庫水位驟降邊坡滲透穩定敏感性分析

李茜莎　譚雅文

摘要：為定量研究不同非飽和參數（進氣值α、土水特征曲線斜率δ、殘余含水率ε、滲透系數k）對邊坡滲流特性及穩定性的影響規律，利用Ceo-slope軟件，基于Fredlund&Xing非飽和理論，采用灰關聯度法對某土質邊坡不同非飽和參數對邊坡滲透穩定性的影響進行了敏感性分析。結果表明：參數α、k與浸潤線高程成負相關，與位移及穩定系數成正相關;參數δ、ε與浸潤線高程成正相關，而與位移及穩定系數成負相關;位移與穩定系數在庫水位下降前期變化較大，而在庫水位下降后期變化較小;邊坡上部監測點的位移大于下部監測點的位移：對邊坡穩定影響較大的參數為α與k，而參數δ與ε對邊坡穩定性影響相對較小;采用灰關聯度方法可直觀準確地獲取主要因素和次要因素，為量化研究非飽和參數對邊坡穩定性的影響提供了一種方法。

關鍵詞：灰關聯度理論：非飽和參數;庫水位驟降;邊坡;滲透穩定;敏感性分析

中圖分類號：TU432

文獻標志碼：A

doi：10.3969/j.issn. 1000- 1379.2019.03.029

引起庫岸邊坡失穩的原因主要有以下幾個方面：庫水位上升導致土體內部浸水引起土體強度降低、有效應力減小：庫水位驟降導致邊坡水壓突然卸載，從而引發滑坡災害：庫水位驟降導致邊坡內部水位線出現“滯后”效應[1-2]，指向邊坡體外部的滲流力加劇邊坡失穩。

國內外針對庫水位升降情況下的邊坡穩定性研究較多，如：趙瑞欣等[3]以三峽庫區涼水井滑坡為例，對不同庫水位升降速率以及不同飽和滲透系數下邊坡穩定性進行了評價：魯芃等[4]對白家包滑坡不同庫水位日降幅條件下滑坡滲流場及應力應變進行了數值模擬：劉藝梁等[5]研究了譚家灣滑坡在不同庫水位下降速率下的滲流特性以及穩定性：鐘啟明等[6]基于非飽和理論，計算了某黏土心墻壩在庫水位驟降情況下的上游壩坡穩定系數。前人對于此類問題的研究主要集中在庫水位變動速率以及飽和滲透系數大小上，而對于邊坡土體本身的非飽和特性的研究較少，如劉博等[7]對某邊坡非飽和特性在庫水位驟降工況下的滲流特性以及邊坡穩定性進行了研究，但是缺乏邊坡穩定性對土體各項非飽和參數敏感性的定量研究。

邊坡穩定性影響因素具有復雜性、不確定性和模糊性，通過敏感性分析，可以得到各因素影響程度排序。灰關聯度法是敏感性分析方法之一，因其原理成熟、計算過程簡便而被廣泛應用于邊坡穩定性影響因素分析[8]。筆者基于Fredlund&Xing非飽和理論[9]，選取進氣值α、土水特征曲線斜率6、殘余含水率ε、滲透系數k等4個土體非飽和參數，利用Geo - Slope軟件中的Seep/w和Slope/w模塊，采用灰關聯度法對某庫岸邊坡的滲流特性及穩定性進行敏感性分析，以期為類似工程邊坡穩定性定量化研究提供參考。

1 計算理論

1.3 邊坡穩定性理論

邊坡穩定性分析采用極限平衡法。傳統的極限平衡法有瑞典圓弧法、Bishop法、剩余推力法以及Mor-genstern-Price法（簡稱M-P法）等。M-P法能夠很好地揭示土條之間的相互作用力而沒有作任何的簡化，因此本研究采用M-P法進行滑坡體的穩定性分析。

1.4 灰關聯度理論

灰關聯度[14]屬于灰色系統理論，在資料相對有限的情況下，可較為準確地找到影響因素值與目標影響值的聯系。灰關聯度分析的具體步驟如下。

1.4.1 構造比較矩陣與參考矩陣

對于邊坡穩定性評價，可以選取Fredlund&Xing參數中的非飽和參數構造比較矩陣：

關聯度D_i值變動區間為[0，1]。D_i值越大，表示影響因素的關聯度越大，即敏感性越強。

2 實例分析

2.1 計算模型及邊界條件

選擇文獻[7]中的計算模型進行實例分析，如圖1所示，H= 14 m，h=7 m.坡比為1：2。模型初始條件為左邊界obcd以及右邊界gl均為13 m水頭下的穩定滲流場。邊界條件如下：obcd為庫水位變動邊界，cb邊界上每一節點的水頭隨時間不斷變化，軟件每運行一步便判斷節點水頭是否小于節點高程，若條件成立則該節點的流量Q便被賦于0[14];ol、defg為不透水邊界;gl為13 m定水頭邊界。模型網格如圖2所示，計算全局網格尺寸約為Im，共剖分為470個節點、423個單元。

2.2 材料參數及計算工況

材料基礎參數根據文獻[7]取值：黏聚力c'=10kPa，內摩擦角φ'=20°，土體密度p=2 t/m3，彈性模量E=0.1 GPa，泊松比μ=0.3，庫水位下降速率為1m/d，從正常蓄水位13 m下降到死水位7m，計算時間為20d，相應工況見表1。

2.3 滲流場分析

為比較庫水位驟降情況下邊坡土體非飽和參數變動對邊坡內部浸潤線的影響，圖3繪出了A、B、C、D四種計算工況下庫水位由13 m下降到7m時浸潤線的位置。

由圖3可知：不同非飽和參數對邊坡內部浸潤線位置有較大影響：對浸潤線影響最大的參數是進氣值αα值越大浸潤線位置越低：其次是土體的飽和滲透系數k，k值越大浸潤線位置越低，但是浸潤線下降的幅度較小;參數δ與參數ε對浸潤線位置影響較小，δ越大浸潤線位置越高，ε越大浸潤線位置也越高，但是變化幅度較小。

2.4 監測點位移分析

為比較不同工況下邊坡上部與下部位移變化情況，選取圖1所示兩個監測點進行分析，不同工況下不同監測點位移變化情況見圖4、圖5。

總體上來看，邊坡上部監測點與下部監測點的位移變化趨勢類似，在庫水位下降過程中位移變化較大，而在庫水位下降后仍然存在一定的位移，但是位移較小。在庫水位驟降情況下，參數α對邊坡位移的影響最大，α取不同值時上部監測點的最大位移為3.11 -4.48 cm，下部監測點的最大位移為2.67 -4.34 cm;參數δ、ε、k對邊坡位移影響相對較小，在工況B、C、D情況下上部監測點的位移為3.01-3.63 cm.而下部監測點的位移在2.63 -2.92 cm之間。可見參數α對邊坡穩定性的影響大于參數δ、ε、k對邊坡穩定性的影響。同時還可以看出，在庫水位驟降工況下，邊坡上部監測點的位移大于下部監測點的位移。