基于圖像識(shí)別的粉煤灰滲透率計(jì)算方法

何偉 任孟健 肖堯

摘? ?要：為提高粉煤灰滲透率計(jì)算的準(zhǔn)確性，利用顯微數(shù)碼成像技術(shù)和專業(yè)圖像處理技術(shù)獲取粉煤灰試件中孔隙和顆粒的直徑、數(shù)量，并繪制得到孔隙和顆粒的頻率直方圖，通過(guò)最小二乘法，擬合得到孔隙指數(shù)分布函數(shù)和顆粒瑞利分布函數(shù). 將孔隙和顆粒分為3個(gè)等級(jí)，計(jì)算得到其特征粒徑，并按從小到大的順序進(jìn)行排列. 基于無(wú)放回摸球過(guò)程，采用Matlab編程模擬孔隙和顆粒在5倍最大顆粒當(dāng)量圓直徑的方格中隨機(jī)排列，計(jì)算得到孔隙的連通率. 在此基礎(chǔ)上，推導(dǎo)出考慮孔隙連通率的粉煤灰滲透率公式，與其他文獻(xiàn)結(jié)果進(jìn)行了比較和分析，吻合度很好，證明了本文方法的可行性.

關(guān)鍵詞：道路工程;粉煤灰;滲透率;連通;圖像處理

中圖分類號(hào)：U414 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1674—2974（2020）09—0144—05

Abstract：In order to improve the accuracy of fly ash permeability calculation，firstly，the diameter and number of pores and particles in fly ash specimens are obtained by using microdigital imaging technology and professional image processing technology. Then，the frequency histogram of pore and particle is plotted，and the pore exponential distribution function and particle Rayleigh distribution function are fitted by the least square method. Secondly，the pores and particles are divided into three grades，and their characteristic particle sizes are calculated and arranged in order from small to large. Finally，based on the ball-touch process without dropping back，Matlab programming was used to simulate the random arrangement of pores and particles in a square with a diameter of 5 times the maximum particle equivalent circle，and the connectivity of pores was calculated. On this basis，the formula of fly ash permeability considering the porosity connectivity is derived，which is compared and analyzed with the results of other literatures. The good agreement proves the feasibility of the method in this paper.

Key words：road construction;fly ash;permeability;connection;image processing

粉煤灰是燃煤鍋爐及電廠排放的一種工業(yè)廢渣. 由于其組織疏松，具有球形顆粒特征及良好的滲透性，因而被廣泛應(yīng)用于道路工程的路堤填筑[1]. 粉煤灰的滲透性能與路堤的壓實(shí)度和穩(wěn)定性等力學(xué)性能密切相關(guān)[2-3]，因而研究粉煤灰的滲透性能成為粉煤灰路基填筑的關(guān)鍵問(wèn)題. 國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)粉煤灰滲透率做了一定的研究. 如Bros等[4]對(duì)灰壩的滲流控制進(jìn)行研究，得出粉煤灰滲透系數(shù)的各向異性比值為2～6;陳愈炯等[5]對(duì)粉煤灰的物理、化學(xué)及力學(xué)性質(zhì)作了初步研究，得出粉煤灰的滲透系數(shù)約為10-3～10-5 cm/s;黃敬如[6]通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)試坑注水試驗(yàn)，對(duì)粉煤灰壩體的滲透性能進(jìn)行了初步探討，測(cè)得粉煤灰壩體的滲透系數(shù)為（2～10）×10-4 cm/s，并指出水平向滲透系數(shù)大于垂直向滲透系數(shù). 這些研究大多停留在試驗(yàn)階段，對(duì)粉煤灰滲透率的理論研究還不夠深入. 趙明華等[7]基于分形理論推導(dǎo)了粉煤灰滲透率與孔隙分維數(shù)的關(guān)系式，評(píng)價(jià)了孔隙分維數(shù)對(duì)粉煤灰滲透率的影響. 實(shí)際上，孔隙和顆粒在粉煤灰試件中是隨機(jī)分布的，孔隙之間存在連通和不連通的情況，只有相互連通的孔隙才與試件的滲透率有關(guān)，因而，孔隙率并不是影響滲透率的最主要因素. Abbas[8]明確指出，試件的滲透性與孔隙率相關(guān)，滲透性高低取決于內(nèi)部孔隙的連通狀況. 因此考慮粉煤灰孔隙的連通性的滲透率研究意義重大. 然而，以往的研究中考慮粉煤灰孔隙的連通性對(duì)滲透性能影響的定量分析鮮有報(bào)道.

鑒于此，本文將首先采用顯微數(shù)碼成像技術(shù)獲取粉煤灰試件孔隙和顆粒分布函數(shù). 然后，基于Matlab編程，根據(jù)無(wú)放回摸球過(guò)程產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，計(jì)算粉煤灰試件的孔隙連通率. 在此基礎(chǔ)上，推導(dǎo)得到粉煤灰滲透率的計(jì)算公式. 最后，通過(guò)與其他文獻(xiàn)結(jié)果的對(duì)比驗(yàn)證本文方法的正確性.

1? ?孔隙結(jié)構(gòu)圖像識(shí)別原理與方法

近年來(lái)，隨著對(duì)巖土工程領(lǐng)域問(wèn)題認(rèn)識(shí)的不斷深入，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開始將巖土工程領(lǐng)域中的問(wèn)題向微觀結(jié)構(gòu)進(jìn)行拓展，在這種趨勢(shì)下圖像識(shí)別技術(shù)及圖像處理技術(shù)的應(yīng)用得到了快速發(fā)展. 在各類圖像識(shí)別技術(shù)中，數(shù)碼光學(xué)顯微鏡由于強(qiáng)大的圖像區(qū)域選取、圖像區(qū)域處理以及圖像分析結(jié)果輸出功能而得到了廣泛應(yīng)用. 洪寶寧等[9]在對(duì)巖土工程材料的力學(xué)模型探究和本構(gòu)關(guān)系分析中，引用了長(zhǎng)距離顯微鏡，并通過(guò)數(shù)字圖像處理軟件的輔助，實(shí)現(xiàn)了圖像識(shí)別、圖像處理以及圖像數(shù)據(jù)的輸出，實(shí)現(xiàn)了對(duì)試驗(yàn)土樣的孔隙率、孔隙面積、孔隙數(shù)目以及顆粒定向度等微觀結(jié)構(gòu)力學(xué)參數(shù)的分析. 基于此，本文使用數(shù)字圖像技術(shù)對(duì)粉煤灰微觀結(jié)構(gòu)的圖像進(jìn)行分析，在考慮孔隙連通影響條件下建立粉煤灰滲透率公式，其試樣制備和圖像采集方法如下.

1.1? ?試樣的制備

首先，按最優(yōu)含水率采用輕型擊實(shí)的方法制作粉煤灰試樣. 采用內(nèi)徑為61.8 mm的不銹鋼薄壁取土器取樣，經(jīng)低溫冷凍干燥后用鋒利的小刀削去表層土，并用橡皮球吹去試件表面的擾動(dòng)顆粒，使其暴露出新鮮的表面供研究.

1.2? ?圖像采集

采用體式顯微鏡選取粉煤灰試件的4個(gè)不同位置進(jìn)行拍照，放大倍數(shù)為150 倍，圖片大小為352×352（單位：像素），每1個(gè)單位像素代表1.425 μm. 將獲得的4張真彩色原始顯微圖像，利用專業(yè)圖像處理軟件進(jìn)行去噪聲、對(duì)比度增強(qiáng)、背景平滑等初步處理，使圖像更加清晰，然后將其轉(zhuǎn)換成灰度圖像，再通過(guò)直方圖均衡化、弱化等處理，使粉煤灰孔隙結(jié)構(gòu)特征更加明顯. 采用目視法對(duì)圖像進(jìn)行閾值分割，形成二元圖像，白色為固體顆粒，黑色為孔隙，圖1表示典型的圖像處理過(guò)程. 最后利用圖像分析軟件統(tǒng)計(jì)孔隙和顆粒的分布情況.

2? ?確定孔隙顆粒分布函數(shù)

根據(jù)圖像軟件分析結(jié)果，不同尺寸的孔隙總數(shù)目為875，按照組距為9.5 μm把孔隙分為12個(gè)組，各組的孔隙累計(jì)數(shù)量和頻率見表1，以孔隙直徑為橫坐標(biāo)，以頻率/組距為縱坐標(biāo)的粉煤灰孔隙直徑分布見圖2. 顆粒總數(shù)目為551，按照組距為12 μm，把顆粒分為14個(gè)組，各組的顆粒累計(jì)數(shù)量和頻率見表2，粉煤灰顆粒直徑分布見圖3.

從圖2可看出，粉煤灰孔隙分布符合指數(shù)分布.

通過(guò)非線性最小二乘擬合，確定指數(shù)分布參數(shù)λ=0.054，μ=1.677. 粉煤灰顆粒分布符合瑞利分布：

通過(guò)非線性最小二乘擬合，確定瑞利分布參數(shù)β = 41.5.

3? ?粉煤灰孔隙連通系數(shù)的確定

粉煤灰孔隙連通情況與不同尺寸的孔隙和顆粒的排列密切相關(guān). 根據(jù)圖像分析軟件得到的孔隙和顆粒的分布，按照吳恩江等[10]對(duì)孔隙大小的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，將孔隙和顆粒分為3個(gè)等級(jí).

1）微孔隙：孔徑在1～10 μm之間，在較高壓力下水可滲流，但滲透率較低.

2）小孔隙：孔徑在10～100 μm之間，在自然狀態(tài)下，有一定的水頭壓力時(shí)，水可以通過(guò)其滲流，滲透性較好.

3）大孔隙：孔徑大于100 μm，地下水可以在其內(nèi)較順暢地滲流.

每個(gè)等級(jí)的孔隙和顆粒的特征粒徑為：

式中：f （x）為密度函數(shù)，對(duì)于孔隙采用式（1），顆粒采用式（2）;Ri和Rj分別為該等級(jí)粉煤灰孔隙和顆粒直徑的最小值和最大值. 各等級(jí)孔隙和顆粒的特征粒徑和數(shù)量見表3.

將孔隙和顆粒按特征粒徑從小到大的順序編為1～6號(hào). 為了更好地模擬孔隙和顆粒隨機(jī)分布的情況，按照孔隙和顆粒的相對(duì)比例，把各個(gè)特征粒徑的孔隙和顆粒數(shù)量按表3擴(kuò)大10倍，按編號(hào)1～6的順序依次排列. 基于無(wú)放回摸球過(guò)程采用Matlab編程，產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生流程見圖4. 在5倍的最大顆粒特征粒徑的方格網(wǎng)中按照產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)順序依次排列孔隙和顆粒. 孔隙和顆粒的排列見圖5.

定義連通系數(shù)Cf為：

按照?qǐng)D6，粉煤灰的連通系數(shù)為0.55.

4? ?粉煤灰滲透率公式推導(dǎo)

假設(shè)有一根長(zhǎng)為L(zhǎng)，內(nèi)徑為R的毛細(xì)管，其流體黏度為μ，在壓力差（P1 - P2）下作層流流動(dòng)，單根毛細(xì)管中的滲流流量為[11-12]：

5? ?討? ?論

由于本文中粉煤灰試件制作方法和數(shù)碼體式顯微鏡的分辨率與文獻(xiàn)[7]一致，因此兩者得出的滲透率結(jié)果具有可比性. 本文中數(shù)碼體式顯微鏡所能識(shí)別的最小孔隙半徑R1為0.8 μm，研究區(qū)域面積A =

2 486 402 μm2. 最大孔隙半徑R2按40～100 μm取值，計(jì)算結(jié)果見表4. 從表4 可看出，文獻(xiàn)[7]和本文得出的滲透率結(jié)果在一個(gè)數(shù)量級(jí)，且結(jié)果十分接近. 將本文滲透率計(jì)算結(jié)果和文獻(xiàn)[7]的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，如圖7所示.

由圖7可知，基于分形理論的滲透率計(jì)算結(jié)果同本文使用的基于粉煤灰孔隙連通率公式計(jì)算結(jié)果十分接近，圖中甚至存在部分?jǐn)?shù)據(jù)點(diǎn)重合，且滲透率同最大孔隙半徑之間的變化趨勢(shì)一致，均隨著最大孔隙半徑的增大而不斷增大. 這也從另一個(gè)角度對(duì)本文公式的有效性進(jìn)行了充分的印證.

6? ?結(jié)? ?論

本文通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)得到了粉煤灰試件的孔隙分布和顆粒分布規(guī)律，基于無(wú)放回摸球過(guò)程，采用Matlab編程模擬孔隙和顆粒在5倍最大顆粒當(dāng)量圓直徑方格中的隨機(jī)排列，得出了孔隙的連通率，并在此基礎(chǔ)上建立了粉煤灰滲透率公式，將滲透率的計(jì)算公式變量縮減為3個(gè)，極大地簡(jiǎn)化了滲透率的計(jì)算. 本文使用的基于粉煤灰內(nèi)部結(jié)構(gòu)孔隙連通率的計(jì)算公式計(jì)算結(jié)果與基于分形理論下粉煤灰滲透率的計(jì)算結(jié)果非常接近，吻合度高，變化趨勢(shì)相一致，粉煤灰的滲透率隨著最大孔徑的增加而逐漸增大.

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