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高土石坝心墙施工期沉降变形统计分析模型研究

2023-11-11唐腾飞史鹏飞林金城龙益彬别玉静周朝阳

陕西水利 2023年11期
关键词:施工期分析模型石坝

唐腾飞,史鹏飞,林金城,龙益彬,别玉静,周朝阳

(中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司,贵州 贵阳 550081)

1 前言

高土石坝是西部深山峡谷地带水电工程建设过程的常见坝型之一[1]。坝体变形是高土石坝全过程监测实施的重点对象,心墙沉降量是大坝施工期主要的控制性监测项目,是评价大坝安全和填筑质量的关键指标。当前土石坝沉降分析常采用定性和定量分析方法,定性分析时综合分析心墙料特性及施工碾压、进度等因素,旨在掌握心墙沉降发展的演化规律;定量分析需对沉降变形整编资料进行数据规律分析,要建立合理的、符合高土石坝工程特性的沉降监测分析模型,挖掘心墙沉降变形数据中所蕴含的监测信息,进一步反馈优化设计、调控施工进度。监控分析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[2],工程实践中最常用的是统计分析模型。

本文在分析高土石坝心墙填筑料施工期沉降变形机理及规律的基础上,充分耦合相关影响因子,对传统施工期沉降变形分析模型进行优化,可有效提升沉降变形预测精度。

2 沉降变形分析

2.1 沉降机理

沉降是指在荷载作用下,沿竖直方向发生的位移。它主要分三个阶段:初始沉降、固结沉降和次固结沉降。初始沉降是大坝及其基础发生的压缩变形,这部分沉降在填筑过程中发生,土石坝在施工期发生的沉降主要部分就是初始沉降。固结沉降是由于土体固结,土颗粒间的空隙水逐渐排出引起的沉降,透水性强的土石坝固结沉降完成较快,初始沉降和固结沉降将难以分开。次固结沉降是土体中颗粒骨架在持续荷载作用下发生的蠕变所引起的,土石坝经过正常蓄水后的沉降主要是次固结沉降。施工期主要发生初始沉降及固结沉降[3]。

(1)防渗区

高土石坝心墙材料大多采用不透水土料,其沉降主要与填土高度、施工含水量和土料的特性等因素有关。工程实践表明,上述因素引起的沉降一般在填土高度的中央部位的附近最大,底部较小。究其原因,主要与有效应力密切相关,而有效应力又受孔隙水压力的影响。

从美国垦务局20 多座土石坝的观测成果表明,坝体心墙沉降与荷载重量(填土高度)及含水量有关,同时指出有效应力的对数与压缩率对数大致呈直线关系[4-5]。

(2)透水区

透水区是由块石浇筑,在填筑过程中由于岩块接触处破碎或杂物压坏而产生沉降,这种沉降在总沉降中占比较大。一般在接近坝基和上部较小,在1/3~1/2 坝高处最大。在产生沉降的同时,还附带产生水平位移,其规律在上游侧表现为上游侧透水区向上游,下游侧透水区向下游。

2.2 统计模型改进

心墙土体施工期的沉降主要与竖直荷载重量(即上部堆石或土体高度)和含水量有关,即与有效应力有关。

关于施工期沉降统计的分析初步给出其施工期沉降统计模型为[3]:

式中:Δ 为监测点沉降累计值;b0、b 为常数;h(t)为监测点上部填筑高度。

结合土石体发生沉降的机理可以看出,上述沉降分析模型未考虑土体材料在自重荷载作用下发生的流变变化、上部分层填筑时不同填筑层厚在不同时间点作用荷载下引起的位移变化,考虑上述几点因素,对单项式统计模型进行改进,改进后的模型表达式为:

式中:Δ为监测点沉降累计值;a0、a1、b1为常数;t 为时间,d;h(t)为监测点上部填筑高度;θ为填筑完成后起算时间,d。

3 工程应用

3.1 工程概况

某水利枢纽主坝为高斜心墙堆石坝,坝顶高程为281.00 m。设计水库最高运用水位275 m,水库总库容126.5 亿m3。坝体总填筑量5184.7 万m3,坝基总开挖量770 万m3。拦河大坝为壤土斜心墙堆石坝,心墙防渗料主要由粉质黏土组成,防渗墙顶端设有高塑性土区,坝壳由堆石体构成。设计最大坝高154 m,右岸深槽实际施工最大坝高为160 m,坝顶长1667.0 m,坝顶宽度15 m,坝顶最大宽度864 m,上下游坝坡分别为1∶2.60和1∶1.75,河床段坝基处于深厚砂砾石上,覆盖层厚70 m~80 m。该工程于1994 年9 月主体工程开工,2001 年年底枢纽主体工程按计划进度全部完工[6]。

根据规范[7-8]要求、工程地质条件以及心墙堆石坝结构设计计算分析成果,壤土心墙坝最大坝高处设一个主要监测断面(0+0387.50 处),在左右岸岸坡处各布设1 个监测断面。监测项目主要开展了表面变形、内部变形、坝体坝基渗流渗压、坝体土压力等监测。针对心墙的监测,布置土压力计、竖向测斜仪、大量程位移计和界面变位计、钢弦式沉降仪等监测设备。

图1 大坝心墙典型监测断面布置

3.2 沉降变形规律

选取典型监测断面:B(桩号0+387.50,河床中间断面)、C(桩号0+217.50,靠左岸断面),分别对典型高程点的沉降变形规律进行分析,7#、16#、38#测点分别大致处于心墙结构1/3、1/2 及2/3 高程位置,见图2~图3。

图2 断面B 不同高程点沉降变形监测值

图3 断面C 不同高程点沉降变形监测值

分析图2~图3 可知:

1)心墙填筑过程中,各典型高程处的沉降变形值随着上部土体填筑高程的增加而增加,两者之间呈明显的正相关关系;且施工期心墙各沉降变形监测点的变形速率(曲线斜率)基本保持稳定。

2)心墙1/2 高程处的沉降比下部1/3、上部2/3 高程处的沉降值大,且在心墙填筑时的变形速率明显较其他部位快,与高心墙坝变形数值计算的规律相同。

3.3 模型应用与分析

选取大坝心墙典型测点施工期沉降监测数据(含施工填筑过程信息),作为沉降分析模型的输入数据,见图4。

采用传统模型及改进模型对各监测点的沉降变形数据进行拟合与预测,对比见图5~图6。

图5 模型拟合情况

图6 模型预测情况

施工填筑期沉降推荐模型及改进模型的对比分析见表1。

表1 施工填筑期沉降推荐模型及改进模型对比分析表

对比分析表1 数据及图5~图6 可知:

(1)运用传统模型对三个不同剖面不同高程处沉降变形数据分析,模型拟合数据与实测数据的复相关系数分别为0.998、0.994、0.981,最大误差分别为1.77 cm、2.91 cm、4.45 cm;预测数据与实测数据的复相关系数R 为0.953、0.961、0.964,最大预测误差值为10.61 cm、9.90 cm、9.00 cm,预测精度不高,可以基本满足心墙施工期沉降值的预测精度。

(2)以0+693.74 剖面1/3 坝高处测点1997/7/10~2000/3/18 资料为典型代表基础数据建立施工的沉降统计分析模型,通过逐步回归计算得到施工期沉降统计模型的表达式为:

拟合数据与实测数据的复相关系数R=0.9994、0.9971、0.9957,最大误差为1.38 cm、1.20 cm、1.66 cm,典型最大误差率为:1.3842/72.861=1.9%<5.0%,说明拟合效果较好。

(3)应用改进沉降统计模型预测各监测点沉降值,预测数据与实测数据的复相关系数R=0.9714、0.985、0.963,最大误差为3.82 cm、7.36 cm、1.17 cm,典型最大误差率为:3.8255/97.196=3.9%<5.0%,说明采用施工期沉降统计数学模型预测效果较好,完全可满足施工期沉降预测的要求。

4 结论

本文结合高土石坝心墙沉降变形机理对传统的沉降分析统计模型进行改进,考虑土体材料在自重荷载作用下发生的流变变化、上部分层填筑时不同填筑层厚在不同时间点作用荷载下引起的位移变化等因素,提出了改进的心墙沉降变形分析统计模型,并结合工程实例中对监测数据进行拟合及预测分析。

通过对传统模型和改进模型的对比分析可知:改进模型相比推荐模型的拟合及预测复相关系数更大,说明拟合及预测趋势更符合实际、最大误差率也小,预测情况更好;同时物理意义更加明确,更加符合土石体材料的变形特征;同时对实际土石坝工程施工期数据进行建模分析对比得到改进模型更加具有工程应用价值,能对心墙沉降变形进行更高精度的预测分析,可为高土石坝心墙沉降监测数据分析提供新的模型工具。

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