混合性研究方法的疑点难点

⑴ 土石混合体渗透性能的正交试验研究

周中¹ 傅鹤林¹ 刘宝琛¹ 谭捍华² 龙万学² 罗强²

（1.中南大学土木建筑学院 湖南 长沙 410075

2.贵州省交通规划勘察设计研究院 贵州 贵阳 550001）

摘要 土石混合体作为土和石块的介质耦合体，具有非均质性、非连续性及试样的难以采集性等独特的性质，从而给研究带来极大的困难。土石混合体属于典型的多孔介质，其渗透特性与颗粒的大小、孔隙比及颗粒形状关系密切。本文采用室内正交实验，利用自制的常水头渗透仪，研究了砾石含量、孔隙比和颗粒形状三个因素在不同水平下对土石混合体渗透系数的影响。通过正交试验确定了三种因素对土石混合体渗透系数的影响顺序及各因素的显着性水平。提出了土石混合体渗透系数计算公式，并通过试验结果验证了计算公式的正确性，为土石混合体渗透系数的理论计算提供了一个简明有用的计算工具。

关键词 土石混合体 多孔介质 渗透性能 计算公式 正交试验

土石混合体一般由作为骨料的砾石或块石与作为充填料的粘土或砂组成，是介于土体与岩体之间的一种特殊的地质体，是土和石块的介质耦合体^［1］。因为土石混合体具有物质组成的复杂性、结构分布的不规则性以及试样的难以采集性等独特的性质，从而给研究带来极大的困难，目前人们对于它的研究仍处于探索之中^［2］。渗透与强度和变形特性，都是土力学中所要研究的主要力学性质，其在土木工程的各个领域中都有重要的作用^［3］。土石混合体属于典型的非均质多孔介质^［4］，其渗透特性与颗粒的大小、颗粒组成、孔隙比及颗粒形状关系密切。土的渗透系数可以通过室内试验由达西定理计算得出，然而土石混合体的渗透系数却难以确定，主要原因是：取样困难；难以进行常规的渗透试验；大尺度的渗透试验不仅造价高准确性差，而且试验结果离散度大，难以掌握其规律性。迄今为止，国内还没有对土石混合体渗透性能进行研究的资料，现有研究成果局限于利用物理和数值模拟试验对其变形和力学性质进行研究，而对渗透性还未涉及。因此，能够求出土石混合体渗透系数的计算公式具有重要的理论意义和工程应用价值。

本文研究土石混合体中砾石含量、孔隙比（压实度）和颗粒形状三个因素在不同水平下对土石混合体的渗透系数的影响，找出三因素与土石混合体渗透系数之间的关系，并提出土石混合体渗透系数计算公式。

1 土石混合体渗透性能的正交试验

1.1 正交试验方案设计

在室内试验中考虑砾石含量、孔隙比（压实度）和颗粒形状三个因素对土石混合体渗透系数的影响，就每种因素拟考虑3个水平。对于这种3因素3水平的试验，如果考虑每一个因素的不同水平对基材的影响，则根据组合可得有3³组试验，这对人力、物力与时间来说都是一种浪费，因此采用正交试验设计来研究这一问题更为合理。本试验所选取的正交表为L₉（3⁴），考虑试验误差的影响，但不考虑各因素间的交互作用（即假定他们之间相互没有影响）。共需9组试验，每组作平行试验3次，共27次渗透试验。本试验中采用的因素与对应的水平数如表1所示，其中粗粒形状分为球形体、六面体和三棱锥3个水平，分别由卵石、强风化石块和新打碎的碎石来近似替代。

表1 正交试验的因素水平

1.2 试样的基本物理力学性质

试验所取土样为正在修建的上瑞高速公路贵州段晴隆隧道出口处典型性土石混合体，其天然状态土的物理指标及颗粒级配曲线见表2和图1。由图1可知现场取回土样的不均匀系数C_u为12.31，说明土样中包含的粒径级数较多，粗细粒径之间差别较大，颗粒级配曲线的曲率系数C_c为1.59，级配优良。

表2 天然状态土的基本物理指标

图1 天然状态土的颗粒级配曲线

1.3 大型渗透仪的研制

《土工试验规程》（SL237—1999）规定粗粒土的室内渗透系数需由常水头渗透仪测试，国内常用的常水头渗透仪是70型渗透仪。70型渗透仪的筒身内径为9.44cm，试验材料的最大粒径为2cm，规范^［5］要求筒身内径应为最大粒径的8～10倍，因此70型渗透仪的筒身内径过小，有必要研制大尺寸的渗透仪。自制渗透仪的内径和试样高度至少应为最大颗粒粒径的8倍，即至少应为16cm，另外，考虑到边界效应，试样的上下两头分别增加2cm，因此，自制渗透仪的内径和试样高分别取为16cm和20cm。考虑到土石混合体的渗透性较强，选取进排水管的口径为2cm。自制的大型常水头渗透仪的如图2 和图3所示。

图2 常水头渗透仪示意图

数据单位为cm

图3 自制渗透仪

2 试验结果分析

2.1 试验结果

按正交试验表L₉（3⁴）的安排，共需作9组试验，每组试验作平行试验3次，取3次测量的平均值，并乘以温度校正系数

，即可求出每组试验20℃时的渗透系数，渗透系数的测量结果见表3。

表3 渗透试验测定结果

续表

2.2 试验分析

运用正交试验的直观分析法和方差分析法，分析各因素对土石混合体渗透系数影响的主次顺序，绘出因素水平影响趋势图，求出各因素的显着性水平。

2.2.1 直观分析

对试验所得的土石混合体的渗透系数进行正交试验的极差分析，并画出各因素的水平影响趋势图。正交试验的极差分析表见表4，3个因素与渗透系数的关系见图4。

表4 极差分析表

图4 各因素与渗透系数的关系

A—砾石含量；B—孔隙比；C—粗粒形状

由正交试验的极差分析表可以看出，对土石混合体渗透系数影响的主次顺序为A→B→C，即砾石含量→孔隙比→颗粒形状。由各因素与渗透系数的关系图可以看出砾石含量越多渗透系数越大，孔隙比越大渗透系数越大，颗粒磨圆度越大渗透系数越小。在路基工程及大坝工程中，可以通过调节粗颗粒的含量、压实度及颗粒形状以获得工程所需的渗透系数。

2.2.2 方差分析

为了确定因素各水平对应的试验结果的差异是由因素水平不同引起的，还是由试验误差引起的，并对影响土石混合体渗透系数的各因素的显着性水平给予精确的数量评估，需采用正交试验的方差分析法对试验数据进行分析，分析结果如表5所示。

表5 方差分析结果

方差分析结果表明：

（1）因素各水平对应的试验结果的差异是由因素水平不同引起的，而不是由试验误差引起的；

（2）砾石含量对土石混合体渗透系数的影响高度显着，孔隙比对土石混合体渗透系数的影响显着，颗粒形状土石混合体渗透系数的影响不显着。

3 土石混合体渗透系数

3.1 渗透系数与砾石含量之间的关系

众所周知，土石混合体的渗透系数与颗粒的大小及级配有关，本文选择等效粒径d₂₀和曲率系数C_c来表示土的颗粒大小和颗粒级配，原因是文献［3］认为等效粒径d₂₀比其他粒径特征系数更能准确地表示颗粒的大小，而与颗粒级配有关的系数是不均匀系数C_u和曲率系数C_c，不均匀系数C_u只反映土粒组成的离散程度，曲率系数C_c能在一定程度上反映颗粒组成曲线的特性，因而曲率系数C_c更适合于评价土的颗粒级配。不同砾石含量的颗粒级配曲线如图5所示。由图5可以求出各曲线的粒径特征系数，见表6。

图5 试样的颗粒级配曲线

表6 不同粗粒含量时的粒径特征

由图6可知，其他条件相同时，土石混合体的渗透系数k与函数f（d₂₀，C_c）呈线性关系，其中

。

图6 k₂₀-f（d₂₀，C_c）关系曲线

3.2 渗透系数与密实度之间的关系

由正交试验的方差分析可知，孔隙率e对渗透系数的影响虽不如粗粒含量大，但也是很显着的。在其他条件相同时，k与

呈线性关系，如图7所示。

土石混合体

3.3 渗透系数与颗粒形状之间的关系

狄凯尔与海阿特（Tikell and Hiatt）于1938年探讨了颗粒的“棱角性”与“圆度”对渗透系数的影响，并指出颗粒的棱角性越大，渗透系数越大^［6］。由正交试验分析表可知C_s1∶C_s2∶C_s3＝0.9∶1∶1.2，并且将试验数据进行回归分析，当形状系数C_s1＝0.18，C_s2＝0.2，C_s3＝0.24时与试验结果最为接近，此结论与卡门（Carmen）的研究成果^［7］相近。

3.4 土石混合体的渗透系数

由以上分析可知土石混合体的渗透系数与颗粒大小、颗粒级配、颗粒形状及孔隙比有关，同时渗透流体对渗透性也有一定的影响，主要是受液体的动力粘滞度η的影响，大量研究成果表明渗透系数k 与g/η 成正比^{［3，4，7］}。因此，土石混合体的渗透系数计算公式为

土石混合体

式中：k为土石混合体的渗透系数，cm/s；C_s为颗粒的形状系数，m^-3；d₂₀为等效粒径，小于该粒径的土重占总土重的20%，m；C_c为颗粒级配曲率系数，

；e为孔隙比；g为重力加速度，9.8 N；η 为液体的动力粘滞度，kPa · s（10^-6），η₂₀＝1.01×10^-6kPa·s。

由公式（1）计算出20℃时土石混合体的渗透系数k₂₀列于表7。与其他物理力学参数相比，土石混合体的渗透性变化范围要大得多。同时，受宏观构造和微观结构复杂性的影响，其渗透性具有高度的不均匀性^［8］。为进一步验证公式（1）的正确性，将实测值与由公式（1）得出的计算值进行对比分析，见图8。由图8可知由公式（1）计算出的渗透系数值与实测值基本吻合，9组试样的平均相对误差为21%，这对于离散性很强的土石混合体的渗透系数来说已经具有足够的精确性。

表7 计算值与实测值对应关系

图8 计算值与实测值关系

4 结论

（1）通过正交试验获取了砾石含量、孔隙比和颗粒形状对土石混合体渗透系数影响的主次顺序，并得出各因素的显着性水平，工程设计中可以通过合理调整土石混合体的砾石含量、孔隙比（压实度）和颗粒形状，以达到控制其渗透能力的目的。

（2）土石混合体的渗透系数与等效粒径d₂₀和曲率系数C_c组成的函数

成正比，并与孔隙比函数

成正比。

（3）提出了土石混合体渗透系数的计算公式，并通过试验结果验证了计算公式的正确性，为土石混合体渗透系数的定量预测提供了一个简明有用的计算工具。

参考文献

［1］油新华.土石混合体随机结构模型及其应用研究.北方交通大学博士论文，2001：1～18

［2］油新华，汤劲松.土石混合体野外水平推剪试验研究.岩石力学与工程学报，2002，21（10）：1537～1540，60～129

［3］刘杰.土的渗透稳定与渗流控制.北京：水利电力出版社，1992：1～20

［4］薛定谔A E.多孔介质中的渗流物理.北京：石油工业出版社，1984：141～173

［5］中华人民共和国水利部.土工试验规程（SL237—1999）.北京：中国水利水电出版社，1999：114～120

［6］ Tickell FG，Hiatt WN.Effect of angularity of grains on porosity and permeability of unconsolidated sands.AAPG Bulletin，1938，22（9）：1272～1274

［7］黄文熙.土的工程性质.北京：水利电力出版社，1984：60～129

［8］邱贤德，阎宗岭，刘立等.堆石体粒径特征对其渗透性的影响.岩土力学，2004，25（6）：950～954

⑵ 质量混合研究的缺点

成本更高，耗时更长。根据查询质量混合研究相关资料得知，质量混合研究的缺点成本更高，耗时更长。混和方法研究就是研究者在同一研究中综合调配或混合定量和质性研究的技术、方法、手段、概念或语言的研究类别。

⑶ 健康管理｜流行病学的基础知识（4）常用的研究方法

（一）现况调查

现况调查属于描述性流行病学研究方法之一。是指在某一人群中应用普查或抽样调查的方法，收集特定时间内有关变量疾病或健康状况的资，一描述目前疾病或健康状况的分布，以及某因素与疾病的关联。

描述性流行病学研究是指利用已有的资料或特殊调查的资料（包括实验室检查结果），描述疾病或健康状况在不同时间，地点和人群中的分布特征，为进一步开展分析流行病学研究，提供病因或流行因素的线索。

现况调查，从时间上说，是在特定时间点进行的，即在某一时点或在短时间内完成，这个时间点犹如一个断面，故又称之为横断面研究。

目的：

描述疾病或健康状况的分布。

发现病因线索。

适用于疾病的二级预防。

评价疾病的防治效果。

疾病监测。等，其他。

方法有普查和抽样调查两种。

（二）队列研究

探讨疾病的病因是医学研究的重要任务之一。而现况研究由于其因与果同时存在，所以其在病因研究中的作用有限。

而分析性流行病学，方法则更常用于验证病因假设，最常见的两类为队列研究和病例对照研究。

对内研究也叫群组研究。是将特定的人群按其是否暴露于某因素或按不同暴露水平分为n个群组或队列，追踪观察一定时间，比较两组和各组发病率或死亡率的差异，以检验该因素与某疾病有无因果联系及联系强度大小的一种观察性研究方法。

类型有

前瞻性队列研究，研究对象的确定与分组有研究开始时是否暴露来决定研究结局需随访观察一段时间才能得到。

历史性队列研究，研究工作跟现在开始，而研究对象是过去某个时间进入队列的。

双向性队列研究，该方法是以上两个方法的结合。根据历史档案确定暴露与否，随访至将来的某个时间确定结局，故又称混合性队列研究。

（三）病例对照研究

队列研究的结果可靠，科学性强，然而耗时和花费比较大。病例对照研究，省时省力，故应用更为广泛。

病例对照研究为选择一组换锁，研究疾病的患者与一组无此病的对照组，调查其发病前对某个因素的暴露状况，比较两组中暴露率和暴露水平的差异，以研究该疾病与这个因素的关系。

（四）实验性研究

实验性研究的基本性质是研究者在一定程度上掌握着实验的条件，主动给予研究对象某种干预措施。所以又称之为干预研究。

其主要研究类型有临床试验，现场试验，社区试验和类实验等。

（五）诊断试验的评价研究。

诊断试验是对疾病进行诊断的试验方法。

它包括各种实验室检查病史，体检所获得的临床资料，x线超声诊断等各种公认的诊断标准，并且利用这些资料和技术标准，对疾病和健康的状况得出确切的结论。

（六）筛检试验的评价研究。

筛检试验通过快速的检验，检查或其他措施，将可能有病，但表面上健康的人，同那些可能无病的人区分开来。

筛检试验不是诊断试验，仅是一种初步检查，对筛检试验阳性者或可疑阳性者必须进行进一步的确诊，以便对确诊患者采取必要的措施。

筛检试验或筛检方法，应当简单易行，敏感，廉价和有效，且要应用广泛。

⑷ 大数据分析方法 定性研究还是定量研究

大数据分析方法：定性研究还是定量研究
大数据研究就是纯学术方面的东西，对吗？错了！事实上，如果您企业雇用的大数据科学专家所持有的大数据项目理念与您打算在企业业务方面采用的战略哲学不协调的话，您会让自己陷入真正的麻烦。这可能听起来多少有些夸张，然而，仅仅只有很少的企业的高管们在关注数据科学家们未来的研究方向，因为他们不认为在这方面还有什么要考虑的。

相反，当您的企业在选择数据科学专家来负责您企业的相关大数据创新战略时，您必须确保您自己先要了解这些数据科学专家们是如何看待大数据项目的研究的。
最为经典的大数据研究方法被称为定量研究。那些持定量研究理念的数据科学专家们被称为管理科学界的实证主义者，他们坚持用统计数据来讲述一个问题。他们往往从一个假设的命题开始，并逐步通过演绎推理来证明自己的假设。
换句话说，他们会从提出一个理念开始，然后逐步用数值分析的方法来验证这一理念。例如，您可能有一种强烈的预感，您企业的产品将在爱好帆船运动项目的年轻男子市场有很好的市场前景。如果您将您的这一预感告诉一个实证主义者，他们会很乐意的采纳这一假说，并试图通过数据分析的方法来证明您的预测。
当您有一个明确的问题需要解决，并针对可能发生的状况有足够的理论支撑时，定量研究的确是一套很有效的方法。一旦定义了问题，需要针对问题的假设进行探索，数据科学专家将遵循这一众所周知的定量研究的科学方法，用一系列的数据来支撑您的想法。
如果一切顺利，您的预感将变成不只是一种预感，因为您有很好的统计数据作为支撑，以保证您的想法成为现实。这能够帮助您建立良好的信心，不会选择错误的战略路径。
另一方面是定性研究，有时将其称为解释学。持有这一研究理念的研究人员在开始研究问题时没有预制的假设，而是使用归纳推理的方法，从部分到整体的进行观察描述。而不象那些定量研究人员那样通过控制实验进行分析，而是通过问题存在的环境观察和解释现象。
您会在很多生物的研究看到这种定性研究的广泛应用，研究人员通过营造接近物种栖息地的环境，试图提取更深的见解，并力图不打扰现有点生态系统。
当您对于您企业收集的相关数据信息所能够揭示出什么有价值的东西没有任何想法时，定性数据科学专家就能派上用场了。例如，您可能已经收集了企业业务部门在过去五年的事务日志，但您不知道这些信息里面能否提炼出任何有价值的东西，进而转换成信息产品。如果您将您的这一问题告诉一个解释学主义者，他们会试图探讨您的数据，这样您就可以更好地理解这些数据了。
他们不是要在您的数据信息中寻找什么特别的东西，也肯定不是想证明什么。他们只是想办法帮助您更好地了解您的数据是什么。
我认为对于定性分析必须采取非常谨慎的态度，因为其经常在企业战略制定时被滥用。毋庸置疑，在您企业制定大数据发展策略时，定性分析有可能是非常重要的，您只需要了解如何正确使用它，而不至于白白投资了大量资金。
现在，有一种混合型的分析方案，将定性和定量研究方法结合起来。这有可能在您制定的大数据战略时非常有帮助的。但是，也有人认为这并不是灵丹妙药，大多数企业第一次尝试这一方案是也发现其不是万能的。
混合研究方法是新兴的、同时也是复杂的，您不会希望因为采用了混合研究方法而让您企业的大数据发展策略充斥着风险吧。此外，这种研究方法还没有形成自己的研究体系，其只是两种研究类型方式的结合。例如，针对一个问题，您可以从定性研究开始然后又转向定量研究。
或者，你可以从定量研究的问题开始，并利用定性研究详细说明结果。另外，你可以通过在横向和纵向分别同时运用两个方法。当然这种组合是相当复杂，耗费脑力的事情。
企业高管们所面临的最大挑战是企业的发展问题。当在研究企业发展战略时遭遇到定性和定量研究之间的哲学差异，不管他们是否意识到这些差异，两个阵营之间的文化差异是根深蒂固的。
实证主义者认为，数据具有客观意义上的因果关系，将普遍适用于一个影响领域的应用。而解释学主义者则认为数据有主观意义，不适用。他们会向您进行描述解释，但他们在发现的大多数的创新有关的应用程序方法存在问题。
把这两个阵营混合在一起就像把健怡可乐和曼妥思薄荷糖混合一样，如果您不能很好的控制企业内部的动态，激烈的辩论会使您的企业浪费大量的时间和精力。
结论
三种类型的研究方法，两种类型的数据科学专家，以及一种制定您企业大数据的发展战略。当您有一种强烈的预感，并有相关的数据线索支撑您的预感时，定量研究人员使您最佳的选择；而但您没有线索时，定性研究者则是比较好的选择。而将这两种研究人员结合在一起则会带来无休止的争论。混合研究方法似乎是一个合乎逻辑的妥协，但它实际上对于您想要解决研究的问题来说，是弊大于利的。
这就是为什么我建议您在选择让相关的数据科学专家和花哨的软件介入到您企业的大数据战略之前务必要三思，并充分把控您企业的业务战略的原因了。今天就花一些时间来重新考虑您企业的大数据战略资源计划吧。当坏的方案一旦上马，想要临时撤销可不是件容易事儿。