本文是一篇土木工程论文，本文以山区高速公路弃渣场为工程背景，选取弃渣场边坡稳定性为研究对象，通过室内模拟试验、室内大型直剪试验来研究力学参数空间分布的不均匀性，最后将力学参数代入 4 种计算模型来分析其在两种工况下的位移场、应变场、安全系数的变化规律，得到以下主要结论： （1）通过室内弃渣场排渣模拟试验，弃渣中各粒组在自重作用下会出现自然分选现象；粘性土颗粒（粒径＜5mm）主要堆积在边坡上部；中等石颗粒（5mm＜粒径＜20mm）一般堆积在边坡中部；较粗石颗粒（20mm＜粒径＜60mm）主要堆积在坡脚；多次倾倒后，边坡表面会被弃渣体铺满并影响各粒组在自重下的运动距离，使弃渣体在水平方向上厚度增加，最终堆积形态为“倒三角”结构。
1 前言
1.1 研究背景与意义
弃渣场是建筑工程项目在施工期间和运行期间产生的大量弃土、弃石、弃渣及其它固体废弃物的专门堆放场地，一般分布在项目区周边的沟谷地带，也被称作贮灰场和排土场。由于弃渣场是一种巨型人工堆积体，在降雨、地震等工况下，如果弃渣场选址或者堆放不合理，还可能诱发滑坡、崩塌等地质灾害，对弃渣场周边及下游地区的交通设施、企业、建筑物和居民生命财产安全造成严重威胁。
从上世纪九十年代开始，中国进入了各项工程建设的快速发展时期，尤其是1998 年中国实施积极的财政政策以来，中国各方面的建设投资数量大、开工项目多，各种工程的大量建设，产生了土石方量巨大的弃渣，这些弃渣如果不能妥善处理，将对当地的自然生态，植物动物的生存环境带来巨大危害，甚至会威胁人类的自身安全。近年来，由于弃渣场边坡失稳而形成的地质灾害事故，不胜枚举。2008 年 8 月 1 日，山西省太原市娄烦县境内的太原钢铁集团有限公司矿业分公司尖山铁矿发生特别重大排土场垮塌事故，造成 45 人死亡、1 人受伤，直接经济损失 3080 万元。2011 年 2 月 27 日 6 点 40 分，攀枝花市米易县白马镇威龙村发生一起局部滑坡，大约 30 万立方米废土从米易县中禾矿业公司一号排土场滑下，掩埋排土场下方两户居民房屋并造成 6 人下落不明。2015 年 12 月 20日，深圳市光明新区的红坳渣土受纳场发生滑坡事故，造成 73 人死亡、4 人下落不明、17 人受伤，直接经济损失 8.81 亿元。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 边坡稳定性研究现状
目前还是把弃渣场边坡作为堆积体边坡范畴来进行稳定性研究。边坡稳定性问题一直是岩土工程的一个重要研究内容，它涉及水电工程，铁路工程，公路工程，矿山工程等诸多领域，能否正确评价其稳定性直接关系到建设资金投入和工程、环境安全。边坡稳定性分析方法有很多，不同的方法有不同的特点，有一定的适用条件。边坡稳定性问题常用以下三种方法分析：定性分析方法、定量分析方法、非确定性分析方法。
（1）定性分析方法
定性分析方法主要是基于详细的工程地质勘察，来研究影响边坡稳定性的影响因素，分析其边坡地质体成因、演变过程以及将要发生变形破坏的形式和失稳力学机制等。常见的定性分析方法有：自然历史分析法、图解法、工程库法等等。
国内学者杨志法等(1997)提出了可比度概念对工程类比法的理论依据、应用条件、可比性、可比度进行了深入的研究，并应用在实际边坡工程上，使其应用水平得以提高。夏元友等（1997）以大量的已有边坡实例为基础，开发了边坡稳定性专家评估系统，经实际工程验证，该系统不仅能预测边坡失稳的模式还能对边坡稳定性进行定性、定量的评价。刘沐宇等(2002)基于人工智能中的范例推理原理提出了基于范例推理的稳定性智能评价方法，此后又提出了基于神经网络范例推理的边坡稳定性评价方法，该方法克服了以往神经网络边坡稳定性评价方法不易收敛的缺陷，有较高的预测准确性。
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2 材料与方法
2.1 室内渣体倾倒模拟试验
2.1.1 模拟试验的目的
室内模拟试验的目的是为了重点研究弃渣场排渣达到最终堆积形态后，各粒组在自重作用下的自然分选现象，所以本次试验不考虑沟谷形态等地形因素，简化弃渣场地形条件。通过室内弃渣的倾倒试验，研究了各粒组及含石量沿边坡垂直方向和水平方向的变化规律。
2.1.2 材料的制备及试验装置
试验材料取自华丽高速公路 26 号合同段弃渣场，弃渣体为典型的土石混合体，土主要为粉质黏土，碎石块主要为紫红色粉砂岩和黄褐色碎石块，粒径主要集中在 60mm 以下，在弃渣场顶部倾倒前的排渣车内取样之后，进行现场密封包装，运送至实验室，如图 2 所示。
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2.2 不同含石量试样的室内大型直剪试验
2.2.1 试验材料的制备
本文试验材料取自华丽高速公路 26 号合同段 4#弃渣场，弃渣体为典型的土石混合体，土主要为粉质黏土，碎石块主要为紫红色粉砂岩、灰岩、黄褐色碎石块，粒径主要集中在 60mm 以下，在现场测得原位密度为 2.23g/cm3、天然含水率为 9.06%，然后在弃渣场取样之后，进行现场密封包装，运到实验室后进行室内烘干、筛分得到颗粒级配曲线，如图 4 所示。
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3 结果与分析 ................................................ 19
3.1 弃渣场概况及地质环境条件..................................... 19
3.1.1 工程概况.......................................... 19
3.1.2 地形地貌及地质条件............................ 20
4 讨论 ....................................... 66
4.1 关于排土场各粒组空间分布规律的讨论........................... 66
4.2 土石混合体室内大型直剪试验讨论...................................... 67
4.3 边坡稳定性数值模拟计算讨论............................. 68
5 结论 ........................... 69
5.1 结论.................................. 69
5.2 主要创新点............................................. 71
4 讨论
4.1 关于排土场各粒组空间分布规律的讨论
排土场作为国内外各种工程的附属工程，其安全稳定性对各种工程的效益和安全、周边环境及人民的安全有着重要的影响。国内学者罗仁美（1995）对印子峪排土场的岩石块度分布规律进行了测量统计，细颗粒岩土随着边坡高度降低而降低，而粗颗粒岩块随着边坡高度降低而增加。颜荣贵等（1997）通过现场筛分测试了庙儿沟排土场粒度的分布规律，上部岩块平均粒径较小为 101mm，下部岩块平均粒径最大为 270mm，中部岩块平均粒径为 123mm。谢学斌等（2003）对某排土场岩块粒度分布进行了现场调查，其不仅分析了岩块粒度沿边坡高度变化的规律，还研究了同一高度岩块粒度随不同位置的变化规律。研究结果表明：排土场底部主要为大粒径岩块，上部主要为小粒径岩块，中部主要为中间粒径岩块；排土场在同一高度不同剖面粒径相差不明显。
以上学者对不同的排土场进行了岩块粒度的研究，其分布规律一致。但在排土场现场进行筛分测量来获取边坡各粒组的分布规律，不仅工作量大，而且操作不易实现。本文在前人研究的基础上进行了室内弃渣倾倒模拟试验，将弃渣场简化为 4 组粒径含量，研究其随边坡高度及水平方向的变化规律。研究结果表明：随着边坡垂直高度的降低含土量（小于 5mm 的粒组）逐渐降低，中等石颗粒（5mm＜粒径＜20mm）含量先增加再降低，粗石颗粒（20mm＜粒径＜60mm）和含石量（大于 5mm 的粒组）逐渐增加。沿水平方向各粒组分布规律各异，且变化幅度不明显。室内排渣模拟试验各粒度沿边坡高度的规律与前人现场研究的规律一致，说明室内弃渣体倾倒模拟试验能很好的模拟现场边坡的粒径分级现象，得到的各粒组分布规律也较为准确。
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5 结论
5.1 结论
本文以山区高速公路弃渣场为工程背景，选取弃渣场边坡稳定性为研究对象，通过室内模拟试验、室内大型直剪试验来研究力学参数空间分布的不均匀性，最后将力学参数代入 4 种计算模型来分析其在两种工况下的位移场、应变场、安全系数的变化规律，得到以下主要结论：
（1）通过室内弃渣场排渣模拟试验，弃渣中各粒组在自重作用下会出现自然分选现象；粘性土颗粒（粒径＜5mm）主要堆积在边坡上部；中等石颗粒（5mm＜粒径＜20mm）一般堆积在边坡中部；较粗石颗粒（20mm＜粒径＜60mm）主要堆积在坡脚；多次倾倒后，边坡表面会被弃渣体铺满并影响各粒组在自重下的运动距离，使弃渣体在水平方向上厚度增加，最终堆积形态为“倒三角”结构。
（2）对弃渣场排渣模拟试验得到的最终堆积体进行 5 层 14 区的筛分。土颗粒（小于 5mm 的粒组）沿边坡高度降低方向逐渐降低，在第一层的含量最高，平均值高达 47.99%，到第 5 层仅剩 0.6%；沿水平方向由外向里逐渐增加，但增长幅度较小，在第 4 层呈现相反规律。中等石颗粒（5mm＜粒径＜20mm），沿边坡高度降低方向先增加再降低，在第 3 层含量达到最大，平均值高达 30.76；沿边水平方向由外向里逐渐增加，在第 4 层增幅最大，由 4-A 区到 4-C 区增长了18%。粗石颗粒（20mm＜粒径＜60mm），沿边坡高度降低方向逐渐增加，在第5 层含量最高，为 89.58%；沿水平方向由外向里逐渐降低，在第 3 层降低幅度最大，由 3-A 区到 3-C 区降低了 28.04%。含石量（大于 5mm 的粒组），沿边坡高度降低方向逐渐增加，含量在第 5 层含量最高，为 99.4%；沿水平方向由外向里逐渐降低，在第 4 层降低幅度最大，由 4-A 区到 4-C 区降低了 19.92%。
参考文献（略）