Совершенствование методики оценки фильтрационных параметров анизотропных слабопроницаемых отложений на основе опытно-фильтрационных наблюдений

УДК 551

А.А. Шамшев, С.Н. Котлов

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ ФИЛЬТРАЦИОННЫХ ПАРАМЕТРОВ АНИЗОТРОПНЫХ СЛАБОПРОНИЦАЕМЫХ ОТЛОЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ОПЫТНО-ФИЛЬТРАЦИОННЫХ

НАБЛЮДЕНИЙ

Рассмотрен механизм определения фильтрационных параметров анизотропных пластов при использовании данных опытно-фильтрационных наблюдений за изменениями уровней подземных вод. Для уточнения фильтрационных параметров было использовано численное моделирование на программе Visual Modflow. Была создана профильная геофильтрационная модель восточного участка месторождения алмазов им. В.П. Гриба в Архангельской области, на которой выполнена серия численных экспериментов. Использовались данные о режимных наблюдениях, полученные с наблюдательных станций с датчиками гидростатического давления. Данные о режимных наблюдениях по 5 датчикам, расположенным на различной глубине, использовались в качестве критерия сходимости уровней на профильной геофильтрационной модели. Результатом численного моделирования являются уточненные значения параметров коэффициентов фильтрации падунской и мезенской свит венда. Представлены все задаваемые на модели исходные параметры и выходные данные. По итогам работы составлены рекомендации по методике оценки фильтрационных параметров анизотропных слабопроницаемых отложений; к оценке качества исходной информации и к критической оценке результатов численного моделирования; по выполнению калибрации численных геофильтрационных моделей, что помогает повысить надежность прогнозных оценок техногенного режима подземных вод.

Ключевые слова: численное геофильтрационное моделирование, профильная модель, анизотропные породы, слабопроницаемые отложения, месторождение им. В.П. Гриба, опытно-фильтрационные наблюдения, датчики гидростатического давления, техногенный режим подземных вод.

DOI: 10.25018/0236-1493-2017-10-0-194-204

Общеизвестно, что при отсутствии достоверных фильтрационных параметров невозможно выполнить прогнозов изменения гидродинамического режима. Так при проектировании дренажным мероприятий для строящихся котлована, карьера или шахты необходимо об-

ладать информацией о гидрогеологическом строении территории: количестве водоносных горизонтах, литологическом составе пород, слагающих водоносные и водоупорные горизонты, их фильтрационных и физико-механических свойствах. От количества и качества исходной

ISSN 0236-1493. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2017. № 10. С. 194-204. © А.А. Шамшев, С.Н. Котлов. 2017.

информации будет зависеть и достоверность гидрогеологических прогнозов. Конечно, часть работ может быть выполнена в лаборатории, однако фильтрационные параметры предпочтительно определять на основе полевых исследований, выполняя опытно-фильтрационные опробования (ОФО).

Чаще всего опытно-фильтрационные опробования или работы (ОФР) на объекте ограничиваются выполнением одного, реже нескольких видов работ, таких как одиночная опытная откачка, кустовая опытная откачка, опытное нагнетание или налив [5]. Результатом проведения одного или нескольких из вышеперечисленных опытов является получение информации о гидрогеологических свойствах пород, слагающих водоносный горизонт. Опытным путем могут быть получены такие параметры, как: коэффициент фильтрации пород (м/сут), коэффициент уровнепроводности или пьезопро-водности (м2/сут), параметр перетекания (при наличии относительного водоупора,

разделяющего два водоносных горизонта, м) и т.д.

В простых гидрогеологических условиях проведение ОФР и их интерпретация не вызывает особых затруднений, однако в сложных условиях это может оказаться серьезной задачей, требующей комплексного подхода в решении. Примером сложных гидрогеологических условий для проведения опытов является Зимнебережный район Архангельской алмазоносной провинции, в частности месторождение им. В.П. Гриба [4].

Месторождение им. В.П. Гриба расположено в сложных гидрогеологических условиях, что обусловлено рядом факторов:

• распространенностью на территории месторождения нескольких водоносных горизонтов и комплексов общей водопроводимостью около 500 м2/сутки;

• высоким значением притока подземных вод к дренажной системе;

• наличием в непосредственной близости от карьера поверхностного водоема — озера Черного;

Рис. 1. Схематический разрез месторождения им. В.П. Гриба

• анизотропией пород по проницаемости, вызванной чередованием песчаников, алевролитов и аргиллитов не выдержанных по мощности и простиранию;

• наличие зон с повышенной проницаемостью, приуроченных к тектоническим нарушениям, при вскрытии которых наблюдается концентрация притока подземных вод в карьер.

Строительство карьера на месторождении началось в 2011 г. За периоды разведки и эксплуатации проведено большое количество гидрогеологических исследований, для оценки изменения гидродинамического режима на карьерном поле пробурено около 70 гидрогеологических наблюдательных скважин. При строительстве и реконструкции системы заградительного дренажа пробурено около 90 водопонижающих скважин. Однако, несмотря на высокую степень изученности гидрогеологических условий, некоторые вопросы, касающиеся фильтрационных параметров, вскрываемых карьером водоносных комплексов, остаются открытыми.

В разрезе месторождения выделяют следующие водоносные горизонты и комплексы, представленные на рис. 1.

Олмуго-окуневский водоносный горизонт (С^^^ приурочен к доломитам, залегает под маломощными четвертичными образованиями начиная с глубин около 5—10 м, мощность около 15—20 м, водопроводимость до 200 м2/сутки.

Урзугский водоносный горизонт (С^О приурочен к песчаникам, залегающим начиная с глубин около 30 м, мощностью 35—40 м, водопроводимость около 100 м2/сутки.

Падунский водоносный комплекс (V2pd) является наиболее водообиль-ным, приурочен к толще переслаивания песчаников, алевролитов и аргиллитов, развит с глубин около 60—70 м, имеет мощностью около 180 м, водопроводимость около 250 м2/сутки.

Мезенский относительно водоупорный комплекс (V2mz) приурочен к толще переслаивания алевролитов и аргиллитов с прослоями песчаников, развит начиная с глубин около 250 м, мощность 250—300 м, коэффициент фильтрации по напластованию порядка 10-3 м/сут-ки, вкрест напластования предположительно на порядок меньше.

Основную сложность при определении гидрогеологических параметров па-дунского и мезенского комплексов вызывает особенность их геологического строения, обусловленная наличием слоистости, причем слои не выдержаны по мощности и по простиранию, что является причиной наличия профильной анизотропии свойств.

Таким образом, можно говорить о существенной профильной анизотропии свойств в падунском и мезенском комплексах пород. Резкая изменчивость свойств на контакте двух данных комплексов не прослеживается, можно лишь упомянуть, что в падунском комплексе наиболее развиты песчаники, а в мезенском комплексе — наиболее распространены алевролиты и аргиллиты. В разрезе прослеживается постепенное увеличение прослоев аргиллитов и алевролитов с уменьшением доли песчаников.

Большая глубина залегания и низкая проницаемость пород мезенской свиты формируют условия, в которых практически невозможно провести полноценную откачку для определения горизонтальной и вертикалной составляющих коэффициента фильтрации. Для падун-ского водоносного комплекса в 2009 г. была проведена специализированая откачка, но при этом достоверно определить параметры мезенских отложений не удалось.

Мезенский комплекс пород был опробован при поинтервальном нагнетании воды в скважину с помощью пакера, который изолировал опробуемый интер-

вал скважины сверху и снизу. При таком методе опробования, вода фильтруется по наиболее проницаемым прослоям в горизонтальном направлении, что исключает возможность определения коэффициента фильтрации по вертикали (Kz). Для прогнозных оценок по аналогии с падунским водоносным комплексом ориентировочные значения Kz приняты на порядок ниже значений по горизонтали, однако, реальные значения Kz в настоящий момент не подтверждены натурными испытаниями.

К началу 2017 г. глубина карьера на месторождении им В.П. Гриба составляет около 170 м, при средней скорости углубки 30 м в год, вскрытие мезенских отложений планируется к концу 2019 г. Вскрытие мезенского комплекса не окажет существенного влияние на величину притоков подземных вод, однако будет оказывать существенное влияние на устойчивость бортов. Для обеспечения устойчивости бортов вероятно потребуется снижение напоров в мезенском комплексе пород. В данный момент в слабопроницаемом мезенском комплексе наблюдается преимущественно восходящий фильтрационный поток.

Для выполнения прогнозных оценок притока подземных вод и изменения уровенного режима, разработана постоянно-действующую численная геофильтрационная модель месторождения им. В.П. Гриба. Данная модель была создана в Горном университете и успешно используется с 2009 г. Однако заданные на модели параметры проницаемости мезенского комплекса могут не соответствовать натурным значениям, так как напрямую вертикальный коэффициент фильтрации определен не был.

В целях более детальной оценки фильтрационных свойств было решено выполнить ряд численных экспериментов с использованием программного комплекса Visual Modflow. Основной це-

лью моделирования является решение обратной задачи фильтрации, используя в качестве данных результаты режимных наблюдений за уровнями и расходами подземных вод [6, 8]. В подобной ситуации, когда проблематично напрямую опробовать интересующие отложения, можно использовать данные о наблюдениях за возмущениями в гидрогеологической среде, которые сопутствуют работе водозабора или дренажа [5]. В процессе осушения карьера происходит существенное снижение естественных уровней подземных вод, к тому же эксплуатация дренажной системы карьера продолжается уже 5 лет. Определенные фильтрационные параметры по данным о режиме подземных вод при углубке карьера могут оказаться гораздо более надежными, нежели параметры, полученные в ходе опытных откачек, ввиду влияния масштабного эффекта. На месторождении им. В.П. Гриба создана обширная сеть мониторинга за подземными и поверхностными водами, в том числе имеется 4 пьезометра на верхнюю часть мезенских отложений, так же имеются скважины, оборудованные датчиками гидростатического давлениям для наблюдения за изменением напоров на различных глубинах. Последняя подобная скважина построена в начале 2016 г. (5 датчиков) на участке восточного борта. Схема установленных датчиков представлена на рис. 2.

С использованием программы Visual Modflow создана профильная модель, имитирующая геофильтрационной режим на восточном борту карьера. Перед началом численных экспериментов была проработана концептуальная модель, на которой выполнена схематизация условий для дальнейшего воссоздания на численной модели [10]. В настоящее время водоносные горизонты, перекрывающие падунский комплекса вблизи карьера практически сдренированы,

карьера [5], расстояния от центра карьера до фильтрационных границ были взяты с плана карьера на начало 2017 г. (рис. 3). На западной границе карьера при помощи модуля Drain задавалось условие выкачивания подземных вод на борт карьера (напор равен геометрической высоте).

Приступая к численным экспериментам на программе Visual Modflow была формально определена ширина профильной модели, которая составила 100 м. Длина модели в 1000 м определялась расстоянием от карьера до границы обеспеченного питания оз. Черного, которое задавалось на модели с условием I рода. Модель в разрезе разбита на 9 слоев, мощность каждого равна 50 м. Первые 4 от поверхности слоя имитируют отложения падунского водоносного комплекса. Нижележащие слои имитируют отложения мезенской свиты. Вертикальный разрез моделируемой территории представлен на рис. 4.

В восточной части моделируемой территории находится осушенная часть озера Черного. Согласно режимным наблюдениям уровни подземных вод в данной части фиксируются на абсолютной

Рис. 3. План участка месторождения им. В.П. Гриба с нанесенной зоной профильной модели

Рис. 2. Схема установки датчиков гидростатического давления

уровни в падунском комплексе сильно снижены, в нем наблюдается безнапорный фильтрационный поток. Поэтому при создании локальной профильной модели учитывались только падунский и мезенский комплексы. Модель ориентирована по линии тока, перпендикулярно к борту

г

<3

§ D

1 слой

2 слой

3 слой

4 слой

5 слой

6 слой

7 слой

8 слой

9 слой

Рис. 4. Вертикальный разрез моделируемой территории в программе Visual Modflow: 1 — карьер; 2 — ВПС; 3 — породы трубки; 4 — наблюдательная скважина, оборудованная датчиками; 5 — четвертичные отложения долины оз. Черного; 6 — граница первого рода (граница обеспеченного питания

отметке +40 м. Согласно имеющимся данным на модели задана граница 1-го рода, с отметкой напора +40 м. Карьер на модели задавался модулем «дрена», согласно фактическому положению на конец 2016 г. Подошва карьера соответствует отметке минус 68 м.

На расстоянии 825 м (диаметр контура ВПС около 1650 м) от центра карьера так же модулем «дрена» задана скважина водопонижающего контура. В 60 м к западу от ВПС расположена наблюдательная скважина с датчиками,

которая на модели задавалась модулем «наблюдательная скважина», в которой согласно информации о глубинах установки и показаниям о высоте уровня задано положение уровня и замеренное значение напора подземных вод. На первом варианте профильной модели значения коэффициентов фильтрации заданы согласно постоянно действующей численной геофильтрационной модели месторождения им. В.П. Гриба. Информация по величинам коэффициентов фильтрации представлена в табл. 1.

Таблица 1

Результаты подбора коэффициентов фильтрации

№ слоя Описание пород Исходные значения коэффициентов фильтрации, м/сут Полученные подбором значения коэффициентов фильтрации, м/сут

К х К z К х К z

1—3 viii Pd 2 0,1 2 0,35

4 vn, Pd 2 0,1 1,5 0,2

5 viii mz 0,01 0,01 0,02 5*10-4

6 V|II mz 0,01 0,001 0,01 5*10-4

7 V|II mz 0,0019 0,00019 0,003 7*10-5

8 VIII mz 0,0041 0,00041 0,005 9*10-5

9 VIII mz 0,0011 0,00011 0,002 7*10-5

Таблица 2

Сопоставление данных о расходе, уровнях с модельными значениями

Описание параметра Значение, согласно результатам наблюдений Значение, согласно модельным расчетам

Уровень на борту карьера, м -30 -26,5

Приведенное значение притока в карьер, м3/ч 41 34

Уровень на ряду ВПС, м -17 -20

Приведенное значение притока к ВПС, м3/сут 200 280

В ходе дальнейшего моделирования последовательно изменялись фильтрационные параметрыразличныхслоевво-доносных комплексов, а критерием сходимости являлось сопоставление уровней полученных на профильной модели и расходов, с натурными данными: по наблюдательной скважине с датчиками, объему подземных вод, поступающих в карьер и дебиту ВПС. Горизонтальные значения коэффициентов фильтрации практически не изменялись по сравнению с опорными значениями, которые были получены в ходе ОФР, основной упор был сделан на изменение вертикальных значений коэффициента фильтрации (К2). Результаты подбора коэффициентов фильтрации, при которых достигнуто максимальное совпадение модельных и реальных значений напоров представлено в табл. 1.

Помимо сопоставления модельных и натурных уровней, сопоставлялись значения притока подземных вод в карьер (ожидаемый приток в карьер на профильной модели был подсчитан из соизмеримого уменьшения площади модели), уровни на борту карьера, расход ВПС и уровни в ВПС. Сопоставление данных критериев представлено в табл. 2.

Сравнивая полученные на профильной модели данные и значения коэффициентов фильтрации по результатам ОФР, можно сделать вывод о том, что значения коэффициентов фильтрации

по вертикали скорее всего были завышены на порядок. Конечно, созданная профильная модель может не отражать полностью реальную ситуацию, так как в столь сложных гидрогеологических условиях практически невозможно говорить о стопроцентной сходимости результатов, но выполнение подобных тестовых задач может помочь отработать методику решения обратных задач с применением результатов ОФН. Подобная методика может помочь в решении ряда задач, связанных с прогнозированием вскрытия глубокими карьерами анизотропных слоистых толщ. Более того, подобные профильные модели могут дать базовое представление о том, как будут изменяться условия техногенного режима подземных вод.

Для того чтобы данные по ОФН можно было использовать для уточнения фильтрационных параметров и для более простой интерпретации, следует соблюдать несколько условий:

1. На исследуемом объекте должна быть создана представительная сеть мониторинга, охватывающая обширную территорию.

Для того, чтобы данные ОФН являлись представительными и отражали сложившиеся условия питания, наблюдательные скважины должны быть равномерно распределены по исследуемой площади. Наблюдательные скважины на водоносные комплексы, обладающие значи-

тельной проводимостью (в данном случае падунский водоносный комплекс), следует размещать как в относительной близости от карьера за пределами дренажного контура, так и на значительном удалении. Влияние от дренажных мероприятий в хорошо проницаемых слоях распространяется достаточно быстро и на значительные расстояния, и гораздо важнее знать границы распространения этого влияния, в связи с чем, наблюдательные скважины могут располагаться на расстояниях до 5—10 км от контура дренажа. Влияние от водопонижения в слабопроницаемых отложениях не распространяется на такие значительные расстояния, поэтому при строительстве наблюдательных скважин на такие отложения (в данном примере — мезенские) следует располагать их на незначительном удалении от карьера или водопони-жающего контура.

2. Для достоверной оценки фильтрационных параметров с использованием ОФН, необходимо наличие данных о наблюдениях хотя бы за один сезон (год).

В практике использования данных ОФН в качестве критерия сходимости уровней подземных вод большое значение имеет критическая оценка достоверности данных. С этой целью необходимо иметь данные о режимных наблюдениях хотя бы на протяжении одного года. В перспективе, при решении подобных задач в нестационарной постановке, в условиях квазистационарного режима фильтрации, можно использовать весь набор данных мониторинга для сбивки уровней и подбора фильтрационных параметров, что обеспечит большую точность получаемых результатов.

3. Наблюдения за уровнями подземных вод в слабопроницаемых анизотропных толщах, по возможности следует проводить с использованием наблюдательных станций, оборудованных датчиками гидростатического давления.

Для слабопроницаемых отложений характерна инертность в изменении напоров. В случае наблюдений за изменением напоров в слабопроницаемых анизотропных толщах, использование датчиков гидростатического давления поможет получить достоверную картину распределения напоров, избежав при этом строительства большого числа наблюдательных скважин. Располагать подобные наблюдательные станции лучше всего в зоне максимального вертикального изменения напоров подземных вод, чаще всего подобные условия возникают вблизи карьера, который является основной областью разгрузки подземного потока. Наличие в непосредственной близости от наблюдательных станций водозаборов или систем дренажа может осложнить процесс интерпретации данных, поэтому по возможности проектировать наблюдательные станции следует в удалении от скважин ВПС и водозаборов.

4. Перед выполнением численного моделирования, необходимо выполнить схематизацию условий, произвести выбор расчетного профиля и выполнить анализ имеющейся гидрогеологической информации по интересующим водоносным горизонтам и комплексам.

Численное моделирование в данном конкретном примере является инструментом получения необходимых фильтрационных параметров, поэтому при работе с моделями следует соблюдать принцип обратной связи. Перед началом работы с моделью, следует выполнить схематизацию природных условий и создать концептуальную модель моделируемого участка. По результатам схематизации удается выделить (конкретизировать) перечень наиболее важных параметров. Лучше всего начать схематизацию со сбора всей имеющейся информации по исследуемому комплексу пород. Выполнить анализ гидрогеологической изученности, по возможности

ознакомится с паспортами скважин, посмотреть результаты пробных прокачек, результаты расходометрии по скважине, геофизические исследования и т.д.

5. На выполненной численной модели необходимо провести анализ чувствительности.

В целях оценки корректной работы модели, необходимо произвести анализ чувствительности модели к изменению основных гидрогеологических параметров. Например задать коэффициент фильтрации интересующего слоя на порядок выше и на порядок ниже, после чего оценить изменения на модели (величина напоров, расход). Подобная процедура поможет определить, какие из расчетных параметров оказывают наибольшее влияние на результаты моделирования, при этом некоторые из параметров могут не оказывать влияния вовсе.

6. Для получения достоверных результатов необходимо выполнять калибровку рабочей модели.

Любые результаты моделирования должны базироваться на сопоставлении

модельных параметров с фактическими данными. Одним из основных критериев корректного подбора параметров является минимальное расхождение расчетных и фактических значений на калибровочном графике.

7. Результаты моделирования должны пройти критическую оценку, в ходе которой следует сопоставить результаты с ранее полученными данными или данными с аналогичных объектов.

Выполнение данного условия поможет понять, закономерен ли результат, или применим только к одному конкретному случаю.

Соблюдение вышеперечисленных условий поможет наиболее эффективно использовать результаты ОФН в качестве опорных данных для уточнения фильтрационных параметров, что может помочь избежать бурения дополнительного количества скважин и проведения ОФР, а зачастую может оказаться и единственно возможным средством корректного выбора расчетных гидрогеологических параметров.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Гавич И. К. Теория и практика применения моделирования в гидрогеологии. — М.: Недра, 1980. — 357 с.

2. Жернов И.Е., Шестаков В. М. Моделирование фильтрации подземных вод. — М.: Недра, 1971. — 224 с.

3. Коносавский П. К., Соловейчик К. А. Математическое моделирование геофильтрационных процессов. — СПб.: Санкт-Петербургский технический ун-т, 2001.

4. Котлов С.Н. Научно-методическое обоснование гидрогеологических исследований для обеспечения разработки открытым способом месторождений алмазов в Архангельской области: Дис. канд. геол.-минер. наук. — СПб.: СПГГИ, 2011. — 178 с.

5. Ломакин Е. А., Мироненко В. А., Шестаков В. М. Численное моделирование геофильтрации. — М.: Недра, 1988. — 228 с.

6. Мироненко В.А. Динамика подземных вод. — М.: МГГУ, 2001. — 519 с.

7. Норватов Ю.А. Изучение и прогноз техногенного режима подземных вод. — Л.: Недра, 1988. — 261 с.

8. Шестаков В. М. Динамика подземных вод. — М.: МГУ, 1979. — 368 с.

9. Atkinson L. C., Keeping P. G., Wright J. C., Liu Houmao. The challenges of dewatering at the Victor Diamond Mine in northern Ontario, Canada. Mine Water Environment, June 2010, Vol. 29, Issue 2, pp. 99-107

10. Barnett B., Townley L. R., Post V., Evans R. E., Hunt R. J., Peeters L., Richardson S., Werner A. D., Knapton A., Boronkay A. Australian groundwater modelling guidelines: Waterlines report, National Water Commission, Canberra, 2012.

11. Luo J, Diersch H. J.G., Monninkhoff L. M.M. 3D modeling of saline groundwater flow and transport in a flooded salt mine in Stassfurt, Germany. Mine Water and the Environment, Germany 2012.

12. Panday S., Langevin Ch.D., Niswonger R. G., Ibaraki M., Hughes J. D. MODFLOW-USG version 1: an unstructured grid version of MODFLOW for simulating groundwater flow and tightly coupled processes using a control volume finite-difference formulation. Ch 45, Section A, Groundwater Book 6, Modeling Techniques. USGS, Reston, VA, USA 2013. ЕПЗ

КОРОТКО ОБ АВТОРАХ

Шамшев Артемий Андреевич1 — аспирант, инженер, e-mail: MisterMVP@yandex.ru,

Котлов Сергей Николаевич1 — кандидат геолого-минералогических наук, доцент, старший научный сотрудник, 1 Санкт-Петербургский горный университет.

ISSN 0236-1493. Gornyy informatsionno-analiticheskiy byulleten'. 2017. No. 10, pp. 194-204.

UDC 551

A.A. Shamshev, S.N. Kotlov

IMPROVEMENT OF ESTIMATION PROCEDURE FOR FLOW PARAMETERS IN ANISOTROPIC WEAKLY PERMEABLE DEPOSITS BASED ON FLOW TESTS

This article discussed details the mechanism of determining the filtration parameters of anisotropic formations using experimental observations data of filtration and the changes of groundwater levels. To clarify the filtration parameters were used the numerical simulation based on Visual Modflow program, which was created a cross-section geofiltrational model of eastern part of the deposit of diamonds named in honor of V.P. Grib in the Arkhangelsk region. A series of numerical experiments was performed on this profile model. During the experiments, data of the regime observations obtained using observational dataloggers with hydraulic head sensors were used. Data of the observations by 5 sensors, which located at different depths were used as a criterion for the convergence of levels in the cross-section geofiltration model. The results of numerical simulation is the refined parameters of conductivity for Padunskaya and Mezenskaya sediments of Vend. In this article presents all the initial parameters and output data set on the model.The outcome of the recommendations drawn up by the method of estimation of filtration parameters of anisotropic low permeable sediments. Recommendations for evaluation of the quality of the initial information and the critical evaluation of the numerical simulation results. As well as recommendations for calibrating numerical geofiltration models is given. It helps to increase the reliability of predictive estimates of the technogenic regime of groundwater.

Key words: numerical geofiltrational modellingn, cross-section model, anisotropic sediments, low permeable sediments, deposit of V. Grib, experimental observations data, sensors of hydraulic head, technogenic regime of groundwater.

DOI: 10.25018/0236-1493-2017-10-0-194-204

AUTHORS

Shamshev A.A1, Graduate Sstudent, Engineer, e-mail: MisterMVP@yandex.ru, Kotlov S.N1, Candidate of Geological and Mineralogical Sciences, Senior Researcher, Saint Petersburg Mining University, 199106, Saint-Petersburg, Russia.

REFERENCES

1. Gavich I. K. Teoriya i praktika primeneniya modelirovaniya vgidrogeologii (Theory and practice of modeling in hydrogeology), Moscow, Nedra, 1980, 357 p.

2. Zhernov I. E., Shestakov V. M. Modelirovanie fil'tratsiipodzemnykh vod (Modeling of groundwater filtration), Moscow, Nedra, 1971, 224 p.

3. Konosavskiy P. K., Soloveychik K. A. Matematicheskoe modelirovanie geofil'tratsionnykh prot-sessov (Mathematical modeling of geofiltration processes), Saint-Petersburg, Sankt-Peterburgskiy tekhnicheskiy un-t, 2001.

4. Kotlov S. N. Nauchno-metodicheskoe obosnovanie gidrogeologicheskikh issledovaniy dlya obe-specheniya razrabotki otkrytym sposobom mestorozhdeniy almazov v Arkhangel'skoy oblasti (Scientifically-methodical substantiation of hydrogeological researches for procuring of development by an open pit deposits of diamonds in the Arkhangelsk region), Candidate's thesis, Saint-Petersburg, SPGGI, 2011, 178 p.

5. Lomakin E. A., Mironenko V. A., Shestakov V. M. Chislennoe modelirovanie geofil'tratsii (Numerical modeling of geofiltration), Moscow, Nedra, 1988, 228 p.

6. Mironenko V. A. Dinamika podzemnykh vod (Dynamics of groundwater), Moscow, MGGU, 2001, 519 p.

7. Norvatov Yu. A. Izuchenie iprognoz tekhnogennogo rezhima podzemnykh vod (Study and predictions of the technogenic regime of groundwater), Leningrad, Nedra, 1988, 261 p.

8. Shestakov V. M. Dinamika podzemnykh vod (Dynamics of groundwater), Moscow, MGU, 1979, 368 p.

9. Atkinson L. C., Keeping P. G., Wright J. C., Liu Houmao. The challenges of dewatering at the Victor Diamond Mine in northern Ontario, Canada. Mine Water Environment, June 2010, Vol. 29, Issue 2, pp. 99-107

10. Barnett B., Townley L. R., Post V., Evans R. E., Hunt R. J., Peeters L., Richardson S., Werner A. D., Knapton A., Boronkay A. Australian groundwater modelling guidelines: Waterlines report, National Water Commission, Canberra, 2012.

11. Luo J, Diersch H. J.G., Monninkhoff L. M.M. 3D modeling of saline groundwater flow and transport in a flooded salt mine in Stassfurt, Germany. Mine Water and the Environment, Germany 2012.

12. Panday S., Langevin Ch.D., Niswonger R. G., Ibaraki M., Hughes J. D. MODFLOW-USG version 1: an unstructured grid version of MODFLOW for simulating groundwater flow and tightly coupled processes using a control volume finite-difference formulation. Ch. 45, Section A, Groundwater Book 6,

Modeling Techniques. USGS, Reston, VA, USA 2013.

^_

НОВИНКИ ИЗДАТЕЛЬСТВА «ГОРНАЯ КНИГА»

Горный информационно-аналитический бюллетень № 6 Специальный выпуск № 12

Экология и безопасность отработки месторождений полезных ископаемых

Год: 2017 Страниц: 76 ISSN: 0236-1493 УДК 622

Определена взаимосвязь технологических процессов в очистном забое с метановыделением из отбитого угля и других источников при интенсивной отработке угольных пластов. Дана оценка выбросоопасности угольных пластов при наличии аномальных зон с учетом геологических нарушений. Выполнена оценка факторов, влияющих на качество ме-тановоздушной смеси, подаваемой по газопроводу из комбинированных материалов. Разработаны мероприятия, повышающие метаноотдачу угольного массива. Предложена система контроля и мониторинга в отработанных полях и техногенных коллекторах. Предложен способ расчета ударно-воздушных волн при взрывах в шахтах и рудниках. Рассмотрены основные принципы комплексного подхода к постановке задач аэрологии карьеров.

экология

И БЕЗОПАСНОСТЬ

ОТРАБОТКИ

МЕСТОРОЖДЕНИЙ

ПОЛЕЗНЫХ

ИСКОПАЕМЫХ

ГОРНЫЙ АНАЛИТИЧЕСКИЙ БЮЛЛЕТЕНЬ № 6 СПЕЦИАЛЬНЫЙ