广东省潮惠高速公路某软土路基的沉降预测研究

余素萍，张修杰，李红中

（1.广东交通职业技术学院，广东广州510650；2.广东省交通规划设计研究院股份有限公司，广东广州510507）

广东省潮惠高速公路某软土路基的沉降预测研究

余素萍1，张修杰2，李红中2

（1.广东交通职业技术学院，广东广州510650；2.广东省交通规划设计研究院股份有限公司，广东广州510507）

软土强度低、压缩性大、含水量高、孔隙比大和灵敏度高，这些工程不良特性导致软土路基存在诸多与沉降密切相关的隐患。基于此，新建公路的软土路基施工过程中都会开展沉降量监测及预测工作。本研究以广东省潮惠高速公路A1标段K3+240里程处软基断面为例，利用沉降量观测结果进行基于双曲线法、指数法、泊松法和Asaoka法的沉降定量化预测。预测结果表明，不同部位的监测结果与不同预测方法相吻合，建议软基的沉降预测可综合利用上述几种方法。

高速公路；软基；沉降；预测

引言

经济的快速发展促进了交通基础工程的快速发展，这也同时导致大量的土地资源被交通基础工程所占用。随着交通基础设施的建设规模不断扩大，高等级公路的路线常常难以回避不良地质和特殊性岩土分布区。在特殊性岩土中，软土是内陆盆地、谷地以及海洋沿岸淤积的产物［1］，它具有强度低、压缩性大、含水量高、孔隙比大和灵敏度高等不良特性［2］。在我国，软土在内陆及沿海地区均广泛分布并以长江、珠江三角洲、天津塘沽以及浙江、福建沿海等地最为典型，这些软土多属于高灵敏度粘性土，并在遭受完全扰动后的强度会降低70%～80%［3］，因而软土路基运营通车后常常发生路面整体沉降、开裂、凹凸变形、伸缩缝、桥头跳车和麻涌等病害。近年来，软土路基变形给快速发展的高速公路带来了大量问题，这迫使人们针对软土沉降的定量化开展了大量探索［5，9，11-13］。基于此，本研究以广东省潮州至惠州高速公路（简称：潮惠高速公路）A1标段K3+240里程处软基为对象，利用该软基断面的沉降监测结果开展了多方法定量化预测对比研究，旨在为软土路基的修筑提供借鉴。

1　沉降预测方法

软土路基是指修筑于软土之上的路面基础构造物，它具有强度低、变形量大、变形持续时间长、含水量高和透水性差等特点。基于软土的工程特性，外荷载的作用下极易导致软土路基发生瞬时沉降、固结沉降、次固结沉降。在时间上可划分为施工沉降和工后沉降，在空间上可划分为地基的沉降和构筑物的沉降；软土路基沉降现象非常普遍，其导致的常见问题包括［4］：①衔接处的差异沉降，人工构造物与路堤等的衔接处产生差异沉降可以引起跳车及路面破坏；②盆形沉降影响横向排水，即路基底面发生沿横向盆形沉降曲线导致路面横坡变缓并影响排水；③涵身凹陷导致过水断面减少、沉降缝被拉宽漏水、端墙向外挤出或后仰；④地基抗剪强度不足，这可能引起路堤侧向整体滑动、边坡外侧土体隆起、桥头路堤纵向沿路线或向河床方向整体滑动破坏桥台。

软土路基沉降存在安全隐患导致人们围绕软土路基施工开展了沉降监测及预测的相关工作。软土沉降预测的方法非常多，其中最具代表性的包括：①双曲线法［5］，该方法以假定沉降曲线按照“沉降平均速度呈双曲线递减”规律变化为依据［6］；②指数法［7］，该方法以太沙基的固结理论为基础，其基本依据为“孔隙水压力随时间变化过程呈指数曲线关系”；③泊松法［8］，该方法以人口数学泊松曲线为基础，主要用于增长或衰变的S型沉降观测曲线；④Asaoka观测法［9］，该方法依据一定时间内的沉降观测资料预计最终沉降量和沉降速率。近年来，虽然人工神经网络法也开始在软土沉降预测得到运用［10］（代表性的方法包括BP网络、Elman网络、CPN网络、ART网络和Daruin网络等），但这些方法的理论基础和工程实践都并不充分。

2　潮惠高速公路软基断面

2.1工程概况

广东省潮州至惠州高速公路（简称：潮惠高速公路）起点位于潮州市潮安县古巷镇与规划的漳州至玉林高速公路潮州段对接，终于惠东县大岭镇与惠莞高速公路惠州段相接。本研究软基路段位于项目的A1合同段，主线路线起点位于潮州市潮安县古巷镇（起点桩号为K1+460），终点位于揭阳市揭西县灰寨镇（终点桩号K77+ 440.8），主线路线总长为75.991 km。该段高速公路的路基位于冲积平原之上，地下水位埋深0.50～0.60 m。钻孔勘探及静力触探分析结果表明，全路段分布有多个层位的软土，其中主要的软土类型分别为淤泥（地层编号为4）、淤泥质粉质粘土（地层编号为4_1、5_0），尤其以淤泥（地层编号为4）的分布最为常见，厚度10.7～16.2 m。根据实验分析，软土的物理力学性质详见表1。

2.2监测及预测结果

图1　潮惠高速公路A1标段K3+240里程处软基断面软基沉降监测结果

A1合同段由编号为TJ1～TJ5的5个施工标段组成，本研究选择TJ1标段的K3+240里程处软基断面段为对象，通过埋设监测仪器进行每月一次的软土路基沉降监测（图1）。在监测结果的基础上，利用指数预测法、泊松法、Asaoka观测法、双曲线法进行了软基沉降的定量化预测。在本研究中，沉降值的预测采用MATLAB软件完成，以前11组监测数据为基础进行预测，利用后3组数据（T1=363 d，T2=397 d，T3= 427 d）进行准确性检验，并最终预测2年后（T4=730 d）的沉降量，预测结果和监测结果的对比详见图2a～图2f。

表1　潮惠高速公路软土的物理力学性质分析结果

预测结果表明（图2a～图2e），双曲线法、指数法和泊松法的预测结果较实测值相对接近，而Asaoka法的预测结果与实测结果相差太大，故并未详细列出。图2a显示左坡脚处的实测沉降量介于双曲线法和指数法之间，与泊松法更为接近。图2b显示左路肩处的实测沉降量介于双曲线法和泊松法之间，与指数法偏离较大。图2c显示路中心处实测沉降量的后两个监测值与双曲线法较为接近，泊松法的预测结果则早期偏高且后期偏低，指数法的预测结果较实际值明显偏低，双曲线法和泊松法在T1时的预测结果基本一致。图2d显示右路肩处的实测沉降量的后两个监测值与泊松法和指数法均较为接近，双曲线法T1时刻偏高、T2和T3时刻偏低且最终预测值最高。图2e显示右坡脚处的实测沉降量在监测时间范围内与泊松法基本吻合，双曲线法明显偏高，指数法的预测结果则明显偏低。从图2a～图2e中可以看出，不同部位的监测结果与不同预测方法相吻合，其中双曲线法的预测结果在总体上相对最高，指数法的预测结果除了右路肩外均总体相对最低，泊松法的预测结果稳定性总体较差，指数法和泊松法的预测结果总体较实际观测值偏低。

图2　潮惠高速公路A1标段K3+240里程处软基断面软基沉降预测结果对比

3　预测方法比对

基于潮惠高速公路A1标段K3+240里程处软基断面逐月沉降监测结果，本研究采取的各种预测方法的预测结果表明：

（1）双曲线法，该方法预测的沉降量总体较实测值偏高（图2a～图2e）。在T1、T2和T3时刻，左坡脚的预测结果误差介于1.80～4.51mm，左路肩的预测结果误差介于4.04～5.59mm，路中心的预测结果误差介于-0.34～7.78mm，右路肩的预测结果误差介于-2.34～5.69mm，右坡脚的预测结果误差介于3.16～4.32mm。进一步预测结果表明，T4时刻的沉降量分别为左坡脚81.20mm，左路肩154.33mm，路中心165.64mm，右路肩288.27mm，右坡脚203.04mm。

（2）指数法，该方法预测的沉降量总体较实测值偏低（图2a～图2e）。按照指数法［11］进行预测时，按照三点法取得的结果为β=0.0366，Sf=-31.5和α≈0.8106，但此时的预测结果与实测情况相差太大。与前人提出的指数法［11，13］相对比，本研究监测的时间间隔并未采取等ΔT的原则，这可能导致参数与原文献［13］的标准情况产生偏差并致使预测值与实际情况存在偏差的原因。鉴于此，本研究通过放宽参数Sf，令β= 0.0366，α≈0.8106，得到了与实测值相近似的结果。在T1、T2和T3时刻，左坡脚的预测结果误差介于-2.40～-0.40mm，左路肩的预测结果误差介于-18.00～-14.00mm，路中心的预测结果误差介于-18.39～-5.89mm，右路肩的预测结果误差介于-0.69～10.10mm，右坡脚的预测结果误差介于-0.69～-0.28mm。进一步预测结果表明，T4时刻的沉降量分别为左坡脚74.60mm，左路肩126.00mm，路中心122.75mm，右路肩281.18mm，右坡脚196.00mm。

（3）泊松法，该方法预测的沉降量总体较实测值偏低（图2a～图2e）。在T1、T2和T3时刻，左坡脚的预测结果误差介于-0.91～1.09mm，左路肩的预测结果误差介于-2.71～-6.70mm，路中心的预测结果误差介于-3.51～7.54mm，右路肩的预测结果误差介于-0.12～11.53mm，右坡脚的预测结果误差为0。进一步预测结果表明，T4时刻的沉降量分别为左坡脚76.09mm，左路肩137.30mm，路中心137.91mm，右路肩281.00mm，右坡脚196.00mm。

（4）Asaoka法，该方法预测的沉降量与实际监测值偏差太大。基于Asaoka法，本研究利用潮惠高速公路A1标段K3+240里程处软基断面沉降同样开展了沉降预测工作，但预测结果与实测结果相差太大。在Asaoka法的已有案例中［9］，要求固结度达到60%以后的预计结果才能更接近实际沉降值。在本研究五个不同的监测点中，仅右坡脚的预测结果与实际监测结果相近，右坡脚的T1、T2和T3时刻预测结果误差均为1mm。据此预测，右坡脚T4时刻的沉降量为197.00mm。

4　结语

本研究利用MATLAB软件为基础，通过双曲线法、指数法、泊松法和Asaoka观测法对潮惠高速公路A1标段K3+240里程处的软基断面沉降进行了定量化预测。预测结果表明（图2a～图2e），双曲线法和泊松法的预测效果较好，而修正后的指数预测法也取得了较满意的效果。Asaoka法在本研究中的预测效果并不理想，仅右坡脚的沉降预测值基本满足要求，这可能与Asaoka法使用时需要固结度达到60%以上的要求有关［9］。从总体效果来看，双曲线法的预测结果较实际观测值偏高，而指数法和泊松法的预测结果较实际观测值偏低。因此，建议软基的沉降预测可综合利用上述几种方法，故本研究认为潮惠高速公路A1标段K3+240里程处软基断面T4时刻的沉降量为：左坡脚介于74.60～81.20mm，左路肩介于126.00～154.33mm，路中心介于122.75～165.64mm，右路肩介于281.00～288.27mm，右坡脚介于196.00～203.04mm。此外，本研究结果同样揭示现有软土沉降的预测方法的预测结果与实际情况存在不同程度的出入，而诸多参数也需要通过实践验证来不断完善。

［1］王克红.粉煤灰处理软基的数值模拟研究与应用［D］.邯郸：河北工程大学，2010.

［2］张丽丽.软土路基沉降计算及预测方法研究［D］.西安：西安建筑科技大学，2006.

［3］陈天翔.岳阳松阳湖港区软土地基沉降观测及沉降预测研究［D］.长沙：长沙理工大学，2009.

［4］张 航，丁文霞.软土路基沉降观测点的布设［J］.公路交通技术，2003，（2）：13-14.

［5］Tan S A.Validation of hyperbolic method for settlement in clayswith vertical drains［J］.Soils and Foundations. 1995，35（1）：101-113.

［6］钱玉林，丁 毅.路基沉降预测及其工程应用［J］.扬州大学学报（自然科学版），2001，4（2）：75-78.

［7］杜海伟，张建军，李新生，等.地基沉降计算指数曲线配合法及其应用［J］.土工基础，2005，（1）：54-56.

［8］宰金珉，梅国雄.成长曲线在地基沉降预测中的应用［J］.南京建筑工程学院学报，2000，（2）：8-13.

［9］Asaoka A.Observational Procedure of Settlement Prediction［J］.Soils and Foundations.1978，18（4）：87-101.

［10］吴晓恩，杨平园，胡惠华，等.基于实测数据软土地基沉降预测方法的比较［J］.交通科学与工程，2014，（3）：15-19.

［11］曾国熙，杨锡令.砂井地基沉陷分析［J］.浙江大学学报，1959，（3）：34-72.

［12］日本数学会.数学百科辞典［M］.北京：科学出版社，1984.

［13］潘林有，谢新宇.用曲线拟合的方法预测软土地基沉降［J］.岩土力学，2004，25（7）：1053-1058.

A Study on Settlement Prediction of Soft Soil Subgrade of Chaohui Expressway in Guangdong Province

YU Su-ping1，ZHANG Xiu-jie2，LI Hong-zhong2
（1.Guangdong Communication Polytechnic，Guangzhou 510650，China；2.Guangdong Province Pommunications Planning&Design Institute Co.，Ltd.，Guangzhou 510507，China）

Abstrct：As with the characteristics of low strength，high compressibility，high water content，high void ratio and high sensitivity for soft soil，many potential dangers may appear in the settlement of the soft soil subgrade.Thus，it is common to carry out the settlement of monitoring and forecasting work during the construction of new expressway. In this paper，the soft foundation section at the mileage of K3+240 of A1 section from Expressway Chaohui in Guangdong province is studied.Different quantitative predictions of settlement，including hyperbola method，index method，poisson process method and Asaoka method，are used to predict the subgrade settlement according to the result of settlement observation.As shown in the prediction results，the monitoring results of different parts are consistent with different forecasting methods，and the proposed method can be used to predict the settlement of soft soil foundation.

expressway；soft soil foundation；settlement；prediction.

U416.1

A

1671-8496-（2016）-03-0001-05

2016-05-05

余素萍（1967-），女，副教授

研究方向：主要从事公路工程相关的教学及研究工作