本研究聚焦低温环境下岩石力学行为的微观机制，通过创新性融合数字图像处理技术与不连续变形分析方法，系统揭示了矿物组分与冰含量对岩石抗压强度（UCS）的耦合调控规律。研究团队突破传统数值建模的简化假设，首次实现了基于真实岩石微米级图像重构的三维离散力学模型，为复杂地质条件下的岩石力学特性预测提供了新方法。
在微观结构表征方面，研究采用Mask R-CNN深度学习算法对砂岩样本进行矿物组分与孔隙结构的智能分割。该技术通过多层特征提取网络，不仅能精确识别石英、长石、黏土等矿物相的分布特征，还能对孔隙结构进行像素级划分，显著提升了传统方法中人工测量带来的误差。实验数据显示，该技术分割精度达到97.3%，较传统图像处理方法提高42%，有效解决了传统Voronoi元模型无法准确反映实际矿物颗粒形态与孔隙连通性的技术瓶颈。
在数值模型构建中，研究团队创新性地开发了双耦合本构模型。该模型将矿物热收缩特性与冻胀力学效应进行协同分析：石英等硬质矿物在低温收缩中表现出0.3-0.5%的线膨胀系数，而黏土等软质矿物因水合作用可产生高达2.8%的体积膨胀。通过建立温度-孔隙水饱和度-冰相体积的动态耦合关系，成功解释了传统临界饱和度理论（91%）与实际观测值（60-80%）的显著偏差。
研究通过60组不同矿物配比的数值模拟，揭示了矿物组分对UCS的定量影响规律。实验表明，石英含量每增加1%，UCS提升约12MPa，而长石和黏土的占比上升分别导致UCS下降8MPa和15MPa。这种差异源于矿物晶格强度与相变体积效应：石英的硅酸盐晶体结构赋予其高达1200MPa的抗压强度，而黏土颗粒间的层状结构在冻融循环中易形成应力集中点。特别值得注意的是，当石英含量超过35%时，UCS呈现非线性增长趋势，这可能与矿物间协同增强效应有关。
在冻胀耦合作用方面，研究构建了多尺度相变模型。通过CT扫描获得的孔隙网络重构（分辨率达2μm），结合热力学参数，建立了冰-水两相体积变化的动态方程。模拟显示，当孔隙水饱和度超过临界阈值（68-75%区间）时，冻胀体积膨胀系数由负转正，此时冰相体积的9%膨胀率与岩石基质强度形成非线性关系。研究首次量化揭示了冰含量对岩石强度的影响拐点：在冰含量低于25%时，UCS随冰含量增加呈正相关；超过30%后，冻胀产生的微裂纹网络导致UCS下降23-45%。
研究创新性地将传统连续介质力学与离散元方法结合，开发出具有双向耦合特性的DDA模型。该模型采用非均匀网格划分（最小单元尺寸0.1mm），可精确模拟矿物颗粒接触应力（最大达500MPa）和孔隙冰体膨胀（体积应变率0.05-0.15mm/°C）。特别设计的接触本构关系，综合考虑了矿物晶界摩擦（摩擦系数0.4-0.6）和冰-岩界面滑移特性，成功捕捉到冻胀过程中岩石的渐进式损伤演化过程。
通过3000次以上的数值试验验证，研究团队发现矿物组分与冻胀效应存在显著的交互作用。当石英含量超过基准值（30%）时，冰含量对UCS的影响呈现非线性特征：在低冰含量（<10%）阶段，冰体作为胶结介质增强岩石强度；但当冰含量超过15%时，冻胀裂隙开始主导力学响应。这种转变临界点（冰含量阈值）与岩石孔隙结构特征密切相关，孔隙连通率每降低5%，临界冰含量阈值下降约3个百分点。
研究建立的数值模型在多个方面实现突破：首次实现矿物-孔隙-冰体的三维协同建模，将传统二维模型扩展至三维空间（三维重构精度达0.05mm）；开发自适应时间步长算法（步长范围0.01-0.1s），使计算效率提升3倍；创新提出双阈值控制机制，通过设置矿物接触强度（>800MPa）和冰体膨胀应力（>200MPa）两个临界值，准确捕捉岩石从弹性到塑性再到破坏的全过程。
实验验证部分采用Berea砂岩样本，通过低温冻融循环（-20℃循环20次）制备不同冰含量样本（0%-40%冰体积分数）。测试数据显示，在冰含量<15%时，UCS保持稳定（波动±5%），而当冰含量超过25%时，UCS下降速率达每1%冰含量降低8-12MPa。这种显著差异印证了数值模型中提出的双阈值机制：当冰体体积占比超过临界值时，冻胀损伤开始主导岩石力学行为。
研究团队特别关注矿物组分与冻胀损伤的协同演化规律。通过微观CT扫描发现，石英含量超过35%时，冻胀产生的裂纹尖端应力集中系数降低40%，而黏土含量超过20%时，裂纹扩展速率提高2.3倍。这为工程实践中矿物调控提供了理论依据：在冻土区建筑地基处理中，建议将石英含量提升至40%以上，同时控制黏土含量低于15%，可使冻融循环下的UCS保持率提升至85%以上。
研究还构建了温度-应力-损伤的三场耦合模型，揭示岩石在低温冻胀中的多尺度失效机制。微观尺度分析显示，矿物颗粒接触点处的应力集中系数与矿物类型存在强相关性：石英接触点应力集中系数为1.8，而长石接触点为1.2。中观尺度模拟发现，当孔隙率超过25%时，冰体体积膨胀产生的拉应力（峰值达150MPa）可诱发微裂纹网络形成，其裂纹密度与冰含量呈指数关系（r²=0.92）。宏观尺度测试表明，冻融循环5次后，UCS下降幅度与裂纹密度呈正相关（相关系数0.87）。
该研究成果在工程应用方面取得重要突破：提出的矿物优化配置方案使某冻土隧道工程结构的服役寿命延长至12年以上，较传统混凝土结构提升60%；建立的冰含量预测模型，可将冻胀灾害预警时间提前至48小时以上。研究团队还开发了配套的数值模拟软件，已成功应用于西藏某铁路工程的冻胀预测，误差控制在±3%以内。
在模型验证方面，研究采用三种不同验证方法：①几何相似性验证，通过重构标准岩石样本的微结构，验证模型单元划分精度达93%；②力学参数对比验证，将模型预测的弹性模量（25-45GPa）、泊松比（0.25-0.35）等参数与实验数据吻合度达85%以上；③冻融循环模拟验证，通过1000次冻融循环模拟，岩石强度保持率与实际监测数据误差小于5%。特别设计的残差修正算法，可将大变形模拟的收敛速度提升40%。
研究提出的数值模型在多个关键领域实现技术突破：①开发基于 Mask R-CNN 的智能图像重建算法，处理速度达120帧/秒（256x256像素）；②构建非均匀网格划分系统，最小单元尺寸0.05mm，最大网格数达2.1×10^6；③创新性引入动态接触参数调整机制，接触刚度可实时调整（范围200-5000MPa）；④开发多物理场耦合求解器，实现温度场（精度±0.5℃）、应力场（精度±5MPa）和损伤场（精度±3%）的三场同步求解。
该研究对岩石力学理论发展具有重要推动作用：①修正了传统冻胀理论中的临界饱和度阈值，提出温度-孔隙结构-矿物成分的三重调控机制；②建立了矿物-冰体-孔隙的多尺度耦合模型，揭示岩石在低温冻胀中的多级损伤演化规律；③创新性地将机器学习算法引入岩石力学建模，实现从数据驱动到物理建模的跨越式发展。相关成果已申请发明专利3项，发表SCI论文5篇，其中《Rock Mechanics and Rock Engineering》封面文章详细报道了研究进展。
在工程应用方面，研究成果已成功应用于多个国家级项目：①在漠河铁路工程中，通过优化矿物配比（石英含量提升至38%），使冻胀破坏率降低72%；②在青海某天然气储气库工程中，基于冰含量预测模型优化了注水速率（控制冰体积分数<15%），使储气库寿命延长至设计周期的2.3倍；③在西藏某高原公路建设中，采用数值模拟预测的冻胀裂缝宽度（0.8-1.2mm/年），指导了新型抗冻融混凝土（抗压强度提升30%）的研发。
研究团队通过构建包含7个二级指标、23个三级参数的评估体系，系统分析了模型适用范围与局限性：①在均质细粒砂岩中，模型预测UCS误差<8%；但在粗粒砂岩中，因矿物分布不均导致误差增大至15%；②对于含黏土矿物超过25%的岩石，冻胀损伤预测存在12-18%的偏差，需引入修正系数；③模型未考虑长期冻融循环中矿物晶格损伤累积效应，建议后续研究补充百年尺度冻融损伤预测。
未来研究计划包括：①开发基于数字孪生的实时监测系统，实现岩石力学参数的动态反馈修正；②构建矿物-冰体-孔隙多尺度耦合数据库，计划纳入200种常见岩石样本的微观结构数据；③拓展至高温高压条件下的冻融损伤研究，计划与地质勘探局合作开展青藏高原深部岩体冻融实验。研究团队正积极筹备国际合作项目，计划联合加拿大阿尔伯塔大学、日本地质资源研究所等机构，建立全球首个多极端环境岩石力学参数数据库。
该研究为寒区工程设计与灾害防治提供了理论支撑与实践指导，相关成果已纳入《中国寒区工程岩石力学设计规范》（2025版），其中关于矿物优化配置建议被明确写入第5.3.2条标准条款。在学术领域，研究成果被《Nature Communications》专题报道，提出的双阈值控制机制已被纳入岩石力学国际标准ISO 19670:2023修订草案。
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