劉志東 段偉國
邊坡穩定性是指構成自然與人工斜坡的巖土體的穩定程度。在邊坡的發展變化過程中,由于邊坡形態和結構的不斷改變以及自然和人為作用,邊坡的應力狀態也隨之不斷改變,邊坡應力的變化是邊坡變形的最基本動力。影響邊坡內應力變化的主要因素也同樣是影響邊坡位移的主要因素,通常這些因素是難以表述和量化的,這給巖質邊坡的變形及穩定性分析帶來了一定的難度,在理論分析中,人們常常將這些因素反映在邊坡巖體的基本物理力學參數、巖石邊坡的幾何特征參數、巖體的結構面強度參數等上面來,從而定量地評價邊坡的變形程度以及定性地評價邊坡穩定性。巖體系數重要性程度分析在國內的研究比較少,而分析巖體各項指標對整體變形的影響具有重要的研究意義,可以節省很多試驗資源。
小龍潭礦區位于云南省開遠市北約15 km,其地貌為一北北東向的山間盆地,盆地南北長約7 km,東西寬約3 km,盆地北窄南寬,呈橢圓形。區內有公路和昆河鐵路相通,北距省城昆明約380 km,南離國家級開放口岸河口約160 km,交通便利。
布沼壩露天礦年設計生產能力為480萬t,經過多年的努力,目前年采煤量已達480萬t,達到原設計的生產能力,露天采場坑底標高現已降至990.00 m。隨著采剝工程的推進,到最終采坑時,露天采場坑底標高還將下降190 m,達 800 m水平。
鑒于工程的重要性,根據布沼壩露天礦的巖石力學參數對各巖石力學參數的重要性進行研究。

根據圣維南原理,數值模型為了減小邊界對計算模型的影響,在有限元建模中對邊坡采取左邊擴展200 m,右邊擴展300 m,兩端約束的數值模型。本模型以布沼壩西北幫(6-6線)為原型建立,具體尺寸見圖1(圖中N3為褐煤,N1-2為黏土巖,T2g4為灰巖),模型劃分為513個單元,3 799個節點來進行計算。以實際參數調整進行模擬(實際參數的100%,90%,80%,70%,60%),有關模型圖見圖2,圖3。


由圖4可見,無論是 x方向位移、y方向位移還是點的絕對位移均隨著彈性模量的減小而呈遞增的趨勢,且隨著彈性模量減小,位移增量在增大,即曲線的斜率變大。由此可以看出,彈性模量對邊坡影響較大,是邊坡變形的重要參數,可以預見當邊坡的彈性模量增大到一定程度時,位移響應將會很小。所以在取用邊坡的彈性模量時,應當盡量精準,這樣才能更好的提高邊坡穩定及滑坡預測的精度。一旦發現有較大假值和較小假值可取時,盡量在與真值增幅相同時,取較大值。

由圖5可看出,隨著比重的減小,邊坡的 x方向位移、y方向位移和絕對位移均呈減小趨勢,并且隨著比重的減小,邊坡變形增量也在減小,即圖中的斜率在減小,可見當比重減小到一定程度,只會對邊坡變形產生很小影響,說明比重的影響是與其他參數有關,當參數取值合理,比重因素將對邊坡無影響。即比重小的時候變形值變化較比重大的時候平緩,理想狀態下,當比重減小到一定程度,各點位移值無變化。
計算同時得到三種材料在其他參數取值不變情況下,內摩擦角在18.8°~29.5°變化對邊坡的位移幾乎無影響的結論。
在粘聚力取值較大的情況下,巖體的內摩擦角對邊坡的變形影響有限,即邊坡巖體的內摩擦角對邊坡位移的影響大小取決于粘聚力的取值,如果邊坡巖體的粘聚力過大,內摩擦角對邊坡的變形將難以體現出來,可以說明內摩擦角對邊坡的影響取決于其他的參數,如彈性模量、比重等其他參數則獨立對邊坡的變形產生影響。在這里巖體的粘聚力特別是灰巖的粘聚力達到了0.3 MPa,內摩擦角對邊坡變形的影響便無法體現,而如果將粘聚力值減小,則可以得到邊坡的絕對位移隨著內摩擦角的減小而增大這一結論。
邊坡巖體的粘聚力對邊坡變形是有影響的,但與巖體的其他參數存在很大關系,在巖體其他參數較大(較小)(沒有界限,只能是經驗確定,這只是定性分析)的情況下,殘余剪強度對邊坡的影響不大。在這里我們可以看到當其他參數一定時,殘余剪強度影響會較小,但是當殘余強度小到一定程度,對變形影響很大,也就是說,當殘余剪強度較小時取值應盡量準確,否則對邊坡變形預測影響很大,本文中當黏土巖和褐煤粘聚力小于0.01 MPa時,影響程度開始變大。
本文運用有限元單元法,通過調整影響邊坡巖體穩定性的幾個參數取值,研究了各參數取值與邊坡穩定性的內在關系,得到如下結論:1)在邊坡巖體的幾個基本物性參數中,彈性模量 E、比重對邊坡變形均有不同程度的影響,其中邊坡位移隨彈性模量的增大而減小,巖體比重對巖石邊坡位移的影響是隨著其減小而減小的。2)邊坡巖體的粘聚力對邊坡變形是有影響的,但與巖體的其他參數存在很大關系,在巖體其他參數較大(較小)的情況下,粘聚力對邊坡的影響不大。3)邊坡巖體的內摩擦角φ對邊坡位移的影響大小取決于粘聚力的取值,如果邊坡巖體的粘聚力過大,內摩擦角對邊坡的變形將難以體現出來。通過以上結論可以知道在做巖石力學參數實驗時,哪些參數應盡量精準,因為其對數值模型分析影響較大,有些參數在數據較小的情況下,再次精準已經沒有意義,因為其對數值模型影響較小。
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