风积沙地区重载铁路地基沉降观测与预测分析

李金宝

摘要 文章针对位于内蒙古地区的实际项目，利用有限元软件ANSYS对风积沙高地下水位重载铁路基进行数值模拟分析，并对该铁路专用线风积沙地基以单点沉降计的方式进行了沉降观测，对沉降数据进行统计并完成分析，进而总结出风积沙地基沉降发展规律，创新性地引入随机森林的机器学习方法对风积沙地基的最终沉降量进行预测，为将来相似工程的设计施工提供可参考的依据。并对采用风积沙为地基填筑材料的重载铁路，研究其地基的沉降预测方法和沉降规律。通过研究得出，通过与指数法、泊松曲线法相对比，随机森林法预测精度最高，预测结果更贴合实测值。

关键词 重载铁路;风积沙地基;沉降预测;随机森林法

中图分类号 U416.16 文献标识码 A 文章编号 2096-8949（2022）01-0152-05

0 引言

风积沙是由风吹拂、沉积而产生的沙层。在我国西北沙漠地区，由于资源的极度匮乏以及缺少运输资源的交通条件，从性价比方面考虑，风积沙是不错的路堤填筑材料[1]。风积沙具有整体性好的优点是其能够成为地基填筑的必要条件，并且其还具有沉降量小的特点，并且风积沙分布十分广泛，使其成为西北沙漠地区重载铁路地基填筑材料的不二之选。但是风积沙在天然条件下呈松散状态，内聚力几乎为零，抗剪性能极差等缺点又给施工造成极大的困难。

目前，众学者的目光更多的是聚焦于进一步对风积沙的施工工艺的改进，以及风积沙工程特性方面的应用等方面，风积沙地基的沉降问题方面上的研究存在着空白。风积沙自身的工程特性结合着当地严峻的地理条件，使得风积沙在作为重载铁路路基的地基时，所表现出来的性能较差，而如何控制地基沉降成为一个重要的课题。

在我国重载铁路飞速发展的同时，路基工程的沉降控制也需要以更严厉的标准来要求，在体现我国铁路建设先进性的同时，更加注重安全、可靠、舒适的基本原则。路基沉降观测能够用来指导现场路基施工填筑速率，以及用来推算路基工后沉降，而路基工程工后沉降的控制又是控制线路轨道变形的关键。

1 工程概况

准鄂铁路穿越毛乌素沙漠东部边缘区，该地区多为固定、半固定沙地及沙丘，局部为零星流动沙丘，地形较为平坦，植被较发育。沿线地下水类型主要为第四系孔隙潜水，主要赋存于冲洪积砂层中，补给来源多为大气降水及地表水，水量可观，地下水位埋深1.3～5.1 m。根据野外调查及钻孔揭示，沿线出露地层主要有杂填土、素填土、粉砂、细砂等。

该项目控制工程和重难点工程为全线高水位地下水风沙路基施工。路基工程施工制约后续轨道、四电等工程施工，为该项目的控制性工程。风沙路基填筑压实难度大，边坡防护工程量和施工难度大，且易受地下水影响造成边坡不稳定，因此也作为该项目的重难点工程。

2 风积沙地区路基沉降控制技术

2.1 沉降计算分析

首先需要通过数值模拟分析风积沙路基在重力、线路及列车荷载作用下的应力分布及变形特性，从而了解风积沙路基荷载传遞规律及路基变形特性，可为以后沙漠地区重载铁路路基填料的选取、路基本体的变形及受力方式提供参考[2]。下面将采用ANSYS有限元分析软件对准鄂铁路桥涵过渡段一种典型断面的沉降变形进行分析计算。

2.1.1 ANSYS有限元模型的建立

（1）依托工程概况。模型依托位于内蒙古毛乌素沙漠地区内的准鄂铁路风积沙路基，根据现场实际选取，桥涵过渡段（DK195+115）典型断面进行沉降计算分析，如图1所示。

（2）模型建立及参数确定。考虑填料、降雨、加筋及边坡防护、坡率等因素，利用有限元软件ANSYS对风积沙高地下水位重载铁路基进行数值模拟分析，研究多种影响因素情况下的路基在自重、线路及列车荷载共同作用下的应力分布及变形特性，对比分析填料状态对路基工作特性的影响及不同加筋参数下的加固效果。数值模拟过程中填料参数参考地质勘察报告和试验段土工室内试验结果，下面以桥涵过渡段断面作为例子，对三维模型构建过程进行叙述。

结合工程实际，计算模型的几何参数依据试验段设计图纸及规范进行选取，风积沙路基有限元模型为：基床表层采用0.6 m厚的圆砾土，基床底层采用1.9 m厚的风积沙，基床以下部位采用4.6 m厚的风积沙，地基为10 m厚的粉细砂，模型沿线路纵向长度取为30 m，为三维有限元模型，模型图如图2所示。

数值模拟计算的材料参数如表1。

（3）路基荷载及边界条件。该文所选用的是ANSYS

软件的面—面接触单元，由于筋材和土体都是柔性材料，因此筋土的接触属于柔性—柔体接触。

准鄂铁路设计轴重为25 t，该例计算模型的重载等级系数z值取1.3。由计算结果可知，将轨道荷载简化成作用于模型顶面一定宽度范围内的均布荷载，荷载大小为72 kPa，分布宽度为3.8 m，计算高度为3.6 m。

在模型边界条件中，路基和地基的前后对X和Y方向进行约束，地基底部对X、Y、Z三个方向均进行约束，路基顶面和边坡为自由边界。

2.1.2 试验方案设计

根据各影响因素，拟定下面的方案设计作为数值计算的方案，可控变量共有3个，分别是：降水情况、边坡坡率、填料改良情况。每种可控变量分为两种水平，由于变量水平数较少故设计为3因素2水平的直接试验，根据排列组合每种工况共有8次试验，具体的试验情况见表2。并根据下述试验设计对项目进行模型编号，桥涵过渡段（DK195+115）命名为WC1。

2.1.3 沉降计算分析

根据表3所列正交试验方案，对桥涵过渡段（DK195+115）断面的8种工况进行数值模拟分析。选取风积沙路基表层最大位移作为统计参数，同时采用极差分析法对风积沙路基影响因素敏感度进行计算排序，找出最显著影响因素，为现场施工提供理论依据。正交试验结果如表3所示。极差分析如表4所示。

由计算结果可以看出，每种因素所对应的极差均不一致，其中坡率极差为0.635，取值为1/1.75时影响最小;降雨（含水率）极差为0.455，取值为最优含水率时影响最小;填料改良极差则为0.925，取值为改良土时影响最小。根据极差分析法的原理，极差越大则说明该影响因素所造成的影响程度越大[3]。经过对比不难得出，在风积沙路基施工过程中，填料改良对路基表层沉降的影响最大，其次为坡率变化，而在这三个因素中降雨（含水率）影响最小。分析原因认为，当风积沙在降雨条件下，含水率从最优达到饱和时，其力学性能变化幅度不大，同时其对路基造成的部分影响也被已有的加固措施所抵消，因此降雨（含水率）影响幅度较坡率变化、填料改良这两种因素更小。

2.2 风积沙地基沉降预测分析

2.2.1 沉降预测方法及原理

目前，沉降预测方法种类繁多，该研究将创新性地引入随机森林的机器学习方法对地基沉降进行预测。

随机森林是一种组成式的有监督学习方法。在随机森林的模拟过程中，将会同时生成多个预测模型，同时将所得到的多个模型的结果进行汇总，来以此提升预测模型的准确率。凭借着前期沉降观测所得到的数据，来拟合出一条能反映未来沉降趋势的函数曲线，最后通过计算来获得曲线的回归系数，并通过数学表达式对其进行准确表达[4]，以此对未来将继续发展的沉降以及最终的沉降进行预测，其数学表达式如式（1）及式（2）所示。

（1）

（2）

上式中：t—观测时间（d）;

—时间t时的沉降量（mm）;

—最终沉降量（mm）;

—初期沉降量（mm）;

a、b—根据前期实测沉降数据经过线性回归求得的系数;

—修正的时间零点，对于一次性填筑加載的工况，时间零点取路基填筑施工期时长的一半。

将式（1）变换形式得到式（3）：

（3）

上式中建立了关于的一次函数，通过代入数据可以计算出待定系数a和b，进而得到数学表达式。

2.2.2 风积沙地基沉降预测方法研究

沉降预测的方法需要依照地区、土质、地基形式等条件来进行选择。此次研究对准鄂铁路内风积沙地基进行沉降观测，采用随机森林法、指数法及泊松曲线法进行了沉降预测，通过对试验段数据进行处理，可以得到各个预测方法的数学表达式如下[5-7]：

随机森林法：

（mm）

指数法：

泊松曲线法：

通过上述三种预测方法对路基沉降进行预测，其预测曲线如图3所示。

为了对比三种方法对路基沉降预测的准确性，将通过相对误差、方差之和等参数对其进行评判，各项指标计算结果如表5所示。

通过表5各项参数可以看出，采用随机森林法进行预测时，精度最为准确，与时间沉降更为贴合。

2.2.3 桥涵过渡段沉降预测

先对桥涵过渡段（DK195+115）断面的沉降进行观测，再利用随机森林法对断面进行回归分析，将沉降观测值与沉降预测值绘成曲线如图4所示：

对沉降预测的可靠度进行评估，评估结果如表6所示：

评估结果显示，预测值与观测值吻合度高，预测效果好。

图5展示了构成训练模型各个特征的权重，其中负号代表负向影响，正号代表正向影响，由图可知，X位置所占权重最大。

3 总结

（1）该研究基于准鄂铁路，通过使用ANSYS有限元分析软件对桥涵过渡段沉降变形进行分析计算。通过设计的正交试验方案，对桥涵过渡段（DK195+115）断面的8种工况进行数值模拟分析，由计算结果可以得出在风积沙路基施工过程中，填料改良对路基表层沉降的影响最大，其次为坡率变化，而在这三个因素中降雨（含水率）影响最小。

（2）该研究采用了指数法、泊松曲线法，并创新的引入随机森林法对风积沙地基进行沉降预测。通过预测的结果表明，三种方法中，随机森林法能够提供最为精确的预测，与时间沉降更为贴合，指数法次之，而泊松曲线法预测值相关系数小于0.92，且预测结果偏差较大，效果较差。

参考文献

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[2]李徐珍.蒙华重载铁路风积沙及加筋风积沙路基变形特性研究[D].兰州：兰州交通大学，2019.

[3]邓赛峰，邹同华，王敏.填料塔中氯化锂溶液除湿剂再生性能的正交试验研究[J].流体机械，2015（5）：70-74+38.

[4]孙常青，饶锡保，王月香.沉降观测曲线的拟合和最终沉降量的确定[J].长江科学院院报，2002（5）：58-61.

[5]刘兴平，贾文君，杨有海.三种沉降预测模型在湿陷性黄土路基中的分析[J].路基工程，2008（3）：63-65.

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