滑坡防治措施分析及治理效果評價

諸 燁 黃 麗 張 峰

（1.浙江省地質院地質災害防治所，浙江 杭州 310007；2.浙江水利水電學院，浙江 杭州 310018）

由于我國滑坡災害頻發，帶來巨大的經濟損失，因此制定滑坡防治措施是十分必要的[1-2]。目前，李華濤[3]總結了滑坡應急處置技術；張洳海[4]進行了滑坡穩定性評價；吳新華等[5]評價了抗滑樁在滑坡防治中的適用性。由于沒有對滑坡防治處理后的效果進行評價，另外滑坡所處地質條件存在差異，因此，需要進行針對性分析。綜上所述，該文在進行滑坡防治措施設計及計算的基礎上，再進一步結合變形監測成果，采用變形預測等手段來評價滑坡防治措施的合理性，旨在為類似工程積累經驗。

1 工程概況

滑坡區具有斜坡地貌，具有“圈椅狀”平面形態（如圖1所示），前后緣均分布居民房屋，即其前緣為前側房屋后側自建堡坎，后緣為后側房屋院壩開裂處，兩側均是以變形終止處為界。因此，該滑坡邊界特征明顯、清晰。根據現場調查，滑坡縱向長度約45m，橫向寬度約95m，平均厚度約5.0m，體積約2.14×104m3。

圖1 滑坡平面形態特征

結合鉆探資料，將滑坡物質組成如下：①滑體土。巖性為碎石土，褐色，厚度為3.5m～6.3m，平均厚度約5m，可塑～硬塑狀，所含碎石粒徑5cm～20cm，棱角狀，母巖成分多為頁巖。②滑帶土。位于基覆界面，巖性為粉質黏土，黑色，可塑狀，局部夾雜少量角礫，次圓狀，含量為5%～13%，遇水易軟化。③滑床。巖性為頁巖，黑色，薄層～中厚層狀，產狀為136°∠10°，節理裂隙較發育，巖體結構較破碎，多具張開狀特征，工程性質相對較差。在變形特征方面，該滑坡前緣堡坎具臌脹特征，且后緣拉張裂縫發育，并具逐步擴展特征，失穩風險較大。

2 防治措施

2.1 防治方案設計

由于滑坡前、后緣均接近既有房屋建筑，并且斜坡坡度較陡，因此，將該滑坡防治方案設計為“抗滑樁板墻+格構”。其中，在滑坡前緣布設抗滑樁板墻，包括7根抗滑樁和6個板墻；在滑坡后緣至抗滑樁板墻頂布設格構。

“抗滑樁板墻+格構”措施設置的目的如下：抗滑樁主要用于提供抗滑力，保證滑坡整體穩定；由于滑坡前緣較陡，并且緊鄰既有房屋，因此抗滑樁設置后，樁間土可能存在局部垮塌。因此，通過板墻設置來進一步加固前緣土體的穩定性；類比，滑坡中、后緣較陡，在強降雨條件下可能存在水土流失，顧及后緣既有建筑存在。因此，通過布設格構來保證滑坡表層土體的穩定性。

根據以上思路進行分析，防治方案的平面布置如圖1所示。其對應主滑面（1-1'剖面）的形態示意圖如圖2所示。

圖2 主滑面（1-1'剖面）的防治示意圖

2.2 防治措施計算

結合2.1節滑坡防治方案，再對各類防治措施進行計算。

2.2.1 抗滑樁板墻的計算

在滑坡前緣布設了7根抗滑樁和6個板墻。其中，抗滑樁編號為Z1～Z7，樁中心間距為5.0m，樁長12.5m，錨固段7.0m，自由段6.5m，截面尺寸為1.4m×1.8m；板墻高度設計為5.0m，寬度設計為4.0m，厚度設計為35cm，為保證板墻的排水能力，每塊板墻布設6個泄水孔，布置形式為梅花樁型，傾斜度設計為5%，孔徑設計為12cm?？够瑯逗桶鍓捎矛F澆鋼筋混凝土，將混凝土等級設計為C35。

2.2.1.1 抗滑樁計算結果

抗滑樁計算主要是結合抗滑力、土壓力進行內力計算，并進一步進行配筋設計。

一般來說，采用經典法計算抗滑樁所受軸力N和彎矩M，再根據這2個參數進行配筋計算，如公式（1）所示。

式中：A為抗滑樁橫截面面積（mm2）；fy為鋼筋設計值（N/mm2）；at、a為面積比參數；fc為混凝土強度（N/mm2）；As為鋼筋面積（N/mm2）；rs為鋼筋半徑（mm）；r為樁半徑（mm）。

根據上述思路，首先采用經典法計算，得到樁身范圍內的彎矩為-238.91kN·m～245.46kN·m，最大剪力為187.49kN。因此，將抗滑樁縱向鋼筋設計為20根直徑24mm的鋼筋，其等級為HRB335級，箍筋設計為間距25mm，直徑14mm且其等級也為HRB335級。當按上述方法配筋時，抗滑樁彎矩設計值為-287.64kN·m～287.64kN·m，剪力設計值為238.12kN，兩者均滿足計算要求。

2.2.1.2 板墻計算結果

采用經典法進行板墻內力計算，經過計算，其彎矩為-85.68kN·m～106.85kN·m，最大剪力為50.71kN。經過計算，板墻配筋設計如下：橫、縱鋼筋等距布置，間距30cm，直徑16mm，等級為HRB335級；箍筋采用斜拉形式，直徑12mm。當按上述方法配筋時，抗滑樁彎矩設計值為-136.25kN·m～136.25kN·m，剪力設計值為103.52kN，兩者均滿足計算要求。

2.2.2 格構計算

當抗滑樁施做后，先對滑坡地表進行整理，并在其上部施做格構，相應參數設置如下：格構尺寸2.0m×3.0m，錨桿長度5.0m，中部鋼筋直徑為26mm，入射角度13°；格構梁采用正方形，即40cm×40cm，鋼筋混凝土材質，斷面布設4根直徑為22mm的鋼筋，等級為HRB335級，箍筋間距為30cm，直徑12mm。

按照格構尺寸，通過土反力計算得到單孔所需錨固力為540.05kN，并將對應計算單孔設計值Pt如公式（3）所示。

式中：F為單孔所需錨固力計算值（kN）；a為滑面與錨桿夾角（°）；β為錨固角（°）；φ為摩擦角（°）。

通過配筋計算，得到單孔設計值Pt值為635.12kN，因此，格構設計也滿足計算要求。

3 治理效果評價

3.1 構建評價方法

變形能直觀反映滑坡所處穩定狀態。因此，提出以滑坡變形數據為基礎，利用變形值進行滑坡治理效果評價，并構建評價思路如下：一方面，若滑坡現有變形處于設計控制值范圍內，說明處理措施目前有效；另一方面，可通過變形預測來評價滑坡變形發展特征。如果其以后仍在設計控制值范圍，就說明處理措施在預測時段內仍是有效的。再重點構建滑坡變形預測模型；考慮BP神經網絡具有很強的非線性預測能力[6]，因此，對其進行滑坡變形預測。

根據BP神經網絡的訓練思路，先進行正向訓練，如公式（4）和公式（5）所示。

式中：xj'為隱層節點值（mm）；xj為輸入值（mm）；yk為輸出值（mm）；wij、wjk為各層連接權值；Qj、Qk為各層閾值；n為隱層節點數（個）；m為輸出節點數（個）。

根據期望值和輸出值，再進一步構建預測效果評價指標E，如公式（6）所示。

式中：dk為期望值。

一般來說，指標E值越小越好，如果其值不滿足要求，那么需要反向修正權值、預支參數，如公式（7）所示。

式中：ΔW為參數修正量；I為迭代矩陣；J為雅可比矩陣；e為誤差向量。

通過不斷修正上述參數，可實現高精度預測，但是，BP神經網絡的連接權值、閾值是由模型隨機產生的，其客觀性欠缺，因此為充分保證參數的最佳性能，須進一步通過鯨魚優化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）對其進行尋優處理，并介紹其參數尋優流程，如圖3所示。

圖3 WOA對BP神經網絡的參數尋優流程

將滑坡變形預測模型最終確定為WOA-BP神經網絡。

3.2 評價結果分析

當該滑坡采取“抗滑樁板墻+格構”處理后，在Z1、Z4及Z7樁上均布設了變形監測點，根據設計要求，設計控制值為30mm。根據監測成果，共計得到27期變形數據，所得監測數據見表1。

表1 變形監測數據結果

根據表1可知，Z1樁、Z4樁及Z7樁的變形值分別為16.68mm、23.21mm以及15.62mm，三者變形值均<30mm，說明滑坡現有變形處于設計控制值范圍內，處理措施目前處于可控。利用WOA-BP神經網絡進行滑坡變形預測且在該過程中，以24期～27期作為驗證集，其后外推預測期數設置為4期，并將相對誤差K作為驗證指標，其值越小，對應的預測精度越高。

為驗證WOA的優化能力，以Z1樁為例，對比優化前后的預測效果，其結果見表2。根據表2，以相對誤差K為評價指標，得到Z1樁的預測結果。①BP神經網絡。K值為2.74%～3.02%，平均值為2.88%。②WOA-BP經網絡。K值為2.05%～2.20%，平均值為2.14%。

表2 Z1樁在WOA優化前后的預測結果

對比而言，WOA的優化能力較強，WOA-BP神經網絡對滑坡變形預測的適用性較強，經過WOA預測處理能有效地提高預測精度；同時，進一步統計得到BP神經網絡的訓練時間為356.05ms，WOA-BP神經網絡的訓練時間為168.46ms。因此，WOA不僅能提高預測模型預測精度，還能加快其收斂速度。

再利用WOA-BP神經網絡對其他樁進行變形監測，所得結果見表3。根據表3，以相對誤差K為評價指標，3根樁的預測結果如下：Z1樁。K值為2.05%～2.20%，平均值為2.14%。Z4樁。K值為2.09%～2.18%，平均值為2.13%。Z7樁。K值為2.06%～2.17%，平均值為2.12%。

表3 3根樁的變形預測結果

將三者進行對比可知，其預測精度相似，充分說明WOA-BP神經網絡的預測穩定性較好，通過其進行滑坡變形預測是可行的。

由表3可知，3根樁在28～31期的預測結果中，變形會進一步增加，但其值范圍為17.48mm～25.06mm，也在變形控制值范圍，說明處理措施在后期預測時段內仍是有效的。綜上所述，不論是現有狀態，還是預測時段，滑坡變形均在可控范圍，充分驗證處理措施是合理且有效的。

4 結論

通過滑坡防治措施分析及治理效果評價，得到以下2個結論：1）該滑坡防治方案設計為“抗滑樁板墻+格構”，并通過計算，各類措施的設計均滿足計算要求。2）通過滑坡防治后的變形數據分析，得出滑坡變形始終在變形控制范圍內，充分說明“抗滑樁板墻+格構”適用于該滑坡防治。