介绍了研究的理论基础和实验方法，然后系统分析了实验室和现场测试结果，通过对比验证揭示了实际环境中的混凝土热 dissipation 规律，最后提出了提高水力混凝土结构耐久性的针对性工程优化建议。

2. 理论方法
混凝土面板结构开裂的一个重要原因是对表面热 dissipation 机制的理解不足。传统理论认为表面热 dissipation 仅与风速有关。然而，根据多个项目的经验和实验研究，表面热 dissipation 受气压[27]、湿度[28]、风速和表面粗糙度[29]的显著影响。因此，研究多因素耦合机制对于准确评估和预测结构的时空温度和应力场是必要的。此外，由于混凝土面板结构具有薄截面和较低的刚性，相比基础部分受到更强的外部约束[30]，在强约束条件下会产生较大的拉应力，这很容易引发开裂。目前关于其开裂机制的研究仍然不够充分。本章将基于热 dissipation 机制研究设计实验室实验，以探讨涉及风速、湿度和蒸发的多因素耦合表面热 dissipation 机制。

表面热 dissipation 系数（）是热平衡条件中最重要的系数。与热导率不同，表面热 dissipation 系数反映了流体与固体表面之间的对流热传递强度。当混凝土与空气接触时，通过混凝土表面的热流为方程（1）。
（1）
第三类边界条件假设通过混凝土表面的热流与混凝土表面温度 T 和空气温度 之间的差值成正比。在这个理论框架中，热交换主要由风速和湿度驱动的对流和蒸发过程引起。尽管太阳辐射是水力工程中的重要环境因素，但在复杂的现场模拟中它被视为独立的热流项，而不是表面热 dissipation 系数的一部分。本研究优先考虑流体-固体相互作用参数的影响，以阐明对流和蒸发冷却的机制，即方程（2）。
（2）
其中： 是表面热 dissipation 系数，单位为 kJ/(m2·h·°C)。
第三类边界条件表示固体与流体（如空气）接触时的热传递情况。对于通常处于湍流状态的空气，在固体表面附近存在一个粘性（层流）边界层。在粘性层内，温度分布是线性的；而在湍流区域，由于流体混合强烈，温度几乎均匀。根据第三类边界条件，在固体表面附近的粘性流动边界层内没有对流混合，热传递主要依靠传导。温度分布大致呈线性，从 T 逐渐降低到 。在湍流区域，温度是均匀的。粘性流动边界层的厚度为 ，温度梯度约为 ，因此热流为方程（3）。
（3）
这个热流等于从固体内部通过表面传递的热量，即方程（4）。
（4）
其中： 是流体的热导率系数。
比较方程（2）和（3），可以得到方程（5）。
（5）
为了简化计算，方程（4）可以重写为方程（6）。
（6）
在上述方程的右侧，虽然分子不断变化，但分母 是常数。当表面温度从 T1 变化到 T2 时，表面温度梯度的负值为方程（7）、（8）
（7）（8）
混凝土表面处的温度曲线的切线在任何给定时间都通过一个固定点。从固定点到表面的距离为方程（9）。
（9）
沿着切线方向将混凝土表面温度 T1 和 T2 向外延伸 d 的距离后，温度等于外部空气温度 Ta。根据这一原理，当遇到第三类边界条件时，可以通过虚拟厚度 d 将实际边界向外扩展，得到一个虚拟边界，在该边界上固体表面温度等于外部介质温度。如果物体的厚度为 L，则温度计算中的厚度为方程（10）。
（10）
这允许根据第一类边界条件进行计算。
混凝土的热导率通常为 。当混凝土与水接触时，表面热 dissipation 系数为 ，虚拟厚度 =0.5～1.0mm。在实际计算中可以忽略这个虚拟厚度，混凝土表面温度等于水温[31]。当混凝土与空气接触时，热传递系数为 ，虚拟厚度 =0.1～0.2m。当空气温度变化迅速（如日变化或寒潮）时，0.1～0.2m 的虚拟厚度足以导致混凝土表面温度与空气温度之间的显著差异；当空气温度变化缓慢（如年变化）时，0.1～0.2m 的虚拟厚度影响较小。混凝土表面温度接近环境空气温度，为了简化计算，通常忽略虚拟厚度，直接应用第一类边界条件，常用的经验公式为方程（11）、（12）[15]。
（11）（12）
其中：va 是风速，单位为 m/s，经验系数见表1；F 是风力等级，经验系数见表2。 是表面热 dissipation 系数，单位为 kJ/(m2·h·°C)。

表1. 空气中固体表面的热传递系数
风速（m/s）（kJ/(m2·h·°C)
风速（m/s）（kJ/(m2·h·°C)
光滑表面
粗糙表面
光滑表面
粗糙表面
0.0
1
8.46
2
1.0
6
5.0
9
0.1
4
9
6.7
10.5
2
8.6
8
3
1.3
6.0
10
3.2
5
11
0.9
9
1.0
3
5.7
3
8.6
4
7.0
11
6.0
12
4.8
9
2.0
4
9.4
0
5
3.0
8.0
12
8.5
7
13
8.4
6
3.0
6
3.0
9
6
7.5
9.0
14
0.7
15
1.7
3
4.0
7
6.7
8
2.2
3
10.0
15
2.6
9
16
5.1
3

表2. 不同风力等级下的风速
风力等级
0
1
2
3
4
5
风速（m/s）
0～0.2
0.3～1.5
1.6～3.3
3.5～5.4
5.5～7.9
8.0～10.7
风力等级
6
7
8
9
10
风速（m/s）
10.8～13.8
13.9～17.1
17.2～20.7
20.8～24.4
24.5～28.4

3. 实验设计与研究方法
关于混凝土面板表面热 dissipation 系数的实验采用了三维有限元模拟分析、实验室测试和现场监测相结合的方法，研究和建立了风速、湿度和蒸发等多因素耦合下的混凝土表面热 dissipation 机制。首先涵盖了仪器选择、采集设备的集成和温度传感器的校准，然后介绍了实验方法和设计的工作条件，最后组织和分析了数据，以验证多因素耦合条件下表面热 dissipation 系数模型的适用性。

3.1. 实验室实验设计
本实验旨在通过精细的实验装置和多参数同步监测，探索风速、湿度和蒸发等多因素耦合作用下混凝土面板表面的热 dissipation 机制。实验的核心是在受控的环境条件下构建并系统收集混凝土试件在硬化过程中的温度场数据，从而为建立多因素耦合表面热 dissipation 系数模型奠定基础。实验在一个大型的可控制温度和湿度测试室中进行，如图1所示。该测试室的工作空间体积为11立方米，能够提供0°C至100°C的温度范围（控制精度±0.1°C）和40%至95%的相对湿度范围（控制精度±3%RH），并在特定温度区间内实现。测试室由焊接不锈钢板和绝缘层复合而成，确保了内部环境的稳定性。其制冷系统采用了过冷热交换和多条件能量调节技术，供暖和空调系统通过强制对流确保试验室内温度均匀，湿度控制系统则使用外部蒸汽发生器和冷冻光管除湿方法，实现快速精确的湿度控制。整个设备由集成自动控制系统管理，并通过人机界面进行操作和监控。

图1. 大型可控温度和湿度测试室。

实验室实验的核心是在测试室内构建受控环境条件，以系统地收集温度场数据。为了确保高重复性，实验装置经过了仔细校准。工业风扇安装在距离试样表面1.5米的位置，并使用热线风速计在试样表面的3×3网格中的九个点上校准风速。这一程序确保了散热区域内的空间均匀性，偏差在目标值的±5%以内。每次测试开始前，包括温度、湿度和风速在内的环境参数至少稳定30分钟，以促进稳态热传递。关于湿度控制，系统使用了一个外部蒸汽发生器，对于10%相对湿度的变化，其响应时间约为5分钟，从而能够快速精确地进行调节。这些严格的控制措施为建立多因素耦合表面热扩散系数模型提供了坚实的基础。

为了全面监测环境和试样参数，实验使用了各种高精度传感器。具有高可靠性和长期稳定性的温度和湿度变送器用于测量混凝土表面和周围空气的温度和湿度。温度数据采集依赖于24个T型热电偶温度计，这些温度计因其宽测量范围、快速响应速度和稳定结构而被选中。所有温度信号由24通道彩色数据采集无纸记录仪集中记录和处理。温度计如图2所示。此外，实验同时使用了叶片式和超声波风速传感器来比较和准确测量作用在混凝土表面的风速。所有传感器通过RS485通信协议联网，并最终连接到计算机监控平台，构成了一个完整的自动化数据采集系统。

图2. 实验室实验温度计布局图。（注：(a)显示了温度计布局和测量点位置，(b)显示了实验装置图。）

为了模拟实际工程中面板单侧向外散热的情况，试样的四面和底部被紧密包裹了4厘米厚的聚苯乙烯板和5厘米厚的铝箔绝缘棉，确保热量主要通过顶部表面散发。在浇筑混凝土之前，预先安装了木制支架来固定温度计，以避免在振动过程中损坏传感器。每个试样内部和表面共布置了24个T型热电偶，形成了一个三维温度监测网络。测量点沿深度方向以2厘米、4厘米、8厘米和10厘米的不同间距分布，以捕捉温度梯度的详细变化。同一侧试样表面还布置了多个风速计和湿度计，并辅以工业风扇来创建可调节的风速条件，从而共同构成了一个模拟各种环境条件的综合实验系统，如图3所示。在整个实验过程中，温度、湿度和风速数据的采集周期设置为5秒，以实现动态散热过程的高分辨率捕捉。

图3. 整体实验布局图。

3.2. 现场原位实验设计

为了系统研究高填筑坝混凝土面板在实际环境条件下的抗裂性能，本研究在工程现场进行了大规模的原位模型测试。现场原位测试基于一个大规模的水利工程大体积混凝土面板浇筑项目。测试地点位于大坝右侧坝段的材料场，选择了第一阶段面板混凝土作为测试对象。该区域经历了显著的建筑环境温度变化，并且处于自然风和太阳辐射的影响范围内，有效模拟了实际工程中混凝土散热的典型工作条件。测试区域被划分为三个平行的测试区，如图4所示。总测试段宽度为18米，沿大坝坡度分为三个独立的条带，每个条带宽度为6米，坡长为56米，分别标记为条带1#、条带2#和条带3#。混凝土面板具有变厚截面，从大坝顶部的0.4米线性过渡到底部的0.51米。这种结构形式对于高填筑坝来说很典型，可以平衡渗流控制和材料效率。为了捕捉这些不同厚度下的热响应，温度监测网络沿坡度系统分布。具体来说，温度传感器和梯度仪器被嵌入在对应于1/4、1/2和3/4坡长处的位置，以便全面评估厚度依赖的水化热峰值。

图4. 原位测试布局图。（注：(a)显示了现场布局图，(b)显示了设备布局图。）

每个条带采用了不同的结构设计和养护策略，以比较和分析它们的抗裂效果。条带1#使用了5根管道进行流水养护（湿度100%）。长度的下半部分在无塑料膜覆盖的情况下进行流水养护（正常风速下的表面），而上半部分则在有塑料膜和绝缘层覆盖的情况下进行流水养护（无风速下的表面）。条带2#在长度的下半部分使用了3根管道进行流水养护（湿度60%），且无塑料膜覆盖（正常风速下的表面）；长度的上四分之一部分使用1根管道进行流水养护（湿度20%），并覆盖有塑料膜和绝缘层（无风速下的表面）；中间四分之一部分使用了2根管道进行流水养护（湿度40%），并覆盖有塑料膜但无绝缘层。条带3#作为参考组，完全采用流水和塑料膜覆盖养护（湿度100%），长度的上三分之一部分采取了绝缘措施，从而模拟和比较了不同保护条件下面板的热力学响应。

为了准确捕捉在不同结构和养护条件下混凝土内部和表面温度场的分布和演变规律，在三个条带中系统地布置了密集的温度监测网络。现场共嵌入了16个高精度温度计和1个温度梯度仪器，覆盖了每个条带的关键部分，如图5所示。温度传感器不仅布置在混凝土内部的不同深度以监测核心温度上升和冷却过程，还布置在表面和大坝顶部以记录环境温度、太阳辐射、风速以及由养护措施引起的表面温度波动。在条带2#的中间1/4长度和上部1/4长度各放置了一个温度梯度仪器。该温度梯度仪器以垫层表面为参考平面，在垂直方向上设置了5个测量点，范围为-60厘米至+40厘米，从而能够准确描绘该截面的温度梯度分布。这个综合监测系统实现了从初始浇筑阶段水化热峰产生到后期与环境热交换整个过程中混凝土温度变化的连续实时记录，为揭示不同条件下的表面散热特性和内部温度变化模式提供了详细的现场测试数据支持。

图5. 实验设备布局图。（注：(a)显示了温度梯度仪器，(b)显示了温度计。）

3.3. 有限元反分析和实验数据分析方法

为了准确获得混凝土表面的散热系数，本研究结合了数值模拟和分析表达式进行参数反分析，重点是基于有限元方法对表面散热系数进行反分析。这种方法只需要反分析表面散热系数的单一参数，而不涉及其他热参数，因此具有高反分析精度和快速计算效率的优点。为了确保热边界参数的可靠性，表面散热系数是通过严格的反分析框架确定的。逆分析采用了基于梯度的优化算法与黄金分割搜索相结合，以最小化目标函数，即所有测量点处测量温度与模拟温度之间的均方根误差（RMSE）。目标函数的数学表达式如下式（13）所示：

(13)

当连续迭代之间β的变化小于0.1 kJ/(m2·d·°C)或RMSE的改进小于0.05°C时，迭代终止。RMSE值始终低于1.5°C，最大绝对误差小于2.2°C，决定系数（R2）超过0.92，表明模拟温度场与测量温度场之间有极好的一致性。这种反演过程的详细流程图见附录图1。

表3详细列出了实验室和现场试验中混凝土材料的具体配合比例。这些比例的设计和优化严格遵循《水利混凝土配合比设计规范》（DL/T 5330-2015）和《水利混凝土耐久性技术规范》（DL/T 5241-2010），用量通过体积法确定。基于这些标准化配合比，表4总结了C40W6F100混凝土等级的相应热力学参数。这些参数是通过使用上述比例制备的试样的精确测试获得的，以确保数值模拟能够准确捕捉所用混凝土的热行为。尽管所有实验阶段的原材料基本相同，但实验室和现场设置之间的热力学值存在微小差异，主要是由于养护条件和试样规模的差异造成的。

表3. 混凝土的配合比例和工作性
| 类型 | W/B比例 | 粉煤灰（%） | 设计坍落度（mm） | 沙子比例（%） | 减水剂（%） | 引气剂（×10^-4） | 水分含量（kg/m3） | 坍落度（mm） | 工作性评估 | 凝聚性 | 粘聚力 | 泥浆状况 | 渗出 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 中等 | 0.425 | 30-70 | 34 | 0.40 | 0.71 | 20 | 中等 | 无 | JM-Ⅱ | GYQ-5 | 泵送 |
| 高 | 0.425 | 140-160 | 38 | 0.55 | 1.01 | 30 | 95 | 中等 | 无 | PCA-Ⅰ | GYQ-5 |

表4. 实验室和现场试验用混凝土的热力学参数
| 混凝土强度 | 热导率（kJ/m·h·°C） | 比热容（kJ/kg·°C） | 线性膨胀（×10^-6/°C） | 绝热温度升（°C） | 弹性模量（GPa） | 7d | 28d | 90d | 180d |
| 实验室测试（C40W6F100） | 8.72 | 30.92 | 104 | 1.94 | 8/(1+1.1845/t) | 16.12 | 3.62 | 6.52 | 6.85 |
| 现场测试（C40W6F100） | 7.79 | 0.95 | 39.5 | 40.2/(1+1.1/t) |

表4中总结的混凝土热力学参数是通过标准化的实验室测量获得的，包括绝热温度升和热导率测试，以确保它们准确反映C40W6F100混合料的性能。虽然材料属性理论上可能表现出轻微的空间变化，但现场使用的标准化搅拌和浇筑过程确保了面板混凝土的高度均匀性。在本研究中，参数反分析仅关注表面散热系数，因为初步敏感性分析表明，薄壁混凝土结构的温度场对表面边界条件的敏感性远大于对内部热属性的敏感性。将这些测量到的热属性视为常数，可以进行更集中和计算效率更高的散热行为反分析，而不会在温度预测中引入显著误差。这种方法简化与水利混凝土结构的既定数值实践一致，其中表面积与体积比很高。

在有限元数值建模方面，实验室实验建立了一个三维分析模型，尺寸为1m × 1m × 0.5m，以垂直向上方向作为Z轴方向，并使用八节点等周元素进行空间离散化。整个模型分为137,356个元素和147,360个节点，如图6(a)所示。为了提高表面区域温度梯度的分辨率，顶部附近4cm范围内的网格进行了细化，元素大小设置为0.5cm，其余区域为2cm。在温度场计算中，模型的四面和底部被设定为绝热边界，属于第二类边界条件；顶部表面被设定为第三类边界条件，即考虑与周围环境的热交换，以真实模拟混凝土表面的散热过程。下载：下载高分辨率图片（329KB）下载：下载全尺寸图片图6. 有限元模型和网格。（注：(a)显示实验室实验，(b)显示现场实验。）现场测试的整个模型被划分为136,764个单元和165,179个节点。有限元网格经过特别细化，以反映从顶部到底部的板厚线性变化。通过将这种变厚度结构形式纳入三维数值框架，模拟可以精确评估较厚的底部部分与较薄的顶部区域相比所具有的不同冷却速率和内部温度梯度。相邻条带之间的接触以及混凝土面板与缓冲材料之间的接触通过接头元素进行模拟，如图6(b)所示。热机械耦合分析需要对混凝土本构行为进行精确表征。由于大坝项目的面板使用了标准化和固定的配合比，我们进行了一系列全面的实验室测试以获得必要的材料参数。这些测试重点关注老化依赖的弹性模量以及混凝土的蠕变和自生体积变形，包括干燥收缩和水分引起的膨胀。通过独立实验测量确定这些参数，我们确保了模拟中的材料属性具有科学依据。然后将这些实验室得出的参数一致地应用于实验室规模实验和现场测试的数值模型中。这种统一的方法确保模拟的应力演变能够准确反映在不同表面散热条件下的结构响应。弹性模量的具体实验值见表4，而体积变形数据和蠕变系数见表5和图7。表5. 混凝土的自生体积变形参数年龄（天）0 1 2 3 6 7 8 9 10 11 12 13 14混凝土0 2 5 5 2 -8 -1 1 -1 1 -1 5 -1 3 -1 1 0 -10年龄（天）15 21 28 35 42 56 72 90 120 150 180 270混凝土-5 -3 -2 -1 -1 12 34 44 44下载：下载高分辨率图片（570KB）下载：下载全尺寸图片图7. 混凝土蠕变的拟合曲线混凝土面板与缓冲材料之间的接触结构特性显著影响对热机械耦合相互作用的结构响应。虽然Clough-Duncan非线性弹性模型在土石坝工程中广泛用于表示剪应力与切向位移之间的双曲线关系，但在剪应力接近峰值时可能会出现局限性。为了提高模拟精度，我们采用了改进的理想弹塑性模型来表征界面行为。在这个模型中，弹性剪切刚度由以下幂律关系定义：(14)在这个表达式中，代表刚度系数，n是刚度指数，表示水的单位重量，表示大气压力。界面失效由Mohr-Coulomb强度准则控制，其中切向模量表示失效比：(15)这个本构框架有效地捕捉了初始加载阶段和随后的塑性屈服。用于界面的具体机械参数——包括挤压侧壁、乳化沥青和混凝土面板——总结在表6中。表6. 缓冲-面板界面的修改机械参数。界面组件c (kPa) (°)n混凝土-缓冲界面0 32 130 00 1.25混凝土-趾板接头1 34 130 00 1.2混凝土-混凝土垂直接头0 30 130 00 1.25在系统实验设计方面，实验室实验计划了总共25种不同的工作条件来研究环境变量对散热的影响。每种条件至少维持6小时，以确保混凝土试件内部的温度场达到准稳态后再进行数据收集。这些条件的详细设定点，包括环境温度、湿度和风速的变化，提供在附表1和2中。实验涵盖了两个主要类别：无水表面和有水表面。通过控制变量方法，分别研究了环境温度、环境湿度、表面风速等因素对干燥和湿润状态下混凝土表面散热的影响。每组实验同时收集了混凝土内部不同深度的温度数据，以及环境温度、湿度、风速等参数。在反分析过程中，选择了混凝土表面中心及其下方不同深度（如2cm、6cm、14cm和24cm）的测量点作为特征点。同一深度的多个测量点的温度测量值被平均，以便与有限元模型中相应位置的计算结果进行比较。通过不断优化表面散热系数，数值模拟和测量温度在近表面区域达到了最佳匹配，从而反分析了真正反映当前环境条件下混凝土表面散热能力的关键参数。表4提供了弹性模量的具体实验值，而体积变形数据和蠕变系数则展示在表5和图7中。表5. 混凝土的自生体积变形参数年龄（天）0 1 2 3 6 7 8 9 10 11 12 13 14混凝土0 2 5 5 2 -8 -1 1 -1 1 -1 5 -1 3 -1 1 0 -10年龄（天）15 21 28 35 42 56 72 90 120 150 180 270混凝土-5 -3 -2 -1 -1 12 34 44 44下载：下载高分辨率图片（570KB）下载：下载全尺寸图片图7. 混凝土蠕变的拟合曲线结合反分析结果和第三类边界条件的机理研究，当混凝土表面干燥、环境湿度恒定且风速为0 m/s时，改变环境温度对混凝土表面散热系数的影响很小，如图10所示。表面散热系数的值基本上在1000到1400 kJ/(m2·d·°C)之间。下载：下载高分辨率图片（207KB）下载：下载全尺寸图片图10. 表面散热系数与环境温度的关系基于上述实验结果，当混凝土表面处于湿润状态时，蒸发散热成为主导机制，其散热特性表现出更复杂的模式。拟合结果在图11中进行了比较。实验表明，表面散热系数同时受到多种因素的影响，包括环境温度、环境风速以及混凝土表面与环境之间的湿度差。具体来说，当环境温度高于混凝土表面的水膜温度时，水分会迅速蒸发，带走大量热量，表面散热系数显著增加。相反，当环境温度较低时，会在表面形成一层抑制蒸发的冷水膜，从而降低散热系数。环境风速对蒸发散热的影响有一个临界值。对于风速从0到约1.79 m/s的情况，增加风速会加速蒸发并提高散热系数。然而，当风速超过这个临界值时，过强的气流反而可能增强冷水膜效应，导致散热效率降低。此外，混凝土表面与环境空气之间的湿度差是蒸发散热的根本驱动力。湿度差越大（即环境湿度越低），蒸发越强，表面散热系数也越大，两者之间呈现非线性关系。下载：下载高分辨率图片（282KB）下载：下载全尺寸图片图11. 数据拟合结果。（注：(a)显示风速与散热系数的关系，(b)显示表面湿度与散热系数的关系，(c)显示环境温度与散热系数的关系。根据第三类边界条件的热传递原理（方程（2）），其中热流由表面散热系数β和温差控制，分析实验数据以建立β的多因素预测模型。该模型通过明确量化环境变量如何影响混凝土-空气界面的有效热传递系数，进一步完善了方程（5）中的概念理解。基于对单个变量影响模式的深入分析，并根据图11所示的结果，本研究建立了一个综合考虑多个因素耦合效应的表面散热系数预测模型。该模型分别为干燥和湿润表面状态提供了数学表达式。对于干燥表面，模型主要考虑环境风速和环境湿度，其表达式为方程（13）。(13)对于湿润表面，模型进一步引入了风速、水温和空气温差等关键参数，从而能够更准确地预测实际复杂环境条件下的混凝土表面散热性能。关系表达式为方程（14）。(14)当混凝土表面水温高于环境温度时，关系表达式为方程（15）。(15)其中：v是环境风速，m/s；φ是环境相对湿度，%(RH)；U是混凝土表面湿度与环境湿度之间的差值，%(RH)。提出的经验模型（方程（13）-（15）用于表面散热系数β，实现了第2节中阐述的理论基础。虽然方程（5）从概念上将β与流体属性和边界层厚度（δ）联系起来，但这些属性难以直接测量，但我们的实验建立了β与容易测量的现场参数（风速v、湿度φ等）之间的实际定量关系，从而将理论与工程应用联系起来。4.2. 现场测试结果为了系统研究高填筑坝混凝土面板在实际环境条件下的抗裂性能，本研究在工程现场进行了大规模的现场模型测试。使用了三种具有不同养护策略的条带，分别标记为条带1、条带2和条带3，以系统比较不同散热方法下板温场的分布和演变。监测网络包括16个温度计和1个温度梯度仪，全部布置在正常混凝土区域内，覆盖每条带的关键部分，实现了从初始水化热峰到后来与环境热交换的整个过程的连续温度记录。同时，在大坝区域内布置了温度计、湿度计和风速计来监测环境数据。监测结果如图12所示。下载：下载高分辨率图片（509KB）下载：下载全尺寸图片图12. 环境温度和风速监测数据。温度监测结果表明，不同的养护方法显著影响正常混凝土的内部和表面温度。条带1在其下部使用流动水养护且不覆盖，在其上部使用流动水养护并覆盖保温材料。由于浇筑时间和温度的影响（浇筑时间为夜间），浇筑温度为11°C。根据图13中的监测结果，在距离大坝顶部11米处的流动水和保温区域，混凝土的最大温度在浇筑后一天达到了28.68°C。比较分析显示，在仅受风速影响的区域，混凝土的最大温度为27.31°C；而当风速和表面流动水共同作用时，最大温度显著下降到23.93°C。这一差异揭示了水蒸发在促进表面热量散发中的关键作用——仅依靠风速的冷却效果相对有限，而与流动水结合的养护方式能够实现更有效的热量散发。长期观察结果进一步表明，冬季保温区域的混凝土温度始终高于未保温区域，这证实了表面保温可以有效减缓温度下降速度。

图13. 1#区温度计测量数据。

2#区采用了变湿度流动水养护和部分覆盖策略，平均环境湿度为39%。图14所示的温度监测结果显示，当混凝土表面湿度低于环境平均水平且未采取保温措施时，混凝土温度上升过程和最大温度32.81°C没有显著变化。然而，当表面湿度高于环境平均水平并结合风的作用时，早期最大混凝土温度下降到25.56°C，进入冬季后的温度也显著降低。值得注意的是，在有保温且无风条件下，即使有流动水养护，最大混凝土温度（31.5°C）也接近无流动水的情况，但冬季温度下降缓慢，温度梯度显著改善。这表明冷却效果不仅依赖于表面保湿，还关键取决于风速以促进热量散发。

图14. 2#区温度计测量数据。

3#区的监测结果进一步验证了风速和湿度对表面热量散发的协同效应，如图15所示。在全塑料薄膜覆盖条件下（消除了风速的影响），表面流动水对降低混凝土最大温度的效果有限，三个测量点的最大温度分别为27.62°C、26.87°C和24.5°C。相比之下，覆盖保温层对改善长期温度梯度有更显著的效果，证实了保温措施在调节温度场分布中的重要作用。

图15. 3#区温度计测量数据。

温度梯度仪的监测结果揭示了截面温度梯度的形成机制，如图16所示。图中0m位置是岩填料和混凝土的界面。正值表示温度测量点距离混凝土内部的距离，负值表示距离岩填料内部的距离。3#区位于板体1/2高度处的梯度仪显示，在初始浇筑期间，最大内部混凝土温度33.37°C出现在距离表面40cm处，呈现出表面温度高、内部温度低的分布特征。经过一周的流动水养护后，温度分布发生了反转，形成了表面温度低、内部温度高的模式。值得注意的是，混凝土浇筑后，垫层材料的温度上升了约2°C，这一现象需要在后续模拟中加以考虑。监测还发现，从混凝土表面到垫层内部的冷却梯度逐渐减小。这种不均匀的温度分布导致混凝土内外温度变形不均匀，成为引发裂缝的关键因素。

图16. 温度梯度仪测量数据。

温度梯度的时空演变主要源于养护措施对表面热量散发速率的调节机制。保温措施抑制了表面热量散发，导致内部热量积聚，形成正温度梯度。流动水养护加速了表面热量散发，使表面温度迅速下降，容易形成反向温度梯度。同时，太阳辐射的日变化进一步加剧了表层温度的波动，共同影响了截面温度分布的形态。

总之，现场原位测试结果表明，通过调整表面热量散发速率，养护措施可以显著影响普通混凝土的温度场分布和梯度形态。保温措施容易导致内部热量积聚，而流动水养护虽然能有效降低表面温度，但可能会造成较大的内外温差。这些发现为优化高岩填坝面板的裂缝预防设计和养护策略提供了重要依据。

4.3. 实验结果的比较分析

基于实验室实验确定的环境参数与表面热量散发系数之间的定量关系，并结合现场原位测试获得的温度场演变数据，本节进行了系统的比较分析，旨在验证实验室实验结论的工程适用性，并揭示复杂实际环境中混凝土热量散发行为的内部机制。实验室结果清楚地表明，对于干燥的混凝土表面，风速是影响表面热量散发能力的关键因素，其关系遵循指数为0.85的幂函数。这一模式在现场测试中得到了充分验证：1#区下部未保温区域处于1.5至2.3 m/s的自然风速环境中，其内部最大温度27.31°C显著低于3#区覆盖和保温区域的33.37°C。值得注意的是，当混凝土表面处于湿润状态时，风速和流动水养护的协同效应可以进一步增强热量散发效果。在1#区，风速和流动水共同作用区域的最大温度进一步下降到23.93°C，比仅受风速影响的区域降低了约3.4°C。这一现象与实验室实验中建立的湿润表面热量散发模型高度吻合，证实了实际工程条件下蒸发散热机制的有效性。

关于环境湿度的影响，实验室实验表明，在干燥条件下，湿度增加会抑制对流散热。现场测试中2#区的监测数据为此提供了有力支持：当混凝土表面湿度低于环境平均湿度39%时，其温度上升过程和最大温度没有显著变化。然而，当表面湿度高于环境平均水平并结合风的作用时，早期最大混凝土温度下降了约7.3°C。这一差异验证了湿度差异在驱动蒸发散热中的关键作用，结果与实验室实验揭示的非线性关系一致。

特别值得注意的是，实验室实验中发现的临界风速现象，即1.79 m/s的阈值，在现场测试中得到了证实。2#区中心区域在中等风速条件下的温度梯度变化模式与实验室实验的预测高度吻合。现场监测到的最大风速为2.3 m/s，未超过这一临界值，因此实验室实验预测的热量散发效率降低现象并未发生。这一发现为工程实践中确定风速控制范围提供了重要依据。

然而，现场测试还揭示了实验室实验难以模拟的复杂耦合效应。在3#区，尽管实施了全面的流动水养护，但由于保温层的存在，表面风速几乎降至零，显著抑制了蒸发散热效果，从而使内部温度保持在相对较高的水平。这一现象表明，在实际工程中，多种环境因素的耦合效应导致的热量散发行为比单变量实验室实验呈现的情况更为复杂。此外，现场温度梯度仪监测到的垫层材料温度大约上升了2°C，以及从混凝土表面到垫层内部的冷却梯度减小，都是实验室实验无法完全模拟的实际边界条件效应。

通过将实验室建立的热量散发系数预测模型应用于现场环境参数的分析，研究发现，在考虑实际风速和湿度的耦合效应后，模型计算出的表面热量散发系数能够很好地解释现场观察到的温度分布模式。特别是在早期水化热峰阶段，模型预测与测量数据之间的误差控制在15%以内，证明了实验室实验建立的定量关系在工程实践中的适用性。

综合比较分析表明，实验室实验揭示的基本模式为理解混凝土表面热量散发机制提供了理论框架，而现场测试验证了这些模式在复杂工程环境中的适用边界。两者的结合不仅加深了对混凝土温度场形成机制的理解，还为优化高岩填坝面板裂缝预防养护策略提供了科学依据。后续研究需要进一步考虑太阳辐射周期变化和垫层热交换等现场特定因素的影响，以改进现有的热量散发系数预测模型。

5. 原位测试分析与工程建议

5.1. 表面热量散发系数的比较分析回溯

为了验证实验室实验推导出的表面热量散发系数公式在真实工程场景中的适用性和准确性，本章进行了系统的回溯分析比较。本研究以实验室实验建立的热量散发系数模型为核心输入，结合现场原位测试期间同步监测的环境风速、温度和湿度等实时数据，动态计算了每个测试区在不同养护阶段的混凝土表面综合热量散发系数。基于物理环境的这种时变热量散发系数作为第三类边界条件应用于精细的有限元数值模型进行热力学模拟计算。模拟计算得到的混凝土内部关键点（如坡长1/2和2/3处）的温度-时间历史曲线与现场相应位置嵌入的温度计和温度梯度仪记录的测量数据进行了比较。模拟计算云图如图17所示。模拟中观察到的显著温度分层源于分阶段施工顺序与表面热边界条件之间的相互作用。具体来说，1#区、2#区和3#区的浇筑时间错开导致坡面上的热量生成不均匀。此外，早期流动水养护加速了表面热量散发，而后期保温措施减缓了冷却速率，从而在板体内形成了垂直温度分层。这一现象与温度梯度仪的监测结果一致。

图17. 修订后的模拟计算温度云图。（注：主图显示了添加轴的温度场；倾斜插图表示特征截面梯度。（a）测量温度；（b）测试公式计算；（c）经验公式计算。）

比较结果如图18所示。模拟温度曲线与测量数据在总体趋势上高度一致。无论是在初始浇筑期间由水化热引起的快速温度上升阶段，还是在随后受养护措施影响的冷却过程中，模拟值都能很好地捕捉到测量值的核心变化特征。对于1#区下部的未保温区域，模型成功再现了由于高表面风速导致的早期温和内部温度上升和后期快速冷却的现象。对于Strip 3的覆盖和隔热区域，该模型还准确预测了由于表面散热受阻而导致的高内部温度峰值和缓慢冷却的现象。为了进一步突出所提出模型的优势，与传统的经验公式进行了比较分析。比较的基准包括广泛认可的Bofang Zhu的公式，这些公式主要将表面散热系数参数化为风速的函数。传统的经验方法通常会高估或低估内部温度，因为它忽略了蒸发冷却和湿度耦合的关键影响。在水化热峰值阶段，所提出的多因素模型与现场监测数据的吻合度明显优于传统公式。所提出模型的均方根误差（RMSE）被限制在1.5°C以内，而传统经验计算在几种湿养护情况下的偏差超过了3.0°C。这种提高的准确性源于明确包含了湿度差异和水-空气温度梯度，这使得模型能够根据环境条件的变化动态调整散热率。

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图18. 温度反演分析结果的模拟计算。（注：(a) Strip 1# 有流动水养护的未覆盖区域 (b) Strip 2# 无流动水养护的未覆盖区域 (c) Strip 2# 无流动水养护的未覆盖区域（水温高于环境温度））

事后分析比较强烈证实了所提出方法的有效性。该方法通过实验室实验确定表面散热系数，并将其应用于现场数据，准确描述了实际大体积混凝土结构的散热行为。该方法克服了传统设计中常用的恒定散热系数所导致的偏差，为高堆石坝混凝土面板温度场和温度应力的准确预测以及裂缝预防控制的精细设计提供了关键技术和理论基础。由于混凝土材料参数是通过固定坝混合物的严格测试确定的，并且在所有模拟场景中均匀应用，因此计算出的应力被认为是对物理状态的可靠和准确的表示。基于这一经过验证的数值框架，图19展示了在无隔热条件下板底处的应力发展过程。结果表明，在不采用表面流动水养护的情况下，无论是通风还是非通风情况，最大应力基本相同，约为1.36 MPa。然而，通风条件下的应力发展更快，达到峰值的时间明显早于非通风情况。这种加速的应力演变归因于通风引起的更快冷却速率，考虑到两种无隔热条件下的最大混凝土温度相当。这些发现强调，虽然在某些条件下通风不一定增加峰值应力，但应力积累速率的增加会显著增加早期热震裂缝的风险，因此需要采取协调的养护措施。

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图19. 不隔热条件下不同工作条件下的应力时间历史曲线

相比之下，流动水养护与通风的结合导致最大应力降低到0.98 MPa，主要是由于峰值温度的降低。此外，在无隔热条件下，应力在后期降至接近零的水平。这种现象发生是因为薄板结构缺乏隔热层，容易散热，导致混凝土内部和外部之间的温差长期较小，从而应力较低。然而，这种情况增加了早期热震裂缝的风险，需要采取预防措施。

研究了流动水养护持续时间对混凝土应力的影响，重点关注了在白天浇筑的板体中上部的一个点。由于板体结构的延长几何形状，该位置经历相对较高的温度，因此应力较大。如图20所示，3天的养护持续时间导致最大应力为2.03 MPa。将养护持续时间延长至7天，最大应力降低到1.60 MPa，减少了20%。此外，7天的养护制度比3天的养护制度初始应力发展速率更慢。这些模拟结果表明，适当延长流动水养护持续时间可以有效降低长期最大应力。

5.2. 优化建议
基于现场原位测试监测结果和温度场事后分析，本研究提出了以下关键的技术措施，用于面板混凝土施工期间的温度控制和裂缝预防。通过主动调节表面散热系数，实现了混凝土内部温度场的优化控制。
在初始混凝土浇筑阶段，及时的流动水养护可以有效控制温度上升峰值。测试数据显示，采用流动水养护区域的内部最高温度明显低于未养护区域，降低了多达4.69°C。其机制在于，连续的流动水养护不仅通过水膜直接传导热量，更重要的是，保持了表面的湿润状态，充分利用了水蒸发的主导散热机制。研究表明，湿润混凝土表面的散热系数可以是干燥状态下的几倍，且其散热效率随环境温度和风速的增加而提高。建议在浇筑完成后立即启动流动水养护系统，确保养护水膜均匀覆盖混凝土表面，并保持至少7天的时间，以充分利用水化热峰值期间的散热潜力。
进入寒冷季节或遇到突然的温度下降条件时，必须采取有效的表面隔热措施来降低散热系数。现场监测结果显示，在Strip 3的上部区域采取了隔热措施后，内部温度下降速率明显慢于未隔热区域，即使在后期也能保持约10°C的稳定内外温差。这种相对温和的冷却环境对于防止温度裂缝至关重要。隔热层的机制在于它可以通过形成“低风速”微环境来显著降低混凝土表面的等效散热系数，从而抑制热交换。实验室实验研究证实，在无风条件下，混凝土表面的散热系数可以降低到较低水平。因此，在寒冷季节施工时，应在混凝土最终凝固后及时覆盖具有良好热性能的隔热材料，如聚乙烯泡沫塑料板或特殊隔热毯，形成连续且完整的隔热层。隔热层的厚度应根据热计算确定，并特别注意加强易形成热桥的部分（如板边缘和接缝）的处理，以确保隔热系统的有效性。

通过上述“早期促进散热、后期减缓”的协调控制策略，实现了混凝土表面散热特性的分阶段调节，形成了科学合理的温度控制路径，为高堆石坝面板混凝土的裂缝预防安全提供了可靠的保障。

6. 结论与展望
6.1. 结论
通过系统的实验室实验和现场原位测试，本研究深入研究了面板混凝土的表面散热特性及其对抗裂性能的影响，主要得出以下结论：
(1) 本研究揭示了多因素耦合条件下的混凝土表面散热机制。建立了一个考虑风速、湿度差异和水-空气温度差等多个参数的表面散热系数预测模型。在干燥表面条件下，散热系数随风速呈幂函数关系，指数为0.85，并与环境湿度呈线性负相关。在湿润表面条件下，蒸发散热成为主导机制，其效果受到环境温度、风速和湿度差异的共同影响，存在一个临界风速1.79 m/s。
(2) 研究表明，基础温差是薄壁面板早期开裂的主要驱动因素。内部和外部冷却速率的不一致导致表面拉应力的集中。
(3) 提出了一个有针对性的温度控制和裂缝预防技术系统。研究表明，表面流动水养护可以有效控制最大混凝土温度和与基础的温度差。适当将流动水养护持续时间延长到推荐的7天，可以更好地匹配应力和强度的发展，使最大拉应力减少18%-22%。
(4) 基于实验室实验的散热系数模型在工程实践中的适用性得到了验证。现场事后分析确认，多因素耦合散热系数预测模型与测量数据之间的误差控制在15%以内，为准确预测混凝土温度场提供了可靠的工具。

6.2. 前景
基于本研究的结果和局限性，可以从以下方面进行深入的后续研究：
(1) 改进多因素耦合下的表面散热理论模型。尽管本研究系统量化了风速、湿度和蒸发的影响，但当前的预测模型尚未考虑太阳辐射的热输入。后续研究将把太阳辐射作为一个关键变量纳入，可能在实验室实验中使用卤素灯来模拟昼夜太阳周期。这将有助于建立适用于暴露在强烈太阳辐射下的混凝土结构的更全面的散热系数预测模型。
(2) 深化智能温度控制养护系统的工程验证。本研究开发的智能温度控制养护系统在硬件集成和软件管理方面取得了初步成果。需要通过更多的工程实例来验证其在实际施工中的可靠性、稳定性和控制精度，以改进基于人工智能的调节策略。
(3) 对养护措施进行全面的经济评估。建议系统分析流动水养护和传统水冷措施在整个生命周期中的技术经济性，为不同工程条件下选择温度控制方案提供决策依据。
(4) 扩大研究成果在特殊项目中的应用。本研究建立的方法系统可以进一步应用于薄壁混凝土结构，如高速铁路现浇混凝土挡墙和市政公用隧道，以促进研究成果的标准化和应用。
通过持续深入的研究，期望建立更完善的混凝土结构温度控制和裂缝预防技术体系，为我国主要基础设施建设的质量改进提供科学和技术支持。

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