规律预测 篇1
因受孙氏店、济宁及嘉祥等南北向区域性断层的控制, 井田内次级构造以南北向、北北东向断层为主, 局部有少量东西向断层。近南北向正断层主要分布在本井田东西边界, 且次一级次生断裂发育, 形成复杂断裂带;近东西向正断层只有北部1条;井田广大范围内主要为北东向正断层, 其中F2, F3断层之间为一复杂断裂带, F2断层以西的井田主体部分主要为走向北东的小断层。井田内经地震与钻探发现和证实的断层共有77条, 其中落差H≥100 m的16条;50 m≤H<100 m的17条;30 m≤H<50 m的9条;10 m≤H<30 m的26条;H<10 m的9条。
1 矿井瓦斯地质规律研究
地质构造, 特别是井田东西边界大断裂和小断层构造, 是构成唐口煤矿瓦斯涌出量差异的主要原因, 也是构成采掘工作面局部地点瓦斯异常的关键所在。
1.1 地质构造对瓦斯涌出的影响
南张向斜为本井田的主要构造, 从井田中央偏东贯穿井田南北, 沿轴向形成狭长的地堑构造, 对本井田煤层瓦斯的运移和富集产生较大影响。火头湾背斜贯穿井田中部, 对瓦斯的分布及运移也会产生较大的影响。十里铺背斜为一倾伏背斜, 其轴部通常也比相同埋深的翼部瓦斯含量高。漕井桥向斜位于本区西南部, 其被多条断层所切割, 对煤层瓦斯的赋存有一定的影响。
近南北向正断层主要分布在本井田东西边界, 且次一级次生断裂发育, 形成复杂断裂带;近东西向正断层只有北部F4 1条断层。这些大断层多为张性正断层, 不利煤层瓦斯保存, 漫长的地质年代瓦斯会大量流失, 因此井田边界瓦斯含量一般比井田中部小。F2, F3断层之间为一复杂断裂带, 其中的瓦斯分布也可能比较复杂。井田内各煤层在断层带内或断层附近, 瓦斯含量较低[2,3]。
研究发现, 小断层对采掘工作面瓦斯涌出量影响较大, 见图1—2。瓦斯涌出峰值距断层的距离随小断层落差增加而增大, 两者之间规律为X=1.709H+12.301;小断层附近瓦斯涌出量增加的影响范围也随小断层落差增加而增大, 其回归方程L=6.373H+32.985。
1.2 顶底板岩性对瓦斯赋存的影响
矿井内主采山西组3上 (3) 煤层, 其煤层顶板绝大部分为泥岩, 底板为泥岩, 为瓦斯的保存提供了良好的封闭条件。由于山西组地层主要沉积体系为三角洲平原沉积体系, 其沉积的大套砂体围岩也成为瓦斯的聚积带。
1.3 岩浆岩分布对瓦斯赋存的影响
岩浆岩底界距最上一层可采煤层3上 (3) 的最小距离为463.99 m, 对本区煤层、煤质和瓦斯均无影响。
1.4 煤层上覆基岩厚度对瓦斯赋存的影响
本井田上覆基岩分布总体趋势是中间厚, 东、西两边薄, 南部厚而北部薄。本井田煤层上覆基岩厚度大, 有利于瓦斯的赋存。南部区域上覆基岩厚度大, 瓦斯赋存条件较好, 其他区域略差, 表现在瓦斯涌出量上南部厚基岩区域瓦斯涌出量将会较大;西部、北部及东北部井田边界区域煤层瓦斯涌出量相对较小。
1.5 煤层厚度及倾角对瓦斯赋存的影响
本井田南部 (16线以南) 的五采区、六采区和九采区3煤层 (即3上、3下煤层合并区) 瓦斯含量将是本井田最高部位;西北部三采区3煤层瓦斯含量较高;一采区西部煤层厚, 瓦斯含量也较高, 生产期间已证实一采区瓦斯涌出量比二采区和四采区大;除上述3个厚煤区以外, 其他区域煤层瓦斯含量相对较小。瓦斯含量与煤层厚度成正比, 煤层倾角越小, 煤层瓦斯含量越高。
1.6 水文地质特征对瓦斯赋存的影响
3上 (3) 煤层的顶底板泥岩构成了良好的隔水层, 使瓦斯几乎不受地下水流动的影响;断层封闭性较好, 导水性较差, 因此正常的水文地质条件对矿井瓦斯赋存影响较小。
2 井田瓦斯含量和瓦斯涌出量预测
2.1 瓦斯含量分布及预测
瓦斯含量大小是反映煤层最重要的瓦斯赋存参数之一, 本研究采用直接法对矿井12个地点生产揭露的3上煤层进行了原始瓦斯含量测定, 3上煤层瓦斯含量为1.54~4.06 m3/t, 平均为2.54 m3/t。这和矿井生产实际瓦斯涌出情况相吻合, 普遍比周边其他矿井高。
采用线性回归分析法进行瓦斯含量预测, 并应用2009年井下直接法实测煤层瓦斯含量数据进行回归分析。经过回归分析得出煤层瓦斯含量与煤层赋存深度关系如下:W=0.008 6 h-5.410 5, 式中W为煤层瓦斯含量, m3/t;h为开采深度, m。
矿井3上煤层瓦斯含量随深度增加而增高, 如井田南部煤层赋存较深且较厚, 从而造成瓦斯含量高于井田北部。瓦斯含量与煤层厚度成正比, 本井田的南部 (16线以南) 和西北部厚煤层 (3煤层) 瓦斯含量高。在断层带内或断层附近的钻孔, 瓦斯含量较低, 如T13-8, T17-4, T17-7, T17-9号孔。因此, 在进行煤层瓦斯含量预测时, 首先区分断层对矿区的影响, 其次考虑煤层顶底板岩性和煤层厚度, 然后进行线性预测。唐口煤业3上 (3) 煤层瓦斯含量预测情况见表1。
2.2 瓦斯涌出量分布及预测
2.2.1 瓦斯地质统计法预测瓦斯涌出量
瓦斯地质图是在系统收集、整理建矿以来地质和瓦斯资料, 尤其是采掘工作面每日的瓦斯浓度、风量和抽放量的基础上绘制而成, 直观地表达了各种地质因素和开采条件之间的关系, 尤其是与煤层埋藏深度的关系。通过瓦斯地质图上展绘的已采、已掘工作面的瓦斯涌出量点值, 将其与埋深进行回归分析建立起的瓦斯涌出量预测关系式, 可预测邻近未采面的瓦斯涌出量的大小[4,5]。
由历年回采工作面瓦斯涌出量数据回归分析可知, 130采区瓦斯地质单元瓦斯涌出量随着埋深的增加呈正相关关系, 瓦斯涌出量梯度为0.011 1 m3/ (min·m) , 如图3所示。绝对瓦斯涌出量回归方程如下:q绝对=0.011 1 h-6.192 9, q绝对为绝对瓦斯涌出量, m3/min;h为埋深, m。
2.2.2 分源预测法预测瓦斯涌出量
对唐口煤业公司3上煤层的瓦斯含量进行了大量测定, 初步掌握了瓦斯含量随煤层埋藏深度变化的赋存规律, 采用分源预测方法进行矿井瓦斯涌出量预测较为适合。但根据生产矿井的瓦斯涌出统计分析, 瓦斯涌出量并不是每处都是完全随煤层埋藏深度的增加而增大, 往往受地质构造及开采技术条件的影响而有所变化。
1) 开采煤层 (包括围岩) 瓦斯涌出量
唐口采煤工作面采用一次采全高, 考虑开采层掘进巷道预排影响, 其开采层瓦斯涌出量可用下式计算:
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式中:q21为开采煤层 (包括围岩) 瓦斯涌出量, m3/t;k1为围岩瓦斯涌出系数;k2为工作面丢煤瓦斯涌出系数;k3为巷道预排瓦斯影响系数;m0为开采层厚度, m;m1为工作面采高, m;X0为煤层瓦斯含量, m3/t;X1为煤的残存瓦斯含量, m3/t。
2) 邻近层瓦斯涌出量
邻近层相对瓦斯涌出量按下式计算:
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式中:q22为邻近层瓦斯涌出量, m3/t;mi为第i个邻近层厚度, m;X0i为第i个邻近层原始瓦斯含量, m3/t;X1i为第i个邻近层残存瓦斯含量, m3/t; ki为第i个邻近层受采动影响的瓦斯排放率。
根据地质资料, 3上煤层无上邻近层;3上煤层下邻近层为3下煤层, 其间距为0~46.74 m, 平均20.51 m。3下煤层为3煤层的下分层, 位于山西组下部, 由于受冲刷等影响, 有较大范围无煤区。煤层厚度0~3.56 m, 平均1.52 m, 取ki=35%。
3) 回采工作面瓦斯涌出量
回采工作面瓦斯涌出量为开采煤层 (包括围岩) 瓦斯涌出量与邻近层瓦斯涌出量之和, 其计算公式如下:
q2=K (q21+q22) (3)
式中:q2为回采工作面瓦斯涌出量, m3/t;K为生产采空区瓦斯涌出系数。
目前开采范围内平均瓦斯含量为2.54 m3/t, 3上煤层平均厚度4.11 m, 平均采高按3 m计, 3下煤层平均厚度1.52 m, 由分源预测法计算出回采时的瓦斯相对涌出量为1.58 m3/t。1301采煤工作面采用综合机械化一次采全高, 平均产量3 747.11 t/d, 由此预测绝对瓦斯涌出量为4.11 m3/min。
2.2.3 瓦斯涌出量预测综合分析
瓦斯地质统计法与分源预测法相比, 两者预测结果相近。如果在现开采条件下, 130采区平均标高-943.6 m、埋深979.6 m, 运用瓦斯地质统计法预测绝对瓦斯涌出量为4.68 m3/min;分源预测法在日产3 747.11 t煤时绝对瓦斯涌出量预测结果为4.11 m3/min, 显然分源预测法的预测结果偏小, 瓦斯地质统计法更接近实际。综上所述, 唐口煤业应采用瓦斯地质统计法预测煤层瓦斯涌出量, 3上 (3) 煤层绝对瓦斯涌出量预测情况见表2。
3 结论
1) 井田内瓦斯含量分布受控于地质构造影响, 瓦斯分布影响主导因素是断层, 其次是埋深和煤层厚度。小断层对采掘工作面瓦斯涌出量影响较大, 瓦斯涌出峰值距离随小断层落差增加而增大, 瓦斯涌出影响范围也随小断层落差增加而增大。
2) 本井田F2断层以西主体区域均为地质构造较简单区域, 这一瓦斯地质单元3上煤层瓦斯涌出量随埋深的增加而增大, 井田南部煤层瓦斯含量高于井田北部, 瓦斯涌出量也将高于井田北部。瓦斯涌出量
与煤层埋深和厚度成正比, 本井田的南部 (16线以南) 和西北部厚煤层 (3煤层) 瓦斯涌出量大。
3) F2与F3断层之间地质构造复杂, 次生断层复杂, 煤层厚度中等, 且这一区域属地堑构造, 因此这一瓦斯地质单元瓦斯涌出量相对较大。
4) F3断层以东瓦斯地质单元构造偏复杂, 断层主要呈现南北向展布, 多数为正断层, 为张性构造, 使瓦斯大量逃逸, 这一瓦斯地质单元瓦斯涌出量相对较低。
5) 东西井田边界为近南北向断裂带, 次一级次生断裂发育, 断裂带复杂, 这些大断层多为张性正断层, 不利煤层瓦斯保存, 瓦斯大量流失, 因此井田边界附近瓦斯涌出量一般比井田中部小。井田内各煤层在断层带内或断层附近区域, 瓦斯涌出量较低。
参考文献
[1]唐口煤矿建井地质报告[R].泰安:山东中煤物探测量总公司, 2005.
[2]陈金玉.唐口煤矿瓦斯基础参数测试及治理[R].北京:煤炭科学研究总院, 2006.
[3]陈金玉.深井煤层瓦斯地质规律研究报告[R].北京:煤炭科学研究总院, 2009.
[4]张子敏.瓦斯地质学[M].徐州:中国矿业大学出版社, 2009.
规律预测 篇2
关键词：煤层有效厚度,煤层埋藏深度,瓦斯含量
近年来, 老矿井开采深度增加、新建矿井也主要集中在煤田深部, 煤层中的瓦斯压力、含量均逐渐增大, 造成的瓦斯灾害事故也日益严重[1]。国家安全监督部门对瓦斯的研究与管理给予了极大重视, 但瓦斯的无形性、隐蔽性以及赋存与涌出的复杂性, 使得瓦斯治理始终未取得决定性的突破。因此, 开展对瓦斯含量和突出危险区域的预测, 对指导矿井安全生产将起到重要的作用[2], 具有明显的经济效益和社会效益。
新桥煤矿在2011年之前一直是低瓦斯矿井, 直到2011年瓦斯等级鉴定修订后鉴定为瓦斯矿井。鉴定结果的变化势必对矿井的采掘关系和“一通三防”产生重大的影响。因此, 有必要对新桥煤矿主采二2煤层进行瓦斯地质规律分析, 准确预测煤层瓦斯含量, 做到有的放矢开展瓦斯防治工作。
1 煤层瓦斯含量预测方法
影响瓦斯的关键地质因素包括岩溶陷落柱、岩浆岩分布、褶皱断层、上覆岩层厚度、煤层有效厚度和煤层的埋藏深度等[3]。虽然各个地质构造因素对瓦斯赋存的影响随矿区的变化而变化, 但在同一瓦斯地质单元的诸多影响因素中, 若干主要因素控制着瓦斯在该单元内的总体分布趋势, 其他因素在此基础上对其产生了局部影响。由于岩溶陷落柱、岩浆岩和褶皱断层等具有分布的随机性, 目前还无法对其产生的影响进行定量描述。但是岩溶陷落柱、岩浆岩和褶皱断层具有较好的分布规律, 因而可以对其影响瓦斯赋存规律进行定量描述。
在生产实际过程中, 研究人员通常利用直接梯度法和间接梯度法建立煤层埋深与瓦斯含量线性关系式来对煤层瓦斯含量进行预测[4]。这种预测方法虽然简单、实用, 但由于地质构造和上覆岩层岩性等条件的变化往往造成瓦斯含量梯度的显著差异, 仅考虑埋深单因素的瓦斯含量预测方法具有较大的应用局限性[5]。鉴于基于单因素的瓦斯预测模型在实际应用过程中往往出现不准现象, 可以通过研究上覆岩层中特定岩层厚度、煤层有效厚度和煤层的埋藏深度对煤层瓦斯含量的影响, 借助origin等工具实现多因素逐步线性回归, 从而通过数学方法建立一种优化的瓦斯含量预测方程, 作为一种方便、快捷、可靠的瓦斯含量预测手段[6]。
2 煤层瓦斯含量赋存量测定
2.1 煤层原始瓦斯含量测定依据
煤层瓦斯含量依据国标《煤层瓦斯含量井下直接测定方法》 (AQ1066—2008) 与《地勘时期煤层瓦斯含量测定方法》 (GB/T 23249—2009) 测定。此次测定的瓦斯含量都是选择未受采动影响的原始煤体, 即原始瓦斯含量。
2.2 煤层瓦斯含量测试结果
原中国煤田地质总局147勘探队在地质勘探时期测定瓦斯含量样28个, 其中二2煤层瓦斯含量有效样品25个;其中新桥煤矿反馈测试数据1个。新桥煤矿二2煤层瓦斯含量测试汇总见表1。
3 单因素条件煤层瓦斯含量分布预测
3.1 埋深与瓦斯含量关系预测
根据表1所示数据对煤层埋藏深度和瓦斯含量进行线性回归分析, 瓦斯含量随埋藏深度变化关系如图1所示, 分布函数见式 (1) 。
式中, W为瓦斯含量;h为煤层埋藏深度。
由图1可以看出, 煤层埋藏深度对瓦斯含量影响较大, 相关系数大于0.6;且随着煤层埋藏深度的增大而不断增大。
3.2 顶板岩性
通过表1所示数据对顶板20 m内泥岩厚度和瓦斯含量进行线性回归, 瓦斯含量随顶板20 m内泥岩厚度变化关系如图2所示, 分布函数见式 (2) 。
式中, W为瓦斯含量;L为顶板20 m内泥岩厚度。
由图2可以看出, 顶板20 m内泥岩厚度对瓦斯含量影响较大, 相关系数大于0.6;且随着泥岩厚度的增大而不断增大。
3.3 煤层有效厚度
通过表1所示数据对煤层有效厚度和瓦斯含量关系进行线性回归分析, 瓦斯含量随煤层有效厚度变化关系如图3所示, 分布函数见式 (3) 。
式中, W为瓦斯含量;S为煤层有效厚度。
由图3可以看出, 煤层有效厚度对瓦斯含量影响较大, 相关系数大于0.6;且随着煤层有效厚度的增大而不断增大。
4 多因素条件下煤层瓦斯含量预测模型
多元线性回归分析方法就是把所有m个自变量全部引入回归方程, 不管自变量对因变量是否有显著影响。多元线性回归经常需要从许多自变量中“挑选”出有意义的变量, 建立一个“最优”的回归方程。所谓“最优”的回归方程, 就是包含所有对因变量有显著作用的变量, 而不包含对因变量无显著作用的变量的回归方程。因此, 在回归分析中发展了对自变量进行“筛选”的数学方法, 同时逐步回归分析中也发展了对自变量进行“筛选”的数学方法, 而逐步回归目前被认为是一种较为合理的方法。
选择瓦斯含量y为因变量, 埋藏深度x1、顶板20 m内泥岩厚度x2和煤层有效厚度x3为自变量建立多元性回归方程, 采用逐步回归的方程对自变量进行筛选, 直到建立最优的回归方程。
式中, a为常数项;b、c、d为待定系数。
确定估算系数a、b、c、d的原则是根据最小二乘法原理使剩余差平方和最小, 可求得a=-1.653 6, b=0.008 47, c=0.130 83, d=0.050 8, 具体见表2。由表2可知, 整个式子的标准方差是0.83。由此可见, 方程拟合度较高, 数据预测具有较大可靠性。
则回归方程为:
式中, y为瓦斯含量;x1为埋藏深度;x2为顶板20 m内泥岩厚度;x3为煤层有效厚度。
5 2401工作面瓦斯含量分布预测
2401工作面煤层埋深602~689 m, 工作面煤厚1.49~3.40 m, 煤层顶板20 m范围内上覆泥岩厚度为1.40~4.32 m, 根据多因素条件下煤层瓦斯含量预测模型可知, 工作面煤层瓦斯含量范围为1.40~4.32 m3/t。因此, 从预测结果来看, 工作面煤层内瓦斯含量较低。目前2401工作面正在开采, 在生产过程中对煤层瓦斯相对涌出量进行测试, 其涌出量为1.52 m3/t, 与预测结果一致。
6 结语
通过对新桥煤矿二2煤层瓦斯含量数据以及与其对应的上覆岩层厚度、煤层有效厚度和煤层的埋藏深度进行回归分析, 发现3个因素均与煤层瓦斯含量具有较好的线性关系, 其相关性系数分别达到0.69, 0.62, 0.62, 且随着每个因素的增加, 煤层瓦斯含量具有较大的增长趋势。
在进行多因素条件下煤层瓦斯含量预测时, 相关性系数达0.83, 说明3个因素同时应用时能够较好地预测煤层瓦斯含量。将瓦斯含量预测模型应用于2401工作面瓦斯含量预测, 可得瓦斯含量范围为1.40~4.32 m3/t, 与实际生产过程中测试的瓦斯相对涌出量一致, 预测结果较为准确。
从模型可以看出, 随着煤层厚度等3个因素的增大, 井田瓦斯也在逐渐富集。因此, 建议矿井做好采掘衔接计划工作, 在开采局部瓦斯异常区域时, 除了要及时调整采掘衔接计划, 降低采掘推进速度外, 还要加强适宜的瓦斯探测, 及时采取有效的瓦斯防治措施。
参考文献
[1]李波, 王凯, 魏建平, 等.2001—2012年我国煤与瓦斯突出事故基本特征及发生规律研究[J].安全与环境学报, 2013, 13 (3) :274-278.
[2]林柏泉.矿井瓦斯防治理论与技术 (第二版) [M].徐州:中国矿业大学出版社, 2010.
[3]吉马科夫B.M..为解决采矿安全问题而预测含煤地层瓦斯含量的地质基础[C]//煤炭工业部科技情报所.第十七届国际采矿安全研究会议论文集, 北京, 1980.
[4]彼特罗祥A.Э.煤矿沼气涌出[M].宋世钊, 译.北京:煤炭工业出版社, 1980.
[5]周世宁, 林柏泉.煤层瓦斯赋存与流动理论[M].北京:煤炭工业出版社, 1999.
高考数学题目内在规律剖析与预测 篇3
关键词：高考；数学；预测
一、选择、填空题
这部分内容共16题，就近几年的出题情况分析，主要体现在所考的内容都是对课文中的定义、定理等所用思想方法的考查。这就给我们一个启示，我们在复习过程中要学会华罗庚的读书方法——把书读到厚，再读到薄。“读到厚”的意思为：先把课本中知识点的来龙去脉弄清楚，然后用之进行相关的练习；“读到薄”的
意思为：学会总结，把所学的重要知识点连成一片，形成系统。
二、解答题
解答题的题型可分为以下几类：
1.相对容易的运算型题
这道题一般放在第17题，内容可能是三角函数与解三角形
相结合的题或者是解复合型不等式。因此三角中的最值问题求法、解三角形的两个定理就摆在非常重要的位置。而解复合型不等式则是对函数单调性、分类讨论的能力、解不等式的方法这些内容的综合考查。
2.概率或最值型应用题
这道题一般放在第18题。概率型应用题的热点是二项分布，题目问题一般是第一问求分布列，第二问求数学期望。最值型应用题当然离不开求最值的几种常用方法——单调性、配方法、三角函数型、均值不等式，而這些方法的运用都有一个前提，那就是先把实际问题转化成数学函数。
3.立几题
这道题一般放在第19题。这几年的热点内容是垂直问题、线面成角。出题者往往结合初中的知识来出题，例如勾股定理等。
4.解析几何题
这道题一般放在第20题。这几年的热点是圆锥曲线与直线相交的问题，主要是考查考生的运算能力。因此解方程组、甚至向量运算这些内容的综合运用都是出题者热衷考查的问题。
5.导数题
这道题一般放在第21题。这是数学分析的内容，主要考查考生分析问题是否完善。所以分类讨论、求导、最值问题是其热点内容。求导——分段分析单调性——结合极值解决相关问题是此题的大致方向。
6.数列题
这道题一般放在第22题。这类型的题第一问一般是求数列的通项公式，第二问则是证明与数列相关的不等式。第一问的解答方向通常是所求数列的项和其他一个已知数列的项组成一个等比或等差数列；第二问一般要用到数学归纳法、列项相消法或者缩放法解决。
总之，2013年的题型也不会有太大的改动，希望广大考生在
复习中达到事半功倍的效果。
（作者单位 广西民族师范学院附属中学）
《财务管理》命题规律,预测试题 篇4
从近几年会计技术资格考试的实际情况来看，财务管理科目在内容体系上变化不大，考试的命题思想比较稳定。考生在复习财务管理科目时，应当了解以往各年的考试题，特别是最近三年的考试题。要善于总结考试命题的规律，掌握命题思路，这样在复习时才能抓住重点，做到事半功倍，提高复习效果。这里，笔者结合多年来会计职称考试辅导的实际经验，对最近三年考试题的命题规律作出总结，以使考生在复习时有的放矢，抓住重点，提高学习效率，更好地迎接考试。
会计技术资格考试作为衡量会计人员专业技能的考核办法，在考试命题时必须亲笔一定的原则，符合会计工作的实际要求。一般来说，财务管理这一科目的命题规律可以归纳为以下几点：
1.严格按照考试大纲和指定考试用书的范围命题
财务管理的考试大纲和指定考试用书包含了作为一名称职会计师所应当掌握的基本理财知识和技术，考试大纲和指定用书既是考生复习的范围，也是考试命题的基本依据。从这些年考试的试题来看，基本上没有超过考试大纲和考试用书范围的试题。因此，考生应当全面掌握考试用书的基本内容。试题主要突出了对基本概念的掌握和基本理论运用的精神，具有较高的科学性。
2.命题侧重于实务操作，兼顾基本理论
会计职称考试主要考核考生的实际操作技能，对理论要求不是很深，只有考生掌握基本的原理和概念即可。一般来说，基本概念和基本理论主要在单选题、多选题和判断题等客观性试题中出现，重点考查考生是否真正理解这些概念与原理，例如，第三章是企业筹资方式，主要介绍了企业的各种筹资方式的基本概念和特点，因此这部分内容出客观性试题较大，出了16分的题，出了10分的题，出了7分的题。实务操作技能主要在计算题和综合题中出现，部分客观性试题也可以考查考生的实务操作技能。例如，财务管理考试用书的第九章是财务财务预算问题，实务性很强，从20到20连续三年在第九章出了计算题，都是编制预算问题，主要是考查考生对财务预算编制方法的掌握情况，实务操作性较强。
3.命题侧重于财务管理的基本理论与方法
考试的命题主要考查考生对财务管理基本理论与方法的掌握情况，所以，从近几年试题来看，基本上没有偏题、怪题，只要考生对财务管理的基本概念、基本理论和方法真正理解，就能够得出正确的答案。例如，年单选题中的第13小题。该题的内容如下：
在下列股利分配政策中，能保持股利与利润之间一定的比例关系，并体现风险投资与风险收益对待原则的是( )。
A.剩余股利政策 B.固定股利政策 C.固定股利比例政策 D.正常股利加额外股利政策
该题的正确答案是C.本题就是考查考生对各种股利政策的基本概念与特点的理解情况。如果正确回答这个问题，要求考试要理解题中四种股利政策的基本概念，并且要理解什么是风险与收益对待的原则。由于固定股利比例政策是不论企业利润多少，都按照一个副刊确定的固定的比例来分配股利，所以，该政策保持股利与利润之间的一定的比例关系，并体现了多盈利多分配，少盈利少分配的风险与收益对待的原则。可见，这一题并不难，只要考生复习到这几个股利政策的基本概念，就可以得出正确的答案。
从财务管理考试大纲和考试用书的内容上看，本科目的难度并不大，都是介绍财务管理学科的最基本的理论和方法。之所以髭考生觉得这个科目难度大，主要在于一些计算问题涉及到较多的数学知识，如果数学基础薄弱，就很难理解这些计算问题。例如，风险分析问题，时间价值问题、投资决策问题、资金需要量预测问题等都用到一定的高等数学知识。
4.题量较大，覆盖面广，重点突出
从近三年考试题的题量来看，年客观性试题40小题，计算和综合题共计是7个题，总题量47题;20客观性试题45题，计算题和综合题7题，总题量52题;2002年客观性试题旧45小题，计算题和综合题是6个题，总题量是51题。看来历年的题量都在50题上下，这样的题覆盖面是很广的，而且有的试题考核的知识点还不止一个，如一个选择题，最多可以考核四个知识点，计算题和综合考核的知识更多。财务管理考试用书共11章。从试题的总体分布来看，这11章或多或少都有涉及。试题中的计算题和综合题均没有脱离教材的重点内容，这充分反映了试题有一定的稳定性。
5.试题侧重于考查学生的分析问题和解决问题的能力。
会计职称考试是针对成人考试的特点而命题的，主要侧重于考查考生对财务管理基本概念、基本理论和方法的理解、运用的`能力，考查考生利用财务管理基本知识分析问题和解决问题的能力，而很少考单靠死记硬背的知识点。当然，一些基本的公式和原理，是需要考生记住的，但是，必须是在理解的基础上记忆的，要求考生能够灵活运用。根据这一特点，许多试题的综合性是很强的，这种综合性不单单体现在综合题中，在选择题中也有所体现。例如，在2002年的单项选择题中的第12题。该题的内容如下：
对国有独资公司而言，下列项目中属于国有资本收益的是( )。A.企业所得税 B.净利润 C.资本公积 D.息税前利润
正确的答案是B。这一单选题具有一定的综合性，它要求考生理解企业所得税、净利润、资本公积和息税前利润的区别，对于国有独资公司来说，企业缴纳的所得税是国家的收益，企业的净利润也是国家的收益，资本公积的权益也属于国家，但是，所得税是国家凭借政治权力向企业强制征收的税金，而不是凭国家对国有独资公司的国有资本所有权取得的。因此所得税不能算作国有资本收益，只有净利润才是国有资本收益。所以，这个问题具有一定的综合性，同时也考查了考生运用所学到的财务管理知识来分析问题的能力。这个小题在书上并没有现成的答案。
二、命题趋势预测
根据以上总结的财务管理命题规律，我们对财务管理命题作出了如下预测，仅作为广大考生复习时参考。我们认为年试题仍然会遵循前面总结的规律，在内容上会有如下特点：
1.题量与近三年基本一致，客观性试题所占比重仍在50-60%的范围内，试题的难度会比较适中，估计难度不会超过2002年。所以，要求考生在复习教材之后，应当有所重点的多做一些练习题，以提高熟练程度，保证在规定的考试时间内答完试题。
2.考核的知识点分布较广，各章都会有一定的分数，但是，考试的重点主要分布在以下几章：第3、4、5、6、7、10、11章等六章中，第六章分数比重会比较大。
3.计算分析题和综合题主要集中在第2、4、5、6、7、10、11章中，要求考生应当在掌握教材中例题的同时，每种类型的计算题都做一两个典型的练习题。
4.命题仍然会侧重于基本概念和基本理论，并且具有较强的实务性。因此，考生应当注意理解教材的基本知识点，善于运用基本理论分析问题和解决问题。一些在当前理论界比较热门但是存在争议的问题，不会成为考试的重点。例如，2002年的教材增加了债转股、国有股减持等内容，有人预测这些新增加的内容是目前的热门话题，所以在考试中会是重点，但实际上并没有出题，试题仍然是那些基本的概念和理论。
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规律预测 篇5
1 材料与方法
1.1 试验概况
试验于2003年11月29至2004年11月29日在沈阳农业大学蔬菜实验基地的辽沈I型日光温室(改进型)中进行。温室方位南偏西7°,东西延长60 m,跨度为7.5 m,脊高为3.5 m,北屋面高2.3 m,内外侧分别为24 cm和12 cm厚红砖屋面,中间为9 cm厚聚苯板。前屋面覆盖PVC多功能农用棚膜,夜间外覆盖6层牛皮纸防水纸被外加草苫保温。温室内种植高架长季节栽培的番茄。地膜覆盖滴灌,冬季1月热风炉夜间临时加温。
1.2 试验方法
分别在后屋面的内表面、前屋面内表面、温室东西方向的中部,南北方向的1/2处土壤中1 cm深处安装热电偶温度计(T-type,Φ0.32 mm),温室内温度计和日照度计分别安装在同一位置距地面2.21 m及2.70 m处。热流板数据由Mr.SOLO采集,温度由日本筑波大学提供的ETOOENKI9220A CADAC 2+9201A CADAC 21数据采集系统采集,所有探头的数据每10 min自动记录,数据均由安装在MR5300+MR9301F30中的Cadac软件测出。
2 结果与分析
2.1 后屋面内侧热流量、温度日变化规律及保温特性
2.1.1 冬季变化规律。
由图1可以看出,冬季阴天的时候,辽沈Ⅰ型日光温室后屋面内侧热流量日变化幅度比较小,最小值为-9.72 W/m2,出现在2:00左右,最大值为57.65 W/m2,出现在9:30左右。图中曲线从9:00开始表现为正值,说明此时后屋面内表面吸收的热量大于放出的热量,总体表现为屋面体从温室内部吸热,并一直持续至16:00左右;从16:00到翌日9:00左右,曲线表现为负值,说明此时后屋面内表面放出的热量大于吸收的热量,总体表现为屋面体向温室内部放热。冬季晴天时,辽沈Ⅰ型日光温室后屋面内侧热流量日变化幅度较阴天明显增大,最小值为-25.67 W/m2,出现在16:00左右,最大值为187.82 W/m2,出现在11:00左右。图中曲线从6:00开始表现为正值,说明此时后屋面内表面吸收的热量大于放出的热量,总体表现为屋面体从温室内部吸热,并一直持续至16:00左右,随后又变为负值,并一直持续到翌日6:00左右,表明这段时间屋面体内表面放出的热量大于吸收的热量,总体表现为屋面体向温室内放热。经积分计算,辽沈Ⅰ型日光温室后屋面内侧,冬季阴天时每天的蓄热时间约为7 h,共吸收热量5 071 MJ,每天的放热时间为17 h,共放出热量2 665 MJ,每天的热量损失为2 406 MJ,吸放热时间比约为0.41,损失与吸收热量比为0.474;冬季晴天的时候,每天的蓄热时间为10 h,共吸收热量50 070 MJ,每天的放热时间为14 h,共放热10 140 MJ,每天的热量损失为39 930 MJ,吸放热时间比约为0.71,损失与吸收热量比为0.80。
由图1可以看出,辽沈Ⅰ型日光温室后屋面内侧温度,在冬季阴天的时候日变化幅度相对较小,基本上保持在8~14℃;而晴天的温度变化幅度比较大,9:00之前比较稳定,9:00之后逐渐上升,正午达到最大值27.7℃,然后逐渐下降,17:00左右趋于平稳,基本保持在13℃左右,一天中最小值为12.39℃,出现在清晨5:00左右。辽沈Ⅰ型日光温室后屋面内侧温度、热流量日变化在冬季时有其自身的特征,晴天时从室内吸收的热量多,损失的热量也多,阴天吸收的热量少,损失的热量相对也少,无论阴天、晴天,损失的热量主要是通过屋面体散失到室外,而0:00—6:00是热量散失的主要时段,一天中温度的最低值也出现在这一时段,因此在这一时段增加对温室后屋面外侧的保温设施,有利于减少热量损失,提高温室的蓄热能力和保温性能。
2.1.2 春季变化规律。
由图2可以看出,辽沈Ⅰ型日光温室后屋面内侧热流量在春季阴天时的日变化幅度比冬季阴天日变化幅度大,一天中最小值为-12.84 W/m2,出现在0:00左右,最大值为32.38 W/m2,出现在12:00左右,曲线从7:30左右开始表现为正值,并一直持续至17:00左右,表明这段时间屋面体内侧吸收的热量大于放出的热量,总体表现为屋面体从温室内部吸收热量,从17:00至翌日7:00左右曲线表现为负值,表明此时屋面体内侧放出的热量大于吸收的热量,总体表现为屋面体向温室内部放热。
春季晴天的时候,辽沈Ⅰ型日光温室后屋面内侧热流量的日变化幅度很大,最大值为75.80 W/m2,出现在12:00左右,最小值为-13.05 W/m2,出现在3:00左右,从7:00曲线变为正值,表明此时后屋面内侧吸收的热量大于放出的热量,总体表现为后屋面内表面从温室内部吸收热量,曲线从16:30左右又变为负值,并一直持续至翌日7:00左右,表明这段时间后屋面内表面放出的热量大于吸收的热量,总体表现为向温室内部放热。经积分运算可知,辽沈Ⅰ型日光温室后屋面内侧,春季阴天时平均每天蓄热时间为9 h,共吸收热量11 760 MJ,平均每天放热时间为15 h,共放出热量10 710 MJ,热量损失1 040 MJ,吸放热时间比为0.6,散失吸收热量比为0.088;春季晴天时平均每天蓄热时间为10 h,共吸收热量31 030 MJ,平均每天放热时间为14 h,共放热10 970 MJ,每天热量损失20 060 MJ,吸放热时间比为0.714,散失吸收热量比为0.646。由图2可以看出,辽沈Ⅰ型日光温室后屋面内侧温度,在春季阴天时最大值为16.20℃,最小值为11.10℃,与冬季比有所上升;晴天时最大值为25.87℃,最小值为17.21℃,二者之间的差别相对于冬季而言已经很小,且变化幅度也相对减小。
辽沈Ⅰ型日光温室后屋面内侧温度、热流量日变化在春季时有其自身的特征:阴天时通过后屋面内侧的热流量相对增加,但热量损失相对减少,温度也相对增加;晴天时通过后屋面内表面的热流量相对减少,热量损失也相对减少。
2.1.3 夏季变化规律。
。由图3可以看出,曲线的变化呈现一定的规律性,夏季阴天时,曲线波动较大,尤其是波峰附近,起伏较明显,这种现象是由于中午放风造成的,热流量最大值为36.20 W/m2,出现在11:00左右,最小值为-12.45 W/m2,出现在19:30左右;曲线从上午5:00表现为正值,并一直持续至17:00,说明这段时间吸热大于放热,总体表现为后屋面从温室内部吸收热量;而从17:00至翌日5:00表现为负值,说明放热大于吸热,总体表现为后屋面向温室内部放热。而晴天时,曲线的变化幅度增大,并在高峰处有小的波动,大约10:00达到最大值59.45 W/m2,19:00降至最小值-18.51 W/m2;早上5:00以后曲线表现为正值,一直到17:00降为负值,说明这段时间吸热大于放热,总体表现为后屋面从温室内部吸热;从17:00至翌日5:00,曲线表现为负值,说明这段时间后屋面放热大于吸热,总体表现为向温室内放热。
经积分运算,夏季阴天时,辽沈Ⅰ型日光温室后屋面蓄热时间为12 h,共吸收热量12 060 MJ,放热时间为12 h,共放热4 570 MJ,热量损失为7 500 MJ,吸放热时间比为1,损失吸收热量比为0.622;夏季晴天时的蓄热时间为12 h,共吸收热量26 270 MJ,放热时间为12 h,共放热8 030 MJ,热量损失为18 240 MJ,吸放热时间比为1,损失吸收热量比为0.694。
由图3可以看出,辽沈Ⅰ型日光温室后屋面内侧温度,在夏季时无论阴天还是晴天变化幅度相差不多,基本保持在20~25℃,平均值分别为21.96、22.13℃,相差约0.17℃。
2.1.4 秋季变化规律。
由图4可以看出,曲线变化呈一定的规律性,秋季阴天时,曲线稍有波动,热流量最大值为14.14 W/m2,出现在14:00左右,最小值为-6.58 W/m2,出现在19:00左右;曲线从上午5:00表现为正值,并一直持续到17:00,说明这段时间吸热大于放热,总体表现为后屋面从温室内部吸收热量;而从17:00至翌日5:00表现为负值,说明放热大于吸热,总体表现为后屋面向温室内部放热。
而晴天时,曲线的变化幅度增大,但与春季、夏季、冬季相比波动较小,热流量大约在12:00达到最大值76.62 W/m2,18:00降至最小值-14.28 W/m2;从4:00开始曲线表现为正值,一直到16:00降为负值,说明这段时间吸热大于放热,总体表现为后屋面从温室内部吸热;从16:00至翌日4:00,曲线表现为负值,说明这段时间向温室内放热。经积分运算,秋季阴天时,辽沈Ⅰ型日光温室后屋面蓄热时间为12 h,共吸收热量6 060 MJ,放热时间为12 h,共放热2 400 MJ,热量损失为3 660 MJ,吸放热时间比为1,损失吸收热量比为0.604;秋季晴天时的蓄热时间为12 h,共吸收热量29 480 MJ,放热时间为12 h,共放热5 160 MJ,热量损失为24 320 MJ,吸放热时间比为1,损失吸收热量比为0.825。
由图4可以看出,辽沈Ⅰ型日光温室后屋面内侧温度在秋季阴天时变化幅度较小,最大值为21.56℃,出现在15:00左右,最小值为16.35℃,出现在0:00左右,平均值18.99℃;而晴天时的变化幅度稍大一些,最大值为30.37℃,出现在14:00左右,最小值为13.23℃,出现在7:00左右,平均值为20.39℃。
2.2 后屋面内侧温度预测模型的建立
运用不同日期后屋面内侧白天及夜间平均温度分析,在影响后屋面内侧温度的相关因子中,可以初步引进如下因子:室内平均日照量、室外平均气温、室内平均气温、前屋面内侧温度、室内地表温度、后墙内侧平均温度、后墙外侧平均温度。后屋面内侧平均温度与各因子间的偏相关系数如表1所示。由表1可知,白天后屋面内侧温度与室内平均日照量、室外平均气温、室内平均气温、前屋面内侧温度、室内地表温度呈正相关,与后墙内侧和后墙外侧温度呈负相关,与地表温度及后墙外侧温度的相关性未达到显著水平。
夜间后屋面内侧温度与室外平均气温、室内平均气温、后墙内侧温度呈正相关,与室内地表温度、前屋面内侧温度、后墙外侧温度呈负相关,与室外平均气温及后墙外侧温度之间相关性未达到显著水平。
注:*表示偏相关系数达到显著水平(P=0.05)下同。SR为室内平均日照量,Tqwn表示温室内气温,Tqwmn表示前屋面角内测温度,Tqww表示温室外气温,T1dw表示土壤1 cm处温度,Thqn表示后墙内测温度,Thqw表示后墙外侧温度,单位均为℃。
2.2.1 白天后屋面内侧温度预测模型的建立。
通过逐步回归法确定白天后屋面内侧温度各因子多元回归线性模型为:
式(1)中:Thqnd为白天后墙内侧温度,℃;Tqwnd为白天温室内气温,℃;Tqwwd为白天温室外气温,℃;Tqwmnd为白天前屋面内侧温度,℃;Thwmnd为白天后屋面内侧温度,℃。由于R2=0.963,F=978.3,P<0.000 1,说明整个回归模型具有显著性意义。
由表1可以看出,逐步回归法分析不同因子组合对后屋面内侧温度在白天时影响最大的为室内日照量,偏相关系数为0.833 1,达到显著水平。由模型可以计算出:(1)室内日照量每增加(减少)1 W/m2,后屋面内侧温度则升高(降低)0.010 2℃。(2)室内气温,偏相关系数为0.778 5,达到显著水平。室内气温每升高(降低)1℃,后墙温度则升高(降低)0.412℃;再次为前屋面内侧温度,偏相关系数为0.628 1,达到显著水平,前屋面内侧温度每升高(降低)1℃,后屋面内侧温度则升高(降低)0.317℃;(3)后墙内侧温度,偏相关系数为0.465 7,达到显著水平,后墙内侧温度每升高(降低)1℃,后屋面内侧温度则升高(降低)0.331℃;最后为室外气温,偏相关系数为0.548 5,达到显著水平,室外气温每升高(降低)1℃,后屋面内侧温度则升高(降低)0.443℃。
逐步回归分析结果表明:室内平均日照量对模型的决定系数为0.793 8,对模型的建立起重要作用,而室内气温、前屋面内侧温度、室外气温及后墙内侧温度的决定系数分别为0.075 8、0.058 3、0.035 6、0.015 4。从累计贡献率来看,该回归模型达到极显著水平,能够用该模型预测实测值的变化情况。从该模型中可以看出,地表温度及后墙外侧温度在白天时对后屋面内侧温度的影响较小,其偏相关系数分别为0.435 6、-0.418 7。
2.2.2 夜间后屋面内侧温度预测模型的建立。
通过逐步回归法确定夜间后屋面内侧温度与各因子多元回归线性模型为:
式(2)中:Thqnn为后墙内侧温度,℃;Tqwnn为温室内气温,℃;Tqwmnn为前屋面内侧温度,℃;T1dwn为温室内1 cm处地温,℃。由于R2=0.932 4,F=929.4,P<0.001 15,说明整个回归模型具有显著性意义。
由表2可以看出,逐步回归法分析不同因子组合对后屋面内侧温度在夜间时影响最大的室内气温,偏相关系数为0.712 6,达到显著水平。由模型可以计算出:室内气温每升高(降低)1℃,后屋面温度则升高(降低)0.422 5℃;再次为室内地表温度,偏相关系数为-0.495 8,达到显著水平,室内地温每降低(升高)1℃,后屋面内侧温度则升高(降低)0.724 6℃;随后为前屋面内侧温度,偏相关系数为-0.462 8,达到显著水平,前屋面内侧温度每升高(降低)1℃,后屋面内侧温度则降低(升高)0.231℃;最后为后墙内侧温度,偏相关系数为0.453 2,达到显著水平,后墙内侧温度每升高(降低)1℃,后屋面内侧温度则升高(降低)1.161 7℃。
注:表中In表示对后屋面温度的影响因子,R**2(Partial)表示对被影响因子的单独贡献率,R**2(Model)表示对被影响因子的累计贡献率,Pr>F表示是否小于显著水平。
逐步回归分析结果表明:室内气温对模型的决定系数为0.536 7,对模型的建立起重要作用,而室内地温、前屋面内侧温度、后墙内侧温度的决定系数分别为0.411 6、0.3039、0.214 5。从累计贡献率来看,该回归模型达到极显著水平,能够用该模型预测实测值的变化情况。从该模型中可以看出,室外夜间温度、后墙外侧温度在夜间时对后屋面内侧温度的影响较小,其偏相关系数分别为0.408 7、-0.255 8。
2.3 模型验证
为了验证模拟结果的正确性和可靠性,选择了12月的一天作为观测对象,后屋面内侧温度的观测值与模拟值比较见图5。由图5可以看出,模拟值与实测值基本符合,预测值与实测值之间的相关系数r2白天时为0.899 6,夜间时为0.906 1,表明由此建立的模型在显著水平0.05下是可靠的。
3 结论与讨论
辽沈Ⅰ型日光温室后屋面具有较好的保温、抗压、防水等特点,能够满足北方冬季蔬菜生产的需要。温室内气温及维护材料温度变化主要受到光照影响,晴天的时候应充分利用太阳能,通过增加前屋面覆盖材料的透光性等措施,增加太阳能的吸收总量,使温室内达到较高的温度,以满足作物生长需求。在影响后屋面保温功能的各项因子中,温室内气温和后墙温度对其影响最大,其次是土壤1 cm处温度,所以可通过加强后墙的保温性能来提高后屋面的保温性。温室后屋面内侧屋面体白天吸热,夜间放热,屋面体应选择保温蓄热能力好的材料,以提高夜间温室内温度。建立了随外界影响因子变化的后屋面温度数学模型,为温室自动化控制提供理论依据。
摘要：对沈阳农业大学园艺学院日光温室后屋面内侧温度、温室气温、温室地温进行测试和分析,利用传热学理论,以温室热平衡模型为基础,分析了温室后屋面内侧温度变化的动态模型,并运用Matlab软件进行非线形回归,求出该模型的参数。该模型可较准确的反映温室后屋面内侧的温度变化特性,是预测后屋面温度变化,实现自动化控制的基础。为进一步研究日光温室保温特性,实现智能温室前馈控制提供了手段和依据。
关键词：日光温室,热流量,后屋面温度,变化规律,预测模型
参考文献
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规律预测 篇6
2009年, Forbes杂志对聚乙烯醇纤维增强水泥基复合材料 (polyvinyl alcohol fiber reinforced ce mentitious composites, 简称PVA-FRCC) 进行了报道, 认为PVA-FRCC将是引起产业化革命的新型材料。1992年, Li V C提出了超高韧性水泥基复合材料的相关理论后, 聚乙烯醇纤维增强水泥基复合材料取得了突破性进展[1,2], PVA-FRCC作为一种新型建筑材料, 具有重量轻、韧性高、裂纹细密、抗渗性强[3]、耐久性好[4]、抗冲击性能好等优点。PVA-FRCC无粗骨料, 其内部纤维分布均匀, 为各向同性材料, 性能稳定, 与其他材料的粘结性好。PVA纤维是一种高强合成纤维, 具有较好的亲水性和较高的弹性模量, 不仅能有效抑制水泥基体早期塑性裂缝, 并且还可以提高水泥基体的韧性和抗冲击性能[5]。徐世烺等通过三点弯曲梁的试验证明, PVA纤维能改善水泥基复合材料的延性和韧性[6];李贺东改进了直接拉伸的试验方法, 并对超高韧水泥基复合材料 (简称UHTCC) 进行了试验, 结果表明PVA纤维具有良好裂缝抑制能力[7];高淑玲等进行了PVA-FR-CC拉伸特性试验, 结果表明, PVA-FRCC的极限拉应变能达到普通混凝土的70倍[8]。
本文通过对不同龄期和不同纤维体积率PVA-FRCC的立方体抗压强度进行试验, 并将其与普通混凝土对比, 揭示出PVA-FRCC受龄期和纤维掺量的影响及变化规律。依据试验数据和规律, 建立了一个基于龄期增长的PVA-FRCC立方体抗压强度预测模型。
1 试验
1.1 原材料
PVA纤维:日本产K-Ⅱ可乐纶, 具体参数如表1所示。
水泥:P·O 42.5R级普通硅酸盐水泥。
细骨料:粒径为0.1~0.2mm的优质硅砂 (石英砂) 。
减水剂:大连某公司生产的Sika-Ⅲ型高效减水剂。
增稠剂:德州某公司生产的MK-100000S羟丙基甲基纤维素, 简称HPMC。
粉煤灰:Ⅰ级粉煤灰。
1.2 配合比
本试验基于对PVA-FRCC生产工艺特点和现场施工的考虑, 在确定每种纤维体积率的水灰比时以纤维的分散度和流动度作为主要参考标准, 具体配合比如表2所示。
注:PT表示普通混凝土, F0、F0.5、F1、F1.5和F2分别表示PVA纤维体积率为0%、0.5%、1%、1.5%和2%。
1.3 试件的制作与试验方法
采用100mm×100mm×100mm立方体试件, 每组3块, 试件成型后在温度 (20±2) ℃、相对湿度95%以上的标准养护条件下养护3d、7d、14d、28d、56d、90d及120d, 然后按照GB/T 50081-2002《普通混凝土力学性能试验方法标准》, 用DYE-2000型数字式压力试验机进行压力试验。
2 试验结果与分析
2.1 破坏形态
对试件破坏后形态的分析发现, 相同试件不同龄期的破坏形态相差不大, 同一龄期不同试件的破坏形态差别很明显, 没有掺PVA纤维的水泥基材料F0和普通混凝土试件的破坏类型均为爆裂型, 破坏后呈倒锥状;而掺PVA纤维的各组试件破坏后均只是表面有极少裂缝并且整体形状不变, 以F1和F1.5较优, 尤其F2最优, 甚至达到了裂而不碎的程度, 如图1所示, 说明PVA纤维具有阻裂作用。
2.2 PVA纤维掺量对抗压强度的影响
对不同龄期不同纤维体积率的立方体抗压强度的分析可知, 纤维掺量不仅对PVA-FRCC立方体抗压强度的大小有影响, 而且对增长速率也存在规律性影响。各龄期试件抗压强度试验结果见表3。
MPa
由表3可知, 掺PVA纤维试件的前期立方体抗压强度低于普通混凝土, 但28d后均高于普通混凝土, 这一结果验证了粉煤灰有助于后期强度增长的理论[9]。F0试件各龄期的抗压强度值均最大, 28d龄期立方体抗压强度随着纤维掺量的增加而降低。
抗压强度比是指某一龄期内, 试验组的立方体抗压强度与没有掺PVA纤维的水泥基材料立方体抗压强度的比值, 见图2。由图2可知, 所有试件的抗压强度比均小于1, 说明纤维的掺入使各龄期的抗压强度都降低了。随PVA纤维掺量的增加抗压强度比减小, PVA纤维体积率为2%时, 在3d、28d与120d的抗压强度比值均比其他试件小, 分别为0.73、0.94与0.79。由此可见, PVA纤维不能提高水泥基的抗压强度, 这与徐世烺、李贺东的研究结果一致[10]。另外, 由图3也可得到此结论, 在各个龄期中, 以F0为基点, 随着PVA纤维掺量的拉大, 立方体抗压强度值逐步减小。原因是纤维增加, 使结构内部孔隙增加, 密实度降低, 抗压强度下降[11]。
立方体抗压强度值的相对增长率是指各组除3d外, 每个龄期的抗压强度值与3d的比值 (以下简称相对增长率) 。相对增长率是用来描述整个试验龄期内抗压强度增长速率的变化, 见表4和图4。
整个试验龄期内相对增长率可由式 (1) 表示:
式中:Nx为目标龄期抗压强度值 (x取7、14、28、56、90和120) ;N3为3d抗压强度;k为比例系数。
%
由于PVA-FRCC的立方体抗压强度主要来自水化后水泥的自身强度与嵌固于水化后水泥的纤维的拉结作用。据此, 本文将PVA-FRCC的相对增长率的变化分为两个阶段:
第一阶段, 3d至28d养护期内。此阶段水化反应加速, 强度增长加快, 但粉煤灰的加入使水化反应在此阶段并未趋于完全。因此, 此阶段试件的强度来自于水化的水泥强度与嵌固于其中的PVA纤维的拉结作用, 此时, 整体强度较低, 纤维拉结作用对强度影响较大。如图4和表4所示, 此阶段F2试件的相对增长率最大。如F2在7d、14d及28d的相对增长率分别为:42.17%、72.56%及111.16%, 均为同龄期的最大值。
第二阶段, 28d至120d的养护期内。此阶段水化反应继续进行。刘鹏等[12]的研究表明, 前期强度增长是因为水化反应生成水化产物填充在硬化浆体孔隙间, 提高结构致密性的结果, 随着水化反应的进行, 结构更加致密, 且胶凝性矿物量减少, 导致水化反应趋于停止, 因而后期强度减小。但本试件掺入了30%的粉煤灰, 粉煤灰缓慢的二次反应, 生成强度更高的以水化硅酸钙为主的水化产物, 使得后期强度明显增加, 粉煤灰对后期强度的增长作用高于纤维的拉结作用, 所以, 此时基体的强度主要来自水化水泥自身的强度。如图4和表4所示, F1试件在56d、90d及120d的相对增长率分别为:155.14%、176.87%及189.42%, 均为同龄期的最大值。另外, 28d后, F0.5与F1.5的相对增长率也陆续超过了F2, 这点也能说明后期抗压强度增长是由于水化水泥的自身强度起主要作用, 如90d, F0.5与F1.5的相对增长率分别为154.36%与158.49%, 均高于F2的153.19%。
综合分析可知: (1) PVA纤维具有阻裂作用, 阻裂效果与纤维掺量呈正相关; (2) PVA纤维的掺入不能提高立方体抗压强度; (3) PVA纤维的掺入能明显提高PVA-FRCC前期立方体抗压强度的增长速率, 弥补了粉煤灰掺入导致的前期立方体抗压强度不足的缺陷。
2.3 龄期对立方体抗压强度的影响
如图5所示, 试件立方体抗压强度随龄期的增长而增长, 56d后趋于稳定。56d后各试件抗压强度的增长速度差别不大, 各试件立方体抗压强度值的大小关系也趋于清晰, 如56d立方体抗压强度F0>F0.5>F1>F1.5>F2。如图5所示, 随着龄期的增长, 龄期折线的距离由疏逐渐变密, 如56d、90d、120d之间的间距越来越小, 说明随着龄期的增长, 立方体抗压强度在56d后趋于稳定。
如图5所示, 各龄期间斜率的变化说明立方体抗压强度值的增长速率受龄期影响。试件成型后至7d, 水化反应加快, 使得抗压强度的大小和增长速率也增加;7d到14d因粉煤灰未达到水化条件而使速率降低[13];14d至56d, 速率又逐步升高, 在这个阶段, 28d前抗压强度的增长多由于早强水泥的水化作用[14]与PVA纤维的拉结作用, 28d后则多由于水泥水化作用导致液相孔隙水的p H值增高, 满足了粉煤灰的水化反应条件[13], 而使水化反应加快;56d后, 水化反应趋于完全而使强度增长也趋于稳定。
综合以上分析, 龄期对PVA-FRCC的抗压强度有显著影响, 首先是促进抗压强度的增加, 其次是影响抗压强度稳定前增长速率的变化, 并在56d后趋于稳定。
3 抗压强度的预测与分析
根据试验测得的PVA-FRCC的立方体抗压强度值, 本文经过对试验数据的拟合分析, 拟用模型 (2) 预测PVA-FRCC的立方体抗压强度基于龄期的增长规律:
式中:y为立方体抗压强度值;x为龄期;a、b、c均为参数。
依据预测模型对试验龄期内PVA-FRCC的立方体抗压强度进行预测, 结果如表5所示。预测模型拟合出来的趋势线的相关系数R2 (2) 值均在0.98以上, 如表6所示, 拟合优度较好。将预测值与试验值进行比较得到相对误差, 并用相对误差的大小来描述此预测模型对每个试验龄期预测的精度, 试验组的相对误差大部分在3.5%以内, 误差较小。另外, 随着x的增大, 模型 (2) 无限趋近于y=a这条直线, 也就是说, 随着龄期的增长, PVA-FRCC的立方体抗压强度值趋向于稳定, 这也符合PVA-FRCC抗压强度随龄期的增长规律, 且最终收敛于f, 如图6和表7所示。由图7可知, 由预测模型得到的抗压强度收敛值, 随纤维体积率的增加, 收敛值抗压强度降低, 这与本试验和徐世烺等[10]研究的PVA纤维不能增加立方体抗压强度的结论是一致的。因此, 此预测模型符合PVA-FRCC立方体抗压强度随龄期增长的变化规律。
MPa
李晓芬等[15]在研究中, 用模型 (3) 对商品混凝土的立方体抗压强度随龄期的增长规律进行了预测。以模型 (3) 对本试验的试验结果进行拟合后发现, 其相关系数R2 (3) 值均在0.96以上, 拟合优度较好, 如表6所示。但是, 此模型的趋势曲线不具有收敛性, 不符合混凝土随龄期增长立方体抗压强度趋于稳定, 并最终收敛于某一个数值的基本规律。
式中:y为立方体抗压强度值;x为龄期;A、B均为参数。
4 结论
(1) PVA纤维的掺入可以提高PVA-FRCC立方体抗压强度的前期增长速率, 提高前期强度, 弥补粉煤灰掺入导致的前期强度不足的缺陷。
(2) PVA纤维的加入具有显著的阻裂作用, 且阻裂作用与PVA纤维掺量呈正相关。
(3) PVA-FRCC立方体抗压强度随龄期的增长而增加, 前期快, 后期慢, 于56d开始趋于稳定。