砂砾地层泥浆渗透成膜过程仿真研究

王 越, 任 振, 王少萍, 周小磊, 苏志学

(1.中铁工程装备集团有限公司, 郑州 450016; 2.北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院, 北京 100190)

随着我国城市轨道交通、大型穿江过河隧道工程建设,泥水盾构机已成为不可或缺的关键设备。根据泥水盾构的工作原理,开挖面前方水土压力的稳定是通过一层难以透水的泥膜传递泥浆压力来实现的。泥浆作为泥水盾构的“血液”,其特性对泥膜的质量起着至关重要的作用。对此,国内外学者对泥膜的形成开展了一定程度的研究,从理论以及应用层面均得到了一些结论,研究方法多为泥浆渗透试验, 试验原理为通过模拟开挖面前后压力差使泥浆渗入试验地层,从而模拟泥浆渗入地层形成泥膜的过程。

多数学者通过理论层面研究以及渗透试验相结合的方式,对泥浆渗透成膜的形成机理进行分析,对泥膜的形态进行归类,分别为“泥皮”型、“渗透带”型以及“泥皮+渗透带”型[1-3],如图1所示。夏炜洋[4]以成蒲铁路紫瑞隧道工程为依托,对泥浆的合理配比展开研究,发现泥浆的配比对盾构掘进的效率有明显影响,密度和黏度偏小的泥浆会导致泥浆滤失量过大,泥浆压力不能及时形成;而密度和黏度偏大的泥浆会导致刀盘泥饼的产生,降低盾构掘进效率。林钰丰等[5]通过在不同渗透系数的砂土地层中开展渗透试验,得出采用D15/d85(D15表示地层级配曲线15%时的颗粒粒径,d85表示泥浆级配曲线85%时的颗粒粒径)的值能大致划分泥浆的渗透成膜类型,并根据地层渗透系数与泥皮的关系得到泥皮的k线定理。连芳雷[6]通过泥浆渗透实验,分析了泥浆物性与地层渗透系数对泥浆成膜的影响,提出了泥浆有效应力转化率与成膜类型的关系。姜腾等[7]通过自制泥浆渗透试验,分析了泥浆比重、配比、压力等因素对泥膜闭气性的影响。

图1 3种典型的泥膜形态[3]

除了采取试验法,也有部分学者采取离散元的数值方法来模拟分析泥浆颗粒与地层的相互作用。加瑞等[8]采用颗粒流分析程序(particle flow code,PFC)流固耦合模型模拟了泥浆渗透过程,分析了影响泥浆成膜的影响因素,总结了泥浆颗粒粒径d85与地层平均孔径之间的比值同成膜类型的联系。刘成等[9]采用了三维离散元开源软件YADE,在不同影响因素下对泥浆渗入土体成膜的初期过程进行仿真模拟,提出粒径比是成膜形态的决定性因素。Zhang等[10]基于一组开源代码,即OpenFOAM、LIGGGHTS以及CFDEM,建立一套流体-离散元数值耦合方法(computational fluid dynamics-discrete element method,CFD-DEM),从颗粒尺度上研究泥浆渗透过程的水力以及力学表现,通过将数值结果与Kozeny-Carman方程进行比较来验证仿真方法,结果比较吻合。刘方[11]通过采用商业软件Fluent以及EDEM耦合的方式实现对泥浆渗透过程的模拟仿真,分析了影响成膜的因素,以及粒径比与成膜类型的关系,提出了在相同条件下,泥浆密度对泥浆的渗透深度影响较大,但泥浆压力的影响较小。

以往学者对泥浆渗透的研究鲜有采用仿真与试验相结合的方式来分析不同泥浆特性对泥浆渗透成膜的影响。因此,针对高渗透性砂砾石地层成膜困难的问题,采用CFD-DEM双向耦合数值技术,对泥浆渗透成膜过程进行仿真模拟。为了更贴近实际工况,对颗粒模型特采取变粒径处理,并考虑了不同泥浆特性参数(地-泥颗粒粒径比、泥浆比重、泥浆黏度)对泥膜的影响,在颗粒层面上分析了泥膜的形成规律。最后采用自制泥浆渗透试验装置对仿真结果进行了验证。

1 FVM-DEM耦合数值方法简介

采用有限体积法与离散元数值耦合法(finite volume method-discrete element method,FVM-DEM)进行研究。离散元方法(discrete element method,DEM)能够准确分析颗粒形状、颗粒级配等因素对颗粒间的相互接触与作用过程的影响,模拟颗粒的运动与受力,是捕捉颗粒尺度的运动和相互作用的一种高效、精确的数学模型。结合计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD),能够准确分析颗粒相与流体相之间的相互作用过程。

首先完成流体域一个时间步长的计算,然后在离散元颗粒中完成相同时间的迭代,通过数值耦合接口,CFD获取DEM颗粒的坐标、速度、体积等相关信息,从而计算流场与颗粒间的相互作用力。流体对颗粒的作用力将作为颗粒体积力的方式加载到DEM中来影响颗粒的运动;而流体间的相互作用,则是通过添加动量源项的方式来实现的。通过一个个时间步的迭代循环,继而完成CFD-DEM之间的全过程模拟。

流体相需要解决的是不可压缩的Navier-Stokes方程:

∇·(φsUs+φfUf)=0

(1)

(2)

式中:φ为各相体积分数;U为速度;ρ为密度;∇p为压力梯度;∇τ为压力张量的分量;g为重力加速度;F为相间作用力;下标s、f分别表示颗粒和流体。

2 仿真模型以及边界条件

CFD-DEM耦合过程中,流体域网格和颗粒之间是相互独立的,因此,流体域网格不会随着颗粒的运动而变形,此类简化模型可大大提高计算效率,适用于大尺度系统的仿真模拟。但是,由于计算孔隙率和阻力算法的局限性,该方法要求流体域网格的尺寸必须大于颗粒尺寸的2～4倍[10]。

仿真渗透柱模型为直径80 mm,高240 mm的圆柱体,采用结构六面体网格进行划分(图2),网格尺度符合要求。

图2 仿真模型

进行泥浆渗透试验时,试验土层须事先用水进行饱和,所以在处理仿真模型时,水占据整个流体域空间。首先在渗透柱下半部分生成地层堆积颗粒,保持足够的静置时间以保证消除颗粒之间的不平衡力;然后在渗透柱上半部分生成泥浆悬浮颗粒,消除颗粒的速度以及角速度,模拟实际中泥浆颗粒的悬浮状态。为模拟泥浆在地层中的渗透过程,入口被赋予恒压来模拟施加的压力,出口与大气相连,视为常压(图3)。

图3 仿真模型边界条件

时间步长、数据传递频率等耦合设置会影响到CFD-DEM模拟的准确度和计算稳定性。基于瑞利时间步长以及粒子响应时间来确定颗粒运动的计算时间步长以及与流体之间的数据传递频率。

一般情况下,DEM的计算时间步长最大不超过瑞利时间步长的30%,CFD流体计算时间步长为DEM的10～100倍。本次仿真,DEM时间步长采用10-6s,CFD时间步长为10-4s,其余参数设置参照表1。

表1 参数设置

3 泥浆渗透试验模拟仿真

3.1 粒径比对成膜的影响

DEM初始化砂砾石地层,具体材料参数见表1,由重力的作用下在渗透柱内自然堆积成土层柱体,由于耦合计算网格尺度问题,分别对泥浆颗粒和地层颗粒进行等比例放大,地层颗粒做变粒径处理,在1～4 mm范围内生成33 885个颗粒,其空间占据了整个渗透柱的一半(图4),泥浆假设由纯膨润土组成,通过调节不同的泥浆颗粒粒径来研究地层-泥浆颗粒粒径比对渗透成膜的影响。

图4 地层颗粒初始化

如图5所示,当地层-泥浆颗粒粒径比D/d≤3时,由于泥浆颗粒粒径过大,难以渗入地层孔隙,仅在地层表面发生堆积,形成“泥皮型”泥膜,由于泥浆压力作用,地层孔隙率有所降低;当粒径比为37.5时,由于地层孔隙过型泥

图5 不同的D/d时的泥膜情况

膜;大,泥浆颗粒全部渗透进入地层内部,虽有大量泥浆颗粒滞留地层内部,但未形成有效堵塞,地表未形成泥皮;也有大量泥浆颗粒穿透地层到达地层底部,导致泥浆滤失,最终形成一段“渗透带”。

图6表示渗入地层的泥浆颗粒质量占比与粒径比(D/d)的关系。由图6可知,当D/d<3时,仅有少数泥浆颗粒渗透进入地层,虽可形成闭气性较好的泥皮,但并不能形成有效支护,不利于施工安全;当37.5时,几乎所有泥浆颗粒渗入地层,未能形成泥皮,且地层中的泥浆发生滤失,未能有效堵塞地层孔隙,不能很好地支撑地层水土压力,不利于维持地表稳定。这也与刘方[11]对砂卵石地层泥水平衡盾构相关研究所得结论基本相似。

图6 渗入地层颗粒占比与粒径比D/d的关系

3.2 泥浆密度对成膜的影响

保持泥浆入口50 kPa压力,粒径比D/d=5的前提下,借助式(3),通过调整泥浆柱孔隙率来调节泥浆密度,共形成1 100、1 130 kg/m3两种不同泥浆密度模型开展渗透试验仿真模拟。

ρ=ρs(1-n)+ρf

(3)

式中:ρ为泥浆密度;ρs为颗粒密度;ρf为流体密度;n为孔隙率。

仿真结果(图7、图8)表明,泥浆密度越大,颗粒渗透深度减小,堵塞能力越强,形成的泥皮越厚;当泥浆密度减小时,由于泥浆单位体积内颗粒数减少,未能及时对地层孔隙进行封堵,泥浆颗粒渗透深度变大,泥皮形成滞后。从周中等[12]的试验总结可知,泥浆比重增大,地表处形成的泥膜越厚,泥膜稳定时间越短,滤失量越小,与本文的仿真结论相吻合。虽然提高泥浆密度,在一定程度内能提高地层稳定性和施工安全性,但从张尚达[13]给出的试验结论可知,当泥浆密度过大,泥浆中小颗粒数量多,能快速填充地层孔隙,泥浆渗透距离短,大量泥浆在地表出淤积,此时形成的泥膜较为疏松,稳定性差。

图7 泥浆密度1 100 kg/m3时的仿真情况

图8 泥浆密度1 130 kg/m3时的仿真情况

3.3 泥浆黏性对成膜的影响

泥浆黏性的主要来源为泥浆颗粒间力的相互作用。采用Hertz-Mindlin with JKR接触模型来研究泥浆黏度对渗透成膜的影响。该模型是一种具有内聚力的接触模型,考虑了接触区内范德华力的影响,适用于模拟药粉、农作物、矿石、泥土等含湿物料因含湿水分等原因发生的黏结、团聚情况。

对比模型采用粒径比为7.5的渗透模型,图9、图10为有无黏泥浆颗粒的仿真结果对比。

根据张尚达[13]的试验结论可知,同一地层中,当泥浆的相对密度相同时,泥浆黏度越大,则形成的泥膜越厚,泥浆渗透深度越小。从仿真结果可以看出,无黏泥浆颗粒在地表形成一层薄薄的泥膜,仍有大量的颗粒发生滤失;含黏泥浆颗粒在地表处形成致密的泥膜,发生滤失的泥浆颗粒数明显减少,

与已知的试验结论相符合。

4 泥浆在不同地层中的渗透结果

采用自制泥浆渗透成膜试验装置(图11)对仿真结论进行验证,试验装置主要包含3个部分:压力加载装置、渗透柱主体、数据采集装置。

图11 渗透试验装置

采用固定泥浆配比,通过泥浆三件套以及中压失水仪(图12)测定泥浆性能参数,配制不同的试验地层,以地层级配曲线15%时的颗粒粒径D15作为地层颗粒代表粒径,以泥浆级配曲线85%时的颗粒粒径d85作为泥浆颗粒代表粒径,以研究不同地层-泥浆颗粒粒径比对渗透成膜的影响。表2和表3分别为泥浆配比以及泥浆特性参数。

表2 泥浆配比

表3 泥浆性能参数

图12 泥浆性能测试仪器

采用标准振筛机对天然河沙进行筛分分组,按照一定的颗粒级配配制成试验地层。本次试验共配置4种不同地层(图13),地层信息见表4。

表4 配制地层信息

图13 4种地层颗粒级配曲线

本次试验采用相同配比的泥浆在不同配制的地层中进行加压渗透,采集地层中孔隙水压力以及滤失量,观察并分析不同地层-泥浆颗粒粒径比对渗透成膜带来的影响。试验共进行5次加压,每次50 kPa,至极限压力250 kPa,每级稳压3 min。

4.1 泥浆在ST1地层中的渗透过程

由于地层中细颗粒占比较大,随着加压的进行,泥浆颗粒难以渗入地层中,泥浆几乎没有发生渗透,渗透滤液清澈,最终在地表形成约5 mm厚泥皮,形成“泥皮型”泥膜(图14)。

图14 ST1地层形成的泥膜

滤失量在大约40 s时达到稳定状态,说明此时已形成有效泥膜,滤失量随时间变化曲线近似呈现明显“阶梯状”(图15),滤失量随压力升高增幅小,增量保持稳定,说明泥皮致密性高,但此类泥膜易脱离地表,不利于维持掌子面稳定。

图15 ST1地层中的滤失量曲线

4.2 泥浆在ST2地层中的渗透过程

如图16所示,在第一级加压时,滤失量大约在60 s左右逐渐保持稳定,说明此时泥浆渗透稳定,形成有效泥膜。随着逐级加压,滤失量随时间变化曲线近似呈现 “阶梯状”,滤失量随压力升高增幅小,增量保持稳定,说明泥皮致密性高,泥浆应力转化率高,泥膜稳定可靠。

图16 ST2地层中的滤失量曲线

试验结束,在地表处形成约4 mm厚泥皮,泥浆渗入地层,但未完全滤失,且滤液较为清澈,形成“泥皮+渗透带型泥膜”(图17)。

图17 ST2地层形成的泥膜

4.3 泥浆在ST3地层中的渗透过程

随着前两级加压,滤失量曲线呈现“阶梯状”变化,且在40 s左右达到稳定(图18),说明此时已形成有效泥膜。当泥浆压力达到150 kPa时,此时泥膜失稳,滤失量快速上升,在稳压3 min后泥膜结构才逐渐保持稳定。

图18 ST3地层中的滤失量曲线

试验结束后,泥浆未完全滤失,滤液些许浑浊,在地表形成约2 mm厚泥皮,但泥皮表面存在大量气孔,泥皮的闭气性较差,泥皮质量不高,最终形成“泥皮+渗透带”型泥膜(图19)。

图19 ST3地层形成的泥膜

4.4 泥浆在ST4地层中的渗透过程

在未加压的情况下,泥浆已经开始慢慢向地层渗透,随着第一级加压,泥浆快速渗入地层,在加压到100 kPa时完全滤失(图20)。但滤失量变化曲线有逐渐稳定的趋势,说明泥浆颗粒还是起到了一定的堵塞地层孔隙的作用。

图20 ST4地层中的滤失量曲线

试验结束后,未在地表处形成泥皮,泥浆完全滤失,渗透滤液浑浊,仅形成一段“渗透带”(图21)。

图21 ST4地层形成的泥膜

此次试验的总结见表5,从中可以看出,试验得出的结果与仿真结论具有高度的一致性,说明此次仿真得出的结论置信度较高。

表5 试验总结

5 结论

针对泥浆在砂砾石高渗性地层难以成膜的问题,采用CFD-DEM耦合数值计算和试验验证的方法,对泥浆的渗透以及泥膜形成过程进行了研究,分析了不同泥浆特性参数对泥浆成膜类型的影响规律,得到如下结论。

1)不同的地层-泥浆颗粒粒径比对泥膜的结构影响较大,其中“泥皮+渗透带”型泥膜为最优形态,此类泥膜不仅可以对地层形成有效支护,而且不透气的泥皮也有利于维持地层压力稳定。

2)泥浆密度越大,能够堵塞地层孔隙的颗粒数量增多,堵塞能力越强,颗粒渗透深度减小,形成的泥皮越厚 。

3)泥浆黏度越大,颗粒间的黏聚效果越好,“架桥效应”越强,泥浆渗透深度越短。

4)通过搭建自制泥浆渗透试验台对仿真结论进行验证,配制4种不同级配的地层从而形成不同的颗粒粒径比,试验结果与仿真结论具有较好的一致性,流体离散元的仿真手段能够很好地模拟出真实工况。

CFD-DEM仿真手段可针对复杂工况快速提供解决方案,能够大量缩减研究周期。可结合AI(人工智能)学习技术,快速计算出结合具体工况相适配的泥浆特性,同时也能够为智能掘进提供可靠的数据支持。