巨型溶洞超厚填筑体表层沉降监测与预测研究

作者:刘同江
单位:中铁十四局集团有限公司
摘要:黔张常铁路高山隧道高位斜穿巨型溶洞,采用洞砟回填方法处治溶洞,填筑回填体+底部堆积体总厚度达67~121m。针对超厚回填路基建立了表层沉降监测系统,详细阐述了监测系统的设计与实施方法,并采用数值模拟和指数曲线法对路基最终沉降量进行预测分析。研究结果表明:超厚回填路基沉降可分为瞬时沉降、主固结沉降和蠕变沉降3个阶段,沉降量主要发生在瞬时沉降阶段和主固结沉降阶段;沉降量随时间的增加而增大,沉降速率随时间增加逐渐减小;回填体上部结构自重和施工期新增荷载(机械及其他荷载)是影响路基沉降的主要因素,路基不同位置对施工阶段的敏感度不同。在钢筋混凝土路基板隔振作用下,列车动载对路基板以下回填体沉降几乎不产生影响,路基最终沉降量满足列车正常运营要求。
关键词:隧道工程溶洞路基沉降监测预测
作者简介:刘同江,高级工程师,E-mail:liutongjiang-01@163.com。
基金:国家自然科学基金(51704176)。 -页码-:90-94

0 引言

   随着高铁建设速度加快,高铁隧道修建过程中经常遇到中大型溶洞。其中黔张常铁路就出现了首个穿越百米溶洞的高铁隧道,而且是高位斜穿溶洞。对巨型溶洞采用简单经济的回填方法处理,回填厚度大,沉降变形不易控制,若处置不当,会造成严重的路基沉降病害,影响高铁安全运营。

   目前,国内外对于高填方路基沉降监测及其沉降机理研究取得了一定进展,也总结了相应沉降规律。刘鹏 [1]研究得出堆载预压后路基沉降基本随软土层厚度的增大而变大的规律。骆建军等 [2]发现车站结构施工会对地表沉降造成明显分界。徐明等 [3]提出蠕变沉降会在完工后相当长时间内持续不断发生,并和工后时间的对数大致成线性关系。国内外关于沉降计算与预测的方法大体上可分为3类:以经典土力学为基础的传统预测方法、以本构理论为基础的数值计算法和根据实测沉降资料预测法 [4,5]

   以上研究大多数是针对路基工后沉降,很少涉及工期沉降,对于巨型溶洞这种复杂地质条件下的回填路基沉降研究更少。新建黔张常铁路高位斜穿百米溶洞,采用简单经济的洞砟回填方案处理溶洞,为了解填筑体沉降变形规律,建立了表层沉降监测系统,并基于实测资料,采用预测方法预测路基工后沉降和最终沉降量,以确保铁路正常运营。

1 工程概况

1.1 溶洞基本概况

   高山隧道巨型岩溶洞于平导DK53+678处揭示,主要由主溶蚀裂隙通道、厅堂状廊道及支洞3部分构成,如图1所示。厅堂状廊道长约124m,宽约32~63m,高约46~65m,溶洞底部被塌落块石及堆积物覆盖,厚度约37~66m,堆积面自线路左侧向右侧约呈13°向下倾斜。廊道南端尽头以裂隙型溶洞向线路两侧延伸;隧道主洞与溶洞约呈42°夹角高位斜穿厅堂状廊道,穿越长度约为71m,隧道轨面以下溶洞深约30~55m。该溶洞规模巨大,对隧道施工影响非常大。

图1 巨型溶洞与隧道相对位置关系

   图1 巨型溶洞与隧道相对位置关系  

   Fig.1 Relative position of giant karst cave and tunnel

1.2 回填施工方案

   针对高山隧道巨型溶洞制定了多种施工处理方案:级配洞砟回填法、大体积混凝土填筑法、T型桥梁跨越、拱桥跨越和简支梁跨越等5种方案,经过专家论证,最终采用低成本易操作的洞砟回填处理方案,溶洞回填处理剖面如图2所示。方案具体内容:采用普通洞砟回填至730高程面,施作0.5m厚水泥砂浆止浆层,再往上施作20m厚级配洞砟回填层并注浆加固,加固层上施作5m厚掺5%水泥级配碎石层至755高程面,最后施作3m厚的混凝土路基板基础。

图2 溶洞回填处理剖面

   图2 溶洞回填处理剖面  

   Fig.2 Karst cave backfilling processing profile

2 表层沉降监测与分析

   巨型溶洞回填厚度达到30~55m,加上底部堆积体厚度,总厚度将达到67~121m,如此超厚路基回填在高铁隧道甚至路基工程中极为罕见,回填体沉降不易控制,亟需建立填筑体路基沉降监测系统,长期监测回填路基沉降变形,获取路基沉降观测数据,用于考察路基沉降的稳定性、后期发展趋势和曲线回归的相关系数是否满足要求 [6],以保证施工期人员安全和铁路的正常运营。

2.1 表层沉降监测设计与实施

   建立基于压差式静力水准仪的回填体表层沉降监测系统,监测点布置沿主线路设有3条监测线路,如图3所示,分为主线路上方测线(BU1~BU6)、主线路中心测线(BM1~BM6)和主线路下方测线(BD1~BD6),共计18个测点,中心测线沿隧道线路中心布置,上下线路沿两侧边墙外侧布置,每条监测线路增设1个基准点于平导稳定岩壁上。

图3 表层沉降测点平面布置

   图3 表层沉降测点平面布置  

   Fig.3 Plane layout of surface subsidence survey points

   考虑到现场采用快速大体积回填方法,为保证传感器成活率,在回填至755高程(掺5%的级配碎石层顶面)后开始布设安装监测仪器。仪器安装在级配碎石层表面以下20cm处,具体安装过程如下:(1)根据布点设计,用全站仪放线定点;(2)开挖20cm深沟槽,整平,去除沟内杂物,铺设砂垫层防止上部压力对钢丝管和线缆损伤;(3)埋设传感器并测试,传感器两端外接PU管和电源信号线,为防止PU管和电缆线损伤,将两者用土工布包裹穿入直径5cm钢丝软管内;(4)为防止水进入,用土工布包裹传感器与软管接口处和软管相接段,并缠绕绝缘胶带和防水胶带保护;(5)汇集PU管和电缆线连接基准点水箱和数据采集机箱,水箱加水,测试系统稳定性。

2.2 表层沉降监测分析

   表层沉降监测系统自2017年12月14日开始运行,系统每4h记录1次数据,每日沉降值取其平均值,至2018年12月31日,共监测382d。监测期间溶洞内先后完成20m厚加工洞砟回填层注浆加固、3m厚钢筋混凝土路基板施工、路基板上两侧大边墙施工、明洞隧道初期支护、仰拱、二衬施工、大边墙外侧空腔回填等。为方便沉降规律分析,将监测时长分为监测前期(1~140d)、监测中期(140~280d)和监测后期(280~382d)3个阶段。累计沉降量和沉降速率变化曲线如图4,5所示。

   通过上述沉降监测结果可以得到以下结论。

   1)各线路测点沉降随时间的发展过程十分相似。监测前期为瞬时沉降阶段,沉降速率大,受施工新增荷载作用明显,表现出快速加载产生快速沉降的特征,随后沉降速率缓慢减小;监测中期为主固结沉降阶段,沉降速率基本保持不变;监测后期为静置期沉降,路基上方无施工荷载,沉降逐渐进入次固结沉降阶段并趋于稳定。

   2)各线路测点沉降在前中期已基本完成,即施工期的瞬时沉降量和主固结沉降量约占总沉降量的90%以上,施工完成后进入静置期,沉降速率逐渐降低到0.5mm/d以下,并逐步趋于零增长。

   3)对比3条测线沉降量曲线走势可以看出,不同测点沉降发生对施工位置的敏感度不同。边线测点受边墙施工新增荷载影响,监测前期沉降量对总沉降量贡献较大,隧道中心测点受隧道结构施工影响,监测中期沉降量对总沉降量贡献较大。

   4)各测点沉速曲线可以看出,监测前期初沉降速率大,多数测点初期沉降速率>1.5mm/d,减小速度快,受施工荷载影响,波动幅度大。

   5)各测点沉速曲线表明,监测后期(施工完成后),各测点沉降速率均<1mm/d,逐渐低于0.5mm/d,沉降速率缓慢减小,波动幅度极小,沉降趋于稳定。

图4 回填体表层累计沉降量曲线

   图4 回填体表层累计沉降量曲线  

   Fig.4 Cumulative settlement curve of surface layer of backfill

图5 回填体表层沉降速率曲线

   图5 回填体表层沉降速率曲线  

   Fig.5 Surface settlement rate curve of backfill

   综合上述分析结果,超厚回填路基沉降可分为瞬时沉降、主固结沉降和蠕变沉降3个阶段,沉降量随时间的增加而增大,沉降速率随时间增加逐渐减小,沉降量主要发生在瞬时沉降阶段和主固结沉降阶段;路基上部结构自重和施工期新增荷载(机械及其他荷载)是影响路基沉降主要因素;路基不同位置对施工阶段的敏感度不同。

3 表层沉降预测分析

   超厚回填路基沉降在施工阶段已经基本完成,但在今后相当长时间内仍会受列车动载及自重因素的影响,沉降持续缓慢增长,为检验隧道结构预留50cm净空是否满足列车运营要求,采用MIDAS/GTS软件建立轨道-道砟-回填路基的数值模型,分析列车荷载对回填路基的沉降影响,并利用指数曲线法预测路基的最终沉降量和工后沉降量,保证铁路的正常运营。

3.1 超厚回填路基的动力响应

   采用MIDAS/GTS建立轨道-道砟-回填路基的三维计算模型如图6所示,模型长为50m,宽为20m,高位40.6m,道砟层厚度为0.8m,取至未注浆洞砟层10m,回填路基各结构层厚度与实际厚度相同。模型钢轨采用Eluer梁模型 [7],其他结构均采用实体单元模拟,模型除顶面外其他边界采用弹性-阻尼单元模拟无限远。

图6 计算模型

   图6 计算模型  

   Fig.6 Computing Model

   通过式(1)的激振力函数确定列车荷载,钢轨规格为60kg/m,轨枕采用III型枕,列车模型参数参照CRH3/CRH380型动车组,仅考虑相邻转向架的4对轮载以集中荷载的形式施加于轨道结构,作用间距为两相邻转向架的距离,作用时长为0.5s。计算的列车动应力结果如图7所示。

    

   式中:P0为车轮静载;Pi为轨道不平顺管理控制条件下的某一典型值的振动荷载,Pi=M0aiωi2;M0为簧下质量,本文取值为750kg;ai为矢高;ωi为圆频率,

图7 动应力曲线

   图7 动应力曲线  

   Fig.7 Dynamic stress curve

   如图7所示,列车荷载在路基中产生的动应力在不同运行速度条件下表现的规律大致相同,随着深度的增大,动应力值逐渐减小,动应力衰减速度也逐渐减小,在道砟层中已衰减近84%,到路基板底部时动应力已接近为0kPa。而级配碎石层及注浆洞砟层因压实和注浆工艺处理,密实度高,整体性好,因而可认为列车动载引起的沉降主要发生在道砟层,对路基板下部的回填体沉降不会产生影响。因此,由列车动载作用引起的回填体沉降量微小,可以不不予考虑。

3.2 沉降预测分析

   由上节可知,列车动载对回填路基的沉降影响甚微,则可依据现有实测数据建立拟合模型预测路基的最终沉降量和工后沉降量。采用指数曲线法可以较好的拟合土体的压缩过程 [8,9],地基的固结度可用下式计算:

    

   当不计入次固结沉降时,t时刻的沉降量为:

    

   指数曲线模型表达式可写为:

    

   式中:U为平均固结度;St为t时刻的沉降量;S为最终沉降量;α,β为待定系数。

   选取隧道中线的BM5测点2018年5月3日—11月30日共211d的实测数据作为样本值进行拟合,用2018年12月1日—12月31日的实测值检验模型的拟合精度,并最终求得最终沉降值BM5测点的拟合模型如图8所示,预测结果如表1所示。

   由图8可知,BM5测点的指数曲线模型拟合参数α=-224.789 97,β=0.007 82,拟合公式为:

    

图8 指数曲线法拟合

   图8 指数曲线法拟合 

   Fig.8 Fitting by exponential curve method

   表1 指数曲线法预测
Table 1 Prediction by exponential curve method   

表1 指数曲线法预测

   通过图8和表1可以看出,指数曲线法拟合模型与实测数据相关系数R2为0.995 5,相对误差<2%,拟合精度高。依据现场施工进度,预计2019年4月30日(502d)完成铺轨,铺轨时隧道中线沉降量S502=217.88mm;回填路基最终沉降量S=224.64mm;计算工后沉降量为6.76mm;从预测沉降值可知,采用的明洞隧道预留净空500mm的方法满足沉降要求,可以确保铁路车辆的正常运营。

4 结语

   1)超厚回填路基沉降监测系统的建立,可以长期监测回填路基沉降变形,获取实时监测数据,便于分析总结路基沉降变形规律,为路基的沉降预防和治理提供科学依据。

   2)超厚回填路基沉降可分为瞬时沉降、主固结沉降和蠕变沉降3个阶段,沉降量主要发生在瞬时沉降阶段和主固结沉降阶段;沉降量随时间的增加而增大,沉降速率随时间逐渐减小;路基上部结构自重和施工期新增荷载(机械及其他荷载)是影响路基沉降主要因素;路基不同位置对施工阶段的敏感度不同。

   3)列车动载引起的沉降主要发生在道砟层,对路基板下的回填体不产生影响;采用指数曲线法对沉降数据的拟合精度高,求得的隧道中线最终沉降量S为224.64mm;计算工后沉降量为6.76mm,明洞隧道预留净空可满足列车正常运营要求。

    

参考文献[1]刘鹏.路基沉降监测技术在软土路基施工中的应用[J].隧道建设,2005,25(4):47-50.
[2]骆建军,张顶立,王梦恕,等.地铁施工沉降监测分析与控制[J].隧道建设,2006,26(1):10-13.
[3]徐明,宋二祥.高填方长期工后沉降研究的综述[J].清华大学学报(自然科学版),2009,49(6):786-789.
[4] 刘德萍.高路堤沉降预测方法研究[J].城市建设理论研究:电子版,2012(10).
[5]邹德强.高填方路基沉降反演及预测方法的研究[D].长沙:长沙理工大学,2004.
[6]陈善雄,王小刚,姜领发,等.铁路客运专线路基面沉降特征与工程意义[J].岩土力学,2010,31(3):703.
[7]肖军华,周顺华,韦凯.列车振动荷载下铁路粉土路基的长期沉降[J]浙江大学学报(工学版),2010,44(10):1912-1918.
[8]张思远.(京沪)高速铁路路基沉降预测方法及适用性研究[D].成都:西南交通大学,2012.
[9]刘宏,李攀峰,张倬元.九寨黄龙机场高填方地基工后沉降预测[J].岩土工程学报,2005(1):90-93.
Monitoring and Prediction of Surface Settlement of Super-thick Filling Body in Giant Karst Cave
LIU Tongjiang
(China Railway 14th Bureau Group Co.,Ltd.)
Abstract: A simple and economical method of backfilling with ballast is used to treat the karst caves in the high-level oblique tunnel of Qianzhangchang Railway. The total thickness of the roadbed and the bottom accumulations is 67 ~ 121 m. A monitoring system for surface settlement of super-thick backfill roadbed is established. The design and implementation method of monitoring system are described in detail. The final settlement of roadbed is predicted and analyzed by numerical simulation and exponential curve method. The results show that the settlement of super-thick backfill subgrade can be divided into three stages: instantaneous settlement,main consolidation settlement and creep settlement. The settlement mainly occurs in the instantaneous settlement stage and the main consolidation settlement stage. The settlement increases with the increase of time,and the settlement rate decreases with the increase of time.The weight of the superstructure of subgrade and the new construction period are also included. Increased load( mechanical and other loads) is the main factor affecting the settlement of subgrade,and the sensitivity of different locations of subgrade to construction stage is different. Under the isolation effect of reinforced concrete subgrade,the dynamic load of the train has little effect on the settlement of backfill under the subgrade,and the final settlement of the subgrade meets the normal operation requirements of the train.
Keywords: tunnels; karst cave; subgrade; settlement; monitoring; prediction
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