Метод определения пористости и коэффициента фильтрации грунта in situ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассмотрен простой и недорогой полевой способ оценочного определения пористости грунта и его коэффициента фильтрации. Представлены графики для непосредственного определения этих параметров по глубине лужи жидкости на поверхности сухого грунта, времени полного впитывания жидкости в грунт и времени половинного впитывания, в течение которого глубина лужи уменьшается в два раза. Представлены упрощенные методики, позволяющие ограничиться измерением исходной глубины лужи и времени ее полного впитывания и позволяющие получить приближенную оценку коэффициента фильтрации с точностью до фактора 2.

Полный текст

Одним из важных и до сих пор недостаточно хорошо изученных источников загрязнения окружающей среды является фильтрация загрязненной воды и иных жидких загрязнений в грунте. Речь идет о фильтрации поверхностных сточных вод, загрязненных, например, нефтепродуктами или гербицидами, и о миграции грунтовых вод как через выведенные из эксплуатации, так и через действующие шламонакопители предприятий [1–7]. Ясно, что при такой миграции происходит загрязнение грунтовых вод токсичными отходами пищевой, нефтехимической, химической промышленности. Существенно, что загрязненные жидкости мигрируют не только в вертикальном, но и в горизонтальном направлении, в результате чего оказывается возможным загрязнение грунтовых вод на значительной территории, миграция загрязнений в реки и даже попадание их в системы водоснабжения населенных пунктов.

Общеизвестной теоретической основой для изучения фильтрации жидкостей в пористой среде является уравнение Дарси [8, 9], для решения которого необходимы экспериментальные данные об основных параметрах среды – пористости и коэффициенте фильтрации. Теоретический расчет этих параметров практически невозможен, а экспериментальное определение на стационарных установках является достаточно длительным и трудоемким процессом. Кроме того, при использовании стационарных установок для получения надежных результатов требуется тщательное соблюдение правил отбора, упаковки и транспортирования образцов грунта ненарушенного сложения. Поэтому широкое распространение получили полевые методы исследования коэффициента фильтрации [9], в основном связанные с накачкой или откачкой воды с использованием скважин и потому еще более трудоемкие. На этом фоне выгодно выделяется своей простотой и невысокой трудоемкостью такой полевой метод определения пористости и коэффициента фильтрации, как налив воды в шурф с последующим слежением за свободным понижением уровня воды в шурфе. По временной зависимости понижения уровня воды в шурфе можно определить как пористость грунта, так и его коэффициент фильтрации.

Один из вариантов этого метода рассматривается в данной работе. Мы рассматриваем случай «плоского» шурфа, горизонтальные размеры которого значительно превышают его глубину. По существу речь идет о неглубокой плоской «луже», поэтому можно использовать приведенные в [10] результаты решения 1D-задачи о динамике впитывания слоя жидкости в грунт.

Основным результатом [10] является формула

tt0=11mhв0hв(t)hв0m1mln1+1mmhв0hв(t)hв0                      (1)

Здесь t – время, прошедшее с начала впитывания; hв(t) – глубина лужи в данный момент времени; hв0 – глубина лужи в начальный момент времени (hв0 = hв(0)); m – пористость грунта, параметр t0 = hв0 / C, где C – коэффициент фильтрации грунта.

Для определения двух неизвестных параметров (m и C) не требуется полностью фиксировать временную зависимость глубины лужи hв(t) – вполне достаточно двух параметров, в качестве которых можно использовать время полного впитывания лужи t₁ (hв(t₁) = 0) и время половинного впитывания лужи t½ (hв(t½) = hв / 2), в течение которого глубина лужи уменьшается в два раза в сравнении с исходной. Для этих параметров из (1) нетрудно получить

t1t0=11m1+m1mlnm                                                                (2)

t1/2t0=11m12m1mlnm+12m                                                     (3)

Существенно, что и время полного впитывания, и время половинного впитывания зависят от коэффициента фильтрации и исходной глубины лужи единообразно – лишь через параметр t0 = hв0 / C. Поэтому их безразмерное отношение δ ≡ t₁ /t½ не зависит ни от исходной глубины лужи, ни от коэффициента фильтрации и определяется лишь пористостью среды:

δ=t1t1/2=21m+mln(m)1m+2mln2m/(1+m)ϕ1(m)                                         (4)

График функции δ = φ₁(m) приведен на рис. 1.

 

Рис. 1. Графики зависимости функций φ₁(m) (сплошная кривая) и φ₂(m) (штриховая кривая) от пористости среды m

 

Функция φ₁(m) изменяется от 2 при m → 0 до 4 при m → 1. Видно, что эта функция монотонна и потому обратная к ней функция m(δ) однозначна и тоже монотонна. Данная функция изменяется от 0 при δ = 2 до 1 при δ = 4. График этой функции приведен на рис. 2.

 

Рис. 2. График зависимости пористости среды m от отношения времени полного впитывания и половинного впитывания δ ≡ t₁ /t½

 

Таким образом, измерив отношение времени полного впитывания к времени половинного впитывания δ ≡ t₁ /t½, можно найти пористость среды непосредственно с использованием рис. 2. Так, например, в случае δ = 3,4 пористость среды равна 60 %.

Для коэффициента фильтрации из (2) имеем

C=hв0t1ϕ2(m)                                                                                  (5)

где график функции

ϕ2(m)11m1+m1mlnm                                                            (6)

также приведен на рис. 1. Функция φ₂(m) монотонна и изменяется от 1 при m → 0 до 1/2 при m → 1. Измерив среднюю скорость впитывания vav=hв0t1 и уже зная пористость грунта, нетрудно найти и его коэффициент фильтрации.

Можно поступить еще проще, использовав однозначную и монотонную функцию φ₃(δ) ≡ φ₂(m(δ)), график которой приведен на рис. 3, и формулу

C=hв0t1ϕ3(δ)                                                                                   (7)

Функция φ₃(δ) монотонно убывает от 1 при δ = 2 до 1/2 при δ = 4.

Таким образом, измерив всего три параметра – исходную глубину лужи hв0, время полного впитывания t₁ и время половинного впитывания t½ и найдя отношение δ ≡ t₁ /t½, можно по графику рис. 2 найти пористость среды, а по графику рис. 3 совместно с формулой (7) – ее коэффициент фильтрации.

 

Рис. 3. График зависимости функции φ₃(δ) ≡ φ₂(m(δ)), необходимой для вычисления коэффициента фильтрации среды по формуле (7), от отношения времени полного впитывания и времени половинного впитывания δ ≡ t₁ /t½

 

Разумеется, описанный метод измерения пористости и коэффициента фильтрации имеет ряд очевидных недостатков и не может быть рекомендован для ответственных измерений, требующих особой надежности (например при проектировании). Тем не менее его простота и дешевизна (по существу требуется только лопата, линейка и часы) позволяет использовать его в тех случаях, когда главным критерием является оперативность и дешевизна измерений (например при проведении научных исследований).

За счет некоторого снижения точности процедуру измерения коэффициента фильтрации можно упростить еще больше, отказавшись от измерения пористости грунта и половинного времени впитывания. Действительно, из рисунка 3 видно, что функция φ₃(δ) ≡ φ₂(m(δ)) при любом значении параметра δ находится в пределах от 1 до 1/2, т. е. значение коэффициента фильтрации в любом случае находится в пределах от средней скорости впитывания vav=hв0t1 до половины этой скорости:

hв02t1<C<hв0t1                                                                              (8)

Если учесть, что обычно [10] пористость среды близка к 50 %, для грубых оценок можно пользоваться формулой

C=0,62hв0t1                                                                                   (9)

Выбор начальной глубины лужи при измерениях несущественен, поскольку, как известно [11], средняя скорость понижения уровня воды от исходной глубины лужи не зависит. Ясно, что из соображений удобства измерения времени впитывания исходная глубина лужи должна быть достаточно велика в случае сред в высокими значениями коэффициента фильтрации (типа крупнозернистых песков) и достаточно мала в случае сред с низкими значениями этого параметра (типа суглинков).

×

Об авторах

Николай Сергеевич Бухман

Самарский государственный технический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: nik3141rambler@rambler.ru

доктор физико-математических наук, профессор, профессор кафедры физики, профессор кафедры строительной механики, инженерной геологии, оснований и фундаментов

Россия, 443100, Самара, Молодогвардейская, 244

Любовь Михайловна Бухман

Самарский государственный технический университет

Email: liubov1967@list.ru

старший преподаватель кафедры строительной механики, инженерной геологии, оснований и фундаментов, преподаватель колледжа

Россия, 443100, Самара, Молодогвардейская, 244

Список литературы

  1. Стрелков А.К., Теплых С.Ю. Охрана окружающей среды и экология гидросферы. Самара, 2015. 240 с.
  2. Стрелков А.К., Теплых С.Ю., Горшкалев П.А., Саргсян А.М. Экологические аспекты воздействия поверхностных сточных вод с железнодорожных станций // Градостроительство и архитектура. 2013. № S4 (13). С. 83–88.
  3. Стрелков А.К., Теплых С.Ю., Горшкалев П.А., Саргсян А.М. Оценка экологического состояния технической полосы отвода // Путь и путевое хозяйство. 2014. № 3. С. 31–34.
  4. Стрелков А.К., Теплых С.Ю., Бухман Н.С., Саргсян А.М. Анализ и характеристика фильтрации поверхностного стока в балластной призме железнодорожного пути // Водоснабжение и санитарная техника. 2015. № 12. С. 63–72.
  5. Стрелков А.К., Теплых С.Ю., Горшкалев П.А. Методика определения категории загрязненности железнодорожных путей // Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Наука. Практика: мат-лы 66-й Всерос. науч.-техн. конф. / СГАСУ. Самара, 2009. С. 109–111.
  6. Стрелков А.К., Теплых С.Ю., Горшкалев П.А. Влияние хозяйственной деятельности на качественный состав поверхностных водотоков // Водоснабжение и санитарная техника. 2014. № 8. С. 21–26.
  7. Стрелков А.К., Теплых С.Ю., Горшкалев П.А., Саргсян А.М. Современное состояние вопроса сбора и очистки поверхностного стока с железной дороги // Научное обозрение. 2014. № 4. С. 123–129.
  8. Леонтьев Н.Е. Основы теории фильтрации. М.: Изд-во Центра прикладных исследований при механико-математическом факультете МГУ, 2009. 88 с.
  9. Маскет М. Течение однородных жидкостей в пористой среде. Институт компьютерных исследований. Москва – Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2004. 628 с.
  10. Бухман Н.С., Теплых С.Ю., Бухман Л.М. Динамика впитывания жидких загрязнений в пористый грунт // Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. 2021. № 4 (132). С. 51–59.
  11. Бухман Н.С., Теплых С.Ю., Бухман Л.М. О линейной зависимости времени впитывания скопления жидкости от высоты ее слоя на поверхности почвогрунта // Приволжский научный журнал. 2022. № 4 (64). С. 73–78.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Графики зависимости функций φ₁(m) (сплошная кривая) и φ₂(m) (штриховая кривая) от пористости среды m

Скачать (46KB)
3. Рис. 2. График зависимости пористости среды m от отношения времени полного впитывания и половинного впитывания δ ≡ t₁ /t½

Скачать (66KB)
4. Рис. 3. График зависимости функции φ₃(δ) ≡ φ₂(m(δ)), необходимой для вычисления коэффициента фильтрации среды по формуле (7), от отношения времени полного впитывания и времени половинного впитывания δ ≡ t₁ /t½

Скачать (63KB)

© Бухман Н.С., Бухман Л.М., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».