刘 洋 杨天鸿 李 华,3 杨意德 赵 永 李金多 邓文学

(1.东北大学资源土木工程学院,辽宁 沈阳 110819;2.东北大学岩石破裂与失稳研究所,辽宁 沈阳 110819;3.河北钢铁集团司家营研山铁矿有限公司,河北 唐山 063701)

随着国家资源的开发以及工程建设的迅速发展,大量反倾岩质边坡的变形稳定性问题被发现和提出,在一些重大工程中,反倾岩质边坡的稳定性成为无法回避的关键性工程地质问题。 一般认为反倾边坡较其他结构类型边坡稳定,不易发生失稳,不易形成贯通滑动面,因此对此类型边坡稳定性的研究成果相对薄弱[1-3]。 大量工程实例表明,反倾边坡变形破坏形成弯曲拉裂面一般需经历较长的孕育过程,一旦失稳,其破坏程度通常是剧烈的,且造成的危害也相当严重[4-7]。

国内外学者从试验和数值模拟角度针对反倾边坡变形破坏问题进行了广泛的研究。 陶志刚等[8]研究结果表明:层状反倾边坡变形过程具有明显的“叠合悬臂梁”变形特征,其倾倒机制主要表现为岩层初始裂纹产生、岩层裂纹发育以及滑动面贯通边坡失稳3 个阶段。 李彦奇等[9]进行了相似材料模型试验,通过监测点位移及法向应力监测验证数值模型,模拟了反倾岩质边坡坡体倾倒变形破坏全过程。 李明霞等[10]利用离散元软件UDEC 对层状反倾岩质边坡进行模拟分析得出边坡坡高、坡角、层面结构、力学参数(层面倾角、层面产状、岩层强度)及坡面与层面夹角等因素均对边坡倾倒变形有显著影响。 黄润秋等[11]以皖南某高速公路反倾层状边坡为例,使用离散元法分析了其倾倒破坏机理并揭示了边坡变形分区现象。

目前,数值模拟普遍作为特定条件下的机理分析手段,但无法实现动态改变条件时的实时模拟分析。现场监测手段可有效获取岩体位移以及微破裂信息,通过进行反演分析来实时获取岩体力学参数与边界位移条件[12]。 不少学者已将监测数据结合数值模拟作为研究边坡稳定性的有效手段[13-15]。 白洁等[16]以苗尾水电站为例,结合监测数据和反倾层状岩质边坡有限元模型,研究了反倾边坡变形特点及稳定性影响因素;杨建华等[17]采用现场岩体位移监测、锚索轴力监测及数值模拟手段研究了爆破开挖扰动下锚固节理岩质边坡的位移突变特征及其能量机理。 XU等[18]将微震数据与RFPA 数值模拟相结合,提出考虑微震损伤效应的岩体劣化准则,对锦屏一级水电站边坡稳定性进行了分析。

本研究以研山西帮反倾岩质边坡为例,在西帮重点区域应用钻孔测斜仪、锚杆应力计、微震监测、高清摄像头进行坡内及坡表协同监测,通过对坡体内部位移、应力监测结果进行分析,判断边坡潜在风险,基于微震监测的潜在破坏模式及微震事件的时空演化趋势分析,辅以Phase2 有限元数值模拟软件采用监测数据结果与数值模拟相结合的手段,对研山西帮反倾岩质边坡变形机制进行探讨。

1 工程地质概况及三维地质模型

1.1 工程地质特征

研山铁矿是国内特大型露天沉积变质型铁矿,研山西帮边坡位于矿体上盘,属于反倾岩质边坡,且层理角度较缓约为12°。 由于西帮为工作帮,除了局部的第四系边坡靠帮到界以外,大部分的台阶尚未到界,西帮边坡境界外仍具有大量已探明的矿体资源,西帮边坡境界外赋存的矿体厚大,矿石储量高达1.6亿t。 随着矿山生产能力不断提升,采场降深速度较快,矿场封闭圈标高+30 m,现已开采至-217 m 境界。 矿区内第四系表土层厚大,覆盖在最上部,第四系表土层以下,台阶大多数采用65°左右的台阶坡面角,就目前来看能保持稳定性,并无滑坡迹象。 研山西帮主要岩性有含燧石条带白云岩和石英砂岩,目前揭露的岩体中并未发现有不良地质体(断层、局部破碎带)出露。

1.2 三维地质模型

在对采场地质勘探及测绘获取的地质资料进行解译推断的基础上,对研山铁矿进行了三维地质建模。 如图1 所示,三维模型中包含了岩性分界面以及地层分布情况,随着西帮第四系厚覆土层边坡的有效治理以及开采深度不断下降,西帮边坡岩体由含燧石白云岩逐渐转变为岩体质量更佳的石英砂岩,坑底为混合岩化黑云变粒岩和分枝复合的BIF 型矿体,西帮边坡岩性由上部到坑底强度依次提高。

图1 研山铁矿三维地质模型Fig.1 Three-dimensional geological model of Yanshan Iron Mine

2 边坡原位监测

2.1 监测布置方案

考虑到采场边坡潜在风险区域,并根据研山西帮采场工程地质及运输路线的布设情况,选择研山铁矿西帮西北部-21～-52 m 已靠帮边坡为变形监测的重点研究区域。 协同监测布置方案如图2 所示,监测区域为含燧石白云岩和白云岩与石英砂岩互层岩性界面,钻孔测斜仪孔深30 m,3 个传感器编号依次为1#、2#、3#,分别位于孔内3、14、25 m 处。 锚杆应力计孔深均为20,-42 m 和-30 m 平台各布置4 个传感器,传感器间距为4 m,编号依次为 1#、2#、3#、4#(-42 m)和5#、6#、7#、8#(-30 m)。 微震传感器分别布设在坡脚处约30°的6 m 倾斜孔底部。 高清摄像头布置在-42 m 平台北侧。

图2 监测区域示意Fig.2 Schematic of the monitoring area

2.2 锚杆应力计监测结果

当边坡内部发生应力变化时,锚杆应力计将感受到的拉伸或压缩变形,传递给振弦转变成振弦应力的变化,从而改变振弦的振动频率。 2021 年8 月—2021 年9 月-42 m 及-30 m 平台锚杆应力计振动频率变化量曲线及采场雨量统计结果如图3 所示。 由图3 可知,-42 m 平台应力计数据波动特征为:受8月中旬、9 月中旬降雨影响;1#传感器位于钻孔4 m处,有明显应力波动;2#传感器位于钻孔8 m 处,应力波动小于1#传感器;3#传感器位于钻孔12 m 处;在8月中旬降雨时出现明显的应力波动;4#传感器位于钻孔16 m 处,仅有微弱的应力波动。

图3 应力监测结果及降雨统计(2021 年)Fig.3 Statistics of stress monitoring results and rainfall (2021)

5#传感器前期进行了检查调试过程,8#传感器经检查为设备损坏,故不考虑其监测数据。 -25 m 平台应力计数据波动特征为:受9 月中旬降雨影响,5#传感器位于钻孔4 m 处,应力波动最大;6#、7#传感器分别位于钻孔8 m、12 m 处,应力波动依次减小。

2.3 钻孔测斜仪监测结果

测斜仪是一种量测仪器轴线与铅垂线之间夹角的变化量,进而计算出岩土层各点的水平位移的仪器。 边坡深部位移监测是研究边坡深部位移变化特征行之有效的手段[19]。 2021 年8 月—2021 年9 月3个钻孔测斜仪角度变化量曲线如图4 所示。 分析可知:边坡未受降雨影响产生位移变化,钻孔测斜仪1#、2#、3#初始值分别为-0. 67°、-2. 493°、-1. 411°,2021 年9 月末数值变为-0.697°、-2.504°、-1.411°,差值分别为-0. 027°、-0. 011°、0°。 由此可知,位于钻孔3 m 处的1#测斜仪夹角变化最大,其次是位于钻孔14 m 处的2#测斜仪,位于钻孔25 m 处的3#测斜仪位移没有变化。

图4 位移监测曲线Fig.4 Displacement monitoring curves

2.4 微震监测结果解译

2.4.1 微震事件的时空演化趋势

微震系统于2021 年8 月底正式运行,对微震事件进行了实时处理,包括了波形识别、到时拾取、定位等工作。 8 月30 日—10 月19 日共处理得到108 个有效微震事件,日平均2.8 个微震事件。 统计了微震事件空间分布状态,并计算得出监测区域的能量密度云图,结果如图5 所示。 由图5 可知:微震事件主要在-30～-52 m 平台边坡浅层集中程度较高,深部分布少且较离散。 此外,高能量微震事件主要集中于-75 m 平台以下,更接近于现场爆破区域,-88 m 平台附近的高能量微震事件主要由爆破开挖引起。

图5 微震能量密度云图Fig.5 Microseismic energy density cloud map

通过对微震数据进一步分析,计算得出监测区域的应力降(岩石破坏时应力由峰值强度降为残余强度的现象)云图如图6 所示。 由图6 可知:微震事件高能量集中区在-52～-75 m 平台浅层分布明显,应力释放也表现出了相同的特性,由此可见,高坡段为潜在失稳破坏区域。

图6 应力降现象Fig.6 Stress drop phenomenon

2.4.2 基于微震监测的潜在破坏模式分析

为进一步分析监测区域的潜在破坏模式,对微震事件的波形进行了深入讨论,计算了各个微震事件的P 波能量与S 波能量,获取了ES∶EP参数。 当ES∶EP<3 时,表示岩体破裂类型为张拉破裂;ES∶EP>10 时,表示岩体破裂类型为剪切破裂;310 的微震事件占比为6. 5%。由此可见,上述分析的潜在失稳破坏区域的破裂模式主要为张拉破裂。

图7 微震事件ES ∶EP 值分布Fig.7 Distribution of the ES ∶EP values of microseismic events

2.5 监测结果分析

根据目前获取的监测数据分析可知,通过高清摄像头观察边坡并无大变形等滑坡前兆,钻孔测斜仪及锚杆应力计监测结果显示,仅坡内14 m 深度及以上有较小的位移变化,深部无位移变化,受降雨影响坡内发生较明显的应力波动。 坡内位移及应力变化量均随着深度增加呈减小趋势,从边坡水平位移变化量趋于平稳来看,目前边坡处于稳定状态。 微震监测发现-30～-75 m 平台边坡微震事件呈现出了密集—贯通性分布状态,但是根据位移及应力监测结果来看,边坡沿坡脚发生切层滑移的可能性不大。 从微震事件分布情况及反演分析得出边坡存在高坡段失稳破坏的潜在风险,且浅层有形成拉裂松动破坏趋势。

3 边坡破坏过程数值模拟

3.1 计算模型构建及参数选取

本研究采用Phase2 软件进行数值模拟分析,该款软件的强度折减模块是对岩土体材料本身以及结构面同时自动折减,本研究通过结构面折减有限元法分析反倾岩质边坡变形机制[20]。 数值模拟以三维地质模型为基础,针对西帮局部-30～-52 m 台阶监测设备布设区域进行二维剖面建模,构建的有限元网格模型如图8 所示。 模型位移边界条件为:模型上部为自由边界,左右两侧边界结点建立法向位移约束,底部结点建立水平和法向刚性约束,设置层理角为12°。 模型上部为含燧石条带白云岩,下部为白云岩与石英砂岩互层,两种岩性的岩体抗剪强度、弹性模量等参数根据岩石试验成果进行了经验折减,结果见表1。 结合现场边坡节理实测结果,添加了随机竖向节理进行数值模拟,节理几何参数取值见表2。

表1 岩体力学参数Table 1 Mechanical parameters of rock mass

表2 节理力学参数Table 2 Joint mechanical parameters

图8 有限元网格模型Fig.8 Finite element mesh model

3.2 计算结果分析

通过Phase2 模拟位移场的变化规律,可以直观地反映实际的变形破坏特征[21]。 数值模拟结果不仅能得到岩质边坡安全系数,也能再现边坡失稳过程中岩石微破裂萌生、发育、扩展、相互作用直至贯通形成潜在滑裂面全过程[22]。 数值计算结果如图9 和图10所示,边坡发生屈服破坏时所受剪切与张拉应力分布情况可以通过Ⅰ、Ⅰ′和Ⅱ、Ⅱ′两个破裂区对比看出,边坡为拉应力主导的变形破坏。 从边坡变形破坏位移云图(图9)来看,边坡在竖向节理与反倾层理的切割作用下逐渐形成贯通滑动面,下部台阶先发生拉裂破坏,下部台阶拉裂滑移对上部台阶的牵引作用,使得上部台阶出现了明显的拉张裂缝并伴随有倾倒破坏趋势,边坡沿着下部台阶向外滑移,滑出位置为距坡脚一定位置的台阶面上,整体边坡为倾倒滑移变形。

图9 边坡变形破坏位移云图Fig.9 Displacement nephogram of slope deformation and failure

图10 边坡破坏分析结果Fig.10 Slope failure analysis results

从现场实践角度分析,边坡受爆破开挖影响易发生裂隙扩展,从而导致坡体浅层局部松动卸荷,有发生拉裂破坏的潜在风险,故需密切关注监测数据变化,及时对滑坡风险进行预测预警。

4 结 论

对研山西帮研究区域反倾岩质边坡的变形机制进行分析,得出如下结论:

(1)原位监测与数值模拟相结合的研究方法更贴合边坡工程实际情况,通过微震监测反演得到的潜在滑动面及破坏模式与数值模拟结果基本一致,较好地揭示了反倾岩质边坡变形机制。

(2)监测结果显示,受降雨影响坡内发生了明显的应力波动,但边坡水平位移变化量趋于平稳,边坡处于稳定状态。 综合分析边坡潜在变形破坏机制为下部台阶先发生拉裂破坏,由于下部台阶拉裂滑移对上部台阶的牵引作用,上部台阶受拉倾倒,整体边坡为倾倒滑移变形。

(3)本研究尚存不足之处,前期监测数据较少,长期稳定的监测数据对于研究反倾岩质边坡变形机制更具有指导意义。