使用TLS-100便携式热阻率仪，评估干燥土壤和饱和土壤的热特性

使用TLS-100便携式热阻率仪，评估干燥土壤和饱和土壤的热特性

 

 

了解土壤的热导率为什么很重要？

在农业和建筑领域，土壤的热导率对环境敏感型应用极为关键。一般来说，土壤的热导率会随着含水量的增加而提高。在建筑行业中，埋设的电缆和管道可能存在安全隐患。施工企业在建造地下系统时，必须密切关注周围土壤的含水量及其导热性能。如果发现土壤热导率偏低，电缆和管道可能会过热，甚至引发燃烧。而对于埋设的热水管道，则要求周围土壤的热导率较低，以减少管道向地下散失的热量。因此，准确、规范地进行热特性测试，并最终选用合适的回填材料，是确保地下系统长期使用的关键。

 

如何测量土壤的热导率？

加拿大Thermtest公司推出的TLS-100便携式热阻率仪（见图1），旨在为现场测量土壤及其他天然材料的热特性，提供一款方便易用的热导率仪。基于大量研究和建模，该仪器能够测试土壤及其他软质材料，其准确度误差<=5%,重复性<=2%，符合ASTM D5334标准（即《采用热探针法测定土壤及软岩热导率与热阻率的标准试验方法》）。此外，TLS-100还能在测量前自动修正样品中的等温漂移。每次测试前，仪器会监测样品的温度，并将温度漂移记录为测量数据的一部分，以便在需要时进行漂移补偿。

 

图1：Thermtest TLS-100便携式热阻率仪，可测量土壤、固体和粉末的热特性。其热导率测量范围为0.1 至5 W/m·K，热阻率测量范围为0.2至10 m·K/W，工作温度范围为-40至100°C。

 

物理性质的变化会显著影响土壤的热导率。一般来说，热导率与含水量成正比：土壤含水量越高，热导率就越高；反之，含水量越低，热导率就越低。

 

不同含水量下土壤的热导率是多少？

本次实验评估了两种极端含水量（0%和100%）的土壤样品的热特性。首先，从Thermtest实验室外部采集了一份土壤样本，在室温条件下自然干燥三周。为了成功模拟已知的新不伦瑞克省土壤密度（Tarnawski等人，2015年），采用冲击压实法将土壤分两层压入样品架中。

对于含水量为0%（完全干燥）的土壤样品，将TLS-10 探针小心插入干燥样品的中心位置。在进行任何测量之前，让探针与样品的组合静置10分钟，使其达到等温稳定状态。

对于含水量为100%（完全饱和）的土壤样品，操作流程与上述基本相同，区别在于：土壤被压入一个无底样品架，该样品架底部固定有粗棉布。然后将这个新样品架放入一个装有水的大容器中，静置 12 小时，通过类似毛细作用的方式使土壤样品达到100% 饱和。在插入探针之前，将样品架从大容器中取出，放在一个干燥的托盘上。接着将 TLS-100探针插入样品中心，再次等待10分钟。

 

图2：TLS-100 便携式热导率/热阻率仪正在测量两种土壤样品的热特性——左侧为0%饱和度的干燥土壤样品，右侧为100%饱和度的饱和土壤样品。

 

测试土壤热导率需要多长时间？

由于该方法属于瞬态测试法，测试时间相对较短（约2分钟），这对于测量高含水量材料来说是一个重要优势。测试过程中，插入样品的TLS-100探针会在设定的时间内发热。在此期间，仪器会按固定时间间隔记录多个温度读数。随后在降温过程中，再次按固定时间间隔重复记录温度读数。最后，根据记录的温度数据，通过以下公式计算土壤的热导率：

 

k=q/4πa 

k = 热导率（表示土壤传导热量的能力）

q = 探针的加热功率（单位时间内探针产生的热量）

a = 温度随时间对数上升的斜率（即温度升高与时间对数值之间线性关系的斜率）

土壤热导率测试结果

 

表1. 两种土壤样品在室温下的热特性：0%饱和度与100%饱和度

 

所得结果符合前述土壤热导率与含水量的变化趋势：含水量为0% 时测得的热导率较低（0.364 W/m·K），而饱和度为100% 的土壤样品则显示出更高的热导率（1.59 W/m·K）。这些结果也完全在TLS-100标称的重复性范围之内。尽管本实验测得的热导率与Tarnawski等人（2015）的结果略有差异，但两者变化趋势一致。Tarnawski等人（2015）研究中使用的土壤样品采集自新不伦瑞克省的不同区域，这可能是导致与本次所测得热导率值存在差异的原因。

 

通过使用TLS-100便携式热导率仪测试0%和100%饱和度下土壤的热导率，证明土壤的热导率很大程度上取决于其物理性质，例如含水量。未来使用 TLS-100 便携式热阻率仪进行土壤热导率测试时，还应考虑其他物理性质，如孔隙率、有机质含量和温度。

 

参考文献：

V. R. Tarnawski, T. Momose, M. L. McCombie, and W. H. Leong. 2015. Canadian Field Soils III. Thermal-Conductivity Data and Modeling. International Journal of Thermophysics, 36(1): 119-156.