位移预测（共4篇）
位移预测 篇1
摘要：大位移井极限延伸能力的研究有助于大位移井的设计和施工参数确定, 所以有必要在设备能力和地层条件约束下对其进行研究。针对大位移井的钻井实际, 分析了影响大位移井延伸能力的几个主要因素:钻机承受能力、钻柱强度、泵的额定泵压、目的层承压能力和井眼净化能力, 并给出了相应的计算公式。在理论研究基础上, 以滩海油田已钻大位移井××井为基础, 对其裸眼段进行延伸, 计算了摩阻扭矩、井口安全系数、总循环压耗和钻井液等效循环密度 (ECD) 随水平段延伸长度的变化, 得出摩阻扭矩和钻柱强度是影响极限延伸长度的关键因素。可为今后大位移井的钻井设计和施工提供依据。
关键词：大位移井,延伸极限,摩阻,扭矩,影响规律
大位移井钻井技术, 在利用海上现有平台设施或在陆地上开发边际油田时, 可以大大减少工程投资, 显著提高经济效益[1]。一般情况下, 油气藏采出程度很大程度上取决于大位移井水平段的长度, 一般水平段越长, 井筒与油气藏接触面积越大, 越有利于油气的采出;另外, 可能由于地层预测或油藏方位的不确定性, 要求延伸水平段长度。因此, 对大位移井极限长度延伸能力的分析有助于油气藏更为合理的开采, 有必要在现有设备能力和地层条件制约下对大位移井极限延伸长度进行研究。
1 极限延伸长度理论研究
大位移井水平段的长度延伸受多方面因素制约。一方面, 大位移井井深越大, 其环空压耗越大, 井底压力越大, 井底压力的最大值则由水平段所在地层的破裂压力、泵能力等水力因素决定;另一方面, 水平段越长, 钻柱和套管串就越长, 摩阻/扭矩越大, 井口设备所受载荷就越大, 当其达到设备承受极限时, 大位移井就不能继续延伸。总之, 制约大位移井极限延伸长度的因素主要包括钻机承受能力、钻柱强度、泵的额定泵压、目的层承压能力和井眼净化能力[2]。
1.1 钻机承受能力评价
钻机的承受能力主要包括提升能力和井口抗扭能力。提升能力是指钻井过程中井口大钩载荷在钻机承受范围之内, 尤其是起钻时的大钩载荷不能超过钻机规定的有效载荷。井口抗扭能力是指钻进过程中产生的井口扭矩在钻机承受范围之内, 尤其是旋转钻进和倒划眼工况下的井口扭矩不能超过钻机规定的有效扭矩。大位移井水平段长度延伸时必须保证在极限长度下钻机能够高效地正常工作, 这就需要准确地确定钻井过程中的井口大钩载荷和井口扭矩。
当前摩阻扭矩模型有两类, 分别是软杆模型和刚杆模型。软杆模型一般适用于井眼曲率小且变化平缓, 忽略钻柱刚度影响;刚杆模型则必须考虑钻柱刚度影响, 井眼曲率较大。大位移井易受钻井装备和工艺的制约, 所使用的钻柱尺寸小, 刚度不大, 钻柱横截面上产生的剪切力较小;另外, 实际造斜率通常在5°/30 m左右, 井眼曲率较小, 因此软杆模型较符合现场水平段施工状况。
软杆模型[3]是将钻柱划分成多个微元段, 采用迭代逼近的方法, 可以计算出井口的轴向载荷和扭矩。基本方程如下
式中, 钻柱向上运动取“+”号, 钻柱向下运动取“-”号。Fi为第i单元钻柱上端面的轴向载荷, N;Tni为第i单元钻柱上端面的扭矩, N·m;we为钻柱单位长度浮重, N/m;ΔL为单元钻柱长度, m;μ为摩阻系数;α-为第i单元段的平均井斜角, rad;Δα为第i单元段井斜角变化, rad;Δ:第i单元段方位变化rad;FG为单元在重力面内产生的摩阻力, N;F为单元在空间斜平面内产生的摩阻力, N。
摩阻系数是摩阻扭矩计算中一个重要的参数, 一般的定向井钻井中经常使用反演法和综合评判法确定摩阻系数值。反演法需要实测数据的对比给定反演平均值;综合评判法虽然考虑了钻具结构、井身结构、泥浆性能等客观因素的变化, 但给定的范围也是不断修正的, 指导意义不明显。文章采用基于分子机械摩擦理论的室内实验得来的数据作为大位移井摩擦系数值, 见表1。
1.2 钻柱强度校核
钻柱强度校核首先通过摩阻模型计算出沿井深分布的轴向力P (z) 和扭矩M (z) , 然后计算相应的拉 (压) 应力和剪应力, 再根据第四强度理论校核其强度。最终得到每个截面的安全系数:
式 (3) 中, σ (z) 为沿钻柱轴向的拉 (压) 应力分布;τ (z) 为沿钻柱轴向的剪应力分布。
根据安全系数的大小可以确定钻柱使用是否安全。根据现场经验, 大位移井钻井中安全系数最好高于1.8~2.0。
1.3 钻井泵额定压力限制
钻井泵具有额定泵压, 水平井总循环压耗 (地面管汇压耗与井内压耗之和) 必须小于额定泵压, 这也就决定了大位移井不能无限制延伸[4], 即
1.4 目的层承受能力限制
在大位移井钻进过程中, 钻井液等效循环密度 (ECD) 不能超过地层最小破裂压力当量密度, 否则会压裂地层, 引起复杂事故[5], 即
式 (6) 中, ρm为钻井液密度, g/cm3;Pl为循环压耗, MPa;Pcut为钻屑产生的附加压力, MPa;ρe为考虑机械钻速的附加循环密度, g/cm3;ρf为地层破裂压力当量密度, g/cm3;ECD为考虑机械钻速的等效循环密度, g/cm3。
1.5 井眼净化能力评价
井眼净化问题实质上就是钻井液携岩问题。在钻斜井和水平井的过程中, 由钻头钻进产生的岩屑需要随钻井液的流动通过环空排出, 若岩屑在自身重力的作用下沉积在下井壁, 就会形成一层岩屑床, 如果岩屑床得不到较好的清洗和控制, 将会造成钻井过程中的诸多严重问题, 包括高摩阻和扭矩、憋泵、黏附卡钻等[6]。
由岩屑运移规律可知, 只要钻井液上返和钻柱旋转产生的正作用力能够使岩屑发生翻滚或举升脱离岩屑床中的任何一种运动, 就可以将岩屑携带至地面, 避免固定岩屑床的形成。可以根据文献[7]计算出岩屑翻滚临界速度υR和岩屑举升临界速度υL, 并取两者的最大值作为该井段岩屑中心处的临界流速υP, 那么临界环空流速υa必须大于υP, 否则岩屑将从上返流束中脱离出来沉积到井眼低边, 形成岩屑床, 即:
根据钻井液环空携岩理论的研究成果, 当钻井液环空返速大于0.6~0.87 m/s时, 即可满足岩屑输送比和隙核比的要求。为安全起见, 一般选用钻井液环空返速为1.0 m/s左右。
2 实例分析
2.1 滩海油田××井简介
滩海油田大位移井XX井井深为3 980 m, 最大垂深为1 273.5 m, 最大水平位移为3 267.8 m, 水垂比为2.57。该井轨道剖面类型为直-增-稳-增-平, 井身结构为三开, 一开钻头尺寸为φ444.5 mm, 下φ339.7 mm套管至1 251.32 m;二开钻头尺寸为φ311.1 mm, 下φ244.5 mm套管至3 479.28 m;三开钻头尺寸为φ215.9 mm, 下φ139.7 mm筛管至3 779.7 m。
三开水平段钻具组合:Φ215.9 mm钻头×0.25 m+Φ171 mm马达 (1.1度) ×9.58 m+Φ171 mm LWD×5.77 m+Φ171 mm MWD×8.22 m+Φ165 mm无磁×9.39 m+Φ127 mm钻杆在××井基础上, 对其水平段进行延伸, 即对该井水平裸眼段进行延伸, 延长其127 mm钻杆长度。计算不同井深不同工况下的摩阻扭矩、钻井液等效循环密度 (ECD) 、泵压, 并进行钻柱强度校核, 最后结合现有设备能力以及地层情况预测其水平段的延伸极限。
2.2 摩阻扭矩及钻柱强度校核
2.2.1 计算参数
裸眼摩擦系数取0.35~0.4, 套管摩擦系数取0.25~0.3。钻井液密度1.08 g/cm3, 钻头扭矩6 k N·m, 钻压60 k N, 转速120 r/min, 起钻、下钻、倒划眼起钻时的管柱运动速度0.17 m/s, 旋转钻进时的管柱运动速度0.01 m/s, 大钩重量250 k N。
2.2.2 摩阻扭矩预测
根据软杆模型理论进行计算, 预测了不同工况下的井口大钩载荷和井口扭矩随井深的变化。结果见图1和图2。
由图1可以看出, 最大大钩载荷为起钻时的1 624.35 k N, 这远远小于钻机设备能力;而在井深为5 728 m时, 滑动钻进工况下的轴向载荷为-5.52 k N, 旋转钻进工况下轴向载荷始终大于250k N, 即采用滑动钻进的钻井方式不能钻达该井深, 只能通过旋转钻进钻达。
由图2可以看出, 井深为8 296 m时, 井口最大扭矩为旋转钻进时的68.45 k N·m, 但现有设备能够提供的最大顶驱间歇扭矩为65.1 k N·m, 最大连续扭矩57.9 k N·m, 考虑10%的安全附加量, 则最大扭矩超过了现有设备能够提供的扭矩, 所以无法钻达目的井深。而井深为7 100 m时最大井口扭矩为58.65 k N·m, 仅考虑扭矩的影响, 能够安全钻达。
2.2.3 钻柱强度校核
由表3可以看出, 随着井深增加, 各工况下的井口安全系数逐渐减小;而当井深为8 931 m时, 旋转钻进时的井口安全系数刚好为1.8, 为了确保钻井过程中钻柱的安全性, 安全系数一般大于1.8~2.0, 所以不能安全钻达, 而井深为8 296 m时, 最小安全系数为2.2, 如果仅考虑钻柱的安全性, 可以安全钻达。
2.3 水力参数计算
2.3.1 基本参数
钻井液密度为1.08 g/cm3, 漏斗黏度为47 s, θ3读数为7, θ300读数为40, θ600读数为50, 钻井液类型为Ultradrill, 排量为32 L/s, 泵压为11 MPa。地层破裂压力当量密度最小值为1.7 g/cm3。
2.3.2 ECD计算
由图3可以看出, ECD随井深增加而增加, 最大ECD值为井深为8 296 m时的1.27 g/cm3, 这远低于地层破裂压力当量密度 (1.7 g/cm3) , 所以不会压破地层。
2.3.3 泵压计算
由图4可以看出, 立管压力随井深的增加而增加, 井深为8 296 m时, 最大立管压力为19.26 MPa。通过计算, 地面管汇压耗为0.46 MPa, 则总循环压耗为19.72 MPa, 而当前钻井泵的最大额定泵压为34.3 MPa, 考虑10%的安全附加量, 仍未超过现有的泵能力, 仅考虑泵能力, 可以安全钻达。
3 结论及建议
(1) 针对大位移井的钻井实际, 给出了大位移井极限延伸的判断方法, 指出大位移井的延伸能力主要受钻机承受能力、钻柱强度、泵的额定泵压、目的层承压能力和井眼净化能力等方面的限制, 并给出了相应的计算公式。
(2) 大位移井钻井过程中, 摩阻扭矩、泵压及等效循环密度 (ECD) 的大小是制约大位移井水平延伸长度的重要因素, 而摩阻/扭矩的大小是制约大位移井延伸的最关键因素。可通过使用减摩工具和润滑性更好的油基钻井液来减小摩阻扭矩。
(3) 在相同情况下, 旋转钻进比滑动钻进延伸井眼能力更强, 但旋转钻井对设备能力要求更大。
参考文献
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灰色预测在隧道位移监测中的运用 篇2
1 灰色预测模型建立
灰色预测方法是根据过去及现在已知的或非确知的信息,建立一个从过去引申到将来的GM模型从而确定系统在未来发展变化的趋势,为规划决策提供依据[3]。在灰色预测模型中,对时间序列进行数量大小的预测,随机性被弱化了,确定性增强了。
模型是灰色预测的核心,它是一个单个变量预测的一阶微分方程模型,其离散时间响应函数近似呈指数规律。建立GM(1,1)模型[4,5]的方法是:
于是可得到灰色预测的离散时间响应函数为:
X(1)(t+1)为所得的累加的预测值,将预测值还原即为:
2 实例分析
重庆市江北区站前东路江北段道路工程为东西南北走向,所需监控区域为回头匝道的隧道暗挖段,起讫桩号为HTK0+145—HTK0+345。其监测项目主要为拱顶下沉位移和周边收敛,主要设备有地质罗盘、收敛计、精密水准仪、钢尺等。
在K0+165断面,进行连续12天的监测,其检测数据如表1:
从图2和图3可以看出,预测值在开始与实际值存在较大的偏差,但随着时间推移,预测值和实际值基本吻合,这就证明灰色预测能很好地预测累计拱顶位移和累计水平收敛。
表2表明,无论是累计拱顶下沉和累计水平收敛GM(1,1)预测的相对误差均在5%范围内,满足工程实际需要。
3 结束语
对隧道位移趋势预测,能使决策者提前做出决策,降低事故发生的概率。灰色预测模型,对于累计拱顶下沉和累计水平收敛的预测精度高,所需数据样本小,误差在工程允许范围内。实例证明,灰色预测的GM(1,1)模型可用于隧道位移预测。
参考文献
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[4]黄辉平.非等间隔序列的灰色预测模型在隧道施工监测中的应用研究[J].工程施工技术,2011(06).
位移预测 篇3
滑坡是山区常见的一种地质灾害，由于滑坡方量巨大，往往给滑坡影响范围内的人民生命财产和工程建筑设施造成极大的威胁。值得一提的是，绝大部分的滑坡的产生都是有先兆的，比如，滑坡的位移总是从小变大，直至大变形引起的能量积累超过了阻止滑坡剧烈运动的能力，此时滑坡才会发生。可见，只要针对滑坡的位移进行分析，预测其发生与发展，则对滑坡的认识与防治产生很大的意义[1,2,3]。
滑坡位移的分析有多种方法，如灰色理论与时间序列等。这些方法都是基于一定的数据规律基础上的，数据越规律，计算得出的结果则越准确。但现场调查得到的位移数据往往是不规律的，因为这些数据往往存在较大的误差，这种误差可能是人为测量形成的，也可能是降雨或工程设施的振动形成的。上述误差有随机的，也有偶然的，这些误差极大的降低了滑坡位移分析的精确程度[4,5]。
为综合考虑系统存在的误差与数据的整体趋势，本文采用时间序列神经网络的方法来建立滑坡位移的预测模型。时间序列的思想可将滑坡的位移建立起来，通过若干次的位移来推测某一次的位移，充分利用了位移随时间变化的趋势;神经网络可通过学习来了解时间序列中位移数据的变化规律与误差的产生规律，进而实现不可知时间段内滑坡的位移值。由上述可见，基于时间序列的神经网络模型对滑坡位移与滑坡的预测具有较强的理论意义与实践意义。
2 基于时间序列思想基础上的神经网络模型
本文通过时间序列的思想，在神经网络模型的基础上，建立了滑坡位移分析的模型。时间序列即将某种现象按某一个指标在不同时间上的各个数值，按时间先后排列而形成的序列。时间序列也是位移预测的一种方法，但如上述，本文并不采用时间序列的方法进行预测，而是采用时间序列的思想进行建模，供神经网络模型进行学习[6,7]。
假如现场共收集到n个位移数据，即可建立一定组数的时间序列模型。假设共将n个位移数据分为g组，每一组中含有d个位移数据。可建立模型的子序列与母序列，子序列为时间序列模型的分析数据，母序列为时间序列模型的输出结果，假如共有7个数据，即{d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7}，每一组中含有5个位移数据，即可建立子序列为{d1,d2,d3,d4,d5;d2,d3,d4,d5,d6}，母序列为{d6;d7}。故可建立起n,g与d之间的关系，即g=n-d。建立的母序列与子序列可作为神经网络模型的学习样本。
神经网络是20世纪80年代发展起来的，通过人类大脑的行为特征而建立起来的一种非线性方法，神经网络通过分布式信息处理进行样本的学习与输出，具有很强的学习能力与自组织性[8,9,10]。神经网络不需要建立明确的待分析事物与其影响因子之间的具体数学关系，故其对于内部原理不可知的复杂问题具有极强的解决能力。如上述，时间序列模型实际上建立了子序列与母序列之间的预测关系，即母序列可以认为是子序列数据预测出的结果。通过对这些样本的学习，神经网络即可具有较强的预测能力。
神经网络可以分为多种，如人工神经网络与反馈式神经网络等。其中，以人工神经网络最为简单实用，故本文以人工神经网络为基础进行滑坡位移的预测。神经网络结构中有大量的神经元，神经元的模型极大程度上决定了计算的难度与精确度。本文采用人工神经网络的单层模型，如图1所示。
基于时间序列思想上的神经网络模型的计算组成主要分为如下几个部分:
1)建立滑坡变形量的数据。
2)根据时间序列思想的论述，可根据滑坡变形量建立数据预测的子序列与母序列。子序列可作为神经网络预测的输入层，母序列可作为神经网络预测的输出层。
3)准备神经网络的样本预测。设立神经网络的权重。权重可用W来表示，其可视为一S×R维的矩阵:
4)实现神经网络的求和。在式(1)中建立了滑坡变形量的基础数据，此步中即可将此数据进行加权求和，具体如式(2)所示:
5)设置传递函数是决定神经网络收敛与预测效果的重要步骤。传递函数具有多种类型，选择一个合适的传递函数可大大提高神经网络的预测水平。本文参考前人的文献与经验，采用正切sigmoid函数神经网络的计算，正切sigmoid函数的解析表达如式(3)所示:
6)神经网络的样本训练结果后，可根据神经网络训练形成的规则进行输出。设立任何一个与子序列维数一致的数据后，即可采用形成的规则得到母序列的值。
3 实例分析
神经网络的计算原理较为复杂，采用人工计算的方法是难以实现的。本文采用Matlab的内置程度对滑坡位移进行预测。实际计算之前，本文设立子序列的维数为5，母序列的维数为1，即采用5个已知的滑坡位移来预测1次未知位移。体现在人工神经网络的结构上，即为输入层神经元为5个，输出层神经元个数为1。另外，神经网络的隐含层节点数对预测的效果也起着至关重要的作用。只有隐含层节点适中，才可使预测结果既误差不大，又不至于过分拟合。隐含层数目往往采用试算的方法得到，本文确定隐含层节点数为10。由以上论文可知，本文所采用的神经网络结构类型为5×10×1。
滑坡的位移是多维的，即滑坡不同位置位移的大小与方向均不相同。一般而言，主滑线上的位移是最大的，也是决定滑坡破坏与否的关键位置。本文即采用主滑线与滑坡后缘交汇处的位置监测点作为本文中位移预测的基本数据。监测点位移量如表1，图2所示。
建立滑坡位移的子序列与母序列，并确定了神经网络的基本参数后，即可采用人工神经网络进行位移样本的预测。如图3所示，人工神经网络经过4 000多次的训练后即收敛，形成了滑坡位移预测的规则，进而可采用此规则进行滑坡位移的预测。为检验本文中所采用的方法对滑坡位移的预测效果。本文采用前40 d的数据进行样本训练，采用40 d～43 d的样本进行检验。预测与检验结果如图4所示。可见，本文所采用的方法，分析误差在1%～4%之间。本文提出的方法可较好的实现滑坡位移的预测目的。
4 结语
1)基于时间序列思想的人工神经网络预测模型可很好的预测滑坡的位移，此方法强调各数据之间的联系，淡化了滑坡的各个影响因子。由于无需对滑坡进行详细勘察与调查，只需得到滑坡位移序列，故本文的方法具有一定的经济性。2)滑坡的位移是各因素影响下的综合表现。位移与各因素之间无固定的解析表达描述。建立位移的公式是不可行的。而人工神经网络可建立已知数据的样本，并对其进行训练，很好的解决了这种无明确解析式的问题。3)本文采用的方法仅采用位移数据，根据位移数据进行未知位移的预测。这种方法主要建立在位移的规律上，对于规律较小的数据，此方法适用性较弱。例如，对于个别的地震所引起的滑坡内在应力的变化是无法表述的。而这种改变极大程度上改变了滑坡的位移模式。故如能结合滑坡的应力应变因素等，将会极大程度地提高本文的预测效果。
参考文献
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位移预测 篇4
滑坡是地壳表层岩体的一种地灾现象, 是一种多发性的地质灾害, 给城市规划、交通建设、水利、矿山开采等造成巨大损失, 据有关数据, 每年自然灾害给我国造成的直接损失高达千亿元, 其中滑坡等占20%左右[1], 滑坡灾害的防治问题亟待解决。
目前, 国内外一些学者对位移矢量角参数在堆积层滑坡预测预报中的应用进行了相关的研究, 并取得了一定的研究成果, 其中的代表性研究方法主要有数理统计分析法和有限元分析法。例如, 贺可强等[2]对边坡塑性滑移阶段的位移矢量角及其与滑坡稳定性的关系进行了系统的分析, 运用数理统计的趋势位移分析原理构建边坡位移矢量角和位移速率参数统计预测预报判据;阳吉宝等[3]运用灰色理论, 针对堆积层滑坡变形破坏的特点, 对滑坡位移观测数据进行了处理, 得出相关灰色位移矢量角。土体扩容对边坡稳定性的影响方面研究, 国外学者Mazarin[4]利用有限元的思想, 经过研究发现边坡失稳区域边缘左侧节点的竖直位移在体力增加到最终值时突然增大, 而位于破坏区右侧的节点, 则表现出很小的变化, 竖直位移突然增大说明边坡垂直位移矢量角在边坡失稳时将要发生突变;国外学者Kim[5]利用有限元对边坡进行分析中也发现边坡在临界失稳时其位移速率矢量场发生突变, 其垂直位移矢量角有明显偏转。
1 边坡位移矢量角的定义及其与边坡稳定性的关系
边坡位移矢量角, 是边坡位移矢量与水平面的夹角, 即为垂直位移矢量角。对滑坡原始位移监测资料中的垂直和水平位移进行二次再生处理, 抽象出原始资料的规律性, 便于总结边坡运动运移规律。令x (0) , y (0) 分别为水平和竖直位移序列, x (1) , y (1) 为它们的累加序列[3,6]:
即可得到所设置观测点的位移矢量角数据序列。
位移矢量角是一个矢量, 具有方向和大小两个数量值, 两个数量值构成了位移矢量场。边坡位移矢量场是边坡运行运移状态的直接数值反映, 同时也反映了边坡的稳定状态。边坡的不同稳定演变阶段所具有的位移矢量角表现着不同的变化特征, 因此, 可以利用位移矢量角的变化规律来研究边坡的稳定性的演化规律[2]。
2 堆积层滑坡位移矢量角变化规律数值分析
1) 屈服准则。Drucker-Prager准则[7]是目前岩土工程领域中常用的屈服准则, 同时也是岩土工程问题的解决中所应用的大型有限元软件所采纳的, 其表达式为:
进行边坡稳定性分析计算时, 采用强度折减法, 选取初始折减系数F, 折减后粘聚力及摩擦角为, 其中, c, Ф分别为边坡土体的初始粘聚力和摩擦角, c', Ф'分别为折减后的粘聚力和摩擦角[8]。
2) 滑坡数值模型的建立。根据地质调查所确定的某滑坡的某典型剖面, 进行平面非线性有限元分析, 将坡体作为变形体, 按照土的变形特性, 计算土坡内的应力分布。滑坡体后缘取至公路切坡导致的剪出口处, 底部深度延至滑体高度的3倍左右, 以满足计算精度要求。坐标系为:垂直向上为y轴的正向, 水平指向河床为x轴的正向, 原点为滑坡体后缘起点, 按照平面应变建立模型。边界条件:在滑体前后缘的垂直边界上为水平约束, 底部约束条件为双向固定约束。计算模型采用四边形节点 (Plane82) 单元, 有限元划分有2 547个单元, 节点总数为7 880, 网格划分情况如图1所示。
3) 滑坡位移矢量角变化规律分析。按照强度折减法的思想, 对土的原始强度指标进行一系列的折减, 将折减后的c, Ф值代入程序进行有限元计算, 得到边坡的位移、应力的数值解。经多次迭代运算, 当c=1.5×108Pa, Ф=20°时, 程序恰好不收敛, 边坡达到了临界状态。
假设此时的折减系数是1.0, 根据现场实际情况, 在滑坡的前部、中前部、中部、中后部及滑坡后部各设置了两个观测点;根据模拟计算结果, 得出各节点位移矢量角如表1所示。
从各节点位移矢量角来看, 数据比较符合牵引式滑坡的特征, 前端位移矢量角较小, 说明前端位移以水平位移占优, 位于边坡顶端的290节点甚至出现负角, 说明该边坡顶端滑动出现上扬现象, 这是在剪出口位置才可能发生的情况, 而事实上290节点正位于剪出口位置。这说明了模型参数设置合理, 得到的数据比较可信, 可以作为分析计算的依据。从表1可以看出, 边坡中前部位移矢量角均较小, 边坡已经开始出现险情, 治理迫在眉睫。
由于各个折减系数下的模拟计算是重复进行的, 所以其他折减系数下的边坡位移矢量角仅给出计算结果。根据D-P准则, 对c, 值进行折减, 折减系数即为折减系数F。以折减系数为1.0为基点, 折减计算出其他几个折减系数下对应的c, 值, 见表2。
将表2中各c, Ф值代入模型进行模拟计算, 给出在各折减系数下的所设各观测点的位移矢量角 (见表3) 。
总体上看, 位移矢量角是随折减系数的变化而改变的, 图2给出了边坡模型前缘的位移矢量角随边坡稳定性演化的曲线图, 随着边坡折减系数的降低, 位移矢量角也在减小, 在边坡折减系数低于1.0时, 位移矢量角急剧减小。当折减系数达到0.95时, 程序计算已经不收敛了, 节点290的值已经为0, 说明边坡已经破坏, 而节点25的位移矢量角也急剧减小, 并当折减系数为0.9时也不收敛了。根据前面所述理论, 边坡位移矢量角的减小, 说明土体有向临空方向运动的趋势, 在前缘表现为隆起、剪出[9]。
边坡中部、后部观测点的位移矢量角随折减系数变化曲线图如图3, 图4所示。
从总体趋势来看, 随着时间的推移, c, 值也逐渐降低, 位移矢量角也在逐渐降低, 即位移矢量角是随折减系数的降低而降低的, 与边坡前缘相比, 边坡前中前缘、中部以及中后缘的位移矢量角的变化突发性依次减小。从数值上看, 当c, 值降低到某个程度时, 即折减系数低于1.0时, 位移矢量角开始急剧减小, 当折减系数调整为0.93时, 位移矢量角数值急转直下, 当折减系数调整为0.90时, 程序计算时绝大数节点不收敛。
3 结语
通过上述分析研究, 可以得出以下结论:1) 基于边坡位移矢量场的原理, 结合数学建模进行数值分析, 通过对边坡位移矢量场动态变化的分析和研究, 能够对堆积层滑坡的稳定性进行评价。2) 在弹塑性力学分析方法基础上, 运用边坡的位移信息分析研究堆积层滑坡不同部位的位移矢量角的变化趋势, 以位移矢量角的形式反映边坡稳定性的变化规律, 在对滑坡治理方案进行优化设计上有数理支持价值。
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