基金项目:国家重点研发计划课题资助项目(2018YFC1505501)
第一作者:王桂林(1970-),男,教授,工学博士,从事岩土工程与地质工程的科研与教学.E-mail: glw@cqu.edu.cn 通讯作者:杨洋(1994-),女,硕士生,主要从事岩土工程领域的研究.E-mail: 2950110427@qq.com
(1.重庆大学 土木工程学院,重庆 400045; 2. 库区环境地质灾害防治国家地方联合工程研究中心,重庆 400045)
(1. School of Civil Engineering, Chongqing University, Chongqing 400045, China; 2. National Joint Engineering Research Center of Geohazards Prevention in the Reservoir Areas, Chongqing 400045, China)
slope; failure probability; Copula function; stability safety factor; variation level; confidence interval
DOI: 10.15986-j.1006-7930.2020.04.001
受诸多因素的影响,边坡失效概率不是定值,实际上是具有一定置信度水平的置信区间分布的.以无限边坡为例,借助Bootstrap法判定抗剪强度参数最优边缘分布函数,采用Copula函数描述抗剪强度参数间互相关性,构建抗剪强度参数的联合分布函数,并从分布特性的角度研究了抗剪强度参数联合分布函数、边坡稳定性设计控制标准及参数变异水平对边坡失效概率的影响.研究表明:针对本算例,五类联合分布函数所得失效概率相近,其中No.16函数所得失效概率相对较大,Gaussian函数所得结果相对较小, Copula加权组合函数所得失效概率精确度相对较高; 随着边坡设计控制标准的提高,则边坡稳定安全系数取值不断增加,边坡失效概率逐渐减小且趋近于0; 边坡失效概率均随δφ的增加而增加,随δc的增加呈“增加 - 减小 - 增加”的趋势,并且边坡失效概率对内摩擦角φ的变异水平较黏聚力c更为敏感.
Affected by many factors, slope failure probability is not a fixed value, but a confidence interval distribution with a certain level of confidence. Taking the infinite slope as aexample, the optimal edge distribution functions of the shear strength parameters are determined by the Bootstrap method, the cross-correlation between the parameters is described by Copula function and the joint distribution function is constructed. The influence of the joint distribution functions, the slope stability safety factor and the variation level of shear strength parameters on slope failure probability are studied from the aspect of distribution characteristics. The research shows that the slope failure probabilities obtained by five joint distribution functions are similar. Specifically, the failure probability obtained by No.16 function is larger relatively, of which Gaussian Copula function is smaller, and Copula weighted combination function is more accurate; With the improvement of the slope design control standard, the value of the slope stability safety factor increases continuously, and the slope failure probability gradually decreases and approaches 0; The slope failure probability increases with the increase of δφ, and there is a tendency of “increasing-decreasing-increasing” with the increase of δc; The slope failure probability is more sensitive to the internal friction angle φ than the variation of cohesion c.
在边坡工程中,传统安全系数法难以考虑边坡稳定性分析中存在的多种不确定性因素,如抗剪强度参数天然变异性导致的物理不确定性,因此,以边坡失效概率或可靠度指标为评价依据的可靠度理论为该问题提供了有效途径,许多学者对此进行了研究,并取得了丰硕成果[1-6],但大多研究未考虑抗剪强度参数之间的互相关性.已有研究表明[7],岩土体的抗剪强度参数黏聚力c和内摩擦角φ之间存在统计负相关性,并且未考虑黏聚力和内摩擦角相关性会使边坡失效概率的计算结果偏大[8].研究中常用Gaussian、Plackett、Frank或No.16等Copula函数描述抗剪强度参数间相关结构,进而建立联合分布函数,且已有效应用于岩土工程领域[9-11].《建筑边坡工程技术规范》[12](以下简称边坡规范)针对各种工况提出了相应的稳定安全系数Fst作为设计安全裕度,然而稳定性系数Fs满足规范要求时仍存在边坡失效问题,但已有研究对失效概率受稳定安全系数Fst影响的变化幅度及规律没有深入探讨.
有研究表明[13-14],受计算方法、岩土体抗剪强度参数概率分布形式和变异水平等因素的影响,边坡失效概率计算值并不是一个定值.为了研究边坡失效概率的分布特性,本文以无限边坡为例,借助Bootstrap法判定抗剪强度参数最优边缘分布函数,采用Copula函数描述抗剪强度参数间互相关性,探讨参数联合分布函数、边坡设计控制标准以及参数变异水平对边坡失效概率的影响规律,并将失效概率表示为具有一定置信度水平的置信区间[15],研究获得的边坡失效概率分布特性变化规律,可为边坡设计提供一定的科学依据.
本文将应用Copula函数结合Bootstrap法[16-18]和蒙特卡罗法进行边坡失效概率的计算,并将失效概率表示为具有一定置信度水平的置信区间.本文中Bootstrap法抽样次数为10 000次[19],选择置信度为90%的双侧置信区间,并以5%和95%分位数值作为其上下限.确定边坡失效概率的方法如图1所示:
本算例为无限边坡稳定分析模型,如图2所示,其中:土体参数来自文献[20],具体数据如表1所示; c、φ分别为潜在滑动面上土体的有效黏聚力和有效内摩擦角; H为潜在滑动面以上土层厚度; α为边坡倾角; γ为天然重度.将H、α、γ视为确定量,分别为H=5 m、α=40°和γ=17 kN/m3.
表1 抗剪强度参数试验数据[20]
Tab.1 Test data of shear strength parameters
由于计算模型较简单,本文采用显示功能函数计算边坡稳定性系数Fs,其表达式为
Fs=c/(γHsinαcosα)+(tanφ)/(tanα)
当Fs<1时,判断边坡失稳破坏.
岩土工程中常用Gaussian、Plackett、Frank和No.16 Copula函数来描述抗剪强度参数黏聚力c与内摩擦角φ的互相关性[21],但不同评价方法[22-25]得到的最优Copula函数不唯一.研究发现[26-27],多种Copula函数经过线性加权组合可形成一种新的Copula函数.因此,本文对以上四类Copula函数进行加权组合形成新函数,称为Copula加权组合函数.此外,采用与边缘分布无关的Kendall秩相关系数τ对Copula函数的参数θ进行估计.基于五类Copula函数的二维联合分布函数,密度函数及参数范围见表2.
为求得基于Copula加权组合的联合分布函数,首先求出Gaussian、Plackett、Frank和No.16四类函数的权重系数,结果如表3所示.
表2 5类Copula的分布函数、参数表达式及参数范围
Tab.2 Five distribution functions, expressions and value ranges of their parameters
表4为Gaussian、Plackett、Frank、No.16和Copula加权组合函数所得边坡失效概率pf的分布特性,图3所示为五类函数所得边坡失效概率的对比图.
表4 基于五类联合分布函数所得失效概率统计表
Tab.4 Failure probability statistics table with different distribution functions
对比五类函数所得结果可以看出,相较于其他Copula函数类型,采用Gaussian函数所得边坡失效概率均值最小且变异系数较大,No.16函数所得结果均值最大且变异系数较小,Plackett和Frank函数所得结果均值大小居中.与以上四类函数结果相比,Copula加权组合函数所得结果与Gaussian函数接近但并不极端,这是因为Gaussian函数所占权重系数较大; 基于加权组合函数的变异系数最小,这表明基于加权组合函数所得结果离散程度小,结果较精确.因此结合均值以及变异系数来看,Copula加权组合函数所得结果较为精确且数值既不保守也不高估.
在边坡规范中,边坡稳定性的设计控制标准主要是通过对边坡稳定安全系数Fst的取值来实现,本文按边坡规范选取Fst=1.05~1.35[12],步长0.05,并以Copula加权组合函数作为联合分布函数,探究当边坡稳定性系数Fs满足规范设计要求(即Fs≥Fst)时Fst取值对边坡失效概率pf的影响.为使研究具有可比性,根据坡率法设计原理通过调整边坡倾角,使其稳定性系数Fs恰好分别等于各设计工况下的稳定安全系数Fst[14],得到相应的边坡失效概率pf.
本节基于Copula加权组合函数,在不同边坡稳定安全系数Fst下,对前文的无限长边坡稳定分析模型进行失效概率计算.图4所示为边坡失效概率pf均值随Fst的变化趋势.
从图4可以看出,当Fs=Fst时,边坡失效概率均值随Fst的增大而减小且逐渐趋近于0,这说明当边坡稳定性满足规范要求的设计控制标准时,Fst越大,边坡的失稳可能性越小.当稳定性系数Fs>1时,边坡仍存在一定的失稳可能性,所以规范中根据各工况设置相应的稳定安全系数以增加工程的安全裕度是十分合理的,但当Fst≥1.20时,失效概率均值为0,若此时再提高边坡稳定性设计控制标准进行边坡设计,于边坡工程的安全可靠性没有实质意义,且不利于边坡工程的经济合理性,因此建议将《建筑边坡工程技术规范》(GB 50330-2013)中的稳定安全系数限值由1.35降为1.20,但由于考虑到失效概率存在一定的变异性,因此建议将稳定安全系数限值改为1.25.
图4 不同Fst下所得失效概率均值
Fig.4 Means value of slope failure probabilitywith different Fst
内摩擦角φ和黏聚力c是边坡稳定性分析的重要参数,为研究二者对失效概率的影响程度,本节对黏聚力c和内摩擦角φ进行控制变量分析,即在黏聚力c一定的情况下,生成与φ的原始数据均值相同,标准差不同的几组数据,从而改变其离散程度.在此基础上,求出基于Copula加权组合函数的失效概率,并通过分析其分布特性研究考虑抗剪强度互相关性时失效概率对内摩擦角φ变异水平的敏感程度,以同样的方法研究失效概率对黏聚力c变异水平的敏感程度.
本文参照文献[29]对内摩擦角φ和黏聚力c变异水平进行划分,将其变异水平划分为小变异、较小变异、中变异、较大变异、大变异共五类变异水平,为方便定量描述其变异性对失效概率的影响,下文中每一种变异水平人为取下限值为代表值进行边坡稳定性分析,具体分级标准见表5.
表6为不同δφ下边坡失效概率的分布特性,为直观感受边坡失效概率的变化情况,将其呈现在图中.图5所示为边坡失效概率均值及置信区间上下限与内摩擦角变异系数δφ的关系,图6为边坡失效概率标准差与内摩擦角变异系数δφ的关系,此时黏聚力c的变异系数δc=0.3.
由表6可以看出,δφ由0.1增加到0.3过程中,失效概率均值从27.45%增加到47.92%,增大了20.47%; 标准差从1.127%增加到1.221 5%,增大了0.094 5%.
由图5、图6可以看出,边坡失效概率均值随δφ的增加显著增加,这说明δφ的增加会引起边坡的失效概率增加; 失效概率的置信区间宽度随δφ的增加而变大,与标准差的变化相吻合(随δφ的增加而增加),这说明内摩擦角的变异性越大,失效概率的离散程度越大,即所求得的失效概率不确定性越大,对内摩擦角变异性大的边坡应充分考虑所求得失效概率的不确定性.
表6 不同δφ下所得边坡失效概率统计表
Tab.6 Slope failure probability statistics table with different δφ
图5 不同δφ下失效概率均值
Fig.5 Means value of failure probability with different δφ
图6 不同变异系数δφ下失效概率变异系
Fig.6 Standard deviation of failure probability with differentδφ
表7为不同δc下边坡失效概率的分布特性,为直观感受边坡失效概率的变化情况,将其呈现在图中:图7所示为边坡失效概率均值及置信区间上下限与黏聚力变异系数δc的关系,图8为边坡失效概率标准差与黏聚力变异系数δc的关系,此时内摩擦角φ的变异系数δφ=0.1.
由表7可以看出,δc由0.2增加到0.4过程中,失效概率均值变化幅度不大,最大变化幅度为5.7616%; 失效概率标准差变化幅度也较小,最大变化幅度为0.145 5%.
由图7 可以看出,失效概率均值随δc的增加呈“增加 - 减小 - 增加”的变化规律,但变化不大,这说明δc对失效概率均值影响不大; 由图8可以看出,失效概率标准差大小在1.12%上下波动,没有明显变化规律,这说明不同δc下失效概率的离散程度相近,这说明δc对所求失效概率的精确度影响甚微.
表7 不同δc下所得边坡失效概率统计表
Tab.7 Slope failure probability statistics table with different δc
图7 不同δc下失效概率均值
Fig.7 Means value of failure probability with different δc
图8 不同δc下失效概率标准差
Fig.8 Standard deviation of failure probability with different δc
以无限边坡为例,在考虑抗剪强度参数黏聚力c和内摩擦角φ互相关性的基础上,将失效概率表示为具有一定置信度水平的置信区间,分析了参数联合分布函数、边坡稳定安全系数以及参数变异水平对边坡失效概率分布特性的影响规律,主要结论如下:
(1)五类联合分布函数所得边坡失效概率均值相近,相较于其他函数,No.16函数所得失效概率均值和离散程度较大; Gaussian函数所得失效概率均值和离散程度较小,结果偏小易导致高估边坡的可靠度; Plackett与Frank及Copula加权组合函数所得结果居中,但Copula加权组合函数离散程度最小.
(2)即使边坡稳定性满足规范要求,仍存在边坡失稳问题,但随着边坡设计控制标准的提高,则相应的稳定安全系数取值的增加,失效概率均值大幅度减小并趋于0,若失效概率均值非常小时,再提高稳定性控制标准进行设计,对工程安全裕度并不会进一步得到提高,因此建议将《建筑边坡工程技术规范》(GB 50330-2013)中的稳定安全系数限值由1.35降为1.25.
(3)考虑抗剪强度参数互相关性时,边坡失效概率均随δφ的增加而增加,随δc的增加呈“增加 - 减小 - 增加”的变化规律但变化不大; 相比于黏聚力c,失效概率对内摩擦角φ的变异水平更敏感.
(4)为保证工程的安全可靠性,在确定边坡稳定安全系数取值时,除应考虑边坡的工况和安全等级外,还需考虑抗剪强度参数的变异水平.