基于响应面法的四川盆地沟谷相软弱土固化配合比优化研究

doi:10.16552/j.cnki.issn1001-1625.2025.1097

硅酸盐通报 ›› 2026, Vol. 45 ›› Issue (6): 2191-2202.DOI: 10.16552/j.cnki.issn1001-1625.2025.1097

基于响应面法的四川盆地沟谷相软弱土固化配合比优化研究

黄锐¹^,²(), 康鹏¹, 李勤良³, 王涛⁴, 邹东⁴, 张俊云¹(), 张乐¹^,², 陈春陆¹

^1.西南交通大学土木工程学院，成都 610031
^2.四川省公路规划勘察设计研究院有限公司，成都 610041
^3.中铁城市发展投资集团有限公司，成都 610213
^4.四川乐资铜高速公路有限公司，成都 641300

收稿日期:2025-11-10 修订日期:2026-01-05 出版日期:2026-06-15 发布日期:2026-07-14
通信作者: 张俊云，博士，副教授。E-mail：zjy74@126.com
作者简介:黄锐（1985—），男，博士研究生，正高级工程师。主要从事公路软土地基处理的研究。E-mail：281792636@qq.com
基金资助:
中铁城市发展投资集团有限公司科技开发计划课题(2023-03)

Optimization of Stabilization Mix Proportion for Gully-Phase Soft Soil in Sichuan Basin Based on Response Surface Methodology

HUANG Rui¹^,²(), KANG Peng¹, LI Qinliang³, WANG Tao⁴, ZOU Dong⁴, ZHANG Junyun¹(), ZHANG Le¹^,², CHEN Chunlu¹

^1.School of Civil Engineering，Southwest Jiaotong University，Chengdu 610031，China
^2.Sichuan Highway Planning，Survey，Design and Research Institute Ltd.，Chengdu 610041，China
^3.China Railway City Development and Investment Group Co.，Ltd.，Chengdu 610213，China
^4.Sichuan Lezi-Tong Expressway Co.，Ltd.，Chengdu 641300，China

Received:2025-11-10 Revised:2026-01-05 Published:2026-06-15 Online:2026-07-14

摘要/Abstract

摘要：

为解决四川盆地沟谷相软弱土路基的工程问题，本研究采用普通硅酸盐水泥、粉煤灰、玄武岩纤维和聚乙烯醇树脂制备复合固化剂，以无侧限抗压强度为评价指标，优化固化剂配合比以提升其对软弱土的固化效果。首先通过单因素试验确定了各材料的合理掺量范围，在此基础上，采用中心复合设计响应面法设计了四因素五水平的试验方案，建立了不同养护龄期（7， 28， 60 d）下固化土无侧限抗压强度与各因素间的二次回归模型，并分析了各因素及其交互作用对强度的影响规律。结果表明：所建模型拟合度良好（R2>0.952 4），通过模型优化得到复合固化剂的最优配合比为m（水泥）∶m（粉煤灰）∶m（玄武岩纤维）∶m（聚乙烯醇树脂）=8.00∶4.91∶0.34∶0.46，该配合比下，各龄期强度的预测值与试验值相对误差均小于10%，验证了模型的可靠性。机理分析表明，水泥水化产物的胶结作用、粉煤灰的微集料填充效应、玄武岩纤维的加筋作用及聚乙烯醇树脂形成的网络结构，共同提高了土体的强度和稳定性。本研究为四川盆地沟谷相软弱土固化提供了可靠的材料配合比方案和依据。

关键词: 沟谷相软弱土, 响应面法, 固化配合比, 无侧限抗压强度, 固化机理

Abstract:

To address the engineering challenges posed by gully-phase soft soil subgrades in the Sichuan Basin， this study developed a composite stabilizer using ordinary Portland cement， fly ash， basalt fiber， and polyvinyl alcohol resin.The unconfined compressive strength was used as the evaluation index to optimize the mix proportion of the stabilizer to enhance its solidification effect on soft soil. Based on the reasonable dosage ranges of each material determined by single-factor experiments， a four-factor， five-level experimental scheme was designed using the central composite design response surface methodology. Quadratic regression models were established between the unconfined compressive strength of the stabilized soil at different curing ages （7， 28， 60 d） and the influencing factors， and the influence laws of individual factors and their interactions on the strength were analyzed. The results show that the established models have good fit （R2>0.952 4）. The optimal mix proportion of the composite stabilizer obtained through model optimization is m（cement）∶m（fly ash）∶m（basalt fiber）∶m（polyvinyl alcohol resin）=8.00∶4.91∶0.34∶0.46. The relative errors between the predicted and experimental strength values at various ages under this proportion are all less than 10%， verifying the model’s reliability. Mechanistic analysis indicates that the cementation from cement hydration products， the micro-aggregate filling effect of fly ash， the reinforcement by basalt fibers， and the network structure formed by polyvinyl alcohol resin collectively enhance the soil’s strength and stability. The study provides a reliable material mix proportion scheme and theoretical basis for the solidification of gully-phase soft soil in the Sichuan basin.

Key words: gully-phase soft soil, response surface methodology, stabilization mix proportion, unconfined compressive strength, stabilization mechanism

中图分类号:

U416.1

黄锐, 康鹏, 李勤良, 王涛, 邹东, 张俊云, 张乐, 陈春陆. 基于响应面法的四川盆地沟谷相软弱土固化配合比优化研究[J]. 硅酸盐通报, 2026, 45(6): 2191-2202.

HUANG Rui, KANG Peng, LI Qinliang, WANG Tao, ZOU Dong, ZHANG Junyun, ZHANG Le, CHEN Chunlu. Optimization of Stabilization Mix Proportion for Gully-Phase Soft Soil in Sichuan Basin Based on Response Surface Methodology[J]. BULLETIN OF THE CHINESE CERAMIC SOCIETY, 2026, 45(6): 2191-2202.

图/表 15

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Material	Mass fraction/%						Loss on ignition
Material	CaO	SiO₂	Al₂O₃	Fe₂O₃	MgO	SO₃	Loss on ignition
Cement	60.12	24.58	6.07	4.03	0.79	0.93	≤5.0
Fly ash	5.60	45.10	24.20	—	—	2.10	2.8

Material	Mass fraction/%						Loss on ignition
Material	CaO	SiO₂	Al₂O₃	Fe₂O₃	MgO	SO₃	Loss on ignition
Cement	60.12	24.58	6.07	4.03	0.79	0.93	≤5.0
Fly ash	5.60	45.10	24.20	—	—	2.10	2.8

Stabilization materials	Mass ratio/%	Curing age/d
Cement	1，2，3，4，5，6，8，10	7
Fly ash	1，2，3，4，5，6，8，10	7

Stabilization materials	Mass ratio/%	Curing age/d
Cement	1，2，3，4，5，6，8，10	7
Fly ash	1，2，3，4，5，6，8，10	7

Stabilization materials	Cement content/%					Curing age/d
Stabilization materials	0	2	4	6	8	Curing age/d
Basalt fibers	0.5，1.0，1.5，2.0	0.5，1.0，1.5，2.0	0.5，1.0，1.5，2.0	0.5，1.0，1.5，2.0	0.5，1.0，1.5，2.0	7
Polyvinyl alcohol resin	0.2，0.4，0.6，0.8	0.2，0.4，0.6，0.8	0.2，0.4，0.6，0.8	0.2，0.4，0.6，0.8	0.2，0.4，0.6，0.8	7

基于响应面法的四川盆地沟谷相软弱土固化配合比优化研究

Optimization of Stabilization Mix Proportion for Gully-Phase Soft Soil in Sichuan Basin Based on Response Surface Methodology

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Influencing factor	Factor number	Coded value
Influencing factor	Factor number	-2	-1	0	1	2
Ordinary Portland cement content	X₁	2	3.5	5	6.5	8
Grade Ⅱ fly ash content	X₂	2	3	4	5	6
Basalt fiber content	X₃	0.1	0.2	0.3	0.4	0.5
Polyvinyl alcohol resin content	X₄	0.1	0.2	0.3	0.4	0.5

Number	Factor				Y₇/kPa	Y₂₈/kPa	Y₆₀/kPa
Number	X₁	X₂	X₃	X₄	Y₇/kPa	Y₂₈/kPa	Y₆₀/kPa
1	-1.0	-1.0	-1.0	-1.0	452.19	959.93	1 032.64
2	1.0	-1.0	-1.0	-1.0	884.45	1 307.06	1 402.43
3	-1.0	1.0	-1.0	-1.0	563.62	1 042.82	1 141.24
4	1.0	1.0	-1.0	-1.0	1 104.59	1 652.72	1 750.20
5	-1.0	-1.0	1.0	-1.0	507.19	957.45	1 097.57
6	1.0	-1.0	1.0	-1.0	954.90	1 433.62	1 549.21
7	-1.0	1.0	1.0	-1.0	561.64	1 031.82	1 171.73
8	1.0	1.0	1.0	-1.0	1 139.61	1 689.29	1 791.57
9	-1.0	-1.0	-1.0	1.0	463.69	1 028.13	1 147.96
10	1.0	-1.0	-1.0	1.0	1 069.07	1 597.83	1 820.46
11	-1.0	1.0	-1.0	1.0	575.26	1 077.28	1 213.48
12	1.0	1.0	-1.0	1.0	1 207.40	1 858.27	2 014.95
13	-1.0	-1.0	1.0	1.0	502.41	1 003.15	1 187.97
14	1.0	-1.0	1.0	1.0	1 097.20	1 704.31	1 764.14
15	-1.0	1.0	1.0	1.0	612.23	1 054.69	1 288.96
16	1.0	1.0	1.0	1.0	1 256.24	1 899.69	2 058.83
17	-2.0	0	0	0	405.47	970.06	1 084.97
18	2.0	0	0	0	1 561.65	2 147.86	2 231.96
19	0	-2.0	0	0	670.22	1 056.02	1 225.87
20	0	2.0	0	0	780.31	1 514.20	1 612.87
21	0	0	-2.0	0	693.03	1 558.94	1 531.29
22	0	0	2.0	0	734.41	1 599.58	1 750.61
23	0	0	0	-2.0	654.01	1 336.05	1 492.98
24	0	0	0	2.0	756.54	1 658.37	1 773.60
25	0	0	0	0	774.62	1 681.24	1 877.99
26	0	0	0	0	747.12	1 530.95	1 782.60
27	0	0	0	0	838.36	1 725.31	1 665.55
28	0	0	0	0	850.15	1 570.74	1 694.66
29	0	0	0	0	762.68	1 670.19	1 718.91
30	0	0	0	0	839.56	1 617.21	1 901.00

Source	Y₇			Y₂₈			Y₆₀
Source	F value	P value	Coefficient estimate	F value	P value	Coefficient estimate	F value	P value	Coefficient estimate
R²	0.987 3			0.952 4			0.953 2
Model	83.43	<0.000 1	802.08	21.43	<0.000 1	1 632.61	21.83	<0.000 1	1 773.45
X₁	1 040.14	<0.000 1	282.82	217.53	<0.000 1	305.96	214.26	<0.000 1	298.51
X₂	38.72	<0.000 1	54.57	20.09	0.000 4	92.98	20.25	0.000 4	91.77
X₃	3.50	0.080 9	16.41	0.442 7	0.515 9	13.80	2.84	0.112 5	34.39
X₄	15.19	0.001 4	34.18	12.97	0.002 6	74.72	18.79	0.000 6	88.39
X₁X₂	3.36	0.086 8	19.68	3.87	0.068 1	49.95	3.34	0.087 7	45.63
X₁X₃	0.097 8	0.758 8	3.36	0.837 7	0.374 5	23.25	0.007 8	0.931 0	-2.20
X₁X₄	7.72	0.014 1	29.84	3.93	0.066 0	50.39	3.71	0.073 2	48.11
X₂X₃	0.182 7	0.675 1	-4.59	0.157 2	0.697 3	-10.07	0.000 1	0.991 8	-0.261 2
X₂X₄	0.091 5	0.766 5	-3.25	0.247 1	0.626 3	-12.63	0.086 0	0.773 3	-7.32
X₃X₄	0.001 2	0.973 4	-0.364 4	0.014 7	0.905 0	-3.08	0.182 1	0.204 1	-11.28
X₁²	37.09	<0.000 1	49.96	4.97	0.041 6	-43.25	6.68	0.020 7	-49.32
X₂²	3.18	0.095 0	-14.62	33.14	<0.000 1	-111.71	32.70	<0.000 1	-109.09
X₃²	4.55	0.049 8	-17.50	3.87	0.068 0	-38.17	7.92	0.013 1	-53.70
X₄²	5.72	0.030 3	-19.61	9.15	0.008 5	-58.68	8.50	0.010 7	-55.61

Curing age/d	Actual value/kPa	Predicted value/kPa	Relative error/%
7	1 599.89	1 740.26	8.77
28	2 159.53	2 278.35	5.50
60	2 305.27	2 389.33	3.65

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