Using Monte-Carlo approach to addressgroundwater flow model calibration non-uniqueness at a mining site.

ABSTRACT: Parameter calibration is a common step in numerical groundwater flow model development. However, in many cases acceptable calibration fit can be achieved for many different parameter combinations. Additionally, calibration based onthe observed (i.e., past) data can have limited sensitivity to parameters controlling future behaviour. This creates uncertainty that is often hard to assess and to communicate. The present study uses a Monte-Carlo approach to address identified model calibration non-uniqueness at a mine site located in a continuous permafrost zone. The modelling objective is to forecast seepage rates after construction of a spillway for a tailings storage facility (TSF). Simulations for two sets of scenarios are repeated for randomly-generated sets of hydraulic conductivity values in hydrostratigraphic units underlying the site: 1) Current conditions scenario simulating conditions without spillway and TSF level at a time of groundwater level measurement.2) Forecast scenarios simulating conditions after spillway is constructed and TSF reaches design levels. As a result, forecasted seepage rates for each set of hydraulic conductivity values are linked to a corresponding hydraulic head fit root mean squared error. This allows to analyse and present ranges of the forecasted seepage rates for different hydraulic head fit thresholds. Additionally, Monte-Carlo approach allows to incorporate soft site knowledge into analysis without model re-runs by interactively filtering forecasted seepage rates based on corresponding hydraulic properties in hydrostratigraphic units. Lastly, varying geometry of the zones used to assign hydraulic conductivity values between simulations allows to investigate effects of the geological uncertainty on the results.

RÉSUMÉ: La calibration des paramètres est une étape courante en modélisation hydrogéologique. Cependant, plusieurscombinaisons de paramètres peuvent mener à un bon ajustement de la calibration. De plus, la calibration reposant surdes données d'observations (données historiques) peut limiter la sensibilité du modèle à des paramètres critiques pourson comportement futur. Cela engendre une incertitude souvent difficile à évaluer et à communiquer.La présente étude utilise une approche Monte-Carlo pour traiter la non-unicité de la calibration du modèle numérique d'unsite minier situé dans une zone de pergélisol continu. L'objectif du modèle est de prévoir les débits d'eau souterrainesortant après la construction d'un déversoir pour le parc à résidu minier (TSF).Deux ensembles de scénarios sont simulés à répétition avec des combinaisons aléatoires de valeurs de conductivitéshydrauliques dans les unités hydrostratigraphiques sous-jacentes du site;1) le scénario des conditions actuelles, qui simule les conditions sans déversoir, avec le niveau d'eau souterraine du TSFreprésentatif des niveaux mesurés au site;2) les scénarios des conditions futures, qui simulent le système après la construction du déversoir avec les niveaux deconception du TSF.Les débits de l'eau souterraine résultant pour chaque ensemble de valeurs de conductivités hydrauliques sont associés àune erreur quadratique moyenne (RMSE) d’ajustement correspondante. Cela permet d'analyser et de présenter lesintervalles de débits résultant pour différents seuils d'ajustement des charges hydrauliques. De plus, l'approche Monte-Carlo permet d'intégrer des connaissances qualitatives du site dans l'analyse sans devoir relancer le modèle, en filtrantde manière interactive les débits de l'eau souterraine prévus en fonction des propriétés hydrauliques des unitéshydrostratigraphiques. Finalement, la variation de la géométrie des zones utilisées pour attribuer les valeurs deconductivités hydrauliques entre les simulations permet d’étudier les effets de l’incertitude géologique sur les résultats dela modélisation.