摘要:通过对黄土高边坡自然背景及黄土特性的了解,查明影响黄土高边坡安全性的自然、人为因素,本文根据模糊数学中多级模糊综合评判的理论和方法,建立黄土高边坡侵蚀稳定性的基本模型,用于评价黄土边坡的稳定性。为管道工程穿越黄土高边坡的安全性评价具有借鉴意义。
关键词: 黄土高边坡 多级模糊综合评判 管道工程
1前 言
西气东输二线管道工程作为我国天然气进口战略通道中的西北通道,在全国天然气管网布局中具有重要的战略意义,沿线经过新疆、甘肃、宁夏、陕西、河南等黄土发育地区。由于黄土的特殊性,管线施工及营运期间可能遭受的危害主要为黄土湿陷、黄土斜坡稳定性、冲沟溯源侵蚀等。黄河高阶地及黄土塬区冲沟发育,将阶面及塬面切割的支离破碎,切割深度、宽度、规模相差较大,管线沿线跨越多条冲沟,其中河南段大于80m的有9条,黄土冲沟形成大量高陡边坡是主要潜在危害。大量的调查分析表明,冲蚀破坏主要由自然因素和人为因素两大类控制。自然因素主要包括:降雨度,冻结深度,汇水面积,土的形成年代,土的粘粒含量,土的可溶盐含量,土的综合抗剪力,边坡高度,边坡坡比,阴阳坡。而人为因素则包括:管道与等高线的关系,管道距边坡的距离,坡脚冲刷情况,地震烈度,用水情况,使用年限,养护情况,植被覆盖度。因此本文根据模糊数学中多级模糊综合评判的理论和方法,建立黄土高边坡侵蚀稳定性的基本模型,用于评价黄土边坡的稳定性。
2自然背景条件
气候季节变化较大,冬季寒冷少雨雪,春季干燥多风沙,夏季炎热雨充沛,秋季晴朗日照长。历年月平均气温最低14°C,最高28.0°C。极值高温42.7°C,极值低温-17°C。最冷月平均气温在0°C左右,最热月大部分时间为27~28°C,总体年平均气温在13~15°C之间。降水径流作用是黄土高边坡土壤侵蚀的主要侵蚀营力,受纬度、地形、区域环境的影响,降水的地区性差异很大,具有自东南向西北逐渐减小的总趋势。降雨的年际、年内变化较大,年际最大雨量年份的降雨量是最小雨量年份的2-4倍,如三门峡为2.3倍;年内降雨分布极不均匀,每年7-9月份降雨量占全年降雨量的50-80%,2-3月份占全年降雨量的3-6%,旱季地表干裂,土层剥落沟壁产生裂隙,为雨季强烈的流水侵蚀提供了有利条件。
黄土的性质垂直分带明显,一般自上而下(从全新世至早更新世)黄土的颗粒组成由粗变细,粘粒含量增多;土的结构趋于坚实,力学性质增强,崩解破坏的时间延长,这标志着土的抗蚀能力增强。早更新世黄土的粘粒含量一般在30-40%左右,中更新世黄土的粘粒含量一般在20-30%左右,全新世黄土的粘粒含量一般在10-20%左右,粗粒含量明显增大,因此地表土抗侵蚀能力较低。
3黄土高边坡安全模糊综合评判
稳定性分级 二级评判
图3-18-1 黄土高边坡冲蚀稳定性两级模糊综合评判模型
3.1单因素评判指标的离散化处理
评判指标的选择,是以大量的实际调查资料为基础,并广泛吸收有关学者的研究成果,经综合归纳、分析、研究对比后,选定评价指标数值及取值区间。为了满足模糊数学评判运算的要求,需对各定性判别指标加以定量化。但限于这些指标的具体特点,对其连续取值比较困难。因此,需对这些非连续化的定性评判指标的取值进行离散化,即用0、1、2来对应地表示其值的转化,并对应取值,见表1。 表1 黄土高边坡冲蚀稳定性单因素评判指标一览表
因素及代号 稳定性分级 Ⅰ Ⅱ Ⅲ 自然因素(U1) 降雨强度q5,10mm/min (U11)<1.15 1.15-1.25 >1.25 汇水面积S,m2 (U12)<15 15-100 >100 冻结深度Z,m (U13)<0.5 0.5-0.8 >0.8 土的形成年代 (U14)Q1 Q2 Q3,Q4 土的粘粒含量,% (U15)>25 10-25 <10 土的可溶盐含量,% (U16)<1.12 1.12-14.78 >14.78 土的综合抗剪力τMPa (U17)>0.8 0.5-0.8 <0.5 边坡高度H,m (U18)<20 20-35 >35 边坡坡比B (U19)0.5-0.75 0.75-1.25 >1.25或<0.25 阴阳坡 (U110)阴坡 半阴半阳 阳坡 人为因素(U2) 管道与等高线的关系 (U21)垂直 斜交 平行 管道距边坡的距离(m) (U22)>50 50-20 <20 坡脚冲刷情况 (U23)无 有,防护 有,无防护 用水情况 (U24)无 偶尔 用水 地震烈度 (U25)<6 6-7 >7 使用年限,年 (U26)>10 2--10 <2 养护情况 (U27)及时 不及时 不养护 植被覆盖度,% (U28)>80 40--80 <40 3. 2 综合评判计算模型
将边坡冲蚀稳定性评判及问题定义为有限论域即因素论域,把反映稳定性的m个因素做为U中的元素,则可表示为
U=[U1,U2,…,Uj,…,Um]
(j=1,2,…,m) (1)
并定义稳定性分级评判集V,其分n个级别,则可表示为
V=[V1,V2,…Vi,…,Vn]
(i=1,2,…,n) (2)
论域中每个影响因素属于V的点数,定义为U的模糊集A,则可表示为
A=[μA(υ1),μA(υ2),…,μA(υj),…,μA(υm)]
(j=1,2,…,m) (3)
其中,每个μA(υj)应满足0≤μA(υj)≤1,υj∈u,它表示第j个影响因素对不同级别的隶属程度。
当μA(υj)=1时,υj全部属于A;当μA(υj)=0时,υj全部不属于A。
各稳定性分级可用V的模糊集B来判定,B为分级模糊向量,可表示为
B=(b1,b2,…, bi,…,bn)
(i=1,2,…,n) (4)
则模糊关系矩阵(各单因素指标评判矩阵)可表达如下
R=(5)
这样,我们就可以利用m个因素,通过u与v之间的模糊关系矩阵R,求出模糊向量B,即
B=A·R (6)
由B向量,按最大隶属度原则做出分级评判,即边坡冲蚀稳定性分级综合评判。值得注意的是,式中的“·”为组合运算,本文采用普通算子法。
对于(6)式,还需要确定各因素的隶属度和权值。根据建立隶属度的基本原则,对连续型指标可求出其隶属函数,而本研究中的许多指标不具备连续性,是由经验和分析而确定的一种宏观指标,是离散型指标,其隶属只能依据经验按隶属取值规则来试值。本文根据大量实测资料,结合理论知识,初步给出其隶属度,见表2。
表2 数据组成了模糊关系矩阵R。 表2 评判指标隶属度取值规则表
代号指标 Ⅰ Ⅱ Ⅲ 代号指标 Ⅰ Ⅱ Ⅲ U11 μA11(0)=0.7 μA11(0)=0.2 μA11(0)=0.1 U110 μA110(0)=0.65 μA110(0)=0.25 μA110(0)=0.1 μA11(1)=0.2 μA11(1)=0.7 μA11(1)=0.2 μA110(1)=0.25 μA110(1)=0.65 μA110(1)=0.25 μA11(2)=0.1 μA11(2)=0.1 μA11(2)=0.7 μA110(2)=0.1 μA110(2)=0.1 μA110(2)=0.65 U12 μA12(0)=0.8 μA12(0)=0.15 μA12(0)=0.05 U21 μA21(0)=0.8 μA21(0)=0.15 μA21(0)=0.05 μA12(1)=0.15 μA12(1)=0.8 μA12(1)=0.15 μA21(1)=0.15 μA21(1)=0.8 μA21(1)=0.15 μA12(2)=0.05 μA12(2)=0.05 μA12(2)=0.8 μA21(2)=0.05 μA21(2)=0.05 μA21(2)=0.8 U13 μA13(0)=0.5 μA13(0)=0.3 μA13(0)=0.2 U22 μA22(0)=0.6 μA22(0)=0.3 μA22(0)=0.1 μA13(1)=0.3 μA13(1)=0.5 μA13(1)=0.3 μA22(1)=0.3 μA22(1)=0.6 μA22(1)=0.3 μA13(2)=0.2 μA13(2)=0.2 μA13(2)=0.5 μA22(2)=0.1 μA22(2)=0.1 μA22(2)=0.6 U14 μA14(0)=0.6 μA14(0)=0.2 μA14(0)=0.2 U23 μA23(0)=0.7 μA23(0)=0.2 μA23(0)=0.1 μA14(1)=0.2 μA14(1)=0.6 μA14(1)=0.2 μA23(1)=0.2 μA23(1)=0.7 μA23(1)=0.2 μA14(2)=0.2 μA14(2)=0.2 μA14(2)=0.6 μA23(2)=0.1 μA23(2)=0.1 μA23(2)=0.7 U15 μA15(0)=0.6 μA15(0)=0.3 μA15(0)=0.1 U24 μA24(0)=0.65 μA24(0)=0.25 μA24(0)=0.1 μA15(1)=0.3 μA15(1)=0.6 μA15(1)=0.3 μA24(1)=0.25 μA24(1)=0.65 μA24(1)=0.25 μA15(2)=0.1 μA15(2)=0.1 μA15(2)=0.6 μA24(2)=0.1 μA24(2)=0.1 μA24(2)=0.65 U16 μA16(0)=0.5 μA16(0)=0.15 μA16(0)=0.35 U25 μA25(0)=0.75 μA25(0)=0.2 μA25(0)=0.05 μA16(1)=0.15 μA16(1)=0.5 μA16(1)=0.15 μA25(1)=0.2 μA25(1)=0.75 μA25(1)=0.20 μA16(2)=0.35 μA16(2)=0.35 μA16(2)=0.5 μA25(2)=0.05 μA25(2)=0.05 μA25(2)=0.75 U17 μA17(0)=0.6 μA17(0)=0.3 μA17(0)=0.1 U26 μA26(0)=0.5 μA26(0)=0.3 μA26(0)=0.2 μA17(1)=0.3 μA17(1)=0.6 μA17(1)=0.3 μA26(1)=0.3 μA26(1)=0.5 μA26(1)=0.3 μA17(2)=0.1 μA17(2)=0.1 μA17(2)=0.6 μA26(2)=0.2 μA26(2)=0.2 μA26(2)=0.5 U18 μA18(0)=0.5 μA18(0)=0.35 μA18(0)=0.15 U27 μA27(0)=0.5 μA27(0)=0.35 μA27(0)=0.15 μA18(1)=0.35 μA18(1)=0.5 μA18(1)=0.35 μA27(1)=0.35 μA27(1)=0.5 μA27(1)=0.35 μA18(2)=0.15 μA18(2)=0.15 μA18(2)=0.5 μA27(2)=0.15 μA27(2)=0.15 μA27(2)=0.5 U19 μA19(0)=0.55 μA19(0)=0.3 μA19(0)=0.15 U28 μA28(0)=0.75 μA28(0)=0.2 μA28(0)=0.05 μA19(1)=0.3 μA19(1)=0.55 μA19(1)=0.3 μA28(1)=0.2 μA28(1)=0.75 μA28(1)=0.2 μA19(2)=0.15 μA19(2)=0.15 μA19(2)=0.55 μA28(2)=0.05 μA28(2)=0.05 μA28(2)=0.75 对于一级评判中的自然因素而言, R有以下3种典型形式,Ⅰ型(稳定型)R11Ⅰ;Ⅱ型(次稳定型)R11Ⅱ;Ⅲ型(不稳定型)R11Ⅲ。