Retour à l'équilibre géochimique des réservoirs ennoyés des mines souterraines de charbon. Application à la mine de Gardanne.

Geochemical equilibrium in underground coal minewaters. Application to Gardanne mine.

• Auteur / Autrice : Bastien Morin
• Direction : Pauline Collon
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Géosciences
• Date : Inscription en doctorat le 30/03/2024
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale SIReNa - Science et ingénierie des ressources naturelles
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : GeoRessources
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Géologie Numérique Intégrative (Axe GéoModèles)

Mots clés

Mots clés libres

Modèle hydrogéochimique

Charbon

Réservoir ennoyé

Mine souterraine

Gardanne

Hydrogeochemical model

Coal

Flooded mine

Underground works

Résumé

Les mines souterraines de charbon françaises renoncées sont gérées pour le compte de l'Etat par le Département Prévention et Sécurité Minière du BRGM. Aux exutoires des grandes mines de Gardanne et de Lorraine aujourd'hui ennoyées, les concentrations en fer, manganèse et sulfate observées durant les 10 dernières années dans les eaux pompées ne montrent pas la décroissance significative prévue initialement par différents modèles de mélange-dilution initialement retenus. Le travail de thèse de doctorat proposé consiste à comprendre les mécanismes géochimiques d'évolution des concentrations en contaminants (dont notamment fer, manganèse, sulfate), avant, pendant et après l'ennoyage des réservoirs miniers des mines souterraines de charbon, puis à modéliser les écoulements et les interactions géochimiques au sein de chaque réservoir pour effectuer des prévisions. La question de recherche principale sous-tend plusieurs questions de recherche associées, dont notamment : comment exploiter les modèles 3D existants (réseaux de galeries, géologie) pour définir un modèle conceptuel de structure et de fonctionnement de la mine et des aquifères qui l'alimentent ? Quelle approche de modélisation hydrogéologique et géochimique retenir ? Comment exploiter les nombreuses données géochimiques disponibles mais inégalement réparties dans le temps et l'espace ? Le site expérimental servant de support à cette recherche sera la mine de charbon ennoyée de Gardanne. Les retombées pratiques de ce travail de recherche concerneront la méthodologie de définition d'un modèle conceptuel de structure et de fonctionnement des mines de charbon ennoyées, le choix d'une approche de modélisation adaptée aux enjeux opérationnels et sociétaux de ces grands réservoirs d'eau souterraine, et l'optimisation des réseaux de surveillance grâce à la sélection des données nécessaires et suffisantes à une prévision fiable avec les modèles construits.

Reliquished french underground coal mines are managed by BRGM's Post Mining department (DPSM) in behalf of the French State. The concentrations of iron, manganese and sulfate in the discharge water do not show a decrease as initially planned by different models. The objective of the PhD is to (1) understand the geochemical mechanism responsible for the evolution of contaminant concentration (mainly iron, manganese and sulfate) before, during and after the mine works flooding, (2) implement an hydrogeochemical model of the different reservoirs to forecast the evolution of the concentrations. The main research topic implies several sub-topics: how to reuse existing 3D models (geology, underground mine works)?, which hydrogeological and geochemical modelling approach?, how to utilize the existing geochemical data which are numerous but unevenly distributed in space and time?. The Gardanne coal mine will be selected as an experimental site. The practical results of this research work will concern the methodology to implement a conceptual model of the structure and hydrogeochemical behaviour of flooded coal mines, the choice of a modelling approach adapted to the operational and societal challenges of these large underground water reservoirs, and the optimization of the monitoring networks thanks to the selection of the necessary and sufficient data for a reliable forecast using the model developed during the PhD.