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Le 25 mars 2021

Soutenance de thèse de Jean LANGANAY

Quantification des incertitudes d'une exploitation d'un gisement d'uranium par Récupération In Situ

Résumé de la thèse en français

La Lixiviation In-Situ d'uranium, ou emph{In-Situ Recovery} (ISR), est basée sur la lixiviation directe des minéraux uranifères au coeur du gisement par une solution minière injectée. Les résultats des écoulements et des réactions chimiques dans le réservoir sont difficiles à prédire en raison des incertitudes géochimiques, pétrophysiques et géologiques. Les codes de simulation de transport réactif utilisés pour modéliser l'ISR sont particulièrement sensibles à la distribution spatiale des propriétés physiques et chimiques dans le dépôt. Ainsi, la modélisation géostatistique est utilisée pour représenter l'incertitude de la répartition spatiale des propriétés géologiques. On peut représenter cette incertitude par un grand nombre de réalisations du modèle géostatistique. La propagation directe des incertitudes géologiques est difficile à résoudre en contexte industriel en raison du temps CPU nécessaire pour effectuer une simulation de l'ISR. Les travaux réalisés dans cette thèse présentent différents moyens de propager l'incertitude géologique en incertitude sur la production d'uranium avec un coût en temps de calcul réduit. On utilise pour cela la méthode de réduction de scénarios, qui permet de propager parcimonieusement l'incertitude. Un sous-ensemble de simulations géostatistiques est sélectionné pour approximer la variabilité d'un ensemble plus large. La sélection est obtenue en utilisant un proxy de la simulation de transport réactif. La principale contribution de ce travail est la construction de différents proxys pour approximer la lixiviation de l'uranium. Ils permettent de reproduire la dissimilarité des réalisations en terme de production d'uranium. Ensuite, les simulations de l'ISR effectuées dans les réalisations géostatistiques sélectionnées donnent une approximation de la variabilité de production d'uranium de l'ensemble des réalisations. Cette approximation est enfin utilisée pour quantifier les incertitudes de la production d'uranium sur des cas réels. Finalement, la propagation de l'incertitude de production de l'échelle du bloc de production à l'échelle de la mine est développée. Par ailleurs, un travail exploratoire a été mené dans le but d'utiliser des modèles de substitution du solveur de la chimie pour accélérer les simulations de transport réactif.

Résumé de la thèse en anglais

Uranium In Situ Recovery (ISR) is based on the direct leaching of the uranium ore in the deposit by a mining solution. Fluid flow and geochemical reaction in the reservoir are difficult to predict due to geological, petrophysical and geochemical uncertainties. The reactive transport simulation code used to model ISR is very sensitive to the spatial distribution of the physical and chemical properties of the deposit. Geostatistical models are used to represent the uncertainty of the spatial distribution of geological properties. The direct propagation of geological uncertainties by multiple ISR mining simulations is intractable in an industrial context. This work presents a way to propagate geological uncertainties into uranium production uncertainties at a reduced computational cost, thanks to a scenario reduction method. A subset of geostatistical simulations is built to approximate the variability of a larger set. The selection is obtained using a proxy of reactive transport simulation. The main contribution of this work is the development of different proxys to approximate the uranium leaching. They allow the discrimination of geostatistical realizations in terms of potential uranium production. Then, the ISR simulation carried out with the selected geostatistical realizations gives an approximation of the uranium production variability over the whole set of geostatistical simulations. This approximation is then used to quantify the uncertainties on the uranium production. The proposed approach is assessed on real case studies. Finally, the propagation of the uranium production uncertainty, assessed by the scenario reduction method, on mining operation planning is developped. Furthermore, an exploratory work about the use of statistical meta-models as chemistry solvers is also presented.

Titre anglais : Uncertainty quantification in an uranium ore deposit exploitation by In Situ Recovery
Date de soutenance : jeudi 25 mars 2021 à 14h00
Adresse de soutenance : 35 rue Saint-Honoré 77300 Fontainebleau - visioconférence
Directeur de thèse : Vincent LAGNEAU
Co-encadrant : Thomas ROMARY

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