1. 引言 (Introduction)
- 背景：文章讨论了尾矿库稳定性对尾矿强度的依赖性，以及流化 liquefaction 的潜在风险。介绍了现场常用的极限平衡方法和数值变形分析来评估大坝的稳定性和溃坝风险。
- 状态参数ψ：状态参数ψ是预测人工土壤（如尾矿和水力充填材料）未排水行为的主要变量，定义为土壤当前状态与相同平均有效应力下临界状态位置（CSL）的空隙比差异。
2. 从CPTu数据估计原位状态参数 (Estimation of the in-situ state parameter from CPTu data)
- 现有方法：介绍了从CPTu数据估计ψ的几种方法，包括Robertson (2010)的筛选方法和Shuttle和Jefferies (2016)的腔扩张方法，这些方法基于清洁砂的实证相关性，未考虑部分排水的影响。
- 新方法提出：文章提出了一种基于Monforte (2022)工作的现场特定程序，用于确定尾矿的状态参数，包括校准CASM本构模型、确定水力传导性的合理范围，以及使用Pocket G-PFEM工具进行CPTu测试的数值模拟。
3. 提出的方法 (Proposed procedure)
- Pocket G-PFEM简介：Pocket G-PFEM是一个用于解决地质工程中大变形问题的计算框架，它集成了Kratos Multi-physics平台，目前只包含一个临界状态本构模型CASM。
- CASM本构模型：CASM是一个描述粘土和砂行为的各向同性、弹塑性临界状态本构模型，能够捕捉不同加载条件下的土壤响应。
- 计算状态参数的步骤：提出了一种通过反演CPTu数据来确定尾矿原位状态参数的方法，包括校准CASM模型、模拟CPTu穿透、参数化特征曲面等步骤。
4. 提出方法的验证 (Validation of the proposed procedure)
- CASM与实验室试验的校准：使用CASM模型校准了真实的尾矿样本，并进行了三轴试验。
- CPTu穿透模拟：模拟了不同ψ0和V值的CPTu穿透，并调整了水力传导性k以实现不同的V值。
- 特征曲面参数化：通过模拟CPTu穿透获得了尖端阻力、套管摩擦和孔隙水压力的数值，并用于计算特征曲面。
- CPTu声音解释和方法比较：将提出的方法应用于实际的尾矿样本，并与Plewes et al. (1992)和Robertson (2010)的筛选方法进行了比较。
5. 结论 (Conclusions)
- 状态参数的重要性：文章强调了状态参数ψ在确定尾矿库原位行为中的重要性，并指出了现有方法的局限性。
- 新方法的优势：提出了一种新的方法，利用原始CPTu数据直接校准本构模型，避免了相关性转换模型的不确定性。
- 方法的发展前景：尽管该方法仍处于早期开发阶段，但它显示出很大的潜力，因为它包括了所有不确定性来源在ψ的概率密度函数中。
- 未来工作建议：文章提出了未来工作的建议，包括在Pocket G-PFEM中包含其他本构模型，扩展允许的输入状态参数范围，以及开发一个用户依赖性较低的数值控制参数选择程序。
