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南洋理工大学费璕瑺团队JHM:新加坡近海填埋场的地球物理、岩土工程和地球化学综合评估

环境人Environmentor  · 公众号  ·  · 2024-10-05 13:19

正文

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第一作者: Zhibo Zhang( 张智博 )
通讯作者 Xunchang Fei( 费璕瑺 )
通讯单位: School of Civil and Environmental Engineering, Nanyang Technological University ( 南洋理工大学土木与环境工程学院 )


图片摘要


成果简介

近日,新加坡南洋理工大学费璕瑺团队在环境领域知名期刊 Journal of Hazardous Materials 上发表了题为 “Comprehensive geophysical, geotechnical, and geochemical assessments of an offshore landfill in Singapore” 的研究论文,该研究基于对新加坡近海填埋场的综合地球物理调查,包括电阻率层析成像( Electrical Resistivity Tomography ERT )、感应极化( Induced Polarization IP )、表面波多道分析( Multichannel Analysis of Surface Waves MASW )及微震阵列方法( Microtremor Array Method MAM ),并结合岩土工程调查与地球化学测试的数据,使用机器学习的方法对场地的垃圾分布分层进行的准确的描述,提供了填埋场废物表征与金属回收的评估。这一新方法能够有效检测渗滤液泄漏,评估填埋场的动态性质,并为废物资源的再利用提供有力支持



引言

在全球范围内,超过三分之二的废物被填埋处理,然而这种传统废物管理方式带来了巨大的环境挑战。为了解决这一问题,近年来,填埋场的开挖利用以及资源回收成为了研究热点。通过综合的地球物理方法与地质测试,可以更准确地评估填埋场废物的特性及其回收潜力



图文导读

全球有关离岸或者海岛填埋场的案例研究非常有限,因此本文采用了多种地球物理调查手段,结合传统岩土调查技术和地球化学分析,对新加坡海岛填埋场的部分填埋区域进行全面调查(图 1 ),为填埋场的管理及今后资源回收工作提供支持。文中使用了以下地球物理探测技术:

电阻率层析成像( ERT ):用于获取填埋场地下废物的电阻率分布图。

感应极化( IP ):用于探测废物层中的极化效应,特别适用于含金属废物的识别。

表面波多道分析( MASW ):评估填埋场废物的剪切波速度( V s ),用于判断废物的密实度和剪切性质。

微震阵列方法( MAM ):使用低频噪声能量表征填埋场深处结构。

2 展示了其中一个调查截面的地球物理反演结果,使用 borehole records CPT 等传统岩土方法对地球物理探测结果加以验证。整合所有地球物理探测数据,分析并建立图 3 所示场地 3D模型 结合这些地球物理参数,研究使用 K 均值聚类算法( K-means Clustering )对废物分层,并评估了填埋场中垃圾总量及可回收的金属资源总量(图 4 )。根据聚类分层结果(图 5 ),各地层的 Vs Res IP 三个地球物理性质差异明显,大致沿深度分层。本文方法将地球物理探测技术非侵入,效率高,覆盖范围大的优点,和传统成熟岩土调查,地球化学分析方法的可靠性相结合,从而获得对海岛填埋场全面可靠的评估。

1. 综合场地调查方法示意图


2. 填埋场某测线截面剪切波速,电阻率,极化率反演结果


3.3D 填埋场地球物理测量模型


4. 基于地球物理反演模型使用 K-means 聚类得到的填埋场地层划分模型 ( 自下而上依次是岩石层, 2 层海底淤泥和 3 层垃圾 )


5. 不同地层地球物理特征差异总结分析

‘’

小结

本研究在近海填埋场表征方面做出了开创性的贡献。由于海洋粘土层具有较低的电阻率( Res ),传统方法在识别渗滤液羽流时存在困难。然而,通过感应极化( IP )测试,成功检测到了粘土层中渗滤液入侵的区域,展现了 IP 在近海环境中的创新应用。通过整合多种地球物理方法,研究实现了对填埋场、异质区域及渗漏检测的全面评估。电阻率层析成像( ERT )由于废物与海底粘土层之间显著的 Res 差异,能够精确划定废物边界;高 IP 区域则揭示了富含可回收金属或正在进行生物降解的区域。剪切波速度( Vs )的分布不仅帮助定位了堤坝和可能含有大量建筑废物和水泥灰烬的区域,还评估了废物材料的固结程度,这对于有效的废物管理策略至关重要
此外,研究采用的无监督机器学习方法消除了主观偏差,建立了清晰的分层标准,并为填埋场的地球物理特征提供了透明的描述。通过聚类结果推算的废物总量和可回收金属数量,为填埋场管理实践提供了可靠依据。结合地质技术和地球化学数据对地球物理发现的验证,提升了机器学习分层结果的可信度和可解释性。
该分层模型可通过地球物理调查支持持续的场地监测,及时检测和修复潜在的渗滤液泄漏,从而提高废物管理的效率和有效性 , 为填埋场废物管理、矿化及资源回收提供了新的思路,具有重要的应用价值。


作者简介

费璕瑺 : 现任南洋理工大学土木与环境工程学院副教授。主要从事环境岩土和固体废弃物相关的研究,在 Nature Sustainability, Nature Food, Nature Climate Change, Nature Review Earth & Environment, Environmental Science & Technology, Geotechnique Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering 等国际顶级学术期刊上发表论文近 60 篇。曾获得美国土木工程师协会下属 Geo-Institute 颁发的 2021 年度 Arthur Casagrande Professional Development Award ,现任 Waste Management 副主编

张智博: 南洋理工大学土木与环境工程学院博士研究生,本科毕业于同济大学土木工程学院地下建筑与工程系。主要从事垃圾焚烧底灰再利用、填埋场地球物理场地调查等相关研究。在 Waste Management, Journal of Hazardous Materials 等学术期刊上发表论文数篇。

文章链接: https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2024.135908
免费下载链接 : https://authors.elsevier.com/c/1jp0x15DSlVWqj


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