Determining vulnerabilities and risks in water management through water balances and water accounting analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study emphasizes the importance of site-wide water balances in mining operations, focusing on water accumulation, excess discharge, and deficits. Two mining sites in Indonesia and Canada are analyzed by their water balances to identify and mitigate water-related risks. Creating a water balance helps mine site water managers understand operational water needs, storage limitations, and potential risks, offering practical solutions for sustainable water resource management. This thesis examines vulnerabilities in site water management at two nickel sites by analyzing their site water balances and water accounts. The aim is to review water inputs and outputs, ensure accountability for water entering site boundaries, and explore mitigation options. A probabilistic GoldSim model was used to create a site water balance model, calibrated and validated using publicly available and site-specific data collected through field visits. These simulations incorporate historical data, establishing probability distributions for operational risk assessment, including high precipitation years as simulations for wet conditions and discrete variables like land use, infrastructure, and water management variations. Model refinement involves sensitivity analysis and calibration to enhance accuracy. The base case, high rainfall, and future scenarios were run, and the results were analyzed using event probability and risk analysis. The results reveal a water surplus for both sites in all scenarios. The water risks include flooding, infrastructure vulnerability, and storage capacities. The models suggest water risk mitigations such as reducing site surface area, increasing water flow of the bottlenecked areas, and increasing discharge rates. Climate change affects the site by changing the precipitation patterns, affecting high rainfall periods, and affecting the Sudbury site more due to changes to the periods of snowmelt. More infrastructure should be added for redundancies to prevent the risk of overtopping or inundation. Future work can look at risk strategies by creating hydro-economic analysis to determine the best course of action for companies to reduce their risk, contaminant analysis, or data improvement using remote sensing. In conclusion, this research highlights the pivotal role of water balances in managing water resources, with implications for areas such as stakeholder collaboration, sustainability, and risk mitigation in the mining industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».