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基于精细化监测的地面沉降潜力预测模型应用研究

发布时间:2021-06-23 17:27所属平台:学报论文发表咨询网浏览:

摘要:地面沉降是我国主要的地质灾害之一,评价和预测地面沉降的发展趋势十分必要。本文引入实测沉降数学模型中的双曲线型沉降模型、指数型沉降模型和成长曲线型沉降模型,结合钻孔全断面分布式精细化监测系统获取地表以下不同层位连续的变形情况,建立了基

  摘要:地面沉降是我国主要的地质灾害之一,评价和预测地面沉降的发展趋势十分必要。本文引入实测沉降数学模型中的双曲线型沉降模型、指数型沉降模型和成长曲线型沉降模型,结合钻孔全断面分布式精细化监测系统获取地表以下不同层位连续的变形情况,建立了基于分布式光纤监测地层变形数据的地面沉降预测模型,可精细化实现地面沉降潜力评价。以天津市滨海新区G06光纤监测钻孔结果为例,对比了三种沉降模型的预测效果,结果表明:天津滨海地区地面沉降曲线呈现非线性衰减特征,2017年10月至2019年12月,累计沉降量已达2.4mm,预计极限沉降量约为92.6mm,仍有约43.4的沉降潜力,沉降空间较大,并预计将于2050年进入沉降稳定阶段。该地区3.4m18.4m的黏土质粉砂和粉细砂层当前沉降量较大,是目前地面沉降的主要层位,即―优势层‖;18.4m8.4的粉质黏土和黏土质粉砂层虽当前沉降量较小但其剩余沉降量较大且沉降持续时间较长,需长期重点关注其沉降变形情况,是后期监测的―优先层‖。

  关键词:地面沉降;沿海地区;精细化监测;沉降潜力预测模型

地面沉降

  引言

  地面沉降是一种多因素引起的地面高程缓慢下降的地质灾害。目前由抽取地下流体导致的地层压缩已在许多国家和地区产生了严重影响(薛禹群等,2003;Tomasetal.,2010;Gallowayetal.,2011)。沿海和河流三角洲第四纪沉积区由于其人口膨胀、经济快速发展和城市荷载急速增加,地面沉降问题日益突出(陈聚忠等,2010;Ingebritsenetal.,2014;Higgins,2016;Kosteretal.,2016),对地面沉降区生态环境、基础建设、经济发展和人民生命财产带来了威胁。掌握地面沉降的发展规律,评估其未来发展趋势是地面沉降灾害防控中非常重要的一环。

  为了评价和预测地面沉降的发生及发展过程,需要对土层固结变形机制进行研究,国内外学者针对土体固结变形的模型进行了大量研究。太沙基一维固结理论与现实情况有较大的差异,忽略了土体的蠕变变形;Merchant等结合太沙基固结理论与土体流变特性,提出了考虑次固结效应的固结微分方程;施小清等(2007)基于粘弹性理论,利用Burgers元件模型较好的描述了研究区砂性土的流变过程;王非等(2011)将SingMitchell模型引入含水砂层长期变形计算研究,并用于上海市第四含水层地面沉降预测;王元战等(2017)利用修正的Mesri蠕变模型和ABAQUS软件拟合出天津滨海软黏土的蠕变变形并计算了其长期沉降,结果具有一定的可靠性。

  但在实际情况中,元件模型和流变模型的参数确定和模型识别为建模带来较大困难,而通过室内试验建立的经验模型难以反映实际地层变形情况,近些年来根据实测沉降数据建立相应的数学模型以其直观明了,并能够全面反映实际地层变形情况,在实际工程中得到了广泛应用。利用实测沉降数据推算后期沉降的方法对地面沉降的监测数据提出了较高的要求。

  目前,地面沉降监测技术根据监测范围主要分为基于地面的监测技术(包括水准测量、钻孔引伸计(Hungetal.,2012)等)和基于空间的监测技术(包括InSAR(Nikosetal.,2016)、GPS(Santosetal.,2012)等),然而,上述技术仅能对地表高程进行监测,无法达到精细化指示地面以下不同地层具体变形量的要求。

  近年来,分布式光纤传感技术(DFOS)显示出在岩土结构和地质灾害领域的显著应用前景,具有远距离、抗电磁干扰和远程监控等优点(吴静红等,2016;Guetal.,2018)。由于沿海和河流三角洲地区地层结构复杂,厚度和岩性不一,采用分布式光纤传感技术可以实现精细化掌握各地层的变形,更好的了解地面沉降演化过程,分析其发育机理、判断其发展趋势。

  本文针对沿海三角洲地区等地层变形不均匀区域,引入三种类型的沉降时间数学模型,结合钻孔全断面精细化监测系统的分布式光纤变形数据,建立了基于精细化数据的地面沉降预测模型,开展了地面沉降发展趋势及分层潜力的预测和评价研究,以天津市滨海新区为例,通过对比不同类型数学模型的预测效果,定量评价了该地区地面沉降的最终沉降量和沉降趋势。

  地面沉降潜力预测模型根据实测数据预测沉降趋势的主要方法是根据沉降数据,假定其变化服从某种数学模型,利用实测样本动态变化确定数学模型中的待定参数,从而在实测沉降基础上预测未来的沉降趋势和最终的沉降量(StamatopoulosACKP,1983)。实测沉降数学模型根据曲线形态主要分为两大类:第一类是预测工后沉降的数学模型,主要用于路堤荷载作用下的路基工后沉降,这种模型在瞬时加载后便以较快速度发生沉降,主要以Asaoka法(Asaoka,1978)、双曲线法(an,1995)、指数法为代表。

  第二类是预测全过程的数学模型,以成长曲线模型(宰金珉等,2000)、Weibull模型(张涛等,2013)为代表,成长曲线模型包括Logistic曲线(朱志铎等,2009)和Gompertz曲线(吴起星等,2006),主要反映事物发生、发展、成熟并到达一定极限的过程,曲线形态呈现―S型‖。目前应用较广的数学模型包括双曲线型沉降模型、指数型沉降模型和成长曲线型数学模型三类。

  钻孔全断面精细化监测系统钻孔全断面精细化监测的实现主要依赖分布式光纤监测技术(DistributedFiberOpticSensing,DFOS),DFOS技术原理是利用光线中的光散射或非线性效应随外部环境发生的变化进行传感,可以在整个光纤长度上对沿光纤分布的外部物理参量(包括应变、温度、位移、水分和渗流等)进行连续的测量,获取被测物理量的时空分布状态(GuKetal.,2018)。钻孔全断面精细化监测中主要涉及的包括基于布里渊散射的全分布式光纤监测技术(BOTDR和BOTDA)以及基于光纤布拉格光栅的准分布式光纤监测技术(FBG)。

  地面沉降潜力预测模型应用沉降区概况及监测系统天津市地处华北平原东北部,渤海湾西岸,北接燕山地台褶皱带,南接华北裂谷坳陷盆地,是中国北方最大的沿海城市,位于海河流域,为沿海地区典型地面沉降灾害区,新生代主要沉积了大量的粉细砂及粉质黏土,主要为河流沉积,冲、洪积沉积和湖相沉积。过量开采地下水、松散地层自然固结和地表荷载的加速增长造成了天津市严重的地面沉降(Liuetal.,2016;杨吉龙等,2014),截止2009年最大累计沉降量已达3.25(Yangetal.,2019)。

  根据土层所处的固结状态、剩余沉降量并结合地面沉降生命周期评价理论,可以预判各地层在未来进一步发生沉降的潜力,从而确定具有较大沉降潜力的―优先层‖,因此确定该层位为天津市滨海新区沉降―优先层‖,需要长期重点关注其变形情况。

  当然,影响地面沉降的因素并不单一,地质地貌条件、地下水位变动及应力历史等因素均会对其沉降速率产生影响,但在全面禁采地下水等背景下,地层更多地按照其原本速度固结沉降并基本符合―发生发育衰减消亡‖的发生规律,成长曲线型沉降模型可较为准确直观地反映这一发育过程并预测其后续沉降趋势及分层沉降潜力,受限于本研究天津市滨海新区DFOS时长,对于分层沉降预测时其剩余沉降量并不精确,但可通过其分层剩余沉降量与总剩余沉降量占比判断其进一步沉降发育的潜力及发展趋势,在此过程中针对当前沉降占比较大的―优势层‖及具有较大沉降潜力的―优先层‖开展重点防控工作。

  地面建筑论文范例:建筑工程整体地面施工技术研究

  结论

  本文针对沿海和河流三角洲地区等地层变形不均匀区域,引入双曲线型、指数型和成长曲线型的沉降时间实测沉降数学模型,建立了一种基于精细化监测数据的地面沉降预测模型,以天津滨海地区地面沉降为例,通过对比不同模型预测效果,选取预测准确性和相关性均较高的成长曲线型沉降模型对该地区整体沉降趋势和分层沉降潜力进行预测,主要得出以下结论:

  (1)根据实测监测数据建立双曲线型沉降模型、指数型沉降模型和成长曲线型沉降模型,满足地面沉降发生发展衰减消亡的发生规律,能够完整反映地面沉降各阶段的特点。将DFOS得到的分布式精细化监测结果作为沉降模型的数据样本,能够有效评价各地层沉降潜力及最终沉降趋势。(2)采用成长曲线型沉降模型对天津市滨海新区地面沉降潜力进行定量评价。该地区的地面沉降曲线呈现非线性衰减特征,2017年10月至2019年12月,该地区累计沉降已达2.4mm,剩余沉降量约为0.2mm,仍有较大沉降空间,预计将于2050年进入沉降稳定阶段。(3)3.418.的黏土质粉砂和粉细砂层是该地区地面沉降的―优势层‖,其当前沉降量较大;18.8.4的粉质黏土和黏土质粉砂层虽当前沉降量较小但其剩余沉降占比较大,是该地区地面沉降的―优先层‖,需长期重点关注其沉降变形情况。

  参考文献(References):

  Asaoka,Akira1978.Observationalprocedureofsettlementprediction[J].SoilsAndFoundations,18(4):87101.GallowayDL,BurbeyTJ.2011.

  Review:Regionallandsubsidenceaccompanyinggroundwaterextraction[J].HydrogeologyJournal,19(8):14591486.GuK,ShiB,LiuC,etal.2018.

  Investigationoflandsubsidencewiththe combinationofdistributedfiberopticsensingtechniquesandmicrostructureanalysisofsoils[J].EngineeringGeology,240:3447.HigginsSA.2016.

  Review:Advancesindeltasubsidenceresearchusingsatellitemethods[J].HydrogeologyJournal,24(3):587600.HungW,HwangC,LiouJ,etal.2012.

  ModelingaquifersystemcompactionandpredictinglandsubsidenceincentralTaiwan[J].EngineeringGeology,147148:7890.

  IngebritsenSE,GallowayDL.2014.Coastalsubsidenceandrelativesealevelrise[J].Environmentalresearchletters,9(9):91002.

  JiaX.2015.CurrentgrounddeformationalongtheeastcoastalregionofChinaderivedfromGPSobservations(20102014)[D].UniversityofHouston.

  作者:梁钰顾凯施斌刘苏平

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