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碎石桩处理软土路基侧向变形规律与预测分析

2022-01-09

地基处理 2021年6期
关键词:路堤侧向软土

于 涛

(中邮通建设咨询有限公司,江苏 南京 210003)

0 引 言

大量高等级公路、高速铁路的建设要穿越软土地区,然而软土地基的变形问题甚为复杂。路堤下地基的变形包括竖向沉降和侧向水平向变形[1]。水平变形关乎地基的稳定性,但是目前研究重点集中在精准预测路堤的工后沉降方面,忽略了水平变形对沉降的影响,从而导致其相关研究鲜少报道。

HARRY[2]、SMADI[3]、TAVENAS 等[4]分别以弹性理论为基础提出了软基侧向变形的计算方法,总结了全施工周期内路基侧向变形与路堤沉降的拟合关系。国内众多学者经实践和理论研究[5-7]认为路堤填筑期软土地基侧向位移与软土成因、软土沉积地层、地基土非线性应力-应变特性、软土渗透性、路堤填土性状、路堤填筑速率、地基处理方法等因素均有直接关系。就上述因素,进一步考虑软土厚度、软土厚度与填土高度比值等因素,在原位变形观测数据的基础上获得了上述各因素对侧向变形的影响规律[8]。并且结合不同沉积环境下的软土地基上修筑高速公路的实测变形数据进行了深入分析,简单总结了塑料排水板、粒料桩、高压旋喷桩和预制桩处理方式下深层水平位移在路堤填筑的全寿命周期内的发生发展规律,提出在路堤上覆堆载作用下软基侧向水平向位移随深度变化呈“弓”字型[9],指数函数来反映侧向位移沿深度方向的分布特征是较为合适的[10]。上述研究多见于浙江[11]、山东[12]、上海[13]、广州[14]等地的浅水澙湖相、海陆交会相、三角洲相、东部沿海滨海相软土。而四川地区软土属于山地型软土,物理指标较我国部分沿海地区低,而力学指标要高[15]。对其变形特性研究相对较少,仍然遵循华东沿海地区的工程经验。

本文依托四川省某一在建高速公路项目,梳理典型断面的深层水平位移观测数据,分别归结侧向水平位移随埋深和时间的变化规律,以提出相应的预测模型。

1 工程概况

项目高速公路穿越成渝双城经济区的核心地带,意为助力区域建设而兴建,线路全长130 km,主线路面宽24.5 m,双向四车道,填筑高度为5~10 m。据统计全线软基150余处,沿线软土地基呈槽状均匀分布在山间间隔(图 1)。研究区域地表以下岩土体的分层、工程性状及岩土体物理力学参数统计见表1。

图1 研究区软土地基山间间隔分布照片Fig. 1 Photos of mountain interval distribution of soft soil foundation in the study area

表1 岩土体物理力学参数均值Table 1 Physical and mechanical parameters of rock and soil mass

研究区地基软土成因以第四纪残坡积、冲洪积为主,为高、低液限黏土。从表1可见,其天然含水率在液限、塑限之间,为可塑性黏土,结合孔隙比、强度等指标可认为该区黏性土具含水率高、强度低、压缩能力中等特点。同时,对比我国其他地区软土的性状,研究区天然含水率均值为 25%~35.1%,小于液限,大于塑限,为可塑状态;孔隙比均值分别为0.7,1.0;压缩系数均值分别为0.35,0.6;黏聚力均值分别为32.1,10.5;摩擦角均值分别为13.2,6.1。这些指标都说明该区软土具有高含水率、高液限、低强度、中等压缩性等特点。但该区高低液限黏土的软土物理指标较我国部分沿海地区低,而力学指标要高。可知研究区软土物理指标较我国部分沿海地区低,而力学指标要高。

全线软土地基根据黏土层厚度、路堤填筑高度等因素,处理方式设计有换填、碎石桩、塑料排水板。碎石桩处理采用正三角形布设,间距为 1.5 m,处理深度以超过勘探揭露的软土层厚度为标准。碎石桩加固软基的相关参数见表2所示。

表2 碎石桩相关加固参数Table 2 Parameters related to consolidation calculation of gravel column

2 监测方案及数据处理方式

为了探究碎石桩处理后软土地基深层水平位移在路堤填筑过程中发生发展规律,选取 10处典型断面在其路堤边坡坡脚处打设钻孔并埋设了深层水平位移监测设备(图 2),测斜仪精度为±0.02 mm/500 mm,每个测斜孔根据软土层厚度不同布设 10~15个测斜元件,采用自动化数据采集系统同步监测数据,数据采集频率根据填筑阶段不同而分期设定(每层填筑完成后的 1~2 d内每10 min采集一次数据,非填筑期每60 min采集1次数据)。

图2 典型监测断面Fig. 2 Horizontal displacement monitoring equipment

最终通过水平位移-深度-时间关系、最大水平位移发育位置等来获得碎石桩处理软土路基侧向变形规律与预测计算模型。

3 观测结果分析

通过对路堤填筑期和预压期观测了近1年的时间,获得了大量的有效水平位移监测数据。分析时解析筛选了代表性时间段的数据开展深入分析,10处典型断面的观测结果见表3。分析时以K127+520监测结果(见图3)为主进行简要说明。

表3 侧向水平位移观测数据统计表Table 3 Statistical table of lateral horizontal displacement observation data

(1)深层水平位移监测元件埋设时路堤均已有1~2 m的回填高度,分析中暂时忽略已填高度对土体水平位移的影响。从图3可见,随着路堤填筑高度的增加,土体深层水平位移逐渐增大,从地表到基底表现为先增大后减小的“凸”型变化,最大侧向水平位移为10 mm,距离地表1.5~2.5 m处变化剧烈,位于整个软土埋深的中上部,这主要是受荷载的传递深度影响而导致的。碎石桩增加了土体排水途径,使孔隙水压力的消散时间减少,即每次填筑完成后很快完成有效应力的转化,降低了软基的变形量,路堤每层填筑完成后其软基的变形可以在很短的时间内达到一个稳定值。

(2)同时对各个断面在堆载预压后期观测结果进行统计显示:约有50%的监测断面侧向位移存在“回缩现象”,回缩率在10%左右,有5~8 mm。表明经碎石桩处理的软土地基在监测后期普遍存在“回缩现象”,且较为明显。究其原因为土体在固结后期,随着土体孔隙水排出,土体有效应力增加,土体固结排水引起的侧向收缩大于剪应力引起的侧向变形。但应注意在后期排水减小引起的再次向外鼓胀。

(3)随时间变化,最大侧向水平位移与时间呈非线性变化(图3),曲线存在3个阶段的变化,A 区域为填筑前期,Δym=ΔSD(在路堤填筑过程中侧向变形增量(Δym)随路中沉降增量(ΔSD));B区域为Δym=0.15ΔSD,此阶段地基土体固结排水较慢,大部分变形发生在此阶段;C区域为固结阶段,此阶段为长期排水阶段,Δym=0.3ΔSD。

图3 水平位移观测曲线Fig. 3 Horizontal displacement curve

4 侧向水平位移预测模型

4.1 沿深度方向预测模型

通过对碎石桩处理后软土路堤荷载作用下侧向水平位移随深度从地表到基底表现为先增大后减小的“凸”型变化,在已有学者研究的基础上,引用以下复合函数形式对碎石桩处理后软土地基侧向位移进行预测,如式(1):

式中:y为侧向位移量;z为深度;a、b、c为待定参数。图4为各参数变化后预测模型曲线。

从图4可以看出,a主要反映了最大水平位移变化的数值,与加载量级有关;b主要反映了侧向变形的影响深度,与监测深度有关;c主要反映曲线位置的整体平行,同时增加数据拟合的灵活性。表4为本文预测曲线在填筑完成后对最大位移位置的预测结果对比(其中a=10,b=1,c=0.05)。

图4 预测公式影响因素曲线Fig. 4 Influence factor curve of prediction formula

从表 4可见,y=a×z-b×e-cz曲线能很好的拟合碎石桩处理后软土地基侧向变形情况。对本项目的监测数据的分析,预测模型与监测情况较相吻合,拟合度较好,基本在监测所获深度的范围内。

表4 预测模型预测结果对比Table 4 Comparison of prediction results of prediction models

4.2 沿时间尺度的预测模型

对于最大土体深层水平位移随时间呈“S”形分布(图3)变化的特点,本文选择“S”形成长曲线作为最终的预测模型,见式(2)。根据文献[16]相关论述,得出参数c、r用来增加数据拟合的灵活性,控制最终侧向位移的作用,r一般取值在0.1~1之间。另外,由于“S”形成长曲线单调递增性,当时间t趋近于无穷大时,式(2)趋近于a,故在计算中可先确定a,并通过最小二乘法进一步确定其他参数。

式中:y(t)为t时刻的沉降量;a、b、c为待定系数。

如若采用式(2)进行预测分析,对于本例而言,r可取0.5,a=16~20,b=3.5~4,c=0.4~0.43。预测结果见图5所示,可见,预测模型与实测数据较为吻合。

图5 K127+520断面预测结果(拟合度95%)Fig. 5 Prediction results of K127 + 520 section

5 结 论

基于四川省某高速公路项目,梳理典型断面的深层水平位移观测数据,分别总结侧向水平位移随埋深和时间的变化规律,提出了相应的预测模型。研究表明:

(1)侧向水平位移随深度成“上凸”形变化,近地表处侧向位移变化剧烈,且破坏是从软土地层最大侧向位移点逐渐向下发展的;在堆载预压后期普遍存在较为明显的“回缩现象”。

(2)最大侧向水平位移随时间呈“S”形分布,最大侧向位移发生点基本保持不变,Δym/SD在路堤施工各个阶段呈现不同变化特点。

(3)根据水平位移和水平位移最大值随深度的变化特点,分别提出“凸”形曲线进行预测变化明显深度的范围和“S”形曲线预测最终水平位移量,上述预测模型与实测数据较为吻合。

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