Хабаровский Федеральный исследовательский центр ДВО РАН, Хабаровск, Россия

Рассказов И. Ю., директор, чл.-корр. РАН, д-р техн. наук, rasskazov@igd.khv.ru

Институт горного дела ДВО РАН – обособленное подразделение Хабаровского Федерального исследовательского центра, Хабаровск, Россия

Аникин П. А., ведущий научный сотрудник, канд. техн. наук

Грунин А. П., старший научный сотрудник, канд. техн. наук

Константинов А. В., научный сотрудник

Изложены принципы разработки и совершенствования систем комплексного геомеханического мониторинга. Рассмотрено применение методов машинного обучения и кластерного анализа для классификации сейсмоакустических данных. Приведены примеры общего анализа данных отдельных подсистем и предложен подход на основе временных рядов, применяемых для обучения математических моделей и прогнозирования вероятности возникновения опасных геодинамических явлений. Разработанные модели на основе алгоритмов случайного леса и градиентного бустинга позволяют выявлять сложные закономерности, повышая эффективность обработки данных и надежность предсказания проявлений удароопасности.

1. Еременко В. А. Природные и техногенные факторы возникновения горных ударов при разработке железорудных месторождений Западной Сибири // ГИАБ. 2012. № 11. С. 50–59.
2. Семенова И. Э., Журавлева О. Г., Жукова С. А. Сейсмичность как отражение изменений напряженно-деформированного состояния массива горных пород в процессе ведения горных работ // ГИАБ. 2021. № 6. С. 46–58.
3. Ломов М. А., Сидляр А. В., Константинов А. В., Грунин А. П. Геомеханические проблемы отработки нижних горизонтов месторождения Южное (Приморский край) // ГИАБ. 2023. № 12-2. С. 87–99.
4. Małkowski P., Niedbalski Z. A comprehensive geomechanical method for the assessment of rockburst hazards in underground mining // International Journal of Mining Science and Technology. 2020. Vol. 30. Iss. 3. P. 345–355.
5. Абетов А. Е., Кудайбергенова С. С., Cидоров В. А. Cоздание геодинамических полигонов и технологии проведения геодинамического мониторинга на месторождениях углеводородов // Вестник КазНИТУ. 2021. Т. 143. № 2. С. 3–13.
6. Рассказов И. Ю., Федотова Ю. В., Аникин П. А., Мигунов Д. С., Константинов А. В. Совершенствование методов и средств геомеханического мониторинга на основе цифровых технологий // Горная промышленность. 2023. Спец. выпуск № S5. С. 18–24.

7. Рассказов И. Ю., Долгих Г. И., Петров В. А., Луговой В. А., Долгих С. Г. и др. Применение лазерного деформографа в системе комплексного геодинамического мониторинга в районе Стрельцовского рудного поля // ФТПРПИ. 2016. № 6. С. 29–37.
8. Трифонов Д., Григорьева А., Сергушев А. Трехкомпонентный датчик деформации для системы геомеханического мониторинга состояния массива горных пород // Компоненты и технологии. 2018. № 1(198). С. 22–23.
9. Пат. 129484 РФ. Автоматизированная система контроля горного давления Prognoz-ADS / И. Ю. Рассказов, Г. А. Калинов, П. А. Аникин и др. ; заявл. 02.03.2021 ; опубл. 25.01.2022.
10. Гладырь А. В. Система интеграции микросейсмических и геоакустических данных геомеханического контроля // ГИАБ. 2017. № 6. С. 220–234.
11. Пат. 45029 РФ. Система сбора данных о сейсмической активности / В. Ю. Галата, Н. В. Никоноров, В. А. Швецов ; заявл. 06.02.2004 ; опубл. 10.04.2005, Бюл. № 10.
12. Пат. 135980 РФ. Прибор локального контроля удароопасности «Prognoz-L2» / П. А. Аникин, Д. С. Мигунов, А. А. Терешкин и др. ; заявл. 11.07.2022 ; опубл. 23.03.2023.
13. Zhou Z., Rui Y., Cai X., Lan R., Cheng R. A Closed-Form Method of Acoustic Emission Source Location for Velocity-Free System Using Complete TDOA Measurements // Sensors. 2020. Vol. 20. Iss. 12. ID 3553.
14. Xi J., Xiao B., Ma H., Wang Q. Research on acoustic emission source location method based on cross-correlation analysis without measuring sonic speed // Proceedings of the 26th Chinese Control and Decision Conference. – Singapore : IEEE Industrial Electronics, 2014. P. 4392–4395.
15. Xin B., Huang Z., Huang S., Feng L. Ensemble Learning Improves the Efficiency of Microseismic Signal Classification in Landslide Seismic Monitoring // Sensors. 2024. Vol. 24. Iss. 15. ID 4892.
16. Ester M., Kriegel H.-P., Sander J., Xu X. A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise // Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. – Portland, 1996. P. 226–231.
17. Бычков И. В., Владимиров Д. Я., Опарин В. Н., Потапов В. П., Шокин Ю. И. Горная информатика и проблема «больших данных» в построении комплексных мониторинговых систем безопасности недропользования // ФТПРПИ. 2016. № 6. С. 163–179.
18. Zhou J., Zhang Y., Li C., He H., Li X. Rockburst prediction and prevention in underground space excavation // Underground Space. 2024. Vol. 14. P. 70–98.
19. Zhang Q., Zheng T., Wang X., Fang Z. Multi-Source Information Monitoring Test of Fractured Rock Mass Destruction Characteristics and Sensitivity Analysis of Precursor Phenomena // Energies. 2022. Vol. 15. Iss. 2. ID 538.
20. Stabile T. A., Fat-Helbary E. R., Serlenga V., Panebianco S., Tizzani P. et al. Fault structure and earthquake clustering in Aswan region (Egypt) revealed by highprecision earthquake location from 35 years of recorded natural and induced seismicity // Earth and Planetary Science Letters. 2024. Vol. 642. ID 118881.
21. Sharma A., Vyas S., Nayyar A. Density-Based Spatio-Temporal Clustering Model for Earthquake Analysis and Seismo-Tectonic Zoning // Advances in Data Science and Computing Technologies : Select Proceedings of ADSC 2022. Series: Lecture Notes in Electrical Engineering. – Singapore : Springer, 2023. Vol. 1056. P. 539–546.
22. Song Y., Wang E., Yang H., Liu C., Di Y. et al. Comprehensive early warning of rockburst hazards based on unsupervised learning // Physics of Fluids. 2024. Vol. 36. Iss. 7. DOI: 10.1063/5.0221722