Estimating Hydraulic Conductivity from Simple Correlations for Fine Grained Soils and Tailings

Yagmur Babaoglu, Paul H. Simms

In the proceedings of: GeoOttawa 2017: 70th Canadian Geotechnical Conference; 12th joint with IAH-CNC

Session: Mining - Oil Sands II

ABSTRACT: Hydraulic conductivity is an important engineering parameter of soil governing settlement, seepage and stability calculations. However, this parameter is highly variable and requires the investigation of a large number of samples which can be expensive and time consuming. Estimating the permeability from simple predictive correlations using easily measured index properties (e.g., density, plastic and liquid limit, and grain size distribution curve) including initial void ratio can be extremely advantageous. This paper presents a summary available in the literature and compares the performances of predictive methods applying to various fine grained materials including clays, dredged materials, mine tailings, and oil sand tailings. The results indicate that for clays, dredged soils and oil tailings (hard rock and oil sands) Dolinar (2009), Carrier III, Bromwell, and Somogyi (1983) and Samarasinghe, Huang, and Drnevich (1982)provided the best performance for the respective soil classes. A new correlation is proposed that is optimized for oil sands tailings.

RÉSUMÉ: La conductivité hydraulique est un paramètre d'ingénierie important pour le règlement du sol, les calculs d'infiltration et de stabilité. Cependant, ce paramètre est très variable et nécessite l'étude d'un grand nombre d'échantillons qui peuvent coûter cher et prendre du temps. L'estimation de la perméabilité à partir de corrélations prédictives simples en utilisant des propriétés d'indice facilement mesurées (par exemple, la densité, la limite de plastique et de liquide et la courbe de distribution de granulométrie), y compris le rapport de vide initial, peut être extrêmement avantageuse. Cet article présente un résumé disponible dans la littérature et compare les performances des méthodes prédictives applicables à divers matériaux à grain fin, y compris les argiles, les matériaux de dragage, les résidus miniers et les résidus de sable à l'huile. Les résultats indiquent que pour les argiles, les sols dragés et les résidus d'hydrocarbures (roche dure et sables bitumineux) Dolinar (2009), Carrier III et al. (1983) et Samarasinghe et al. (1982) a fourni la meilleure performance pour les classes de sols respectives. Une nouvelle corrélation est proposée qui est optimisée pour les résidus de sables bitumineux.

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