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紅黏土邊坡穩定性監測及預警應用研究

2019-09-10 07:22:44嚴世濤鄒一強唐忠國
西部交通科技 2019年12期

嚴世濤 鄒一強 唐忠國

摘要:文章針對各類邊坡監測技術的優缺點,提出一種針對廣西地區常見的紅黏土邊坡監測預警方案,并結合工程實例,基于灰色系統理論建立了紅黏土邊坡大變形預測的GM(1,N)模型,并與實際監測數據進行對比分析。研究表明,提出的方案精度較高、收斂較快,在快速分析邊坡穩定問題上具有很強的適用性。

關鍵詞:邊坡穩定性;邊坡監測;變形預測;灰色系統理論

中圖分類號:U416.1+4文獻標識碼:A DOI: 10.1 3282/j. cnki. wccst. 201 9. 12.01 3

文章編號:1673 - 4874(2019)12 - 0044 - 04

0 引言

邊坡穩定性問題是公路工程最常見的地質問題,邊坡失穩、滑塌具有突發性強、危害性大、人工巡查發現難度高等特點。對于運營階段的高速公路而言,突發性的邊坡滑塌易對通行車輛造成損害,給人民群眾生命財產安全造成巨大的威脅。及時、準確地掌握邊坡穩定情況,提前發出災害預警,是保障公路邊坡安全,最大限度減少因邊坡滑塌造成的財產損失和人員傷亡的有效措施。

1 邊坡監測技術概述

根據監測項目及監測方式分類[1],目前的邊坡監測技術可分為以下幾類:

(1)傳統監測法。這是一種單一參數(位移)監測法,通過在邊坡地表監測區域內布置量測點,由監測人員通過全站儀、經緯儀等儀器定期到位測量,是最早的邊坡及結構物監控量測技術。這種方法對設備要求低、一次性投入小,可根據邊坡的實際地貌任意布置加密量測點,但由于存在采用傳統儀器操作復雜、監測耗時長、監測頻率較低、時效性差以及長期監測費用較高等不足,且無法在惡劣天氣下實施,因此常用于施工過程現場監測,是其他監測手段的輔助技術。近年來隨著高精度監測機器人[2]的應用,實現了監測自動化,對于高密度測點的情況,監測效率提升明顯,但仍需監測人員到現場觀測。

(2)綜合監測法。這是一種多參數監測法,通過布設各類傳感器和測點,對地表變形、深部變形、結構應力、環境因素(降雨量、土體含水率等)等進行連續綜合監測的一種方法。這類方法的監測對象是巖土力學及環境的各類參數,適應性強,對不同性質類型邊坡可有針對性地選取不同的監測項目,監測結果更接近于邊坡滑塌的本質,但由于監測項目一般較多,因此通常還需同時構建數據分析模型,挖掘監測數據之間的聯系,設立科學的預警模型。與傳統監測法相比,綜合監測法一次投入較大,但具有可實現較高頻率的自動化數據采集、監測過程費用低、安全可靠等優勢,在工程實踐中得到廣泛應用。

(3)新型監測技術。近年來,自動化、智能化、高精度已經成為國內外邊坡監測技術研究及應用的熱點,主要有“3S”技術[3]、分布式光纖傳感技術[4]、地面激光掃描技術[5]、雷達干涉測量技術等。以上技術在自動化、智能化、高精度方面都取得了長足的發展,但由于一般也是針對單一因素進行數據監控,且其技術應用難度較大、費用較高,直接推廣應用受到了限制。

2 紅黏土邊坡監測預警方案

結合上文所述各類監測方案的優缺點,在對技術可行性及經濟性進行綜合分析的基礎上,提出一種針對廣西地區常見的紅黏土邊坡監測預警方案。

2.1 系統的組成

邊坡在線監測預警系統由硬件設備系統、配套軟件系統及預測模型組成。硬件設備系統可由高精度GNSS監測站(可選)、數據傳感系統(包括測斜儀、裂縫傳感器、土壤水分傳感器、雨量計等)、數據采集系統、數據傳輸系統等組成。配套軟件包括數據庫系統、數據處理及控制系統、安全評價及預警系統等。預測模型采用改進的GM(1,N)灰色系統理論對數據進行分析、預測。系統組成見圖1。

2.2 監測參數的選擇

選取合理的參數開展監測,是正確分析邊坡穩定性的基礎。選擇的參數應與邊坡穩定性變化相關,相關參數的數量應適中,參數單一會影響預報結果的準確性,而參數過多會增加問題的復雜性。針對廣西地域范圍內常見的紅黏土邊坡特性,本文在應用中選取了邊坡內部位移、地下水壓力、土壓力、土壤溫度濕度、降雨量等作為監測參數,其中選定地表位移、內部位移為主要監測參數,其余參數為關聯監測參數。

2.3 監測設備的選用

(1)地表位移監測:采用北斗監測站進行地表位移監測,其主要由高精度GNSS接收機和天線等配套設備構成。地表位移監測的數據通過北斗衛星系統實時監測傳輸,具有很高的實時性和準確性。同時由于北斗監測站監測的范圍較為有限,一般僅對其基座下半徑3 m內的邊坡位移敏感,大范圍應用不經濟,因此僅在影響邊坡穩定的控制點、較大挖填方量位置進行布設。

(2)內部位移監測:內部位移監測的目的不僅是獲得內部位移的數據,更重要的是可以通過內部位移的變化,獲得滑動面的發展情況。內部位移監測采用鉆孔測斜法對土體內部位移進行監測。在邊坡上向下鉆出測斜孔,在孔內放置導輪固定式測斜儀,按一定的深度間距設置傳感器,得到傳感器所在深度的水平位移量后,通過數據擬合可得到測斜孔內任一深度的位移狀態。在坡面上合理布設一定密度的測斜孔,測斜孔間的土體內部位移可以通過測斜孔位移差值得出,理論上可以得到待監測邊坡整個邊坡內部的近似位移場。

(3)地下水壓力監測:地下水壓力監測孔可與測斜孔共用孔位,在水量富集區域或接近滑動面區域布置,一般在測斜孔孔底以上2m左右固定放置孔隙水壓計進行監測。

(4)土壓力監測:為監測邊坡變形過程中的土壓力變化,在邊坡坡腳0.5~1.5 m范圍內布置土壓力計,進而得到導致邊坡滑動的滑動力數據,作為分析判斷邊坡穩定性的一個輔助分析參數。

(5)土壤濕度監測:邊坡土壤濕度監測采用土壤溫濕度計進行監測,主要用于測量土壤溫度和含水率情況。通常將測得的土壤含水量和溫度數據與其他變形數據一起進行綜合性評估分析。

(6)降雨量監測:采用雨量計對降雨量進行監測,一個邊坡監測區域僅需一個測點,布置在邊坡坡面無遮擋處。

2.4 GM(1,N)灰色系統理論

灰色理論由鄧聚龍[6]教授于1982年首次提出。GMci,N)模型是其中一種具有代表性的預測模型,通過對Ⅳ個變量建立一階微分方程組求解得到。在邊坡監測中,變量可以取為邊坡位移、含水量、土壓力、降雨量等。其中,每個變量含有m個元素,這些變量元素分布是與時間相關的,且變量取值的時點應基本保持一致,其表達式如下:

3 邊坡監測在高速公路運營管理中的應用實例

3.1 工程概況

崇左至靖西高速公路于201 6年5月通車,位于其上行(崇左至靖西方向)的K272+100段上邊坡坡長約100 m,坡高14.6 m,坡率約為1:0.75。邊坡以紅黏土夾雜頁巖碎屑組成,坡面植物防護不充分,坡面裂隙較發育。該邊坡在連續強降雨作用下于201 6年6月、201 8年9月均發生不同規模的溜方??紤]到紅黏土有弱膨脹性,具有典型的吸水膨脹失水收縮的特性,且上述兩次邊坡塌方發生的時間均不是處于降雨量最大的時期,在對邊坡實施監測設計時,將土壤含水率而不是降雨量作為觀測因素,最終根據本文提出的理論選取內部位移、地下水壓力、土壓力、土壤溫度濕度為監測參數,其中土體內部位移為主控監測參數。在邊坡上設置測斜孔 3處共9個測點、孔隙水壓力計測點3個、土壓力盒測點6個、溫濕度傳感測點10個,數據采集頻率均為1次/30 min。監測設施布設如圖2所示。

3.2 監測情況

監測系統于201 8年12月正式運行,并接入運營管理單位綜合應急指揮信息平臺,提供電子郵件、短信息的實時預警信息推送。圖3為2019 - 01 - 09至2019 -01-11該邊坡測斜儀CX-3監測曲線,分析該曲線發現位移呈現陡升趨勢,測斜儀隨深度方向測得的水平位移數據表明,邊坡內部約4m深度向坡面產生較大貫穿裂縫,裂縫產狀呈內寬外窄,坡面上可見約2 cm寬裂縫。管理單位及時采取封閉措施,避免了邊坡大規模塌方的產生。圖4為2019 - 05 - 31至2019 - 06 - 02邊坡測斜儀CX-3監測曲線,分析該曲線走向可知,邊坡坡面以下4m范圍產生較大水平位移,存在失穩風險,隨后邊坡實際滑塌3 000余m3。由于管理單位提前采取防護支檔措施,最大程度降低了邊坡塌方造成的經濟損失和社會影響。

3.3 數據分析

上述實例驗證了監測系統在邊坡發生大變形失穩時的準確性。人們希望在邊坡尚未發生影響穩定的大位移時,通過對邊坡變形歷史、土壤含水率、土壓力等因素進行聯合分析,獲得對邊坡變形的預測值,從而更早地發出預警。本文基于GM(1,N)灰色模型,以邊坡內部位移為預測變量,以含水率、土壓力、時間(迭代步)為相關因素,編制了基于MATLAB的程序,較準確預測了邊坡大位移的發生。以2019 -05 -31監測數據為例進行預測,預測結果列于表1及圖5中。

由圖5可知,在預測剛開始時(即第2步預測),由于用于預測的數據信息有限,預測值與真實值偏差較大。隨著監測真實數據的不斷加入,預測值逐漸接近真實值,當參與預測的數據序列項數達到5項時,預測值與真實值的誤差達到了在運營管理中邊坡預測的精度要求。

4 結語

(1)本文針對高速公路運營管理過程中紅黏土邊坡的穩定性問題,提出了邊坡監測預警方案,根據所在地區水文地質、工程地質、氣候及工程實施條件靈活選用邊坡監測參數,實現對影響邊坡穩定的主要因素進行監控及預測的目的。

(2)通過監測項目的實施,驗證預警方案的可行性,并對邊坡失穩隱患進行了成功預報。

(3)將灰色系統GM(1,N)模型應用于邊坡變形預測中,具有預測精度較高、收斂較快、操作簡單等優點,尤其適用于遇到突發惡劣天氣時的邊坡穩定性短期預測工作。

參考文獻

[1]董文文,朱鴻鵠,孫義杰,等.邊坡變形監測技術現狀及新進展[J].工程地質學報,201 6,24(6):1 088-1 095.

[2]徐茂林,張賀,李海銘,等.基于測量機器人的露天礦邊坡位移監測系統[J].測繪科學,2015,40(1):38 - 41.

[3]吳浩,黃創,張建華,等.GNSS/GIS集成的露天礦高邊坡變形監測系統研究與應用[J].武漢大學學報(信息科學版),201 5,40(5):706 - 710.

[4]劉永莉.分布式光纖傳感技術在邊坡工程監測中的應用研究[D].杭州:浙江大學,2011.

[5]趙小平,閆麗麗,劉文龍.三維激光掃描技術邊坡監測研究[J].測繪科學,2010,35(4):25-27.

[6]鄧聚龍.灰色控制系統[J].華中工學院學報,1982(3):9-18.

作者簡介:嚴世濤(1986-),工程師,從事高速公路養護管理及研究工作。

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