Improved FMM for well locations optimization in in-situ leaching areas of sandstone uranium mines

Jia Mingtao; Luo Bosheng; Lu Fang; Yang YiHan; Chen Meifang; Zhang Chuanfei; Xu Qi

doi:10.1016/j.net.2024.04.023

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저자정보: Jia Mingtao (Central South University) Luo Bosheng (Central South University) Lu Fang (Hunan Women’s University) Yang YiHan (Inner Mongolia Mining Co., Ltd.) Chen Meifang (Beijing Research Institute of Chemical Engineering Metallurgy) Zhang Chuanfei (Inner Mongolia Mining Co., Ltd.) Xu Qi (Inner Mongolia Mining Co., Ltd.)

저널정보: 한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology Vol.56 No.9

발행연도: 2024.9

수록면: 3,750 - 3,757 (8page)

DOI: 10.1016/j.net.2024.04.023

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Rapidly obtaining the coverage characteristics of leaching solution in In-situ Leaching Area of Sandstone Uranium Mines is a necessary condition for optimizing well locations reasonably. In the presented study, the improved algorithm of the Fast Marching Method (FMM) was studied for rapidly solving coverage characteristics to replace the groundwater numerical simulator. First, the effectiveness of the FMM was verified by simulating diffusion characteristics of the leaching solution in In-situ Leaching Area. Second, based on the radial flow pressure equation and the interaction mechanism of the front diffusion of production and injection well flow field, an improved FMM which is suitable for In-situ Leaching Mining, was developed to achieve the cosimulation of production and injection well. Finally, the improved algorithm was applied to engineering practice to guide the design and production. The results show that the improved algorithm can efficiently solve the coverage characteristics of leaching solution, which is consistent with those obtained from traditional numerical simulators. In engineering practice, the improved FMM can be used to rapidly analyze the leaching process, delineate Leaching Blind Spots, and evaluate the rationality of well pattern layout. Furthermore, it can help to achieve iterative optimization and rapid decision-making of production and injection well locations under largescale mining area models

#Leaching process #Fast marching method #Flow field simulation #Well location optimization

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