近日，我院基础设施智能建造研究院团队在地质灾害数值计算领域取得新进展，在国际顶级期刊Computers and Geotechnics（计算与岩土工程，五年影响因子5.7，中科院一区Top）发表题为“A numerical approach for CFD-DEM coupling method with pore network model considering the effect of anisotropic permeability in soil-rock mixtures”（考虑土石混合物各向异性渗透性影响的 CFD-DEM 与孔隙网络模型耦合的数值方法）的研究论文。团队青年教师曹智淋为论文的第一作者，宋战平教授为论文的第一通讯作者，米兰理工大学Alessio Fumagalli教授为论文的第二通讯作者，西安建筑科技大学为第一完成单位。

土石混合物是第四纪以来形成的一种由砂、粉砂、粘土等岩石颗粒和大量孔隙组成的极度各向异性岩土介质系统。在降雨或地下水渗透作用下，土石混合物容易受到侵蚀，颗粒介质流失，从而导致山区滑坡、堤坝溃坝、隧道突水突泥等相关的灾害。研究通过构建一个基于颗粒状态的孔隙网络，并将其与CFD-DEM模型结合，克服了传统CFD-DEM模型中局部域的过度平均化假设。该模型能够更精确地模拟土石混合物在侵蚀过程中孔隙网络的变化及流体与颗粒之间的相互作用，通过对流体单元内流向的实时修正，使得流体与颗粒之间的拖曳力更加合理，且孔隙网络的调整可以动态观察。同时研究提出了一种新的关系方程，能够将细尺度孔隙管道渗透标量与宏观各向异性渗透性张量进行关联，从而更准确地反映土石混合物的渗流特性。通过开发了Delaunay−PorePy−PFC3D数值框架，为模拟土石混合物的侵蚀过程提供了一个高效的工具，使得孔隙网络的变化和颗粒侵蚀过程能够实时可视化。

基础设施智能建造研究院团队在院长宋战平教授带领下专注于为“一带一路”沿线国家以及中国西部高海拔山区的隧道工程提供科研技术服务，构建极端复杂环境下隧道工程智能建造及地质灾害防治的先进技术体系。研究成果不仅在塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦、格鲁吉亚、黑山等10余个高海拔国家得到了应用，还为中国西藏自治区和新疆维吾尔自治区的高原山区国家重大隧道工程智能建造和地质灾害的智慧防控提供坚实的理论和技术支撑。

论文链接：

https://doi.org/10.1016/j.compgeo.2024.106898