垃圾填埋場穩(wěn)定性影響因素重要性分析①

崔廣強, 陳士海

(1.華僑大學土木工程學院，福建 廈門 361021; 2.福建江夏學院工程學院，福建 福州 350108)

0 引 言

隨著城鎮(zhèn)化建設的發(fā)展和人民生活水平的提高，城市生活垃圾的產量急劇增加，垃圾填埋場的建設受到越來越多的關注與重視。垃圾填埋場建設的首要問題是穩(wěn)定，其失穩(wěn)破壞的事故在國內外均有發(fā)生，造成嚴重的后果[1]。因此，對垃圾填埋場的穩(wěn)定性研究具有重要的實際應用價值[2]。不少學者對垃圾填埋場的穩(wěn)定性進行了研究，研究表明其穩(wěn)定性的影響因素很多[3～7]，例如，垃圾土的物理化學性質，襯里的類型，襯里與垃圾或土壤之間的剪切特性，垃圾填埋場的幾何特征，滲濾液的高度和垃圾分解產生的氣體存在狀態(tài)與遷移以及垃圾填埋場的建設、施工、運營等。其中垃圾填埋場內的滲濾液水位對垃圾填埋場的穩(wěn)定性有至關重要的影響，滲濾液在填埋體內的集聚，其水位會不斷的升高，伴隨孔隙水壓力的增加，導致土體及襯墊界面處的抗剪強度降低，可能引起邊坡的失穩(wěn)破壞[8,9]。而關于滲濾液高度對填埋體穩(wěn)定性影響的程度和其他因素的對比分析尚未見有正式論文的發(fā)表。

本文充分考慮滲濾液高度對垃圾填埋場穩(wěn)定性的影響，借助正交試驗和BP神經網絡，分析九個因素的變化對穩(wěn)定性的影響，找出主次要影響因素，對穩(wěn)定性分析提供一些有意義的理論依據(jù)。另一方面，垃圾填埋場的不穩(wěn)定性通常是由多種因素共同影響，但在一某些條件下，可能只有一種或幾種起主要影響作用。各種因素的影響程度也決定了不穩(wěn)定的機制與方式，所以研究各因素的影響程度，可以有針對的給予重視或關注以提醒工程建設采取必要的工程措施。最后，通過敏感性分析區(qū)分主要和次要因素，這有利于垃圾填埋場工程建設的反分析并對工程設計和試驗方案進行優(yōu)化提供參考依據(jù)。

1 正交試驗設計和BP神經網絡

1.1 正交試驗設計

正交試驗設計[10]是指研究多個因素和多個水平的試驗設計方法。基于正交性，從綜合測試中選擇出其中具有代表性的數(shù)據(jù)作為代表點，選出的這些代表點均勻分散，整齊可比。正交試驗設計是采用組合理論推導進而形成正交表安排試驗的主要方法。當研究三個或跟多影響因素，并且這些因素之間可能存在相互作用時，計算分析的工作量將成倍的增加，有時可能難以實現(xiàn)。為了減少計算工作量應對這種困境，正交試驗設計是一個很好的解決方法是正確的選擇。正交試驗設計依靠組合理論得到的正交表的正交性，從試驗所列實驗數(shù)據(jù)中選出一些代表點進行試驗設計，并且可以用最少的試驗或計算次數(shù)，系統(tǒng)分析等同于全面試驗的效果。因此正交表試驗設計具有高效、快速而及經濟且能夠分析多因素等優(yōu)點，值得推廣。文中利用計算極差的方法分析了各影響因素對穩(wěn)定性影響的程度，分析了不同影響因素對安全系數(shù)的變化趨勢， 將各影響因素的影響程度進行了排序，得出意義的結論和進一步的研究方向。

1.2 BP神經網絡方法

人工神經網絡是簡單神經元組成誤差逆?zhèn)鬟f的互聯(lián)網絡，其可以進行模擬生物神經系統(tǒng)與真實世界的相互作用。它不僅具有通用的計算能力，并且還能夠通過學習和記憶來推理所獲得的知識，并具備很大的非線性映射能力。被應用最廣泛的人工神經網絡是誤差逆?zhèn)鞑ド窠浘W絡，稱之為BP網絡[11,12]，BP神經通常由一個輸入層、若干個隱藏層和一個輸出層組成，如圖1所示。實踐證明，三層BP神經網絡可以滿足絕大多數(shù)函數(shù)的映射或擬合問題。

圖1 三層神經網絡學習

圖1中小圓圈表示神經元，x1,x2,…,xn為輸入信號，即輸入的數(shù)據(jù)，yi為輸出信號。其中，輸入層有n個節(jié)點，對應于BP神經網絡有n個輸入；隱藏層包含m個節(jié)點，對應于BP神經網絡中的m輸出響應，輸出層只有1個節(jié)點。根據(jù)特定的分析問題來確定輸入層和輸出層中的節(jié)點數(shù)，并且可以不同的選擇每層中的神經元的數(shù)量。在常用的神經網絡中一般的對應關系是m=2n+1(m為隱藏層中神經元的數(shù)量，n是輸入層中神經元的數(shù)量)。通過權重調整層間的節(jié)點，其中隱藏層中的神經元的數(shù)量是不定數(shù)，并且神經元之間的轉換傳遞函數(shù)通常使用Sig-moid函數(shù)。網絡學習與訓練的基本原則是通過不斷修改網絡權重和閾值來減少沿負梯度方向的誤差[13]。BP神經網絡的學習過程主要由四部分組成：(a)輸入模式順傳播；(b)輸出誤差逆?zhèn)鞑ィ?c)循環(huán)記憶訓練；(d)學習結果的判斷。

BP神經網絡可以解決輸出和輸入之間的任意復雜的非線性映射問題，并且已廣泛應用于邊坡工程中[14]，擴大該方法在巖土工程其它領域的應用是國內外學者關注的課題。

2 采用的計算分析方法

將滲濾液高度作為垃圾填埋場穩(wěn)定性的一個重要影響因素，討論了滲濾液不同高度作用下填埋場的滑移破壞的安全系數(shù)，采用雙楔體法[9]驗算填埋場的滑移穩(wěn)定性，計算見圖圖2所示。

圖2 填埋場雙楔體法分析圖

在分析垃圾填埋場穩(wěn)定性時，安全系數(shù)是確定垃圾填埋場是否穩(wěn)定的一個重要指標，因此被視為系統(tǒng)特性。垃圾填埋場穩(wěn)定性影響因素的影響程度是在影響因素變化的前提條件下，安全系數(shù)FS變化的幅度(極差)。

計算公式：

η=(FS0-FS1)/FS0×100%

式中，F(xiàn)S0為影響因素未改變時的安全系數(shù)；FS1為影響因素發(fā)生某一改變時的安全系數(shù)；η為安全系數(shù)變化的百分數(shù)。

選擇9個影響因素：填埋體滲濾液面的高度、填埋場的高度和寬度、垃圾體的填埋坡角、垃圾體的重度、垃圾土的內摩擦角、垃圾土的粘聚力、復合襯墊層之間的最小摩擦角及最小粘聚力。利用前述的3層BP神經網絡，預測填埋場滑移破壞穩(wěn)定性的安全系數(shù)，輸入層為9個影響因素，中間層單元的數(shù)量為2*9+1=19，使用線性激活的函數(shù)輸出安全系數(shù)作為輸出層。本文所使用的9-19-1的三層BP神經網絡結構(如圖1所示)。

3 填埋場穩(wěn)定性影響因素分析

3.1 工程算例

工程實例：某衛(wèi)生填埋場[15]：垃圾體滲濾液面高度為3m，垃圾土的重度為rsw=10.2 kN·m-3、垃圾土的內摩擦角φsw=30°、垃圾土的粘聚力csw=3kPa, 復合襯墊層之間的最小摩擦角δln=18°和最小粘聚力cln=4kPa，填埋場的高度H=30m, 寬度B=20m, 角度α=14.036°。

BP 網絡進行訓練，經過30 步學習收斂，精度達0.01，訓練好的網絡確定輸入和輸出層之間的權重和閾值。

3.2 計算結果分析

在文中，雙楔體法用于計算安全系數(shù)，計算模型如圖2所示。根據(jù)傳統(tǒng)的單因素分析方法，采用雙楔體法計算不同因素不同水平作用下的安全系數(shù)。 分析所考慮的因素和因素水平取值見表1所示。采用雙楔體法計算9個因素單獨改變時，各因素在不同水平下的安全系數(shù)如表2 所示。根據(jù)表1的水平將填埋場9個因素進行組合，形成56組樣本，將這56組樣本輸入訓練好的BP神經網絡，輸出的安全系數(shù)見表3所示。

表1 影響因素和水平

為了研究各因素影響程度與傳統(tǒng)方法的對比，根據(jù)表3和56組樣本組合情況，計算每個影響因素的每個水平的安全系數(shù)試驗結果的平均值，并列于表4中。不同水平同一因素的安全系數(shù)平均值的最大值與最小值之差稱為該因素變化所對應的安全系數(shù)的極差，極差的大小表現(xiàn)為該因素影響安全系數(shù)的程度(重要性)。從表2和表4中的計算結果可以看出，盡管兩種方法的極差不同，但其排序先后順序一致，說明每個因素的重要性是一致的，并且由于正交試驗和BP神經網絡充分考慮了多因素共同作用的影響是符合實際的，也充分證明了該方法的實用性。

表2 單因素變化所對應的安全系數(shù)

表3 正交試驗結果表

表4 安全系數(shù)正交試驗結果匯總表

4 結 論

(1)所考慮的9個影響因素對衛(wèi)生填埋場滑移破壞的影響程度依次排序為：δln(°)>α(°)>cln(kN)>h(m)>H(m)>B(m)>rsw(kN·m-3)>φsw(°)>csw(kN)。其中，復合襯里層之間的最小摩擦角δln、垃圾體的堆填坡角α、垃圾體的最小粘聚力cln和滲濾液面的高度h為主要影響因素，它們在填埋場穩(wěn)定性方面起主要作用，其他因素是次要影響因素。

(2)滲濾液面高度的影響程度排位第4，表明了滲濾液高度對填埋場穩(wěn)定性的影響有很大的作用，在其他的論文中沒有表述，分析計算填埋場穩(wěn)定性時應給予充分的考慮。

(3)填埋場各因素取值的確定受所用材料、施工工況和填埋情況的影響而不同，需要研究相應的試驗方法去確定，應該改變傳統(tǒng)的土工試驗儀器與試驗方法綜合分析與計量。

(4)滲濾液高度的確定受多種因素的影響，需要研究填埋體的組成成分和其持水率等因素，在今后的試驗與研究中，應加強該方面的收集與整理。

(5)所使用的正交試驗設計與BP神經網相結合的方法，考慮了多種因素同時變化對安全系數(shù)影響，與傳統(tǒng)的單因素方法分析的因素影響程度一致，證明了該方法的實用性。而該方法更符合工程實際情況，覆蓋面廣，計算準確性高，可以在類似工程中推廣應用。