基于CT扫描的垃圾结构及渗透特性

孟猛，秦蕊，罗鹏，柯瀚

(1.浙江大学软弱土与环境土工教育部重点实验室，浙江杭州，310058；2.浙江大学岩土工程研究所，浙江杭州，310058)

填埋是城市固体废弃物(MSW)最常用的处置方法[1]。目前国内各填埋场普遍存在渗滤液污染、堆体失稳及填埋气受抑制等问题，其与堆体的渗透特性密切相关。上覆压力是渗透系数的主要影响因素，国内外学者进行了大量的试验测试垃圾渗透系数。BEAVEN等[2]采用大型压缩柱对新鲜生活垃圾进行常水头渗透试验，发现当压力从34 kPa增加到463 kPa 时，渗透系数减小了3 个数量级。HUDSON[3]分别对新鲜垃圾及降解20年的垃圾进行大尺寸渗透试验，发现当应力由40 kPa 增大到603 kPa 时，渗透系数减小了4 个数量级。张文杰等[4]通过自制模型槽，得到深层、中层及浅层垃圾渗 透 系 数 分 别 为3.56×10-4，3.5×10-3和4.81×10-2cm/s。詹良通等[1]对苏州七子山填埋场垃圾开展了室内试验，得到2.5～17.5 m 埋深下渗透系数介于1.4×10-5～5.5×10-4cm/s 之间。王樱峰[5]自制试样并对其进行大尺寸渗透试验，发现当应力增大到300 kPa，渗透系数减小了2个数量级。王文芳[6]对不同降解龄期自制垃圾进行三轴渗透试验，得到不同应力条件下的饱和渗透系数介于10-6～10-3cm/s 之间。城市固体废弃物组分多样、尺寸不一，加之分层填埋的作业方式及塑料、纸质等扁平颗粒的存在，使得垃圾呈现出明显的成层性与各向异性[7-9]。作为一种非均质的多孔介质，垃圾渗透系数是介质特性的函数，介质特性主要包括垃圾的颗粒形状及尺寸、孔径及孔隙分布等[1,10]，介质特性的多样性引起内部结构的多样性，因此，垃圾渗透系数也是内部结构的函数。垃圾结构的研究对于深入理解内部流体的运移机制具有重要的意义。目前学者们主要采用切片[11]、示踪曲线[12-13]等侵入性方法研究垃圾土的内部结构。非侵入性方法如CT扫描、核磁共振等已成功运用到岩石、土壤及混凝土等多孔介质中[14-18]。由于CT 扫描方法具有高分辨率、可视化及非破坏性等特点[17]，该技术也逐渐应用到垃圾土的结构研究中。CAICEDO[11]采用CT 仪对垃圾类似物(砂与塑料片混合物)及垃圾废渣(MBT)进行扫描，发现CT 扫描技术可直观地识别试样内部的砖瓦、陶瓷等高密度材料及塑料、纸质等片状材料，同时也能定量描述垃圾内部孔隙信息。但迄今为止，尚无学者采用CT扫描技术对垃圾试样在不同应力下的结构进行分析。为进一步加强对垃圾结构的了解，更深入理解流体的运移机制，本文作者利用英国生产的XTH 225/320 LC仪器在不同荷载作用下对不同尺寸的自制垃圾试样进行扫描，从而获得试样的扫描图像，同时采用VG-Studio Max 3.0 软件对图像重构并进行数据提取。在此基础上，利用MATLAB 进行分析处理，以获得垃圾试样内部结构随上覆压力的变化信息，进而探讨颗粒尺寸及上覆压力对垃圾渗透特性的影响。

1 试验

1.1 试验样品

本文参照徐辉[19]所测“杭州新鲜生活垃圾组分数据”人工配制新鲜垃圾50 kg，垃圾配比如表1所示。随后将配制好的垃圾分为2份：其中，一份采用人工手剪的方式剪碎至颗粒长度约为2 cm，并将其装至高为20 cm、内径分别为10 cm和20 cm的PVC 桶中；另一份剪碎至颗粒长度约为1 cm，同样地将其装至高为20 cm、内径为5 cm 的PVC桶中。

表1 垃圾试样各组分配制比例Table 1 Composition of waste samples

1.2 试验方法

采用英国尼康公司生产的XTH 225/320LC 扫描机对不同尺寸试样进行扫描，扫描参数设置如下：电压为200 kV，电流为160 mA，每次扫描时间为1 h。试样基本物理量参数如表2所示。

参考Caicedo 处理方法[11,20]，扫描完成后，采用VG-Studio Max V3.0 软件对样品进行三维重构分析，得到三维重构样及二维切片分别如图1(a)和(b)所示，其为灰度图，其中，黑色区域为孔隙部分，白色与灰色区域为骨架部分。之后基于MATLAB 平台对图片进行二值化处理，所得二值化图片如图1(c)所示，其中，白色区域为孔隙部分，黑色区域为骨架部分。二值化的关键是阈值的选取，本文主要依据表2所示试样实测总孔隙率进行二值化划分。最后，依据最大球法对试样内部孔隙进行填充处理，便可得到孔隙分布信息。

2 试验结果分析

2.1 试样剖面分析

在MSW-1，MSW-2和MSW-3中分别选取直径×高为50 mm×70 mm，100 mm×70 mm 和200 mm×70 mm 的部分作为感兴趣区域(ROI)进行分析。

图2所示为试样的典型纵剖图，其中亮度较大的白色区域为砖瓦、橡胶等密度较大的材料，黑色区域为孔隙。由图2可知：塑料、纸质等片状材料形成地层状结构及肉眼可见的大孔隙，在此将这些扁平的组分，如片材、塑料及纸等称为2D颗粒，这类组分易在垃圾中形成优先流通道，对渗流特性影响较大[11,21-22]。

表2 试样基本物理量参数Table 2 Basic physical parameters of samples

图1 试样分析过程Fig.1 Sample analysis processes

图2(a)所示为不同荷载作用下MSW-2 试样的纵剖面图。从图2(a)可知：随着荷载增大，大孔隙1 消失，大孔隙2 与3 则逐渐变细变小，组分排列越来越密集，垃圾密度也越来越大。这些大孔隙往往是优先流的主要通道，随着大孔隙减少，渗透系数也随之减小。此外，大孔隙基本都沿着2D颗粒的排列而形成，随着荷载增大，2D 颗粒排列趋于水平，孔隙通道也会随之变得扁平，2D 颗粒的定向排列是垃圾各向异性的根本原因，进而导致渗流各向异性值也会随荷载的增大而增大。

图2(b)所示为200 kPa 下3 个试样的剖面图。从图2(b)可知：不同尺寸的试样中均存在大于20 mm的大孔隙，且这些大孔隙也都沿着2D颗粒的排列而形成。

2.2 孔隙结构分析

2.2.1 孔隙角度分布

采用VG-Studio Max 3.0 标识出孔隙部分，可得到各试样孔隙分布图，其中MSW-2试样孔隙分布示意图如图3所示。

图3(a)所示为孔隙分布的三维示意图。从图3(a)可知：孔隙所占比例较大，且存在很多连通孔隙。这些连通的大孔隙往往会成为优先流的主要通道，因此，可将红色区域视为液体流动路径通道。

图2 试样典型纵剖面图Fig.2 Typical cross-sections of samples

图3 MSW-2孔隙分布及排列角度变化Fig.3 Pore distribution and arrangement angle of MSW-2

由图3(b)可知：随着荷载的增大，红色区域面积越来越小，连通性也越来越差，说明在荷载作用下，垃圾颗粒变密实，孔隙随之变细变小。同样地，可发现液体流动路径基本沿着2D 颗粒进行，当达到2D 颗粒边缘时，流动路径会发生转折，故在此采用2D 颗粒排列角度表征孔隙角度，便可得到各试样的孔隙排列角度。采用吴小雯[9]的孔隙排列规律模型对其进行拟合，拟合情况如图4所示。

图4 孔隙列角度随荷载变化拟合曲线Fig.4 Fitting curve of pore angle with load variation

2.2.2 孔隙直径分布

基于MATLAB 平台，采用最大球法编程便可得到各ROI的孔隙累积数量分布，参考吴小雯[9]建立的式(1)所示孔隙直径概率分布函数，对孔隙直径累积数量分布曲线进行拟合：

式中：λ为孔隙直径分布曲线变化系数；x为孔隙直径。

经拟合发现：在相同荷载下，MSW-2 与MSW-3所得参数λ接近，而与MSW-1所得λ则相差较大。由表2可知：MSW-2 与MSW-3 颗粒粒径一样，是MSW-1 粒径的2 倍，而MSW-1 与MSW-2试样直径与颗粒粒径比值(又称“颗粒相对粒径”)一样，是MSW-3 颗粒相对粒径的1/2，因此，相比于颗粒相对粒径，垃圾颗粒粒径对内部孔隙结构影响较大。在此仅考虑颗粒粒径的影响，将各试样所得参数λ与所受荷载采用下式进行拟合，所得结果如图5所示。

式中：λt为任意荷载作用下孔隙直径分布曲线变化系数，其值受应力、颗粒粒径及垃圾种类等因素的影响；b为颗粒粒径参数，颗粒粒径越大，b越大。参数a与垃圾种类有关，本试验中a=16。

图5 参数λ随荷载变化Fig.5 Parameter λ varies with load

根据图5得参数λ，进而可获得不同荷载作用下的孔隙分布情况。各孔隙累积分布曲线如图6所示。从图6可知：MSW-1 所得孔隙累积分布曲线在MSW-2 和MSW-3 曲线的左边，即在相同荷载作用下，MSW-1内部孔隙直径相对较小。也就是说，颗粒粒径越小，在不同压力条件下，颗粒之间形成的孔隙间隙也越小。

图6 不同荷载作用下孔隙累积分布曲线Fig.6 Pore cumulative distribution curves under different loads

对于同一试样，随着荷载增大，累积分布曲线左移，即大孔隙在荷载作用下逐渐变小，中、小孔隙所占比例增大；当荷载小于200 kPa时，曲线左移幅度较大，之后移动幅度减小，这与垃圾的压缩性随荷载增加而减少一致。

2.3 垃圾渗透特性分析

可排水孔隙率为生活垃圾单位体积内可自由导排的水量[9]，本文采用水量平衡方法[23]测定垃圾试样的可排水孔隙率。可排水孔隙率主要受应力影响，应力越大，可排水孔隙率越小。将可排水孔隙率与荷载关系进行拟合，拟合结果如图7所示。

图7 可排水孔隙率随荷载变化Fig.7 Drainable porosity changes with load

基于吴小雯[9]提出的饱和渗流模型，将CT 扫描获得的不同上覆压力下孔隙尺寸及平均角度代入该模型中，可得各试样渗透系数及各向异性值随荷载变化情况，分别如图8和图9所示。

由图8可知：在相同荷载作用下，试样MSW-1 的渗透系数比MSW-2 与MSW-3 的略小，可见颗粒粒径对渗透系数会产生影响，颗粒粒径越大，渗透系数也越大；此外，颗粒粒径对水平向渗透系数影响较竖向大，这主要是因为垃圾中存在很多2D颗粒，在荷载的作用下，2D颗粒趋于水平向排列，沿着颗粒表面形成渗流通道进而导致渗流的各向异性，当颗粒粒径越大时，2D 效应也就越明显[11]。

图8 渗透系数随荷载变化Fig.8 Permeability coefficient varies with load

图9 各向异性值随荷载变化Fig.9 Anisotropy value varies with load

渗透系数随荷载增大而减小。当荷载由0 kPa增大到500 kPa 时，竖向渗透系数减小了4 个数量级，变化范围为10-2～10-6cm/s；水平向渗透系数减小了3个数量级，变化范围为10-2～10-5cm/s。对比其他文献成果[1-3,6,24-30]，本文所得结果略比大尺寸及现场试验的小，但能较好地拟合三轴试验结果，其原因主要是尺寸效应及侧壁流的影响。本文采用的垃圾试样颗粒粒径与三轴试验的接近，远比大尺寸试验和现场试验的小，垃圾粒径越小，渗透系数也越小，因此，现场及大尺寸试验所得渗透系数比本文和三轴试验的大。此外，大尺寸渗透仪为刚性壁，存在侧壁渗流的现象，故大尺寸刚性渗透试验会高估垃圾渗透系数。

由图9可知：荷载由0 kPa增大到500 kPa，各向异性值由2 逐渐增大到10，其他试验[3,30]所得各向异性值在1～10 范围内，基本分布在本文所得曲线两侧。因此，本文所得各向异性值曲线能较好拟合前人试验结果。

3 结论

1)利用CT扫描技术可准确识别垃圾体中的大孔隙、2D材料(如塑料、橡胶)及成层结构。此外，CT 扫描信息能很好地表征垃圾孔隙特征，因此，CT扫描技术是一种研究垃圾特性的有效方法。

2)随着荷载增大，垃圾体内大孔隙逐渐变细变小，进而转变为小孔隙，孔隙累积分布曲线整体向左移动，孔隙排列角度逐渐趋于水平化。

3)垃圾颗粒粒径会影响孔隙结构，颗粒粒径越大，试样内部的大孔隙也越多，渗透系数也越大。渗透系数随荷载增大而减小，当荷载由0 kPa增大到500 kPa 时，竖向渗透系数减小了4 个数量级，水平向渗透系数减小了3个数量级。

4)骨架中的2D 颗粒会影响孔隙通道的形成，进而使流动路径发生曲折。2D 颗粒的定向排列是垃圾各向异性的根本原因，各向异性值随荷载的增大而增大，当荷载由0 kPa 增大到500 kPa 时，各向异性值由2增加到10。