双江口水电站特高心墙土石坝筑坝材料工程特性及坝体变形管控研究

摘要

土石坝因具有就地取材，施工方便，变形能力好，节约投资等优势已成为当今世界的主流坝型。我国高土石坝建设虽然起步较晚，但发展速度在世界上独一无二，也即将兴建多座300m级特高土石坝。近几十年来土石坝的建设实践经验表明:100m级土石坝技术相对成熟;200m级土石坝工程实践经验不多，受试验条件和筑坝材料的千差万别影响，坝工界对筑坝材料的工程特性、变形分析及变形协调的研究尚未形成统一认识，也没有达到相对完善的程度，导致部分坝体建成蓄水后产生一定的纵向和横向裂缝，危及坝体长期运行安全;300m级特高土石坝的建设更复杂，施工过程中不确定因素更多，对筑坝材料和坝体变形的要求更加严格。本文以坝高312m的双江口水电站世界第一特高心墙土石坝为例，通过现场试验、室内试验和三维数值分析，开展筑坝材料工程特性及本构模型参数、坝体变形分析和坝体变形施工智能管控等研究，提出了砾石土心墙料自动掺合新方法和固结排水试验新方法，构建了坝体变形施工的智能管控体系，为工程顺利建设及高效管理奠定了基础。研究成果主要包括:
　　(1)采用现场旁压试验和室内旁压模型试验进行对比分析，推测确定了河床深厚覆盖层密度。双江口水电站河床覆盖层具有成因复杂、层次多、软硬相间且有架空层等特点，为克服河床未形成干地施工的客观条件确定河床覆盖层密度，文章根据前期地质勘探资料和覆盖层物质组成，将河床深厚覆盖层概化分为3层;通过现场8孔103个测点的旁压试验求取了各层旁压模量;现场取样，进行了24组不同级配、不同密度、不同上覆压力下的室内旁压模量模型试验，求取了相应的旁压模量;对室内模型试验成果进行分析拟合，以各层现场测定的平均旁压模量与室内旁压模量相等时对应的密度作为深厚覆盖层的现场实际密度。河床深厚覆盖层密度的确定为其工程特性的研究奠定了基础。
　　(2)提出了一种计量精准、级配可控、掺合均匀且连续生产的砾石与土料自动掺合的新方法。国内外完建和拟建的高心墙土石坝详勘资料表明，天然防渗土料小于5mm的颗粒含量一般大于规范值，需掺合砾石提高其抗变形能力。然而传统的平铺立采掺合方法还存在计量不精确易导致级配不可控，掺合不均匀易导致不均匀沉降变形，施工场地需求大导致投资大等问题。为解决上述问题，文章根据螺旋输送机的设计理论和工程实际，分析了掺合料粒料受力状态、运动规律，提出了双江口水电站自动掺合螺旋机各项参数，实现了心墙料掺合均匀且连续生产;根据计量精度要求，提出了采用定量给料机、变量给料机、震动给料机、变频带式给料机的计量方法和相关设备参数，实现了计量精准，级配可控。此方法经三维模拟验证可靠，确保了心墙料的生产质量，有效规避了级配不可控，掺合不均匀导致的坝体不均匀沉降等问题。
　　(3)提出了一种可保证试验质量和提高试验效率的砾石土心墙料加速固结排水试验新方法。砾石土心墙料粘性土含量大，渗透系数低，大型三轴固结排水剪切试验时试样排水慢，试验效率低。为克服常规三轴剪切试验方法试验周期长的缺陷，文章借鉴砂井地基加速固结排水方法经验，进行了按质量比掺砾石50％的砾石土心墙料在不同密度、不同试验围压下的3组有砂芯和3组无砂芯试样的中三轴对比试验，1组有砂芯和1组无砂芯的大三轴对比试验。研究成果分析表明:有砂芯和无砂芯试验成果基本一致，有砂芯试样固结历时仅为无砂芯试样固结历时的1/10左右，砂芯对加快试样排水作用明显，认为有砂芯试样试验成果可替代无砂芯试样试验成果。
　　(4)提出了双江口水电站堆石料6参数湿化变形和9参数流变变形经验公式及参数。堆石体是具有复杂性、不确定性和多相耦合性的典型岩土结构，堆石体的长期变形特性因料不同而异。为切实掌握双江口水电站上下游堆石料湿化、流变等长期变形特性，文章采用单线法进行了飞水岩花岗岩、河口变质岩在3种围压、4种应力水平下的湿化试验。采用分级加载进行了飞水岩花岗岩在3种围压、4种应力水平下的流变试验，进行了河口变质岩在4种围压、4种应力水平下的流变试验;采用单级加载进行了飞水岩花岗岩在3种围压、3种应力水平下的流变试验。试验成果表明:两种石料围压对湿化轴向应变影响较小，可用指数函数表达湿化轴向应变与应力水平之间的关系;湿化体积应变与围压、应力水平表现出正相关，可采用线性函数对其关系曲线进行拟合。两种石料的流变量与时间的曲线在对数坐标下线性关系较好，其流变特性可用九参数的流变模型表征。
　　(5)提出了双江口水电站坝体变形规律及变形管控重点。土石坝坝体变形直关坝体长久安全运行，为切实掌握双江口水电站坝体在不同工况下的变形规律和薄弱环节，文章基于筑坝材料工程特性研究成果，进行了筑坝材料在基准参数（不考虑流变湿化、考虑湿化、考虑流变、填筑时长4种工况）、参数变化（高强参数、低强参数、心墙拱效应参数3种工况）7种工况下的坝体三维数值模拟分析。分析结果表明:各种工况下坝体竣工期竖向最大位移占坝高的0.95％-1.05％之间，蓄水期竖向最大位移占坝高的0.93％-1.13％之间，竖向最大位移占坝高的比例与已建同类工程监测数据基本一致;坝体最大竖向位移均发生在砾石土心墙区内，坝体变形管控重点为砾石土心墙区施工。
　　(6)采取先定性后定量的方法，建立了一套量化的砾石土心墙坝体变形管控指标体系。为量化土石坝设计和施工规范中有关工艺和工序上的要求，做到严格按照设计要求做到量化施工，确保施工质量和坝体变形可控，文章结合双江口水电站工程施工实际，基于坝体三维数值计算分析成果，根据土石坝施工、设计有关规范要求，借鉴同类工程施工经验和砾石土心墙料多元回归分析，建立了从料源控制、过程控制、结果控制3个环节，8种筑坝材料，64个量化指标的土石坝坝体变形控制指标体系，为施工智能管控提供了量化的管控对象。
　　(7)构建了“五维一体”的坝体变形施工智能预警决策反馈管控系统。土石坝筑坝料源种类多，填筑要求高，管控内容多而复杂。为规避水电工程传统管理模式造成的管控信息孤岛等人为因素影响，实现施工全过程可追溯、风险自动分级预警、预警内容自主决策反馈的智能化管控，文章利用大数据存储与挖掘、互联网、推理机、4S技术等前沿信息技术，结合双江口水电站大坝施工工艺，对大坝仓面施工过程进行了协调分解，构建了大坝坝体变形施工智能管控数学模型及框架结构;基于坝体变形智能监控理论，提出了料源生产、坝料运输、坝外加水、填筑碾压、质量检测“五维一体”的施工全过程智能管控方法;通过已建立的大坝坝体变形管控指标体系，提出了三级智能预警模型;基于“黑板”理论，提出了多智能体的坝体变形指标预警智能反馈方法，实现了坝体变形的智能决策与反馈，提高了坝体变形管控效率与水平。

目录

声明

摘要

第1章 前言

1．1 选题依据与研究意义

1．1．1 心墙土石坝发展趋势

1．1．2 高心墙土石坝建设面临的问题

1．1．3 双江口大坝建设面临的技术问题

1．2 国内外研究现状

1．2．1 土石料工程特性研究现状

1．2．2 坝体变形分析研究现状

1．2．3 坝体变形控制研究现状

1．2．4 土石坝心墙料掺合工艺研究现状

1．2．5 工程地质三维可视化研究现状

1．3 研究技术路线

1．4 主要研究内容

1．5 取得的主要成果

第2章 坝址区地质环境与工程地质条件

2．1 坝址区地理位置

2．2 气象水文条件

2．3 坝区工程地质条件

2．3．1 地形地貌

2．3．2 地层岩性

2．3．3 地质构造

2．3．4 水文地质条件

2．3．5 不良地质现象

2．3．6 天然建筑材料场

2．4 地震

第3章 筑坝材料工程特性及本构模型参数研究

3．1．1 分布及其基本地质情况

3．1．2 砂砾石覆盖层密度确定方法研究

3．1．3 砾石覆盖层强度与变形特性试验研究

3．2 砾石土心墙料工程特性研究

3．2．1 砾石土心墙料掺合均匀度方案研究

3．2．2 砾石土心墙料加速饱和排水试验研究

3．3 堆石料工程特性研究

3．3．1 原岩基本物理力学特性

3．3．2 高压大三轴剪切试验

3．3．3 长期变形特性研究

3．4 坝体本构模型及参数研究

3．4．1 瞬时变形本构模型选择

3．4．2 长期变形湿化经验公式研究

3．4．3 长期变形流变经验公式研究

3．5 本章小结

第4章 坝体变形分析及控制指标体系研究

4．1 基准参数的大坝应力变形三维数值分析

4．1．1 三维数值仿真方案

4．1．2 不考虑流变湿化的应力变形分析

4．1．3 考虑湿化的应力变形分析

4．1．4 考虑流变的应力变形分析

4．1．5 填筑时长对应力变形影响分析

4．2 参数变化对坝体应力变形影响分析

4．2．1 参数变化方案

4．2．2 不同参数对应力变形的影响

4．2．3 筑坝材料推荐参数

4．2．4 坝体变形控制重点及措施分析

4．3 坝体变形管控指标体系研究

4．3．1 变形管控指标分析与筛选

4．3．2 坝体变形管控指标量化

4．3．3 坝体变形管控指标体系建立

4．4 本章小结

第5章 大坝坝体变形施工智能管控研究

5．1 坝体变形施工智能管控理论研究

5．1．1 坝体填筑施工过程分解研究

5．1．2 坝体变形施工智能管控数学模型研究

5．1．3 坝体变形施工智能管控框架研究

5．2 坝体变形施工智能全过程管控

5．2．1 料场开挖智能管控研究

5．2．2 坝料运输过程智能管控研究

5．2．3 坝料上坝加水智能管控研究

5．2．4 填筑碾压过程智能管控研究

5．2．5 填筑质量检测智能管控研究

5．3 坝体变形施工管控智能预警研究

5．3．1 智能分级预警流程分解

5．3．2 智能分级预警体系研究

5．4 基于多智能体的预警决策反馈研究

5．4．1 智能体及多智能体系统

5．4．2 预警决策反馈多智能体结构

5．4．3 预警决策智能推理模型

5．5 工程实例

5．5．1 料源开挖智能管控

5．5．2 坝料运输过程智能管控

5．5．3 填筑碾压过程智能管控

5．5．4 填筑质量检测智能管控

5．6 本章小结

结论

致谢

参考文献

攻读学位期间取得的学术成果