CN114152640A - 一种基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法 - Google Patents
一种基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114152640A CN114152640A CN202111413615.3A CN202111413615A CN114152640A CN 114152640 A CN114152640 A CN 114152640A CN 202111413615 A CN202111413615 A CN 202111413615A CN 114152640 A CN114152640 A CN 114152640A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- water
- curve
- pore
- soil
- water content
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 180
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 239000002689 soil Substances 0.000 title claims description 52
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000007791 dehumidification Methods 0.000 claims abstract description 10
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims description 102
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 34
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 20
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 20
- 239000000758 substrate Substances 0.000 claims description 14
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 claims description 13
- 239000004576 sand Substances 0.000 claims description 11
- 238000001179 sorption measurement Methods 0.000 claims description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 8
- QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N mercury Chemical compound [Hg] QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- 229910052753 mercury Inorganic materials 0.000 claims description 5
- 239000010453 quartz Substances 0.000 claims description 4
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N silicon dioxide Inorganic materials O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 239000007791 liquid phase Substances 0.000 claims description 3
- 230000005501 phase interface Effects 0.000 claims description 3
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 2
- 239000004927 clay Substances 0.000 abstract description 20
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 4
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 abstract 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 238000010997 low field NMR spectroscopy Methods 0.000 description 2
- 238000007789 sealing Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000005119 centrifugation Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 1
- 239000012153 distilled water Substances 0.000 description 1
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 1
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 description 1
- 230000008020 evaporation Effects 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 239000003350 kerosene Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000003755 preservative agent Substances 0.000 description 1
- 230000002335 preservative effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N24/00—Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects
- G01N24/08—Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects by using nuclear magnetic resonance
- G01N24/081—Making measurements of geologic samples, e.g. measurements of moisture, pH, porosity, permeability, tortuosity or viscosity
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N24/00—Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects
- G01N24/08—Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects by using nuclear magnetic resonance
- G01N24/082—Measurement of solid, liquid or gas content
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Immunology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geology (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于核磁共振技术及毛细管理论的AWRC确定方法，对不同初始干密度的武汉黏土进行脱湿路径下的核磁共振试验，讨论了其弛豫峰随含水量变化规律，结合SEM试验，提出了一种准确性较高的SWCC预测方法，利用预测的SWCC并基于毛细管理论确定了理想水分分布规律曲线，进而将其与实测水分分布规律曲线对比，得到了累计信号强度增量，由此可以将信号强度与含水量结合起来，其增量即为吸附水含量，再通过SWCC将所得吸附水含量与基质吸力相联系，获得吸附持水作用曲线（AWRC），具有较好的准确性。
Description
技术领域
本发明属于非饱和土微观组成技术领域，涉及一种土中吸附水含量的确定方法，尤其涉及一种基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法。
背景技术
相较于饱和土，非饱和土更为常见，且其工程性质要复杂得多，因此非饱和土有效应力的确定对于其性质的精准测定非常重要。研究发现，为了确定有效应力系数χ，对于土中孔隙水种类的准确划分及确定各种类水分对土体强度贡献形式是至关重要的过程。因此需要确定吸附水含量以区分土中吸附水与毛细水，目前土中吸附水测量方法主要包括容量瓶法、离心法、蒸发试验法等，然而这些方法大多存在着耗时较长、测量结果不准确及对试样有破坏性的缺点，且多基于经验假设，缺乏合理理论解释，求得的吸附水含量也并未与基质吸力相联系，存在诸多不合理性。因此提出一种快捷、简单、准确、有理论基础的吸附水含量确定方法是十分必要的。
发明内容
为了解决背景技术中存在的上述技术问题，本发明提供了一种获得的累计孔隙分布曲线准确性更好、转化而来的水-土特征曲线(SWCC)具有较高准确度、在应用毛细管理论计算得到AWRC时精准性较高、实验操作简单以及易于实施的基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法，其特征在于：所述基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法包括以下步骤：
1)进行不同干密度的饱和重塑土样脱湿路径下的核磁共振试验，得到不同含水量时弛豫峰随含水量的变化规律曲线；
2)将步骤1)获取得到的不同含水量时弛豫峰随含水量的变化规律曲线转换成弛豫峰累计曲线；
3)对步骤1)得到的不同含水量时弛豫峰随含水量的变化规律曲线进行定标，根据定标结果预测并得到预测后的累计孔隙体积分布曲线；
4)将步骤3)得到的预测后的累计孔隙体积分布曲线转化为预测的土-水特征曲线SWCC；
5)根据步骤4)得到的预测的土-水特征曲线SWCC推出预测弛豫峰累计曲线；
6)核磁共振测得的弛豫峰总信号量与水分含量成正比，根据不同干密度试样的实验结果，利用拟合软件建立测得信号量与总含水量的关系，得到孔隙水总含量Vw与总信号量ΣS的关系，进而确定含水量与信号量间的关系。将步骤5)得到的预测弛豫峰累计曲线与步骤2)得到的弛豫峰累计曲线进行对比，二者的信号量差值对应的含水量为该吸力作用下的吸附水含量。
作为优选，本发明所采用的步骤3)的具体实现方式是：
3.1)对步骤1)得到的不同含水量时弛豫峰随含水量的变化规律曲线进行定标，所述定标的方式是：
在非永磁体中，横向弛豫时间T2主要由表面弛豫所决定，与孔径大小d存在如下函数关系：
其中：
cs为孔隙几何形态因子，柱状孔隙为4，球形孔隙为6；
ρ2为横向表面弛豫率；
d是T2值对应的孔隙大小；
假设cs与ρ2为常数，即得利用低场核磁共振测量试样孔隙分布时的孔隙尺寸定标表达式：
d＝C*T2＝csρ2*T2 (2)
3.2)确定预测后的累计孔隙体积分布曲线，具体是：
利用压汞试验(MIP)获得实测累计孔隙体积分布曲线，与核磁共振试验获得的弛豫峰累计曲线，通过切线法确定曲线起点与曲线终点，分别获得ds和de，T2s和T2e后代入等式(2)运算得到不同的C值Cs和Ce，取Cs和Ce的平均值Cmean作为确定T2对应孔径的比例系数，并作出通过累计弛豫峰曲线T2预测得到预测后的累计孔隙体积分布曲线；所述ds和de分别是曲线起点的孔径大小和曲线终点的孔径大小。
作为优选，本发明所采用的步骤4)的具体实现方式是：
利用非饱和土力学中孔径与基质吸力的关系，将预测后的累计孔隙体积分布曲线转化为土-水特征曲线SWCC，转化公式如下：
其中：
ψ为基质吸力；TS为水的表面张力；
α为水-液相界面接触角；
d为孔隙直径，单位是um；
低场核磁共振仪于32℃下工作，故在32℃时，取Ts为0.07086N/m，α为水液相界面接触角，为简化计算取为0°代入公式(3)进行计算，可得：
根据公式(4)便可将孔径与基质吸力相联系，确定水-土特征曲线的横坐标，所述横坐标是基质吸力ψ，纵坐标是孔隙直径d；选取饱和状态S1下的弛豫峰累计曲线，此时土样能够体现从完全饱和状态到水被完全排除的全过程，能够包括全部范围的基质吸力，根据公式(2)、(4)，将T2转化为基质吸力，确定全吸力范围下的土-水特征曲线预测值，最终建立预测的土-水特征曲线SWCC。
作为优选，本发明所采用的步骤5)的具体实现方式是：
利用预测的土-水特征曲线SWCC，选取饱和度S1～S10，确定各饱和度下的基质吸力值，利用公式(2)以及(4)将基质吸力转化为对应的不同T2值(T2i)，得到不同饱和度所代表的预测T2值；
用预测T2值将S1饱和度下的弛豫峰累计曲线分割为10个区段，根据毛细管理论，在外加因素影响下，大孔径孔隙中的水先被排出，而大孔径对应较大T2值；将失水过程表示为Si(Si表示失水的第i个阶段，i＝1、2、3......10)；因此，S10表示失水的第一个阶段，对应最小的T2值，其左侧的弛豫峰累计曲线即为基于毛细管理论的饱和度为S10的弛豫峰累计曲线，以此类推得到饱和度S1～S9基于毛细管理论的弛豫峰累计曲线，称为预测弛豫峰累计曲线。
作为优选，本发明所采用的步骤6)的具体实现方式是：
6.1)建立孔隙水总含量Vw与总孔隙水含量的信号量ΣS的关系；
其中：
Vw为总含水量；
ΣS为总孔隙水含量的信号量；
ρw为32℃下的水密度；
6.2)根据公式(5)中孔隙水总含水量与总信号量的关系，推导出孔隙水含水量增量与孔隙水信号量增量间的关系：
其中：
ΔVW为孔隙水含水量增量；
ΔΣS为孔隙水含水量对应的孔隙水信号量增量；
ρw为32℃下的水的密度；
6.3)通过预测弛豫峰累计曲线与实测弛豫峰累计曲线间的信号量差值，确定信号量差值在该吸力下对应的含水量差值，即为吸附水含量：
其中：
VA为装载试样的石英管体积，为7.63cm3，ρd为土样干密度；
ρw为32℃下的水密度；
最终绘得吸附水含量
在不同基质吸力下的变化规律，即吸附作用保水曲线AWRC，所述吸附作用保水曲线AWRC的横坐标是基质吸力，纵坐标是单位重量土中吸附水含量。
本发明的优点是：
本发明提供了一种基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法，该方法是基于核磁共振技术及毛细管理论的方法来确定吸附持水作用曲线(AWRC)，能够通过快速、低耗、无损的核磁共振探测技术得到土样不同含水量下的弛豫峰随含水量变化曲线进而获得弛豫峰累计曲线，再通过公式转化为累计孔隙分布曲线，相比于借助压汞实验、SEM技术等方法，获得的累计孔隙分布曲线准确性更好，转化而来的水-土特征曲线(SWCC)具有较高准确度，进而在应用毛细管理论计算得到AWRC时精准性较高，且实验操作简单，方便快捷，易于实施，成本较低，具有广阔的应用前景。
附图说明
图1为本发明武汉黏土弛豫峰随含水量的变化规律；
图2为本发明武汉黏土的弛豫峰累计曲线(水分分布规律曲线)；
图3为本发明武汉黏土的累计孔隙体积分布曲线；
图4为本发明武汉黏土基于核磁共振试验数据预测的水-土特征曲线(SWCC)；
图5为本发明武汉黏土基于毛细管理论所得的理想弛豫峰累计曲线(水分分布规律曲线)；
图6为本发明武汉黏土实测弛豫峰累计曲线(水分分布规律曲线)；
图7为本发明武汉黏土的核磁共振试验信号定标的线性拟合结果；
图8-图17分别是本发明武汉黏土的理想水分分布规律曲线与实测水分分布规律曲线在不同含水量下的比较；
图18为本发明武汉黏土的吸附水含量随基质吸力变化曲线(AWRC)。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施实例对本发明作进一步的详细说明，图1中S1-S10分别代表某种干密度武汉黏土在脱湿路径下的10种不同含水量状态。图18中W1-W7分别代表武汉黏土1.30、1.35、1.40、1.45、1.50、1.60、1.70(g/cm3)的7种干密度。
本发明提出了一种基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法，应用毛细管理论确定吸附作用保水曲线(AWRC)的方法。
1、进行不同干密度的饱和重塑土样脱湿路径下的核磁共振试验，得到不同含水量时弛豫峰随含水量的变化规律曲线，将获取得到的不同含水量时弛豫峰随含水量的变化规律曲线转换成弛豫峰累计曲线；
2、得到的不同含水量时弛豫峰随含水量的变化规律曲线进行定标，根据定标结果预测并得到预测后的累计孔隙体积分布曲线；
其中，对不同含水量时弛豫峰随含水量的变化规律曲线进行定标的具体实现方式是：
横向弛豫时间T2与孔径大小d存在如下函数关系：
其中，T2表示横向弛豫时间，ρ2为横向表面弛豫率；S/V为孔隙表面积与孔隙体积的比值；T2b为体松弛时间；D为孔隙内流体的自由扩散系数；γ为璇磁比；TE为低场核磁共振测量序列间的等待时间。
由于非永磁体中，体积松弛时间T2b比非粘性煤油长得多，故其倒数数值可忽略，此外，由于低场核磁共振序列中通常采用很短的等待时间，故TE可忽略，因此横向弛豫时间T2主要由表面弛豫所决定，公式(2)可简化为：
其中，cs为孔隙几何形态因子，柱状孔隙为4，球形孔隙为6；ρ2为横向表面弛豫率；d是T2值对应的孔隙大小。假设cs与ρ2为常数，即可得利用低场核磁共振测量试样孔隙分布时的孔隙尺寸定标表达式：
d＝C*T2＝csρ2*T2 (4)
利用压汞试验(MIP)实测累计孔隙体积分布曲线，与核磁共振试验获得的弛豫峰累计曲线，通过切线法确定曲线起点与曲线终点，分别获得ds和de，T2s和T2e后代入等式(4)运算得到不同的C值Cs和Ce，取Cs和Ce的平均值Cmean作为确定T2对应孔径的比例系数，并作出通过累计弛豫峰曲线T2预测得到预测后的累计孔隙体积分布曲线；所述ds和de分别是曲线起点的孔径大小和曲线终点的孔径大小。
3、预测后的累计孔隙体积分布曲线转化为预测的土-水特征曲线SWCC。
利用非饱和土力学中孔径与基质吸力的关系，将预测后的累计孔隙体积分布曲线转化为土-水特征曲线SWCC：
其中，ψ为基质吸力；TS为水的表面张力，α为水-液相界面接触角，d为孔隙直径，单位是um。在32℃时，取Ts为0.07086N/m，α为0°代入公式(5)进行计算，可得：
根据公式(6)便可将孔径与基质吸力相联系，确定水-土特征曲线的横坐标，所述横坐标是基质吸力ψ，纵坐标是孔隙直径d；选取饱和状态S1下的弛豫峰累计曲线，此时土样能够体现从完全饱和状态到水被完全排除的全过程，能够包括全部范围的基质吸力，根据公式(4)、(6)，将T2转化为基质吸力，确定全吸力范围下的土-水特征曲线预测值，最终建立预测的土-水特征曲线SWCC。
4、利用预测的土-水特征曲线SWCC，选取饱和度S1～S10，确定各饱和度下的基质吸力值，利用公式(4)以及(6)将基质吸力转化为对应的不同T2值，得到不同饱和度所代表的预测T2值；
用预测T2值将S1饱和度下的弛豫峰累计曲线分割为10个区段，根据毛细管理论，在外加因素影响下，大孔径孔隙中的水先被排出，而大孔径对应较大T2值；将失水过程表示为Si(Si表示失水的第i个阶段，i＝1、2、3......10)；因此，S10表示失水的第一个阶段，对应最小的T2值，其左侧的弛豫峰累计曲线即为基于毛细管理论的饱和度为S10的弛豫峰累计曲线，以此类推得到饱和度S1～S9基于毛细管理论的弛豫峰累计曲线，称为预测弛豫峰累计曲线。
5、建立孔隙水总含量Vw与总孔隙水含量的信号量ΣS的关系；
其中：
Vw为总含水量；
ΣS为总孔隙水含量的信号量；
ρw为32℃下的水密度；
根据公式(7)中孔隙水总含水量与总信号量的关系，推导出孔隙水含水量增量与孔隙水信号量增量间的关系：
其中：
ΔVW为孔隙水含水量增量；
ΔΣS为孔隙水含水量对应的孔隙水信号量增量；
ρw为32℃下的水的密度；
通过预测弛豫峰累计曲线与实测弛豫峰累计曲线间的信号量差值，确定信号量差值在该吸力下对应的含水量差值，即为吸附水含量：
其中：
VA为装载试样的石英管体积，为7.63cm3，ρd为土样干密度；
ρw为32℃下的水密度；
最终绘得吸附水含量
在不同基质吸力下的变化规律，即吸附作用保水曲线AWRC，所述吸附作用保水曲线AWRC的横坐标是基质吸力，纵坐标是单位重量土中吸附水含量。
下面结合具体实施案例对本发明作进一步描述：
为进一步验证此AWRC求解方法准确有效，对武汉黏土进行了脱湿试验及脱湿路径下的核磁共振试验来验证。W1-W7分别代表武汉黏土1.30、1.35、1.40、1.45、1.50、1.60、1.70(g/cm3)的7种干密度，S1-S10分别代表某种干密度武汉黏土在脱湿路径下的10种不同含水量状态。
为了证明本发明提出的一种利用核磁共振技术及毛细管理论预测AWRC方法的准确性，需要分两个步骤来进行：
1、进行脱湿路径下的武汉黏土核磁共振试验
第一步，利用高纯石英管制作干密度为1.30、1.35、1.40、1.45、1.50、1.60、1.70(g/cm3)的一组重塑土试样，编号为W1-W7，再利用真空饱和的方法使试样处于饱和状态(利用蒸馏水进行饱和)，检测饱和状态下各干密度时武汉土中纯水的弛豫峰分布状态。第二步，将试样自然风干，每次持续4小时左右，然后将试样利用保鲜膜进行密封并静置24h以上。第三步，解除密封状态，称量试样质量并记录，利用低场核磁设备测量土中1H质子磁共振弛豫峰。重复第二步与第三步以测量土体在脱湿路径下不同含水量状态时弛豫峰的变化规律，将不同含水量S1-S10的变化规律总结绘制，以干密度为1.3g/cm3的土样W1为例，获得弛豫峰随含水量变化规律如图1所示，再利用核磁共振分析系统得到弛豫峰累计曲线(水分分布规律曲线)如图2所示。
2、利用压汞法(MIP)获得累计孔隙体积分布曲线与核磁共振试验获得的累计信号强度曲线，通过切线法确定曲线起点与终点，分别获得ds和de，T2s和T2e后代入等式(4)运算得到不同的C值Cs和Ce，取平均值Cmean作为确定T2对应孔径的比例系数。结合压汞试验测得的武汉黏土的孔径-体积分布曲线确定C值，作累计孔隙体积分布曲线以对比，如图3所示。
3、在核磁试验工作温度32℃下，取Ts为0.07086N/m，α为0°代入公式(5)进行计算，可得等式(6)，再利用等式(6)将累计孔隙分布曲线转化为水-土特征曲线(SWCC)，其结果如图4所示。为评价其准确度，利用均方根误差公式(10)计算：
其中，xi为第i个饱和度的实测值；xi′为第i个饱和度的预测值；N为测量数据点的个数。
计算结果如表1.
表1土水特征曲线预测值的均方根误差
发现7种干密度下的RMSE值均较小，说明利用累计信号强度通过一系列转换方法预测所得的水-土特征曲线(SWCC)具有相当准确性。
4、根据预测所得SWCC可确定S1-S10含水量情况下的基质吸力值，可得基于毛细管理论的水分分布曲线即理想情况下的弛豫峰累计曲线如图5所示，而实测水分分布曲线如图6所示，两者存在的信号总量差值即为吸附水含量。
5、为确定信号量与含水量间的关系，利用不同干密度土样的测试结果对测得信号量定标，便可线性拟合出总信号量与总水分含量间的关系如图7所示。
6、图8-图17为本发明武汉黏土的理想水分分布规律曲线与实测水分分布规律曲线在10种不同含水量下的比较，由此可确定其累计信号强度增量ΔΣS，可求得吸附水含量
7、通过不同含水量S1-S10对应的基质吸力与计算所得的吸附水含量，绘制成吸附水含量随基质吸力变化规律曲线(AWRC)，以干密度为W1的武汉黏土为例，最终求得7种干密度武汉黏土的AWRC如图18所示。
Claims (5)
1.一种基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法，其特征在于：所述基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法包括以下步骤：
1)进行不同干密度的饱和重塑土样脱湿路径下的核磁共振试验，得到不同含水量时弛豫峰随含水量的变化规律曲线；
2)将步骤1)获取得到的不同含水量时弛豫峰随含水量的变化规律曲线转换成弛豫峰累计曲线；
3)对步骤1)得到的不同含水量时弛豫峰随含水量的变化规律曲线进行定标，根据定标结果预测并得到预测后的累计孔隙体积分布曲线；
4)将步骤3)得到的预测后的累计孔隙体积分布曲线转化为预测的土-水特征曲线SWCC；
5)根据步骤4)得到的预测的土-水特征曲线SWCC推出预测弛豫峰累计曲线；
6)将步骤5)得到的预测弛豫峰累计曲线与步骤2)得到的弛豫峰累计曲线进行对比，二者的信号量差值对应的含水量为该吸力作用下的吸附水含量。
2.根据权利要求1所述的基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法，其特征在于：所述步骤3)的具体实现方式是：
3.1)对步骤1)得到的不同含水量时弛豫峰随含水量的变化规律曲线进行定标，所述定标的方式是：
在非永磁体中，横向弛豫时间T2主要由表面弛豫所决定，与孔径大小d存在如下函数关系：
其中：
cs为孔隙几何形态因子，柱状孔隙为4，球形孔隙为6；
ρ2为横向表面弛豫率；
d是T2值对应的孔隙大小；
假设cs与ρ2为常数，即得利用低场核磁共振测量试样孔隙分布时的孔隙尺寸定标表达式：
d＝C*T2＝csρ2*T2 (2)
3.2)确定预测后的累计孔隙体积分布曲线，具体是：
利用压汞试验获得实测累计孔隙体积分布曲线，与核磁共振试验获得的弛豫峰累计曲线，通过切线法确定曲线起点与曲线终点，分别获得ds和de，T2s和T2e后代入等式(2)运算得到不同的C值Cs和Ce，取Cs和Ce的平均值Cmean作为确定T2对应孔径的比例系数，并作出通过累计弛豫峰曲线T2预测得到预测后的累计孔隙体积分布曲线；所述ds和de分别是曲线起点的孔径大小和曲线终点的孔径大小。
3.根据权利要求2所述的基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法，其特征在于：所述步骤4)的具体实现方式是：
利用非饱和土力学中孔径与基质吸力的关系，将预测后的累计孔隙体积分布曲线转化为土-水特征曲线SWCC，转化公式如下：
其中：
ψ为基质吸力；TS为水的表面张力；
α为水-液相界面接触角；
d为孔隙直径，单位是um；
低场核磁共振仪于32℃下工作，故在32℃时，取Ts为0.07086N/m，α为水液相界面接触角，为简化计算取为0°代入公式(3)进行计算，可得：
根据公式(4)便可将孔径与基质吸力相联系，确定水-土特征曲线的横坐标，所述横坐标是基质吸力ψ，纵坐标是孔隙直径d；选取饱和状态S1下的弛豫峰累计曲线，此时土样能够体现从完全饱和状态到水被完全排除的全过程，能够包括全部范围的基质吸力，根据公式(2)、(4)，将T2转化为基质吸力，确定全吸力范围下的土-水特征曲线预测值，最终建立预测的土-水特征曲线SWCC。
4.根据权利要求3所述的基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法，其特征在于：所述步骤5)的具体实现方式是：
利用预测的土-水特征曲线SWCC，选取饱和度S1～S10，确定各饱和度下的基质吸力值，利用公式(2)以及(4)将基质吸力转化为对应的不同T2值，得到不同饱和度所代表的预测T2值；
用预测T2值将S1饱和度下的弛豫峰累计曲线分割为10个区段，根据毛细管理论，在外加因素影响下，大孔径孔隙中的水先被排出，而大孔径对应较大T2值；将失水过程表示为Si(Si表示失水的第i个阶段，i＝1、2、3......10)；因此，S10表示失水的第一个阶段，对应最小的T2值，其左侧的弛豫峰累计曲线即为基于毛细管理论的饱和度为S10的弛豫峰累计曲线，以此类推得到饱和度S1～S9基于毛细管理论的弛豫峰累计曲线，称为预测弛豫峰累计曲线。
5.根据权利要求4所述的基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法，其特征在于：所述步骤6)的具体实现方式是：
6.1)建立孔隙水总含量Vw与总孔隙水含量的信号量ΣS的关系；
其中：
Vw为总含水量；
ΣS为总孔隙水含量的信号量；
ρw为32℃下的水密度；
6.2)根据公式(5)中孔隙水总含水量与总信号量的关系，推导出孔隙水含水量增量与孔隙水信号量增量间的关系：
其中：
ΔVW为孔隙水含水量增量；
ΔΣS为孔隙水含水量对应的孔隙水信号量增量；
ρw为32℃下的水的密度；
6.3)通过预测弛豫峰累计曲线与实测弛豫峰累计曲线间的信号量差值，确定信号量差值在该吸力下对应的含水量差值，即为吸附水含量：
其中：
VA为装载试样的石英管体积，为7.63cm3，ρd为土样干密度；
ρw为32℃下的水密度；
最终绘得吸附水含量
在不同基质吸力下的变化规律，即吸附作用保水曲线AWRC，所述吸附作用保水曲线AWRC的横坐标是基质吸力，纵坐标是单位重量土中吸附水含量。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111413615.3A CN114152640A (zh) | 2021-11-25 | 2021-11-25 | 一种基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111413615.3A CN114152640A (zh) | 2021-11-25 | 2021-11-25 | 一种基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114152640A true CN114152640A (zh) | 2022-03-08 |
Family
ID=80457544
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111413615.3A Pending CN114152640A (zh) | 2021-11-25 | 2021-11-25 | 一种基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114152640A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115400980A (zh) * | 2022-11-02 | 2022-11-29 | 天津美腾科技股份有限公司 | 一种油页岩分选方法及装置 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109239118A (zh) * | 2018-09-10 | 2019-01-18 | 湖北工业大学 | 一种基于nmr曲线预测土-水特征曲线vg模型的方法 |
| CN110399665A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-11-01 | 湖北工业大学 | 一种预测土水特征曲线滞回行为的方法 |
-
2021
- 2021-11-25 CN CN202111413615.3A patent/CN114152640A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109239118A (zh) * | 2018-09-10 | 2019-01-18 | 湖北工业大学 | 一种基于nmr曲线预测土-水特征曲线vg模型的方法 |
| CN110399665A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-11-01 | 湖北工业大学 | 一种预测土水特征曲线滞回行为的方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 雷达: "基于孔隙水微观特性的非饱和土强度理论研究", 《万方硕士学位论文数据库》, 19 October 2021 (2021-10-19), pages 1 - 73 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115400980A (zh) * | 2022-11-02 | 2022-11-29 | 天津美腾科技股份有限公司 | 一种油页岩分选方法及装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107402175B (zh) | 一种变形条件下土-水特征曲线的分形预测方法 | |
| CN104237283B (zh) | 检测固体样本对含氢原子的气体的吸附量的方法及系统 | |
| CN103018148B (zh) | 一种测量煤芯孔隙度的方法 | |
| CN105651854B (zh) | 一种含氚老化样品中微量3He定量测定的系统及方法 | |
| CN105806898B (zh) | 一种用于气体传感器的气体浓度标定方法 | |
| CN104075974A (zh) | 一种利用低场核磁共振精确测定页岩孔隙度的方法 | |
| Mabry et al. | High-precision helium isotope measurements in air | |
| CN114152640A (zh) | 一种基于核磁共振确定土中吸附水含量的方法 | |
| CN112129685B (zh) | 一种基于核磁共振测试早龄期混凝土孔隙结构的方法 | |
| CN109856176A (zh) | 基于nmr和ltna的致密储层全尺寸孔隙定量表征方法 | |
| CN102980843A (zh) | 一种焦炭气孔特征的检测方法 | |
| CN112946005A (zh) | 一种页岩微裂缝评价方法及其应用 | |
| CN106226383B (zh) | 一种基于微量气体预浓缩装置-同位素比值质谱联用仪测定氮气浓度的方法 | |
| LI et al. | A rapid method for determining the soil-water characteristic curves in the full suction range | |
| CN111220639A (zh) | 基于核磁共振的气驱水时岩心含气饱和度测定方法及装置 | |
| Kumada et al. | Influences of probe geometry and experimental errors on spatial resolution of surface charge measurement with electrostatic probe | |
| CN107576590B (zh) | 一种低场核磁共振等温吸附测试的容量法辅助系统及吸附量测量方法 | |
| Alfin-Slater et al. | Determination of isotope ratios of known deuterium-hydrogen samples using a mass spectrometer | |
| CN116223768A (zh) | 一种野外快速测定岩体型铷矿石品位的方法 | |
| CN116183458A (zh) | 页岩油有效孔隙度测定方法 | |
| CN104713834A (zh) | 一种原子光谱仪的定量方法 | |
| CN111551579B (zh) | 一种利用空白校正确定x射线背景强度的方法 | |
| CN108507923A (zh) | 岩心核磁共振分析仪孔隙度测量精准度检验及校正方法 | |
| CN112730495A (zh) | 一种提高特征x射线强度值的测试方法 | |
| CN209894636U (zh) | 一种真密度测试样品管 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |