馬建華,章國榮,,陳小華,彭祝華,孫曉軍
(1.湖州市交通投資集團有限公司,浙江 湖州 313000; 2.浙江吉寧高速公路有限公司,浙江 湖州 313000)
近年來,我國道路交通建設快速發展,為了滿足人民出門便利,高速公路發展不斷升級,尤其是在山區修建高速公路對山區交通創建了極大的便利條件,并帶來了巨大的經濟效益。但是山區修建高速不可避免地需要開挖隧道,這就導致了開挖山體的穩定性受到了嚴重影響,產生了各種不穩定性問題[1],例如塌方、巖爆、滑坡等。其中,隧道口巖體的開挖,改變了圍巖的應力狀態,同時對于隧道口上方坡體,不可避免地產生了臨空面,對隧道口上方的邊坡穩定性產生了不利影響,一旦垮塌,對交通通行和人民生命財產安全造成不小的損失。因此,對于隧道口邊坡的監測和預警工作尤為重要。目前,針對滑坡監測[2-3]、預警[4-5]已有大量的研究工作,主要包括裂縫監測、地表位移監測、深部位移監測、地下水位監測等,并且現代測繪工具也被越來越多的應用到了邊坡穩定性監測[6-8],各類預警算法也得到了一定的應用。本文以官新高速某隧道口邊坡為例,根據其現狀,布置了較為合理的監測方案,并將已開發的監測預警云平臺接入,從而展開有效及時的監測預警工作。
隧道為官新高速公路一座小凈距隧道,其左線長305 m,右線長290 m。隧道洞口處在低山南面坡,該山坡坡底為V型峽谷,發育溪溝,溝底高程約為228 m;山坡上部至相對平緩地帶,高程約為388 m,自然山坡的高差約160 m,山坡坡度約35°~45°。隧道出洞洞口處地面高程約310 m~315 m,設計高程為301.7 m,隧道緊接一座大橋,大橋0號臺與洞口距離1.5 m。隧道走廊帶通過地段的地面標高約300.0 m~458.0 m。隧址區巖性以奧陶—志留板巖夾變質砂巖為主,巖層整體單斜,傾向南東,傾角35°~50°,巖體基本由淺至深風化,為全、強、中風化程度,山坡上零星有基巖出露;山坡表面一般覆蓋厚度不等的坡積、坡殘積粉質黏土(夾碎石)。
隧道洞口段邊坡于2022年1月13日上午發生較大規?;?。隧道出洞口平臺及仰坡以及橋臺施工開挖均不大,也沒有進行強支護。但開挖不可避免形成一定臨空面,卸荷作用也導致坡體應力重新分布,其通過變形來均衡。另外隧道開挖也是對坡體應力改變過程,沉降也將導致坡體松弛。隧道洞口段邊坡垮塌前兩三天,經歷過較強降雨,雨水沖刷坡體,徑流滲入坡體增加了坡體的重度,增大坡體下滑力。雨水導致巖石軟化,軟化坡體滑動面,對邊坡穩定不利。另外垮塌前,隧道內曾出現鋼拱架承受超出一般圍巖應力地壓情況出現的嘎吱異響、扭曲變形情況,表明該垮塌不僅僅是隧道仰坡垮塌而很可能是破裂面通過隧道出口段洞身的崩滑。由于該山坡很高,在隧道出口下方高度還有約80余米,隧道下方山坡是否穩定對隧道邊仰坡穩定也構成較大影響。
目前滑塌后緣變形體發展仍十分明顯,洞內處治變形情況仍有進行,滑塌區及滑塌堆積區處在高陡位置,堆積松散體處在動態變化中,不具備深入現場細致觀察滑塌細部條件,因此目前現場安全風險較大,所有的現場工作都存在一定安全風險,基于此,后續工作分階段進行,因此監測方案同樣分階段部署。
應急、勘察設計階段布設3個監測斷面,每個監測斷面布設1個北斗地表位移監測點和1個裂縫監測點,共布設1個北斗基準點、3個北斗地表位移監測點和3個自動化裂縫監測點。北斗地表位移監測點布設在坡體后緣,裂縫監測點布設在坡體后緣張拉裂縫處。
本階段采用智能自動化監測手段,在充分利用勘察期間智能自動化監測設備的基礎上,增加部分智能自動化監測設備。同時除對洞口上方滑坡體進行監測外,還對隧道出口下方坡體、隧道及大橋0號墩臺進行監測?;麦w布設5條監測剖面。
利用應急、勘察設計階段3個北斗監測點,1-1剖面布設2個北斗地表位移監測點(新增1個),2-2剖面布設2個北斗地表位移監測點(新增1個),3-3剖面布設2個北斗地表位移監測點(新增1個),在洞口左上角和右上角坡體各新增一條剖線,即為4-4和5-5剖面線,并在兩條剖面上各布設1個北斗地表位移監測點??傆嫴荚O1個北斗基準點和8個北斗地表位移監測點。充分利用應急、勘察設計階段布設的3臺裂縫計,沿原滑坡后緣布設,布設1套聲光報警器。GNSS基準點安裝于滑坡體以外穩定開闊山體,與雨量計組合安裝。在洞口下方橋墩共布設變形樁4臺。
為保證隧道工程安全,為隧道處治設計提供數據支撐,在向家隧道洞口附近,通過利用全站儀監測拱頂下沉和周邊位移變化。監控斷面測點布置圖如圖1所示,其中圖中1號點為拱頂下沉監測點,其余為周邊位移變化監測點。

大多數具有持續性變化趨勢的監測參數均有圖2所示的變化過程。首先,在監測開始的一段時間內通常會有一段正常運營階段。隨后開始逐漸變化,進入初始的變形階段,變化一段時間之后逐漸穩定,進入等速變形階段(速度為0是本階段的一種特殊情況),初始變形階段和等速變形階段可能會重復多次。最后進行加速變化階段,最終發生破壞。本預警方案的實質就是識別傳感器所處于的變化階段,重點識別其快速變化過程和加速過程。
假設正常運營階段監測數據波動的最大值為Acc0,據此給定兩個經驗參數C1和C2與Acc0相乘得到Acc1和Acc2。當累計變化量處于Acc1以下區間為安全區間,不進行預警。當累計變化量突破Acc1時進入開始關注階段,并同時觸發超Acc1預警,當累計變化量突破Acc2時進入重點關注階段,并同時觸發超Acc2預警。

當累計變化量變形量在Acc1和Acc2區間內,如圖3(a)所示,依據變形速度分為正常、藍色預警、橙色預警三個等級,各等級界限為Rate21和Rate22。當累計變化量突破Acc2時進入重點關注階段,并同時觸發超Acc2預警。在此階段內預警等級劃分如圖3(b)所示,劃分為正常、藍色預警、橙色預警、紅色預警四個等級。各等級之間界限為Rate31,Rate32,Rate33。其中Rate21,Rate31為正常運營階段速度波動范圍最大值,Rate22,Rate32,Rate33可依據經驗和現場情況自定義。各預警等級風險程度及應急響應措施見表1。


表1 報警級別分類表及應急措施
根據此邊坡現狀,確定各預警臨界值如表2所示,當地表水平位移發生突變或累計位移達到預警值,應綜合分析雨量計數據,現場巡視情況及時發出預警通知。當觀測過程中發生下列情況之一時,應及時增加觀測次數或調整變形監測方案:監測數據變化較大或者速率加快;監測數據達到或超出預警值;周邊建(構)筑物突發較大或不均勻沉降或出現嚴重開裂、明顯傾斜。

表2 預警參數臨界值
已開發的地質災害與工程安全智能監測云平臺(致力云),系統集項目管理、數據采集、海量存儲、智能分析、風險診斷、安全預警、應急響應等多功能于一體。將云平臺應用于此隧道邊坡監測與預警,可以有效并及時掌握邊坡的動態位移變化及變化趨勢,預防災害發生。
4.2.1 地表位移監測
圖4(a)—圖4(g)為云平臺根據返回的位移監測數據自動生成的位移變化監測時間曲線圖。

BD2-1和BD1-1,3-1,4-1,5-1以及BD1-2,2-2分別于2022年6月30日、7月26日、9月1日獲得初始值。其中,兩個時間段部分監測點位移變形速率大,處于急劇變形狀態,分別為2022年7月26日—2022年7月31日的BD1-1,3-1,4-1,5-1監測點以及2022年9月30日—2022年10月31日的BD1-1,1-2,2-1,4-1,5-1監測點,同時兩個時段其他監測點位移變形速率雖相對較小,但仍處于緩慢變形狀態。其中,根據現場情況2022年7月26日—2022年7月31日出口段有仰坡坍塌,而2022年9月30日—2022年10月31日由于左線施工至洞口,洞內施工爆破震動對于上部坡體產生擾動,同時開挖隧道,造成臨空面,使得坡體處于不穩定狀態,地表位移發生急劇變化。這兩時間段之間,2022年7月31日—8月31日,BD2-1,4-1,5-1位移變形速率較小,BD1-4,3-1位移變形速率小,其中BD4-1,5-1位移從此前的急劇變形狀態轉化為緩慢變形;2022年8月31日—9月30日,BD1-2,2-1位移變形速率較小,處于緩慢變形狀態,BD1-1,2-2,3-1,4-1,5-1位移變形速率小,基本穩定,但BD1-1,1-2,2-1,4-1,5-1位移自下個月因隧道開挖開始轉為急劇變形狀態。2022年10月31日以來,隧道左、右洞貫通,洞內支護工作已完成,出洞口上部坡體各監測點位移基本穩定,無明顯位移。
4.2.2 裂縫監測
圖5為云平臺根據返回的裂縫監測數據自動生成的裂縫寬度變化量時間曲線圖,于2022年6月29日獲得初試數據。圖5(a)表明裂縫1號變形速率一直較小,處于基本穩定或者緩慢變形狀態。圖5(b)、圖5(c)裂縫2號和3號分別在2022年7月18日—7月31日、2022年7月24日—7月31日存在變形速率突然變大時間段,表明裂縫處于急劇變形狀態,根據現場情況,是由于出口段仰坡由于坍塌所導致,此階段過后一直緩慢變形持續到8月25日,之后變形速率較小,保持基本穩定狀態。

4.2.3 拱頂與周邊位移監測
ZK55+760斷面為距離左洞口10 m左右,此斷面監測開始日期為2022年10月2日,圖6為該斷面監測以來的拱頂累計沉降量曲線,圖7(a)、圖7(b)分別為該斷面上、下臺階測線周邊位移累計變形曲線,可以看出拱頂和周邊位移變形已基本穩定,無明顯變化。


隧道口地表仰坡地表下沉監測數據7月24日、7月25日連續兩天BD1-1日下沉速率達到6 mm/d~9 mm/d,BD3-1日下沉速率達到3 mm/d~5 mm/d,同時,總位移量已超過20 mm,最大累計沉降值為40.6 mm,根據3.3節預警控制標準,云平臺向各負責人緊急發布橙色預警通知,及時疏散人群。結合現場觀測和監測數據分析,推測此次風險是施工打破了原有的圍巖應力平衡,擾動了自穩能力極差的上伏粉質黏土,由于近幾天連續降雨,地表水下滲,加之受洞內施工爆破震動影響,導致地表下沉速率過大。
1)根據官新高速此隧道出洞口邊坡初始狀況,后緣裂縫還在進一步發展,邊坡穩定性較差,工作風險較大,因此分別在應急、勘察設計階段和施工處治及運營階段采用了不同的監測方案,其中,施工處治及運營階段在充分利用應急、勘察設計階段布置的監測設備的基礎上,新增部分監測設備,充分滿足對隧道出洞口邊坡穩定性的監測要求。
2)根據監測獲取的各參數累計量將預警等級分為一級紅色預警、二級橙色預警、三級黃色預警、四級藍色預警,代表了災害發生的可能性由大到小,其中一級紅色預警代表災害發生的可能性很大,四級藍色預警代表災害發生的可能性小。
3)將已開發的地質災害與工程安全智能監測云平臺應用到此邊坡,可以實時獲取邊坡現場情況和監測數據,通過監測數據及時分析各監測點變化情況,有效進行預警,減少損失。
4)根據云平臺返回的監測數據分析,目前后緣裂縫、洞口附近拱頂與周邊位移已基本穩定,無明顯變化,但洞口坡體仍處于緩慢變形狀態,需時刻關注測點變化。