黃河水下三角洲海底粉土微觀結構分形特征研究

焦鵬飛,孫永福,劉曉瑜,宋玉鵬,周其坤,杜 星

(國家海洋局第一海洋研究所,山東青島,266061)

黃河水下三角洲海底粉土微觀結構分形特征研究

焦鵬飛,孫永福,劉曉瑜,宋玉鵬,周其坤,杜 星

(國家海洋局第一海洋研究所,山東青島,266061)

以黃河水下三角洲海底粉土為研究對象,基于掃描電子顯微鏡技術獲得了大量的海底粉土SEM(scanning electron microscopy)圖像,綜合運用Image-Pro Plus(IPP)和Photoshop圖像處理軟件來提取粉土的微觀結構參數,以分形理論為指導,運用“周長-面積法”對海底粉土進行了分形特征研究,分析了閾值、放大倍數對粉土分形維數的影響及確定方法,并探討了分形維數的環境及工程地質意義。研究結果表明,黃河水下三角洲海底粉土的顆粒及孔隙具有特殊的分形特征,分形維數為1.6～1.8;不同分維值在一定程度上反映了波浪擾動強度的不同;分形維數可以表征抗剪強度參數,粉土的黏聚力和內摩擦角隨分維值的增大而增大。

海底粉土;SEM;圖像處理;分形分維

土的微觀結構概念最早是在1925年由土力學的始祖Terzaghi提出并用于黏性土的工程地質性質評價的[1]。隨著技術的發明與進步,人們逐漸意識到,相對于關注較多的土的宏觀結構,土的微觀結構更能從本質和機理上解釋土的工程地質性質。土微觀結構的研究建立在微觀結構信息獲取技術的發展之上。從最初借助于光學顯微鏡到后來電子顯微鏡的運用,尤其是在掃描電子顯微鏡(Scanning electron microscopy,SEM)技術發明之后,對土微觀結構的研究也由定性研究逐漸過渡到定量研究,并取得了豐碩的研究成果[2-10]。目前,基于SEM技術的土體微觀結構研究逐漸成為巖土工程中最有效、最直接的方法[2],而合理地獲取SEM圖像信息,建立微觀結構與力學性質的關系,并將其應用于理論研究和工程實踐一直是該領域的研究難點[8]。

分形理論是研究復雜物體形態和分布特征的有效方法,最初由數學家BENOIT于1975年提出[11],之后很多學者將其運用到工程技術、物理、化學、生物醫學、材料科學等多個學科的研究領域[12]。近年來這一理論也被廣泛用于土的微觀結構研究中,并取得了不少的研究成果[13-20]。如Moore和Donaldson等在分析了大量砂土的微結構照片后得出砂土顆粒形態具有分形特征,且分形維數為1～2的結論[13]。王寶軍等基于GIS軟件研究了黏性土的SEM圖像,論證了黏性土顆粒的分布符合分形特征且分形維數1～2,并分析了分形維數與土體微觀結構類型間的關系[14]。徐永福等由非飽和土孔隙分布的分形模型導出了非飽和土的水分特征曲線、滲透系數、剪切強度的表達式,并用已有的經驗公式和試驗數據進行了驗證[15]。任權等研究了動荷載作用下黃土變性前后孔隙的分性特征,揭示了分形分維同孔隙比之間有近似直線的關系[16]。王寶軍等應用GIS對黏性土顆粒形態進行了三維分形研究,認為表面積-體積法更能夠反應土體的三維特性[17]。劉玉松等對軟黏土、黃土及海相軟土的孔隙進行了分形研究,發現3種土的孔隙分布均是分形結構并存在多重分形特征,并指出了孔隙分布之分維變化與土體演化存在密切關系[19]。王俊超等對黃河三角洲北部潮坪上的原狀土樣進行了粒度成分測試,并利用分形理論進行了微觀結構分析,發現粒度分維值和顆粒分布分維隨深度變化呈現不同的變化特征,進而反映了沉積物的層化現象[20]。

綜上可知,前人已經研究了砂土和黏性土微觀結構的分形研究,但對于粉土的研究較少。而粉土是介于砂土與黏性土之間的一種特殊土體,其物質組成和顆粒形態與前兩者有顯著的區別,其分形特征也具有特殊性。本文基于前人對于土微觀結構分形特征的研究方法及理論基礎,采用在復雜水動力環境下形成的黃河水下三角洲海底粉土為研究對象,綜合應用Photoshop圖像處理軟件和IPP(Image-Pro Plus)圖像信息測量采集軟件,分別考慮了閾值、放大倍數等因素對其進行微觀結構分形特征研究,具有重要的環境意義和工程地質意義。與前人只對顆粒或者孔隙其中一種目標進行分形特征研究不同,我們同時考慮了顆粒和孔隙的分形特征研究,從而使得到的結果更準確可靠;另外,前人研究一般采用重塑土,本次研究對象為4個不同站位鉆孔取樣獲得的原狀海底粉土,對不同深度和層位土體進行全面分析,以期能為不同類型土的分形研究以及黃河水下三角洲粉土的力學性質研究提供參考。

1 研究方法

1.1 樣品的制備及SEM圖像的獲取

通過鉆機鉆孔取得黃河水下三角洲的原狀海底粉土,取部分土樣用于SEM圖像的獲取。本次研究采用了4個不同的鉆孔樣品,鉆孔號分別為K1,K2,K7和K8(圖1)。根據淺地層剖面解譯資料,K1,K2和K7鉆孔位于非擾動區,K8鉆孔位于擾動區。各鉆孔的取樣深度如表1所示。每個深度的樣品分別進行了500倍、800倍、1 000倍三種放大倍數的掃描處理,每個放大倍數進行3次掃描作為對比,最終我們獲取了422張SEM圖像。

圖1 鉆孔位置圖Fig.1 Location of boreholes in the Yellow River submerged delta

表1 各鉆孔取樣深度表Table1 Sampling depths of boreholes

樣品的制備過程會直接影響SEM照片能否真實反映樣品的微觀結構特征,因此制樣過程的操作規范性對于研究結果的精確度至關重要。為了保證粉土的原始真實狀態,本次研究采用冷凍真空干燥法進行粉土樣品制備。對制備好的樣品進行掃描斷面的制作,與其他材料采用的切割法不同,粉土樣品采用自由斷裂的方法制成,目的是保證土顆粒與孔隙的原始真實形態,減小對顆粒及孔隙結構參數的影響。

1.2 SEM圖像預處理

對于采用場發射掃描電鏡獲得的SEM圖像要進行降噪、裁剪、二值化分割等的預處理,確保參數提取的準確性。降噪的目的是提高SEM圖像的質量,利用Photoshop實現該過程。獲得的SEM圖像都含有標簽欄,其用于說明圖像的采集信息,二值化前要將其裁剪掉,以免對參數的提取造成不必要的誤差。前人的一些研究中,由于技術原因,往往忽略了這一點對試驗結果可靠性的影響。二值化的基本過程就是通過確定某一閾值,將高于此閾值的部分劃為白色,反之劃為黑色,白色部分表示顆粒,黑色部分代表孔隙(圖2)。二值化分割的目的是將粉土顆粒與孔隙分離開來,便于各自結構參數的提取。

圖2 SEM原圖及各閾值二值化圖Fig.2 SEM original image and binary images with different thresholds

1.3 微觀結構參數的提取

IPP軟件具有強大的SEM圖像處理功能,它可以讀取多種格式圖像,可以對點、線、面積等多種參數自動識別以及圖像區域、臨界邊緣的自動分離與識別。本次研究中,IPP不僅可以識別SEM圖像格式以及經過Photoshop二值化處理的圖像格式,還可以準確標注比例尺,實現像素到長度單位的轉換,使得到的面積及周長參數為實際大小。最為關鍵的是它可以同時選擇顆粒和孔隙兩種測量目標,并可以同時測量提取多種參數,諸如面積、周長、直徑、平均直徑等參數。

1.4 分形維數的計算方法

分形維數是分形特征的表現形式,以符號D表示。分形維數的計算,采用的是Moore和Donaldson提出的周長-面積法[13]。如果土顆粒或孔隙的形態滿足分形特征,則其面積和周長關系:

式中,P為SEM中顆粒或孔隙形態的周長,A為顆粒或或孔隙的面積,C為常數,D為顆粒或孔隙形態的分形維數。

應用上述顆粒及孔隙結構參數的提取方法得到的周長P和面積A的數據,并分別繪制lg P-lg A雙對數趨勢線圖(圖3),則分形維數D:

式中,K為趨勢線的斜率。運用線性回歸分析軟件即可得到斜率K的值,進而得到分形維數D的值。

2 海底粉土的物理力學性質

黃河水下三角洲海底粉土位于老黃河口水深5～10 m之間的區域。本次研究中4個鉆孔取得的原位土樣也做了室內土工試驗,得到了土樣的物理力學參數,如表2所示。對土樣顆粒分析可知,粒度主要以0.005～0.075 mm的粉粒為主,含量超過80%,因此定名為粉土。粉土中黏粒含量較少,以骨架狀結構為主,因而構成松散而均勻的孔隙。由于沉積環境不同于陸地,較高的孔隙比、高含水率(大于25%)、高飽和度(大于90%)以及低塑性指數是海底粉土的特點。

表2 粉土的物理力學指標Table 2 Physico-mechanical properties of silt

3 相關參數的選擇

3.1 閾值確定

SEM成像的基本原理是利用聚集成極細的電子束轟擊樣品的表面并在表面的不同部位進行掃描,高能電子束在樣品表面掃描時通過電子對樣品表面的轟擊作用而激發出二次電子,通過對二次電子的收集、放大和顯示成SEM圖像從而獲得樣品表面的形態特征。SEM圖像為灰度圖,它是因為在接受反射回來的二次電子時,接受面不變,而由于顆粒表面與孔隙到接受面之間的距離不同,而呈現出不同的灰度。顏色的深淺由灰度來表達,不同的灰度由不同的閾值控制,閾值的取值范圍是0～255,取最小值代表的灰度在最亮處表現為白色,隨閾值的增大顏色由白變黑。閾值是劃分顆粒與孔隙的界限,閾值的大小決定了SEM圖像中土的顆粒形態及孔隙形態,閾值越大使得孔隙比增大,閾值越小使得孔隙比越小,因此,需要合理的選取閾值的大小,使其能準確反映顆粒和孔隙的大小及形態。本次研究發現,閾值的試驗范圍應在30～150之間做進一步確定。閾值小于30時顆粒重疊連結情況比較嚴重,而大于150時,孔隙的面積比實際孔隙要大出很多(圖2)。在閾值30～150的范圍內,間隔值為10進行試驗。結果顯示顆粒及孔隙分維值隨閾值變化都不明顯,且在閾值90左右兩者的分維值十分接近,穩定在1.7左右(圖4)。同時考慮孔隙比的影響,孔隙比隨閾值變大而隨之增大(圖5),由土工試驗測得以及經驗可知粉土的孔隙比在0.7左右[1]。因此綜合考慮分維值穩定性和孔隙比的大小,最終確定選取的閾值為90,并將此值運用至其他SEM圖像的處理。這種確定閾值的方法比目視分割法更加科學合理,使得該閾值下的微觀結構參數更加接近實際。

3.2 放大倍數的選擇

研究中,也同時考慮了放大倍數對于顆粒及孔隙分維值的影響。在進行掃描電鏡處理時,得到了500倍、800倍和1 000倍三種不同放大倍數的SEM圖像,經過Photoshop處理及IPP的測量及計算,得到了3種放大倍數下的顆粒及孔隙分維值(圖6)。由圖6可知,顆粒及孔隙的分維值隨放大倍數呈現減小趨勢,鑒于在合理的范圍內放大倍數越大,微觀結構的細節顯示越清晰,因此選擇3種常用放倍大數里的1 000倍作為本次試驗研究中的標準放大倍數。

圖3 lg P-lg A雙對數趨勢線Fig.3 The trend line lg P versus lg A

圖4 顆粒及孔隙分形維數隨閾值變化Fig.4 The variations of particles and pore fractal changing with different thresholds

圖5 孔隙比隨閾值變化Fig.5 Pore ratios with different thresholds with different magnifications

圖6 顆粒及孔隙分形維數與放大倍數關系Fig.6 Particles and pore fractal dimensions

4 試驗結果

應用上述研究方法對黃河水下三角洲的不同鉆孔K1,K2,K7和K8粉土的SEM圖像進行處理,得到了各深度的顆粒及孔隙分形維數(圖7和圖8)。研究結果表明,黃河水下三角洲海底粉土不同深度的顆粒及孔隙都存在明顯的分形特征,分形維數為1.6～1.8。各鉆孔不同深度粉土的顆粒分形維數總體高于孔隙的分形維數,在K8中表現最為明顯(圖9),而在K1,K2和K7的個別深度粉土的孔隙分形維數略高于顆粒的分形維數。1)K1在4 m以淺的顆粒分形維數略高于孔隙的分形維數,4～5 m的深度內則反之;2)K2在4.5 m處顆粒分形維數小于孔隙分形維數,其他深度均大于之;3)K7在0.5 m及4.5 m處的顆粒分形維數小于孔隙的分形維數,1.5 m處兩者的分形維數十分接近其他深度均大于之;4)K8在5 m以內的所有深度處顆粒的分形維數均大于孔隙的分形維數。

圖7 各鉆孔顆粒分維Fig.7 Particles fractal dimensions in different boreholes

圖8 各鉆孔孔隙分維Fig.8 Core fractal dimensions in different boreholes

圖9 鉆孔K1,K2,K7和K8各深度顆粒及孔隙分維值Fig.9 Particles and pore fractal dimensions with different depths in boreholes K1,K2,K7 and K8

5 討 論

5.1 粉土分形特征的環境意義

黃河水下三角洲的海底粉土,在不同位置所處的水動力環境不同,我們將其分為擾動區與非擾動區。擾動區內的粉土是在波浪作用下的液化引起,非擾動區的粉土則不受波浪擾動作用影響[21]。得到的試驗結果顯示了粉土的顆粒及孔隙分形維數值是在一定范圍內的相近數值,但在不同鉆孔的同一深度處或者同一鉆孔的不同深度處的顆粒及孔隙的分形維數又不盡相同。圖9顯示了K8在各深度粉土的顆粒及孔隙分維值與K1,K2和K7不同,K8各深度的顆粒分維值均高于孔隙分維值,兩者完全分離。根據擾動土層在淺地層剖面圖中的雜亂反射特征,可以準確識別出擾動土層。據此,我們發現K8位于受波浪擾動嚴重(存在明顯的雜亂反射)區域,另外3個鉆孔位則于受波浪擾動較輕(層理較為分明)的區域。因此,我們推測波浪擾動作用會使得海底粉土的顆粒分維與孔隙分維,在不同深度出現異于非擾動粉土的特征。波浪動力可以將粉土中的細粒物質掀起使之懸浮搬運至他處再沉積,使得原地的粉土顆粒成分變粗孔隙變大。不同鉆孔不同深度的粉土在沉積過程中所受到的波浪擾動強度不同,進而導致粉土的顆粒及孔隙的分形維數不同。因此,分形維數能在一定程度上表征波浪擾動的強度,但要得出分維值與波浪強度具體關系式,需要做進一步的研究。

5.2 粉土分形特征的工程地質意義

抗剪強度是研究土體工程地質力學性質的重要內容,尤其在研究海底土體穩定性的過程中是必不可少的環節。抗剪強度是土體微觀結構狀態的宏觀表現,其通常涉及2個表征參數:黏聚力和內摩擦角。粉土顆粒的分形維數作為微觀結構狀態的一種表征參數,其必與抗剪強度存在密切的關系。研究顆粒分形維數與抗剪強度表征參數的關系,更能建立起粉土微觀結構表現與宏觀力學性質之間的關系,從而更好地分析粉土抗剪強度變化的內在規律。將室內土工試驗所得的抗剪強度參數與相對應的顆粒分形維數之間的關系,繪制在圖10和圖11中。由圖可知黏聚力和內摩擦角都隨顆粒分形維數的增大而增大。其原因為分維值表征顆粒表面的起伏及粗糙程度,分維值越大表示顆粒越粗糙顆粒表面越復雜,由于顆粒之間的咬合力、粒間阻力以及粒間連結力增大,使得內摩擦角和黏聚力分別增大,反之亦然。

圖10 黏聚力與顆粒分維關系圖Fig.10 Relationship between cohesions and fratal dimensions

圖11 內摩擦角與顆粒分維關系Fig.11 Relationship between angles of internal friction and fractal dimensions

6 結 論

綜合使用Image-Pro Plus(IPP)和Photoshop圖像處理軟件提取了海底粉土的微觀結構參數,以分形理論為指導,運用“周長-面積法”對海底粉土進行分形特征研究,并探討分形維數的環境及工程地質意義,得出以下結論:

1)本文提出的基于SEM圖像,綜合利用Photoshop及IPP軟件來研究海底粉土的微觀結構分形特征是可行的,且此方法簡單易操作實施,得到的定量分析結果是可靠的。

2)二值化分割過程的閾值選擇時,綜合孔隙比和分維值穩定性兩者共同作為判斷標準,建議二值化處理時選擇閾值為90,此閾值下能準確反映土微觀結構的分形特征,閾值過大或過小皆使得粉土顆粒及孔隙的分形特征偏離真實情況。

3)黃河水下三角洲海底粉土的顆粒及孔隙均具有明顯的分形特征,分形維數值為1.6～1.8;不同分維值在一定程度上反映了波浪擾動強度的不同。

4)分形維數可以表征抗剪強度參數,黏聚力和內摩擦角都隨顆粒分形維數的增大而增大;原因在于分維值越大表示顆粒越粗糙,顆粒之間的咬合力、粒間阻力及連結力增大,使得內摩擦角和黏聚力分別增大。

5)本研究是基于黃河水下三角洲的鉆探取樣而獲得的,對于其他地區的實用性還有待于進一步的研究工作;此外,對于海底的其他類型土的微觀結構分形特征也需要做大量而深入的研究。

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Microstructure Fractal Characteristics of Seafloor Silt on Subaqueous Delta of Yellow River

JIAO Peng-fei,SUN Yong-fu,LIU Xiao-yu,SONG Yu-peng,ZHOU Qi-kun,DU Xing
(The First Institute of Oceanography,SOA,Qingdao 266061,China)

In this study we acquired a lot of Scan Electronic Microscope(SEM)images for silts in Yellow River submerged delta by using the SEM technique.By jointly using Photoshop and IPP(Image-Pro Plus)software,we obtained microstructure parameters for these silt samples.Then,guided by the fractal theory,we studied the fractal characteristics of silts by using the method of“Perimeter-Area”,and discussed the influences ofthreshold and magnification on fractal dimension and how to select the appropriate values,and further pointed out the different environmental and engineering geological significances of different fractal dimensions.The results show that the particles and pores of silts in the Yellow River submerged delta have obvious fractal dimension characteristics,and the fractal dimension values vary from 1.6 to 1.8.The different fractal dimension values reflect the different wave disturbance intensity to certain extent.The fractal dimensions can represent the shear strength parameters,and silt cohesions and the angle of internal friction values increase with increasing fractal dimension values.

seafloor silt;SEM;image processing;fractal dimension

September 5,2016

P736

A

1671-6647(2017)04-0503-09

10.3969/j.issn.1671-6647.2017.04.007

2016-09-05

國家海洋公益性行業科研專項——近海海底地質災害預測評價及防控關鍵技術研究(201005005);青島海洋科學與技術國家實驗室鰲山科技創新計劃項目——海底地質災害監測預警與評估關鍵技術預研究(2015ASKJ03);中央級公益性科研院所基本科研業務費專項資金資助項目——北黃海海底麻坑群精細地貌特征研究及成因分析(2015G15);國家自然科學基金項目——基于形態學特征和聲學探測技術的北黃海海底麻坑群成因研究(41506069)

焦鵬飛(1990-),男,山東濱州人,碩士研究生,主要從事海洋工程地質方面研究.E-mail:jiaopf_2016@fio.org.cn

(陳 靖 編輯)