杨 帆 ，池苗苗
(1.塔里木河流域希尼尔水库管理局，新疆 库尔勒 841000，2.塔里木河流域干流管理局，新疆 库尔勒 841000)
路堤是广泛用于支撑铁路和道路的土工结构，这种结构失效会导致大量人员伤亡[1]。降雨已被确定为造成路堤不稳定和后续破坏的主要原因之一[2-3]。对路堤边坡的破坏和失稳进行预警，及时疏散边坡附近人员，暂停路堤支撑的铁路或道路的运行，从而避免人员伤亡。预测降雨诱发边坡失稳的最有效方法是基于已有边坡破坏数据和实时降雨测量数据的统计[4]，而基于物理的路堤降雨失稳预警系统能够对路堤的破坏和不稳定提供更准确的预警。同时，一旦由于降雨引起的不稳定性而暂停，该系统还可用于确定降雨后何时恢复运行。
本文针对人工降雨条件下仪器化模型路堤试验结果进行分析，并将测量的孔隙水压力和坡脚附近的含水量、地表位移及安全系数作为基于物理的路堤降雨失稳预警系统中可能使用的参数进行研究和探讨。
本研究采用天然斜坡上的土壤作为试验材料，并对该材料进行湿筛分析和比重计试验，因其含有17.1%的细粒(粒度小于0.075 mm)，试验材料的粒度分布曲线见图1。测得土壤的相对密度、最大孔隙比和最小孔隙比分别为2.75、1.59和1.01。经检测发现，土壤是非塑性的。通过标准普氏压实试验，获得样品砂的最佳重量含水量和最大干密度分别为16.5%和1.725g/cm3。根据土壤统一分类系统，土壤划分为粉砂类。
图1 样品砂粒度分布曲线
2.1 土壤水分特征曲线(SWCC)
图2为在实验室中使用压力传感器获得的土壤-水特征曲线(SWCC)。
图2 试验材料的SWCC
图2中，使用干密度为1.22g/cm3的样品，得到测试材料的干燥和润湿 SWCC。模型斜坡采用样品砂建造，干密度达到1.22g/cm3。由于压力传感器中使用陶瓷盘的进气值为300kPa，因此测量的SWCC被限制在最大吸力200 kPa。实验室测量的SWCC数据用以下方程进行拟合：
(1)
其中：C(ψ)为修正函数，定义如下：
(2)
其中：θ为体积含水量；
ψ为吸力，kPa；
ψr为残余吸力；
θs为零吸力时的体积含水量；
a、n、m为拟合参数(a具有压力单位，kPa)。
2.2 非饱和渗透率函数
使用实验室开发的基于渗透仪的稳态方法测量非饱和土壤的渗透率函数。试验结果表明，该装置可以在低吸力范围(如0～8 kPa)下，按照SWCC的干燥路径，准确测量非饱和土的渗透率函数。
目前，已有数值模型可以利用饱和渗透系数和SWCC来预测非饱和渗透率函数。其中，应用最广泛的是Fredlund和Xing在土水特征曲线方程基础上提出粒度分布曲线预测方程模型。现有研究[5-6]显示，其拟合精度较高，参数稳定且呈规律性变化，能够很好地反映我国土壤区域特性。在本研究中，使用SEEP/W进行渗流分析[7]时，采用Fredlund和Xing提出的方法预测非饱和渗透率函数。
2.3 非饱和抗剪强度
本文采用两个应力状态变量来解释非饱和土抗剪强度的方程，公式如下：
τ=(σn-ua)tanφ′+c
(3)
c=c′+(ua-uw)tanφb
(4)
其中：τ为非饱和土的抗剪强度；
c为表观内聚力；
c′为饱和土的有效黏聚力；
φ′为抗剪角，在饱和条件下，假定基质吸力不变，剪切阻力角不变；
φb为抗剪力与吸力的夹角；
σn为破坏面上的总法向应力；
ua为土壤中的气压；
uw为孔隙水压力；
(ua-uw)为破坏面内土壤的基质吸力。在本公式中，假设τ和(ua-uw)之间的关系是线性的。
针对传统的直剪仪进行改进，以测量控制吸力下的非饱和抗剪强度。采用改进的直剪装置进行饱和及非饱和固结排水试验，得到φ′。结果表明，吸力对φ′的影响不显著，但表观黏聚力(c)随着吸力的增加呈下降趋势。
对于本研究中的稳定性分析，在小吸力范围内(0～20 kPa)，假设c与吸力之间存在线性关系，得到φb，以用于预测降雨引起的边坡失稳，因为边坡在低吸力值下变得不稳定。此外，利用直剪装置获得的非饱和抗剪强度参数可以提供一个保守的解决方案，这有利于发布边坡破坏警告。
本文采用不同材料、初始密度、边界条件、降雨强度和持续时间以及边坡角度，对仪器化路堤进行了一系列人工降雨模型试验。本文对试验结果进行了讨论，以确定用于路堤降雨失稳预警系统的参数。
3.1 试验使用的仪器
模型试验中，使用的容器尺寸长2.0 m、宽0.8 m、高1.0 m，见图3。罐壁由钢板制成，正面由丙烯酸玻璃制成，便于观察变形过程。
图3 用于模型试验的容器
在模型试验中，使用ADR(振幅域反射计)和ECHO型土壤湿度传感器来测量水分入渗过程中的土壤含水量。为了同时测量正负水压，压力传感器改装一个空气进入值100 kPa的陶瓷杯。图4为模型试验中使用的传感器类型。LVDT位移传感器用于测量边坡表面的局部位移，安装在土壤中的测斜仪测量地基的位移。采用侧面喷灌管(孔径0.1 mm)模拟降雨(图3)。
图4 用于模型试验的传感器
3.2 模型制备
土壤边坡是通过压实样品砂建造的，初始重量含水量为13.5%，边坡倾角为45°。试验安装15个孔隙水压力传感器、15个含水量传感器、3个测斜仪和2个LVDT位移传感器，所有传感器均连接到一个数据采集系统，以便在边坡施工期间以及在降雨应用期间连续记录数据。见图5。
图5 模型路堤中的传感器位置
3.3 降雨应用
在边坡施工完成约24h后，边坡遭受了约40 mm/h强度的降雨。在降雨过程中，设置每2s记录系统中所有连接传感器的数据。使用的侧面喷灌溉管系统能够提供20～50 mm/h之间相对均匀的恒定降雨量，该降雨系统经过校准，可根据供水压力提供不同的降雨强度。同时使用4个雨量计测量降雨强度，其中两个位于脚趾附近，另外两个位于路堤顶部。本研究中提到的降雨强度是通过对整个降雨持续时间和空间内的实测降雨量进行平均计算得出的。为了尽量减少降雨强度随时间和空间的可能波动(由于风的影响)，在大多数试验中，降雨是在上午(如上午5:30)进行的。
3.4 模型试验结果
图6为在40 mm/h降雨期间，模型边坡内不同位置的孔隙水压力、体积含水量和位移的监测时间历程。由图6(c)可知，降雨开始后约400s开始变形，所有变形传感器几乎同时响应，表明整个边坡发生了移动。此外，在降雨开始后约 6 000 s，边坡顶部出现裂缝。在坡脚出现局部破坏之前(降雨开始后约8 500s)，形成的裂缝进一步扩大。一旦失效，就会从脚趾处开始，迅速向上传播。
图6 模型试验结果
研究发现，在变形开始之前，脚趾附近(M8和M10)的体积含水量达到最大值(38%～42%)。假设边坡干密度不变，40%的体积含水量约等于72%的饱和度。但在施工和降雨过程中，边坡可以致密化，从而产生更高的饱和度，对应于40%的体积含水量。
在坡脚附近测得的孔隙水压力(P8和P10)表明，随着坡脚附近的孔隙水压力接近零(完全饱和)，边坡开始移动。但在边坡开始移动过程中，边坡的大部分仍处于非饱和状态。在本研究中进行的大多数模型试验中都观察到这一点。因此除位移外，在坡脚附近测得的孔隙水压力或饱和度可以作为路堤失稳预警系统中使用的参数。
利用SEEP/W模型试验，对降雨过程中的瞬态渗流进行分析。从渗流分析中获得的孔隙水压力分布用于边坡稳定性分析，以确定降雨过程中边坡的安全系数。
4.1 渗流分析
图7为有限元网格用于SEEP/W模型试验的数值渗流分析。AF和FE边界被认为是“无流量”边界(Q=0)，这是因为在试验期间不允许水流通过该边界。边界ABCD定义为给定降雨强度(40 mm/h)的通量边界。将ABCD和DE定义为渗流面，以允许水从模型中渗出。根据P1、P2和P8的初始孔隙水压力读数确定地下水位，得出每个节点的初始孔隙水压力。
图7 渗流分析中使用的有限元网格
将实验室测得的润湿SWCC及饱和渗透率赋到SEEP/W中，采用上述提出的方法生成渗透率函数。
渗流分析时间为9 500s，增量时间为5s。分析完成后，比较边坡中一些选定点(P1、P2、P7 和 P8)实测和模拟的孔隙水压力时间历程。在图8中，观察到实测孔隙水压力和模拟孔隙水压力之间存在合理一致性。
图8 模型边坡中某些选定位置的实测和预测孔隙水压力比较
4.2 稳定性分析
SLOPE/W采用图9中的几何结构进行数值稳定性分析。ABC和DEF分别定义为试验滑动面的入口面和出口面。以实验室测量样品砂的饱和及非饱和剪切强度特性为基础进行分析。利用数值渗流分析得到的孔隙水压力，选取一般极限平衡法(GLE)进行稳定性分析。由图10可知，FOS(安全系数)随着降雨时间的推移而降低。可以看出，当FOS低于1时，边坡开始移动。图11比较了FOS刚好低于1时从稳定性分析中获得的临界滑动面与通过标记移动观察到的滑动面，这两个滑动面几乎吻合。
图9 用于稳定性分析的几何结构
图10 随着降雨时间的增加，FOS减少和土壤位移增加
图11 观察到的滑动面与通过稳定性分析获得的滑动面比较
从模型试验可以看出，在降雨开始后约6 000s，裂缝出现在顶部；
8 700s后，局部破坏开始于坡脚，并迅速向上扩展；
在降雨开始后约9 800s，边坡发生完全垮塌(坍塌)。
图10中，边坡在降雨开始后约4 000s开始移动，即在顶部出现裂缝之前约2 000s，表明对边坡运动的实时监测可以有效预警边坡破坏。图6(a)和图6(b)中，在坡脚处测得的饱和度(孔隙水压力和含水量)也可用于预测边坡破坏。基于这些参数的预警方法，可通过转移居住在边坡附近居民来最大限度地减少人员伤亡，但不足以安全地暂停路堤支持的运输服务。边坡的FOS可以早期反映边坡的稳定性，因此基于边坡FOS的标准可用于安全暂停作业。此外，基于FOS的标准也可用于在降雨后恢复运行。
1)土壤的有效摩擦角可能与吸力无关，而表观黏聚力随吸力的增加呈下降趋势。
2)当坡脚附近区域饱和时，模型路堤可能发生破坏。
3)坡脚附近的饱和度和边坡中的初始表面位移可用于预测和预警边坡的阻碍性破坏。
4)对降雨过程中路堤的实时安全系数(FOS)进行评估，有助于对路堤支持的服务(运输)进行有效管理。
5)为了开发基于物理的预警系统，防止降雨引起的路堤边坡破坏，实时监测坡脚附近的地表位移和坡脚附近的饱和度(孔隙水压力和含水量)是十分必要的。
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