基于CPT数据的浙江海上风电场工程地质特征及液化潜力研究

《Journal of Ocean Engineering and Science》：Research on engineering geological characteristics and liquefaction potential of Zhejiang offshore wind farm based on CPT data

　　曾昭远|罗晓文|王伟|韩喜斌|梁楚 Jin|万红阳自然资源部第二海洋研究所，杭州，310012，中国

摘要：本研究利用圆锥贯入试验（CPT）数据，调查了浙江省沿海海域一个海上风电场内沉积物的工程地质特性和液化潜力。基于CPT的响应特征分析了地层变化和沉积特征，并使用多种土壤分类指标识别了沉积物类型。进一步研究了沉积物物理性质与CPT参数（包括圆锥尖端阻力（qc）和套管摩擦力（fs）之间的关系。最后，利用基于概率的CPT模型评估了地震荷载下的液化潜力。研究结果表明，CPT曲线特征能够有效反映沉积物的异质性和沉积环境。该研究区域以粘土、粉砂质粘土和粉砂为主，粉砂层通常位于较深的位置。CPT参数与孔隙比（e）、含水量（W0）和密度（ρ）具有很强的相关性，为估算沉积物的基本物理性质提供了可靠的基础。基于不同模型的液化概率评估显示了它们在海上条件下的适用性差异。这些发现为类似地质环境中的海上风电场场地特性分析和基础设计提供了有价值的参考。

1. 引言
随着全球“双碳”战略的持续推进，海上风电已成为可再生能源发展的核心方向。其大规模发展对海上工程场的岩土工程特性提出了严格的要求[[1]，[2]，[3]]。而海洋沉积物具有复杂的成因和强烈的空间异质性，其力学性质受沉积演化、构造运动和固结历史等多种因素的控制。这些固有特征给海上风电设施的场地调查和基础设计带来了重大挑战[4]。因此，建立一种高效且精确的方法来评估海洋场地的工程地质特性已成为海上风电工程领域亟待解决的核心问题[5，6]。
原位测试是获取场地岩土参数和评估基础承载特性的核心方法。由于其连续检测、操作方便、数据可靠性高以及对地层干扰小的技术优势，已成为海洋工程场地地质环境调查的首选方法[[7]，[8]，[9]，[10]，[11]]。该技术可以快速获取垂直变化的全剖面数据，无需进行大量的取芯采样，满足了大规模、高效海洋工程地质调查的核心要求[[12]，[13]，[14]]。
基于CPT/CPTU测量参数的地层响应分析和沉积环境反演是海洋工程地质研究的基本环节[[15]，[16]，[17]]。qc和fs的结合可以有效反映沉积物颗粒组成、固结状态和沉积成因，这是识别沉积序列和划分沉积单元的核心基础[[18]]。它已广泛应用于海洋沉积地层剖面分析、土壤分类、力学参数反演和液化潜力评估等多个领域[[19]，[20]，[21]，[22]]。
基于标准化参数的土壤行为类型（SBT）分类系统是CPT数据解释和地层精细划分的理论框架。Robertson[23]基于CPT参数开发了一个经典的土壤分类图，为CPT数据的工程解释提供了基本范例[[23]]。随后，随着孔隙水压的引入和技术的发展，该分类系统在2016年进行了重大优化，形成了适用于多种工程场景的综合性土壤分类系统[[24]]。基于大量数据，学者们还建立了CPT参数与关键力学指标（如黏聚力c和内摩擦角φ）之间的经验关联模型，为快速获取工程设计参数提供了重要支持[[25，26]]。
Seed和Idriss[21]基于原位测试建立了一个经典的液化判别框架。此后，许多学者发展了基于CPT的液化评估方法，实现了从传统确定性判别到多因素概率评估的技术进步[[20]]。随着岩土可靠性理论的发展，基于CPT的概率液化评估已成为主流研究方向。Cetin等[27]和Moss等[28]首次在贝叶斯框架下开发了液化概率模型。这些模型能够量化评估方法的固有不确定性。Zhao等[29]进一步提出了一种基于CPT的全概率液化评估方法，该方法将XGBoost机器学习算法与贝叶斯序贯更新理论相结合，解决了传统确定性方法中过于保守或遗漏风险的问题，尤其是在复杂的海洋沉积环境中[[30]]。然而，大多数现有研究和工程应用主要集中在沙质土壤的液化特性和评估方法上[[31]]。关于细粒土壤（在海上地区广泛分布）的液化机制和评估系统的研究仍存在明显局限。这些局限意味着现有方法无法完全满足海上海洋工程对高可靠性液化评估的要求[[32，33]]。
为了解决上述研究的不足，本研究分析了浙江省沿海一个代表性海上风电场现场的CPT数据，以表征沉积物性质并评估地震液化潜力。首先，通过检查qc和fs的响应来确定地层结构并推断沉积环境。然后，使用土壤行为类型（SBT）框架通过多种分类方法识别土壤类型和地层剖面。此外，建立了CPT参数与关键物理性质（e、W0和ρ）之间的经验关系，以估算初始工程参数。随后，利用基于CPT的概率方法评估地层的潜在液化概率，并测试了不同液化模型在海上条件下的适用性。最后，讨论了工程意义，并提出了减轻液化风险并支持安全基础设计的措施。

2. 工程地质概述
2.1. 项目概述
拟建的海上风电场项目总计划容量为300MW，由38台单机容量为8.0MW的风力发电机组组成。该项目位于浙江省象山县的东北海域，长度约为12公里，宽度约为4.7公里，海域面积约为46平方公里。该风电场位于长江-南海地震带的南缘，该区域地震活动较弱，强地震记录较少。项目所在区域属于华南褶皱系（Ⅰ2）、浙东南褶皱带（Ⅱ3）、温州-临海凹陷（Ⅲ8）和黄岩-象山断层凹陷（Ⅳ11）范围内。项目内的断层如图1所示。

下载：下载高分辨率图像（830KB）
下载：下载全尺寸图像
图1. 海上风电场的区域地质结构图
该场地属于东海海域，属于沿海海洋沉积地貌单元。场地北部和东南部分布着一些零星岛屿和礁石，西北方向2.7公里处有东屿岛，东部靠近牛背山水道。基底岩的特点是北部区域的基底岩 elevation 较高。远离岛屿和礁石的开阔区域海底地形较为平缓，而靠近这些地质特征的区域则显示出更明显的起伏，如图2所示。海底均匀覆盖着全新世（Q4）的海洋泥质沉积物，包括泥、泥质粉砂粘土和粉砂（表1）。中间层为晚更新世（Q3）的河口至海岸相沉积物，主要由粉砂粘土、粉砂和细砂组成，下部基础由侏罗纪上察湾组（J3c）的凝灰岩基底岩构成。地层年代范围从侏罗纪（J3）到晚更新世（Q3）再到全新世（Q4）的海洋沉积物。

下载：下载高分辨率图像（576KB）
下载：下载全尺寸图像
图2. 工程区域的基底岩 elevation 等高线图
表1. 风电场站点的地质构造

| 地层 | 土壤类型 | elevation /m | 厚度 /m | 土壤行为 | 压缩模量范围（MPa） | 黏聚力 / kPa | 内摩擦角 / ° |
|--------------------|------------------|------------|------------------|-------------|------------|--------------|----------------------|
| 泥 | 3-1 | 10～24 | 不均匀土壤，切割表面粗糙，工程性质极差 | 连续分布 | 1.8 | 2-3.7 | 11.8 | 9.5 |
| 泥质粉砂粘土 | 10.6 ～ -12 | 6.2 ～ 8.2 | 不均匀土壤，中等干强度，中等韧性 | 局部分布 | 2.4 | 7.3 | 29.3 | 16.9 |
| 粉砂粘土 | 22 ～ -3 | 6.5 ～ 8 | 偶见局部粉砂和细砂团块 | 局部分布 | 2.5 | 4.5 | 3.3 | 30.7 |
| 粉砂 | 30.7 ～ -3 | 32.3 | 沙子不纯，颗粒相对均匀，部分与淤泥状粘土薄层交错 | 局部分布，呈透镜状 | 4.0 | 5.8 | 9.3 | 3.3 |
| 粉砂 | 32.8 | 7.7 | 37.9 | 4.9 | 10.5 | 3.4 | 8.2 | 2.8 | 6.1 |
| 纯砂 | 4.0 | 13.4 | 7.7 | 3.8 | 6.4 | 14.7 | 6.2 | 3.6 | 14.6 |
| 粉砂粘土 | 50.4 | 6.1 | 7.7 | 3.8 | 6.2 | 3.1 | 6.8 | 11.3 | 14.4 |
| 粉砂 | 50.4 | 6.8 | 7.7 | 3.8 | 6.2 | 3.1 | 14.6 | 6.0 | 28.0 |
| 纯砂 | 6.4 | 14.7 | 4.7 | 3.6 | 6.2 | 6.8 | 17.0 | 28.0 | 6.4 |

2.2. 研究方法
不同沉积环境中的地层具有独特的性质，通过分析岩性可以重建不同地质时期的沉积环境。qc和fs越大，地层的密实度和强度越高。qc和fs的波动受多种因素影响，会随埋藏深度和位置的变化而变化。因此，利用CPT参数反演沉积环境的历史对于揭示地层环境演化规律具有重要的科学价值（Bol, 2023; Hebeler et al., 2018）。
测试可以提供的参数主要包括qc、fs和摩擦阻力比（Rf），其中qc和fs是测量参数，Rf是计算参数。计算公式如下[[34]，[35]，[36]]：
(1) Rf = fs / qc × 100%
所用设备为双桥式静态圆锥贯入装置，设备型号为I-CFXYP20-15，频率为5Hz。仪器配备有应变静态圆锥贯入传感器、贯入杆位移检测装置和自动数据采集系统。圆锥底部的横截面积为10平方厘米，直径为35.7毫米，圆锥角度为60°。进行测试前，将探头固定在校准架上，分别沿轴向和横向施加不同的标准力。最后，取三次记录所得曲线的平均值。校准完成后重复测试，确保曲线的误差小于1%。CPT以2厘米/秒的均匀贯入速度进行，每0.4厘米自动收集相应数据，并以曲线形式显示在计算机上。

3. 结果分析
3.1. 地层划分方法
CPT数据是一条具有高频和噪声的连续曲线，直接使用这种曲线进行地层划分会导致许多错误层、土壤判断跳跃和难以识别的薄夹层。因此，为确保地层划分的准确性，在测试曲线上选择一个固定宽度的窗口进行计算。通过对潜在界面两侧的数据进行统计分析，讨论数据的误差和均匀性，从而找到地层的潜在边界，如图3所示。移动窗口方法是平滑、统计和分层连续CPT剖面数据的常用处理方法。它可以实现地层界面识别、噪声抑制和分类结果统计。基于窗口内的平均参数计算归一化参数Qt和Fr，并使用Robertson[24]的SBT分类系统进行土壤类别区分。该方法可以有效减弱原始CPT数据的高频波动，提高地层划分的稳定性和可靠性。

下载：下载高分辨率图像（133KB）
下载：下载全尺寸图像
图3. 移动窗口方法
研究区域属于沿海相沉积地貌单元，地层主要由正常固结的粉砂粘土、粉砂和粉砂砂层组成，这些层通常是薄层互层的。考虑到研究区域的沉积环境、典型的地层厚度和CPT垂直分辨率，窗口宽度被确定为0.5米，滑动步长为0.1米。窗口宽度与该区域可识别的最小层厚度相匹配，确保了能够识别薄层界面同时抑制测试噪声。步长设置避免了冗余计算，同时保证了数据的密度和连续性。最后，通过对不同窗口宽度的敏感性分析发现，本研究中使用的中等窗口可以有效抑制噪声并保持高的垂直分辨率。地层划分结果稳定可靠，表明所选参数具有良好的鲁棒性和适用性[37,38]。

3.2 CPT结果分析
通过CPT曲线获得的qc、fs、Rf以及土壤行为类型指数（Ic）的振幅、垂直变化和曲线形状特征，实质上是土壤颗粒级配、压实度、塑性和均匀性的直接原位响应。这主要由沉积期间的水动力条件、物质供应、沉积速率和后期成岩作用决定。因此，基于qc和fs的变化曲线，可以有效地研究风电场地区在历史沉积过程中的地质环境演变。

3.2.1 S1站点
S1站点的沉积历史大致可以分为三个阶段。在L1层中，qc处于非常低的水平（通常<1 MPa），fs < 50 kPa，垂直方向没有大的波动，曲线呈现出平稳的低振幅。沉积环境主要是低能量的静水沉积。沉积期间的水动力能量不足以携带砂粒，只有细粒粘土和粉砂被悬浮和沉积，土壤的孔隙率较大且强度较低。当探针进入L2层时，qc和fs在界面处突然增加，然后在穿过层边界后再次下降（图4）。在L2层中，qc变化不大，而fs波动较大。fs的波动显著大于qc。fs显示出高频的锯齿状变化，沉积环境是中等和低能量交替沉积，潮汐的涨落导致水动力能量的周期性变化，沉积的粘土和砂粒的比例频繁变化。因此，沉积基质与探针套管之间的接触点不断变化。然而，这种沉积模式对地层的压实度影响较小，地层中圆锥尖端阻力的变化相对稳定。

3.2.2 S2站点
S2站点的沉积历史可以分为两个阶段（图5）。在L1层中，qc、fs和Rf的波动较小。地层以低能量的静水沉积为主，沉积期间的水动力能量不足以运输砂粒，只有细粒粘土和粉砂悬浮沉积。在L2层中，qc和fs波动较大，但Rf的变化较为均匀。fs的振幅和频率变化比qc更为显著。fs显示出高频的锯齿状变化，沉积环境是中低能量交替沉积，潮汐的涨落导致水动力能量的周期性变化，沉积的粘土和砂粒比例频繁变化。因此，沉积基质与探针套管之间的接触点不断变化。不过，这种沉积模式对地层的压实度影响不大，地层中圆锥尖端阻力的变化相对稳定。

3.2.3 S3站点
S3站点的沉积历史可以大致分为三个时期，但不同沉积时期的沉积物组成有所不同，可以进一步划分为六个地层（图6）。地层的垂直方向没有大的波动，曲线特征是稳定的低振幅，水动力环境与其他两个钻孔L1相同。

下载：下载高分辨率图像（229KB）
下载：下载全尺寸图像
图4. S1站点的CPT结果。
L3阶段沉积物的Rf变化相对稳定。当探针进入L3层时，参数变化与其他界面的变化模式一致。然而，在20-22米范围内，fs显著高于24-27米范围内的值。24-27米范围内qc的小变化表明沉积物组成的变化也相对较小。在24-27米范围内，沉积以中低能量的交替沉积为主。潮汐的涨跌导致该阶段曲线的波动相对较小。28-29米范围内qc和fs的突然增加表明地层性质发生了显著变化，承载能力明显增强。这一阶段的沉积环境是中高能量稳定沉积，潮汐流对沉积物有更好的分选作用，砂质沉积物密度较高，qc总体上处于中高振幅。

下载：下载高分辨率图像（249KB）
下载：下载全尺寸图像
图5. S2站点的CPT结果。
在17-19米和25-27米区间内，qc的波动范围在2-3 MPa之间，而fs显示出两种不同的增长趋势（图5）。这两种相反的模式与沉积期间的水动力条件有关，其中粘土和粉砂含量的变化导致不同成分的沉积物交替沉积。17-19米范围内水动力条件逐渐减弱，粘土颗粒含量增加；而在25-27米范围内，水动力环境逐渐增强，低潮对地层沉积的影响增加。19-25米范围内，水动力能量不断变化，qc和fs的高频大幅波动，地层中的砂质沉积物含量逐渐减少，粘土和细粒的沉积逐渐增加。23-25米深度处的Rf显著低于平均值，但在其他深度与L2层的平均值一致。这可能是由于地层沉积速度快且粉砂含量高，导致地层相对较弱。在30米以下区域，qc和fs曲线呈逐渐增加或减少的趋势，这归因于不稳定的水动力环境，导致地层密度不断变化，摩擦比在1%-4%之间波动，反映了水动力分选的周期性变化。

3.2.3 S3站点
S3站点的沉积历史可以大致分为三个时期，但不同沉积时期的沉积物组成有所不同，可以进一步划分为六个地层（图6）。地层的垂直方向没有大的波动，曲线特征是稳定的低振幅，水动力环境与其他两个钻孔L1相同。

当探针进入L2层时，qc和fs均显著增加。qc和fs显示出高频、低振幅的锯齿状波动，沉积以泥质沉积为主。在L3层中，曲线显示出高频、高振幅的锯齿状波动，沉积主要是砂质沉积，沉积环境以中低能量交替沉积为主。在L4层中，qc和fs的趋势基本相同。这表明地层的承载能力变化不大，具有良好的工程特性。当探针进入L5层时，qc和fs再次增加，而Rf低于L4层。进入L5层后，qc和fs减少，平均值相当于L2层，Rf进一步降低。这一阶段的qc和fs的平均值大于L2层，但变化幅度小于L3层，表明这一阶段的水动力环境变化更为剧烈，泥质和砂质层连续交错沉积。L6层的初始qc与L4层的平均值一致，但随着穿透深度的增加，qc逐渐减少。然而，fs最初低于L5层，呈现出相反的模式。在L6层中，qc和fs都显示出较大的波动，但Rf保持了极高的稳定性（在1-2%的范围内）。这证实了地层的工程特性在局部沉积物组成变化的情况下仍然稳定。L4层和L6层的qc处于中高振幅（5-20 MPa），沉积物密度相对较高，以中高能量稳定的沉积环境为主。

3.3 CPT特性
结果显示，地层表面存在不同厚度的易扰动层。基于划分的地层，研究了qc、fs和Rf的平均值、标准差和变异系数（COV）。qc和fs的值都较小，强度较低，工程性质较差。处理CPT数据后，发现风电场区域内的地质参数存在显著差异（表2）。

表2. 不同岩性的CPT测试参数统计表。
站点 地质层 qc（MPa） fs（kPa） Rf（%）
Range Mean SD COV Range Mean SD COV
S1 0.01 4-9.5 68 0.44 10.6 0.00 15 0.00 14-12.4 13.7 21.5 24 3 0.01 9-2.8 60.9 70.3 40%
S2 1.05 1-16.4 56 1.88 41.3 16 9 4.2 10-11 32.7 24 3 7 6 9 5 1.8 51 4 6 61%
S3 1.43 5-18.4 34 3 16 2.9 68 8 7 6-18 9 9 6 0.3 14 26 5 12 3 4 6
S2 1.00 1-1.85 10.59 7 0.26 54 4 0.00 1-16.3 3 6 1.8 7 2.5 3 1 4 6 31%
S3 0.03 8-11.2 6 3 27 2.2 26 5 2.1 3 1 8 3 21 4 6 3 9 1 4 6 25%
S3 1.00 7-1.09 20.3 10 4 27 0.00 5-39 9 1 10 8 4 2 3 1 4 6 23%
S3 1.16 2-2.6 1.6 4 0.3 20 19 4 4 7 3 6 25 1 19 4 7 3 6 25%
S3 1.33 1-9.3 9 2.8 8 1 3 4 8 1 14 2 9 6 0.4 23 7 3 5 2 0.5 4 6 6
S3 0.01 1-12.8 7 4 9 13 5 8 3 3 9 0.6 3 2 1 1 20 27 5 25%
S3 2.06 5-33 6 2.9 5 0.7 4 5 23 1 8 0 9 1 3 4 7 3 0 6 25%
S3 2.40 6-18.9 9 9 9 9 6 3 1 12 9 7 2 8 1 5 3 9 6 24%
S3 0.01 1-12.8 7 4 9 13 5 8 3 9 0.09 13 2 8 9 10 4 23 7 9 15%
S3 0.67 3-2.0 1 11 2 7 5 25%
S3 2.06 5-4 6 2.9 5 0 7 4 5 23 1 8 9 9 6 3 5

泥层的qc非常低（平均qc <0.5MPa），但存在异常——S1界面处的峰值压力达到9.568 MPa（图4），这与层内的平均值0.4 MPa形成对比。fs也表现出类似的界面效应，S3中fs的增加尤为显著，这是地层界面的重要标志（图6）。S1L1的COV为150%，去除层界面处的突变点后为33%。S1L2去除突变点后的COV为44%。L3的COV较大是因为地层底部的沉积物密度变化，因此qc和fs迅速增加。在S1和S3的L2层中，两个钻孔的qc平均值相当。然而，S1中fs的波动范围较大，因为不同深度的沉积物中粉砂粘土含量不同。在S1L3、S2L2和S3L3中，qc的平均值在2.808至3.427 MPa之间，相差约0.6 MPa，fs的平均差约为14 kPa。S3L3的qc平均值小于S1L3和S2L2，且qc和fs的波动幅度较小且更集中，表明沉积物颗粒组成均匀。在S3的L4和L6层中，qc和fs的波动增加，而平均qc值随深度增加保持稳定。在S1L3、S2L2、S3L4和S3L6中，qc的SD约为3，而其他地层的SD小于1.5。这表明这些地层的沉积物组成差异显著，明显影响了地层的工程地质特性，如承载能力。在S2中，COV的范围为40%至60%。在S3中，大多数地层的COV低于40%，只有少数超过40%，表明地层的岩土工程性质良好。

3.4 土壤行为分类
近岸地层受到潮汐动力、侵蚀和堆积的影响，导致浙江地区的土壤组成和地质条件复杂。因此，需要使用qc、fs和Rf等参数对土壤类型进行分类，结果如图7所示。

下载：下载高分辨率图像（524KB）
下载：下载全尺寸图像
图7. Robertson等人[39]的SBT图表：(a) S1站点；(b) S2站点；(c) S3站点。
根据Robertson在1986年提出的qc-Rf分类方法[39]，结果表明海底沉积物主要是粉砂或粘土颗粒。表层沉积物非常敏感且容易受到扰动，地层沉积物可能含有一定量的粉砂和细沙。在S1中，L2和L3层的沉积物主要位于4-7区，主要由粉砂粘土和粘土粉砂组成（图7）。L2的大部分数据点位于4-5区，而L3的大部分数据点分布在6-8区。S2的沉积物颗粒组成与S1类似，随着埋藏深度的增加，粘土和粉砂的含量持续变化。在S3中，根据划分的地层，观察到随着埋藏深度的增加，沉积物中的粉砂含量持续上升，相应的区域逐渐从4区移至8区。这一趋势间接反映了在水动力环境变化对历史沉积期间颗粒沉积的影响。尽管罗伯逊开创了基于qc-Rf的分类方法，但随后的实际应用揭示了该方法的某些局限性[24,6]。因此，在他1990年框架的基础上，罗伯逊[6]提出了一种更新的标准化CPT土壤分类系统，将土壤分为九个区域，认识到每个区域内沉积物性质和力学行为的连续动态变化。对于没有孔隙压力测量的CPT数据，该方法使用简化公式qt ≈ qc，从静态孔隙水压力计算有效应力，并仅依赖于qc和fs。通过土壤性质自适应的幂律标准化，它获得了Qtn和Fr，在对数-对数坐标系中实现了统一的、与深度无关的土壤分类。该方法通过Qt和Fr构建土壤等级指数Ic：
(2)Ic=[(3.47?logQ)2+(1.22+logF)2]0.5
(3)Q=(qc?σv0)/σv0′
(4)F=[fs/(qt?σv0)]×100%
(5)n=0.381(Ic)+0.05(σv0′/pa)?0.15
(6)Qtn=[(qc?σv0)/pa](pa/σv0′)n
σvo：当前原位的总垂直应力；
σ?vo：当前原位的有效垂直应力；
(qt ?σvo)/pa是无量纲的净锥阻力；
(pa/σ?vo)n是应力标准化因子；
pa是与qt和σvo相同单位的大气参考压力；
n是随SBTn变化的应力指数。
地层中的土壤类型可以通过计算标准化沉积物分类指数Ic进一步细分，如图8所示。该方法后的土壤分类准确性详见表3。可以发现，同一地层中的大部分沉积物有多个分区，准确性范围为78%到98%。划分结果显示，海底表层沉积物主要位于第3区，主要由粘土和粉质粘土组成，含有少量有机物。整理所有数据点后发现，地层的土壤行为类型主要为粉质粘土和粘土粉砂，占比约为77.86%。

下载：下载高分辨率图像（502KB）
下载：下载全尺寸图像
图8. 标准化Qc–Fr图表上的土壤敏感性 (a) S1地点；(b) S2地点；(c) S3地点 [6]。
表3. 基于Ic(RW)的土壤分类图表准确性百分比 [24,6]。
土壤类型 对应区域/区域 准确率 (%)
泥 2-3 78.12
泥质粘土 3-4 98.23
粉质粘土 3-4 91.54
粉砂 4-5 81.25
粉砂砂 4-5 80.57
在S1地区，随着深度减小，沉积物的压实度增加，孔隙度减小，部分沉积物变得敏感，沉积物的分区逐渐增加。L2层的敏感性、压实度和固结度差异较大，沉积物主要由粉质粘土和粘土粉砂组成。L2和L3被划分为第3-4区，属于中等压缩性的地层，是典型的海洋地层过渡层。在S2地区，沉积物主要是粘土、粉质粘土和泥质粘土的混合物。L1层的敏感性相对较高，固结度较低。在S3地区，沉积物逐渐变密，随着埋藏深度的增加，沉积物类型不断变化。沉积物的分区逐渐从第3-4区过渡到第4-5区，沉积物的可压缩性逐渐减小。在地震/极端波浪荷载下液化风险较高，是海上工程地震分析的关键关注层。
SBT的结果表明，地层的粘土和粉砂含量受到沉积环境的显著影响，颗粒组成不断变化（图9）。颗粒大小分布的改变通常意味着历史时期存在持续且强烈的潜流活动[[40], [41], [42]]。

下载：下载高分辨率图像（253KB）
下载：下载全尺寸图像
图9. 不同深度和土壤类型组成的Ic值。
在低水动力条件下，水动力能量不足以输送砂粒，只有细粒粘土和粉砂会被悬浮并沉积。土壤的孔隙比高，地层强度低。沉积期间的水动力条件长时间稳定，源供应均匀，没有明显的沉积中断或水动力扰动。在中等水动力条件下，潮汐对沉积物有良好的分选作用，粘土颗粒难以沉积，而细粒物质迅速沉降，导致沉积物性质发生显著变化[43]。qc、fs和Ic曲线显示出密集的高频和大锯齿形波动，没有稳定趋势。沉积成分变化较大的地层往往具有更复杂的沉积过程[44,45]。
在低能量和中等能量交替沉积环境中，水动力能量表现出不规则变化，粘土和砂层的沉积速率不断变化，从而影响地层的颗粒组成。曲线的波动频率直接反映了潮汐周期的变化，波动幅度反映了水动力能量的差异。高能量沉积环境由于沉积物供应丰富，通常会产生含砂量高的粗粒地层，而低能量环境则产生细粒沉积物[[46], [47], [48]]。因此，砂层通常表现出较高的强度特性，而以高粘土含量和弱结构为特征的粘土层通常显示出较低的qc。在CPT测试中，当土壤从粉砂质转变为粘土质时，qc和fs都会发生显著变化，反映了沉积颗粒组成与工程性质之间的相关性。尽管可以通过分类指数(Ic)对土壤类型进行分类，但地层中也存在不同厚度的夹层，这也表明地层内存在厚度不同的互层，其颗粒组成与周围层不同。

4. 沉积特征
4.1. 基于物理参数的CPTU数据
在本研究中，选取了S3L4和S3L6地层的沉积物样本进行粒径组成分析，以研究沉积颗粒组成的变化。沉积物主要由粘土、粉砂和细砂组成，主要类型为泥质粉砂和粉砂。不同深度的沉积物中粘土和细粒物质的含量差异很大，导致ρ、e等参数不同，从而产生不同的分类指数Ic，如图10所示。
下载：下载高分辨率图像（214KB）
下载：下载全尺寸图像
图10. 不同深度的沉积物粒径分布。
在S3底部，有一定量的0.5-2厘米粒径的细砂。随着沉积的继续，沉积物中的粉砂比例不断增加，而粘土含量在一定范围内波动[49]。由于颗粒组成的差异，S3L4和S3L6的沉积物表现出不同的物理参数，如体积密度(ρ)和孔隙比(e)，导致分类指数Ic较低（图11）。这表明为粉质粘土分类，与相应地层中的实际情况一致。在粉砂层中，还存在颗粒从细粒变为粗粒再变为细粒的现象[50]。在强水动力环境中，大量粉砂和细粒物质积累，而由于水动力环境，粘土不易沉积，导致沉积物中含沙量高[51,52]。
下载：下载高分辨率图像（282KB）
下载：下载全尺寸图像
图11. 不同深度沉积物的物理参数。
高含沙量沉积物的凝聚力(c)相对较小，而高含粘土量的φ相对较大，这也与沉积物的固结状态有关。在0-20米深度范围内，沉积物的W0为40-60%，ρ较小（如图11所示）。表层沉积物富含有机物质，粘土矿物在沉积过程中会吸附大量水分，降低沉积物的粘度，并在外力作用下容易变形[53]。
在S2地区，17–24米深度的W0约为40%，24–38米深度约为30%。S3L3的W0约为23%，S3的c约为S2的两倍，但24-38米深度的φ与S2L2的差异不大。粘土吸附在颗粒表面，增加了颗粒间的相互作用，从而提高了地层的c。在S3中，L4和L6的c较小，φ较大，W0较小，表明这些地层含有更多的砂质沉积物。这是因为粉砂颗粒相对强度较高，吸水能力较差，增强了颗粒间的粘结，从而提高了φ。这些沉积特征反映了水动力环境对粘土和砂颗粒沉积和分布的显著影响[54]。
4.2. 测试结果的相关性分析
4.2.1. 含水量
含水量(W0)是评估土壤性质的基本物理指标，与土壤的工程力学性质密切相关。因此，分析qc与W0之间的关系可以为预测物理参数提供依据。先前的研究表明，在饱和土壤中，W0与qc之间存在以下关系：qc越大，W0越小。进一步研究了W0与qc之间的关系（图12(a)）。结果显示，W0随qc的增加而迅速减小。当qc值超过约5MPa时，下降趋势趋于平稳。qc与W0之间的相关性可以表示为：
(7)W0=47.52?8389ln(qc+0.63)(R2=0.573)
下载：下载高分辨率图像（168KB）
下载：下载全尺寸图像
图12. qc与物理参数之间的关系：(a) 含水量(W0)，(b) 孔隙比(e)。
从图12(a)可以看出，当W0大于30%时，地层的qc小于5 MPa，主要对应粘土、粉质粘土和泥质粘土。当W0小于30%时，qc大于5 MPa，对应S3L4和S3L6地层，即粉砂。
4.2.2. 孔隙比
孔隙比(e)是描述孔隙体积与固体颗粒之间比例的物理性质，是计算土壤沉降的重要参数。图12(b)显示了qc随e的变化。当qc大于5 MPa时，这种下降趋势放缓。qc与W0之间的相关性可以表示为：
(8)e=1.089?0.115ln(qc?0.265)(R2=0.998)
与段等人的结果相比，本文在预测qc大于5MPa的沉积物的e方面表现较好。这是因为地层中的沉积物e不能无限减小[55]。因此，该公式的关联性能良好，CPT数据可以作为估算海底土壤原位e的替代指标。
4.2.3. 密度
密度(ρ)可用于计算各层的上覆应力并对土壤进行分类。对CPT结果和ρ的全面分析表明，沉积物的ρ与qc和fs的对数呈线性相关，如图13所示。ρ随qc和fs的增加而增加。通过拟合得到的方程可以表示为：
(9)ρ=1.79+0.12log10(qc)(R2=0.495)
(10)ρ=1.627+0.136log10(fs)(R2=0.560)
下载：下载高分辨率图像（250KB）
下载：下载全尺寸图像
图13. ρ与CPT参数之间的关系：(a) 圆锥尖端阻力(qc)，(b) 套管摩擦(fs)。
结果表明，ρ与qc和fs的对数呈线性相关。拟合后的系数均小于0.6。然而，本文研究的数据量较小，离散性较大。Ghanekar等人[56]研究了印度沿海的石灰岩砂，发现ρ、qc和fs之间存在类似的相关性，斜率为0.42。qc和fs都受到ρ变化的显著影响。段等人[55]研究了珠江三角洲地区的沉积物，拟合公式的斜率为0.21，是本文研究区域的1.75倍。比较显示，数据之间的相关性逐渐减弱，沉积物颗粒的组成逐渐从砂质转变为粘土质。这表明沉积物中的粘土和砂含量影响了地层的敏感性，从而减弱了参数之间的相关性。因此，在进行工程建设时，有必要考虑沉积物类型的影响。本文（7）、（8）、（9）、（10）中建立的CPT参数与基本土壤物理性质之间的相关性是基于研究区域全新世海洋沉积物的原位测试和实验室实验数据得出的。这些相关性适用于粉质粘土、粘土质粉土以及W?为20-60%、e为0.7-1.8、ρ为1.6-2.0 g/cm3的粉土，并且这些沉积物位于海床以下0-80米的深度范围内。这些土壤类型代表了中国近海地区最容易发生液化的沉积物，指定的深度范围涵盖了地震振动和极端波浪循环加载的主要影响区域。因此，该范围构成了本研究中液化评估和风险评价的核心区间。由于数据集大小的限制以及原位和实验室测试的固有变异性，不同目标物理参数的R2值差异显著。这也反映了土壤矿物组成、沉积 history 和应力状态等多种因素对近海沉积环境的共同影响。当将这些相关性应用于具有相似沉积环境的未调查区域时，建议通过有限的钻孔采样测试来补充分析，以减少预测的不确定性。对于沉积来源、土壤类型或深度范围明显不同的地点，应重新评估相关性的适用性；不建议直接外推。

5. 讨论
本研究建立的CPT参数与土壤基本物理性质（e、W?、ρ）之间的相关性有效地解决了行业面临的问题，如近海未扰动采样过程中的严重干扰、高运营成本以及难以获取连续的土壤性质数据。它为近海风电场场地的详细地层划分、基础沉降计算以及岩土设计参数的原位校准提供了一种可靠的方法。Bray和Sancio [57]提出了一种基于含水量、 liquid-limit指数和塑性指数等参数来区分细粒液化的标准。该方法的核心是确定沉积物中的W0和粘土含量。粘土含量越高，沉积物液化的可能性越小；如果粘土含量低且层中的W0较低，液化的可能性也越小 [58]。然而，用于液化评估的关键物理指数表现出较高的离散性，这直接导致基于标准代码方法的液化潜力评估结果失真。相比之下，基于CPT原位数据反演的液化评估系统能够对整个场地的液化敏感层进行连续、低干扰的评估。这种方法为近海风力涡轮机基础的抗液化设计提供了更可靠的参数支持，并为这些基础的工作稳定性和长期服务风险管理奠定了基础。

Robertson基于CPT参数（见图7、图8）建立了一个土壤分类图和液化识别方法 [39,59]。由地震运动产生的循环剪切应力比（CSR）与引起液化的CRR进行了比较。当CSR>CRR时，判断为液化；否则认为未液化 [60,61]。然而，该方法仅适用于纯沙，对含粘土沉积物的液化特性有一定的局限性 [62]。因此，Olsen [63]为所有土壤类别构建了一个CPT液化鉴别公式：
(11) CRR = 0.00128 * qc^(-1/2) - 0.025 + 0.17 * R_f^(-1/2) - 0.028 * R_f^(-3/2) + 0.0016 * R_f^(-4/2)
(12) qc = qc / (σ_v^0′) * c
其中：qc和σ_v^0′的单位都是一个大气压；R_f是fs与qc的比值（称为Rf (%)，c的值取为0.7。在重力加速度为9.8 m/s2、地表峰值加速度amax为0.49 m/s2、设计参考震级Mw为7.5的条件下，该方法得出的三个地点的潜在液化点分别占总地点数的20.38%、6.745%和0.404%。根据预测结果，液化主要发生在第四纪地层（L1）与其下层界面之间。这种现象是由于地层界面处的渗透率、孔隙比和密度变化引起的。这些差异阻碍了循环加载产生的孔隙水压的消散，导致地层液化并最终丧失强度稳定性，从而危及风电设施的基础完整性。图14

Zhao等人直接使用基于极端梯度提升（XGBoost）算法的模型预测了液化概率。然后，通过贝叶斯定理将实际经验与CPT数据结合，得到输入参数的更新分布 [29]。给定概率液化预测参数的CSR公式为：
(13) CRR = [(Q_c^185)^3 - (Q_c^475)^2 + Q_c^1200 + Q_c * Fr^1824 + Fr^17.3 + 0.02] * exp[0.63 * Φ^(-1) * (PL) + 0.07]
输入CPT数据并进行计算后，分析发现当液化潜力指数（PL）为80%时，液化的可能性为0；当PL降至30%时，液化的可能性为19.015%。相关预测结果见图15(a)。将分析结果转换为二维投影后，发现研究区域的整体CRR较小，这意味着引发液化所需的循环阻力变化范围有限，难以有效形成抵抗剪切力的强度储备（图15(b)）。Zhao等人 [64]提出的预测公式可以在一定程度上反映该层循环阻力的变化趋势，但其对近海地层的适用性有限。

Olsen [63]模型与Zhao等人 [29]模型在这个海洋地点观察到的性能差异源于一个基本的不匹配：每种模型的核心假设和训练数据与该地点的实际地质条件不符，该地点的特点是细粒含量高、塑性高以及海洋沉积物频繁薄层夹杂 [32]。Olsen [63]模型基于陆地河流和冲积沉积物（主要是清洁沙子和低塑性粉土）建立的核心假设。其框架采用基于土壤行为类型指数（Ic）的二元分类，为沙土分配固定的应力归一化指数n=0.5，对于粘土n=1.0，并且通常认为Ic > 2.6的层没有液化潜力。这种方法没有充分考虑粘土颗粒和有机物对海洋沉积物循环响应的复杂影响 [63]。在这个地点，高细粒含量和塑性的普遍存在意味着仅基于Ic的“不可液化”预测可能会高估层的液化抵抗力。因此，它忽视了在特定地震加载下沉积物潜在的循环软化或流动破坏 [33]。

尽管Zhao等人 [29]的模型包含了不确定性量化，但其训练数据集主要由中粗沙和低塑性粉土案例组成 [29]。它严重缺乏高塑性和细粒含量海洋沉积物的液化案例历史数据。该模型假设关键层内的土壤均匀性，并使用基于传统沙土的先验参数分布。然而，该地点的薄层夹杂地层违反了这一基本假设，导致单个CPT读数代表了多种土壤成分的复合响应。此外，高塑性细粒土壤的工程行为与模型训练中使用的沙土有显著不同。这种差异在特征提取和概率预测过程中引入了固有的外推误差和预测精度损失，大大增加了该地点预测的不确定性。为了在未来运行中避免风电设施发生液化，工程设计需要考虑各种可能的情况。首先，L1层中的测量qc和fs值都相对较低。液化预测结果表明该层容易发生液化。因此，应在层内安装相应的排水装置，以加速孔隙水压的消散。这种措施旨在防止不同层之间的孔隙水在界面上积聚，从而增强层的强度并避免因孔隙水压力过高而引起的液化。在S1L3和S3L3层中，粉质粘土的压缩性介于高和中等之间。在S3L4层中，粉土的沉积物具有中等压缩性，c和φ值有所增加，但增长有限。该层可以为基础提供侧向摩擦阻力，但沉积物粘聚力对强度的影响大于φ值。该层的承载能力有限，用作承重层时需要进行处理。S3L4和S3L6层主要由粉土组成，具有中等压缩性，是最佳的承重层选择。然而，沉积物中的粘土含量相对较低，在运行过程中容易发生液化 [65]。因此，考虑到风电场地的工程地质特征，选择能够确保风电设施稳定运行的层是项目选址的重要目标。在S1和S2层中，基础需要深入岩层以确保负荷的稳定传递。或者，可以选择吸力筒基础，通过负压吸附在海床上。同时，可以在基础处安装孔隙水压消散装置，以消除设施运行过程中在层内产生的孔隙水压，从而防止层液化并确保设备的稳定运行。对于粉质粘土和粉土层，由于埋藏较深，孔隙水的影响较小。CRR大于CSR，在本研究的工况条件下没有发生液化。然而，在风电设备未来的运行过程中，孔隙水可能会渗入基础，导致土壤液化。因此，在基础建设期间应采取相应的措施以防止这种情况发生。

6. 结论和建议
本研究基于从浙江省沿海的一个近海风电场获得的CPT数据。调查了该场地沉积物的工程地质特性，并评估了其在地震加载下的液化潜力。主要结论总结如下：
1. CPT响应特性与沉积物类型和沉积环境密切相关。qc和fs的变化有效地捕捉了地层的异质性，可用于划分具有相似沉积历史的沉积单元。
2. SBT方法在本研究区域表现出良好的沉积物分类适用性。土壤行为指数主要分布在2.35到3.45之间，表明沉积物主要由粉质-粘土混合物组成，含有少量的沙子和有机物。
3. CPT参数为估计近海沉积物的关键物理性质提供了实用的基础。e和W0与qc呈半对数负相关，并且当qc超过约5 MPa时趋于稳定。而ρ与qc和fs都表现出强相关性，含沙量较高的沉积物显示出更陡的相关斜率。
4. 液化评估模型在近海条件下的表现各不相同。Olsen方法能够合理区分可液化和不可液化土壤，但在研究区域存在局限性，而Zhao等人提出的概率模型提供了一个需要进一步使用近海案例数据进行验证的补充框架。
5. 在工程设计中应考虑特定场地的沉积物特性。对于软层，建议进行地面改良；在粉土层应采取不透水措施以限制孔隙水迁移，并在地层界面安装排水系统以缓解孔隙压力积聚。

作者贡献声明：
曾兆远：方法论、调查、撰写 - 原始草稿。
罗晓文：可视化、撰写 - 审查与编辑。
王伟：撰写 – 审查与编辑、项目管理、形式分析。
韩锡斌：调查、形式分析、概念化。
梁楚金：监督、资金获取、撰写 – 审查与编辑。
万洪阳：数据管理、资源、监督。