Por: A. Ambros y M. Döring, Institute of Mine Seismology, Ottawa, Canada.

Resumen

Los subproductos de los desechos mineros, conocidos como relaves, suelen almacenarse en instalaciones de almacenamiento de relaves (TSF, por su sigla en inglés) a gran escala durante periodos de tiempo prolongados. Las presas de relaves se encuentran entre las estructuras de tierra artificiales más grandes hechas por el ser humano, lo que hace que su estabilidad sea crítica para las operaciones mineras globales. 

Varias fallas de presas de relaves de alto perfil, incluido el desastre de Brumadinho en 2019, han dejado claro que, a pesar de que estas estructuras están cuidadosamente construidas y equipadas con diversos instrumentos, como piezómetros, sondas de calidad del agua, radares, cámaras e inclinómetros, los cambios internos pueden pasar desapercibidos hasta que aparecen signos visibles (filtraciones o anomalías en la vegetación) en la superficie. 

Los avances recientes en interferometría de ruido ambiental ofrecen un enfoque prometedor para detectar estos cambios internos ocultos. Al analizar el ruido sísmico de fondo continuo registrado en múltiples sensores, esta técnica puede revelar variaciones sutiles en la velocidad y la atenuación de las ondas dentro de la estructura de la presa e indicadores tempranos de la evolución de debilidades o vías de filtración, mucho antes de que se hagan visibles en la superficie. 

Este estudio presenta un proyecto de monitoreo geofísico de dos años de duración, realizado en el complejo de TSF de la mina Granny Smith en Australia occidental. Se compararon las variaciones de la velocidad sísmica en intervalos de tiempo con las precipitaciones y la temperatura observadas para investigar los cambios en las condiciones de la TSF.

Palabras Clave: monitoreo, presas de relaves, interferometría.

Introducción 

Importancia del monitoreo en TSF

Los recientes fallos en las instalaciones de almacenamiento de residuos, como los de Mount Polley, Samarco, Cadia y Brumadinho, han puesto en evidencia la deficiente gobernanza corporativa sistémica, las prácticas de gestión de riesgos y la inexistencia de normas globales sobre las mejores prácticas de gestión de las Tailings Storage Facilities (Morgernstern et al., 2015; Morgernstern et al., 2016; CIAEA, 2020; Arroyo y Gens, 2021). La grabación en video del fallo de la TSF de Brumadinho en 2019 fue noticia internacional en horario de máxima audiencia y animó a la industria minera a asociarse con una serie de partes interesadas, entre ellas el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA), los Principios para la Inversión Responsable (PRI), un panel de expertos y un grupo asesor para desarrollar la Norma Industrial Global sobre Gestión de Residuos (GISTM), (GISTM 2020).

La norma está dirigida a los operadores mineros y se diseñó con el objetivo general de reforzar la seguridad de las instalaciones de almacenamiento de residuos para evitar futuros fallos y mejorar la transparencia y la divulgación de información. Más concretamente, https://globaltailingsreview.org/, el sitio web en el que se publicó la GISTM, señala que “para cumplir con la Norma, los operadores deben utilizar medidas específicas para prevenir fallos catastróficos en las instalaciones de residuos y aplicar las mejores prácticas en las actividades de planificación, diseño, construcción, operación, mantenimiento, monitoreo, cierre y postcierre”.

GISTM

La GISTM contiene 15 principios generales que proporcionan un marco para lograr la gestión de las TSF según las mejores prácticas. El principio 7, a saber, “Diseñar, implementar y operar sistemas de monitoreo para gestionar el riesgo en todas las fases del ciclo de vida de la instalación, incluido el cierre”, pone de manifiesto la necesidad de que los operadores evalúen en tiempo real el estado estructural de las TSF a lo largo de toda la vida útil de la instalación.

Un gran número de tecnologías de monitoreo, tanto consolidadas como emergentes, podrían formar parte de un sistema de monitoreo integral que permita seguir los cambios de comportamiento de una TSF y, por lo tanto, su estado estructural a lo largo del tiempo, tanto en el interior como en la superficie.

Las mediciones de áreas extensas proporcionadas por tecnologías de teledetección como InSAR y GbInSAR (Carla et al., 2018; Lumbroso et al., 2021; Vulpe et al., 2022) presentan ventajas tentadoras, como la ausencia o la minimización de los requisitos de instalación de instrumentos y la interferencia con las operaciones normales de la mina. Tanto los modos de fallo determinados por cambios en la superficie (por ejemplo, desbordamientos) como los modos de fallo en los que los cambios externos proporcionan información valiosa sobre tendencias inaceptables hacia el fallo (por ejemplo, filtraciones, tuberías y erosión, inestabilidad de taludes) se benefician de la monitorización por teledetección.

La detección de precursores de fallos para los modos de fallo regidos por cambios internos dentro de la TSF (por ejemplo, filtraciones, tuberías y erosión, hundimientos, cimientos, inestabilidad de taludes) requiere el uso de tecnologías de monitoreo que puedan medir parámetros internos como el flujo de filtración, la superficie freática, la presión intersticial, la expansión de cavidades y la velocidad de las ondas de corte. Varias tecnologías de monitoreo (por ejemplo, piezómetros, conjuntos de acelerómetros de forma, sensores de turbidez) proporcionan información sobre una serie de cambios de comportamiento preocupantes en términos de salud estructural (por ejemplo, cambio de la presión intersticial interna, cambio de las propiedades del agua, desplazamiento 3D).

En los últimos años, las tecnologías de monitoreo geofísico han demostrado un potencial significativo para detectar una serie de cambios de comportamiento internos en las TSF que son de gran interés para su estabilidad, como el flujo de filtración, el desarrollo de cavidades, la erosión interna y los cambios en la velocidad de las ondas de corte (Planes et al., 2016; Olivier et al., 2017; Ouellet et al., 2022). El monitoreo geofísico in situ mediante geófonos, sensores acústicos distribuidos y acelerómetros, combinado con la interferometría de ruido ambiental (ANI), ha experimentado un rápido desarrollo en los últimos años.

El presente estudio detalla una investigación de monitoreo sísmico en tiempo real de cinco meses (es decir, 150 días) que se llevó a cabo en el complejo TSF de la mina Granny Smith, en Australia occidental. Esta investigación coincidió con un periodo de inactividad en el depósito de residuos. Los datos se registraron mediante una densa red de geófonos y dos estaciones sísmicas portátiles totalmente integradas, y se procesaron posteriormente utilizando interferometría de ruido ambiental (ANI). Los resultados se utilizaron para producir un modelo tridimensional de la velocidad de las ondas S del subsuelo de la TSF a lo largo del tiempo. A continuación, se compararon las variaciones del perfil de velocidad de las ondas S a lo largo del tiempo con las condiciones de precipitación y temperatura observadas, obtenidas de la Oficina Australiana de Meteorología, con el fin de evaluar la respuesta de la estructura de la TSF a las condiciones ambientales cambiantes y proporcionar un enfoque eficaz para monitorear el estado estructural de la instalación.

Velocidades de onda S

Relación con el módulo de rigidez

Las ondas de cuerpo, que viajan a través de un continuo, son de dos tipos. Las ondas P, también conocidas como ondas primarias u ondas de presión. Las ondas P son ondas de compresión que tienden a inducir un cambio de volumen. Su velocidad de propagación, Vp, a través de un suelo saturado es idéntica a la Vp en el agua. Como tales, representan un parámetro de tensión total. Ondas S, también conocidas como ondas secundarias u ondas de corte. Las ondas S tienden a inducir deformaciones de corte muy pequeñas. Su velocidad, es decir, la velocidad de corte (Vs), representa un parámetro de tensión efectiva. La velocidad de las ondas de corte es una medida directa de la rigidez o dureza del suelo, G.

En el caso de estructuras diseñadas para estar lejos del fallo, como muros de contención, cimientos y túneles, las deformaciones en el terreno son pequeñas (Figura1) y se ha destacado que determinar la rigidez del suelo ante pequeñas deformaciones es un parámetro importante en el diseño (Burland, 1989).

Monitoreo de la onda S

La velocidad de las ondas de corte se utiliza ampliamente para evaluar la respuesta dinámica de los suelos, incluida la respuesta sísmica del terreno y el establecimiento de mapas regionales de riesgo de sacudidas del suelo, las vibraciones de los cimientos de las máquinas y la susceptibilidad a la licuefacción de los residuos y el suelo.

Para obtener la Vs se dispone de técnicas de medición tanto in situ (por ejemplo, sCPT, tomografía de refracción sísmica, pruebas de pozo descendente y transversal) como de laboratorio (por ejemplo, elementos flexibles, columna resonante). Estos métodos evalúan las condiciones de la Vs en un punto del espacio y el tiempo. Aunque las sCPT se realizan de forma rutinaria en el entorno real, la evaluación precisa de la Vs puede verse afectada significativamente por el ruido de fondo (Clayton, 2015). 

Por otro lado, las pruebas de columna resonante en laboratorio proporcionan una medición robusta de Vs en un entorno bien controlado y bajo parámetros bien definidos (por ejemplo, distribución del tamaño de las partículas), pero la estructura inicial del material puede haberse perdido durante el transporte de la muestra, la extrusión, el recorte y la instalación en el aparato de laboratorio (Been, 2016).

El monitoreo geofísico in situ mediante geófonos, sensores acústicos distribuidos o acelerómetros, combinada con la interferometría de ruido ambiental (ANI), tiene la ventaja de proporcionar variaciones espaciales y temporales continuas en las velocidades de las ondas de corte.

Ubicación del emplazamiento de TSF e instrumentación

Estudio en Granny Smith

Este estudio se llevó a cabo en el complejo TSF de la mina Granny Smith, cerca de Laverton, en Australia occidental. Laverton tiene un clima semiárido con veranos calurosos e inviernos suaves a fríos. La TSF se compone de tres celdas y el área de interés para el presente estudio está representada por el rectángulo de línea punteada (Figura 2). La TSF se construyó utilizando el método ascendente y tiene aproximadamente 35 m de altura (en el área de interés). Los residuos mineros (es decir, los relaves) se transportan hidráulicamente a través de tuberías y se descargan mediante grifos en la playa de la TSF.

Instrumentación

Una densa red temporal de geófonos alimentados por baterías (Figura 3), concretamente nodos Smar-tSolo IGU-16HR, se colocaron a una distancia de unos 20 m a lo largo de la playa, en la cresta, en la cara del terraplén y en los bancos inferiores. Estos dispositivos registraron datos, con una frecuencia de muestreo de 1,000 Hz, durante aproximadamente 25 días antes de que se agotaran sus baterías.

Además, se instalaron tres sismómetros portátiles compactos, de bajo consumo y con todas las funciones (denominados xPOD) en agujeros poco profundos junto a estructuras metálicas (Figura3 b) utilizadas para fijar el equipo auxiliar necesario (por ejemplo, panel solar, antena GPS y antena WiFi). Cada dispositivo cuenta con un geófono vertical interno de 5 Hz geophone, un acelerómetro MEMs triaxial interno y un geófono triaxial externo de 5 Hz, que permiten al xPOD funcionar como una estación sísmica autónoma. Con el fin de captar la variación espacial de la velocidad de las ondas de corte, los xPOD se instalaron a lo largo de la sección de interés que se muestra en la Figura2. Los datos se registraron desde principios de 2023 y los cambios en la velocidad de las ondas de corte se calcularon en tiempo real. La Figura 4 muestra la ubicación de: la red temporal de nodos SmartSolo, las estaciones xPOD, los geófonos externos y los cables que conectan los geófonos externos a los xPOD.

Resultados

Variabilidad temporal de la velocidad sísmica

La Figura 3 muestra la evolución temporal de la velocidad sísmica subterránea en Granny Smith TSF entre el 01 de abril de 2023 y el 01 de julio de 2023. Junto con estas variaciones de la velocidad sísmica, la Figura 3 también muestra parámetros ambientales como la temperatura y las precipitaciones diarias para el mismo periodo. Los datos de precipitaciones y temperatura se recopilaron de la estación aérea 012305-Laverton, en Australia occidental, utilizando el sitio web de la Oficina Australiana de Meteorología (BOM). La estación aérea Laverton se encuentra a unos 10 km de la TFS de Granny Smith.

La tendencia más evidente en las variaciones de la velocidad sísmica de la Figura 3 es el aumento general en función del tiempo en todos los sitios. El aumento medio de la velocidad sísmica (línea negra en la Figura 3) entre el 1 de abril de 2023 y el 1 de julio de 2023 es de aproximadamente el 2%. Aunque los sensores individuales muestran cierta complejidad a lo largo del tiempo, la variabilidad general en las mediciones del cambio medio de la velocidad sísmica es baja, lo que indica que hay pocos indicios de aumentos o reducciones sistemáticas de la velocidad sísmica en toda la red.

Las comparaciones entre las variaciones de la velocidad sísmica y la temperatura máxima diaria y los totales de precipitaciones diarias muestran solo pequeños efectos, debido a cambios ambientales a corto plazo o transitorios. Algunos sensores parecen mostrar cierta variabilidad diaria que puede estar correlacionada con las variaciones de la temperatura máxima diaria, pero no parece haber una respuesta significativa a corto plazo al aumento de las precipitaciones. Sin embargo, a largo plazo, la tendencia general al alza de la velocidad sísmica observada en todos los sensores puede estar asociada a una disminución general de las precipitaciones diarias totales.

La Figura 3 también muestra la variación temporal de los coeficientes de correlación cruzada entre la función de correlación cruzada de referencia y las pilas de diez minutos. El coeficiente de correlación cruzada es una medida de la similitud entre las dos formas de onda a lo largo del tiempo. En general, los coeficientes de correlación cruzada se mantienen notablemente altos durante todo el periodo de análisis (>0,99). Se observan algunos periodos de menor similitud entre las formas de onda, especialmente alrededor del 20 de abril de 2023 y durante aproximadamente siete días después del 01 de junio de 2023. Parece que muchas de estas reducciones transitorias en los coeficientes de correlación cruzada se producen simultáneamente con días de precipitaciones, lo que indica que la intrusión de fluidos meteóricos en el subsuelo puede estar afectando a la similitud de las formas de onda.

Monitoreo de vibraciones

Además de permitir el uso de grabaciones de ruido ambiental para monitorear las variaciones en el tiempo de la velocidad sísmica, también es posible utilizar el equipo de monitoreo sísmico para registrar las vibraciones producidas por terremotos lejanos, voladuras realizadas en la mina cercana y otros eventos sísmicos inducidos locales. Las Figuras 3 y 4 muestran varias de estas grabaciones que han sido realizadas por los xPOD desde principios de 2023.

Uno de los eventos sísmicos más destacados que se ha registrado en la red TSF de Granny Smith es el terremoto de magnitud 7.0 en Java, Indonesia, que ocurrió el 14 de abril de 2023 a las 09:55:45 (UTC). Las ondas P y S fueron registradas claramente por las estaciones de monitoreo xPOD a largo plazo en la TSF (Figura 6). Además, se observa una onda superficial de alta frecuencia que llega más tarde, a los 400,000 ms (Figura 7). Debido al aumento del movimiento del suelo registrado en los componentes horizontales en comparación con el componente vertical, es probable que esta onda superficial sea predominantemente una onda Love. Los movimientos del suelo de este terremoto registrados por estos sensores en la TSF fueron relativamente bajos, con un PGV máximo de < 0.2 mm/s, pero la fidelidad del registro de un terremoto telesísmico por parte de la red de monitoreo demuestra la capacidad del equipo para comparaciones con los criterios de diseño descritos en una evaluación preliminar del riesgo sísmico.

Las Figuras 8 y 9 muestran los movimientos del suelo registrados en la red de monitoreo de Granny Smith TSF durante un periodo de voladuras en la mina subterránea y un registro de un evento sísmico local de magnitud 0.8 inducido por la minería, respectivamente. Los movimientos máximos del suelo inducidos en la TSF por la secuencia de voladuras y el evento de magnitud 0.8 son del orden de 10(-6) m/s. Es interesante observar que estos movimientos del suelo son dos órdenes de magnitud menores que los inducidos por el terremoto telesísmico que se muestra en la Figura 6, que provocó movimientos del suelo de hasta 10(-4) m/s en la cresta de la TSF. La sensibilidad de los sensores xPOD a las pequeñas vibraciones del suelo demuestra la capacidad de estas redes para ser utilizadas en la monitorización sísmica rutinaria en las minas. Además de proporcionar simplemente estimaciones del movimiento máximo del suelo para cumplir con las evaluaciones de riesgo sísmico, es posible aumentar cualquier red de monitorización sísmica subterránea con registros de la red TSF para limitar mejor parámetros como los mecanismos de origen de los terremotos.

Conclusiones

1. Este estudio empleó con éxito el monitoreo sísmico pasivo para evaluar la estabilidad y la variabilidad temporal de la instalación de almacenamiento de residuos mineros (TSF) de Granny Smith en Australia occidental. Durante un periodo de cinco meses, el análisis reveló una tendencia constante al alza en la velocidad sísmica del subsuelo en toda la red de monitoreo, lo que indica una mejora de la rigidez o dureza del suelo dentro de la TSF, con una variabilidad general baja. Si bien algunos sensores mostraron pequeñas variaciones diarias de velocidad correlacionadas con la temperatura máxima, no se observó una respuesta significativa a corto plazo al aumento de las precipitaciones. Sin embargo, el aumento de la velocidad a largo plazo pareció estar asociado con una disminución general de las precipitaciones diarias totales.

2. Además, el sistema de monitoreo sísmico demostró ser muy eficaz para registrar las vibraciones de las explosiones mineras cercanas y los eventos sísmicos inducidos locales, lo que demuestra su sensibilidad incluso a las vibraciones más mínimas del suelo. Esto posiciona al sistema como una herramienta valiosa y no invasiva para el monitoreo sísmico rutinario y continuo en las minas.

3. En conclusión, esta investigación destaca el importante papel de la monitorización sísmica pasiva en la evaluación del estado estructural, la variabilidad temporal y la respuesta a las condiciones ambientales dentro de las TSF. Los resultados proporcionan información valiosa y útil para la gestión de las TSF, lo que contribuye a mejorar la seguridad, la gestión de riesgos y los procesos de toma de decisiones informadas en la industria minera.

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