天花板水電站田壩村堆積體地質-力學機理-形變耦合分析預警

劉昕昕， 湯明高， 王李娜， 向育才， 吳輝隆

(成都理工大學，地質災害防治與地質環境保護國家重點實驗室， 成都 610059)

滑坡的孕育和誘發由于具有復雜性、多樣性及隨機性的特點，其預警預報一直是相關領域研究的難點和熱點[1]。滑坡的地質-力學機理-形變(geology-mechanism-deformation，GMD)預警預報模型是以斜坡的地質結構為基礎，結合多源監測數據揭示斜坡內部的地質—力學作用模式，再通過數值和物理模擬將其反映至宏觀表現(變形)的綜合GMD耦合模型[2]。GMD數值預警模型從深層次上將斜坡變形過程和內部力學作用機理及滑動面的行程演化過程相統一，突破了以往數學定量模型對中長期預報和事件預報的限制[3]，目前在中國已得到廣泛的應用。李秀珍[4]建立了泄灘滑坡及金龍山II區蠕滑體和石榴樹包滑坡的GMD數值預警模型，使用FLAC3D模擬了泄灘滑坡和金龍山II區蠕滑體的變形過程并使用時間延拓的方法預測了滑坡未來的變形趨勢，對石榴樹包滑坡不同水庫蓄水位的變形穩定性進行模擬計算，界定其所處變形階段并對其未來的演化趨勢進行預測。丁秀美[5]使用GMD數值模型預警方法對泄灘滑坡蓄水條件下的變形及穩定性進行預測。馬旭[6]建立了西山村滑坡的GMD預警模型，運用時間延拓結合滑坡變形階段對西山村滑坡進入加速階段的時間進行了預測。冉佳鑫[7]建立了垮梁子滑坡GMD預警模型，針對后緣拉陷槽不同沖水高度下滑坡的變形情況進行了UDEC模擬，得到了不同拉陷槽水位的滑坡預警判據。李煥煥[8]使用強度折減法對渭玉高速公路 K32+690～K32+840 段滑坡的破壞過程進行模擬，并對其使用抗滑樁治理后的發展趨勢進行了預測。

借助FLAC3D軟件平臺建立田壩村堆積體GMD數值預報模型，使用自編命令強度折減法僅折減堆積層的強度參數，并采用位移收斂率作為計算收斂標準，相比軟件自帶強度折減命令以體系不平衡力比率收斂標準，在堆積層滑坡中更具準確性，且可以更直觀反映滑坡的變形破壞過程，從而找出滑坡破壞的臨界狀態下各監測點的變形值作為預警依據。隨后以典型監測點的臨界變形值為依據提出堆積體預警閾值，使用動態流固耦合同步時間步模擬的方法，得到了不同庫水位下降速率下堆積體變形達到預警閾值所需的天數，可作為天花板堆積體“庫水位下降速率”的事件預報判據，也為在FLAC3D軟件中對水位變動這一事件的模擬提供了一種新的思路。

1 堆積體概況

田壩村堆積體位于牛欄江左岸云南省昭通市巧家縣老甸鄉田壩村，距天花板水電站壩址1.0～2.3 km，屬近壩庫段(圖1)。前緣順河岸最大寬度約1 km，分布高程1 020～1 662 m，總體積約4 295×104m3。堆積體屬低緯度山地季風氣候，受高山峽谷影響，立體氣候顯著，故有寒、溫、熱兼有的立體氣候特征，年平均降水量約881.8 mm，降雨多集中在5—9月。水庫正常蓄水位1 071.0 m，死水位1 050.0 m。

圖1 研究區域示意圖

堆積體物質組成主要為碎塊石土夾孤石。堆積體地形復雜，由高處到低處整體上表現為頂部平緩、中部較陡、下部較緩的階梯狀地形。區內橫向地形起伏大，有兩條NNE向沖溝及同向山梁在岸坡分布。構成了由平緩臺地、陡緩斜坡、沖溝及凸起山梁組成的復雜地形。堆積體內地下水類型為裂隙地下水和孔隙地下水兩類。岸坡處地下水水位高于牛欄江水面，因此地下水補給主要來自大氣降水，并以滲入、地表徑流等形式排向牛欄江。基巖裂隙水主要賦存于巖體中的節理裂縫及斷層帶中，受斷裂構造形成的裂縫網絡所控制[9]。

2010年12月18日，天花板水電站正式開始下閘蓄水，堆積體前緣隨即出現塌岸，蓄水后一個月左右，堆積體表面開始出現裂縫，并不斷增加至數十條，裂縫最長可達500 m。2011年起堆積體開始建立GPS地表變形監測系統，先后共布置了6個斷面，共計26個監測點(圖2)，此后經歷的幾次庫水位較大幅度變動，均監測到堆積體發生一定程度的變形。

圖2 堆積體分區及監測點布置

2 田壩村堆積體變形特征及機理分析

2.1 水庫蓄水后庫水位變化特征

天花板水庫為不完全季調節水庫，2010年12月18日開始下閘蓄水，庫水位正常調動區間為1 050～1 071 m。圖3為天花板水電站庫水位監測曲線，最早的庫水位監測數據為2011年3月1日，庫水高度為1 049.1 m，此后至2011年9月1日期間庫水位一直維持在1 050～1 060 m小幅度漲落，到2011年10月17日，水庫蓄水突然至正常蓄水位(1 071 m)附近。之后天花板水電站經歷有四次庫水位較大幅波動(單次連續水位變動幅度超過10 m)，具體變動情況如表1所示，其中第4次庫水位變動為配合8·3魯甸地震抗震救災工作，期間水庫最低水位1 035 m，超過水庫正常調動區間。

表1 天花板水電站庫水位變動分析

①～④為波次

2.2 蓄水后堆積體變形特征

2.2.1 堆積體裂縫發展

圖4為田壩村堆積體變形及裂縫分布，大致經歷：出現—貫通—后延—穩定4個階段。

圖4 堆積體裂縫統計

(1)初期出現階段(2010年12月—2011年3月)：2010年12月水庫蓄水后，堆積體前緣隨即出現塌岸裂縫，次年1月，I區灣子社房屋開始產生裂縫(L4、L5)，3月I-2區及II-2區后緣陡坡產生拉裂縫(L28—L32)。

(2)裂縫貫通階段(2011年3月—2012年8月)：前一階段產生的裂縫進一步發展擴大并逐漸貫通。

(3)裂縫后延階段(2012年8月—2013年11月)：2012年8月—10月，II區前部裂縫(L31、L32)急劇增大，黃家坪子房屋開裂，隨即裂縫L35～L38出現。

(4)穩定發展階段(2013年11月至今)：此后，田壩村堆積體裂縫經長期發展，堆積體中上部位裂縫大多已被填塞，僅新出現三條規模較小的裂縫，分別為I-2的 L18、L19及II-4區后緣的L39。

2.2.2 堆積體變形發展

圖5為田壩村堆積體經歷四次大幅度水位變動后的監測位移等值線圖，堆積體主要變形區域為I區及II區前部，自建立監測以來，該區域變形量已超過4 000 mm， 2013年11月前，II區后部，即II-3及II-4區變形不明顯，此后至2014年11月期間，II-3及II-4區變形量急劇增加。此外，自水庫蓄水以來，III區變形發展情況不明顯。

圖5 經歷4次大幅泄水后堆積體監測位移變化

結合田壩村堆積體裂縫發展特征及變形監測來看，前堆積體緣產生較大塌岸導致后部土體失去承載力，從而導致斜坡前部(I區及II區前部)先產生變形，并隨著變形的不斷發展，II-3區前緣產生臨空，隨即II-3區和II-4區產生變形，具有漸進后退式滑坡[10]的典型特征。

2.3 堆積體變形與庫水位變化的關系

根據堆積體典型監測點監測曲線顯示(圖6)，堆積體監測位移的增加與庫水位大幅下降關系密切，此前歷史上4次庫水位大幅變動時期的庫水位調動均引起堆積體位移產生明顯的響應。分析4次天花板水電站庫水位大幅波動時期各代表監測點的合位移變化量與庫水位變化量之間的關系(圖7)可以更明顯地反映其相關性。以第三次庫水位驟降為例[圖7(c)]，2013年11月5日起庫水位開始連續下降，持續8 d，最大日降幅超過4 m/d，11月10日，各監測點變形量開始相應并不斷增加，11月13日，庫水位降到最低值，此時監測點變動速率達到峰值附近，此后庫水位開始抬升，監測點變形速率開始逐漸降低，此次庫水位變動充分體現了監測點變形速率與庫水位之間的負相關及滯后性關系，且滯后期約在3～5 d，其他幾次水庫位變動及堆積體位移響應稍復雜，但同樣大致體現了負相關和滯后性的關系，因此田壩村堆積體是典型的受庫水位下降控制的滲透壓力型滑坡[11]。

圖6 典型監測點位移監測曲線

圖7 典型監測點位移變化量與庫水位變化量關系曲線

2.4 堆積體變形模式

綜前所述，田壩村堆積體主要變形模式如下。

(1)水電站水庫蓄水改變了坡體前緣的水文地質條件，降低了堆積體的力學參數，引起坡體應力重分布。在庫水驟降時又增加了庫岸土體內的靜水壓力和動水壓力，致使岸坡下滑力增加，超過岸坡土體的抗剪強度，引起庫邊岸坡變形、坍塌，進而牽引至上方坡體出現拉裂變形。

(2)根據堆積體分區位置，I區、II-1區、II-2區變形模式為岸坡下部受庫水升降影響首先變形或產生圓弧形破壞，進而牽引上部產生較大變形；II-3區、II -4區變形模式是在II -1區、II -2區出現較大變形時，由于失去頂托作用，沿基覆界面(基巖層面)產生向上游偏坡外的變形滑動破壞。

(3)III區崩塌堆積體底面平緩，破壞模式為圓弧形，但不受庫水影響，未發生較大變形。

因此田壩村堆積體是受庫水位驟降控制的漸進后退式斜坡，即庫水位下降導致斜坡前部產生塌岸和變形，隨后在斜坡中部產生裂縫、臨空，后部土體失去支撐從而產生變形(圖8)。

圖8 田壩村堆積體變形模式

3 堆積體GMD預警模型研究

3.1 預警模型

巖土體失穩(尤其是滑動失穩)是一個變形從量變的累積到質變的過程，可以看作其最薄弱滑動面不斷貫通的過程，此過程中隨著滑動面塑性區的增加，滑動面整體承受剪切力的能力不斷降低，當累積的強度降低維持不住巖土體的穩定，巖土體就會失穩，該過程存在3個因子，其相互關系如圖9所示，因此，穩定性度量K可以看作是位移U的函數。對于一個特定的斜坡，不論斜坡結構形式如何，其失穩(K<1)必然存在一個所能承受的最大變形量Umax，這是GMD(geology-mechanism-deformation)數值模型預報的基本出發點，而其分析計算的關鍵就是最大變形量Umax的確定[3]。強度折減法可以通過折減巖土體參數的方法近似模擬巖土體從穩定狀態向不穩定狀態演化的過程，找出巖土體失穩的臨界狀態，就可以建立其臨界失穩狀態的最大變形量預警判據[12]。隨后，只要考慮將斜坡失穩的事件因素(庫水位下降速率)，計算某一事件下堆積體的變形量是否達到最大變形量預警閾值，就可以得到事件預報的預警判據(圖10)。

圖9 斜坡失穩過程各因素相互關系

圖10 田壩村堆積體GMD預警模型

3.2 變形量預警閾值

圖11為田壩村堆積體FLAC3D三維計算模型，1 071 m水庫正常高水位浸潤面基于鉆孔水位監測數據建立；坐標軸選取為：x軸指向長江下游，y軸垂直指向坡外，z軸垂直向上；邊界條件固定模型底面及前、后、左、右5個邊界作為數值計算的位移邊界，I區及II區前緣水面以下的臨空部分設置為透水邊界，其余所有邊界為不透水；變形量監測點與前文各分區典型監測點相對應；巖土體計算參數基于室內土工實驗、相關文獻及類似地質條件滑坡的巖土體參數類比確定(表2)[9]。

表2 數值計算巖土體參數

圖11 數值計算模型

3.2.1 最大變形量預警判據

在FLAC3D中通過自編命令流強度折減的方法，對田壩村堆積體在高庫水位運行狀態下(1 071 m庫水位)的失穩過程，之所以選擇高庫水位作為強度折減時的潛水面，是因為考慮到高庫水位狀態下斜坡中處于飽水狀態下的土體范圍最大，其強度參數靜水壓力均為最不利狀態，因此計算的結果偏保守，更符合預警的原則，該狀態下堆積體孔隙水壓力分布情況如圖12所示。傳統強度折減法采用的是力不平衡比率小于某一臨界值作為收斂標準，其臨界值難以確定在學術界尚存爭議[13]，強度折減計算收斂標準取相鄰10個時步位移監測點的變形收斂率小于0.01%，折減過程如圖13所示。

圖12 初始孔隙水壓力云圖

紫色符號表示自定義變量；藍色符號為用戶指定參數

圖14為堆積體強度折減計算得到的時步-變形曲線，得到田壩村堆積體1 071 m庫水位狀態運行下的穩定性系數為1.046。臨界破壞狀態的堆積體變形情況如圖15所示，堆積體前緣在水壓力的作用下產生大量塌岸，變形量值大于10 m，除前緣塌岸以外，堆積體主要形區域為I區，變形量在4～10 m，II區變形量均在2 m以上，數值模擬變形區域與前文基于監測數據的堆積體變形區域基本一致，因此可以認為結果可信。各分區典型監測點在臨界狀態下的變形量如表3所示。

表3 臨界破壞狀態各監測點變形值

圖14 強度折減計算監測點位移曲線

圖15 臨界狀態堆積體變形云圖

3.3 庫水位調動預警判據

在FLAC3D中調用滲流模塊，對比模擬收斂速度與實際位移監測曲線得到本文模型計算時間步與真實時間之比為20步∶1 d。使用FLAC3D內嵌fish語言分時步調整堆積體前緣水面以下的臨空部分的透水情況，并同步開啟力學模塊，以實現動態流固耦合的效果，庫水位下降模擬實現流程如圖16所示。考慮到天花板水電站低水位運行高程為1 050 m，因此模擬最大降幅為21 m。預警判據以典型監測點C103作為預警點，達到其最大變形量的85%(5.466 m)為紅色預警閾值，60%(3.858 m)為橙色預警閾值。

圖16 庫水位下降模擬過程

圖17為監測點C103在1～5 m/d庫水位下降作用下的變形值-時間步曲線，參考天花板水電站歷史變形監測數據，2014年8月4日—2014年8月15日，天花板水電站庫水位在12 d連續下降了34.03 m，平均日降幅為2.84 m，監測站C103變形值增大了1.59 m，結果顯示監測點C103在庫水位下降33 m時的變形值為1.43 m，誤差為0.16 m，可以認為模擬結果可信。

圖17 不同庫水位下降速率C103時間(步)-位移曲線

堆積體在庫水位以1 m/d及2 m/d的下降速率下，監測點C103變形值趨于穩定，在庫水位下降到1 050 m時變形值分別為0.46、0.79 m，未達到預警閾值；堆積體在3 m/d的庫水位下降速率下，在庫水位下降到1 050 m時變形值為0.73 m，未達到預警閾值，但是庫水位繼續下降，監測點變形速率會逐步增加；4、5 m/d的庫水位下降速率下預警點位移呈指數型上升，其中庫水位以4 m/d下降速率下C103會在第6天達到橙色預警閾值，庫水位以5 m/d下降速率下降C103會在第2天、第3天分別達到橙色預警及紅色預警閾值，相對應的庫水位下降幅度分別為8.7、11.8 m。

4 結論

(1)通過分析田壩村堆積體的變形及裂縫發展歷史，總結得出堆積體為前緣產生較大塌岸導致后部土體失去承載力發生形變，并不斷向后發展的漸進后退式滑坡。

(2)田壩村堆積體為受庫水位驟降因素控制的滲透壓力型滑坡，以往4次單次連續降幅超過10 m較大幅度庫水位下降均引起了堆積體變形的響應，并體現了一定的滯后性。

(3)通過強度折減法計算得到堆積體在1 071 m高庫水位運行狀態下的安全系數為1.046，建立了各典型監測點的最大變形量預警判據，可為將來的滑坡相關預警工作提供一定的參考。

(4)以C103監測點為依據，通過流固耦合數值模擬得到田壩村庫水位下降速率預警判據：在庫水位變動范圍內，監測點C103的變形量在1、2、3 m/d的庫水位下降速率不會達到預警閾值；在4 m/d的庫水位下降速率下在第6天達到橙色預警閾值；在5 m/d庫水位下降速率下分別在第2天和第3天達到紅色預警閾值。