300 m级特高土石坝施工期心墙沉降监控模型研究

2021-04-14王继敏

水力发电 2021年1期

刘健，王继敏，张晨

(雅砻江流域水电开发有限公司，四川成都610051)

随着国家能源发展战略行动计划的实施，以及西部大开发战略、西电东送工程的推进，我国水能资源开发进入了一个新的阶段。近年来，我国的高坝大库建设工程正如火如荼，其中特高土石坝作为适应地理位置偏远、自然环境条件恶劣的优良解决方案，在水利水电工程领域发挥了不可替代的作用[1]。目前建设中的300 m级特高土石坝的建设已突破国内现行土石坝规程规范的适用范围(已有规范适用于200 m及以下堆石坝)，且无同体量的类似工程经验供参考。除此之外，由于此类工程多地处高寒高海拔地区，大坝冬季施工面临土料受冻、结冰结霜等特殊难题。工程的设计和施工面临前所未有的难度，大量的科学技术问题亟待攻关解决。

坝体变形是300 m级特高土石坝施工期监测的重点，而心墙沉降量是大坝主要的控制性监测项目，也是评价大坝安全和填筑质量的重要指标。定性分析是当前土石坝沉降安全监测资料整编分析常用的方法，旨在掌握沉降发展的演化规律。挖掘心墙沉降变形数据中所蕴含的监测信息，进一步反馈设计、调控施工进度并分析沉降变形产生的机理机制，需要建立合理的特高土石坝心墙沉降数学监测模型定量分析。监控模型是在使模型具有较强拟合解析力的基础上，在一定的外延区间上具有较高的预测精度，并可根据预测成果进行监控指标拟定。本文在定性研究心墙砾石土室内压缩试验特性、沉降规律及其与施工进度的相关性的基础上，合理构造沉降变形的相关因子建立施工期沉降监控模型，以期反馈现场施工进度与质量控制。

图1 两河口水电站枢纽布置

1 工程简介

1.1 工程概况

两河口水电站位于四川省甘孜州雅江县境内的雅砻江干流上，电站坝址位于雅砻江干流与支流鲜水河的汇合口下游约2 km河段，下距雅江县城约25 km。电站水库正常蓄水位2 865 m，总库容107.67亿m3，调节库容65.6亿m3，具有多年调节能力。水电站装机容量300万kW，多年平均年发电量为110亿kW·h，设计枯水年供水期(12月～翌年5月)平均出力113万kW。通过两河口水库调节可增加雅砻江与金沙江下游、长江中下游梯级电站多年平均年发电量超过160亿kW·h，是目前国内调节性能最优越的水电站之一，也是目前世界上综合规模和难度最大的土石坝工程之一。

两河口水电站枢纽建筑物由砾石土心墙堆石坝、地下引水发电系统、泄水建筑物组成，采用“拦河砾石土心墙堆石坝+右岸引水发电系统+左岸泄洪放空系统+左右岸导流洞”的工程枢纽总体布置格局，如图1所示。

1.2 大坝心墙监测布置

根据规范[2]要求、工程地质条件以及砾石土心墙堆石坝结构设计计算分析成果，两河口砾石土心墙坝最大坝高处设一个主要监测断面，在左右岸岸坡处各布设2个监测断面，如图2所示，其中1-1断面为左岸变坡处的断面，2-2断面为辅助监测断面(左岸较陡的岸坡处)，3-3最大坝高监测断面，4- 4断面位于右岸断层出露的地质复杂处，5-5断面为右岸靠山侧辅助监测断面。监测项目主要开展了表面变形、内部变形、界面变形、坝体坝基渗流渗压、坝体土压力、廊道钢筋应力、地震反应等监测。针对心墙的沉降变形，布置了电磁沉降管、横梁式沉降仪、大量程位移计和柔性测斜仪等监测仪器。

图2 两河口水电站枢纽布置示意

图3 两河口大坝掺砾土料e-p曲线[3]

2 沉降变形监测分析

砾石土心墙坝的心墙沉降变形产生的机理较为复杂，主要存在以下几个方面的耦合：①随填筑高度增加而增加的变形与时效变形间的耦合；②填筑过程中产生的压缩变形、由于孔隙水压消散而产生的固结沉降以及持续土压力状态下产生的土骨架蠕变三者间的耦合作用；③黏土与砾石土间的应力耦合承载及变形协调作用。

2.1 砾石土的压缩特性及室内试验

上覆填土自重是下部已填心墙所承受的最主要外荷载，由于填筑高程随施工进度不断增加。因此自重土压力是一个变荷载，进而致使的土的压缩程度也随之变化。由于掺砾土料可增加纯黏性填土的抗压刚度降低沉降量、避免水力劈裂缝的出现与扩展并兼顾施工控制含水量及碾压等优良特性，因此国内外已建高土石坝、特高土石坝多采用砾石土做心墙防渗体。

较纯黏土而言，心墙填土的沉降除受黏土性质还受到掺砾料的比例及性质影响，如图3所示为两河口大坝掺砾土料在侧限条件下压缩试验所得e-p曲线，相应的理论计算单位沉降量如表1所示。据此可知，e-p曲线初始段，斜率较大，孔隙比随外压荷载的增大迅速降低，相应地掺砾土体压缩量也相对较大；随着垂直外压荷载的不断增加，掺砾土料的密实度随之提高，土颗粒间的移动亦越趋困难，因此，e-p曲线斜率有所降低，其对应的压缩系数减小、压缩模量增加。

表1 两河口掺砾土料侧限条件压缩试验成果分析

可以用压缩系数a表征单位垂直外压荷载下孔隙率的减小量，可根据e-p曲线函数计算，即

(1)

对于没有拟合公式的e-p曲线，往往用曲线上两点间的割线斜率代表某一荷载段的压缩特性[4]，即

(2)

式中，p1、p2为垂直向外压荷载；e1、e2分别为p1、p2对应的压缩孔隙比。

由表1可以计算两河口掺砾土料的压缩系数，计算结果见表2。

表2 两河口掺砾土料的压缩系数和压缩模量

图4 最大坝高断面2 673 m高程测点总沉降时序过程线

图5 最大坝高断面2 642～2 652 m高程分层沉降时序过程线

2.2 心墙沉降的演化规律

为全面细致地了解心墙掺砾土料的沉降演化规律，分别选取两河口大坝最大坝高断面的总沉降测点(电磁沉降环)与分层沉降测点(横梁式沉降仪)进行研究。图4、图5分别为2个监测点的沉降时程曲线。监测数据显示，无论总沉降还是分层沉降测点其变形测值均呈明显的阶段性，可主要分为仪器埋设完成的快速沉降期、填筑进度平缓进行的匀速沉降期以及填筑高峰时段的加速沉降期。

为更清晰地研究填筑施工进度与沉降变形间的定量关系，定义沉降强度Λ为

(3)

式中，Δh为填土层厚度，m；Δδ为相应引起的心墙沉降增量，mm；Λ为单位填筑厚度所引起的沉降变形，mm/m。

在沉降板埋设的初期，毗邻部位黏土孔隙率相对较大、上覆黏土填筑厚度不断增加且碾压施工不断进行致使沉降变形快速产生，该阶段沉降对应室内试验e-p曲线中的初始段。

在填筑进度平缓进行期，沉降变形的增长速率较之沉降板埋设初期与填筑高峰期而言缓慢，随着填筑高程以较匀速的填筑进度增加，2 673 m高程总沉降测点的沉降强度逐渐降低，说明测点下部已填91 m的砾石土的致密性处于不断提高中。而分层沉降测点监测沉降量与填筑高度随时间呈平行关系发展，表征了在一定围压区间条件下(0.60～1.14 MPa，相应上覆填土厚度为27～52 m)，分层压缩率与填筑厚度可视为近似的线性关系。

处于填筑高峰期阶段的沉降变形速率介于填筑平缓期和初期沉降的速率，从时序上看，无论分层沉降还是总沉降量均处于高速增长，但其沉降强度处于不断降低中。

总体而言，在填筑施工期，单位填筑高度引起的沉降量总处于不断降低中。表现在过程线图中，就是填筑高度过程线与沉降过程线之间的距离逐渐拉近。就分层层降而言，图5中3个阶段(填筑初期、高峰期、平缓期)沉降强度分别为11.26、6.08、2.98 mm/m。

2.3 心墙沉降与施工进度的相关性研究

两河口大坝典型最大坝高断面分层沉降时序过程线如图6所示。由图6可知，填筑施工进度与沉降变形的发展呈二次相关性，在较小填土高度范围内，也可近似将二者视为线性关系。2 673 m高程总沉降测点与2 642～2 652 m高程分层沉降拟合曲线公式分别为y=-0.161 1x2+27.478x+8.204 2和y=-0.042 2x2+6.726 4x+7.977 7，经由求导可知，填土高度每增加1 m，总沉降强度下降0.322 2 mm/m，而相应的分层沉降强度则下降0.084 4 mm/m。

图6 两河口特高砾石土心墙坝典型最大坝高断面分层沉降时序过程线

3 沉降变形监控模型

3.1 心墙沉降量的理论计算方法

由砾石土的室内试验压缩特性、沉降变形定性分析成果可知，可根据e-p曲线对填筑砾石土层的分层压缩进行计算，即

(4)

式中，Es为砾石土的压缩模量；h为分层土厚度。基于此，假定已填砾石土不产生水平侧向变形、心墙沉降完全由孔隙体积减小所致且视上覆土重向下产生的应力均匀分布。按分层总和法，可计算填土层的总沉降量δH1为

(5)

式中，Es、a、Δp、e1、e2均为随填筑高度变化的函数；H1为坝体填筑高度。就电磁沉降监测的“总沉降量”而言，实际是从沉降环埋设高程以上由于填筑外压及孔隙水压消散而带来的沉降，即

(6)

文献[5]基于土石坝沉降机理，建立的统计模型，即

(7)

式中，S为总沉降量；A、B、T、U均为回归系数；S0为漏测沉降量，即为式(6)中的δH0。

漏测沉降量的计算也是基于非线性回归参数估计(单纯性法或麦夸特法)计算的方法，估值稳定性低，且时效与沉降分量不能分离。文献[6]等建立的模型亦存在上述问题。基于时间序列[7]、Gompertz模型[8]、灰色理论[9]、BP神经网络[10]等研究方法建立的预测模型，未能兼顾考虑施工期沉降变形产生的相关因素，仅从监测数据序列建立模型不存在解析力，外延性也受到相应的影响。

3.2 建模理论

根据上述对心墙沉降位移监测资料的分析可知，施工期心墙的沉降主要受坝体填筑、孔隙水压消散以及土骨架蠕变有关。而孔隙水压消散与土骨架的蠕变均是在一定的外压荷载条件下随时间延续发展的过程，因此可将二者归于时效因子。而对于由于填筑进度而造成的外压荷载变化，则将其定义为填筑因子。即有，施工期心墙沉降变形δ的监控模型主要由填筑分量δH与时效分量δθ组成，即

δ=δH+δθ

(8)

对于填筑分量δH，由2.3节中的分析可知，填筑施工进度与沉降变形二者呈良好的二次相关关系，即可令δH为

(9)

式中，Hu、Hu0分别为监测日、沉降环(板)埋设时所对应的填筑高程；a1i为填筑因子回归系数。

就时效分量δθ而言，根据饱和土单向固结理论可知，无论超孔隙水压力的消散产生的固结沉降还是由于土骨架蠕变产生的次固结沉降，其变形过程都呈“初期蠕变速率大，中期以一定速率发展，后期逐渐趋敛”的特征，借鉴文献[11]中的时效因子构造，即

δθ=b1(1-e-b2(θ-θ0))
δθ=b1(θ-θ0)+b2(lnθ-lnθ0)

(10)

表3 沉降监控模型拟合分析结果

式中，θ为沉降监测日至仪埋日的累计天数t除以100；θ0为建模资料系列第一个测值日到仪埋日的累计天数t0除以100；b1、b2为时效因子回归系数。为避免非线性因子对求解参数的稳定性的影响，采用线性及对数函数组合的时效因子。因此，可得施工期沉降监控模型δ的表达式为

(11)

3.3 计算实例

采用逐步加权回归分析法，选取当前已填筑高程1/2～2/3区段的电磁沉降测点的数据序列及其对应的填筑进度资料建立监控模型。表3所列为测点的回归系数及相应的模型判定系数、标准差。由表3可知，施工期以相关性分析及坝工力学理论为基础建立的填筑因子与时效因子组合监控模型具有良好的拟合效果，4个测点判定系数R2在0.938～0.972之间。此外，剩余标准差在8.01～16.85 mm之间也表明对于特高心墙坝的m级沉降而言模型具有较高拟合精度。

模型导出曲线如图7所示，通过沉降监测值、填筑分量与时效分量过程线可以看出，施工期沉降产生的主导因素是随坝体填筑不断增加的上覆外压荷载，填筑分量在94.27%～95.82%。而相应的时效分量则相对较小，占比在4.18%～5.73%，4个测点逐步回归过程均未选入线性时效因子，证明施工期时效变形并未呈线性增长。最大时效沉降量为58.04 mm(DC4-19)，相应的当前最大沉降量为1 011.93 mm。值得注意的是，时效变形的占比并不会随时间往后而逐渐减小。施工期，一部分可由填筑停止心墙砾石土处于静置状态而产生的沉降(如2019年1月15日至2019年2月15日，大坝停止填筑施工，DC4-16测点产生17.70 mm的时效沉降)，由于快速分层填筑与碾压造成时效分量被“挤占”。而当填筑结束后，填筑分量停止增长，此时时效分量则成为沉降变形的主导，即称为“施工期沉降监控模型”的原因所在。

3.4 预测成果及监控指标

以实测监测数据及填筑资料为样本，根据监控模型公式对两河口大坝心墙沉降测点2019年5月的沉降量进行预测分析(预测区间为20190426～20190523，填筑分层层数为22层)，进而检验监控模型外延性。如表4所示，在近1个月的快速填筑中，心墙填高5.36 m(碾压后增高)，各测点监测到的沉降增量与预测增量的绝对误差在3.74～9.04 mm，绝对误差与3倍剩余标准差的比值不超过20.52%。以“3σ准则”判定，模型具有较好的外延性，能够较为准确地适应填筑高度增加以及时间增长带来的沉降变化。