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《高温土壤导热系数的实验及预测模型研究》范文
《高温土壤导热系数的实验及预测模型研究》篇一一、引言在地质工程、农业环境、土壤科学和地热能源等领域中，高温土壤的导热系数是一个关键参数。
其影响土壤的温度分布、热能传输、热物理特性等。
为了更准确地预测和模拟这些领域中的热行为，本文进行了高温土壤导热系数的实验研究，并构建了相应的预测模型。
二、实验方法1. 实验材料与设备实验材料为高温土壤样品，实验设备包括导热系数测试仪、烘箱、磨样机等。
2. 实验步骤（1）采集高温土壤样品，并进行初步的磨样处理。
（2）在烘箱中对土壤样品进行干燥处理。
（3）使用导热系数测试仪对干燥后的土壤样品进行导热系数测试。
（4）记录并分析实验数据。
三、实验结果与分析1. 实验数据通过导热系数测试仪，我们获得了不同温度下土壤的导热系数数据。
数据包括温度范围、导热系数值等。
2. 数据分析通过分析实验数据，我们发现高温土壤的导热系数与温度之间存在一定的关系。
在一定的温度范围内，随着温度的升高，导热系数也会相应增加。
但当温度超过一定值时，导热系数的增加速度会逐渐减缓。
这表明高温土壤的导热性能受到温度的影响。
四、预测模型构建基于实验结果和分析，我们构建了高温土壤导热系数的预测模型。
该模型以温度为自变量，导热系数为因变量，通过数学公式描述了两者之间的关系。
具体公式如下：λ = f(T)其中，λ表示导热系数，T表示温度。
该公式可以通过回归分析等方法进行优化和调整，以提高预测精度。
五、模型验证与应用1. 模型验证为了验证模型的准确性，我们使用另一组独立的高温土壤样品进行实验，并将实验结果与预测模型进行对比。
通过对比分析，我们发现预测模型与实际实验结果具有较高的吻合度，证明了模型的可靠性。
2. 模型应用高温土壤导热系数的预测模型在地质工程、农业环境、土壤科学和地热能源等领域中具有广泛的应用价值。
例如，在地质工程中，该模型可用于预测地下温度分布和热能传输；在农业环境中，该模型可用于评估土壤温度对作物生长的影响；在土壤科学中，该模型可用于研究土壤的热物理特性；在地热能源领域，该模型可用于评估地热资源的开发潜力。
土体电阻率与导热系数的相关性实验研究
土体电阻率与导热系数的相关性实验研究刘子文;张丹;程健【摘要】将南京下蜀土与中砂以不同比例混合,配制了四种土样,利用室内四极法分别测试了每种土样在不同含水率条件下的电阻率,发现随含水率和黏土颗粒含量的增加,土体电阻率减小;同时,采用DRE导热系数测试仪测试了每个试样的导热系数,发现随含水率和砂含量的增高,导热系数增大.已有研究表明,土的电阻率与导热系数均与土体饱和度及孔隙率等物理性质有关.通过将土的电阻率与导热系数进行拟合,发现两者符合指数关系,并建立了表征电阻率与导热系数相关性的数学模型.该文研究结果为利用现场实测的电阻率指标间接求取土体的导热系数提供了依据.%Four different types of soil were made by mixing Nanjing Xiashu soil and fine sand in different proportions.The resistivity of soil with different water content was measured by four electrodes method.It was found that the resistivity of soil decreased with the increase of water content and clay content.Meanwhile,the thermal conductivity of soil samples was tested by DRE thermal conductivity apparatus,and it was found that the thermal conductivity increased with the increase of water content and sand content.It has been verified that the soil resistivity and thermal conductivity are related to the physical properties of soil,such as saturation and porosity, etc.By fitting the resistivity and thermal conductivity of the soil,a good exponential relationship was found.A mathematical model was established to characterize the correlation between resistivity and thermal conductivity.This study provides the basis for the indirect determination ofthe thermal conductivity of the soil by using the measured in-itu resistivity index.【期刊名称】《高校地质学报》【年(卷),期】2018(024)002【总页数】6页(P251-256)【关键词】电阻率;导热系数;含水率;相关性;指数模型【作者】刘子文;张丹;程健【作者单位】南京大学地球科学与工程学院,南京210023;南京大学地球科学与工程学院,南京210023;南京大学地球科学与工程学院,南京210023【正文语种】中文【中图分类】P642.11 引言导热系数是岩土体的重要热力学指标，是地源热泵地下换热器设计的关键因素，也是计算地下浅层能量平衡、能量分布特征和蓄能能力的基本参数，对土壤源热泵地埋管换热器的换热效率有直接的影响（于明志等，2006）。
土层温度变化规律
土层温度变化规律嘿，咱来说说这土层温度变化规律呀！你知道吗，这土层就像是个会变魔术的小精灵呢！白天的时候啊，太阳公公可热情啦，拼命地把热量洒向大地。
这土层呢，就像个贪嘴的小孩子，大口大口地把热量吃进去，温度就开始蹭蹭往上涨啦。
你说这像不像咱夏天吃冰棍，越吃越觉得爽，越爽就越想吃呀！这土层也是，吸收了热量就变得热乎乎的。
可到了晚上呢，太阳公公下班啦，没有了热量的来源。
这时候土层就开始“呼哧呼哧”地往外散发热量，温度就慢慢降下来了。
就好像咱晚上睡觉，盖着被子热了，就会把被子掀开散散热一样。
而且啊，这土层温度的变化还跟季节有关系呢！夏天的时候，那太阳可厉害啦，土层能被晒得滚烫滚烫的，感觉都能煎鸡蛋了。
冬天呢，太阳公公好像也怕冷，不怎么使劲发热啦，土层的温度自然也就低得多喽。
你想想看，要是咱种庄稼，不了解这土层温度变化规律，那可不行呀！要是在土层还很冷的时候就播种，那种子宝宝们不得被冻坏呀！就好比大冬天的让你不穿厚棉袄就出门，你乐意呀？肯定不乐意嘛！所以得等土层温度合适了，再播种，这样种子宝宝们才能茁壮成长呢。
还有哦，不同深度的土层温度变化也不一样呢！表层的土层就像个急性子，温度变化特别快，太阳一晒就热，太阳一走就冷。
可深层的土层就像个慢性子，温度变化比较缓慢，相对来说更稳定一些。
这就好比跑步，有的人跑得快，一下子就冲出去了，有的人跑得慢，但耐力好呀。
咱平时生活中也能感受到土层温度变化的影响呢！夏天走在柏油马路上，是不是感觉烫脚呀？那就是土层温度高呗！冬天的时候，是不是感觉地面冷冰冰的？这也是土层温度低的表现呀！总之呢，这土层温度变化规律可重要啦，咱得好好了解它，才能和土地更好地相处呀！就像咱和朋友相处一样，了解了朋友的脾气性格，才能关系更好嘛！这土层就是咱的大地朋友，咱得好好对待它，它才能给咱带来更多的收获和惊喜呢！。
土壤导热系数
土壤导热系数
土壤导热系数，指的是材料受到热流侵袭(或冷流侵袭)时，它可以在单位时间内将热量(或冷量)输送出去所需要的能量。
土壤导热系数是一种衡量土壤温度变化的重要参数，它决定着土壤内热量的输送能力。
土壤导热系数的值主要取决于土壤的性质，受其结构、湿度、孔隙度等因素影响，存在较大的变化。
一般来说，当土壤温度和湿度升高时，它的导热系数也会上升；相反，当土壤温度和湿度降低时，它的导热系数也会降低。
此外，高孔隙度的土壤具有较高的导热系数，而具有较低孔隙度的土壤具有较低的导热系数。
改善土壤结构是提高土壤导热系数的有效方法，特别是增加土壤的孔隙度，可以更有效地传输热量并减少水热分解。
还可以通过改变土壤的湿度来改善它的导热系数，使土壤的温度方程变得更加稳定，从而降低土壤内部的温差。
同时，正确使用土壤导热系数也非常重要，如果它的值被错误地使用，则可能会得出错误的结果。
因此，科学工作者应该根据实际情况收集实测数据，通过正确的科学方法了解土壤导热系数，以准确预测合理利用土壤对热能的反应。
土体热传导性能及其热导率模型研究
土体热传导性能及其热导率模型研究张涛;刘松玉;张楠;段隆臣;蔡国军【摘要】为研究不同土体的热传导特性变化规律,利用热探针测试了南京地区典型土体在不同含水量和干密度状态下的热阻系数,分析了含水量、干密度、饱和度以及矿物成分等因素对土体热阻系数的影响,研究了不同状态下土体热导率的预测模型,提出了适用于不同地区土体热阻系数估算的修正系数.结果表明:南京地区典型土体的热阻系数随含水量和干密度增加而减小,当含水量超过一定范围后,热阻系数趋于稳定;热阻系数与饱和度之间的关系表现出与其含水量之间相似的变化规律;土颗粒的热传导特性由其矿物成分决定,石英含量对土颗粒热传导特性有着显著影响;提出了可用于非饱和土热导率估算的修正归一化模型,该模型对于粗粒土具有较高的预测精度,细粒土则需考虑区域差别进行修正.【期刊名称】《建筑材料学报》【年(卷),期】2019(022)001【总页数】9页(P72-80)【关键词】热传导;饱和度;矿物成分;非冻土;归一化模型【作者】张涛;刘松玉;张楠;段隆臣;蔡国军【作者单位】中国地质大学工程学院,湖北武汉430074;东南大学岩土工程研究所,江苏南京210096;东南大学岩土工程研究所,江苏南京210096;德州大学阿灵顿分校土木工程学院,德克萨斯州阿灵顿76019;中国地质大学工程学院,湖北武汉430074;东南大学岩土工程研究所,江苏南京210096【正文语种】中文【中图分类】TU44岩土工程材料的热学特性测试与分析是当前岩土工程领域的热门研究课题之一.准确、有效地测定土体的热导率是土木工程能源建筑设计中的重要内容[1-2].寒冷地区建筑地基与道路基础的冻土融沉、地下管线和核废料处置设备的设计、地下空间的热能利用与存储以及能源桩的设计等工程问题均与土体的热传导特性和温度场密切相关[3].因此,了解热量在土体中的传递特点以及准确、有效地估算土体的热导率对于指导工程实践有着重要意义.由于土体本身的介质多相性、不均匀性和变异性,使得定量分析土体的热传导特性变得尤为复杂[4-5].热阻系数是土体热力学特性的重要指标之一,能够直接反映热能在土体介质中的传递特性,与热导率互为倒数[6-7]. 近年来,许多学者对土体的热传导特性做了大量研究[8-10].Mickly[11]从土体三相介质的基本特性出发,研究了非饱和土热导率的理论模型,并通过室内和现场试验验证了模型的正确性.Johansen[12]通过归纳、分析大量不同类型土体的热导率,提出了可用于估算不同密度和饱和度下土体热导率的诺模图.Gangadhara等[13]通过室内热探针试验,测试了印度5种类型岩土工程材料的热阻系数,提出了用于不同含水量状态下估算土体热阻系数的预测模型.Cote等[14]采用一种闭合传热试验装置,对冻和非冻状态下道路基层材料的热导率进行了测试与分析,建立了预测基层材料热导率的改进模型,并将其应用于理论分析.为了现场测试粒径较大土体的热阻系数,Naidu等[15]发明了一种可测试砂土和砾石热导率的探头,同时根据ASTM规范的相关规定,建立了砂土热阻系数与孔隙比的相关关系模型.Zhang等[16]研发了一种热耦合的时域反射探头,用于测试不同状态下石英砂的热导率,并改进了现有估算砂土热导率的预测模型.关于土体热传导特性的研究在理论和测试设备等方面均取得了显著的成果,但现有研究未对影响土体热传导特性的因素进行系统分析,并且用于估算土体热导率的预测模型因其较强的局域性限制,难以普遍应用于工程设计. 本文以南京某科技馆的能源桩工程为背景,为明确地下能源桩与周围土体进行热交换的性能,针对南京地区地表广泛分布的4种典型土体,对其热传导特性及其计算模型进行系统研究.在对南京地区典型土体热阻系数测试结果的基础上,归纳总结相关文献资料中的数据,分析了含水量、干密度、饱和度和矿物成分等因素对土体热传导特性的影响,提出了可用于估算饱和土、干土和非饱和土热导率的广义热传导预测模型,并且通过试验结果验证了模型对不同地区、不同类型土体热导率估算的有效性,最后针对模型预测结果的不足,提出了适用于南京地区土体的修正系数.1 试验材料及方法1.1 试验材料南京地区常见的黏土、粉土、细砂和粗砂,4种类型土体的颗粒粒径依次逐渐增大.黏土和粉土的液限wL、塑性指数IP分别为42.3%,23.8%和32.4%,9.6%,相对密度ds分别为2.75和2.71.根据GB/T 50145—2007《土的工程分类标准》规定,判定该试验用黏土和粉土分别为低液限黏土(CL)和低液限粉土(ML).细砂的相对密度为2.65,孔隙率n为0.552～0.793;粗砂的相对密度为2.66,孔隙率n为0.611～0.754.1.2 试验方法土体热阻系数测试采用荷兰代尔夫特生产的MTN01型热探针(如图1(a)所示),探针直径3.5mm,长度12cm,相应的数据处理软件为CRU01.将不同类型土体风干,并配制不同含水量(ww)的土体,密封并放置24h,以保证水体充分浸润土颗粒.将配制好的土体制成圆柱形试样(直径5cm,高15cm).测试时,热探针由试样中心垂直缓慢贯入,贯入过程中应尽量避免对试样的扰动与破坏(如图1(b) 所示).每个试样的测试时间为5min,测试结果的标准偏差小于0.1.图1 热探针设备与试样测试照片Fig.1 Photos of thermal probe equipment and prepared sample testing室内试验配置不同含水量和干密度(ρd)的土样进行热阻系数测试,分析含水量、干密度和饱和度Sr等对土体热阻系数的影响.对于黏土和粉土而言,设置干密度为1.0～1.4g·cm-3,含水量为5%～30%;对于细砂和粗砂而言,设置干密度为1.5 ～1.7g·cm-3,含水量在10%以内.有关此热探针的结构组成、具体操作方法和详细试验方案可参考文献[17],此处不再赘述.2 结果与分析2.1 含水量和干密度的影响图2为4种类型土体的热阻系数与含水量的关系曲线.由图2可以看出:土体热阻系数随含水量增加而减小,当含水量超过一定范围时,土体热阻系数趋于常数.土体含水量较低时,热阻系数随含水量的变化显著;含水量较高时,热阻系数的变化趋于平稳.在相同含水量条件下,土体热阻系数随干密度增加而减小[17].图2 不同干密度下土体热阻系数与含水量关系Fig.2 Relationship between thermal resistivity and moisture content of samples at different dry densities土是由土颗粒、孔隙水和气体组成的三相介质集合体.不同介质的热阻系数不同,空气的热阻系数约为4000K·m·W-1,水的热阻系数约为165K·m·W-1,土颗粒的热阻系数最低,由其矿物成分所决定.关于土颗粒的热阻系数确定方法将在后续内容中提到.图3为含水量变化时土体内热传导机制示意图.孔隙水较少时,土体的热传导途径主要是颗粒间的点接触以及颗粒与孔隙气体之间的传导;少量水分添加至土体中,土颗粒表面形成一层水膜,颗粒间接触面增大,有利于热能的传输;继续添加水分,水膜厚度增大,孔隙中气体逐渐被水分替代,土体热阻系数进一步降低;当土体孔隙基本充满水分时,土体热阻系数表现为最小.Salomone等[18]将土体热阻系数最小时对应的含水量称为“临界含水量”.以本文试验结果为例,黏土和粉土的临界含水量分别约为20%和25%;对砂性土而言,其临界含水量约为4%～5%.图3 土体热传导示意图Fig.3 Schematic of heat conduction in soil particles 试样干密度越大,其单位体积所含孔隙越少,即孔隙比越小,土颗粒间的接触越为紧密,相应的热传导途径更为便利,土体热阻系数降低.干密度ρd与孔隙率n的换算关系如下式所示:(1)式中:ds为土粒相对密度;ρw为水的密度,g·cm-3.由于岩石矿物成分相对于土体而言更加单一、稳定,为便于分析,本文以岩石材料热阻系数的变化特征来阐释孔隙率对岩土体热传导性能的影响.图4为不同孔隙率岩石材料的热阻系数随含水量变化测试结果.图中岩石材料热阻系数随含水量增加而减小,随孔隙率增加而增加[14].由此可见,本文试验结果与前人研究结果较为一致.图4 岩石热阻系数与含水量关系Fig.4 Relationship between thermal resistivity and moisture content of rocks[14]2.2 饱和度的影响图5为不同土体饱和度与热阻系数之间的关系曲线.由图5可见,随着饱和度增加,土体热阻系数逐渐减小并趋于常数,与热阻系数和含水量之间的变化规律类似.Kersten[19]对不同孔隙率的Healy黏土热阻系数与饱和度之间的关系进行了研究,得到了与本文类似的结果(曲线也示于图5).关于饱和度与热阻系数间的关系,许多学者进行了大量的相关研究,并根据试验结果得到了不同的经验关系,如线性关系,二次函数关系等,但无法直接得到热阻系数与饱和度的单一关系,因为土体热传导还受矿物成分、冻与非冻状态和颗粒级配等其他因素的影响.图5 土体热阻系数与饱和度关系Fig.5 Relationship between thermalresistivity and saturation of samples2.3 矿物成分的影响矿物成分对土体热传导特性有着重要影响,直接关系到土颗粒的热传导特性.岩土工程中定量分析土体矿物成分是一个较为复杂的过程,本文未对4种试验材料的矿物成分进行定量分析,但图4中岩石材料的热阻系数变化规律与本文试验结果较为类似,此处可通过岩石材料试验结果说明矿物成分对土体热阻系数的影响.图6为不同矿物成分岩石在不同干密度下的热阻系数随含水量的变化关系曲线,其中ks为岩石矿物的热导率[14].可以看出,矿物成分的热传导特性对土体的热阻系数有着重要影响;不同矿物成分的土体在相同干密度和含水量状态下的热阻系数不同.Horai[20]总结了主要岩石矿物的热阻系数,结果如表1所示.表1中石英是最常见的土体矿物之一,其热阻系数最低.因此,土体矿物中石英成分含量的多少对土颗粒热传导特性有着非常重要的影响.图6 不同矿物成分下岩石热阻系数变化Fig.6 Thermal resistivity of rocks at differentmineral compositions表1 主要矿物成分热阻系数Table 1 Thermal resistivity of some minerals in the soilMineralThermal resistivity/(K·cm·W-1)Hornblende28.90Calcite27.86Chlorite19.42Dolomite18.15Feldspar44.44M ica49.26Olivine21.88Plagioclase54.35Labradorite65.36Pyroxene22.12Quart z13.002.4 其他因素的影响图7 不同粒径土体热阻系数变化Fig.7 Thermal resistivity of samples at different particle sizes[21]土体热传导特性除受上述主要因素影响外,还受到冻与非冻状态、颗粒级配等其他因素的影响.土体在低温(零度以下)环境中会形成冻土,孔隙水由液态转变为固态,相应的体积发生改变.Cote等[21]研究了封闭土体环境中冻土与非冻土的孔隙体积改变,认为由于孔隙水的相变转化,土体内孔隙体积由非冻土到冻土增加了9%,并提出了2种状态孔隙率之间相关关系的计算式.土体热传导与含水量间的关系受颗粒级配的影响.Cote等[21]还根据Kersten 的研究结果,将与岩土材料热传导特性的级配划分为4种类型,即:(1)级配良好的碎石和粗砂;(2)较为均匀的中砂或粗砂;(3)粉土或黏土;(4)泥煤(peat).通过归一化的方法研究了上述4种级配类型材料热导率与饱和度的关系.图7为不同粒径和级配土体的热阻系数随干密度的变化关系曲线.从图7可以看出:总体上粉土和黏土的热阻系数高于砂性土;粉土和黏土热阻系数随干密度的变化相对于砂性土较为剧烈.Gangadhara等[13]对印度地区不同级配土体的热阻系数进行了测试,认为粒径和级配对土体热传导特性存在一定的影响.对于干土而言,颗粒粒径越大,土体热阻系数越小.本文试验结果与其研究结论较为一致.综上所述,热阻系数是反映土体热学特性的一个重要指标,其受多种因素的影响.如土颗粒的矿物成分和颗粒粒径等内在因素,含水量和干密度等外在状态因素,理论计算土体热阻系数时应综合考虑上述因素.3 热导率预测模型关于土体热传导特性的预测模型数量众多,主要可分为2大类:一类是以实测数据为基础的经验拟合公式;另一类是以简化土体结构为前提的理论计算模型.到目前为止,众多学者对不同地区、不同状态下土体的热传导特性指标进行测试,得到了大量关于含水量、干密度、孔隙率和饱和度等参数相关的热阻系数经验公式[22-25].这些经验公式具有较高的实用价值,对于特定地区的工程设计提供了重要的参考.本文在已有相关研究的基础上,归纳总结不同土体的热阻系数预测模型,并根据本次试验结果,提出适用于南京地区土体热阻系数预测的广义热传导模型.3.1 饱和土热导率模型Sass等[26]认为在土体各个矿物成分含量差异不超过1个数量级的情况下,应用几何平均法估算饱和土体的热阻系数是较为简便的方法之一.由此得到饱和土体热导率ksat估算式:(2)式中:ks为土颗粒热导率,W·m-1·K-1;kw为水的热导率,W·m-1·K-1.对于ks的计算仍采用几何平均法计算,其表达式为:(3)式中:km为矿物成分热导率,W·m-1·K-1;j为土体中所含的第j种矿物成分;xj为第j 种矿物成分的体积分数.如前所述,石英的高热导率使得其含量对土颗粒的热导率有着重要的影响.对于本文4种试验材料而言,其矿物成分均未进行定量分析,无法获得土颗粒的热阻系数(或热导率),进而难以估算相应孔隙率下饱和土体的热阻系数,因此,需要寻求其他的估算方法.3.2 干土热导率模型土颗粒与空气热阻系数的巨大差别(ks>100ka)使得干土的热传导特性对土体结构的变化较为敏感.目前为止,尚无相关定量分析干土热传导特性的理论,大多采用经验公式来估算干土热导率.实际工程中,完全干燥的土体是无法进行热导率测试的,已有文献中有关干土热导率的报道大多是在经验公式的基础上获得的[27].Cote等[21]在总结大量文献数据的基础上,认为干土的热阻系数(或热导率)与孔隙率存在一定的线性关系,并提出了两者之间的一般关系式:kdry=χ×10-η n(4)式中:χ和η均为考虑颗粒形状和级配的材料常数.3.3 非饱和土热导率模型实际工程中土体大多呈非饱和状态.在分析了饱和土与干土两种极端状态土体热导率模型后,需要对非饱和土体的热导率预测模型进行探讨.Kersten[19]于1949年提出利用含水量和土体重度估算非饱和黏土和砂土热导率的计算式,但该计算式在含水量超过一定限值条件下,得到的土体热导率为负值,这与实际情况明显不符.Johansen[12]认为非饱和土的热导率与饱和土和干土的热导率之间存在一定的关系,并提出归一化热导率的模型,用以评价非饱和土的热传导特性.归一化热导率kr 计算式为:kr=(k-kdry)/(ksat-kdry)(5)将式(5)改写为:k=(ksat-kdry)kr+kdry(6)由于土体矿物成分难以定量评价,Johansen在归纳大量文献数据的基础上,提出了利用饱和度Sr估算归一化热导率kr的经验方法.虽然该方法可以方便、快捷地计算出不同含水量状态下土体的kr值,但当土体为干土(或接近干土)时,饱和度Sr趋于零,而kr计算值趋于无穷小,这与实际情况不符.Cote等[21]在前人研究的基础上提出了可用于估算土体或建筑材料归一化热导率的一般式,即:(7)式中:κ为用于描述不同土体处于不同状态的经验参数.为了估算土体在非饱和状态下的热导率,需要预先估算土颗粒的热导率.关于土颗粒热导率的估算,本文提出2种方法,一种是基于实测非饱和土热导率和饱和度数据的经验拟合法;另一种是根据式(4)的方法进行估算.经验拟合法可根据式(2),(6),(7)得到:(8)根据测试所得的热导率k(或热阻系数),以及土体基本状态参数Sr,n等,即可通过数据拟合求得土颗粒热导率ks.图8 土体热导率计算修正模型Fig.8 Modified model of soil thermal conductivity calculation图8为土体热导率修正模型计算流程.首先,获取土体的基本工程性质参数,如含水量ww、干密度ρd和相对密度ds等,转换成相应的孔隙率n和饱和度Sr指标;其次,根据归一化热传导模型计算式,求得饱和状态和干燥状态的热导率ksat和kdry,以及状态参数κ值.在土颗粒矿物成分已知的情况下,利用几何平均法计算土颗粒热导率ks,矿物成分未知时,则采用考虑石英含量的简化计算方法,最终得到土体热导率/热阻系数的预测值;最后,为验证预测准确性,需考虑不同区域土体性质及矿物成分的差异,根据现有实测热导率/热阻系数数据,对该区域土体的预测值进行修正.值得注意的是,土体的矿物成分随沉积环境的改变而不同,有机质、孔隙液中的盐类均会对其热传导性能产生影响[28].图2,5,7在分析热阻系数与影响因子的相互关系时,均未考虑这一影响.土颗粒的形状和排列方式会直接影响颗粒间的接触状态.一定类型砂土或碎石在相同孔隙率和含水量条件下,热阻系数随颗粒形状和排列方向的改变而变化.Barry-Macaulay等[29]在研究澳大利亚土体热传导特性时,已验证了这一现象.本文所提的修正模型在应用于碎石、砾石等大颗粒岩土材料时,应针对这一问题进行深入研究.4 实际算例4.1 计算参数确定根据本文试验结果以及相关文献中提供的测试数据,对土体热阻系数(或热导率)进行估算.简要介绍估算的方法以及各参数的确定,并对估算结果与实测结果进行对比分析,提出适用于南京地区土体热阻系数估算的修正参数.现以干密度1.5g·cm-3,含水量2%的细砂为实际算例,简要阐述估算模型的计算方法.首先计算饱和土体的热导率,土体孔隙率n为:n=1-ρd/(ds×ρw)=1-1.5/(2.65×1)=0.434饱和度Sr为:根据式(2)得到:水的热导率为0.6W·m-1·K-1.由于本次试验土样来自南京地区,细砂取自南京河西地区,根据陈国兴等[30]对南京地区细砂的矿物分析,其中石英含量(质量分数,下同)为50%～60%(高于20%),以及少量的绿泥石和云母等矿物成分,则土颗粒热导率ks可估算为:ks=2.00.45×7.70.55=4.20W·m-1·K-1=1.80W·m-1·K-1其次计算干土的热导率kdry,根据式(4)得到:kdry =χ×10-η n=1.70×10-1.80×0.434=0.28W·m-1·K-1参数χ和η的选取参照Cote等[31]提出的经验参数进行,具体如表2所示.最后计算归一化热导率kr及非饱和土的热导率k,结果如下:k=(ksat-kdry)×kr+kdry=0.596W·m-1·K-1预测热阻系数值为1×100/0.596=167.79K·m·W-1,相应实测值为123.93K·m·W-1,两者较为接近.表2 模型计算参数Table 2 Calculation parameters of the predictionmod elMaterialχηκGravel, Coarse sand1.701.804.60Finesand1.701.803.55Silty soil, Clay0.751.201.90Organic soil0.300.870.60对于粉土和黏土试样,土体中含有的矿物成分较为复杂.以粉土为例,通过X射线衍射分析和X射线荧光衍射分析得到,土体中的矿物成分主要为蒙脱石、伊利石和高岭石,含有少量的绿泥石,其含有的氧化物有SiO2(62.31%),Al2O3(13.35%)和CaO(7.21%),同时还含有微量的P2O5,SO3和Na2O等.对土体中每种矿物成分采用几何平均法计算土颗粒的热导率,不仅费时、费力,且不符合实际经济性要求.Cote 等[21]对不同类型的岩土材料进行了1000 多组热导率测试,总结了不同类型材料的典型热导率值,结果如表3所示.为了简便起见,本文粉土和黏土中颗粒热导率的估算采用表3中的参数.表3 不同材料的典型热导率值Table 3 Typical thermal resistivity values for various materials[21]Materialds/(g·cm-3)ks/(W·m-1·K-1)Anorthosite2.731.8Basalt2.901.7Diabase2.982.3Dolostone2.903.8Gabbro2 .922.2Gneiss2.752.6Granite2.752.5Limestone2.702.5Marble2.803.2Sandston e2.803.0Schist2.651.5Shale2.652.0Syenite2.802.0Traprock2.902.0Coal1.350.26Peat1.500.25Silt and clay2.752.904.2 计算结果图9为本文南京地区土体热阻系数实测值与模型预测结果比较.由图9可以看出:虽然模型对细砂和粗砂的预测结果较为准确,但对黏土和粉土,预测值与计算值相差较大.为了避免本文计算结果的偶然性,根据文献[13]的测试结果,采用此模型进行验证计算.计算结果发现,该模型对于印度地区黏性土和砂性土的计算结果表现出与南京地区土体相似的现象,即:砂性土计算结果与实测结果较为接近,而黏性土的预测值与实测值相差较大且偏低.造成上述现象的原因可能是由于土体ks和ρs值的确定过于简单,不同地区沉积的黏土和粉土,其土颗粒的热传导特性并不相同.因此,需要利用实测结果对模型进行修正,以提高预测结果的精确度.图9 实测值与预测值的误差分析Fig.9 Error analysis between measured and predicted values虽然模型对于黏土和粉土的预测结果较为保守,但是对于某一地区的土体,预测值与实测值之间表现出较好的线性关系(如图9所示).因此,在估算黏性土的热阻系数时,只需将模型计算结果乘以相应的比例系数.对于南京地区黏土和粉土,其比例系数为1.764,修正模型的计算结果如图10所示.通过上述方法的土体热阻系数估算,可避免测试土颗粒矿物成分的程序,且模型具有计算式简单和适用范围广等特点,工程设计者在获得土体基本工程性质指标的条件下,通过编制相应的计算图表,如Excel计算表,便可有效估算土体的热阻系数.需要说明的是,常温、常压条件下,土体由土颗粒、孔隙液和气体三相介质组成,其热传导特性主要依赖于这三类介质.当外部温度和压力改变时,孔隙液在固相和气相之间发生转变,相应的土体热导率也随之变化.对于寒冷低温地区冻土的热导率预测计算,本文模型并不适用.图10 修正模型计算结果Fig.10 Calculation results of modified prediction model5 结论(1)土体热阻系数随土体含水量和干密度增加而减小,当含水量达到临界含水量时,热阻系数趋于常数.南京地区黏土、粉土和砂性土的临界含水量分别为20%,25%和4%～5%.(2)随着饱和度的增加,土体热阻系数减小,热阻系数与饱和度间的变化规律和热阻系数随含水量的变化规律类似.矿物成分决定土颗粒的热传导特性,土体中石英含量对其热传导有着重要影响.土体冻与非冻状态会改变其孔隙率,颗粒级配会影响土颗粒间的接触状态,两者均会对土体的热传导特性产生影响.(3)几何平均法可用于计算饱和土体以及土颗粒的热导率,干土热导率与孔隙率、颗粒级配和材料属性间存在经验拟合的指数关系,非饱和土体热导率可通过归一化方法计算.(4)广义热传导预测模型可有效估算砂性土热阻系数,对粉土和黏土的计算结果较为保守.南京地区黏性土体热传导估算模型的修正系数为1.764.该预测模型在获知土体基本特性、明确土体工程性质指标的条件下,可有效估算土体热阻系数,优化工程设计.参考文献：【相关文献】[1] ZHANG G,LIU S,ZHAO X,et al.The coupling effect of ventilation and groundwater flow on the thermal performance of tunnel lining GHEs[J].Applied ThermalEngineering,2017,112:595-605.[2] LEE J K,SHANG J Q.Evolution of thermal and mechanical properties ofmine tailings and fly ash mixtures during curing period[J].Canadian Geotechnical Journal,2014,51(5):570-582.[3] SALATA F,NARDECCHIA F,DE LIETO VOLLARO A,et al.Underground electric cables a correct evaluation of the soil thermal resistance[J].Applied ThermalEngineering,2015,78:268-277.[4] ALI M A,BOUAZZA A,SINGH R 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《土壤高温储热条件下热湿迁移规律的实验及模拟研究》范文
《土壤高温储热条件下热湿迁移规律的实验及模拟研究》篇一摘要：本文通过实验和模拟的方法，对土壤在高温储热条件下的热湿迁移规律进行了深入研究。
实验部分详细记录了不同温度梯度下的土壤热湿迁移过程，并利用数值模拟技术对实验结果进行了验证和补充。
本文旨在揭示土壤在高温储热过程中的热湿迁移机制，为地源热泵、土壤源热回收等工程提供理论依据。
一、引言随着全球能源需求的增长和环境保护意识的提高，地热能作为一种清洁可再生能源，受到了广泛关注。
土壤作为地热能的重要载体，其高温储热条件下的热湿迁移规律对于地源热泵、土壤源热回收等工程具有重要意义。
本文通过实验和模拟相结合的方法，研究土壤在高温储热条件下的热湿迁移规律，以期为相关工程提供理论支持。
二、实验方法与材料1. 实验材料：实验所用土壤取自当地典型区域，确保土壤类型与实际工程中的土壤相似。
同时，为了更好地模拟土壤中热湿迁移的实际情况，实验还采用了温度传感器、湿度计等设备。
2. 实验方法：实验采用恒温加热装置对土壤进行加热，并设置不同的温度梯度。
在加热过程中，通过传感器实时监测土壤的温度和湿度变化，记录数据并进行分析。
同时，为了验证实验结果的准确性，还进行了数值模拟研究。
三、实验过程与结果分析1. 实验过程：在实验过程中，首先将土壤样品放置在恒温加热装置中，设置不同的温度梯度（如30℃、40℃、50℃等）。
然后，通过传感器实时监测土壤的温度和湿度变化，记录数据。
同时，为了更直观地观察热湿迁移过程，还采用了红外测温仪和显微镜进行观察。
2. 结果分析：根据实验数据，我们可以发现随着温度的升高，土壤中的水分逐渐向表面迁移。
这表明在高温条件下，土壤中的水分受到热力作用而发生迁移。
此外，我们还发现不同类型土壤的热湿迁移特性存在差异，这可能与土壤的成分、结构等因素有关。
四、数值模拟研究为了进一步验证实验结果的准确性，我们采用了数值模拟技术对土壤高温储热条件下的热湿迁移过程进行了模拟。
《高温土壤导热系数的实验及预测模型研究》范文
《高温土壤导热系数的实验及预测模型研究》篇一一、引言在地质工程、农业环境、能源存储等众多领域中，高温土壤的导热系数是一个至关重要的物理参数。
其直接影响着土壤的温度分布、热能传递、热力工程等过程的效率和效果。
因此，本文将就高温土壤导热系数的实验研究及预测模型进行探讨，旨在提供更为准确、有效的导热系数测定方法和预测模型。
二、文献综述在过去的研究中，对于土壤导热系数的研究已经较为广泛。
诸多学者从不同角度，利用不同的实验方法，对土壤导热系数进行了大量研究。
然而，由于土壤成分复杂、温度条件多样，导热系数的测量和预测仍存在较大的误差。
因此，进一步的研究和改进是必要的。
三、实验方法本文采用稳态法进行高温土壤导热系数的实验测定。
具体步骤如下：1. 土壤样品准备：选取具有代表性的高温土壤样品，进行破碎、筛分、烘干等处理。
2. 实验装置搭建：搭建稳态法导热系数测定装置，包括加热系统、测温系统、保温系统等。
3. 实验过程：将处理好的土壤样品放入测定装置中，设定不同的温度梯度，记录各点的温度变化。
4. 数据处理：根据实验数据，计算导热系数。
四、实验结果与分析通过实验，我们得到了不同温度条件下，高温土壤的导热系数数据。
分析数据，我们发现：1. 土壤导热系数随温度的升高而增大。
2. 土壤成分、密度、含水率等因素对导热系数有显著影响。
3. 实验数据与理论预测值存在一定的误差，需要进一步优化预测模型。
五、预测模型研究针对高温土壤导热系数的预测，本文提出了一种基于神经网络的预测模型。
该模型以土壤成分、密度、含水率、温度等为输入，以导热系数为输出，通过大量实验数据训练，达到较高的预测精度。
具体步骤如下：1. 数据准备：收集大量高温土壤的实测数据，包括土壤成分、密度、含水率、温度等。
2. 模型构建：构建基于神经网络的预测模型，确定输入和输出变量。
3. 模型训练：利用实测数据对模型进行训练，调整模型参数，提高预测精度。
4. 模型验证：利用独立测试集对模型进行验证，确保模型的稳定性和可靠性。
土壤导热率
土壤导热率前言：土壤导热率是指在标准条件下，垂直埋入单位厚度土层的热量通过时间的积累值。
土壤热量传递是指土壤内的热量传递到一个或多个物体表面上去的过程，包括辐射、传导和对流三种基本过程。
土壤热量传递分为土壤内部的热量传递和土壤—大气之间的热量传递两类。
土壤热量传递的特点是：导热率与介质密切相关；土壤导热系数小于空气，但比砂石大；土壤热导率随土温升高而增加，且与太阳辐射强度成正比，也与大气温度、风速成反比；单位土壤热容量小，温度场呈非线性；土壤温度在夏季最高，冬季最低；植物根际温度低于土温。
1土壤的导热率2土壤热容量3土壤温度的变化规律4土壤温度与导热率5土壤热流密度6影响土壤热性能的因素7保护地蔬菜的种植技术8常用的灌水方法9保护地蔬菜种植中的灌水管理10播种方式11保护地蔬菜中的间作套种12提高保护地番茄产量和质量的措施13保护地番茄病害的防治14植物生长调节剂在保护地番茄上的应用15保护地番茄生理性病害发生及其原因16保护地番茄产量降低的主要原因17提高保护地番茄产量和质量的途径18一、概述一、概述（二）土壤的热学性质土壤热容量（ soil thermal capacity），简称土热容，是指土壤吸收和释放热量的能力。
土壤热容量是由土壤有机质含量、结构状况、孔隙度以及土壤含水量等因子决定的。
土壤热容量越大，则土壤蓄热能力就越好。
土壤热容量大小取决于土壤有机质含量、结构状态、孔隙度以及土壤含水量等因子。
土壤热容量可按下列公式计算：土壤热流密度（ soil heat flux density），简称土热流，是指单位面积上每秒钟所散失的热量，单位为W／ m。
土壤热流密度与土壤的导热率（ soil thermal conductivity）和孔隙度（ soil porosity）成正比，即：土壤热流密度＝导热率×孔隙度土壤热流密度的大小受土壤温度、土壤导热率、土壤含水量、土壤孔隙形状和土壤饱和程度等因素的影响。
土壤热容量,导热率,导温率定义和变化规律
土壤热容量,导热率,导温率定义和变化规律1.引言1.1 概述文章引言中的概述部分主要介绍土壤热容量、导热率和导温率的含义和重要性。
概述部分内容可以参考以下写法：概述：土壤是地球上最广泛分布的一种自然资源，其具有重要的环境和农业意义。
而土壤的热性质是研究土壤热传导和能量交换的重要基础。
土壤热容量、导热率和导温率作为土壤热性质的重要参数，在土壤热力学和能量平衡研究中发挥着重要的作用。
土壤热容量是指在单位质量土壤温度升高或降低单位温度所需吸收或释放的热量。
它反映了土壤对热量变化的响应能力，是描述土壤储热能力的重要指标。
土壤热容量的大小受土壤质地、含水量、有机质含量等因素的影响，具有季节性变化和垂直分布的特点。
了解土壤热容量对于研究土壤温度变化、水分状况以及土壤中生物、化学过程的解释和预测具有重要意义。
导热率是描述物质导热性能的指标，它表示单位时间内单位面积内物质导热量通过单位厚度的物质所需的温度差。
土壤的导热率是影响土壤热传导的重要参数，它决定了土壤中热量在空间上的传输速度。
土壤导热率的大小取决于土壤孔隙结构、含水状况、温度等因素，具有季节性变化和土层分布的特点。
通过了解土壤导热率，可以更好地掌握土壤热传导过程，从而为土壤温度分布、地热资源开发等提供科学依据。
导温率是描述物质导温性能的指标，它表示单位时间内单位面积内物质导温量通过单位厚度的物质所需的温度差。
与导热率相比，导温率主要通过介质内分子之间的碰撞和传递能量方式进行热传导。
土壤的导温率决定了热量在土壤中的传导方式，不同的导温率会导致土壤内温度分布的差异。
土壤导温率的大小与土壤的物理性质、水分状况、温度等因素密切相关，了解土壤导温率有助于揭示土壤热传导机理和进行地热模拟研究。
综上所述，土壤热容量、导热率和导温率是反映土壤热性质的重要参数，它们的定义和变化规律为研究土壤热传导、能量平衡和地热资源开发提供了基础。
在未来的研究中，需要进一步探索土壤热性质的影响因素、热传导机理以及与其他土壤特性的相互关系，以提高对土壤热过程的理解和预测能力。
土壤的导热系数
热扩散系数是反映温度不均匀的物体中温度均匀化速度的物理量。
土壤在吸热期间，热量由地表传入深层，在散热期间，深层的热量又会传向地表，这种热量在土层间传递、交换的性能称为土壤的导热性。
土壤的导热性用导热系数（导热率）和热扩散系数（热扩散率）来表示。
土壤的导热系数（λ）单位温度梯度下单位时间内通过单位面积土体的热量称为导热系数，单位为W/（m·℃），它是表示土壤导热能力的指标。
水分在季节性非饱和冻融土壤中的运动在公式中，λ为导热系数；Q 为热量（kJ）；为温度梯度（℃/m）；ΔF 为面积（m2 ）；t 为时间（h）。
表明导热系数的实质为，当温度梯度为1℃/m时，每小时通过1 m2面积土体上的热量。
土壤的导热系数是干容重、含水（冰）率和温度的函数，并与土的矿物成分和结构构造有关。
物理意义以物体受热升温的情况为例来分析。
在物体受热升温的非稳态导热过程中，进入物体的热量沿途不断地被吸收而使局部温度升高，在此过程持续到物体内部各点温度全部扯平为止。
由热扩散率的定义α=λ/ρc 可知：（1）物体的导热系数λ越大，在相同的温度梯度下可以传导更多的热量。
（2）分母ρc是单位体积的物体温度升高1℃所需的热量。
ρc 越小，温度升高1℃所吸收的热量越小，可以剩下更多热量继续向物体内部传递，能使物体各点的温度更快地随界面温度的升高而升高。
热扩散率α是λ与1/ρc两个因子的结合。
α越大，表示物体内部温度扯平的能力越大，因此而有热扩散率的名称。
这种物理上的意义还可以从另一个角度来加以说明，即从温度的角度看，α越大，材料中温度变化传播的越迅速。
可见α也是材料传播温度变化能力大小的指标，因而有导温系数之称。
压实黄土导热系数的试验研究
压实黄土导热系数的试验研究李婕;马富丽;杜湧;白晓红【摘要】随着当今土建工程的不断发展,越来越多的地上空间将被消耗殆尽.地下空间的开发利用将是城市建设中的重点领域.而随着现在工程当中大量填土的应用,这就使得在地下工程建设时难免遇到压实填土;而土的热物理性质又是岩土地下工程建设设计中必不可少的设计参数.通过室内试验测试了不同击实功条件下、不同击实含水量的压实黄土试样的导热系数值.试验结果表明,压实黄土的导热系数与其击实含水量、干密度、孔隙比、饱和度等具有明显的相关性.在击实能一定的条件下,导热系数随土样的击实含水量的增加而增加,达到峰值后又随着含水量的增大而下降,随孔隙比的降低而增加,随着密度的增大而增大.导热系数较大值几乎都出现在压实土体较密实状态下.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2015(015)017【总页数】4页(P218-221)【关键词】地下工程;压实黄土;导热系数;含水量;干密度;孔隙比【作者】李婕;马富丽;杜湧;白晓红【作者单位】太原理工大学建筑与土木工程学院,太原030024;太原理工大学建筑与土木工程学院,太原030024;太原理工大学建筑与土木工程学院,太原030024;太原理工大学建筑与土木工程学院,太原030024【正文语种】中文【中图分类】TU411.21 研究目的与意义近年来很多科学家都对土的热物理性质进行了研究。
研究主要集中于两个方面:一是基于地热利用方面的研究，随着地球表面土地资源的逐渐匮乏，能源短缺困难的不断加剧和人类工程活动的发展，对地下空间的有限热能资源利用、环境的热调控能力设计以及采用适当的参数计算以最大限度的节能和节约投资等问题将日益成为人们关注的热点问题。
因此，有必要研究岩土体传热过程、规律以及热环境变化的规律，以达到节能、高效、安全的目的。
地源热泵技术已经在欧洲和北美国家得到广泛应用，这种以土壤为热源的热泵式空调技术具有突出的优点，如节电、占地少、无污染、运行费用低等。
土壤热传导——精选推荐
土壤热传导如同7.9节显示的太阳辐射到达地球慢慢穿透剖面通过传导, 这一同样过程通过热运动沿着铁管当一端着火时, 热运动在土壤是通过水这运动(见5.5节) , 运动速率取决驱动力和由的舒适热流通过土壤。
这可以被表达当复利叶的定律：Q＝K×ΔT/xh（7．6）这儿 Q)，是热通量,是在单位时间的一个单位横断面转移的热量[单位m/cm2.s]; K是土壤的导热性[即为热传递度,单位为j/cm.s.0c,如果热通量单位为瓦特每米，梯度为度每米,则k的单位为瓦特每米] 并且 T/x是温度梯度对距离x的比[热传导的矢量(x方向上)的温度梯度。
Fourier定律是传热学中的一个基本定律。
可以用来计算热量的传导量。
Φ＝-λA(dt/dx)q＝-λ(dt/dx)其中Φ为导热量，单位为Wλ为导热系数A为传热面积，单位为m^2t为温度，单位为Kx为在导热面上的坐标，单位为mq为热流密度，单位为W/m^2傅立叶定律Fourier's law （傅立叶导热定律，Fourier's law of heat conduction）傅立叶定律是传热学中的一个基本定律。
傅里叶定律的文字表述：在导热现象中，单位时间内通过给定截面的热量，正比例于垂直于该界面方向上的温度变化率和截面面积，而热量传递的方向则与温度升高的方向相反。
傅里叶定律用热流密度q表示时形式如下：q＝-λ(dt/dx)可以用来计算热量的传导量。
相关的公式如下Φ＝-λA(dt/dx)q＝-λ(dt/dx)其中Φ为导热量，单位为Wλ为导热系数，w/(m*k)A为传热面积，单位为m^2t为温度，单位为Kx为在导热面上的坐标，单位为mq是沿x方向传递的热流密度（严格地说热流密度是矢量，所以q应是热流密度矢量在x方向的分量）单位为W/m^2dt/dx是物体沿x方向的温度梯度，即温度变化率一般形式的数学表达式：q=-λgradt=-λ(dt/dx)n式中：gradt是空间某点的温度梯度（temperature gradient）；n是通过该点的等温线上的法向单位矢量，指温度升高的方向上述式中负号表示传热方向与温度梯度方向相反λ表征材料导热性能的物性参数（λ越大，导热性能越好）。
精选土壤导热系数的现场测定正文
土壤导热系数的现场测定北京工业大学刘立芳王瑞华张亚庭丁良士摘要土壤热物性是地下埋管换热器设计的重要参数，它的大小对钻孔深度与个数的有着显着的影响，故其测定的准确程度强烈影响着系统的性能和经济性。
本文对目前较为常用的测试方法进行了比较，认为现场测试方法是确定土壤热物性的最佳方法。
系统温度变化主要集中在进入地下侧的管道内，占到系统总温差变化72％，因此建议在系统设计时强化回水管与土壤的传热，或者利用进水管传热效果好的特点，从而优化系统性能。
关键词土壤热物性现场测试大地导热系数回填料0引言对于土壤源热泵系统的设计，无论是利用相关软件计算还是使用工程上简化计算公式，土壤的热物性参数都是土壤源热泵系统地下埋管换热器设计的一个重要参数，它的大小对钻孔深度与个数的有着显着的影响。
如果物性参数不准确，则所设计的系统可能达不到负荷需求，也有可能系统规模过大，从而大大增加系统的初投资。
所以研究的热点就集中在合理减少钻孔的深度和个数上，而这些都工作首先都需要确定土壤的热物性参数。
1土壤热物性的测定方法目前国内外在确定土壤热物性参数时的设计方法主要有以下3种：1.1根据前期钻井获得的地质资料，通过查找土壤地质方面的手册进行确定如美国电力局（EPRI）编写的手册：SoilandRockClassificationfortheDesignofGround-coupledheatpumpSystemsFieldManual ；以及国际热泵协会（IGSHPA）编写的手册：SoilandRockClassificationManual等。
由于这种手册给出的土壤物性参数并非一个确定值，而是一个可能存在的范围，系统设计人员在设计土壤换热器时，由于设计者的知识水平、经验以及设计估测保守程度等不同会存在很大的差异。
1.2实验室取样测试法这是较为经典的实验室方法。
此方法将现场采集的土壤试样在实验室中通过一定的方法进行测试，从而获得其导热系数等土壤的热物性参数值。
黄土导热系数和比热容的实验研究
黄土导热系数和比热容的实验研究黄土是社会经济发展过程中经常使用的土壤类型，在环境保护与水资源管理中发挥着重要的作用。
研究黄土的物理特性、人工影响和气候变化等，对于分析黄土温度场以及其它土壤特性以及估计其表面失湿速率、渗透系数和土壤水热变化的机制有着重要的意义，对于理解其影响环境的角色也有很重要的意义。
因此，黄土的导热系数和比热容研究尤为重要。
在黄土导热系数和比热容的实验研究中，主要是通过采用均匀黄土取样研究不同含水率下黄土的导热系数和比热容。
实验采用室内恒温通风箱，采用位温圆弧采集器实现对水文对因子的控制。
研究结果表明，随着含水率的增加，黄土的导热系数和比热容分别呈增加的趋势，其变化规律与黄土的结构及其微观结构变化有关。
根据实验结果，在实际应用中，黄土的导热系数和比热容的变化通常受到湿热因子的影响，因此，可以采用对湿热因子进行恒定的控制技术来维持土壤温度和热力学参数的稳定性，从而确保黄土在工程应用中达到理想的代替状态。
此外，在不同土壤类型的土壤热物性研究中，土壤的比热容与水的存在有着密切的联系，并且其大小受到土壤的组织结构、水汽在土壤中的流动形态以及土壤含水量的影响。
因此，对于黄土而言，重视其对水汽和水位变化的响应，也就是重视土壤含水率的变化及其对土壤温度变化的响应，这是掌握土壤物理特性，包括比热容，非常重要的。
在黄土比热容和导热系数实验研究大面积应用之前，如果对比热容和导热系数的研究不能有更全面的了解或实验结果不能给出更准确的值，那么，在工程应用中，将会遇到很大困难，也可能影响着实际的设计与施工。
因此，未来要更进一步研究黄土比热容和导热系数，可以通过一系列多参数试验，从而研究多参数对黄土比热容和导热系数的影响，从而为实际的工程应用提供更多的理论依据。
综上所述，黄土导热系数和比热容是研究黄土的重要物理特性，也是土壤水热变化的重要参数，是掌握土壤热物性的基本条件。
实验结果表明，黄土的导热系数和比热容与其含水率有着密切的关系。
高温下红黏土热导率的变化规律试验研究
高温下红黏土热导率的变化规律试验研究徐云山;曾召田;吕海波;范理云;覃汉莲【摘要】目前国际上对高温下土壤热导率的试验和模型预测研究比较缺乏,通过KD2 Pro测试两种红黏土在较广温度范围(5～90℃)和含水率范围内的热导率,并选择IPCHT模型预测高温下体积含水率-热导率的变化规律.测试结果表明,两种红黏土的热导率对体积含水率的敏感程度与温度有关,且热导率均随温度的升高而增大,在90℃时热导率最高可达5℃的3～4倍.60～90℃范围内热导率随体积含水率的变化存在明显的临界含水率(对应土壤的塑性指数),但相同温度、体积含水率下,柳州红黏土中水汽潜热传输效应较桂林红黏土要明显.模型预测研究表明,除粉砂质黏壤土外,高温下IPCHT模型预测效果均不理想,经传质增强因子ξ修正后,柳州红黏土以及细砂的热导率预测值和实测值均相符得较好(RMSE＜30％),但桂林红黏土的整体预测效果仍较差.%Currently,there is a lack of experimental study and model prediction of thermal conductivity of soil under high temperature around the world.Tests are conducted through KD2 Pro on two kinds of lateritic clay within a wide range of temperatures(5～90℃) and water contents.Meanwhile,the IPCHT model is chosen to predict the variation of the volumetric water content and thermal conductivity under high temperature.The results of test indicate that the sensitivity of the thermal conductivity on the two kinds of lateritic clay to the volumetric water content is related to the temperature.The thermal conductivity increases with the increase of temperature.The thermal conductivity under 90℃ is 3 or 4 times as high as that under 5℃.The change of thermal conductivity with volumetric water content has obvious critical water content under60 ～ 90℃ (correspond to the plasticity index of soil).However,the latent heat transfer effect of water vapor in the lateritic clay of Liuzhou is more obvious than that in the lateritic clay of Guilin under the same temperature and volumetric water content.The results of model fit show that the prediction results of IPCHT model are not ideal except for the silty clay loam,after modification of the mass transfer enhancement factor ξ.The simulated values of the thermal conductivity of lateritic clay in Liuzhou and fine sand are in good agreement with the measured values(RMSE＜30％).However,the overall prediction effect of the lateritic clay in Guilin is still not ideal.【期刊名称】《工程地质学报》【年(卷),期】2017(025)006【总页数】9页(P1465-1473)【关键词】红黏土;热导率;预测模型;温度效应【作者】徐云山;曾召田;吕海波;范理云;覃汉莲【作者单位】桂林理工大学广西建筑新能源与节能重点实验室桂林541004;桂林理工大学广西建筑新能源与节能重点实验室桂林541004;国土资源部岩溶生态系统与石漠化治理重点实验室桂林541004;桂林理工大学广西建筑新能源与节能重点实验室桂林541004;广西大学土木建筑工程学院南宁530004;桂林理工大学广西建筑新能源与节能重点实验室桂林541004;国土资源部岩溶生态系统与石漠化治理重点实验室桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TU443热导率是表征介质材料热传导能力的物理参数，岩土体的热导率一直以来都是岩土工程热分析、土壤热存储技术及农业领域的最基本参数之一。
热传导和导热系数的变化规律
热传导和导热系数的变化规律热传导是指热量在物体内部由高温区向低温区传递的过程，其本质是分子间的能量传递。
热传导的强弱用导热系数（也称为热导率）来衡量，导热系数越大，物体的导热性能越好。
一、热传导的基本原理1.分子动能传递：物体内部的分子不断运动，高温区的分子具有更高的动能，当与低温区的分子碰撞时，能量发生传递，导致温度差逐渐减小。
2.能级差异：物体内部的分子存在能级差异，高温区的分子具有更高的能级，低温区的分子具有较低的能级。
高温区的分子向低温区传递能量，使两区的能级趋于平衡。
二、导热系数的变化规律1.材料种类：不同材料具有不同的导热系数。
金属的导热系数通常较大，而绝缘材料的导热系数较小。
2.温度：导热系数随温度的升高而增大。
这是因为温度升高导致分子运动加剧，从而增加热传递速度。
3.湿度：导热系数随湿度的增大而增大。
湿度增大意味着物体表面的水分增多，水分子的导热性能较好，有助于热传递。
4.压力：导热系数随压力的增大而增大。
压力增大导致分子间的距离减小，分子间的碰撞频率增加，从而提高热传递速度。
5.结构：物体的结构也会影响导热系数。
例如，多孔材料和复合材料的导热系数较低，因为它们的内部结构不利于热传递。
6.热流方向：导热系数在热流方向上的值通常大于其他方向。
这是因为热流方向上的分子运动更加剧烈，有利于热传递。
三、热传导的应用1.散热器设计：了解热传导原理和导热系数的变化规律，有助于设计更高效的散热器，提高电子设备的散热性能。
2.建筑材料选择：在建筑领域，合理选择具有不同导热系数的材料，可以有效控制室内温差，提高居住舒适度。
3.热绝缘材料：导热系数较小的材料可用于制作热绝缘材料，如保温杯、保温管道等，以减少热量损失。
4.热交换器设计：了解导热系数的变化规律，有助于设计更合理的热交换器，提高热交换效率。
综上所述，热传导和导热系数的变化规律是物理学中的重要知识点，掌握这些知识对于理解和应用热传递原理具有重要意义。
第八章土壤热量资料
思考题
1、农田热量平衡方程Q=R±P±LE±B 中 各符号代表什么意义?
2、热量与土温升降有什么关系? 3、土壤热特性包括哪几个?影响各个热
特性的因素是什么?
第一节 土壤热量的来源及 土壤热性质
一、土温对土壤肥力的影响 二、土壤热来源 三、土壤热性质
土温对土壤肥力的影响
1. 土壤中的一切化学过程的速度与土温成 正相关
2. 物质的溶解随土温而变化 3. 影响土壤的水气运动及形态* 4. 影响土壤微生物的活动*
3. 土温影响土壤的水气运动及形态
土温升高，土壤中的水分运动加快，气 体扩散作用加强，水分还能由液态变为 气态，造成水分损失。土温降低时，水 分的移动减缓，甚至停止，气态水可能 加速转变为液态，进而变成固态，减少 土壤水分的损失。
离时，在地球大气圈顶部测得的太阳辐 射的强度。 除太阳辐射外，其它热量的来源有：土 壤微生物分解有机质时产生的生物热， 还有来自地球内部的传导热。
（二）土壤热量的消耗
到达地表的太阳辐射能，一部分被地面反射 或长波辐射而损失反射损耗的大小因地面状 况不同而不同。
到达地表的辐射能，还有一部分由于土壤水 分的蒸发和植物的蒸腾而消耗。1g液态水， 汽化时要消耗2495J的热量。
（一）灌溉排水
夏季灌水可以增加土壤热容量，同时也 加速地面蒸发，因而降低土温。
积水，减少地面蒸发，降低 热容量和导热性，可以达到提高土温的 目的。
（二）施用有机肥料
有机肥料可以使土色变深，增强土壤的 吸热能力，同时有机质分解时，可以放 出热量。冬春季节，园硅、苗床施用马 粪、羊粪等发热量高的有机肥，可以提 高土温，为幼苗安全越冬，和春季幼苗 生长创造良好条件。
第一节土壤热量来源与土壤热性质第二节土壤温度状况变化规律第三节土壤温度的调节一土温对土壤肥力的影响二土壤热来源三土壤热性质土温对土壤肥力的影响土壤中的一切化学过程的速度与土温成正相关土温升高土壤中的水分运动加快气体扩散作用加强水分还能由液态变为气态造成水分损失
土壤导热系数
土壤导热系数导热系数在农业气象中用作衡量土壤保温性能的重要参数，也是利用地温梯度反算地面长期辐射热量的一个主要参数。
（一）测定土壤导热系数的基本原理土壤导热系数的大小，取决于土壤含水率、空隙率以及空气层厚度等因素。
从以上各项因素考虑，适宜的含水率可使土壤具有最佳的导热性，而土壤空气层厚度则对土壤导热系数影响很小。
通常将0．7～1．2毫米视为空气层厚度的下限值，这时土壤中的热量能全部由入射太阳辐射引起。
然后再按土壤含水率确定的土壤含水率范围，选择相应的土壤水分含量范围和土壤导热系数范围。
（二）测定土壤导热系数的方法有两种，即实验室测定法和野外土样测定法。
通常，在田间条件下所测得的土壤导热系数，约比室内的高10～20倍，如土壤水分含量过高，土壤容重过大或过小，都会直接影响土壤导热系数的大小。
土壤导热系数测定的方法如下： 1．导热仪法（ 1）导热仪的构造导热仪由外壳、量热元件、传热媒质、稳流罐、控制系统、记录装置和计算机软件组成。
根据记录纸所需尺寸来选用不同型号的导热仪。
将待测土壤试样装入支架中，使土样受热均匀，记录纸放在受热最稳定处，并保持在规定温度范围内。
量热元件采用电阻丝，由电流产生的热量经过传热媒质传给土壤。
土壤导热系数随时间的变化曲线是受多种因素影响的，当一个因素改变，其它几个因素也随之改变。
测定土壤导热系数的仪器设备为数显式干热量计和相应的数字微机系统。
该仪器属非接触式测温，不需人工调节被测介质温度。
自动测量土壤导热系数，不受室内环境影响，只需1~2分钟即可获得结果。
（ 2）导热仪的操作步骤1）打开外壳，检查电源指示灯是否正常；（三）土壤导热系数的评价及应用通过对室内与野外土壤导热系数值的比较表明，室内土壤导热系数高于野外土壤导热系数。
所以，我们把野外土壤导热系数定为实验室导热仪法所测得的土壤导热系数的下限值，在应用野外土壤导热系数时应予以注意。
由于室内土壤导热系数的测定精度不高，使其难以作为判断室内与野外土壤导热系数差异程度的主要依据。
土壤导热率
土壤导热率众所周知，土壤是由各种岩石碎屑及生物残骸堆积而成的疏松混合物。
这种土壤常常被风吹起，受水浸泡，在阳光下暴晒或经过冻融交替作用。
一般来说，当地面温度较高时，比如夏季中午，由于地表受热，使得地表水分蒸发大量吸热，导致土壤升温；而地表的冷空气又可将土壤的热量带走，使得地表降温。
据观测，夏季中午12时左右，露出地表的土壤表层温度可达70 ℃～100 ℃。
地面土壤在垂直方向上的温度变化随深度增加而减少。
若土壤深度为100厘米，表层的温度变化仅有10 ℃，而深层可达40 ℃～50 ℃。
另外，当土壤的水分被蒸发掉时，地表会散失大量热量，因而地表温度远低于0 ℃，这就是地表热量散失快于土壤温度变化的原因。
据测定，夏季白天，距地面1米的深层土壤温度仅为30 ℃，而距地面3米处只有10 ℃左右。
因此，在地面附近的土壤，尤其是沙质土壤的升温能力强于土壤深层，也就是我们通常所说的土壤深层要比地表“热”。
随着地面土壤温度的升高，其导热性增强，导热率也增大，故越向地面土壤越难以传递热量，即地表温度与深层土壤温度差异增大。
反之，土壤温度随深度的增加而减少，也就是深层土壤温度要比浅层土壤温度“凉”。
我们可以看到，对于土壤内部导热率较小，但对于不同深度的土壤，其导热率却有很大的差别。
土壤的导热率取决于土壤自身结构和温度等多种因素。
随着土壤结构的破坏，土壤的导热率逐渐增大，导热率的增大导致了土壤中热量的迁移速度加快，即地表热量迅速地从土壤表层扩散到土壤深层。
但在地表下50厘米范围内，由于受到植被、耕作层、覆盖物等的阻隔，这种传热过程仍继续进行着，所以尽管地表温度很高，而土壤温度则很低，甚至接近于0 ℃。
从这里我们可以看出，深层土壤温度远比浅层土壤温度低，土壤温度梯度很小，深层土壤温度呈负梯度。
通常，不同土壤温度梯度在土壤内部形成了温度差异。
因此，深层土壤温度不易散失。
因此，当太阳辐射透入土壤深层时，大部分热量被吸收，温度增高较慢，能够维持土壤温度在一定限度内。
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2.2.1草炭粉质粘土导热系数随含水量 变化的回归分析
在干密度为400 kg/m3和600 kg/m3时做回归分析，发现直线 型方程拟合的最好。下图是在干密度为600kg/m3时，导热系 数与含水量关系的回归方程的拟合情况。
融土导热系数
.9
.8
.7
.6
.5
.4
.3
.2
.1
20
40
60
冻土导热系数
.2
Exponential
300
400
500
600
700
800
900
1000
干密度
冻土导热系数
2.5
2.0
1.5
Observ ed 1.0
Linear
Logarithmic
.5
Exponential
300
400
500
600
700
800
900
1000
干密度
如上图为草炭粉质粘土在含水量为110％时导热 系数与干密度关系的线型方程、指数型方程和对 数型方程的拟合情况，可以看出直线型方程拟合 的最好
融土导热系数
1.6
冻土导热系数
1.8
1.4
1.6
1.2
1.4
1.0
1.2
.8
.6
.4 1100
1200
1300
1400
1500
1600
1700
1800
Observ ed
Linear
Logarithmic
1900
Exponential
干密度
1.0
.8
.6 1100
1200
1300
1400
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1600
1300
1400
1500
1600
1700
1800
Observ ed
Linear
Logarithmic
1900
Exponential
干密度
对于砂砾在含水量为14％时，指数型方程 拟合的最好(R2=0.99256)，
2.1.3粉质粘土导热系数随干密度变化的回归分析
下图是粉质粘土在含水量为35％时，导热系数计算 方程的拟合情况
冻土的线性回归方程要拟合的好，而融土的指数型 回归方程(R2=0.99377) 拟合的好
融土导热系数
1.6
1.4
1.2
1.0
.8 1100
1200
1300
1400
1500
1600
Observ ed
Linear
Logarithmic
1700
Exponential
干密度
冻土导热系数
2.6
2.4
2.2
2.0
1700
1800
Observ ed
Linear
Logarithmic
1900
Exponenห้องสมุดไป่ตู้ial
干密度
2.2含水量对导热系数的影响
含水量与导热系数关系是成正比关系的 木下诚一在确定含水量与导热系数的关系时
认为，在干密度一定时，导热系数随含水量 的增大而成指数形式增加。还有一部分学者 认为其关系成线性关系。但是，对徐敩祖所 做的特定的含水量范围内试验资料进行回归 分析，发现还存在对数形式的关系
2.2.3碎石粉质粘土导热系数随含水量变化分析
对碎石粉质粘土在干密度为1600 kg/m3时进行 回归分析，发现碎石粉质粘土的导热系数与含 水量的关系是直线型方程拟合的最好
冻土导热系数
1.8
1.6
1.4
1.2
1.0
.8
.6
.4
.2
2
4
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Observ ed
Linear
Logarithmic
Exponential
2.1.2砂砾导热系数随干密度变化的回归分析
融土导热系数
2.2
2.0
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1.6
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Observ ed
Linear
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Exponential
干密度
冻土导热系数
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冻土导热系数
2.0
1.0 .8
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0
1.5
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Observ ed .5
Linear
Logarithmic
Exponential
0.0
10
20
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40
0
含水量
Observ ed
Linear
Logarithmic
Exponential
10
20
30
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含水量
对粉质粘土在干密度为1300 kg/m3时进行回归分析发现，在融 化情况下，对数型回归方程拟合的较好，而在冻结情况下，直 线型回归方程拟合的较好
2.0
1.5
1.0
Observ ed
.5 Linear
Logarithmic
Exponential
0.0
80
100
120
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20
40
60
含水量
Observ ed
Linear
Logarithmic
Exponential
80
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120
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含水量
2.2.1粉质粘土导热系数随含水量变化的分析
融土导热系数
1.引 言
1.1青藏铁路在数值仿真计算中目前还面临两大难题： 冻土导热系数的变化规律
边界条件的影响因素
1.2冻土的导热系数影响因素多，关系复杂。 1.3主要做的工作：
a：基于国内外专家的试验资料来做一些热参数的 回归分析，给出估算导热系数计算公式。
b：对于关系复杂具有非线性关系的高含水（冰） 量土的导热系数用建立其预测模型。
青藏铁路数字路基及仿真平台
——关于土的导热系数变化规律的研究
李国玉 李 宁
中国科学院寒区旱区环境与工程研究所 冻土工程国家重点实验室 2002年12月
目录
1.引言 2.影响导热系数的主要因素 3.高含水（冰）量的土的导热系数变化规律 4.导热系数的估算方法 5.土的导热系数的确定原则 6.存在问题
10
12
14
16
18
含水量
融土导热系数
1.6
1.4
1.2
2.1干密度对导热系数的影响
在含水量一定时，导热系数随干密度的增加 而成线性、指数形式或者对数形式增加。
下面以四种不同的土来研究具体的关系： 2.1.1草炭粉质粘土导热系数随干密度变化的回
归分析
融土导热系数
1.4
1.2
1.0
.8
.6 Observ ed
Linear .4
Logarithmic
c：对以前经验公式或模型人工神经网络进行了系 统的分析、比较、总结 ，提出比较合理的选取方法。
2.影响导热系数的主要因素
2.1干密度对导热系数的影响 2.2含水量对导热系数的影响 2.3孔隙率对导热系数的影响 2.4土的物质组成对导热系数的影响 2.5温度对导热系数的影响 2.6传热方式对导热系数的影响 2.7土的级配对导热系数的影响
1.8
1.6
1.4 1100
1200
1300
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Observ ed
Linear
Logarithmic
1700
Exponential
干密度
2.1.4碎石粉质粘土导热系数随干密度变化的模型分析
对于碎石粉质粘土，分析含水量分别为10％、 13％、15％时的导热系数回归模型，发现直线 性方程拟合的最好。