Détermination de facteurs contrôlant la stabilité
des chantiers souterrains pour une mine sujette à
la sismicité
Mémoire
Benoit Mc Fadyen
Maîtrise en génie des mines - avec mémoire
Maître ès sciences (M. Sc.)
Détermination de facteurs contrôlant la stabilité des
chantiers souterrains pour une mine sujette à la
sismicité
Mémoire
Benoît McFadyen
Sous la direction de :
Martin Grenon, directeur de recherche
Philippe Morissette, codirecteur de recherche
Résumé
Au Canada une méthode de minage fréquemment employée en milieu souterrain est l’extraction par chambre ouverte. Cela est attribuable aux hauts rendements et faibles coûts qu’elle engendre. La capacité de concevoir une chambre ouverte qui est stable est critique pour la rentabilité de l’opération. Pour ce faire, des outils empiriques, tels que les abaques de stabilité, ont été développés et améliorés afin de prédire la stabilité des chantiers et les volumes de bris hors-profil. Malheureusement, ces abaques ne s’appliquent pas à tous les contextes miniers, notamment les mines profondes. Par exemple, les excavations sujettes à la sismicité ne sont pas prises en compte par l’analyse empirique standard des chantiers. Les mines profondes et sismiquement actives se retrouvent sans outils empiriques de conception des chantiers adéquats et les variables influençant la performance de chantiers ne sont pas bien définies.
L’objectif général de ce mémoire est de développer une meilleure compréhension de la performance des chantiers en grande profondeur et sujets à la sismicité en identifiant les variables contrôlant la stabilité des chantiers, afin de pouvoir maximiser la sécurité et la rentabilité pour cette méthode d’exploitation. Une base de données de chantiers fut créée intégrant les données provenant du cas d’étude, soit la mine LaRonde. Elle comprend des variables géométriques, géomécaniques, opérationnelles et sismiques. Pour évaluer les performances d’un chantier (c’est-à-dire, les volumes de bris hors-profil), une réconciliation entre les géométries du chantier conçu et miné a été effectuée pour le chantier dans son ensemble et pour chaque surface le constituant. Des méthodes statistiques univariées, bivariées et multivariées ont servi à identifier les variables critiques.
Les résultats de l’analyse univariée ont montré que le sur-bris (OB) pour l’éponte supérieure de chantiers primaires de type A (miné contre l’éponte supérieure du corps minéralisé) et le sous-bris (UB) pour les murs Est et Ouest de chantiers primaires de type B (miné contre l’éponte inférieure du corps minéralisé) sont les paramètres critiques de sous-performance pour le cas d’étude. Une analyse bivariée a montré les tendances reliant l’OB aux événements sismiques mesurés sur l’échelle Richter, à la désignation de la qualité de la roche (RQD), à la durée de vie du chantier et à la distribution spatiale de ces chantiers. Des tendances ont également été trouvées liant l’UB au volume planifié et à la distance entre les trous de forage et le mur du chantier. Les résultats des analyses multivariées ont montré des résultats semblables aux analyses bivariées. De plus, ces analyses ont permis de montrer les tendances liant l’OB à la performance des chantiers adjacents et l’UB au nombre de tirs à l’explosif réalisé. Des modèles prédictifs, construits à partir des analyses multivariées, permettent d’obtenir un bon taux de réussite pour quantifier la performance (bris hors profil, OB) des chantiers.
Table des matières
Résumé ... ii
Liste des figures ... vii
Liste des tableaux ... xi
Liste des abréviations, sigles, acronymes ... xiii
Remerciements ... xiv Avant-propos ... xv Introduction ... 1 1. Contexte ... 1 2. Problématique ... 2 3. Objectifs ... 2 4. Plan du mémoire ... 3 5. Conclusion ... 4
Chapitre 1 : Revue de littérature des outils de conception de chantier ... 5
1.1 Introduction ... 5
1.2 Analyse quantitative de la performance... 5
1.3 L’abaque de stabilité ... 6
1.4 Analyses statistiques ... 10
1.5 Conclusion ... 11
Chapitre 2 : Cas d’étude - Mine LaRonde ... 12
2.1 Description générale ... 12
2.2 Géologie ... 14
2.3 Propriétés géomécaniques ... 14
2.4 Méthode de minage ... 16
2.5 Forage, sautage et soutirage ... 17
2.6 Soutènement ... 19 2.7 Remblayage ... 19 2.8 Sismicité ... 20 2.9 Conclusion ... 22 Chapitre 3 : Méthodologie ... 23 3.1 Introduction ... 23
3.2 Plate-forme et applications utilisées ... 23
3.4 Collecte des données ... 26 3.4.1 Variables géométriques ... 27 3.4.2 Variables géomécaniques ... 28 3.4.3 Variables opérationnelles ... 30 3.4.4 Variables sismiques ... 32 3.4.5 Variables de performance ... 36
3.5 Traitement des données par analyse statistique ... 37
3.5.1 Analyses univariées ... 37
3.5.2 Analyses bivariées ... 37
3.5.3 Analyses multivariées ... 38
3.6 Conclusion ... 47
Chapitre 4: Article 1—Preliminary assessment of primary stope performance for a seismically active mine ... 48
4.1 Résumé ... 48
4.2 Abstract ... 48
4.3 Introduction ... 49
4.4 CASE STUDY: LARONDE MINE ... 49
4.4.1 General Mine Information ... 49
4.4.2 Stope properties ... 50
4.5 STOPE PERFORMANCE ... 52
4.5.1 Stability Chart ... 52
4.5.2 Quantitative Performance Analysis ... 52
4.6 STOPE DATABASE ... 53 4.6.1 Database Information ... 53 4.6.2 Geometrical Parameters ... 54 4.6.3 Geomechanical Parameters ... 54 4.6.4 Operational Parameters ... 54 4.6.5 Seismic Parameters ... 55 4.6.6 Performance Parameters ... 55 4.7 ANALYSIS ... 56 4.7.1 Univariate Analysis ... 56 4.7.2 Bivariate Analysis ... 56 4.8 RESULTS ... 57 4.8.1 Univariate Analysis ... 57
4.8.2 Bivariate Analysis ... 59
4.9 DISCUSSION ... 63
4.10 CONCLUSION ... 65
4.11 ACKNOWLEGMENTS ... 65
Chapitre 5 : Analyses multivariées ... 66
5.1 Introduction ... 66
5.2 Identification des variables critiques ... 66
5.2.1 Le chantier global : Caractérisation et identification des variables critiques ... 68
5.2.1.3 Synthèse de la performance pour le chantier global ... 80
5.2.2 Identification des surfaces qui contribuent à la sous-performance des chantiers ... 83
5.2.3 Les chantiers primaires A : caractérisation et identification des variables critiques pour l’éponte supérieure ... 86
5.2.4 Les chantiers secondaires : caractérisation et identification des variables critiques pour le mur Est et le toit... 91
5.2.5 Les chantiers B : caractérisation et identification des variables critiques pour les murs de côté .... 94
5.2.6 Identification des variables critiques selon la classification de leur performance ... 97
5.2.7 Synthèse de la performance par surface ... 100
5.3 Comparaison avec les analyses bivariées... 101
5.3.1 Résultats bivariés ... 101
5.3.2 Comparaison des résultats... 101
5.3.3 Avantages et limitations ... 103
5.4 Conclusion ... 104
Chapitre 6 : Prédiction de la performance... 105
6.1 Introduction ... 105
6.2 Prédiction de la performance des chantiers ... 105
6.3 Modèles prédictifs continus ... 106
6.3.1 Définition des modèles prédictifs continus ... 106
6.3.2 Résultats des modèles prédictifs continus ... 107
6.4 Modèle prédictifs par classification ... 111
6.4.1 Définition des modèles prédictifs par classification ... 111
6.4.2 Résultats des modèles prédictifs par classification ... 112
6.4.3 Analyses des mauvaises prédictions ... 116
6.5.2 Limitations des modèles prédictifs ... 120
6.5.3 Applications des modèles prédictifs au domaine minier ... 121
6.6 Conclusion ... 122
Conclusion ... 123
1. Sommaire ... 123
2. Limites du mémoire ... 125
3. Recommandations pour les travaux futurs ... 126
Liste des figures
Chapitre 1
Figure 1. 1 : Schéma du sur-bris et sous-bris pour une section typique de chantier ... 5
Figure 1. 2 : Schéma de l’ELOS (Clark, 1998) ... 6
Figure 1. 3 : Abaque de stabilité de Mathews (tiré de Mawdesley et al., 2001) ... 6
Figure 1. 4 : Abaques pour calculer les facteurs A, B et C (tirée de Mathews et al., 1981) ... 7
Figure 1. 5 : Abaques de stabilité généré par a) Potvin, 1988 ; b) Nickson, 1992 ; c) Clark et Pakalnis, 1997 ... 9
Chapitre 2 Figure 2. 1 : Localisation de la mine LaRonde (www.angicoeagle.com)... 12
Figure 2. 2 : Gisement de la mine avec le secteur à l’étude encadré en rouge (modifié du site www.angicoeagle.com) ... 13
Figure 2. 3 : Vue des niveaux 272 à 305 de la zone 20N ainsi que les chantiers à l’étude ... 13
Figure 2. 4 : Vue de côté des unités géologiques rencontrées par les trous de forage dans le secteur d’étude (Niveau 272 à 299), ainsi que des galeries par niveau ... 14
Figure 2. 5 : Section typique illustrant des chantiers avoisinants A-B ... 16
Figure 2. 6 : Séquence typique des pyramides de minage (Mercier-Langevin, 2013) ... 17
Figure 2. 7 : Illustration des pyramides de minage dans le secteur d’étude ... 17
Figure 2. 8 : Procédé de minage de chantier type chambre ouverte (MMG Limited, 2018) ... 18
Figure 2. 9 : Exemple du plan de forage en éventail pour un chantier (couleur gris transparent) ; a) vue de face ; b) vue de côté ... 18
Figure 2. 10 : Soutènement possible pour un chantier ... 19
Figure 2. 11 : Schéma d’un remblayage de chantier avec de la pâte cimentée ... 20
Figure 2. 12 : Emplacement des accéléromètres uniaxiaux (cylindres bleus) et triaxiaux (triangles rouges), des géophones 15 Hz (diamants blancs) dans la mine; a) vue Nord-Sud; b) vue Est-Ouest ... 21
Figure 2. 13 : Emplacement des géophones localisés à la surface ... 22
Chapitre 3 Figure 3. 1 : Exemple de construction d’un chantier planifié ... 23
Figure 3. 2 : Schéma des étapes pour la réconciliation des chantiers (tiré de l’application de réconciliation [Woodward et Harris, 2018]) ... 24
Figure 3. 3 : Exemple en deux dimensions de la subdivision récursive de l’espace lorsqu’un octant (les carrés bleus et rouges) est recoupé par la surface du chantier (représentée par la ligne rouge) ... 25
Figure 3. 4 : Schéma de la séparation d’un volume selon les surfaces du chantier ... 25
Figure 3. 5 : Surfaces d’un chantier identifiées avec un code de couleur ... 26
Figure 3. 6 : Procédure pour mesurer le RQD (Deere et Deere, 1988) ... 29
Figure 3. 7 : Exemple de carottes de forages (représentées par des points dont le code de couleur est fonction des valeurs de RQD) situées à moins de 10 m du chantier utilisées pour calculer les valeurs de RQD moyen par surface. ... 29
Figure 3. 8 : Exemple typique de la distance entre les trous de forages et les surfaces du chantier planifié ... 31
Figure 3. 9 : Exemple des 26 chantiers minés possibles (gris) adjacents au chantier évalué (rouge) ... 32
Figure 3. 10 : Graphique représentant la relation entre la magnitude, la distance et le PPV (Potvin et Wesseloo, 2013) ... 34
Figure 3. 11 : Exemple arbitraire d’un graphique de la magnitude des événements en fonction de la fréquence
avec la loi de puissance linéaire représentée en noire et la magnitude minimale encerclée en rouge ... 36
Figure 3. 12 : Schéma expliquant la distance maximale de bris (a) et son emplacement (b) ... 37
Figure 3. 13 : Exemple d’un histogramme facilitant l’identification de variables critiques ... 38
Figure 3. 14 : Schéma du modèle PCA (Dunn, 2019) ... 39
Figure 3. 15 : Exemple d’un vecteur pour la première composante (Dunn, 2019) ... 40
Figure 3. 16 : Exemple de graphique des poids P ... 42
Figure 3. 17 : Exemple du graphique des T; exemple de regroupement de chantiers, encadré en bleu, qui se distinguent des autres chantiers ... 43
Figure 3. 18 : Schéma du modèle PLS (Dunn, 2019) ... 43
Figure 3. 19 : Exemple de graphique des poids W’ et C’ pour une composante ... 45
Chapitre 4 Figure 4. 1: Longitudinal section of the LaRonde ore body. (modified from www.angicoeagle.com) ... 50
Figure 4. 2: Typical sequence of mining pyramids (from Mercier-Langevin, 2013) ... 51
Figure 4. 3: Stopes in the study area ... 51
Figure 4. 4: Mining pyramids in the study area ... 51
Figure 4. 5: Illustration of primary A-B stoping method ... 51
Figure 4. 6: Mathews stability chart (from Mawdesley et al., 2001) ... 52
Figure 4. 7: A typical example of the borehole standoff parameter for a stope design surface... 55
Figure 4. 8: Stope face identification using colour code ... 56
Figure 4. 9: Colour map of the overbreak percentage associated with each stope ... 57
Figure 4. 10: Cumulative frequencies of the performance parameters for univariate analysis of primary stopes; a: stope profile OB% and UB%; b: OB% and UB% in A and B stopes; c: A stope ELOS; d: B stope ELOS; e: A stope ELLO; f: B stope ELLO; g: A stope backfill ELOS; h: B stope backfill ELOS ... 59
Figure 4. 11: Stope UB% as a function of the volume difference between the mined and design stope ... 60
Figure 4. 12: Linear regression of primary B stopes UB volume versus stope planned volume ... 60
Figure 4. 13: Threshold diagram of primary B stope east and west wall ELLO versus the planned volume. Threshold value indicated by red line. Above threshold % indicated by black bars. Data indicated by blue points. ... 60
Figure 4. 14: Threshold diagram of primary A stope hangingwall ELOS versus RQD. Threshold value indicated by red line. Above threshold % indicated by black bars. Data indicated by blue points. ... 61
Figure 4. 15: Box and whisker diagram of A stope OB% for stope pyramids 1 to 4 ... 61
Figure 4. 16: Box and whiskers diagram of A stope hangingwall ELOS for stope pyramids 1 to 4 ... 62
Figure 4. 17: Linear regression of primary B stope crown wall ELLO versus borehole standoff ... 62
Figure 4. 18: Threshold diagram of primary stope hangingwall ELOS versus the stand-up time. Threshold value indicated by red line. Above threshold % indicated by black bars. Data indicated by blue points. ... 62
Figure 4. 19: Threshold diagram of primary A stope hangingwall ELOS versus the number of Richter scale events. Threshold value indicated by red line. Above threshold % indicated by black bars. Data indicated by blue points. ... 63
Figure 4. 20: Threshold diagram of primary A stope hangingwall ELOS versus the maximum Richter scale magnitude. Threshold value indicated by red line. Above threshold % indicated by black bars. Data indicated by blue points. ... 63
Chapitre 5
Figure 5. 1 : R2 cumulatif pour les composantes des données X ; modèle PCA des chantiers dans leur
globalité ... 69 Figure 5. 2 : Graphique des poids pour les six premières composantes expliquant la variance dans les
données (modèle PCA X, chantier global) ; a) composante 1 ; b) composante 2 ; c) composante 3 ; d) composante 4 ; e) composante 5 ; f) composante 6 ; se référer au Tableau 5. 3 pour la légende du code numérique ... 70 Figure 5. 3 : R2 cumulatif pour les composantes des données Y ; modèle PCA des chantiers dans leurs globalité ... 72 Figure 5. 4 : Graphique des poids pour les trois premières composantes expliquant la variance dans les bris hors-profil (modèle PCA Y, chantier global)) ; a) composante 1 : bris et sous-bris ; b) composante 2 : sur-bris dans le remblai ; c) composante 3 : sous-sur-bris ... 73 Figure 5. 5 : Graphique des poids pour la première composante associant les variables X au sur-bris et sous-bris (modèle PLS, chantier global) ; voir les légendes dans le Tableau 5. 3 (code noir) et Tableau 5. 4 (code rouge) ... 75 Figure 5. 6 : Exemple de sous-bris (identifié en rouge) généré lorsque le point de soutirage n’est pas élargi . 76 Figure 5. 7 : Graphique des poids pour la deuxième composante associant les variables X au sur-bris dans le remblai et aux chantiers secondaires (modèle PLS, chantier global) ; voir les légendes dans le Tableau 5. 3 (code noir) et Tableau 5. 4 (code rouge) ... 77 Figure 5. 8 : Graphique des poids pour la troisième composante associant les variables X au sous-bris et aux chantiers B (modèle PLS, chantier global) ; voir les légendes dans le Tableau 5. 3 (code noir) et Tableau 5. 4 (code rouge) ... 78 Figure 5. 9 : Graphique de T1 vs T2 avec les observations identifiées selon qu’ils se trouvent en dessous (orange) ou au-dessus (noir) de la moyenne de sur-bris (modèle PLS, chantier global) ... 79 Figure 5. 10 : Graphique de contribution pour le regroupement 1 (modèle PLS, chantier global) ; Se référer à la légende dans le Tableau 5. 3 pour le code numérique ... 80 Figure 5. 11 : Graphique de contribution pour le regroupement 2 (modèle PLS, chantier global) ; Se référer à la légende dans le Tableau 5.3 pour le code numérique ... 80 Figure 5. 12 : Graphique des poids pour la première composante associant les surfaces à la performance des chantiers (modèle PLS, surfaces) ; référer aux légendes dans le Tableau 5. 6 (code noir) et Tableau 5. 7 (code rouge) ... 84 Figure 5. 13 : Graphique des poids pour les composantes 1 (a) et 2 (b) associant les surfaces à la
performance des chantiers secondaires (modèle PLS, surfaces) ; référer aux légendes dans le Tableau 5. 6 (code noir) et Tableau 5. 7 (code rouge) ... 84 Figure 5. 14 : Diagramme d’arborescence synthétisant la sous-performance des chantiers ... 86 Figure 5. 15 : R2 cumulatif pour les composantes des données X ; modèle PCA de l’éponte supérieure des chantiers primaire A ... 87 Figure 5. 16 : Graphique des poids pour la première composante associant les variables X au sur-bris (modèle PLS, éponte supérieure des chantiers primaires A) ; voir les légendes dans le Tableau 5. 8 (code noir) et Tableau 5. 7 (code rouge) ... 88 Figure 5. 17 : R2 cumulatif pour les composantes des données X ; modèle PCA du mur Est et du toit des chantiers secondaires ... 92 Figure 5. 18 : Graphique des poids pour la première composante associant les variables X au sur-bris dans le remblai (modèle PLS, mur Est et le toit des chantiers secondaires) ; voir les légendes dans le Tableau 5. 8
Figure 5. 19 : R2 cumulatif pour les composantes des données X ; modèle PCA des murs de côté des
chantiers B ... 94 Figure 5. 20 : Graphique des poids pour les composantes 1 (a) et 2 (b) pour le modèle PCA des chantiers B ; référer à la légende dans le Tableau 5. 8 (code noir) ... 95 Figure 5. 21 : Graphique des poids pour la première composante associant les variables X au sous-bris (modèle PLS murs de côté des chantiers) ; voir les légendes dans le Tableau 5. 8 (code noir) et Tableau 5. 7 (code rouge) ... 96 Figure 5. 22 : Graphique des poids associant les variables X à la performance de sur-bris (modèle PLS de classification, éponte supérieure des chantiers primaires A) ; se référer à la légende dans le Tableau 5. 8 ; classe 0 = chantiers avec un ELOS sous le seuil, classe 1 = chantiers avec un ELOS au-dessus du seuil ... 98 Figure 5. 23 : Graphique des poids associant les variables X à la performance de sous-bris (modèle PLS de classification, murs de côté des chantiers) ; se référer à la légende dans le Tableau 5. 8; classe 0 = chantiers avec un ELOS sous le seuil, classe 1 = chantiers avec un ELOS au-dessus du seuil ... 99 Figure 5. 24 : Analyse bivariée de l’ELLO en fonction du nombre de tirs pour les murs de côté des chantiers primaires ... 102 Figure 5. 25 : Analyse bivariée de l’ELOS en fonction de la performance des chantiers adjacents pour l’éponte supérieure des chantiers primaires A ... 102
Chapitre 6
Figure 6. 1 : Valeurs observées vs prédites de l’ELOS dans l’éponte supérieure des chantiers primaires A pour les données d’essai du modèle continu 1 avec les différents seuils identifiés avec les lignes pointillées (chaque seuil identifié sur chaque axe avec un code de couleurs) ... 107 Figure 6. 2 : Valeurs observées vs prédites de l’ELOS dans l’éponte supérieure des chantiers primaires A pour les données d’essai du modèle continu 2 avec les différents seuils identifiés avec les lignes pointillées (chaque seuil identifié sur chaque axe avec un code de couleurs) ... 109 Figure 6. 3 : Valeurs observées vs prédites de l’ELOS dans l’éponte supérieure des chantiers primaires A pour les données d’essai du modèle par classification 1 avec les différents seuils identifiés avec une ligne pointillée et un code de couleurs... 112 Figure 6. 4 : Valeurs observées vs prédites de l’ELOS dans l’éponte supérieure des chantiers primaires A pour les données d’essai du modèle par classification 2 avec les différents seuils identifiés avec une ligne pointillée et un code de couleurs... 113 Figure 6. 5 : Valeurs observées vs prédites de l’ELOS dans l’éponte supérieure des chantiers primaires A pour les données d’entrainement du modèle 1 avec le seuil identifié avec une ligne pointillée et les mauvaises prédictions encadrées en rouge ... 116 Figure 6. 6 : Graphique de contribution des chantiers avec une prédiction faux positif pour le modèle 1 (seuil 0,4) (référer au Tableau 6. 1 pour la légende du code numérique) ... 117 Figure 6. 7 : Graphique des données brutes pour la performance des chantiers adjacents avec les chantiers faux positifs identifiés en rouge (modèle 1 ; seuil 0,4) et le seuil d’ELOS de 2 m identifiés par la ligne pointillée ... 118 Figure 6. 8 : Graphique de contribution des chantiers avec une prédiction faux négatif pour le modèle 1 (seuil 0,4) (référer au Tableau 6. 1 pour la légende du code numérique) ... 119
Liste des tableaux
Chapitre 2
Tableau 2. 1 : Description des lithologies présentes dans le secteur à l’étude ... 14 Tableau 2. 2 : Propriétés géomécaniques du roc intact au niveau 290 de la mine (Morissette, 2017) ... 15 Tableau 2. 3 : Modèle des contraintes in situ utilisé à la mine (Morissette, 2017) ... 15 Tableau 2. 4 : Représentation de la qualité du massif rocheux pour le secteur à l’étude (Kalenchuk et al., 2017) ... 15
Chapitre 3
Tableau 3. 1 : Variables de la base de données ... 27 Tableau 3. 2 : Classification des réponses de prédiction possibles ... 46 Tableau 3. 3 : Exemple de calcul pour les paramètres utilisés pour évaluer la qualité de prédiction du modèle ... 46
Chapitre 4
Table 4. 1: Input parameters for the stope database ... 53 Table 4. 2: Output parameters for the stope database ... 54
Chapitre 5
Tableau 5. 1 : Données d’entrée utilisées pour la matrice X ... 67 Tableau 5. 2 : Données de performance utilisées pour la matrice Y ... 68 Tableau 5. 3: Légende associant les numéros d’identification à leur variable respective pour les données X du chantier global ... 71 Tableau 5. 4 : Légende associant les numéros d’identification à leur variable respective pour les graphiques des poids sur les données Y du chantier global... 75 Tableau 5. 5 : Récapitulation des résultats des analyses multivariées pour le chantier global ... 82 Tableau 5. 6 : Légende qui associe les numéros d’identification à leur variable respective pour les données X des surfaces ... 85 Tableau 5. 7 : Légende qui associe les numéros d’identification à leur variable respective pour données Y des surfaces ... 85 Tableau 5. 8 : Légende qui associe les numéros d’identification à leur variable respective pour les modèles PLS pour les surfaces; mauve = variables opérationnelles; jaune = variables sismiques; orange = variables géométriques; vert = variable géomécanique ... 89 Tableau 5. 9 : Récapitulation des résultats des analyses multivariées par surface ... 100
Chapitre 6
Tableau 6. 1 : Légende pour les codes de couleurs des variables utilisées dans les modèles de prédiction . 106 Tableau 6. 2 : Résultats du modèle prédictif continu de l’ELOS dans l’éponte supérieure des chantiers
primaires A pour les données d’essai du modèle 1 ... 108 Tableau 6. 3 : Poids des variables utilisées dans le modèle 1 (modèle PLS continu) ; se référer au Tableau 6.3 (code noir et rouge) pour les légendes ... 108 Tableau 6. 4 : Résultats du modèle prédictif continu de l’ELOS dans l’éponte supérieure des chantiers
Tableau 6. 5 : Poids des variables utilisées dans le modèle 2 (modèle PLS continu) ; se référer au Tableau 6. 1 (code noir et rouge) pour les légendes ... 110 Tableau 6. 6 : Sommaire des résultats pour le modèle prédictif continu 1 de l’ELOS dans l’éponte supérieure ... 111 Tableau 6. 7 : Sommaire des résultats pour le modèle prédictif continu 2 de l’ELOS dans l’éponte supérieure ... 111 Tableau 6. 8 : Résultats du modèle prédictif par classification de l’ELOS dans l’éponte supérieure des
chantiers primaires A pour les données d’essai du modèle 1 ... 112 Tableau 6. 9 : Poids des variables utilisées dans le modèle 1 (modèle PLS par classification) ; se référer au Tableau 6.3 pour la légende du code numérique noir ; Code rouge réfère à la classification ... 113 Tableau 6. 10 : Résultats du modèle prédictif par classification de l’ELOS dans l’éponte supérieure des chantiers primaires A pour les données d’essai du modèle 2 ... 114 Tableau 6. 11 : Poids des variables utilisées dans le modèle 2 (modèle PLS par classification) ; se référer au Tableau 6.3 pour la légende du code numérique noir ; Code rouge réfère à la classification ... 114 Tableau 6. 12 : Sommaire des résultats pour le modèle de classification prédictif 1 de l’ELOS dans l’éponte supérieure ... 115 Tableau 6. 13 : Sommaire des résultats pour le modèle de classification prédictif 2 de l’ELOS dans l’éponte supérieure ... 116
Liste des abréviations, sigles, acronymes
° Degrés
% Pourcentage
ACG Centre australien pour la géomécanique
Cm Centimètre
CMS Relevé volumétrique d’une cavité (« Cavity Monitoring System »)
E Module de Young
ELOS Équivalence linaire de sur-bris (« Equvialent Linear overbreak Slough ») ELLO Équivalence linaire de sous-bris (« Equivalent Linear Lost Ore ») ESG « Engineering Seismology Group »
FRQNT Fonds de recherche – Nature et technologies
g Gramme
Hz Hertz
m Mètres
M Locale, ML Magnitude d’échelle locale d’un événement sismique M Richter Magnitude d’échelle Richter d’un événement sismique MLR Régression linéaire multiple (« Multiple Linear Regression »)
NIPALS Algorithme itératif non-linéaire de régression des moindres carrés (« Non-Linear Iterative Partial Least Squares »)
OB Sur-bris (« OverBreak »)
PCA Analyse à composantes principales (« Principle Componants Analysis ») PCR Régression à composante principale (« Principal Componant Regression ») PLS Projection de structure latente (« Partially Least Squares »)
po Pouce
PPV Vélocité maximale des particules (« Peak Particle Velocity ») R² Coefficient de détermination
RMSE Racine de la moyenne de l’erreur au carré (« Root Mean Square Error ») RQD Désignation de la qualité de la roche (« Rock Quality Designation ») RSN « Regional Seismic Network »
SRF Facteur de réduction relatif aux contraintes (« Stress Reduction Factor ») SSD Chute de la contrainte statique (« Static Stress Drop »)
SZ Sulfures massifs de LaRonde SZM Sulfures semi-massifs de LaRonde UB Sous-bris (« UnderBreak »)
UCS Résistance en compression uniaxiale (« Uniaxial compression strength ») ν Coefficient de Poisson
V9A Rhyolite/Rhyodacite altérée de LaRonde
V9ASZ Rhyolite/Rhyodacite altérée avec sulfures disséminés de LaRonde V9I Rhyolite/Rhyodacite de LaRonde
Remerciements
Je remercie avant tout mon directeur de recherche Martin Grenon pour la confiance qu’il m’a accordée et ses nombreux conseils et encouragements qui ont fait de cette maîtrise une expérience agréable et constructive. Je remercie Geneviève Bruneau du département de génie des mines, de la métallurgie et des matériaux ainsi que mes collègues Guillaume Sasseville, Audrey Goulet et Jocelyn Tuleau pour avoir fait du bureau un environnement de travail joyeux. Je les remercie pour leurs conseils, leur motivation et les nombreux rires. Je remercie les partenaires de cette maîtrise, le FRQNT, ACG et la mine LaRonde. Je remercie le FRQNT pour l’appui financier. Je remercie ACG pour l’aide avec leur logiciel et l’opportunité de venir travailler dans leurs bureaux pour 3 mois. Je remercie plus précisément Kyle Woodward, Johan Wesseloo, Yves Potvin, Paul Harris, Gerhard Morkel et Stuart Tierney pour leur aide et les commentaires constructifs. Je remercie spécialement Kyle Woodward pour sa contribution au projet avec le développement des applications. Je le remercie aussi, ainsi que sa femme Stefania Almonte, pour avoir rendu le séjour confortable et mémorable. Je remercie le personnel de la mine LaRonde, plus précisément les départements de contrôle de terrain, géologie, longs trous et arpentage pour leur temps et leur gentillesse. Je remercie spécifiquement Philippe Morissette pour son temps et ses commentaires constructifs.
Je remercie ma famille pour leur support, ainsi que les conseils et les opportunités qu’ils m’ont donnés. Je remercie finalement ma femme, Catherine Kotiuga, et mes deux chiens, Laika et Wilson, pour l’amour et le soutien qu’ils m’ont donnés tout au long de cette maîtrise.
Avant-propos
Ce mémoire comporte un article dont je suis le premier auteur.
L’article, intitulé : « Preliminary assessment of primary stope performance for a seismically active mine », a été publié et présenté le 24 juin 2019 à l’Association Américaine de Mécaniques des Roches (American Rock Mechanics Association) dans le cadre du 53e symposium américain en mécaniques des roches et géomécanique (US Rock Mechanics/Geomechanics Symposium). Les coauteurs de cet article sont :
Martin Grenon, ing. Ph.D, Université Laval, Québec, Canada.
Philippe Morissette, ing. Ph.D., Agnico Eagle Mines division LaRonde, Rouyn-Noranda, Québec, Canada.
Kyle Woodward, Ph.D, Australian Centre for Geomechanics, Crawley, Australie.
Martin Grenon et Philippe Morissette ont participé à la rédaction de cet article et tous les coauteurs ont participé à la révision, spécialement Martin Grenon. Kyle Woodward a développé la majorité des outils d’analyse utilisés lors de ce projet.
Introduction
1. Contexte
Les compagnies minières conçoivent leurs mines en fonction du gisement à exploiter. Le type de minerai, la taille du gisement, la teneur et la profondeur à laquelle le gisement se situe contribuent à définir la méthode d'exploitation, les infrastructures et le niveau de mécanisation nécessaires pour extraire le minerai avec profit. Lorsque le corps minéralisé se trouve en profondeur, l'extraction du minerai s'effectue au moyen de méthodes d'exploitation souterraines. Un réseau de galeries souterraines ainsi que des puits sont construits pour accéder au minerai et le ramener à la surface. L’extraction du minerai peut se faire de différentes façons, mais elle dépend notamment des propriétés géomécaniques du massif rocheux et de la géométrie du corps minéralisé. Une méthode d'exploitation souterraine fréquemment employée est l’extraction par chambre ouverte due aux hauts rendements et faibles coûts qu’elle engendre (Potvin et Hadjigeorgiou, 2001). Cette méthode fut popularisée durant la fin des années 70 au Canada. La méthode consiste en la subdivision du gisement en chantiers verticaux. Le développement de galeries permet d’accéder à la coupe inférieure et supérieure des chantiers. Par la suite, le forage du chantier suivi d'un ou plusieurs tirs à explosif permet de joindre les deux galeries créant la chambre ouverte. Le soutirage du minerai se fait par la galerie du bas (coupe inférieure) avec un véhicule à chargement téléguidé, donc aucun personnel n’entre dans le chantier, assurant ainsi leur sécurité. Une fois que le minerai est soutiré, le chantier est remblayé et la séquence de minage se poursuit.
Les chantiers de type chambre ouverte sont conçus pour être stables. Cependant, il est rare que le chantier miné soit tel qu’il fut planifié. Des volumes de bris hors-profil, tel que des sur-bris et des sous-bris sont rencontrés. Un volume de sur-bris représente un volume de roche miné qui n’est pas planifié et un volume de sous-bris représente un volume de roche planifié qui n’est pas miné. Ces volumes de bris hors-profil peuvent avoir des conséquences économiques et opérationnelles importantes pour la mine. Les volumes de sur-bris engendrent des délais de récupération et peuvent causer la dilution du minerai s’il est composé de stérile, engendrer des coûts de réhabilitation ou des pertes d’équipements (Potvin et Hadjigeorgiou, 2001). La dilution a des répercussions négatives à l’usine. Dans le pire des cas, le chantier est remblayé prématurément, abandonnant ainsi du minerai en place. Les volumes de sous-bris peuvent constituer une perte si le volume laissé dans le chantier est constitué de minerai. Il est possible de récupérer ces volumes lors du minage des chantiers adjacents. Il est ainsi préférable pour la mine de minimiser ces volumes de bris hors-profil, tout en maximisant le volume du chantier. Ceci permet de maximiser les revenus tout en limitant les problèmes engendrés par les bris hors-profil. Afin d’atteindre cet objectif, des outils empiriques existent pour aider à concevoir des chambres ouvertes stables tel que les abaques de stabilité qui sont couramment utilisés dans le domaine. Un abaque initial fut proposé par Mathews et al., 1981. Plusieurs auteurs ont proposé des
améliorations au modèle initial (Potvin, 1988 ;Nickson, 1992 ; Clark et Pakalnis, 1997). Il existe donc différents modèles de l’abaque qui peuvent être utilisés.
L’abaque de stabilité considère la géométrie planifiée et certains attributs géomécaniques du massif rocheux pour évaluer la stabilité du chantier (Mathews et al., 1981). L’abaque est cependant limité par la quantité limitée de chantiers qui supportent ces abaques et les variables considérées. L’importance que les variables opérationnelles jouent dans la performance des chantiers (c’est-à-dire, le volume de bris hors-profil généré) fut démontrée (Wang, 2004 ; Potvin et al., 2016 ; Guido et al., 2017). Pourtant, ils ne sont pas intégrés dans ces outils. De manière plus importante encore, les abaques furent développés en utilisant des chantiers provenant de certains types d’environnements miniers. Aucun chantier provenant d’une mine profonde n’est considéré dans ces analyses. L’exploitation minière des mines souterraines au Québec se fait en profondeur de plus en plus grande et aucun outil n’est adapté pour ce contexte. L’exploitation en grande profondeur implique aussi la présence de sismicité minière, soit un défi majeur pour l’industrie. La sismicité minière représente un aléa majeur qui change la façon dont on interagit avec le milieu. Elle est associée au processus de minage (tir à explosif) et aux contraintes élevées (Brown et Hudyma, 2016). Les variables sismiques ne sont pas considérées dans les analyses de stabilité des chantiers. Il est donc important d’évaluer leur impact sur la performance des chantiers.
2. Problématique
La conception des chantiers est actuellement basée principalement sur des outils empiriques. Les données utilisées pour créer ces outils proviennent de différents contextes miniers. Cependant, aucune donnée ne provient d’une mine profonde et sismiquement active. Les données sismiques ne sont pas considérées et, pour la majorité des outils, les données opérationnelles ne sont pas davantage utilisées. Les outils existants doivent donc être utilisés avec une grande précaution puisqu’ils n’ont pas été développés pour un tel contexte. Peu d’approches et d’outils de conception et d’optimisation des chantiers de type chambre ouverte existent actuellement pour les mines profondes et sismiquement actives. Les variables influençant la performance de leurs chantiers ne sont pas clairement définies.
3. Objectifs
L’objectif général de la maîtrise est de développer une meilleure compréhension de la performance des chantiers conçus en grande profondeur et sujets à la sismicité en identifiant les facteurs contrôlant la stabilité des chantiers pour pouvoir maximiser la sécurité et la rentabilité de cette méthode d’exploitation.
Créer une base de données qui intègre des variables géométriques, opérationnelles, géomécaniques et sismiques de chantiers
Évaluer la performance des chantiers par rétro-analyse
Déterminer les variables d’optimisation critiques pour le site minier
Proposer un outil de conception pour les chantiers du site minier
Intégrer le tout sous une interface commune, soit la réconciliation des chantiers, l’analyse de performance et la conception
4. Plan du mémoire
Ce mémoire est divisé en 5 chapitres avec une introduction et une conclusion. L’introduction présente le contexte, la problématique et les objectifs de ce mémoire.
Le chapitre 1 présente une brève revue de littérature portant sur la performance des chantiers. Les différentes variables de performance couramment utilisées sont présentées. L’abaque de stabilité, un outil empirique pour concevoir un chantier, est aussi présenté, ainsi que les différentes améliorations qui lui ont été apportées. Le chapitre conclu en discutant des méthodes d’analyses statistiques à utiliser pour analyser la performance des chantiers et concevoir des outils de prédiction.
Le chapitre 2 présente le cas d’étude pour ce projet de recherche : la mine LaRonde. La mine est présentée dans son ensemble, suivie du détail des principales caractéristiques géométriques, opérationnelles, géomécaniques et sismiques qui touchent de près ou de loin les chantiers. La géologie du gisement, les propriétés géomécaniques, la méthode de minage, le processus de sautage, le soutirage et le remblayage des chantiers, le soutènement des chantiers et le système de surveillance sismique sont présentés.
Le chapitre 3 présente la méthodologie employée pour la collecte et l’analyse des données. La plate-forme et les applications utilisées sont d’abord présentées. Ensuite, le processus de réconciliation des chantiers, la collecte des données et les diverses analyses statistiques employées pour l’analyse des données sont présentés. Chaque variable a été choisie et est donc présentée et justifiée. Des méthodes d’analyses univariées, bivariées et multivariées sont utilisées dans ce mémoire. Chaque méthode est décrite selon le type d’analyse, son fonctionnement et son objectif.
Le chapitre 4 présente, sous la forme d’un article scientifique, les analyses bivariées appliquées à l’évaluation de la performance des chantiers primaires. Les principaux résultats tirés des analyses univariées et bivariées y sont présentés. Les types de bris hors-profil problématiques sont présentés en fonction du type et de la catégorie
de chantier. Les surfaces (parois des chantiers) qui contribuent majoritairement aux volumes de bris sont identifiées. Les variables critiques sont identifiées et discutées.
Le chapitre 5 présente les analyses multivariées. Les variables critiques identifiées avec les analyses multivariées sont présentées. La performance des chantiers est subdivisée selon la classe et le type de chantier et la surface étudiée. Les variables identifiées sont ensuite comparées avec celles identifiées lors de l’utilisation de la méthode d’analyse bivariée.
Le chapitre 6 présente les modèles prédictifs. Les applications possibles des analyses multivariées en termes de modèle prédictif sont présentées et discutées. Un modèle est proposé, en considérant les variables critiques proposées dans le chapitre précédent, pour le sur-bris dans l’éponte supérieure des chantiers primaires A. La conclusion fait un retour sur les travaux réalisés dans ce mémoire avec un sommaire détaillé, les limitations des travaux et une liste de recommandations pour de futurs projets de recherche
5. Conclusion
Une introduction générale de ce mémoire a été présentée. Ce chapitre a présenté le contexte, la problématique, les objectifs et le plan du mémoire. La conception de chantiers pour les mines profondes sujettes à sismicité doit considérer des variables géométriques, géomécaniques, opérationnelles et sismiques. Les outils de conception empiriques existants ne considèrent pas la sismicité et peu d'entre eux abordent les variables opérationnelles. Ces outils sont discutés dans le prochain chapitre où, notamment, une revue de littérature présente la recherche touchant la stabilité des chantiers qui a été faite à ce jour.
Chapitre 1 : Revue de littérature des outils de
conception de chantier
1.1 Introduction
Ce mémoire traite de la performance et de la stabilité de chantiers miniers de type chambre ouverte. Plusieurs chercheurs se sont déjà penchés sur le sujet. Ce chapitre fait donc un survol des outils qui existent pour la conception de chantiers et des analyses qui ont été faites. Les variables de performance couramment utilisées sont présentées pour ensuite discuter de l’abaque de stabilité et enfin des méthodes d’analyses statistiques permettant de déterminer quantitativement les variables ayant une influence sur la performance des chantiers.
1.2 Analyse quantitative de la performance
La performance d’un chantier est quantifiée à partir du chantier planifié et miné. Historiquement, des sections 2D des chantiers étaient utilisées pour calculer les paramètres de performance (Wang, 2004). Aujourd’hui, les calculs sont effectués sur les volumes 3D des chantiers. Deux paramètres sont couramment utilisés pour déterminer la performance des chantiers. Le sur-bris (OB ; « OverBreak ») qui représente le volume de roche miné qui n’était pas planifié et le sous-bris (UB ; « UnderBreak ») qui représente le volume de roche planifié qui ne fut pas miné (Figure 1. 1). Ces paramètres peuvent être quantifiés en volume ou en pourcentage (selon le volume du chantier planifié).
Figure 1. 1 : Schéma du sur-bris et sous-bris pour une section typique de chantier
L’autre paramètre couramment utilisé est l’équivalence linéaire de sur-bris (ELOS) et l’équivalence linéaire de sous-bris (ELLO) introduit par Clark, 1998 (Figure 1. 2). Ces paramètres sont obtenus en divisant l’OB et l’UB d’une surface par l’aire de la surface. Pour quantifier la performance d’une surface de chantier miné contre du remblai, Potvin et al., 2016 différencient la roche du remblai pour le volume de sur-bris.
Figure 1. 2 : Schéma de l’ELOS (Clark, 1998)
1.3 L’abaque de stabilité
Au Canada, l’utilisation de chantiers de type chambre ouverte pour extraire le minerai a commencé à être grandement utilisée durant la fin des années 70 (Potvin et Hadjigeorgiou, 2001). Cette méthode a le bénéfice de générer de faibles coûts pour un rythme de production élevé. Cependant, des volumes de bris hors-profil peuvent être générés. Des outils de conception, pour quantifier la stabilité du chantier, ont été créés pour aider à limiter le sur-bris. L’abaque de stabilité pour la conception de chantier fut introduit par Mathews et al., 1981 (Figure 1. 3). L’abaque est une méthode empirique basée sur des données provenant de chantiers minés à moins de 1000 m de profondeur. L’abaque est composé d’un indice de stabilité (facteur géomécanique) et d’un facteur géométrique. L’indice de stabilité est défini par l’Équation 1. 1. Les facteurs A, B et C sont calculés à partir de leur abaque respectif (Figure 1. 4).
Équation 1. 1: Calcul de l’indice de stabilité
𝑁′= 𝑄′∗ 𝐴 ∗ 𝐵 ∗ 𝐶 Où :
N’ = Indice de stabilité
Q’= Indice de qualité du massif rocheux (Barton et al., 1974) A = Facteur de contrainte
B = Facteur d’orientation des joints C = Facteur gravité
Figure 1. 4 : Abaques pour calculer les facteurs A, B et C (tirée de Mathews et al., 1981)
Le facteur Q caractérise la qualité du massif rocheux et est obtenu à partir de l’Équation 1. 2 (Barton et al., 1974). La valeur de SRF est fixée à 1 pour calculer le facteur Q’ puisque les contraintes sont déjà prises en compte. De plus, les excavations situées dans un environnement minier profond sont généralement sèches, donc le paramètre Jw peut être fixé à 1. Le facteur Q’ se calcule donc selon l’Équation 1. 3.
Équation 1. 2 : Calcul de l’indice de qualité du massif rocheux 𝑄 = 𝑅𝑄𝐷 𝐽𝑛 ∗𝐽𝑟 𝐽𝑎 ∗ 𝐽𝑤 𝑆𝑅𝐹 Où :
RQD = Désignation de la qualité de la roche (Deere et al., 1967) Jn = Paramètre de fissuration
Jr = Paramètre de rugosité des joints Ja = Paramètre d’altération des joints Jw = Paramètre hydraulique
SRF = Paramètre de réduction relatif aux contraintes
Équation 1. 3 : Calcul de l’indice modifié de qualité du massif rocheux 𝑄′ = 𝑅𝑄𝐷
𝐽𝑛 ∗𝐽𝑟
𝐽𝑎
Le facteur géométrique est défini par le rayon hydraulique (Équation 1. 4). Ce facteur tient en compte la géométrie du chantier. En utilisant ces deux variables, l’abaque de stabilité indique si le chantier est stable, potentiellement instable ou s’il y a potentiellement un risque d’effondrement (Figure 1. 3).
Équation 1. 4 : Calcul du rayon hydraulique
𝑅𝑎𝑦𝑜𝑛 ℎ𝑦𝑑𝑟𝑎𝑢𝑙𝑖𝑞𝑢𝑒 = 𝐴𝑖𝑟𝑒 𝑑
′𝑢𝑛𝑒 𝑠𝑢𝑟𝑓𝑎𝑐𝑒 (𝑚2) 𝑃é𝑟𝑖𝑚è𝑡𝑟𝑒 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑠𝑢𝑟𝑓𝑎𝑐𝑒 (𝑚)
À la suite de l’introduction de cet abaque, différents chercheurs ont tenté d’améliorer la méthode en affinant les variables initiales de l’abaque. À partir de données de 34 mines, Potvin, 1988 a généré une version modifiée des abaques en utilisant les mêmes variables. À partir de 46 cas d’études, Nickson, 1992 a incorporé dans l’abaque le support de terrain (câbles d’ancrage). Clark et Pakalnis, 1997 ont incorporé l’ELOS sur un abaque similaire. Les abaques sont montrés à la Figure 1. 5. Ces abaques demeurent des références pour la conception des chantiers même 30 ans après leur introduction. En plus, d’autres auteurs ont travaillé à l’amélioration de l’abaque en se concentrant sur les facteurs A, B et C (Diederichs et Kaiser, 1999 ; Bewick et Kaiser, 2009 ; Vallejos et al., 2016)) et l’ajout d’un nouveau facteur pour tenir compte des failles (Suorineni et al., 2001).
Figure 1. 5 : Abaques de stabilité généré par a) Potvin, 1988 ; b) Nickson, 1992 ; c) Clark et Pakalnis, 1997
Il est reconnu que, pour que l’abaque puisse s’appliquer à différents sites miniers, une calibration en utilisant des données spécifiques à la mine devrait être faite (Potvin et Hadjigeorgiou, 2001). Le contexte minier doit être semblable aux sites miniers qui composent les bases de données des abaques pour que ces abaques puissent être utilisés. Actualiser l’abaque de stabilité avec les données de la mine est donc une étape importante pour améliorer la performance des chantiers. Cependant, ces abaques considèrent un nombre limité de variables. Il est connu que le surdéveloppement des galeries, les contraintes, les structures géologiques majeures, le support de terrain, le forage et sautage et le temps d’exposition influencent la performance des chantiers (Clark et Pakalnis, 1997). Des études récentes par Potvin et al., 2016 et Guido et al., 2017 ont démontré que les variables opérationnelles telles que la durée de vie du chantier, la distance entre les trous de forage et le mur du chantier planifié, la méthode de minage et le patron de forage peuvent influencer grandement la performance du chantier. Des variables opérationnelles ont aussi été analysées par Wang, 2004 : il indique que la durée de vie, le surdéveloppement des galeries dans l’éponte supérieure et le forage et sautage influence la performance de l’éponte supérieure du chantier. Toutes ces variables mentionnées plus haut ne sont pas incluses dans les
a) b)
abaques de stabilité. De plus, aucune publication n’aborde l’impact de la sismicité sur la performance des chantiers.
1.4 Analyses statistiques
Lorsqu’une base de données compilant les indices de performance du chantier et les caractéristiques de chantiers est créée, il est essentiel d’analyser adéquatement celle-ci afin d’améliorer notre compréhension des propriétés influençant la performance. Des approches statistiques peuvent être utilisées afin d’arriver à cette fin. Par exemple, des analyses statistiques univariées et bivariées sont utilisées par Potvin et al., 2016 et Guido et
al., 2017 pour identifier différentes variables opérationnelles qui influencent la performance des chantiers. Des
analyses univariées, telles des courbes cumulatives, et des analyses bivariées, telles des graphiques boîte et moustache et des histogrammes (Guido et al., 2017), peuvent également être utilisées.
Une fois que les variables critiques sont identifiées, elles sont utilisées pour créer des outils de prédiction tel que l’abaque de stabilité. La capacité à créer un outil de prédiction avec un taux de réussite élevé est essentielle pour que l’outil soit intégré dans le processus de conception de chantiers. Des approches statistiques peuvent être utilisées pour développer ces outils et pour établir les limites entre les différentes zones de stabilité. Par exemple, les limites historiques établies entre les zones de stabilité pour les abaques ne sont pas fixes. Elles représentent la meilleure séparation des chantiers stables et instables. Chaque zone incorpore généralement les deux types de chantiers. Il y a donc des erreurs de prédiction où un chantier stable est prédit comme instable ou vice-versa. Ces erreurs peuvent avoir des conséquences importantes. Suorineni et al., 2001 utilisent la discrimination bayésienne de probabilité pour montrer que les limites peuvent être modifiées afin de minimiser le taux d’erreur dans l’abaque. Clark, 1998 utilise une méthode similaire (réseau neuronal artificiel) avec succès pour définir les limites dans son abaque.
En ce qui concerne le développement d’outils de prédiction, Wang, 2004, Hughes, 2011 et Guido et Grenon, 2018 utilisent des modèles de régression linéaire multiple (MLR) et régression à composante principale (PCR) (Guido et Grenon, 2018) pour prédire la performance en fonction des variables critiques choisies. Les modèles montrent un taux de succès de prédiction supérieur aux abaques de stabilité existants pour les cas étudiés. Ces méthodes permettent de considérer plusieurs variables que les abaques de stabilité existants ne considèrent pas. Il existe toutefois des limitations à ces méthodes. Les modèles MLR ne peuvent pas être utilisés s’il manque des données ou si des variables sont fortement corrélées. Ces limitations n’existent pas avec un modèle PCR. Cependant, ce modèle n’est pas optimal pour interpréter la performance des chantiers. Un modèle PCR permet de modéliser la structure de corrélation des variables d’entrées afin d’expliquer la variance des variables d’entrées avec un nombre réduit de variables (composantes principales). Ces composantes principales sont
utilisées pour interpréter comment les données d’entrées influence la variance dans la variables de performance (Guido et Grenon, 2018). Donc, la structure de corrélation présente dans les données d’entrées est utilisée pour évaluer l’impact des données d’entrées sur la performance des chantiers. Cependant, avec cette méthode, on ne peut modéliser la structure de corrélation pour les variables de performance (lorsqu’il y en a plus qu’une) et les composantes principales n’expliquent pas la covariance entre les variables d’entrées et de performance. Pouvoir interpréter la covariance entre les variables d’entrées et la performance des chantiers permettrait d’augmenter la qualité de l’analyse et définir des variables critiques. Des méthodes statistiques multivariées telles que les modèles PLS (Geladi et Kowalski, 1986) permettent de considérer la covariance entre les données d’entrées et de performance lors des analyses. Ces modèles PLS sont utilisés dans ce mémoire et ils seront détaillés au chapitre 3.
1.5 Conclusion
Un sommaire des outils et analyses touchant la performance des chantiers a été présenté dans ce chapitre. Les variables de performance couramment utilisées ont été présentées, soit l’OB, l’UB, l’ELOS et l’ELLO. L’abaque de stabilité fut également présenté. Cet abaque est une méthode empirique et différentes améliorations y ont été apportées par plusieurs chercheurs. Finalement, certaines analyses statistiques s’avèrent nécessaires pour identifier les variables critiques et pour développer des outils de prédiction. Ces analyses statistiques furent introduites. Ce mémoire traite d’une mine profonde sismiquement active, un contexte minier qui n’est pas considéré par les outils et analyses présentés dans le chapitre. Le prochain chapitre présente le cas d’étude pour comprendre le contexte géologique, géomécanique, opérationnel et sismique de la mine.
Chapitre 2 : Cas d’étude - Mine LaRonde
Dans ce chapitre, une description générale de la mine LaRonde ainsi que les caractéristiques importantes associées aux chantiers sont présentées. La description générale, la géologie, les propriétés géomécaniques, la méthode de minage, la méthode de sautage et de soutirage, le soutènement, le remblayage et la sismicité sont présentés.
2.1 Description générale
La mine LaRonde, propriété de la compagnie Mines Agnico Eagle Ltée, se situe en Abitibi, entre Val-d’Or et Rouyn-Noranda, à environ 580 km au nord-ouest de Montréal (Figure 2. 1). LaRonde est une mine souterraine aurifère qui exploite des lentilles de sulfures semi-massifs à massifs d’Au-Ag-Cu-Zn depuis 1988. La production quotidienne est de 6000 t par jour et la durée de vie future de la mine est actuellement de 6 ans, soit jusqu’en 2025.
Figure 2. 1 : Localisation de la mine LaRonde (www.angicoeagle.com)
LaRonde 2, soit l’extension de la zone 20N au-delà du niveau 245 (ajouter un 0 au niveau pour obtenir la profondeur en mètres), a débuté sa production en 2011 pour le secteur Est et en 2017 pour le secteur Ouest (Figure 2. 2). La production atteint actuellement plus de 3 km de profondeur avec des réserves qui atteignent 3,1 km. Le secteur profond de la zone 20N est accessible à partir du puits Penna (de la surface au niveau 215) et du puits no.4 (du niveau 206 au niveau 282). Les chantiers utilisés pour ce projet se situent entre les niveaux 272 et 305 inclusivement, soit entre 2720 et 3050 mètres de profondeur (Figure 2. 3).
Figure 2. 2 : Gisement de la mine avec le secteur à l’étude encadré en rouge (modifié du site www.angicoeagle.com)
2.2 Géologie
La mine LaRonde se situe dans la ceinture volcanique archéenne d’Abitibi. Cinq unités géologiques sont rencontrées dans le secteur d’étude (Tableau 2. 1 et Figure 2. 4). Le minerai se retrouve dans les unités SZ, SZM et V9ASZ qui sont des zones de sulfures semi-massifs (SZ, 30-70 % de sulfures) et massifs (SZM, >70 % de sulfures), et une unité felsique avec un pourcentage de sulfures disséminés (V9ASZ, 5-30 % de sulfures) (unités rouges à oranges). La zone de minerai est en contact avec les unités V9I et V9A, soit de la rhyodacite-rhyolite (unités vertes et jaunes). Les points de soutirage sont développés dans les unités V9I et V9A. Les lentilles de sulfures possèdent un pendage à 70-80 ° vers le sud avec une épaisseur qui peut atteindre 40 m par endroit.
Tableau 2. 1 : Description des lithologies présentes dans le secteur à l’étude
Acronyme Description
SZ Zone de sulfures semi-massifs (30-70 % de sulfures)
SZM Zone de sulfures massifs (>70 % de sulfures)
V9ASZ Unité intermédiaire avec 5-30 % de sulfures en filonnets
V9I V9A Rhyolite - Rhyodacite
Figure 2. 4 : Vue de côté des unités géologiques rencontrées par les trous de forage dans le secteur d’étude (Niveau 272 à 299), ainsi que des galeries par niveau
2.3 Propriétés géomécaniques
Des campagnes de forages effectuées par la mine ont permis de prélever des échantillons afin de quantifier les propriétés géomécaniques de la roche en laboratoire. Des échantillons ont été prélevés au niveau 290, permettant d’établir la résistance en compression uniaxiale (UCS), le module de Young (E) et le coefficient de poisson (ν) de la roche pour le secteur d’étude. Les résultats sont présentés au Tableau 2. 2.
Tableau 2. 2 : Propriétés géomécaniques du roc intact au niveau 290 de la mine (Morissette, 2017)
Type de roche (MPa) UCS (GPa) E
ν
Rhyolite (V9i) 240 64 0,29
Zone de sulfures
semi-massifs (SZ) 193 70 0,3
Zone de sulfures massifs
(SZM) 245 91 0,24
Les contraintes in situ principales sont présentées au Tableau 2. 3. La contrainte principale majeure est subhorizontale et est orientée N-S, soit perpendiculaire au gisement, aux contacts lithologiques et à la foliation. La contrainte principale intermédiaire est aussi subhorizontale et est orientée E-W, soit parallèle au gisement. La contrainte principale mineure est verticale et augmente avec la profondeur. En ce qui concerne les contraintes induites, aucune modélisation détaillée des contraintes induites pour les chantiers analysés n’existe à la mine actuellement. Il est communément accepté que les contraintes induites influencent le comportement du massif rocheux et la performance des chantiers. Cependant, dans un contexte de mine profonde sismiquement active, il peut s’avérer difficile de calibrer un modèle numérique permettant de représenter l’état des contraintes induites. Dans le cadre de ce mémoire, il fut décidé de considérer l’activité sismique au pourtour des chantiers miniers ainsi que la séquence de minage comme indicateurs de l’état des contraintes induites et du comportement du massif rocheux.
Tableau 2. 3 : Modèle des contraintes in situ utilisé à la mine (Morissette, 2017)
Contraintes
principales (MPa – niveau 311) Magnitude Orientation
σ1 1,62 * σv (136) N-S σ2 1,34 * σv (113) E-W σ3 = σv 0,027 MPa/m (84) Verticale
Des données ont été récoltées lors d’une campagne de terrain en 2017 (Kalenchuk et al., 2017), permettant une classification géomécanique du massif rocheux du secteur d’étude (Tableau 2. 4). Toutefois, la quantité d’observations était limitée, ce qui limite la quantification de la variation spatiale de la qualité du massif rocheux.
Tableau 2. 4 : Représentation de la qualité du massif rocheux pour le secteur à l’étude (Kalenchuk et al., 2017)
Unité géologique Min Q’ Max Min GSI Max
Minerai 15.3 37.5 69 77
V9i 19.6 40.6 71 77
2.4 Méthode de minage
La mine utilise la méthode de minage par chambre ouverte, impliquant du forage de type long trou. L’accès au chantier se fait par l’éponte inférieure (mur nord) et de façon transversale principalement, soit perpendiculairement à la lentille, et est miné dans une séquence primaire et secondaire. Les chantiers primaires sont minés en premier avec des piliers laissés entre chaque chantier pour venir ensuite miner les piliers (chantiers secondaires) une fois que les chantiers primaires sont remblayés. Les chantiers sont remblayés avec de la pâte ou de l’enrochement stérile sec. La largeur des chantiers est standardisée à 13,5 m pour les chantiers primaires et 16,5 m pour les chantiers secondaires. Leur hauteur est de 30 m. La longueur varie en fonction de l’épaisseur de la lentille, mais ne dépasse pas 21 m pour les chantiers primaires. Lorsque l’épaisseur de la lentille excède 21 m, deux chantiers avoisinants (A et B) sont minés le long de la largeur de la lentille (Figure 2. 5).
Figure 2. 5 : Section typique illustrant des chantiers avoisinants A-B
Cette méthode est utilisée pour réduire le temps d’exposition de l’éponte supérieure et le volume du chantier. Les chantiers A sont minés en premier contre l’éponte supérieure. Par la suite, une fois que le chantier A est remblayé, les chantiers B sont minés. Lorsque la lentille est mince (<21 m), un seul chantier de type A est miné. En ce qui concerne les chantiers secondaires, la mine fait preuve d’une tolérance plus élevée, puisqu’une dilution excessive associée au minage de ces chantiers n’aura pas d’impact sur les chantiers adjacents, les chantiers primaires ayant déjà été minés. Généralement, les chantiers secondaires de type A ne dépassent pas 30 m en longueur.
En plus de miner dans une séquence primaire-secondaire, les chantiers sont minés selon une séquence suivant un front pyramidal (Figure 2. 6). Pour le secteur à l’étude, il y a trois pyramides dans le secteur Est (pyramide 1 est celle du niveau 272; descendante, pyramide 2 est celle du niveau 293; ascendante, et pyramide 3 est celle
du niveau 296; descendante) et une dans le secteur Ouest (pyramide 4 est celle du niveau 293W; ascendante) (Figure 2. 7).
Figure 2. 6 : Séquence typique des pyramides de minage(Mercier-Langevin, 2013)
Figure 2. 7 : Illustration des pyramides de minage dans le secteur d’étude
2.5 Forage, sautage et soutirage
Le procédé du minage d’un chantier de type chambre ouverte suit les étapes de forage, de sautage et ensuite de soutirage du minerai. Un exemple du procédé est montré à la Figure 2. 8. La figure présente les trois étapes. Les trous de forage sont d’abord forés (chantier supérieur gauche) pour ensuite procéder au tir à l’explosif, comme illustré au chantier inférieur gauche dans l’exemple. Le minerai est ensuite soutiré par la coupe inférieure.
Figure 2. 8 : Procédé de minage de chantier type chambre ouverte (MMG Limited, 2018)
La mine utilise un plan de forage en éventail pour les trous de forage servant au tir à explosif de production (Figure 2. 9). La mine utilise la technique long trou. Les trous sont forés à partir d’une des galeries, généralement la coupe supérieure, mis à part quelques exceptions pour lesquels ils sont forés de façon ascendante, à partir de la coupe inférieure. Les trous font 11,4 cm (4,5 po) de diamètre.
a) b)
Figure 2. 9 : Exemple du plan de forage en éventail pour un chantier (couleur gris transparent) ; a) vue de face ; b) vue de côté
Les types d’explosifs utilisés sont le Sulfamex et l’émulsion. Jusqu’à deux tirs peuvent être effectués pour un chantier typique. Ceci dépend du volume de vide disponible au point de soutirage en comparaison avec le volume de roc à miner. La mine procède dans la majorité des cas à un agrandissement de la galerie du bas où la galerie est élargie à la largeur du chantier. À la suite d’un tir, il y a un protocole de fermeture standard dû à la
l’atténuation de la sismicité associée au tir du chantier. La période peut être prolongée si le secteur n’est pas jugé sécuritaire. Le minerai est par la suite soutiré par la galerie du bas. Durant cette période, les géologues de production inspectent le roc soutiré à chaque quart de travail pour évaluer s’il y a de la dilution. L‘équipe de contrôle de terrain fait un suivi plusieurs fois par semaine de la stabilité du chantier et des épontes. L’équipe d’arpentage réalise des relevé CMS pour faire un suivi du volume miné. Par la suite, lorsque le chantier est totalement soutiré, le chantier est remblayé (chantiers de droite dans la Figure 2.8). Le remblayage des chantiers est détaillé plus loin dans ce chapitre.
2.6 Soutènement
L’équipe de contrôle de terrain commande l’installation de soutènement secondaire systématique pour la coupe supérieure et le haut de l’éponte inférieure (Figure 2. 10). Pour l’épaulement, ce sont généralement des constructions structurales telles que des arches de béton projeté qui sont installées pour limiter le recul de celui-ci. Pour la coupe supérieure, des boulons de type Rebar et des câbles d’ancrage sont installés dans le toit et le front de taille, et des boulons à friction sont installés dans les murs. La galerie représente une installation temporaire. L’objectif du soutènement est d’assurer la sécurité du personnel lors du forage et de la préparation du tir à explosif, et d’ensuite limiter le sur-bris dans le toit du chantier. Lorsque la séquence de minage est descendante, le toit est constitué du remblai en pâte cimenté, donc aucun câblage n’est installé. Pour l’éponte inférieure, des câbles d’ancrages sont fréquemment installés dans le plancher de la coupe supérieure dans le but de limiter la dilution du chantier par l’éponte inférieure.
Figure 2. 10 : Soutènement possible pour un chantier
2.7 Remblayage
Les chantiers sont remblayés avec une pâte cimentée ou de l’enrochement stérile sec. Les remblais de type pâte cimentée sont normalement utilisés pour les chantiers dont l’une des surfaces sera exposée dans le futur lors du minage d’un chantier adjacent. Conséquemment, ce sont principalement les chantiers primaires qui sont remblayés avec de la pâte cimentée. Si une face doit être exposée, la pâte est renforcée avec un additif nommé
laitier, un sous-produit résultant de la production du fer. Le laitier remplace une portion du ciment et permet d’augmenter la résistance en compression de la pâte (Thakur, 2008). Le remblayage s’effectue principalement en deux parties. Il y a la coulée du bouchon et, suite à la période de cure du bouchon, la coulée de la masse (Figure 2. 11). Le remblayage se fait en deux coulées afin de réduire les contraintes contre la barricade dans la coupe inférieure. La hauteur du bouchon varie en fonction du besoin de venir développer dans le remblai, selon la séquence de minage établie. Lorsqu’il est nécessaire de venir développer dans le remblai, le bouchon est coulé jusqu’à la mi-hauteur du chantier. Les remblais de type rocheux sec sont utilisés lorsqu’aucune face ne sera exposée dans le futur, ce qui est le cas normalement pour les chantiers secondaires.
Figure 2. 11 : Schéma d’un remblayage de chantier avec de la pâte cimentée
2.8 Sismicité
La mine LaRonde est sujette à des événements sismiques générés par ses activités minières. Un événement sismique est défini comme étant une onde de contraintes résultant d’une déformation ou d’une rupture localisée du massif rocheux (Heal et al., 2005). Un système microsismique fut installé à la mine en 2003 pour pouvoir localiser les événements et quantifier les différents paramètres sismiques. Ce système fut mis à jour en 2008, passant d’un système analogue à digital, offrant une plus grande sensibilité au système pour capter les plus petits événements (haute fréquence). Le système est composé de 87 accéléromètres uniaxiaux et 12 accéléromètres triaxiaux à une fréquence de 50 Hz (Figure 2. 12). Au printemps 2018, suite à la collecte des données pour ce mémoire, la mine a intégré sept géophones de 15 Hz au système sismique (Figure 2. 12), permettant de mesurer les faibles fréquences d’une onde sismique et ainsi de calculer le moment sismique, motivant ainsi une transition vers l’échelle de magnitude « moment ». L’utilisation du moment sismique permettrait d’obtenir une meilleure précision. Cependant, pour ce mémoire, l’échelle de magnitude locale (basée sur l’amplitude maximale de l’onde sismique) est employée.
Figure 2. 12 : Emplacement des accéléromètres uniaxiaux (cylindres bleus) et triaxiaux (triangles rouges), des géophones 15 Hz (diamants blancs) dans la mine; a) vue Nord-Sud; b) vue Est-Ouest
Le système utilise une échelle de magnitude locale. La magnitude d’un événement sismique est la mesure de sa taille (Gibowicz et Kijko, 1994). L’échelle de magnitude est propre à la mine. Il existe aussi un système sismique régional pour la macroséismicité. Il est composé de neuf géophones de 4,5 Hz localisés à la surface dans un rayon de 15 km de la mine (Figure 2. 13). Ce système est employé pour mesurer la magnitude des événements sismiques générant des secousses perceptibles à la surface et emploie l'échelle de magnitude Richter.
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Figure 2. 13 : Emplacement des géophones localisés à la surface
2.9 Conclusion
Ce chapitre a couvert les différentes propriétés géologiques, géomécaniques, opérationnelles et sismiques de la mine qui sont essentielles au processus de minage de chantiers à la mine LaRonde. La géologie du gisement, les propriétés géomécaniques, la méthode de minage, le processus de sautage et soutirage, le soutènement utilisé, la méthode de remblayage employée et la sismicité ont été présentés. Les différentes variables permettant de quantifier les différentes propriétés de la mine, qui composent la base de données, sont présentées au prochain chapitre.
