沙漠砂微生物注浆钙离子追踪数值分析

焦辰江，由爽，程晓辉，王洪涛; JIAO Chenjiang; YOU Shuang; CHENG Xiaohui; WANG Hongtao

网刊加载中。。。

使用Chrome浏览器效果最佳，继续浏览，你可能不会看到最佳的展示效果，

确定继续浏览么?

复制成功，请在其他浏览器进行阅读

沙漠砂微生物注浆钙离子追踪数值分析 PDF

- ORCID：
焦辰江 ¹
✉
- ORCID：
由爽 ¹
✉
- ORCID：
程晓辉 ²
- ORCID：
王洪涛 ¹

1. 北京科技大学土木与资源工程学院，北京 100083； 2. 清华大学土木工程系，北京 100084

中图分类号： TU45

最近更新：2022-09-01

DOI：10.3969/j.issn.1007-9629.2022.08.006

摘要

在微生物诱导CaCO₃沉淀技术的基础上，利用Matlab软件建立一维流动注浆模型，在离子层面对模拟注浆的砂柱进行分析和计算，并着重对砂柱后期强度的关键影响因素Ca²⁺浓度进行追踪，以期从理论方面对注浆效果进行进一步的优化和深入研究.结果表明：注浆模型能够灵活追踪Ca²⁺浓度随时间的变化，检测砂柱任意位置的Ca²⁺浓度；钙源为0.75、1.00 mol/L的CaCl₂溶液时的注浆效果更优；数值模拟与试验结果吻合较好，可以为利用沙漠砂快速固结形成的高强度材料来建造沙漠公路路基提供有效的参考和依据.

关键词

沙漠砂; 微生物注浆; 快速固结; 离子追踪; 地基加固

中国是世界上沙漠化危害最严重的国家之一，如何有效利用沙漠资源是当今中国面临的一个迫切问题.传统微生物技术与土木工程的结合，主要是利用生物降解处理垃圾废料等^［

1］.近几十年来，某些脲酶微生物能够快速诱导CaCO₃沉淀的现象，受到了世界范围内土木学者的广泛关注^{［参考文献 2

百度学术}2］.岩体微生物成矿学表明，一些生物能够通过自身代谢及降解作用，与周围岩土颗粒快速反应，析出矿物晶体^{［参考文献 3

百度学术}3］.

微生物诱导CaCO₃结晶（MICP）是利用特定微生物的酶来加速反应，促使Ca²⁺与CO $_{3}^{2 -}$ 反应，形成沉淀.程晓辉等^［

4］对微生物改性岩土材料进行了综述整理；徐晶等^{［参考文献 5

百度学术}5］通过测试嗜碱性菌的脲酶活性探索了砂土的固化强度；郑俊杰等^{［参考文献 6

百度学术}6］对MICP固化砂土的脆性特征提出了评价指标；蔡鑫等^{［参考文献 7

百度学术}7］分析了MICP在修复混凝土与海洋工程中的应用；贾强等^{［参考文献 8

百度学术}8］研究了微生物修复地下混凝土的结构裂缝等.

当前MICP在固化砂土方面，多采用直接试验法进行研究，通过试验结果反演固结机理.此方法试验周期较长，成本较高，且现有的数值模拟手段不具有定向追踪特定离子的功能，故而在定量分析微生物注浆砂柱中CaCO₃含量分布方面的功能性和准确性不高.本文采取定向和定量的数值模拟追踪法，对注浆钙盐进行钙沉淀定量分析，结合其沉积位置，确定砂柱的注浆状态，能够弥补微生物注浆模拟在功能性和准确性方面的不足.

1 沙漠砂微生物注浆强度试验

1.1 试验材料及方案

沙漠砂取自内蒙古某沙漠，参照GB/T 50123—2019《土工试验方法标准》，测得其基本物理指标如表1所示.营养盐（NS）为无水氯化钙（CaCl₂）和乙酸钙（C₄H₆CaO₄），2种钙盐浓度均选取0.50、0.75、1.00、1.50 mol/L 4种.

表1 沙漠砂的基本物理指标

Table 1 Basic physical indexes of desert sand

Index	Result
Moisture content(by mass)/%	0.80
Dry density/(g·cm^-3)	2.30
Coefficient of nonuniformity	1.73
Curvature coefficient	0.74
Effective particle size/mm	0.11
Limiting grain size/mm	0.19
pH value	8.77

菌液配置：首先，在1 L纯净水中加入20 g酵母粉、10 g硫酸铵、1 mL浓度为0.01 mol/L的NiCl₃溶液，搅拌5 min后用2.5 mol/L的NaOH溶液（大约需要20 mL）调节溶液pH值至8.5~9.0之间，得到培养基；然后，将培养基倒入锥形瓶，密封高压高温（120 ℃）消毒，冷却后加入菌种液（5 mL菌种+5 mL甘油），在震荡培养箱（30 ℃，180 r/min）中培养16 h后冷藏保存；最后，将培养好的菌液用注射器均分装到锥形瓶中用于注浆（每瓶装50 mL）.

每个砂柱配备体积为2 L的营养盐灌浆液（包含1.50 mol/L的尿素和营养盐），灌注50 mL菌液.制作砂柱的模具采用内径 $ϕ$ 30×100 mm的圆柱形塑料管.灌注方式为每个注浆菌液烧杯引出1根灌注管，经蠕动泵与砂柱相连并进行灌注.先灌注菌液，完毕后关闭蠕动泵，静置2 h，再采用同样方法注入含营养盐的灌浆液.塑料管底部用容器承接从塑料管中流出的废液.所用微生物菌株是巴氏芽孢八叠球菌，陈歆等^［

9］已经将其用于生物愈合剂修复混凝土方面的研究.该菌种产脲酶能力强，被广泛应用于微生物注浆固结研究，具有突出的生物矿化能力^{［参考文献 10

百度学术}10］.

试验采用分光光度计来测量吸收光度OD₆₀₀值.吸收光度越大，所含有的微生物量越多.测得菌液的OD₆₀₀值为2.620.

试验采用2种钙源营养液分别注浆砂柱，待砂柱固结后拆模取出，进行无侧限抗压强度（UCS）测试，以确定可以产生高强度砂柱的微生物钙源.

CaCO₃含量测定采用酸洗法，取单轴抗压强度测试后破坏的样品，用纯净水冲洗清理表面的可溶盐，烘干后加入盐酸溶液充分反应溶解直至无气泡产生，最后烘干.测量反应前后的质量差，即可得出CaCO₃含量.

1.2 砂柱试验结果

单轴抗压强度是砂柱性能的重要指标.采用1.1中介绍的注浆方法，对砂柱依次进行3、4、5次灌注，前次灌注完成后颠倒砂柱的首末端，将灌注管接到砂柱的另一端，继续灌注，即为1次完整的注浆过程.试验表明，这种方法可以有效避免注浆口位置由于CaCO₃的固结沉淀而导致的堵塞.表2为3次注浆砂柱的性能.其中，HAS、HSB、HSC、HSD分别表示营养盐浓度为0.50、0.75、1.00、1.50 mol/L，每个浓度做2个平行试验，ρ_d为干密度，f_c为抗压强度.由表2可见，CaCl₂注浆砂柱的平均强度更高，故钙源选用CaCl₂.

表2 3次注浆砂柱的性能

Table 2 Properties of sand column after 3 times grouting

Serial No.	NS	ρ_d/(g·cm^-3)	f_c/MPa	Serial No.	NS	ρ_d/(g·cm^-3)	f_c/MPa
HSA‑1	CaCl₂	2.29	5.65	HSA‑3	C₄H₆CaO₄	2.12	3.64
HSA‑2		2.17	6.93	HSA‑4		2.06	4.47
HSB‑1		2.26	8.32	HSB‑3		2.18	7.40
HSB‑2		2.40	15.58	HSB‑4		2.28	16.09
HSC‑1		2.46	13.46	HSC‑3		2.22	10.78
HSC‑2		2.39	15.55	HSC‑4		2.21	11.42
HSD‑1		2.41	12.17	HSD‑3		2.36	8.42
HSD‑2		2.11	4.00	HSD‑4		2.27	3.03

不同CaCl₂注浆次数砂柱的单轴抗压强度如图1所示.由图1可见：当CaCl₂浓度为0.75 mol/L时，砂柱的单轴抗压强度均达到最高值；5次注浆砂柱的单轴抗压强度高达26.09 MPa，远高于3、4次注浆砂柱.

图1 不同CaCl₂注浆次数砂柱的单轴抗压强度

Fig.1 Uniaxial compressive strength of sand column after different times CaCl₂grouting

取砂柱抗压测试破坏后的样品，观察其CaCO₃胶凝物质的分布，结果如图2所示.由图2可见，注浆后的砂颗粒之间及表面附着一定厚度的CaCO₃胶凝物质（C），与表面粗糙的风积砂颗粒（S）粘结紧密.

图2 碳酸钙胶凝物质的分布

Fig.2 Distribution of calcium carbonate cementitious substances

取少量上述0.75 mol/L CaCl₂注浆砂柱的形貌分析样品打碎、研磨，达到衍射试验用粉末的标准（约44 μm），取1~2 g进行X射线衍射（XRD）测试，结果如图3所示.由图3可见，衍射特征峰出现在29.55°、43.15°、47.12°、47.49°、48.51°、56.55°、57.40°、60.68°和64.68°，表明沙漠砂MICP固化后所生成的CaCO₃全部为方解石.

图3 0.75 mol/L CaCl₂注浆砂柱的XRD图谱

Fig.3 XRD pattern of sand column after 0.75 mol/L CaCl₂ grouting

5次CaCl₂注浆砂柱的性能如表3所示.

表3 5次CaCl₂注浆砂柱的性能

Table 3 Properties of sand column after 5 times CaCl₂grouting

Serial No.	UCS/MPa	Total mass/g	Filter paper mass/g	Sand block mass/g	Total drying mass/g	Calcium carbonate mass/g
HSA‑1	15.55	5.21	1.24	3.97	4.32	0.89
HSA‑2	15.41	5.15	1.27	3.88	4.27	0.88
HSB‑1	26.09	5.18	1.26	3.92	3.96	1.22
HSB‑2	24.32	5.24	1.25	3.99	4.16	1.08
HSC‑1	18.58	5.46	1.24	3.92	4.13	1.33
HSC‑2	17.52	5.50	1.23	3.97	4.13	1.37
HSD‑1	11.57	5.36	1.25	4.11	4.39	0.97
HSD‑2	7.27	5.46	1.26	4.20	4.58	0.88

2 微生物注浆砂土中钙离子

2.1 数值模型

注浆试验已经证明，CaCO₃含量与砂柱强度有着直接的联系，且呈正相关关系.CaCl₂钙源较C₄H₆CaO₄钙源具有明显优势.为使得砂柱中沉淀的CaCO₃含量最大，可以通过间接追踪注浆时砂柱中的Ca²⁺浓度及其随时间的变化，以确定砂柱最终的CaCO₃含量，Ca²⁺的绝对浓度与CaCO₃的含量呈正相关关系.

建模分析是基于大量试验数据，对微生物诱导CaCO₃沉淀过程的注浆阶段进行模拟.Fauriel等^［

11］建立了包含流体、生物、力学、化学的综合模型系统；Van Wijngaarden等^{［参考文献 12

百度学术}12］通过营养盐灌注、注浆固结等过程建立了数值模型.本数值模拟采用Matlab软件来建立微生物注浆流动模型，基本方程为一维流动方程：

\frac{\partial n C_{i}}{\partial t} = \frac{\partial}{\partial x} (n D_{i} \frac{\partial C_{i}}{\partial x}) - \frac{\partial}{\partial x} (n v C_{i}) + n \sum_{j = 1}^{N} r_{j}

（1）

q = v n

（2）

式中： n为砂柱空隙率，%；C_i为溶液中离子 $i$ 的浓度，mol/L；t为离子流动时间，s； $D_{i}$ 为离子扩散系数，m²/s；x为离子在一维坐标系中的坐标位置，m； v为孔隙内流体的实际流速，m/s；r为单位空隙体积中单位时间内由于反应引起的离子 $i$ 浓度变化，mol/（L·s）； q为达西流速，m/s.

根据生物酶催化尿素水解、CaCO₃沉淀等多种化学反应和结晶理论、酶活性条件理论，对反应速率进行计算^［

15］.对于长度为L的砂柱，边界条件及初始条件为：

C_{t = 0} = 0,0 < x \leq L

（3）

C_{x = 0} = {\{C\}}_{i n p u t}, t \geq 0

（4）

n D \frac{\partial C}{\partial x} |_{x = \infty} = 0, t \geq 0

（5）

利用变分原理，对砂柱空隙率的减小及单位时间内流出液体的体积进行处理，在Matlab中利用欧拉方法和牛顿迭代求解，浓度采用线性插值法计算^［

16］，得到注浆过程中Ca²⁺相关物质的时间-长度-浓度反应数值矩阵.该模型能够实现对微生物反应的一维流动耦合，模拟得到不同时刻下反应系统中各离子的浓度数值，并根据需要选取数据点作图来追踪离子浓度变化.模型建立流程如图4所示.

图4 模型建立流程

Fig.4 Model building process

2.2 离子追踪数值试验设计

反应生成的CaCO₃沉淀后填充在砂柱空隙，使砂柱固结，因此Ca²⁺及CaCO₃是数值模拟过程的重点追踪对象.模拟采取改变试验初始灌注钙盐浓度的方式，探究灌注钙盐浓度对最终砂柱中含钙物浓度分布的影响.

数值模拟即模拟溶液向砂柱深处单向渗透过程.砂柱灌注长度设为1 m，均分为200段单位截面圆柱体，标1~201号节点，每2个节点之间的距离即为0.5 cm，如图5所示.在本节钙离子浓度的追踪中，选取1号（0 cm，注浆口）、41号（20 cm）、71号（35 cm）、101号（50 cm）、151号（75 cm）、201号（100 cm）节点进行观测，记录该位置处的Ca²⁺浓度和注浆时间.考虑到模拟结果数据量巨大，分别选取11个时间节点进行数据采集，利用Matlab编程输出图像.

图5 模拟砂柱注浆模型示意图

Fig.5 Schematic diagram of simulated sand column grouting model

初始环境参数及变量均相同，如表4所示.

表4 初始环境参数及变量

Table 4 Initial parameters and variables

Parameter	Set value
Grouting rate/（μm·s^-1)	28.4
OD₆₀₀	2.620
Initial soil pH value	7
Grouting liquid pH value	9
Initial porosity	0.378
Average grain size of soil particles/mm	0.165

2.3 定位法追踪钙离子结果分析

图6为不同位置处Ca²⁺浓度随灌注时间的变化曲线.由图6可见，距离注浆口不同位置的曲线呈现出不同的增长趋势和特征，可以将过程分为4个阶段：

图6 不同位置处Ca²⁺浓度随灌注时间的变化曲线

Fig.6 Chang curves of Ca²⁺ ion concentration with perfusion time at different positions

第（1）阶段：营养盐在重力作用下渗入砂柱.

第（2）阶段：Ca²⁺逐渐积累.

第（3）阶段：Ca²⁺浓度增长速度减缓.

第（4）阶段：Ca²⁺浓度有所降低，逐渐趋于稳定.

注浆口位置的Ca²⁺浓度与灌注营养盐浓度相同，且保持恒定；距离注浆口越远的位置出现的浓度增长“滞后”现象越明显.距离注浆口位置越远，第（1）阶段时长越大，第（3）阶段时长越短，峰值越明显，浓度差绝对值越大；钙盐浓度增加至0.75 mol/L后，“峰值”情况出现削弱，并且模拟砂柱的末段注浆效果得到提升.

当钙盐浓度扩大至1.00 mol/L时，钙盐的灌注效果进一步提高，然而随着钙盐浓度的增加，3个阶段的Ca²⁺浓度变化速率同步上升.说明随着灌注营养盐中Ca²⁺浓度的增大，砂柱灌注效果增强，不同位置处Ca²⁺浓度变化加快.

2.4 定时法追踪钙离子结果分析

由上述注浆Ca²⁺浓度变化曲线可知，钙盐浓度为0.15、1.00 mol/L时的灌注效果接近且良好，钙盐浓度为1.00、1.50 mol/L时的灌浆曲线变化不明显，考虑成本与结果性价比，舍弃钙盐浓度为1.50 mol/L的方案，对前3组浓度进行择优比较.

根据各组位置-浓度曲线对灌浆5 h后各模拟砂柱模型的Ca²⁺浓度进行对比，并计算5 h注浆后模拟砂柱底端（201号）位置处的Ca²⁺损失率（ $η$ ）：

η = \frac{C_{1} - C_{N}}{C_{1}} \times 100 %

（6）

式中： $C_{1}$ 为1号位置（注浆口）的Ca²⁺浓度，mol/L； $C_{N}$ 为N号位置的Ca²⁺浓度，mol/L.选取由Matlab计算的数值矩阵中相应的浓度值，计算5 h注浆后各浓度下的Ca²⁺损失率，结果如表5所示.由表5可见，钙盐浓度为1.00、1.50 mol/L时的损失率均大大低于钙盐浓度为0.50 mol/L时，而钙盐浓度为0.75 mol/L时相较于钙盐浓度为1.50 mol/L时，在模拟砂柱的末端Ca²⁺损失率更低，但钙盐浓度为1.50 mol/L时的Ca²⁺损失率在砂柱全长内较低，即钙盐浓度为1.00 mol/L时砂柱后端及末端灌浆更充分，而钙盐浓度为1.50 mol/L时灌浆的均匀性更好.

表 5 5 h注浆后各CaCl₂浓度下的Ca²⁺损失率

Table 5 Ca²⁺ ion loss ratios in each CaCl₂ concentration after 5 h grouting %

Position No.	c(CaCl₂)/(mol·L^-1）
Position No.	0.50	0.75	1.00	1.50
1	0	0	0	0
41	8.2	3.5	1.6	4.2
71	15.2	6.3	3.0	7.9
101	22.9	6.7	4.7	9.5
151	37.2	7.6	5.0	10.1
201	30.3	3.5	6.4	6.5

3 定时定位法及数值模拟结果

注浆模型的数值模拟结果表明，当钙盐浓度从1.00 mol/L增加到1.50 mol/L时，注浆效果增加不明显，且Ca²⁺损失率增加；钙盐浓度为0.75 mol/L时在注浆效果、Ca²⁺流失方面都优于钙盐浓度为0.50 mol/L时；钙盐浓度为0.75、1.00 mol/L时的注浆效果相差不大，但前者在单向砂柱末段钙离子损失率较小，说明此处钙离子较充足，后者在砂柱整体的钙离子损失率较低 .

选取各钙盐浓度数值矩阵在灌浆5 000、10 000、15 000 s时Ca²⁺在砂柱中点（100号位置处）的浓度及灌注百分率进行对比，结果如表6所示.其中，k为灌注百分率（实时Ca²⁺浓度与总浓度的比值）.由表6可见：5 000 s时，钙盐浓度为1.00 mol/L时灌注速度明显快于其他组，并且达到总量的28%，但钙盐浓度为0.50 mol/L时受到初始营养盐浓度过低的影响；在10 000、15 000 s时，钙盐浓度为0.50 mol/L时灌注速度明显落后于其他3组；钙盐浓度为0.75 mol/L时砂柱前段的灌注速度与钙盐浓度为1.00 mol/L时差距较大，但在10 000 s时与后者基本相同；15 000 s时，钙盐浓度为1.00 mol/L时砂柱中点的灌注速度低于钙盐浓度为0.75 mol/L时，说明钙盐浓度为1.00 mol/L时的Ca²⁺损失率较快，钙盐浓度为0.75 mol/L时Ca²⁺沉积效果较好；钙盐浓度为1.50 mol/L时在10 000、15 000 s的灌注速度均很高，但相较于钙盐浓度为0.75、1.00 mol/L时，在浓度提升1.5~2.0倍的基础上，并没有得到更好的灌注效果.与1.2中5次注浆砂柱的CaCO₃含量进行对比，结果见表7.

表6 砂柱中点位置的Ca²⁺浓度及灌注百分率

Table 6 Ca²⁺ ions concentration and perfusion percentage at mid‑point position of grouting sand column

c(CaCl₂)/ (mol·L^-1）	5 000 s		10 000 s		15 000 s
c(CaCl₂)/ (mol·L^-1）	c(Ca²⁺)/(mol·L^-1）	k/%	c(Ca²⁺)/(mol·L^-1）	k/%	c(Ca²⁺)/(mol·L^-1）	k/%
0.50	0.035 3	7.0	0.398 5	79.7	0.384 9	77.0
0.75	0.088 5	11.8	0.727 8	97.0	0.726 3	96.8
1.00	0.280 4	28.0	0.987 4	98.7	0.953 3	95.3
1.50	0.229 4	15.3	1.484 1	98.9	1.487 0	99.1

表 7 数值模拟灌浆与5次灌浆砂柱的CaCO₃含量对比

Table 7 Comparison table of CaCO₃ content between simulated grouting sand column and the fifth batch of experimental grouting

c(CaCl₂)/ (mol·L^-1）	Numerical simulation of calcium ion concentration /(mol·L^-1）	Simulate perfusion slurry volume/L	Simulate the equivalent calcium carbonate content/g	Equivalent molar amount of calcium ion in sand column was tested/mol	Actual average calcium carbonate content/g
0.50	0.385	2.00	0.770	0.008 85	0.885
0.75	0.698	2.00	1.396	0.011 50	1.150
1.00	0.942	2.00	1.884	0.013 50	1.350
1.50	1.357	2.00	2.714	0.009 25	0.925

4 结论

（1）钙盐浓度为0.75 mol/L时微生物灌浆砂柱的后期强度最高，可达26.09 MPa.

（2）钙盐浓度为0.75 mol/L时微生物灌浆砂柱在强度方面有优势，钙盐浓度为1.00 mol/L时微生物灌浆砂柱在快速凝结方面更有优势，实际工程应用中应结合二者优势，根据需要选择CaCl₂浓度进行灌浆.

（3）钙盐浓度为1.00 mol/L时相较于钙盐浓度为0.75 mol/L时浆液渗透更快，但后期Ca²⁺流失更多；钙盐浓度为1.00 mol/L时更适合小体积沙漠砂地基的速凝，而在大型沙漠地基中钙盐浓度为0.75 mol/L时后期强度的优势更明显.

（4）数值模拟CaCO₃含量结果与试验值具有一定程度的对应关系，且该注浆模型对钙盐浓度为0.75 mol/L时CaCO₃含量的数值模拟拟合效果最佳，表明了本模型的有效性和精确性.

参考文献

余鹏举，曹先贺，王宏志，等.微生物在恶臭污染治理中的研究及应用［J］.微生物学通报，2021，48（1）：165‑179. [百度学术]

YU Pengju， CAO Xianhe， WANG Hongzhi， et al. Microbial deodorization： Mechanisms and application［J］. Microbiology Bulletin， 2021， 48（1）：165‑179. （in Chinese） [百度学术]

WHIFFIN V S. Microbial CaCO₃ precipitation for the production of biocement［D］. Perth：Murdoch University， 2004. [百度学术]

李驰，史冠宇，武慧敏，等.基于脲酶诱导碳酸钙沉积的微生物矿化技术在分散性土改良中应用的试验研究［J］.岩土力学， 2021（2）：1‑10. [百度学术]

LI Chi， SHI Guanyu， WU Huimin， et al. Application of microbial mineralization technology based on urease‑induced calcium carbonate deposition in the improvement of dispersed soil［J］. Rock and Soil Mechanics， 2021（2）：1‑10. （in Chinese） [百度学术]

程晓辉，杨钻，李萌，等.岩土材料微生物改性的基本方法综述［J］.工业建筑，2015，45（7）：1‑7. [百度学术]

CHENG Xiaohui， YANG Zuan， LI Meng， et al. Review of basic methods of microbial modification of geotechnical materials［J］. Industrial Building， 2015， 45（7）：1‑7. （in Chinese） [百度学术]

徐晶，穆柏竹，赵子华. 微生物注浆固化砂土若干因素的影响机制研究［J］. 新型建筑材料， 2021， 48（1）：35‑39，111. [百度学术]

XU Jing， MU Baizhu， ZHAO Zihua. Study on influencing mechanism of several factors of microbial grouting curing sand［J］. New Building Materials， 2021， 48（1）：35‑39，111. （in Chinese） [百度学术]

郑俊杰，宋杨，吴超传，等.低胶结水平MICP固化砂土脆性评价方法研究［J］. 华中科技大学学报（自然科学版）， 2020， 48（11）：96‑101. [百度学术]

ZHENG Junjie， SONG Yang， WU Chaochuan， et al. Study on evaluation method of brittleness of MICP treated sand with low cementation level［J］. Journal of Huazhong University of Science and Technology （Natural Science）， 2020， 48（11）：96‑101. （in Chinese） [百度学术]

蔡鑫，徐赞，曹鑫，等.微生物注浆修复混凝土结构在海洋工程中的应用研究［J］.四川建材，2020，46（6）：68‑69. [百度学术]

CAI Xin， XU Zan， CAO Xin， et al. Application of microbial grouting to repair concrete structures in marine engineering ［J］. Sichuan Building Materials， 2020， 46（6）：68‑69. （in Chinese） [百度学术]

贾强，丁鹏.微生物灌浆碳酸钙沉积规律的试验研究［J］. 建筑材料学报， 2021， 24（3）：578‑584. [百度学术]

JIA Qiang， DING Peng. Experimental study on the deposition of calcium carbonate in microbial grout［J］. Journal of Building Materials， 2021， 24（3）：578‑584. （in Chinese） [百度学术]

陈歆，韩依璇，张国荣，等.巴氏生孢八叠球菌用作混凝土裂缝愈合剂的活性研究［J］. 建筑材料学报， 2018， 21（3）：484‑489. [百度学术]

CHEN Xin， HAN Yixuan， ZHANG Guorong， et al. Activity investigation of soprosarcina pasteurii as concrete crack healing agent［J］. Journal of Building Materials， 2018， 21（3）：484‑489. （in Chinese） [百度学术]

吴洋.基于巴氏芽孢八叠球菌的生物矿化现象及分子机理的研究［D］. 天津：天津大学，2017. [百度学术]

WU Yang. Based on the study of the biomination phenomenon and molecular mechanism of pasteurii bacteria［D］. Tianjin ：Tianjin University，2017.（in Chinese） [百度学术]

FAURIEL S， LALOUI L. A bio‑chemo‑hydro‑mechanical model for microbially induced calcite precipitation in soils［J］. Computers and Geotechnics， 2012， 46：104‑120. [百度学术]

VAN WIJNGAARDEN W K， VERMOLEN F J， VAN MEURS G A M， et al. Modelling biogrout：A new ground improvement method based on microbial‑induced carbonate precipitation［J］. Transport in Porous Media， 2011， 87：397‑420. [百度学术]

WIJNGAARDEN W K， VERMOLEN F J， GMEURS A M， et al. A mathematical model and analytical solution for the fixation of bacteria in biogrout［J］. Transport in Porous Media， 2012， 92：847‑866. [百度学术]

WIJNGAARDEN W K， VERMOLEN F J， MEURS G A M， et al. A mathematical model for biogrout［J］. Computational Geosciences， 2013， 17： 463‑478. [百度学术]

CHENG X H， YANG Z， ZHANG Z C， et al. Modeling of microbial induced carbonate precipitation in porous media［J］. Journal of Pure & Applied Microbiology， 2013， 7（1）：449‑458. [百度学术]

陈婷婷，程晓辉，郭红仙. 基于数值模拟的砂柱微生物注浆影响因素分析［J］. 土木工程学报， 2018， 51（6）：111‑119. [百度学术]

CHEN Tingting， CHENG Xiaohui， GUO Hongxian. Analysis of influencing factors of microbial grouting in sand column based on numerical simulation［J］. China Civil Engineering Journal， 2018， 51（6）：111‑119. （in Chinese） [百度学术]

首页

期刊介绍

编委会

征稿启事

期刊订阅

相关下载

Email alert

联系我们