Revisiting the Sellmeijer method for backward erosion piping

Sina Ramezanifouladi, Jean Cote

Dans les comptes rendus d’articles de la conférence: GeoCalgary 2022: 75th Canadian Geotechnical Conference

Session: M1

RÉSUMÉ: Érosion régressive de conduit, l'un des mécanismes initiateurs de l'érosion interne de conduit qui se produit classiquement au contact de la fondation du barrage et de la couche cohésive supérieure, est responsable de nombreux incidents et ruptures de barrages en remblai. Sellmeijer a été le premier à développer un critère théorique 2D pour la progression de la conduite en tenant compte de ses propriétés hydrauliques. Il a ensuite été amélioré au moyen de données expérimentales et d'outils statistiques évaluant l'influence de chaque paramètre incorporé sur le gradient critique et ajoutant plus de propriétés du sol dans le critère. Cependant, une analyse plus approfondie des données expérimentales révèle que le modèle de régression à partir duquel le critère amélioré a été dérivé souffre de surajustement. Dans cet article, compte tenu des concepts d'analyse de régression multiple, la lacune du critère amélioré est mise en évidence. Les données sont réanalysées et une équation plus robuste est présentée.

ABSTRACT: Backward erosion piping, one of the initiating mechanisms of internal erosion and piping which classically occurs at the contact of dam foundation and upper cohesive layer, is responsible for lots of embankment dam incidents and failures. Sellmeijer was the first to develop a 2D theoretical criterion for the progression of the pipe considering its hydraulic properties. It was later improved by means of experimental data and statistical tools evaluating the influence of each incorporated parameters on the critical gradient and adding more soil properties into the criterion. However, further analysis on the experimental data reveals that the regression model from which the improved criterion was derived suffers from overfitting. In this article, considering multiple regression analysis concepts, the shortcoming with the improved criterion is highlighted. The data is re-analyzed, and more robust equation is presented.

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