Embedding climate change risk into mine closure planning: a case study of tailings closure design at Ballarat Gold Mine
Notice bibliographique
Résumé
It is commonly accepted that climate change is a global challenge requiring a strong response led by both government and business. Rising levels of atmospheric greenhouse gases are increasing the severity and occurrence of extreme weather events such as storms and heatwaves and are accelerating rising sea levels. This changing climate will affect the infrastructure and resources sector both directly and indirectly. By building operational climate resilience today, companies can limit future liabilities, support business continuity, and improve the sustainability of communities and ecosystems. With an increased focus on closure planning and design within the resources industry, especially in tailings management, it is important to establish a clear set of expectations early in the planning phase. Closure planning provides mines and smelters an opportunity to evaluate climate projections under different emission scenarios, identify and assess potential future climate hazards and associated risks, and modify final landform design to accommodate the identified physical climate risks. In several countries, nominally Australia, Canada and Chile, long-term assessment of tailings closure landforms is considered essential within the industry. For such assessments to be effective, long-term climate change data projections are required. By undertaking such assessments early, the closure design team can accommodate both current and forward hydrological projections as well as long-term behavioural changes of the capping material, with respect to potential changes in climate conditions such as increased temperatures and extended solar exposure. This process has recently been successfully implemented at Ballarat Gold Mine as part of the closure and rehabilitation planning process. The results of these assessments, while being used in the design and forward planning of the closure of the tailings storage facility (TSF), have also been incorporated into the site-wide risk assessment and risk management plan. This paper outlines the climate change risk assessment process undertaken for the Ballarat Gold Mine TSF, specifically the considerations, procedures and outcomes of the assessment. It furthermore describes how these prompted a re-evaluation of the final TSF design to enable it to withstand projected extreme climate events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».