某酸法地浸铀矿山全采区地下水流场变化数值模拟

杨 冰，陈帅瑶，连国玺，郭华明，李世俊，梁大业，惠浩浩，赵传虎

(1.中国地质大学(北京)生物地质与环境地质国家重点实验室，北京 100083；2.中核第四研究设计工程有限公司，河北 石家庄 050021；3.中核内蒙古矿业有限公司，内蒙古 呼和浩特 010011)

原地浸出采铀技术(地浸)是集采、选、冶为一体的新型铀矿采冶技术[1]。地浸生产过程中，通过注液井将合适的溶浸液注入到含矿含水层中，待金属铀溶解进入地下水后，再通过抽液井将浸出液抽出地表进行水冶处理。地浸采铀以其基建投资少、建设周期短、生产成本低、污染小等特点，被广泛应用于天然铀的生产中[2-3]。虽然地浸采铀工艺较传统的硬岩开采方法较为环保，但生产阶段化学试剂的注入同样会极大地改变含矿含水层地下水的氧化还原条件和酸碱条件，铀和其他组分的浸出也会影响采区内部地下水的水质。地下水中各溶解组分的迁移是以区域流场为前提的，区域地下水的流向决定了逸散浸出液整体的迁移方向与迁移程度，为了避免浸出液的逸散对地下水环境造成更大范围的影响，地浸生产过程中会保持总抽液量大于总注液量，人为形成总体向采区中心的水力梯度，将浸出液控制在一定范围内。

地浸铀矿山一般通过监测井来确定局部范围内水体流势，从而调整井的抽注量，最大限度地回收资源，判断地下水的环境情况[4-5]。监测井的水位、水质数据虽然可以为生产和地下水环境保护提供指示信息，但其结果一般仅能反应单点情况，加之地层一般具有较强的非均质性，流场及地下水环境的变化在区域上也会表现出一定差异。因此，利用数值模拟手段预测地浸铀矿山区域流场的变化情况，结合监测井水化学测试数据，更加科学地指导地浸铀矿山的生产实践显得尤为重要。

数值模拟作为研究地下水问题的有效手段，已经在地浸铀矿山的流场变化情况及溶质运移情况研究中得到较多应用[6-10]，但针对我国地浸铀矿山的数值模拟研究主要聚焦于生产单元[11-12]，对于数值模拟下全采区的流场变化研究鲜有报道。本文以我国北方某地浸铀矿山为研究对象，建立全采区数值模型，再现该矿山自投产以来的区域流场变化特征，以期为该矿山抽注液量调整及地下水环境保护措施的选择提供依据。

1 研究区概况

选择我国北方某酸法地浸铀矿山为研究对象，其含矿含水层位于赛汉组上段，含水层厚度大，分布稳定，连续性好。该含水层为单一含水层，承压性、富水性、渗透性良好，水位埋深为18.99～26.02 m，承压水头为40.01～71.48 m，渗透系数为2.9～13.2 m/d。矿床地下水主要接受北东邻区地下水的侧向补给，北西、南东的微弱侧向补给，地下水总体从北东向南西缓慢径流，最终排泄于南西部一带。含矿含水层上下均分布有稳定、连续的隔水层，隔水性能良好，含矿含水层与上覆含水层间无水力联系。

2 地浸铀矿山流场数值模拟

2.1 数学模型

地下水流动遵循一定的物理规律，可由特定的控制方程进行描述，这些数学模型是数值模拟技术的基础。对于各向异性、考虑源汇项的地下水三维渗流基本微分方程见式(1)。

(1)

式中：Kxx、Kyy、Kzz分别为渗透系数在x、y、z方向上的分量，m/d；H为含水层的水头，m；W为源汇项，表示单位体积含水层在单位时间流出或流入地下水的体积，m3/d；Ss为承压含水层为储水率，1/m；t为时间，d。

仅根据该方程并不能刻画某地区地下水流动特定规律，必须补充说明该研究区以外范围对地下水流的影响，即边界条件。对于非稳定流问题，还需要确定研究区地下水的初始状态，即初始条件。式(1)与研究区的边界条件和初始条件一起构成描述地浸铀矿山各采区地下水流场的数学模型。本文利用美国Brigham Young University开发的地下水模拟系统GMS软件进行研究，该软件综合了已有的MODFLOW、MODPATH、MT3DMS等地下水计算功能，具有良好的使用界面，强大的前处理、后处理功能及优良的三维可视效果，是目前国际上主流的三维地下水流和溶质运移模拟可视化专业软件系统。

2.2 模型范围

利用数值模拟技术解决实际地下水问题时宜选择完整的水文地质单元作为模拟区，以反应实际的边界条件对研究区域的影响。但在实际应用中，由于关注区域的范围相较于其所在的完整水文地质单元范围而言较小，因此需要根据实际情况划定人为边界。

本文主要参考该矿山投产前区域初始流场情况，借鉴我国成熟地浸铀矿山的实际生产情况，充分考虑该地浸铀矿山投产后地下水中铀等元素的迁移距离，进而确定模型范围，建立的模型范围如图1所示。

2.3 边界条件

建立模型时，平行于等水头线方向的边界概化为通用水头边界；垂直等水头线方向的边界概化为零流量边界；含矿含水层上下均分布有连续且稳定的隔水层，与上下含水层之间无水量交换，因此该部分边界也概化为零流量边界。

2.4 水文地质参数

根据该铀矿山前期勘查阶段所获取的渗透系数结果，含矿含水层渗透系数为2.9～13.2 m/d，区域渗透系数为5.76 m/d，孔隙度、弥散度等水文地质参数选择经验值。 模型所用主要水文地质参数见表1。

图1 模型范围Fig.1 Modelling scope

表1 主要输入参数一览表Table 1 Main input parameters of model

2.5 初始条件

初始条件表征含水层中水头分布的初始状况，该地浸铀矿山首采区投产于2015年，此前含矿含水层的水头分布情况未受生产扰动，可以作为模型的初始条件。基于地勘阶段水文井数据，插值获得模拟区的初始水头分布。

2.6 源汇项

该铀矿山含矿含水层为承压含水层，埋藏较深，大气降水入渗与蒸发对含矿含水层的影响可不考虑，含矿含水层水量的变化主要由生产井的抽注引起。目前，该矿山共投产12个采区，本次研究区为矿区西南部的C1采区～C9采区，9个采区共有生产井649眼，其中，抽液井288眼，注液井361眼。本次数值模拟结合生产进度，选取C1采区～C9采区2015年12月至2020年8月的抽注液量，以月为单位概化后作为模型源汇项。

2.7 网格剖分

模拟区域水平向共划分为356行，纵向分为339列，垂向剖分为7层，共计738 101个有效计算单元。 模型外围计算单元为20 m×148 m～148 m×148 m的矩形网格，为加强计算精度和避免井位置在模型中偏移，在模拟研究采区处对网格进行加密处理，加密区计算单元约为9 m×9 m。

3 模拟结果与分析

3.1 模型识别与验证

为了避免模拟结果失真，需要对模型的结果进行识别与验证。模型识别与验证是结合水文地质条件，通过调整模型的结构、参数等，达到模拟的地下水状态(水头、浓度等)与实测地下水状态最大限度的拟合，使模型尽可能刻画实际水文地质条件，提高模型的仿真程度。本次模拟利用C1采区～C7采区观测井不同时间的统测水位对模型进行识别与验证，拟合结果见图2～图5。从结果看，模型拟合效果较好，可用来对生产条件下区域流场变化情况进行预测。

3.2 区域流场分析

图2 2018年11月监测井水头拟合情况Fig.2 Head fitting of monitoring wells in November 2018

图3 2019年5月监测井水头拟合情况Fig.3 Head fitting of monitoring wells in May 2019

图4 2019年7月监测井水头拟合情况Fig.4 Head fitting of monitoring wells in July 2019

图5 2019年11月监测井水头拟合情况Fig.5 Head fitting of monitoring wells in November 2019

图6 不同时间采区流场情况Fig.6 Flow field in mining area in different time

该地浸铀矿山不同时间区域流场情况如图6所示。从模拟结果可以看出，自2015年12月生产至今，随着矿山开采时间的延长，地浸生产对含矿含水层区域流场产生了明显影响，初始流场状态发生了一定程度的改变。生产抽注活动造成了采区及外围一定范围的地下水位波动，而采区外围较远处地下水位受到的影响相对较小。主要是因为采用抽液量大于注液量的生产方式，虽然可以形成指向采区中心的水力梯度，但为了避免浸出液过度稀释，抽液量大于注液量的比例值较小，总体上保持在0.3%左右，这就使得采区内部形成的“降落漏斗”范围有限，对距采区边界较远处的地下水位影响较小。另外，该铀矿山渗透性能较强，径流条件较好，水位下降区可以较快得到侧向补给，在一定程度上减小了远距离处含矿含水层的水位变动。

利用水头模拟结果绘制了各采区降落漏斗形成情况，不同年份C1采区～C9采区形成的“降落漏斗”情况见图7～图11。在2016年末，采区内部形成的水头下降区主要集中在最早投产的C1采区～C5采区周围，随着生产的进行，降落漏斗的范围逐渐扩大并随着抽注液量的变化而发生位置的变化。2019年12月，C8采区、C9采区陆续投产，在其附近也出现了较为明显的地下水降落漏斗。

图7 2016年末采区降落漏斗示意图Fig.7 Regional cone depression in mining areaat the end of 2016

图8 2017年末采区降落漏斗示意图Fig.8 Regional cone depression in mining areaat the end of 2017

图9 2018年末采区降落漏斗示意图Fig.9 Regional cone depression in mining areaat the end of 2018

图10 2019年末采区降落漏斗示意图Fig.10 Regional cone depression in mining areaat the end of 2019

图11 2020年8月采区降落漏斗示意图Fig.11 Regional cone depression in mining areain August 2020

分析采区内部生产井附近的地下水位情况可知，在地浸抽注活动的影响下，地下水原始流向被破坏，采区内地下水位波动较大，地下水位受井群抽注控制呈现出高低不平的状态。在生产过程中，溶浸液的注入与浸出液的抽出均带压实现，由于注液井的注液作用，在其周围会形成一定范围的高水头区，地下水水位升高，形成点源，驱动溶浸液向四围扩散；由于抽液井的抽液作用，抽液井周围水头降低，形成点汇，使周围地下水抽液井汇聚。因此，抽注过程在地浸采区内部会形成多个水头高低各异的点源与点汇，驱动溶浸液均匀的流经矿体，实现铀的浸出。由于总抽液量大于总注液量，总体来看区域流场又呈现出降落漏斗的形态。

3.3 水化学监测指标验证

该地浸铀矿山区域流场变化的数值模拟结果表明，在当前的抽注条件下，各采区内部基本能够形成较为明显的地下水降落漏斗，指向采区内部的水力梯度可以有效控制采区内部溶质向外迁移的范围。水动力与水化学的互证性研究表明，对于更加准确客观地揭示地浸流场的形成进程以及溶质运移规律十分重要[10]。因此，为了进一步证实区域流场状态对于溶质运移范围的控制作用，利用监测井的水化学指标对该地浸铀矿山地下水环境影响范围进行再次验证。C1采区～C7采区监测井地下水2016年12月至2018年6月pH值、铀浓度、硫酸根浓度随时间变化情况见图12～图14。

图12 各监测井pH值随时间变化情况Fig.12 Changes of pH value with time indifferent monitoring wells

图13 各监测井铀浓度随时间变化情况Fig.13 Changes of uranium concentration with timein different monitoring wells

图14 各监测井硫酸根浓度随时间变化情况Fig.14 Changes of sulfate concentration with timein different monitoring wells

从C1采区～C7采区监测井地下水分析结果可以看出，采区投产一段时间后，监测井地下水的3个指标基本维持在本底水平：各监测井pH值基本保持在6.5～7.5；大部分监测井地下水中铀浓度低于50 μg/L，GW03监测井、GW04监测井、GW05监测井和GW07监测井地下水中铀浓度上升较为明显，大部分月份铀浓度超过了100 μg/L， 个别月份的铀浓度超过了150 μg/L； 各监测井地下水中硫酸根浓度基本维持在350～450 mg/L。监测井中测试指标浓度升高的主要原因是采区内部浸出液的扩散作用，但这种影响的范围和程度均有限，可以看出，由于生产期间，按照总抽液量大于总注液量的方式进行生产，浸出液被严格控制在一定范围内，采区外围地下水中的关键指标均处于本底范围。这也进一步证实了区域流场的改变、降落漏斗的形成很好地控制了地浸铀矿山地下水环境影响范围。

4 结 论

1) 区域流场形态是控制地浸铀矿山地下水环境影响范围的主控因素。受地浸铀矿山抽注的影响，含矿含水层区域流场发生了明显的变化，生产期间，采用总抽液量大于总注液量的生产方式，在采区及其周围一定范围内形成了明显的降落漏斗，有效地控制了溶浸液的逸散范围，地浸生产活动对采区外围地下水环境影响较小。

2) 采区内部地下水水位波动较大，注液井周围小范围内会形成明显的水头升高区，成为点源，而抽液井附近会形成水头下降区，成为点汇。由于总抽液量大于总注液量，采区整体仍然会形成一个指向井场内部的水力梯度，控制地下水中各组分的迁移距离。

3) 根据含矿含水层水化学测试指标可以得出，该地浸铀矿山生产多年以来并未对地下水环境造成明显影响，采区外围一定范围内pH值、铀及硫酸根等指标基本保持在本底范围。地下水化学指标进一步证实了区域流场的形态对控制地浸铀矿山地下水环境影响范围的主控作用。

4) 利用数值模拟手段结合现场地下水监测数据，可以更加充分地刻画地浸铀矿山的地下水环境影响现状，对指导地浸铀矿山生产实践有着十分积极的作用。