Simulation of mine water inflow: Case study of the Štavalj Coal Mine (southwestern Serbia)

• Autorzy: Miladinovic B. , Vakanjac V. R. , Bukumirovic D. , Dragisic V. , Vakanjac B.

Identyfikatory

DOI

10.1515/amsc-2015-0063

Warianty tytułu

PL

Symulacja wpływu wód kopalniach do wyrobiska. Studium przypadku: kopalnia węgla Štavalj (południowo-zachodnia Serbia)

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The inflow of mine water to mining operations is often caused by random events such as precipitation. Consequently, the mine water inflow regime can be defined as a function of random events applying the theory of random processes. Regression models of the multiple linear correlation type have been used to simulate the inflow of mine water into mining operations, produce short-range predictions and facilitate rapid response inside the mine. The significance of such models lies in the ability to simulate and predict the consequences (mine water inflow), caused by events of a random nature (meteorological parameters: precipitation and air temperature). The presented prognostic models have been calibrated for mine water inflow to the Štavalj Coal Mine in southwestern Serbia. Mathematical dependencies were defined based on daily mine water inflow rates recorded during the period from 2003 to 2011, which can be used to generate short-range (1-7 day) predictions of mean daily mine water inflow rates to the Štavalj Coal Mine. A strong correlation (coefficient of correlation r = 0.93, Sig. = 0.00) was derived for the one-day forecast. The coefficients of correlation for predictions of mean daily mine water inflow rates related to time periods of two, three...seven days gradually declined to 0.63 (7-day mean daily inflow rate).

PL

Przedostawanie się wody do wyrobisk górniczych spowodowane jest czynnikami losowymi, na przykład opadami. Dlatego też dopływ wód kopalniach zdefiniować można jako funkcję czynników losowych, z zastosowaniem teorii procesów losowych. Symulacje dopływu wód kopalniach do wyrobiska prowadzono z wykorzystaniem modelu regresji typu wielokrotnych korelacji liniowych, na tej podstawie opracowano prognozy krótkoterminowe, tym samym umożliwiając podjecie szybkich działań w kopalni. Znaczenie modeli takich polega na ich przydatności do symulacji i przewidywania skutków dopływu wód kopalnianych, spowodowanego czynnikami losowymi (parametry meteorologiczne: opady i temperatura powietrza). Zaproponowany model skalibrowany został na przykładzie badanego dopływu wód kopalnianych do kopalni Stavalj w południowo-zachodniej Serbii. Matematyczne zależności zdefiniowano w oparciu o dobowe natężenia przepływu wód kopalniach zarejestrowane w okresie od 2003 do 2011 roku, które wykorzystać można do opracowania krótkoterminowych prognoz (obejmujących 1-7 dni) średniego natężenia przepływu wody do kopalni węgla Stavalj. Stwierdzono wysoki poziom korelacji dla prognozy jednodniowej (współczynnik korelacji r = 0.93). Wartości współczynnika korelacji otrzymywane dla kolejnych dni stopniowo malały, do 0.63 dla prognozy siedmiodniowej.

Słowa kluczowe

EN

mine water; coal; simulation; short-range prediction

PL

wody kopalniane; węgiel; symulacje; prognozy krótkoterminowe

• Wydawca: Instytut Mechaniki Górotworu PAN
• Czasopismo: Archives of Mining Sciences
• Rocznik: 2015
• Tom: Vol. 60, no. 4
• Strony: 955--969
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Miladinovic B.

• Geological Survey of Serbia, Belgrade, Serbia

autor

Vakanjac V. R.

• Faculty of Mining and Geology, University of Belgrade, Serbia

autor

Bukumirovic D.

• Stavalj Coal Mine, Sjenica, Serbia

autor

Dragisic V.

• Faculty of Mining and Geology, University of Belgrade, Serbia

autor

Vakanjac B.

• Faculty of Applied Ecology, Singidunum University, Belgrade, Serbia

Bibliografia

• [1] Bukumirović D., 2002. Prognosis of underground water influx in Stavalj mine halls. Mines Engineering 2/2002, Committee of Underground Exploitation of The Mineral Deposits Resavica, RTB BOR Copper Institute Bor, Serbia, Bor, 21-25.
• [2] Čokorilo M., Ristić-Vakanjac V., Stevanović Z., Polomčić D., 2011. Model for Defining the Catchment Area of Karst Springs – Case Study of Vapa Spring (South-West Serbia). XXV Conference of the Danube Countries on Hydrological Forecasting and Hydrological Bases of Water Management, Hungary, Budapest, 1-7.
• [3] Čokorilo M., 2012. Simulation of daily discharges from the Vape Karst Spring, Southwestern Serbia, Proceedings of the 14th Serbian Symposium on Hydrogeology, Serbia, Zlatibor, 627-631.
• [4] Krešić N., 2010. Modeling, Chapter in Monograph Groundwater Hydrology of Springs, Ed. Krešić N. and Stevanović Z., Elsevier, 165-230.
• [5] Luković S., 1970. Hydrogeological features of Pešter-Golija (in Serbian), SGZ Fund, Serbia, Belgrade.
• [6] Marković M., Pavlović R., Stanić N., 1996. Neotectonic Activity of the Sjenica Neogene Basin, Geoinstitute Papers, Vol. 32, Serbia, Belgrade, 253-261.
• [7] Prohaska S., 2006. Hydrology II, hydrological forecasting, modeling and practical application, Chapter 1, Correlation and Regression. Faculty of Mining and Geology, University of Belgrade, Serbia, Belgrade, 1-31.
• [8] Ristić V., 2007. Development of a simulation model for daily discharges from karst springs, PhD thesis, University of Belgrade, Faculty of Mining and Geology, Serbia, Beograd, 1-325.
• [9] Ristić-Vakanjac V., Polomčić D., Blagojević B., Čokorilo M., Vakanjac B., 2012. Simulation of Karst Spring Daily Discharges. Conference on Water Observation and Information System for Decision Support – BALWOIS 2012, Macedonia, Ohrid, 1-10.
• [10] Ristić-Vakanjac V., Prohaska S., Polomčić D., Blagojević B., Vakanjac B., 2013. Karst aquifer average catchment area assessment through monthly water balance equation with limited meteorological data set: application to Grza spring in Eastern Serbia. Acta Carstologica, Volume 42, number 1, 109-119.
• [11] Soldić-Aleksić J., 2011. Applied data analysis: work in programs for statistical analysis and tabular calculation. Publishing Centre, Faculty of Economics, University of Belgrade, Serbia, Belgrade, 1-390.
• [12] Tabachnick G.B, Fidell S.L., 2007. Using Multivariate Statistic. 5th ed. Pearson Education, Inc. Boston.
• [13] Zeremski M., Luković S., Milentijević M., 1975. Geomorphological, hydrogeological and hydrological study of the watershed upstream from the Vape Spring. SGZ Fund, Serbia, Belgrade, 1-13.