水电站厂房高后边坡施工期安全监测及成果分析

2020-12-26 22:32韦庆华余金凤刘俊宏崔彦斌
企业科技与发展 2020年7期
关键词:安全监测边坡水电站

韦庆华 余金凤 刘俊宏 崔彦斌

【摘 要】文章介绍了巴基斯坦阿莱瓦水电站厂房后边坡在施工期间的监测仪器布置,并以施工期间的监测资料为依据,结合平时的巡视检查所了解的边坡外部变形情况,分析该边坡的变形特点,总结超高边坡浅层和深层变形规律及稳定性影响因素。

【关键词】水电站;边坡;安全监测;变形;稳定性

【中图分类号】TV698.1 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688(2020)07-0112-03

1 概述

边坡问题一直是岩土工程的一个重要研究内容,对水利水电工程领域尤其重要[1-3]。阿莱瓦水电站位于巴基斯坦西北边境省,装机容量为2×60.5 MW,设计最大流量为21 m3/s,年发电量为463 GW·h。主要建筑物包括混凝土坝(高60 m)、进水口及沉沙池、消力池、引水斜隧洞及内衬压力钢管、厂房、开关站、导流工程、金属结构、其他附属建筑等,分大坝和厂房两个施工区。厂房位于Jambera村下游约4 km处的印度河左岸岸边,厂房后坡高度高约163 m,分9个马道,属超高边坡,该边坡体积大、高度高,其稳定性将对厂房的施工安全及厂房的安全运行产生直接影响。安全监测对边坡安全险害预警及工程建设顺利进行起到保驾护航的作用[4]。

2 厂房后边坡主要监测手段及监测仪器布置

施工期间布置的观测仪器有两类:①收敛计,主要测量地表裂缝变形情况,布置于厂房后边坡开口线以上的地表裂缝处;②多点位移计,主要测量岩体内部不同深度岩体的变形情况,分别监测地表向内5 m、10 m、20 m、30 m岩体的变形情况,分别在第9马道(高程为562m)和第7马道(高程为592 m)各埋设3套。随着开挖进度的推進,从2007年5月开始对厂房后边坡深部变形进行监测。

3 厂房后边坡监测资料成果分析

3.1 监测成果

3.1.1 厂房后边坡开口线以上的地表裂缝收敛计观测资料统计

厂房后边坡开口线以上的地表裂缝采用收敛计进行观测,布设一个观测点,位于第一条裂缝的中部。2007年10月底至2008年2月因当地局势原因我部撤离工程所在地,该仪器遭到当地居民破坏,终止观测,致使我部于2008年3月进行重新布设测点,之后4月底再遭破坏,迫使再次布设测点,因此该点观测资料分3个时段分析:①2007年4月—2007年10月期间主要观测数据见表1;②2008年3月—2008年4月期间主要观测数据见表1;③2008年5月—2008年8月,观测成果如图1所示。

根据图1和表1初步判断,2007年第一次观测的变形增量异常,怀疑可能跟收敛监测墩的混凝土收缩有关。从第二次观测开始,变形逐渐变小,反映出裂缝变形速率逐渐变小,边坡裂缝发育趋于一个逐渐稳定的过程,其中在2007年7、9月变形增量略有增大,这与该时期内的降雨有密切关系。在2008年6、7月均有一次突变值,该两月降雨量较为充沛,因为该裂缝没有明显的开裂现象。月变形量除这几次异常变形较大外,其余各月变形量均小于1 mm。说明边坡顶部裂缝变形量较小,并处于发展阶段,变形速率基本稳定,但裂缝发育受降雨影响比较明显。

3.1.2 厂房后边坡592 m马道附近多点位移计观测资料统计

2007年4~10月,分别于592 m马道和562 m马道附近先后安装了6个多点位移计对厂房后边坡深层变形进行监测。从厂房边坡下游到上游仪器安装顺序依次为MPBE6、MPBE5、MPBE4、MPBE3、MPBE2、MPBE1,前3个位于593 m高程,后3个位于563 m高程,其中MPBE6数据变化最为突出,以MPBE6为例加以说明。

根据MPBE6观测孔绝对位移值资料,20 m处变形增量最大,因此把20 m的监测数据做为变形分析的基准值,分析2007年4月29—2008年4月24日的变形规律。2008年4月10日观测点20 m处的绝对累计变形量为102.73 mm,已超过仪器设定最大变形量100 mm,随后该测点处于无读数状态。MPBE6绝对位移时程曲线如图2所示。2008年2月以来,在边坡592 m马道边缘和577~592 m的坡面上出现了裂缝,裂缝宽度一般为5 mm左右,局部可达2 cm。根据2008年4月的巡视检查情况来看,裂缝尚有发展趋势,与多点位移计监测数据相吻合。根据MPBE6各监测点的绝对变形数据,有如下规律。

(1)位移的绝对值较大,2007年4月29日—2008年4月10日总累计变形量为102.19 mm。超过仪器量程,2008年8月7日该仪器10 m测点累计变形量达103.38 mm,超过仪器量程,致使观测终止。

(2)边坡变形受施工干扰较大。例如,在2007年5月19日和2007年6月20日,受下方边坡的开挖及施工爆破的影响,监测数据出现了较大的变化,但随着下部边坡的开挖成型,数据变化趋于稳定。

(3)厂房边坡持续变形,并在雨季有加速现象。其中,月累计变形量最大的为2007年7、8月,其20 m测点的绝对位移量分别为25.66 mm、43.91 mm,其余各监测点均有以上规律。自2007年4月29日观测以来,该点记录的变形值逐日增加,平均增加速率为0.331 mm/d,但在7、8月边坡变形速率有显著的加速迹象,平均速率为0.926 mm/d。初步分析认为,这段时间正值雨季,雨水较多,同时边坡继续开挖,坡角卸重过多,卸荷应力增加;在2008年6月26日—2008年8月2日期间,该仪器10 m测点绝对位移量为9.99 mm,初步判断,该点数据增大,其主要原因还是受降雨的影响(如图2所示)。

3.2 监测成果分析

根据已取得的厂房后边坡监测资料以及结合施工期间的巡视检查情况,对厂房后边坡的变形规律做如下初步分析。

(1)厂房后边坡顶部地表裂缝仍处于变形阶段,但变形量较小,变形速率比较稳定。其变形机制受降雨影响较为明显。由厂房后边坡开口线以上松散层地表裂缝布设的收敛计监测资料可知,从2007年4~10月共7个月时间,总变形量为11.53 mm,除4月上旬最初两次的观测数据较大,为异常数据,与混凝土墩收缩变形有关外,其余数据均较稳定,最大月累计变形量为6.76 mm(数据异常)。在2008年3月15日—2008年4月18日期间,收敛值变化比较平稳,变形速率较小。自2008年5月2日以来,在2008年6、7月份均有一次突变值外,之后各月变形速率相对较小。

(2)边坡浅表部变形量较大,深部变形量较小,并且深部变形量有逐渐减小的趋势。如表2所示,从各点监测资料数据中显示,相对位移量其浅部位数据大于深部位的数据,且根据监测资料显示,深部相对位移量变化速率有逐步减小的趋势,至于深部岩体是否已趋于稳定这一结论还需进一步论证。

(3)同一马道自上游侧向下游侧,变形量递增。如表3所示,在同一马道的各监测点自上游侧向下游侧累计量呈递增局势,根据平时巡视检查的情况来看,边坡下游侧的裂缝发育明显多于上游测。其中,MPBE3的绝对位移量略显反常,但根据各测点的相对位移变化值来看,该点的深部位移量均大于同一马道的其他两个测点,而浅部位移量小于其他两个测点。

(4)边坡变形存在下部变形量小、上部变形量大的规律。比较两个马道的监测变形资料,对同一垂直面的两支仪器在同一时期(从同一垂直面后安装的仪器日期为起始)位移累计量进行比较:上游592 m马道累计变形量为10.13 mm,562 m马道月累计变形量为8.40 mm;中部592 m马道月累计变形量为18.06 mm,562 m马道累计变形量为13.26 mm;下游592 m马道累计变形量为68.51 mm,562 m马道累计变形量为6.19 mm。根据边坡的受力特点,这种情况并不符合理论边坡岩体下部变形量大、上部变形量小的规律,但根据地质资料表明,该边坡的变形特点与其岩体的破碎不连续性有较大关联,即观测资料与其地质资料所反映的情况并不矛盾,监测数据是客观、真实的,反映了岩体内部的变形情况。

(5)控制厂房后边坡整体稳定性的内因主要为岩体完整性差、岩体强度低等岩体质量因素,外因主要为开挖卸荷及爆破松动、风化、降雨和地震等因素,其中施工爆破和地表水的影响较为明显。厂房后边坡于2007年8月已完成全部开挖,随后进行的是厂房基坑及压力管道岔管段的开挖。截至2008年4月,厂房基坑开挖厂房后边坡施工和岔管支洞的施工已基本结束。由于施工中对爆破松动后的岩体没有彻底清理干净,因此边坡表部存在一定的松动岩体,爆破裂隙也发展到一定的深度范围,受爆破影响,部分原生节理、裂隙会有一定的发展,岩体强度降低,受卸荷作用影响,边坡表部的变形量加大,如施工期607 m马道下游侧出现塌方,637 m马道边缘、622 m马道边缘、592 m马道边缘均出现了裂缝等。由监测资料可知,各监测点变形量最大的时间是7、8月,而此时正值雨量最丰月份,这说明边坡变形与降雨密切相关。

4 结语

影响多点位移计监测数据变化的因素以边坡自身的岩性为主,此外还有开挖卸荷、雨季、施工爆破干扰、地表水渗透和地震等因素。边坡浅层裂缝变形较小,收敛数据变化受降雨影响最明显。后边坡上游较下游变形小,浅层变形大于深层变形,且深层变形趋于稳定。经过边坡施工期变形监测,持续为设计和下步施工提供相应依据,真正发挥变形监测的耳目作用。

参 考 文 献

[1]柳旻,姚晨辉,张超,等.东南亚某水电站厂房边坡开挖变形特征及成因机制分析[J].水利与建筑工程学报,2019,17(5):133-137.

[2]王荣荣,苏鹏,况渊,等.复杂地质条件下进水口后边坡稳定及治理[J].红水河,2017,36(5):11-15,30.

[3]张社荣,薛烈,撒文奇,等.水电站邊坡施工期4D安全信息模型研究与应用[J].计算机应用研究,2014,31(7):2053-2057.

[4]张有兴.表面监测在边坡安全监测中的运用[J].科技创新与应用,2017(10):225.

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