为获得超低温冻土抗压强度预测模型,探究超低温状态下冻土的物理性质及力学性质的变化,对含水率19%, 22%, 25%和28%的低液限黏土土样进行-180°C～-10°C的单轴压缩强度试验,并测量-80°C～-10°C土样的未冻水含量,建立基于WOA-BP神经网络和BP神经网络的预测模型,探究含水率、温度、未冻水含量与超低温冻土抗压强度关系.预测结果表明:含水率、温度、未冻水含量与超低温冻土抗压强度存在复杂的非线性关系,特别是在-180°C～-80°C区间内,现有的线性拟合公式已无法准确预测该区间内冻土抗压强度;基于WOA-BP神经网络预测模型的整体预测效果较好,其绝对误差平均值为1.167 MPa,相对误差平均值为7.62%, BP神经网络预测模型的绝对误差平均值为8.462 MPa,相对误差平均值为47.99%.基于鲸鱼优化算法的BP神经网络预测模型预测误差明显小于BP神经网络预测模型及线性拟合值,更接近实测值.该预测模型具有较高精确度,能有效解决超低温冻土抗压强度与其影响因素间复杂的非线性关系,可为人工冻结技术在地层应急工程中的应用提供参考.
青藏铁路路基在全球升温和人为施工热扰动等不利因素的影响下会出现融沉现象,针对多年冻土地区升温引发的路基融沉问题,提出了采用超低温短时制冷进行工程抢险和维护冻土路基稳定的方法。主要分析短时超低温制冷方法在不同的布管位置(路基和坡脚地层)、布管角度(水平管和倾斜管)、管长度(5 m、7 m)和制冷时间等因素影响下路基温度场、冻土上限和融化盘的变化。研究表明:超低温制冷方法是一种高效治理融沉灾害的抢险施工工法;管长越长冻土交圈时间越短,因为超低温的制冷效率高,可以在短时间内使路基处于负温状态,显著提高承载力;路基水平管的冻结效果好,坡脚处的冻结效果差;冻土上限可以在短时间内最高提升5 m,融化盘面积大大减少甚至可以被消除;路基内最高温度可以降低2℃,路基的最大融化深度可以降低4 m。综上所述,只要施工采取适宜的布管方式就可以在短时间内使整个路基处于负温状态,同时提高路基的承载力,达到很好的工程抢险效果。研究成果对治理多年冻土地区路基病害具有参考价值。