Определение величины инфильтрационного питания по данным меженного стока территории хвостохранилища

Обложка
  • Авторы: Лямин И.А.1
  • Учреждения:
    1. ФГАОУ ВО «Пермский государственный национальный исследовательский университет»
  • Выпуск: Том 64, № 2 (2022)
  • Страницы: 80-91
  • Раздел: ГИДРОГЕОЛОГИЯ И ИНЖЕНЕРНАЯ ГЕОЛОГИЯ
  • URL: https://journal-vniispk.ru/0016-7762/article/view/356427
  • ID: 356427

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность исследования заключается в необходимости прогнозирования гидрогеологического режима в процессе строительства и эксплуатации хвостохранилищ. Комплексное изучение строения зоны аэрации и условий формирования инфильтрационного питания впоследствии позволит минимизировать техногенную нагрузку на гидросферу и запроектировать необходимые мероприятия для снижения негативной нагрузки на территорию при антропогенном воздействии.Цель: определить величину инфильтрационного питания на территории проектируемого хвостохранилища.Объекты: инфильтрация, слабопроницаемые отложения, речная сеть.Материалы и методы: изучаемая территория — южная часть Талицкого участка Верхнекамского месторождения солей (Российская Федерация). Инфильтрация, слабопроницаемые отложения, речная сеть. Методы исследования: математическое моделирование, картографирование, гидрометрические работы.Результаты. Проведенные работы отражают закономерности, характерные для стока малых рек исследуемого региона. Ведущую роль в питании поверхностных водотоков играют талые снеговые воды. Наиболее интенсивное поступление дождевых вод, соответствующее периодам летних и осенних дождевых паводков, на реках исследуемой территории происходило в июле 2017 г. и в октябре—ноябре 2017 г. Некоторые отличия в годовом объеме распределения стока этого водотока, вероятно, определяются изменением характеристик водосборной площади, произошедшем вследствие вырубки лесов и подготовки территории к строительству объектов ГОКа.

Об авторах

И. А. Лямин

ФГАОУ ВО «Пермский государственный национальный исследовательский университет»

Email: lyaminilya@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3236-0118

Список литературы

  1. Гриневский С.О., Иванова Я.В., Сафонов А.О. Оценка естественных ресурсов подземных вод на основе геогидрологического моделирования инфильтрационного питания. Известия вузов, Геология и разведка 2016. № 5. С. 45—52.
  2. Гриневский С.О. Оценка инфильтрационного питания и ресурсов подземных вод на основе гидрогеологических моделей: дис. … д-ра геол.-минерал. наук. М., 2012. 383 с.
  3. Зекцер И.С. Подземный сток и ресурсы пресных подземных вод. Современное состояние и перспективы использования в России. М.: Научный мир, 2012. 372 с.
  4. Кудряшов А.И. Верхнекамское месторождение солей. Пермь: ГИ УрО РАН, 2001.
  5. Лямин И.А. Подходы к оценке инфильтрационного питания подземных вод // Геология в развивающемся мире: сб. научн. тр. (по материалам X Междунар. научн.-практ. конф. студ., асп. и молодых ученых): в 2 т. / отв. ред. Р.Р. Гильмутдинов; Перм. гос. нац. исслед. ун-т. Пермь, 2017. Т. 2. С. 214.
  6. Лямин И.А. Оценка фильтрационных свойств и мощности слабопроницаемых отложений ложа хвосто- и шламохранилищ горнодобывающих предприятий // Использование и охрана природных ресурсов в России, 2019. № 3(159). С. 10.
  7. Отчет о научно-исследовательской работе «Гидрологические и гидрогеологические исследования с выполнением математической геофильтрационной модели территории промышленной площадки Талицкого ГОКа». Пермь: ПГНИУ. 2018.
  8. Пашковский К.С. Методы определения инфильтрационного питания по расчетам влагопереноса в зоне аэрации. М.: Изд-во МГУ, 1973. 118 с.
  9. Фетисова Н.Ф. Оценка уязвимости подземных вод к загрязнению на территории Верхнекамского месторождения солей: дис. … канд. геол.-минерал. наук. Nehby, 2012.
  10. Shackelford С.D., Sevick G.W., Eykholt G.R. Hydraulic conductivity of geosynthetic clay liners to tailings impoundment solutions // Geotextiles and Geomembranes. 2010. No. 28. P. 149—162.
  11. Genuchten M. Th. van. A closed-form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils // Soil Sci. Soc. Amer. J. 1980. Vol. 44. P. 892—898.
  12. Grinevskii S.O., Pozdnyakov S.P. Principles of regional estimation of infiltration groundwater recharge based on geohydrological models // Maik Nauka/ Interperiodica Publishing. 2010. Vol. 37, No. 5. P. 543—557.
  13. Bear K., Cheng A. N.-D. Modeling Groundwater Flow and Contaminant Transport, Springer Science+Business Media B.V. 2010. P. 68—69.
  14. Jones J.P., Sudicky E.A., McLaren R.G. Application of a Fully-Integrated Surface-Subsurface Flow Model at the Watershed-Scale: A Case Study, Water Res. Research. 2008. Vol. 44. P. W03407. https://doi.org/10.1029/2006WR005603
  15. Wada Y. Modeling Groundwater Depletion at Regional and Global Scales: Present State and Future Prospects. Surv Geophys. 2016. Vol. 37. P. 419—451. https://doi.org/10.1007/s10712-015-9347-x
  16. Fortuna J., Waterhouse J., Chapman, P., et al. Applying Practical Hydrogeology to Tailings Storage Facility Design and Management. Mine Water Environ. 2021. No. 40. P. 50—62м

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».