砾性土动三轴液化试验橡皮膜顺变性补偿新方法

王鸾; 孙锐; 刘荟达; 袁晓铭; 汪云龙

doi:10.11779/CJGE202012015

砾性土动三轴液化试验橡皮膜顺变性补偿新方法 English Version

王鸾^{1, 2,},
孙锐^{1, 2},
刘荟达^{1, 2, 3},
袁晓铭^{1, 2, ,},
汪云龙^{1, 2}

1.
中国地震局工程力学研究所,黑龙江　哈尔滨　150080
2.
中国地震局地震工程与工程振动重点实验室,黑龙江　哈尔滨　150080
3.
中国建设基础设施有限公司,北京　100044

基金项目:

中国地震局工程力学研究所基本科研业务费专项项目 2019EEEVL0201

黑龙江省自然科学基金重点项目 ZD2019009

国家自然科学基金项目 41602321

详细信息

作者简介:
王鸾(1993—),女,博士研究生,主要从事土动力学方面研究。E-mail：luaniemmer@163.com

通讯作者:
袁晓铭, E-mail：yxmiem@163.com

中图分类号: TU43
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出版历程
- 收稿日期: 2020-02-08
- 网络出版日期: 2022-12-05
- 刊出日期: 2020-11-30

New method to compensate for membrane compliance in dynamic triaxial liquefaction tests on gravelly soils

WANG Luan^{1, 2,},
SUN Rui^{1, 2},
LIU Hui-da^{1, 2, 3},
YUAN Xiao-ming^{1, 2, ,},
WANG Yun-long^{1, 2}

1.
Institute of Engineering Mechanics, China Earthquake Administration, Harbin 150080, China
2.
Key Laboratory of Earthquake Engineering and Engineering Vibration of China Earthquake Administration, Harbin 150080, China
3.
China Construction Infrastructure Corp., Ltd., Beijing 100044, China

摘要

摘要: 橡皮膜顺变效应对砾性土动三轴液化试验结果影响显著,采用试样注水补偿是消除橡皮膜顺变效应的基本手段。论证现有补偿方法的原理与技术缺欠,提出橡皮膜顺变性补偿新原理及新方法。通过多种含砾量砾性土大尺寸动三轴液化试验,结合橡皮膜嵌入体积测量,以能够考虑橡皮膜顺变性计算修正后孔压发展结果为参照,对新补偿方法可行性与可靠性进行对比验证。研究表明,现有补偿原理仅以动力导致橡皮膜回弹水作为总补水体积,将导致补偿不足,新补偿原理考虑了补偿过程中橡皮膜分流作用,更科学合理；在不同含砾量、不同振次条件下动三轴液化试验中,新补偿方法所得结果与理论计算相符,变化规律一致；相比现有补偿方法,新方法在单次补偿阶段无需反复补水和多回合逼近,可操作性明显增强,补偿效果明显占优。新方法操作简捷高效易推广,不仅适于砾性土动三轴液化试验,也为粗粒土动力特性试验研究提供了新的技术支撑。
- 砾性土 /
- 橡皮膜顺变性 /
- 补偿方法 /
- 计算修正 /
- 液化试验
Abstract: The membrane compliance has a significant effect on the results of the triaxial liquefaction tests. The compensation method is one of the primary means to eliminate the impact of the membrane. The theoretical defects of the existing compensation methods are analyzed and verified in the comparison tests, and the new principle and method for the compensation of membrane compliance are proposed. Based on the large-scale dynamic triaxial liquefaction tests on the gravelly soils with various gravel contents and the measurement of membrane penetration volume, the feasibility and reliability of the new compensation method are verified by taking the modified pore pressure model, which can consider the membrane compliance as a reference. The research shows that the existing compensation principle will lead to inadequate compensation, which only uses the rebound water volume caused by the dynamic force as the total water supplement volume, and the new compensation principle is more scientific and reasonable, considering the effect of membrane distributary. In the dynamic triaxial liquefaction tests with different gravel contents and stresses, the results of the new method are consistent with the theoretical ones, and the variation law is uniform. Compared with the existing compensation method, the new method does not need repeated water replenishment and multiple approximations at a single compensation stage, and its operability is enhanced, and the compensation effect is superior. It is suitable for the dynamic triaxial liquefaction tests on gravelly soils and provides a new technical support for the dynamic characteristics tests on coarse-grained soils.
- gravelly soil /
- membrane compliance /
- compensation method /
- calculation correction /
- liquefaction test

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0. 引言

随着中国经济的稳步发展和综合国力的不断提高,公路隧道的建设也日新月异。新奥法是目前山岭隧道建设的主要施工技术体系,在新奥法的设计理念中,对现场的监控量测是不可或缺的工作之一^[1]。尤其在目前信息化、智能化的趋势下^[2],隧道施工的动态设计和实时响应依赖于对隧道断面收敛变形的把握。目前在钻爆法施工隧道中,主要使用全站仪对断面变形进行检测,但是采用这种方法获得的数据量较小,只能通过利用非线性函数对数据进行回归拟合分析的方法对隧道断面收敛变形值进行预测,然而由于数据量小,单次检测误差对拟合函数的影响较大,简单的函数曲线很难精确地反映出隧道断面的收敛变形情况。

而随着无线通信技术和智能传感器的高速发展,精确把握隧道断面的收敛变形情况成为了可能。Straser等^[3]针对土木工程中结构的变形监测问题提出了无线传感网络（WSN）的概念。在此之后,WSN系统也被应用到了隧道变形的监控量测中^[4-6]。WSN是一种分布式传感网络,它通过无线通信技术将各种传感器节点联系起来。相较于使用全站仪每天或多天的检测频率,WSN系统可以对隧道重点部位进行每小时甚至更密集的长时间连续监测,这样可以得到较大的监测数据量,并且呈现时间序列的特点。近年来,国内外众多学者针对时间序列提出了很多处理方法。赵洪波^[7]基于支持向量机算法对围岩变形监测数据的非线性时间序列进行滚动预测。齐甦等^[8]建立了灰色-马尔可夫链模型对围岩的变形进行预测。Yao等^[9]建立了递归神经网络的预测方法,并采用插值的方法弥补了训练集不足的问题,提高了预测模型的精度。Xu等^[10]利用长短时记忆网络预测了边坡位移的周期项时间序列。Yang等^[11]提出了一种基于长短时记忆网络的动态模型来预测三峡库区的边坡位移。但是,对山岭隧道的实时无线安全感知和预测的研究尚少。

本文在营盘山隧道布设了一套WSN监测设备,并构建了基于Web的隧道施工安全风险动态管控系统平台。通过WSN设备获得监控量测数据的时间序列,用以此训练构造的长短时记忆（long short-term memory,LSTM）网络,预测出监测位置的稳定变形值。

1. 工程概况

营盘山隧道属于国家高速公路网G4216上海至成都高速公路工程华丽高速第9合同段,位于云南省丽江市华坪县,为双向四车道高速公路,全长11.31 km,属特长公路隧道。隧道最大埋深约877 m,穿越地层条件复杂,工程风险较高。

本文所监测的隧道段围岩属IV级围岩,埋深约450 m。营盘山隧道整体采用初期支护和二次衬砌相结合的复合式衬砌,监测隧道段的监测时间为初期支护施作后至二次衬砌施作前的一段时间。

2. 数据的采集及预处理

2.1 WSN监测系统

无线传感网络（WSN）是一种分布式传感网络,它通过无线通信技术将各种传感器节点联系起来。WSN系统包括数据采集节点、中继节点、网关和云端服务器等。传感器节点使用MEMS（micro electro mechanical system）传感器,具有体积小、成本低、功耗低和易于实现智能化等优点。数据采集节点采集该节点处所监测的数据,基于ZigBee通讯协议通过中继节点传递给网关,再通过4G网络从网关传递到云端服务器。在监测过程中,用户可以使用个人电脑或移动终端等在云端对各传感节点的数据进行分析处理。

本文中布设的无线激光传感器属于数据采集节点（图1）,内置超低功耗的CPU、RTC芯片以及铁电存储器,采用锂电池供电,搭配高效DC/DC降压转换器,并用100 mm×100 mm×60 mm大小的金属铸铝外壳封装,具有P6防水能力。网关布设需要在4G信号良好的位置,一般布设在隧道洞口。当数据采集节点与网关之间距离超过500 m时,需要布设中继节点,以便将监测数据由数据采集节点传输至网关。

图 1 无线激光传感器

Figure 1. Wireless laser sensors

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无线传感网络还可以调节其传感器节点的监控频率（本文工程项目所采用的频率默认设定为每小时1次）以适应不同的工程需求。凭借其小型化、无线化、实时性、灵活性等优势,无线传感器网络将越来越多地应用于隧道结构的监控量测中。

2.2 WSN系统布设

营盘山隧道采用上下台阶法钻爆开挖,监测方案包含隧道左线的3个断面（图2）,其中,ZK23+080断面下台阶已开挖,ZK23+110和ZK23+140两个断面尚未进行下台阶开挖。本文选取较典型的ZK23+080里程断面的实际监测数据为研究对象,共布设3个无线激光传感器（图3）,分别监测上台阶水平收敛值、下台阶水平收敛值和拱顶沉降值。为保护传感器设备不被钻爆施工破坏,在初衬面施工前预留了450 mm×300 mm×300 mm大小的洞位,用于布设无线激光传感器。另外,施工粉尘沉积会对监测精度造成一定的影响,本项目通过人工擦拭的方式除尘。

图 2 无线激光传感器布设位置

Figure 2. Installation scheme of wireless laser sensors

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图 3 ZK23+080断面布设位置

Figure 3. Installation scheme of section ZK23+080

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在监测断面洞周上,布设了一条LED风险警示灯带（图4）,基于隧道的收敛变形对现场工人进行预警、报警,在隧道施工处于安全、预警和报警状态时,灯带分别显示绿色、黄色和红色。根据《公路隧道设计规范》（JTG D70—2004）,各监测位置收敛变形的预警和报警值分别取0.8%和2.0%的洞周相对收敛值。

图 4 LED风险警示灯带

Figure 4. LED light strip as risk level sign

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2.3 监测数据预处理

本文构建了基于Web的隧道施工安全风险动态管控系统平台,平台上直观地展现了工程概况、地理位置、工程进度及传感器的工作情况等,管理人员还可以填写项目的相关资料并对隧道段进行风险评估。

图 5 基于Web的管理平台

Figure 5. Web-based management platform

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由于初期支护的混凝土表面不平整等原因,在平台上获得的实际施工中的监测数据不可避免地会产生一定的误差,所以首先采用高斯滤波器对监测数据进行降噪处理（图6）。高斯滤波器是一种线性平滑滤波器,可以有效消除噪声的影响。对于缺损的数据点,采用线性插值的方法进行补全^[9]。

图 6 WSN监测数据预处理

Figure 6. Preprocessing of WSN monitoring data

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无线激光传感器的监测精度为1 mm,去噪后的数据的误差都在可接受范围内。经过高斯滤波器去噪处理,数据更加合理可信。

3. 围岩变形时间序列预测

3.1 LSTM网络介绍

长短时记忆（long short-term memory,LSTM）网络是循环神经网络（recurrent neural network,RNN）的一个变种,它可以解决标准RNN神经网络对早期信息学习不足的问题^[12],其核心是通过3个门来控制单元信息：遗忘门、输入门和输出门。遗忘门决定丢弃旧单元中的哪些信息,输入门决定在新单元中存储哪些信息,输出门决定输出哪些单元信息。LSTM网络通过这种方式可以记住有用的信息,也可以忘记无用的信息,在时间序列的预测方面更具优势。

3.2 隧道监测位置变形预测

本文构建了1个3层LSTM网络来对隧道监测位置变形的时间序列进行预测,其中输入层、隐藏层、输出层神经元个数分别为1,4,1。在LSTM网络中对预处理后的数据进行训练,训练集与测试集的比例为2∶1,预测至收敛变形值接近稳定为止（图7）,得到各预测曲线的误差（表1）。由于训练样本的波动,得到的预测曲线仍具有一定的波动,故采用高斯滤波器进行去噪,可以得到隧道变形趋于稳定的收敛变形值。

图 7 LSTM时间序列预测

Figure 7. Prediction of time series using LSTM

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表 1 LSTM网络的均方根误差(RMSE)

Table 1. RMSE of LSTM networks

监测项目	训练集误差	测试集误差
上台阶水平收敛	0.1310	0.1277
下台阶水平收敛	0.3570	0.4165
拱顶沉降	0.3012	0.2256

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由此可以得到各监测位置稳定阶段的收敛变形值,上台阶水平收敛值为15.89 mm,下台阶水平收敛值为12.39 mm,拱顶沉降值为22.72 mm。

3.3 预测结果分析

模仿全站仪检测的模式,对每个时间序列等间距取6个数据点作为基础数据点,对于上台阶水平收敛和拱顶沉降,取11月6日下台阶开挖之后的数据。每个监测位置用3种常用非线性函数曲线对基础数据点进行拟合（图8）,拟合结果用均方根误差评价（表2）。

图 8 变形拟合曲线

Figure 8. Fitting curves of deformation

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表 2 拟合曲线的均方根误差(RMSE)

Table 2. RMSE of fitting curves

监测位置	拟合曲线	RMSE
上台阶水平收敛	LSTM	0.1310
	y=15.47-11.11/x	0.4200
	y=x/(0.0118+0.0260x)-21.89	0.3347
	y=-13.81x^(-0.634)+18.39	0.3105
下台阶水平收敛	LSTM	0.3570
	y=14.99-14.39/x	0.7181
	y=x/(0.00187+0.0102x)-82.18	0.8091
	y=3120x^(0.00227)-3118	1.3605

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在上、下台阶水平收敛的预测结果中可以看出,LSTM网络对时间序列曲线的趋势预测更加准确,在基础数据点较少的情况下,相对于非线性曲线拟合的方法可以更加准确地反应隧道监测位置的变形细节。由于本文拱顶沉降的监测数据量过少,选取的基础数据点尚不能反映变形之规律,因而不具有参考意义。

4. 结论

本文在营盘山隧道布设WSN系统的基础上,基于监测数据的时间序列,采用LSTM网络对监测位置的收敛变形进行预测。主要结论如下：

（1）将WSN系统布设在营盘山隧道中,有效地监测了ZK23+080里程断面各位置的收敛变形,证明WSN系统对山岭隧道施工期的形变监测具有一定的工程可行性和应用价值。

（2）构建了基于Web的隧道施工安全风险动态管控系统平台,管理人员可以在平台上获取项目的有关信息并实时查看传感器的工作情况。

（3）提出了采用LSTM网络预测山岭隧道的收敛变形值,利用机器学习方法结合WSN系统得到的大量数据,可以更加准确地反映隧道断面变形的过程。

图 1 传统橡皮膜补偿的工作示意图

Figure 1. Working diagram of traditional membrane compensation

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图 2 补水过程中橡皮膜回弹的分流作用

Figure 2. Effects of distributary of membrane rebound during compensation

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图 3 试样中各类型水体积、有效应力随注水体积变化示意图

Figure 3. Diagram of volume change of different water and effective stresses with water injection

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图 4 新补偿方法操作示意图

Figure 4. Operation diagram of new compensation method

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图 5 砾性土试样级配曲线

Figure 5. Gradation curves of gravelly soils

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图 6 某补偿阶段孔压、轴应变随注水体积变化时程

Figure 6. Time histories of pore pressure and axial strain with water injection during a compensation stage

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图 7 不同含砾量土的残余孔压实测值与计算值代表性对比( ${σ^{'}}_{3}$ =100 kPa)

Figure 7. Representative comparison between measured and calculated residual pore pressures of different gravelly soils

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图 8 $Δ v_{m}$ 与 $ε_{v}$ 随有效应力 ${σ^{'}}_{3}$ 变化的关系图

Figure 8. Relationship between $Δ v_{m}$ , $ε_{v}$ and effective stress ${σ^{'}}_{3}$

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图 9 新补偿方法孔压时程与常规三轴试验结果对比

Figure 9. Comparison of time histories of pore pressure from new compensation method and traditional traixial test

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图 10 两种补偿方法所得孔压时程与理论计算结果对比( ${σ^{'}}_{3}$ =100 kPa)

Figure 10. Comparison of time histories of pore pressure from 2 compensation tests and theoretical results

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表 1 试验砾性土基本参数及工况

Table 1 Basic parameters of soils and tests

名称	$d_{10}$ /mm	$d_{20}$ /mm	$d_{50}$ /mm	含砾量/%	试样直径/mm	橡皮膜厚度/mm	试验CSR
名称	$d_{10}$ /mm	$d_{20}$ /mm	$d_{50}$ /mm	含砾量/%	试样直径/mm	橡皮膜厚度/mm	无补偿	Ramana	本文
SBC-G65(真液化土)	0.43	0.95	13.6	65	300	2	0.075 ~ 0.2	0.1/ 0.15	0.1/ 0.15
SBC-G80	0.8	5	25	80	300	2	0.125 ~ 0.25	0.1/ 0.15	0.1/ 0.15
SBC-G100	10	13	32	100	300	2	0.15 ~ 0.275	0.1/ 0.15	0.1/ 0.15

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表 2 砾性土橡皮膜顺变性计算修正的关键参数

Table 2 Key parameters for calculation correction of membrane compliance of gravelly soils

含砾量/%	孔压增量模型参数			橡皮膜顺变性修正系数 $C_{r}$
含砾量/%	$C_{1, 0}$	$C_{2, 0}$	$A_{4, 0}$	橡皮膜顺变性修正系数 $C_{r}$
65	10.80	0.710	2.67	1.688
80	6.97	0.777	2.73	2.930
100	5.985	0.950	2.95	5.820

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表 3 不同补偿方法达到初始液化所需要的振动次数

Table 3 Vibration times required by different compensation methods to achieve initial liquefaction

方法名称	SBC-G65		SBC-G80		SBC-G100
方法名称	CSR=0.1	CSR =0.15	CSR =0.1	CSR =0.15	CSR =0.1	CSR =0.15
计算修正法	29.5	5	64.5	6.5	383.5	7.5
本文新补偿法	39.5	7	66.5	11.5	342.0	10.5
Ramana方法	58.0	14	100.0	17.5	635.0	11.5
注：单次振动周期内试样达液化,按0.5次计。

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施引文献(8)

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