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王家山隧道水文地質條件分析及涌水量的預測

2022-10-24 06:06:34
黑龍江交通科技 2022年11期

鄭 齊

(江西東通交通科技股份有限公司,江西 南昌 330013)

0 引 言

王家山隧道的定測詳勘加強了工程地質與水文地質勘探。按照規范要求,在充分利用初勘成果的基礎上,采用了工程地質調繪、深孔鉆探、鉆孔聲波測試、洞身涌水量測定、地下水腐蝕性試驗等綜合勘察手段,探明了隧道洞室圍巖特征和兩端洞門巖土層分布及水文地質條件。

經對王家山隧道線位地表附近發育的巖溶洼地、落水洞等調查走訪分析,未發現明顯消水痕跡;采用瞬變電磁法對隧道洞身物探,出口右側巖溶洼地未能探底。該隧道施工過程有遇涌水突水的可能,使用數種方法對隧道涌水量進行預測并與實測值比較。設計階段應加強巖溶預案設計,施工階段加強超前地質預報工作,做好巖溶隧道涌水、突泥等災害防治預案。

1 工程地質條件

1.1 工程概況

王家山隧道位于湖北省宜恩縣長潭河侗族鄉王家山村境內,隧道進、出口均位于斜坡地帶,進口植被茂密,以灌木為主,出口主要以旱地為主,植被稀疏。隧道走向方位角231°~241°,起訖樁號:K42+645~K44+360,全長1 715 m,洞身最大埋深約394.3 m。

1.2 氣象水文

依據恩施幅水文地質資料及恩施州水資源公報,宜恩縣境內河網密布,縱橫交錯,共有大小河溪121條,總長度537.65 km。隧址區范圍的年平均降雨量約1 400~1 500 mm,最大降雨量2 308.0 mm,日最大降水量133.2 mm。路線區地表水系主要為中間河及其主要支流花塌河、洪家河、龍潭河等,大多與地下暗河水系有水力聯系,水量較豐富。流域內巖溶較為發育,有多處的地表水常潛入地下形成暗河,伏進伏出,河流流量受氣候影響較大,平常水量不大,雨季水量較大,具有山區典型的暴漲暴跌的特點。區內廣布可溶碳酸鹽巖,由于巖溶發育,地表徑流匱乏,地下徑流通道暢通,排泄條件極好。

1.3 地層巖性

1.4 地質構造

隧址區位于新華夏系第三隆起帶內,具體位于上揚子臺坪八面山臺褶帶恩施臺褶束的東南緣,湘黔邊境隆褶帶的北端。經周邊地質調繪,場地表層被土層覆蓋。經勘察隧道軸線范圍內未發現有斷裂構造通過,地質構造較簡單,但仍有一些節理裂隙存在,會影響地區地下水的形式,可能導致涌水的發生。

(1)節理裂隙

據隧址區基巖出露情況,王家山隧道進口段出露地層較多,巖性呈漸變性,巖層單層厚度在1~25 cm,具明顯的層狀構造,主要發育兩組節理面。

出口段主要出露中厚-厚層狀燧石灰巖、灰巖夾頁巖,巖層單層厚度大,具明顯的塊狀構造,主要發育一組節理面。

經過地面調查和鉆探揭露,根據《公路工程地質勘察規范》(JTG C20—2016)判定,木王家山隧道區基巖節理發育-不發育。

(2)不良地質

隧址區不良地質主要為地下巖溶和進出口開挖時會產生的小型崩塌、滑坡??辈鞎r未見其它對隧道有影響的不良地質作用。

①隧道區K43+400左40 m巖溶洼地,呈圓形,直徑約30 m,深度3.0~4.5 m,洼地內多灌木,地表為第四系黏土覆蓋,厚度約3~5 m,未見落水洞。

②隧道區K43+610左170 m巖溶洼地,呈橢圓形,長軸長26.0 m,短軸長14.4 m,深度2.70~3.30 m。洼地內多為灌木,地表為第四系黏土覆蓋,厚度約1.60~3.20 m,未見落水洞。底部灌木、雜草茂密,土濕但未見流水。

根據地表出露巖溶現象判斷,各巖溶點地下存在貫通巖溶管道的可能性極大。

2 水文地質條件

2.1 水文概況

王家山隧道地下水主要有松散堆積層孔隙水、基巖裂隙水和巖溶水。在王家山隧道的勘察期間根據地形、地質條件,在地質調繪的基礎上布置了深鉆孔以進行水文地質綜合測試工作,測試調查隧道中的富水性,涌水集中段及水化學性質等方面的情況。

隧道進口左側存在2條沖溝,距離隧道中心線余約90 m和25 m。溝內有水,流量大約為0.36 m/s、0.04 m/s。受降雨影響明顯,其中溝1在天氣轉晴幾天后流水即消失,溝2為常年流水溝。溝1、2在洞口附近匯流后,大約100 m處與溝3匯合。溝3為常年流水溝。溝1、溝2、溝3流水交匯后為常年流水溝。

洞身上方山地較為平坦,多為灌木林,局部有耕地。在距離洞軸線左側約400 m處有一山塘(大峰尖山塘,又名大峰尖水庫),常年儲水,為不干塘。水位受降雨有一定影響,但降雨水位并無明顯上升,且地表山塘距離隧道軸線較遠,其儲水對隧道掌子面流水并不產生直接的大的影響。

發現區內地下水徑流條件較好,現場調查時隧道頂部山體可見5處巖溶洼地,物探也表明地下巖溶也較為發育,同時施工期天氣多降雨,產生涌水的可能性較大,開挖過程中應采取有效措施,防止涌水,造成施工安全。

2.2 地下水類型及水動力條件

根據地層巖性可將王家山隧道地下水分為基巖裂隙水和孔隙潛水。

(1)基巖裂隙水。隧址區節理裂隙的存在給地下水的賦存和徑流提供了條件?;鶐r裂隙水受到大氣降水補給,沿著裂隙、層面、節理往下滲,同時有局部沿斷裂滲出地表的泉水,這種水量一般不大。地表植被、沖溝較發育,排泄條件較好。

(2)松散巖類孔隙水。隧址區松散巖類孔隙水分布比較少,具有顯著的分散特點和季節性特征,枯水期時水量小,富水性差,主要分布在通過隧道區的溝谷中,含水層透水性較好。

隧址區屬于亞熱帶季風氣候有充沛的雨量,通常地下水以大氣降水入滲的形式補給,大氣降水流入地下后轉化成地下水沿著巖溶裂隙、巖溶管道徑流。排泄主要以補給地表溝水和泉水的天然方式進行。在巖溶富水巖層中,有較高的靜水壓力,地下水動力性能高。

3 涌水量預測

預測隧道涌水量是長時間以來困擾生產實踐的難題,尤其是在巖溶地區。目前預測方法和計算公式較多,一般宜采用多方法、多手段進行綜合預測,以期相互印證。

根據《公路工程地質勘察規范》(JTG C20—2016)有關規定,并結合隧道實際水文地質條件,采用地下徑流模數法、大氣降水滲入法、古德曼經驗式法等對王家山隧道正常涌水量進行預測計算。

3.1 地下徑流模數法

地下徑流模數法是一種近年來在隧道涌水量預測中受到廣泛應用的方法,適用于通過一個或數個地表水流域的山嶺隧道,也適用于巖溶區。地下徑流模數表示單位時間內單位流域面積上的地下水流量值。該法須在枯水時期,地下水無降水入滲、也無地表水補給,測量流域內的地表徑流量,認為這時候地表徑流只能由地下水溢出補給,再結合隧道的影響寬度即可求得隧道的穩定涌水量。隧道穩定涌水量采用公式(1)計算,地下徑流模數由公式(2)計算

(1)

='/

(2)

式中:為隧道正常涌水量,m/d;為地下徑流模數,m/d·km;為隧道經過含水體匯水面積,km;'為溝谷和河流枯水期流量,m/d;為枯水期匯水面積,km。

此處主要根據1∶20萬恩施幅水文地質報告確定最大徑流模數。匯水面積直接在1∶1萬水文地質圖上量測。王家山隧道涌水量采用地下徑流模數法計算結果見表1。

表1 地下徑流模數法預測涌水量計算表

3.2 大氣降水入滲法

大氣降水入滲法是只考慮大氣降水入滲來評價一個區域的地下水量的計算方法,其根據隧址區的年均降水量、匯水面積,以及地形地貌、工程地質和水文地質等條件選取合適的降水入滲系數,適用于埋深較淺的山嶺隧道,能宏觀粗略地計算隧道正常涌水量。通過恩施幅水文地質資料,取降水入滲系數為0.20,降雨量選隧址區內日最大降水量133.2 mm。計算比較簡單,參數也較少,采用公式(3)

=2.74··

(3)

式中:為大氣降水入滲補給量,m/d;2.74為換算系數;為降水入滲系數;為多年平均降水量,mm;為隧道通過含水體的匯水面積,km。

計算結果如表2所示。

表2 大氣降水入滲法預測涌水量計算表

3.3 古德曼經驗式法

(4)

式中:為隧道經過含水體的正常涌水量,m/d;為通過含水體的長度,m;為含水體滲透系數,m/d;為水位至洞身橫斷面圓中心的距離,m;為洞身橫斷面等價圓直徑,m。

根據圍巖情況,洞身橫斷面等價圓直徑取為11 m。含水體滲透系數根據水文地質試驗數據和相關經驗綜合取值,靜止水位至洞身橫斷面等價圓中心的距離按照各鉆孔的穩定水位確定。

按古德曼經驗式法預測隧道正常涌水量的計算結果見表3。

表3 古德曼經驗式法預測隧道涌水量

3.4 涌水量預測分析

將地下徑流模數法、大氣降水入滲法、古德曼經驗式法預測值與王家山隧道實際值匯總列于表4。

表4 隧道涌水量預測值與實際值對比 m3/d

由表4可見。

(1)大氣降水入滲法預測的隧道最大涌水量值最大,古德曼經驗式法次之,地下徑流模數法最小。預測結果介于13 978~17 591 m/d。

(2)地下徑流模數法、古德曼經驗式法等預測隧道最大涌水量較接近。

(3)王家山隧道涌水量較大,在設計和施工中應引起重視。應做好超前預報工作,采取合理措施,防止涌水災害。

4 結 論

對王家山隧道進行了充分的地質調查、涌水調查,分析其水文工程地質條件,發現施工中有遇涌水突水的可能。而后選擇地下徑流模數法、大氣降水入滲法、古德曼經驗式法等對隧道最大涌水量預測,并與實際涌水量相互核對,得出的結論總結如下。

(1)王家山隧道巖溶發育,存在巖溶溶蝕通道及地下水通道等特征,造成地下水受大氣降雨影響明顯,一旦管道受到破壞,容易造成隧道涌水。巖溶管道發育可能為隧道掌子面出現流水提供基礎條件。

(2)洞身地表較為平坦,匯水面積大,連續降雨,降雨時間長,大量地表水匯集與沿巖溶裂隙、孔隙、管道下滲和流動。地表高程與隧道線位高程相差大,造成巖溶水壓力較大。

(3)大氣降水入滲法預測的隧道正常涌水量為17 591 m/d,是3種方法預測值中最大的;地下徑流模數法預測的隧道正常涌水量為13 978 m/d,是3種方法預測值中最小的。

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