Cíle práce
?
Je proveditelné ochránit vodní zdroj??? – návrh ochranných opatření – SCÉNÁŘ 1 Ukončení čerpání na vodním zdroji – hodnocení dopadů – SCÉNÁŘ 2
Nejvýznamnější podzemní zdroj pitné vody pro ostravskou aglomeraci (110 – 130 l/s)
6
7
1:Jímací území 2
2: Jímací území 1
3: Vítkovické železárny - NEL, ClU 9
8
4: Železniční depo -NEL 5: OSTRAMO - NEL, těžké kovy, ClU, SO4 6: Koksovna - PAU, BTEX, NEL, fenoly, SO4
10
7: ČOV – Huninové kyseliny 4
8: Důlní odval - SO4 9: REMPO - PAU, fenoly, SO4, NH4
5
10: BC MCHZ -PAU, BTEX, SO4 11: Koksovna - PAU, BTEX, NEL, fenoly, SO4
11
12: FERONA - ClU 13: ROMO - ClU 14. DEZA - PAU, BTEX, NEL, fenoly
2 15: Farma - NO3, NH4
12
15
14
13 3
1
Identifikace problému
Jak sestavit model
Sběr dat Sestavení koncepčního modelu Dostatek dat?
Výběr matematického modelu Idealizace fyzikálního systému Kalibrace a validace modelu Analýza citlivosti Přijatelné ?
Predikce výsledků
Příkladová studie
Dosavadní prozkoumanost oblasti Četné hydrogeologické průzkumy kontaminace oblasti ve všech prům. areálech 1998 Environmentální audit Moravských chemických závodů 1999 Analýza rizik a studie proveditelnosti Koksovna Jan Šverma 2000 Analýza rizik Ostramo 2001 Analýza rizik Vítkovice a.s.
BEZ KOORDINACE
2005 Analýza rizik BC MCHZ Následovaly aktualizace analýz rizik již s lepší koordinací
Polovina prostředků vynaložených na moudrý výběr dat je užitečnější než dvojnásobek vynaložený na řadu rozsáhlých průzkumů podzemních vod. (W. Kinzelbach)
Vybudování geologické databáze v Microsoft Accessu 1389 vrtů v údolní nivě (mnoho z nich mělké IG vrty) 698 vrtů na hlavní terase Mnoho uživatelsky definovaných dotazů a exportů dat
Export dat do ArcView–výběry podle různých kritérií
Identifikace problému
Jak sestavit model
Sběr dat Sestavení koncepčního modelu Dostatek dat?
Výběr matematického modelu Idealizace fyzikálního systému Kalibrace a validace modelu Analýza citlivosti Přijatelné ?
Predikce výsledků
2001
Groundwater divide 2000
2002
Hlavní terasa Údolní terasa
1999
Geologické podmínky zájmové oblasti
Údolní terasa řeky Odry Hlavní terasa
Kvartérní štěrky a štěrkopísky Pleistocénní písky a štěrky Štěrkopísky hlavní terasy
Sosnowiec 12. 11. 2002
Kolektor údolní nivy Odry
Kolektor přehloubeného koryta
Údolní niva Odry – nepropustné podloží – miocénní jíly Měřítko hor/ver -1/20
Preferenční dráha proudění a šíření kontaminace
TANK
Vytvoření koncepčního transportního modelu • • • • • •
Source Receptor
Pathway
Identifikovat kontaminant a jeho rozložení Stanovit pozaďové koncentrace Charakterizovat lokalizaci a historii zdroje Definovat migrační dráhy Identifikovat potenciální receptory Určit degradační procesy a konstanty, adsorpční mechanismus a retardaci, reakce aj.
Počáteční rozložení kontaminace Amonné ionty
Transportní mechanismy - koncepce Hlavní identifikované polutanty v oblasti - benzen naftalen, PCE amonné ionty sírany Transportní parametry Advekce Hydrodynamická disperze
Organické polutanty
Anorganické polutanty
Amonné ionty Sírany PHREEQC v. 1.5
Vysoce mobilní polutanty
Organické polutanty Lineární Freundlichova izoterma
Sorpce
Kd = kOC . fOC R = 1+(ρ/n) . Kd Nízký obsah organického uhlíku Benzen Vrstva 1 R = 1.72 Vrstva 2 R = 1.25 Biodegradace
Obr. 6-43 Freundlichova izoterma
Borehole Depth of fO C (g/g) sample PMV-2 4,8-5,0 0,0042 PMV-2 13,0-13,2 0,0018 PMV-4 6,0-8,0 0,0021 PMV-5 2,0-2,5 0,0025 PMV-5 17,0-18,6 0,0022 PMV-6 30,0-31,0 0,0007
Rychlost biodegradace v anaerobních podmínkách λ = 10-3 - 10-4 day-1 Kalibrace na časový vývoj kontaminace
Základní kroky budování modelu Definování cíle
Návrh gridu modelu
Sběr dat
Zadání/modifikace parametrů
Identifikace hranic modelu Sestavení koncepčního modelu Ne
Dostatek dat?
Ano
& okrajové podmínky Kalibrace a validace modelu Ne
Přijatelný ?
Ano
Analýza citlivosti Interpretace výsledků predikce
CASE STUDY
Diskretizace modelové oblasti
Vrstva21 Vrstva
Jímací území
Přirozené fyzikální okrajové podmínky – řeka, hranice terasy
6 . 10 . 19 9 8
3000,00
2500,00
1000,00
500,00
0,00
2000,00
1500,00
Bodový zdroj III. typ
11.5.1999
8.4.1999
16.3.1999
16.2.1999
12.1.1999
15.12.1998
23.11.1998
6.10.1998
8.9.1998
11.8.1998
Časový vývoj koncentrace benzenu v podzemních vodách
7.7.1998
14000,00
9.6.1998
5000,00
12.5.1998
16000,00
15.4.1998
6000,00
10.3.1998
Obr. 7.1.-9
24.2.1998
7000,00
10.2.1998
-1
8000,00
28.1.1998
15.10.1997
2000,00
koncentrace [ µ g.l ]
MV-5
8 .4 . 19 9 9
10000,00
1 1 .5 . 19 9 9
11.5.1999
8.4.1999
16.3.1999
16.2.1999
Časový vývoj koncentrace benzenu v podzemních vodách Kalibrovaný parametr
1 6 .3 . 19 9 9
1 6 .2 . 19 9 9
1 2 .1 . 19 9 9
15 . 12 . 19 9 8
23 . 11 . 19 9 8
12.1.1999
15.12.1998
23.11.1998
6.10.1998
8.9.1998
11.8.1998
MV-3
8 .9 . 19 9 8
1 1 .8 . 19 9 8
7 .7 . 19 9 8
9 .6 . 19 9 8
1 2 .5 . 19 9 8
1 5 .4 . 19 9 8
1 0 .3 . 19 9 8
7.7.1998
9.6.1998
12.5.1998
9000,00
2 4 .2 . 19 9 8
1 0 .2 . 19 9 8
2 8 .1 . 19 9 8
15.4.1998
10.3.1998
Obr. 7.1.5000,00 104500,00
15 . 10 . 19 9 7
0,00
-1
1000,00
k o n c e n t r ac e [ µ g . l ]
24.2.1998
10.2.1998
Obr. 7.1.-8
28.1.1998
15.10.1997
-1
koncentrace [µ g.l ]
Okrajové podmínky – transport Nejistoty v kvantifikaci zdrojů Podmínka – koncentrace v podzemní vodě ve zdrojovém bloku konstantní v čase Časový vývoj koncentrace benzenu v podzemních vodách MV-6
4000,00
3000,00
12000,00
10000,00
8000,00
6000,00
4000,00
4000,00
3500,00
2000,00
0,00
Identifikace problému
Jak sestavit model
Sběr dat Sestavení koncepčního modelu Dostatek dat?
Výběr matematického modelu Idealizace fyzikálního systému Kalibrace a validace modelu Analýza citlivosti Přijatelné ?
Predikce výsledků
Výsledky kalibrace Nová Ves
211.0
Computed vs. Observed Values
210.0
Výsledky kalibrace Nová Ves
209.0 208.0 C 207.0 o m 206.0 p 205.0 u t 204.0 e 203.0 d 202.0
Error Summary
201.0
Data set name: model446_Heads
200.0 199.0 198.0 200.0 202.0 204.0 206.0 208.0 210.0 212.0
Observed parameter: head
Observed
Mean error: 0.05
Mean abs. error: 0.20
238 kalibračních cílů
Root mean sq. error: 0.26
Ochrana jímacího území Nová Ves Transport následujících polutantů simulován: Amonné ionty (NH44++), síranové ionty (SO442-2-), benzen (aromaty), naftalen (polyaromaty), tetrachlorethylen (PCE). Simulace v obou modelových doménách Simulace sanačních opatření ve vzájemné interakci – pasivní i aktivní ochrana
Ohrožení – anorganické polutanty - amonné ionty a sírany Sírany - problém – plošně rozložené zdroje v navážkách důlní hlušiny – oxidace pyritu Amonné ionty – bodové zdroje
Kontrola čerpaného množství v JÚ (max. 140 l/s) - monitoring hladin – polohy rozvodnice - s cílem udržet zdroje kontaminace mimo dosah deprese
Omezené sanační čerpání na koksovně současně se sanací nesaturované zóny
UT
Q = 5 l/s
Q = 100 l/s
T = 120
Q = 0 l/s
Q = 80 l/s
T = 120
Q = 0 l/s
Q = 80 l/s
T = 240
HT
Stanovení důsledků variant rozhodování Varianta 1 – ukončení provozu stávající hydraulické bariéry Benzen Ustálený stav Řádové zhoršení
Současný stav
Stanovení důsledků variant rozhodování Varianta 2 – sanace nejmasivnějšího znečištění na lokalitě DEZA
Benzen Čerpání volné fáze
Kombinace funkce aktivní sanace a hydraulické ochrany
Stanovení důsledků variant rozhodování Varianta 3 – záchyt znečištění z lokality DEZA opatřeními na čele kontaminačního mraku
Benzen Dren 220 m + bariera DEZY
Simulace ukončení čerpání v JÚ Nová Ves Transientní model nutný pro simulaci zániku depresní kotliny ► stanovení počátečních podmínek ► stanovení hodnot storativity pro obě modelové vrstvy ► diskretizace času (i.e. volba časových period a kroků) ► okrajové podmínky, zdroje a propady pro jednotlivé periody
Simulace kvalitativních a kvantitativních dopadů
Modelování hydraulických dopadů ukončeného čerpání v jímacím území Klíčové východiska
SCÉNÁŘ 2
Dlouhodobé čerpání v jímacím území ( více než 100 let) Antropogenně snížená úroveň hladiny podzemní vody přijata jako přirozený stav – průmyslová a bytová výstavba bez ohledu na přírodní podmínky – mělká piezometrická úroveň Poddolované území – důlní poklesy v jednotkách metrů – Vzniká uzavřená teréénní deprese pod úrovní řeky Odry.
Fáze řešení – kombinace numerického modelování a GIS
Fáze 1 Matematické modelování nástupu hladiny podzemní vody po ukončení jímání – MODFLOW
Fáze 2 Výpočet hloubky simulované piezometrické úrovně pod/nad terénem Po ukončení čerpání Podklady - výsledky numerické simulace – MODFLOW - digitální model terénu z DPZ
Fáze 3 Určení ohrožených objektů – základy budov, vodovodní sítě a kanalizace Podklady
- výsledky fáze 2 - katastrální mapy - GIS mapy vodovodní a kanalizační sítě
T=0
0
T=1
1
T = 18
12 TIME (months)
18
Above
T=18
T=18 Var.80 local
Below
T=18 Var. 100/5
T=18 Var.80
0
1
T=0
T=1
T=18
12
18 TIME (months)
Fáze řešení – kombinace numerického modelování a GIS
Fáze 4 Rekognoskace podzemních konstrukcí ohrožených objektů Podklady
- výsledky fáze 3 - katastrální mapy - terénní práce
Fáze 5 Predikce zatopení základů budov, vodovodních a kanalizačních sítí (po ukončení čerpání) založené na prostorových analýzách v ArcMapu Podklady
- výsledky numerické simulace – MODFLOW - katastrální mapy - výšková úroveň základové spáry resp. sítí odvozené z DMT a hloubky základů (fáze 4)
Fáze 4
Rekognoskace hloubky základů ohrožených objektů
Above
T=0
Below
T=1
0
1
12
18 TIME (months)
T=18
T=18 Var.80
T=18 Var. 100/5
T=18 Var.80 local
Fáze řešení – kombinace numerického modelování a GIS
Fáze 6 Hodnocení nejistot – potenciální chyby vstupních dat pro prostorové analýzy Podklady
- výsledky numerické simulace – MODFLOW - digitální model terénu - geodetická měření - validace numerické simulace – režimní měření
Fáze 7 Návrh ochranných hydraulických opatření s cílem zamezit zatápění základových konstrukcí. Interaktivní využití matematického modelování a prostorových analýz zatápění (fáze 5) – simulace různých scénářů ochranných hydraulických opatření - scénář hydraulických opatření přímo v jímacím území– neefektivní – vysoké čerpané množství - scénář lokálního čerpání přímo v ohrožené oblasti
T=0
0
T=1
1
T = 18
12
18
TIME (months)
T = 18 var. A
T = 18 var. B
Příkladová studie – závěry a doporučení
Kombinace geoinfomačních technologiíí a matematického modelování přinesla Velmi konkrétní podklady pro rozhodování s definovanými nejistotami Zamezení zatápění podzemních konstrukcí by vyžadovalo dlouhodobé hydraulické ochranné opatření – finančně náročné S ohledem na strategický význam velkého vodního zdroje a ekonomickou analýzu obou scénářů doporučeno využívání zdroje podzemní vody s nutnými ochrannými a sanačními zásahy
Optimalizační úloha
Snížit čerpané množství na úroveň, kdy většina zdrojů kontaminace bude mimo dosah depresního kužele a současně nebude znamenat zvýšení hladiny podzemní vody nad základové spáry budov– optimální vydatnost
Děkuji za pozornost
Prostorové analýzy v ArcGIS – zatopení základů budov, inženýrských sítí (vodovodních a kanlizačních)
Současný stav Mapové zdroje – katastrální a technické mapy GISMO Ostrava
Predikce piezometrické úrovně (hladina vůči terénu) po ukončení čerpání v JÚ Nová Ves
Srovnání s DTM
Prostorové analýzy v ArcGIS – zatopení základů budov, inženýrských sítí (vodovodních a kanalizačních)
Predikovaný stav po ukončení čerpání
Prostorové analýzy v ArcGIS – zatopení základů budov, inženýrských sítí (vodovodních a kanalizačních)
Závěry – využití hg. modelování pro řešení úkolů Rámcové směrnice EU pro vodní politiku Problémy využití hydrogeologických modelů: •Hydrogeologické struktury jsou prostorově odlišné od povodí, •Komplexní simulace chování systému vyžaduje kombinace různých typů hydrologických a hydrogeologických modelů, •Nároky na vstupní data, erudici tvůrců modelů, •Nejistoty vstupních dat a výstupů matematického modelováni, •Náklady vs. benefit. Nutné předpoklady úspěšné aplikace matematického modelování •Interdisciplinární záležitost – komunikace managementu vodního hospodářství s tvůrci modelů. •Porozumět možnostem (i omezením) matematického modelování (možnosti vs. očekávání) a z toho vyplývající správné a konkrétní zadání cílů modelování, •Porozumět významu správných koncepčních modelů, •Znalosti nároků hydrogeologických modelů na vstupní data, nejistot vstupů a následně výstupů modelů, •Nezastupitelnost modelů při řešení komplexních problémů ve složitých hydrogeologických podmínkách.
