Breach volume estimation of tailings storage facility Failures
Date
2021-03
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Stellenbosch : Stellenbosch University
Abstract
ENGLISH ABSTRACT: Estimatingthe potentialtailingsreleasevolume(VF)and run-out distances(Dmax)ofTailings Storage Facilities(TSFs)form an integral part of the Tailings Dam Breach Assessment (TDBA) process.These estimationslargely relyon empirical relationships such as those suggested by Rico et al (2008), Concha & Lall (2018) and Quelopana (2019). These empirical relationships arefunctions of the TSFsgeometric characteristics(height of the dam and total volume of the dam).Rourke &Luppnow (2015) assessed the effects of the supernatant pool present on the TSF prior to failure on the recorded outflow volume, a strong linear relationship was identified between the magnitude of failure and the pool ratio based on five failure cases which provided pool ratio data.
The aim of thisthesis wasto compile a database of recorded TSF failures that provided the TSFgeometric characteristics mentionedabove. Thedatabase of 56 failures was compiled from various literature sources,one suchsource isthe World Mine Tailings Failure Database (WMTF) compiled by Bowker & Newman (2019).The main limitation encountered when compiling the failure database for analysis was the availability of recordeddata, this was attributed to inaccurate or incomplete reporting of TSF failure data. The WMTF database contains more than 300 recorded failures dating back to 1915.The information contained in the databasewas then used to examine the relationships between the recorded TSFfailures’ geometric characteristics, recorded outflow volumes and run-out distanceson a larger database with more failure cases. The relationships observed during the regressionanalysis phase of the thesis were then used to define four prediction models: two for estimatingVFand two for estimatingDmaxusing Eureqa modelling software. The four models were defined as follows:
Model VF.1: The first model defined for the estimationof VFwas modelled to be a function of the impoundment volume and height of a dam and utilized the full database of 56 failure cases. The aim was to develop a model that is comparable to the existing models. The resulting model performed better than the three existing models, achieving an R2value of0.72with aRoot Mean Square Error(RMSE)of 1.207 Mm3.Model VF.2: The second model defined for the estimationof VFwas modelled to be a function of the recorded pool ratio before failure, using 7 cases from the database which provided pool ratio data. The aim of developing this model was to improve the current model developed by Rourke & Luppnow (2015). The resulting model performed near identical to the existing one,achieving an R2value of 0.98and aRMSEof 0.037Mm3. It is recommended that a study is completed looking specifically at the relationship between the pool ratio and saturation levels of the tailing material on the potential release volume. Model Dmax.1: The first model defined for the estimationof Dmaxwas modelled using 37 cases from the database which presented recorded Dmaxvalues for the failures. The function was defined to incorporate the impoundment volume, release volume and height of the dam as the predictor variable Hf. The aim was to develop a more accurate model than existing models. The model performedrelatively well compared to the existing models of Rico et al (2008) and Concha Larrauri & Lall (2019), achieving aR2value of 0.81with a RMSEof 47.72 km.This was attributed to the variance between values for both Dmaxand Hf. Additionally, Dmax variessubstantially between failures and is dependent on various external factors such as site topography, TSF proximity to a water course and possible natural or manmadebarriers. Model Dmax.2: The second model defined for the estimationof Dmaxwas modelled using the same 7 cases used for model VF.2. In addition to the pool ratio, the gradient of the flow path was introduced as a variable. The gradient was taken from the center of the tailings dam to the lowest point along the flow path of the breached tailings material. The model performed relatively well, achieving a R2value of 0.77 and an RMSE of 3. The model, however, is very limited, again attributed to the small dataset available for analysis.
Overall, the models performed as expected, model VF.1 performed the best and may be applicable as a first approximation for predicting potential downstream impacts of a TSF failure given its stability and accuracy over a larger dataset. The models developed to incorporate pool ratio data performed well but it is necessary to expand on the size of the dataset to provide a more accurate representation. They do,however, show a strong relationship between the size of the supernatant pond and the expected tailings release volume. When looking at the models predicting the run-out distance it is important to note the complexity of variables influencing the distance that the tailings may travel. Site specific investigations and modeling should be conducted to identify the most probable flow path that consider the presence and volume of vegetation, natural barriers,and buildings.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Die voorspelling van die potensiële vrystellingsvolume (VF) en uitloopafstand (Dmax) van uitskotstoorgeriewe vorm ’n integrale deel van die assesseringsproses van uitskotdambreuke. Hierdie voorspellings berus grotendeels op die empiriese verhoudings soos voorgestel deur Rico et al (2008), Concha & Lall (2018) en Quelopana (2019). Hierdieempiriese verwantskappe is funksies van die geometriese eienskappe (hoogte en totale volume) van ’n dam. Rourke & Luppnow (2015) het die verhouding tussen die oppervlakwater van uitskotdamme voor die ineenstorting en die gevolglike aangetekende uitvloeivolume ondersoek. 'n Sterk lineêre verband is geïdentifiseer tussen die omvang van die ineenstorting en die poelverhouding, gebaseer op vyf ineenstortings wat inligting oor poelverhoudings verskaf het. Die doel van hierdie tesis was om 'n databasis saam te stel van opgetekende uitskotdamineenstortings wat die bogenoemde geometriese eienskappe getoon het. Die databasis van 56 ineenstortings is saamgestel uit verskillende literatuurbronne, onder meer die World Mine Tailings Failure Database(WMTF) wat deur Bowker & Newman (2019) saamgestel is. Die vernaamste beperking op die samestelling van die ineenstortingsdatabasis vir ontleding was die beskikbaarheid van opgetekende data. Dit word toegeskryf aan onakkurate of onvolledige verslagdoening oor uitskotdamineenstortings. Die WMTF-databasis bevat meer as 300 opgetekende ineenstortings wat tot by 1915 strek. Die inligting in die databasis is vervolgens gebruik om die verwantskappe tussen die opgetekende uitskotdamineenstortings se geometriese eienskappe, uitvloeivolumes en uitloopafstande te vergelyk met dié van ’n groter databasis met meer ineenstortingsgevalle. Die verwantskappe wat waargeneem is tydens die regressieontledingsfase van die tesis is vervolgens gebruik om vier voorspellingsmodelle te definieer: twee vir die voorspelling van VFen twee vir die voorspelling van Dmaxmet behulp van Eureqa-modelleringsagteware. Die vier modelle is soos volg omskryf: Model VF.1: Die eerste model wat vir die beraming van VFgedefinieer is, is gemodelleer as ’n funksie van die totale volume en hoogte van ’n dam en het die volledige databasis van 56 ineenstortingsgevalle gebruik. Die doel was om 'n model te ontwikkel wat vergelykbaar is met die bestaande modelle. Die gevolglike model het beter gevaar as die drie bestaande modelle en het ’n R2-waarde van 0,72 en 'n wgk-afwyking van 1,207 Mm3behaal. Model VF.2: Die tweede model wat vir die beraming van VFgedefinieer is, is gemodelleer as 'n funksie van die aangetekende poelverhouding voor ineenstorting, met behulp van 7 gevalle uit die databasis wat die poelverhoudingsdata verskaf het. Die doel van die ontwikkeling van hierdie model was om die huidige model wat deur Rourke & Luppnow (2015) ontwikkel is, te verbeter. Die model wat hieruit voortgevloei het, is amper identies aandie bestaande model en behaal ’n R2-waarde van 0,98 en ’n wgk-afwyking van 0,037 Mm3. Dit word aanbeveel dat ’n studie onderneem word om spesifiek te kyk na die verband tussen die poelverhouding en versadigingsvlakke van die uitskotmateriaal en die potensiële vrystellingsvolume. Model Dmax.1: Die eerste model wat vir die beraming van Dmax gedefinieer is, is gemodelleer deur gebruik te maak van 37 gevalle uit die databasis wat die opgeneemde Dmax-waardes vir die ineenstortings aangebied het. Die funksie isgedefinieer om die totale volume, vrystellingsvolume en hoogte van die dam as die voorspellerveranderlike Hf op te neem. Die doel was om ’n model te ontwikkel wat meer akkuraat as die bestaande modelle is. Die model het relatief goed gepresteer in vergelyking met die bestaande modelle van Rico et al (2008) en Concha Larrauri & Lall (2019), met ’n R2-waarde van 0,81 en ’n RMSE van 47,72 km. Die hoë wgk-afwyking word toegeskryf aan die variansie tussen die waardes vir Dmax en Hf. Daarbenewens wissel Dmaxaansienlik tussen ineenstortings en is dit afhanklik van verskillende eksterne faktore soos die topografie van die terrein, of die uitskotstoorgerief naby ’n waterloop is en moontlike natuurlike of mensgemaakte hindernisse. Model Dmax.2: Die tweede modelwat vir die beraming van Dmaxgedefinieer is, is gemodelleer met behulp van dieselfde 7 gevalle wat vir model VF.2 gebruik is. Benewens die poelverhouding is die gradiënt van die vloeilyn as ’n veranderlike ingereken. Die helling is vanaf die middel van die uitskotstoorgerief geneem tot by die laagste punt van die vloeilyn van die uitskotmateriaal vanaf die breuk. Die model het relatief goed gepresteer en ’n R2-waarde van 0,77 en ’n wgk-afwyking van 3 km behaal. Die model is egter baie beperk, weereens vanweë die klein datastel wat beskikbaar was vir ontleding. Oor die algemeen het die modelle na verwagting gepresteer. Model VF.1 het die beste gevaar en kan moontlik aangewend word as ’n eerste benadering om die potensiële gevolge van ’n oorstroming na die ineenstorting van ’n uitskotstoorgerief te voorspel, weens die stabiliteit en akkuraatheid wat deur die gebruik van ʼn groter datastel teweeggebring is. Die modelle wat ontwikkel is om data van poelverhoudings te bevat, het goed gevaar, maar die datastel moet uitgebrei word om ’n akkurater voorspelling te gee. Hulle toon egter ’n sterk verband tussen die grootte van die oppervlakpoel en die verwagte vrystellingsvolume. Wanneer die modelle oorweeg word wat die afloopafstand voorspel, is dit belangrik om te let op die kompleksiteit van die veranderlikes wat die afvloeiafstand van die uitskot mag beïnvloed. Ondersoeke en modellering van die spesifieke terreine moet gedoen word om die waarskynlikste vloei te identifiseer met inagneming van die aanwesigheid en volume van plantegroei, natuurlike hindernisse en geboue.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Die voorspelling van die potensiële vrystellingsvolume (VF) en uitloopafstand (Dmax) van uitskotstoorgeriewe vorm ’n integrale deel van die assesseringsproses van uitskotdambreuke. Hierdie voorspellings berus grotendeels op die empiriese verhoudings soos voorgestel deur Rico et al (2008), Concha & Lall (2018) en Quelopana (2019). Hierdieempiriese verwantskappe is funksies van die geometriese eienskappe (hoogte en totale volume) van ’n dam. Rourke & Luppnow (2015) het die verhouding tussen die oppervlakwater van uitskotdamme voor die ineenstorting en die gevolglike aangetekende uitvloeivolume ondersoek. 'n Sterk lineêre verband is geïdentifiseer tussen die omvang van die ineenstorting en die poelverhouding, gebaseer op vyf ineenstortings wat inligting oor poelverhoudings verskaf het. Die doel van hierdie tesis was om 'n databasis saam te stel van opgetekende uitskotdamineenstortings wat die bogenoemde geometriese eienskappe getoon het. Die databasis van 56 ineenstortings is saamgestel uit verskillende literatuurbronne, onder meer die World Mine Tailings Failure Database(WMTF) wat deur Bowker & Newman (2019) saamgestel is. Die vernaamste beperking op die samestelling van die ineenstortingsdatabasis vir ontleding was die beskikbaarheid van opgetekende data. Dit word toegeskryf aan onakkurate of onvolledige verslagdoening oor uitskotdamineenstortings. Die WMTF-databasis bevat meer as 300 opgetekende ineenstortings wat tot by 1915 strek. Die inligting in die databasis is vervolgens gebruik om die verwantskappe tussen die opgetekende uitskotdamineenstortings se geometriese eienskappe, uitvloeivolumes en uitloopafstande te vergelyk met dié van ’n groter databasis met meer ineenstortingsgevalle. Die verwantskappe wat waargeneem is tydens die regressieontledingsfase van die tesis is vervolgens gebruik om vier voorspellingsmodelle te definieer: twee vir die voorspelling van VFen twee vir die voorspelling van Dmaxmet behulp van Eureqa-modelleringsagteware. Die vier modelle is soos volg omskryf: Model VF.1: Die eerste model wat vir die beraming van VFgedefinieer is, is gemodelleer as ’n funksie van die totale volume en hoogte van ’n dam en het die volledige databasis van 56 ineenstortingsgevalle gebruik. Die doel was om 'n model te ontwikkel wat vergelykbaar is met die bestaande modelle. Die gevolglike model het beter gevaar as die drie bestaande modelle en het ’n R2-waarde van 0,72 en 'n wgk-afwyking van 1,207 Mm3behaal. Model VF.2: Die tweede model wat vir die beraming van VFgedefinieer is, is gemodelleer as 'n funksie van die aangetekende poelverhouding voor ineenstorting, met behulp van 7 gevalle uit die databasis wat die poelverhoudingsdata verskaf het. Die doel van die ontwikkeling van hierdie model was om die huidige model wat deur Rourke & Luppnow (2015) ontwikkel is, te verbeter. Die model wat hieruit voortgevloei het, is amper identies aandie bestaande model en behaal ’n R2-waarde van 0,98 en ’n wgk-afwyking van 0,037 Mm3. Dit word aanbeveel dat ’n studie onderneem word om spesifiek te kyk na die verband tussen die poelverhouding en versadigingsvlakke van die uitskotmateriaal en die potensiële vrystellingsvolume. Model Dmax.1: Die eerste model wat vir die beraming van Dmax gedefinieer is, is gemodelleer deur gebruik te maak van 37 gevalle uit die databasis wat die opgeneemde Dmax-waardes vir die ineenstortings aangebied het. Die funksie isgedefinieer om die totale volume, vrystellingsvolume en hoogte van die dam as die voorspellerveranderlike Hf op te neem. Die doel was om ’n model te ontwikkel wat meer akkuraat as die bestaande modelle is. Die model het relatief goed gepresteer in vergelyking met die bestaande modelle van Rico et al (2008) en Concha Larrauri & Lall (2019), met ’n R2-waarde van 0,81 en ’n RMSE van 47,72 km. Die hoë wgk-afwyking word toegeskryf aan die variansie tussen die waardes vir Dmax en Hf. Daarbenewens wissel Dmaxaansienlik tussen ineenstortings en is dit afhanklik van verskillende eksterne faktore soos die topografie van die terrein, of die uitskotstoorgerief naby ’n waterloop is en moontlike natuurlike of mensgemaakte hindernisse. Model Dmax.2: Die tweede modelwat vir die beraming van Dmaxgedefinieer is, is gemodelleer met behulp van dieselfde 7 gevalle wat vir model VF.2 gebruik is. Benewens die poelverhouding is die gradiënt van die vloeilyn as ’n veranderlike ingereken. Die helling is vanaf die middel van die uitskotstoorgerief geneem tot by die laagste punt van die vloeilyn van die uitskotmateriaal vanaf die breuk. Die model het relatief goed gepresteer en ’n R2-waarde van 0,77 en ’n wgk-afwyking van 3 km behaal. Die model is egter baie beperk, weereens vanweë die klein datastel wat beskikbaar was vir ontleding. Oor die algemeen het die modelle na verwagting gepresteer. Model VF.1 het die beste gevaar en kan moontlik aangewend word as ’n eerste benadering om die potensiële gevolge van ’n oorstroming na die ineenstorting van ’n uitskotstoorgerief te voorspel, weens die stabiliteit en akkuraatheid wat deur die gebruik van ʼn groter datastel teweeggebring is. Die modelle wat ontwikkel is om data van poelverhoudings te bevat, het goed gevaar, maar die datastel moet uitgebrei word om ’n akkurater voorspelling te gee. Hulle toon egter ’n sterk verband tussen die grootte van die oppervlakpoel en die verwagte vrystellingsvolume. Wanneer die modelle oorweeg word wat die afloopafstand voorspel, is dit belangrik om te let op die kompleksiteit van die veranderlikes wat die afvloeiafstand van die uitskot mag beïnvloed. Ondersoeke en modellering van die spesifieke terreine moet gedoen word om die waarskynlikste vloei te identifiseer met inagneming van die aanwesigheid en volume van plantegroei, natuurlike hindernisse en geboue.
Description
Thesis (MEng)--Stellenbosch University, 2021.
Keywords
Tailings dams, Breaches of dams -- Assessment, UCTD, Structural failures