Previsão dos riscos relacionados à qualidade da água no descomissionamento de minas – um estudo em climas frios

No descomissionamento da mina, os sistemas de cobertura de rochas residuais no Ártico podem usar processos de congelamento não disponíveis em climas mais temperados.

O uso de um sistema de cobertura térmica para isolar rochas residuais potencialmente geradoras de ácido e lixiviação de metais, como parte das estratégias de recuperação, foi aprovado em uma mina de ouro no Ártico. A Okane otimizou o projeto do sistema de cobertura integrando dados térmicos históricos à avançada visualização de processos térmicos, de fluxo de água e de fluxo de gás no GeoStudio. A abordagem levou a uma compreensão dos riscos relacionados à qualidade da água a longo prazo e à aprovação bem-sucedida de um projeto otimizado.

Visão geral

Video Transcript

[00:00:16.330]
<v ->Olá! Obrigado pela introdução, Aaron.</v>

[00:00:18.660]
Como o Aaron mencionou, hoje vou apresentar um estudo de caso

[00:00:21.520]
sobre modelagem de instalações de armazenamento de resíduos de rochas em regiões frias;

[00:00:24.840]
não pretendo detalhar

[00:00:27.380]
os aspectos técnicos da modelagem

[00:00:29.330]
neste estudo de caso,

[00:00:30.370]
pois quero me concentrar um pouco mais na visão geral.

[00:00:33.850]
Espero que vocês aproveitem esta apresentação hoje,

[00:00:36.410]
e entendam que o modelo conceitual

[00:00:39.460]
é muito importante,

[00:00:40.830]
pois ter um modelo conceitual eficiente

[00:00:42.660]
gera melhores resultados de modelagem

[00:00:46.400]
para divulgar as importantes decisões sobre gestão

[00:00:48.540]
quando se trata de descomissionamento de instalações de armazenamento de resíduos de rochas

[00:00:51.660]
em regiões frias.

[00:00:54.920]
Então, como mencionei, o foco do estudo de caso de hoje

[00:00:57.140]
será o descomissionamento de instalações de armazenamento de resíduos de rochas

[00:01:00.300]
em regiões frias.

[00:01:01.900]
Isso é ainda mais relevante atualmente

[00:01:03.730]
porque a exploração do Ártico continua em expansão

[00:01:07.040]
à medida que o setor procura por novos depósitos.

[00:01:10.470]
Com isso, todo o setor precisa

[00:01:13.250]
de uma boa compreensão de como realizar

[00:01:15.670]
um descomissionamento com eficácia em regiões frias.

[00:01:18.900]
E como em qualquer local de mineração,

[00:01:19.990]
é importante usar uma abordagem com atenção às especificidades

[00:01:22.610]
quando falamos sobre descomissionamento de minas,

[00:01:25.510]
especialmente em regiões frias,

[00:01:28.200]
pois existem desafios distintos de gerenciamento.

[00:01:31.260]
Por exemplo, a natureza muito remota da maioria desses locais

[00:01:34.720]
ou a falta de materiais típicos de recuperação

[00:01:37.200]
que podem ser usados em locais de clima mais temperado,

[00:01:40.530]
mas também há oportunidades distintas

[00:01:41.890]
nessas regiões frias,

[00:01:44.580]
como a possibilidade de usar as condições da camada de gelo permanente do subsolo

[00:01:47.690]
a nosso favor.

[00:01:49.420]
Muitas das estratégias de gerenciamento

[00:01:51.240]
que as pessoas costumam usar em minas

[00:01:53.330]
localizadas em regiões de clima mais temperado,

[00:01:54.720]
não são aplicadas em climas frios,

[00:01:57.340]
e precisamos ter certeza de avaliar isso

[00:01:59.980]
de acordo com as particularidades do local.

[00:02:03.590]
O atual estudo de caso se concentra

[00:02:05.940]
nas instalações de armazenamento de resíduos de rochas

[00:02:07.650]
de uma mina de ouro a céu aberto no Ártico,

[00:02:09.940]
que está nas fases iniciais da produção.

[00:02:13.290]
Há alguns resíduos de rochas reativas neste local

[00:02:15.700]
suscetível a drenagem de rochas ácidas

[00:02:17.610]
e lixiviação de metais.

[00:02:19.020]
E assim, inicialmente, o local nos foi apresentado

[00:02:21.660]
com um conceito que eles precisavam aperfeiçoar um pouco mais.

[00:02:26.360]
Esse conceito de descomissionamento era manter

[00:02:30.830]
congelados os resíduos de rochas reativas

[00:02:33.110]
usando um sistema de cobertura térmica.

[00:02:35.720]
Isso significa que a camada de congelamento e descongelamento anual,

[00:02:39.610]
a camada que descongela no verão

[00:02:42.090]
e depois congela todo inverno,

[00:02:43.910]
seria mantida com um material não gerador de ácido.

[00:02:47.660]
A ideia aqui é manter os resíduos de rochas reativas

[00:02:51.440]
congelados,

[00:02:53.290]
reduzindo as taxas de reação, causando ARD,

[00:02:57.110]
mas também limitando a água em estado líquido

[00:02:59.260]
que transportaria qualquer produto metálico ou ácido

[00:03:03.450]
para longe do relevo.

[00:03:05.490]
Assim, a suposição por trás desse objetivo,

[00:03:09.160]
do local apresentado para nós, é que qualquer rocha geradora de ácido

[00:03:12.960]
ou de lixiviação de metal disponível para ser descongelada,

[00:03:18.760]
mas disponível no estrato ativo,

[00:03:21.050]
pode causar problemas de qualidade da água

[00:03:26.610]
e contribuiria para um carregamento de relevo.

[00:03:29.860]
Então, a primeira coisa que observamos

[00:03:32.240]
foi verificar se o objetivo é realmente

[00:03:34.730]
manter esses resíduos de rochas em um estado congelado.

[00:03:39.120]
Sem dúvida, o objetivo mais abrangente aqui é

[00:03:41.330]
a preocupação com a qualidade da água.

[00:03:44.130]
Então, o objetivo mais abrangente

[00:03:45.590]
é limitar a migração de contaminantes

[00:03:48.780]
para proteger a superfície

[00:03:50.350]
e a qualidade das águas subterrâneas.

[00:03:52.370]
Assim, esse objetivo mais abrangente é, na verdade,

[00:03:55.870]
torná-lo mensurável,

[00:03:57.400]
para entendemos se a estratégia de gestão,

[00:03:59.960]
que é este sistema de cobertura, é eficiente ou não.

[00:04:06.100]
O local deste estudo de caso está localizado no norte do Canadá

[00:04:10.830]
no Ártico.

[00:04:12.380]
Então, no sistema de classificação climática de Köppen-Geiger,

[00:04:15.730]
ele está listado como ET ou clima ameno.

[00:04:19.050]
Portanto, essa não é uma região com camada de gelo permanente do subsolo.

[00:04:22.690]
Estas são as diferentes regiões com camada de gelo permanente do subsolo no Ártico

[00:04:25.450]
ou no norte do Canadá;

[00:04:27.040]
alguns são corredores contínuos

[00:04:29.070]
nesta área azul escura.

[00:04:31.100]
Isso significa que o solo profundo permanece congelado durante todo o ano.

[00:04:37.470]
Então, nos pediram para melhorar

[00:04:39.520]
a estratégia de recuperação proposta,

[00:04:41.870]
ou seja, o sistema de cobertura térmica de 4,5 metros.

[00:04:45.510]
Então, como fazemos isso?

[00:04:47.340]
Ou como gostamos de fazer isso antes de usar um modelo?

[00:04:49.960]
Desenvolvemos um excelente modelo conceitual com base

[00:04:53.300]
em como achamos que a estratégia de gerenciamento

[00:04:55.630]
será executada.

[00:04:58.420]
Então, fazemos isso observando todos os diversos aspectos

[00:05:00.610]
que afetam o desempenho,

[00:05:01.640]
como o clima, o ambiente hidrogeológico,

[00:05:04.670]
os materiais disponíveis para recuperação

[00:05:06.570]
e, em alguns casos,

[00:05:07.740]
o crescimento da vegetação.

[00:05:10.730]
Entender como tudo isso interage

[00:05:13.040]
com a instalação de armazenamento de resíduos de rochas

[00:05:15.890]
nos permite compreender

[00:05:17.440]
todos os diferentes processos.

[00:05:21.560]
Além disso tudo, alguns aspectos, como o equilíbrio de água de superfície

[00:05:23.810]
ou o equilíbrio energético e térmico do relevo.

[00:05:27.480]
Então, entender tudo isso é muito importante

[00:05:29.570]
para criar um modelo conceitual eficaz,

[00:05:31.720]
pois significa entender como

[00:05:34.350]
o equilíbrio hídrico pode ser influenciado

[00:05:36.490]
pelo derretimento que ocorre nesta área na primavera,

[00:05:38.650]
ou porque estamos em uma latitude alta

[00:05:41.930]
e provavelmente haverá efeitos bem significativos nos taludes

[00:05:45.310]
devido ao sombreamento.

[00:05:47.860]
Assim, o equilíbrio de energia da superfície pode parecer distinto

[00:05:50.160]
em diferentes áreas do relevo

[00:05:52.690]
ou o transporte de gás pode ser um mecanismo muito importante

[00:05:56.580]
no congelamento deste relevo,

[00:05:59.700]
pois essa é a característica dominante

[00:06:02.250]
na paisagem,

[00:06:03.250]
pois estamos falando de uma tundra muito plana,

[00:06:05.230]
e também estamos falando de 80 ou 90 metros

[00:06:07.470]
de instalação de armazenamento de resíduos de rochas.

[00:06:08.830]
Portanto, os ventos podem causar efeitos significativos

[00:06:10.570]
que aquecem ou resfriam o relevo.

[00:06:17.470]
Passamos nosso tempo criando modelos conceituais.

[00:06:20.340]
Então, estamos prontos para usar os nossos modelos numéricos

[00:06:22.760]
agora, certo?

[00:06:24.450]
Não é bem assim.

[00:06:26.100]
Ainda precisamos pensar um pouco mais para

[00:06:28.170]
ter certeza de que estamos incluindo todos os processos.

[00:06:30.470]
Provavelmente, o nosso modelo conceitual

[00:06:31.730]
é baseado em uma imagem instantânea de um momento específico

[00:06:35.110]
em nossas mentes.

[00:06:35.943]
E ele é sobre o descomissionamento,

[00:06:38.100]
como mostrado aqui neste gráfico,

[00:06:39.550]
que envolveu um nível de esforço

[00:06:41.890]
que aborda o descomissionamento ao longo do tempo.

[00:06:43.570]
Ele atinge o pico próximo ao descomissionamento

[00:06:44.990]
e diminui após o descomissionamento.

[00:06:48.200]
Então, talvez tenhamos criado um modelo conceitual

[00:06:51.130]
para essa imagem instantânea de um momento específico.

[00:06:53.280]
Mas compreendemos os processos

[00:06:55.460]
que levaram a esse estado específico

[00:06:58.040]
da sua instalação de armazenamento de resíduos de rochas no descomissionamento?

[00:07:01.910]
Você compreende o seu plano de lavra?

[00:07:03.340]
Você compreende quais materiais estão surgindo, quando,

[00:07:06.900]
e, com isso, temos uma boa ideia?

[00:07:08.830]
Temos algumas informações que podem nos ajudar a compreender

[00:07:12.350]
ou restringir o que pensamos sobre qual será o estado da instalação de armazenamento de resíduos de rochas

[00:07:15.930]
no descomissionamento,

[00:07:17.890]
mas se não considerarmos como as coisas vão mudar,

[00:07:20.250]
qual será o resultado

[00:07:21.430]
e quais serão os processos que levarão a esse ponto,

[00:07:24.480]
será muito difícil fazer um comentário ou uma cena,

[00:07:29.050]
fazer uma estimativa de como as coisas

[00:07:30.510]
vão funcionar após o descomissionamento, certo?

[00:07:33.010]
Temos ainda mais incertezas sobre o futuro.

[00:07:37.740]
Assim, temos questões como,

[00:07:39.380]
compreendemos como as mudanças climáticas

[00:07:40.760]
afetarão o nosso modelo conceitual?

[00:07:42.840]
Os materiais irão resistir à meteorização?

[00:07:44.750]
Será que, hidrologicamente, esse relevo

[00:07:47.903]
está em uma condição estável?

[00:07:50.660]
Esses são todos os aspectos que precisamos considerar

[00:07:52.700]
quando analisamos os dados.

[00:07:54.260]
E quando? Antes de começarmos a modelar para longo prazo.

[00:08:00.630]
Felizmente, neste local, tínhamos alguns dados.

[00:08:03.600]
Assim, podemos melhorar o nosso modelo conceitual, baseado

[00:08:06.410]
naquela imagem instantânea de um momento específico do descomissionamento,

[00:08:09.230]
usando as informações disponíveis para nós.

[00:08:11.680]
Para nós, uma dessas coisas

[00:08:13.380]
é ter o plano de lavra.

[00:08:15.150]
Com isso, podemos ver como esse relevo

[00:08:17.630]
foi criado ao longo do tempo.

[00:08:20.000]
E isso significa que temos informações sobre

[00:08:22.370]
o local onde os resíduos de rochas mais reativas

[00:08:25.140]
provavelmente estão depositados.

[00:08:26.660]
E podemos saber, com base no cronograma de construção,

[00:08:28.910]
se eles só estão depositando o material A ou B no inverno.

[00:08:32.010]
Portanto, a temperatura inicial será menor.

[00:08:35.470]
E isso leva a

[00:08:36.650]
uma melhor compreensão de como o relevo

[00:08:40.033]
estará quando tivermos

[00:08:41.810]
essa imagem instantânea do descomissionamento.

[00:08:44.590]
no fim da vida útil da mina.

[00:08:49.310]
Neste local,

[00:08:50.143]
também havia uma instalação de armazenamento de resíduos de rochas nas proximidades

[00:08:52.640]
(já construída)

[00:08:54.470]
e tínhamos alguns dados térmicos sobre a área perto da nossa superfície,

[00:08:56.720]
que poderíamos usar para ajustes.

[00:08:59.290]
Esses aqui à esquerda são os dados térmicos.

[00:09:02.450]
Então, observamos o tempo avançando,

[00:09:04.160]
com o acesso inferior e a temperatura,

[00:09:06.660]
ano após ano, representados pelas cores

[00:09:09.660]
e pela profundidade do eixo Y.

[00:09:11.770]
Então, obviamente, o vermelho significa mais quente

[00:09:13.560]
e o azul significa mais frio.

[00:09:15.590]
É ótimo termos esses dados para ajustar também,

[00:09:19.040]
mas é muito importante inclui-los no tempo.

[00:09:21.860]
Então, se disséssemos que, nesta data,

[00:09:24.540]
esperamos que o congelamento e o descongelamento

[00:09:28.150]
esteja assim naquele momento específico no descomissionamento,

[00:09:31.530]
essa talvez não seja uma suposição correta

[00:09:33.200]
porque isso reflete a evolução

[00:09:36.210]
da estratégia de gerenciamento que está sendo implementada,

[00:09:38.690]
não como ela é aplicada em um momento específico.

[00:09:42.520]
Então, ter certeza de que compreendemos

[00:09:44.230]
as condições da hidrologia durante esse período

[00:09:47.440]
pode ser muito importante para garantir

[00:09:49.200]
que estamos conseguindo um ajuste adequado incluindo

[00:09:52.670]
isso no período certo.

[00:09:56.220]
Esses são apenas dois exemplos de como precisamos ajustar os dados

[00:09:59.790]
que temos no contexto correto do tempo.

[00:10:04.240]
Então, isso nos permite uma restrição melhor

[00:10:08.400]
sobre o estado da instalação de armazenamento de resíduos de rochas

[00:10:11.830]
naquele momento do descomissionamento.

[00:10:14.640]
Assim, teremos uma visão mais completa de como o nosso ponto de partida

[00:10:18.640]
será.

[00:10:19.473]
É importante saber que ainda há

[00:10:20.740]
incertezas lá,

[00:10:22.460]
mas devemos nos certificar de que as restringimos

[00:10:25.310]
o máximo possível

[00:10:26.360]
antes de começarmos a modelar

[00:10:27.680]
as instalações de armazenamento de resíduos de rochas

[00:10:29.540]
para o futuro,

[00:10:31.240]
pois provavelmente teremos muito menos confiança

[00:10:34.360]
em quais são as nossas previsões,

[00:10:35.960]
o que os nossos modelos nos mostram para o futuro,

[00:10:39.470]
pois é certo que há mais incertezas.

[00:10:42.460]
Por exemplo, no Ártico,

[00:10:45.620]
lidamos com algumas condições bastante significativas

[00:10:48.380]
de mudança climática, que podem ser enfrentadas

[00:10:50.260]
no futuro, mas compreender como estará o clima

[00:10:52.890]
daqui a 150 anos é algo muito mais difícil

[00:10:56.830]
de prever do que o clima daqui a 10 anos.

[00:11:00.810]
Portanto, é muito importante

[00:11:02.610]
incluir outros dados existentes,

[00:11:05.228]
ou os dados que temos para curto prazo

[00:11:09.950]
precisam ser incluído no contexto, para

[00:11:11.920]
sermos capaz de modelar para longo prazo de forma mais eficaz.

[00:11:16.660]
Então, compilando tudo,

[00:11:18.120]
finalmente podemos usar alguns modelos numéricos.

[00:11:21.140]
Assim, usamos o pacote de modelos do Geo Studio

[00:11:24.790]
(AIR/W, TEMP/W, CW NC tran)

[00:11:28.530]
porque são muitos e distintos os processos,

[00:11:31.170]
como vocês viram quando mostrei o modelo conceitual,

[00:11:33.750]
que afetam as condições térmicas próximas à superfície.

[00:11:37.750]
Então, temos aqui uma temperatura média anual

[00:11:42.650]
próxima à superfície para esta instalação de armazenamento de resíduos de rochas

[00:11:45.150]
a longo prazo.

[00:11:46.920]
Portanto, temos profundidade ao longo do eixo Y,

[00:11:48.500]
profundidades a partir da superfície.

[00:11:49.830]
Ao longo do eixo X, temos uma média anual

[00:11:53.790]
e a linha de traço preto

[00:11:55.630]
pelo meio é a interface

[00:11:57.000]
entre o sistema de cobertura e as rochas residuais reativas.

[00:11:59.930]
É possível ver que o estrato ativo se estende

[00:12:04.260]
pelos resíduos de rochas reativas.

[00:12:06.970]
Então, se relembrarmos qual era o nosso objetivo original

[00:12:11.940]
e qual era o nosso modelo conceitual original,

[00:12:15.732]
se fôssemos questionados se

[00:12:18.750]
isso atende ao objetivo

[00:12:20.200]
de manter o estrato ativo dentro do sistema de cobertura,

[00:12:23.670]
a resposta seria não.

[00:12:27.250]
Mas estamos perdendo algumas partes importantes,

[00:12:30.400]
como mencionei no começo.

[00:12:32.450]
Então, se pensarmos apenas no objetivo

[00:12:34.100]
de manter a camada de congelamento e descongelamento

[00:12:36.680]
dentro do sistema de cobertura,

[00:12:38.720]
estamos perdendo o objetivo mais abrangente

[00:12:40.840]
de alcançar uma boa qualidade da água

[00:12:45.030]
e a suposição implícita nesse modelo conceitual original,

[00:12:49.770]
ou nesse objetivo original,

[00:12:51.670]
que qualquer partícula de rocha geradora de ácido

[00:12:55.040]
que pode descongelar e levar a carreamento é o que está gerando

[00:13:00.470]
essa falha apontada pela modelagem.

[00:13:04.720]
No entanto, não estamos considerando o aspecto do tempo, certo?

[00:13:12.200]
Então, a suposição de que qualquer

[00:13:13.730]
partícula de rocha residual, que possa contribuir para o carreamento,

[00:13:16.210]
contribuirá para o carregamento poderá estar correta em algum momento

[00:13:19.850]
no futuro.

[00:13:20.830]
Mas o que observamos na modelagem é que

[00:13:23.070]
essa não é uma suposição correta nos períodos

[00:13:25.100]
que estamos olhando.

[00:13:26.820]
Então, entender que se o nosso modelo conceitual é estático

[00:13:31.970]
e não compreendemos os processos

[00:13:34.700]
que geram o impacto real,

[00:13:38.180]
não saberemos

[00:13:39.940]
se a estratégia de gerenciamento que estamos analisando

[00:13:43.160]
é eficiente ou não.

[00:13:45.170]
Então, basicamente, quando não consideramos o período

[00:13:48.670]
em nossa modelagem,

[00:13:49.634]
perdemos toda a cor da solução.

[00:13:54.050]
Então, considerando o nosso modelo conceitual

[00:13:56.120]
no contexto do tempo,

[00:13:58.950]
é possível converter desse desenho em 2D

[00:14:02.270]
em uma imagem mais colorida.

[00:14:05.370]
Assim, quando verificamos novamente os mesmos resultados

[00:14:07.610]
no contexto do tempo e dos objetivos mais abrangentes,

[00:14:13.600]
podemos observar que o desempenho antecipado deste

[00:14:18.600]
não pode ser medido apenas pela compreensão

[00:14:21.030]
de que se o sistema de cobertura permanece congelado,

[00:14:24.010]
é necessário ter uma visão mais ampla do impacto de

[00:14:27.170]
não estar totalmente congelado o tempo todo na qualidade da água.

[00:14:31.280]
Então, talvez com a nossa estratégia de gerenciamento,

[00:14:34.270]
o sistema de cobertura funcione perfeitamente, permaneça congelado

[00:14:38.270]
e não contenha resíduos de rochas reativas que descongelem,

[00:14:40.950]
mas ainda é possível enfrentar problemas de qualidade da água

[00:14:43.037]
se pensarmos em como foi modelado originalmente,

[00:14:47.860]
e isso não significa

[00:14:49.150]
que a estratégia de gerenciamento é bem-sucedida

[00:14:50.760]
porque ainda há problemas de qualidade da água.

[00:14:56.890]
Então, quando pensamos sobre modelagem

[00:14:59.270]
a partir de uma perspectiva diferente

[00:15:00.450]
e pensamos sobre os modelos conceituais

[00:15:02.400]
e os diferentes processos que ocorrem

[00:15:04.440]
e os associamos à qualidade da água,

[00:15:06.820]
e não observamos o desempenho

[00:15:09.950]
com base em congelamento ou não apenas,

[00:15:11.320]
podemos ter uma imagem mais completa

[00:15:14.160]
de uma boa condição de descomissionamento no local.

[00:15:18.244]
Então, resumindo,

[00:15:20.290]
esses projetos de descomissionamento bem-sucedidos,

[00:15:22.040]
que podem ser executados no futuro,

[00:15:25.610]
precisam de um modelo conceitual eficiente

[00:15:28.480]
e capaz de permitir decisões gerenciais bem-sucedidas.

[00:15:31.340]
Então, para fazer isso,

[00:15:32.173]
é necessário entender o efeito do tempo no desempenho,

[00:15:35.140]
e não apenas entender o que pode gerar o desempenho;

[00:15:38.060]
é necessário contextualizar os dados do campo

[00:15:40.590]
que você pode ter para se certificar

[00:15:42.810]
de que está fazendo as suposições corretas

[00:15:44.270]
com os dados que tem.

[00:15:46.090]
Tudo isso permitirá que prever futuras

[00:15:49.280]
condições com um pouco mais de confiança

[00:15:51.540]
do que faria se pensasse em seus modelos conceituais apenas

[00:15:54.776]
em um espaço estático.

[00:15:58.240]
Então, obrigado a todos por ouvirem essa conversa rápida.

[00:16:01.500]
Espero que tenham encontrado algo interessante

[00:16:03.920]
que possam aproveitar.

[00:16:04.753]
E se tiverem mais alguma pergunta

[00:16:06.130]
sobre este estudo de caso

[00:16:08.140]
ou qualquer outro problema que possam estar enfrentando,

[00:16:10.210]
sintam-se à vontade para entrar em contato conosco em [email protected].

[00:16:14.330]
Obrigado.