1. 引言
在现代基础设施建设中，高填方工程因能有效解决地面不平整问题而在高速公路、机场及大型土石坝等项目的建设中广泛应用。然而，在这类工程中，工后沉降的计算、预测与控制难题尤其在丘陵沟壑地区更为突出。工后沉降不仅影响工程的稳定性和使用安全性，还可能导致结构损坏和使用寿命缩短。粗粒土高填方工程的工后沉降是一个复杂的岩土工程问题，涉及多种因素的综合作用。
本文旨在深入探讨粗粒土高填方工程工后沉降的机制及其影响因素，并总结现有的预测与控制技术。通过对相关文献进行系统地归纳和分析，本文将提供一个全面的理论基础和实用参考，旨在为该领域的研究和实践提供指导和启示。
2. 粗粒土高填方工程的特点
根据现有研究，土体类型是高填方工程工后沉降的主控因素。具体而言，粗粒土与细粒土的不同，决定了其沉降机理和规律的差异。粗粒土通常具有较好的排水性和较高的抗剪强度，而细粒土则易于发生压缩变形。粗粒土作为一种填筑材料，其物理和力学性质对高填方工程的稳定性和变形特性有着直接的影响。粗粒土在工后沉降行为上与细粒土存在显著差异，粗粒土的沉降机理更多地与颗粒重排和微观结构调整有关，而细粒土则可能更多地涉及孔隙水压力的消散和土体固结。粗粒土由于其较大的颗粒尺寸，通常表现出更好的排水性和较高的抗剪强度，这些特性使得其在高填方工程中的应用具有一定的优势。
3. 粗粒土高填方工程工后沉降机理
粗粒土填料中的黏性成分稀少，孔隙间隙宽敞，这意味着排水固结沉降过程将在短时间内迅速完成。因此，在粗粒土高填方工程中，工后沉降主要由荷载作用下的蠕变沉降和干湿循环产生的湿陷性沉降两部分组成。
3.1. 蠕变沉降
当粗粒土在承受上部荷载的压力时，会发生压缩变形导致颗粒破裂，破裂后的细小颗粒会顺着新生的大孔隙迁移，并引发应力重新分布。一旦接近或处于临界状态，其演变过程会变得极为缓慢，从而导致常规蠕变沉降现象的发生。理论分析表明[1]，面板坝中粗粒料的蠕变行为对面板的应力和变形会产生不利影响，这种影响不容忽视，因为它可能使结构趋向于不稳定状态。
3.2. 湿陷性沉降
在粗粒土高填方工程竣工后的十多年里，因自然界的日光曝晒与降雨、河流水位的周期性涨落引发的干湿交替现象，加之季节变换与昼夜温差导致的温度波动等外界因素作用下，粗粒土中的颗粒会因为水分的润滑效应以及矿物质的水化软化作用而产生相对滑动、碎裂及新的排列组合，进而形成湿陷性沉降。据王海俊等人的研究观点[2]，干湿循环所致的湿陷沉降是工程后期沉降最重要的部分。经过长期的河水或雨水浸泡，土体颗粒间的接触面抗剪强度显著下降，原有的颗粒间力平衡状态被打破，进而诱发了剪切破坏和大规模的湿陷沉降。
4. 粗粒土高填方工程工后沉降影响因素
4.1. 蠕变沉降影响因素研究现状
填筑料的蠕变现象表现为：在恒定的外部条件及负载作用下，随时间推移，填筑体的形变持续增加。诸多因素共同作用于这一过程，其中加载量是关键因素之一，加载量提升会导致土的蠕变速率相应增加。在不同加载强度下，蠕变曲线呈现出多样化的特征，在较低加载强度下，蠕变形变最终会趋向于稳定状态，当加载量达到特定阈值时，则可能引发材料的破坏。压实程度对于材料的蠕变行为有显著影响，当压实程度较低时，后续沉降量将更大。随着颗粒间空隙的减少，蠕变过程中因结构变化引起的形变量也会随之降低，进而减小最终的蠕变形变总量。实际上，工程中土壤的实际状态远比实验室条件复杂得多。从应力历史的角度看，垂直应力的变化会引起水平应力的变化，而水平应力可以限制侧向形变，从而减少土壤的垂直形变。因此，在不同的应力历史条件下，土壤的蠕变特性各不相同。杨彩红[3]认为随着含水量的增加，岩石的极限蠕变变形量、蠕变速率明显加大，岩石蠕变进入稳定阶段的时间增加，含水量对岩石蠕变的时效性有很大影响；随着含水量的增加，岩石的瞬态弹性模量E0先减小后增大，而极限蠕变变形模量E1和黏滞系数η明显趋于下降，含水量对岩石蠕变的力学性能产生了很大影响。
4.2. 湿陷沉降影响因素研究现状
关于湿化变形的研究最初主要聚焦于黄土的湿陷特性。随着土石坝规模与数量的日益扩大，这些结构在初次蓄水后呈现出了类似黄土的湿化变形现象，从而促使了对粗粒土湿化变形的关注度提升。诸多因素能够影响粗粒土的湿化变形，具体包括：
1) 施工条件。Charles [4]等学者指出，在采用如碎石之类的粗粒材料时，需确保压实度不低于95%，以此来有效减少因接触水分而引发的塌陷风险。然而，即便粘土的压实度超过了95%，仍然有可能出现显著的沉降现象。
2) 初始湿度及其变动。施工前，碎石是否经历了充分的饱和浸泡过程，将直接关系到其后续湿陷沉降的程度。
3) 应力状况与历史背景。当前的应力水平会对湿陷沉降的程度产生影响，而这一影响的强度则与填料属性紧密相关，特别是与细小颗粒的比例有着密切联系。
4) 历时效应。填方项目可能在完工后的数十年里继续经历湿陷沉降的过程。值得注意的是，即便水源已被截断，湿陷沉降现象仍将持续一段时间。
5. 粗粒土高填方工程工后沉降预测方法
高填方工程的工后长期沉降观测成本高、周期长。因此，对粗粒土高填方工程的工后沉降进行计算和预测非常重要，也是目前研究的重点内容。目前粗粒土高填方工程工后沉降的计算和预测方法，主要包括以下几个类型。
5.1. 粗粒土高填方工程工后沉降估算经验模型
在粗粒土填料工程领域，目前缺乏相应的理论计算模型。因此，在实际操作中，大多采取工程类比的方法，即参照其他大型填筑项目(例如一些已经建成的堆石坝、机场跑道及路基等)的经验公式来进行后期沉降预测。经验公式法主要用于施工前的填方体设计这种预测方式，主要依据前期收集的现场监测数据或室内模拟实验数据，且数据收集的时间跨度越长、信息越全面，预测结果就越准确。此类方法在堆石坝设计中应用较多，例如有顾慰慈公式[5]：施工期间的沉降
，该公式的施工期沉降预测值仅与坝体高度有关，且仅仅适用于碾压法及振动碾压法施工的堆石坝，有一定的局限性。工后沉降式子
为回归分析之后得到的指数型函数，考虑了坝高、坝型以及时间等影响，分析因素较为全面。此外闫生存等人[6]提出，高面板堆石坝施工过程中往往需要分阶段进行混凝土浇筑，水库的蓄水高度会随着浇筑进度而逐渐增加，因此对于下部的填筑体而言，其承受的填筑高度和水压始终处于动态变化状态。据此，在预测沉降量时应考虑这一变动因素，并通过统计分析提出了以下公式：
.
此公式考虑的因素较为全面，但需要应用已有成功施工经验与大量实测数据进行统计分析，且计算过程较为复杂。
5.2. 高填方工程工后沉降数值模拟计算方法
数值计算法主要包括差分法、有限单元法、集总参数法三种方法。这类方法是以有限单元法为主，有限元分析作为一种基于计算机技术的弹性力学问题数值求解手段，其核心在于将大型结构细分为若干个微小单元，每个单元的应力应变状态相对简单，通过计算得出各单元的应力应变值，最终整合形成整体结构的应力应变分布情况[7]。
有限元法特别适用于解决涉及复杂几何与边界条件下的沉降问题，特别是在水文地质条件复杂的工程项目中，传统沉降计算方法往往难以精确预测地基的沉降与应变情况。相比之下，以有限元法为基础的数值模拟方法因其操作简便、计算精度高的优势，在当前工程领域被广泛应用。然而，这种方法的有效性在很大程度上取决于所选本构模型的适用性和模型参数的准确性，因此，对于该领域的深入研究与分析仍具有重要意义。
5.3. 高填方工程工后沉降预测系统分析方法
依据施工阶段及竣工后的沉降变动监测信息，包含地面沉降观测资料、地基分段沉降检测数据以及横向位移监测数据等，利用回归统计、灰色系统理论、神经网络预测等技术手段对收集的数据进行深入解析，以此来对大型填筑地基的长期沉降与形变趋势进行预估。
1) 回归分析方法
基于已收集的短时监测信息进行曲线拟合，以此预测长期工程后的沉降情况，方法既简洁又实用，便于操作。常见的拟合方法包括幂函数法、二次曲线法、指数法、双曲线法、对数法等。刘兵[8]在同一项目中比较了曲线拟合法与FLAD3D数值模拟法的应用，最终得出指数法的误差最小。刘宏[9]等人基于九寨黄龙机场高填方地基实测的沉降原位结果，研究了高填方地基工后沉降预测的回归参数模型，在对比指数模型、幂函数模型、平方根模型、双曲线模型和对数模型的沉降预测结果后，认为指数模型能够较好的预测类似工程的沉降变形趋势的规律。杨超等[10]基于现场沉降试验数据，利用回归模型对数据进行预测，其中指数曲线模型和双曲线模型的预测结果比较符合现场沉降试验数据。
2) 灰色系统理论预测模型
灰色系统理论由我国学者邓聚龙首创，在1987出版《灰色系统基本方法》系统阐述了其思想，灰色系统的理论体系包括灰色系统建模理论和控制理论、灰色关联分析方法、预方法、规划方法和决策方法等[11]。王禄洲等人[12]在对昔格达层高填方路基的沉降进行预测研究时，采用了曲线拟合技术以及灰色系统方法。他们的研究发现这两种技术均能有效地与实际观测数据相匹配，从而为同类项目提供了有价值的参考案例。另有研究者利用太原市太行路阎家峰段的实际监测数据，借助灰色系统的理论基础，构建了平均GM(1, 1)模型，并分别对该路段施工期间及完工后的沉降进行了预测。研究结果强调，这一模型尤其适合于长时间跨度的完工后沉降预测。景宏君[13]等人以某高等级公路69 m高路堤为研究对象，认为基于灰色系统理论建立的沉降预测模型与等比级数曲线预测模型相比能够更加合理地体现高路堤不均匀沉降趋势。
3) 神经网络预测模型
人工神经网络作为一种高效的解决非线性问题的手段，通过其独到的分析方法，绕开了繁琐的参数数学函数关系的求解。它能够映射复杂的非线性关系，对于难以形成准确数学力学模型，却又便于搜集训练样本的工程项目尤为适用。鉴于此，它在处理众多影响因素交织、展现强烈非线性特征，且难以用显式公式描述的高填方工程沉降预测方面，显示出极大的适用性[14]。Kim等人[15]构建了一款神经网络模型来预估堆石坝顶部的相对沉降情况，这款模型依托于涵盖七个不同国家共三十个项目的监控数据库，展现出了在多种运行条件下对堆石坝后期沉降进行有效预测的能力。尽管如此，对于高填方地基而言，其后期沉降是由诸多复杂因素共同作用的结果，并且这种变形的过程相当漫长，导致即便是在十多年后的实际后期沉降与预测结果之间仍存有一定的差距。刘宏[16]等人认为人工神经网络预测模型能反映高填方地基工后沉降规律，且随学习样本的不断补充模型预测精度和泛化能力将进一步提高。
4) 组合预测模型
每个预测模型的计算函数不同，导致不同模型的特性、计算精度、适用范围、约束条件等均不同。在学术研究过程中，为了考虑更多的可变因素、实现更好的 预测精度，科学家J.M. Bates和C.W. Granger [17]提出了组合预测法。在实际应用中大多采用变权重组合法，将各独立模型的优点组合到新模型中，尽可能避免多种随机因素对单个模型的干扰，因此该方法的稳定性好、拟合精度高。李慧洁[18]在多种模型中选取与实测数据最为相近的泊松模型和指数模型，通过最小二乘法得到最佳权重系数，建立组合模型。发现其较好地结合两者的优点，提高预测精度并可以提供最终沉降量的预估。马博林[19]通过对Logistic与Gompertz预测法共通点和差异点的深入研究，在权衡两者的优点与不足之后，实现了两者的最优化组合。该最优组合模型在准确度和稳定性上均超出了单一模型的表现，显示出更强的适用性。特别是在观测时段超出曲线转折点的情况下，其预测结果与实际数据极为接近。组合预测模型不仅适用于多个模型优化组合，还能够综合单个模型的优点和缺点，只要权重比例保持非负，就能显著增强沉降预测的准确性。
6. 粗粒土高填方工程工后沉降控制措施
为了有效降低大型填筑工程的后续沉降与形变，应采取特定的施工技术策略，有时还需对软质填充材料实施处理。当前，常见的变形控制措施主要包括以下几个方面：
1) 构建完善的排水系统。工后沉降的发生与土壤内部水分含量紧密相关，因此有效的排水措施对于减轻沉降至关重要。在工程实践中，应结合坡面防水与填筑体内排水，采用水平砂垫层及垂直排水结构，确保粗粒土基填充物的干燥状态。
2) 精良的压实作业。填筑体的压缩性越大，后续沉降量就越大，特别是在高填筑结构上承受较大荷载的情况下，对压实过程的要求更为严格。常用的技术包括分层堆填法、自然固结法、冲击压实增强法、真空预压法等。在施工阶段设置更严格的验收标准，严格监控施工期间的沉降情况，是解决这一问题的根本途径。
3) 适时对软质填充材料进行改良。在存在软土地基的高填筑路段，应通过加固措施提升基础承载力。针对软土层薄厚的不同，可采取直接换填、挖除的方法，或者应用强夯补强法、强夯置换法、CFG桩、碎石桩法、真空预压法等技术。沿海地区因受潮汐引起的水位波动影响大，软土层普遍较厚，且力学性能不佳，往往需要通过深桩加固地基。
7. 结语
在高填方工程领域，粗粒土作为常用的填筑材料，其工后沉降行为一直是研究的重点。高填方工程中，粗粒土的工后沉降主要包括蠕变沉降和湿陷沉降两种类型。研究表明，粗粒土与细粒土在工后沉降机理上存在显著差异。粗粒土因其较大的颗粒尺寸和良好的透水性，其沉降行为主要受颗粒重排和孔隙率变化的影响。
从监测和预测的角度出发，理论计算法因其简便性，在工程应用中较为广泛。而模型预测法则被视为具有较好发展前景的方法。其中人工智能预测模型在此领域展现出巨大的潜能，但由于现有数据积累的限制，这些模型尚未能超越传统方法所达到的精确度。为了进一步提升人工智能预测模型的性能，长期监测、数据搜集以及数据库建设等方面的工作显得尤为重要。在后续的研究工作中，还可以考虑采用更为先进和多元化的智能优化算法，并针对每个特定高填方项目的特性，挑选出最适宜的智能优化算法来进行沉降变形的分析工作。此外组合模型近年来在工程中的研究与运用也日趋广泛，组合预测模型比构成它的独立模型的预测精度高、适应性好，但组合模型受单个模型的函数特性限制。因此，在后续的组合模型研究中，根据具体的工程研究对象，选择更适合的独立模型，这样得到的组合模型适应性更强。
此外，控制措施的选择对于控制工后沉降同样至关重要。传统的地基处理方法，如预压、排水固结等，虽能在一定程度上减少沉降量，但在处理粗粒土高填方时效果有限。新兴的处理技术，例如动态置换法和深层混合法，通过改善土体的结构和力学性质，显示出更好的应用前景。这些技术能够在提高地基承载力的同时，有效控制工后沉降。
综上所述，粗粒土高填方工程的工后沉降是一个复杂的工程问题，涉及沉降机理、影响因素和预测方法等多个方面。通过综合考虑这些因素并采取相应的控制措施，可以有效地管理和减少工后沉降，确保高填方工程的稳定性和安全性。