Geotechnical Analysis of Contaminated Sand by Light Non-Aquous Phase Liquids

Contaminated soil reuse was investigated, with higher profusion, throughout the early 90’s, coinciding with the 1991 Gulf War, when efforts to amend large crude oil releases began in geotechnical assessment of contaminated soils. Isolated works referring to geotechnical testing with hydrocarbon ground contaminants are described in the state-of-the-art, which have been extended to other type of contaminated soil references. Contaminated soils by light non-aquous phase liquids (LNAPL) bearing capacity reduction has been previously investigated from a forensic point of view. To date, all the research works have been published based on the assumption of constant contaminant saturation for the entire soil mass. In contrast, the actual LNAPLs distribution plumes exhibit complex flow patterns which are subject to physical and chemical changes with time and distance travelled from the release source. This aspect has been considered along the present text. A typical Madrid arkosic soil formation is commonly known as Miga sand. Geotechnical tests have been carried out, with Miga sand specimens, in incremental series of LNAPL concentrations in order to observe the soil engineering properties variation due to a contamination increase. Results are discussed in relation with previous studies and as a matter of fact, soil mechanics parameters change in the presence of LNAPL, showing different tendencies according to each test and depending on the LNAPL content, as well as to the specimen’s initially planned relative density, dense or loose. Geotechnical practical implications are also commented on and analyzed. Variation on geotechnical properties may occur only within the external contour of contamination distribution plume. This scope has motivated the author to develop a physical model based on transparent soil technology. The model aims to reproduce the distribution of LNAPL into the ground due to an accidental release from a storage facility. Preliminary results indicate that the model is a potentially complementary tool for hydrogeological applications, site-characterization and remediation treatment testing within the framework of soil pollution events. A description of the test setup of an innovative three dimensional physical model for the flow of two or more phases, in porous media, is presented herein, along with a summary of the advantages, limitations and future applications for modeling with transparent material. En los primeros años de la década de los años 90, del siglo pasado, coincidiendo con la Guerra del Golfo en 1991, se investigó intensamente sobre la reutilización de suelos afectados por grandes volúmenes de vertidos de crudo, fomentándose la evaluación geotécnica de los suelos contaminados. Se describen, en el estado del arte de esta tésis, una serie de trabajos aislados en relación con la caracterización geotécnica de suelos contaminados con hidrocarburos, descripción ampliada mediante referencias relacionadas con otros tipos de contaminación de suelos. Existen estudios previos de patología de cimentaciones que analizan la reducción de la capacidad portante de suelos contaminados por hidrocarburos líquidos ligeros en fase no acuosa (acrónimo en inglés: LNAPL de “Liquid Non-Aquous Phase Liquid”). A fecha de redacción de la tesis, todas las publicaciones anteriores estaban basadas en la consideración de una saturación del contaminante constante en toda la extensión del terreno de cimentación. La distribución real de las plumas de contaminante muestra, por el contrario, complejas trayectorias de flujo que están sujetas a cambios físico-químicos en función del tiempo y la distancia recorrida desde su origen de vertido. Éste aspecto ha sido considerado y tratado en el presente texto. La arena de Miga es una formación geológica típica de Madrid. En el ámbito de esta tesis se han desarrollado ensayos geotécnicos con series de muestras de arena de Miga contaminadas con distintas concentraciones de LNAPL con el objeto de estimar la variación de sus propiedades geotécnicas debido a un incremento de contaminación. Se ha realizado una evaluación de resultados de los ensayos en comparación con otros estudios previamente analizados, resultando que las propiedades mecánicas del suelo, efectivamente, varían en función del contenido de LNAPL y de la densidad relativa con la que se prepare la muestra, densa o floja. Se analizan y comentan las implicaciones de carácter práctico que supone la mencionada variación de propiedades geotécnicas. El autor ha desarrollado un modelo físico basado en la tecnología de suelos transparentes, considerando que las variaciones de propiedades geotécnicas únicamente deben producirse en el ámbito interior del contorno de la pluma contaminante. El objeto del modelo es el de reproducir la distribución de un LNAPL en un terreno dado, causada por el vertido accidental de una instalación de almecenamiento de combustible. Los resultados preliminares indican que el modelo podría emplearse como una herramienta complementaria para el estudio de eventos contaminantes, permitiendo el desarrollo de aplicaciones de carácter hidrogeológico, caracterización de suelos contaminados y experimentación de tratamientos de remediación. Como aportación de carácter innovadora, se presenta y describe un modelo físico tridimensional de flujo de dos o más fases a través de un medio poroso transparente, analizándose sus ventajas e inconvenientes así como sus limitaciones y futuras aplicaciones.

Application of Bayesian approach in geotechnical engineering

En esta Tesis Doctoral se emplean y desarrollan Métodos Bayesianos para su aplicación en análisis geotécnicos habituales, con un énfasis particular en (i) la valoración y selección de modelos geotécnicos basados en correlaciones empíricas; en (ii) el desarrollo de predicciones acerca de los resultados esperados en modelos geotécnicos complejos. Se llevan a cabo diferentes aplicaciones a problemas geotécnicos, como es el caso de: (1) En el caso de rocas intactas, se presenta un método Bayesiano para la evaluación de modelos que permiten estimar el módulo de Young a partir de la resistencia a compresión simple (UCS). La metodología desarrollada suministra estimaciones de las incertidumbres de los parámetros y predicciones y es capaz de diferenciar entre las diferentes fuentes de error. Se desarrollan modelos "específicos de roca" para los tipos de roca más comunes y se muestra cómo se pueden "actualizar" esos modelos "iniciales" para incorporar, cuando se encuentra disponible, la nueva información específica del proyecto, reduciendo las incertidumbres del modelo y mejorando sus capacidades predictivas. (2) Para macizos rocosos, se presenta una metodología, fundamentada en un criterio de selección de modelos, que permite determinar el modelo más apropiado, entre un conjunto de candidatos, para estimar el módulo de deformación de un macizo rocoso a partir de un conjunto de datos observados. Una vez que se ha seleccionado el modelo más apropiado, se emplea un método Bayesiano para obtener distribuciones predictivas de los módulos de deformación de macizos rocosos y para actualizarlos con la nueva información específica del proyecto. Este método Bayesiano de actualización puede reducir significativamente la incertidumbre asociada a la predicción, y por lo tanto, afectar las estimaciones que se hagan de la probabilidad de fallo, lo cual es de un interés significativo para los diseños de mecánica de rocas basados en fiabilidad. (3) En las primeras etapas de los diseños de mecánica de rocas, la información acerca de los parámetros geomecánicos y geométricos, las tensiones in-situ o los parámetros de sostenimiento, es, a menudo, escasa o incompleta. Esto plantea dificultades para aplicar las correlaciones empíricas tradicionales que no pueden trabajar con información incompleta para realizar predicciones. Por lo tanto, se propone la utilización de una Red Bayesiana para trabajar con información incompleta y, en particular, se desarrolla un clasificador Naïve Bayes para predecir la probabilidad de ocurrencia de grandes deformaciones (squeezing) en un túnel a partir de cinco parámetros de entrada habitualmente disponibles, al menos parcialmente, en la etapa de diseño. This dissertation employs and develops Bayesian methods to be used in typical geotechnical analyses, with a particular emphasis on (i) the assessment and selection of geotechnical models based on empirical correlations; on (ii) the development of probabilistic predictions of outcomes expected for complex geotechnical models. Examples of application to geotechnical problems are developed, as follows: (1) For intact rocks, we present a Bayesian framework for model assessment to estimate the Young’s moduli based on their UCS. Our approach provides uncertainty estimates of parameters and predictions, and can differentiate among the sources of error. We develop ‘rock-specific’ models for common rock types, and illustrate that such ‘initial’ models can be ‘updated’ to incorporate new project-specific information as it becomes available, reducing model uncertainties and improving their predictive capabilities. (2) For rock masses, we present an approach, based on model selection criteria to select the most appropriate model, among a set of candidate models, to estimate the deformation modulus of a rock mass, given a set of observed data. Once the most appropriate model is selected, a Bayesian framework is employed to develop predictive distributions of the deformation moduli of rock masses, and to update them with new project-specific data. Such Bayesian updating approach can significantly reduce the associated predictive uncertainty, and therefore, affect our computed estimates of probability of failure, which is of significant interest to reliability-based rock engineering design. (3) In the preliminary design stage of rock engineering, the information about geomechanical and geometrical parameters, in situ stress or support parameters is often scarce or incomplete. This poses difficulties in applying traditional empirical correlations that cannot deal with incomplete data to make predictions. Therefore, we propose the use of Bayesian Networks to deal with incomplete data and, in particular, a Naïve Bayes classifier is developed to predict the probability of occurrence of tunnel squeezing based on five input parameters that are commonly available, at least partially, at design stages.