■ 高至飞
我国沿海地区存在大量近代海相沉积的软弱黏土层,在这种含水量高、压缩性大、渗透性差、强度低,且土层厚、分布极不均匀的软土层上修筑铁路路基是铁路建设中的重大技术难题。为有效控制软土地基的路基整体稳定和工后沉降量,在路基施工过程中进行变形动态控制,以验证和优化设计,达到缩短工期、降低造价和提高工程质量的目的,通常根据实测沉降资料推算后期沉降。
目前国内外的沉降预测方法较多,主要有双曲线法、指数曲线法、三点法、Asaoka法、泊松曲线法和灰色理论法等,这些预测方法各有优缺点。
广珠铁路位于珠江三角洲西翼,纵贯佛山、江门、珠海三市;按国铁I级标准建造,全线电气化,设计速度120 km/h,初期为货运,预留客运条件;线路自京广线的江村编组站南端引出,终点珠海港(高栏港)站,全长188.823 km。
广珠铁路沿线工程地质条件较差,沿线第四系沉积物较厚,一般为20~40 m;上部由淤泥、软土和松散粉细砂组成(局部地段有中砂),下部为黏性土,呈软塑-硬塑状,底部为结构中密的中砂、粗砂和砾砂层。在江门、斗门、珠海地段广泛分布深厚海相软土,厚度一般为5~30 m,最深达50.6 m。为了研究海相深厚软土的变形规律,以及海相深厚软土的新处理方法及施工工艺,减少路基工后沉降,在国内首次大面积采用了增压式真空联合堆载预压新技术。
为保证路基沉降评估分析预测的可靠性和准确性,需对常用沉降预测方法对真空预压处理海相深厚软土路基工后沉降评估的可靠性和适用性进行研究。
上述6种沉降预测方法虽有不足和适用范围,但在沉降变形工程中得到广泛应用,并取得较好的预测效果,对沉降变形预测影响不明显。在此选取29个典型监测点的数据,对6种沉降预测方法的适用性、稳定性和准确性进行分析对比研究。选取每个沉降板最后3个变形值作为观测值,即对3个观测值以前的观测数据进行曲线回归分析,并与实测值比较,满足相关系数要求后,计算沉降预测值,并分析每种沉降预测方法的预测误差,从拟合曲线相关系数和相对误差角度综合对比分析,选出一种或几种适合真空预压处理海相深厚软土路基工后沉降评估的预测方法。
路基沉降桩沉降监测数据的特点是沉降量级相对较大,数据波动相对较小。选取29个典型监测点,并对其数据进行统计分析,末次观测值与6种沉降预测方法的预测值对比见表1。
采用上述6种沉降预测方法对29个典型监测点的沉降板沉降数据进行预测,以预测值作为纵坐标,实测值作为横坐标绘出坐标点,标出45 °线。如果实测值和预测值相等,坐标点落在45 °线上,坐标点越接近45 °线,说明预测值与实测值越接近。6种沉降预测方法实测值与预测值对比见图1—图6。从图1和图4可以看出,三点法、泊松曲线法的预测值与实测值相差较大,而其他4种方法预测值与实测值的绝对误差较小。
图1 三点法实测值与预测值对比
图2 双曲线法实测值与预测值对比
图3 指数曲线法实测值与预测值对比
图4 泊松曲线法实测值与预测值对比
图5 灰色理论法实测值与预测值对比
图6 Asaoka法实测值与预测值对比
相关系数与相对误差是曲线拟合的重要参考指标,考虑到观测数据的波动性及选择断面的随机性等,将对曲线回归分析有一定影响,导致相关系数不能满足要求,或者相对误差过大。6种沉降预测方法的曲线拟合法相关系数均为100%,曲线拟合相对误差见表2。
综上所述,通过对真空预压处理海相深厚软土路基工后沉降预测数据分析,双曲线法、指数曲线法、Asaoka法和灰色理论法是比较理想的沉降预测方法。
选取一个典型沉降板,监测期24个月,采集沉降数据16次,其量级波动较小。沉降板监测数据填土高度-时间-沉降量(H-T-S)曲线见图7,沉降已处于收敛期;其沉降观测曲线见图8;其沉降数据拟合结果对比见表3。通过分析研究,双曲线法、指数曲线法、Asaoka法和灰色理论法的预测值与实测值非常接近,相关系数和收敛性均满足要求,适用于对沉降板的沉降预测。
表2 曲线拟合相对误差 %
图7 沉降板监测数据填土高度-时间-沉降量(H-T-S)曲线
图8 沉降板沉降预测曲线
表3 沉降板沉降数据拟合结果对比
珠海西站真空预压处理海相深厚软土路基工后沉降预测方法可采用双曲线法、指数曲线法和Asaoka法,其相关系数100%满足不小于0.92要求,相对误差绝对值在5%以内的达到100%。广珠铁路货运线于2012年12月开通,至今珠海西站真空预压处理海相深厚软土路基试验段沉降十分稳定,线路几何状态良好,线路运营正常。
[1] 广州铁路(集团)公司科学技术研究所. 相深厚软土铁路路基变形控制处理及监测试验研究[R],2012.
[2] 铁建设[2006]158号 客运专线铁路无碴轨道铺设条件评估技术指南[S]. 北京:中国铁道出版社,2009.
[3] 铁道部工程管理中心. 客运专线铁路变形观测评估技术手册[S]. 北京:中国铁道出版社,2009.
[4] 王星运. 铁路客运专线路基沉降预测方法研究[D]. 北京:中国科学院岩土力学研究所,2009.
[5] 崔海丽. 高速公路软土地基沉降预测方法的研究及其应用[D]. 济南:山东大学,2009.