Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Szwedzkie podejście do oceny stanu bezpieczeństwa zapór z odniesieniem do polskich wymagań i praktyk

Dmytrow Maciej, Sobiesak Przemysław, Śliwiński Piotr, Wrzosek Krzysztof

Gospodarka Wodna

|

2023

|

Nr 2

2--10

PL

Firmy ze szwedzkiego sektora energetycznego oraz wydobywczego wypracowały szereg instrukcji, wytycznych i zaleceń, które mają zapewnić bezpieczną i nieprzerwaną eksploatację zapór wodnych oraz zapór składowisk odpadów wydobywczych. Obejmują one również metodykę prowadzenia wewnętrznych i zewnętrznych kontroli obiektów hydrotechnicznych. W artykule opisano szwedzkie podejście do oceny stanu bezpieczeństwa zapór oraz klasyfikacji nieprawidłowości stwierdzonych podczas okresowych kontroli. Porównano je z polskimi wymaganiami i praktykami.

EN

Swedish energy and mining sector companies have worked out a series of instructions, guidelines and recommendations to ensure the safe and continuous operation of water and tailings dams. They also include the methodology of carrying out internal and external controls of hydro-engineering structures. The article presents the Swedish approach to the dam safety assessment and classification of irregularities identified during periodical controls and compares it with Polish requirements and practices.

2

The Tailings Storage Facility (TSF) stability monitoring system using advanced big data analytics on the example of the Żelazny Most Facility

Koperska Wioletta, Stachowiak Maria, Duda-Mróz Natalia, Stefaniak Paweł, Jachnik Bartosz, Bursa Bartłomiej, Stefanek Paweł

Archives of Civil Engineering

|

2022

|

Vol. 68, nr 2

297--311

EN

Approximately 30 million tons of tailings are being stored each year at the KGHMs Zelazny Most Tailings Storage Facility (TSF). Covering an area of almost 1.6 thousand hectares, and being surrounded by dams of a total length of 14 km and height of over 70 m in some areas, makes it the largest reservoir of post-flotation tailings in Europe and the second-largest in the world. With approximately 2900 monitoring instruments and measuring points surrounding the facility, Zelazny Most is a subject of round-the-clock monitoring, which for safety and economic reasons is crucial not only for the immediate surroundings of the facility but for the entire region. The monitoring network can be divided into four main groups: (a) geotechnical, consisting mostly of inclinometers and VW pore pressure transducers, (b) hydrological with piezometers and water level gauges, (c) geodetic survey with laser and GPS measurements, as well as surface and in-depth benchmarks, (d) seismic network, consisting primarily of accelerometer stations. Separately a variety of different chemical analyses are conducted, in parallel with spigotting processes and relief wells monitorin. This leads to a large amount of data that is difficult to analyze with conventional methods. In this article, we discuss a machine learning-driven approach which should improve the quality of the monitoring and maintenance of such facilities. Overview of the main algorithms developed to determine the stability parameters or classification of tailings are presented. The concepts described in this article will be further developed in the IlluMINEation project (H2020).

PL

W składowisku odpadów poflotacyjnych KGHM Żelazny Most składuje się rocznie około 30 milionów ton odpadów przeróbczych. Zajmujący powierzchnię prawie 1,6 tys. ha i otoczony zaporami o łącznej długości 14 km i wysokości na niektórych obszarach ponad 70 m, czyni go największym zbiornikiem odpadów poflotacyjnych w Europie i drugim co do wielkości na świecie. Z około 2900 urządzeniami monitorującymi i punktami pomiarowymi otaczającymi obiekt, Żelazny Most jest przedmiotem całodobowego monitoringu, co ze względów bezpieczeństwa i ekonomicznych ma kluczowe znaczenie nie tylko dla najbliższego otoczenia obiektu, ale dla całego regionu. Sieć monitoringu można podzielić na cztery główne grupy: (a) geotechniczna, składająca się głównie z inklinometrów i przetworników ciśnienia porowego VW, (b) hydrologiczna z piezometrami i miernikami poziomu wody, (c) geodezyjne z pomiarami laserowymi i GPS oraz jako repery powierzchniowe i gruntowe, (d) sieć sejsmiczna, składająca się głównie ze stacji akcelerometrów. Oddzielnie przeprowadza się szereg różnych analiz chemicznych, równolegle z procesami spigotingu i monitorowaniem studni odciążających. Prowadzi to do dużej ilości danych, które są trudne do analizy konwencjonalnymi metodami. W tym artykule omawiamy podejście oparte na uczeniu maszynowym, które powinno poprawić jakość monitorowania i utrzymania takich obiektów. Przedstawiono przegląd głównych algorytmów opracowanych do wyznaczania parametrów stateczności lub klasyfikacji odpadów. Do analizy i klasyfikacji odpadów wykorzystano pomiary z testów CPTU. Klasyfikacja gruntów naturalnych z wykorzystaniem badan CPT jest powszechnie stosowana, nowością jest zastosowanie podobnej metody do klasyfikacji odpadów na przykładzie zbiornika poflotacyjnego. Analiza eksploracyjna pozwoliła na wskazanie najistotniejszych parametrów dla modelu. Do klasyfikacji wykorzystano wybrane modele uczenia maszynowego: k najbliższych sąsiadów, SVM, RBF SVM, drzewo decyzyjne, las losowy, sieci neuronowe, QDA, które porównano w celu wytypowania najskuteczniejszego. Koncepcje opisane w tym artykule będą dalej rozwijane w projekcie IlluMINEation (H2020).

3

Właściwości dynamiczne ochronnego obwałowania zbiornika odpadów poflotacyjnych poddanego wstrząsom górniczym

Tatara T., Kuboń P.

Inżynieria i Budownictwo

|

2008

|

R. 64, nr 12

678-682

PL

Przedstawiono sposób określenia charakterystyk dynamicznych obwałowania ochronnego poddanego obciążeniom parasejsmicznym. Charakterystyki wyznaczono na podstawie analizy pomierzonych sygnałów, a także obliczeń teoretycznych zaproponowanych wariantów modelu MES. Wskazano wariant modelu obwałowania najdokładniej opisujący charakterystyki dynamiczne obiektu.

EN

The study presents dynamic investigation in situ one of the tailing dam in Poland, which is under the influence of mining induced seismic events. Dynamic properties were obtained due to analysis of measured signals as well as theoretical calculations of proposed variants of the dynamic model. Comparison of these characteristics allows choosing the most appropriate theoretical model of the considered tailing dam.

4

Tailing basins impermeabilization with electroosmotic technique

Grosso B., Cigagna M., Manca P. P., Tronci P.

Gospodarka Surowcami Mineralnymi

|

2008

|

T. 24, z. 3/1

411-423

EN

In the mining area of Sardinia, many years after the end of industrial activity, a lot of tailing basins result as abandoned and constitute dangerous sources of contamination for groundwater and soils. Aimed at avoiding the diffusion of contaminants, electroosmotic technique can be used to realise low permeability barriers both at the basin bottom and along its perimeter. The paper describes the experimental activity carried out for evaluating the effectiveness of the electroosmotic technique and its applicability to a specific case of tailing dam remediation.

PL

Na górniczych terenach Sardynii, wiele lat po zakończeniu działalności technologicznej, powstało wiele niecek odpadowych, które stanowią niebezpieczne źródła skażenia wód gruntowych i gleb. Aby nie dopuścić do dyfuzji substancji skażających, zastosować można technikę elektroosmozy do tworzenia barier niskiej przepuszczalności na dnie niecek i wzdłuż ich obwodu. Opracowanie opisuje eksperymenty prowadzone dla oceny efektywności techniki elektroosmozy i możliwość jej zastosowania w konkretnym przypadku zapobiegania przez powstanie zapory odpadowej.

5

Panorama of the post-mine residual risks

Verraes G.

Polish Geological Institute Special Papers

|

2005

|

Vol. 17

84-88

EN

The mining industry residual risks can be divided into 6 main chapters which are as follows: surface instability, waste mechanical instability, waste chemical instability, waste fire, tailing dam’s instability, and residual contamination. Most of these risks are present in every old mine but their importance would depend mainly on the mining method, the depth, the type of ore or overburden materials, and the method of the dam building. They can be very different from one site to another. It seems to be important to analyse them site by site, and create a procedure to prevent all the buildings or infrastructures in the risky area from destruction. This procedure could be similar to the Seveso type industry building restrictions.

PL

Zagrożenia występujące na terenach opuszczonych przez przemysł górniczy można podzielić na następujące kategorie: niestabilność powierzchni terenu, mechaniczna i chemiczna niestabilność składowisk odpadów górniczych, pożary hałd górniczych, niestabilność składowisk odpadów poflotacyjnych oraz ogólne zanieczyszczenie terenu. Większość tych zagrożeń występuje na wszystkich terenach starych kopalń, jednakże zależą przede wszystkim od stosowanych metod wydobywczych, głębokości kopalń, rodzaju rudy i nadkładu oraz metody konstrukcji składowiska poflotacyjnego. Rodzaj zagrożeń może bardzo różnić się w zależności od kopalni. Należy zatem zbadać je w każdym przypadku oddzielnie, a następnie dla każdego przypadku opracować niezależne procedury ochrony wszystkich budowli oraz infrastruktury znajdujących się na zagrożonym terenie. Taka procedura może być wzorowana na ograniczeniach wypracowanych dla budowli przemysłowych w przypadku Seveso.