目录介绍：

• 1、砂土液化
• 2、砂土液化的砂土液化可能性的判别方法
• 3、饱和砂土地震液化怎样计算

砂土液化

砂土液化是指处于地下水位以下松散的饱和砂土，受到震动时有变得更紧密的趋势。但饱和砂土的孔隙全部为水充填，因此，这种趋于紧密的作用将导致孔隙水压力骤然上升，而在地震过程的短暂时间内，骤然上升的孔隙水压力来不及消散，这就使原来由砂粒通过其接触点所传递的压力（有效压力）减少，当有效压力完全消失时，砂层会完全丧失抗剪强度和承载能力，变得像液体一样的状态，即通常所说的砂土液化现象。

黄河三角洲饱和砂土、饱和粉土具有液化的宏观条件，在历史地震发生时，曾有喷水冒砂、地面裂缝等现象发生。其液化程度受以下因素影响：土的颗粒特征、密度、渗透性、结构、压密状态、上覆土层、地下水位埋深、排水条件、应力历史、地震强度和地震持续时间等。

液化判别就是根据土的物理力学性质及其他工程地质特征，对土层在地震过程中发生液化的可能性进行判别。《建筑基础抗震设计规范》（GBJ11—89）中规定了饱和砂土、饱和粉土的液化判别方法；在对研究区内饱和砂土、饱和粉土的液化判别时，依照规范提供的方法，并采用了原位测试资料—标准贯入试验进行了液化临界值和液化指数的计算。

表4.4 地基液化等级及特征表

根据前述方法，利用研究区135个钻孔的标准贯入试验资料进行了液化指数的计算和液化等级的判别，生成液化等级分区图（图4.3）。

4.2.4.1 严重液化区

该区内的饱和粉土、饱和粉砂颗粒均匀，黏粒含量低，沉积厚度较大，形成年代新，固结程度差，因此是最易发生液化的地区。

1）主要分布于现代黄河三角洲顶点，向北向东呈扇形展布的黄河泛流主流带中上游部位，如陈庄镇—六合、虎滩—义和镇一带。

2）零星分布于废弃河道带和决口扇。如东营区永安—广北水库一线，呈条带状分布，为废弃河道带；利津县店子-前刘，呈片状分布，为决口扇的中部；东营区史口附近、东营区六户镇西侧、河口区新户东北等地。

4.2.4.2 中等液化区

该区一般位于严重液化区的外围及决口扇顶部或零星分布于小规模的黄河主流带，饱和粉土、粉砂的黏粒含量较低，固结程度较差，较易发生液化。

1）较大的决口扇及决口扇前缘坡地地带，如利津县城东—明集—大赵、东营区胜利—董集—油郭一带。

2）黄河泛流主流带或其边缘地带，如宁海—垦利县城、陈庄镇—傅窝、渤海农场总场东—建林—新安、义和水库南—河口区。

3）在滨海低地带内有零星片状分布，如五号桩及以东地区、刁口码头东北-孤北水库北部、新户以西及以北的近海地带。

4.2.4.3 轻微液化区

该区粉土、粉砂的沉积厚较小，黏粒含量较高，因此液化程度较轻。

1）古黄河三角洲泛滥平原及决口扇边缘，如利津县南宋—北宋、东营区龙居—广饶县陈官—丁庄。

2）现代黄河三角洲的非黄河泛流主流带区，如利津县王庄—垦利县胜坨、利津县集贤—垦利县城东部、河口区太平—义和水库。

4.2.4.4 非液化区

1）分布于小清河以南的山前冲洪积平原，该区地下水位埋藏深，水位以下的饱和粉土、粉砂密实程度较好，不易液化。

2）沿海地带的滨海低地，除河口相沉积外，地层黏粒含量较高或以黏性土为主，不易液化。

图4.3 砂土液化分区图

4.2.4.5 历史地震中砂土液化现象

据史料记载，研究区曾多次遭受地震影响，早期的地震破坏情况记载较为简略，仅通过近期的几次地震了解砂土液化程度。

（1）1888年渤海7级地震

史料中对该次地震曾有记载：“利津地裂四、五尺，长数百丈，出黑泥……”；“无棣地裂，黑水涌出……”；“惠民濒地裂，溢出黑水……”；上述三处均为黄河三角洲平原，工程地质条件相似，推测在未有记载的东部地带也可能出现过砂土液化现象。

（2）1969年渤海7.4级地震

该次地震对仙河镇、孤岛、河口等区的影响烈度为Ⅶ度；无论在Ⅶ度区还是Ⅵ度区都出现了规模较大的砂土液化现象。在Ⅶ度区范围内，多处发生地面下沉和规模较大的裂缝带，喷水冒砂现象较普遍，最大的喷水冒砂孔直径达4m左右。在Ⅵ度区范围内，八分场至井下指挥部一带，曾出现由地裂缝和喷水冒砂孔相间分布的条带，长达10km，宽数百米，条带总体走向北北西。在井下指挥部附近喷出的黑水还有臭味；据工程钻探资料推测，这种带臭味的黑水，很可能来源于6.7m深的沼泽相淤泥层。

（3）1976年唐山7.8级地震

该次地震在区内造成的影响烈度为Ⅴ度。研究区范围内出现喷水冒砂现象百余处，黄河大坝裂缝两处，地裂缝带长达千米。

上述历史震害现象表明，在远震条件下，兼之多种其他条件的综合作用，不仅Ⅶ度烈度时会普遍产生砂土液化现象，在Ⅵ度或Ⅴ度烈度时，局部地区（如古河道带）也会产生砂土液化现象。

砂土液化的砂土液化可能性的判别方法

砂土发生振动液化的基本条件在于饱和砂土的结构疏松和渗透性相对较低，以及振动的强度大和持续时间长。是否发生喷水冒砂还与盖层的渗透性、强度，砂层的厚度，以及砂层和潜水的埋藏深度有关。因此，对砂土液化可能性的判别一般分两步进行。首先根据砂层时代和当地地震烈度进行初判。一般认为，对更新世及其以前的砂层和地震烈度低于Ⅶ度的地区,不考虑砂土液化问题。然后,对已初步判别为可能发生液化的砂层再作进一步判定。用以进一步判定砂土液化可能性的方法主要有3种:①场地地震剪应力τa与该饱和砂土层的液化抗剪强度τ（引起液化的最小剪应力）对比法。当τaτ时，砂土可能液化（其中ττ根据地震最大加速度求得,τ通过土动三轴试验求得）。②标准贯入试验法（见岩土试验）。原位标准贯入试验的击数可较好地反映砂土层的密度，再结合砂土层和地下水位的埋藏深度作某些必要的修正后，查表即可判定砂土液化的可能性。③综合指标法。通常用以综合判定液化可能性的指标有相对密度、平均粒径d50（即在粒度分析累计曲线上含量为50%相应的粒径），孔隙比、不均匀系数等。

饱和砂土地震液化怎样计算

饱和砂土地震液化研究方法概述

时间：2006-12-13

【摘 要】国内外研究人员在砂土液化机理、影响因素和判别方法等方面进行了深入的研究，取得了一定的成果。本文概述了广泛使用的砂土液化判别方法，评述了其优缺点，重点介绍了判别砂土液化新方法的研究动态。

【关键词】饱和砂土液化；动力分析方法；可视化评价模型；人工神经网络；BP算法

1 研究砂土地震液化的意义

1960年以来，世界范围内地震活动频繁，特别是1964年日本新泻地震、美国阿拉斯加地震引起的饱和砂土液化和地基失效，造成结构大规模破坏。地震引起的砂土液化，使地基部分丧失承载力和产生不均匀沉降，导致房屋开裂或倾斜，甚至使地基和边坡滑移、房屋倾倒，给人类带来巨大灾难。因此，进一步深入研究砂土液化机理、影响因素以及准确判别土基地液化及危害程度预测显得特别重要。

2 砂土液化的概念

“液化”一词的定义比较多，也略有不同，但不存在原则上的分歧。例如：1978年美国土木工程师协会岩土工程分会土动力学委员会对“液化”一词的定义就是“液化—将任何物质转变为液态的作用或过程”；美国的Seed H.B.对土液化的概念性解释为“峰值循环孔隙水压力比（峰值循环孔隙水压力与初始有效约束压力之比）到达100%的初始液化”；汪闻韶给无粘性土液化的定义是“物质从固体状态转化为液体状态的行为和过程”，称为“液化”。宏观上表现为土体出现类似液体的状态。土体液化主要在饱和无粘性土或稍具粘性的土中发生。在不排水条件下，在重复或单方向的荷载作用下，其超孔隙水压力增加，有效应力减小，抗剪强度降低甚至消失，由固体状态转变为液体状态。

3 砂土液化的研究现状

3.1 震动液化的机理

地基液化的震害现象早己为人熟知，强烈液化的宏观标志是“喷水冒砂”和建筑物严重沉降、失稳。但对液化机理的认识，却有两种明显不同的观点。

一种观点从液化的应力状态出发，液化条件为土的法向有效应力σ´＝0，土不具有任何抵抗剪切的能力。这种观点以Seed为代表。当土在动荷作用下的任何一个瞬间开始出现这种应力状态时，即认为土达到了初始液化状态。此后，在往返荷载的持续作用下，轮番出现初始液化状态，表现出土的往返活动性，使土的动变形逐渐积累，最后出现土的整体强度破坏或超过实际容许值的变形失稳。这种过程均需有初始液化状态的出现，否则将不会有液化破坏。从这一观点出发，液化的研究将着重于确定饱和砂土达到初始液化的可能性及其范围，同时视初始液化的点或范围内的土具有零强度值，来分析土体的应力、应变以及稳定性。

另一种观点从土体位移，变形的角度出发，不必达到初始液化的应力条件。土体由于结构破坏和孔压上升而引起的强弱化，出现具有液化状态的流动破坏，就认为土体已经液化。这种观点以Castro,Robertson等人为代表。在这种观点中，应用了Casagrande提出的临界孔隙比ecr(ecr是指剪切过程中既无剪缩又无剪胀的孔隙比)的概念，将土分为剪缩性土和剪胀性土，并提出了稳态变形和稳态强度的概念。所谓稳态变形是指土在一定常法向有效应力和一定常剪应力作用下产生的常体积和常速度连续变形的状态(即流动变形)，此时的剪应力即稳态强度。Casagrande在固结不排水三轴试验中采用定荷加载(dead-load increments)方式，在实验室内观察到了“流动结构”的现象，由于具体的条件不同，这种流动破坏具有不同的形态。

3.2 砂土液化的影响因素

土在振动作用下是否液化，主要与土的性质、地震前的应力状况、震动的特性等因素有关。归纳起来可以简单地分为内因和外因两种。胡定和张利明将前人的研究成果列为下图，较为全面地总结了土体液化的已知因素。土质条件、排水条件、静力条件为内因，动力条件则为外因。

图1 液化影响因素（引自胡定和张立明 1991）

由图1可知，地基液化影响因素众多，且研究表明众因素对地基液化的影响呈高度的非线性。现在还很难用统计、简化的模型、单一弹性体理论或塑性理论，甚至包括弹塑性理论来进行准确判别地基液化和危害程度评估。

3.3 无粘性土液化判别及危害程度评价方法

液化判别是指地基是否发生液化，液化危害程度是指地基液化程度。传统液化判别和危害程度评价方法多是在宏观地震灾害现象资料、现场试验和室内试验基础上总结、分析、统计得出的规律。目前液化危害程度评价的量化公式较少，常用方法有液化指数法、概率分析方法以及用震陷值或结合谱烈度比方法来综合评价液化等级[20]。国内外用于砂土液化的判别方法种类繁多。但由于影响砂土液化问题的复杂性，每种方法都有一定的运用范围和局限性。

传统土液化判别方法大致可归纳为现场实验、室内实验、经验对比[3]、动力分析四大类。

（1）现场试验方法

其判别法基本原理是：在宏观地震液化和非液化区域，依据现场试验测得判别指标的数据，通过分析、统计和总结，建立与宏观地震灾害资料之间的关系，得出经验公式或液化分界线来判别液化与否。主要包括标准贯入临界击数判别法（SPT）、静力触探法（CPT）、剪切波速法、瑞利波速法、能量判别法。

此类方法比较直观且可以考虑多个影响饱和砂土液化的因素，许多建筑物抗震设计规范都是采用此类方法；避免了室内试验中土样扰动等问题，具有较强的实用性和可靠性。但也存在一些不足：

一是需要大量的地震现场统计样本，已经累计的各类土体液化现场试验数据还比较少。例如尽管剪切波速法具有物理意义明确、波速值离散性小、预测可靠性高、可重复、经济性好、快速等优点，但过去的一些地震现场资料中，没有剪切波速的记录。

二是地基液化调查资料多是在自由场地取得的，一般说此类方法适用于自由场地的液化判别。

三是此类方法建立在地震现场的液化实例基础上，具有地区区域性，通用性不够理想，应用于某些地区的不同土层或不同烈度时精度不高。

（2）室内试验方法

这类方法根据室内试验模拟现场条件确定土体的抗液化强度，同时用设计地震资料计算地震动应力指标，比较两者大小判别液化与否。研究人员采用的主要室内试验有：各种类型的循环三轴压缩试验、共振柱试验、循环剪切、循环扭剪、振动台、离心机模型试验。这类方法以Seed和Idriss提出的抗液化剪应力法为代表，还有以后改进的一系列方法以及基于其基本思想提出的其它判别法。

此类方法主要用于判别在大型建筑物地基中和土工结构物中的饱和砂土体的液化。它可根据建筑物的具体形状、场地边界、排水条件等在实验室中进行模拟，并根据实际经验对结果给予修正。此类方法存在取样困难、应力释放和试样应力状态与土基差异较大等缺陷。因此，试验参数确定以及如何更好地模拟土体的现场情况是提高室内试验方法判别可靠度的关键。

（3）经验对比

根据宏观震害总结的经验，提出的液化判别标准。例如Seed和水利水电工程地质勘察部门提出的相对密度判别法。

（4）动力分析方法

动力分析方法主要有等效线性总应力动力分析法和有效应力动力分析法[1]两种。前者不考虑孔隙水压力的升高对土动力特性的影响，后者则反之。为了考虑土的非线性特性，主要采用有限元法评价土体的液化特性的动力分析方法来处理此类问题。

动力分析方法适用于自由场地，也适用于判别重要建筑物地基中和土工结构中饱和土体液化(土体的受力状态和几何边界比较复杂，需要单独的试验研究和计算分析)。它综合考虑了地震动力特性、地形地质条件、荷载作用、边界条件等多种因素的影响，还可以研究地震过程中及以后液化区的发生、发展过程。

但动力分析方法需要由室内试验确定土的若干动力特性参数以及复杂的计算分析，因此在实际工程中应用的较少，目前只在一些重大工程中适用[2,15,16]。

4 砂土液化研究新方法的动态

随着计算技术的发展和数学理论的完善，目前还出现了一些通过严谨的数学方法将各指标统一起来进行判别的方法[2 ]。中国科学院工程力学研究所地基研究室采用非线性的判别函数进行分析，建立了多元统计分析方法的液化势公式;采用模糊层次综合评判方法进行液化判别，例如模糊聚类分析[5]、模糊概率分析[6,7]。此法需要对各个选取指标赋予不同的权重，权值的选取带有主观性和随意性，导致结果失真；基于地震作用下饱和砂土体系中内部信息部分己知，部分未知的灰色系统，反映液化可能性的指标值是通过一些灰数的原理进行计算分析的。用灰色理论进行预测，当原始数据序列波动较大且信息过于分散时，预测的精度会降低;采用突变理论对地震液化资料进行系统分析，得出的液化判别方法。另外,还有基于GIS的砂土液化可视化评价模型和人工神经网络方法（ANN）评价方法，下文将重点介绍。

4.1 基于GIS的砂土液化可视化评价模型

地理信息系统(Geographic Information Systems 简称GIs)是一种具有存储、管理、分析、显示与应用地理信息的计算机系统，是分析和处理海量地理数据的通用工具，在最近的几十年里取得了惊人的发展[8,9]。其应用领域非常广泛，目前有人借助GIs平台对开发砂土液化可视化评价模型进行了一些分析和探讨。

其基本思理是：建立空间数据库，用于储存、管理调查点处土的各项性质数据、SPT与CPT数据、室内三轴试验、场地地震设防等级、地形地貌，地质、构造等特征数据；构建砂土液化评价的分析模型；调用空间数据库相关数据，通过模型判别液化可能区域、灾害评价及防治处理，最终形成可视化。

优点是通过计算机实现砂土液化的可视化分析和分析成果可视化，而且信息丰富、使用方便、交互性好;砂土液化评价的分析模型综合考虑了影响土体液化的因素和研究成果。

4.2 人工神经网络方法判别饱和砂土液化

随着人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)理论的不断发展和完善, 许多人开始用ANN方法研究评价饱和砂土液化问题。人工神经网络是一种非线性动力学系统，具有良好的自适应性、自组织性及很强的学习、联想、容错、抗干扰能力[10]，可以灵活方便地对多成因的复杂未知系数进行高度建模[11]，因此很适合砂土液化问题的研究。

地基土液化判别及等级评价需要建立ANN模型，目前广泛采用构建三层网络模型，大多数采用B-P算法，即向后传播学习算法(Back Propagation Learning Algorithm)求解。B-P网络是ANN一个典型模型，可以以任意精度逼近任意连续函数，被广泛应用于非线性建模、函数逼近和模式分类等方面。求解普遍使用梯度下降法，用迭代运算求解权值[12]。

BP模型虽然从各个方面都有其重要意义，但它存在局部极小值及收敛速度慢等问题。针对BP算法存在的问题，有人进行了一些改进。采用加入动量项[13]和共轭梯度法[14]，克服BP网络模型收敛速度慢和目标函数存在局部极小点的问题。

笔者认为目前采用ANN研究饱和砂土液化在以下方面还有待进一步研究。

（1）输入层节点数即影响砂土液化的因素数的选择存在争议。笔者选取了4个砂土液化B-P网络模型[18,19]，并制成表一和表二。比较两表，显然砂土液化评价及危害程度等级评价B-P网络模型的指标选择还存在一些分歧。因此，4个模型得出的影响砂土液化评价的指标权重分析不会相同，势必影响砂土液化评价结果。

（2）ANNN研究饱和砂土液化在适用范围上还存在着局限性。由于绝大多数网络训练采用一个地震砂土液化地区的学习样本，训练好的网络只对该地区的其他样本进行判别、比对。因此，尽管判别结果有较高的正确率，但只能说明仅适用该地区。

因此建议输入层指标的选择需进一步研究、分析，并遵循简易性和代表性原则。应充分利用现有文献地震液化资料，选取通过现场试验、土动力试验以及经验公式容易得到的指标。由于影响砂土液化的因素很多，应建立统一的评价模型进行分析，经过运算并比对结果确定影响砂土液化的代表性输入指标。

表一 砂土液化评价B-P网络模型输入节点数(指标数)选择表

节点数

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

指标

名称

标贯击数(N63.5)

砂土的平均粒径（D50）

剪应力比

(τ/σ0´)

粘粒含量

(ρc)

上覆有效压力(σ0´)

地震烈度(I)

砂层埋深(ds)

不均匀系数(Cu)

震中距

(L)

地下水位(dw)

震级

（M）

模型一

√

√

√

√

√

模型二

√

√

√

√

√

√

√

√

表二 砂土液化危害程度等级评价B-P网络模型输入节点(指标数)选择表

节点数

1

2

3

4

5

6

指标名称

标贯击数(N63.5)

粘粒含量(ρc)

地下水位(dw)

地震烈度(I)

上覆砂层厚度(du)

液化层厚度(d)

模型一

√

√

√

√

√

模型二

√

√

√

√

√

参考文献：

[1]钱家欢,殷宗泽主编.土工原理与计算[M].北京：中国水利水电出版社，1996第二版.

[2]阮永芬，侯克鹏.粉土地震液化判别方法研究的现状和实际存在的问题[J].昆明理工大学学报，2000,25(1):64-67.

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[20]石兆吉，王兰民.土壤动力特性一液化势及危害性评价[M].北京，地震出版社，1999, 58～120.

作者简介:

任金刚（Ren Jingang） 男 工程师 海河下游管理局 河西区宾馆南道19号 300061

王玉芳（Wang Yufang）海河下游管理局河西区宾馆南道19号 300061

饱和砂土地震液化研究方法概述

（SUMMARY ON METHODS OF ASSESSING SATURATED SANDS LIQUEFACTION）

饱和砂土液化(saturated sands liquefaction)；动力分析方法（dynamic analyse method）；可视化评价模型（visual evaluation model）；人工神经网络（artificial neural networks）；BP算法（BP algorithm）