Статті

Оцінка стійкості розвитку кар’єру з використанням нової моделі на основі підходу Фолчі

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №6 2021

Останнє оновлення: 29 грудня 2021

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 3950

Authors:

Есмаейль Пуресмаейлі, orcid.org/0000-0002-6686-0877, Кафедра гірничої справи та геології, Каемшарська філія, Ісламський університет Азад, м. Каемшар, Іран

Араш Ебрахімабаді, orcid.org/0000-0002-1996-2731, Кафедра нафти, гірничої справи та матеріалознавства, центральна Тегеранська філія, Ісламський університет Азад, м. Тегеран, Іран, e-mail Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Хаді Хамідіан, orcid.org/0000-0002-2490-4923, Кафедра гірничої справи та геології, Каемшарська філія, Ісламський університет Азад, м. Каемшар, Іран

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2021, (6): 141 - 147

https://doi.org/10.33271/nvngu/2021-6/141

Abstract:

Мета. Відкриті гірничі роботи є одним з основних видів діяльності, що впливають на довкілля, економіку й суспільство у прилеглому регіоні. Отже, важливо дослідити результати цієї діяльності з точки зору оцінки сталості розвитку. Для вимірювання стійкості кар’єру необхідна методологія, що охоплює всі аспекти стійкості проведення гірничих робіт. Мета цієї статті – оцінка стійкості розвитку кар’єру й визначення того, які компоненти вимагають модифікації та більшої уваги.

Методика. Багато дослідників намагалися розробити схеми для вимірювання показників стійкості гірничодобувної діяльності, причому деякі з них є складними, а решта не охоплює всіх аспектів стійкості. У цій роботі для оцінки стійкості розвитку кар’єру був використаний метод Фолчі, заснований на підході багатопараметрового прийняття рішень (БППР). Для цього, перш за все, були досліджені вирішальні фактори та вплив кожного вирішального фактору на стійку складову кар’єру.

Результати. У ході дослідження як приклад було обрано свинцево-цинковий кар’єр Ангуран. На основі експертної оцінки була побудована кореляційна матриця зваженого впливу кожного вирішального фактору на екологічний компонент. Після цього була розрахована величина вирішальних чинників і вплив кожного із них на показник стабільності розвитку кар’єру Ангуран.

Наукова новизна. Результати, отримані на основі використання методу Фолчі, показали, що здоров›я та безпека людей, якість води, якість повітря, флора й фауна, а також поверхня стали вирішальними факторами стійкості розвитку кар’єру Ангуран.

Практична значимість. Нарешті, можна зробити висновок, що кар’єр Ангуран характеризується значним ступенем стійкості через низький рівень впливу діючих факторів, і немає необхідності змінювати будь-які вирішальні фактори.

Ключові слова: стійкість, сталий розвиток, метод Фолчі, свинцево-цинковий кар’єр, Ангуран

References.

1. Chakraborty, M., Ahmad, M., Singh, R., Pal, D., Bandopad­hyay, C., & Chaulya, S. (2002). Determination of the emission rate from various opencast mining operations. Environmental Modelling & Software, 17(5), 467-480. https://doi.org/10.1016/s1364-8152(02)00010-5.

2. Hansen, Y., Broadhurst, J. L., & Petrie, J. G. (2008). Modelling leachate generation and mobility from copper sulphide tailings – An integrated approach to impact assessment. Minerals Engineering, 21(4), 288-301. https://doi.org/10.1016/j.mineng.2007.10.006.

3. Ekrami, E., Pouresmaieli, M., Shariati, P., & Mahmoudifard, M. (2021). A review on designing biosensors for the detection of trace metals. Applied Geochemistry, (127), 104902. https://doi.org/10.1016/j.apgeochem.2021.104902.

4. Folchi, R. (2003). Environmental impact statement for mining with explosives: a quantitative method. Proceedings of the 29 ^th annual conference on explosives and blasting technique, 285-296. Retrieved from https://www.scirp.org/(S(i43dyn45teexjx455qlt3d2q))/reference/ReferencesPapers.aspx?ReferenceID=1190606.

5. Ebrahimabadi, A., Pouresmaieli, M., Afradi, A., Pouresmaeili, E., & Nouri, S. (2018). Comparing Two Methods of PROMETHEE and Fuzzy TOPSIS in Selecting the Best Plant Species for the Reclamation of Sarcheshmeh Copper Mine. Asian Journal of Water, Environment and Pollution, 15(2), 141-152. https://doi.org/10.3233/ajw-180026.

6. Amirshenava, S., & Osanloo, M. (2019). A hybrid semi-quantitative approach for impact assessment of mining activities on sustainable development indexes. Journal of Cleaner Production, (218), 823-834. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.02.026.

7. Pouresmaieli, M., & Osanloo, M. (2019). A Valuation Approach to Investigate the Sustainability of Sorkhe-Dizaj Iron Ore Mine of Iran. Springer Series in Geomechanics and Geoengineering, 431-446. https://doi.org/10.1007/978-3-030-33954-8_50.

8. Laurence, D. (2011). Establishing a sustainable mining operation: an overview. Journal of Cleaner Production, 19(2-3), 278-284. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2010.08.019.

9. Rahmanpour, M., & Osanloo, M. (2017). A decision support system for determination of a sustainable pit limit. Journal of Cleaner Production, (141), 1249-1258. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.09.205.

10. Pouresmaieli, M., & Osanloo, M. (2019). Establishing a Model to Reduce the Risk of Premature Mine Closure. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, (362), 012005. https://doi.org/10.1088/1755-1315/362/1/012005.

11. Monjezi, M., Shahriar, K., Dehghani, H., & Namin, F. S. (2009). Environmental impact assessment of open pit mining in Iran. Environmental geology, 58(1), 205-216.

12. Phillips, J. (2012). Using a mathematical model to assess the sustainability of proposed bauxite mining in Andhra Pradesh, India from a quantitative-based environmental impact assessment. Environmental Earth Sciences, 67(6), 1587-1603. https://doi.org/10.1007/s12665-012-1601-7.

13. Phillips, J. (2013). The application of a mathematical model of sustainability to the results of a semi-quantitative Environmental Impact Assessment of two iron ore opencast mines in Iran. Applied Mathematical Modelling, 37(14-15), 7839-7854. https://doi.org/10.1016/j.apm.2013.03.029.

14. Goodfellow, R. C., & Dimitrakopoulos, R. (2016). Global optimization of open pit mining complexes with uncertainty. Applied Soft Computing, (40), 292-304. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2015.11.038.

15. Ranjan, V., Sen, P., Kumar, D., & Saraswat, A. (2016). Enhancement of mechanical stability of waste dump slope through establishing vegetation in a surface iron ore mine. Environmental Earth Sciences, 76(1). https://doi.org/10.1007/s12665-016-6350-6.

16. Antoniadis, V., Shaheen, S. M., Boersch, J., Frohne, T., Du Laing, G., & Rinklebe, J. (2017). Bioavailability and risk assessment of potentially toxic elements in garden edible vegetables and soils around a highly contaminated former mining area in Germany. Journal of Environmental Management, (186), 192-200. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2016.04.036.

17. Birch, C. (2017). Optimization of cut-off grades considering grade uncertainty in narrow, tabular gold deposits. Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy, 117(2), 149-156. https://doi.org/10.17159/2411-9717/2017/v117n2a6.

18. Bouchard, J., Sbarbaro, D., & Desbiens, A. (2017). Plant Automation for Energy-Efficient Mineral Processing. Green Energy and Technology, 233-250. https://doi.org/10.1007/978-3-319-54199-0_13.

19. Wright, M., Tartari, V., Huang, K. G., Di Lorenzo, F., & Bercovitz, J. (2017). Knowledge Worker Mobility in Context: Pushing the Boundaries of Theory and Methods. Journal of Management Studies, 55(1), 1-26. https://doi.org/10.1111/joms.12316.

20. Saffari, A., Ataei, M., Sereshki, F., & Naderi, M. (2017). Environmental impact assessment (EIA) by using the Fuzzy Delphi Folchi (FDF) method (case study: Shahrood cement plant, Iran). Environment, Development and Sustainability, 21(2), 817-860. https://doi.org/10.1007/s10668-017-0063-1.

21. Cuervo, V., Burge, L., Beaugrand, H., Hendershot, M., & Evans, S. G. (2017). Downstream Geomorphic Response of the 2014 Mount Polley Tailings Dam Failure, British Columbia. Advancing Culture of Living with Landslides, 281-289. https://doi.org/10.1007/978-3-319-53483-1_33.

22. Martín-Crespo, T., Gómez-Ortiz, D., Martín-Velázquez, S., Mar­tínez-Pagán, P., De Ignacio, C., Lillo, J., & Faz, Á. (2018). Geoenvironmental characterization of unstable abandoned mine tailings combining geophysical and geochemical methods (Cartagena-La Union district, Spain). Engineering Geology, (232), 135-146. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2017.11.018.

23. Sharafi, A., Doulati Ardejani, F., Rezaei, B., & Sargheini, J. (2018). Environmental geochemistry of near-neutral waters and mineralogy of zinc and lead at the Angouran non-sulphide zinc mine, NW Iran. Journal of Geochemical Exploration, (186), 77-93. https://doi.org/10.1016/j.gexplo.2017.11.020.

24. Zhang, Y., Lu, W., & Yang, Q. (2014). The impacts of mining exploitation on the environment in the Changchun-Jilin-Tumen economic area, Northeast China. Natural Hazards, 76(2), 1019-1038. https://doi.org/10.1007/s11069-014-1533-5 .

25. Statistics Canada, Labor Force Survey; and ISED calculations. (n.d.). Retrieved from https://www.statcan.gc.ca/.

• < Попередня
• Наступна >