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盐湖资源渗透现状及测量新思路

2023-03-02赵鸣涵王松博

盐科学与化工 2023年2期
关键词:塑膜盐田盐湖

赵鸣涵,陈 可,张 蕾,杜 威,王松博,唐 娜

(天津科技大学 化工与材料学院,天津市卤水化工与资源生态化利用重点实验室,天津 300457)

盐湖资源是珍贵的矿产资源,我国盐湖资源十分丰富,其富含钾、镁、锂、硼等组分。特别是锂被誉为“21世纪的新能源金属”,被广泛应用于航空航天、陶瓷、医药产品等领域,随着锂离子电池的快速发展,锂的市场需求快速增加,年增长率保持在8%~11%[1]。我国已经探明的锂储量约800万t[2],80%以液体矿的形式存在于盐湖卤水中。因此,卤水资源开发对于我国经济发展具有至关重要的作用。目前,盐湖卤水资源的开发利用主要通过卤水采集、盐田滩晒和深加工等工序。盐田滩晒依靠太阳能,利用气候条件使卤水自然蒸发,并依据卤水水盐体系析盐规律达到初级分离的目的。然而,在盐田滩晒蒸发过程中,各类资源的损耗相当严重,其中锂资源的开采率仅为20%~30%,主要的损耗因素是蒸发过程中的母液夹带、结晶损失和盐田土壤渗透。为了研究卤水浓缩过程中的关键因素,文章总结了土壤渗透的影响因素及测量方法,拟为精确测量盐田土壤渗透提供思路。

1 各因素对盐湖卤水渗透的影响

1.1 卤水粘度

为了研究盐田卤水渗透系数与其粘度的关系,王玉杰[3]采用国家标准GB/T 50123-2019土工试验方法,通过变水头的方法进行盐田土壤渗透系数的测定,得出式(1):

k=A/η×1010

(1)

式中:k——土壤的渗透系数,cm/s;A——盐田土壤常数;η——卤水粘度,Pa·s。

当A≥4.923,适用于砂土和亚砂土,当A≤4.923,适用于粘土。可以看出,盐田土壤渗透系数与卤水粘度成反比。

1.2 土壤含水量和密实度

徐国定[4]等人通过测定不同级配土(粘土和砂土按不同比例混合)的渗透系数、含水量,发现随着土壤粘粒增加渗透性减小。同一类型的土壤在未达到最佳含水量之前,含水量越大渗透性反而越小。然而当其达到最佳含水量时,土壤密实度最大,土壤防渗能力最强。土壤的密实度对盐湖卤水渗透具有影响作用,土壤的密实度越大,土壤的孔隙就越少。东台吉乃尔盐湖在早期盐田建设时对压实后的盐田没有进行抗压试验,导致盐田渗透。

1.3 土壤质地

盐田土壤按质地分为壤土类、砂土类、粘土类。壤土类土壤砂粒含量超过60%,粘粒含量在15%~40%之间,抗压强度高,保卤性能强。粘土类砂粒小于60%,粘粒大于40%,以粘粒为主,结构致密,渗透性小[5],但是长期被浸泡,池板易损坏。而砂土类土壤物理性砂粒含量在85%以上,保卤性能弱。

1.4 晒卤深度

盐湖卤水的渗透量与晒卤深度成正比。王石军[6]在对察尔汗盐湖盐田23个试验点渗水试验研究中发现1 m高水柱的渗水量是0.5 m高水柱的两倍左右。虽然增大晒卤深度会提高太阳能辐射的吸收率,有效的盐田蒸发面积和光卤石粒径,对盐田生产有着积极作用,但综合考虑认为晒卤深度应不低于0.8 m,需要合理控制晒卤深度[7]。当然晒卤深度也不是越高越好,要考虑随着晒卤深度增加所带来的渗漏问题,要根据不同盐田采取不同晒卤深度。刘顺[8]在卤水深度对盐田生产的影响探析中同样发现盐田渗漏量与卤水深度成正比,但盐田深度过高,会产生较大损失,因此,卤水深度也不宜过高。

1.5 盐田生物

盐田生物会产生各类代谢产物,如含氮化合物、有机酸等,这类有机质不仅可以改变土壤的组成和物理化学性质,也可以加速盐田土壤熟化。且在卤水下渗过程中填充土壤孔隙。有机质本身的电荷吸附,也可使土壤颗粒之间的结合更加紧密使孔隙比降低,增加土壤密实度,有利于防渗。20世纪80年代我国引进了盐田生物技术,1982年,福建开展了藻垫培植技术。1994年刘保国在大清河盐场成功引种了南方盐区藻垫[9]。通过盐田生物新陈代谢产生的物质填充土壤空隙,使土壤更加紧密,从而降低土壤渗透量。

1.6 土壤易溶盐含量和卤水浓度

在卤水条件下,盐湖卤水渗透性与土壤中易溶盐含量成反比。因钠离子具有强烈的吸附作用,结合水膜会增厚,过水断面会减小[6],渗透性就会减弱。王石军在淡水与卤水渗透系数的测定时,发现淡水渗透系数是卤水渗透系数的数倍。渗透量与卤水浓度成反比,卤水浓度越大,产生的流动阻力就越大,渗透量减少。

2 盐田防渗措施

在海盐生产过程中因盐田池板渗漏造成的损失高达30%~40%[10]。郭翔[11]等人在盐田底板防渗技术研究中表明,年产120万t项目盐田全年钾离子渗透损失量占34.2%。李建业[12]在东台吉乃尔盐田渗透与防渗措施探讨中发现钾钠盐田的渗透损失十分严重,高达37%。北方海盐区盐田土壤渗透严重,日渗量达到0.8 mm~1.2 mm[13]。长芦盐区整年平均渗透量达46.19%,与实际生产能力大体相等,渗透量相当大[14]。山东昌邑盐场,以砂质土为主,卤水的渗透率高达75%[11]。2000年,江苏一些盐场的渗漏损失高达50%。罗中区建立的盐田从2001年灌卤水开始,对其进行观测,渗透量超过了1 mm/d,昼夜渗透量高达22 000 m3,增加了采卤成本[15]。因此,减少盐田生产过程中的损失,加强、优化盐田防渗措施是关键。基于以上影响盐田渗透的因素,需进行一系列的防渗措施,如化学防渗、预晒池板防渗、生物防渗、粘土机械夯实防渗、塑膜防渗等。目前,粘土机械夯实防渗和塑膜防渗是国内盐田防渗主要方法,国外则以化学防渗为主[16]。

2.1 化学防渗

化学防渗是将化学液体注入到盐田卤水渗漏的地区,形成防渗层,从而减少渗漏。最初,刘乃人[17]在盐田化学防渗的研究中,采用了防渗粉与消石灰4 ∶6作为化学防渗材料,渗透量降低到0.2 mm/d~0.3 mm/d。陈继盛[18]用硫酸钙作为盐田土壤的防渗材料,硫酸钙呈片状,坚硬,难溶于水,与粘土混合可以起支撑作用。为解决渗漏这一难题,陈刚[19]等人进一步对化学防渗进行了研究,筛选出四种化学物质氧化镁、氯化镁、二氧化硅、三氧化二铝作为混合防渗材料。其中,氯化镁和氧化镁反应生成抗水、抗压性较强的氯氧镁,通过自然蒸发晾干后固结在盐田表层,形成一层坚硬的防渗层,防止渗漏。

随着科学技术的发展,越来越多新型防渗材料涌现,其中以丙烯酰胺、丙烯酸及其衍生物和共聚物为主[20],广泛应用于盐田、池塘、油田防渗中。但是,目前关于国内盐田化学防渗针对性研究的文献比较少,对其尚未进行深入研究。

2.2 预晒池板防渗

预晒池板防渗是首先采用机械夯实的方法压实盐田,使其抗压强度达到0.8 MPa以上,然后灌入饱和的氯化钠溶液进行晒制,析出一层5 cm左右的氯化钠防渗层,从而达到防渗效果。青海钾肥一期盐田通过晒制钠盐池板,进行防渗,钠离子具有强烈吸附作用,降低了天然孔隙比,所以降低了盐田透水性。2003年~2005年建设的东台吉乃尔盐田,早期采用粘土机械夯实的方法进行防漏,但随时间的增长,粘土层不稳定,造成渗漏,K-1钠盐田渗漏损失约37 %,严重制约了锂钾硼镁的生产。后期则采用了预晒池板防渗,渗透损失降低为4.87%左右[12]。

2.3 生物防渗

生物防渗是通过人工养殖的方法在盐田池板上生成藻类和细菌的生物垫层,以此来形成保护层,减少盐湖卤水渗漏。生成的保护层起到了隔水的作用,并且藻类新陈代谢产生的有机质和微粒会使土壤空隙填充满,从而降低渗漏。张福在北方海盐区盐田生物防渗技术的研究中,采用了生物防渗技术,减少了盐田卤水渗透,降低了损失。采用了南北藻种混合培育的生物垫技术,卤水浓度控制在7 °Be′~8 °Be′,深度控制在10 cm左右[13],此条件有利于藻类光合作用,促进藻类生长。通过不同土质对比实验发现,砂土质池板吸收太阳光多,使卤水增温,加速藻类生长。同时在土壤中应该适当加入氮、磷,例如鸡粪或者复合肥,促进藻类的生长,加速细菌繁殖,加速土壤熟化,减少藻垫起伏。

2.4 粘土机械夯实防渗

粘土机械夯实防渗是使用粘土,采用机械夯实的方法,改变土壤结构,减小土壤之间的孔隙,增加密实度,从而起到防渗作用。粘土防渗成本低,操作简便,但是要考虑防渗粘土的含盐量、厚度、压实系数等。当粘土层厚度为0.8 m以上时较为理想,但是盐湖粘土层构造不均匀,在大面积碾压时,难以保证良好的碾压效果,会造成渗漏现象。并且,粘土防渗并不是适合所有盐田,对于没有很厚的粘土层或者粘土层杂质过多的盐田,此种方法不利于防渗。

2.5 塑膜防渗

塑膜防渗是在盐田池板土壤上铺放塑料薄膜,利用其防水性,达到防渗作用,塑膜防渗是一种物理防渗方法。在进行塑膜防渗时,首先要清理盐田土壤表面的盐土颗粒状结晶、杂物等,保持盐土表面平整,否则微小的凸起可能使塑膜破损,造成渗漏。同时在塑膜铺设的过程中要对塑膜接口处进行检查,看是否有破损。塑膜防渗成本较高,单位面积上成本比预晒池板防渗高1倍。并且铺设时工作量大,无法进行全盐田铺设。面积相对较小、生产高附加值产品的老卤池防渗时,一般采用这种方法。

东台吉乃尔盐田采用铺设HPDE双光面土工膜的方法进行防渗,老卤的渗透率小于1%[12],防渗效果显著。虽然塑膜防渗成本高,但其对老卤池有一定保温作用,滩晒浓缩效率会提高,生产效率也将会提高。同样天津塘沽盐场对调节池采用塑膜防渗,渗透量从1.30 mm/d降低为0.4 mm/d~0.6 mm/d[14],效果理想。

郭翔[11]采用四种不同的防渗膜材料对罗中小型盐田渗漏率进行评价,综合考虑,其中HDPE膜具有很好防渗效果,相对于不铺设薄膜的同类型盐田渗透率降低了82.5 %。因此将HDPE膜用于罗中2个大型盐田的防渗,相对于不铺设薄膜的盐田来说,渗漏率在第一轮、第二轮进水时都下降了70%~80%,防渗效果理想。并在使用1 a后对HDPE膜进行性能测试,发现其无论抗拉伸、撕裂、穿刺性能都符合盐田防渗要求。

3 盐湖卤水渗透系数的测定

目前土壤的渗透系数主要通过实验获得,但进行渗透实验时,往往受到实验条件的限制,使渗透系数的测定具有一定的困难性,并且耗时,如果可以建立出适合盐田土壤渗透的预测模型,那么将会极大促进盐田土壤的防渗工作。并且,土壤渗透规律可为资源元素的损失及其对采收率的影响提供依据。

实验室内盐田土壤渗透系数测定方法主要有两种:变水头和恒定水头方法。变水头方法采用的是南55型渗透仪,采用国标GB/T 50123-2019[21]土工试验方法测定,适用于粘性土壤。图1是变水头渗透试验所用装置。

图1 变水头渗透装置Fig.1 Variable head infiltration device

变水头渗透试验公式见式(2):

(2)

式中:a——变水头管截面积,cm2;L——渗径,等于试样高度,cm;Hb1——开始时水头,cm;Hb2——终止时水头,cm;A——取土环横截面积,cm2;t——测定时间,s;kT——卤温T时的渗透系数,cm/s。

而美国的入渗仪采用的恒定水头法,用于测定现场原位土壤。测定土壤的深度在15 cm~75 cm,适用于砂性土壤。贺华[22]、李海宁[23]曾经使用这种方法测定了土壤的渗透系数,效果良好。美国入渗仪测定土壤渗透系数的计算公式见式(3):

Kwt=0.004 1×Y×R2-0.005 4×Y×R1

(3)

式中:Kwt——t温度下淡水的渗透系数,cm/s;Y——储水管常数,当只有内部储水管被选择使用时的管内截面积,Y=2.18 cm2;R1、R2——当第一或第二水头坡建立时,储水管中水下降的稳态速率,cm/s。

此公式是淡水渗透系数的测定公式,还需要进行温度和浓度的订正,进而得到盐田土壤的渗透系数。

4 人工神经网络对渗透系数的测量

人工神经网络是受大脑生物神经元处理信息的启发,提出的一种类似神经元处理问题的方法[24]。人工神经网络是通过非线性的“黑盒”来处理输入参数和输出参数之间高度复杂的关系[25],广泛应用于各个领域。人工神经网络(ANN)作为一种非线性拟合算法,由于其易于训练、自适应结构和可调整的训练参数等优点,已成为最流行的机器学习技术之一。目前将人工神经网络应用于盐田渗透中的实例很少,但相关土壤渗透的模型可以为其提供思路。

徐文硕[26]以冻融循环次数、含水量、干密度和孔隙度作为模型的输入因素,土壤的渗透系数作为模型的输出因素,建立了鲁西南黄泛区渗透系数模型,预测模型的均方误差为0.031 4,均方根误差是0.177 3,拟合优度是1.330 5,预测效果较好,为今后盐碱土治理方面提供了依据。

许建[27]首先通过单因素实验确定各因素是否对黄土的渗透性有显著影响,通过三轴渗透试验得到320组数据,以此来建立BP人工神经网络,预测数据的误差在10%以内,训练有素,通过模型可以预测多因素对黄土渗透系数的影响。

唐晓松[28]通过库区不同级配下的粗颗粒土的渗透实验得到了大量数据。以此来建立人工神经网络模型,通过不断的训练,使模型的误差达到最小。用得到的模型进行预测,实际值和预测值的误差都在3 %以内,模型精度较好。

Anna Markiewicz[29]以土壤类型、相对密度、孔隙度和土壤有效直径为输入变量,渗透系数为输出变量,建立人工神经网络来预测土壤的渗透系数,模型的决定系数为0.97,平均相对误差±4%,模型效果良好,可以将其应用于更多类型的土壤中,减少实验室或者现场测定渗透系数所需的成本和时间。

由于渗透系数的确定是繁琐、耗时且劳动密集型的过程,所以韩国首尔三星物产建设技术研究所工程建设集团在土壤渗透系数的神经网络开发中,通过建模的方法对379组原位渗透测试数据进行模拟,可以预测不同土壤参数条件下的渗透系数,无需进行复杂的原位渗透实验[30]。

在晒卤制盐的工艺操作过程中,渗透带来了严重的损耗,到目前为止还没有人系统地在盐湖卤水渗透方面做一些定量的规律性研究。特别是通过建立一个数学模型模拟各因素与渗透系数的影响强弱关系。因此,通过建模的方法为描述和处理多因素非线性复杂问题提供了强有力的工具。实现盐湖资源元素在不同的盐田土壤条件下迁移行为的精准预测势在必行。为后人提供了一种新的思路。可通过前期收集大量实验数据,来建立人工神经网络,意在提出一种盐湖卤水渗透系数测定的新思路,实现了多因素渗透系数的预测,并且可以预测现场的实际盐田,解决了实验室内无法实现条件下渗透系数的测定,解决了多因素交互作用的问题。以上关于土壤渗透模型大部分运用的是BP神经网络,可能存在一些优化问题,可以考虑与遗传算法、粒子群算法、退火算法相结合[31],或后续采用其他模型,例如卷积神经网络,从而得到最优预测模型。

5 结语

在盐湖卤水资源元素的开发过程中,渗透带来的损失相当严重,而目前的防渗措施需要因地制宜的采取不同的措施,后续考虑与人工神经网络结合,以影响渗透的各个因素作为输入变量,渗透系数作为输出变量,建立最优模型,定量预测不同实验条件下的渗透系数,减少实验成本和时间,以此采取不同的防渗方法,为今后盐田防渗提供借鉴意义。

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