PREDICTIVE NUMERICAL GEOFILTRATION MODEL OF GROUNDWATER INFLOW INTO THE GOREVSKY GOK QUARRY

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

Gorevskoe zinc-lead ore deposit is located within a unique terrain: it follows the left bank of the Angara River and lies underneath its current river bed, starting 38 km far from the Angara River mouth. This plays a significant role in the ore field hydrogeology and has a great impact on its further development. The complexity of ore field hydrogeology is defined by a number of natural factors, i.e., the occurrence of both aquifers as well as low-permeable and water-proof layers; tectonic failures (if any) and their functioning in terms of hydrogeology dynamics; variability in terms of water-bearing rocks hydraulic properties; water bodies on the surface and their connection with groundwater flows. All the above mentioned features allow us to classify Gorevskoe deposit hydrogeology as rather complex and complicated. The main task of the work performed was to evaluate and forecast the water inflow to Gorevskii open-pit mine and to determine the groundwater level at the end of mining operations. Because of the deposit rather complex hydrogeology, it was decided to perform the task on the basis of numerical geohydraulic modelling using finite difference method (FDM) in the environment of Visual MODFLOW software tools. The paper describes the following steps of works performed within the project: input data acquisition, processing and analysis; creation of concept-based hydrogeology model; development of hindcasting numerical model; model calibration in the context of environmental conditions and actual mining operations hosted within the open-pit; sensitivity analysis and advanced simulation to develop the forecasting numerical model. When performed, the forecast value in terms of groundwater inflow to the pit has been calculated. Thus, pit groundwater level at the end of mining operations has been developed. Following a number of scenarios applied, model sensitivity analysis has been made and this provided the basis to identify the factors that have the most essential impact on water inflow to the pit.

Sobre autores

E. Leont’eva

Belgorod National Research University

Autor responsável pela correspondência
Email: leonteva@bsu.edu.ru
Russia, 308015, Belgorod, ul. Pobedy 85

R. Sapachev

ProTech Engineering LLC

Autor responsável pela correspondência
Email: roman.sapachev@pte.eurochem.ru
Russia, 199106, St. Petersburg, 26 Line, 15/2, V.O.

A. Grishin

“SIBMARKPROEKT”

Autor responsável pela correspondência
Email: arseniy.grishin.2012@mail.ru
Russia, 660131, Krasnoyarsk, Vuzovsky her. 17, off. 291

Bibliografia

  1. Baksht, F.B., Buikov, A.A., Valenta, G.P., Pel’tek, E.I. [On the structure of the Gorevsky polymetallic deposit of the Yenisei Ridge according to geological and geophysical data]. In: [Ore formations and mineral deposits in Siberia]. Tomsk, 1979, pp. 115–117. (in Russian)
  2. Kovalev, K.R., Kalinin, Yu.A., Lobanov, K.V., et al. [Gorevskoe polymetallic deposit (Siberia, Russia): mineral composition of ores and ore deposition specifics]. Geologiya rudnykh mestorozhdenii, 2023, vol. 65, no. 4, pp. 302–336. (in Russian)
  3. Kuznetsov, V.V., Ponomarev, V.G., Akimtsev, V.A. et al. [Gorevskoye lead-zinc deposit]. Geologiya rudnykh mestorozhdenii, 1990, no. 5, pp. 3–8. (in Russian)
  4. Leont’eva, E.V., Kvachev, V.N. [Digitalization of hydrogeological processes in the mining industry]. Gornyi zhurnal, 2020, no. 10, pp. 95–100 (in Russian)
  5. Sherman, M.L. [Gorevskoe lead-zinc deposit]. In: [Geological research in the Krasnoyarsk krai and Tuva ASSR]. Kyzyl, Tuvinsk Publ., 1968, pp. 32–38. (in Russian)
  6. Gudelines for open pit slope design in weak rocks. Derek Martin, Peter Stacey, Eds., Csiro Рubl. 2018, 383 p.
  7. Guidelines for evaluating water in pit slope stability. G. Beale, J. Read, Eds., Australia, Csiro Publ., 2013, 611 p.
  8. Guidelines for open pit slope design. J. Read, P. Stacey, Eds., Csiro Рubl. 2009. 511 р.
  9. Leonteva, E.V., Sapachev, R.Yu. Numerical profile modeling for transient groundwater flow at pit slope. In: The evolution of Geotech – 25 years of innovation. Taylor & Francis Group, 2021, pp. 309–315.
  10. Anderson, Mary P., Woessner, William W., Hunt, Randall, J. Applied groundwater modeling. In: Simulation of flow and advective transport-Academic. Academic Press, Elsevier, 2015, 602 p.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
2.

Baixar (2MB)
3.

Baixar (1MB)
4.

Baixar (896KB)
5.

Baixar (1MB)
6.

Baixar (3MB)
7.

Baixar (127KB)
8.

Baixar (1MB)
9.

Baixar (1MB)

Declaração de direitos autorais © Е.В. Леонтьева, Р.Ю. Сапачёв, А.А. Гришин, 2023

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».