錦屏一級水電站壩體傾斜監測成果分析

徐 勁 草, 張 超 萍, 蔡 德 文

(中國電建集團成都勘測設計研究院有限公司,四川 成都 610072)

0 引 言

錦屏一級水電站位于四川省涼山彝族自治州鹽源縣和木里縣境內的雅礱江上,水電站大壩為世界第一高拱壩,壩高305.00 m,水庫正常蓄水位1 880.00 m,死水位1 800.00 m。樞紐主要由混凝土雙曲拱壩、壩后水墊塘、泄洪洞和地下廠房等永久性建筑物組成[1]。

錦屏一級水電站于2014年8月首次蓄至正常蓄水位,截至2020年12月,已經歷了7次庫水漲落循環變化。

在拱壩變形監測中,對水平位移、垂直位移和接縫變形的分析研究較多,而對壩體傾斜的研究較少,因此整理分析拱壩傾斜變形的監測資料對于驗證拱壩的穩定性,了解拱壩的變形情況等都有重要意義[2]。為了掌握大壩運行狀態,擬對拱壩傾斜的監測值進行研究,并建立統計模型,以便了解影響拱壩傾斜變形的主要因素,并預測大壩的運行情況。

1 壩體傾斜監測分析

1.1 監測儀器布置情況

錦屏一級大壩垂直位移通過壩頂道路、壩體廊道、壩基廊道、相關通道的精密水準線實現,監測水準線與水準監測控制網連接建立遠端基準;施工期采用雙金屬標系統建立壩基深部巖體基準。在兩岸壩基灌漿平洞洞底各設置2個水準工作基點。大壩各監測支廊道內設置2～5個水準測點,測點間距按6 m設置,用于監測大壩傾斜。

大壩傾斜觀測原理:在大壩監測支廊道內布設沉降觀測點,定期測出兩端沉降觀測點的沉降量差值Δh,再根據兩端沉降觀測點間的水平距離L,即可計算出基礎的傾斜角度i=Δh/L,大壩監測支廊道傾斜觀測示意圖見圖1[3]。

圖1 大壩監測支廊道傾斜觀測示意圖

大壩高程1 664.00 m的11號、13號、16號、19號壩段的監測支廊道,大壩高程1 730.00 m的9號、11號、13號、16號壩段的監測支廊道,高程1 778.00 m的9號、11號、19號壩段的監測支廊道,以及高程1 829.00 m的9號、11號、13號、16號、19號壩段的監測支廊道均設置了傾斜監測。大壩1 829.00 m高程監測支廊道布置見圖2。大壩同時布置了靜力水準監測大壩垂直位移和傾斜,因目前靜力水準的監測成果不可靠,該文僅分析水準點監測成果。

圖2 大壩1 829.00 m高程監測支廊道布置

壩體傾斜采用監測支廊道的水準點垂直位移計算獲得傾斜角。下游點相對下沉,則大壩向下游傾斜,傾斜角為正;上游點相對下沉,則大壩向上游傾斜,傾斜角為負。

1.2 監測成果分析

壩體切斜各測點傾角變化趨勢一致,高程1 730.00 m廊道13號壩段傾角測值與庫水位過程線見圖3,高程1 730.00 m廊道13號壩段傾角測值與日均溫過程線見圖4。

圖3 高程1 730.00 m廊道13號壩段傾角測值與庫水位過程線

圖4 高程1 730.00 m廊道13號壩段傾角測值與日均溫過程線

壩體傾角呈明顯的年周期性變化,表現為與庫水位之間顯著的正相關。庫水位上升,壩體往下游傾斜;庫水位下降,壩體往上游傾斜。傾角的最大值多發生在該年9月份至次年1月份,最小值一般發生在該年5月份至7月份。

2020年死水位時,除高程1 664.00 m部分測點傾向下游外,其余測點均傾向上游;其中,拱冠13號壩段傾角最大。2020年正常蓄水位時,拱冠13號壩段低高程測點傾向下游,高高程測點傾向上游;左岸壩段各高程測點均傾向下游,右岸壩段各高程測點均傾向上游。

壩體傾角特征值統計見表1。此次統計時段為2015年1月1日—2020年12月30日。由下表可知:同一壩段不同高程比較,高程1 778.00 m測點傾角最大,高程1 730.00 m測點次之,其次為高程1 829.00 m測點,高程1 664.00 m測點最小;同一高程不同壩段比較,越靠近拱冠,傾角越大;2015年至今,同一測點傾角總體呈減小的趨勢。

表1 壩體傾角特征值統計表

2 統計模型分析

2.1 壩體傾斜統計模型的建立

實測資料表明大壩傾斜主要受庫水位的影響;壩體混凝土溫度和巖基溫度的變化影響大壩位移,進而引起大壩傾斜的變化;此外,考慮到壩體混凝土和巖基的徐變以及裂隙、節理等的塑性變形隨時間的變化,還需選入時效因子[5]。

(1)水壓分量

拱壩由于水平拱和懸臂梁的兩向作用,使水壓力分配在梁上的荷載呈非線性變化,通常用水深H的兩次或三次式來表示[4][5],因此推得水壓分量與H,H2,H3,H4線性相關,水壓分量CH可以表示為:

(1)

式中Hu為監測日對應的上游水頭,即上游水位與壩基高程(324.50 m)之差;ai為水壓分量的回歸系數;m1一般取1,2,3,4。

(2)溫度分量

當混凝土水化熱散發,壩體內部溫度基本穩定,此時僅取決于壩體邊界的溫度,壩體上游面和水接觸,壩體下游面與空氣接觸,水溫和氣溫一般做簡諧變化,則壩體內部溫度也作簡諧變化[5]。因此,可直接采用正余弦波周期函數作為溫度分量。溫度分量CT可以表示為:

(2)

式中t為起始監測日至監測日的累計天數;t0為起始監測日至建模資料系列第一個監測日的累計天數;b1i、b2i為溫度分量的回歸系數;m2一般取1,2。

(3)時效分量

大壩產生時效分量的原因較復雜,它綜合反映了壩體混凝土的徐變、塑性變形,基巖的徐變、塑性變形和地質構造產生的壓縮變形[5]。時效分量初期變化急劇,后期變化漸趨穩定,所以用線性和非線性兩項表示。時效分量Cθ可以表示為:

綜上,組成大壩傾斜C的水壓分量CH、溫度分量CT、時效分量Cθ可以表示為:

Cθ=d1(θ-θ0)+d2(lnθ-lnθ0)

(3)

式中θ為起始監測日至監測日的累計天數t除以100;θ0為起始監測日至建模資料系列第一個監測日的累計天數t0除以100;d1、d2為時效分量的回歸系數。

綜上,由C=CH+CT+Cθ,建立壩體傾斜統計模型:

(4)

式中 con為常數項。

2.2 壩體傾斜統計成果分析

錦屏一級拱壩目前大壩傾斜觀測共計16個測點,其中高程1 664.00 m的19號壩段傾斜測點數據跳動,其余15個傾斜測點規律性較好,統計模型研究選擇規律較好的傾斜測點(共15個)作為研究對象。統計回歸樣本選擇2014年9月(基準值)至2021年11月的數據。

2.2.1 統計模型及精度分析

逐步回歸分析法求得錦屏一級水電站壩體傾斜測點的統計模型,由統計模型可以得到以下幾點認識:

(1)各壩體傾斜測點統計模型的精度均維持在較高水平,大部分傾斜測點的復相關系數大于0.94,剩余標準差在5″以內。說明模型對拱壩壩體傾斜的回歸效果比較理想。

(2)水壓分量表現為庫水位上升,壩體往下游傾斜;庫水位下降,壩體往上游傾斜。壩體傾斜的變化基本同步于庫水位的變化。

(3)時效對大壩傾斜的影響很小。

2.2.2 各分量的影響分析

各分量權重計算的方法和時段不一樣,得到的結果也會有一定的差異。該文以各測點所經歷的荷載范圍為計算邊界,以各分量的絕對值為計算單位,求各分量的權重,即:

(5)

式中ω為各分量的權重;i代表水壓、溫度和時效;|·|為絕對值。

各測點統計模型計算得到的各分量的權重見表2,從表中可以得到以下認識:

表2 統計模型各分量權重表

(1)錦屏一級大壩傾斜受水壓作用較為顯著:庫水位上升往,壩體往下游傾斜;壩體庫水位下降,往上游傾斜。壩體傾斜的變化基本同步于庫水位的變化。高程1 829.00 m水壓分量約占50%左右,高程1 778.00 m水壓分量約占60%左右,高程1 730.00 m水壓分量約占70%左右,高程1 664.00 m水壓分量約占20%左右。水壓分量占比總體表現為:高程1 730.00 m>高程1 778.00 m>高程1 829.000 m>高程1 664.00 m。整體而言,統計模型的水壓分量可以較好地反映水壓對大壩傾斜的影響。

(2)溫度對大壩傾斜有一定的影響,但其影響較庫水位要小,除高程1 664.00 m外,其余高程的溫度分量占比均小于35%。

(3)時效也是影響錦屏一級大壩傾斜的因素之一,但其影響較庫水位及溫度要小。從統計模型的成果看,大部分測點的時效分量小于20%,有些測點時效分量沒有入選,說明時效對大壩傾斜影響很小。目前大壩傾斜呈基本穩定的趨勢,時效已基本收斂。

3 結 語

錦屏一級水電站壩體傾斜的統計模型回歸效果比較理想,并且分離的各分量總體符合實際情況,適宜用作壩體傾斜分析與監控。統計模型表明,壩體傾斜受水壓作用較為顯著,庫水位上升往下游傾斜,庫水位下降往上游傾斜。壩體傾斜的變化基本同步于庫水位的變化。同時,溫度對大壩傾斜有一定的影響,但其影響較庫水位會小很多。時效也是影響壩體傾斜的因素之一,目前,時效分量已趨于收斂。

監測成果分析可知,壩體各傾斜測點的測值變化較平穩,傾斜分布較合理,傾斜變化符合一般變化規律。此外,通過統計模型分解,各分量均可得到合理的解釋,可以認為錦屏一級水電站壩體傾斜的實測性態是正常的。