圍堤水泥攪拌樁加固工程地基沉降預測模型對比研究

汪 敏

(浩喬建設集團有限公司，江西 南昌 330077)

軟土一般具有天然含水量高、孔隙比大、壓縮性墻以及抗剪強度與承載力不足等諸多不良工程地質特性，通常位于濱海、湖泊等地區，給當地堤防等水利工程建設造成不利影響[1]。因此，在具體的工程施工中必須要對這種地基進行有效的加固處理，而水泥攪拌樁在此類地基處理方面具有顯著的優勢，并獲得廣泛的應用[2]。水泥攪拌樁處理技術最早源于20世紀60年代的美國，是一種施工擾動小、簡單迅速、工程造價低、見效快的軟弱地基加固處理方法，一經出現就受到工程建設領域的廣泛關注并大量應用于相關工程施工。但是，在軟土地基的施工過程中，地基的厚度、回填高度以及施工中的各種技術因素，都會對地基沉降造成較大的影響，進而造成實測沉降值和安全沉降值之間存在一定的差距[3]。因而，提高軟土地基沉降預測的準確性，就成為該工程領域亟待解決的問題。另一方面，在地基沉降領域的預測方法較多，而不同方法的有不同的適用條件，對觀測數據也有不同要求，這就需要選擇合適的預測方法[4]。基于此，本文以圍堤水泥攪拌樁加固工程為例，通過常用預測方法與實測值的對比研究，分析獲取適合此類工程的地基沉降預測方法，力求為類似工程建設提供寶貴的資料。

1 材料與方法

1.1 工程背景

某港口的新建碼頭工程計劃布置1個10000t級雜貨泊位和1個50000t級散貨泊位，碼頭下游內檔設置1個3000t級散貨泊位，占用岸線長度450m。受場地條件限制本工程擬采用單引橋的布置形式，引橋布置于兩個泊位中間。為盡量減少碼頭引橋橋基樁穿堤影響，采用短突堤連接碼頭引橋與圍堤。針對擬建碼頭引橋樁基對堤防滲漏的影響，根據工程建設方案中引橋具體布置，設計考慮在引橋近堤處設置短突堤，與原有圍堤銜接形成封閉。同時對原有圍堤堤身采用水泥攪拌樁進行加固處理，以有效提高地基承載力和地基的均勻性，有效控制堤身加固區的土體變形[5]。水泥攪拌樁加固處理范圍：寬度24m(引橋軸線上游12m、下游12m)，長度12m(南起于旱閘口外側2m)。結構形式：樁徑50cm水泥攪拌樁，樁底高程-12.00m，外江側第一排樁間咬合30cm，其余攪拌樁為正方形布置，樁距為1.2m×1.2m。

1.2 斷面沉降觀測

根據現場勘查，K11+509—K11+521段的地質特征比較典型。結合施工現場的實際情況以及本次研究的目的，確定該段為本次研究的地基沉降觀測段，長度為12m。選擇位于上述觀測段中部的K11+515斷面為典型觀測斷面。在該斷面布置6塊沉降板。其中沉降板1、2、3位于斷面上部迎水面、中部和背水面，水平間距為12m[5]。在研究斷面的水泥攪拌樁施工完畢之后，開始進行沉降量的觀測，觀測周期為300d，部分關鍵時間節點的觀測數據見表1。從表中的數據可以看出，在水泥攪拌樁施工完畢之后，研究斷面各觀測點的沉降量隨著時間推移而迅速增加，之后增加速率趨緩，最后趨于穩定。

表1 各觀測點沉降量實測數據

1.3 沉降量預測方法

一直以來，諸多學者在地基沉降預測方面進行了深入的研究和探索，提出了一系列行之有效的沉降預測方法[6]。這些方法根據預測原理的不同，大致可以分為曲線擬合法、系統分析法和參數反演法三大類[7]。同時，這些方法一般都是以實測數據為基礎，綜合考慮各種復雜因素的影響，實現對地基沉降的整體預測，具有較高的預測精度。本次研究中結合各種預測方法的適用性以及背景工程的實際情況，選擇雙曲線法、指數曲線法以及BP神經網模型法等3種方法對地基的沉降值進行預測，并與實測值進行對比，以獲取最適合的沉降預測方法[8]。

2 預測結果的對比分析

2.1 測點1預測結果對比分析

利用選擇的3種不同預測方法對典型斷面測點1的沉降量進行預測計算，結果如表2所示。為了對比不同預測模型的預測計算精度，對各模型預測值與實測值的相對誤差進行計算，結果如圖1所示。由表2和圖1可知，雙曲線法、指數曲線法以及BP神經網模型法的相對誤差均值分別為0.60%、11.32%、0.93%；其相對誤差的最大值分別為1.07%、11.32%、1.29%。由此可見，預測誤差最小的是雙曲線法，其次是BP神經網絡法，誤差最大的是指數曲線法。另一方面，隨著時間的推移，雙曲線法和BP神經網絡法的預測誤差在逐漸減小，也就是預測的精度不斷提高。綜上所述，從測點1來看，雙曲線法和BP神經網絡法更適合于沉降量的預測計算。

表2 測點1沉降量預測結果

圖1 測點1不同模型預測值的相對誤差變化曲線

2.2 測點2預測結果對比分析

利用選擇的3種不同預測方法對典型斷面測點2的沉降量進行預測計算，結果如表3所示。為了對比不同預測模型的預測計算精度，對各模型預測值與實測值的相對誤差進行計算，結果如圖2所示。由表3和圖2可知，雙曲線法、指數曲線法以及BP神經網模型法的相對誤差均值分別為1.52%、9.53%、2.61%；其相對誤差的最大值分別為2.99%、13.42%、5.81%。由此可見，對于測點2三種預測方法中誤差最小的是雙曲線法，其次是BP神經網絡法，誤差最大的是指數曲線法。另一方面，隨著時間的推移，雙曲線法和BP神經網絡法的預測誤差在逐漸減小，也就是預測的精度不斷提高。綜上所述，從測點2來看，雙曲線法和BP神經網絡法的預測誤差較小，預測的精度相對較高，更適合于沉降量的預測計算。

表3 測點2沉降量預測結果

圖2 測點2不同模型預測值的相對誤差變化曲線

2.3 測點3預測結果對比分析

利用選擇的3種不同預測方法對典型斷面測點3的沉降量進行預測計算，結果見表4。為了對比不同預測模型的預測計算精度，對各模型預測值與實測值的相對誤差進行計算，結果如圖3所示。由表4和圖3可知，雙曲線法、指數曲線法以及BP神經網模型法的相對誤差均值分別為1.76%、9.49%、2.35%；其相對誤差的最大值分別為3.51%、28.18%、5.29%。對于測點3，3種預測方法中誤差最小的是雙曲線法，其次是BP神經網絡法，誤差最大的是指數曲線法。另一方面，隨著時間的推移，雙曲線法和BP神經網絡法的預測誤差在逐漸減小，也就是預測的精度不斷提高。綜上所述，從測點3來看，雙曲線法和BP神經網絡法的預測誤差較小，預測的精度相對較高，更適合于沉降量的預測計算。

表4 測點3沉降量預測結果

圖3 測點3不同模型預測值的相對誤差變化曲線

3 結語

本文以實際工程為背景，對水泥攪拌樁加固軟土地基工程領域的常用地基沉降預測方法進行對比研究，獲得的主要結論如下：

(1)預測精度最高、誤差最小的是雙曲線法，其次是BP神經網絡法，精度最低、誤差最大的方法是指數曲線法。

(2)雙曲線法和BP神經網絡法的預測結果均比較準確，可以有效描繪研究斷面的沉降變化，更適合于背景工程的沉降預測研究。

(3)不同的預測方法有不同的適應對象，同時會受到工程特點，特別是地質環境的較大影響，并在預測精度上可能存在顯著差異，因此在實際應用中選擇合適的預測方法十分重要。