Appendiks 4: Vurdering av flokkuleringseffekten og tilpasning i DREAM

Transkript

1 Appendiks 4: Vurdering av flokkuleringseffekten og tilpasning i DREAM Nordic Rutile AS Rapportnr.: , Rev A Dokumentnr.: 18BHORT-1 Dato:

2 Innholdsfortegnelse 1 VURDERING AV FLOKKULERINGSEFFEKTEN OG TILPASNING I DREAM Innledning Kornstørrelsesfordeling tilpasset DREAM Usikkerhetsbetraktninger Referanser 6 DNV GL A

3 1 VURDERING AV FLOKKULERINGSEFFEKTEN OG TILPASNING I DREAM 1.1 Innledning Når gruveavgang avsettes i en fjord er det spesielt to forhold som vil påvirke spredningspotensialet til fine partikler: Industriell flokkulering ved bruk av flokkuleringsmiddel som skjer før avgangen går ut i sjøen Naturlig flokkulering som skjer når avgangen går ut i sjøen (dvs. til saltvann). Flokkulering er en prosess hvor fine partikler danner klynger, det vil si at enkeltpartikler aggregeres til større floker. Gjennom flokkuleringsprosessen endres partiklenes egenskaper i forhold til synkehastighet, tetthet og form. I den industrielle flokkuleringen, hvor hensikten er å resirkulere mest mulig ferskvann, tilføres flokkuleringsmiddel for å øke synkehastigheten til avgangen. I denne prosessen dannes det floker som er godt bundet sammen. Laboratorietester er utviklet for å fastsette flokkuleringsegenskapene til en bestemt type avgang ved bruk av flokkuleringsmiddel. Resultater fra denne typen forsøk har tidligere blitt benyttet som input til spredningsmodellering av gruveutslipp til fjord. Naturlig flokkulering er en velkjent prosess i bl.a. fjorder, og er dokumentert i mange laboratorieforsøk og feltstudier (Manning et al., 2001; Maggi 2005, 2013). Det er også utviklet modeller som beskriver flokkuleringsprosessen (Maggi 2005, Maerz et al., 2011; Manning et al., 2011). Studiene peker blant annet på at turbulensnivå og konsentrasjoner har stor betydning for flokkuleringen og størrelsen på flokkene. Ved modellering av gruveutslipp til en fjord vil de naturlige flokkuleringsegenskapene til avgangen, sammen med bruken av flokkuleringsmiddel ha en avgjørende betydning for spredningspotensialet til de fine partiklene. Større partikler vil uavhengig av flokkulering ha høy synkehastighet og raskt avsettes på bunnen nært utslippet. Erfaringer fra andre deponier (for eksempel Hustadmarmor) viser at det dannes store hauger av materiale ved utslippsrørene. Det vil også være krefter som kan bidra til mulig deflokkulering i industriprosessen som for eksempel skjærkrefter i avgangsrørene og når avgangsslurry treffer bunnen. De gjennomførte spredningsmodelleringene er utført med DREAM, som simulerer partikkelspredning etter at avgangen forlater røret. Avgjørende input til denne type modeller er derfor kunnskap om grad av flokkulering (for Engebø-avgangen) i den industrielle prosessen. I tillegg bør denne type modeller kunne håndtere videre flokkulering i et fjordmiljø. DREAM inkluderer ikke flokkulering, og tilpasninger var derfor nødvendig. Nedenfor beskrives hvordan man har hensyntatt flokkuleringseffekter i DREAM ved å tilpasse kornstørrelsesfordelingen. 1

4 1.2 Kornstørrelsesfordeling tilpasset DREAM Det er gjennomført spredningsberegninger med DREAM etter at avgangen forlater røret (se Appendiks 3). DREAM følger skjebnen til partikler i fjorden. I DREAM representerer hver partikkel en fraksjon av utslippet og dets egenskaper, som transporteres med strøm, turbulent diffusjon og eventuell synking for stoffer med høyere tetthet enn sjøvann. Fordi modellen ikke har inkludert flokkulering, var det nødvendig å gjøre følgende justering av kornstørrelsesfordelingen: Den industrielle flokkuleringen: Den opprinnelige kornkurven til Engebø-avgangen er gitt i Tabell 1, hvor 10 % var finstoff under 15 µm. NIVA har gjennomført sedimenteringsforsøk for Engebø-avgangen med tilsetning av flokkuleringsmiddelet Magnafloc 155, og ved innblanding av sjøvann. Utsynkingshastigheten til fnokkene ble målt, og ekvivalente partikkeldiametere ble beregnet via Stokes lov. De anbefalte forsøkene viste at det skjer en betydelig flokkulering av finstoffet, hvor andelen under 15 µm ble redusert til 0,8 %. (Vogelsang & Bjerkeng, 2014). Denne flokkulerte fordelingen forventes å representere den industrielle flokkuleringen. Når avgangen forlater røret vil den flokkulerte fordelingen kunne benyttes av DREAM. I tillegg bør naturlig flokkulering inkluderes. Naturlig flokkulering: Fra DREAM-modelleringen finner vi at plumen (avgangsslurryen) synker raskt, mens omgivelsesvann trekkes inn, samtidig som fortynningen øker (Appendiks 3). Videre flokkulering av finstoffet forventes i nærområdet til utslippet og i fjordmiljøet, hvor det er tilstrekkelig med partikler (høy nok konsentrasjon) som kan aggregeres til større floker. Det er gjennomført DREAM modelleringer for spredning av avgang fra Hustadmarmor i Frænfjorden. Det var nødvendig å justere den fine andelen av avgangen opp til størrelsesklasser over 15 µm for å få en brukbar overenstemmelse mellom modellen og faktiske målinger i sjøen (Rye et al., 2012). Dette innebar en betydelig justering av kornklassene for Hustadmarmor. For Engebø foreslåes en liknende justering. Med utgangspunkt i NIVAs kurve flyttes finstoffet under 15 µm opp til kornklasse µm (se Tabell 2). Valget av å flytte kornkurven understøttes av: - Faktiske måledata fra operative deponier, hvor effekten av flokkulering observeres (hovedrapport, Figur 28). - Omfattende litteratur om naturlig flokkulering, inklusive vurderinger av typiske målte og beregnede fnokkstørrelser og fordelinger (f. eks. Manning et al., 2001). - In-situ målinger av flokkulering ved Hustadmarmor (LISST-målinger, Figur 1). DNV GL har nylig innhentet størrelsesfordelinger for floker, basert på LISST-målinger (Submersible Particle Size Analyzer, ved Hustadmarmor i Frænfjorden (Figur 1). Dette for å øke kunnskapen om størrelsesfordelinger og sedimentering, samt gi input til forbedring av spredningsmodeller. Figur 1 (øvre) viser eksempler på målt kornfordeling i nærområdet til utslippet fra Hustadmarmor. Figuren viser tydelig flokkulering av avgangen, hvor den målte kornfordelingen (LISST) er langt grovere enn den opprinnelige kornfordelingen for Hustadmarmor. Figur 1 (nedre) viser tydelig store floker i nærområdet til utslippet. Tabell 2 viser kurven som ble benyttet som input til DREAM, hvor både den industrielle og naturlige flokkuleringen er hensyntatt. 2

5 Tabell 1: Opprinnelig kornstørrelsesfordeling, i μμmm (Vogelsang & Bjerkeng, 2014). Kornstørrelser (μμmm) Kumulativ % Fraksjon % Tabell 2: Partikkelstørrelsesklasser brukt som input til DREAM, i μμmm. Tabellen viser flokkulert kurve basert på NIVAs forsøk, med justering for kornklasser mindre enn 15 μμmm, tilsvarende 0,8 % til kornklassen μμmm. For størrelser over 132 µm ble den opprinnelige kornkurven benyttet. Kornstørrelse (μμmm) Fraksjon % Kumulativ % ,8 0, ,8 1, , ,5 4, ,

6 Figur 1: Øvre: Eksempler på kornstørrelsesfordelinger målt med LISST-måleren i nærområdet til utslippet fra Hustadmarmor, 2014 (DNV GL). Nedre: Bilde av floker i ulike størrelser, tatt med ROV ved Hustadmarmor 2014 (DNV GL) (kloa er ca 5cm i lengde). 1.3 Usikkerhetsbetraktninger Aggregering av fine partikler i sjøen er en godt dokumentert prosess. Det er gjort mange studier som beregner flokkdannelse og størrelsesfordeling. I all form for simulering må en gjøre visse antagelser og forenklinger. Godheten av modellresultater bør i størst mulig grad valideres ved å sammenligne med faktiske gjennomførte målinger. For planlagte deponier vil dette ikke la seg gjøre, men en kan bygge på den kunnskapen som finnes i forbindelse med eksisterende industri. DREAM er allerede testet ut i Frænfjorden hvor det først ble gjort en modellering uten tilpasning i forhold til flokkulering. For å tilpasse modellen til faktiske målinger i fjorden måtte den opprinnelige kornkurven endres betraktelig ved å flytte de fineste partiklene opp i grovere kornstørrelsesfraksjoner. 4

7 DNV GL har nylig ved hjelp av in situ målere (LISST) målt kornfordelingskurver direkte i sjøen. Resultatene viser at vi finner flokkulert materiale med større diameter enn hva som kan måles ved hjelp av vannprøver eller slamfeller. Dette underbygger at flokkuleringseffekten har stor betydning for å kunne modellere deponering i sjø. Det er usikkerhet inn mot potensiell deflokkulering i røret og påvirkningen av dette på kornfordelingen. Deflokkulering er kjent å forekomme ved høye skjærkrefter og påvirker spesielt de største fnokkene. Skjærkreftene i røret indikerer ikke å være i en størrelse som kan føre til deflokkulering av de fineste kornfraksjonene (Jarvis et al., 2005). Den anbefalte kornfordelingskurven tar hensyn til denne kunnskapen opparbeidet for Hustadmarmor og litteratur på området. De tilpasningene av kornkurven som er beskrevet ovenfor var nødvendig for å få representert flokkulering indirekte i DREAM. Disse var av modellteknisk art, og betyr ikke at det ikke vil finnes partikler < 15 μμmm i sjøen. Tilpasningene hadde vært unngått om modellen hadde hatt innebygd flokkulering, og man ville da kunne beregne flokkulering (bl.a. avhengig av konsentrasjonsnivåer) for tidsintervaller (eller avstander fra utslippsrøret) i modelleringen. Imidlertid er flokkulering en kompleks prosess, og det er behov for flere faktiske målinger (f.eks. med LISST-instrumentet) for å utvikle (og validere) robuste flokkuleringsalgoritmer tilpasset kontinuerlig gruveutslipp til sjø/fjord. Avslutningsvis bemerkes det at kornstørrelsesfordelingen er basert hovedsakelig på laboratorieforsøk og rimelige antagelser om videre flokkulering av finfraksjon. Det vil derfor knyttes en viss usikkerhet til den valgte kornfordelingskurven. 5

8 1.4 Referanser Jarvis P., B. Jefferson, J. Gregory and S. A. Parsons (2005): A Review of Floc Strength and Breakage, Water Research, Volume 39, Issue 14, September 2005, Pages Maerz J. et al, (2011): Modeling flocculation processes: Intercomparison of a size class-based model and a distribution-based model; Continental Shelf Research, July 2011, Volume 31, Issue 10, Supplement 1, Pages S84-S93. Maggi F., (2013): The settling velocity of mineral, biomineral, and biological particles and aggregates in water, Journal of Geophysical Research: Oceans, pages , April Maggi F., (2005): Flocculation dynamics, ISBN Manning, A. J., J. V. Baugh, R. L. Soulsby, J. R. Spearman and R. J. S. Whitehouse (2011): Cohesive Sediment Flocculation and the Application to Settling Flux Modelling, Sediment Transport, Dr. Silvia Susana Ginsberg (Ed.), ISBN: Manning, A. J. (2001): A study of the effect of turbulence on the properties of flocculated mud, Thesis (Ph. D.), University of Plymouth, Rye, H. et al. (2012): Strøm- og spredningsberegninger av avgangsmasser fra Hustadmarmor AS, Rapport (revidert) , Sintef, Vogelsang C. og Bjerkeng B. (2014): Sedimentasjonstest på flokkulert avgang fra Engebøfjellet, NIVA rapport nr , ISBN

9 ABOUT DNV GL Driven by our purpose of safeguarding life, property and the environment, DNV GL enables organizations to advance the safety and sustainability of their business. We provide classification and technical assurance along with software and independent expert advisory services to the maritime, oil and gas, and energy industries. We also provide certification services to customers across a wide range of industries. Operating in more than 100 countries, our 16,000 professionals are dedicated to helping our customers make the world safer, smarter and greener. 7