An Iterative Method to Estimate Grain-size Distribution from Soil-water Characteristic Curve

ABSTRACT: Design of an effective capillary break requires knowledge of the soil water characteristic curve (SWCC) for a given soil. Numerous methods for predicting the unsaturated properties (SWCC) and unsaturated permeability based on basic soil parameters have been introduced to reduce the cost of unsaturated soil testing. The current research proposes another unsaturated soil estimation method that uses a predetermined soil-water characteristic curve to estimate the grain-size distribution (GSD) using computer iteration. The results indicated that it was possible to back-calculate a GSD from a given SWCC as well as a potential way to determine different combinations of grain-size to produce the same SWCC. A Monte-Carlo approach examining the variations to the GSD and the associated packing porosity are provided. Results are presented for a silty sand indicating a strong correlation with the actual SWCC and GSD.

RÉSUMÉ: La conception d'une rupture capillaire efficace nécessite la connaissance de la courbe caractéristique de l'eau du sol (SWCC) pour un sol donné. De nombreuses méthodes de prédiction des propriétés insaturées (SWCC) et de la perméabilité insaturée basées sur des paramètres de base du sol ont été introduites pour réduire le coût des essais de sol non saturé. La recherche actuelle propose une autre méthode d'estimation des sols non saturés qui utilise une courbe caractéristique sol-eau prédéterminée pour estimer la distribution granulométrique (GSD) à l'aide d'une itération informatique. Les résultats ont indiqué qu'il était possible de rétrocalculer un GSD à partir d'un SWCC donné ainsi qu'un moyen potentiel de déterminer différentes combinaisons de granulométrie pour produire le même SWCC. Une approche de Monte-Carlo examinant les variations du GSD et la porosité de garnissage associée est fournie. Les résultats sont présentés pour un sable limoneux indiquant une forte corrélation avec le SWCC et le GSD réels.