引言
由于大风区地处戈壁荒漠地区,气候干旱少雨,土质较为松散,地表颗粒资源丰富,沙颗粒在风的驱动下极易形成强风沙流,因此大风区通常也是沙尘活动频繁的地区[13-16]. 携沙气流途经铁路沿线挡风墙时,气流速度被重新分布,风沙流平衡状态遭到破坏,导致部分沙粒沉积在挡风墙周围及铁路轨道上,造成严重的积沙危害[17]. 因此,紧贴线路的挡风墙在发挥挡风作用的同时(针对可以对列车造成危害的强风),却引来线路积沙问题[18-19]. 郑晓静等[20]通过数值模拟梳理了挡风墙背风侧的回旋气流可导致沙粒被卷起并被反向气流携带,然后沉积在路基铁轨附近,并研究了车速与挡风墙高度对列车临界抗倾覆风速的影响. 蒋富强等[21]通过现场实验将烟墩风区挡风墙下部进行开口,利用聚风效应来清除线路积沙,但现场实验结果表明挡风墙下部开口后只是将支撑层台阶处的积沙搬运到上行线轨道处,清沙效果并不明显(图1(c)). 徐彬等[22]通过Openfoam模拟了戈壁地区挡风墙背风侧积沙形成的机理,结果表明轨道线路的积沙是挡风墙背风侧回流区内逆向气流带动沙粒堆积而成. 程建军等[23]通过风洞实验及现场测试,对挡风墙外侧的挡沙系统进行分析,指出利用阻沙+固沙体系可有效净化挡风墙迎风侧来流风沙,使线路积沙得到减轻,但外侧的挡沙系统不能拦截全部的来流风沙,仍有少部分没有被挡住的流沙会随风运动至线路附近形成积沙. 以上研究厘清了挡风墙背风侧积沙的机理,也提出了相应的解决方法,但受路基轨道及挡风墙本身结构的复杂性以及积沙的时间累积性,直至目前,挡风墙形成的积沙危害仍没有较好的解决办法.
图1
图1兰新高铁烟墩风区路基挡风墙积沙情况
Fig.1Sand particle accumulation over railway subgrade with wind-break wall along the LanXin high-speed railway II in Yan Dun wind zone
如何在不改变挡风墙本身结构的基础上,提出可减少线路积沙的防护措施,并便于施工,是解决挡风墙积沙问题需要考虑的主要问题. 本文基于前人有关挡风墙积沙形成机理的研究成果,提出了增设第二道挡墙的防沙思路,并利用兰新高铁路基挡风墙的轨道特点建立缩比模型,采用风洞实验研究了增设挡墙后路基周围风沙流运动的规律和特点,通过分析单道挡风墙与双道挡风墙周围的净风风速,沙粒水平速度、输沙通量及轨道线上的沙粒沉积速率,明确了第二道挡墙设置位置对铁路积沙效果的影响,同时进一步明晰了第二道挡墙对缓解铁路积沙的有效性和动力学机理,以期为后期防风沙工程的设计提供参考数据.
1 实验设置与方法
1.1 风洞实验
风洞实验在兰州大学西部灾害与环境力学教育部重点实验室多功能环境风洞进行. 该风洞为直流下吹式,由动力段、实验段和扩散段三部分组成. 全长85m,洞体长55m,实验段长22m,实验段截面积1.3m(宽)$\times $1.45m(高),风速由4m/s至40m/s连续可调[24].
风洞实验布置如图2所示,挡风墙模型分为A,B,C三类,A类为单道挡墙,B类将第二道挡墙设立在背风侧坡脚处,C类将第二道挡墙设立在背风侧坡顶处. 挡风墙高度为15.2cm,路基轨道尺寸依据中国铁路标准设计规范制定,其与实际结构比例为1:25,模型固定在距离沙源9m处. 来流监测皮托管设置在沙床前端,用来测量入口风速变化. 尖劈和粗糙元用来产生湍流边界层,考虑到测试地表粗糙度对流场有一定的影响,且该实验模拟戈壁风沙流,故在风洞底板铺设红褐色粗砂纸增加粗糙度. 为保证沙源供给充足,沙床沿流向供给长度为3m,实验开始时持续吹沙约1min,观测各模型前后积沙范围与积沙量,并将轨道线路不同位置的积沙进行称重,研究不同位置设置挡墙后轨道线路积沙变化[25-26].
图2
实验采用粒子图像测速技术(particle image velocimetry,PIV)测量背风侧颗粒速度场,并应用CFD数值模拟软件求解挡墙周围的净风场变化. PIV系统由激光器、发射器、CCD高分辨率相机、同步器以及带有图像采集卡的计算机构成. 激光发射器布置在风洞顶部,激光片光与模型中轴线截面重合. 激光器的频率为5Hz,单脉冲能量为120mJ. 两个CCD相机并列布置在风洞侧面,相机分辨率为2048 $\times $ 2048,单个CCD相机拍摄视场面积约为 21cm(高)$\times $21cm(宽),所拍摄位置为第一道挡风墙背风侧范围13cm$\sim$55cm内,所拍摄图片经拼接后使用粒子追踪测速(particle tracking velocimetry, PTV)方法进行处理,得到颗粒速度和数目分布[27].
风洞实验中有诸多相似性的要求,如几何相似、运动相似、动力相似、热力学相似等. 但在具体的实施过程中难以满足所有的相似条件,本文重点考虑模型的几何相似,净风场的运动相似及动力相似. 在针对风沙流的风洞测试中,难以协调模型尺寸,边界层尺寸和颗粒尺寸与真实环境相应尺寸的缩比,因此相应的风洞测试结果主要用于进行机理性的分析工作,难以直接推广到野外的实际工况中,这也是目前风沙物理学研究中亟待解决的一个关键问题.
1.2 PTV图像处理
图3
图4
图4PTV结果与PDPA结果对比
Fig.4Comparison of optimized PTV calculation results and PDPA testing results
对三类挡墙下所拍一对图像中的沙粒数密度、平均水平速度和输沙通量按下面方法计算.
沙粒水平速度
沙粒数密度[31]
水平输沙通量[31]
式中,$L_{x}$为一对照片中颗粒沿$x$方向的位移, $\Delta t$为连续两帧图像曝光的时间间隔,即110$\mu $s ($u_{* }=0.7749$m/s),170$\mu $s($u_{* }=0.6395 $m/s),250$\mu $s($u_{* }=0.4756$m/s);$n_{(z)}$为高度$z$处长方体区域内的沙粒总数目, $\Delta x$, $\Delta y$,$\Delta z$为长方体区域的3个边长, $\Delta x$和$\Delta y$都为0.01m, $\Delta z$为测量区域内激光片光源的厚度,约为1mm,$d$为沙粒平均粒径,取值为190$\mu $m, $\rho $为沙粒密度,取值为2650kg/m$^{3}$.
同时,对轨道线路上I, II, III处的沙粒沉积量进行称重测量,并根据下列公式计算沙粒沉积率
式中,$\lambda $为不同位置处的沙粒沉积率,$m$为不同位置沙粒总沉积量,$t$为吹沙时间,$s_{i}$分别为I, II, III处的面积.
1.3 数值模拟
2 结果分析
2.1 风速廓线及粒径分布
式中,$u_{* }$为摩阻风速,$z_{0}$地表粗糙度,$k$为冯$\cdot$卡门系数,取值0.4,$z$为高度,$u_{(z)}$为高度$z$处的水平风速.
图5
图6
2.2 净风风速变化
图7
图7模拟结果与风洞结果的比较($u_{* }=0.7749$m/s)
Fig.7The comparison between simulation and wind tunnel ($u_{* }=0.7749$m/s)
图8
图8背风侧沿程水平风速($u_{* }=0.7749$m/s)
Fig.8Horizontal wind speed variation along the leeward side of numerical simulations ($u_{* }=0.7749$m/s)
图9
图9背风侧涡量云图($u_{* }=0.7749$m/s)
Fig.9Vorticity contours along the leeward side of numerical simulations ($u_{* }=0.7749$m/s)
2.3 不同位置处沙粒水平速度分布
图10
图10背风侧沿程沙粒水平速度变化($u_{* }=0.7749$m/s,$H=0.1$m)
Fig.10The sand particle horizontal speed along the leeward side ($u_{* }=0.7749$m/s,$H=0.1$m)
2.4 沙粒数密度及沙通量
沙粒数密度可反映风载沙粒的空间分布特征.图11是不同高度处沿流向的沙粒数密度变化. 从图11可以看出三类挡墙 的沙粒数密度表现出先增大后减小的趋势,并呈波状变化,A类挡墙数密度最大,C类挡墙的数密度最小,B类挡墙的数密度介于二者之间,B较A类挡墙在高度0.05m,0.10m及0.15m处最大沙粒数密度分别减少59${\%}$,51${\%}$及45${\%}$,C类减少79${\%}$,69${\%}$及72${\%}$,且随高度的增大,沙粒数密度也逐渐变小,波动幅度也相对变大,这说明了较低高度处沙粒浓度较高,而在较高高度处沙粒浓度会减小. 此外,还可以发现3个高度处沙粒数密度整体上都呈两边小中间大,导致这种情况的原因可能是靠近两挡墙处的激光强度较弱,由于拍摄过程中捕捉到的颗粒信息较少,对沙粒数目的统计出现一定的误差.
图11
图11沙粒数密度变化($u_{* }=0.7749$m/s)
Fig.11The sand particle number density ($u_{* }=0.7749$m/s)
图12是根据式(3)计算的不同高度处的输沙通量变化,风向从左至右. 从图12可以看出,三类挡墙中A类挡墙在轨道线上的输沙通量最大,C类挡墙最小,B类挡墙介于二者之间,不同高度处的输沙通量均呈波状变化. 在0.10m处,A,B,C 类挡墙的最大输沙通量均出现在距第一道挡风墙背风侧0.3m处,其值达2.77kg/(m$^{2}$$\cdot$s),1.39kg/(m$^{2}$$\cdot$s), 0.74kg/(m$^{2}$$\cdot$s),B和C类相比A类分 别减小49.8${\%}$和73.3${\%}$,而在0.15m处,A,B,C 类挡墙的最大输沙通量出现在距第一道挡风墙背风侧0.31m处,其值达2.94kg/(m$^{2}$$\cdot$s),1.51kg/(m$^{2}$$\cdot$s),0.98kg/(m$^{2}$$\cdot$s),B,C类相比A类分别减小48.6${\%}$和 66.7${\%}$.
图12
由上述分析可知,C类挡墙背风侧的沙粒水平速度,数密度及输沙通量均小于A类和B类挡墙,说明该区域内沙粒浓度较低,沉积量较小. 因此,在第一道挡风墙背风侧坡顶处设置第二道挡墙,可有效减少线路的积沙.
2.5 沙粒沉积率变化
图13(a)是轨道线路上不同位置处沙粒沉积率图,图13(b)是不同风速下三类挡墙在轨道线路上的总沉积率分布图. 从图13(a)可以看出,在摩阻风速$u_{* }\!=\!0.639\,5$\,m/s,三类挡墙在I, II, III处的沉 积率明显不同. 背风侧无第二道挡风墙(A类)时,轨道线路上I, II, III处的沉积率最大,分别为9.9g/min,9.7g/min,6.7g/min,在背风侧坡脚处设置第二道挡墙(B类)时,沙粒沉积率较无挡墙时分别减小45${\%}$,31${\%}$,35${\%}$,而在坡顶处设置第二道挡墙(C类)时,沙粒沉积率较无挡墙时分别减小54${\%}$,45${\%}$,44${\%}$. 从图13(b)可看出,不同风速下A,B,C类在轨道线路上沙粒总沉积率也不同,风速越低,轨道线上沙粒沉积率越小,而风速增大时,轨道线上沙粒沉积率明显变大,主要原因是风速较低时沙粒动能较小,大部分沙粒被挡在第一道挡风墙迎风侧,风速变大时,沙粒能够随风越过第一道挡风墙,在背风侧回流影响下沉积在线路上. 同时,可以看出在固定风速下,A,B,C类挡墙在轨道线路上的总沉积率呈现出明显的递减趋势,A类挡墙在$u_{*}=0.7749$m/s下的总沉积率为10.73g/min, B类挡墙较A类减小26${\%}$,而C类挡墙较A类减小38${\%}$. 由此可,在第一道挡风墙背风侧坡顶处加设第二道 挡墙,可有效减小线路的沙粒沉积量.
图13
图13三类挡墙轨道线路上沙粒沉积率
Fig.13The sand deposition rate of three kinds of three wind-break wall
3 结论
本文通过风洞实验研究了在挡风墙背风侧不同位置处设置同高度的挡墙后轨道线路上沙粒水平速度,数密度,输沙通量及沉积率的变化,得出以下结论：
(1)三类挡墙在所测区域内的沙粒水平速度均出现负向递增,在高度0.1m处A类挡墙的绝对速度最大,C类最小,两者速度相差约22${\%}$,而在高度0.15m处C类挡墙速度出现突变,呈现先负向增大后逐渐减小,其绝对速度均小于A类和B类挡墙.
(2)三类挡墙在不同高度处的沙粒数密度均表现出先增大后减小的趋势,并呈波状变化,A类挡墙数密度最大,C类挡墙的数密度最小,B类挡墙的数密度介于二者之间,且随高度的增大,沙粒数密度也逐渐变小,这说明了较低高度处沙粒浓度较高,而在较高高度处沙粒浓度会减小,C类挡墙可有效减少线路积沙.
(3)A类挡墙在轨道线上的输沙通量最大,C类挡墙最小,B类挡墙介于二者之间,且不同高度处三类挡墙的输沙通量均呈波状变化. 在0.10m处,B和C类挡墙的输沙通量相比A类分别减小49.8${\%}$和73.3${\%}$,而在0.15m处,B和C类挡墙的输沙通量相比A类分别减小48.6${\%}$和69.4${\%}$,输沙通量的减小说明该区域内沙粒浓度较低,沉积量较少.
(4)轨道线路的沙粒沉积率表明,A类挡墙I, II, III处的沉积率最大,B类挡墙的沉积率较A类减小45${\%}$,31${\%}$,35${\%}$,C类减少54${\%}$,45${\%}$,44${\%}$;A类挡墙的总沉积率最大,B类较A类减小26${\%}$,C类减少38${\%}$. 由此可知,在第一道挡风墙背风侧坡顶处加设第二道挡墙,可有效减小线路的沙粒沉积量.
